Системы поддержки принятия решений

Понимание преимуществ, которые способен дать интеллектуальный анализ, привело к появлению нового класса систем — информационных систем поддержки принятия решений (информационных СППР), ориентированных на аналитическую обработку данных с целью получения знаний, необходимых для разработки решений в области управления. Дополнительным стимулом стало снижение стоимости высокопроизводительных компьютеров и расходов на хранение больших объемов информации.

Обобщенная структурная схема информационной СППР

В основе работы с СППР лежат запросы, с которыми к ней обращается пользователь. При этом запросы, допустимые в традиционных OLTP- системах, очень примитивны. Например, для банка это может быть запрос типа «Сколько денег на счету клиента?» или «Сколько денег клиент потратил за последний месяц?». Очевидно, что ценность информации, полученной с помощью подобного запроса, невелика. В то же время аналитическая система может ответить на гораздо более сложные запросы, например: «Определить среднее время между выставлением и оплатой счета для каждой категории клиентов».

Можно выделить ряд принципиальных отличий СППР и OLTP-систем.

Как видно из табл. 1, требования к СППР и OLTP-системам существенно отличаются. Поэтому в СППР используются специализированные базы данных, которые называются хранилищами данных (ХД). Хранилища данных ориентированы на аналитическую обработку и удовлетворяют требованиям, предъявляемым к системам поддержки принятия решений.

Таблица 1. Сравнение СППР и OLTP-систем

Свойство	OLTP-система	СППР
Цели использования данных	Быстрый поиск, простейшие алгоритмы обработки Обработка текущих хозяйственных операций, хранение оперативных данных	Аналитическая обработка с целью поиска скрытых закономерностей, построения прогнозов и моделей и т.д. Многомерный анализ, моделирова­ние
Уровень обобщения (детализации) данных	Детализированные	Как детализированные, так и обобщенные (агрегированные)
Требования к качеству данных	Возможны некорректные данные (ошибки регистрации, ввода и т.д.)	Ошибки в данных не допускаются, поскольку могут привести к некорректной работе аналитических алгоритмов
Формат хранения данных	Данные могут храниться в различных форматах в зависимости от приложения, в котором они были созданы	Данные хранятся и обрабатываются в едином формате
Время хранения данных	Как правило, не более года (в пределах отчетного периода)	Годы, десятилетия
Изменение данных	Данные могут добавляться, изменяться и удаляться	Допускается только пополнение; ранее добавленные данные изменяться не должны, что позволяет обеспечить их хронологию
Периодичность обновления	Часто, но в небольших объемах	Редко, но в больших объемах
Доступ к данным	Должен быть обеспечен доступ ко всем текущим (оперативным) данным	Должен быть обеспечен доступ к историческим (то есть накопленным за достаточно длительный период времени) данным с соблюдением их хронологии
Характер выполняемых запросов	Стандартные, настроенные заранее	Нерегламентированные, формируемые аналитиком «на лету» в зависимости от требуемого анализа
Время выполнения запроса	Несколько секунд	До нескольких минут
Типы запросов	Предсказуемые (регламентированные)	Произвольные
Типы вопросов	Сколько? Как? Когда?	Почему? Что будет, если?
Время отклика	Не регламентируется	Секунды
Типичные операции	Регламентирован­ный отчет, диаграмма	Последовательность интерактивных отчетов, диаграмм, экранных форм; динамическое изменение уровней агрегации и срезов данных