Информационные системы в науке, образовании и бизнесе. Ефремов О.В - 54 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

В данной статье классификация проводится в первую очередь для правильного ее понимания конечными
пользователями-аналитиками, при этом основное внимание уделяется не техническим вопросам, а предметной
области использования программного обеспечения. Причем за основу взяты не архитектура предлагаемых на
рынке решений, а круг аналитических задач и потребностей конечных пользователей (экономистов, финансо-
вых аналитиков, директоров, менеджеров и т.п.). В конечном счете, любому пользователю, работающему с ана-
литической системой, не столь важно, каким образом функционирует программа, где и как хранятся и обраба-
тываются данные, поскольку ему в основном необходимо знать, каковы возможности системы в части решения
тех или иных аналитических задач.
На основе выводов, полученных при классификации программного обеспечения, пользователи смогут са-
мостоятельно определить, какие программные продукты они могут использовать в своей работе. Кроме этого,
аналитику в процессе выбора не придется так активно прибегать к помощи технических специалистов. В ре-
зультате он будет обладать информацией, достаточной, по крайней мере, для первичного отбора аналитических
систем, подходящих для решения тех или иных аналитических задач.
Прежде всего, необходимо определить, что мы понимаем под термином "аналитическое программное
обеспечение". Для этого в качестве исходной информации можно использовать доклады известных информа-
ционных агентств (IDC, Gartner), а также некоторые материалы российских авторов. В мировой практике при-
нято использовать термин Business Intelligence (BI), что на русский язык может быть переведено как деловой
интеллект. Это понятие объединяет различные средства и технологии анализа и обработки данных масштаба
предприятия. Наиболее подробное описание систем, относящихся к категории BI, содержится в аналитическом
докладе Gartner "Infrastructure and Applications Worldwide Software Market Definitions. 2002". В этом документе
содержится традиционная классификация систем класса BI, построенная, главным образом, с технической точ-
ки зрения (в основе лежит программная архитектура). Рассмотрим основные элементы классификации Gartner
и попытаемся дать определения, отражающие не только техническую, но и экономическую сущность каждого
сегмента классификации.
Итак, Gartner выделяет следующие сегменты рынка BI:
• средства построения хранилищ и витрин данных (data warehouse);
• инструменты оперативной аналитической обработки (On-Line Analytical Processing,
OLAP) и прочие средства многомерного анализа;
• информационно-аналитические системы (Enterprise Information Systems, EIS) и систе-
мы поддержки и принятия решений (Decision Support Systems, DSS);
• средства интеллектуальной добычи данных (data mining);
• инструменты конечного пользователя для выполнения запросов и построения отчетов
(query and reporting tools).
Хранилища данных (data warehouse)
Один из авторитетных специалистов в этой области – Б. Инмон (Bill Inmon) определяет хранилища данных
(ХД) как "предметно-ориентированные, интегрированные, стабильные, поддерживающие хронологию наборы
данных, организованные для целей поддержки управления, призванные выступать в роли "единого и единст-
венного источника истины", обеспечивающего менеджеров и аналитиков достоверной информацией, необхо-
димой для оперативного анализа и принятия решений". Ценность ХД для экономистов заключается в следую-
щем: ХД – это некая база данных масштаба предприятия, которая содержит определенную аналитическую ин-
формацию, обеспечивает ее оперативное представление в удобном для пользователя виде и обладает структу-
рой, учитывающей отраслевую специфику деятельности организации. Типичные представители программных
продуктов этой категории: SAP Business Warehouse (SAP), Informatica.
OLAP-средства
Под термином OLAP, как правило, понимают системы аналитической обработки данных в режиме реаль-
ного времени. OLAP-системы обеспечивают решение многих аналитических задач: анализ ключевых показате-
лей деятельности, маркетинговый и финансово-экономический анализ, анализ сценариев, моделирование, про-
гнозирование и т.д. Такие системы могут работать со всеми необходимыми данными, независимо от особенно-
стей информационной инфраструктуры компании. С точки зрения пользователя, отличие OLAP-системы от
хранилища данных заключается в предметной (а не технической) структурированности информации, при этом
пользователю предоставляется возможность оперировать привычными экономическими категориями и поня-
тиями. К типичным представителям программных продуктов этого класса относятся: Hyperion Essbase
(Hyperion Solutions Corporation), Oracle OLAP (Oracle), MS Analysis Services (Microsoft), Business Objects
(Business Objects), Cognos PowerPlay (Cognos), MicroStrategy.
Информационно-аналитические системы
Этот класс аналитических систем включает множество разнообразных продуктов, основная задача кото-
рых – предоставить конечные решения для менеджеров-аналитиков. Характерными примерами программных

Страницы