Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Уровни средств ППР. Аспекты процессов, обеспечивающих принятие решений в СППР






 

Функциональность систем поддержки принятия решений (СППР) должна включать интуитивно понятные предметно-ориентированные средства представления, анализа и моделирования корпоративных бизнес-процессов. Эти средства должны предусматривать настройку на аналитический профиль пользователя. Методики многомерного анализа должны быть не только удобны, но и устойчивы при работе по информационным разрезам с большим историческим горизонтом.

Функциональность корпоративных аналитических систем проектируется с учетом двух достаточно противоречивых требований — она должна, во-первых, перекрывать весьма широкий спектр задач бизнес-анализа, а во-вторых, удовлетворять специфическим требованиям, предъявляемым различными группами корпоративных пользователей. Задачи бизнес-анализа включают:

· подготовку отчетов (reporting);

· нерегламентированные запросы (ad-hoc query);

· многомерный анализ (multidimensional analysis);

· моделирование и прогноз (planning).

Говоря о пользовательских требованиях к удобству и гибкости аналитических инструментов, отметим, что здесь они заведомо выше, чем, скажем, в сфере представления данных в оперативных системах, хотя многое в данном случае зависит от квалификации аналитиков и класса решаемых задач.

Вообще удобство работы — основная характеристика СППР. Если корпоративному пользователю неудобно работать с системой, то никакие уговоры и доводы о том, что " весь мир так работает и терпит", не принимаются. Учетную систему — даже с очень неуклюжим интерфейсом — можно внедрить директивно: ей, возможно, просто нет альтернативы. А вот СППР аналитик начнет использовать, только если она устраивает его больше, чем имевшиеся ранее инструменты, например, Excel. В противном случае он просто будет выгружать данные из хранилища и помещать их в проверенный временем персональный Excel, где и будет проходить вся аналитическая работа. И прощай надежды на корпоративные модели согласования, верификации и расчета кросс-показателей, интеграцию внешних и внутренних информационных потоков! Без ежедневного методического наполнения, накапливаемого в системе только при решении реальных аналитических задач, СППР быстро превратится в дорогую и невостребованную груду данных с красивым аналитическим " бантиком", далеким от реальных бизнес-процессов компании.

Рассмотрим специализированное решение, в котором модули, отвечающие за оперативные отчеты, многомерный анализ, моделирование и прогноз, архитектурно и функционально разнесены. Такой подход расширяет функциональность всех представленных задач бизнес-анализа. Одномерные групповые модули позволяют аналитику самостоятельно описывать неформализованные отчеты и выборки по всему множеству первичных данных и по любым разрезам. Благодаря возможности оперировать комбинированными типами данных СППР становится не только инструментом анализа, но и мощным средством оперативного мониторинга бизнес-процессов компании. При этом многомерный анализ становится более компактным и динамичным, он базируется на классическом MOLAP-подходе, позволяющем в рамках единой технологии эффективно оперировать с показателями любого уровня детализации, вплоть до учетных документов, наследуемых из оперативных систем.

Модуль сводных показателей, завершающий архитектурную конструкцию, благодаря более четкой формализации экономических разрезов гибко объединяет сбор и консолидацию корпоративных данных. Это позволяет расширить возможности моделирования по схеме “что если”, применяемого во всех модулях системы. Значительное усиление аналитических возможностей обеспечивается и " встречной" технологией вертикального и горизонтального наследования и агрегирования данных. При построении отчета исходные данные могут подтягиваться из связанных бизнес-объектов с любой глубиной вложенности, а многомерный агрегат можно при необходимости мгновенно развернуть в выборку первичных фактов, его образующих.






© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.