Информационные технологии поддержки принятия решений и СУБД: Эволюция, классификация и стратегические перспективы в условиях цифрового суверенитета

Роль баз данных в системах поддержки управленческих решений

В условиях динамичного рынка и нарастающей сложности управленческих задач, требующих оперативной обработки колоссальных объемов информации, способность организации принимать рациональные и объективные решения становится ключевым конкурентным преимуществом. Если менеджмент не способен быстро реагировать на изменения рынка, даже самая инновационная бизнес-модель потерпит крах.

Данный материал посвящен деконструкции фундаментальной взаимосвязи между информационными технологиями поддержки принятия решений (СППР) и системами управления базами данных (СУБД). Актуальность темы обусловлена тем, что СППР нацелены на решение так называемых слабоструктурированных проблем, где интуиция и опыт менеджера должны быть дополнены объективными, полными и своевременно предоставленными данными. И именно СУБД выступает тем критически важным звеном, которое гарантирует наличие и целостность этой информационной основы.

Целью работы является исчерпывающий анализ эволюции СУБД, их классификации, современных архитектурных инноваций (In-Memory, Колоночные), а также проработка стратегических перспектив их развития, с особым акцентом на интеграцию искусственного интеллекта и программу технологического суверенитета.

Структура работы построена на последовательном переходе от фундаментальной теории (концептуальная модель СППР) через исторический анализ (от иерархических к реляционным СУБД) к исследованию современных трендов и архитектур, определяющих будущее корпоративной аналитики.

Концептуальные основы СППР и место СУБД в архитектуре

Ключевой тезис

Система поддержки принятия решений (СППР) — это интерактивная информационная система, предназначенная для помощи менеджеру в принятии решений в условиях неопределенности и неполноты информации. СППР способствует рациональному принятию решений, предлагая альтернативы на основе объективности, что помогает снизить влияние субъективности. Ключевая роль СУБД в этом процессе заключается в обеспечении надежного хранения, организации и высокоскоростного поиска данных, являющихся топливом для аналитических моделей.

Структура и компоненты СППР

Концептуальная модель СППР традиционно описывается как система, состоящая из трех взаимосвязанных компонентов, каждый из которых выполняет свою уникальную функцию:

1. Система управления данными (The Data Management System): Ядро, отвечающее за сбор, хранение и управление информацией, используемой для анализа. СУБД является ключевым элементом этого компонента. Она обеспечивает логическую структуру данных, контролирует их целостность, безопасность и предоставляет механизмы быстрого доступа к большим массивам как структурированных, так и неструктурированных данных.
2. Система управления моделями (The Model Management System): Содержит набор аналитических инструментов, моделей, алгоритмов и статистических методов (например, оптимизационные, имитационные, прогностические модели). Эти модели используют данные, полученные от СУБД, для генерации альтернативных сценариев и оценки их результатов.
3. Пользовательский интерфейс (The User Interface): Обеспечивает эффективное взаимодействие пользователя с системой, позволяя формулировать запросы, визуализировать результаты анализа и принимать решения.

Таким образом, СУБД, входящая в компонент управления данными, является фундаментом для аналитического аппарата СППР, определяя качество, скорость и полноту информации, на которой базируются управленческие выводы. И что из этого следует? Без надежной, масштабируемой и быстрой СУБД, даже самый совершенный набор аналитических моделей не сможет работать эффективно, превращая СППР в бесполезный инструмент, оперирующий устаревшими или неполными данными.

Специфика слабоструктурированных проблем

СППР предназначены, в первую очередь, для решения слабоструктурированных и неструктурированных задач, которые не могут быть полностью формализованы с помощью стандартных алгоритмов.

Слабоструктурированные проблемы содержат как количественные, так и качественные переменные. Например, оценка кредитоспособности клиента при выдаче займа. Здесь присутствуют количественные данные (доход, задолженность), но доминируют качественные факторы (опыт работы, рыночная конъюнктура, надежность отрасли), которые сложно поддаются прямому исчислению.

Неструктурированные проблемы, такие как выбор стратегического направления развития компании или выход на новый рынок, характеризуются высокой долей неопределенности и уникальности. В таких случаях СППР не дает однозначного ответа, а предоставляет лицу, принимающему решение (ЛПР), всесторонний анализ, ранжирование альтернатив и прогнозирование последствий, тем самым трансформируя неопределенность в обоснованный выбор. Роль СУБД здесь — агрегировать максимально широкий спектр данных, от финансовых отчетов до неструктурированных новостных лент и социальных медиа, для построения комплексных моделей. Разве не для этого мы инвестируем в мощные аналитические платформы?

Историческая эволюция СУБД и стандартизация моделей данных

Ключевой тезис

Эволюция СУБД является отражением растущих требований бизнеса к гибкости, объему и скорости обработки данных. Переход от жестких, навигационных моделей первого поколения к гибким и декларативным реляционным системам второго поколения стал подлинной революцией, стандартизировавшей способ хранения и доступа к информации, что критически важно для дальнейшего развития OLAP-аналитики.

Поколение	Период	Модель данных	Ключевой представитель	Основной принцип
Первое	1960-е – 1970-е гг.	Иерархическая, Сетевая	IBM IMS, IDMS (CODASYL)	Навигационный доступ, жесткие связи
Второе	1970-е – 1990-е гг.	Реляционная	System R, Oracle, Ingres	Табличное представление, декларативный SQL, ACID
Третье	С 1990-х гг.	Объектно-ориентированные, NoSQL, NewSQL	PostgreSQL, MongoDB, Cassandra	Гибкость схемы, горизонтальное масштабирование, распределенность

Первое поколение: Иерархическая и сетевая модели

Первое поколение СУБД (1960-е – 1970-е гг.) возникло как ответ на необходимость централизованного управления данными, заменив файловые системы. Отличались эти системы закрытостью и полным отсутствием стандартов, что сильно усложняло разработку и переносимость прикладных программ.

Первой промышленной СУБД, получившей широкое распространение, стала IMS (Information Management System) фирмы IBM, введенная в эксплуатацию в 1968 году. Она использовала Иерархическую модель данных, которая представляет базу данных в виде древовидной структуры. В этой модели каждая запись может иметь только одного «предка» (родителя), иерархически поддерживая отношения «один к одному» или «один ко многим». Главным недостатком, который постоянно мешал разработчикам, была неспособность эффективно работать с отношениями «многие ко многим», что требовало дублирования данных или критического усложнения структуры.

Сетевая модель данных, представленная в спецификации CODASYL (Conference on Data Systems Languages) в 1975 году, стала развитием иерархической. Она устранила жесткое ограничение на одного «предка», позволив любому объекту быть как «владельцем» (родительской записью), так и «членом набора» (дочерней записью) в нескольких различных связях, впервые реализовав отношение «многие ко многим». Однако обе эти модели требовали от программиста навигационного доступа, то есть необходимости четко знать и прописывать путь обхода структуры данных.

Второе поколение: Реляционная революция и стандарт SQL

Подлинный прорыв в теории и практике баз данных произошел с появлением Реляционной модели, предложенной Эдгаром Ф. Коддом (Edgar F. Codd) в 1970 году. Его работа «A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks» ознаменовала переход к декларативному подходу.

Реляционная модель представляет данные и их взаимосвязи с помощью набора связанных между собой двумерных таблиц (отношений), где каждая строка представляет собой кортеж (запись), а каждый столбец — атрибут (поле). Эта модель обеспечивает:

• Простоту схемы данных: Отсутствие сложных навигационных структур.
• Гибкость: Легкое добавление новых связей и атрибутов.
• Целостность: Исключение дублирования и аномалий данных через механизм нормализации.

Ключевым инструментом, обеспечившим широкое распространение реляционных СУБД (РСУБД), стал язык запросов Structured Query Language (SQL), разработанный IBM в середине 70-х годов для СУБД System R. SQL — это декларативный язык, позволяющий пользователю или программе указать, какие данные нужны, а не как их получить, оставляя задачу оптимизации доступа самой СУБД.

Первый официальный стандарт языка SQL был принят ANSI (American National Standards Institute) в 1986 году (SQL-86), а затем и ISO (Международной организацией по стандартизации) в 1987 году. Эта стандартизация обеспечила переносимость кода и стала краеугольным камнем для последующих версий РСУБД, таких как Oracle, Microsoft SQL Server и PostgreSQL, которые до сих пор доминируют в сфере OLTP (Online Transaction Processing). Какой важный нюанс здесь упускается? То, что SQL, несмотря на свою универсальность, изначально был оптимизирован для транзакционных нагрузок, а не для сложной аналитики, что в итоге и породило необходимость в специализированных архитектурах третьего поколения.

Классификация современных СУБД: От ACID к CAP и NewSQL

Ключевой тезис

Третье поколение СУБД, начавшееся с 1990-х годов, характеризуется многообразием специализированных решений, направленных на преодоление ограничений реляционной модели в условиях экспоненциального роста объемов данных (Big Data) и требований к горизонтальному масштабированию. Это привело к появлению альтернативных моделей данных и компромиссов между требованиями целостности и доступности.

Основные критерии классификации

Для систематизации современного ландшафта СУБД используются следующие ключевые критерии:

Критерий	Варианты классификации	Примеры
По модели данных	Реляционные (SQL), Объектно-ориентированные, NoSQL (Key-Value, Document, Graph, Column)	PostgreSQL, MongoDB, Neo4j
По архитектуре	Централизованные, Распределенные, Облачные, In-Memory	Oracle (централизованная), Cassandra (распределенная)
По назначению	OLTP (Транзакционные), OLAP (Аналитические), Гибридные (HTAP)	MS SQL Server (OLTP), ClickHouse (OLAP)
По типу доступа	Клиент-серверные, Встраиваемые	MySQL, SQLite

Специфика NoSQL-систем и CAP-теорема

В начале 2000-х годов, когда интернет-гиганты (Google, Amazon) столкнулись с необходимостью обрабатывать петабайты неструктурированных или полуструктурированных данных при высокой нагрузке, традиционные РСУБД показали свои ограничения в масштабируемости. Так возникло движение NoSQL (Not Only SQL).

NoSQL-системы были разработаны для решения проблем горизонтального масштабирования (распределения данных по множеству серверов) и обработки Big Data, часто ценой отказа от строгих требований ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability — Атомарность, Согласованность, Изолированность, Долговечность), характерных для РСУБД.

Основные типы NoSQL СУБД:

1. Key-Value Stores (Хранилища «ключ-значение»): Простейшая модель, обеспечивающая сверхбыстрый доступ по уникальному ключу (например, Redis).
2. Document Stores (Документо-ориентированные): Хранят данные в формате документов (JSON, BSON, XML), что обеспечивает гибкость схемы (например, MongoDB).
3. Column Family Stores (Колоночно-семейные): Масштабируемые распределенные хранилища, разработанные для массивов данных с редким заполнением и высокой скоростью записи (например, Google BigTable, Cassandra).
4. Graph Stores (Графовые СУБД): Оптимизированы для хранения и обработки сложных взаимосвязей между сущностями (например, Neo4j), идеально подходят для анализа социальных сетей и рекомендательных систем.

Выбор в пользу NoSQL часто диктуется CAP-теоремой (теоремой Брюера), которая утверждает, что в любой распределенной системе можно одновременно обеспечить не более двух из трех свойств:

• Consistency (Согласованность);
• Availability (Доступность);
• Partition Tolerance (Устойчивость к разделению).

NoSQL-хранилища, ориентированные на высокую доступность и горизонтальное масштабирование (характерное для DynamoDB Amazon или BigTable Google), часто выбирают модель AP (Доступность и Устойчивость к разделению), допуская временную (позднюю) согласованность данных.

В ответ на этот раскол появились NewSQL-системы — гибридные решения, цель которых — объединить преимущества горизонтальной масштабируемости NoSQL с гарантиями целостности данных (ACID) и реляционной моделью SQL, создавая высокопроизводительные распределенные транзакционные системы.

Архитектурные инновации СУБД и их количественное влияние на СППР

Ключевой тезис

Современная поддержка принятия решений требует не просто наличия данных, а возможности их оперативного анализа в реальном времени. Архитектурные инновации, такие как колоночные и In-Memory СУБД, предоставляют прорыв в скорости аналитики, критически важный для сложных СППР, оперирующих большими данными.

Колоночные СУБД: Превосходство в OLAP-аналитике

Традиционные (строковые) СУБД хранят данные, относящиеся к одной записи, последовательно на диске. Это эффективно для OLTP-задач, где требуется получить все поля одной или нескольких строк. Однако для аналитических запросов (OLAP), характерных для СППР, часто требуется агрегация данных по нескольким столбцам из миллионов записей.

Колоночные СУБД (например, Arenadata QuickMarts на основе ClickHouse) хранят данные по столбцам, а не по строкам. Этот принцип имеет два фундаментальных преимущества для СППР:

1. Ускорение запросов: При выполнении аналитического запроса, который требует, например, среднее значение по столбцу "Прибыль", СУБД считывает с диска только этот столбец. Это позволяет ускорить выполнение аналитических запросов в сотни раз по сравнению со строковыми СУБД.
2. Эффективное сжатие: Поскольку данные в одном столбце однотипны (например, только числа или даты), они обладают высокой избыточностью. Колоночная организация позволяет применять более эффективные алгоритмы сжатия, что может сократить затраты на хранение до 10 раз.

Таким образом, колоночные СУБД стали де-факто стандартом для создания хранилищ данных и аналитических платформ, напрямую повышая качество и оперативность СППР.

In-Memory СУБД: Обработка данных в реальном времени

Ввод-вывод с диска (даже твердотельного) остается главным узким местом в производительности СУБД. In-Memory СУБД (например, Arenadata Grid на основе Tarantool) устраняют это ограничение, храня основной массив данных в оперативной памяти (RAM).

Ключевой эффект от этой архитектуры — возможность достижения сверхнизкой задержки (latency) при обработке транзакций и запросов, часто измеряемой в микросекундах. Это критически важно для высоконагруженных OLTP-систем и оперативной аналитики, где решения должны приниматься мгновенно:

• Оперативная поддержка решений: Менеджмент может получать данные об изменениях рыночной ситуации или производственных показателях в режиме реального времени.
• Высокочастотный трейдинг и борьба с мошенничеством: Системы могут проверять каждую транзакцию на предмет аномалий за доли секунды, что невозможно при дисковом хранении.

Роль облачных СУБД

Облачные СУБД (например, Managed PostgreSQL, AWS Aurora) предоставляют гибкость и эластичность ресурсов. Они позволяют масштабировать вычислительные мощности и хранилище по требованию, устраняя необходимость в значительных капитальных затратах (CAPEX) на собственную инфраструктуру. Для малых и средних предприятий это открывает доступ к высокопроизводительным аналитическим и транзакционным платформам, которые ранее были доступны только крупным корпорациям.

Технологические и стратегические перспективы развития СУБД

Ключевой тезис

Будущее СУБД на горизонте 5–10 лет будет определяться тремя основными направлениями: интеграцией искусственного интеллекта для повышения эффективности и автономности, адаптацией к массивам Big Data с использованием технологий обеспечения целостности, а также стратегическим курсом на технологический суверенитет и импортозамещение на национальных рынках. Учитывая текущую геополитическую ситуацию, последнее направление приобретает решающее значение.

Интеграция Искусственного Интеллекта и Big Data

Искусственный Интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью СУБД, трансформируя их в так называемые Autonomous Database. ИИ используется для:

1. Автоматизации администрирования: Самостоятельная настройка индексов, мониторинг нагрузки, управление ресурсами и исправление ошибок, что снижает стоимость владения.
2. Оптимизации запросов: Применение методов машинного обучения для улучшения работы планировщика запросов. Например, в отечественной СУБД Postgres Pro Enterprise реализован Адаптивный Оптимизатор Запросов (AQO 2.0), который использует машинное обучение для автоматического сбора статистики выполнения и корректировки оценки стоимости операций, выбирая наиболее эффективный план.

Комбинация технологий Big Data и Блокчейн отвечает за повышение прозрачности и безопасности аналитических решений. В то время как Big Data предоставляет объем и разнообразие, Блокчейн обеспечивает неизменность и целостность хранимых данных. Это критически важно для СППР, используемых в финансовой сфере, аудите и цепочках поставок, поскольку гарантирует, что исходные данные, на основе которых принимаются решения, не были скомпрометированы.

Курс на технологический суверенитет и импортозамещение (2025-2027 гг.)

В России ключевым стратегическим трендом развития СУБД является программа импортозамещения. Этот процесс обусловлен не только экономическими, но и геополитическими факторами, направленными на обеспечение технологического суверенитета и независимости критически важных информационных систем.

Согласно требованиям регуляторов, в частности Указу Президента РФ №166, государственный сектор и субъекты критической информационной инфраструктуры (КИИ) обязаны полностью перейти на отечественные решения, включая СУБД, к 2026 году.

Рыночная динамика отражает этот тренд: к 2025 году доля российских СУБД на рынке уже достигла 73%, с прогнозом снижения доли иностранных решений до менее чем 1% к 2031 году. Отечественные вендоры (такие как Postgres Pro, Arenadata) активно развивают функциональность своих продуктов, чтобы обеспечить сопоставимость с зарубежными аналогами при переносе на них критичных бизнес-систем, что в свою очередь обеспечит оперативную поддержку управленческих решений.

Примеры технической оптимизации отечественных СУБД, направленной на повышение производительности:

• Работа с большими объектами: Разработка специализированных технологий, таких как Postgres Pro Superfile, для эффективной работы с большими объектами (LOB), что критично для систем, хранящих медиа и документы.
• Снижение утилизации CPU: За счет совершенствования планировщика и оптимизации архитектуры ядра, в реальных промышленных кейсах удалось снизить утилизацию CPU на высоконагруженных серверах свыше 90% до 50-53% после миграции на отечественные СУБД, что является прямым доказательством технической зрелости российских решений.

Таким образом, развитие отечественных СУБД становится не просто рыночным трендом, а стратегической задачей, определяющей устойчивость национальной цифровой инфраструктуры.

Заключение

Системы поддержки принятия решений являются критически важным инструментом современного управления, позволяющим трансформировать слабоструктурированные проблемы в обоснованные и рациональные решения. СУБД выступает в этой архитектуре ключевым звеном, обеспечивающим объективность, полноту и своевременность данных.

Исторический анализ показал, как эволюция СУБД — от жестких иерархических структур первого поколения к гибкой реляционной модели, стандартизированной SQL, и далее к многообразию специализированных NoSQL-систем — всегда была обусловлена необходимостью адаптироваться к растущим объемам и сложности данных. Современный ландшафт СУБД характеризуется архитектурными инновациями (Колоночные и In-Memory), которые обеспечивают прорыв в скорости аналитики, достигая сверхнизкой задержки в микросекундах и сотенкратного ускорения запросов, что является залогом оперативной поддержки решений. Перспективы развития СУБД неразрывно связаны с глубокой интеграцией Искусственного Интеллекта для достижения автономности и с национальной стратегией технологического суверенитета, успешная реализация которой будет иметь долгосрочные экономические и геополитические последствия.

Успешная реализация программы импортозамещения, подкрепленная техническими достижениями отечественных вендоров в области производительности и оптимизации, делает российские СУБД критическим элементом цифровой инфраструктуры страны и опорой для развития высокоэффективных СППР.

Список использованной литературы

1. Автоматизированные информационные технологии в экономике : учебник / под ред. Г. А. Титоренко. — М. : Компьютер, ЮНИТИ, 2008. — 399 с.
2. Гиляревский, Р. С. Информационный менеджмент: управление информацией, знанием, технологией : учебное пособие / Р. С. Гиляревский. — СПб., 2009. — 303 с.
3. Ивасенко, А. Г. Информационные технологии в экономике : учебное пособие для вузов / А. Г. Ивасенко, А. Ю. Гридасов, В. А. Павленко. — М., 2008. – 153 с.
4. Информационные системы и технологии управления : учебник / [Г. А. Титоренко (рук.) и др.] ; под ред. Г. А. Титоренко. – 3-е изд., перераб. и доп. – М. : ЮНИТИ, 2010. – 591 с.
5. Информационные технологии в экономике и управлении / под ред. В. В. Трофимова. – М.: Юрайт, 2011. – 478 с.
6. Паклин, Н. Б. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+CD) : учебное пособие / Н. Б. Паклин, В. И. Орешкова. — 2-е изд., доп. и перераб. — СПб.: Питер, 2010. – 704 с.
7. Переяслова, И. Г. Информационные технологии в экономике: Учебное пособие / И. Г. Переяслова, О. Г. Переяслова, А. А. Удовенко. — М.: Дашков и К°; Ростов н/Д: Академцентр, 2008. — 188 с.
8. Преображенская, Т. В. Информационный менеджмент : учебное пособие / Т. В. Преображенская ; Новосиб. гос. техн. ун-т. — Новосибирск, 2010. – 227 с.
9. Провалов, В. С. Информационные технологии управления : учебное пособие / В. С. Провалов. — М., 2010. — 371 с.
10. Интеллектуальная информационная система поддержки принятия решений [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/intellektualnaya-informatsionnaya-sistema-podderzhki-prinyatiya-resheniy (дата обращения: 30.10.2025).
11. Архитектура СППР [Электронный ресурс] // Studbooks.net. URL: https://studbooks.net/1908272/informatika/arhitektura_sppr (дата обращения: 30.10.2025).
12. Эволюция современных баз данных (поколения бд) [Электронный ресурс] // StudFile.net. URL: https://studfile.net/preview/4134934/page:7/ (дата обращения: 30.10.2025).
13. История развития СУБД. (Лекция 2) [Электронный ресурс] // PPT-Online.org. URL: https://ppt-online.org/307455 (дата обращения: 30.10.2025).
14. Развитие баз данных [Электронный ресурс] // Habr. URL: https://habr.com/ru/articles/800989/ (дата обращения: 30.10.2025).
15. Иерархическая и сетевая модели данных [Электронный ресурс] // PetrSU.ru. URL: https://petrsu.ru/handbook/db/model (дата обращения: 30.10.2025).
16. Реляционные СУБД: история появления, эволюция и перспективы [Электронный ресурс] // Habr. URL: https://habr.com/ru/articles/697928/ (дата обращения: 30.10.2025).
17. Какой тип бд (nosql типа) используется в мессенджерах? [Электронный ресурс] // Habr Q&A. URL: https://qna.habr.com/q/762319 (дата обращения: 30.10.2025).
18. Что такое NoSQL за 6 минут [Электронный ресурс] // YouTube. URL: https://www.youtube.com/watch?v=kY3P648vH98 (дата обращения: 30.10.2025).
19. Поддерживаемые СУБД хранилища [Электронный ресурс] // DataMart.ru. URL: https://datamart.ru/docs/prostore_6.10/user-guide/data-sources/supported-datastores (дата обращения: 30.10.2025).
20. Тенденции развития баз данных: обзор за 2024 год и взгляд в будущее [Электронный ресурс] // ITweek.ru. URL: https://www.itweek.ru/db/article/detail.php?ID=230863 (дата обращения: 30.10.2025).
21. TAdviser — портал выбора технологий и поставщиков [Электронный ресурс] // TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
22. Blockchain и Big Data: что необходимо знать? [Электронный ресурс] // MadData.agency. URL: https://maddata.agency/blockchain-i-big-data-chto-neobhodimo-znat/ (дата обращения: 30.10.2025).
23. Импортозамещение ИТ-инфраструктуры: с какими проблемами можно столкнуться и как их решить [Электронный ресурс] // Iksmedia.ru. URL: https://www.iksmedia.ru/articles/importozameshhenie-it-infrastruktury-s-kakimi-problemami-mozhno-stolknutsya-i-kak-ix-reshit.html (дата обращения: 30.10.2025).
24. Московское метро внедряет ОС Astra Linux и СУБД Postgres Pro за ₽364,8 млн [Электронный ресурс] // TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82:%D0%9C%D0%BE%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BD_(%D0%90%D0%A1%D0%9E%D0%9A%D0%A3_%D0%B8_%D0%A2%D0%9A%D0%91) (дата обращения: 30.10.2025).