WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаІнформатика, Компютерні науки → Архітектура автоматизованих інформаційних систем - Реферат

Архітектура автоматизованих інформаційних систем - Реферат

повинні володіти деякими специфічними властивостями. Вони повинні забезпечувати збереження інформації в хронологічному порядку, тому що без підтримки хронології даних не можна говорити про рішення задач прогнозування й аналізу тенденцій (основних задач СППР). Основна вимога, пропонована до інформаційних сховищ, - навіть не оперативність, також дуже необхідна, а вірогідність інформації, що без погодженості даних забезпечити неможливо. Справа в тім, що різні СОД на той самий запит можуть дати різні відповіді з ряду причин:
" асинхронність модифікації даних у різних СОД;
" розходження в трактуванні подій, понять і т.д.;
" зміна семантики даних у процесі розвитку предметної області;
" помилки при введенні й обробці;
" часткова утрата фрагментів інформації з архіву і т.п.
Задача створення інформаційних сховищ надзвичайно складна. Її рішення зв'язане з поруч проблем глобального характеру. Перша проблема полягає в тому, що сховища даних працюють із зовнішніми джерелами, тобто різними інформаційними системами, електронними архівами, каталогами ідовідниками, статистичними збірниками і т.д. Усі зовнішні джерела реалізовані на основі різних програмних і апаратних засобів. На основі цих різнорідних засобів і рішень необхідно побудувати єдину інформаційну систему, функціонально погоджену.
Друга проблема полягає в тім, щоб ця єдина інформаційна система мала розподілене рішення, тобто варто фізично розділити вузли комп'ютерної мережі, де відбувається операційна обробка інформації, і вузли, у яких виконується аналіз даних. Третя проблема - це метадані і засобу їхнього представлення. Колись метаданими користалися розроблювачі й у меншому ступені адміністратори баз даних, тобто фахівці. В даний час метадані застосовуються всіма користувачами і засобу їхнього представлення повинний відповідати рівню підготовки простого користувача. Для аналітичних систем, для СППР база метаданих життєво необхідна, як путівник для туриста в незнайомому місті. Користувачу, крім структури і взаємозв'язків даних, необхідно знати:
o джерела одержання даних і ступінь їхньої вірогідності, тому що та сама інформація може потрапити в сховище з різних джерел;
o періодичність відновлення, тобто не тільки коли були обновлені дані, але і коли вони будуть знову обновлятися;
o власників даних, щоб визначити, які кроки користувач повинний почати для доступу до цих даних;
o статистичну оцінку запитів, оцінку часу й обсягу отриманої відповіді.
Зібравши інформацію про історію розвитку організації, її успіхах і невдачах, причинах цих невдач, взаєминах з постачальниками і замовниками, історії і розвитку ринку, менеджери одержують унікальну можливість для аналізу минулого, що тече ситуації і складання обґрунтованих прогнозів. Але виникає четверта проблема - проблема захисту інформації. Регіональний менеджер повинний мати інформацію з регіону, а менеджер підрозділу - по підрозділі.
Остання проблема, про яку варто згадати, - це проблема великих обсягів сховищ. В даний час 50% організацій уже планують обсяг сховищ у 100 гігабайт. Середній коефіцієнт, на який потрібно множити цю цифру для розрахунку реально необхідного обсягу сховища, дорівнює 4,87, але він може бути різним у залежності від виду інформації.
Створення єдиних сховищ даних припускає використання технологій статистичної обробки інформації для її попереднього аналізу, визначення складу і структури тематичних рубрик. Початковий етап попереднього аналізу - виділення груп з однорідне даними і розчленовування інформації на одноякісні інтервали, тобто угруповання по типі інформації.
Якщо існуючі в даний час технології аналізу даних у сховищах розподілити по збільшенню аналітичних можливостей, то список буде виглядати так: Online Transaction Processing (OLTP); Online Analytical Processing (OLAP); Data Mining. Технологія оперативного аналізу розподілених даних (OL/lP-технологія), що займає середнє положення в цьому списку, найбільш поширена. Ця технологія забезпечує:
" побудова багатомірних моделей баз даних;
" ієрархічне представлення інформації із семантичних зв'язків;
" виконання складних аналітичних розрахунків;
" динамічна зміна структури звіту;
" відновлення бази даних і т.д.
Аналітичні додатки для підтримки прийняття рішень у бізнесі ґрунтуються на моделі даних, розробленої для кінцевого користувача. Такою моделлю може бути багатомірна модель, представлена у виді куба. Організувати й обробляючи інформацію з реляційних баз даних і інших плоских таблиць багатомірним образом, користувачі можуть розглядати свої дані так само, як вони розглядають свій бізнес. Багатомірної моделі даних можуть супроводжувати функції аналізу, прогнозування, моделювання і побудови запитів "якщо".
Програмні продукти, що використовують ОLар-технологію, сполучать модель представлення даних, оптимізувану для аналізу, із простими й інтуїтивними засобами доступу до цих даних. Від цих засобів виграють і постачальники аналітичної інформації, тобто фінансові, маркетингові й інші аналітики, і її споживачі, тобто керівники і менеджери різного рівня. Перші виявляють тенденції і виняткові ситуації за допомогою рішення задач прогнозування і планування, будують моделі "якщо". Другі складають, наприклад, інтерактивні звіти, діаграми, що можуть відповісти на питання господарської практики (наприклад, яким буде обсяг продажів у регіоні в наступному чи кварталі наскільки зросте обсяг замовлень у поточному кварталі, якщо покупці будуть робити форвардні угоди, і т.д.).
Використана література
1. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. - М.: Мир,1980.
2. Тиори Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных: В 2-х кн.-М.: Мир, 1985.
3. Четвериков В.Н. и др. Базы и банки данных.- М.: Высшая школа, 1987.
4. Змитрович А.И. Базы данных.-Минск.: Университетское, 1981.
Loading...

 
 

Цікаве