Komputerowe wspomaganie zarządzania Technologie mobilne i...

KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE

ZARZĄDZANIA

Dr inż. Mariusz Makuchowski

Wykład 8

Narzędzia zarządzania informacją cz. 2

2

Baza wiedzy

Baza wiedzy (ang. Knowledgebase) stanowi swoisty

rejestr problemów zgłaszanych przez klientów firmy

(użytkowników jej produktów) bądź pracowników oraz zapis

procedur ich rozwiązywania lub ewentualnie zniwelowania

szkodliwych jego skutków.

3

Baza wiedzy

Znajdują się w niej wszelkie informacje z zakresu wybranej

dziedziny

• wiedza faktograficzna (fakty),

• wiedza o wnioskowaniu (zbiór reguł),

• wiedza o sposobach rozwiązywania problemu

• (meta-wiedza) – musi być zapisana w postaci sformalizowanej,

zrozumiałej dla mechanizmu wnioskującego i pozwalającej na

prześledzenie sposobu dojścia systemu do rozwiązania.

4

Baza wiedzy

Jest ona podstawowym elementem systemu eksperckiego,

który posiada mechanizm rozumowania, wnioskowania i

doradzania na podstawie określonej wiedzy z danej dziedziny

zawartej w bazie wiedzy.

Szerzej o systemach eksperckich będzie na następnych

wykładach.

5

Baza wiedzy

Bazę wiedzy z danej dziedziny tworzy inżynier wiedzy na

podstawie wiedzy i informacji jaką przekazuje mu specjalista-

ekspert z danej dziedziny.

Wiedza ta zostaje zapisana przez inżyniera wiedzy w postaci

sformalizowanej, zrozumiałej dla maszyny wnioskującej.

6

Baza wiedzy

Sformalizowana reprezentacja wiedzy w bazie wiedzy może

być realizowana:

REPREZENTACJA WIEDZY

REALIZOWANA

DEKLARATYWNIE

REGUŁY

FAKTY

REALIZOWANA

PROCEDURALNIEZBIÓR

PROCESÓW I FUNKCJ

7

Bazy wiedzy

Reguły występują w postaci:

IF fakt THEN fakt(wniosek) AND/OR akcja

Każda reguła zawiera wniosek końcowy, a kolejne

udowodnione wnioski tworzą łańcuch wnioskowania.

Fakty są tworzone przez zdarzenia zachodzące w

rzeczywistości i zapisywane w bazie faktów, która jest częścią

bazy wiedzy.

8

Bazy wiedzy - konstruowanie

•Sprecyzowanie problemu.

•Wyznaczenie sposobów rozwiązywania.

•Uwzględnienie wymagań użytkownika.Identyfikacja

•Określenie sposobu reprezentacji wiedzy.

•Określenie sposobów przepływu danych.

•Wyznaczenie potrzebnych baz danych i algorytmów.Reprezentacja

•Zaprojektowanie struktur odzwierciedlających wiedzę w postaci faktów, reguł, relacji między obiektami oraz procedur i funkcji w BW

Formalizacja

•Sformułowanie reguł zawierających wiedzę.

• Połączenie sformalizowanej wiedzy z przepływem informacji.

Implementacja

•Sprawdzenie zastosowanych w systemie reguł

•Testowanie poprawności działania BW .

•Sprawdzenie spójności zastosowanych regułTestowanie

9

Bazy wiedzy - zastosowanie

Bazy wiedzy są kojarzone głównie z systemami

eksperckimi, jednak mają one również zastosowanie w

systemach z wydzielonym modułem BW np. w Systemach

Wspomagania Decyzji SWD.

System SWD to narzędzie udostępniające zasoby bazy

wiedzy ułatwia podejmowanie złożonych decyzji oraz wspiera

analizy procesów decyzyjnych.

10

Narzędzia zarządzania informacją

Hurtownie Danych

Sensem istnienia Hurtowni Danych jest udostępnienie

mechanizmu szybkiego dostępu do bardzo dużej ilości danych.

Hurtownia Danych jest rozwiązaniem, które w miejsce

każdorazowego przetwarzania ogromnych liczb informacji,

pozwala jednorazowo zebrać dane z wielu obszarów i dopiero

na tak przygotowanym zbiorze dokonywać analizy

Dane wprowadzane w wielu miejscach przechowywane

są we wspólnej bazie danych. Dlatego raz wpisane informacje

natychmiast stają się dostępne z każdego miejsca w Systemie.

11


Hurtownie Danych

Taki sposób gromadzenia danych zapewnia ich spójność i ułatwia

przeprowadzanie całościowych operacji na wartościach

pochodzącym z różnych obszarów. Przy intensywnym wykorzystaniu,

ilość przechowywanych w bazach danych informacji w krótkim

czasie staje się bardzo duża. Analizy tak obszernego materiału

musiałyby wymagać coraz większych mocy obliczeniowych i

wzrastających nakładów czasu.

Naprzeciw tym trudnością wychodzą możliwości oferowane przez

hurtownie danych.

12


Hurtownie Danych

Dzięki odpowiedniej strukturze danych oraz

udostępnieniu adekwatnych narzędzi, Hurtownia Danych

stanowi korzystną alternatywę wobec doraźnego gromadzenia

i analizowania rozległych zakresów informacji.

13


Hurtownia Danych jest narzędziem, które:

• Zbiera dane pochodzące z modułów systemu i przygotowuje je

w taki sposób, aby były one dostępne efektywnemu badaniu (I

etap).

• Udostępnia narzędzia skutecznej analizy i czytelnej prezentacji

jej wyników (II etap).

• Hurtownia Danych pozwala użytkownikowi w elastyczny sposób

kształtować konstrukcję przedstawienia wyników obliczeń, a w

jej ramach budować poziomy, których elementy staną się

węzłami sumującymi wyniki przypisane elementom niższych

poziomów. Ponieważ większość danych pozostaje we

wzajemnych relacjach, wyniki składają się na przejrzystą

strukturalnie siatkę całościowej analizy.

14


Hurtownia danych

Najtrafniej hurtownie danych definiuje Sroka i Kisielnicki 2005

• Miejsce, gdzie zebrane z całej organizacji dane, podzielone na

części, oczyszczone, poklasyfikowane i połączone z innymi

danymi, służą użytkownikom, takim jak analitycy i kierownicy

wszystkich strzebli zarządzania

• Repozytorium przeznaczone do zbierania, standaryzacji i

agregowania kopii danych transakcyjnych, zawartych w

operacyjnych lub produkcyjnych systemach informacyjnych

firmy

• Narzędzie do dostarczania informacji użytkownikowi

podejmującemu decyzje lub informującemu kierownictwo,

które przejmuje część danych operacyjnych i nadaje im

odpowiednią, zredagowaną i hierarchiczną postać

15


Hurtownia danych

Cechy hurtowni danych (wg Todmana 2003)

• nieulotność – raz wpisane dane pozostają na zawsze,

• zintegrowanie – dane są przechowywane w jednakowym

spójnym formacie,

• zorientowanie na temat – zbierane dane dotyczą danego

tematu,

• zmienność w czasie – gromadzone dane zmieniają się w czasie,

pochodzą z okresu kilku lub kilkunastu lat

16


Business Intelligence BI

Programy Ekstrakcji–Transformacji-Ładowania ETL

Narzędzia ETL umożliwiają magazynowanie w hurtowni

spójnych danych, dzięki czemu decyzje biznesowe mogą być

podejmowane szybciej i trafniej.

Hurtownia Danych jest sercem większości systemów Business

Intelligence, a od jej poprawnego zaprojektowania i

funkcjonowania zależy sukces całego programu BI w

korporacji.

17



Business Intelligence jest szeroką dziedziną obejmującą aplikacje i

technologie służące gromadzeniu i analizie danych w celu

wspomagania procesu podejmowania decyzji biznesowych.

Skuteczność działania w obszarze Business Intelligence wymaga

dogłębnej znajomości wszystkich czynników wpływających na

biznes. Efektem zastosowania narzędzi BI jest dostępność do

szybkiej informacji na temat najważniejszych wskaźników firmy,

takich jak dane o klientach, konkurencji, partnerach biznesowych,

sytuacji ekonomicznej i operacjach wewnętrznych.

18



Najważniejsze obszary związane z Business Intelligence to:

• DW - Hurtownie danych – ładowanie, przetwarzanie (proces ETL)

• Data mining - Eksploracja danych, drążenie danych

• Czyszczenie danych i zarządzanie jakością danych

• OLAP (Online Analytical Processing) - analiza wielowymiarowa i

wielowymiarowe struktury danych

• MIS (Management Information Systems) - Systemy Informowania

Kierownictwa (SIK)

• Raportowanie - Wizualizacja informacji i panele informacyjne dla

kierownictwa (Dashboards)

• Statystyka i techniczna analiza danych

• CRM (Customer Relationship Management) – Zarządzanie Relacjami z

Klientami

• DSS (Decision Support Systems) – systemy wspomagania decyzji (SWD)

19


Narzędzia klasy DSS i O&R

Narzędzia klasy DSS i Q&R dla systemów DSS

(DSS -System wspomagania decyzji SWD)

Narzędzia raportujące –Programy te mogą łączyć dane

pochodzące z różnych modułów, analizują je z różnych

punktów widzenia i tworzą raporty pozwalające

podejmować bezpieczne decyzje.

Narzędzia raportująco-pytające (O&R)– podstawowe

narzędzia analizy danych zawartych w hurtowniach

danych. Dostarczają niezbędnych informacji do

szybkiego podejmowania decyzji operacyjnych.

Wykorzystując te narzędzia użytkownik może bez trudu robić

raporty nadając im pożądaną formę i szatę graficzną.

20


OLAP

Narzędzia OLAP (On-line Analytical Processing) –

bezpośredniego przetwarzania analitycznego.

To oprogramowanie, umożliwia interaktywne generowanie

zapytań analitycznych i zestawień na podstawie struktur

wielowymiarowych. Służy do wykonywania szerokich analiz

finansowych i marketingowych przedstawiają je w czasie

rzeczywistym w postaci zestawień i wykresów. Dają

możliwość nadzorowania transakcji we wszystkich obszarach

firmy.

21


Eksploracja danych

Rozwijająca się dziedzina (Data Mining) eksploracja

danych ma na celu wydobywanie z zasobów danych informacji

o zawartych w nich regułach i prawidłowościach przydatnych

do podejmowania taktycznych i strategicznych decyzji.

22


Eksploracja danych

Podstawowe techniki eksploracji danych.

• Segmentacja

• Wykrywanie powiązań i wzorców sekwencyjnych

• Klasyfikacja

• Metody estymacji

• Przewidywanie wartości

• Metody logiki rozmytej i algorytmy genetycznej metody

przekształceń fraktalnych – nowe rozwijające się metody

drążenia danych.

23

Bibliografia

[1] Adam Nowicki, Komputerowe wspomaganie biznesu (2006)

[2] Karol Kukuła, Badania operacyjne w przykładach i zadaniach (2002)

[3] Czesław Smutnicki, Algorytmy szeregowania (2002)

[4] Ryszard Knosyla i Zespół, Komputerowe wspomaganie zarządzania

przedsiębiorstwem – Nowe metody i systemy (2007)

[5] Zbigniew Klonowski, Systemy informatyczne zarządzania przedsiębiorstwem.

Modele rozwoju i właściwości funkcjonalne (2004)

[6] M. Fertsch, K. Grzybowska, A. Stachowiak, Logistyka i zarządzanie produkcją –

nowe wyzwania i odległe granice (2007)

[7] S. Zieliński – Inteligentne systemy w zarządzaniu. Teoria i praktyka (2000)

[8] Adamczewski, Piotr. Zintegrowane systemy informatyczne w praktyce, Warszawa,

PWN, 2005

[9] Szejko, Stanisław (Redakcja naukowa). Metody wytwarzania oprogramowania,

Warszawa, PWN, 2004

[10] Lausen, Georgie; Vossen, Gottfried. Obiektowe bazy danych. Modele danych i

języki, Warszawa, WNT, 2004

24

Bibliografia

[11] Miłosz, Marek (Redakcja naukowa). Bezpieczeństwo informacji, Warszawa, PWN,

2005

[12] Dolińska, Małgorzata. Projektowanie systemów informacyjnych na przykładzie

zarządzania marketingiem, Warszawa, Agencja Wydawnicza "Placet", 2003.

[13] Cheesman, John; Daniels, John. Komponenty w UML. Warszawa, WNT 2004

[14] Szyjewski, Zdzisław. Zarządzanie projektami informatycznymi, metodyka

tworzenia systemów informatycznych. Warszawa, Agencja Wydaw. Placet, 2001.

(Biblioteka Biznesmena)

[15] Leyland, Valerie. EDI Elektroniczna wymiana dokumentacji. Warszawa, WNT,

2003

[16] Orłowski, Cezary. Projektowanie hybrydowych systemów informatycznych do

wspomagania zarządzania, Wydaw. Politech. Gdańskiej, 1999.

[17] M.Jurczyk, R.Knosala - Terminowość i efektywność realizacji zleceń w systemach

z wyróżnionym zasobem taktującym

Dziękuję za uwagę.

Komputerowe wspomaganie zarządzania Technologie mobilne i...

Documents

Transcript of Komputerowe wspomaganie zarządzania Technologie mobilne i...