ання даних різних ступенів деталізації для керівництва підприємства.
У рамках SAP NW BI застосовані наступні аналітичні методи: дерева прийняття рішень, кластеризація, асоціативний аналіз, регресія, таблиці зважених оцінок, ABC-класифікація. При цьому кошти Data mining від SAP містять вже налаштовані і готові до використання моделі та бізнес-сценарії, засновані на практиках вирішення аналітичних завдань.
Блок формування аналітичної звітності забезпечує інтеграцію даних, що надходять з будь-яких структурованих джерел. Самі звіти дозволяють отримати відповіді на питання, пов'язані з управлінням процесом навчання у вузі: виявити спеціалізації з кращого або гіршою успішністю з того чи іншого предмету; визначити, за якою дисципліни студенти з тією чи іншою спеціалізацією встигають краще або гірше і як ця ситуація змінюється залежно від їхнього року набору; виявити динаміку зростання або зниження успішності студентів в залежності від семестру і року набору курсу; проаналізувати перездачі з дисциплін і причини відрахування студентів; простежити зміни у складі студентів по роках набору по ряду ознак (регіон, рідна мова, вік, стать, служба в армії ит. д.).
Дослідження показують, що, незважаючи на наявність важливих достоїнств, система «Університет», побудована на основі ERP-системи SAP R / 3, має цілий ряд істотних недоліків. Перш за все це вкрай висока вартість ліцензії на саму ERP-систему і значна трудомісткість в її налаштування та адаптації, що неминуче тягне за собою необхідність консалтингової підтримки, впровадження та супроводу. Це ще більше підвищує вартість володіння системою «Університет». Звідси можна зробити висновок про необхідність пошуку більш дешевих підходів до побудови подібних систем.
За допомогою монолітної ERP-системи важко або взагалі неможливо у розумний інтервал часу при виправданих трудозатратах інтегрувати наявні в кожному вузі різні програмні системи, які функціонують з різними СУБД і розроблені з застосуванням різних інструментальних технологій.
З точки зору аналітичної обробки даних вузу серйозним недоліком рішення є націленість цієї системи (аналітичних моделей) виключно на облікові завдання управління ресурсами. Водночас, як показує досвід, інформаційне середовище вузу повинна бути насамперед середовищем для всіх, вона повинна інтегрувати безліч видів діяльності і бути відкритою і демократичною, в цьому сенсі наслідуючи кращі риси вищого навчального закладу як організації.
Крім того, в результаті аналізу не встановлено можливість інтеграції ERP-рішень з науково-освітнім контентом, в усякому разі, прикладів успішної інтеграції знайдено не було. Обговоренню недоліків ERP-рішень для великих організацій присвячені роботи [1, 5].
Досвід показує, що ERP-системи добре справляються з отриманням і зберіганням даних. Коли ж справа доходить до аналізу та обробки інформації, то можливості ERP-систем виявляються досить обмеженими. Схема даних, що використовуються для управління ресурсами, дуже складна. Всі аналізовані дані знаходяться «всередині» ERP-системи, але вони залишаються «прихованими», і витягти їх для аналізу досить складно. Крім того, ERP-системи недостатньо повно інтегровані з іншими програмами та зовнішніми джерелами інформації, звідки надходять дані для аналітичної обробки.
Далі були проаналізовані можливості ще однієї автоматизованої SAP-системи управління навчальним закладом на прикладі системи, розробленої дл...
