Голуб, чорний дрозд, вільшанка.

Дата добавления: 2015-04-16; просмотров: 532

комплексная система автоматизации управления предприятием.

Основа единого информационного пространства предприятия.

ориентирована на автоматизацию решения задач, возникающих на всех стадиях управленческого цикла.

Корпорация «Парус»

Предназначена для полной информационной поддержки классической модели управления предприятием

автоматизация четырех бизнес-сфер финансово-хозяйственной деятельности предприятия:

управления финансами,

логистики,

управления производством,

управления персоналом,

страхования

Корпорация «Парус»

Архитектура "клиент-сервер«

Масштабируемость

Модульность

Интеграция с Web-технологиями

Интеграция с программными продуктами других разработчиков

Открытость

Возможность глубокого анализа данных

Защита данных

Корпорация «Парус»

Финансовое и материальное планирование ресурсов предприятия с перспективным развитием до поддержки календарного планирования.

Фиксация всех фактов финансово-хозяйственной деятельности, происходящих в процессе функционирования предприятия.

План-факт-анализ исполнения планов с возможностью детализации обнаруженных отклонений до первичных документов, объясняющих их причину с целью облегчения принятия управленческого решения.

Контроль и управление показателями эффективности деятельности предприятия.

Технологии интеллектуального анализа данных

Технологии интеллектуального анализа данных

Оперативный анализ данных OLAP- систем

Поиск и интеллектуальный выбор данных Data Mining и Text Mining

Деловые интеллектуальные технологии BIS

OLAP

1. Аналитические системы OLAP

On-Line Analytical Processing

Предназначены для анализа больших объемов информации в интерактивном режиме для создания интеллектуального капитала (аналитических данных), позволяющего руководителю принять обоснованное решение

Агрегирование и детализация данных по запросу

Выдача данных в терминах предметной области

Анализ деловой информации по множеству параметров

Многопроходный анализ информации

Произвольные срезы данных по наименованию

Выполнение аналитических операций

Построение прогнозов, трендов, сравнений

Требования к системам OLAP

Предоставление пользователю результатов анализа за приемлемое время (не более 5 сек)

Осуществление логического и статистического анализа

Многопользовательский доступ к данным

Многомерное представление данных

Возможность общения к любой информации независимо от места ее хранения и объема

Трехмерный куб

Измерение – ключ данных, в разрезе которого можно выполнять различные операции: получать, фильтровать, группировать и отражать информацию о фактах

Факт – число, значение

Агрегатное данное – суммарное, среднее, минимальное, максимальное и др. значение, полученное посредством статистических операций

Средства OLAP

Клиентские приложения – содержащие OLAP-средства, позволяют вычислять агрегатные данные (малое число измерений)

SEWSS

MS EXCEL

Borland Delphi

Borland C++ Builder

Серверные OLAP-системы – сохранение и изменение агрегатных данных, поддержка их хранилища осуществляется OLAP-сервером,любое количество измерений

Способы хранения многомерных БД

Системы оперативной аналитической обработки многомерных БД MOLAP – исходные и агрегатные данные хранятся в многомерной БД

Системы оперативной аналитической обработки реляционных БД ROLAP – исходные данные остаются в реляционной БД, агрегатные данные размещаются в кэш той же базы

Системы оперативной аналитической обработки данных HOLAP – исходные данные остаются в реляционной базе, а агрегатные данные хранятся с многомерной базе данных

Основу инструментальных OLAP-средств составляет язык запросов SQL (Structured Query Language) усеченного или расширенного типа

MDX (Multidimensional Expressions) – формирует запрос и описывает алгоритм вычислений

В развитых ИАС в комплект инструментальных средств входят и специализированные языки

SQL (система Business Objects)

Проблемно-ориентированный язык Python (система «Контур Стандарт»),

Express Basic (Oracle Express).

Выпуск отчетовв режиме реального времени