Расширение возможностей olap-технологии для поддержки принятия решений



Скачать 23.41 Kb.
Дата15.04.2013
Размер23.41 Kb.
ТипДокументы

УДК 004.4(06) Технологии разработки программных систем


Г.М. СЕРГИЕВСКИЙ, А.С. СЕРОВ

Московский инженерно-физический институт (государственный университет)
РАСШИРЕНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ OLAP-ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
Рассматриваются варианты постановок задач и состав компонентов, которые необходимо использовать для преобразования OLAP-приложений из класса «систем отображения» в класс «экспертно-аналитических» систем
Аналитические системы на основе многомерной модели данных (OLAP-технологии) [1] решают простейшую задачу поддержки принятия решений (ППР) – обработку и отображение «сырых» данных, извлекаемых из БД учетной системы, в максимально гибком и удобном виде. При этом задача формирования собственно решения возлагается целиком на самого пользователя. Системы такого типа можно назвать «системами отображения». Закономерен вопрос – можно ли и как именно, расширить функциональность таких систем, чтобы обеспечить следующий уровень ППР – выработку рекомендаций. Одна из таких постановок, которую можно назвать «объектным анализом» состоит в классификации объектов по принципу формирования одинаковых управленческих решений для всех объектов одной группы. В терминах многомерной модели эта задача сводится к разбиению членов измерения (интерпретируемых как объекты) на основании анализа значений показателей в одномерном гиперкубе. В докладе предлагается набор дополнительных компонентов, реализованных в среде разработки OLAP-приложений UNIBOM, необходимых для поддержки объектного анализа. Первый компонент называется «селектор». Его назначением является выполнение трех основных операций: пересчет значений показателей из абсолютных величин в относительные по различным алгоритмам; «квантование» вычисленных относительных значений - переход от непрерывной шкалы к дискретной по настраиваемым правилам; отбор членов измерения по поисковым условиям, сформулированным в терминах допустимых дискретных значений.

Вторым компонентом является «база знаний», содержащая информацию о правилах классификации - поисковых условиях и сопоставляемых им управленческих решениях. Этот компонент снабжен подсистемой «извлечения знаний», облегчающих эксперту формирование правил классификации.

Кроме «объектного анализа» данные механизмы позволяют решать задачи «процессного анализа», например, обнаружения «дефектных» бизнес-процессов. Для этого достаточно хранить информацию о связи бизнес-процессов с показателями, на которые они влияют. Тогда наличие большого числа объектов, для которых управленческое решение состоит в изменении значений некоторых показателей, может означать, что бизнес-процессы, ответственные за эти показатели, требуется скорректировать.

Данные механизмы в сочетании со средствами выполнения настраиваемых сценариев, позволяют осуществлять в автоматическом режиме полный «аудит» деятельности организации.
Например, для торгового предприятия можно выделить на разных уровнях иерархии товарные категории, товарные группы, конкретные товары, по которым необходимо принимать управленческие решения с указанием этих решений, а также оценить бизнес-процессы, ответственные за формирование данных решений, включая конкретных лиц.
Список литературы


  1. Барсегян А.А. и др. Методы и модели анализа данных:OLAP Data Mining. С-Пб.: БХВ-Петербург 2004.




ISBN 978-5-7262-0883-1. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2008. Том 11

Похожие:

Расширение возможностей olap-технологии для поддержки принятия решений iconOlap-технологии для анализа бизнес-процессов компании
В работе приводится описание решений olap-технологии, пример использования и полученные результаты применения olap-кубов
Расширение возможностей olap-технологии для поддержки принятия решений iconДиссертация посвящена вопросу оперативного многомерного анализа данных (olap) в системах поддержки принятия решений (сппр). Рассматривается класс систем, учитывающих для формирования оптимальных решений изменяемые с течением времени факторы

Расширение возможностей olap-технологии для поддержки принятия решений icon3 Вероятностно-статистические методы принятия решений 3 Эконометрические методы принятия решений в контроллинге Эконометрика в контроллинге
Недаром специалисты по контроллингу большое внимание уделяют проблемам создания, развития и применения компьютерных систем поддержки...
Расширение возможностей olap-технологии для поддержки принятия решений iconЛогика ветвящегося времени и ее применение в интеллектуальных системах поддержки принятия решений
Рассматриваются основные положения темпоральной (временной) логики для ветвящегося времени в плане ее использования в интеллектуальных...
Расширение возможностей olap-технологии для поддержки принятия решений iconЧто представляет собой coco?
Сосо (Component-based Object Comparison for Objectivity) – это метод поддержки принятия решений, который позволяет проводить объективное...
Расширение возможностей olap-технологии для поддержки принятия решений iconПрограмма курса «дискретные задачи принятия решений»
Математические модели. Дискретные экстремальные задачи. Системы поддержки принятия решений
Расширение возможностей olap-технологии для поддержки принятия решений iconЭконометрические информационные технологии
Монте-Карло) и датчиков псевдослучайных чисел, методов размножения выборок (бутстреп-методов), эконометрической поддержки принятия...
Расширение возможностей olap-технологии для поддержки принятия решений iconА. И. Орлов Теория принятия решений
Моделирование как метод теории принятия решений и анализ ряда конкретных моделей предмет четвертой части. Приводятся методы принятия...
Расширение возможностей olap-технологии для поддержки принятия решений iconИспользование olap-технологии в crm-программном комплексе
Цель данной статьи описать возможности использования olap отчетов в работе управленцев и аналитиков компании. Статья построена на...
Расширение возможностей olap-технологии для поддержки принятия решений iconНа выполнение работ по созданию информационной системы поддержки оперативного принятия решений на основе цифровых ситуационных карт шельфовых проектов
Система Информационная система поддержки оперативного принятия решений на основе цифровых ситуационных карт шельфовых проектов
Разместите кнопку на своём сайте:
ru.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©ru.convdocs.org 2016
обратиться к администрации
ru.convdocs.org