Обработка и анализ информационных потоков: системы поддержки принятия решений. Реферат. Информатика, ВТ, телекоммуникации.
👉🏻👉🏻👉🏻 ВСЯ ИНФОРМАЦИЯ ДОСТУПНА ЗДЕСЬ ЖМИТЕ 👈🏻👈🏻👈🏻
Вы можете узнать стоимость помощи в написании студенческой работы.
Помощь в написании работы, которую точно примут!
Похожие работы на - Обработка и анализ информационных потоков: системы поддержки принятия решений
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Нужна качественная работа без плагиата?
Не нашел материал для своей работы?
Поможем написать качественную работу Без плагиата!
Естественное
развитие систем управления базами данных и управленческих систем привело к
появлению совершенно новых систем поддержки принятия решений. Как правило,
основной задачей таких систем является возможность работы с
неструктурированными и слабоструктурированными массивами данных.
Системы
поддержки принятия решений, несмотря на значительное распространение в крупном
бизнесе и органах государственной власти, относятся к решениям, про которые
принято говорить как о «будущем в ИТ-системах для среднего и малого бизнеса».
Тем не менее здесь будут рассмотрены основные подходы, используемые в различных
решениях такого рода.
Итак,
системы поддержки принятия решений (СППР) могут быть необходимы в случае, если
у бизнеса есть потребность в обработке больших объемов разнородной (постоянно
поступающей) информации с последующим анализом и стратегическим планированием
дальнейших действий. В СППР используется несколько так называемых аналитических
технологий — методик, позволяющих по известным данным оценить значения
неизвестных характеристик и параметров. Современные разработки в этой области
предоставляют возможности учета большого потока разнородной информации об
объекте исследования, и в то же время широкие возможности инфраструктурного
анализа позволяют руководителю своевременно принять правильное решение. В
зависимости от данных, с которыми эти системы работают, СППР условно можно
разделить на оперативные и стратегические. Первые предназначены для
немедленного реагирования на изменения текущей ситуации в управлении финансово-хозяйственными
процессами компании. Вторые ориентированы на анализ значительных объемов
разнородной информации, собираемой из различных источников. Важнейшей целью
этих СППР является поиск наиболее рациональных вариантов развития бизнеса
компании с учетом влияния различных факторов: конъюнктуры целевых для компании
рынков, изменения финансовых рынков и рынков капиталов, изменения в
законодательстве и т.д. На сегодняшний день аналитические системы практически
не используются в среднем и малом бизнесе. Возможности прогнозирования и
моделирования ситуаций (так называемые «ситуационные центры»), а также функции
автоматизированного сбора данных и их обработки существуют немногим более чем у
5% предприятий SMB. Тем не менее с дальнейшим ростом объемов информации на
предприятиях и удешевлением конечных решений такого класса, можно
прогнозировать бурный рост рынка СППР. В качестве первичного источника данных
для аналитических систем должны выступать СУБД организации, офисные документы,
сеть Интернет. При этом должны учитываться как внутренние для организации
данные, так и глобальные сведения (макроэкономические показатели, конкурентная
среда и т. д.).
Хранилище
данных — оптимальная база для построения аналитической системы (АС). Работа с
таким хранилищем значительно увеличивает ее эффективность, поскольку одним из
ключевых показателей АС является возможность быстро получить результат.
Следующий
шаг на пути к принятию решения— выборка данных. Независимо оттого, в какой базе
данных находятся необходимые сведения, лицо, принимающее решение не должно
вникать в детали работы с СУБД. Поэтому необходим механизм, трансформирующий
термины предметной области в запросы к конкретной БД. Дальнейшие шаги — это
собственно анализ и представление конечных результатов. Существует два методологических
подхода в таких системах: выработка рекомендаций (концепция data mining) и
подготовка данных (OLAP).
OLAP
(Online Analytical Processing) — технология, основанная на инструментах математической
статистики, она применяется главным образом для анализа и отображения
информации в виде многомерных структур, называемых также «кубы OLAP». Позволяет
решать следующие задачи:
1.
Подготовить базы данных (часто объемные и содержащие сложные взаимосвязи);
2.
Организовать гибкий и удобный доступ к базам данных через мощные средства
формирования запросов;
3.
Получить результаты запросов в форме, максимально удобной для последующего
анализа;
4.
Использовать мощные генераторы отчетов.
Такой
подход может быть очень полезен в том случае, если лицо, принимающее решение,
использует компьютер только для извлечения необходимых данных, представления
этих данных в структурированном, понятном виде, а выводы делает самостоятельно.
Представленное
преобразование данных в трехмерную структуру — один из мощнейших инструментов
технологии OLAP. Он отличается гибкостью: каждый пользователь может определять
нужные многомерные проекции данных без каких-либо ограничений. Кроме того, в
рамках этого метода существует возможность производить детализацию данных до
нужного уровня. Таким образом, технологию OLAP стоит рассматривать как средство
формирования и поиска запросов к базе данных (хранилищу данных). При этом
функциональности OLAP явно недостаточно, если требуется более детальный анализ
либо есть необходимость в автоматизированном поиске скрытых взаимодействий
между объектами в представленном массиве информации.
В
отличие от методов аналитической обработки информации и создания отчетов,
концепция Data Mining предполагает обнаружение нетривиальных взаимосвязей между
объектами данных, которые нужны для принятия решений. В частности,
инструментарий выработки рекомендаций обладает следующими возможностями:
1.
Формирование множества альтернативных вариантов решений;
2.
Использование нескольких критериев оценки;
4.
Выбор лучшего варианта, который выдается как рекомендация.
Выделяют
пять типов закономерностей, которые позволяет выявлять Data Mining:
классификация, кластеризация, регрессия, ассоциация, последовательность и
прогнозирование. Кратко их можно охарактеризовать так:
1.
Классификация — это отнесение объектов (наблюдений, событий) к одному из
заранее известных классов;
2.
Кластеризация —это группировка объектов (наблюдений, событий) на основе данных
(свойств), описывающих сущность объектов. Объекты внутри кластера должны быть
похожими друг на друга и отличаться от объектов, вошедших в другие кластеры.
Чем больше похожи объекты внутри кластера и чем больше отличий между
кластерами, тем точнее кластеризация;
3.
Регрессия, в том числе задачи прогнозирования. Установление функциональнои
зависимости между зависимыми и независимыми перемененными;
4.
Ассоциация — выявление закономерностей между связанными событиями. Примером
такой закономерности служит правило, указывающее, что из события X следует
событие Y. Такие правила называются ассоциативными. Впервые это задача была
предложена для нахождения типичных шаблонов покупок, совершаемых в супермаркетах,
поэтому иногда ее еще называют анализом рыночной корзины (market basket
analysis);
5.
Последовательные шаблоны—установление закономерностей между связанными во
времени событиями. Например, после события X через определенное время
произойдет событие Y;
6.
Анализ отклонений — выявление наиболее нехарактерных шаблонов.
Это
все, что нужно сделать для автоматизации процесса извлечения данных. Все
остальное делает лицо, принимающее решение. Различные методы просто дают разную
информацию в разных видах: в простейшем случае это таблицы и диаграммы, в более
сложном — модели и правила. Полностью исключить участие человека невозможно,
поскольку выбранные данные не имеют никакого значения, пока не будут применены
в конкретной предметной области. Таким образом, методы решения задачи по
принятию решения не зависят от инструментария. Поэтому в рамках двух
вышеописанных парадигм может существовать сколь угодно широкий набор
инструментов. Говорить о действительно полнофункциональном решении можно только
в том случае, если был охвачен весь список задач. По мнению руководителей
крупнейших компаний, разрабатывающих специализированные
информационно-аналитические системы и системы поддержки принятия решений, это
направление должно стать приоритетным при информатизации бизнеса. Основная
задача, решаемая при переходе на использование таких систем, — помочь
организациям наладить контроль и управление, способствующие повышению
эффективности, рациональности и качества оказываемых услуг.
Похожие работы на - Обработка и анализ информационных потоков: системы поддержки принятия решений Реферат. Информатика, ВТ, телекоммуникации.
Гранатовый Браслет Аргументы Для Итогового Сочинения
Реферат: ЗАКОНОМЕРНОСТИ И ПРИНЦИПЫ УПРАВЛЕНИЯ
Сетевые Информационные Технологии Реферат
Эссе Роль Кредита В Экономике
Сочинение Самодурство В Драме Гроза
Реферат: Invisible Man Essay Research Paper The constraints
Реферат по теме Подводные киносъемки
Сочинение На Тему Всегда Нужно Говорить Правду
Реферат по теме Страхи и тревожность
Доклад: Cacophony
Музыкальная Культура Возрождения Реферат Скачать
Экономические Информационные Системы Реферат
Курсовая Информационная База Управления Затратами
Скачать Реферат Аз Фанни Алгебра
Шпаргалка: Управленческий учет
Реферат: Как сделать так, чтобы ребенок захотел и смог учиться. Скачать бесплатно и без регистрации
Реферат: Методы государственного регулирования банковской деятельности. 19
Реферат по теме Співвідношення соціальної держави та інформаційного суспільства в контексті вимірів свободи, права і власності
Контрольная работа: Правовое регулирование внешнеэкономической деятельности. Скачать бесплатно и без регистрации
Реферат по теме Историография в России XVIII-XIX веков
Реферат: Характеристика лікувально-оздоровчих курортів Європи
Реферат: Политические процессы в современной России
Курсовая работа: Система западного воспитания