П.Н. Афонин. «Информационные таможенные технологии»
Подсистема моделей. Наряду с обеспечением доступа к данным СППР обеспечивает доступ пользователя к моделям принятия решений. Это достигается введением в информационную систему соответствующих моделей и использованием в ней базы данных как механизма интеграции моделей и коммуникации между ними (рис. 43).
Полученная в результате СППР сочетает в себе преимущества систем электронной обработки данных и информационных систем управления в части обработки данных и генерации управленческих отчетов с достоинствами методов исследования операций эконометрики в части математического моделирования ситуаций и нахождения решения.
Процесс создания моделей должен быть гибким. Он должен включать в себя специальный язык моделирования, совокупность отдельных программных блоков и модулей, реализующих отдельные компоненты различных моделей, а также набор функций управления.
Использование моделей обеспечивает способность СППР к проведению анализа. Модели, использующие математическую интерпретацию проблемы, при помощи определенных алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений. Например, модель линейного программирования дает возможность определить наиболее выгодную производственную программу выпуска нескольких видов продукции при заданных ограничениях на ресурсы.
Использование моделей в составе информационных систем началось с применения статистических методов и методов финансового анализа, которые реализовывались командами обычных алгоритмических языков. Позже были созданы специальные языки, позволяющие моделировать ситуации типа «что будет, если?» или «как сделать, чтобы?». Такие языки, созданные специально для построения моделей, дают возможность построения моделей определенного типа, обеспечивающих нахождение решения при гибком изменении переменных.
В настоящее время существует множество типов моделей и способов их классификации, например, по цели использования, области возможных приложений, способу оценки переменных и т. п.
Целью создания моделей являются либо оптимизация, либо описание некоторого объекта или процесса. Оптимизационные модели связаны с нахождением точек минимума или максимума некоторых показателей. Например, управляющие часто хотят знать, какие их действия ведут к максимизации прибыли (минимизации затрат). Модели оптимизации позволяют получать подобную информацию. Описательные модели описывают поведение некоторой системы и не предназначены для целей управления (оптимизации).
Хотя большинство систем носит стохастический характер (т. е. их состояние не может быть предсказано с абсолютной достоверностью), большинство математических моделей построены как детерминистские. Детерминистские модели используют оценку переменных одним числом (в отличие от стохастических моделей, оценивающих переменные несколькими параметрами), а также более популярны, чем стохастические, потому что они менее дорогостоящие и трудные, их легче строить и использовать. К тому же часто с их помощью возможно получить достаточную информацию для помощи принимающему решение.
База моделей. Модели в СППР образуют базу моделей, включающую в себя стратегические, тактические и оперативные модели, а также совокупность модельных блоков, модулей и процедур, используемых как элементы для построения моделей (рис. 43). Каждый тип моделей имеет свои уникальные характеристики.
Стратегические модели используются на высших уровнях управления для установления целей организации, объемов ресурсов, необходимых для их достижения, а также политики приобретения и использования этих ресурсов. Для стратегических моделей характерна значительная широта охвата, множество переменных, представление данных в сжатой агрегированной форме. Часто эти данные базируются на внешних источниках и могут иметь субъективный характер. Горизонт планирования в стратегических моделях обычно измеряется в годах. Эти модели, как правило, детерминистские, описательные, специализированные для использования на одной определенной фирме.
Тактические модели применяются управляющими среднего уровня для распределения и контроля использования имеющихся ресурсов. Среди возможных сфер их использования следует указать: финансовое планирование, планирование требований к работникам, планирование увеличения таможенных сборов, построение схем компоновки таможенных подразделений. Временной горизонт, охватываемый тактическими моделями, лежит между одним месяцем и двумя годами. Здесь также могут потребоваться данные их внешних источников, но основное внимание при реализации этих моделей должно быть уделено внутренним данным фирмы. Обычно тактические модели реализуются как детерминистские, оптимизационные и универсальные.
Оперативные модели используются на низших уровнях управления для поддержки принятия оперативных решений с горизонтом, измеряемым днями и неделями. Возможные применения этих моделей включают в себя введение дебиторских счетов и кредитных расчетов, календарное производственное планирование, управление запасами и т. д. Оперативные модели обычно используют для своих расчетов внутренние данные таможенного подразделения. Они, как правило, детерминистские или оптимизационные.
В дополнение к стратегическим, тактическим и оперативным моделям база моделей СППР включает в себя совокупность модельных блоков, модулей и процедур. Сюда могут входить процедуры линейного программирования, статистического анализа временных рядов, регрессионного анализа и т. п. — от простейших процедур до сложных пакетов прикладных программ. Модельные блоки, модули и процедуры могут использоваться как поодиночке, самостоятельно, для помощи пользователям СППР, так и комплексно, в совокупности, — для построения и поддержания модулей.
Системы управления интерфейсом. Эффективность и гибкость СППР в решении самостоятельных задач во многом зависит от характеристик используемого интерфейса. Интерфейс включает в себя программную систему управления диалогом (СУД), компьютер и самого пользователя. Подробно виды пользовательского интерфейса описаны в п. 1.1 главы 1.
4.6. ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ, ОРИЕНТИРОВАННЫХ НА АНАЛИЗ ДАННЫХ
При построении 1-й очереди ЕАИС акцент делался на классические методы проектирования базы данных, т. е. на системы, ориентированные на обработку транзакций в реальном времени (On-Line Transaction Processing — OLTP).
OLTP-системы ориентированы на выполнение транзакций, информация в них носит оперативный характер. Записи в OLTP-системах могут регулярно добавляться, удаляться и редактироваться. OLTP-система выдает ответы на простые вопросы типа «Каков был уровень импорта товара N в регионе М в январе 2004 года?». Традиционные системы OLTP оперируют такими понятиями, как сущность, связь, функциональная декомпозиция и анализ изменения состояний.
В системах OLTP информация хранится в виде, пригодном для детальной ревизии данных. Если пользователя интересует кредитный счет экспортера, он должен получить подробную информацию о каждой операции. С этим прекрасно справляется система OLTP, которая обеспечивает строжайшую секретность и максимальную закрытость. Неудивительно поэтому, что с помощью таких систем невозможно получить ответ на аналитические вопросы типа «Будет ли получена от этого прибыль?», «Какие участники ВЭД наиболее выгодны с позиции таможенных платежей и почему?» или «Какие возможности в технологии валютного контроля упускаются?». В реляционных моделях связи отображаются явно. Понятие «сущность—связь» составляет основу реляционной модели. Например, явное описание связи между потребителями и заказами закладывается в саму конструкцию реляционной БД.
К сожалению, размещаемая в базах данных OLTP-систем информация мало пригодна для глобального прогнозирования состояния системы. Поэтому данные с разных информационных «конвейеров» отправляются (т. е. копируются) на «склады данных», называемые «информационными хранилищами данных».
4.6.1. Хранилища данных
Для получения интересующей их информации лица, принимающие решение, или аналитики обращаются к СППР с запросами. Эти запросы в большинстве случаев более сложные, чем те, которые применяются в системах операционной обработки данных, например: «Найти среднее значение промежутка времени между выставлением счета и оплатой его участником ВЭД в текущем и прошедшем году отдельно для разных групп участников ВЭД».
В большинстве случаев сложный аналитический запрос невозможно сформулировать в терминах языка SQL, поэтому для получения информации применяют специальные языки, ориентированные на аналитическую обработку данных. К их числу можно, например, отнести язык Express 4GL фирмы Oracle. Также для выполнения запросов могут быть использованы приложения, написанные специально для решения тех или иных задач.
Для того чтобы можно было извлекать полезную информацию из данных, они должны быть организованы особым образом. Связано это со следующими факторами.
Во-первых, для выполнения аналитических запросов необходима обработка больших информационных массивов. Чем выше степень нормализации базы данных и чем больше в ней таблиц, тем медленнее выполняется анализ. Происходит это, прежде всего, потому, что увеличивается число операций соединения отношений. Нормализация таблиц базы данных позволяет устранить избыточность данных, уменьшив тем самым объем действий, необходимых при обновлении информации. Поэтому в них нет необходимости менять одни и те же значения в различных отношениях. В аналитических системах данные практически не обновляются — в системе производится лишь их накопление и чтение. Поэтому проблема нормализации базы данных в них не столь актуальна.
Во-вторых, выполнение некоторых аналитических запросов, например анализ тенденций и прогнозирование, требует хронологической упорядоченности данных. Реляционная модель не предполагает существования порядка записей таблицы.
В-третьих, при обслуживании аналитических запросов чаще используются не детальные, а обобщенные (агрегированные) данные. Так, например, для прогнозирования объема импорта в некотором регионе будет излишним иметь информацию о каждом пересекающим таможенную границу контейнере, достаточно знать значение прогнозируемой величины за несколько предыдущих лет.
<< [1] ... [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] ... [66] >>
|