260 likes | 474 Views
Wykład 7 . Przetwarzanie informacji w procesie decyzyjnym. Procesy informacyjne w zarządzaniu. Wykładowca : Prof. Anatoly Sachenko. Przegląd Wykładu. Przetwarzanie informacji Definicja Zastosowanie Kategorie przetwarzania Przetwarzalność Charakterystyka podejmowania decyzji
E N D
Wykład 7. Przetwarzanie informacji w procesie decyzyjnym Procesy informacyjne w zarządzaniu Wykładowca: Prof. Anatoly Sachenko
Przegląd Wykładu • Przetwarzanie informacji • Definicja • Zastosowanie • Kategorie przetwarzania • Przetwarzalność • Charakterystyka podejmowania decyzji • Wpływ informacji na proces decyzyjny • Racjonalność decyzji • Business Intelligence • Definicja • Rozwiązania informatyczne • Elementy systemu Business Intelligence • Warstwa ekstrakcji, transformacji i ładowania danych • Warstwa integracji i składowania danych • Warstwa przetwarzania analitycznego • Warstwa prezentacji
Przetwarzanie informacji - Definicja • Jest to działanie polegające na zastosowaniu szeregu metod i procedur transformacji informacji zgodnie z wcześniej określonymi potrzebami informacyjnymi kierownictwa. • Typowe przykłady procedur transformacji informacji : • agregacja informacji, • dezagregacja, • wyszukiwanie, • selekcja, • operacje arytmetyczne, • [metody statystyczne], • porównywanie, • metoda rangowania, • sortowanie.
Przetwarzanie informacji - Zastosowanie • Proces przetwarzania informacji nie powoduje zniszczenia, ani zużycia tejże informacji. • Polega na przetwarzaniu wszelkich danych, zebranych z różnych dostępnych źródeł, ich spójnej syntezy mającej sens zastosowania przez użytkownika. • Rola tego etapu wzrasta wraz ze wzrostem liczby informacji w otoczeniu przedsiębiorstwa (otoczenie zarówno wewnętrzne jak i zewnętrzne). • W procesie przetwarzania bardzo ważne miejsce zajmuje interpretacja posiadanych informacji. • Etap ten jest także niezwykle ważny z punktu widzenia wartości informacji wykorzystywanej przez użytkowników.
Przetwarzanie informacji - Zastosowanie • Interpretacja informacji pozwala na wyodrębnienie syntetycznego obrazu rzeczywistości. • Przetwarzanie ma na celu określenie istotności informacji, określenie jej wartości dla użytkownika oraz tego czy jest pilna, zrozumiała a przede wszystkim aktualna. • Aktualność jest jednym z podstawowych kryteriów warunkujących przetwarzanie informacji i mówi nam w jakim stopniu informacja określa rzeczywistość na dany moment. • Przetwarzanie jest najistotniejszą funkcją spełnianą przez system informacji, ponieważ podczas jej realizacji są tworzone bezpośrednio użyteczne dla przedsiębiorstwa wiadomości.
Przetwarzanie informacji - Kategorie przetwarzania • Wyróżnia się trzy podstawowe kategorie przetwarzania (transformacji informacji): • transformacja klasyczna- różnego rodzaju statystyki, badania operacyjne itp. • transformacja ukierunkowana na szczególne dziedziny- specjalne oprogramowania na żądania kadry kierowniczej • transformacja potrzeby poszczególnych służb organizacyjnych- rachunkowość, finanse, planowanie ekonomiczne, analiza ekonomiczna itp. • Przetwarzanie informacji jest ściśle związane z wypełnianiem przez menadżerów podstawowych funkcji w przedsiębiorstwie.
Przetwarzanie informacji - Przetwarzalność • Nie każdy rodzaj informacji podlegać może informatycznemu przetwarzaniu np. dokumenty w postaci graficznej czy też zapisy głosu w większości przypadków nie da się przetworzyć z pomocą narzędzi informatycznych. • Przetwarzanie informacji to proces semiotyczny przekształcający zgromadzone informacje w celu uzyskania informacji zgodnie z określonymi potrzebami informacyjnymi odbiorcy. • Przetwarzalność informacji jest tym wyższa im przy niższym nakładzie można ją przekształcić z jednego formatu w drugi. • Ocena przetwarzalności • Pi = Koszt przetwarzania informacji + Koszt pozyskania informacji w alternatywnym formacie + koszt podjęcia decyzji bez informacji ze względu na niemożność przetworzenia
Charakterystyka podejmowania decyzji • Znaczenie różnego rodzaju informacji dla podejmowania decyzji zilustrowano na poniższym rysunku, który przedstawia schemat procesu rozwiązywania problemów i podejmowania decyzji w przedsiębiorstwie. • Ilość i jakość posiadanych przez decydenta informacji wpływa na efektywność i racjonalność podejmowanych decyzji1. • H. Simon wyróżnia pojęcie tzw. ograniczonej racjonalności, występuje ona wtedy gdy decydent dąży do osiągnięcia „satysfakcji”, a nie „maksymalizacji” lub „optymalizacji”. „Satysfakcja” oznacza zaakceptowanie przez decydenta zadowalającego go minimum, osiągnięcia rozwiązania „satysfakcjonującego” kończy proces zbierania informacji i generowania rozwiązań.
Racjonalność decyzji • Należy tutaj zwrócić uwagę na różnice pomiędzy efektywnością i racjonalnością procesu podejmowania decyzji. Decyzje racjonalne metodologicznie są podejmowane według posiadanej wiedzy i sugestii, zbiorów posiadanych informacji, za pomocą technik, metod i narzędzi wypracowanych przez naukę. • Racjonalność rzeczowa decyzji odnosi się do jej treści merytorycznej, jest ona utożsamiana ze skutecznością i użytecznością dla organizacji. Racjonalność rzeczowa ma charakter subiektywny, podjęta decyzja powinna maksymalizować funkcję celu menedżera (co jest oceniane ex ante). Efektywność decyzji natomiast można ocenić ex post, to znaczy po rzeczywistym wdrożeniu jej w życie i zebraniu informacji dotyczących jej skutków.
Business Intelligence - Definicja • „Business Intelligence to oprogramowanie wspomagające procesy podejmowania decyzji poprzez analizę danych zgromadzonych w systemach informatycznych. • Służy do ekstrapolacji przyszłości i estymacji stanu obecnego.” • Systemy klasy Business Intelligence (BI) to zintegrowane środowisko informatyczne wspomagające procesy podejmowania decyzji w organizacjach poprzezprzetwarzanie kluczowych danych na temat prowadzonego biznesu.
Business Intelligence - Rozwiązania informatyczne • Na ogólną typową budowę systemu klasy Business Intelligence składają się cztery podstawowe elementy funkcjonalne (warstwy) • 1) warstwa narzędzi ETL (Extraction Transformation and Loading) służącado wyodrębnienia, transformacji i ładowania danych z systemów transakcyjnych klasy ERP/MRP/CRM, plików płaskich i Internetu do hurtowni danych; • 2) warstwa składowania i integracji, składająca się z: • hurtowni (repozytorium danych) do przechowywania zintegrowanych, zagregowanych i poukładanych tematycznie danych • narzędzi do zarządzania danymi;
Business Intelligence - Rozwiązania informatyczne(c.d.) • 3) warstwa narzędzi analitycznych w tym m.in.: • aplikacje OLAP (On-Line Analytical Processing) przeznaczone do przetwarzania online, • aplikacje do wspomagania decyzji (decision support), • aplikacje Data Mining (eksploracji danych) - do analizy związkówmiędzy danymi, • kwerendy i raporty umożliwiające dostęp, analizę i udostępnianie danych w repozytorium; • 4) warstwa prezentacji odpowiedzialna za przekazywanie użytkownikom informacji w wygodnej, przystępnej i jednorodnej postaci, zawierająca graficzne i multimedialne interfejsy i aplikacje; warstwa ta najczęściej występuje w formie kokpitu lub portalu korporacyjnego i jest obsługiwana za pomocą przeglądarki internetowej.
Warstwa ekstrakcji, transformacji i ładowania danych • Narzędzia ekstrakcji , transformacji i ładowania danych (ETL) bezpośrednio odpowiadają za realizację procesów ekstrakcji (wyodrębnienia), transformacji i ładowania danych do hurtowni. • 1) Ekstrakcja danych polega na uzyskaniu dostępu do wielu różnorodnych danych źródłowych (baz danych, plików tekstowych, dokumentów HTML, XML, poczty elektronicznej) i zapisaniu ich w bazie danych (najczęściej relacyjnej). W trakcie ekstrakcji rejestrowane są dodatkowe informacje (czas, miejsce i struktura danych…). Proces ten jest dość złożony i obarczony ryzykiem wystąpienia błędów na skutek np. niedostępności źródeł danych, zmiany w strukturze danych, dane nieaktualne itp.
Warstwa ekstrakcji, transformacji i ładowania danych(c.d.) • 2) Transformacja danych polega na sprowadzeniu danych do wspólnego formatu, obliczeniu niezbędnych agregatów, identyfikacji brakujących lub powtarzających się danych. Proces jest realizowany się za pomocą języków programowania, języków skryptowych lub języka SQL. • Transformacja jest dokonywana na podstawie określonych reguł, które dotyczą zasad biznesowych określonych pomiędzy danymi. W trakcie procesu transformacji następuje również oparty na regułach proces czyszczenia danych (przekształcenia danych, wstawianie brakujących lub słownikowych danych, wykrycie duplikatów ) • 3) Ładowanie danych jest procesem zapewniającym poprawne zasilanie zintegrowanymi i oczyszczonymi danymi hurtowni danych.
Warstwa integracji i składowania danych • Podstawą rozwiązań systemów klasy BI jest hurtownia danych (repozytorium danych) integrująca dane pochodzące z różnych źródeł. • „Hurtownia danych jest to kopia danych transakcyjnych mająca specjalną strukturęsłużącą analizie” - Ralph Kimball • W praktyce hurtownie stosowane dla potrzeb systemów BI są bazami danych integrującymi dane do jednej postaci ze wszystkich pozostałych systemów bazodanowych w organizacji w tym z systemów transakcyjnych i rozproszonych. • Architektura hurtowni jest nakierowana na optymalizację szybkości wyszukiwaniai efektywną analizę zgromadzonych danychwróżnychprzekrojach, w tymw przekroju histo-rycznym pozwalającym uchwycić zmienność zjawisk w czasie.
Warstwa integracji i składowania danych(c.d.) • W hurtowniach danych przechowuje się: • dane źródłowe pozyskiwane z baz danych • dane źródłowe odpowiednio przetworzone i ujednolicone, • dane historyczne, • agregaty jako wyliczone wartości obliczeń w różnych przekrojach czasowych i o różnym poziomie agregacji; • wymiary jako dane określające położenie poszczególnych faktów w przestrzeni danych; • metadane opisujące przechowywane dane („dane o danych”) w tym m.in. • informacje słownikowe, sposób wyliczania danych zagregowanych, strukturę hurtowni itp.
Warstwa przetwarzania analitycznego • Przeprowadzane w hurtowniach danych wyszukiwanie informacji ma najczęściej charakter wielowymiarowy - nie ogranicza się bowiem tylko do jednej tabeli, lecz korzysta z wielu tabel i relacji. • Użytkownicy biznesowi, korzystają z danych zgromadzonych w hurtowni poprzez różne systemy wyszukiwania, drążenia i analizy danych. • Stosowane techniki analizy danych zgromadzonych w warstwie składowania i integracji danych w systemach klasy BI: • techniki OLAP występują jako aplikacje do definiowania zapytań do bazy, zarówno tych ad hoc, jak również korzystania z zapytań predefiniowanych w postaci dynamicznego wyboru danych na różnych poziomach analizy w różnych przekrojach i poziomach szczegółowości;
Warstwa przetwarzania analitycznego(c.d.) • techniki drążenia danych (data mining), w przeciwieństwie do technik OLAP, aplikacje pozwalają na analizę związków miedzy danymi i realizację wspomagania decyzji zorientowanych na dane, umożliwiają odkrywanie istotnych zależności (korelacji), wzorców i tendencji w oparciu o duże ilości danych za pomocą technik rozpoznawania wzorców oraz metod matematycznych i statystycznych; • metody statystyczne, prognostyczne oraz techniki sztucznej inteligencji używane w procesie pozyskiwania informacji do celów wspomagania decyzji wykorzystywane; • tradycyjne zadawanie zapytań i kwerend do danych zgromadzonych w repozytorium danych
Warstwa prezentacji • Optymalny i ergonomiczny nie wymagający znajomości technik baz danych interfejs użytkownika jest ważnym elementem systemu BI. • Graficzny interfejs obecnych systemów BI najczęściej jest obsługiwany za pomocą przeglądarki internetowej lub co rzadziej z poziomu zintegrowanej aplikacji. • Ponadto interfejs jest intuicyjny, często z wbudowanymi mechanizmami „drag & drop”, który pozwala użytkownikowi na bezpośrednie oddziaływanie na strukturę tabel, tworzenie i redefiniowanie obiektów tymczasowych oraz tworzenie wymaganych i konfigurowalnych raportów i wykresów na różnych poziomach.
Bibliografia • Martyniak Z., Zarządzanie informacją i komunikacja- zagadnienia wybrane w świetle studiów i badań empirycznych, Wydawnictwo Akademii ekonomicznej w Krakowie, Kraków 2000 rok • Borowiecki R., Kwieciński M., Zarządzanie zasobami informacyjnymi w przedsiębiorstwie. Ku- przedsiębiorstwu przyszłości, Wydawnictwo Naukowo- techniczne, Warszawa 2001 rok • Flakiewicz W., Informacyjne systemy zarządzania, Podstawy budowy i funkcjonowania, PWE, Warszawa 1990 • Woźniak K., System informacji menedżerskiej jako instrument zarządzania strategicznego w firmie, praca doktorska, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków 2005