14. 11. 03
| Вид материала | Анализ |
3. Интеллектуальный анализ данных
Интеллектуальный анализ данных (ИАД) обычно определяют как метод поддержки принятия решений, основанный на анализе зависимостей между данными. В рамках такой общей формулировки обычный анализ отчетов, построенных по базе данных, также может рассматриваться как разновидность ИАД. Чтобы перейти к рассмотрению более продвинутых технологий ИАД, посмотрим, как можно автоматизировать поиск зависимостей между данными.
Существует два подхода. В первом случае пользователь сам выдвигает гипотезы относительно зависимостей между данными. Фактически традиционные технологии анализа развивали именно этот подход. Действительно, гипотеза приводила к построению отчета, анализ отчета к выдвижению новой гипотезы и т. д. Это справедливо и в том случае, когда пользователь применяет такие развитые средства, как OLAP, поскольку процесс поиска по-прежнему полностью контролируется человеком. Во многих системах ИАД в этом процессе автоматизирована проверка достоверности гипотез, что позволяет оценить вероятность тех или иных зависимостей в базе данных. Типичным примером может служить, такой вывод: вероятность того, что рост продаж продукта А обусловлен ростом продаж продукта В, составляет 0,75.
Второй подход основывается на том, что зависимости между данными ищутся автоматически. Количество продуктов, выполняющих автоматический поиск зависимостей, говорит о растущем интересе производителей и потребителей к системам именно такого типа. Сообщается о резком росте прибылей клиентов за счет верно найденной, заранее неизвестной зависимости. Упоминается пример сети британских универсамов, где ИАД применялся при анализе убытков от хищений товаров в торговых залах. Было обнаружено, что к наибольшим убыткам приводят хищения мелких "сопутствующих" товаров: ручек, батареек и т. п. Простой перенос прилавков с этими товарами ближе к расчетным узлам позволил снизить убытки на 1000%.
Сегодня количество фирм, предлагающих продукты ИАД, исчисляется десятками, однако, не рассматривая их подробно, приведем лишь классификацию процессов ИАД, применяющихся на практике.
Процессы ИАД подразделяются на три большие группы: поиск зависимостей (discovery), прогнозирование (predictive modelling) и анализ аномалий (forensic analysis). Поиск зависимостей состоит в просмотре базы данных с целью автоматического выявления зависимостей. Проблема здесь заключается в отборе действительно важных зависимостей из огромного числа существующих в БД. Прогнозирование предполагает, что пользователь может предъявить системе записи с незаполненными полями и запросить недостающие значения. Система сама анализирует содержимое базы и делает правдоподобное предсказание относительно этих значений. Анализ аномалий - это процесс поиска подозрительных данных, сильно отклоняющихся от устойчивых зависимостей.
В системах ИАД применяется чрезвычайно широкий спектр математических, логических и статистических методов: от анализа деревьев решений (Business Objects) до нейронных сетей (NeoVista). Пока трудно говорить о перспективности или предпочтительности тех или иных методов. Технология ИАД сейчас находится в начале пути, и практического материала для каких-либо рекомендаций или обобщений явно недостаточно.
Необходимо также упомянуть об интеграции ИАД в информационные системы. Многие методы ИАД возникли из задач экспертного анализа, поэтому входными данными для них традиционно служат "плоские" файлы данных. При использовании ИАД в СППР часто приходится сначала извлекать данные из Хранилища, преобразовывать их в файлы нужных форматов и только потом переходить собственно к интеллектуальному анализу. Затем результаты анализа требуется сформулировать в терминах бизнес-понятий. Важный шаг вперед сделала компания Information Discovery, разработавшая системы OLAP Discovery System и OLAP Affinity System, предназначенные специально для интеллектуального анализа многомерных агрегированных данных.
Заключение
Создание СППР на основе ХД - сложный, но обозримый процесс, требующий знания бизнеса, программно-технического инструментария и опыта выполнения крупных проектов. Вместе с тем внедрение подобных систем может дать преимущества в бизнесе, которые будут тем ощутимее, чем раньше организация начнет создание СППР. По прогнозам консалтинговой фирмы Gartner Group, к 2000 году примерно 90-95% компаний будут использовать ХД.
Значимость информационных систем подобного уровня признается и представителями большинства российских компаний. Однако в силу ряда причин, инициативные или заказные работы ведутся зачастую достаточно бессистемно, в основном в двух направлениях:
- закупка и тестирование разнообразных продуктов, применяемых при создании СППР и ХД (к сожалению, большинство из них плохо сопрягаются друг с другом, из-за чего создается ложное впечатление "неподъемности" проблемы);
- решение частного вопроса о повышении производительности отчетных систем путем локального перепроектирования структуры хранения или перехода на более современные и сложные программные средства.
| В Башкирии создана информационно-аналитическая система поддержки принятия решений на региональном уровне |   |
ссылка скрыта 6 февраля 2004 г.
Этот проект был реализован Минэкономразвития РФ и правительством Башкирии в рамках ФЦП "Электронная Россия".
Минэкономразвития РФ совместно с правительством Башкирии в рамках ФЦП "Электронная Россия" реализовали проект "Создание и внедрение системы поддержки принятия решений в социально-экономической сфере Республики Башкортостан". По сообщению пресс-службы министерства, проект стартовал в 2003 году, его финансирование осуществляется совместно Минэкономразвития и правительством Башкирии. Завершение проекта планируется в 2004 г.
Создание информационно-аналитической системы направлено на повышение оперативности решения управленческих задач за счет создания аналитической базы данных социально-экономических показателей, а также обеспечение органов государственной власти Республики Башкортостан оперативной, актуальной, аналитической и прогнозной информацией для обоснования управленческих решений по текущему и перспективному планированию и регулированию социально-экономических процессов в республике. Система включает: подсистему мониторинга для контроля и отслеживания тенденции социально-экономического развития республики, ее муниципальных образований и других субъектов Приволжского федерального округа и России; подсистему прогнозирования для проведения автоматизированных многовариантных расчетов прогнозов социально-экономического развития Башкирии на сценарной основе; а также аналитическую подсистему, обеспечивающую проведение разностороннего анализа и оценки данных о социально-экономических показателях республики. Все данные представляются в табличном, графическом и картографическом виде и распространяются через Интернет.
В сообщении также отмечаются результаты, полученные от внедрения системы, в частности, сформирован централизованный информационный ресурс социально-экономических показателей республики, повысилась скорость реагирования руководства на проблемы республики, усилился контроль изменений социально-экономической обстановки в регионе, а также значительно повысилась эффективность процесса принятия решений за счет сокращения времени на получение необходимых и достоверных данных.
По итогам внедрения подобных информационно-аналитических систем в ряде регионов России планируется разработать типовую версию системы в целях дальнейшего тиражирования в субъектах РФ, - говорится в сообщении Минэкономразвития РФ.
Источник: по сообщениям ссылка скрыта и ссылка скрыта
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ
ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ УПРАВЛЕНЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Дружинин Александр Иванович, Внуковский Николай Иванович,
Антасюк Татьяна Анатольевна, Институт переподготовки кадров Уральского государственного технического университета (ИПК УГТУ),
г. Екатеринбург o.ru/ito/1998-99/e/dr_vn_an-t.phpl
| |
Применение информационных технологий при создании, разработке, адаптации и внедрении систем поддержки принятия решений в управленческой деятельности на современном этапе является актуальным и своевременным.
Системы поддержки принятия решений относятся к современным информационным технологиям, которые с каждым годом все глубже и шире внедряются в учебный процесс. Эти системы необходимы для руководителей любого уровня, поскольку они рассматривают управление информационными и материальными потоками на предприятии с точки зрения оптимизации каких–либо критериальных параметров.
Однако, готовых программных продуктов, реально отражающих экономическую ситуацию в стране, а тем более в динамике, и обеспечивающих в рамках общей промышленной теории все функции управления производством, фактически не существует. Западные пакеты, типа SYMIX, SyteLine, Syte Guide, R3 и другие, в полной мере не соответствуют нашей российской действительности. Отечественные разработки, типа программного обеспечения “Галактика”, являются довольно сложными, громоздкими и не совсем законченными, универсальными в применении к конкретному предприятию.
Список сайтов в разделе Системы поддержки принятия решений
u/l671
Содержание: и др.
страница : ссылка скрыта
- ссылка скрыта
Комплексные информационные системы поддержки принятия решений. Системы электронного делопроизводства и документооборота. Отраслевые решения: для транспортно-экспедиционных компаний, юридических и аудиторских фирм, риэлтерских компаний, медицинских учреждений. Интернет-решения: динамический портал с системой управления контентом. Программный модуль для сбора свежей информации из Интернет. Веб-дизайн. Заказные решения.
ссылка скрыта
Регион: Амурская область
Рейтинг: 1977
- ссылка скрыта
Дистанционное обучение. Курсы: поиск бизнес-идей,классический ТРИЗ,развитие бизнеса. Высокие технологии: реклама и продажи, IdeaFinder, ФСА. Креативные задачи (условие и решение).Список литературы. Ссылки на сайты, посвященные ТРИЗ.
ссылка скрыта
Город: Москва
Рейтинг: 1449
- ссылка скрыта
1С:Предприятие 8.0. 1C 8.0 Управление торговлей, Управление производственным предприятием, Управление персоналом. Статьи по тематике.
ссылка скрыта
Город: Москва
Рейтинг: 476
- ссылка скрыта
Российский разработчик программного обеспечения для управления активно развивающимися торговыми и производственными фирмами верхней части среднего сегмента рынка и предприятий с разветвленной сбытовой сетью, имеющих специфические и сложные бизнес-процессы. О компании - миссия, сечение, IT, вакансии. Решения - платформа, готовые решения, услуги, прайс, клиенты. Новости.
ссылка скрыта
Город: Санкт-Петербург
Рейтинг: 444
- ссылка скрыта
Основной вид деятельности фирмы Экспонент - разработка и внедрение программного обеспечения для Государственного Таможенного Комитета Российской Федерации (ГТК РФ), внешней торговли участников ВЭД, учет и комплексная автоматизация вычислительной техники в средних и крупных организациях. Программы - описание, скачать; О фирме - сфера деятельности; Контактные координаты
ссылка скрыта
Город: Санкт-Петербург
Рейтинг: 414
- ссылка скрыта
Поставщик высококачественного программного обеспечения на заказ. Разработка программных решений для различных отраслей частного бизнеса и госсектора. Снижение рисков и затрат на реализацию ИТ-проектов. Наиболее эффективное и комплексное решение бизнес-задач клиентов. Использование уникального опыта высококвалифицированных специалистов и экспертов.
ссылка скрыта
Город: Москва
Рейтинг: 263
- ссылка скрыта
Интернет приложения WebAsyst для организации групповой работы: управление проектами и заданиями, хранение файлов, адресная книга и др. Характеристики: 1) Доступ через браузер и Windows клиент 2) Хостинг или исходные коды 3) Многоязычность 4) Независимость от платформы (XP/NT/98/2000, Free BSD, Linux) 5) Широкие настройки 6) Низкие цены
ссылка скрыта
Город: Москва
Рейтинг: 222
- ссылка скрыта
Компания является представителем Primavera Systems Inc. - компании по разработке программного обеспечения для корпоративных систем управления проектами (моделей для предприятий; внедрение корпоративных систем по направлениям: строительство, техническое обслуживание, создание нового продукта и тд). Каталог продукции. Расписание тематических выставок.
ссылка скрыта
Город: Москва
Рейтинг: 165