WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 16 |

Персонал сферы ОИ. Здесь должны быть определены число, квалификация и затраты на работников сферы ОИ, основные принципы их содержания, т.

е. оплата их труда, требуемые квалификация и образование, а также порядок организации труда работников сферы ОИ и привлечения работников или консультантов со стороны.

Информационные технологии. В рамках условий, которые касаются ИТ, планируемых в будущем к применению, должны быть определены принципиальные позиции в отношении каждой подлежащей применению ИТ по таким вопросам, как, например:

- политика ориентации на продукцию одного изготовителя или на смешанные (от разных изготовителей) технические и программные средства;

- собственные разработки в качестве основы развития или привлечение сторонних разработок.

Далее требуется разработка подходящей технологической архитектуры, т.

е. принятие решений по вопросам:

- выбора необходимых технических, программных, методических и организационных компонентов (вид, число, упорядочение, взаимодействие, затраты);

- распределения по предприятию (централизация/децентрализация) и объединения в сеть используемых на предприятии технических и программных средств.

Бюджет сферы ОИ. Объем бюджета сферы ОИ в большинстве организаций бывает задан заранее. Однако внутреннее распределение бюджетных средств в сфере ОИ практически всегда является в значительной мере свободным. В нормальном случае результаты стратегического планирования бюджета отражаются в мероприятиях, запланированных в рамках принятой архитектуры применения ИС. Конечным продуктом бюджетного планирования на предприятии является возможно более детальный обзор затрат для областей развития и обслуживания, эксплуатации или использования ИС и персонала сферы ОИ.

Стратегия в вопросах организации и управления. В рамках построения общей стратегии для ИС необходимо принять также целый ряд решений, касающихся организации сферы ОИ и руководства этой сферой.

Организация и функционирование ИС. Первоочередной организационной задачей обычно является определение того, что именно в будущем должно рассматриваться как услуги ИС. В зависимости от варианта решения этой задачи, смотря по обстоятельствам, могут потребоваться изменения не только внутри организации структуры и функционирования подразделений ОИ, но также и в области организации работы с пользователями или с другими службами и отделениями. Особенно важно определить стратегии или стратегические направления, охватывающие следующие области:

• организационное расчленение сферы ОИ (планирование, развитие и использование ИС, а также обслуживание пользователей);

• планирование и администрирование данных, используемых в ИС (подходы, методы и инструменты);

• применение ИТ (подходы, методы и инструменты для анализа, дизайна, программирования, испытания и обслуживания);

• обучение и повышение квалификации работников сферы ОИ как на предприятии, так и с использованием внешних возможностей;

• распределение ресурсов и затрат по областям применения ИС;

• приобретение, внедрение и обслуживание технических и программных средств (например, определенные стратегические продукты, единые для всего предприятия инструменты);

• регулирование сотрудничества с пользователями (связи с пользователями, поручения по развитию сферы услуг, обслуживание пользователей и их обучение, вид и объем сервисных услуг);

• кратко-, средне- и долгосрочное планирование ИС, а также планирование и контроль утвержденных проектов;

• документация на внедренные приложения, технические, программные и оргсредства, а также документация на приобретенные информационные продукты и проекты собственного изготовления;

• сохранность и защищенность.

Концепция руководства. Стиль руководства ИС, прежде всего задачи планирования, естественно, является предметом стратегического рассмотрения.

Контроль и ревизия ИС и исчисление затрат. Эта сфера планирования охватывает вопросы установления инструментов контроля эффективности производственной системы ОИ. Для измерения этого показателя можно выделить два принципиально разных подхода. Один – определение удовлетворенности пользователей, это, конечно, необъективная мера, но очень широко принята в США; другой – использование объективных количественных характеристик электронных систем ОИ для определения производственных и, прежде всего, экономических характеристик систем ОИ (принят в ФРГ).

Далее должны быть разъяснены вид, объем и интервалы ревизии ИС как вида деятельности в рамках стратегических решений. Поскольку способ исчисления затрат имеет большое значение при оценке эффективности ОИ, то важно установить на достаточно продолжительное время стимулирующий производительность ИС способ распределения расходов.

4. ИНФОРМАЦИОННАЯ ИНФРАСТРУКТУРА ПРЕДПРИЯТИЯ 1. Аналитическая пирамида средств ОИ 2. Аналитические системы и принятие управленческих решений 3. ERP-системы 4. Хранилища данных и OLAP-системы 5. ВРМ-системы 6. Некоторые аспекты построения корпоративных информационных систем 4.1. Аналитическая пирамида средств ОИ Информационную инфраструктуру компании можно представить в виде нескольких иерархических уровней, каждый из которых характеризуется степенью агрегированности информации и своей ролью в процессе управления [13].

В качестве примера схематического представления информационной инфраструктуры можно привести так называемую аналитическую пирамиду (analytical stack), разработанную компанией Gartner (см. рис. 4.1). В этой иерархии прослеживаются несколько уровней:

– уровень транзакционных систем;

– уровень систем бизнес-интеллекта, включая хранилища данных, витрины данных и OLAP-системы;

– уровень аналитических приложений.

Рис. 4.1. Аналитическая пирамида Основанием аналитической пирамиды служат ERP и другие транзакционные системы. По мере движения от основания пирамиды к ее вершине происходит постепенное преобразование детальных операционных данных в агрегированную информацию, предназначенную для поддержки принятия управленческих решений.

Заметим, что отнести тот или иной программный продукт к какому-либо одному классу не всегда возможно, поскольку многие системы позволяют решать аналитические задачи нескольких категорий. К числу многофункциональных можно отнести системы таких мировых производителей, как: Hyperion Solutions Corp., Cognos, Business Objects, Microsoft. Типичным примером универсальной системы может служить Hyperion Essbase – аналитическая платформа класса OLAP, предназначенная для решения довольно широкого круга задач. Но, будучи OLAP-системой, Hyperion Essbase к тому же решает часть задач, относящихся к информационно-аналитическим системам, а также обеспечивает функции выявления закономерностей в данных, построения запросов и отчетов. Кроме того, в некоторых случаях ОLAP может использоваться в качестве многомерного хранилища данных, а также в качестве аналитической «прослойки» в крупных компаниях, где данные распределены по многим информационным источникам Уровень транзакционных систем К числу транзакционных относятся ERP-системы, автоматизированные банковские системы (АБС), биллинговые системы, учетные системы и некоторые другие. Часто для обозначения таких систем используется термин OLTP (On-Line Transaction Processing – обработка транзакций в режиме реального времени). Эти системы представляют собой источники первичной информации, используемой для аналитической обработки. Данные из этих источников требуется собрать, структурировать и представить в виде, удобном для принятия решений. Сами транзакционные системы тоже содержат некоторые аналитические возможности, но, строго говоря, не относятся к категории аналитических систем. В то же время именно они являются поставщиками информации для систем бизнес-интеллекта и аналитических приложений.

Одним из основных типов транзакционных систем являются системы класса ERP, именно они служат важным источником данных для после дующего анализа. Отметим, что передача данных из транзакционных систем в аналитические приложения может производиться как последовательно, через все обозначенные ярусы аналитической, так и более коротким путем, минуя один или несколько уровней.

Системы бизнес-интеллекта Понятие систем бизнес-интеллекта (Business Intelligence, ВГ) объединяет различные средства и технологии анализа и обработки данных масштаба предприятия. Среди BI-систем можно выделить такие составляющие, как: хранилища данных (Data Warehouse), витрины данных (Data Marts), инструменты оперативной аналитической обработки (On-Line Analytical Processing, OLAP), средства обнаружения знаний (Data Mining), а также инструменты конечного пользователя, предназначенные для выполнения запросов и построения отчетов.

Хранилища данных (Data Warehouse) находятся на следующем после транзакционных систем уровне аналитической пирамиды. Хранилища определяются как «предметно-ориентированные, интегрированные, стабильные, поддерживающие хронологию наборы данных, организованные для целей поддержки управления, призванные выступать в роли «единого и единственного источника истины», обеспечивающего менеджеров и аналитиков достоверной информацией, необходимой для оперативного анализа и принятия решений».

Ценность хранилищ данных для менеджеров и экономистов заключается в том, что это – некая база данных масштаба предприятия, которая содержит определенную аналитическую информацию, обеспечивает ее оперативное представление в удобном для пользователя виде и обладает структурой, учитывающей отраслевую специфику деятельности организации.

Витрины данных (Data Marts), как и хранилища, представляют собой структурированные информационные массивы, но отличие состоит в том, что витрины в еще большей степени являются предметно-ориентированными. Как правило, витрина содержит информацию, относящуюся к какому-либо определенному направлению деятельности организации. Поэтому информация в витрине данных хранится в специальном виде, наиболее подходящем для решения конкретных аналитических задач или обработки запросов определенной группы аналитиков.

Есть два взгляда на витрины данных. В одном случае витрина, по сути дела, представляет собой часть хранилища, оптимизированную для запросов к данным конкретной предметной области, в том числе, для передачи этих данных для последующей обработки в OLAP-систему. В другом случае витрина – это OLAP-куб или его часть, оптимизированная для запросов пользователей к данным конкретной предметной области. Поэтому с точки зрения организации хранения данных витрины могут быть как реляционными, так и многомерными, но в любом случае они обладают таким общим свойством, как предметная ориентированность.

OLAP-системы (On-Line Analytical Processing).

Под термином OLAP понимают системы аналитической обработки данных в режиме реального времени. OLAP-системы могут обеспечить решение многих аналитических задач: анализ ключевых показателей деятельности, маркетинговый и финансово-экономический анализ, анализ сценариев, моделирование, прогнозирование и т. д. Такие системы могут работать со всеми необходимыми данными, независимо от особенностей информационной инфраструктуры компании.

Особенность OLAP-систем состоит в многомерности хранения данных (в противовес реляционным таблицам), а также в предрасчете агрегированных значений. Это дает пользователю возможность строить оперативные нерегламентированные запросы к данным с использованием аналитических измерений.

Кроме того, для OLAP-систем характерна предметная (а не техническая) структурированность информации, позволяющая пользователю оперировать привычными экономическими категориями и понятиями. Типичным представителем программных продуктов этого класса является разработка корпорации Hyperion – OLAP-сервер Hyperion Essbase.

Средства обнаружения знаний (Data Mining). Соответствующие программные продукты обеспечивают выявление закономерностей в данных, позволяя аналитику получать качественно новую информацию (возможно, не содержащуюся в источнике данных явным образом) и таким способом формировать знания на основе данных. Здесь используются такие методы анализа данных, как фильтрация, дерево решений, ассоциативные правила, генетические алгоритмы, нейронные сети, статистический анализ.

Системы бизнес-интеллекта, включающие реляционные и многомерные базы данных, в свою очередь, служат основой для систем верхнего уровня аналитической пирамиды – аналитических приложений.

Аналитические приложения Высший уровень аналитической пирамиды – уровень аналитических приложений (analytic applications). Это информационные системы, обеспечивающие потребности организаций в автоматизации процессов обработки, анализа и оптимизации бизнес-процессов. Здесь пользователь применяет привычные для него инструменты, обеспечивающие реализацию методик управления. Такие системы могут быть довольно разнообразными: от простейших электронных таблиц до специализированных приложений для решения задач бюджетирования, консолидации финансовой отчетности, бизнесмоделирования. Именно к этой категории относятся прикладные программные ВРМ-продукты.

Как следует из названия, аналитические приложения нацелены на проведение анализа, целью которого является более глубокое понимание и осознание того, что произошло, происходит или произойдет. В этом смысле аналитические приложения действительно отличаются от транзакционных систем, ориентированных прежде всего на обработку отдельных операций, но в то же время дополняют их, образуя в совокупности многофункциональную комплексную систему управления.

Для того, чтобы система могла считаться аналитическим приложением, она должна удовлетворять следующим критериям:

– структурировать и автоматизировать процессы, способствующие повышению качества управленческой информации, что, в свою очередь, приведет к повышению качества принятия решений. Это достигается путем применения правил, процедур и технологий (основанных на соответствующей методологии), направленных на решение определенных бизнес-проблем;

– поддерживать аналитические функции, то есть действия по анализу данных, полученных из самых разных источников (внутренних или внешних, финансовых или операционных), включая анализ трендов и прогнозирование ситуации в будущем;

– представлять собой самостоятельный программный продукт, который может работать независимо от транзакционных систем, но в то же время способный взаимодействовать с ними «в обе стороны» как в части получения транзакционных данных, так и в части обратной передачи результатов их обработки.

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 16 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.