Információrendszer-architektúrák 6.

Az előadások a következő témára: "Információrendszer-architektúrák 6."— Előadás másolata:

1 Információrendszer-architektúrák 6.
Üzleti intelligencia; OLAP és a vezetés (Michelberger jegyzet 6. fejezet)

2 A vezetés információ-ellátása
A/ Vezetői problémák és kezelésük: üzleti intelligencia BI B/ Vezetői döntéstámogatás C/ Szakértői rendszerek D/ Adattárházak, OLAP technikák

3 Vezetés és az IR Kontrolling Számvitel Termelés- elszámolás Rendelés_
felvétel Pénzügy Karban- tartás Tárgyi eszközök Beruházások Bér- elszámolás Termelés_ tervezés Termelés- irányítás Projekt- mgmt Emberi erőforrások készletek, raktár Minőség - irányítás Beszerzés Értékesítés Iroda- mgmt K + F

4 MIS és VIR TÍPUS CSOPORTOK stratégiai szint felsővezetők középvezetők
tudásmunkások, adatmunkások munkavezetők a menedzsment szintje tudásmunka szintje műveleti (operatív) szint Logisz- Értékesítés, Gyártás, Pénzügy, Irodai HRM Strat. tika marketing szolgált. számvitel rendszer tervezés A VIR: információk formális, kodifikált kezelése, a vezetés igényei szerint, a vezetés irányítása alatt

5 Üzleti intelligencia - rendszerek
„Az üzletről való gondolkodás, az üzlet irányítása, az üzleti döntések meghozatala információfeldolgozáson alapul” – a BI célja a szükséges információk és tudás megszerzése (információ-menedzsment és tudás-menedzsment) a speciális adatállományok és adatstruktúrák felépítése (OLAP adatszolgáltatás, adattárházak, adatkockák) a döntéshozatal megalapozása számítógéppel támogatott elemzésekkel (DSS/OLAP elemzések, adatbányászati technikák, AI módszerek, szakértői rendszerek) Mindezek érthető tartalmú és kényelmes formátumú előállítása (OLAP vizualizáció)

6 BI definíció „Az üzleti intelligencia egy szemléletmód meghonosítása: információkezelő alkalmazások gyűjteménye, átfogó alkalmazása a vállalat irányíthatóságát (governance) jövedelmezőségét belső egyensúlyát javító intézkedések támogatása céljából.”

7 Felsővezetői IR: az EIS
JF Rockart - ME Treacy: The CEO Goes On-Line, HBR, 1982 Miért kell új rendszer? - ‘50-es évek: Paper Dragon, számvitel-bér-raktár „jelentések” - ‘60-as évek: MIS papírtömege, batch jelentések mindenkinek - ‘70-es évek: DSS, ES ígéretei, aggregált információk - ‘80-as évek, mikrogép, hálózat: legjobb, ha „Any Time, AnyWhere, AnyThing, AnyForm” - ‘90-es évek: globális e-solutions, mobil hozzáférés, adatbányászat UBIQUITOUS COMPUTING, HOLISTIC VIEW AZAZ: - speciális tervezés (interfész) - speciális szolgáltatások OLAP (E.F. CODD) - korszerű technika (mobil, hálózati, „adatkocka”) - felsővezetői oktatás, gyakorlottság, szemlélet…. Az eredmény: tranzakció-orientált, integrált vállalatirányítási IR

8 A VIR régi környezete („pénzügyi” szemlélet)
ELNÖK, TULAJDONOSI KÖR, BOARD 1 2 3 Funkcionális igazgatók Profit/költség- centrumok vezetői Funkcionális középvezetők Vezetői report-szintek Információs Rendszer Vezetői számvitel SZELEKTÍV JELENTÉSEK ELEMZÉS, ÉRTÉKELÉS VIR KÖLTSÉG-GAZDÁLKODÁS Belső elszámolási rendszer TERVEZÉS Stratégiai Operatív KONTROLLING SZINT Rné Szappanos M. i.m.

9 B/ Vezetői probléma-típusok és döntések
Amire szükségünk van: Az üzleti tervek folyamatos kontrollja, átalakítása A változások várható hatásainak elemezhetősége (szimulációk, mi-lenne-ha) Akciók (pl. marketing, értékesítés) folyamatos, gyors szervezhetősége Termelés-optimalizálás változó körülmények között (rendelésre történő gyártás, beszállítói lánc, kapacitás-menedzsment, raktárkészletek) Beruházások tervezhetősége, hatásvizsgálata A szervezet és az HRM fejlesztése

10 Kétféle vizsgálati lehetőség:
A vezetés informatikája: VIR EIS + DSS/SZR OLAP Az informatika vezetése Strat. mgmt Inno mgmt Info források Döntés_ támogatás Projekt_ mgmt Vezetői inf szolgáltatás (más tárgyakban)

11 A meghatározás A vezetői információrendszer (EIS) a felső szinten dolgozó menedzserek döntéshozatali munkáját támogató alrendszer. Viszonylag kevés elsődleges input adattal dolgozik, s ezek nagy része külső forrásból származik. A döntési szint aggregált információk bonyolult kezelését feltételezi, ezek minősége nagyon fontos tényező, s a döntések hosszú távra szólnak, átfogó kérdésekre adnak választ. Megoldásaiban ezért különbözik az operatív (TPS) rendszerek technológiájától, s eltér a közvetlen adatbevitelt feltételező VIR (MIS) menedzseri szinteknél megszokott rendszerektől is.

12 A vezetői információrendszer
tehát egy nyílt, adaptív, visszacsatolásos alrendszer, amelynek célja: - a gazdasági folyamat felügyeleti és befolyásolási funkcióinak kiszolgálása (rövidtávú vezetői célok); - a környezet figyelésére annak érdekében, hogy akár a működésmódot, akár a kitűzött célokat megváltoztassa az adaptivitás, a túlélés érdekében (stratégiai célok).

13 A hagyományos felfogás: az Anthony-piramis kiszolgálása
A vezető ebben a modellben egy ellátandó funkció, egy alrendszer (modul) használója. Az MIS-szintről érkező és a külső forrású adatokat OLAP elemző és DSS döntés- támogató rendszer fogadhatja. Stratégiai döntések: általános üzleti elemzések Menedzsment: döntés-ellenőrzés, az üzleti környezet és az ügyfelek Operatív szintű döntések: alkalmazások, felhasználói szintek, aggregálás Működési folyamatok, tömeges tranzakciók Terv Döntés Döntési adatok Működési adatok Anthony, Robert "Planning and Control Systems: A Framework for Analysis." Harvard Business Review, 1965

14 A vezetői információk jellemzői
Az információ jellemzői Operatív, ellenőrzési szint: beavatkozás Stratégiai, tervezési szint: elképzelések Időkorlátok történeti jellegű jósló, előrejelző várakozások előre látható a dolog váratlan, nem kiszámítható források általában belső, "saját szervezésű" többnyire külső (hatóság, piac, versenytársak) hatókör részletekbe menő áttekintő jellegű gyakoriság jelen idejű (online, real-time) periodikus, vagy esetleges szervezeti megoldás magas fokon szervezett nem / gyengén szervezett pontosság magas fokon precíz nem igazán pontos

15 A támogató elemek A DSS (Decision Support Systems) a vezetői alapfeladatot támogatja: jó döntéseket kell hozni. A rosszul strukturált problémák nehezen támogathatóak. A stratégiai kérdésekhez magas fokon feldolgozott trendszámítási adatok, előrejelzési táblázatok és grafikonok kellenek. Az információkezelési eljárások: operációkutatás, döntési táblázatok, szakértői rendszerek, csoportos döntés-támogató módszerek, adatbányászat mesterséges intelligencia-eljárásokkal, stb. Az MIS (Management Information Systems) segítségével a szervezet funkcionális információ-rendszereinek aggregált eredménye kerül a vezető asztalára, rendszeresen, standard formákban, visszacsatolással. Mögötte ma 50-60%-ban egy integrált ERP rendszer áll. Az AOS (Automated Office Systems), az irodai információrendszer a vezetői munkahelyek közötti kapcsolatok kommunikációs hálózata, a dokumentum-menedzsment hatékony, gépi támogatása. Az operatív információrendszerek (pl. Computer Aided Manufacturing, vagy egy kereskedelmi POS rendszer) a gazdasági - termelési folyamatokat kísérő adatokat gyűjti-fogadja, az eseményekkel egyidőben: megvalósítja a visszacsatolási funkciót (eredmény levétele, s a más szinten kidolgozott, előírt informatív beavatkozás végrehajtása). Ezek a „jól-strukturált problémák” algoritmizálható kezelési rendszerei.

16 A McFarlan-modell: a VIR vezetői jelentősége
Cash - McFarlan - McKenney, 1984: stratégiai rács az IT szerepére magas befolyás a termelési rendszerekre alacsony termelőerő-szintű légitársaság nagy áruterítők stratégiai szintű nagybankok, globális pénzpiac nagy biztosítók, kereskedelmi bankok támogató szintű nagy vegyi üzem összeszerelő ipar megtérülő jellegű biztosítók közepes keresk. láncok alacsony magas befolyás az alkalmazás-fejlesztésre

17 A döntéstámogatás menedzselése
Hatvanas évek: R.N.Anthony, Harvard: a szervezet a fontos, ezt támogassuk Nyolcvanas évek: Herbert Simon: az ember és a probléma viszonya a fontos

18 Példák: döntések és információk

19 ’90-es évek: Az üzleti intelligencia eszközei
Az integrált ERP átveszi az SOP+MIS feladatokat + adatbázis BI: Alkalmazások és technológiák; adattárolási, valós idejű lekérdezési, analitikai, előrejelzési és adatbányászati eljárások. Adattárház: vezetők számára optimalizált formájú, aggregáltságú és szervezettségű adatok; sokoldalú lekérdezés, magas szintű analitikus műveletek. Adatpiacok: A központi adattárházhoz kapcsolódnak, egy-egy szervezeti egység speciális információs igényeinek megfelelően optimalizáltak. Az OLAP-rendszerű alkalmazások tervezési, teljesítmény-követési, eltérés-elemzési, szimulációs, adatbányászati és előrejelzési feladatokat látnak el (egység- és általános szintű controlling)

20 DSS szoftverek DSS: számítógépes rendszer: szervezetek döntési folyamatok támogatására, strukturált/ kevéssé strukturált feladatok megoldása beépített döntési szabályokkal, modellekkel (módosíthatók) A DSS támogatja a: különböző vezetői szinteket egyéni/(csoportos) döntéseket különböző döntési stílusokat a döntési folyamat fázisait felhasználói fejlesztéseket, ….

21 DSS szoftverek típusai
Modell-alapú: modell-bázisból intelligensen kiválasztott modell alkalmazása az adott problémára (pl. hitel, pénzügyek, tőzsde, stb.) Adat-alapú: vállalati adatok manipulálása; lekérdező-visszakereső rendszerek; GIS; adattárházak, adatbányászat, OLAP Dokumentum-alapú: információ-visszakeresés strukturálatlan (szöveges, képi, videó?) dokumentumhalmazból Kommunikáció- alapú: üzenetkezelés, info-megosztás, koordinálás, csoportos döntés támogatás (GDSS), csoportmunka (GW) Táblázat – alapú: egyszerű döntési variációk gyors kezelése Web- alapú: web-felületen hozzáférhető szabály-, tudás-, modell-bázis Tudás-alapú DSS: tudás-bázis és következtető-gép segítségével megoldási ajánlat felkínálása (MI szoftverek)

22 C/ Döntések, szakértői rendszerek
A szokásos (stratégiai – taktikai szintű ) döntési folyamat: 1/ A feladat meghatározása, körülhatárolása; releváns adatgyűjtés 2/ Tervezés: ismert és új modellek alapján alternatívák feltárása, kimunkálása 3/ A modellek összemérése, a kimenetek értékelése; választás 4/ Megvalósítás: a legjobbnak ítélt verzió(k) tényleges rendszerré formálása

23 A mesterséges intelligencia szerepe
Az MI az emberi gondolkodási, tanulási, szimbólum-kezelési képességek számítógépes modellezésével foglalkozik Egy ága: a szakértői rendszerek (SZR, ES) rosszul strukturált problémák megoldásához egy jól definiált, szűk tudás-terület „szakértői” tudás-bázisát és modellezett eljárásait használja fel. Az SZR „tanácsot ad” a felismert és működtetett szabályrendszerek alkalmazásával Módszerek, területek: Fuzzy rendszerek Neurális hálók Evolúciós algoritmusok Adatbányászat

24 Szakértői rendszerek architektúrája
„Tudás-alapú SZR” Felhasználói felület: beszéd, grafika, természetes nyelv „Következtető gép”: a Memóriából kiválasztott eset értékelése a Tudásbázis alapján; visszacsatolás (tanulás) Ismeretszerzés „Munka-memória”: az adott probléma adatai, a következtetések eredményei Tudásbázis: ismeretek és szabályok (If..Then) EXSYS

25 Példa: PC diagnosztika

26 D/ Az EIS-től az OLAP-ig
Rockart - Treacy: CÉL, DBMS, 1982 E.F.CODD 1990 Drill- down, stabil válaszidő, C/S, multi- user, stb. EIS D S S M I S T P S relációs multi-dim. adatbázis O L A P INTEGRÁLT O L T P

27 Az OLAP az IR-ben Az OLAP vezetői szintű adatelemzést szolgáló, valós idejű rendszer, amely lehetővé teszi jelentések készítését, valamint ad-hoc jellegű kérdések megválaszolását. AZ OLAP a már meglévő adatokból (tranzakciós adatbázis) olyan információkat hoz létre, amelyek segítséget nyújtanak az azonnali döntésekhez. A többdimenziós adatmodellben az elemző tetszőleges szempontok szerint, különböző nézetből vizsgálhatja adatait. Az OLAP adat-háttere a tranzakciós adatbázis, az ebből elkészített adattárház (data warehouse), s ennek speciális lekérdezésekkel készített metszetei (data-mart). Példa: Az értékesítést online tranzakciók kísérik; az adatbázis frissül Az adatbázisból naponta kivonat készül a vezetés számára, ezt speciális BI szoftverek kezelik (data warehouse) A marketing-elemző OLAP rendszerével marketing adatszeletet (data mart) készít, ezen elemzéseket végez Az OLAP rendszereket BI (Business Intelligence) szoftverek támogatják: gyors konvertálás többféle rendszerből, lekérdezés, adatok áttöltése Az OLAP lényegében kényelmes ügyfél-oldali manipulációkat nyújt, de a háttérben kiszolgáló-műveletek folynak.  

28 OLTP és OLAP: az architektúra illesztése
Tulajdonságok OLTP OLAP Orientáció tranzakciók adatanalízis Felhasználó vállalat adminisztációt döntéshozók és őket végző alkalmazottai információval támogató alkalmazottak Feladat napi folyamatok követése döntéstámogatás, hosszútávú információ gyűjtés és szolgáltatás Adatbázis Egyed-Kapcsolat modell, tervezése alkalmazás orientált tárgy-orientált, csillagséma Adatok aktuális, up-to-date történeti adatok, időben archiválva Aggregált adatok nem jellemző; részletes felbontás összegzett, egyesített adatok Adatok nézete részletezett, relációs összegzett, multidimenzionális Felhasználók hozzáférése olvasás/írás legtöbbször olvasás, adattárház adatait nem módosítják Hangsúly adatbevitelen információkinyerésen Feldolgozandó Rekordszám tízes nagyságrendű rekord alkalmanként akár milliós rekordszám Felhasználók száma viszonylag sok kevés, közép és felsővezetők ált. Prioritás állandó rendelkezésre állás és megbízhatóság rugalmasság, felhasználói önállóság

29 OLAP: amit a vezető el tud képzelni

30 Az OLAP értelmezése Összeköti a DSS és a VIR/EIS lehetőségeit: az elérhető állományokat (C/S) interaktív módon manipulálhatóvá teszi. Új képességek: integrált, többdimenziós adatbázis, emelt szintű elemzések; valós idejű lekérdezések; egyszerű kezelőfelület (vizualizáció); meta-adatok. Adattárház-koncepció (Bill Immon, 1992): téma –orientált, integrált adatkezelő rendszer, egy meta-adatbázis, amely különböző adatbázisok együttesét teszi hozzáférhetővé elemzési célra (pl. „értékesítési célú adattárház”) Adatbányászás: az adattárház szerkezetéhez és a megfogalmazott igényekhez igazodó keresési, „lefúrási” (drill-down) eljárások megvalósítása Dundas RadarSoft charting

31 Az adatbázis és az adattárház
(Sidló Csaba) Bill Inmon : „Az adattárház egy tárgykör orientált, integrált, időfüggő, maradandó adatgyűjtemény a menedzsment céljaira.”

32 Multi-dimenzionális OLAP „adatkocka”
Excel cube Dundas OLAP Műveletek: Aggregáció (roll-up): egy dimenzió mentén összegzést végzünk Lefúrás (drill-down): az előző ellentéte, pl. havi adat lebontása Forgatás (pivoting): dimenzió felcserélése: más nézet Szelekció (filtering): egy dimenzióban értékre szűrünk Szeletelés (slicing): egy dim-t lekötünk; (dicing): részkocka kivágása

33 Codd: az OLAP IR 12 jellemzője
1/ Sokdimenziós világnézet, több, mint a kettős relációk, “táblázatok” 2/ Átláthatóság: tudja, hogyan működik; értse, mit csinál 3/ Hozzáférhetőség, „any time, anywhere”: adatbányászás 4/ Egyenletes lekérdezési teljesítmény: nem kell máshova fordulni 5/ Kliens/szerver architektúra: saját szerverrel 6/ Többdimenziós felépítés, kiválasztható dimenziók 7/ Dinamikus ritkamátrix-kezelés (gyorsaság kontra adattömeg) 8/ Többfelhasználós üzemmód, globalitás miatt 9/ Korlátlan műveletvégzés, bármilyen (típusú, dimenziójú) adattal 10/ Intuitív adatkezelés: minimális billentyűzés, egér, beszédvezérlés 11/ Rugalmas megjelenítés: „AnyForm” reprezentáció 12/ Korlátlan dimenziószámok (15-19 adat-dimenzió, korlátlan összegzések, drill-down, stb.) Példák: SAP, ORACLE Express, Exact EIS, Comshare Commander,... OLAP Oracle OLAP Axapta dynaSight MS

34 Fogalmak ismét: „Business Intelligence”
BI (Howard Dresner, Gartner Group, 1989): Olyan módszerek, fogalmak halmazát jelenti, melyek a döntéshozás folyamatát javítják adatok és ún. tényalapú rendszerek használatával. A "tényalapú rendszer" a következő alrendszereket foglalja magába: Vezetői információs rendszerek (Executive Information Systems) Döntéstámogató rendszerek (Decision Support Systems, DSS) Vállalati információs rendszerek (Enterprise Information Systems) Online Analitical Processing (OLAP) Adat- és szöveg-bányászat Adat-vizualizáció Geográfiai információs rendszerek (Geographic Information Systems, GIS) BI = adattárház: a technika csak egy kiszolgálója a BI folyamatoknak Data mart (adatpiac): egy lokális, a vállalat valamely felhasználói csoportja, szakterülete számára készült, konkrét feladatot ellátó, kisebb adattároló és analizáló egységet jelent, amely már önmagában is adattárház funkciókat láthat el. Operational Data Store (ODS): Az ODS a tranzakciós adatok egy olyan nagy részletezettségű gyűjtőhelye, amit az adatok egyesítésére és tisztítására használhatunk, esetleg a teljes részletezettségű adatok elérésére. Adattárház Data warehouse: ha vállalati szinten lát el adatgyűjtő, adatszolgáltató funkciókat, ehhez általában több adatforrást felhasználva. „Single version of the truth” Extraprise Data Warehouse: olyan globális elérésű adatgyűjtő hely, ahol összefutnak Business to Business (B2B), Business to Customer (B2C) adatok. Virtuális adattárház: ha az operációs (forrás) adatbázisokon túl nem épül külön adatbázis az adattárház adatai számára: VA ekkor az operációs adatok megfelelő nézetére biztosít (ideiglenes) felületet. Hátránya a gyenge válaszidő-teljesítmény és a forrás adatbázis-rendszer folyamatos terhelése.

35 MIS, DSS, SZR/ES, EIS/OLAP
Szempont MIS DSS ES/SZR EIS/OLAP Döntés szintje Operatív, vagy taktikai Taktikai, stratégiai Minden szinten Stratégiai Strukturáltság programozható Félig strukturált Nem strukturált Funkció Definiált, periodikus, mereven strukturált Rugalmas, interaktív Felhasználótól független szabályok Alkalmi, tetszőleges formátum, időpont Feladat Gyakori, rutin probléma kezelése Egyedi Szakmai jellegű általános, bonyolult Infó származási helye belső Belső és külső Szakértői tudásbázis Aggregált belső és külső Kimenet Múltra vonatkozó, csoportosított Adott döntési problémára, tetszőleges időtáv indoklások Stratégiai, tetszőleges időtáv és visszatekintés Modellezés lehetősége nincs Komoly matematika, szimuláció Szimbolikus, logikai alapú Korlátozott Kezelésmód Sok adat, nehézkes, merev Előképzettséget igényel Kezelése barátságos, de építése „mérnöki” Könnyű, grafikus, prezentációs jellegű

36 Menedzsment és IR: kihívások
A vezetésnek másfajta tartalmú, másfajta kivitelű IR (kimenetekre) van szüksége A problémák nagy mértékben aggregált belső és külső (!) infomrációkra támaszkodnak A problémák nagy része hosszú távra szól A problémák nagy része kevéssé strukturált A problémák tetszőleges időpontokban merülnek fel Az OLAP-szintű üzleti-intelligencia módszerek szakértelmet kívánnak, bonyolut háttér-architektúra-igényük van

37 Kulcsfogalmak Anthony-piramis –Taktikai szintű MIS, Stratégiai szintű EIS - Adatbázis, adattárház, adatpiac – Üzleti intelligencia – Döntéstámogatási módszerek, DSS, GDSS - Database, data warehouse, data mart – Codd OLAP-jellemzői – Szakértői rendszerek, mesterséges intelligencia – SZR modellek, megoldások – A rendszerek fejlődése

38 SAP EIS

39