Пример готовой курсовой работы по предмету: Информационные технологии
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 5
1. СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ 7
1.1. Основные понятия, определения, решаемые задачи 7
1.2. Характеристики СППР 11
1.3. Классификация СППР 12
1.4. Методы анализа, используемы в системах поддержки принятия решений 14
1.5. Требования, предъявляемые к СППР 15
2. ХРАНИЛИЩЕ ДАННЫХ 17
2.1. Характеристики хранилища данных 18
2.2. Подходы к физической реализации ХД 19
2.3. Организация хранилища данных 22
2.4. Работа с хранилищем данных 23
2.5. Компоненты хранилища данных 23
2.6. Архитектурные области хранилища 25
3. OLAP СИСТЕМЫ 27
3.1. Многомерная модель данных 27
3.2. Правила Кодда для OLAP – систем 30
3.3. Архитектура OLAP – систем 31
3.3.1 MOLAP 32
3.3.2. ROLAP 33
3.3.3. HOLAP 35
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 36
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 38
Содержание
Выдержка из текста
В нынешних условиях ключевым фактором успеха становится скорость принятия эффективных управленческих решений. Однако усовершенствование механизма принятия решений затруднено в условиях огромного объема и сложности данных, содержащихся в разнообразных оперативных и производственных системах этих организаций [3].
В нынешних условиях ключевым фактором успеха становится скорость принятия эффективных управленческих решений. Однако усовершенствование механизма принятия решений затруднено в условиях огромного объема и сложности данных, содержащихся в разнообразных оперативных и производственных системах этих организаций [3].
Однако на стыке наук возникает область неопределенности решений. Решения требуется формулировать на основе нескольких моделей из различных областей знаний. Способ решения, учитывающий множественные факторы, часть из которых определены качественно, позволяет говорить о полноценной задаче принятия решения (ЗПР).
ЗПР часто ставится в условиях частичной неопределенности или условиях риска.
- создать систему поддержки принятия решений (СППР) по оценке логистических затрат. — создать базу данных, содержащую информацию о грузе, транспортировке, заказчиках и их заказах. Система работает с удаленной базой данных, несколько экземпляров приложения могут одновременно выполнять следующую очередность действий:
Во второй главе рассмотрены основные принципы реализации систем поддержки принятия решений и использование программных продуктов Microsoft Excel и 1С:Предприятие 8 в системах поддержки принятия решений.
В настоящее время нет общепринятого определения СППР, поскольку конструкция СППР существенно зависит от вида задач, для решения которых она разрабатывается, от доступных данных, информации и знаний, а также от пользователей системы.
СППР второго типа предполагают достаточно глубокую проработку данных, специально преобразованных так, чтобы их было удобно использовать в ходе процесса принятия решений. Неотъемлемым компонентом СППР этого уровня являются правила принятия решений, которые на основе агрегированных данных подсказывают менеджерскому составу выводы и придают системе черты искусственного интеллекта. Такого рода системы создаются только в том случае, если структура бизнеса уже достаточно определена и имеются основания для обобщения и анализа не только данных, но и процессов их обработки. Если ИСР есть не что иное как развитие системы оперативного управления производственными процессами, то СППР в современном понимании — это механизм развития бизнеса, который включает в себя некоторую часть управляющей информационной системы, обширную систему внешних связей предприятия, а также технологические и маркетинговые процессы развития производства.
Это привело к созданию программных систем, основанных как на традиционных методах алгоритмической обработки данных, так и на методах создания и использования баз знаний. Наиболее плодотворными программными системами для решения таких задач является новая информационная технология, связанная с разработкой экспертных систем (ЭС) и системы поддержки принятия решений.
Теоретические основы систем поддержки принятия решений 31.2 Сравнительный анализ международных и российских программных продуктов, используемых для принятия решений 6 Использование систем поддержки для принятия решения на примере предприятия ООО «Наливные полы» 16
Реализация проекта на практике позволит усовершенствовать управленческий труд, дополнить конкурентные преимущества компании, в виду соответствия современным направлениям использования IT-решений в бизнесе.
Действительно, бизнес отводит одну из основных ролей эффективному управлению на основе достоверной информации. Современное предприятие функционирует в сложной экономической среде, что обуславливает необходимость создания и внедрения различных компьютерных систем и технологий по реализации принятия решений для обеспечения эффективности развития в условиях рынка. Компьютеры, оснащенные специальными программами, все шире применяются для решения задач управления бизнес-процессами предприятия.
Осуществление таких решений нуждается в превращениях государственного и муниципального управления в единую целостную организационную систему, которая включает в себя ряд различных подсистем. Применяя в управленческой практике различные современные как зарубежные, так и отечественные технологии можно в результате добиться высокой оперативности принятия и реализации решений, а также обеспечить устойчивость и оптимизацию процесса в системе поддержки принятия решений в сфере муниципального управления .Поэтому целью данной работы явилось описание систем поддержки принятия решений в сфере муниципального управления.
Математические методы и автоматизированные системы поддержки принятия решений
Одиночные информационные системы реализуются на персональном компьютере (сеть не используется).
Такая система может содержать несколько простых приложений, связанных общим информационным фондом, и рассчитана на работу одного пользователя или группы пользователей, разделяющих по времени одно рабочее место. Подобные приложения создают с помощью так называемых настольных или локальных СУБД. Среди локальных СУБД наиболее известны Clarion , Clipper, Fox Pro, Paradox, dBase.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Jack Show. Digital Jungle, and doing business in the Information Age. [Электронный ресурс].
Режим доступа: http://wowspeakers.com/2014/02/jack-shaw/ (дата обращения
0. марта 2015 г.)
2. Cisco Forecast and Methodology, 2013– 2018. [Электронный ресурс].
Режим доступа:http://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/service-provider/global-cloud-index-gci/Cloud_Index_White_Paper.pdf (дата обращения
1. марта 2015 г.)
3. Хранилища данных. [Электронный ресурс].
Режим доступа: http://window.edu.ru/library/pdf 2txt/224/60224/30094/page 10 (дата обращения
1. апреля 2015 г.)
4. Система поддержки принятия решений. [Электронный ресурс].
Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/система_поддержки_принятия решений (дата обращения
1. апреля 2015 г.)
5. Little I.D.C. Models and Managers: The Concept of a Decision Calculus // Management Science, 1970,v. 16,Nr.8
6. Thieranf R.J. Decision Support Systems for Effective Planing and Control. -Englewood Cliffs, N.J: Prentice Hall, Inc, 1982.
7. Sprague R.H. A Framework of Development of the Decision Support Systems // MIS Quarterly, 1980, v. 4, Nr.4
8. Ginzberg M.I., Stohr E.A. Decision Support Systems: Issues and Perspectives // Processes and Tools for Decision Support / ed. by H.G. Sol, Amsterdam, North-Holland Pub I.Co, 1983.
9. Radulescu D., Gheorghiu 0. Optimizarea flexibila si decizia asistata de calculator. Bucuresti, Ed.stiintifica, 1992.
10. Ключко В.И. Архитектуры систем поддержки принятия решений.//Научный журнал КубГАУ, № 86(02), 2013
11. Turban, E. Decision support and expert systems: management support systems. -Englewood Cliffs, N.J.: Prentice Hall, 1995. — 887 p.
12. Haettenschwiler P. Neues anwenderfreundliches Konzept der Entscheidungs-unterstutzung. Gutes Entscheiden in Wirtschaft, Politik und Gesellschaft. Zurich: Hochschulverlag AG, 1999. — S. 189— 208.
13. Power D.J. A Brief History of Decision Support Systems. DSSResources.COM, World Wide Web. [Электронный ресурс].
Режим доступа: http://DSSResources.COM/history/dsshistory.html (дата обращения
1. апреля 2015 г.)
14. Power D. J. «What is a DSS?» // The On-Line Executive Journal for Data-Intensive Decision Support, 1997. — v. 1. — N3.
15. Хранилища данных: основные архитектуры и принципы построения в реляционных СУБД. [Электронный ресурс].
Режим доступа: http://www.bipartner.ru/downloads/DW_Arch.pdf (дата обращения
1. апреля 2015 г.)
16. Joerg Reinschmidt, Allison Francoise. Business Intelligence Certification Guide. IBM Red books.
17. Нартова А. PowerDesigner
15. Моделирование данных. М.: издательство ЛОРИ, 2014. – 469 с.
18. Александрин А.М. Разработка и реализация методов и моделей информационной системы поддержки принятия решений на уровне предприятия: Автореф. дис.канд. техн. наук. – М.:РГБ, 2006.
19. Повышение производительности хранилищ данных.1 // ComputerWeek-Moscow. – 1996. – № 32. – C. 28.
20. Львов В.Н. Создание систем поддержки принятия решений на основе хранилищ данных //Системы управления базами данных. – 1997. – № 3.
21. Бергер А.Б. Microsoft SQL Server Analyses Services. OLAP и многомерный анализ данных. – СПб.: БХВ – Петербург, 2007. – 928 с. с ил.
22. Кузнецов М.А., Пономарев С.С. Современная классификация систем поддержки принятия решений // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2009. № 3. С. 52 – 58.
23. Ткаченко В.В. Система поддержки принятия решений управления экономическими параметрами в растениеводстве // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2008. № 4. С. 90-106.
24. Шумкова О.А., Карлов Д.Н., Шумков Е.А. Многоконтурная система анализа финансового рынка // Труды Кубанского Аграрного Университета. Краснодар: КубГАУ. 2010. № 4. С. 31 — 35.
список литературы
