рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Учебное пособие учебной ДИСЦИПЛИНЫ Информационные технологии в профессиональной деятельности

Учебное пособие учебной ДИСЦИПЛИНЫ Информационные технологии в профессиональной деятельности - раздел Информатика,     Учебное Пособие Учебной Ди...

 

 

Учебное пособие учебной ДИСЦИПЛИНЫ

Информационные технологии в профессиональной деятельности (2) Для направления/ профиля подготовки: 080200.62 МЕНЕДЖМЕНТ
Кафедра: Прикладной информатики в экономике
  Аббревиатура ПИЭ

 

Разработчик:

к.э.н., доцент Ярошенко Е.В.

 

 


Оглавление

1. Информационные системы управления организацией. 3

1.1 Корпоративная информационная система. 3

1.2 Методология планирования материальных потребностей предприятия. MRP системы.. 6

1.3 Системы планирования производственных ресурсов. MRP II системы. 9

1.4 Система планирования ресурсов предприятий. ERP система. 12

1.5 CRM системы.. 19

1.6 SRM системы.. 22

2. Аналитическая обработка информации. 24

2.1. Базы данных и хранилища данных. 24

2.2. Витрины данных. 32

2.3. Business Intelligence (BI). 35

2.4 Многомерный анализ данных на основе OLAP. 38

2.5 Технология Data Mining. 42

3. Информационные технологии принятия управленческого решения. 46

3.1 Процесс принятия решений. 46

3.2 Системы поддержки принятия решений (СППР). 51

3.3 Экспертные системы.. 54

4. Риски, связанные с внедрением и использованием информационных систем. 57

4.1 Классификация рисков. 57

4.2 Стратегия управления рисками. 62

4.3 Управление рисками ИТ-проекта. 64

 

 

Информационные системы управления организацией.

Корпоративная информационная система

Существует несколько аспектов, в которых понимают что такое Корпоративная информационная система (КИС). 1. КИС — это автоматизированная информационная система компании, которая… 2. КИС — это управленческая идеология.

Методология планирования материальных потребностей предприятия. MRP системы

Методология планирования потребности в материальных ресурсах (MRP) заключается в определении конечной потребности в ресурсах по данным… MRP системы, интенсивная разработка теории которых осуществлялась с начала 60… В каких случаях использование MRP систем является целесообразным? MRP системы разрабатывались для использования на…

Рис.1 Схема MRP

 

Система MRP осуществляет детализацию ОПП в разрезе материальных составляющих. Если необходимая номенклатура и ее количественный состав не присутствует в свободном или заказанном ранее запасе или в случае неудовлетворительных по времени планируемых поставок материалов и комплектующих, ОПП должен быть соответствующим образом скорректирован. После проведения необходимых итераций ОПП утверждается как действующий и на его основе осуществляется запуск производственных заказов.

На основании входных данных MRP система выполняет основные операции (рис.1):

· на основании ОПП определяется количественный состав конечных изделий для каждого периода времени планирования, к составу конечных изделий добавляются запасные части, не включенные в ОПП.

· для ОПП и запасных частей определяется общая потребность в материальных ресурсах в соответствии с составом изделия и с распределением по периодам времени планирования.

· общая потребность материалов корректируется с учетом состояния запасов для каждого периода времени планирования, осуществляется формирование заказов на пополнение запасов с учетом необходимых времен опережения.

Результатами работы MRP системы являются:

1. план-график снабжения материальными ресурсами производства - количество каждой учетной единицы материалов и комплектующих для каждого периода времени для обеспечения ОПП.

2. изменения к плану заказов — модификации к ранее спланированным заказам.

Основные преимущества внедрения МRР­ систем:

· улучшение обслужива­ния клиентов при возросшем уровне сервиса (от 15 до 26%)

· снижение уровня запасов товаров­ (от 16 до 30%)

· рост эффективности работы производственных подразделений (от 11 до 20%)

· снижение затрат на закупку ­ (от 7 до 13%)

 

Тем не менее, не весь мир пользуется MRP и причиной является отсутствие определенных характеристик произ­водственной системы, без которых успешное внедрение MRP

маловероятно. Желательными характеристиками для внeдpe­ния MRP являются следующие свойства производственных систем:

1) эффективная компьютерная система;

2) точная информация о спецификациях продуктов и состоянии запасов на предприятии для готовых про­дуктов и их компонентов, материалов и сырья;

3) ориентация па производство дискретных продуктов, изготавливаемых из сырья, деталей, узлов и сборочных единиц, проходящих в процессе cвoeгo изготовления че­рез многие производственные операции;

4) длительность циклов обработки;

5) надежность устанавливаемых длительностей производ­ственных и закупочных циклов;

6) достаточность главного календарного плана, фиксируе­мoгo на период времени, для заказа материалов без из­ лишней спешки и путаницы;

7) поддержка и участие верхних уровней управления предприятием (топ-­менеджмента),

Отсутствие первых двух условий представляет большую про­блему при реализации MRP на практике, и их обеспечение требует весьма значительных затрат времени.

Жизненно важным условием успеха внедрения МRР ­систе­мы является участие в проекте высшего уровня менеджмента предприятия. Надо понимать, что МRР­ система затрагивает очень многие сферы деятельности производственного пред­приятия и без поддержки должностных лиц ее реализация на практике будет встречать сильное сопротивление.

Недостатки МRР ­систе­м:

· MRP системы часто просто фиксируют сложившуюся ситуацию, не давая рассмотреть ее в динамике.

· слабые возможности для обновления итоговой информации по заказам и для подстройки под частые изменения размеров заказов и сроков их выполнения.

· слабые возможности для анализа загрузок производственных мощностей.

· слабые возможности для учета ресурсных ограничений производства.

· планирование производится только в материальном, но не в денежном выражении.

· при расчете потребности в материалах не учитывается стоимость рабочей силы.

· концепция MRP предполагает, что производственные ресурсы неограничены, поэтому MRP не заботится об их достаточности для выполнения уже сформированного плана.

Поэтому в 80-х гг. MRP-система с замкнутым циклом была трансформирована в систему планирования производственных ресурcов (Manufacturing Resource Planning), которая получила название MRPII. Стандарт MRPII был разработан в США и поддерживается Американским обществом по управлению производством и запасами (APICS).

 

 

Системы планирования производственных ресурсов. MRP II системы.

Основными целями MRP систем являются: удовлетворение потребности в материалах, компонентах и продукции для планирования производства и доставки… Системы MRP II (Manufacturing Resource Planning) являются дальнейшим развитием… Стандарт MRP II позволил развить технологию планирования MRP, значительно расширив круг задач управления промышленным…

Рис. 2 Схема системы управления ресурсами предприятия

Планирование ресурсов производствасостоит из множества процессов, каждый из которых связан с другими: бизнес-планирование, планирование производства (планирование продаж и операций), разработка главного календарного плана производства, планирование потребности в материалах, планирование потребности в мощностях и системы поддержки контроля исполнения по мощностям и материалам. Результат таких систем интегрируется с финансовыми отчетами, такими как бизнес-план, отчет о соглашениях по закупкам, бюджет отгрузки и прогноз запасов в стоимостном выражении (см. рис.2).

Система MRP II представляет собой подробную и точную модель производственного бизнеса. Следовательно, появляется возможность установить, как изменения параметров событий повлияют на результат работы предприятия. В результате расчета информационная система формирует предложения «Что», «В каком объеме» и «Когда» производить. MRP II, в отличие от MRP, помогает также отвечать на вопросы типа "что будет, если... ".

Преимущества использования систем класса MRP II:

· Получение подробной и точной информации о прогнозируемой величине запасов и их стоимости, о расходовании денежных средств (на закупку материалов, на затраты труда), о получении денежных средств, о распределении постоянных накладных расходов

· Снижение запасов

· Улучшение обслуживания клиентов, рост продаж

· Увеличение производительности труда рабочих

· Снижение затрат на закупку

· Уменьшение сверхурочных работ

· Уменьшение транспортных затрат по повышенному тарифу

Недостатки МRР II ­систе­м:

1. MRP II имеют ориентацию только на заказ.

2. MRP II предоставляет информацию, необходимую для осуществления финансового планирования, однако собственно функции финансового анализа и планирования в MRP II не включены.

3. MRP II, являясь применимой преимущественно для производственных предприятий со сложным производством, весьма требовательна к уровню организации процесса внедрения и качеству исходных данных.

4. Модули MRP II позволяют прогнозировать возможные проблемы, но не пытаются вовремя решить выявленные проблемы, оставляя их на усмотрение персонала.

5. MRP II системы не позволяют планировать такие ресурсы предприятия, как человеческие.

 

Основные факторы неудач при внедрении систе­м класса МRР II ­:

· Неформализованность бизнес-процессов в компании

· Недостаточное участие в проекте высшего уровня менеджмента

· Несоответствующий уровень образования в области MRP тех, кто должен будет использовать MRP-систему

· Нереалистичные главные календарные планы производства

· Неточные данные

Системы классов MRP и MRP IIнет смысла широко использовать там, где есть равномерный спрос, большие размеры партий материалов и изготавливаемых номенклатурных позиций. С такими задачами неплохо справляются традиционные системы, например системы управления запасами по точке заказа. MRP проявляет все свои положительные свойства в системах с высокой вариабельностью размеров заказов и номенклатурных требований

Для реализации концепций MRP и более развитой концепции MRPII созданы различные программные продукты зарубежного производства. Появление и развитие программ класcа ERP, снижение их стоимости, привело к тому, что программные продукты класса MRP, MRPII можно встретить очень редко, как правило, в составе устаревших информационных систем предприятий.

Примеры систем класса MRP II:

· Галактика 7.1

· SunSystems

· Concorde XAL

· Platinum

· Microsoft Dynamics

· Scala

Система планирования ресурсов предприятий. ERP система.

Новым этапом в развитии и внедрении систем управления предприятием, основанных на MRP II, стала ERP система. Цель систем классов MRP, MRP II и ERP —… Американское общество по управлению производством и запасами (APICS) дает… В основе ERP-систем лежит принцип создания единого централизованного хранилища данных, содержащего всю корпоративную…

Рис.3 Основные задачи ERP систем

Преимущества использования систем класса ERP:

· ERP-система поддерживает не только внутренние потребности предприятия, как MRP системы, но и внешние потребности

· многофункциональность системы

· модульность системы

· наличие единого хранилища данных, содержащего всю корпоративную бизнес-информацию

· обязательное наличие возможности электронного обмена данными с другими приложениями

· широкие возможности для моделирования процессов планирования и прогнозирования

· системы ERP позволяют не только управлять ресурсами компании, но и работать с другими областями ее деятельности: кадровой, партнерской и клиентской базами, бухгалтерией и финансовой отчетностью

Недостатки ERP ­систе­м:

· дороговизна программного комплекса

· дороговизна внедрения и обслуживания

· сложность внедрения, настройки, обслуживания, эксплуатации

· сложность обучения сотрудников работе с системой

 

Основные различия систем классов MRP и ERP

ERP-система не является простым расширением систем MRP и MRP I. MRP, а затем MRP I были построены и развивались как замкнутые системы, обслуживающие сугубо внутренние потребности предприятия. ERP же имеет обязательные выходы во внешнюю среду и предназначена для решения задач комплексного управления предприятием.

Кроме того, сама аббревиатура ERP стала специалистам говорить о большем, чем в нее закладывалось изначально: ERP относится только к программным приложениям, помогающим планировать ресурсы предприятия (финансовые, производственные, людские), но сегодня ее нередко используют для обозначения всего класса бизнес-приложений.

Также ERP системы стали использовать в качестве эквивалента корпоративных информационных систем. Часто между словами корпоративная информационная система и ERP система ставят знак равенства. Но это не совсем правильно. ERP-система - это обязательно КИС, но КИС может и не быть ERP-системой!

Важным отличием методологии ERPот методологии MRPII является возможность "динамического анализа" и "динамического изменения плана" по всей цепочке планирования. Конкретные возможности методологии ERP существенно зависят от программной реализации. Концепция ERP более "размыта", чем MRPII. Если MRPII имеет явно выраженную направленность на производственные компании, то методология ERP оказывается применимой и в торговле, и в сфере услуг, и в финансовой сфере.

 

Основные отличия систем заключаются в следующем:

  • Системы классов MRP и MRP II работают с промышленными предприятиями. ERP система поддерживает различные типы производств - системы могут быть установлены не только на промышленных предприятиях (сборочное производство, обрабатывающее производство и др.), но и в организациях сферы услуг - банках, страховых и торговых компаниях и др.
  • Системы классов MRP и MRP II поддерживают только планирование производства продукции. ERP поддерживает планирование ресурсов по различным направлениям деятельности предприятия (услуги, торговля, банки, IT-проекты).
  • ERP-системы способны работать с несколькими предприятиями, объединенными в концерн, корпорацию.
  • В ERP-системах больше внимания уделено финансовым подсистемам.
  • В ERP-системах вся информация хранится в едином хранилище данных, что позволяет использовать содержащуюся в нем бизнес-информацию в целях ее дальнейшей аналитической обработки в системах Business Intelligence, OLAP, и программным средствам поддержки принятия решений.
  • В ERP добавлены механизмы управления транснациональными корпорациями, включая поддержку нескольких часовых поясов, языков, валют, систем бухгалтерского учета и отчетности.
  • ERP имеет повышенные требования к инфраструктуре (Internet/Intranet), масштабируемости (до нескольких тысяч пользователей), гибкости, надежности и производительности программных средств и различных платформ.
  • Повышены требования к интегрируемости ERP-систем с приложениями, уже используемыми предприятием (CAD/CAM/CAE/PDM-системами, системами управления документооборотом, биллинговыми системами и др.), а также с новыми приложениями (например, электронного бизнеса). При этом именно на базе ERP-системы осуществляется интеграция всех приложений, используемых на предприятии.
  • В ряде ERP-систем разработаны развитые средства настройки (конфигурирования), интеграции с другими приложениями и адаптации (в том числе применяемые динамически в процессе эксплуатации систем).

 

Разновидности ERP-систем

На российском рынке представлены все известные в мире разработчики ERP-систем – SAP (это одна из ведущих мировых ERP-систем), Oracle E-Business… Отечественные поставщики этого класса решений также активно представлены на… Еще один значимый отечественный производитель ERP-систем – это корпорация «Галактика». ERP-система «Галактика»…

Рис.5 Удовлетворенность бизнеса имеющимися на предприятии ERP системами

 

Более трети компаний пока вообще не используют какой-либо ERP-системы. Полностью удовлетворена качеством своих бизнес-приложений меньшая часть заказчиков. Более 13% респондентов указали, что внедренная ERP-система не обеспечивает ожидаемого экономического эффекта, 17% отмечают ее недостаточную функциональность, а 14% — неудобство в работе.

Рынок ERP является ведомым по отношению к развитию экономики страны: ERP-системы развиваются там, где в них есть потребность и где имеются ресурсы для реализации подобных проектов. В 1990-е экономическое положение, прежде всего, нефтегазовой, химической и металлургической отраслей позволяло выделять адекватные ИТ-бюджеты. Там и внедрялись ERP-системы.

В ближайшее время рынок ERP должен активизироваться. Правильное и точное планирование поставок — это очень сложная задача, которую человек не в состоянии решить без ERP-системы. Сегодня в России стал наблюдаться большой интерес к ERP и повышенный спрос на оптимизацию и планирование материальных потоков, прежде всего в промышленности, в противоположность Западу, где основной фокус сосредоточен в секторе финансовых институтов, профессиональных сервисов, в консалтинге, госсекторе и здравоохранении.

 

CRM системы

CRM система (Customer Relationship Management System)– система управления взаимоотношениями с клиентами. Это современная стратегия, основанная на… CRM системы помогают повысить эффективность бизнес-процессов, направленных на… CRM система значительно повышает эффективность работы отделов, непосредственно общающихся с клиентом (отдел продаж,…

Цели, процессы, структура

· Различные системы сбора информации о клиентах, частично включающих зачатки SFA (Sales Force Automation) – Автоматизация деятельности торговых… · Ряд маркетинговых баз данных, обеспечивающих анализ на уровне продукта (его… · Системы доставки информации до клиента (прямая почтовая рассылка и т.д.).

Обзор CRM-решений в России

По мнению экспертов хорошие шансы в области сложных интегрированных решений, включающих CRM как один из блоков, имеют SAP и Oracle - и те, и другие… Решения компании Siebel, мирового лидера в области CRM, пришли в России… Решения, представленные в России, имеют весьма существенные различия и в методологии. Так, российские разработчики…

SRM системы

Вопросы снабжения традиционно находятся в зоне особого внимания со стороны руководства компаний. В последние годы значительно возросло влияние… SRM системы связывают стратегию снабжения с ее реализацией, что усиливает… Чтобы обеспечить получение прибыли на постоянной основе, предприятиям необходимо иметь сбалансированную систему…

Аналитическая обработка информации

Базы данных и хранилища данных

Преобразование «информация – данные» Слово «данные» происходит от слова data - факт, а «информация» от слова… Данные - это совокупность сведений, зафиксированных на каком-либо носителе в форме, пригодной для постоянного…

Рис. 6 Взаимосвязь данных, информации и знаний

Для решения поставленной задачи фиксированные данные обрабатываются на основании имеющихся знаний, далее полученная информация анализируется с помощью имеющихся знаний. На основании анализа, предлагаются все допустимые решения, а в результате выбора принимается одно наилучшее в некотором смысле решение. Результаты решения пополняют знания.

База данных — совокупность логически связанных данных, хранимая особым образом и предназначенная для удовлетворения информационных потребностей организации. Локальные базы данных содержат огромное количество информации, абсолютно не нужной для анализа (адреса, почтовые индексы, идентификаторы записей и др.).

База Данных (БД)— структурированный организованный набор данных, описывающих характеристики каких-либо систем.

Системы Управления Базами Данных (СУБД)— программное обеспечение, предназначенное для организации и ведения базы данных. Для обращения к информации, содержащейся в БД используют системы управления БД (СУБД), которые с помощью специальных языков запросов (например, SQL) могут работать с информацией.

Началом любого анализа является получение исходной информации. Эксперт выдвигает гипотезы и отбирает факторы, влияющие на анализируемый процесс. Простейшая организация хранения информации в организации представлена на рисунке 7.

Рис. 7 Организация хранения данных в организации

Характерной чертой такой архитектуры является то, что анализ осуществляется с использованием данных из оперативных систем.

Преимущества:

· Быстрое внедрение любых систем за счет отсутствия этапа перегрузки данных в промежуточные устройств и систем.

· Минимальные затраты на внедрение систем.

Недостатки:

· Источники данных разрознены, объединить их нельзя.

· Затраты на хранение данных все время растут.

· Оперативные системы характеризуются очень низким качеством данных с точки зрения их роли в поддержке принятия стратегических решений.

· Большая нагрузка на оперативную систему. Сложные запросы могут привести к остановке работы системы.

На предприятиях в качестве источника информации все чаще стали использовать корпоративное специализированное хранилище данных, агрегирующее всю необходимую для анализа информацию. Хранилище содержит исторические данные, или зависимый от времени набор данных.

В 1991г. Билл Инмон определил хранилища данных как "предметно-ориентированные, интегрированные, неизменные, поддерживающие хронологию наборы данных, организованные для целей поддержки управления, призванные выступать в роли единого и единственного источника истины, обеспечивающего менеджеров и аналитиков достоверной информацией, необходимой для оперативного анализа и принятия решений".

Хранилище данных (ХД)DATA WAREHOUSES – это совокупность информационно-технологических и программно-технических средств и методов, обеспечивающих единую среду хранения корпоративных данных, оптимизированных для выполнения аналитических операций. Информационные хранилища предназначены для обработки больших объемов данных в режиме реального времени. Хранилища используют для принятия тактических и стратегических решений. К информационному хранилищу присоединяют программные продукты, основанные на интеллектуальной основе.

Принципы организации и особенности хранилищ данных:

1. Хранилища данных содержат информацию, собранную из нескольких оперативных баз данных. Данные, описывающие определенные области, объединяют в категории. Т.е. информационные хранилища имеют предметную ориентацию и строятся с учетом предметной ориентации данных.

2. В Хранилищах данные разделяются еще и по предназначению: отдельно данные, используемые для обработки, отдельно данные, используемые для анализа.

3. Данные в Хранилище данных поступают из нескольких источников. При хранении они не изменяются, не удаляются, только накапливаются.

4. Хранилища по размеру значительно больше оперативных баз данных (размер хранилища обычно имеет объем от сотен гигабайт до нескольких терабайт).

5. Хранилища данных создаются специально для приложений поддержки принятия решений и предоставляют накопленные за определенное время, сводные и консолидированные данные, которые более приемлемы для анализа, чем детальные индивидуальные записи.

6. Хранилища данных жестко зависят от времени. Они четко привязываются к определенному промежутку времени. Иначе данные не будут достоверными.

7. Интеграция ранее разъединенных детализированных данных (исторические архивы, данные из традиционных систем обработки документов, разрозненных баз данных, данные из внешних источников) в едином хранилище данных.

8. Информационные хранилища представляет собой базу данных с иерархической файловой системой хранения и миграцией данных. Информационные хранилища размещаются на серверах и библиотеках – автоматах.

 

Двухуровневое хранилище данных (см. рис.8) строится централизованно для предоставления информации в рамках компании. Для поддержки такой архитектуры необходима выделенная команда профессионалов в области хранилищ данных.

 

Рис. 8 Организация двухуровневого хранилища данных

 

Такая организация хранения данных требует от компании полного согласования всех процессов обработки и преобразования данных.

Преимущества:

· Данные хранятся в единственном экземпляре, поэтому отсутствуют проблемы, связанные с синхронизацией нескольких копий данных.

· Затраты на хранение данных сокращаются.

· Данные объединяются (консолидируются) на уровне предприятия, что позволяет иметь единую картину бизнеса.

Недостатки:

· Данные не структурируются для поддержки потребностей отдельных пользователей или групп пользователей.

· Возможны проблемы с производительностью системы.

· Возможны трудности с разграничением прав пользователей на доступ к данным.

 

Расхождения в требованиях к хранению данных в БД и ХД.

Несмотря на обилие данных, возможностей их сбора и хранения, организации до сих пор испытывают серьезный недостаток в информации, необходимой для… Существующие системы сбора и обработки корпоративных данных в принципе не… Почему нельзя использовать традиционные БД в процессе принятия решений?

Проблема хранения исходной информации компании

Ценность и достоверность знаний, полученных при аналитической обработке бизнес-данных зависит от того как были подобраны и подготовлены исходные… Прежде чем приступать к анализу данных, необходимо довести данные до… Консолидация— комплекс методов и процедур, направленных на извлечение данных из различных источников, обеспечение…

Обобщенная схема процесса консолидации

Место консолидации в общем процессе анализа данных может быть представлено в виде структурной схемы (рис. 9).

 

Рис.9 Процесс консолидации данных

 

В основе процедуры консолидации лежит процесс ETL (extraction, transformation, loading). Процесс ETL решает задачи извлечения данных из разнотипных источников, их преобразования к виду, пригодному для хранения в определенной структуре, а также загрузки в соответствующую базу или хранилище данных. Если у аналитика возникают сомнения в качестве и информативности исходных данных, то при необходимости он может задействовать процедуры оценки их качества, очистки или обогащения, которые также являются составными частями процесса консолидации данных.

Пример

Процесс сбора, хранения и оперативной обработки данных на типичном предприятии обычно содержит несколько уровней. На верхнем уровне располагаются реляционные SQL-ориентированные СУБД типа SQL Server, Oracle и т.д. На втором — файловые серверы с некоторой системой оперативной обработки или сетевые версии персональных СУБД типа R-Base, FoxPro, Access и т.д. И наконец, на самом нижнем уровне расположены локальные ПК отдельных пользователей с персональными источниками данных. Чаще всего информация на них собирается в виде файлов офисных приложений — Word, Excel, текстовых файлов и т.д.

Из источников данных всех перечисленных уровней информация в соответствии с некоторым регламентом должна перемещаться в ХД. Для этого необходимо обеспечить выгрузку данных из источников, провести их преобразование к виду, соответствующему структуре ХД, а при необходимости выполнить их обогащение и очистку. Т.о., консолидация данных является сложной многоступенчатой процедурой и важнейшей составляющей аналитического процесса, обеспечивающей высокий уровень аналитических решений.

 

 

Витрины данных

В хранилище данных хранится информация по всем аспектам деятельности организации.Витрина же данных (data mart) – это специализированное хранилище… Витрина данных представляет собой срез хранилища данных, представляющий собой… Т.к. Витрины Данных обычно содержат тематические подмножества заранее агрегированных данных, то их проще проектировать…

Рис.10 Независимые Витрины данных

 

Преимущества:

· Витрины данных внедряются достаточно быстро.

· Витрины проектируются для ответов на конкретный ряд вопросов.

· Данные в витрине оптимизированы для использования определенными группами пользователей, что облегчает процедуры их наполнения, а также способствует повышению производительности.

Недостатки:

· Дублирование данных - данные хранятся многократно в различных витринах данных. Это приводит к увеличению расходов на хранение, а также к потенциальным проблемам, связанным с необходимостью поддержания непротиворечивости данных.

· Потенциально очень сложный процесс

· Наполнения витрин данных при большом количестве источников данных – процесс очень сложный (требуется команда профессионалов в области их построения и работы с ними).

· Данные не консолидируются на уровне предприятия, поэтому получить полную единую картину бизнеса нельзя.

 

В большинстве случае Витрина данных - это аналитическая структура, которая обычно поддерживает область работы одного приложения, бизнес-процесса или отдела. Сотрудники отдела обобщают требования к информации и приспосабливают каждую витрину к своим нуждам. Затем они обеспечивают персонал, работающий с информацией, средствами интерактивной отчетности (например, инструментами OLAP, средствами формирования незапланированных запросов или параметризованных отчетов).

Достоинства Витрин данных:

  • Витрина данных максимально приближена к пользователю - аналитики работают только с теми данными, которые им необходимы для принятия решения.
  • Витрины Данных значительно меньше по размеру, чем Хранилища данных.
  • Создавать Витрины данных просто, наполнять их и работать с ними также просто.
  • Витрины Данных содержат агрегированные данные по определенным темам, что упрощает их проектирование.

Недостатки Витрин данных:

· сложно контролировать избыточность, целостность и непротиворечивость данных в витрине данных, т.к. одни и те же данные могут храниться сразу в нескольких витринах.

· сложно работать с витриной, если для наполнения витрины используется очень большое количество источников данных.

· информация накапливается в различных витринах, но дальнейшее объединение информации (т.е. ее консолидация) не предусматривается.

· каждая витрина содержит информацию о конкретном аспекте деятельности компании, что не дает возможность руководству компании увидеть как работает его бизнес в целом.

 

Хранилища данных и витрины данных неразрывно связаны. Концепция Витрин данных была предложена в 1991 году. При этом главная идея заключалась в том, что Витрины данных максимально приближены к конечному пользователю и содержат только тематические подмножества заранее агрегированных данных, по размерам гораздо меньшие, чем общекорпоративное Хранилище данных, и, следовательно, требующие менее производительной техники для поддержания. Концепция Витрин данных ориентирована исключительно на хранение, а не на обработку корпоративных данных.

Но уже в 1994 году концепцию Хранилищ данных и концепцию витрин данных было предложено объединить и использовать хранилище данных в качестве единого интегрированного источника данных для витрин данных (см. Рис.11)

 

 

Рис.11 Трёхуровневое хранилище данных

Хранилище данных представляет собой единый централизованный источник корпоративной информации. Витрины данных представляют подмножества данных из хранилища, организованные для решения задач отдельных подразделений компании. Конечные пользователи имеют возможность доступа к детальным данным хранилища, в случае если данных в витрине недостаточно, а также для получения более полной картины состояния бизнеса. Это самая лучшая на сегодняшний день архитектура хранения данных предприятия.

Преимущества Трёхуровневого хранилища данных:

· Создание и наполнение витрин данных упрощено, поскольку наполнение происходит из единого стандартизованного надежного источника очищенных нормализованных данных.

· Витрины данных синхронизированы и совместимы с корпоративным представлением. Существует возможность сравнительно лёгкого расширения хранилища и добавления новых витрин данных.

· Гарантированная производительность.

Недостатки Трёхуровневого хранилища данных:

· Существует избыточность данных, ведущая к росту требований на хранение данных.

· Требуется согласованность с принятой архитектурой многих областей с потенциально различными требованиями (например, скорость внедрения иногда конкурирует с требованиями следовать архитектурному подходу).

 

 

Business Intelligence (BI)

Внедрение BI-технологий в различные программные продукты является новым и перспективным подходом к управлению данными и знаниями компании. Впервые о таком понятии, как «business intelligence» заговорили в 1958 году.… Институт Исследования Хранилищ данных (The Data Warehousing Institute , TDWI) определяет BI, как средство, которое…

Классификация продуктов Business Intelligence

Сегодня категории BI-продуктов включают:

· BI-инструменты — это программное обеспечение, которое позволяет бизнес-пользователям видеть и использовать большое количество сложных данных, которые применяются ими для анализа и генерации отчетов по данным, получаемым из хранилищ и витрин данных. BI-инструменты включают в себя генераторы запросов и отчетов, сложные механизмы отчетности и анализа, инструменты оперативной аналитической обработки (OLAP), BI-платформы. BI-инструменты в их нынешнем виде не являются готовыми продуктами.

· BI-приложения в виде готовых программных продуктов. BI-приложения обычно ориентированы на конкретные функции или задачи компании, такие как анализ и прогноз продаж, финансовое бюджетирование, прогнозирование, анализ рисков, анализ тенденций и т.п. Они могут применяться и более широко как в случае приложений управления эффективностью предприятия или системы сбалансированных показателей.

Риски технологии BI:

Основным риском является слишком быстрые изменения в BI технологии, использование непроверенных решений и средств. Нужно отслеживать поставщиков, оценивать их устойчивость, направления развития, регулярно пробовать новые средства, проводить типизацию и унификацию BI.

Другой риск связан с качеством данных - если они должным образом не преобразованы, не очищены и не консолидированы, то никакие возможности BI-инструментов или приложений не смогут увеличить достоверность данных.

 

Многомерный анализ данных на основе OLAP

Для решения аналитических задач, связанных со сложными расчетами, прогнозированием, моделированием сценариев «Что, если…» применяется технология… 1. Концептуальное многомерное представление данных. 2. Прозрачность (прозрачный доступ к внешним данным для пользователя, позволяя ему, где бы он ни находился,…

Рис.13 Получение произвольных срезов данных при разрезании OLAP куба.

Классификация OLAP-продуктов

Выполнение операций над данными осуществляется OLAP-машиной. OLAP-продукты классифицируют по способу хранения данных и по месту размещения OLAP-машины.

По способу хранения данных делятся на три категории MOLAP, ROLAP и HOLAP:

1. MOLAP - исходные и агрегатные данные хранятся в многомерной базе данных или в многомерном локальном кубе.

2. ROLAP - исходные данные хранятся в реляционной базе данных или в плоских локальных таблицах на файл-сервере. Агрегатные данные могут помещаться в служебные таблицы в той же базе данных. Преобразование данных из реляционной БД в многомерные кубы происходит по запросу OLAP-средства.

3. HOLAP - исходные данные остаются в реляционной базе, а агрегатные данные размещаются в многомерной базе данных. Построение OLAP-куба выполняется по запросу OLAP-средства на основе реляционных и многомерных данных.

 

По месту размещения OLAP-машины можно выделить два основных класса OLAP-продуктов: OLAP-сервер и OLAP-клиент.

OLAP-сервер получает запрос, вычисляет и хранит агрегатные данные на сервере, выдавая клиентскому приложению, установленному на компьютере клиента, только результаты запросов к многомерным кубам, которые хранятся на сервере. Многие современные OLAP-серверы поддерживают все три способа хранения данных: MOLAP, ROLAP и HOLAP.

OLAP-клиент производит построение многомерного куба и OLAP-вычисления не на отдельном сервере, а на самом клиентском компьютере пользователя. OLAP-клиенты также делятся на ROLAP и MOLAP.

Известно, что OLAP-сервер может обрабатывать более значительные объемы данных, чем OLAP-клиент при равной мощности компьютера. Это объясняется тем, что OLAP-сервер хранит на жестких дисках многомерную базу данных, содержащую заранее вычисленные кубы. Клиентские программы выполняют запросы к серверу, получая и куб, и его фрагменты. Скоростные характеристики OLAP-сервера менее чувствительны к росту объема данных.

OLAP-клиент в момент работы должен иметь в оперативной памяти весь куб. Поэтому, объем данных, обрабатываемых OLAP-клиентом, находится в прямой зависимости от объема оперативной памяти компьютера пользователя. OLAP-клиент генерирует запрос к базе данных, в котором описываются условия фильтрации и алгоритм предварительной группировки первичных данных. Сервер находит, группирует записи и возвращает компактную выборку для дальнейших OLAP-вычислений. Размер этой выборки может быть в десятки и сотни раз меньше объема первичных, не агрегированных записей. Следовательно, потребность такого OLAP-клиента в ресурсах компьютера существенно снижается.

OLAP-сервер предъявляет минимальные требования к мощности клиентских компьютеров. Требования же OLAP-клиента выше, т.к. он производит вычисления в своей оперативной памяти. Если мощности клиентских компьютеров мала, то OLAP-клиент будет работать медленно или не сможет работать вовсе. Покупка одного мощного сервера может оказаться дешевле модернизации всех компьютеров.

Стоимость OLAP-сервера достаточно высока, а внедрение и сопровождение OLAP-сервера требует от персонала высокой квалификации. Стоимость OLAP-клиента на порядок ниже стоимости OLAP-сервера.

 

С внедрением OLAP производительность и эффективность управления предприятием значительно возрастает. Главным лицом в процессе анализа данных является эксперт – специалист в предметной области. Эксперт выдвигает гипотезы (предположения) и для их анализа либо просматривает некие выборки различными способами, либо строит модели для проверки достоверности гипотез.

Аналитические средства позволяют конечному пользователю, не имеющему специальных знаний в области ИТ, работать с большими объемами данных. Цель аналитических бизнес-систем: поддержка принятия решений на всех уровнях управления предприятием.

Аналитические системы оперативного уровня обеспечивают управление предприятием в "режиме функционирования", т.е. выполнения определенной производственной программы. Аналитические системы стратегического уровня помогают руководству предприятия вырабатывать решения в "режиме развития". Системы стратегического управления– это аналитические ИС, поддерживающие решение ключевых задач стратегического управления компанией.

Множество статей, посвященных OLAP, можно прочитать на сайте: http://www.olap.ru/basic/oolap.asp

Технология Data Mining

По данным компании Gartner, неструктурированные документы составляют более 80% корпоративных данных, а количество внешних источников… Data Mining - "добыча" или "раскопка данных". Data Mining… Data Mining - это процесс обнаружения в сырых данных:

Рис. 14 Уровни знаний, извлекаемых из данных

 

Data Mining – это технология анализа информации с целью нахождения в уже накопленных предприятием данных ранее неизвестных, но практически полезных знаний, необходимых для принятия решений в различных областях человеческой деятельности.

Это процесс нахождения скрытыхзакономерностей в существующих данных.

Знания должны описывать новые связи между свойствами, предсказывать значения одних признаков на основе других.

Интеллектуальный анализ данных или «добыча данных» (Data Mining) позволяет проводить глубокие исследования данных, включающие:

· выявление скрытых зависимостей между данными

· выявление устойчивых бизнес-групп

· прогнозирование поведения бизнес-показателей

· оценку влияния решений на бизнес компании

· поиск аномалий и пр.

Типы закономерностей, которые позволяют выявлять методы Data Mining

Выделяют пять стандартных типов закономерностей, которые позволяют выявлять методы Data Mining: ассоциация, последовательность, классификация,… Ассоциацияимеет место в том случае, если несколько событий связаны друг с… Если существует цепочка связанных во времени событий, то говорят о последовательности. Так, например, после покупки…

Рис. 15 Вопросы, на которые можно получить ответ, используя OLAP и Data Mining.

Для выполнения этих задач используют IBM SPSS, Oracle Data Mining, SAS Enterprise Miner.

Методы Data Mining:нейронные сети, деревья решений, методы ограниченного перебора, генетические алгоритмы, эволюционное программирование, кластерные модели, комбинированные методы.

Несмотря на обилие методов Data Mining, приоритет постепенно все более смещается в сторону логических алгоритмов поиска в данных if-then правил. С их помощью решаются задачи прогнозирования, классификации, распознавания образов, сегментации БД, извлечения из данных "скрытых" знаний, интерпретации данных, установления ассоциаций в БД и др. Результаты таких алгоритмов эффективны и легко интерпретируются. Но главной проблемой логических методов обнаружения закономерностей является проблема перебора вариантов за приемлемое время.

Применение Data Mining

Сфера применения Data Mining ничем не ограничена - она везде, где имеются какие-либо данные. Но в первую очередь методы Data Mining сегодня интересны компаниям, развертывающим проекты на основе информационных хранилищ данных (Data Warehousing).

• оценка влияния решений на бизнес компании

• прогнозирование движения клиентов

• повышение отклика на маркетинговые акции

• прогнозирование спроса и предложения

• анализ потребительских корзин

• выявление закономерностей и аномалий в данных

Некоторые бизнес-приложения Data Mining

Розничная торговля. Предприятия розничной торговли сегодня собирают подробную информацию о каждой отдельной покупке, используя кредитные карточки с маркой магазина и компьютеризованные системы контроля. Вот типичные задачи, которые можно решать с помощью Data Mining в сфере розничной торговли:

1. анализ покупательской корзины (анализ сходства) предназначен для выявления товаров, которые покупатели стремятся приобретать вместе. Знание покупательской корзины необходимо для улучшения рекламы, выработки стратегии создания запасов товаров и способов их раскладки в торговых залах.

2. исследование временных шаблонов помогает торговым предприятиям принимать решения о создании товарных запасов. Оно дает ответы на вопросы типа "Если сегодня покупатель приобрел видеокамеру, то через какое время он вероятнее всего купит новые батарейки и пленку?"

3. создание прогнозирующих моделей дает возможность торговым предприятиям узнавать характер потребностей различных категорий клиентов с определенным поведением, например, покупающих товары известных дизайнеров или посещающих распродажи. Эти знания нужны для разработки точно направленных, экономичных мероприятий по продвижению товаров.

Банковское дело. Достижения технологии Data Mining используются в банковском деле для решения следующих распространенных задач:

1. выявление мошенничества с кредитными карточками. Путем анализа прошлых транзакций, которые впоследствии оказались мошенническими, банк выявляет некоторые стереотипы такого мошенничества.

2. сегментация клиентов. Разбивая клиентов на различные категории, банки делают свою маркетинговую политику более целенаправленной и результативной, предлагая различные виды услуг разным группам клиентов.

3. прогнозирование изменений клиентуры. Data Mining помогает банкам строить прогнозные модели ценности своих клиентов, и соответствующим образом обслуживать каждую категорию.

Телекоммуникации. В области телекоммуникаций методы Data Mining помогают компаниям более энергично продвигать свои программы маркетинга и ценообразования, чтобы удерживать существующих клиентов и привлекать новых. Типичные мероприятия:

1. анализ записей о подробных характеристиках вызовов. Назначение такого анализа - выявление категорий клиентов с похожими стереотипами пользования их услугами и разработка привлекательных наборов цен и услуг;

2. выявление лояльности клиентов. Data Mining можно использовать для определения характеристик клиентов, которые, один раз воспользовавшись услугами данной компании, с большой долей вероятности останутся ей верными. В итоге средства, выделяемые на маркетинг, можно тратить там, где отдача больше всего.

Страхование. Страховые компании в течение ряда лет накапливают большие объемы данных. Здесь обширное поле деятельности для методов Data Mining:

1. выявление мошенничества. Страховые компании могут снизить уровень мошенничества, отыскивая определенные стереотипы в заявлениях о выплате страхового возмещения, характеризующих взаимоотношения между юристами, врачами и заявителями.

2. анализ риска. Путем выявления сочетаний факторов, связанных с оплаченными заявлениями, страховщики могут уменьшить свои потери по обязательствам. Известен случай, когда в США крупная страховая компания обнаружила, что суммы, выплаченные по заявлениям людей, состоящих в браке, вдвое превышает суммы по заявлениям одиноких людей. Компания отреагировала на это новое знание пересмотром своей общей политики предоставления скидок семейным клиентам.

 

 

Информационные технологии принятия управленческого решения

Процесс принятия решений

Как принять правильное решение? Этот вечный вопрос мы задаём себе на протяжении всей жизни. И как часто принимаем решения в лучшем случае на основе… Как сделать процесс принятия решения комфортным, технологичным, а самое… Огромное множество задач сводится к задаче принятия решения. Сам процесс принятия решений имеет:

Задачи принятия решения

1. задача выбора (выбрать или отвергнуть несколько вариантов из группы возможных) 2. задача распределения ресурсов (каждый из рассматриваемых вариантов… Процессы принятия решений в различных сферах деятельности во многом аналогичны. Поэтому необходим универсальный метод…

Рис. 16 Критерии выбора ИС

 

Технология принятия решения.

1. решения, основанные на теории управления 2. решения, основанные на модели Карнеги (модель ограниченной… 3. решения, основанные на модели инкрементального процесса принятия решения

Влияние быстро меняющейся окружающей среды на процесс принятия решения.

Менеджеры, принимающие удачное решение, следят за информацией в режиме реального времени, чтобы развить глубокое и интуитивное восприятие бизнеса.… Успешно действующие компании, принимая важнейшие управленческие решения,… Оперативно действующие компании подключали к процессу принятия решений любого и пытались добиться консенсуса; но если…

Ошибки при принятии управленческих решений

Неудача зачастую лежит в основе успеха! В компании PepsiCo полагают, что если вся их новая продукция оказывается удачной, то они что-то делают не… Вторым объяснением эскалации приверженности к ошибочному управленческому… Неспособность признать свои ошибки и принять новый курс действий намного хуже, чем установка, которая вдохновляет…

Системы поддержки принятия решений (СППР)

Система поддержки принятия решений (СППР) - это автоматизированная информационная система, помогающая лицам, принимающим решение (ЛПР) сделать… По-английски СППР звучит как Decision Support System или DSS. СППР возникли… В 70-х годах были сформулированы первые определения таких систем, были написаны научные труды в этой области. В них…

Структура СППР

Специализированные СППР-генераторы включают программные модули управления базами данных, модули управления моделями и модули управления диалогами.… База данных СППР создается для поддержки уникального решения и может содержать… Что позволяют СППР системы?

Классификация СППР

СППР делят на пассивные, активные и кооперативные.

· Пассивная система, помогая процессу принятия решения, не может выдвинуть предложение, какое решение нам следует принять.

· Активная система может дать предложение, какое же решение нам следует выбрать.

· Кооперативная система не только предложит нам лучшее решение, но и позволит нам изменять решения, которые система нам предложила. Пользователь, изменяя решение, загружает его в систему. Система же, проверив его, самостоятельно пополняет наше решение и вновь улучшает его. Пользователь может многократно совместно с системой улучшать решение до получения полного согласованного решения.

 

Также СППР можно разделить на оперативные и стратегические системы.

· Для текущего реагирования на изменяющуюся ситуацию, используют оперативные СППР. Результатом их работы становятся комплекты отчетов, в которых отражены ответы на стандартные запросы. В таких текущих отчетах в режиме реального времени данные могут быть представлены в табличном и графическом виде.

· Если же необходимо принять стратегическое решение, то исходные данные для системы будут собирать из разных источников, а процесс сбора, хранения и организации доступа к базам данных может затянуться. Это стратегические СППР.Данные будут сначала специальным образом преобразованы, а затем обработаны по специальным правилам. Правила принятия решений необходимы для снижения рисков при обосновании выбора лучшего решения. Стратегические СППР строятся на принципах многомерного динамического анализа больших объемов данных в режиме реального времени (на основе технологии OLAP).

Для того, чтобы система могла вырабатывать предложения для ЛПР, в СППР используют разные методы. Чаще всего это методы, связанные с искусственным интеллектом. Это методы интеллектуального анализа данных, методы поиска знаний в базах данных и базах знаний, методы имитационного моделирования, генетические алгоритмы, нейронные сети и многие другие.

Современные СППР поддерживают все три фазы процесса принятия решения. Они поддерживают разнообразные стили и методы решения, поддерживают возможности для принятия групповых решений. Современные системы достаточно легко адаптируются под потребности организации.

Примеры программных продуктов класса СППР:

1. Project Expert (разработка компании "Про-Инвест-Консалтинг") - предназначена для разработки бизнес-планов, оценки и реализации инвестиционных проектов. В инвестиционном анализе равных ей по техническим возможностям нет. Наиболее распространенная в России программа. В программе огромное количество вариантов анализа проекта, что вынуждает менеджера делать выбор. Поэтому результаты работы с этой программой значительно больше зависят от квалификации пользователя, чем при работе с другими программами. Недостатком является то, что программа позволяет учесть всё до мелочей, вести расчеты с точностью до дня. Это может привести к тому, что менеджер погрязнет в мелочах. Таким образом, Project Expert - идеальная программа для профессионалов с высокими требованиями к сложности финансовых моделей.

2. Marketing Expert 1.5 (разработка компании "Про-Инвест-Консалтинг") - предназначена для разработки стратегического и тактического планов маркетинга, а также для контроля исполнения этих планов.

3. Predictor - предназначена для планирования продаж, ценообразования и планирования производства.

4. Государственная СППР GADS (Geodata Analysis and Display System) (разработка компании IBM) - предназначена для формирования карты территориального распределения ресурсов. Система может, например, проанализировать географическое распределение преступлений и направить в определенный район наряд полиции.

5. Банковская СППР МАРР (Managerial Analysis for Profit Planning), (разработка Ситибанка) - поддерживает решения, связанные с финансовым планированием, состарением бюджета, формированием цены банковских услуг, распределением ресурсов банка по видам деятельности, доходности, рисковости.

 

Экспертные системы

ИС управления предназначены для удовлетворения информационных потребностей сотрудников фирмы, имеющих дело с принятием решений. Эти системы… -сравнение текущих показателей с прошлыми; -оценка планируемого состояния объекта; -оценка отклонений от планируемого состояния; -анализ возможных решений и…

Участники разработки и создания экспертных систем

Инженер знаний –ИТ-специалист, имеющий познания в области искусственного интеллекта и знающий, как надо строить экспертные системы. Программист –специалист, имеющий опыт в разработке и внедрении программных…  

Примеры

· ЭС, которые выполняют диагностирование оборудования и устанавливают причины его неисправности, используя описание ситуаций и особенности поведения компонентов в этом оборудовании.

· ЭС, которые обучая студента, помогают ему отыскать ошибку или неисправность. Это обучение профессиям.

· ЭС, осуществляющие управление, руководят поведением системы в целом. Это управление системы, осуществляющие контроль за состоянием больных в реанимации. Это Системы управление производством, логистические системы.

· ЭС, выполняющие наблюдение, сравнивают действительное поведение системы с поведение, которое должно быть, т.е. ожидается. Это слежение за показаниями приборов в ядерных реакторах.

· ЭС, которые интерпретируют показания приборов на химическом объекте для определения состояния протекания процессов.

 

Недостатки ЭС

· Малая приспособляемость к обучению новым правилам и концепциям, к творчеству и изобретательству.

· Использование ЭС позволяет отказаться от высококвалифицированных специалистов, но предполагает оставить в системе место эксперту с более низкой квалификацией.

· ЭС уязвимы в распознавании границ своих возможностей

· Значительные трудозатраты и финансовые затраты, необходимые для проектирования ЭС и для пополнения базы знаний.

 

Этапы разработки ЭС

Приобретение знаний.

Приобретение знаний для системы представления знаний осуществляется от эксперта в заданной прикладной области, когнитологом (когнитолог - инженер по знаниям).

Коммуникативные пассивные: наблюдение за работой эксперта; "мысли вслух", лекции. Коммуникативные активные: "Мозговой штурм", круглый стол, ролевые игры, опрос эксперта, интервьюирование, диалог. Текстологические: анализ учебников, литературы, документов.

Представление знаний. Формализация знаний о проблемной области

1) Описание проблемной информации.

2) Выделение фактов, правил, отношений для заданной проблемной области;

3) Идентификация знаний;

4) Разработка моделей представления знаний.

5)Определение неопределенности:

· вычисление коэффициентов неопределенности;

· использование вероятностных характеристик событий;

· учет логической необходимости и логической достаточности события и использование;

· формулы Байеса;

· применение лингвистической переменной и переменной неопределенности.

6) Разработка управляющей структуры ЭС

Построение цепочки логических рассуждений, интерпретация фактов предметной области и определение стратегии поиска решений.

Реализация

Объединение технологии ЭС с технологией традиционного программирования добавляет новые качества к программным продуктам за счет: обеспечения… Правила. Простейшим видом утверждений в модели представления знаний являются…  

Риски, связанные с внедрением и использованием информационных систем

 

Классификация рисков

 

В любой компании риску подвергаются любые виды её деятельности. Информационная деятельность не является исключением. Информационные технологии и системы кардинально меняя бизнес компании, требуют регулярного выделения финансовых средств на решение информационных задач. Затраты в развитие информационных систем, технологий и совершенствование ИТ-инфраструктуры компании постепенно начинают превышать затраты в другие сферы. Поэтому без анализа структуры затрат в развитие ИТ сферы компания рискует не достичь поставленных целей, а вероятность потерь при выборе рискованных управленческих решений в области ИТ значительно возрастёт вследствие неопределённости.

По определению ISO/IEC Guide 73 «Риск – это сочетание вероятности события и его последствий».

Рискуя, компания может добиться большего, но может и всё потерять. Зачастую, именно высокорискованные операции приносят компании максимум прибылей. Риск должен быть величиной, которой можно и нужно управлять.

Защищенность информационной системы и процесса ее функционирования от случайного или преднамеренного воздействия на неё является основной целью обеспечения информационной безопасности всей организации. Анализ последствий нарушений режима инфор­мационной безопасности, приводящих к материальному и моральному ущербу для владельцев информации и участников информационного взаимодействия, а также выработка мер по управления рисками, связанными с информационной деятельностью компании позволит минимизировать потери от таких рисков и выстроить эффективную систему управления всеми рисками в компании. В этой системе анализ рисков, связанных с защищенностью информационных систем, стоит на одном их первых мест.

К основным понятиям теории компьютерной безопасности относят:

· Угрозы - это факторы, облегчающие несанкционированный доступ к информационной системе, а также условия, способные стать причиной нарушения ее целостности и конфиденциальности.

· Уязвимости – это слабые места в защите, через которые угроза может реализоваться.

· Атаки - это сама реализация Угрозы.

 

Целью анализа рисков, связанных с деятельностью компании в области эксплуатации информационных систем и технологий, является оценка угроз и уязвимостей, предотвращение атак, а также определение имеющихся и планируемых мер по обеспечению защиты ИС.

При анализе рисков важно как руководство компании оценивает информационные ресурсы компании. Если собственники оценивают ценность своих информационных ресурсов не высоко, то в этом случае анализ рисков производится по упрощенной схеме: рассматривается стандартный набор наиболее распрост­раненных угроз без оценки их вероятно­сти и обеспечивается минимальный или базовый уровень ИБ.

Полный вариант анализа рисков при­меняется в случае повышенных требова­ний к ИБ. Обязательно оцениваются ресурсы, характеристики рисков и уязви­мостей. Как правило, проводится анализ соотношения стоимость/эффективность нескольких вариантов защиты.

• При проведении пол­ного анализа рисков необходимо:

• определить ценность ресурсов;

• составить список угроз и оценить их вероятность;

• определить уязвимость ресурсов;

• разработать ряд мероприятий, направленных на снижение уровня риска

 

Менеджмент рисков представляет собой постоянный и развивающийся процесс, который анализирует состояние в компании. В настоящее время менеджмент риска включает в себя понятия как положительного, так и негативного аспектов риска.

Основная задача менеджмента рисков – это идентификация рисков и управление ими, а основная цель управления рисками – оптимизировать процесс максимизации стоимости организации. Это означает выявление всех потенциальных «негативных» и «положительных» факторов, влияющих на организацию, на её деятельность. Это увеличивает вероятность успеха и минимизирует вероятность отклонения и неизвестности в достижении поставленных организацией целей.

Любая новая технология должна быть не только полезна, но и эффективна. Обязательным условием использования современных технологий и средств вычислительной техники является получение экономической эффективности от их внедрения, под которой понимают возврат стоимости вложений в эту систему. Т.е. должна быть отдача от инвестиций.

На формирование современной информационной структуры предприятия и ее поддержание требуется затратить значительные финансовые вложения. Проекты по внедрению систем класса ERP, СППР, OLAP, BI, по формированию хранилищ и витрин данных должны рассматриваться руководством предприятия как стратегические инвестиции. Ожидаемая отдача от таких инвестиций должна быть хорошо просчитана.

Для оптимизации расходов, связанных с использованием информационных систем и технологий проводится расчет совокупной стоимости владения (TCO). Совокупная стоимость владения (TCO - Total Cost of Owneship) - это методика, разработанная в конце 80-х годов компанией Gartner Group для определения финансовых затрат на владение компьютерами. Эта методика в 1994 г. была усовершенствованна фирмой Interpose, что превратило ее в полноценную модель анализа финансовой стороны использования информационных технологий.

Методика TCO предполагает, что при покупке и содержании все расходы на ИС и ИТ делятся на две неравные части – на «прямые» расходы и на «вспомогательные» расходы. Неявные финансовые затраты на содержание информационной системы, затраты и потери, которые связаны с её функционированием и т. д. составляют бОльшую часть совокупной стоимости владения ИТ-инфраструктурой и обычно превышают «прямые расходы» в 3-5 раз.

На 17 показан примерный состав совокупной стоимости владения, включающий технические средства, программное обеспечение, стоимость внешнего обслуживания и расходы на эксплуатацию, сопровождение и зарплату специалистов и персонала.

 

 


Рис. 17. Примерный состав совокупной стоимости владения ИС

 

Развитие и эксплуатация Информационных систем характеризуются определенными рисками и управление ИТ-рисками уже стало неотъемлемой частью процессов управления рисками бизнеса компаний и корпораций. Оценка и управление ИТ-рисками требует анализа как специфичных для области ИТ факторов, так и комплексного учета экономических, политических, конкурентных условий работы компании.

ИТ-риски можно условно разделить на две группы:

1. риски, связанные с обеспечением непрерывности бизнеса (связаны с вопросами эксплуатации ИТ-систем, обеспечения коммуникаций, информационной безопасности, сохранности информации, восстановления после аварий)

2. риски реализации новых проектов (связаны с вопросами управления рисками в проектах внедрения информационных систем управления предприятием класса ERP, CRM, SRM, SCM).

 

 

Виды и классификация рисков

Риски отличаются между собой по месту и времени возникновения, совокупности внешних и внутренних факторов, влияющих на их уровень и, следовательно, по способу их анализа и методам описания.

Все виды рисков взаимосвязаны и оказывают влияния на деятельность предпринимателя. При этом изменение одного вида риска может вызывать изменение большинства остальных. Отдельно выделяют внешние и внутренние риски.

Под информационным риском понимают вероятность потерь вследствие использования ИТ и ИС, принимающих участие в обработке и передачи информации при совершении стандартных операций в организации. Опасность информационного риска напрямую связана с растущими потребностями организаций.

Очевидно, что возросшая опасность от информационного риска прямо связано с развитием и распространением БИС и их использованием на всех участках работ коммерческого банка.

 

Операционный риск

Он связан с ошибками или несовершенством бизнес-процессов, систем в организации, ошибками или недостаточной квалификацией персонала организации или неблагоприятными внешними событиями нефинансовой природы. Операционные риски отличаются от прочих видов рисков, тем, что их источник чаще всего лежит внутри самой системы.

Факторы операционного риска

• ненадлежащая организация информационных потоков, внутренних процессов и процедур.

• нарушения режимов функционирования используемых ИС организации, связанные с авариями, отказами, сбоями оборудования и программного обеспечения.

• ошибки, сбои в работе аппаратно-программного обеспечения.

• неправомерный доступ к информационным ресурсам организации.

• недостаточная производительность и защищенность ИС.

• ошибки служащих кредитной организации, ее клиентов, а также недостаточный уровень контроля (в том числе программного) за возможностью их совершения.

• невыполнение договорных обязательств.

Правовой риск

Правовой риск– это риск того, что соглашение между участниками окажется невозможным выполнить по действующему законодательству или же, что соглашение окажется не надлежащим образом оформленным. Это риск потерь из-за пробелов или нарушения юридических требований действующего законодательства.

Факторы правового риска

• нарушения требований законодательства РФ.

• несоответствие внутренних документов организации законодательству Российской Федерации, а также неспособность организации своевременно приводить свою деятельность и внутренние документы в соответствие с изменениями законодательства.

• неправомерный доступ к конфиденциальной информации во время ее обработки, передачи или хранения.

• неэффективная организация правовой работы, приводящая к ошибкам в действиях служащих и органов управления.

• нарушения условий договоров.

Финансовый риск

При совершенствовании ИТ-инфраструктуры предприятия велика вероятность наступления финансового риска. При внедрении информационных систем ожидаемого… Бизнес-риски,связанные с финансовой поддержкой информационных проектов, с… Факторы финансового риска:недостаточность средств у компании для выполнения финансовых обязательств, изменения…

Организационные риски

Организационные риски - это риски, связанные с ошибками менеджмента компании, ее сотрудников, т.е. риски, связанные с внутренней организацией работы компании. Их часто и называют «риски менеджеров». Эти риски приводят к снижению качества продукции/услуг, несоблюдению сроков поставки продукции, к снижению производительности, повышению себестоимости продукции, к потере клиентов, к потере самого бизнеса.

Факторы организационного риска:

• ошибкипри принятии решений, как по текущим оперативным вопросам, так и по стратегии развития.

• проблемы системы внутреннего контроля.

• плохо разработанными правилами работ.

Рыночные риски

Рыночные риски-это риски, связанные с нестабильностью экономической, политической ситуации вокруг компании, с вероятностью изменения параметров рынка. Это и риск финансовых потерь из-за изменения цены товара, из-за изменения курсов валют, из-за процентных ставок в банках, из-за снижения спроса на продукцию, из-за нестабильности поставщика, из-за потери доверия у клиента.

Технико-производственные риски

Технико-производственные риски – это риски нанесения ущерба окружающей среде; риск возникновения аварий, поломок; риск нарушения функционирования объекта вследствие ошибок при проектировании и монтаже и т.п. Эти риски приводят к снижению качества продукции, несоблюдению сроков поставки продукции, повышению себестоимости продукции, к потере клиентов.

Технические риски

Эти риски связаны с проблемами реализации технических решений.

Источники технических рисков:

• компьютерные вирусы

• перехват информации по информационно-телекоммуникационным сетям

• воровство информации

Инновационные риски

Инновационные риски - это риски потерь, возникающие при вложении предприятием средств в производство новых товаров (услуг), которые, возможно, не найдут ожидаемого спроса на рынке или в самом предприятии.

Стратегия управления рисками

На степень и величину риска необходимо воздействовать через финансовый механизм, что осуществляется с помощью приемов финансового менеджмента и… Управление рисками– это процессы, связанные с идентификацией, анализом рисков… Планирование управления рисками– это выбор подходов и планирование деятельности по управлению рисками проекта.

Методы управления рисками

Многообразие применяемых в практике предприятий и организаций методов управления рисками можно разделить на пять типов:

- методы уклонения от риска.

- методы локализации риска.

- методы диссипации (распределения) риска.

- методы компенсации риска.

- методы снижения риска.

 

Методы уклонения от риска

Наиболее распространены в хозяйственной практике. Этими методами пользуются предприниматели, предпочитающие действовать наверняка, не рискуя. Чтобы избежать риска срыва производственной программы из-за нарушения графиков поставок сырья, материалов и комплектующих, предприятия отказываются от услуг сомнительных или неизвестных поставщиков.

Хозяйствующие субъекты, придерживающиеся тактики «уклонения от риска», отказываются от инновационных и иных проектов, уверенность в выполнимости или эффективности которых вызывает хотя бы малейшие сомнения. Так, банки, придерживающиеся «безрисковых стратегий», выдают кредиты только под конкретное обеспечение, т.е. под залог недвижимости или высоколиквидного товара и т.п.

 

Методы локализации риска

Используются в тех сравнительно редких случаях, когда удается достаточно четко и конкретно вычленить и идентифицировать источники риска. Выделив экономически наиболее опасный этап или участок деятельности, можно сделать его контролируемым и таким образом снизить уровень финального риска предприятия.

Пример: при внедрении инновационных проектов, освоении новых видов продукции, коммерческий успех которых вызывает большие сомнения.

 

Методы диссипации (распределения) риска

Представляют собой более гибкие инструменты управления. Один из основных методов диссипации заключается в распределении общего риска путем объединения (с разной степенью интеграции) с другими участниками, заинтересованными в успехе общего дела.

Предприятие имеет возможность уменьшить уровень собственного риска, привлекая к решению общих проблем в качестве партнеров другие предприятия и даже физические лица. Для этого могут создаваться акционерные общества, финансово-промышленные группы; предприятия могут приобретать акции друг друга или обмениваться ими, вступать в различные консорциумы, ассоциации, концерны. Но при этом уменьшается и возможный выигрыш!

 

Методы компенсации риска

Направление борьбы с различными угрожающими ситуациями, связанное с созданием механизмов предупреждения опасности. По виду воздействия эти методы относят к упреждающим методам управления.

К наиболее эффективным методам этого типа относится использование в деятельности предприятия стратегического планирования. Как средство компенсации риска стратегическое планирование дает эффект в том случае, если процесс разработки стратегии пронизывает буквально все сферы деятельности предприятия.

 

Методы снижения рисков

Все методы этого классаможно по природе происхождения классифицировать на группы:

• Информационные методы управления

• Технологические методы управления

• Административные методы управления

• Экономические методы управления

• Организационные методы управления – системы менеджмента

 

Управление рисками ИТ-проекта

Управление рисками ИТ-проекта, в целом, включает следующие процессы: выявление и идентификацию предполагаемых рисков; анализ и оценку рисков;… При этом первой задачей анализа рисков является выявление источников и причин… Количественная оценкаоснована на статистике, но результат имеет прогнозный характер и значительно зависит от уровня…

Снижение потерь от рисков

Действия для снижения потерь:

  1. Профилактика — это предотвращение потерь. Предусматривает выделение сумм на снижения вероятности и устранение возможного ущерба.
  2. Мониторинг - это своевременное распознавание рисковой ситуации. Предусматривает разработку системы показателей, определяющих возникновение той или иной проблемы, и механизмов их отслеживания.
  3. Управление критической ситуацией- это действия в случае возникновения рисковой ситуации. Предусматривает документирование и регламентирование действий в случае возникновения непредвиденной ситуации.

– Конец работы –

Используемые теги: Учебное, пособие, учебной, дисциплины, Информационные, технологии, профессиональной, деятельности0.108

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Учебное пособие учебной ДИСЦИПЛИНЫ Информационные технологии в профессиональной деятельности

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным для Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Еще рефераты, курсовые, дипломные работы на эту тему:

Информационные технологии в профессиональной деятельности. Этапы развития информационных систем. Особенности работы в 1С "предприятие". Правила работы с электронной почтой.
Системы значительно отличаются между собой как по составу, так и по главным целям.Пример 1. Приведем несколько систем, состоящих из разных элементов… Система Элементы системы Главная цель системы Фирма Люди, оборудование,… Чаще всего оно используется применительно к набору технических средств и программ. Системой может называться…

Информационные технологии в профессиональной деятельности экономиста
Системы поддержки принятия решений (СППР) используются в основном на верхнем уровне управления (руководства фирм, предприятий, организаций), имеющих… Задачи СППР имеют, как правило, нерегулярный характер. Для анализа и выработки предложений в СППР используются разные методы.

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ПОСОБИЕ по изучению учебной дисциплины Психология аддиктивного поведения профессионального направления подготовки
ТАВРИЧЕСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ... им В И ВЕРНАДСКОГО... ФАКУЛЬТЕТ ПСИХОЛОГИИ...

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ по дисциплине EUR 1106 - Экология и устойчивое развитие ООД 1 Учебно-методическое пособие по дисциплине Экология и устойчивое развитие / – Астана: Изд-во ЕНУ
Евразийский национальный университет им Л Н Гумилева... Кафедра Управления и инжиниринга в сфере охраны окружающей среды...

Рабочая программа дисциплины: Информационные технологии в юридической деятельности
профессионального образования... РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАРОДНОГО ХОЗЯЙСТВА... И ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЛУЖБЫ при ПРЕЗИДЕНТЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ...

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ, ВЫПОЛНЕНИЮ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ И ВЫПОЛНЕНИЮ РЕФЕРАТОВ Информационные технологии в коммерческой деятельности
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ... ОРЕНБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ... Институт управления...

Музееведение как научная дисциплина. Классификация музеев. История музейного дела. Основные направления музейной деятельности. Современные технологии в музейной деятельности
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение... высшего профессионального образования... Поволжская государственная социально гуманитарная академия...

Учебное пособие по дисциплине История составлено в соответствии с рабочей программой дисциплины
на учебное пособие по дисциплине История разработанное преподавателем ЮУРГТК Агеевой О В... Учебное пособие по дисциплине История составлено в соответствии с рабочей программой дисциплины...

ТЕМА: Информационные технологии в профессиональной деятельности
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального... Образования Московской области... Международный университет природы общества и человека Дубна...

Информационные технологии в профессиональной деятельности
Для лучшего усвоения учебного материала его изложение необходимо проводить с применением технических и аудиовизуальных средств обучения. Для проверки знаний студентов по окончании изучения разделов следует проводить… Относительно практики технология характеризует что, как и сколько нужно делать для того, чтобы получить материал или…

0.057
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • По категориям
  • По работам