SYSTEM INFORMACYJNY

/ INFORMATYCZNY

ZARZĄDZANIA

(SIZ)

Dostęp do nowoczesnych

technologii informatycznych niesie

z sobą szanse ale i zagrożenia

dla obiektów gospodarczych

Warunki wykorzystania

szans

• umiejętność skutecznego jej

wykorzystania do radykalnej zmiany

zarządzania,

• umiejętność przeprojektowania

niesprawnych procesów,

• przyjęcie odmiennych nowych rozwiązań

organizacyjnych odpowiadających

potrzebom działalności.

Utrata szans strategicznych

Stosowanie TI jedynie jako narzędzia

usprawniającego niesprawne

rozwiązania organizacyjne (np.

automatyzujące procedury) wynika z

niezrozumienia strategicznej roli TI

i oznacza utratę szans strategicznych.

Zastosowania TI

•

Muszą mieścić się w strategicznym
kontekście organizacji.

•

Muszą wynikać i być podporządkowane misji,
celom i strategii działalności organizacji.

•

Muszą być integralną częścią tej strategii tak
jak każda inna strategia cząstkowa np.
strategia marketingowa.

Czynniki wpływające na określenie strategii

informatyzacji

Organizacja

• strategia gospodarcza
• środowisko sprzętowo-programowe
• możliwości finansowe
• możliwości kadrowe
• możliwości organizacyjne

Otoczenie organizacji

• rynek oprogramowania i sprzętu
• technologie informatyczne
• metodologie i techniki
• rozwiązania stosowane w innych organizacjach

SYSTEM INFORMACYJNY, SYSTEM

INFORMATYCZNY SYSTEM

INFORMATYCZNY ZARZĄDZANIA

SYSTEM INFORMACYJNY

• Wielopoziomowa struktura, która pozwala

użytkownikowi tego systemu na transformowanie
określonych danych wejściowych na pożądane
informacje wynikowe za pomocą odpowiednich
procedur i modeli

• Na bazie tych informacji podejmowane są decyzje

• -

jest to część systemu informacyjnego, którego

zadania przetwarzania danych realizowane są za
pomocą systemów komputerowych.

SYSTEM INFORMATYCZNY

SYSTEM INFORMATYCZNY ZARZĄDZANIA (SIZ)

• określa część systemu informacyjnego

realizowanego przez techniczne środki
informatyki, którego celem jest wspomaganie
procesów zarządzania.

UJĘCIE STATYCZNE SI

n a d a w c y

in fo rm a c ji

z b io ry

in fo rm a c ji

m e to d y

i te c h n ik i

p rz e tw a rz a n ia

in fo rm a c ji

o d b io rc y

in fo rm a c ji

k a n a ły

in fo rm a c y jn e

S tru k tu ra s y s te m u in fo rm a c y jn e g o

UJĘCIE DYNAMICZNE SI

grom adzenie

inform acji

przechow yw anie

inform acji

przesyłanie

inform acji

przetw arzanie

inform acji

prezentow anie

inform acji

Funkcje system u inform acyjnego

TYPOLOGIA

SYSTEMÓW

INFORMACYJNYCH

Kryteria typologii SI

•

Skala funkcjonowania systemu

•

Zakres merytoryczny systemu

•

Generacja systemu

•

Stopień integracji

•

Stopień uniwersalności

Skala funkcjonowania

Skala funkcjonowania systemu

pozwala podzielić systemy na dwie
grupy:

- Makroekonomiczne
- Mikroekonomiczne

Zakres merytoryczny

Sfera wytwarzania
Logistyka i dystrybucja
Gospodarka zasobami finansowymi

firmy

Zarządzanie i administracja
Obrót towarowy
Bankowość
Administracja publiczna
…….

Generacje SI

wyrażają głównie rozwój technologii
informatycznych i komunikacyjnych
oraz wynikających z nich koncepcji
zastosowań informatyki
gospodarczej.

Generacje SI c.d.

Generacja 1: systemy transakcyjne

(ewidencyjno-sprawozdawcze)

Generacja 2: informacyjne

(informacyjno - decyzyjne)

Generacja 3: systemy doradcze

- wspomagania decyzji
- Business Intelligence

Generacja 4: ekspertowe

Przykładami ST są systemy

ewidencji:

• gospodarki materiałowej
• środków trwałych
• finansowo-księgowe
• kadr i płac
• produkcji i sprzedaży
• obsługi sekretariatu

Systemy Informowania Kierownictwa

(SIK)

• stworzone na potrzeby średniego i niższego

szczebla zarządzania (na bazie systemów
transakcyjnych)

• wspierają decyzje dobrze

ustrukturalizowane

• odpowiadają za generowanie optymalnych

i analitycznych informacji oraz symulowanie
pewnych zjawisk gospodarczych

• zintegrowane przetwarzanie baz danych,

procedury obsługi klienta, metody
statystyczno-ekonometryczne

Cechy Systemów Informowania

Kierownictwa:

• łatwość udostępnienia danych

zgromadzonych w bazach ewidencyjnych

• zaawansowane mechanizmy ekstrakcji

danych

• łatwość i elastyczność analizy danych
• przyjazny graficzny interfejs użytkownika
• prezentacja wyników analizy w formie

dostosowanej do potrzeb określonego

użytkownika

Systemy informowania kierownictwa SIK c.d.

Technologie implementowane

obecnie
w SIK:

• technologia hurtowni danych (DW)
• technologia OLAP
• technologia drążenia danych (DM)

Hurtownie danych

Definicje hurtowni danych (1

)

Twórca teorii hurtowni danych
B.Immon definiuje hurtownię danych
jako:

tematycznie zorientowaną,

spójną, chronologiczną

i niezmienną kolekcję danych.

Hurtownie danych

Hurtownia danych to wydzielona

centralna baza danych stworzona

z myślą o prowadzeniu analiz

służących do podejmowania decyzji

strategicznych związanych

z zarządzaniem organizacją.

Hurtownia danych jest:

• informacyjna a nie operacyjna,
• zorientowana na analizy oraz na

wspomaganie decyzji, a nie na
przetwarzanie transakcji,

• zwykle o architekturze klient/serwer,

a nie pochodną bazującą na
serwerze.

Cechy HD (Inmon)

zbiór danych:
• uporządkowany tematyczny
• spójny (zintegrowany)
• chronologiczny (zawierający wymiar

czasowy)

• niezmienny (nieulotny)

Cechy hurtowni danych

• uporządkowanie tematyczne – w hurtowni przechowywane są tylko te

dane, które będą potrzebne do sporządzenia analiz w przewidywanym

zakresie,

• zintegrowanie – dane są przechowywane w ujednoliconym formacie,

czyli dane dotyczące tego samego atrybutu a pochodzące z różnych

źródeł przechowywane są w jednolity sposób,

• niezmienność – w stosunku do hurtowni danych określa się tylko dwie

operacje na danych: ładowanie danych oraz dostęp do danych. Dane

zgromadzone w hurtownie nie podlegają modyfikacji w trakcie jej

bieżącej eksploatacji,

• oznaczenie czasowe gromadzonych danych – w hurtowni

przechowywane są dane historyczne opatrzone znacznikiem czasu,

który pozwala na ustalenie, z jakiego okresu historycznego dane te

pochodzą.

Uporządkowanie tematyczne

• Dane są zorientowanie na najważniejsze tematy,

z punktu widzenia zarządzania przedsiębiorstwem.

• Tworzenie HD skupia się natomiast na modelowaniu

danych i bazie danych w sposób wyłączny.
Modelowanie procesów w klasycznej formie nie jest
częścią środowiska HD.

• Z HD wyłączone są te dane, które nie są

wykorzystywane w procesie wspomagania decyzji,
podczas gdy dane aplikacji zawierają informacje
potrzebne do obsługi procesów bieżących. Dane te
mogą, ale nie muszą być potrzebne analitykom firmy.

Spójność

• Najważniejszym aspektem HD jest to, że wszystkie bez

wyjątku dane, które się w niej znajdują są zintegrowane.

• Integracja przejawia się w wielu różnych aspektach: nazwach,

jednostkach miary, wyrażaniu czasu, struktur, opisów

obiektów, postaci atrybutów itd.

• Integrowanie oznacza także łączenie danych z różnych

systemów i zapewnia zunifikowane spojrzenie całościowe na

sytuację firmy.

• Potrzeba integracji wynika przede wszystkim z tego, że w

ciągu wielu lat rozwijania systemu informatycznego organizacji

różni twórcy podejmowali indywidualne decyzje odnośnie

sposobów budowy aplikacji. (klucze, nazwy, kodowanie danych

np. płeć K, M., lub Kobieta True False itd.).

• Dane zawarte w HD muszą zostać sprowadzone do

porównywalności w ten sposób, że informacje zawarte w

rozmaicie przedstawionych w aplikacjach danych są ujęte w

sposób wspólnie akceptowany i jednolity (ontologia).

Wymiar czasowy

• Czas jest podstawą porządkowania danych w HD. Jest on

podstawowym kluczem porządkowania informacji
o otaczającym nas świecie.

• W HD dane odzwierciedlają zmiany zachodzące w długich

okresach czasu - od kilku do kilkunastu i więcej lat.

• W HD każdy klucz wyszukiwania jest w sposób jawny lub

niejawny oparty o czas. Jawnie może odnosić się do danych
rejestrowanych na określony moment czasu. W sposób
niejawny związany jest z danymi obliczanymi na koniec
okresów sprawozdawczych (miesięcy , kwartałów, lat).

• Trzecim wyróżnikiem HD jest to, że dane raz wprowadzone do

bazy nie są z niej usuwane ani poprawiane. HD jest
z praktycznego punktu widzenia widziana jako długa
sekwencja ujęć rzeczywistości.

Niezmienność danych

W hurtowni danych są wykonywane tylko dwie operacje na
danych:
1.wprowadzanie danych (dopisanie danych) do bazy,
2.udostępnianie danych (odczyt danych).

Z tego powodu konstrukcja procedur obsługi HD może być
prostsza, aniżeli w aplikacjach. Nie ma potrzeby zwracania
uwagi na anomalie związane z aktualizacją danych, które
są jedną z przyczyn dużej komplikacji systemów
wielodostępnych.

Dodatkowa (5) cecha HD

Hurtownia danych ma wspomagać

przetwarzanie informacji dla celów

strategicznych i analitycznych.

(w przeciwieństwie do systemów transakcyjnych

realizujących przetwarzanie dla celów operacyjnych)

Źródła danych dla hurtowni

danych

• systemy

transakcyjne

działające

w danej organizacji,

• bazy danych istniejące w otoczeniu

organizacji,

• zasoby systemu WWW,
• arkusze

kalkulacyjne

lub

pliki

w formacie XML.

Korzyści z zastosowania hurtowni

danych

Korzyści ogólne dla Firmy:
• integracja danych pochodzących z różnych

systemów,

• skrócenie czasu dostępu do wybranych

informacji,

• skrócenie czasu przygotowywania raportów,
• generowanie raportów ad-hoc,
• śledzenie zmian zachodzących w

poszczególnych danych firmy

• nadawanie uprawnień użytkownikom systemu

do poszczególnych informacji.

Modele przetwarzania

danych

Istota modelu przetwarzania danych

Sposób, w jaki użytkownik korzysta

z bazy danych

Modele przetwarzania danych

• przetwarzanie transakcji w trybie on-

line OLTP (on-line transaction
processing) – tradycyjny model
przetwarzania

• przetwarzanie analityczne w trybie

on-line OLAP (on-line analytical
processing) – model opracowany dla
potrzeb analizy danych

Cechy OLTP

• Doskonałe narzędzie do obsługi bieżącej działalności

firmy, operacji bankowych i księgowych, wykonywania

powtarzalnych i dobrze zdefiniowanych procesów.

• Charakteryzuje się krótkimi i prostymi transakcjami,

które operują na niewielkich ilościach danych.

• Większość operacji stanowią operacje modyfikacji zapisu

krotek, równolegle wykonują się setki bądź tysiące

transakcji, stąd kluczowe znaczenie mają kwestie

integralności, odtwarzania czy izolacji.

• Użytkownicy OLTP - najczęściej urzędnicy, pracownicy

obsługi klienta itp.

• Nie znajduje zastosowania w procesach analizy danych,

w systemach wspomagania decyzji oraz procesów nie do

końca dobrze zdefiniowanych.

1. Dynamiczna analiza danych – to taka, w której na danych

historycznych mogą być wykonywane ekstensywne
analizy wykorzystujące wielowymiarowe podejście do
zjawisk i danych
i pozwalają na zrozumienie ich dynamiki.

2. Modele przedsiębiorstwa umożliwiają:

•

definiowanie struktur danych (kategoryzacja),

•

określenie przyczyn istniejącego stanu zapisanego w
modelu kategoryzacji poprzez analizę danych
historycznych (egzegeza),

•

budowanie scenariuszy prognozowanie i
przewidywanie,

•

wskazywanie skomplikowanych połączeń pomiędzy
danymi pozornie niepowiązanymi (formalny, oparty o
formuły).

3. Wspólne dane przedsiębiorstwa – dane widziane poprzez

OLAP muszą być identyczne z tymi, które są używane
przez OLTP.

Najważniejsze charakterystyki OLAP

• Dostęp do bardzo dużych zbiorów danych
• Analiza powiązań pomiędzy wieloma elementami

gospodarowania: sprzedaż, reklama, regiony,
kanały...

• Zawiera agregaty – przede wszystkim sumy

różnych wartości, ale także wyniki analiz długich
szeregów czasowych, złączenia wielu baz itp.

• Zawiera hierarchie
• Zawiera złożone formuły w odniesieniu do

różnorodnych przekrojów danych

Inne charakterystyki OLAP

Systemy wspomagania

decyzji

W strukturze Systemów Wspomagania Decyzji (SWD)

wyodrębnia się następujące komponenty funkcjonalne:

• podsystem komunikacji,
• podsystem

rozwiązywania

problemów,

• podsystem zarządzania bazą danych

i bazą modeli,

• baza danych,
• baza modeli.

SWD - podsystem

komunikacji

ułatwia użytkownikowi współpracę z systemem,

tworząc mu dogodne warunki do tej współpracy,

między innymi przez:

– możliwość komunikacji użytkownika z systemem w

języku zbliżonym do naturalnego, stanowiącego tzw.

język dialogu,

– wbudowanie programów sterujących dialogiem,

– udostępnianie użytkownikom różnorodnych opcji

WE/WY (np. foniczne, graficzne)

SWD

• Podsystem rozwiązywania problemów zapewnia

automatyczną, bądź w interakcji

z użytkownikiem obsługę pytań związanych

z podejmowaniem decyzji zrutynizowanych

i niezrutynizowanych.

• Podsystem zarządzania bazą danych

i modeli ułatwia utrzymanie (zakładanie, aktualizację,

restrukturalizację) oraz dogodne korzystanie ze

zgromadzonych zasobów.

SWD

• Baza danych zawiera zestaw danych gospodarczych

opisujących główne procesy gospodarcze obiektu oraz inne
dane faktograficzne niezbędne w rozwiązywaniu problemów
decyzyjnych.

• Baza modeli gromadzi:

– zestaw metod badań operacyjnych (modele prognostyczne

i planistyczne, symulacyjne, metody optymalizacyjne),

– skorowidze problemów decyzyjnych wraz ze schematami ich

rozwiązywania,

– zbiór tzw. scenariuszy decyzyjnych ułatwiających podmiotowe

(według decydentów) rozpoznanie problemów decyzyjnych,
adresowanie interakcji systemu i generowanie odpowiedzi.

Business Intelligence BI

Inteligentna eksploracja, integracja,
agregacja, analiza danych pochodzących z
wewnętrznych systemów informatycznych
przedsiębiorstwa oraz źródeł zewnętrznych.

W założeniu mają wspomagać procesy analizy

sytuacji decyzyjnej i generowania decyzji
bez względu na stopień ustrukturalizowania.

Są kompleksowym rozwiązaniem realizującym

proces przekształcania danych w wiedzę
i inteligencję biznesową.