Комплексный подход к внедрению Data Mining, OLAP и хранилищ данных в СППР

Классификация СППР

Вопрос классификаций СППР на сегодняшний день является актуальным, продолжаются разработки новых таксономий. Рассмотрим две из них.

Ниже приведена классификация СППР по сходству некоторых признаков (D.J. Power, 2000). C подробным описанием групп можно ознакомиться в [75].

• СППР, ориентированные на данные (Data-driven DSS, Data-oriented DSS );
• СППР, ориентированные на модели (Model-driven DSS );
• СППР, ориентированные на знания (Knowledge-driven DSS );
• СППР, ориентированные на документы (Document-driven DSS );
• СППР, ориентированные на коммуникации и групповые СППР (Communications-Driven ? Group DSS );
• Интер-организованные и Интра-организованные СППР (Inter-Organizational или Intra-Organizational DSS );
• Специфически функциональные СППР или СППР общего назначения (Function-Specific или General Purpose DSS );
• СППР на базе Web (Web-Based DSS ).

В зависимости от данных, с которыми работают СППР, выделяют два основных их типа СППР: EIS и DSS [75,78].

EIS (Execution Information System) - информационная система Руководства, ИСР.

СППР этого типа являются оперативными, предназначенными для немедленного реагирования на текущую ситуацию. В большинстве они ориентированы на неподготовленного пользователя, потому имеют упрощенный интерфейс, базовый набор предлагаемых возможностей, фиксированные формы представления информации и перечень решаемых задач. Такие системы основаны на типичных запросах, число которых относительно невелико; отчеты, полученные в результате таких запросов, представляются в максимально удобном виде.

DSS (Decision Support System). К системам этого типа относят многофункциональные системы анализа и исследования данных. Они предполагают глубокую проработку данных, которую можно использовать в процессе принятий решений.

Системы этого типа, в отличие от EIS, рассчитаны на пользователей, имеющих как знания в предметной области, так и возможности использования современных компьютерных технологий. Этим системам присущи черты искусственного интеллекта, за счет возможности проработки исходных данных в конкретные выводы по поставленной задаче. Такие системы имеет смысл создавать, если есть основания для обобщения и анализа данных и процессов их обработки.

В последнее время к СППР относят только второй тип, т.е. DSS.

Системы этого типа иногда называют динамическими, т.е. они должны быть ориентированы на обработку неожиданных (ad hoc) запросов. Поддержка принятия решений на основе накопленных данных может выполняться в трех базовых сферах [79]. Более подробно с этим материалом можно ознакомиться в [11].

1. Область детализированных данных (OLTP-системы).

   Целью большинства таких систем является поиск информации, это так называемые информационно-поисковые системы. Они могут использоваться в качестве надстроек над системами обработки данных или как хранилища данных.
2. Сфера агрегированных показателей ( OLAP -системы).

   Задачами OLAP систем является обобщение, агрегация, гиперкубическое представление информации и многомерный анализ. Это могут быть многомерные СУБД или же реляционные базы с предварительной агрегацией данных.
3. Сфера закономерностей (Data Mining).

Такое деление систем на EIS и DSS не обязательно означает реализацию СППР одного из типов. Они могут существовать параллельно, когда каждая из систем предоставляет свои функции определенной категории пользователей.

Общая схема поддержки принятия решений, предлагаемая в [80], включает:

• помощь ЛПР при оценке состояния управляемой системы и воздействий на нее; выявление предпочтений ЛПР;
• генерацию возможных решений;
• оценку возможных альтернатив, исходя из предпочтений ЛПР;
• анализ последствий принимаемых решений и выбор лучшего с точки зрения ЛПР.