Главная Контакты Добавить в избранное Авторы Вопросы и ответы
,

УДК 681.3.07

ФОРМИРОВАНИЕ СОВРЕМЕННОЙ

ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ  ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Григорова А.А., Чёрный С. Г.

Введение. В последнее время особую актуальность обрели различные компьютеризированные системы автоматизации и анализа информации. Подобные системы внедряются на производственных предприятиях, в организациях по продаже товаров, в сфере потребительских услуг и производстве нематериальной продукции. Понятие Информационно-аналитическая система (ИАС) - это компьютерная система, позволяющая получать информацию, создавать ее и производить ее обработку и анализ.

Постановка задачи. Система должна предоставлять возможность сбора и обработки оперативной информации в режиме реального времени с удобным интерфейсом. Статистическая и аналитическая информация должна предоставляться в соответствии с любыми возникающими запросами с возможностью дальнейшей детализации. Своевременный доступ к информации является залогом правильного и эффективного принятия решения в определенный момент времени. Рассмотрим основные ситуации, для которых необходимо разрабатывать ИАС:

·                    улучшить финансовое управление;

·                    улучшить стратегическое управление организацией;

·                    увеличить эффективность использования экономической и рыночной информации;

·                    обеспечить контроль на всех стадиях бизнес-процесса и повысить уровень внутренней организации компании.

Основная задача ИАС направлена на повышение конкурентоспособности предприятия, разработка направления минимизации издержек и максимизации выручки.

Анализ последних достижений и публикаций. Построение информационно-аналитических систем, является одной из актуальных тем при проектировании систем в современном информационном обществе. Разработки в данной области внедряются в крупные программные продукты, т.к. OLAP-модели, CASE-технологии и многое другое, реализация данных продуктов информационно-аналитической среды нашли свое применение. Разработки в данной области ведутся постоянно по усовершенствованию моделей информационного анализа для поддержки и принятия решений.

Решение поставленной задачи. Построение и внедрение ИАС можно условно разбить на два этапа:

·                    На первом этапе создается подсистема сбора и редактирования информации в режиме реального времени (по аналогии с производством, прежде чем быть отгруженной потребителю (руководству), продукция (информация) должна быть сначала произведена). Данная подсистема должна предоставлять пользователю удобный интуитивно понятный интерфейс. Данные в ней должны отображаться таким образом, чтобы наглядно отображалось состояние различных этапов бизнес-процесса.

·                     На втором этапе строится подсистема статистической и аналитической обработки данных. Пользователь должен иметь возможность получить необходимый отчет, использовать его результаты в качестве входных параметров для других отчетов, произвести анализ имеющихся данных за любой доступный промежуток времени, построить на основании этого анализа прогноз и после сверить результаты прогноза с реальными данными.

Формирование таких этапов желательно производить построение на технологиях различных архитектур. Подсистема оперативной обработки информации, как правило, не в состоянии хранить данные за большой промежуток времени, кроме того, данные в ней, обычно, неупорядочены и часто изменяются. Подсистема должна обладать высоким быстродействием, т.е. должна  работать в режиме реального времени, но для осуществления анализа информации необходимо, чтобы данные хранились в строго упорядоченном виде, были доступны только для чтения.[1]

Построение оптимальной  системы будет связано с формированием системы по технологии «клиент-сервер». В настоящее время среди популярных распространенных систем в качестве основы для подсистемы оперативной обработки информации разумнее всего использовать какую-либо промышленную базу данных, поддерживающую язык SQL (например, Microsoft SQL Server, Oracle). Для подсистемы анализа данных лучше всего подойдет технология OLAP-систем (многомерная модель данных, например, Oracle OLAP, Microsoft OLAP Services, IBM DB2 OLAP Server). Прежде чем приобретать какой-либо конкретный программный продукт и приступить к его внедрению, необходимо решить, какой именно тип OLAP лучше всего подходит вашему предприятию. OLAP-системы отличаются одна от другой гораздо сильнее, чем, например, реляционные базы данных, языки программирования или текстовые редакторы, что увеличивает возможность ошибки при выборе. Поэтому вопрос внедрения — это прежде всего вопрос выбора. Такие системы удобно создавать как для малых так и больших предприятий. [2] Спроектируем основные требования для информационно-аналитической системы туристической фирмы. Информационные потоки  поступающие в фирму, несут в себе различную и многоплановую информацию, которая требует четкой классификации и структуризации. Одной из главных возможностей подсистемы является возможность отвечать за  сбор и обработку оперативной информации, осуществляться быстрый поиск - возможность быстрого поиска данных на основании любой информации, прямо или косвенно связанной с объектами поиска. Должна предоставляться возможность подстановки результатов отбора в качестве входной информации для следующего поискового запроса клиента.

Система должна наглядно отображать основные данные по ключевым объектам (клиентам, контрактам, счетам - для работников данной фирмы), предлагаемых и реализуемых услугах и т.д. Одно из наиболее эффективных решений - это представление информации в виде древовидной иерархической структуры, при этом механизм навигации[3] должен иметь возможность сохранения в памяти формирования процесса в древовидной структуре, удобно формировать систему направленную как во внешнею структуру среды так и внутреннюю. Составим графическую структуру формируемой системы (рис.1).

Характерным свойством системы является наличие удобного интерфейса для ввода и редактирования данных. Диалоговые формы должны быть легкочитаемыми, все внесенные пользователем изменения должны сохраняться «по требованию» в виде группированного набора свойств. Такое формирование позволяет значительно уменьшить загруженность сетевых каналов, реализовать механизм транзакционного общения и  предоставить пользователю возможность отказа от внесенных изменений в случае, если он допустил ошибку.

Т.к. разрабатываемая система может быть внедрена в производственную среду, то обязательно должен присутствовать модуль автоматизированного ценообразования. В случае, если ассортимент предлагаемой продукции достаточно разнообразен или экземпляр товара описывается множеством параметров, то необходимо реализовать возможность быстрого выбора нужной комбинации параметров, и автоматического подсчета стоимости товара на основании выбранной комбинации. Формирование пользовательского запроса разнообразно, поэтому система должна быть адаптирована к таким вариантам. Одна из особенностей модуля системы ценообразования заключается в  формировании новой цены отличной от базового набора услуг предлагаемого при обыкновенных условиях, а формирование с учетом существования различных скидок, налогов и т.д.

Рис. 1 Структура типичной информационно-аналитической системы

Система «быстрых отчетов» предоставляет возможность быстрого создания основных информационных и простых аналитических отчетов по выбранной комбинации небольшого числа параметров. Одна из ключевых задач данного модуля - помощь в определение целевого направления и дальнейшего глубокого анализа средствами других модулей.

При работе системы в определенных средах, должно четко производится разграничение прав доступа при работе системы. Система должна для каждого пользователя в соответствии с его правами определять конфигурацию внешнего вида интерфейса.[4]

На определенном этапе накопления информации должен осуществляться перенос данных в подсистему анализа данных после их предварительной обработки. Эта обработка обычно заключается в отсечении малозначимых для анализа данных, в преобразовании информации к более прозрачному для пользователя виду и в последующем архивировании. Так же можно сформировать модуль для подсистемы «быстрых отчетов», который представит возможные уже использовавшиеся или используемые варианты информация может, например, хранится в виде многомерного куба, число измерений которого равно числу ключевых аналитических параметров. Представление данных в виде гиперкуба более наглядно, чем совокупность нормализованных таблиц, оно понятно не только администратору БД, но и рядовым сотрудникам. При реализации многомерной модели данных, позволит системе резко уменьшить время поиска необходимой информации, обеспечивая выполнение аналитических запросов в реальном времени.

          Основные результаты и выводы. В настоящее время существует уже огромное количество различных информационно-аналитических систем, но этот процесс развивается. Выбор различных информационно-аналитических систем очень велик, но удобно создавать информационно-аналитическую систему для конкретного предприятия, что позволяет более эффективно настроить свою работу, т.к. каждое предприятие или фирма имеет свою спецификацию, которая не ограничивается в работе при покупки готовой системы. В данной статье были реализованы основные аспекты проектирования информационно-аналитической системы, которая может быть разработана и внедрена в туристические фирмы.

 

Article is devoted to aspects of construction and formation of information analytical system for travel companies and small enterprises which work in the environment of support and decision-making at an object in view.

 

1.                   Чёрный С.Г. Информационные технологии в структуре регионального туризма / Вісник           ХДТУ - №2(18), - 2003. – с.269-272.

2.                  Экономика современного туризма / Под ред. д. э. н. Г.А. Карповой/ Москва – Санкт-Петербург. – 1998. – 412 с.

3.                  Будя А.А., Развитие информационных технологий в туризме и гостиничном бизнесе Украины / Гостиничный и ресторанный бизнес – 1(14), - 2001. –с.46-47,64.

4.                  Wooldridge M., Jennings N., 1995. Intelligent Agents: Theory and Practice //Knowledge Engineering Review №10(2).

 

 





Ответы на вопросы [_Задать вопроос_]

Информационно-управляющие комплексы и системы

Теленик С.Ф., Ролік О.І., Букасов М.М., Андросов С.А. Генетичні алгоритми вирішення задач управління ресурсами і навантаженням центрів оброблення даних

Богушевский В.С., Сухенко В.Ю., Сергеева Е.А., Жук С.В. Реализация модели управления конвертерной плавкой в системе принятия решений

Бень А.П., Терещенкова О.В. Применение комбинированных сетевых методов планирования в судоремонтной отрасли

Цмоць І. Г., Демида Б.А., Подольський М.Р. Методи проектування спеціалізованих комп’ютерних систем управління та обробки сигналів у реально-му час

Теленик С.Ф., РолікО.І., Букасов М.М., РимарР.В., Ролік К.О. Управління навантаженням і ресурсами центрів оброблення даних при виділених серверах

Селякова С. М. Структура інтелектуальної системи управління збиральною кампанією

Еременко А.П., Передерий В.И. Принятие решений в автоматизированных системах с учетом психофункциональных характеристик оператора на основе генетических алгоритмов

Львов М.С. Алгоритм перевірки правильності границь змінення змінних у послідовних програмах

Ляшенко Е.Н. Анализ пожарной опасности сосновых насаждений в зоне Нижне-днепровских песков – самой большой пустыни в Европе

Кучеров Д.П., Копылова З.Н. Принципы построения интеллектуального автору-левого

Касаткина Н.В., Танянский С.С., Филатов В.А. Методы хранения и обработки нечетких данных в среде реляционных систем

Ходаков В.Е., Жарикова М.В., Ляшенко Е.Н. Применение когнитивного подхода для решения задачи поддержки принятия управленческих решений при ликвидации лесных пожаров

Гончаренко А.В. Моделювання впливу ентропії суб’єктивних переваг на прийняття рішень стосовно ремонту суднової енергетичної установки

Фарионова Н.А. Системный подход построения алгоритмов и моделей систем поддержки принятия решений при возникновении нештатных ситуаций

Биленко М.С., Серов А.В., Рожков С.А., Буглов О.А. Многоканальная система контроля качества текстильных материалов

Мотылев K.И., Михайлов M.В., Паслен В.В. Обработка избыточной траекторной информации в измерительно-вычислительных системах

Гончаренко А.В. Вплив суб’єктивних переваг на показники роботи суднової енергетичної установки

Гульовата Х.Г., Цмоць І.Г., Пелешко Д.Д. Архітектура автоматизованої системи моніторингу і дослідження характеристик мінеральних вод

Соломаха А.В. Разработка метода упреждающей компенсации искажений статорного напряжения ад, вносимых выходными силовыми фильтрами

ПотапенкоЕ.М., Казурова А.Е. Высокоточное управление упругой электромеханической системой с нелинейным трением.

Кузьменко А.С., Коломіц Г.В., Сушенцев О.О. Результати розробки методу еквівалентування функціональних особливостей fuzzy-контролерів

Кравчук А. Ф., Ладанюк А.П., Прокопенко Ю.В. Алгоритм ситуационного управления процессом кристаллизации сахара в вакуум-аппарате периодического действия с механическим циркулятором

Абрамов Г.С., Иванов П.И., Купавский И.С., Павленко И.Г. Разработка навигационного комплекса для автоматического наведения на цель системы груз-управляемый парашют

Литвиненко В.И., Четырин С.П. Компенсация ошибок оператора в контуре управления следящей системы на основе синтезируемых вейвелет-сетей

Бардачев Ю.Н., Дидык А.А. Использование положений теории опасности в искусственных иммунных системах

Рожков С.О., Кузьміна Т.О., Валько П.М. Інформаційна база як основа для створення асортименту лляних виробів.

Ускач А.Ф., Становский А.Л., Носов П.С. Разработка модели автоматизированной системы управления учебным процессом

Мазурок Т.Л., Тодорцев Ю.К. Актуальные направления интеллектуализации системы управления процессом обучения.

Ускач А.Ф., Гогунский В.Д., Яковенко А.Е. Модели задачи распределения в теории расписания.

Сідлецький В.М., Ельперін І.В., Ладанюк А.П. Розробка алгоритмів підсистеми підтримки прийняття рішень для контролю якості роботи дифузійного відділення.

Пономаренко Л.А., Меликов А.З., Нагиев Ф.Н. Анализ системы обслуживания с различными уровнями пространственных и временных приоритетов.

Коршевнюк Л.О. Застосування комітетами експертів системи нечіткого логічного виводу із зваженою істинністю.. – С. 73 – 79.

Кирюшатова Т.Г., Григорова А.А Влияние направленности отдельных операторов и направленности всей группы на конечный результат выполнения поставленной задачи.

Петрушенко А.М., Хохлов В.А., Петрушенко І.А. Про підключення до мови САА/Д деяких засобів паралельного програмування пакету МРІСН.

Ходаков В.Е., Граб М.В., Ляшенко Е.Н. Структура и принципы функционирования системы поддержки принятия решений при ликвидации лесных пожаров на базе новых геоинформационных технологий.

Сидорук М.В., Сидорук В.В. Информационные системы управления корпорацией в решении задач разработки бюджета.

Нагорный Ю.И. Решение задачи автоматизированного расчета надежности иасуп с использованием модифицированного метода вероятностной логики

Козак Ю.А. Колчин Р.В. Модель информационного обмена в автоматизированной системе управления запасами материальных ресурсов в двухуровневой логистической системе

Гожий А.П., Коваленко И.И. Системные технологии генерации и анализа сценариев

Вайсман В.А., Гогунский В.Д., Руденко С.В. Формирование структур организационного управления проектами

Бараненко Р.В., Шаганян С.М., Дячук М.В. Аналіз алгоритмів взаємних виключень критичних інтервалів процесів у розподілених системах

Бабенко Н.И., Бабичев С.А. Яблуновская Ю.А. Автоматизированная информационная система управления учебным заведением

Яковенко А.Е. Проектирование автоматизированных систем принятия решений в условиях адаптивного обучения с учетом требований болонского процесса

Бараненко Р.В Лінеаризація шкали і збільшення діапазону вимірювання ємностей резонансних вимірювачів

Головащенко Н.В. Математичні характеристики шумоподібно кодованих сиг-налів.

Шерстюк В.Г. Формальная модель гибридной сценарно-прецедентной СППР.

Шекета В.І. Застосування процедури Append при аналізі абстрактних типів даних модифікаційних запитів.

Цмоць І.Г. Алгоритми та матричні НВІС-структури пристроїв ділення для комп'-ютерних систем реального часу.

Кухаренко С.В., Балтовский А.А. Решение задачи календарного планирования с использованием эвристических алгоритмов.

Бараненко Р.В., Козел В.Н., Дроздова Е.А., Плотников А.О. Оптимизация рабо-ты корпоративных компьютерных сетей.

Нестеренко С.А., Бадр Яароб, Шапорин Р.О. Метод расчета сетевых транзакций абонентов локальных компьютерных сетей.

Шаганян С.Н., Бараненко Р.В. Реализация взаимных исключений критических интервалов как одного из видов синхронизации доступа процессов к ресурсам в ЭВМ

Орлов В.В. Оценка мощности случайного сигнала на основе корреляционной пространственной обработки

Коджа Т.И., Гогунский В.Д. Эффективность применения методов нечеткой логики в тестировании.

Головащенко Н.В., Боярчук В.П. Аппаратурный состав для улучшения свойств трактов приёма – передачи информации в системах промышленной автоматики.