Технологии финансового менеджмента. Часть 3. Быковский В.В - 39 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

Продолжение табл. 2
Основные
компоненты ИАС
Назначение, задачи
Средства
интеллектуального
анализа – DMg
(Data Mining)
Предназначены для фундаментального
аналитического исследования проблем в той или
иной предметной области. Требования ко времени
менее
жёсткие, чем в OLAP-средствах.
Средства DMg представляют собой наиболее
сложную, интеллектуально насыщенную часть
ИАС, поэтому входят в состав наиболее развитых
ИАС. Основными задачами интеллектуального
анализа являются:
– выявление взаимозависимостей, причинно-
следственных связей, ассоциаций и аналогий;
– определение значений факторов времени,
локализация событий или явлений по месту;
– классификация событий и ситуаций, определение
профилей различных факторов;
– прогнозирование хода процессов, событий.
При решении сложных аналитических задач
используются мощные специальные программные
средства, инструменты
Средства автоматизации анализа представлены на рынке программных продуктов в различных видах:
−
комплексные ИАС, выполняющие в той или иной степени все рассмотренные выше задачи;
− целевые ИАС, выполняющие в увеличенном объёме, расширенном составе и повышенной сложности какие-либо
функции, например оперативного или интеллектуального анализа.
ИАС информационно обеспечивают системы поддержки принятия решений DSS (Decision Support System). В целом
сложился рынок OLAP-систем, информационных хранилищ (DWH), интеллектуального анализа (DMg), систем поддержки
принятия решений (DSS), который получил обобщённое название Business Intelligence – интеллектуальные технологии в
бизнесе.
Информационное хранилище (DWH) может быть реализовано как:
−
централизованное хранилище данных, в котором собрана информация из нескольких источников – операционных
баз данных;
−
распределённое хранилище данных, которое представляет собой систему локальных хранилищ, ориентированных на
определённую предметную область и функционирующих как единое информационное хранилище.
Средства OLAP обеспечивают быстрый доступ к любой информации, содержащейся в информационном хранилище
(DWH), и её оперативную аналитическую обработку. В состав OLAP-средств могут входить средства визуального
конструирования запросов и отчётов. Реализация их направлена на максимальное упрощение действий пользователя в
процессе анализа. Основным принципом действия является сборка из элементов, представленных в графическом виде на
экране компьютера, структур аналитических отчётов. Конструирование отчётов может быть организовано и на основе
электронных таблиц.
В ходе OLAP-процедур извлечение информации из информационного хранилища сопровождается обработкой её по
несложным алгоритмам. Например, производится суммирование итогов, определение процентов от заданных величин,
расчёт относительных показателей, вычисление величин с заданными коэффициентами и другие действия над данными с
разной степенью детализации. Анализ проводится с данными, представленными в виде электронных таблиц, над которыми
предоставляется возможность оперативно выполнять более сложные вычисления. При этом решают разнообразные
аналитические задачи.
Примером задачи OLAP-анализа в производственной сфере может быть определение суммарных издержек на
производство всего ассортимента продукции предприятия в течение заданного периода. Последующие этапы анализа могут
быть связаны с детализацией суммарных затрат по каждому изделию за более короткие промежутки времени, затем можно
выявить наиболее затратные процессы, места их возникновения. В сбытовой сфере можно изучать объёмы продаж, их
динамику, привязку к регионам и т.п.
Результаты анализа представляются в виде напечатанных отчётов или электронных презентаций, которые состоят из
страниц, таблиц, графиков.
Средства интеллектуального анализа (DMg) предназначены для получения на основе аналитической обработки данных,
накопленных в информационных хранилищах, знаний о тех или иных объектах экономического анализа.
Для выполнения интеллектуального анализа используются различные методы прикладной математики и
информационных технологий, в первую очередь методы линейной алгебры, классического математического анализа,
дискретной математики, многомерного статистического анализа, который делится на факторный, дисперсионный,
регрессионный, корреляционный. Эти методы позволяют решать многочисленные задачи в области экономики и
менеджмента, которые являются составной частью аналитической подготовки принятия решений.

Страницы