4. Класифікація сппр.

Для СППР відсутнє не тільки єдине загальноприйняте визначення, але і вичерпна класифікація. Різні автори пропонують різні класифікації.

1.На рівні користувача Haettenschwiler (1999) поділяє СППР на пасивні, активні і кооперативні СППР. Пасивної СППР називається система, що допомагає ухвалити рішення, але не може винести пропозицію, яке рішення прийняти. Активна СППР може зробити пропозицію, яке рішення варто вибрати. Кооперативна дозволяє ОПР змінювати,поповнювати або поліпшувати рішення, пропоновані системою, відсилаючи потім ці зміни в систему для перевірки.

2.В залежності від даних, з якими ці системи працюють, СППР умовно можна розділити на оперативні і стратегічні. Оперативні СППР призначені для негайного реагування на зміни поточної ситуації в керуванні фінансово-господарськими процесами компанії. Стратегічні СППР орієнтовані на аналіз значних обсягів різнорідної інформації, що збираються з різних джерел.

3.На технічному рівні Power (1997) розрізняє СППР усього підприємства і настільну СППР. СППР усього підприємства підключена до великих сховищ інформації й обслуговує багатьох менеджерів підприємства. Настільна СППР – це мала система, що обслуговує лише один комп’ютер користувача.

5. Бізнес-аналіз як основа прийняття рішень.

Впродовж останніх років практично всіх напрямків бізнесу, всіх галузей промисловості торкнулися змін, що були пов’язані з розвитком ринкових відносин. Ослаблення регулюючої функції з боку держави, зростання конкуренції, поява на українському ринку закордонних компаній, зміна якісних очікувань клієнтів відносно товарів та послуг, розвиток інформаційних технологій та можливостей глобальної мережі призвели до того, що важливим

засобом успіху в бізнесі є постійний аналіз бізнес інформації. Компанії повинні підвищувати ефективність ведення бізнесу за рахунок глибшого розуміння бізнес-процесів і кращого управління наявними ресурсами, перш за все фінансовими. З іншого боку, необхідний постійний моніторинг ефективності ведення бізнесу, структурний аналіз, контроль доходів і витрат. Всі ці класи задач об’єднуються в єдиній назві – бізнес-аналіз

Бізнес-аналіз – це узагальнююча категорія засобів, механізмів та технологій для збору, зберігання, аналізу і публікації даних, що дозволяє корпоративним користувачам приймати оптимальні бізнес-рішення.

6. Етапи бізнес-аналізу.

Бізнес-аналіз – це узагальнююча категорія засобів, механізмів та технологій для збору, зберігання, аналізу і публікації даних, що дозволяє корпоративним користувачам приймати оптимальні бізнес-рішення.

Існують такі етапи бізнес-аналізу:

1.Збір даних. Первинними джерелами даних при аналізі є БД систем управління підприємством, офісні та нормативні документи, Інтернет. В даному випадку необхідно акумулювати всю можливу інформацію, яка може стати в пригоді. Причому мова йде не тільки про внутрішню для організації інформацію, але і про зовнішні дані (макроекономічні показники, конкурентне середовище, демографічні дані тощо).

2. Побудова сховища даних. Сховище даних допомагає вирішити основну проблему при зборі даних з різних джерел, а саме неузгодженості і суперечності інформації з різних джерел, відсутності єдиного логічного погляду на корпоративні дані.

Сховище реалізується у вигляді реляційної бази даних, що працює під управлінням

достатньо потужної СУБД.

Сховище даних не орієнтовано на вирішення певної функціональної аналітичної задачі. Мета сховища – забезпечити цілісність і підтримувати хронологію корпоративних даних і з цієї точки зору воно нейтрально по відношенню до програмного забезпечення.

3. Наступним етапом є побудова семантичного слою. Незалежно від того, яким чином аналізуватиметься інформація, необхідно, щоб вона була зрозуміла ОПР, оскільки в більшості випадків аналізовані дані розташовуються в різних базах даних, а ОПР не повинна вникати в нюанси роботи з СУБД. Через потрібний механізм, що трансформує терміни предметної області у запити до БД. Це завдання і виконує семантичний слой. Бажано, щоб він був єдиний для всіх додатків аналізу, таким чином легко застосовувати до аналітичної задачі різні підходи.

4.Побудова моделей та аналіз даних. Тут розрізняють 2 способи

1. Системи звітності призначені для того, щоб дати відповідь на питання «що відбувається». Це й етап може включати побудову регламентованих та нерегламентованих звітів, а також наочного зображення даних, тобто таблиць графіків чи діаграм.

2. Knowledge Discovery in - це процес перетворення даних в знання. KDD включає в себе наступні кроки:

1. Висунення гіпотез та ідей

2. Підготовка вихідного набору даних

3. Систематизація та попередня обробка даних

4. Data Mining

5. Постобробка даних

5.Інтерпретація результатів.

В простому випадку інтерпретація – це графіки та діаграми, а в складнішому – моделі та правила.