СППР предназначена для решения широкого спектра задач, связанных с обработкой как структурированных, представленных в виде таблиц, так и слабоструктурированных данных. СППР с успехом применяются на финансовых рынках, в страховании, в торговых предприятиях, телекоммуникациях, на производственных предприятиях, в здравоохранение, в логистических организациях, в маркетинге, государственными органами, строительными организациями, предприятиями сферы услуг и др.
Некоторые задачи, решаемые СППР:
- Системы отчетности;
- Data Mining проекты;
- Очистка данных;
- Прогнозирование;
- Моделирование;
- Анализ «что-если».
Системы отчетности. Один из элементов СППР – Data Warehouse – позволяет создавать системы корпоративной отчетности – финансовой, аналитической, маркетинговой и прочих. Data Warehouse решает задачи консолидации, обеспечения целостности и непротиворечивости данных. Оно создано для обработки больших объемов данных.
Данные, хранящиеся в Data Warehouse, можно просмотреть различными способами, благодаря наличию большого набора визуализаторов. В частности, в виде OLAP кубов, таблиц, диаграмм, гистограмм. Дополнительную ценность системе обеспечивает и то, что можно провести любую обработку и анализировать не «сырые», а заранее обработанные и очищенные данные.
Data Mining проекты. Data Mining – это процесс извлечения из исходных данных ранее неизвестных, нетривиальных и практически ценных зависимостей. Сфера применения Data Mining не ограничена одной прикладной областью. Он может применяться везде, где возникает потребность в глубоком анализе данных, но чаще всего речь идет об анализе коммерческой информации.
Некоторые задачи, решаемые при помощи методов Data Mining:
- Анализ и управление рисками;
- Оценка кредитоспособности физических и юридических лиц;
- Определение профилей клиентов, наиболее характерных особенностей их поведения;
- Промышленная диагностика, обнаружение источников и причин возникновения дефектов;
- Идентификация критических ситуаций;
- Стимулирование продаж;
- Сегментация клиентов, продуктов, услуг;
- Оценка факторов, влияющих на лояльность клиентов;
- И другие.
Очистка данных. Очистка данных сама по себе представляет значительный интерес. На практике исходные данные чаще всего бывают плохого качества. Это связано с объективными причинами и избавиться от этого применением каких-либо административных или организационных методов невозможно. Поэтому необходимо использовать методы очистки данных. Очищенные данные содержат наиболее ценную для анализа информацию, из которой исключены противоречивые и дублирующиеся данные, устранены аномальные выбросы и шумы. Во многих случаях достаточно провести только очистку данных, и выводы будут очевидны. Кроме того, очистка данных позволяет получить лучшие результаты при использовании в дальнейшем любых методов построения моделей.
Прогнозирование. Существует несколько механизмов построения прогностических моделей: самообучающиеся алгоритмы, временные ряды на несколько шагов вперед и др.
Моделирование. Построение моделей – универсальный способ анализа. В действительности при анализе в том или ином виде всегда имеется некая модель исследуемого процесса. Способов построения моделей существует множество, например, самообучающиеся методы и машинное обучение.
Анализ «что-если». При помощи СППР можно не только построить модели, но и провести анализ по принципу «что-если», т.е. оценить, как может измениться тот или иной показатель при изменении любого влияющего фактора.
Типовые этапы внедрения.
Общепринятые стандарты предусматривают следующие этапы [24]:
1) Интервью с сотрудниками Заказчика. Выявление требований к Информационной Системе.
2) Подготовка документа «Требования Заказчика». На основании информации, полученной в ходе интервью, требования Заказчика к Информационной Системе систематизируются в виде документа «Требования Заказчика». При необходимости проводятся повторные интервью. Результат этапа: документ «Требования Заказчика».
3) Разработка Технического Проекта Информационной Системы. Проводится исследование структуры и содержания существующих информационных систем заказчика (учетные системы, электронные таблицы). Вырабатываются процедуры импорта информации из учетных систем и электронных таблиц. Разрабатываются бизнес-процессы работы для существующих групп пользователей. Для каждой группы пользователей определяются права доступа к информации. Создаются «пилотные» настройки Информационной Системы. Результат этапа: документ «Технический Проект».
4) Установка программного обеспечения. Установка программного обеспечения на компьютерах Заказчика.
5) Настройка программного обеспечения в соответствии с «Техническим Проектом». Производится настройка Информационной Системы Заказчика в соответствии с «Техническим Проектом».
6) Импорт информации из существующих информационных систем Заказчика.
7) Обучение. Производится обучение сотрудников Заказчика.
8) Создание методических пособий, инструкций. Результат этапа: методические пособия, инструкции. Ввод Информационной Системы в опытную эксплуатацию.
9) Опытная эксплуатация Информационной Системы. Опытная эксплуатация проводится в течение оговоренного времени. Результат этапа: список замечаний к Информационной Системе.
10) Доработка Информационной Системы. Изменение настроек, процедур импорта в соответствии с замечаниями, возникшими в ходе опытной эксплуатации. Результат этапа: ввод Информационной Системы в промышленную эксплуатацию.
Таким образом, понятию СППР можно дать следующее определение: СППР – человеко-машинный комплекс, ориентированный на анализ данных и обеспечивающий получение информации, необходимой для решения слабоструктурированных и неструктурированных проблем для принятия менеджером эффективных решений в различных видах человеческой деятельности.
