Поиск по каталогу

Библиотека онлайн

H000121 Дипломная работа Совершенствование системы поддержки принятия управленческих решений при производстве молока

3400 руб. 1890 руб.

В корзину

Аннотация

Дипломный проект выполнен на тему «Совершенствование системы поддержки принятия управленческих  решений при производстве молока на примере предприятия ООО «Племзавод «Барыбино» Домодедовского района Московской области».

Целью данного дипломного проекта является …

Работа состоит из 3 глав.

В первой главе дипломного проекта описаны теоретические аспекты принятия управленческих решений в экономике, сущность системы под-держки принятия решения, виды хранилищ данных для использования СППР.

Во второй главе приведена общая характеристика производственно-финансовой деятельности предприятия, выполнен анализ имущественного положения, финансового состояния на основе бухгалтерского отчета за по-следние три года.



В третьей главе диплома …

Проект состоит из введения, трех глав, списка литературных источни-ков, приложения и содержит: …













Автособираемое ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение

ГЛАВА 1. Теоретические основы совершенствования процесса принятия решения по управлению ООО племзавод «Барыби-но»

1.1.Теоретические аспекты принятия управленческих решений в эко-номике


В теории менеджмента значительное место уделяется управленческим решениям, ведь принятие управленческих решений –  одна из важнейших функций управления.

Управленческие решения –  это результат конкретной управленческой деятельности менеджера, творческий процесс в работе руководителя любого уровня. Под принятием решений обычно понимается выбор альтернативы, но она существует далеко не всегда. Так что альтернативу необходимо еще най-ти. Поэтому процесс принятия решения предполагает разработку определен-ного алгоритма действий, направленных на достижение поставленных целей.

Процесс принятие управленческих решений состоит из трех стадий:

1. Подготовка решения;

2. Принятие решения;

3. Реализация решения.

На стадии подготовки управленческих решений проводится поиск, сбор и обработка информации, а также выявляются и формулируются про-блемы, требующие решения.

На стадии принятия решения осуществляются разработка и оценка аль-тернативных решений и курсов действий, проводимых на основе многовари-антных расчетов. На данном шаге существует три стратегии: сканирование, категоризация и диагностика.

Сканирование включает в себя  мониторинг ситуации, изменение рабо-ты может свидетельствовать о появлении проблем.

Категоризация предполагает  проверку  расхождения между текущим состоянием и желаемым.

Диагностическая стратегия включает в себя сбор дополнительной ин-формации и определения причины проблемы.

На стадии реализации решения принимаются меры для конкретизации решения и доведения его до исполнителей, осуществляется контроль за хо-дом его выполнения.

Каждое управленческое решение имеет свой конкретный результат, по-этому целью управленческой деятельности является поиск таких форм, мето-дов, средств и инструментов, которые могли бы способствовать достижению оптимального результата в конкретных условиях и обстоятельствах.

Два ключевых измерения производительности – это эффективность и результативность. Эффективность является измерением успеха организации в достижении своих целей, в то время как меры по повышению эффективно-сти зависят от того, как организация использует ее ресурсы в достижении этих целей.

Неопределенность занимает центральное место в процессе принятия решений. Принятие управленческих решений модели как междисциплинар-ный аспект лучше всего иллюстрируется в рамках наборов моделей. Модели включают в себя физические явления, эмоциональные явления или теорети-ческий анализ.

Существует три основных типа принимаемых управленческих реше-ний:

Интуитивные решения, основанные на ощущении того, что выбор сде-лан правильно. По мнению многих успешных руководителей, многие реше-ния (до 80%) принимаются на основе интуиции;

Управленческие решения, основанные на суждениях, — выбор, обу-словленный знаниями и накопленным опытом в прошлом. Преимущества: быстрота и дешевизна принятия. Но боязнь новых сфер деятельности может сдерживать развитие компании;

Рациональные решения обосновываются с помощью объективного ана-литического процесса, не опираясь на прошлый опыт.

Рациональное принятие решения – процесс, посредством которого человек принимает решение, основываясь, прежде всего, на беспристрастном рассужде-нии и логике, чем на эмоциональном и бессистемном размышлении. В этом случае интуиция, озарение, значение прошлого опыта, «жизненной мудрости» и т. п. утрачивают свое решающее значение: рациональный подход позволяет ос-воить методы принятия правильных решений.

Многие расценивают принятие решений как рациональную модель и предполагают, что менеджер знает все варианты, которые принесут желае-мый эффект в будущем. Распространенный вариант рациональной модели предполагает, что:

1) Существует только один вариант решения, который можно принять;

2) Решение, которое принимают, должно иметь только одну цель;

3) Цель менеджера может быть выражена в количественном выраже-нии;

4)Проблема выбора решения заключается в выборе оптимального курса действий.

Процесс управления предприятиями состоит из экономических реше-ний. Эти решения возникающих в процессе движения финансовых ресурсов, которые обеспечивают бизнес. Например, принятие человека на работу при-водит в будущем к серии выплат заработной платы, приобретение нового оборудования для производства в кредит может привести к возникновению целого ряда финансовых обязательств. Экономические решения принимают-ся не каждый день, но они являются основой для дальнейшего развития предприятия (инвестиции в новое оборудование, получение кредита или вве-дения в производство нового вида продукции и т.п.). Большинство экономи-ческих решений является частью повседневного процесса управления всеми участниками предприятия. Но общим для всех решений является базовый принцип, согласно которому перед каждым решением необходимо постоянно взвешивать, анализировать выгоды, которые будут получены. Экономическая сущность управленческого решения проявляется в том, что на подготовку и реализацию любого управленческого решения требуются финансовые, мате-риальные и другие затраты.

Типичная «экономическая» модель основана на анализе безубыточно-сти, методе принятия решений с определением точки, в которой общий доход уравнивается с суммарными издержками, т.е. точки, в которой предприятие становится прибыльным.

Процесс принятия управленческих решений директором обязательно носит экономический характер и состоит из нескольких этапов:

1) Постановка задач по предоставлению информации, необходимой для анализа;

2) Анализ информации и постановка задач заместителям по разработке альтернативных вариантов управленческого решения;

3) Подготовка заместителями директора экономического обоснования предложенных альтернатив управленческого решения;

4) Выбор наиболее привлекательного, с точки зрения экономического эффекта, варианта решения.

Принимаемые решения должны основываться на достоверной, текущей и прогнозируемой информации, анализе всех факторов, оказывающих влия-ние на решение, с учетом предвидения его возможных последствий. Кажется то, что руководители должны изучать поступающую информацию для подго-товки и принятия на ее основе управленческих решений, согласовывать на всех уровнях внутрифирменной иерархической пирамиды управления. Одна-ко количество информации, которую необходимо переработать для выработ-ки эффективных управленческих решений, настолько велико, что оно давно превысило человеческие возможности.

Таким образом, можно сделать следующее заключение:

1. Чем меньше по значимости проблема, тем ниже эффективность ее решения на уровне руководителя учреждения.

2. Чем больше мелких проблем решается на уровне руководителя уч-реждения, тем больше, в конечном счете, ошибочных решений он принимает.



1.2. Сущность системы поддержки принятия решения


Существует значительное количество эмпирических доказательств то-го, что интуитивное суждение человека может быть далеко от оптимального, и оно еще больше ухудшается со стрессом.

Так как во многих ситуациях качество решений имеет важное значение, помогая человеку в принятии решений, это стало одним из основных направ-лений науки на протяжении всей истории. Такие дисциплины как статистика, экономика и исследования операций разрабатывают различные методы при-нятия рациональных решений. В последнее время эти методы изучает ин-форматика, когнитивная психология и искусственный интеллект, реализо-ванные в форме компьютерных программ, либо в качестве автономных инст-рументов или в качестве интегрированных вычислительных сред для ком-плексного принятия решений. Такие среды часто дают общее название сис-темы поддержки принятия решений (DSS). Концепция DSS чрезвычайно ши-рока, и её определения различаются в зависимости от точек зрения автора.

В 1960-е годы исследователи начали систематически изучать использо-вание компьютеризированных количественных моделей для оказания помо-щи в принятии решений и планировании (Рэймонд, 1966; Тюрбан, 1967; Ур-бан, 1967; Холт, 1969). Фергюсон и Джонс в 1969 году провели  первое экс-периментальное исследование с использованием системы автоматизирован-ного принятия решений. Они исследовали работу приложения планирования производства на IBM 7094. В ретроспективе, главным историческим пово-ротным моментом было полевое исследование (1967) диссертации Майкл С. Скотт Мортона в Гарвардском университете.

Новаторская работа Джорджа Данцига, Дугласа Энгельбарта и Джей Форрестера, вероятно, повлияли на возможность создания компьютеризиро-ванных систем поддержки принятия решений. В 1952 году Данциг стал науч-ным математиком в Rand Corporation, где он приступил к реализации линей-ного программирования на своих экспериментальных компьютерах. В сере-дине 1960-х годов, Энгельбарт и его коллеги разработали первую систему групповой работы под названием NLS (онлайновая система). NLS способст-вовала созданию электронных библиотек и хранения и поиска электронных документов с использованием гипертекста. NLS также предусмотрено на эк-ране видеотелеконференции и был предшественником к системам поддержки принятия решений. Форрестер принимал участие в создании SAGE (Semi-Automatic Ground Environment) системы противовоздушной обороны для Се-верной Америки, первая компьютеризированная  система, управляемый дан-ными.  

Около 1970 года бизнес-журналы начали публиковать статьи по систе-мам принятия управленческих решений, систем стратегического планирова-ния и систем поддержки принятия решений.

В 1974 году Гордон Дэвис, профессор Университета Миннесоты, опуб-ликовал свой влиятельный текст по информационным системам управления. Он определил управление информационной системы, как "комплексная сис-тема человека и  машины для предоставления информации и поддержки опе-раций, управления и функции принятия решений в организации.  

В 1980-е годы прошла волна информационных технологий, в результа-те которой появился искусственный интеллект на основе экспертных систем (ES), которые позволяют замещать лица, принимающие решения.

Проблема определения СППР может быть прослежена до второй поло-вины 1970-х годов и начала 1980-х, когда «система поддержки принятия ре-шений" была новой концепцией. В соответствии с определением Мортона [1980, с. 77], системы поддержки принятия решений (DSS) относятся к ис-пользованию компьютерных систем, часто интерактивных, чтобы поддержи-вать людей в поддержке принятия структурированных решений. И, по мне-нию Keen [1980, с. 35], "СППР поддерживает, а не заменяет их (менеджеров). Общая цель заключается в повышении эффективности их принятия реше-ний».

Все эти определения верны, частично. Основное предположение состо-ит в том, что решение системы поддержки относится к компьютерной про-грамме, предназначенной для поддержки директивных процессов принятия решений путем оказания помощи лицам, принимающим решения, думая о различных аспектах задачи решения стоящих перед ними, и это верно. Но предположение и определение не являются синонимами.  В конце концов, информация, представленная такими программами, действительно помогает менеджеру в принятии решений.

Ключевые моменты появления  СППР представлены в табл. 1.1.

Таблица 1.1

История появления СППР

Года Открытия

Конец 60-х Модель-ориентированные СППР (Model-oriented Decision Support Sys-tems — DSS)

1971 год Книга Scott Morton, где были описаны результаты внедрения СППР

1981 год Информационная система руководителя (Executive Information System (EIS)

1990-е года Разрабатываются Data Warehouses  —

хранилища данных.


1993 год

Коддом Е. был предложен термин OLAP (Online Analytical Processing) - оперативный анализ данных



СППР – интерактивные компьютерные системы, которые помогают пользователям в оценке и выборе деятельности.

Системы поддержки принятия решений приобретают повышенную по-пулярность в различных областях, включая экономику, машиностроение, во-енную и медицинскую область. Системы поддержки принятия решений мо-жет помочь человеку за счет интеграции различных источников информации, обеспечивая интеллектуальный доступ к соответствующим знаниям. Они мо-гут также поддерживать выбор среди четко определенных альтернатив и опираться на формальные подходы, такие как методы инженерии экономики, исследования операций, статистики и теории принятия решений. Они могут также использовать искусственный интеллект, методы для решения эвристи-ческих проблем, которые неразрешимы с помощью формальных методов. Механизмы принятия решений повышают производительность, эффектив-ность и это дает предприятию сравнительное преимущество перед своими конкурентами.

Система принятия решения – это итерационный процесс (рис.1.1).

 

Рис.1.1. Сущность СППР


Системы поддержки принятия решений весьма перспективны.  Опре-деление действительно дает понять, почему успешные системы поддержки принятия решений настолько трудно построить. Развитие программного обеспечения с использованием аналитических методов, с которыми пользо-ватели часто не знакомы, и которые, как правило структурированы  иначе, чем действия человека, это не простая задача.

Системы поддержки принятия решений эволюционировали от разных дисциплин. Они используют различные типы аналитических методов, часто реализуются на различных типах аппаратных средств, а также часто исполь-зуют различные типы языков программного обеспечения.

При оценке систем поддержки принятия решений и экспертных систем, важно помнить очевидное, что общая цель этих систем заключается в улуч-шении эффективности организации. Повышение организационной эффектив-ности может происходить разными способами, например, путем снижения затрат на персонал, более широкий доступ к знаниям или улучшение процес-са принятия решений.

Как показано на рисунке 1.2, DSS состоит из двух основных подсистем - лиц, принимающих решения человека и компьютерных систем.

Распространенным заблуждением является то, что DSS – это  только компьютерное оборудование и программное обеспечение



 

Рис.1.2 Архитектура СППР


DSS должны иметь возможность включать в себя следующие виды дея-тельности: проектирование, вычитание, анализ, создание альтернатив, срав-нение альтернатив, оптимизации и моделирования.

При выполнении этих основных задач, DSS использует многие типы управления научных исследований модели. Они включают в себя линейное программирование, целочисленное программирование, сетевые модели, ста-тистические модели и моделирование электронных таблиц. Все эти модели хранятся в базовой модели. Системы управления на основе модели являются компьютерными  программами, используемые в качестве части генератора DSS для построения моделей, реструктуризации и модели обновления.

Функции пользовательского интерфейса СППР заключается в следую-щем:

1. Позволяют пользователю создавать, обновлять, удалять файлы базы данных и модели принятия решений по системам управления базами данных;

2. Обеспечивают разнообразие входных и выходных форматов. Форма-ты включают многомерные цветные графики, таблицы и несколько окон на экране;

3.Обеспечивают различные стили диалогов (например, графических пользовательских интерфейсов, меню прямых командных языков, образуют взаимодействие, взаимодействие естественного языка, а также вопросы и от-веты).

Другим важным появлением DSS является изучение систем поддержки принятия решений, основанных на знаниях, которые представляют собой гибридные системы DSS и ES, которые помогают решить широкий спектр организационных проблем. Основные различия между DSS и ES заключают-ся в следующем: ESS должны заменить человеческий опыт с опытом маши-ны, в то время как DSS должны усилить память и интеллект людей. Широкий спектр реальных управленческих проблем может быть лучше решен с ис-пользованием анализа как количественных, так и качественных данных.

Информационные системы называются системами поддержки приня-тия решений,  но они не все одинаковы. Менеджеры, продавцы и консультан-ты могут использовать СППР разнообразные формы и могут использоваться многими различными способами. СППР различаются по способу возможно-стей конкретной системы и с точки зрения того, как DSS реализована. Неко-торые DSS сосредоточены на данных, некоторые на моделях, а некоторые на взаимодействии коммуникации и совместной работы. DSS также различают-ся с точки зрения целевых пользователей; некоторые DSS предназначены для одного "первичного" анализа, а другие предназначены для многих пользова-телей в организации.

DSS классифицированы на семь различных типов: картотеку систем, анализ данных системы, информационные системы анализа, бухгалтерского учета и финансовой модели, изобразительные модели, модели оптимизации и модели предложения.

Новая, более широкая типология или структура необходима сегодня, потому что решение системы поддержки намного более распространены и более разнообразны

Традиционно, системы поддержки состоят из четырех основных ком-понентов: пользовательский интерфейс, базы данных, модели и аналитиче-ские инструменты, архитектура DSS и сеть.

Структура основывается главным образом на различных акцентах, раз-мещенных на компонентах DSS, когда системы фактически построены.

Одна из классификаций предполагает разделение СППР на три типа систем поддержки принятия решений: управляемые данными, управляемой моделями и знаниями. Также на уровне пользователя  СППР можно разде-лить на пассивные, активные и кооперативные СППР.

Пассивная система только помогает процессу принятия решения, но не в состоянии какое решение принять. Активная СППР принимает решение. Кооперативная система позволяет модифицировать, пополнять или совер-шенствовать решения.

На концептуальном уровне различают следующие виды СППР: управ-ляемые сообщениями, управляемые данными, управляемые документами, управляемые знаниями  и СППР, управляемые моделями. СППР, управляе-мые моделями,  работают со статистическими, финансовыми, оптимизацион-ными, имитационными моделями.

Управляемая сообщениями (Communication-Driven DSS) СППР под-держивает лица принимающие решения, работающих над выполнением кол-лективной задачи.

СППР, управляемые документами (Document-Driven DSS), осуществ-ляют поиск и манипулируют неструктурированной информацией, заданной в различных форматах.  СППР, управляемые знаниями (Knowledge-Driven DSS), обеспечивают решение задач в виде фактов, правил, процедур.

СППР, управляемые данными (Data-Driven DSS) в основном ориенти-руются на доступ и манипуляции с данными.

На техническом уровне различает СППР всего предприятия и настоль-ную СППР. СППР всего предприятия подключена к большим хранилищам информации и обслуживает многих менеджеров предприятия. Настольная СППР  обслуживает один компьютер пользователя.

В зависимости от данных, с которыми эти системы работают, систему поддержки можно разделить на оперативную и стратегическую.

 Оперативные СППР предназначены для немедленного реагирования на из-менения текущей ситуации в управлении финансово-хозяйственными про-цессами компании. Стратегические СППР ориентированы на анализ значи-тельных объемов разнородной информации, собираемых из различных ис-точников.

Существуют и другие классификации (Alter [1], Holsapple и Whinston [3], Golden, Hevner и Power [2]).

При создании СППР можно использовать Web-технологии. В настоя-щее время СППР на основе Web-технологий для ряда компаний являются си-нонимами СППР предприятия.

Архитектура СППР представляется разными авторами по-разному.

Marakas (1999) предложил обобщенную архитектуру, состоящую из 5 раз-личных частей:

- система управления данными (the data management system — DBMS),

- система управления моделями (the model management system —MBMS),

- машина знаний (the knowledge engine (KE)),

- интерфейс пользователя (the user interface),

- пользователи (the user).

СППР должна иметь уникальные возможности в обращении с внутрен-ними и внешними данными, аналитическими моделями и пользовательскими диалогами.

При поддержке решений части используются следующие основные технологии аналитического моделирования:

Анализ "что, если" , который позволяет пользователю изменять значе-ния одних переменных, наблюдая изменения значений других зависимых пе-ременных;

Анализ чувствительности – вариант анализа "что, если", обычно ис-пользуется, когда работник еще не определился в границах ключевых пере-менных;

Анализ целевой функции – используется при поиске цены безубыточ-ности или безубыточного объема продаж товара при заданной цене и из-держках;

Оптимизационный анализ – близок к анализу целевой функции, но яв-ляется более сложной технологией, обеспечивающей применение электрон-ных таблиц или специальных пакетов линейного программирования;

Корреляционно-регрессионный анализ помогает работнику в проверке некоторых гипотез относительно существования связей между зависимыми переменными и факторами, а также при поиске статистически значимых мо-делей для целей объяснения, предсказания и управления, обычно применяет-ся при контроле и управлении качеством продукции;

Анализ и прогнозирование на основе трендов – это анализ динамики развития с графическим и математическим моделированием тенденций, ис-пользуется маркетологом.

Решение как результат выбора обычно фиксируется в письменной или устной форме и включает в себя план действий по достижению поставленной цели. Решение является одним из видов мыслительной деятельности и про-явлением воли человека. Его характеризуют следующие признаки:

- возможность выбора из множества альтернативных вариантов: если нет альтернатив, то нет выбора и, следовательно, нет и решения;

- наличие цели: бесцельный выбор не рассматривается как решение;

- необходимость волевого акта ЛПР при выборе решения, так как ЛПР формирует решение через борьбу мотивов и мнений.

Управленческое решение – поиск и нахождение наиболее эффективно-го, наиболее рационального или оптимального варианта действий руководи-теля. Наибольший интерес представляет процесс принятия и реализации ре-шений как последовательная смена взаимоувязанных стадий, этапов различ-ных действий руководителя, вскрывающая технологию мыслительных дейст-вий, поисков истины и анализа заблуждений, путей движения к цели и средств её достижения. Только такой подход позволяет понять зафиксиро-ванный акт управленческого решения, источники его происхождения.

К управленческому решению предъявляется ряд требований, к числу которых можно отнести:

- всестороннюю обоснованность решения;

- своевременность;

- необходимую полноту содержания;

- полномочность;

- согласованность с принятыми ранее решениями.

Всесторонняя обоснованность решения означает, прежде всего, необ-ходимость принятия его на базе максимально полной и достоверной инфор-мации. Однако только этого недостаточно. Оно должно охватывать весь спектр вопросов, всю полноту потребностей управляемой системы. Для этого необходимо знание особенностей, путей развития управляемой, управляю-щей систем и окружающей среды. Требуется тщательный анализ ресурсного обеспечения, научно-технических возможностей, целевых функций развития, экономических и социальных перспектив предприятия, региона, отрасли, на-циональной и мировой экономики. Всесторонняя обоснованность решений требует поиска новых форм и путей обработки научно-технической и соци-ально-экономической информации, то есть формирования передового про-фессионального мышления, развития его аналитико-синтетических функций.

Своевременность управленческого решения означает, что принятое решение не должно ни отставать, ни опережать потребности и задачи соци-ально-экономической системы.


1.3. Виды хранилищ данных для использования СППР


При проектировании СППР возникает вопрос о том, на основе каких данных системы будут принимать решения. Качество оперативных решений зависит от информации, которая является базовой в конкретной организации.

Развитие межкорпоративных связей потребовало втягивать в процесс анализа данные из внешних источников, не связанных с производственными процес-сами и  не входящих в систему управления организацией.

Накопление в БД большого массива данных стало негативно влиять на  быстроту принятия решений и последующий анализ. В 90-ые годы былщ найдено решение в виде концепции Хранилища Данных (Data Warehouse, ХД). Хранилище данных выполняло  функции предварительной подготовки и хранения данных для СППР на основе информации из системы управления предприятием, информации из сторонних источников, которые стали дос-тупны на рынке информации.

На данный момент имеется большой опыт разработки и внедрения спе-циализированных структур данных и создания СППР на основе базы данных различных видов.

Хранилище данных (англ. Data Warehouse) — предметно-ориентированная информационная база данных, которая строится на основе базы данных и СППР и предназначена анализа с целью поддержки принятия решений в организации. Данные, поступающие в хранилище данных, обыч-но, доступны только для чтения.

Хранилище данных имеет следующие особенности:

Предметно-ориентированные;

Интегрированные;

Неизменчивые;

Поддерживающие хронологию наборы данных, ориентированные для целей поддержки управления, обеспечивающие руководителей достоверной информацией, необходимой для оперативного анализа и принятия решений.

Хранилищ данных может быть основано на различных вариантах архи-тектуры.

Виртуальное ХД – это одна из моделей ХД, где данные хранятся в раз-ных БД под управлением различных СУБД, объединенных посредством ме-таданных с единой логической моделью данных.

Основой виртуального ХД является репозиторий метаданных, который описывает источники информации, запросы СУБД на чтение данных и про-цедуры обработки и предоставления информации. Виртуальные ХД -  мощ-ные и графически-ориентированные инструменты запросов, которые могут проходить через оперативные базы данных, имеющие легкий доступ к соот-ветствующей информации (рис.1.3).

 

Рис.1.3. Виртуальное хранилище данных

В виртуальном хранилище данных для доступа к требуемым данным имеются серьезные недостатки. Во-первых, возникают большие семантиче-ские проблемы. Часто непонятные названия полей в операционных системах баз данных, а именно недостаточно документированы. Часто в этом виде ар-хитектуры требуется использование SQL в качестве языка запроса. Конечные пользователи также могут успешно работать с виртуальным хранилищем, только если  превосходно знают языковые основы программы, в противном случае запросы к базе данных могут быть неверно истолкованы.

Кроме того, операционные системы, которые требуют большого объе-ма вычислений, обычно сильно загружены, поэтому виртуальные ХД не все-гда эффективны.

Виртуальные ХД можно разделить на две категории, отличающиеся друг от друга сложностью реализации – с централизованным ведением мета-данных и с децентрализованным ведением метаданных.

Важнейшей особенностью виртуального хранилища данных является то, что они имеют дело только с актуальными данными. Это связано с тем, что OLTP-системы не хранят исторические данные. Поэтому если историче-ские данные играют важную роль при анализе, то предпочтительно приме-нять разновидности ХД с физической консолидацией данных. А виртуальные хранилища следует использовать в системах, ориентированных на анализ оперативной информации, актуальной только в течение ограниченного пе-риода.

Виртуальное ХД будет наиболее эффективно влиять на предприятия, которые не имеют технических средств и квалифицированного персонала для поддержки физических ХД. В виртуальном ХД отсутствует этап загрузки данных, поэтому временной интервал между появлением информации в OLTP-системе и ее готовностью к анализу данных минимален. Особенно большое преимущество данный вид хранилища имеет при анализе новейшей информации. Итак, применение такого хранилища оправданно лишь тогда, когда исторические данные для анализа не требуются.

Corporate Information Factory является централизованным хранилищем, который предоставляет услуги по всему предприятию. Хранилище данных по существу крупное хранилище исторических и текущих данных об операциях организации. Хранилище Corporate Data является специализированным хра-нилищем данных, которое может иметь несколько интерпретаций.

Концепция CIF возникла из взаимодействия возможностей инфра-структуры и потребности в данных, которые экспоненциально увеличились за последние несколько лет, поскольку технология продвинулась слишком далеко и бизнес-компании пытались сделать все возможное, чтобы быть на вершине индустрии.

Для того  чтобы дать четкую картину корпоративному хранилищу дан-ных предприятия и привести главные отличия от обычных хранилищ данных, рассматриваются пять атрибутов. Эти атрибуты в основном относятся к об-щей философии, а также базовой инфраструктуре в хранилище данных пред-приятия.

Первый атрибут из хранилища данных предприятия это то, что вся цель дизайна хранилища является окончательным представлением бизнес-данных организации, а также соответствующих правил. Учитывая количество и раз-нообразие систем и разрозненность данных компании, которые существуют в любой организации бизнеса, многие бизнес-хранилища не могут квалифици-роваться в качестве хранилища данных предприятия.

Вторым атрибутом является то, что хранилище данных предприятия должны иметь несколько предметных областей. Для того чтобы иметь еди-ную версию правильной БД для организации, хранилище данных предпри-ятия должны содержать все тематические разделы, связанные с предприяти-ем, такие как маркетинг, продажи, финансы, человеческие ресурсы и другие.

Третье отличие в том, что хранилище данных предприятия должны иметь нормированный дизайн.

В-четвертых, хранилище данных предприятия должно быть реализова-но в качестве критически важных задач охраны окружающей среды. Вся ба-зовая инфраструктура должна быть в состоянии обрабатывать любые не-предвиденные критические условия, поскольку отказ в хранилище данных означает остановку работы бизнеса и потери доходов.

Наконец концепция Corporate Information Factory должна быть масшта-бируема по нескольким параметрам. Следует ожидать, что главная цель ком-пании будет расти и что хранилище должно быть в состоянии справиться с ростом данных, а также с растущими сложностями процессов, которые поя-вятся вместе с развитием бизнеса предприятия.

Реальное хранилище данных предприятия должно масштабировать к изменениям окружающей среды.

При таком сценарии конечные витрины данных создаются для обслу-живания бизнес-отделов или для реализации бизнес-функций и используют пространственную модель для структурирования суммарных данных. Ато-марные данные остаются доступными через нормализованное Хранилище данных. Очевидно, что структура атомарных и суммарных данных при таком подходе существенно различается.

Не забудьте оформить заявку на наиболее популярные виды работ: