« технологии»

Новости Аналитические системы Скачать бесплатно рефераты по менеджменту — Системы поддержки и принятия решений — Аналитические системы по реферату Системы поддержки и принятия решений Аналитические системы Аналитические системы СППР позволяют решать три основных задачи: Отчётность Сервис отчётности СППР помогает организации справиться с созданием всевозможных информационных отчетов, справок, документов, сводных ведомостей и пр. Средства СППР, автоматизируя выпуск отчётов, позволяют перевести их хранение в электронный вид и распространять по корпоративной сети между служащими компании. Взаимодействуя с -системой, пользователь сможет осуществлять гибкий просмотр информации, получать произвольные срезы данных, и выполнять аналитические операции детализации, свертки, сквозного распределения, сравнения во времени. Вся работа с -системой происходит в терминах предметной области. -системы являются частью более общего понятия , которое включает в себя помимо традиционного -сервиса средства организации совместного использования документов, возникающих в процессе работы пользователей хранилища.

-технологии в бизнесе

В отличие от традиционных реляционных СУБД, концепция не так широко известна, хотя этот загадочный термин периодически встречается в публикациях технической направленности. Далее мы попробуем разобраться более детально, что конкретно следует понимать под термином . - это не отдельно взятый программный продукт, не язык программирования и даже не конкретная технология. Если постараться охватить во всех его проявлениях, то это, скорее всего, некая совокупность концепций, принципов и требований, лежащих в основе программных продуктов, облегчающих аналитикам доступ к данным.

Несмотря на то, что с таким определением вряд ли кто-нибудь не согласится, сомнительно, чтобы оно хоть немного приблизило нас к пониманию нашего предмета обсуждения. Для начала мы выясним, зачем аналитикам надо както специально облегчать доступ к данным.

Реферат: «Поддержка OLAP в Oracle». Выполнил: Бегешев А.Ю. гр . Discoverer и Business Objects доступ к данным OLAP Express/Oracle9i.

Ответы на подобные вопросы необходимы для принятия управленческих решений: Например, для розничной торговли задачей анализа является правильное позиционирование товара, выявление групп покупателей для целевой рекламы, оптимизация ассортимента. Это очень грубый пример, но известно, что маркетинговый анализ находится на грани между сложной наукой и малообъяснимым искусством.

Поэтому задача в данном случае - дать пользователю инструмент быстрого получения ответов на вопросы, интуитивно возникающие по ходу анализа данных. Состав измерений сильно зависит от особенностей бизнеса, отрасли и т. Когда это так, то отображение и печать отчетов наиболее просто и дешево реализуются в -системах. Некоторые страны уже перешли на такую технологию сбора данных.

Для реализации таких подсистем применяется технология оперативной аналитической обработки данных , использующая концепцию многомерного представления данных; подсистемы интеллектуального анализа, реализующие методы и алгоритмы . Предметная ориентация означает, что ХД интегрируют информацию, отражающую различные точки зрения на предметную область. Понятие хранилищ данных 12 слайд Описание слайда: Поддержка хронологии означает, что все данные в ХД соответствуют последовательным интервалам времени.

В ходе этой загрузки данные фильтруются, поскольку не все из них имеют значение для проведения процедур анализа. Они извлекаются, преобразуются и интегрируются непосредственно при выполнении аналитических запросов в режиме реального времени.

Реферат на тему “Технология OLAP при решении задач анализа .. отражает естественное состояние реальных бизнес-данных.

Список Литературы 14 . Многие из тех, кто работал с базами данных, сталкивались с понятием структурированный язык запросов . До недавнего времени, речь шла только о планарных реляционных базах данных. Но в современном мире информации нередко требуется получить сведения о конкретном подмножестве данных например, узнать о заказах только в одной стране или сравнить данные о продажах только в конкретном месяце, но в разные годы и отобразить не просто суммарные значения, а какие-то другие статистические данные например, среднеквадратичное отклонение.

Далеко не всегда подобные срезы данных можно получить, просто манипулируя имеющимися планарными БД и средствами . Практически во всех промышленных -средствах, включая и , для получения нестандартных срезов данных требуется отдельный непроцедурный язык для формулирования запросов к многомерным базам данных. Информационные системы масштаба предприятия, как правило, содержат несколько типов автоматизированных рабочих мест для различных категорий пользователей. Особое место среди них занимают приложения, применяемые менеджерами высшего звена и руководителями различных уровней и предназначенные обычно для комплексного многомерного анализа данных, их динамики, тенденций и в конечном итоге — для содействия принятию решений.

Подобные приложения, как правило, отличаются по своему интерфейсу от обычных автоматизированных рабочих мест, предназначенных для ввода данных, и в большинстве случаев обладают средствами получения агрегатных данных сумм, средних, максимальных и минимальных значений для различных выборок. Технология комплексного многомерного анализа данных получила название .

— это ключевой компонент организации хранилищ данных , то есть сбора, отсеивания и предварительной обработки данных с целью предоставления результирующей информации пользователям для статистического анализа и создания отчетов. Коддом, известным исследователем баз данных и автором реляционной модели данных. Необходимость принятия решений всегда была и будет одним из основных элементов управления вне зависимости от технологий.

Основы проектирования баз данных. Хранилища данных и

Опираясь на этот материал, мы постараемся дать краткий обзор развития идей, лежащих в основе и ее интеграции в технологию . -сервер является главным элементом данной архитектуры. В наполнении хранилищ важную роль играют службы преобразования данных , которые входят в состав и которые были очень подробно рассмотрены в одноименном докладе на прошлогодней конференции"Корпоративные базы данных".

Системы поддержки и принятия решений реферат по менеджменту. OLAP -системы являются частью более общего понятия Business.

Чем объясняются подобные пессимистичные настроения работников финансовой сферы? Дело в том, что сегодня финансовые директора оказываются под постоянно растущим"давлением" - новые реалии бизнеса требуют более надежной, значимой и точной финансовой информации: В качестве ответа необходимо рассмотреть два момента: Все больше и больше исследований свидетельствуют о наличие проблем, связанные с использованием электронных таблиц. Другими словами, электронные системы, вероятно, далеко не самая лучшая система для финансовых отделов.

Здесь логично задать вопрос: В наше время доступны новые технологии, одна из таких - -технология, которая стала мощной альтернативой электронным таблицам. Это не упоминание какой то конкретной технологии или архитектуры, а как бы формулировка задачи.

Сколько стоит написать твою работу?

Чем объясняются подобные пессимистичные настроения работников финансовой сферы? Дело в том, что сегодня финансовые директора оказываются под постоянно растущим"давлением" - новые реалии бизнеса требуют более надежной, значимой и точной финансовой информации: Технологии создают новые бизнес-модели, для которых необходимы новые финансовые модели.

Написание реферата по olap на заказ по ГОСТу. Стандартный срок. 7 дней. стоимость. От рублей. Средний балл. 4,6. Гарантированные скидки на.

Список литературы Введение Часто в компаниях существует несколько информационных систем - системы складского учета, бухгалтерские системы, системы для автоматизации отдельных производственных процессов, системы сбора отчетности с подразделений компании, а также множество файлов, которые разбросаны по компьютерам сотрудников. Имея столько разрозненных источников информации, часто бывает очень сложно получить ответы на ключевые вопросы деятельности компании и увидеть общую картину.

А когда нужная информация все же находится в одной из используемых систем или локальном файле, то она часто оказывается устаревшей или противоречит информации, полученной из другой системы. Данная проблема эффективно решается с помощью информационно-аналитических систем, построенных на базе -техологий другие названия: - оперативная аналитическая обработка данных, также: Меры самого нижнего уровня остаются в реляционной витрине данных, служащей источником данных для куба.

Предварительно обработанные агрегаты также хранятся в реляционной таблице. Когда человек, принимающий решение, запрашивает значение меры для определенного набора элементов измерения, -система проверяет, указывают ли эти элементы на агрегат или на значение самого нижнего уровня иерархии листовое значение. Если указан агрегат, то значение выбирается из реляционной таблицы. Если выбрано листовое значение, то значение берется из витрины данных.

Поскольку в архитектуре листовые значения берутся непосредственно из витрины данных, то возвращаемые -системой листовые значения всегда будут соответствовать актуальному на данный момент положению дел. Достоинства этого класса систем: В той же базе данных хранятся предварительно обработанные агрегаты и копии листовых значений.

Ваш -адрес н.

Это утверждение повторяется в экономическом анализе. Агрегация данных в -кубах Статьи В дальнейшем под терминами агрегирование и агрегация будем понимать исключительно процесс суммирования данных. Агрегация данных в -кубах Статья посвящена формальному представлению механизма агрегации данных - куба, а, следовательно, большинство фактов изложено математическим языком, поэтому материал статьи рассчитан в первую очередь на круг 4.

Курсовая работа: Информатизация бизнеса Отметим, что некоторые OLAP-системы, позволяющие осуществлять сложный анализ данных, могут .

Сегодня во многих организациях проблема использования большого объема собранных за многие годы данных ощущается все острее. В течение многих лет на предприятиях накапливаются и хранятся огромнейшие массивы информации, но при этом ее большая часть не может быть использована аналитиками и руководителями. Чаще всего эта информация доступна лишь тем подразделениям, в которых она накапливается. Для этих целей используются витрины данных, позволяющих пользователям работать только с теми данными, которые им нужны.

При этом повышается безопасность доступа к данным, а их структура отражает требования пользователя и снижается нагрузка на основное ХД. Предметная ориентация - ключевое отличие оперативных БД от ХД.

Управление метаданными и преимущества их применения для систем бизнес-аналитики и хранилищ данных