цілей аналізу, оскільки для аналізу і прийняття стратегічних рішень в основному потрібна агрегована інформація. Крім того, для цілей аналізу необхідно мати можливість швидко маніпулювати інформацією, представляти її в різних аспектах, проводити різні нерегламентовані запити до неї, що скрутно реалізувати на оперативних даних з міркувань продуктивності та технологічної складності.
Рішенням даної проблеми є створення окремого сховища даних (ХД), що містить агреговану інформацію в зручному вигляді. Метою побудови сховища даних є інтеграція, актуалізація та узгодження оперативних даних з різнорідних джерел для формування єдиного несуперечливого погляду на об'єкт управління в цілому. При цьому в основі концепції сховищ даних лежить визнання необхідності поділу наборів даних, що використовуються для транзакционной обробки, і наборів даних, що застосовуються в системах підтримки прийняття рішень. Такий поділ можливо шляхом інтеграції роз'єднаних в різних системах обробки даних (СОД) і зовнішніх джерелах деталізованих даних в єдиному сховищі, їх узгодження і, можливо, агрегації.
Концепція сховищ даних передбачає не просто єдиний логічний погляд на дані організації, а дійсну реалізацію єдиного інтегрованого джерела даних. Альтернативним по відношенню до цієї концепції способом формування єдиного погляду на корпоративні дані є створення віртуального джерела, що спирається на розподілені бази даних різних СОД. При цьому кожен запит до такого джерела динамічно транслюється в запити до вихідних баз даних, а отримані результати на льоту узгоджуються, зв'язуються, агрегуються і повертаються до користувача.
Таким чином, сховище даних функціонує за наступним сценарієм. По заданому регламентом в нього збираються дані з різних джерел - баз даних систем оперативної обробки. У сховищі підтримується хронологія: нарівні з поточними зберігаються історичні дані із зазначенням часу, до якого вони належать. У результаті необхідні доступні дані про об'єкт управління збираються в одному місці, наводяться до єдиного формату, узгоджуються і, в ряді випадків, агрегуються до мінімально необхідного рівня узагальнення. Інтелектуальний аналіз даних. Найбільший інтерес в СППР представляє інтелектуальний аналіз даних, оскільки він дозволяє провести найбільш повний і глибокий аналіз проблеми, дає можливість виявити приховані взаємозв'язки, прийняти найбільш обгрунтоване рішення.
Сучасний рівень розвитку апаратних і програмних засобів з деяких пір уможливив повсюдне ведення баз даних оперативної інформації на різних рівнях управління. У процесі своєї діяльності промислові підприємства, корпорації, відомчі структури, органи державної влади та місцевого самоврядування накопичили великі обсяги даних. Вони зберігають у собі великі потенційні можливості по витяганню корисної аналітичної інформації, на основі якої можна виявляти приховані тенденції, будувати стратегію розвитку, знаходити нові рішення.
Для СППР відсутній не тільки єдине загальноприйняте визначення, але і вичерпна класифікація. Різні автори пропонують різні класифікації.
На концептуальному рівні Power відрізняє СППР, керовані повідомленнями (Communication-Driven DSS), СППР, керовані даними (Data-Driven DSS), СППР, керовані документами (Document-Driven DSS), СППР, керовані знаннями (Knowledge-Driven DSS) і СППР, керовані моделями (Model-Driven DSS). СППР, керовані моделями, характеризуються в основному доступ і маніпуляції з математичними моделями (статистичними, фінансовими, оптимізаційними, імітаційними). Деякі OLAP-системи, що дозволяють здійснювати складний аналіз даних, можуть бути віднесені до гібридних СППР, які забезпечують моделювання, пошук і обробку даних. Керована повідомленнями (Communication-Driven DSS) СППР підтримує групу користувачів, що працюють над виконанням загальної задачі. СППР, керовані даними (Data-Driven DSS) або СППР, орієнтовані на роботу з даними (Data-oriented DSS) в основному орієнтуються на доступ і маніпуляції з даними. СППР, керовані документами (Document-Driven DSS), управляють, здійснюють пошук і маніпулюють неструктурованою інформацією, заданої в різних форматах. Нарешті, СППР, керовані знаннями (Knowledge-Driven DSS) забезпечують вирішення завдань у вигляді фактів, правил, процедур.
На технічному рівні Power розрізняє СППР усього підприємства і настільну СППР. СППР усього підприємства підключена до великих сховищ інформації та обслуговує багатьох менеджерів підприємства. Настільна СППР - це мала система, що обслуговує лише один комп'ютер користувача.
Існують і інші класифікації (Alter, Holsapple і Whinston, Golden, Hevner і Power). Зазначу лише, що чудова для свого часу класифікація Alter a, яка розбивала всі СППР на 7 класів, в даний час дещо застаріла.
Залежно від даних, з якими ці системи пр...
