15
Бизнес – логика – это совокупность правил, принципов и функций
приложения. Бизнес - логика разрабатывается на основе полученных
данных во время исследования объекта. Проще говоря — это, исполнение
правил и ограничений автоматизируемых процессов.
Управление данными – хранение, копирование, выборка и удаление
данных, с которыми работает приложение.
Грамотное построение IT-архитектуры предприятия не только
позволяет добиться максимальной надежности и производительности IT-
инфраструктуры в целом, но и оптимизировать затраты на её
обслуживание и развитие.
Системы управления включают несколько подсистем, которые
представлены на рисунке 3.
Рис. 3. Подсистемы системы управления
Различные типы систем на предприятиях связаны друг с другом,
взаимосвязь которых показана на рисунке 4 [6].
16
Рис. 4. Схема взаимодействия подсистем ИС
Информационные системы поддержки принятия решений
разрабатываются и внедряются для обслуживания и поддержки различных
интересов комплексного управления, т.е. охватывать все сферы
деятельности предприятия.
Анализ различного рода информации, которая относится к
деятельности организации, является непременной частью бизнеса и
управления, ключевым фактором повышения рентабельности и
конкурентоспособности предприятия и улучшения его финансовых
показателей. Сфера поддержки принятия решений для руководителей
различного уровня может осуществляться на основании проведения
анализа данных деятельности компании, получения в результате анализа и
учета хозяйственных, финансовых и прочих операций прогнозных
значений.
Для выполнения данных действий обычно используются системы
поддержки принятия решений. Т.е. программно-аппаратных систем,
которые имеют в своем составе помимо базовых компонентов вводы
17
вывода информации, а так же хранения и предоставления данных еще и
компоненты анализа, визуализации данных, проведение исследования и
прогнозирования по определенным критериям и правилам. Данные
компоненты могут основываться на математические и статистические
модели и логические модули построения программ и цепочек анализа
зависимостей.
Информационная система в своей основе имеет комплекс
программных, технических средств, математического обеспечения, а так
же людские ресурсы, которые обеспечивают ввод, обработку и
представление данных которые имеются в хранилище системы.
Ключевым фактором появления новых возможностей у
информационных систем является в развитии математического комплекса
обработки данных, т.е. тех математических и имитационных моделей,
которые позволяют на основе имеющихся данных генерировать
совершенно новую информацию, производить по ней изучение
предметной области и предлагать новые решения.
Способы анализа и изучения данных, на основании которых
производится поддержка принятия решений, основываются на
унифицированные и стандартные математические и статистические
инструменты [5].
Образно схема работы аналитиков и экспертов представлена на
рисунке 5.
18
Рис. 5. Схема работы специалистов по поддержки принятия решений по
предметной области
Анализ предметной области обычно производят различные
аналитики и эксперты, которые могут быть как в штате организации, так и
привлекаться по мере необходимости, для реализации разовых проектов,
или же проведения комплекса работ. Задачей аналитиков является
подготовка данных, и приведение их к пригодному для анализа виду. В
дальнейшем к полученным данным могут применяться различные методы
анализа. Любой метод анализа данных должен быть понятен для человека
его использующего. Должны быть понятны и прозрачны факторы, которые
могут влиять на то или иное решение, должны быть четко
сформулированы и определены критерии, при изменении которых
происходит настройка точности анализа, а так же полученный результат
должен быть однозначен, понятен для восприятия и не должен допускать
двусмысленных толкований.
Результат такого анализа может быть использован руководителями
управленческого уровня, или же людями принимающими решения в
рамках своих полномочий и зон ответственности. Такой подход к анализу
и использованию моделей позволяет без лишних усилий и затрат
производить изучение имеющихся данных, и руководителям различного
19
уровня осуществлять поддержку принимаемых решений. При том
руководителю нет необходимости вникать в работу механизмов и моделей,
а достаточно убедиться в надежности и точности модели, которая
представляется при расчете.
Для решения такого рода задач могут применяться системы
поддержки принятия решений. Поскольку существуют различные виды
систем необходимо рассмотреть их классификацию и возможности.
1.2 Классификации DSS
Исходя из задач, которые решаются с помощью систем поддержки
принятия решений, а так же применяемых технологических средств,
создания таких систем выделяют:
специализированные DSS;
DSS-генераторы;
DSS-инструментарий.
Для понимания области применения и способов применения DSS
необходимо рассмотреть каждый вид отдельно.
Специализированные (прикладные) DSS применяются конечными
пользователями, т.е. людьми, не обладающими знаниями об устройстве
таких систем, используемыми методами или алгоритмизации данных
методов. Системы ориентированы на решение конкретного класса задач,
где четко указаны условия использования и определён ожидаемый
результат и его погрешность.
DSS-генератор – сложная система, которая состоит из пакета
связанных друг с другом программных модулей, ориентированных на
выполнение поиска и представления данных, способов моделирования и
анализа и пр.. Данный способ позволяет легко и быстро создавать
специализированную DSS на основе кооперации уже имеющихся
программных средств, которые предусматривают определённый формат
входных, выходных данных, способов их получения.
20
Структура DSS-генератора, для решения задачи должна включать
пять компонентов:
компонент управления интерфейсом пользователя;
подсистема управление представлением данных;
отдельная система управления анализом на основе различных
методов и моделей;
модуль системного управления процессом получения решений;
компонент управления получением данных.
Наиболее широкий вид систем DSS-инструментарий подразумевает
консолидацию всех видов технологий DSS и способен создавать
различного рода системы, с широким спектром применения исходя из
ситуации или поставленных задач в различных областях, а так же обладает
высочайшим уровнем технологичности. Данный вид DSS включает в себя
мощные программные средства для разработки моделей обработки и
анализа данных, их представлены и визуализации, усовершенствованное
хранение данных и программирование модулей на специализированных
языках, модифицированные и усовершенствованные операционные
системы и системы хранения информации ориентированные на
качественное хранение и быстрый отбор данных, хранение баз знаний, о
предметных областях, базирующихся на технологичных платформах с
широкими возможностями ввода и вывода, в том числе с помощью
специализированного оборудования.
По способу взаимодействия с пользователем выделяют следующие
виды DSS:
пассивные системы, задачей которых является помощь в
процессе принятия решений в виде аналитических данных, развернутого
анализа и получения выборки данных, которая способствует пониманию
ситуации, но без предложения конкретного решения, которое остается за
руководителем или управленцем;
21
активные системы через продвинутые алгоритмы и анализ
данных участвуют в разработке правильного решения, и генерируют его,
предоставляя при этом основания такого решения в виде подтверждающих
коэффициентов или вероятностей;
кооперативные системы взаимодействуют с пользователем в
процессе разработки решения. Предложенное решение системы, в котором
наряду с математическим обоснованием имеется субъективное мнение
человека можно доработать, усовершенствовать, в случае необходимости
подтвердить расчетами и отправить системе не проверку. Система
анализируя решение, находя ему подтверждение или опровержение будет
предлагать различные варианты, до того момента пока все условия или
решения не будут удовлетворять целевой задаче.
Другой вид классификации DSS определяется по способу
поддержки. В данной классификации выделяют следующие виды:
модельно-ориентированные DSS, которые в своей работе
получают доступ к статистической, финансовой и прочей информации, а
так же различным временным рядам данных и используют различные
модели конкретной направленности;
DSS ориентированные на взаимодействие и коммуникацию
пользователей, одновременно или совместно работающих на решение
общей задачи;
документальные DSS, которые производят манипуляции с
неструктурированной информацией в документальных СУБД или
массивах данных;
фактографические DSS, использующие в своей работе базы
знаний или базы правил и предоставляют собой специализированные
решения, которые позволяют решать проблемы и поиск решений,
основанные на фактах о предметной области.
22
По масштабам применения могут выделяться системы
ориентированные на работу с большими системами – общесистемные.
Такого рода системы размещаются и используются для решения задач
связанных с использованием большого количества вычислительных
ресурсов и больших хранилищ данных.
Персональные или настольные DSS, предназначены для
персонального или личного использования в рамках одного компьютера,
позволяющие производить вычисления для решения локальных задач или
задач прикладного назначения.
В последнее время широкое применение нашли настольные DSS,
которые могут обладать достаточно широким функционалом, для решения
прилюдных задач различной направленности и могут использовать
широкий набор моделей и функций.
1.3 Обзор существующих методов DSS.
Исторически системы поддержки принятия решений получили свое
развитие на западе, где помимо бурного развития вычислительной техники
происходило развитие прикладных методов анализа данных, построения
математических моделей и системного анализа.
Изначально математические и имитационные модели и методы были
ориентированы на научные и исследовательские отрасли, но в
последствие, оценив все положительные стороны анализа и получения
результатов, на основе имеющейся информации в такие исследования
вступил частный бизнес. Задачи которого формулировались в получении
различного рода управленческих решений на основании которых можно
было управлять различными производственными объектами. Накопление
статистики и появление систем управления базами данных позволяет
расширить применение такого рода систем уже в финансовой области.
23
Появившийся спрос на системы позволяет реализовывать
прикладные задачи в крупных и персональных проектах DSS.
В настоящее время, за счет того, что современное общество, стало
более информационным, стёрлись границы применения систем в работе
различных структур и областей системы поддержки принятия решений,
стали более ориентированными на клиентов и предметные области,
возникла определённая конкуренция на данном рынке.
Сейчас в работе DSS используется большое количество различных
методов, ориентированных на получение решений в различных областях и
позволяющих работать с различными данными, которые могут храниться
как в специализированных хранилищах, так и в виде пользовательских
наборах данных. Например, в DSS применяются следующие методы
работы с данными:
1. Информационный поиск данных по различным критериям и
параметрам.
2. Проведение интеллектуального анализа данных.
3. Формулирование и извлечение знаний на основе поиска в базах
данных.
4. Рассуждение и получение решений на основе применения
прецедентов в различных областях знаний.
5. Имитационное моделирование процессов и поведения объектов
реального мира.
6. Применение генетических алгоритмов.
7. использование искусственных нейронных сетей для поиска
решений и моделирования процессов.
8. Использование методов искусственного интеллекта при решении
прикладных задач.
В настоящее время как зарубежные, так и российские разработчики
внедряют различные методы принятия решений в собственные
программные продукты.
24
Применение отечественных разработок имеет ряд преимуществ по
сравнению с зарубежными, во-первых, русский интерфейс модулей и
программ. Что является немаловажным фактором при работе со сложными
системами, где требуется понимание логики выполняемых действий.
Алгоритмы и методы, используемые в DSS в общей массе
идентичны, отечественные программы ориентированы на бесплатное ПО
или же используют доступные СУБД и системы накопления и обработки, в
свою очередь зарубежные аналоги дорогие при покупке и обслуживании.
Снижение издержек по работе с DSS привело к внедрению DSS в
облачные технологии.
Современный рынок программных средств позволяет пробрести как
отдельные модули DSS, для анализа информации, так и приобрести
профильные программные продукты с уже встроенными инструментами
поддержки принятия решений и анализа.
Задачей исследования является рассмотреть предметную область и
выявить насколько существующие программные продукты могут
подходить для решении поставленных задач.
1.4 Организация централизованной системы мониторинга ИТ
инфраструктуры
1.4.1 Организация системы мониторинга от ИТ-сервисов
Сейчас ИТ-специалисты должны в определениях бизнес-процесса
обосновать итоги продвижения какой-либо технологии: как изменятся
сроки выпуска, какими станут экономические результаты после тех или
иных операций, цену внедрения и его возможные риски [8].
В настоящее время существует распределение представлений о
наиболее существенном изменении роли ИТ для бизнеса, рисунок 6.