Другие подходы к классификации АИС управления

Классификация ИС способствует выявлению наиболее характерных черт, присущих ИС, обеспечивает лучшее понимание предмета изучения. Существуют различные классификации, преследующие определенные цели.

В соответствии с классификацией, выполненной компанией Deloitte & Touche, ИС могут быть разделены на четыре группы:

– локальные;

– малые интегрированные;

– средние интегрированные;

– крупные интегрированные.

Другие авторы делят ИС по принципу схожести/различия с ERP-системами, в которых отражены наиболее прогрессивные черты ИС. Важнейшим классификационным признаком ИС является ее масштаб и интеграция компонентов. Различают ИС следующих видов:

– локальный АРМ (автоматизированное рабочее место) – программно-технический комплекс, предназначен для реализации управленческих функций на отдельном рабочем месте, информационно и функционально не связан с другими ИС (АРМ);

– комплекс информационно и функционально связанных АРМ, реализующих в полном объеме функции управления;

– компьютерная сеть АРМ на единой информационной базе, обеспечивающая интеграцию функций управления в масштабе предприятия или группы бизнес-единиц;

– корпоративная ИС (КИС), обеспечивающая полнофункциональное распределенное управление крупномасштабным предприятием (понятие КИС тождественно определению ERP-системы).

Другой классификационный признак для ИС – степень формализации (структурированности) и сложности алгоритмов обработки информации функциональных компонентов и соответствующих информационных технологий:

– системы оперативной обработки данных – OLTP (On-Line Transaction Processing) системы;

– системы поддержки и принятия решений – DSS (Decision Support Systems).

К системам оперативной обработки данных относятся традиционные ИС учета и регистрации первичной информации (бухгалтерские, складские системы, системы учета выпуска готовой продукции и т. п.). В этих ИС выполняется сбор и регистрация больших объемов первичной информации, используются достаточно простые алгоритмы расчетов и запросов к БД, структура которой стабильна в течение длительного времени, В OLTP-системах большое значение имеет защита БД от несанкционированного доступа, аппаратных и программных сбоев в работе ИС. Формы входных и выходных документов, схемы документооборота жестко регламентированы. Для повышения эффективности функционирования ИС используются компьютерные сети с архитектурой «клиент–сервер».

Системы поддержки и принятия решений ориентированы на реализацию сложных бизнес-процессов, требующих аналитической обработки информации, формирование новых знаний. Анализ информации имеет определенную целевую ориентацию, например финансовый анализ предприятия, аудит бухгалтерского учета. Отличительной особенностью этого класса ИС является:

– создание хранилищ данных большой емкости (Data WareHouse – DW) путем интеграции разнородных источников» находящихся в OLTP-системах;

– использование методов и средств аналитической обработки данных (On-Line Analytical Processing – OLAP-технологий);

– интеллектуальный анализ данных, обеспечивающий формирование новых знаний (Data Mining – DM технологий).

На основе хранилищ данных создаются подмножества данных – OLAP-кубы, многомерные иерархические структуры данных, содержащие множество признаков:

– дата/время (период времени, к которому относятся данные);

– уровень управления (структурное подразделение), которому соответствуют данные;

– сфера деятельности (бизнес-сфера, результат), к которой относятся данные;

– субъект управления (лицо принимающее решение);

– вид ресурса и другие.

Эти признаки позволяют агрегировать данные путем произвольного сочетания признаков и вычисления статистических оценок. В результате анализа информации создается новое знание, полезное для целей управления. Содержательный анализ данных основан на применении инструментальных средств OLAP-технологий следующих видов:

1. Многомерные СУБД (MDDB – Multi Disentail Data Base). Как правило, объем многомерной базы данных ограничен – не более десятка гигабайт, а структура данных многомерных СУБД жестко фиксирована. Многомерные СУБД применяются для создания БД, для сложной аналитической обработки которой создано специальное программное обеспечение. Типичные представители данного направления инструментальных средств – SAS System компании SAS Institute, Plato OLAP Server beta 3 фирмы Microsoft.

2. Оперативная аналитическая обработка реляционных БД (Relation OLAP, ROLAP). Данные «плоских» реляционных БД отображаются в иерархические структуры или иные многомерные формы представления данных для анализа, например, в виде так называемых OLAP-кубов. Обеспечены гибкость алгоритмов сбора исходных данных для формирования данных для анализа, универсальность методов проведения анализа данных, возможность представления результатов анализа в различных форматах. Типичные представители данного вида инструментальных средств – программные средства, использующие технологию OLE DB: модуль Decision Cube Borland Delphi 4.0, OLAP-кубы Excel 2000.

3. Специализированные модули в составе систем управления крупными предприятиями типа Enterprise Resources Planning (ERP). OLAP-технологии включены в ERP-продукты как отдельные программные модули или самостоятельные информационные системы, имеющие доступ к корпоративному хранилищу данных, например, SAP R/3, PeopleSoft, Walker Financials и другие.

4. Инструментальные средства генерации запросов и отчетов, дополненные функциями OLAP. Расширение форматов данных для создания отчетов агрегированной информации, построение отчетов иерархической структуры данных большой глубины, вычисление статистических итоговых функций и другие, например, Business Objects, Power Play фирмы Cognos.