Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Бухучет и аудит arrow Информационная система предприятия

СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ

В ERP-системах различных видов формируются системы поддержки принятия решения, соответствующие целям уровней управления. Системы поддержки принятия решения по управлению бизнес-процессом создаются на основе следующих форм их организации: баз данных, хранилищ данных и витрин данных, в которых отражаются все экономические показатели в их взаимосвязи.

Сущность взаимосвязи можно представить в виде матрицы взаимосвязи показателей (рис. 3.18). В матрице по вертикали представлены уровни управления по детализации решаемых задач (техникоэкономическое управление, оперативное управление, технологическое управление), а по горизонтали — структурные уровни управления (организация или предприятие в целом, среднее звено управления, нижнее звено управления). Как по вертикали, так и по горизонтали приведены элементы процесса производства (средства труда, предметы труда, труд, продукты труда). Все эти показатели являются предметом труда работников управления. В матрице показаны связи между информацией (показателями), необходимой для управления элементами процесса производства. Матрица взаимосвязи показателей наглядно демонстрирует высокую степень зависимости

Матрица взаимосвязи показателей в управлении организацией

Рис. 3.18. Матрица взаимосвязи показателей в управлении организацией (предприятием) между показателями, являющейся объективной основой создания систем поддержки принятия решения с использованием новейших форм их организации.

База данных представляет собой множество взаимосвязанных данных, расположенных в различных массивах, но воспринимаемых как единый массив. Данные в базе располагаются в соответствии с моделью, отражающей структуру и взаимосвязь экономических показателей. Существует несколько видов моделей: иерархическая, сетевая, реляционная и др.

Наиболее распространенной является реляционная модель (от англ, relation — отношение), которая характеризуется простотой структуры данных, удобным для пользователя и отражения взаимосвязи показателей в виде двумерных «плоских» таблиц. Связь между таблицами осуществляется по ключевым словам (рис. 3.19).

Свойства базы данных: содержит актуальную на данный момент времени информацию; длительность хранения информации ограничена во времени; детализация анализа данных также имеет определенные пределы.

Базы данных могут быть централизованными и распределенными (рис. 3.20).

Централизованная база располагается на центральном компьютере, к которому обращаются пользователи (клиенты) всех уровней управления: стратегического, технико-экономического, оперативнопроизводственного и технологического — за информацией, необходимой для принятия решения. Достоинством являются минимальные затраты на корректировку данных. Недостаток заключается в том, что затруднено получение необходимой информации в связи с большими потоками нерегламентированных запросов. Емкость базы данных ограничена возможностями центрального компьютера.

Организация связи между массивами на примере запроса пользователя о потребности материала на производственную программу

Рис. 3.19. Организация связи между массивами на примере запроса пользователя о потребности материала на производственную программу

Централизованные и распределенные базы данных

Рис. 3.20. Централизованные и распределенные базы данных

Организация распределенных баз данных позволяет пользователю любого уровня управления обращаться к информации, необходимой для принятия решения. Например, для решения задачи технологического управления может понадобиться информация отдела главного технолога, расположенного на верхнем уровне управления, и производственно-диспетчерского отдела (ПДО), расположенного на среднем уровне управления. При этом для пользователя информация находится в одной логической модели базы данных.

Емкость распределенных баз данных в единой компьютерной сети практически не имеет ограничений. В настоящее время хранилища данных представляют собой централизованные системы емкостью свыше 1 терабайта (рис. 3.21).

Свойства хранилища данных поддерживают хронологию данных, ориентированы на многолетнее применение и позволяют проводить детальный анализ данных. Хранилища данных, используемые при создании имитационных ERP, как правило, функционируют на основе реляционных моделей.

В связи с ростом объема информации возникает проблема хранения информации в базах и хранилищах данных, которая получила название «технологии больших объемов данных» (Big data technologies). Для решения этой проблемы используются нереляционные базы и хранилища данных, которые получили общее название NoSQL (http://www.programming-workshop.ru/data/databases/chto- takoe-nosql.html). NoSQL предназначены совместно с реляционными базами данных решить современные проблемы: отмеченные выше

Принципиальная схема централизованного хранилища данных

Рис. 3.21. Принципиальная схема централизованного хранилища данных

большие объемы информации; реализацию высокой степени взаимосвязи данных; появление большого потока слабоструктурированной информации; постепенный переход к сервисно-ориентированной архитектуре — SOA (см. п. 7.3).

NoSQL существует в пяти категориях:

  • 1) хранилища, построенные как «ключ/значение» (примеры - Memcached, Redis, Oracle NoSQL Database);
  • 2) колоночные (или разреженные табличные) хранилища (примеры — Google BigTable, Cassandra, Amazon SimpleDB, Hbase);
  • 3) документоориентированные (примеры — CouchDB и MongoDB)',
  • 4) графовые хранилища (очень распространены в социальных сетях (примеры — Neo4J, Infinite Graph, Bigdata)
  • 5) ЛЖ/,-хранилища (примеры — Mark Logic Server, EMC Documentum, eXist).

NoSQL может быть представлена в усовершенствованном виде, получившем название New SQL. Появление NoSQL и New SQL позволяет выбрать базу и хранилище данных, учитывая специфику решаемых задач и объемы информации. Емкость ХД на принципах NoSQL и NewSQL в настоящее время может быть обеспечена: для малого бизнеса до 100 пользователей — от 1 до 10 терабайт, требует примерно 1—4 жестких диска; для среднего бизнеса 100—250 пользователей — от 10 до 60 терабайт, требует примерно 4—24 жестких диска; для крупного бизнеса 250—400 пользователей — от 60 до 100 терабайт, требует от 24 до 40 жестких дисков [31].

Централизованные ХД включают в структуру или используют отдельно организованный репозиторий — хранилище метаинформации (информации об информации). Метаданные включают сведения о системах, процессах, источниках и получателях информации, преобразованиях данных, процедурах выверки данных, доступе к информации, витринах данных и различных аналитических средствах. Потребность для крупного бизнеса в 1000 пользователей составляет 200 терабайт — примерно 80 жестких дисков.

Крупнейшая в мире система хранения данных создается корпорацией IBM для организации климатических, медицинских и биологических исследований. Система состоит из примерно 200 тыс. жестких дисков. Объем данных, который сможет храниться в такой системе, составляет 120 петабайт (http://habrahabr.ru/post/12718/). Однако с целью сокращения времени доступа к информации намечается тенденция постепенного перехода хранилищ данных к распределенному типу, а репозиторий — к иерархической структуре. Принципиальная схема распределенных хранилищ представлена на рис. 3.22.

Витрины данных представляют собой специализированное хранилище сводно-аналитической информации, которое при централизованном и распределенном хранилище данных связано с репозиторием.

Системы поддержки принятия решения в имитационных ERP могут организовываться в двух вариантах. Первый вариант системы поддержки принятия решения в имитационных ERP представлен на

Принципиальная схема распределенного хранилища данных

Рис. 3.22. Принципиальная схема распределенного хранилища данных

Система поддержки принятия решения в условиях имитационной концепции

Рис. 3.23. Система поддержки принятия решения в условиях имитационной концепции

ERP (вариант 1)

рис. 3.23. В соответствии с этим вариантом в подразделениях предприятия создаются локальные базы данных. Взаимосвязь информации по подразделениям предприятия осуществляется в базе данных интегрированной информации предприятия. Вся необходимая сводно-аналитическая информация в целом по предприятию формируется на основе анализа интегрированной информации.

Руководство предприятия обращается к базе данных аналитической информации, руководство подразделений — к локальным базам данных подразделений. В случае больших объемов информации руководство предприятия и подразделений обращается к репозиторию (рис. 3.24).

Система поддержки принятия решения в условиях имитационной концепции ERP (вариант 1) в случае больших объемов информации

Рис. 3.24. Система поддержки принятия решения в условиях имитационной концепции ERP (вариант 1) в случае больших объемов информации

Второй вариант системы поддержки принятия решения в имитационных ERP представлен на рис. 3.25.

Система поддержки принятия решения в условиях имитационной концепции

Рис. 3.25. Система поддержки принятия решения в условиях имитационной концепции

ERP (вариант 2)

В соответствии с этим вариантом создаются оперативные базы данных. Их основное назначение — сбор и регистрация информации в источниках ее возникновения. Непосредственного доступа к оперативной базе данных не имеют ни руководство подразделений, ни руководство предприятия. Информация из оперативных баз данных поступает в хранилище данных, которое является централизованным для предприятия в целом. В хранилище данных осуществляется обработка информации. Необходимая сводно-аналитическая информация по каждому подразделению и предприятию в целом поступает в витрины данных. Руководство подразделений и руководство предприятия имеют доступ к витринам и хранилищу данных.

В случае больших объемов информации руководство предприятия и подразделений обращается к репозиторию (рис. 3.26).

Системы поддержки принятия решения в аддитивных ERP связаны с интеллект-технологиями (^/-технологиями) и рассматриваются в гл. 5.

 
Посмотреть оригинал
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ ОРИГИНАЛ   След >
 

Популярные страницы