Инструментальные средства построения проблемно-ориентированного прикладного программного обеспечения

Современные ИТ стали неотъемлемым инструментом руководителя, которому приходится принимать решения в условиях большой неопределенности и риска. Для обеспечения менеджеров крупных предприятий современными средствами для анализа, обоснования принятия управленческих решений используются различные прикладные программные продукты, в основу построения которых положены инструменты, позволяющие оптимизировать экономические процессы предприятия за счет максимально полного использования преимуществ ИТ. К таким инструментам относятся прежде всего аналитические, которые положены в основу разработки большинства программных продуктов, используемых для решения управленческих задач.

В своей деятельности менеджеры предприятий используют три вида анализа — рутинный, целевой и поисковый, которые автоматизируются за счет использования аналитических инструментов.

-. Рутинный анализ — наиболее трудоемкий вид, который заключается в ежедневном просмотре и контроле определенного на­бора показателей и в отслеживании их соответствия заданным (нормативным) значениям. Основное достоинство программ, ориентированных на автоматизацию рутинного анализа, состоит в том, что они автоматически распознают и удаляют из дальнейшего рассмотрения нормативные показатели, т.е. те значения, которые не попадают в заданные интервалы.

- Целевой анализ является самым трудно формализуемым видом анализа, так как заранее невозможно предусмотреть такие вопросы, возникающие в управленческой деятельности, как определение зависимости между показателями, изменение вычисляемого параметра в ретроспективе, прогноз его будущих значений и т.д.

- Поисковый анализ используется для поиска заранее неизвестных закономерностей в больших массивах данных и точного расчета интуитивно понятных зависимостей. Подавляющее большинство аналитических программных продуктов выполняют функции именно поискового анализа, в результате которого менеджер может получить прогноз развития некоторых процессов.

Аналитические инструменты используются в современных программных продуктах для проведения определенного вида анализа информационных ресурсов, организованных на предприятиях в базы данных. Специализированные аналитические программные средства позволяют извлекать полезную информацию для выявления скрытых тенденций при разработке стратегии развития предприятия и выработки новых управленческих решений.

По области применения аналитические прикладные программы подразделяются на следующие классы — финансовый анализ, ин­вестиционный анализ, планирование и анализ маркетинга, прогнозирование.

Финансовый анализ включает расчет финансовых показателей на основании данных финансовой отчетности предприятия. Программы этой группы можно разделить на два класса:

- открытые программы содержат аналитические инструментальные средства, с помощью которых специалист может выполнять адаптацию методов финансового анализа, вводить дополнительные показатели, разрабатывать собственные методы анализа. Эти программы в большей степени пригодны для широкого распространения и адаптации к различным областям применения;

- закрытые программы не допускают каких-либо изменений в методах анализа и предлагают только жестко фиксированную методику.

Инвестиционный анализ. Программы этого класса ориентированы на разработку планов развития предприятия, анализ инвестиций, разработку бизнес-планов.

Планирование и анализ маркетинга предполагает обработку данных и анализ маркетинговой информации, разработку планов маркетинга. Диапазон программ, применяемых для управления маркетингом, достаточно широк. Среди них можно выделить следующие основные классы:

- анализ маркетинга — моделирование стратегии, анализ положения компании на рынке, разработка плана маркетинга;

- анализ продаж — информационная поддержка и анализ процесса продаж, моделирование каналов сбыта.

Прогнозирование заключается в анализе и прогнозе временных рядов. Основной проблемой для пользователей программ прогнозирования является сложность математических моделей, лежащих в основе методов прогнозирования. Для правильной подготовки исходных данных, определения параметров и интерпретации полученных результатов специалист должен понимать условия и ограничения используемых моделей. По степени сложности программы прогнозирования можно разделить на два вида:

- профессиональные, предназначенные для специалистов, хорошо знакомых с методами математической статистики;

- прикладные, с которыми могут работать специалисты, не имеющие глубокой математической подготовки.

Многие аналитические прикладные программные продукты обеспечены как средствами генерации данных, так и средствами их анализа. Они позволяют выполнять интеллектуальную оценку информации, т.е. сделать обобщение, группирование, удаление избыточных данных и повысить достоверность за счет исключения ошибок и обработки нескольких независимых источников информации (не только корпоративных БД, но и внешних). Это становится чрезвычайно актуальным в связи с лавинообразным возрастанием объема информации и увеличением требований к информационным технологиям по производительности, так как сегодня успех в управлении предприятием во многом определяется оперативностью принятия управленческих решений.

К основным аналитическим инструментам прикладного программного обеспечения для выработки и принятия управленческих решений относятся: 1) средства оперативной обработки транзакций; 2) системы оперативной аналитической обработки данных; 3) средства генерации отчетов; 4) средства интеллектуального анализа данных.

1. Средства оперативной обработки транзакций — OLTP (On-line Transaction Processing) — используются в прикладном программном обеспечении для ввода, структурированного хранения и обработки информации (операций, документов) в режиме реального времени.

Функционально OLTP -средства выполняют операции сбора, регистрации, ввода исходных данных, относящихся к той или иной предметной области, первичной обработки данных, их хранения, адекватной визуализации, поиска, выдачи справок и отчетных материалов.

Первичная обработка включает проверку корректности вводимых данных и их соответствия установленным ограничениям, идентификацию описываемых данными объектов, кодирование, передачу данных по горизонтальным и вертикальным связям. Данные в ИТ вводятся либо с документа, имеющего определенную правовую силу, либо непосредственно с места их возникновения. В последнем случае документ, содержащий введенные данные, печатается системой и ему придается правовая сила.

OLTP -средства позволяют одновременно обрабатывать большое количества коротких транзакций от большого числа пользователей. Сами транзакции выглядят относительно просто, например «снять сумму денег со счета», «добавить определенную сумму денег на счет» и т.д. Транзакции изменяют состояние БД и обновляют ее, т.е. приводят в соответствие текущему состоянию того фрагмента, который моделирует база данных.

Транзакция — совокупность операций с БД, которые должны быть выполнены обязательно до конца, чтобы БД оказалась в непротиворечивом состоянии.

OLTP -средства как аналитический инструмент первыми стали интегрировать в специализированное ПО для реализации потребностей специалистов в учете, скорости обслуживания, сборе данных и т.д. Длительное время их использовали для создания специализированных АРМ, предназначенных для обработки групп функционально связанных документов.

С развитием программного обеспечения OLTP -средства стали использовать в процессе разработки полнофункциональных комплексных программных продуктов, которые затем с помощью специалистов настраивались на особенности функционирования предприятия и предметной области специалиста. Однако такие программы имели ряд существенных недостатков — сложность в настройке, невысокие адаптационные возможности к изменениям, происходящим в предметных областях, большие накладные расходы на сопровождение и т.д.

В современных программных продуктах класса OLTP были учтены эти недостатки, и в настоящее время они представляют собой технологический инструмент, позволяющий непосредственно на месте быстро построить или достроить программный продукт с необходимой функциональностью и далее с помощью этого же инструмента его модифицировать в соответствии с возникающими изменениями в предметной области. Кроме того, они могут иметь средства информационного обмена с внешними БД.

В настоящее время OLTP -приложениями охватывается широкий спектр задач во многих областях деятельности — приеме и обработке клиентских заказов, банковских и биржевых операциях, промышленности — регистрация прохождения детали на конвейере, в автоматизации бухгалтерского, складского учета и учета документов и т.п. Приложения OLTP в основном используются для автоматизации структурированных, повторяющихся задач обработки данных, ориентированных на выполнение максимального количества транзакций за короткие промежутки времени (рис. 5.3). Как правило, чаще всего здесь используется фиксированный набор надежных и безопасных методов ввода, модификации, удаления данных и выдачи оператив­ной отчетности. Показателем эффективности в этом случае является количество транзакций, выполняемых за секунду.

Рис. 5.3. Вариант функционирования OLTP-средств

Обычно аналитические возможности OLTP- средств сильно ограничены (либо вообще отсутствуют), поэтому в программных комплексах КИС их используют совместно с другими аналитическими инструментами.

К особенностям программных продуктов класса OLTP можно отнести:

-. относительную алгоритмическую простоту;

- оперативность изменений в части номенклатуры и структуры обрабатываемой информации;

- массовость и территориальную распределенность мест сбора исходных данных;

- высокие требования к достоверности и актуальности вводимых данных;

- поддержку большого числа пользователей;

- небольшое время отклика на запрос;

- относительно короткие запросы;

- участие в запросах небольшого числа таблиц.

К основным недостаткам современных OLTP -средств относятся ограниченные аналитические возможности — предоставляя данные из постоянно синхронизируемых (обновляемых) БД, OLTP -средства не отслеживают динамику изменения процессов на больших временных промежутках, практически не производят обработку данных (за исключением определенных расчетов) и не формируют выводы по имеющимся данным, оставляя эту функцию специалисту.

2. Системы оперативной аналитической обработки данных — OLAP (On-Line Analytical Process) — используется специалистами для быстрой обработки сложных запросов к базе данных. Здесь используется комплексный многомерный анализ данных, который служит для выборки и предварительной обработки данных с целью предоставления результирующей информации пользователям для статистического анализа.

OLAP — это не самостоятельная программа, не язык программирования и даже не конкретная технология, это совокупность концепций, принципов и требований, лежащих в основе программных продуктов, облегчающих доступ к данным. OLAP -сервис представляет собой инструмент для анализа больших объемов данных в режиме реального времени. Взаимодействуя с OLAP -системой, пользователь может осуществлять гибкий просмотр информации, получать произвольные срезы данных и выполнять аналитические операции одновременно по многим параметрам. Вся работа с OLAP -системой происходит в терминах предметной области и позволяет строить статистически обоснованные модели деловой ситуации.

Имея в своем распоряжении гибкие механизмы манипулирования данными и визуального отображения, программы класса OLAP позволяют выявить данные, которые могут быть связаны с решаемой проблемой, сопоставить различные показатели бизнеса между собой для выявления скрытых взаимосвязей, рассмотреть данные, детализировав их, например, разложив на составляющие по времени, регионам или клиентам, или, наоборот, еще более обобщить представление информации, чтобы убрать отвлекающие подробности. Модуль статистической оценки и имитационного моделирования программы позволяет построить несколько вариантов развития событий, а специалист выбирает из них наиболее приемлемый. Например, можно рассмотреть такие параметры, как вид товара, географи­ческое положение покупателя, время оформления сделки и продавца.

В настоящее время поддержка OLAP реализована во многих СУБД, так как является оптимальным решением для большого класса приложений, где пользователи сталкиваются с многомерными данными.

Как правило, OLAP-системы используются в программных комплексах КИС и позволяют различным категориям специалистов компании в режиме реального времени работать с обобщенной аналитической информацией и эффективно ориентироваться в больших объемах данных, организованных в аналитических БД. Главная особенность аналитических БД системы OLAP— это возможность формирования нерегламентированных запросов. Загрузка данных в систему производится из оперативной БД предприятия.

Информационная OLAP-моделъ, на основе которой функционирует ИТ, в полном объеме описывает все аспекты предметной области и обеспечивает наглядность и простоту доступа к необходимым для анализа данным, который может быть реализован посредством одного из стандартных методов:

- факторный (структурный) анализ, например анализ структуры продаж для выявления важнейших составляющих в интересующем разрезе и т.д.;

- анализ динамики (регрессионный анализ — выявление трендов), например выявление тенденций, сезонных колебаний и т.д.;

- анализ зависимостей (корреляционный анализ), например сравнение объемов продаж разных товаров во времени для выявления необходимого ассортимента («корзины») и т.д.;

- сопоставление (сравнительный анализ), например, сравнение результатов продаж во времени или за заданный период, или для заданной группы товаров и т.д.;

- дисперсионный анализ. Исследование распределения вероятностей и доверительных интервалов рассматриваемых показателей. Применяется для прогнозирования и оценки рисков.

Кроме стандартных методов анализа в программных продуктах предусмотрено получение и других видов аналитической отчетности.

Вместе с базовой концепцией существуют еще несколько разновидностей OLAP, которые в целом ориентированы на выполнение аналогичных функций.

Многомерный анализ данных может быть осуществлен как в клиентском приложении, так и на сервере БД (рис. 5.4). Все производители ведущих серверных СУБД (IBM, Informix, Microsoft, Oracle, Sybase) производят серверные средства для такого анализа.

В серверных OLAP-средствах вычисления и хранение агрегатных данных выполняются отдельным процессом — сервером. Одни клиентские приложения могут обращаться с запросами к серверу и в ответ на них получать либо запрашиваемые данные, либо значения, вычисляемые на их основе. Другие приложения могут создавать хранилища данных или обновлять их в соответствии с изменившимися исходными данными.

Агрегат данных — совокупность элементов данных одного или различных типов. Обычно агрегат данных оперативно доступен как в целом, так и по частям.

Дата добавления: 2014-01-11