Architectures of Decision Support Systems
Журнал "Новітні комп'ютерні технології"
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Architectures of Decision Support Systems
Архитектуры систем поддержки принятия решений Архітектури систем підтримки прийняття рішень |
|
| Creator |
Супрунова, Юлия Анатолиевна
|
|
| Description |
The article deals with the four most popular types of architectures of decision support systems:1. Functional DSS.2. Independent data marts.3. Two-level data warehouse.4. A three-tier data warehouse.The advantages and disadvantages of each type were analized.
На сегодняшний день можно выделить четыре наиболее популярных типа архитектур систем поддержки принятия решений:1. Функциональная СППР.2. Независимые витрины данных.3. Двухуровневое хранилище данных.4. Трехуровневое хранилище данных.Функциональная СППР является наиболее простой с архитектурной точки зрения. Такие системы часто встречаются на практике, в особенности в организациях с невысоким уровнем аналитической культуры и недостаточно развитой информационной инфраструктурой.Характерной чертой функциональной СППР является то, что анализ осуществляется с использованием данных из оперативных систем.Преимущества:– быстрое внедрение за счет отсутствия этапа перегрузки данных в специализированную систему;– минимальные затраты за счет использования одной платформы.Недостатки:1. Единственный источник данных, потенциально сужающий круг вопросов, на которые может ответить система.2. Оперативные системы характеризуются очень низким качеством данных с точки зрения их роли в поддержке принятия стратегических решений.3. Большая нагрузка на оперативную систему. Сложные запросы могут привести к остановке работы оперативной системы, что весьма нежелательно.Независимые витрины данных часто появляются в организации исторически и встречаются в крупных организациях с большим количеством независимых подразделений, зачастую имеющих свои собственные отделы информационных технологий.Преимущества:– витрины данных можно внедрять достаточно быстро;– витрины проектируются для ответов на конкретный ряд вопросов;– данные в витрине оптимизированы для использования определенными группами пользователей, что облегчает процедуры их наполнения, а также способствует повышению производительности.Недостатки:1. Данные хранятся многократно в различных витринах данных. Это приводит к дублированию данных и, как следствие, к увеличению расходов на хранение и потенциальным проблемам, связанным с необходимостью поддержания непротиворечивости данных.2. Потенциально очень сложный процесс наполнения витрин данных при большом количестве источников данных.3. Данные не консолидируются на уровне предприятия, таким образом, отсутствует единая картина бизнеса.Двухуровневое хранилище данных строится централизованно для предоставления информации в рамках компании. Для поддержки такой архитектуры необходима выделенная команда профессионалов в области хранилищ данных.Преимущества:1. Создание и наполнение витрин данных упрощено, поскольку наполнение происходит из единого стандартизованного надежного источника очищенных нормализованных данных.2. Витрины данных синхронизированы и совместимы с корпоративным представлением. Имеется корпоративная модель данных. Существует возможность сравнительно лёгкого расширения хранилища и добавления новых витрин данных.3. Гарантированная производительность.Недостатки:– существует избыточность данных, ведущая к росту требований на хранение данных;– требуется согласованность с принятой архитектурой многих областей с потенциально различными требованиями (например, скорость внедрения иногда конкурирует с требованиями следовать архитектурному подходу).В случае использования трехуровневых хранилищ витрины данных представляют подмножества данных из хранилища, организованные для решения задач отдельных подразделений компании. Конечные пользователи имеют возможность доступа к детальным данным хранилища, в случае если данных в витрине недостаточно, а также для получения более полной картины состояния бизнеса. Витрины данных синхронизированы и совместимы с корпоративным представлением. Имеется корпоративная модель данных. Существует возможность сравнительно лёгкого расширения хранилища и добавления новых витрин данных. К числу недостатков можно отнести избыточность данных, ведущая к росту требований на их хранение.Мы рассмотрели основные варианты архитектур систем поддержки принятия решений. Выбор конкретного варианта зависит от условий, в которые поставлена проектная группа. У статті розглянуті чотири найбільш популярних типи архітектур систем підтримки прийняття рішень: 1. Функціональна СППР. 2. Незалежні вітрини даних. 3. Дворівневе сховище даних. 4. Трирівневе сховище даних. Проаналізовано переваги і недоліки кожного типу. |
|
| Publisher |
State institution of higher education «Kryvyi Rih National University»
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2013-11-01
|
|
| Type |
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion — — — |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://ccjournals.eu/ojs/index.php/nocote/article/view/29
|
|
| Source |
New computer technology; Vol 4 (2006): Problems of training and retraining of IT specialists; 55-56
Новые компьютерные технологии; Vol 4 (2006): Problems of training and retraining of IT specialists; 55-56 Новітні комп'ютерні технології; Vol 4 (2006): Problems of training and retraining of IT specialists; 55-56 2309-1460 |
|
| Language |
eng
|
|
| Relation |
http://ccjournals.eu/ojs/index.php/nocote/article/view/29/22
|
|
| Rights |
Copyright (c) 2014 New computer technology
|
|