Классификация ИС и ИТ

Классификация ИС и ИТ.

Информационная система (ИС) собирает, обрабатывает, хранит, анализирует и распространяет информацию для специфических целей. Как и любая система, ИС включает входную информацию (данные, инструкции) и выходную информацию (отчеты, расчеты). Она обрабатывает входную информацию и производит выходную информацию, которая посылается пользователю или другой системе. Она может так же включать механизм обратной связи, который контролирует операции. Как и любая другая система, ИС действует в окружающей среде . Автоматизация 1с МСФО готовое решение

Компьютеризованная ИС - это ИС, которая использует компьютерную технологию для выполнения некоторых или  всех своих задач.

Такие системы могут включать персональный компьютер и программное обеспечение  или они могут включать несколько  тысяч компьютеров различных  размеров с сотнями принтеров, плоттеров  и других устройств, такие как  коммуникационные сети и базы данных.МСФО GAAP автоматизация на базе 1с

В большинстве случаев ИС включают также людей.

Ниже перечислены базовые компоненты информационных систем:

- техническое обеспечение это набор устройств, таких как процессор, монитор, клавиатура и др., которые позволяют осуществлять доступ к данным и информации, ее обработку и предоставление; Внедрение 1с от компании Хомнет консалтинг

- программное обеспечение это набор программ, который дает возможность техническому обеспечению обрабатывать данные;

- база данных это совокупность связанных файлов, таблиц, отношений и т.д., которые хранят данные и их объединения;

- сеть это связующая система, которая позволяет осуществлять разделение ресурсов различных компьютеров;

- процедуры это набор инструкций о том, как комбинировать вышеназванные компоненты для того, чтобы обрабатывать информацию и генерировать требуемые выходы; автоматизация производства

- люди это те индивидуальности, которые работают с системой или используют ее выходы.

Как видно, информационная система  объединяет намного больше, чем только компьютеры. Успешное использование  ИС требует понимания бизнеса  и его окружения, которое поддерживается ИС. Например, для проектирования ИС, которая поддерживает исполнение транзакций на фондовой бирже, необходимо понимать все процедуры, связанные с покупкой и продажей акций, облигаций, опционов и т.д.

Информационная технология - это совокупность методов, производственных процессов и программно-технических средств, объединенных в технологическую цепочку, обеспечивающую сбор, обработку, хранение, передачу и отображение информации.

Цель функционирования этой цепочки, т.е. информационной технологии, - это  снижения трудоемкости процессов использования  информационного ресурса и повышение  их надежности и оперативности.

Эффективность информационной технологии определяется, в конечном счете, квалификацией  субъектов процессов информатизации. При этом технологии должны быть максимально  доступны потребителям.

Информационные технологии можно  различать по типу обрабатываемой информации.(таблица)

Информационные технологии можно  разделить на обеспечивающие (ОИТ) и функциональные (ФИТ).

Обеспечивающие технологии - это технологии обработки информации, которые могут использоваться как инструментарий в различных предметных областях. При этом они могут обеспечивать решение задать разного плана и разной степени сложности. ОИТ могут быть разделены по классам задач, в зависимости от класса ОИТ используют разные виды компонентов и программных средств.

Функциональные информационные технологии (ФИТ) - это модификация обеспечивающих технологий для задач определенной предметной области, т.е. реализуется предметная технология.

Например: работа сотрудника технического отдела крупного предприятия. 
Эта работа предполагает применение технологий диспетчерской, бухгалтерии информационного отдела и т.д., которые в свою очередь реализованы в своей информационной технологии: СУБД текстовые процессоры и т.п. Переход от обеспечивающей информационной технологии в чистом виде в функциональную - это преобразования общеупотребительного инструментария в специальный. Такое преобразование становиться все более доступно пользователю, так как обеспечивающая технология становятся все более дружественными. Поэтому в арсенале работника технического отдела сейчас могут быть и его собственные обеспечивающие технологии (текстовые и табличные процессоры, например) и специальные функциональные технологии других подразделений (СУБД, диспетчерские и экспертные системы), реализующие предметные технологии.

Системы поддержки принятия решений (СППР)

Очевидно, что принимаемые  решения о стратегии и тактике  развития города должны быть тщательно  продуманы и обоснованы. Это особенно важно именно в социально-экономических  системах, так как принимаемые  решения касаются живых людей, их материального и духовного состояния. Тем не менее, на сегодняшний день принятие решений мэром, городской  администрацией, комитетами основано на опыте и интуиции руководителей. Но социально-экономические системы  сложны и их поведение трудно предсказать из-за наличия огромного количества прямых и обратных связей, часто неочевидных с первого взгляда. Человеческий мозг неспособен справиться с задачей такой размерности, поэтому необходимо обеспечить информационно-аналитическую поддержку принятия решений.

Концепция систем поддержки  принятия решений (СППР) [22,23,24] включает целый ряд средств, объединенных общей целью — способствовать принятию рациональных и эффективных  управленческих решений.

Система поддержки принятия решений — это диалоговая автоматизированная система, использующая правила принятия решений и соответствующие модели с базами данных, а также интерактивный  компьютерный процесс моделирования. [ ]

Основу СППР составляет комплекс взаимосвязанных моделей с соответствующей  информационной поддержкой исследования, экспертные и интеллектуальные системы, включающие опыт решения задач управления и обеспечивающие участие коллектива экспертов в процессе выработки  рациональных решений.

Ниже на рис.2 приведен архитектурно-технологическая  схема информационно-аналитической  поддержки принятия решений:

Поддержка принятия решений

Рис. 2. Архитектурно-технологическая  схема СППР

Первоначально информация хранится в оперативных базах данных OLTP-систем. Но ее сложно использовать в процессе принятия решений по причинам, о которых будет сказано ниже. Агрегированная информация организуется в многомерное хранилище данных. Затем она используется в процедурах многомерного анализа (OLAP) и для интеллектуального анализа данных (ИАД). Рассмотрим более подробно каждый элемент этой схемы.

Хранилища данных

Ясно, что принятие решений  должно основываться на реальных данных об объекте управления. Такая информация обычно хранится в оперативных базах  данных OLTP-систем. Но эти оперативные данные не подходят для целей анализа, так как для анализа и принятия стратегических решений в основном нужна агрегированная информация. Кроме того, для целей анализа необходимо иметь возможность быстро манипулировать информацией, представлять ее в различных аспектах, производить различные нерегламентированные запросы к ней, что затруднительно реализовать на оперативных данных по соображениям производительности и технологической сложности.

Решением данной проблемы является создание отдельного хранилища  данных (ХД), содержащего агрегированную информацию в удобном виде. Целью  построения хранилища данных является интеграция, актуализация и согласование оперативных данных из разнородных  источников для формирования единого  непротиворечивого взгляда на объект управления в целом. При этом в  основе концепции хранилищ данных лежит  признание необходимости разделения наборов данных, используемых для  транзакционной обработки, и наборов  данных, применяемых в системах поддержки  принятия решений. Такое разделение возможно путем интеграции разъединенных  в различных системах обработки  данных (СОД) и внешних источниках детализированных данных в едином хранилище, их согласования и, возможно, агрегации.

Концепция хранилищ данных предполагает не просто единый логический взгляд на данные организации, а действительную реализацию единого интегрированного источника данных. Альтернативным по отношению к этой концепции способом формирования единого взгляда на корпоративные данные является создание виртуального источника, опирающегося на распределенные базы данных различных  СОД. При этом каждый запрос к такому источнику динамически транслируется  в запросы к исходным базам  данных, а полученные результаты на лету согласовываются, связываются, агрегируются и возвращаются к пользователю. Однако, при внешней элегантности, такой способ обладает рядом существенных недостатков.

1. Время обработки запросов к распределенному хранилищу значительно превышает соответствующие показатели для централизованного хранилища. Кроме того, структуры баз данных СОД, рассчитанные на интенсивное обновление одиночных записей, в высокой степени нормализованы, поэтому в аналитическом запросе к ним требуется объединение большого числа таблиц, что также приводит к снижению быстродействия.
2. Интегрированный взгляд на распределенное корпоративное хранилище возможен только при выполнении требования постоянной связи всех источников данных в сети. Таким образом, временная недоступность хотя бы одного из источников может либо сделать работу информационно-аналитической системы (ИАС) невозможной, либо привести к ошибочным результатам.
3. Выполнение сложных аналитических запросов над таблицами СОД потребляет большой объем ресурсов сервера БД и приводит к снижению быстродействия СОД, что недопустимо, так как время выполнения операций в СОД часто весьма критично.
4. Различные СОД могут поддерживать разные форматы и кодировки данных, данные в них могут быть несогласованны. Очень часто на один и тот же вопрос может быть получено несколько вариантов ответа, что может быть связано с несинхронностью моментов обновления данных, отличиями в трактовке отдельных событий, понятий и данных, изменением семантики данных в процессе развития предметной области, ошибками при вводе, утерей фрагментов архивов и т. д. В таком случае цель – формирование единого непротиворечивого взгляда на объект управления – может не быть достигнута.
5. Главным же недостатком следует признать практическую невозможность обзора длительных исторических последовательностей, ибо при физическом отсутствии центрального хранилища доступны только те данные, которые на момент запроса есть в реальных БД связанных СОД. Основное назначение СОД – оперативная обработка данных, поэтому они не могут позволить себе роскошь хранить данные за длительный (более нескольких месяцев) период; по мере устаревания данные выгружаются в архив и удаляются из транзакционной БД. Что касается аналитической обработки, для нее как раз наиболее интересен взгляд на объект управления в исторической ретроспективе.

Таким образом, хранилище  данных функционирует по следующему сценарию. По заданному регламенту в него собираются данные из различных  источников – баз данных систем оперативной обработки. В хранилище поддерживается хронология: наравне с текущими хранятся исторические данные с указанием времени, к которому они относятся. В результате необходимые доступные данные об объекте управления собираются в одном месте, приводятся к единому формату, согласовываются и, в ряде случаев, агрегируются до минимально требуемого уровня обобщения.

На основе хранилища данных возможно составление отчетности для  руководства, анализ данных с помощью  OLAP-технологий и интеллектуальный анализ данных (Data Mining).

OLAP-технологии

В основе концепции оперативной  аналитической обработки (OLAP) лежит  многомерное представление данных. Термин OLAP ввел E. F. Codd в 1993 году. В своей статье он рассмотрел недостатки реляционной модели, в первую очередь невозможность «объединять, просматривать и анализировать данные с точки зрения множественности измерений, то есть самым понятным для корпоративных аналитиков способом», и определил общие требования к системам OLAP, расширяющим функциональность реляционных СУБД и включающим многомерный анализ как одну из своих характеристик.

По Кодду, многомерное  концептуальное представление (multi-dimensional conceptual view) является наиболее естественным взглядом управляющего персонала на объект управления. Оно представляет собой множественную перспективу, состоящую из нескольких независимых измерений, вдоль которых могут быть проанализированы определенные совокупности данных. Одновременный анализ по нескольким измерениям данных определяется как многомерный анализ. Каждое измерение включает направления консолидации данных, состоящие из серии последовательных уровней обобщения, где каждый вышестоящий уровень соответствует большей степени агрегации данных по соответствующему измерению. Так, измерение Исполнитель может определяться направлением консолидации, состоящим из уровней обобщения «предприятие – подразделение – отдел – служащий». Измерение Время может даже включать два направления консолидации – «год – квартал – месяц – день» и «неделя – день», поскольку счет времени по месяцам и по неделям несовместим. В этом случае становится возможным произвольный выбор желаемого уровня детализации информации по каждому из измерений. Операция спуска (drilling down) соответствует движению от высших ступеней консолидации к низшим; напротив, операция подъема (rolling up) означает движение от низших уровней к высшим.

Интеллектуальный  анализ данных

Наибольший интерес в  СППР представляет интеллектуальный анализ данных, так как он позволяет провести наиболее полный и глубокий анализ проблемы, дает возможность обнаружить скрытые взаимосвязи, принять наиболее обоснованное решение.