ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 5 страница

В последнее время решение проблем аналитической обработки внутрифирменной и внешней экономической информации основано на использовании систем онлайновой аналитической обработки (OLAP).

В соответствии с правилами Э.Ф. Кодда современные средства динамического анализа данных OLAP должны удовлетворять следующим требованиям:

- многомерное представление данных, позволяющее отобразить различные точки зрения на имеющуюся информацию;

- прозрачность, скрывающая от пользователя детали сетевой реализации системы многомерного анализа данных.;

- доступность, т.е. OLAP-продукт должен отображать свою собственную логическую схему на однородные физические хранилища данных;

- высокая производительность средств генерации отчетов, обеспечивающая возможность просмотра многомерных данных в реальном масштабе времени;

- поддержка архитектуры "клиент/сервер", упрощающая инсталляцию серверной компоненты OLAP-продукта для конечного пользователя;

- общность многомерного представления данных, основанных на единой логической структуре;

- динамическая обработка разреженных массивов (наличие специальных эффективных средств обработки пустых или нулевых элементов массивов данных);

- поддержка многопользовательского режима работы, обеспечивающего возможность параллельного доступа к данным, а также их защиты и целостности при одновременной работе нескольких пользователей;

- неограниченные возможности операций над данными, представленными в различных измерениях (вычисления и другие операции над данными, представленными в различных измерениях, не должны требовать от пользователя дополнительных действий);

- интуитивно-понятные средства обработки данных, обеспечивающие доступ к любым элементам данных, переход на различные уровни представления информации и осуществляющие контроль целостности данных;

- гибкость средств генерации отчетов (возможность выводить информацию в наиболее удобном для пользователя представлении);

- неограниченное количество измерений и уровней группирования данных.

Позже определение Кодда было переработано в так называемый тест FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information - быстрый анализ разделяемой многомерной информации), который требует, чтобы OLAP-приложение предоставляло следующие возможности быстрого анализа разделяемой многомерной информации:

- Высокая скорость. Анализ должен производиться одинаково быстро по всем аспектам информации.

- Анализ. Должна существовать возможность производить основные типы числового и статистического анализа - предопределенного разработчиком приложения или произвольно определяемого пользователем.

- Разделение доступа. Доступ к данным должен быть многопользовательским, при этом должен контролироваться доступ к конфиденциальной информации.

- Многомерность.

- Работа с информацией. Приложение должно иметь возможность обращаться к любой нужной информации, независимо от ее объема и места хранения.

Одной из основных особенностей OLAP-приложений является использование многомерной модели данных, в которой информация представляется в виде показателей, каждый из которых определен на некоем множестве измерений. Измерения образуют некое виртуальное пространство, которое принято называть многомерным кубом или гиперкубом.

Осями многомерной системы координат служат основные атрибуты анализируемого бизнес-процесса (например, для процесса продаж это может быть категория товара, регион, тип покупателя). Практически всегда в качестве одного из измерений используется ось времени. Внутри куба располагаются данные, количественно характеризующие процесс (объемы продаж в штуках или в денежном выражении, остатки на складе, издержки и т.п.). Пользователь, анализирующий информацию, может рассматривать куб по разным направлениям, получать сводные или детальные данные и осуществлять те операции, которые необходимы для проведения анализа.

Некоторые системы размещают аналитическую базу данных (АБД) в виде единого гиперкуба («гиперкубическая» модель), отражающего все измерения для используемых показателей, другие - для каждого показателя предлагают собственный гиперкуб, содержащий лишь те измерения, на которых определяются значения данного показателя («поликубическая» модель). Поскольку аналитик всегда оперирует некими суммарными данными, в АБД OLAP практически всегда наряду с детальными данными хранятся и так называемые агрегаты, то есть заранее вычисленные суммарные показатели (суммарный объем продаж за год, средний остаток товара на складе и т.д.), что повышает скорость выполнения OLAP-запросов. Например, если куб хранит данные об объемах продаж, то целесообразно выделить два измерения - временной период и регион. В каждом измерении присутствует ряд значений.

В качестве агрегатов принимаются суммарные показатели. Количество агрегатов зависит от количества измерений и количества уровней суммирования.

Для хранения OLAP-данных могут использоваться:

- Специальные многомерные СУБД (OLAP-серверы). При выполнении сложных запросов, анализирующих данные в различных измерениях, многомерные СУБД обеспечивают большую производительность, чем реляционные. При этом скорость выполнения запроса не зависит от того, по какому измерению производится "срез" многомерного куба.

- Традиционные реляционные СУБД. Применение специальных структур данных, а также хранение вычисленных агрегатов делает возможным многомерный анализ реляционных данных. Реляционные СУБД исторически более привычны, поэтому пока более распространены.

- Комбинированный вариант - совмещение двух типов СУБД (хранение агрегатов в многомерной СУБД, а детальных данных, имеющих наибольший объем - в реляционной).

Технология OLAP обеспечивает быстрый доступ к информации и ее представление в достаточно сложном виде. Программные средства OLAP для конечного пользователя могут представлять собой электронные таблицы, пакеты статистического анализа, графические интерфейсы или системы поддержки принятия решений, включающие в себя целый набор аналитических инструментов. Можно использовать простые в создании шаблоны, ориентированные на отдельные отрасли, для подключения разнообразных внешних источников. На основе возможностей коммуникаций можно обеспечить согласованность данных с исходными системами и их автоматическое обновление.

Совершенный механизм OLAP - вариант, когда механизм реального времени сочетается с уникальной возможностью управления распределенными данными. Высокая производительность и масштабируемость систем проводится за счет минимизации объема постоянного хранилища. Кроме того, в OLAP-системах осуществляется динамическое моделирование на основе электронных таблиц и требований заказчиков, быстрые пакетные предварительные расчеты, поддержка приложений масштаба фирмы, а также удаленных и одновременно работающих пользователей. Актуальные данные доставляются через корпоративную интрасеть и просматриваются в приложении Web-доставки.

В число ключевых задач, выполняемых пользователями OLAP-приложений, входят:

- анализ прибыльности;

- анализ продаж;

- анализ положения на рынке;

- анализ ассортимента товаров;

- анализ риска;

- анализ конкурентоспособности фирмы;

- составление отчета о производительности;

- анализ бюджета и прогнозов и т.д.

Вся работа с гиперкубом сводится к различным его поворотам, группировкам, при этом можно менять как количество измерений, так и способы группировки. Для получения ответа на запрос на экран выводится не весь куб, а только его часть. Для этого необходимо иметь возможность выбирать только те измерения, которые интересуют пользователя в данный момент времени, выбрать/отсечь ненужные значения.

Обычно информационное взаимодействие систем OLAP и OLTP (он-лайновой обработки транзакций) строится в расчете на наличие единой транзакционной базы данных по всем подразделениям фирмы. Наличие OLAP-приложения, интегрированного с транзакционной системой, дает возможность эффективно решать задачи отчетности и анализа. Механизмы репликации метаданных, отлаженная технология обмена отчетными и аналитическими данными между OLAP-приложениями позволяют унифицировать и поддерживать в актуальном состоянии номенклатуру и структуру отчетных и аналитических показателей по всей сети, повысить оперативность и автоматизировать процесс сбора и обработки отчетной и аналитической информации.

Возможность загрузки в аналитическую базу и хранения в удобной для доступа форме любой номенклатуры данных обеспечивает простоту их использования в отчетах, формируемых с помощью встроенного генератора или процедур аналитических приложений, как в целях собственно анализа, так и для получения всей обязательной отчетности.

Формируемые статистические выборки данных могут использоваться для математического анализа и прогноза средствами специализированных программных пакетов. При этом транзакционные базы данных подразделений фирмы целиком реплицируются в центральное хранилище данных, и аналитическая информация рассчитывается на основе копий (реплик).

Таким образом, используя OLAP-решение для управления фирмой, есть возможность работать с обобщенными данными вместо цифр; рассматривать тенденции вместо статистики; обращаться к сценариям развития фирмы, зависящие от различных внутренних и внешних факторов (в том числе и от принимаемых решений).

Применение CASE–технологий для автоматизации систем управления предприятием

Для различных классов систем используются разные методы разработки, определяемые типом создаваемой системы и средствами реализации. Спецификации этих систем, в большинстве случаев, состоят из двух основных компонентов – функционального и информационного. По способу сочетания этих компонентов подходы к представлению информационных систем можно разбить на два основных типа – структурный и объектно-ориентированный.

В области создания систем автоматизации административно-управленческой деятельности доминируют структурные подходы, так как они максимально приспособлены для взаимодействия с пользователями (заказчиками), не являющимися специалистами в области информационных технологий. Адекватными инструментальными средствами, поддерживающими структурный подход к созданию информационных систем, являются так называемые CASE-системы автоматизации проектирования.

Структурный анализ, как совокупность методов постановки задач проектирования информационных систем, в виду значительной размерности решаемых задач, сам должен опираться на мощные средства компьютерной поддержки, обеспечивающей автоматизацию труда системных аналитиков. Такими средствами являются CASE-системы. CASE – это инструментарий для системных аналитиков и программистов, позволяющий автоматизировать процессы анализа, проектирования и реализации систем.

Основными пользователями CASE-систем являются:

- аналитические центры государственных, военных и коммерческих организаций;

- банки и страховые компании;

- аудиторские и консалтинговые фирмы, применяющие CASE-средства для спецификации бизнес-процессов в системах управления производством, коммерческой деятельностью и финансами с целью их реорганизации и автоматизации;

- компании по разработке аппаратного и программного обеспечения систем обработки данных и, в частности, интегрированных информационно-управляющих систем.

Архитектура большинства CASE-средств основана на парадигме “методология – метод – нотация – средство”. Методология определяет критерии для оценки и выбора проекта создаваемой системы, этапы работы и их последовательность, а также правила распределения и назначения методов. Нотации предназначены для представления проектных данных о структуре системы и способах ее функционирования, процессах, информационных потоках, накопителях и т.д. Инструментальные средства поддерживают работу аналитиков при реализации проекта в сетевом интерактивном режиме, они способствуют организации проекта, обеспечивают управление процессами анализа и проектирования.

Основные виды и последовательность работ построения логических моделей предметной области в рамках CASE-технологии анализа системы управления предприятием:

1 Проведение функционального и информационного обследования системы управления предприятия:

- определение организационно-штатной структуры предприятия;

- определение функциональной структуры предприятия;

- определение перечня целевых функций структурных элементов;

- определение круга и очередности обследования структурных элементов системы управления согласно сформулированным целевым функциям;

- обследование деятельности выделенных структурных элементов;

- построение диаграммы системы управления с указанием структурных элементов и функций, реализация которых будет моделироваться на DFD-уровне.

2 Разработка моделей деятельности структурных элементов и системы управления в целом:

- выделение множества внешних объектов, оказывающих существенное влияние на деятельность структурного элемента;

- спецификация входных и выходных информационных потоков;

- выявление основных процессов, определяющих деятельность структурного элемента и обеспечивающих реализацию его целевых функций;

- спецификация информационных потоков между основными процессами деятельности, уточнение связей между процессами и внешними объектами;

- оценка объемов, интенсивности и других необходимых характеристик информационных потоков;

- разработка иерархии диаграмм потоков данных, образующих функциональную модель деятельности структурного элемента;

- объединение моделей структурных элементов в единую модель системы управления предприятием.

3 Разработка информационных моделей структурных элементов и модели информационного пространства системы управления:

- определение сущностей модели и их атрибутов;

- проведение атрибутного анализа и оптимизация сущностей;

- идентификация отношений между сущностями и определение типов отношений;

- разрешение неспецифических отношений;

- анализ и оптимизация информационной модели;

- объединение информационных моделей в единую модель информационного пространства.

4 Разработка предложений по автоматизации системы управления предприятия:

- определение границ автоматизации – составление перечня автоматизируемых структурных элементов, разбиение процессов основной деятельности на автоматические, автоматизированные и ручные;

- составление перечня подсистем и логических АРМов (автоматизированных рабочих мест), определение способов их взаимодействия;

- разработка предложений по очередности проектирования и реализации подсистем и отдельных логических АРМов, входящих в состав ИС;

- разработка требований к средствам базового технического обеспечения ИС;

- разработка требований к средствам базового программного обеспечения ИС.

Основу современной CASE-технологии анализа и проектирования информационных систем составляют:

- поддержка всех этапов жизненного цикла ИС, начиная с самых общих описаний предметной области до получения и сопровождения программного продукта;

- методология структурного нисходящего анализа и проектирования, при которой разработка ИС представляется в виде последовательности четко определенных этапов;

- ориентация на реализацию приложений в архитектуре “клиент-сервер” с использованием всех особенностей современных серверов баз данных (включая декларативные ограничения целостности, хранимые процедуры, триггеры баз данных) и поддержкой в клиентской части всех современных стандартов и требований к графическому интерфейсу конечного пользователя;

- наличие централизованной базы данных – репозитория, обеспечивающего хранение моделей предметной области и спецификаций проекта прикладной системы на всех этапах ее разработки;

- возможность одновременной работы с репозиторием многих пользователей;

- централизованное хранение проекта системы и управление одновременным доступом к нему всех участников разработки;

- поддержка согласованности действий разработчиков, не допускающая ситуации, когда каждый аналитик или программист работает со своей версией проекта и модифицирует ее независимо от других;

- автоматизация последовательного перехода от одного этапа разработки к другому, использование специальных утилит, с помощью которых можно по спецификациям концептуального уровня автоматически получать первоначальные варианты спецификации уровня проектирования (описание структуры базы данных и состава программных модулей), а по последним, после всех необходимых уточнений и дополнений, автоматически генерировать готовые к выполнению программы;

- автоматизация стандартных действий по проектированию и реализации ИС, например, генерация многочисленных отчетов по содержимому репозитория, обеспечивающих полное документирование текущей версии системы на всех этапах ее разработки.

Реализация перечисленных технологических возможностей зависит от того, какая конкретная CASE-система используется коллективом аналитиков и разработчиков проекта. Ниже рассматривается одна из коммерческих CASE-систем, обладающая средним уровнем возможностей по сравнению с другими, подобными ей системами, представленными на российском рынке.

С целью автоматизации этапов обследования системы управления предприятием, может быть разработана система автоматизации обследования (САО). Данная система должна создаваться с учетом особенностей CASE-средств, применяемых коллективом системных аналитиков при разработке ИС.

Основными характеристиками САО являются:

- поддержка определенной методики обследования предметной области;

- ввод результатов обследования в базу данных обследования;

- контроль вводимых данных на полноту и непротиворечивость, исправление ошибочных сведений;

- техническая поддержка процесса обследования, например, распечатка форм обследования, справочников, введенных данных и т.д.;

- поддержка содержательной верификации данных (идентификация имен, поиск и устранение синонимов и т.д.);

- генерация необходимых отчетов на основании обработки результатов обследования;

- сопряжение с применяемой CASE-системой (например, с системой VAW) для автоматизации процесса построения диаграмм функциональной декомпозиции, DF- и ER-диаграмм.

Таким образом, САО позволят автоматизировать не поддерживаемые CASE-системами процессы сбора и хранения первичных данных о предметной области. Применение системы автоматизации обследования снижает затраты времени на сбор и обработку данных обследования.

Типы CASE-моделей

Выбор тех или иных CASE-систем зависит во многом от того, какие типы моделей предметной области поддерживает данная система и как организована их взаимосвязь. Система VAW поддерживает следующие типы моделей:

- FD-модель функциональной декомпозиции;

- DF-модель деятельности (модель процессов обработки данных);

- ER-модель информационного пространства;

Модель функциональной декомпозиции

Основными компонентами данной модели являются структурные элементы, функции и процессы. Диаграмма функциональной декомпозиции представляет собой граф типа дерева, показывающий разбиение функций и процессов управления высокого уровня на составные части. Модель допускает построение иерархии DF-диаграмм, позволяя планировать процессы до нужного уровня детализации. Построение диаграмм функциональной декомпозиции обеспечивает точность, простоту и однозначность понимания проектировщиками и конечными пользователями функциональной структуры описываемого объекта.

Модель деятельности (модель процессов обработки данных)

Модель деятельности в CASE-системе VAW задается посредством иерархической совокупности диаграмм потока данных. Данная модель позволяет аналитику строго определить функции управления, реализуемые структурным элементом, указать на информацию, необходимую для выполнения данных функций.

Модель информационного пространства

Модель информационного пространства, в котором протекает управленческая деятельность на предприятии, реализуется в виде глобальной ER-диаграммы (модели данных типа “сущность-связь”).

Порядок построения CASE-моделей

1 По результатам обследования предметной области строится модель функциональной декомпозиции (FD-модель) системы управления предприятием. На этом уровне определяются все функции и процессы, протекающие в подразделениях. Диаграммы модели являются предварительным этапом для построения диаграмм потоков данных и позволяют получить общее представление о распределении функций и процессов управления по структурным элементам.

2 По FD-модели предметной области строится совокупность диаграмм потоков данных (DF-модель). Данные диаграммы, используя функции и процессы, описанные на уровне FD-модели, позволяют детализировать описание предметной области за счет введения накопителей, потоков данных и внешних сущностей. В описательном смысле это соответствует добавлению к функциональной структуре объекта предметной области данных, полученных при обследовании документооборота – сведений о поставщиках и получателях информации, структуре и реквизитном составе документов, структуре потоков данных и накопителей. Эти хранимые в репозитории описания используются для перехода к построению диаграммам “сущность-связь”.

3 По результатам анализа содержания накопителей данных строятся диаграммы типа “сущность-связь”. В отличие от FD- и DF-диаграмм эти диаграммы описывают структуру системы понятий, в рамках которой сотрудники функциональных служб системы управления предприятием реализуют процессы своей предметной деятельности. Этот процесс требует высокой квалификации и значительных интеллектуальных затрат, но в соответствии с концепцией применения современных CASE-технологий является необходимой стадией в структурном анализе информационных систем.

Одним из решающих факторов, делающим создание ИС реальностью, является применение коллективом разработчиков отработанной технологии анализа, проектирования и реализации системы, основанной на использовании CASE-средств. Основополагающими моментами такой технологии являются:

- комплексное обследование существующей системы управления предприятием, спецификация ее функциональных и обеспечивающих подсистем;

- структурный анализ системы управления предприятием, построение модели ее текущей деятельности и модели информационного пространства, в котором эта деятельность протекает;

- построение CASE-моделей целевой деятельности и информационного пространства системы управления предприятием, разработка требований к ее базовым обеспечивающим подсистемам;

- разработка технического задания на создание автоматизированной системы управления, регламентирующего этапы процесса проектирования и реализации системы с учетом финансовых возможностей предприятия;

- разработка технического задания на создание интегрированной информационной системы, поддерживающей целевую деятельность системы управления;

- разработка документов организационно-методического обеспечения автоматизированной системы управления;

- спецификация процесса внедрения автоматизированной системы управления предприятием, как совокупности взаимосвязанных процедур перехода ее структурных элементов к целевой деятельности, основанной на применении ИС;

- обучение и подготовка служащих к работе в автоматизированной системе управления предприятием;

- сопровождение процесса внедрения автоматизированной системы управления в работу предприятия.

CASE-технология является эффективным подходом, который при правильном планировании и осуществлении вышеперечисленных работ дает возможность избежать многих проблем, неизбежно связанных со сложностью и трудоемкостью процесса создания информационных систем на предприятиях.

Контрольные вопросы

1 Что такое OLAP-технологии? Приведите пример их практического использования в решении экономических задач.

2 Перечислите и поясните правила, которым должны удовлетворять современные средства динамического анализа данных, предложенные Э.Ф. Коддом.

3 Назовите систему требований быстрого анализа разделяемой многомерной информации, предъявляемых к OLAP-приложениям.

4 В чем заключается сущность построения «гиперкубической» модели?

5 Перечислите ключевые задачи, выполняемые пользователями OLAP-приложений.

6 Что такое CASE-система? Ее назначение, функции, основные возможности.

7 Перечислите основные виды работ, реализуемых при построении логической модели предметной области на основе использования CASE-системы.

8 Назовите основные CASE-модели и их назначение.

Тема 9. Реинжиниринг бизнес-процессов на основе
информационных технологий

Как научно-практическое направление, реинжиниринг бизнес-процессов впервые появился в США и за несколько лет превратился в одну из ведущих и активно развивающихся отраслей информатики. Сегодня начинается продвижение консалтинговых услуг и инструментариев по реинжинирингу и на российский рынок. Отечественная практика применения реинжиниринга показала, что этот метод необходим, особенно в условиях проведения глобальной экономической реформы и активного внедрения России в мировую экономическую систему.

Впервые термин "реинжиниринг бизнес-процессов" (от англ. business process reengineering, BPR) был введен М.Хаммером, который определяет этот вид деятельности как "фундаментальное перепроектирование бизнес-процессов компаний для достижения коренных улучшений в основных актуальным показателях их деятельности: стоимость, качество, услуги и темпы".

В западном мире (и, в первую очередь, в США) реинжиниринг приобретает все большую и большую популярность. Так, компании США затратили на проекты по реинжинирингу бизнес-процессов в 1994 году около 37 млрд. долларов. В течение ближайших лет рост затрат на решение этих задач ожидается на уровне 19% в год.

По данным компании Emst & Young, 100 крупнейших банков Северной Америки затратят в 1999 году около 3,9 млрд. долларов только на реинжиниринг своих подразделений. За последние полтора года правительство США инициировало более 250 поектов по реинжинирингу, а сегодняшний рынок инструментальных средств поддержки BPR оценивается более чем в 100 млн. долларов и растет со скоростью около 60% в год.

По результатам опроса, проведенного Emst & Young среди финансовых директоров 80-ти крупнейших компаний США, основной мотивацией проведения реинжиниринга было улучшение сервиса и качества продукции (услуг), а также снижение расходов.

М.Хаммер рассматривает BPR как революцию в бизнесе, которая знаменует отход от базовых принципов построения предприятий и превращает конструирование бизнеса в инженерную деятельность. Возможность такой революции обусловлена, в первую очередь, новейшими достижениями в области информационных технологий, специалисты которой начинают играть ведущую роль в конструировании бизнеса.

BPR является направлением, возникшим на стыке двух различных сфер деятельности - управления (менеджмента) и информатизации. Именно поэтому реинжиниринг требует новых специфических средств представления и обработки проблемной информации, понятных как менеджерам, так и разработчикам информационных систем. Подобные средства требуют интеграции ключевых достижений информационных технологий и создания соответствующих инструментальных средств поддержки реинжиниринга.

Одной из основных особенностей BPR является ориентация реинжиниринга не на функции, а на процессы. Причем из всех концепций менеджмента, основанных на процессах, BPR рассматривается как наиболее эффективная, революционность которой обусловлена современным состоянием информационных технологий.

Мы выяснили, что реинжиниринг - это революционный метод конструирования бизнеса. Существуют и другие методы, которые можно рассматривать либо как частные случаи BPR (если в основе этих методов лежит управление процессами), либо как автономные концепции (если они базируются на иных принципах). Перечислим их.