gasu.gov.ru – ГАСУ Управление Создание
информационно-аналитической системы
всегда направлено на решение задач
управления во всех его аспектах –
управления финансовыми, кадровыми,
техническими ресурсами и т.д. Поэтому,
в конечном счете, отдача от внедрения
информационно-аналитической системы
будет состоять в резком повышении
эффективности управления: оперативного
принятия сбалансированных решений,
возможности долговременного планирования
и прогнозирования и т.д. Эффективность
управления достигается, в том числе, и
за счет существенного возрастания
обоснованности принятых решений на
основе больших выборок точных данных
и огромного аналитического аппарата.
Следует
подчеркнуть, что информационно-аналитическая
система – это не готовый продукт или
семейство продуктов. Успех реализации
информационно-аналитической системы
зависит от правильного выбора и
максимально тесной интеграции используемых
для его реализации средств.
Типовыми
компонентами информационно-аналитических
систем на основе хранилищ данных
являются:
1. Автоматизированные
и информационные OLTP-системы, которые
рассматриваются как источники данных
для хранилища данных;
2. Средства
извлечения, преобразования, согласования
и транспортировки данных;
3. Средства
моделирования, используемые для
подготовки информационной модели,
описывающей существующие структуры
данных в источниках их получения
(оперативных базах, архивах и т.д.);
правила, процедуры и периодичность их
выборки, согласования и агрегации,
целевые структуры данных в хранилище
данных; процедуры формирования регламентов
выборки и представления данных;
4. Репозиторий,
используемый для хранения описаний
моделей данных и метаданных;
5. Средства
реализации баз данных хранилища данных;
6. Инструментальные
средства реализации регламентированных
процедур выборки и представления
данных (регламентированные запросы);
7. Инструментальные
средства конечного пользователя,
предназначенные для формирования
нерегламентированных запросов,
выполняемых в пакетном режиме;
8. Инструментальные
средства конечного пользователя,
предназначенные для формирования
нерегламентированных запросов,
выполняемых в оперативном режиме.
Стадии создания информационно-аналитических систем
В
качестве стадий реализации
информационно-аналитических систем
традиционно выделяются следующие:
Рассмотрим
их более подробно.
Цель
стадии обследования
– определение исходных данных для
проектирования и реализации
информационно-аналитической системы
и подготовка требований к технологии,
составу нормативно-методической и
распорядительной документации и среде
проектирования, реализации и тестирования
приложений и хранилища данных.
Стадия
обследования включает два важных шага:
Анализ
предметной области осуществляется при
активном участии представителей компании
– заказчика. Поскольку основными
пользователями информационно-аналитических
систем являются менеджеры различных
уровней, необходимо определить их
бизнес-функции с тем, чтобы представить
те срезы информации, на основе которых
принимаются управленческие решения.
На
этапе обследования источников данных
формируется список источников данных
организации, осуществляется их
классификация по территориальному,
административному расположению, степени
достоверности, частоте обновления,
количеству пользователей, секретности
и используемым системам хранения и
управления данными.
Результатом
обследования является четкое представление
масштаба и границ системы, включающее
следующий перечень:
-основные
пользователи хранилища данных и
документов;
-источники
данных для хранилища данных и их
классификация;
-перечень
данных, помещаемых в хранилище данных;
-правила,
по которым данные из источников данных
будут поступать в -хранилище данных;
-детализация
этапов проведения работ.
Основные
критерии качества результатов выполнения
процессов на этой стадии – полнота
исходных данных для проектирования и
реализации информационно-аналитической
системы и их адекватность требованиям
заказчика, наиболее полное обеспечение
работ нормативно-распорядительной и
методической документацией персонала,
занятого в работах, и выбор единого
комплекса инструментальных средств,
который обеспечил бы наиболее полную
автоматизацию работ по проектированию,
реализации, отладке, тестированию,
документированию, проведению испытаний
и сопровождению информационно-аналитической
системы.
Основные
цели стадии технического проекта –
разработка проектных решений в
соответствии с техническим заданием и
постановкой задачи для реализации
информационно-аналитической системы,
разработка концепции и модели сопровождения
информационно-аналитической системы
и подготовка требований к программным
средствам, связанных с сопровождением,
разработка исходных данных для проведения
всех видов тестирования в процессе
реализации информационно-аналитической
системы и проведения их испытаний и
подготовка и ввод в действие инструментальных
средств.
На
данной стадии формируется функциональная
модель, в состав которой входят:
Основные
критерии качества результатов выполнения
процессов на этой стадии: полнота
проектных решений и их адекватность
техническому заданию и постановке
задачи; степень подготовки инструментария;
полнота охвата требований, представленных
в техническом задании и постановке
задачи методами и процедурами тестирования
и степень эффективности инструментария
тестирования.
Основные
цели стадии рабочего проекта – это
реализация проектных решений в отношении
информационно-аналитической системы
в соответствии с техническим заданием
и постановкой задачи и их автономная
отладка; проведение функционального,
сборочного и нагрузочного тестирования;
подготовка к принятию информационно-аналитической
системы к сопровождению; обеспечение
функционирования технологического
инструментария реализации и тестирования
хранилища данных.
На
этой стадии происходит воплощение
функциональной модели в действующую
версию информационно-аналитической
системы путем кодирования.
Рабочий
проект хранилища данных включает:
–
создание процедур для извлечения,
преобразования и загрузки данных из
исходных источников в склад данных;
–
создание схемы хранилища данных;
–
первоначальная загрузка данных в
хранилище данных;
–
создание схем витрин данных (многомерных
и реляционных);
-осуществление
первоначальной загрузки данных в витрины
данных.
Основные
критерии качества результатов этой
стадии: соответствие состава функций,
определенных в техническом задании, и
выполняемых приложениями, адекватность
реализованных приложений и созданной
информационно-аналитической системы
проектным решениям и минимизация
остаточных ошибок в приложениях; степень
подготовки инструментария.
Переход
от разработки информационно-аналитической
системы к ее внедрению осуществляется
на стадии передачи в эксплуатацию.
Основные цели стадии передачи в
эксплуатацию – подготовка и проведение
предварительных и приемо-сдаточных
испытаний системы и приемка персоналом
сопровождения хранилища данных на
сопровождение.
На
этой стадии осуществляется:
Результатом
данной стадии является сданная в
эксплуатацию система, доступная конечным
пользователям, обученным работе с ней.
Основные критерии качества результатов
этой стадии: полнота проверок, определенных
в программах и методиках испытаний, при
проведении предварительных и
приемосдаточных испытаний. Особое
внимание необходимо уделить контролю
полноты документации, сдаваемой в
эксплуатацию вместе с версией
информационно-аналитической системы.
На
стадии эксплуатации информационно-аналитической
системы осуществляется поддержание ее
в работоспособном состоянии. Основные
критерии качества результатов выполнения
процессов на этой стадии: минимизация
времени простоев системы из-за сбоев и
отказов в процессе ее эксплуатации.
Соседние файлы в папке Контроль Word
ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА: НАЗНАЧЕНИЕ, РОЛЬ, СВОЙСТВА
INFORMATION-ANALYTICAL SYSTEM: PURPOSE, ROLE, FEATURES
Oleg V. Pyankov
кандидат технических наук, доцент, заместитель начальника кафедры инфокоммуникационных систем и технологий, Воронежский институт МВД России.
PhD (Technical), Associate Professor, Voronezh Institute of the Ministry of the Interior of Russia.
В статье рассматриваются современные подходы к определению места и роли информационно-аналитических систем в управленческой деятельности. Предлагается новое определение информационно-аналитической системы, раскрывается её роль в аналитической деятельности, выделяются желательные свойства таких систем.
Ключевые слова: информационно-аналитическая система, аналитическая работа.
The paper reviews current approaches to the place and role of information-analytical systems in management. A new definition of the concept of «information-analytical system» and its role in the analysis is considered, desirable properties of such systems are highlighted.
Key words: information-analytical system, analytical work.
Проведение аналитической работы в организациях, независимо от их форм собственности, в настоящее время является необходимым атрибутом повышения эффективности и своевременности принимаемых управленческих решений, конкурентоспособности и функционирования самих организаций. Наиболее активно аналитическая работа осуществляется в финансовой сфере, и это вполне объяснимо: банки, фонды и венчурные компании стремятся максимально автоматизировать процессы управления активами и минимизировать риски. В корпоративном секторе востребованы системы бюджетирования, комплексы по управлению закупками и движением складских запасов. Кроме того, предприятия начинают проявлять интерес к системам управления инвестициями и заимствованиями, инструментам моделирования и прогнозирования.
Системы, позволяющие автоматизировать аналитическую деятельность, появились достаточно давно, подробная история развития таких систем на государственном уровне
В то же время использование в практической деятельности информационно-аналитических систем, заявляемое многими организациями и органами государственной власти, не
1 Всемирная база данных по расходам на здравоохранение -часть программного комплекса, по заказу Всемирной организации здравоохранения, автоматизирующего сбор, обработку и ежегодную публикацию данных национальных счетов здравоохранения различных стран мира.
подразумевает использование концептуально одинаковых систем. Отличия могут проявляться во многих отношениях: важности решаемых задач, стоимости, функциональности, выбранных инфокоммуникационных технологиях, технических средствах и программном обеспечении. Однако чёткого категориально-понятийного аппарата относительно применяемых систем нет. Следовательно, под информационно-аналитической системой можно подразумевать всё что угодно, даже простой Excel-файл, содержащий несколько гистограмм, например, по численности населения субъектов Российской Федерации.
Информационно-аналитические системы за рубежом
Однако по мере роста объёмов данных, совершенствования алгоритмов их обработки и повышения скорости вычислений область BI превратилась в набор различных идеологий и методов анализа, которые можно разделить по целям и решаемым задачам на следующие категории.
1. Добыча данных (data mining). Здесь главные задачи – моделирование и выявление знаний в целях составления прогноза, а не описания. В идеальном случае добыча данных применяется для выявления новых структур в больших наборах данных, что и отличает её от традиционной BI.
2. Моделирование или визуализация данных (data modeling, data visualization). Это модель анализа данных, ориентированная на обнаружение информации для конкретного плана или случая. Тут применяется фильтрация по заданным критериям (например, какое количество определённого продукта было продано в течение некоего периода).
3. Предсказательная аналитика (predictive analytics). С помощью алгоритмов, составленных на основе предсказательной модели, и анализа
исторических данных и транзакций определяются будущие тенденции. Идеально подходит для анализа тенденций и выявления будущих устойчивых структур.
4. Приложения статистического анализа (statistical applications). Они призваны помогать пользователям собирать, анализировать и интерпретировать данные с использованием традиционной математической статистики. Обычно такие приложения применяются для анализа результатов обследований и других частных наборов данных.
Помимо отчётности и указанных категорий в BI входят инструменты интеграции и очистки данных (ETL1), а также аналитические хранилища данных. Однако BI не является единственной системой, которая используется на современных предприятиях. Известны многочисленные трёх- и четырёхбуквенные системы: BPM, ERP, CRM, MES, WMS, CMMS, HRM, CTMS и многие другие, полезные в определённых отношениях, но не решающие классических задач управления. Поэтому основная задача BI состоит в агрегации, интеграции и интерпретации данных из разнородных информационных систем с тем, чтобы превратить их в удобную для принятия решений информацию.
Обзор подходов к определению информационно-аналитических систем (ИАС)
Рассмотрим определения информационно-аналитических систем, встречающихся в российской литературе, отображения основных характерных свойств, полноты и направленности, специфики предметных областей.
В приведённом определении ИАС представляется всего лишь как инструмент из достаточно хорошо развитых и давно зарекомендовавших себя на практике систем поддержки принятия решений. При этом отсутствует всякое понятие о принципах, особенностях и методиках его разработки и применения. Основное внима-
1 ETL (от англ. Extract, Transform, Load – дословно «извлечение, преобразование, загрузка») – один из основных процессов в управлении хранилищами данных.
ние уделено оперативности и наглядности, что, скорее, свойственно OLAP1 системам.
2) ИАС – сложный, настраиваемый под условия пользователя, программный комплекс, предназначенный для поддержки и принятия решений и позволяющий:
– производить ввод и предварительную обработку входной информации согласно заданным информационным и управляемым объектам;
– получать информацию из баз данных других программ;
– обеспечивать долговременное и структурированное хранение информации в базе данных;
– производить аналитическую обработку информации согласно заданным алгоритмам;
– разрабатывать алгоритмы аналитической обработки информации;
– структурировать информационные и управляемые объекты в виде иерархических древовидных структур, с изменяемыми по времени данными;
– получать оперативную информацию
0 состоянии информационных и управляемых объектов;
Определение системы через функции, которыя она выполняет, чревато возможностью пропуска какой-либо функции из вида, кроме того, далеко не все функции перечислены (например, осуществление коллективного принятия решений, визуализация данных и др.). Появление новых функций потребует редактирования данного определения или ввода новых понятийных категорий.
Приверженность авторов данного определения к использованию ИАС преимущественно в ситуационных центрах резко ограничивает круг областей применения системы. Акцент на работе с большими объёмами данных подразумевает и создание специфичных систем, которые при работе с небольшими базами данных могут проявлять антагонистичные свойства.
4) ИАС – это особый класс информационных систем, предназначенных для аналитической обработки данных, а не для автоматизации повседневной деятельности организации.
1 OLAP (от англ. OnLine Analytical Processing, аналитическая обработка в реальном времени) – технология обработки данных, заключающаяся в подготовке суммарной (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу.
Приводимое описание трудно назвать определением: не выделены свойства рассматриваемой системы, характеризующие её признаки, не раскрыто понятие «аналитической обработки данных». В большей степени это можно отнести к определению хранилищ данных.
Данное определение в целом достаточно хорошо описывает информационно-аналитические системы, однако его можно и нужно дополнить: во-первых расшифровать другие возможные применения; во-вторых уточнить понятие информационные ресурсы.
Встречающиеся в других источниках подходы к определению ИАС мало чем отличаются от приведённых выше.
Из этого ряда выделяется формулировка в разрезе аналитического подхода.
Предлагаемое определение информационно-аналитической системы
Исходя из определения аналитики ИАС должна представлять высокоэффективный и высокотехнологичный инструмент, разработанный в соответствии с методологическими и организационными принципами, составляющий технологическое обеспечение мыслительной деятельности. Отсюда вытекает определение информационно-аналитической системы:
ИАС – технологическое обеспечение индивидуальной и коллективной аналитической деятельности, представляющее собой комплекс аппаратных, программных средств, позволяющее в соответствии с определенным, методологическим и организационным обеспечением эффективно обрабатывать информацию с целью повышения качества имеющихся
и приобретения новых знаний, а также принятия оптимальных управленческих решений.
Такой подход к ИАС позволяет, с одной стороны, разделить все виды обеспечений друг от друга, придав им долю самостоятельности, с другой стороны, оставаться в рамках информационно-аналитической деятельности по различным видам подсистем управления.
ИАС, таким образом, представляет собой готовый программный или аппаратно-программный инструмент, реализующий один или несколько методов обработки информации: аналитический, вероятностный, статистический, экспертный, логический, лингвистический, концептуальный (рис. 1). При этом вопросы разработки самих методов могут быть изъяты из ИАС частично или полностью, а оперируемые аналитиком знания должны находиться в той технологической среде, в которой производится обработка данных вышеперечисленными методами.
Рис. 1. Место ИАС в аналитической деятельности: ОО – организационное обеспечение; ТО – технологическое обеспечение; МО – методическое обеспечение
Данные, обрабатываемые ИАС, могут иметь самую разнообразную форму (текстовую, графическую, табличную) и природу возникновения (случайные, запланированные и т. д.), общим для них свойством будет их фиксация на материальном носителе с возможностью повторного воспроизведения и обеспечения доступа. Источники этих данных могут быть территориально распределены, содержать неполную, противоречивую или недостоверную информацию, что соответственно требует разработки и эффективных современных методик и организационных форм их сбора, передачи и хранения.
При проведении же аналитической работы с данными, в ИАС прежде всего требуется передача агрегированных по значимым показателям сведений. В меньшей мере в аналитической работе нужен доступ к самим данным, хотя такую возможность всё же следует оставить
пользователям. Агрегированные данные могут храниться в ИАС в хранилищах данных или специализированных временных БД.
В результате обработки данных аналитик на выходе должен представить одно или несколько неравнозначных решений, которые бы могли быть представлены лицу, принимающему управленческое решение. Опять-таки формы представления окончательного решения могут быть самыми разнообразными и в целом зависят от способностей самого аналитика и возможностей используемых инструментов.
Технологии и характеристики информационно-аналитических систем
И1. Инфраструктура ИАС: все инструменты должны использовать одинаковые подходы к реализации, включая обеспечение информационной безопасности, администрирование, объектные модели, метаданные, генераторы запросов, и иметь одинаковые интерфейсы и способы применения.
И2. Управление метаданными: инструменты должны обеспечивать надёжный способ поиска, сбора, хранения, повторного использования и публикации метаданных объектов, таких как измерения, иерархии, меры, показатели производительности и объекты отчёта.
И3. Инструменты разработки: платформа предлагает набор программных инструментов и средств визуализации, объединённых с программным набором средств разработчика (так называемые SDK — Software Developer Kit) для создания аналитических приложений, интегрирования их в бизнес-процессы и/или включения в другие приложения.
И4. Совместная работа: ИАС должна позволять пользователям обмен и обсуждение информации, в том числе аналитического содержания, а также управлять иерархиями и метриками в ходе дискуссий, чатов и аннотаций. Категория «Доставка информации»
Д1. Отчётность: предполагает возможность создания отформатированных и интерактивных отчётов с параметрами или без них, с высокой
степенью масштабируемости распространения (дистрибуции), а также планирование их создания.
Д2. Информационные панели (dashboards): предназначены для опубликования веб- и мобильных отчётов с интуитивными интерактивными отображениями о состоянии текущих значений показателей производительности и в сравнении с целевыми показателями.
Д3. Специальные запросы (ad hoc query): ИАС должна позволять пользователям создавать свои запросы, без привлечения IT-специалистов. В частности, инструменты должны содержать смысловое описание (семантический слой) достаточное, чтобы перемещаться в доступных источниках данных.
Д4. Microsoft Office интеграция: ввиду широкого распространения пакета программ Microsoft Office, его составные части (особенно Excel) часто выступают в качестве инструмента создания отчётности или аналитического инструмента. В этих случаях очень важно, чтобы инструменты ИАС обеспечивали интеграцию с пакетом Microsoft Office, включая поддержку форматов документа и презентации, формул, обновление данных и сводных таблиц. Расширенная интеграция включает поддержку блокировок ячеек и отмену записей.
Д5. Использование поисковых технологий: обязательно обеспечение возможности применения поискового индекса для структурированных и неструктурированных данных и отображения результатов поиска в структуру измерений и мер, по которой пользователи могут легко перемещаться и исследовать данные.
Д6. Мобильный доступ: предоставляется возможность доставки аналитического контента на мобильные устройства в виде простой публикации или интерактивного приложения.
А1. Аналитическая обработка в реальном времени (OLAP): Пользователям необходимо дать возможность проведения анализа данных с помощью быстрых запросов с заданной производительностью, обеспечить стиль анализа известный как «slicing and dicing1». Пользователи должны иметь свободу перемещения по многомерным данным различными способами, а также при желании записать данные в собственные БД для планирования и моделирования ситуаций «что если». Эти услуги обязательны независимо от архитектуры представления данных (реляционных или многомерных) и способа их хранения (дисковых, ленточных или in-memory2).
А2. Интерактивная визуализация: позволяет эффективно отображать различные свойства и параметры данных, используя интерактивные рисунки и графики, вместо строк и столбцов.
А3. Предсказательное моделирование и добыча данных: рекомендуется организациям для классификации категориальных переменных и оценки непрерывных переменных с помощью математических алгоритмов.
А4. Показатели: применение показателей приборной панели к стратегическому плану развития организации с целью обеспечения высоких значений ключевых индикаторов.
А5. Имитационное моделирование и оптимизация: должна быть обеспечена поддержка принятия решений, путём правильного выбора значений переменной на основе набора ограничений для детерминированных процессов, с учётом результатов имитационного моделирования для случайных процессов.
Удовлетворение перечисленным требованиям в представленных на рынке программных средствах осуществляется по-разному. Поэтому рынок BI-платформ достаточно обширен, на нём присутствуют и крупные, и мелкие компании, среди которых можно выделить следующие: IBM, Oracle, SAP, SAS, Microsoft, QlikTech, Salient Management Company, Tableau Software, Tibco Spotfire, MicroStrategy, Прогноз, Actúate и др.
Изменения, происходящие в обществе, касающиеся как информационных технологий, так и целей функциональной деятельности, несомненно, требуют проведения аналитической работы на постоянной основе. Вполне естественно выглядит при этом желание автоматизировать рутинные процессы, что повышает эффективность управленческой деятельности. Сведение этих процессов в единое целое позволяет говорить об обеспечении аналитика правильно организованным, гармоничным набором инструментов, способствующих разумному и рациональному выполнению своей работы индивидуально или в составе коллектива. Вводимое в данной статье определение информационно-аналитической системы подчеркивает значимость возможностей, предоставляемых специалисту, и позволяет говорить о едином концептуальном подходе к рассмотрению, исследованию и разработке таких систем.
Материалы поступили в редакцию 03.10.2013 г.
1 Пер. с англ. «нарезки и перетасовки».
2 Имеется в виду технология записи, обработки и хранения данных в оперативной памяти.
Библиографический список (References)
1. Меньших В. В. Моделирование информационных систем центров ситуационного управления : монография / В. В. Меньших, О. В. Пьянков, И. В. Щербакова. Воронеж : Научная книга, 2010. 127 с. I SBN 978-5-98222-683-9.
2. Никитов В. А. Информационное обеспечение государственного управления / В. А. Никитов, Е. И. Орлов, А. В. Старовойтов, Г. И. Савин; под ред. Ю. В. Гуляева. М. : Славянский диалог, 2000. 415 с. I SBN 5-85468-010-6.
5. Алексеева Т. В. Информационно-аналитические системы / Т. В. Алексеева, М. Г. Лу-жецкий, Е. В. Курганова. М. : Московская финансово-промышленная академия, 2015. 175 с.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
8. Асратян Р. Э. Распределённые аналитические системы на основе средств информационного взаимодействия в гетерогенной глобально-сетевой среде / Р. Э. Асратян, В. Н. Лебедев. М. : ЛЕНАНД, 2010. 120 с. I SBN 978-5-9710-0366-3.
9. Андреев Н. А. Стратегический анализ в правоохранительной сфере: учеб. пособие / Н. А. Андреев, В. Б. Коробов. М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2010. 239 с. I SBN 978-5-238-01814-0.
10. Курносов Ю. А. Аналитика: методология, технология и организация информационно-аналитической работы / Ю. В. Курносов, П. Ю. Конотопов. М. : РУСАКИ, 2004. 512 с. I SBN
1. Men’shih V. V., P’jankov O. V., Shher-bakova I. V. Modeling of information systems centers situational control. Voronezh, Nauchnaja kniga, 2010. 127 p. I SBN 978-5-98222-683-9.
3. Analytics helps leaders. Available at: http://www. pcweek.ru/idea/article/detail.php?ID=135208 (accessed 02 october 2013).
4. Olhorst F. Business Analytics turns into something new? Available at: http://www.pcweek. ru/idea/article/detail.php?ID=134942 (accessed 02 october 2013).
5. Alekseeva T. V., Luzheckij M. G., Kurga-nova E. V. Information-analytical system. Moscow, Moskovskajaftnansovo-promyshlennaja akademija, 2015. 175 p.
6. Information-analytical systems. Available at: http://www.sabis.ru/technology_soft.php (accessed 02 october 2013).
7. Information-analytical system. Website «Wiki-linki». Available at: http://wiki-linki.ru/ Page/1471393 (accessed 02 october 2013).
8. Asratjan R. Ye., Lebedev V. N. Distributed analytical system based on means of information exchange in a heterogeneous network environment globally. Moscow, LENAND, 2010. 120 p. I SBN 978-5-9710-0366-3.
9. Andreev N. A.,Korobov V. B. Strategic analysis in law enforcement. Moscow, UNITI-DANA, 2010. 239 p. I SBN 978-5-238-01814-0.
10. Kurnosov Yu. A., Konotopov P. Yu. Analysis: methodology, technology and business information analysis. Moscow, RUSAKI, 2004. 512 p ISBN
11. Schlegel K. Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms. Available at: http://www.gartner.com (accessed 02 october 2013).
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ
СИСТЕМЫ РЕГИОНАЛЬНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УПРАВЛЕНИЯ
Н. Г. Демурчев, Р. И. Касимов
MATHEMATICAL MODEL OF INFORMATION-ANALYTICAL SYSTEM OF REGIONAL STATE GOVERNANCE
Demurchev N. G., Kasimov R. I.
The article describes the approach to the construction of information-analytical subsystem of the state governance regional information system based on the system mathematical model.
В работе описывается подход, основанный на математической модели системы, к построению информационно-аналитической подсистемы региональной информационной системы государственного управления.
Ключевые слова: информационно-аналитическая система, информационный поиск, система разграничения доступа.
1) информационно-аналитическую подсистему (ИАС), предназначенную для мониторинга, анализа, прогнозирования и планирования деятельности органов государственной власти регионов и органов местного самоуправления;
2) функциональные подсистемы, обеспечивающие потребности населения и органов государственной власти регионов в информационном обмене. Например: подсистемы оформления и учета выданных гражданам и юридическим лицам разрешений на осуществление конкретных действий; подсистемы регистрации и постановки на учет актов, документов, прав и объектов, а также ведения соответствующих реестров, регистров и кадастров и т. д.;
3) интеграционные подсистемы, обеспечивающие возможность организации и обеспечения электронного информационного взаимодействия подсистем АИС региона, как между собой, так и с государственными информационными системами федерального значения.
Информационной основой автоматизированной информационной системы управления регионом должна являться единая распределенная база данных, в которой каждое структурное подразделение системы управления, в том числе и обладающее относительной самостоятельностью (ведомственные системы управления), отвечает за правильность и актуальность данных в пределах функциональных обязанностей подразделения (ведомства) и выделенных полномочий, а остальные подразделения (ведомства) являются потребителями этих данных. При этом база данных АИС региона должна являться элементом единого информационного пространства РФ.
Важнейшим компонентом региональной АИС является информационно-аналитическая система, обеспечивающая пользователей своевременной количественной или качественной статистической или оперативной информацией по всему региону или в разрезе служб, подразделений и территориальных объединений, их социальных и экономических показателях, темпах роста, предоставляющая доступ к различным реестрам и регистрам. Выделим основные особенности и функции ИАС:
– единый способ предоставления информации из различных источников (информационные системы и базы данных ведомств, подразделений и территориальных объединений);
– поиск и навигация по всему объему распределенной базы данных региона;
– комплексная аналитическая обработка информации.
Единый способ предоставления информации обеспечивается за счет использования унифицированных интерфейсов отображения данных вне зависимости от источников и форматов хранения. При этом у лица, принимающего решение, появляется возможность взглянуть на всю информацию комплексно, составить полную картину состояния дел в муниципалитете, регионе или отрасли и спрогнозировать будущее поведение объекта управления.
Анализ информации предоставляет современные аналитические средства обработки данных, такие как: интеллектуальный анализ данных (Data Mining), статистический анализ, OLAP-технологии, прогнозирование, средства бизнес-аналитики (Business intelligence) и т. д. Причем информационно-аналитическая подсистема в данном случае выступает промежуточным звеном между пользователем и механизмами представления данных указанных технологий, т. е. обеспечивает универсальный доступ к ним. За счет этого свойства информационно-аналитическая система приобретает дополнительную гибкость в применении конкретных технологий и масштабируемость.
Исследования в области теории и практики информационно-аналитических систем ведутся многими современными учеными, но вопрос выбора и применения конкретных продуктов, решений или моделей для построения информационно-аналитической подсистемы в региональной АИС в настоящее время недостаточно проработан. В первую очередь это связано с тем, что региональные автоматизированные информационные системы обладают рядом ключевых свойств, которые существенным образом влияют на принципы обработки и анализа данных и предъявляют дополнительные требования ко всей системе. Выделим следующие свойства:
– региональные АИС являются сложно структурированными и многоуровневыми системами, состоящими из множества разнородных подсистем, имеющих многофункциональные разветвленные взаимосвязи друг с другом и внешней средой;
Демурчев Н. Г., Касимов Р. И.
– наличие сложных иерархических организационно-управленческих и организационно-технологических структур;
– наличие однотипных подразделений, выполняющих одинаковые функции, имеющих схожую организационно-штатную структуру, типовой документооборот и другие аспекты деятельности (например, органы муниципального самоуправления);
– сложность анализа, обобщения и предоставления данных исходя из больших объемов информации и разнородности её структуры;
– высокая критичность обрабатываемых данных, а так же дополнительные требования к надежности предоставляемой аналитической информации.
В рамках данной работы предлагается использовать математическую модель информационно-аналитической системы, состоящую из трех взаимосвязанных элементов (рис. 1).
1. Модель структуры метаданных, обеспечивающая единое отображение и описание всей разнородной информации ИАС, взаимосвязь информационных объектов между собой, способы отображения данных, методы их обработки и т. д.
2. Функциональная модель, описывающая поведение ИАС, состояния системы и способы перехода между ними.
3. Модель разграничения доступа, обеспечивает управление доступом субъектов к информационным объектам, основываясь на элементах первых двух моделей.
Рисунок 1. Структура модели ИАС
Модель структуры метаданных является системообразующей для любой информационно-аналитической системы и состоит из следующего набора основных сущностей:
Представлением V структурной модели информационно-аналитической подсистемы называется именованная процедура представления пользователю набора информационных сущностей одного типа, представляемых в виде реляционной таблицы. Представление, в свою очередь, включает в себя следующие множества:
Входные и выходные параметры являются подмножеством множества глобальных параметров GP: PV i GP, KV i GP.
Множество представлений имеющих идентичный набор входных параметров, объединяется в раздел S.
В таблице 1 приведен пример различных представлений, с указанием входящих и выходящих параметров на примере ИАС.
Пример представлений в ИАС
Список жителей дома Адрес Номер человека
Персональная информация о человеке Номер человека Номер человека
Список льгот человека Номер человек Номер льготы
Штатный состав муниципалитета Номер муниципалитета Номер сотрудника
Реестр объектов недвижимости муниципалитета Номер муниципалитета Номер объекта недвижимости
Связь Я между представлением У1 и У2 существует тогда, когда набор выходных параметров второго представления К’1 равен набору входных параметров Р’2. Пример связей представлений и разделов приведен на рисунке 2 (связи обозначены направленный стрелками, представления – закрашенными блоками, разделы – объединяют блоки).
Функциональная модель – является моделью, описывающей поведение конкретного экземпляра информационно аналитической системы, управляемой пользователем. Ключевым в данной модели является понятие состояние системы.
Состояние системы Б – это совокупность следующих данных:
– текущее представление V, где V е У;
Перечень объектов недвижимости
8ес2 Раздел «Объект недвижимости»
У 5 Персональный данные
Зарегестрированные объекты недвижимости
Рисунок 2. Пример связи представлений и разделов
Пользователь может инициировать переход к другим данным на основании набора операций, предложенных системой. Смена состояний осуществляется с помощью одной из двух функций перехода, с общим смыслом/(Бп, Т) = Бп+1 .
– Переход на одном уровне – множество переходов на одном уровне В данного представления – подмножество всего множества представлений В с V с идентичным набором параметров, т. е. представления этого же раздела.
– Переход по связи – множество переходов по связи данного представления – множество всех связей данного представления.
Приведенные типы переходов полностью обеспечивают поисковую и навигационную функциональность ИАС. При этом структуру метаданных, с учетом функций перехода, можно представить в виде ориентированного графа, где вершинами являются представления, а ребрами – связи представлений между собой. Данный способ представления структуры метаданных довольно удобен, он обеспечивает простое визуальное взаимодействие архитектора системы с её структурой, а так же предоставляет возможность применения алгоритмов и методов теории графов для проведения различных процессов оптимизации (например: сокращение времени доступа к данным или уменьшение количества узлов при навигации для нахождения искомого представления).
Функционально-ролевая модель разграничения доступа представляет собой совокупность моделей управления доступом, применяемых для решения отдельных задач управления доступом. Модель организационного управления применяется для контроля доступа непосредственно к информационным объектам с учетом организационной структуры системы государственного управления региона. Управление доступом субъектов к объектам (представлениям) регулирует модель тематического разграничения доступа на основании тематических категорий объектов. Ролевая модель обеспечивает управление ролями и полномочиями пользователей системы. Все три модели управления доступом объединены в единую систему.
Таким образом, предложенная математическая модель информационно-аналитической системы может быть использована для построения эффективной и надежной ИАС региональной системы государственного управления с учетом всех особенностей данной области деятельности. При этом необходимо понимать, что модель информационно-аналитической системы абстрактна и для её использования в конкретном решении необходимо провести предварительное сопоставление элементов модели (сущностей, методов) с элементами проектируемой системы.
1. Концепция региональной информатизации до 2010 года. Распоряжение от 17 июля 2006 г. № 1024-р.
2. Дональд Кнут. Искусство программирования. Т. 3. Сортировка и поиск (The Art of Computer Programming. Vol.3. Sorting and Searching. – 2-е изд. – М.: Вильямс, 2007. – С. 824.
3. Петров В. Н. Информационные системы. – СПб.: Питер, 2002 – 430 с.
4. Гайдамакин Н. А. Разграничение доступа к информации в компьютерных системах. – Новосибирск: Изд-во Уральского ун-та, 2003. – 328 с.
5. Спирли, Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка и реализация. Т.1. – М.: Вильямс, 2001. – 230 с.
6. Inmon W. H. Building The Data Warehouse (Second Edition). – NY, NY: John Wiley. – 1993.
Демурчев Никита Георгиевич, Ставропольский государственный университет, кандидат технических наук, доцент кафедры организации и технологии защиты информации. Сфера научных интересов – информационная безопасность, проектирование и разработка защищенных информационных систем. ^пщгсИсуУ/Мау^ц. гц
Полная
структура информационно-аналитической
системы, построенной на основе хранилища
данных, показана на рисунке 1. В конкретных
реализациях отдельные компоненты этой
схемы часто отсутствуют.
Рисунок
1. Структура информационной аналитической
системы (ИАС)
Рассмотрим
состав основных подсистем.
Многомерное
хранилище данных может быть организовано
в виде одной из следующих структур:
1.
физической структуры, называемой MOLAP,
в которую с определенной периодичностью
загружаются данные из файлов – источников,
принадлежащих базам оперативных данных
2.
виртуальной структуры, называемой
ROLAP, которая динамически
используется при запросах. R OLAP
– система рассматривается просто как
надстройка над реляционными базами
данных, обеспечивающая удобный интерфейс
пользователя. Типичными инструментальными
средствами, поддерживающими ROLAP,
является Business Objects.
3.
гибридной структуры, называемой НOLAP,
которая используется при построении
многоуровневых информационных хранилищ,
применяемых на разных уровнях управления
больших корпораций.
Анализ
параметров использования ROLAP и MOLAP
информационных хранилищ показывает,
что внедрение и эксплуатация ROLAP – систем
является более простым и дешевым по
сравнению с MOLAP – системами, но уступают
последним в эффективности оперативного
анализа данных.
Репозиторий
представляет собой описание структуры
информационного хранилища: состава
показателей, иерархии агрегаций
измерений, форматов данных, используемых
функций, физического размещения на
сервере, прав доступа пользователей,
частоты обновления.
В
репозитории
задается схема отображения структуры
файлов-источников данных на структуре
ИХ, а также схема отображения структуры
ИХ на витринах данных. Через репозиторий
осуществляется интерпретация запросов
к
ИХ на проведение оперативного анализа
данных.
Подсистема
преобразования данных (загрузки
хранилища).
Подсистема
загрузки ИХ создается только для MOLAP –
систем. Для ROLAP – систем в процессе
выполнения запросов осуществляется
преобразование данных из файлов –
источников. В том и другом случаях
требуется выполнение следующих основных
функций:
Сбор
данных предполагает передачу данных
из источников в ИХ в соответствии со
схемой отображения, представленной в
репозитории.
В
процессе очистки данных осуществляется
проверка целостности, исключение
дублирования данных, отбраковка случайных
данных, восстановление отсутствующих
данных, приведение данных к единому
формату.
В
случае необходимости агрегирования
данных осуществляется суммирование
итогов по заданным в репозитории
признакам.
Подсистема
представления данных (организация
витрин данных).
Под
витриной данных понимается
предметно-ориентированное хранилище
данных, как правило, агрегированной
информации, предназначенное для
использования группой пользователей
в рамках конкретного вида деятельности
предприятия, например маркетинга и т.д.
Как
правило, витрины данных являются
подмножествами общего хранилища данных
компании, которое служит для них
источником. Обычно общее ИХ и витрины
данных разрабатываются параллельно.
Подсистема
оперативного анализа данных.
Подсистема
оперативного анализа данных, как правило,
используется лицами, подготавливающими
информацию для принятия решений, путем
выполнения различных статистических
группировок исходных данных.
В
рамках пользовательского интерфейса
для оперативного анализа данных
используются следующие базовые операции:
Поворот.
Добавление нового признака анализа.
Проекция.
Выборка подмножества по задаваемой
совокупности измерений. При этом
значения, лежащие на оси проекции,
суммируются.
Раскрытие.
Осуществляется декомпозиция признака
агрегации на компоненты, например,
признак года
разбивается на кварталы. При этом
автоматически детализуются числовые
показатели.
Свертка.
Операция обратная раскрытию. При этом
значения детальных показателей
суммируются в агрегируемый показатель.
Сечение или срез.
Выделение подмножества данных по
конкретным значениям одного или
нескольких измерений.
Подсистема
интеллектуального анализа данных.
Подсистема
интеллектуального анализа данных
используется специальной категорией
пользователей – аналитиков, которые
на основе ИХ обнаруживают закономерности
в деятельности предприятия и на рынке,
используемые в дальнейшем для обоснования
стратегических и тактических решений.
Интеллектуальный анализ требует более
сложных методов анализа по сравнению
со статическими группировками и
выполняется путем проведения множества
сеансов.
Типичными
задачами интеллектуального анализа
данных являются:
Установление
корреляций, причинно-следственных
связей и временных связей событий,
например определение местоположения
прибыльных предприятий.
Классификация
ситуаций, позволяющая обобщать конкретные
события в классы, например определение
типичного профиля покупателя конкретных
видов продукции.
Прогнозирование
развития ситуаций, например прогнозирование
цен, объемов продаж, производства.
К
основным методам интеллектуального
анализа данных относятся:
Методы многомерного
статистического анализа,
Индуктивные методы
построения деревьев решений,
Подсистема
«Информационная система руководителя».
Информационная
система руководителя предназначена
для лиц, непосредственно принимающих
решения. Поэтому интерфейс таких систем
должен быть в наибольшей степени
упрощенным. Обычно в качестве интерфейса
руководителям предприятия предлагается
набор стандартных отчетов и графиков,
настраиваемых на потребности руководителя
через систему меню. Часто в качестве
интерфейса предлагаются диаграммы
Ишикава,
представляющие собой саморазворачивающееся
дерево показателей, в котором листья
ветвей раскрашиваются в разные цвета,
символизирующие характер состояния
показателя (нормальный, тревожный,
кризисный). Лист любой ветви дерева
может быть развернут а таблицу значений
показателя или график.
Подсистема
WEB – публикации.
Подсистема
WEB – публикации предполагает преобразование
полученной из ИХ информации в HTML – вид,
доступный для ее просмотра удаленными
клиентами с помощью браузеров Интернета.