- •Лекция 1 Основные понятия Об информационно-библиотечной культуре
- •Информация, сведения, данные, знания
- •Лекция 2 Неформальные и формальные каналы коммуникации
- •Библиотеки, библиография и библиографическое описание
- •Библиотечная и информационная деятельность
- •Тенденции развития основных видов документов
- •Закономерности роста и старения
- •Оценка значимости (влиятельности) ученых и журналов
- •Закон рассеяния статей конкретной тематики по журналам
- •Лекция 3 Предыстория и сущность
- •Процедуры и понятия
- •Координатное индексирование
- •Цитирование, библиографическое сочетание, социтирование
- •Рубрикаторы информационных изданий
- •Лекция 4 Электронные издания
- •Информационные ресурсы, структуры и инфраструктура
- •Информационные продукты и услуги
- •Лекция 5 Основные понятия и проблемы становления информационного общества. Информатизация как процесс перехода к информационному обществу
- •Возникновение, этапы развития и технологические аспекты информатизации
- •Положительные и отрицательные последствия информатизации
- •Программы информатизации
- •Программы информатизации России
- •Электронное правительство
- •Лекция 6 Представления информации Сообщение как материальная форма представления информации
- •Формы сообщений (сигналы, изображения, знаки, языковые сообщения)
- •Основные понятия теории формальных языков
- •Модели источников сообщений. Конечный вероятностный источник сообщений
- •Кодирование сообщений источника и текстов. Равномерное кодирование. Дерево кода
- •Неравномерное кодирование. Средняя длина кодирования
- •Префиксные коды
- •Необходимые и достаточные условия существования префиксного кода с заданными длинами кодовых слов. Неравенство Крафта
- •Методы построения кодов. Код Фано
- •Избыточность кодирования. Нижняя граница средней длины кодирования
- •Оптимальное кодирование, свойства оптимальных кодов, построение оптимальных кодов методом Хафмена
- •Лекция 7 Модель процесса передачи. Двоичный симметричный канал
- •Способы повышения надежности передачи сообщений
- •Принципы обнаружения и исправления ошибок с использованием кодов
- •Расстояние Хеминга и корректирующие возможности кодов
- •Оценки верхних границ корректирующих способностей кодов
- •Особенности векторных пространств над конечным полем gf(2). Линейный групповой код
- •Построение линейного кода по заданной порождающей матрице
- •Декодирование линейного кода по синдрому
- •Описание процесса обработки данных. Понятие алгоритма и его свойства. Способы формальной записи алгоритмов
- •Модель процесса обработки данных. Конечные автоматы
- •Сеть Петри как модель параллельно выполняемых процессов обработки
- •Формальное определение сети Петри
- •Основные задачи анализа процессов обработки, решаемые с использованием сетей Петри
- •Матричный метод анализа сетей Петри
- •Иерархия информационных систем управления Трансакционные системы
- •Системы бизнес-интеллекта
- •Аналитические приложения
- •Сущность erp-систем
- •Управление запасами и производством
- •Управление спецификациями изделий и технологиями производства
- •Планирование операций
- •Управление продажами
- •Управление запасами
- •Управление закупками
- •Управление производственными процессами
- •Учет и управление финансами Сущность финансового и управленческого учета
- •Главная книга
- •Расчеты с дебиторами
- •Расчеты с кредиторами
- •Основные средства
- •Денежные средства
- •Материально-производственные запасы
- •Расчеты с персоналом
- •Налоговый учет
- •Бухгалтерская отчетность
- •Аналитические возможности
- •Управление персоналом
- •Ограниченность erp-систем
- •Сущность систем бизнес-интеллекта
- •Хранилища данных Функциональность
- •Olap-системы Функциональность
- •Средства формирования запросов и визуализации данных Функциональность
- •Основные виды аналитических приложений
- •Системы управления эффективностью бизнеса (bpm-системы) Сущность концепции bpm
- •Функциональность bpm-систем
- •Управление по ключевым показателям Balanced Scorecard и другие методики управления по ключевым показателям
- •Функциональность bsc-систем
- •Корпоративное планирование и бюджетирование Основы корпоративного планирования и бюджетирования
- •Многомерное хранение информации
- •План счетов
- •Календарь планирования
- •Мультивалютность
- •Бизнес-правила
- •Описание финансовой структуры предприятия
- •Описание пользователей
- •Сценарии и версии
- •Управление процессом планирования
- •Формирование и анализ консолидированной финансовой отчетности Сущность консолидированной финансовой отчетности
- •Информационные системы консолидации финансовой отчетности
- •Аналитические направления
- •Сбор и структурирование исходной информации
- •Мультивалютность
- •Бизнес-правила
- •Журналы
- •Организация процесса консолидации
- •Процедуры консолидации
- •Bi-приложения
- •Системы финансового моделирования
- •Системы имитационного моделирования
- •Определения и термины
- •Области применения имитационных моделей
- •Последовательность разработки имитационных моделей
- •Компьютерная реализация имитационной модели
- •Система Arena
- •Экспертные системы
- •Архитектура экспертной системы
- •Классы экспертных систем
- •Технология создания экспертных систем
- •Рекомендации по выбору экспертной системы
- •Системы поддержки принятия решений
- •Определение систем поддержки принятия решений
- •Характеристика различных систем поддержки принятия решений
- •Выделение признаков классификации сппр
- •Особенности Экспертной системы поддержки принятия решений
- •Архитектура эсппр
- •Реализация выбора метода принятия решения в эсппр
- •Характеристика эсппр по выделенным признакам
- •Специализированные аналитические приложения
- •Принципы построения компьютера История и тенденции развития вычислительной техники
- •Основные характеристики и классификация компьютеров
- •Принципы построения компьютера
- •Структурные схемы и взаимодействие устройств компьютера
- •Компьютерные системы
- •Системы счисления
- •Перевод целых чисел
- •Перевод дробных чисел
- •Арифметические основы эвм Представление числовой информации в компьютере
- •Машинные коды
- •Арифметические операции над числами с фиксированной точкой
- •Логические основы эвм Основные сведения из алгебры логики
- •Законы алгебры логики
- •Техническая интерпретация логических функций
- •Кодирование информации в компьютере
- •Кодирование нечисловой информации
- •Кодирование текстовой информации
- •Кодирование графических данных
- •Кодирование звуковой информации
- •Основная память
- •Сверхоперативная память
- •Ассоциативная память
- •Центральный процессор эвм
- •Система команд микропроцессора
- •Взаимодействие элементов при работе микропроцессора
- •Системы визуального отображения информации (видеосистемы)
- •Клавиатура
- •Принтеры
- •Внешние запоминающие устройства (взу)
- •Накопитель на жестком магнитном диске
- •Оптические запоминающие устройства
- •Организация функционирования эвм с магистральной архитектурой
- •Организация работы эвм при выполнении задания пользователя
- •Особенности управления основной памятью эвм
- •Система прерываний эвм
- •Параллельные вычисления
- •Характеристика и особенности лкс
- •Протоколы и технологии локальных сетей
- •Сетевые устройства лкс
- •Структурированная кабельная система и логическая структуризация лкс
- •Виды глобальных сетей
- •Глобальные сети России РосНиирос
- •Магистральная сеть науки и образования rbNet (Russian Backbone Network)
- •Сеть runNet
- •Узел маршрутизации Российского фонда фундаментальных исследований (рффи)
- •Msk-IX (Московский центр взаимодействия компьютерных сетей Internet eXchange)
- •Сервисы Internet
- •Isp (Internet Service Provider)
- •Ipp (Internet Presence Provider)
- •Pcp (Private Content Publisher)
- •Характеристики хостинг-провайдеров
- •Программное обеспечение Интернета
Сущность систем бизнес-интеллекта
Типичная ситуация, характерная для практически любой достаточно крупной организации, - наличие множества систем автоматизации для решения разных задач, разрозненное хранение данных и, как следствие, - отсутствие единого взгляда на управленческую информацию [45]. Создается парадоксальная ситуация. С одной стороны, в информационных системах предприятия имеется вся информация, необходимая для анализа. Но, с другой стороны, анализировать информацию, хранящуюся в различных трансакционных системах, базах данных и электронных таблицах, становится невозможно.
Основная причина - различия в форматах данных и разрозненность их хранения. Для того чтобы превратить такие данные в полезную информацию, аналитик должен не только понимать, в каких источниках эти данные находятся, но и знать их структуру и форматы. Кроме того, надо быть готовым к ситуациям, когда одни и те же данные дублируются в разных системах или когда между данными из разных источников имеются логические несоответствия. Ситуация еще более усложняется по мере появления новых систем и модулей, а следовательно - и новых данных. Также следует учитывать, что получение данных из трансакционных систем сопровождается повышенной нагрузкой на эти системы, а это может существенно мешать оперативной работе.
Еще одна проблема аналитической обработки информации связана с человеческим фактором. Во многих компаниях задача получения необходимого отчета автоматизируется силами двух специалистов - технического специалиста, обеспечивающего необходимые запросы к базам данных, и экономиста, пытающегося свести эти данные в единый аналитический отчет, необходимый руководству. Как показывает практика, подобная модель взаимодействия пользователя отчета (руководителя) и самих данных не только требует существенных затрат времени, но и часто приводит к эффекту "испорченного телефона". Кроме того, экономист зачастую оказывается просто не в состоянии без помощи программиста оперативно подготовить необходимую выборку и ответить на вопросы о том, каким образом были получены те или иные цифры. О том, чтобы моделировать возможные ситуации, отслеживать влияние одних показателей на другие, прогнозировать тенденции развития, проводить сравнительный анализ и отображать различные срезы данных, как правило, не идет и речи.
В 80-е годы XX века упомянутые проблемы привели к идее централизованного хранения данных, необходимых для последующего анализа. При этом было признано, что все исходные данные должны храниться в одном месте, в простой и понятной (а значит, удобной для анализа) структуре. Именно в этот период возник термин "хранилище данных". За прошедшие с тех пор четверть века идеи централизованного хранения данных получили существенное развитие, чему в немалой степени способствовали рост вычислительных мощностей, новые сетевые архитектуры и интернет-технологии.
Хранилища данных Функциональность
Напомним определение У. Инмона: хранилища данных - это "предметно-ориентированные, интегрированные, стабильные, поддерживающие хронологию наборы данных, используемые для поддержки принятия управленческих решений" [39].
Данные в хранилище попадают из оперативных (трансакционных) систем, а также из внешних источников. По аналогии с "материальными" хранилищами, хранилища данных предусматривают такие операции, как сбор данных ("приход материалов на склад"), хранение данных ("складской запас"), перемещение в витрины данных ("отгрузка товаров в розничную сеть").
С экономической точки зрения, хранилище данных приносит долгосрочный эффект тогда, когда оно становится надежным механизмом доставки данных, существенных для анализа и принятия решений. При этом не следует забывать и о затратной части: ведь информация может считаться действительно полезной лишь тогда, когда экономические выгоды от ее использования превышают затраты, связанные с ее приобретением. Построение хранилища данных - достаточно сложный проект и обеспечить его окупаемость в краткосрочной перспективе бывает непросто [45].
В качестве основы хранилища данных, как правило, используется реляционная модель хранения данных, что существенно облегчает дальнейшее развитие такого хранилища. Впрочем, существует и другой путь - применение оптимизированных структур, например, многомерных (по этому пути пошли разработчики компании SAP в своем продукте SAP BW). Однако, по мнению ряда исследователей (например, У. Инмона [46]), такой подход имеет целый ряд недостатков, не являясь достаточно гибким и универсальным. В самом деле, если данные из хранилища поступают лишь в ограниченное количество витрин данных и аналитических приложений, то от хранилища вовсе не требуется поддерживать специализированные запросы. В этом отношении использование реляционных баз данных экономичнее (без потери функциональности), а следовательно, - предпочтительнее.
После того, как хранилище построено, встает вопрос об использовании данных конечными пользователями. При этом могут применяться различные средства (от специализированных средств создания пользовательских запросов и отчетов до электронных таблиц), в зависимости от решаемых задач, предпочтений и опыта пользователей. И все же есть целый спектр задач, которые предъявляют к информационным системам особые требования: это задачи с необходимостью оперативной (т.е. в режиме реального времени) обработки достаточно больших объемов данных, в разных аналитических разрезах. Экономический анализ, как правило, бывает многомерным: информация может быть сгруппирована и консолидирована по разным признакам, причем разные группы пользователей информации заинтересованы в разных способах группировки.
Таким образом, превращение разрозненных данных в структурированную информацию, описанную в экономических терминах и обеспечивающую поддержку принятия управленческих решений, можно считать одной из самых актуальных задач. При этом обработка данных и принятие решений должны быть настолько оперативными, насколько этого требуют интересы бизнеса. Именно для этого предназначены специальные системы аналитической обработки данных в режиме реального времени - OLAP-системы.