1.общесистемна часть, содержит общее описание и обоснование решений, принятых в проекте АСУ

2.Функциональная часть, реализует функциональные подсистемы

3. Часть, которая обеспечивает необходимое для успешной работы функциональных подсистем и состоит из описания различных видов обеспечения.

 Различают следующие виды обеспечения:

• техническое обеспечение - комплекс технических средств ИС, применяемых для функционирования автоматизированной информационной технологии управления;

 • математическое обеспечение - совокупность используемых экономико-математических методов, моделей и алгоритмов;

 • программное обеспечение - совокупность общесистемного и прикладного программного обеспечения.

Общесистемное программное обеспечение включает операционные системы, трансляторы, утилиты, базы данных и т.п.

Прикладное программное обеспечение включает прикладные программы, реализующие функциональные запросы пользователей и различного рода описания (пользователя, оператора, программиста и т.д.), позволяющие успешно применять программное обеспечение;

• информационное обеспечение - совокупность реализованных решений по объему, размещению и формам организации информации, циркулирующей в системе управления.

Оно включает нормативно-справочную информацию, необходимые классификаторы технико-экономической информации, унифицированные документы, массивы данных, контрольные примеры, используемые при решении задач управления;

 • организационно-методическое обеспечение - совокупность документов, регламентирующих деятельность персонала в условиях функционирования системы управления.

Оно предназначено для описания изменений организационной структуры управления объектом, связанных с созданием АСУ (схема организационной структуры, описание организационной структуры); для описания действия персонала по обеспечению функционирования АСУ (технологическая инструкция, инструкция по эксплуатации); для установки функций, прав и обязанностей должностных лиц по обеспечению функционирования АСУ (должностная инструкция)

• лингвистическое обеспечение - совокупность информационных языков, методов индексирования, а также лингвистической базы (словарей, тезаурусов, рубрикаторов) и методов ее ведения.

• правовое обеспечение - совокупность правовых норм, регламентирующих правоотношения при функционировании АСУ и юридический статус результатов ее функционирования.

 Комплекс технических средств и информационное обеспечение являются общими для всех задач, решаемых в системах управления. Другие виды обеспечения используются применительно к конкретным задачам и конкретным АСУ и, как правило, их в самостоятельные подсистемы не выделяют.

Хранилища данных Системное проектирование по сравнению с построением моделей деятельности имеет важную особенность в технике структурирования модели: особую роль играют хранилища (накопители) данных, так как практически все процессы модели связаны не напрямую, а через эти накопители.

 Основной принцип: данные должны заноситься в накопитель один раз в том месте, где они появляются. К выявлению базовых накопителей надо относиться очень тщательно, так как именно с ними будут работать бизнес-процессы на всех без исключения уровнях детализации модели.

Задачи управления требуют умения использовать и обрабатывать большой объем информации, проводить анализ этой информации, моделировать процессы и ситуации и структурировать материал для принятия решений. Актуальность проблемы сохранения и оперативного поиска данных привела к появлению такого понятия, как «хранилище данных».

Стоит вспомнить о необходимости использования единых информационных хранилищ в аналитических системах и в первую очередь в системах поддержки принятия решений (СППР).

Системы СППР пользуются информацией, собранной с помощью компьютерных сетей из множества систем обработки данных (СОД). Данные в СОД собираются, хранятся и по достижении установленного срока выгружаются.

 Данные в разных СОД могут быть не согласованы между собой, информация в них может быть по-разному структурирована, степень ее достоверности определить сразу бывает довольно трудно. Все это свидетельствует о том, что архивные данные с СОД без предварительной доработки использовать в информационных хранилищах нецелесообразно.

В настоящее время обмен данными осуществляется интеграция различных СОД на основе единого справочника метаданных, то есть по каждому новому запросу предполагается динамическое выгрузки данных из различных СОД, их согласования, агрегация и транспортировки пользователю.

Из предложенной схемы видно, что в ней отсутствует интерактивное взаимодействие с пользователем для проведения динамического анализа. Информационные хранилища для СППР должны обладать некоторыми специфическими свойствами.

Они должны обеспечивать сохранность информации в хронологическом порядке, так как без поддержки хронологии данных нельзя говорить о решении задач прогнозирования и анализа тенденций.

 Задача создания информационных хранилищ чрезвычайно сложная. Ее решение связано с рядом проблем глобального характера.

Первая проблема заключается в том, что хранилища данных работают с внешними источниками, то есть различными информационными системами, электронными архивами, каталогами и справочниками, статистическими сборниками и т.д. Все внешние источники реализованы на основе различных программных и аппаратных средств. На основе этих разнородных средств и решений необходимо построить единую информационную систему, функционально согласованную.

Вторая проблема заключается в том, чтобы эта единая информационная система должна распределенное решение, то есть стоит физически разделить узлы компьютерной сети, где происходит операционная обработка информации, и узлы, в которых выполняется анализ данных.

Третья проблема - это метаданные и средства их представления. Когда метаданными пользовались разработчики и в меньшей степени администраторы баз данных, то есть специалисты.

В настоящее время метаданные применяются всеми пользователями и средства их представления должен соответствовать уровню подготовки простого пользователя. Для аналитических систем, для СППР база метаданных жизненно необходима, как путеводитель для туриста в незнакомом городе.

Пользователю, кроме структуры и взаимосвязей данных, необходимо знать:

• источники получения данных и степень их достоверности, так как и сама информация может попасть в хранилище из различных источников;

• периодичность обновления, то есть не только когда были обновлены данные, но и когда они будут снова обновляться;

• владельцев данных, чтобы определить, какие шаги пользователь должен предпринять для доступа к этим данным;

• статистическую оценку запросов, оценку времени и объема полученного ответа.

Собрав информацию об истории развития организации, ее успехах и неудачах, причинах этих неудач, взаимоотношениях с поставщиками и заказчиками, истории и развития рынка, менеджеры получают уникальную возможность для анализа прошлого, течет ситуации и составления обоснованных прогнозов.

Но возникает четвертая проблема - проблема защиты информации. Региональный менеджер должен иметь информацию из региона, а менеджер подразделения - по подразделению.

Создание единых хранилищ данных предполагает использование технологий статистической обработки информации для ее предварительного анализа, определения состава и структуры тематических рубрик.

 Начальный этап предварительного анализа - выделение групп с однородными данными и расчленение информации на одно качественные интервалы, то есть группировка по типу информации.

 Если существующие в настоящее время технологии анализа данных в хранилищах распределить по увеличению аналитических возможностей, то список будет выглядеть так:

 Online Transaction Processing (OLTP)

Online Analytical Processing (OLAP)

 Data Mining.

Технология оперативного анализа распределенных данных (OL / lP-технология), что занимает среднее положение в этом списке, наиболее распространена.

Эта технология обеспечивает: построение многомерных моделей баз данных, иерархическое представление информации с семантических связей; выполнение сложных аналитических расчетов; Динамическое изменение структуры отчета; Восстановление базы данных и т.д.

Аналитические приложения для поддержки принятия решений в бизнесе основываются на модели данных, разработанной для конечного пользователя. Такой моделью может быть многомерная модель, представленная в виде куба.

 Организовать и обрабатывая информацию из реляционных баз данных и других плоских таблиц многомерным образом, пользователи могут рассматривать свои данные так же, как они рассматривают свой бизнес. Многомерной модели данных могут сопровождать функции анализа, прогнозирования, моделирования и построения запросов «если».

 Программные продукты, использующие ОLар-технологию, сочетают модель представления данных, оптимизирована для анализа, с простыми и интуитивными средствами доступа к этим данным.

 От этих средств выигрывают и поставщики аналитической информации, то есть финансовые, маркетинговые и другие аналитики, и ее потребители, то есть руководители и менеджеры разного уровня.

Первые обнаруживают тенденции и исключительные ситуации с помощью решения задач прогнозирования и планирования, строят модели «если».

Вторые составляют, например, интерактивные отчеты, диаграммы, которые могут ответить на вопросы хозяйственной практики (например, каким будет объем продаж в регионе в следующем или квартале, насколько возрастет объем заказов в текущем квартале, если покупатели будут делать форвардные соглашения и т.д.).