PREZENTARE MASTERAT

1. ACADEMIA DE STUDII ECONOMICE – BUCUREŞTIFACULTATEA DE CIBERNETICĂ, STATISTICĂ ŞI INFORMATICĂ ECONOMICĂ S I S T E M E S U P O R T D E D E C I Z I E - S.S.D.- PREZENTARE MASTERAT PROFESOR: PROF.UNIV. DR. VELICANU MANOLE DOCTORAND: ASIST.UNIV. IONEL IACOB

2. CUPRINS PREZENTARE SISTEME DE INFORMARE PENTRU MANAGEMENT (S.I.M.) SISTEME SUPORT DE DECIZIE (S.S.D.) DECIZIA SI PROCESUL DECIZIONAL ÎN MANAGEMENT SISTEME SUPORT PENTRU DECIZII DE GRUP (S.S.D.G.) SISTEME SUPORT DE DECIZII PENTRU EXECUTIVI (S.S.D.E.) ORACLE DISCOVERER - un instrument util pentru manageri -

3. Decizia si procesul decizional în management Motto: "Poti sa pasezi responsabilitatea, nu şi discernământul care decurge din ea“ Benvenuto Cellini Decizia constituie punctul central al activităţii de management întru-cât ea se regaseste în toate funcţiile acestuia, şi mai mult, integrarea firmei în cadrul mediului depinde de calitatea deciziei. Decizia, componenta primară a sistemului decizional, constituie un element esenţial al managementului, fiind instrumentul său specific de exprimare, iar nivelul calitativ al conducerii unei organizaţii se manifestă prin deciziile elaborate, dar şi aplicate. Deciziile manageriale, spre deosebire de deciziile generale, se referă la misiunea, strategiile şi politica pe termen lung ale firmei, coordonarea principalelor domenii de activitate, atingerea eficienţei dorite, soluţionarea şi medierea conflictelor, măsuri de maximă importanţa pentru viitorul firmei.

4. În practica decizia manageriala îmbracă două forme: ACTUL DECIZIONAL : PROCESUL DECIZIONAL : se referă la situaţii decizionale de complexitate redusă, cu caracter repetitiv sau în care variabilele implicate sunt foarte bine cunoscute de către decident implică un consum mare de timp, pe parcursul căreia se culeg şi se analizează informaţii, se consultă persoane în vederea conturarii situaţiei decizionale

5. Criterii pentru DEFINIREA DECIZIILOR MANAGERIALE FUNDAMENTAREA ŞTIINŢIFICĂ A DECIZIEI: aceasta conduce la evitarea improvizaţiilor şi a subiectivismului în procesul de luare a deciziilor. LEGALITATEA DECIZIEI: adoptarea deciziei trebuie facută doar de către persoane care sunt investite cu drept legal şi împuternicite în acest sens. COMPLETITUDINEA DECIZIEI: decizia trebuie să cuprindă toate elementele necesare înţelegerii corecte şi implementării acesteia. OPORTUNITATEA DECIZIEI: este de preferat o decizie bună luată în timp util, unei decizii foarte bune luate cu întârziere. EFICIENŢA DECIZIEI: se urmăreşte obtinerea unui efect cât mai bun pentru un anumit efort. COORDONAREA DECIZIEI: se asigura astfel ca deciziile privind diferitele departamente ale organizatiei să fie compatibile între ele şi să conducă la realizarea obiectivului de ansamblu al fimei.

6. SISTEME INFORMATICE PENTRU MANAGEMENT Desi nu există o definiţie unanim acceptată a termenului Sistem Informatic pentru Management(S.I.M.), acesta a devenit aproape sinonim cu procesarea unor date cu ajutorul calculatorului. Exista două tipuri de abordare a S.I.M., şi anume, din punct de vedere al producţiei, respectiv, din punct de vedere al deciziei. Atunci când într-o organizatie se utilizeaza un SIM pot sa apara o serie de probleme care duc la o activitate ineficienta. Acestea pot fi: Din punct de vedere al deciziei: SIMeste un sistem care converteşte date din surse interne şi externe în informaţii şi comunică informaţiile, sub forma potrivită, managerilor de la toate nivelele şi din toate funcţiile pentru a le permite să ia decizii efective şi la timp, pentru planificarea, controlul şi direcţionarea activităţilor care intră în responsabilitatea lor.          lipsa unei implicari corespunzătoare a managerilor în proiectarea SIM; o atenţie insuficientă acordată sistemului informatic.          o atenţie insuficientă acordată aplicaţiilor de procesare a datelor la nivelele inferioare ale managementului; lipsa unor cunoştinte informatice din partea managerilor.          o apreciere necorespunzătoare de către informaticieni a cerinţelor informaţionale ale managerilor şi a problemelor organizaţiei.          lipsa unui suport din partea managementului de vârf.

7. Clasificare Sisteme Informatice Pentru Management S.I.M. INTEGRAT: Oferă informaţii orientate spre decizii şi urmăreşte realizarea rapoartelor care asistă managementul şi pregăteşte rapoartele financiare periodice pentru asistarea planifiăarii şi controlării organizaţiei. Avantajul SIM-ului integrat constă în faptul cădepaşeşte problemele sistemelor automate orientate spre controlul activităţii şi asigură feed-back prin formularea rapoartelor. Dezavantajul acestor sisteme constă în faptul că datele se acumulează într-o perioadă de timp anterioară procesării lor. Din acest motiv aceste sisteme se mai numesc backward-looking systems. Apare astfel necesitatea unor sisteme care să priveasca şi în prezent şi viitor denumite forward-looking. S.I.M. ÎN TIMP REAL: Managerii au nevoie, de cele mai multe ori, de un sistem informatic în timp real în care toate informatiile sunt transmise on-line, adică datele sunt transpuse direct în calculator pe masură ce sunt primite. Datele sunt procesate şi trimise destinatarului într-un timp suficient de scurt pentru a putea schimba sau controla întregul mediu operational. Datele integrate acumulate din mai multe tranzactii on-line constituie elemente ale bazei de date. De exemplu, datele din baza de date a stocurilor pot fi folosite în mai multe domenii: comerţ, producţie, controlul stocului etc. S.I.M. DISTRIBUIT: Constituie o metodă de a amplasa calculatorul la locul unde este necesar într-o organizatie, pentru procesarea eficientă şi economică a datelor şi conectarea calculatoarelor într-o reţea. O alternativă fezabilă a acestei metode constă în centralizarea procesării datelor pentru a reduce costurile terminalelor programabile, microcalculatoarelor etc. Regula de bază: se amplaseaza calculatoare acolo unde se desfăşoară 80 din activitate şi unde rezultatele sunt necesare.

8. SISTEME SUPORT DE DECIZIE - S.S.D. Primele realizări în domeniul sistemelor suport de decizie au apărut în anii 1967-1968 la Universitatea din Dormouth din Statele Unite, odată cu dezvoltarea primelor sisteme logice interactive orientate catre aplicatii financiare. Localizarea acestor rezultate nu este întâmplătoare deoarece, în cadrul aceleiaşi institutii, au fost realizate pentru prima dată sistemele informatice partajate utilizate de către profesorii şi cercetătorii din domeniul finantelor. Nu a trecut foarte mult timp pâna în momentul în care realizatorii acestor sisteme şi-au pus problema introducerii unui regim conversational om-calculator, a cărui aparitie a condus la obtinerea unei sinergii între capacitatea calculatoarelorîn ceea ce priveşte calculul şi stocarea datelor şi experienţa şi raţionamentul decidentului, dând posibilitatea de modificare interactivă a valorilor parametrilor, de efectuare a unor analize de senzitivitate etc. Realizate de catre persoane interesate de domeniul aplicaţiilor, sistemele suport de decizie au ridicat experţilor în domeniu două probleme principale: • construirea unui model conceptual a ceea ce trebuie sa fie un sistem suport de decizie si a unui instrument soft de dezvoltare a sistemului suport de decizii; • identificarea functiilor si a metodologiei de realizare a sistemelor suport de decizie si a instrumentelor soft care sa permita dezvoltarea acestora. Noţiunea de sistem suport de decizie ocupă pentru prima dată un loc central pentru Scott, Morton şi Gerrity. Tot ei realizează o primă abordare metodologică asupra concepţiei sistemelor suport de decizie, abordare dezvoltata ulterior de catre Montgomery si Turban

9. S.S.D. : Definiţii . . . Sistemele suport de decizie, numite şi sisteme de asistare a deciziei, sunt sisteme informatice interactive care - prin intermediul modelelor de decizii şi a bazelor de date specializate - oferă informaţii pentru asistarea managerilor în adoptarea de decizii nestructurate sau semistructurate. Acest termen a fost definit în anii '70 de M.S. Scott şi indica obiectivul S.S.D.: PREGĂTIREA DECIZIEI ! La rândul său, O'Brien defineşte S.S.D. ca fiind acele sisteme informatice pentru conducere, care se bazează pe utilizarea de modele analitice, baze de date specializate, judecata şi intuiţia decidentului şi un proces de modelare computerizat, interactiv, care sprijină luarea deciziilor semistructurate sau nestructurate de către manageri. Obiectivul principal al S.S.D. îl constituie îmbunătăţirea modalităţii de adoptare a unei decizii sau realizarea unui studiu pregătitor în vederea adoptării deciziei, în cazul în care ansamblul activitatilor care trebuie desfasurate în acest scop nu este programabil. Atenţie:

10. . . . şi Concepte Problemele care conduc la necesitatea utilizării unui S.S.D. - sunt cele în care:  preferinţele, raţionamentul, intuiţia şi experienţa decidentului sunt esenţiale; • căutarea soluţiei implică o combinaţie de căutare de informaţii, manipulare de date, calcule, formalizare sau structurare a problemei (modelare); • succesiunea operaţiilor precedente nu este cunoscută în avans deoarece ea depinde de datele utilizate, sau se poate modifica în vederea obţinerii de rezultate intermediare;  criteriile de decizie sunt numeroase, contradictorii şi dependente de utilizator  datele utilizate nu sunt întotdeauna cunoscute dinainte;  obtinerea unei soluţii satisfăcătoare trebuie realizată într-un timp limitat;  problema este supusă unei evoluţii şi transformări rapide.

11. Clasificarea S.S.D. : În funcţie de MANAGEMENTUL DATELOR ŞI AL MODELELOR: S.S.D. orientat către datele pe care le prelucrează în vederea informării decidenţilor S.S.D. orientat către modelele cu care operază În funcţie de DESTINAŢIE: S.S.D. care asistă decidentul în rezolvarea unor probleme specifice unui domeniu dat (economic, tehnic, militar etc.); S.S.D. generatoare care asistă proiectantul în realizarea mai rapidă a sistemelor suport de decizie dedicate; S.S.D. instrumente care facilitează dezvoltarea evolutivă a sistemelor suport de decizie dedicate sau generatoare; În funcţie de MODUL DE INSTRUIRE: S.S.D. inteligente care rezolvă prin analogie situaţii decizionale noi; S.S.D. neinteligente care rezolvă numai situaţiile pentru care au fost proiectate; În funcţie de MODALITATEA DE INTERACŢIUNE DINTRE OM ŞI SISTEM: S.S.D. cu limbaje flexibile (dialogul are la bază un limbaj apropiat de cel natural); S.S.D. cu comenzi precise (dialogul are la bază comenzi cu forma precis definită).

12. Caracteristici ale S.S.D. S.S.D.asistă deciziile, cu precădere pentru situaţiile semistructurate şi nestructurate, combinând cunoştinţele şi intuiţia umană cu cunoştinţele şi viteza calculatorului. 1. Asistarea deciziilor se poate realiza la toate nivelurile de conducere, de la manageri operaţionali la manageri de vârf, atât individual cât şi pentru grupurile de lucru. 2. S.S.D. poate asista mai multe decizii interdependente şi/sau secvenţiale, având în vedere faptul ca în practica economică majoritatea deciziilor sunt intercorelate. 3. S.S.D. susţine toate fazele procesului decizional şi poate fi adaptat diverselor stiluri decizionale 4. S.S.D. este adaptabil în timp. Decidentul trebuie să aibă un comportament reactiv în utilizarea S.S.D., să sesizeze schimbarea condiţiilor şi să adapteze corespunzător sistemul. 5. Un S.S.D. ad-hoc poate fi definit cu uşurinţă de către utilizator, pe baza unui mediu de dezvoltare prietenos, flexibil, cu capacităţi grafice puternice şi interfaţa adaptată utilizatorilor neprofesionişti. 6. S.S.D. promovează învăţarea şi acumularea de noi cunoştinţe, care conduce la cerinţe noi şi la rafinarea sistemului. 7. S.S.D. se bazează pe modele standard sau definite de utilizator. Capacităţile de modelare ale sistemului favorizează experimentarea, în contextul mai multor configuraţii. 8. S.S.D. include diferite categorii de analiză - de la obişnuitul "ce-ar fi dacă“ - la elaborarea şi selectarea scenariilor. 9.

13. Componente ale S.S.D. Componenta de Gestiune a Datelor: Aceasta componentă este alcatuită din Baza de date a S.S.D., D.B.M.S., Dicţionarul Bazei de date şi Faciliăţi de interogare. Baza de date poate include tranzacţii interne, alte surse de date interne, date externe şi date personale aparţinând unuia sau mai multor utilizatori. Datele interne (financiare, contabile, din domeniul producţiei, a marketing-ului) provin din prelucrarea rezultatelor tranzacţiilor interne ale organizaţiei. Datele externe includ diferite cercetări în domeniul marketing-ului, regulamente guvernamentale, indicatori macro-economici. Datele private includ anumite reguli specifice decidenţilor. Dictionarul bazei de date este un catalog al tuturor datelor din baza de date care conţine definiţiile acestora şi are ca funcţie principală furnizarea informaţiilor cu privire la disponibilitatea, sursa şi semnificaţia lor exactă. Utilizarea acestui catalog este indicată în faza de identificare şi definire a procesului de luare a deciziilor, prin scanarea datelor şi identificarea domeniilor şi oportunităţilor problemei. Facilităţile de interogare reprezintă elementul esenţial pentru accesul la date. Ele acceptă cereri de date de la alte componente ale S.S.D., determină care dintre acestea pot fi soluţionate, formulează cereri detaliate şi returnează rezultate cu privire la subiectul cerut. Facilităţile de interogare presupun existenţa unui limbaj special de interogare.

14. Componente ale S.S.D. Componenta de Gestiune a Modelului: Această componentă poate fi descompusă în patru elemente: Baza cu Modele, Sistemul de Management al Bazei Modelelor, Dictionarul Modelelor respectiv Executarea, Integrarea şi Comandarea Modelelor. Baza cu Modele conţine rutine şi modele cantitative din domeniul statisticii, finanţelor, managementului care oferă capacităţi de analiză într-un SSD. Sistemul de Management este un sistem software cu funcţiuni de creare şi actualizare a modelului, utilizare a subrutinelor şi a altor blocuri, generarea de noi rutine şi rapoarte, manipularea datelor. Dictionarul de Modele este un catalog care conţine definţtii de modele şi furnizează informaţii cu privire la disponibilitatea şi capacitatea acestora. Controlarea Executiei Modelului precum şi combinarea operatiilor specifice sunt controlate de managementul modelului. Pentru a accepta şi interpreta instrucţiunile de modelare - pentru execuţie sau interpretare - se foloseste un procesor de controlare a modelului.

15. Componente ale S.S.D. Componente de Gestiune a Dialogului (interfaţa cu utilizatorul) Aceasta componentă acoperă toate aspectele privind comunicarea între utilizator şi S.S.D., incluzând atât părţi hardware şi software cât şi factori care conduc la facilitarea utilizării, accesibilităţii şi interacţiunii dintre utilizator şi S.S.D. În raport cu Modalitatea de Comunicare Utilizator-Sistem, se disting mai multe TIPURI posibile de DIALOG : a. Întrebare – Răspuns; Prin Limbaj de Comandă adresată de către utilizator sistemului sub forma unor perechi verb – substantiv la care acesta ofera răspunsuri, fără a răspunde solicitărilor privind informaţiile suplimentare; b. Meniu - care presupune existenţa în memorie a unor alternative de comenzi din care utilizatorul alege un meniu de alternative pe care îl adresează sistemului, acesta executându-l fără o eventuala interacţiune cu decidentul; c. Format IntrareFormat Ieşire - care prevede tipizarea formatelor de intrare ale datelor şi comenzilor, şi de ieşire a răspunsurilor oferite de sistem; d. Format de Intrare în funcţie de Formatul de ieşire - în care formatul de intrare al datelor va fi specificat în funcţie de cel de ieşire care este predefinit; e. Tip Negociere - care presupune alegerea tipului de dialog în funcţie de configuraţie, forma dialogului şi costurile corespunzatoare pe unitatea de timp. f.

16. Componente ale S.S.D. Componenta de Gestiune a Cunoştinţelor: Aceasta componentă apare în cazul integrării S.S.D. cu un Sistem Expert, în vedere obţinerii unui S.S.D. Inteligent (Expert). Modulul cuprinde, în esenţă, Motorul de Inferenţă şi Baza de Cunoştinţe. Motorul de Inferenţă va permite sistemului să simuleze raţionamentul unui expert pornind de la datele şi cunoştinţele disponibile. Baza de cunoştinţe alimentează Mecanismul de Inferenţă într-un mod similar celui în care baza de date alimentează algoritmii statistici în cadrul S.S.D. Un aspect esenţial al construirii şi utilizării S.S.D. Expert constă în realizarea unei interacţiuni sinergice între aceste elemente, sinergie tradusă, pe de-o parte, prin trecerea controlului de la o funcţiune la alta în cadrul sistemului, iar pe de altă parte, prin transferul informaţiilor între funcţiuni (subsisteme).

17. Eficienţa utilizării S.S.D. în Management Fără îndoială că pentru majoritatea I.M.M.-urilor din România, S.S.D. constituie înca instrumente decizionale costisitoare O decizie eficientă nu este însă, doar una a cărei adoptare şi implementare implică cele mai reduse costuri, ci şi una complet şi complex fundamentată într-un interval de timp cât mai scurt şi care are efecte pozitive asupra sistemului sau aspectului pe care îl vizează. În atingerea acestor obiective ale activităţii decizionale, rolul sistemelor suport de decizie nu poate fi contestat Pe de altă parte, sistemele inteligente utilizate în activitatea managerială constituie astăzi unul din mijloacele de creştere a productivităţii muncii. Automatizarea culegerii datelor privind evoluţia diferitelor fenomene economice caracteristice firmei şi mediului sau extern, utilizarea modelelor complexe de calcul şi analiza a acestora conduc la o adevarată explozie a informaţiilor aflate la dispoziţia decidentului. Fără ajutorul S.S.D., majoritatea acestor date ar fi insuficient utilizate, chiar neglijate. Într-un astfel de mediu informaţional-decizional, utilizarea S.S.D. şi a sistemelor inteligente poate veni în ajutorul decidenţilor pentru ca aceştia să nu piardă din vedere factori de influenţă importanţi în problema analizată, să fie în cunoştinţă de cauză în ce priveşte raţiunile care motivează deciziile lor, să îşi îmbogăţească propria experienţă şi bază de cunoştinte prin intermediul accesului la experienţa şi cunoştintele altora, să îşi poată transfera ştiinţa sub forma bazelor de cunoştinte sau de diagnostic. Privită şi din acest unghi, utilizarea S.S.D. nu poate fi caracterizată decât ca BENEFICĂ pentru ACTIVITATEA DECIZIONALĂ.

18. Sisteme Suport de Decizii pentru Grup - S.S.D.G. Deciziile care trebuie luate în cadrul unei organizaţii implică deseori comunicaţii între diferitele entităţi ale organizaţiei (departamente, manageri). In procesul decizional de grup mai mulţi decidenţi lucrează împreună pentru a ajunge la o concluzie comună în privinţa anumitor probleme. Dimensiunea grupului variază de la 2 la 50 de persoane, în funcţie de acţiunea întreprinsă, de mărimea proiectului precum şi de alte elemente organizatorice sau tehnice. Soluţiile alternative propuse în cadrul dezbaterilor de grup sunt semnificativ mai multe şi mai consistente decât cele pe care le poate propune/imagina un singur decident, potenţialul creator al unui grup fiind mai mare decât suma contribuţiilor individuale. De asemenea procesul decizional de grup conduce la o bună cunoaştere a mecanismelor de luare a deciziei şi implicit de funcţionare a organizaţiei de către un număr mai mare de angajaţi ai acesteia, ceea ce are ca efect îmbunătăţirea performanţelor personalului. Domeniul GROUPWARE s-a conturat la sfârşitul anilor '80, ca o concretizare a interacţiunii dintre noile tehnologii informaţionale. Avantajele acestor sisteme se concretizează în creşterea confortului, a simţului de răspundere, şi nu în ultimul rând a productivităţii. Trebuie luate însă în calcul şi eforturile, mai ales cele de natura financiară, implicate de constituirea unor grupuri de lucru, şi mai ales de utilizarea sistemelor de asistare de deciziilor de grup. DEFINIŢIE S.S.D.G : Termenul GROUPWARE se defineşte ca ansamblul metodelor, procedurilor, programelor şi platformelor informatice care permit persoanelor asociate unui proiect să conlucreze cu maximum de eficacitate. Un grup se constituie prin crearea de legături între staţiile de lucru, oferind asistare activităţilor de comunicare, colaborare şi coordonare dintre membrii grupului.

19. Obiectivele S.S.D.G. Partajarea informaţiilor, concretizată în folosirea în comun a datelor, textelor, cunoştinţelor care sunt accesibile atât utilizatorilor individuali care îşi îndeplinesc sarcinile curente, cât şi membrilor grupului de decizie. Realizarea în colaborare a documentaţiilor tehnice, a rapoartelor şi a altor documente, inclusiv a documentelor multimedia. Urmarea proiectelor utilizând software specializat. Sunt incluse obiectivele propuse, proiectele pentru realizarea obiectivelor şi acţiunile de întreprins pentru rezolvarea proiectelor. Susţinerea de conferinţe electronice folosind tehnologii din domeniul comunicaţiilor precum şi tehnica de calcul. Gestionarea mesajelor prin sisteme ce se constituie ca o extensie a facilităţilor de poştă electronică şi reprezintă porţi de comunicare atât cu exteriorul cât şi în interiorul unei organizaţii. Asistare în constituirea grupurilor de lucru, prin intermediul unor programe specializate care coordonează acţiunile de întreprins şi stabilesc persoanele care pot fi grupate cel mai eficient într-o echipă, alături de un lider.

20. Sisteme Suport de Decizii pentru Executivi - S.S.D.E. Scopul deciziilor poate varia funcţie de poziţia managerului în cadrul organizaţiei. In cadrul ierarhiei manageriale, la nivelul de vârf se află managerii executivi care au un statut de autoritate şi responsabilitate formală asupra întregii organizaţii sau asupra unei unităţi funcţionale a acesteia. Deciziile pe care trebuie să le adopte Executivii au o importanţă particulară, îndeosebi deoarece acestea afectează pe termen lung întreagă organizaţie. Aparţtia S.S.D.E.-lor a permis managerilor executivi să-şi îmbunătăţească timpul de răspuns în cadrul procesului decizional precum şi gradul de informare a deciziilor. S.S.D.E. poate fi definit, în sensul cel mai larg, ca un sistem care foloseşte informaţii utile Executivului în luarea deciziilor strategice şi competiţionale, urmărirea de ansamblu a firmei şi reducerea timpului ocupat cu activităţile de rutină ale Executivului. O altă definiţie priveşte S.S.D.E.-urile "ca un set de instrumente integrate, proiectate cu scopul de a permite managerilor executivi acces rapid şi flexibil la informaţiile din bazele de date ale firmelor" S.S.D.E. se referă la aspecte ale afacerii care prezintă interes pentru managerii de vârf dintr-o organizaţie. Formatul util şi navigabil al sistemului se referă la faptul că este proiectat special pentru a fi utilizat de indivizi cu timp limitat, cu abilităţi limitate de a manevra tastatura şi cu puţină experienţă directă cu calculatoarele.

21. Trăsăturile unui S.S.D.E. Oferă Executivului informaţiile pe care acesta le consideră importante pentru a-şi desfăşura în bune condiţii activitatea. Informaţia este accesibilă Executivului în timp util, fiind astfel necesară actualizarea regulată a datelor. Oferă rezumate ale informaţiilor într-o formă corespunzătoare cu stilul propriu al fiecarui membru al Executivului. Permite combinarea informaţiilor prezente din surse externe (piaţa, concurenţa, firme independente, organizaţii guvernamentale), tradiţional interne (fişiere referitoare la produs, clienţi, furnizori, vânzări) şi netradiţional interne (interviuri privind satisfacţia clientului, calitatea serviciilor oferite). În ultimul timp sunt tot mai utilizate sursele netradiţional interne pentru obţinerea informaţiilor. Poate constitui o metodă efectivă în obţinerea de avantaje concurenţiale şi în monitorizarea factorilor importanţi în derularea operaţiilor firmei. Permite accesul on-line la informatii recente, indiferent de sursa. Informaţiile oferite sunt relevante deoarece se bazează pe obiectivele firmei: identificarea factorilor critici de succes, sublinierea exceptiilor etc. S.S.D.E. cuprinde orice este interesant pentru Executivi. Chiar dacă această abordare este simplistă, ea reflectă varietatea sistemelor care sunt folosite în prezent. Guvernele folosesc S.S.D.E.-uri pentru a regăsi corespondenţa ministerială, pentru a determina productivitatea muncitorilor, pentru a identifica şi aloca resursele financiare şi umane etc. Alte sectoare utilizează S.S.D.E. pentru a urmări informaţii referitoare la competitorii din mass-media sau din bazele de date cu informaţii publice

22. ORACLE DISCOVERER 3.0 Bine aţi venit în lumea produsului Oracle`s Discoverer. Acesta este unul dintre cele mai interesante accesorii pe care Oracle îl oferăîmpreună cu baza sa de date,întru-cât introduce o nouă paradigmă a bazelor de date multidimensionale şi a procesării O.L.A.P. O.L.A.P. inseamna Procesare AnaliticăOn-Line, iar Discoverer ne permite să facem acest lucru. Dar, înainte de a intra în specificul Discoverer, ne vom îndrepta atenţia asupra a ceea ce inseamna pentru o afacere, O.L.A.P. şi bazele de date multidimensionale. Se va vedea cum aceste puternice concepte pot da valoare afacerilor Dumneavoastră, permiţându-vă să aruncaţi o privire asupra datelor Dumneavoastrăîntr-un mod mult mai intuitiv. Va deveni de asemenea evident faptul că Discoverer va adăuga implicit valoare pentru afacerea Dumneavoastră, reducând timpul pentru anumite sarcini de programe şi pentru resursele computerului.

23. Baza de Date Primare Multidimensională 1. Deşi modelul relational pentru bazele de date permite o mare flexibilitate în a defini metode de căutare şi procesare a datelor, într-o afacere, metoda prin care datele sunt procesate, este adesea foarte diferită de felul în care analiştii în afaceri ar dori să privească aceste date. Toţi aceia dintre noi care au o oarecare experienţăîn procesarea datelor, pot reapela rapoarte sau programe în care ar trebui “expediate” date într-o anumită formă, astfel încât un asociat cu funcţii de decizie să poată vedea rapoartele care sunt importante pentru întreaga lui afacere. 2. De exemplu,pentru unPunct de achiziţionare al unei firme, datele pe care le propunesistemul O.L.T.P. (procesarea tranzactiilor on-line) pentru o întreagăgamă a aplicaţiilor Vânzărilor cu Amănuntul, pot fi: 3. Să aruncăm o privire asupra Tabelului de Vânzări şi să-i vedem definiţiile: Tabela Vânzări: Fields(câmpuri): transaction_id, customer_id, location, item, unit_price, quantity_sold, timestamp Acest tabel se va dezvolta în timp odată cu creşterea vânzărilor, iar sistemul va rămâne on-line. 4. In timp, clienţii vor revenii pentru a cumpăra mai multe bunuri iar sistemul de contorizare, care reprezintăData şi Ora exacta a Vânzării, va începe săînregistreze luni şi luni de zile de vânzări. În decursul acestor luni, preţurile se vor schimba, un produs va intra la reduceri, iar acest lucru va afecta în continuare datele, care vor aştepta confortabil să fie analizate în tabelul de Vânzări. 5.

24. Baza de Date Primare Multidimensională În acest tabel simplu, proiectat pentru a depozita tranzacţiile O.L.T.P., avem o multitudine de date ascunse pe care analiştii în afaceri vor dori să le vadă şi să le analizeze. De exemplu, cum afecteazăPreţul,Vânzările la o anumită marcă de teneşi (pantofi sport) ? Din punct de vedere microeconomic, este posibil să dorim planificarea unei curbe a cererilor, urmărind cât de mult au îmbunătăţit reducerile,cantitatea de perechi de teneşi vândută ? După doi ani de acumulare a datelor în elementarul nostru tabel (care acum cuprinde câteva milioane de rânduri ), un analist ar putea dori să facă o Hartă(grafic) a fiecărui Preţde Vânzare practicat. Dificultatea practică, constă în faptul cum se va reuşi să se scoată (preia) datele din Tabelul Vânzărilor şi să se afle cum vânzările s-au schimbat pentru o anumită marca de teneşi atunci cand s-a schimbat preţul? Folosind o abordare tradiţională SQL, se pot executa o serie de instructiuni pentru a ne ajuta în selectare datelor necesare: Select unit_price, sum(quantity_sold) From Sale Where item = `Tennis Shoes` Group by unit_price ; Această interogare va oferi situaţia de ieşire: Price/Preţ Quantity/Cantitate $45.00 432.000 $50.00 375.000 $69.95 310.000

25. Apoi vom adăuga Venitul total calculat pentru fiecare preţ – preţul înmulţit cu întreaga cantitate vândută – întru-cât target-ul nostru managerial s-a bazat pe analiza profitului (venit si costuri): Selectunit_price, sum(quantity_sold), unit_price * sum(quantity sold) revenue From Sale Where item = `Tennis Shoes` Group by unit_price ; Vom obţine următorul rezultat: Price Quantity Rrevenue/Venit $45.00 432.000 $19.440.000 $50.00 375.000 $18.750.000 $69.95 310.000 $21.684.500 Aici vom afla un lucru interesant despre elasticitatea cererii pentru tenesi, pentru care - deşi preţurile noastre cele mai ridicate au rezultat într-o scădere a numărului de clienţi - venitul total adus la acel pret le-a depăşit pe toate celelalte. In acest punct al studiulu nostru O.L.A.P. - creşterile privind pantofii sport pot decide dacă acest venit a atins cotele cele mai înalte - şi prin urmare săse crească definitiv preţul la $69.95 - sau, dimpotrivă, să se ia decizia - că penetrarea pieţei a fost mult mai relevantă şi să păstreze preţul la $45.00 perechea. Ceea ce grupul SQL definit anterior ne oferea cu a treia coloană derivată - este zona barelor în graficul anterior. Această zonă a fiecărei bare este Venitul total al Vânzărilor de teneşi pentru un preţ dat. Aria de sub fiecare dreptunghi din grafic, reprezintă Venitul Total !

26. La acest punct, un cititor oarecare s-ar putea“înspăimânta ” de puterea SQL şi s-ar putea întreba: De ce mai vorbim despre Bazele de date Multidimensionale? Problema privind modelul precedent este aceea ca în compania noastră fictivă avem sute de produse diferite care trebuie analizate în functie de preţ sau de preţşi locaţie Daca analiştii noştri în afaceri doresc noi rapoarte pe regiuni,astfel încât să poată modifica preţurile bazându-se pe elasticitatea cererii pentru o anumită regiune, va trebui săintroducem o altă secvenţă SQL: Select location, unit_price, sum(quantity_sold), unit_price * sum(quantity_sold) revenue From Sale Where item = ‘Tennis Shoes’ Group by location, unit_price ; In timp ce directorii, analistii în afaceri şi cumpărătorii, cu totii, cer diferite modele şi vizualizări ale datelor, noi vom ajunge să facem trei lucruri ineficiente: Vom reduce din resursele umane. Pentru a iniţia analize şi rapoarte în continuu într-o mare bază de date O.L.T.P., vom avea însă nevoie de mulţi programatori SQL care să codifice permanent diferitele cereri de analiză. Vom creaimplict, un nivel al dezorganizării,adică limbajul SQL scris de un programator într-o lună ar fi putut satisface nevoia altui director de acum un an. Numai dacă avem o bază de date pentru toate problemele SQL, atunci acest lucru ar putea fi omis şi ne-am putea găsi cu toţii în situaţia de a reinventa roata, rescriind aceeasi secventa SQL.Cu un mare număr al programatorilor de azi, acest lucru este foarte comun. Ori de câte ori avem o altăîntrebare, sau chiar aceeaşi întrebare, reducem o mare parte din resurse. Pentru ca Oracle să execute simple cereri,creăm clase masive în spaţiul tabelului şi un set foarte lung de texte citite în indexul tabelului(presupunând că produsul este indexat) şi introducem discurile O.L.T.P. când obţinem rânduri ale indexului, citind datele din tabel.

27. Într-o bază de date normalizată, produsul ar fi despărţit de propria sa tabelă – astfel coreland problemele de procesare anterioare cu folosirea tabelelor combinate,care sunt însă foarte costisitoare. Dacă acest lucru devine o practică obişnuită, sistemul nostru O.L.T.P.din întreaga lume, va fi încetinit, iar vânzătorii care folosesc sistemul nostru în multe ţări, vor procesa vânzările on-line foarte încet, creând cozi în magazine şi afectând întreaga afacere. De aceea este aşa de important să cunoaştem tehnologia O.L.A.P. şi bazele de date multidimensionale, deoarece utilizatorii au nevoie să vizualizeze datele într-un mod total diferit de modurile în care datele apar într-o bază de date relaţională şi din această cauza, ideea unei baze de date multidimensionalea luat amploare! Agregarea datelor unei afaceri on-line, implică un cost al resurselor foarte ridicat Astfel, se va permite utilizatorilor să vizualizeze datele în nesfârşite serii de părţi grupate, fără nevoia de a genera secvenţe SQL nesfârşite. Bazele de date multidimensionale se bazează pe ideea unui “cub de date”. In exemplul anterior, baza de date multidimensională a prelucrat datele într-un mod diferit. Fiecare coloană derivată apărea ca o dimensiune separată. Actualele valori ale datelor, vor defini lungimea sau mărimea fiecărei dimensiuni. De exemplu, să creăm un cub pentru a analiza vânzarile teneşilor pe o perioadă de câteva luni, pentru o locaţie datăşi pentru un preţ dat.

28. Vom presupune că vom vinde în 3 locaţii: New York, Los Angeles şi Chicago. În acest caz, vom avea un cub 3/3/n, Unde: n este numărul lunilorde când ştim căvor exista 3 preţuri distincte. Să privim la lunile de vara: iunie,iulie,august. Acum avem un cub 3/3/3. In acest cub, însăşi datele care compun cubul vânzărilorîi vor determina dimensiunile. De exemplu, daca noi am mai deschis un nou magazin în Denver, vom avea un cub 3/3/4. Pe de altă parte, adăugând o locaţie într-o bază de date relaţională, nu vom schimba dimensiunile TabeleiVânzarilor initiale, doar dacă adăugam alte date. Tabelul va avea în continuare şapte coloane, însă mai multe valori distincte în coloana Locatie.Puterea de a folosi un cub n-dimensional constăîn aceea că putem defini o baza de date multidimensionalăîn jurul acestei paradigme. Dacă baza noastră de date este cu adevărat multidimensională, prin definiţie, utilizatorii pot vizualiza un singur cub sau orice cub ce face parte din structura unui cub mai mare. De exemplu, dacă cel mai important cumpărător din New York doreşte să afle cantitatea de unităţi vândute în New York, la cel mai mic pret în luna iunie, baza noastră de date multidimensională va returna doar un bloc-secţiune din interiorul cubului.Dacădirectorul de vânzări ar dori şă ştie cantitatea totală vândutăîn toate Locaţiile şi în toate Lunile, la cel mai ridicat preţ al unei perechi de tenesi, îi vom arăta doar o parte din întregul nostru cub. Aceea “zonă” din interiorul cubului ar reprezenta cantitatea totală.

29. In interiorul cubului se află o simplă valoare calculată: cantitatea vândută. Fiecare cub reprezintă un preţ dat, Locaţiaşi luna, şi conţine sumele totale pentru fiecare preţ dat, Locaţia şi luna.Acest cub de date poate fi tradus ca o încapsulare a multor comenzi complexe SQL. Select sum(quantity_sold) From Sale Where item = 'Tennis Shoes' And Location = 'New York‘; De exemplu, pentru a reconstitui partea frontală a cubului, vânzările totale pentru New York, indiferent de preţ, codul SQL va trebui să fie scris astfel: Concluzie: Prin stocarea acestor valori într-un cub de date şi reactualizând cubul din punct de vedere dinamic, evităm multe declaraţii SQL costisitoare de care am putea avea nevoie pentru a da informaţiile dorite analilştilor în afaceri. Îndeajuns de interesant, Oracle's Discoverer 3.0 oferă administratorului opţiunea unei întreţineri dinamice a valorilor dintr-un cub de date sau pentru a genera secvenţe SQL, pentru fiecare componentă a cubului. Discoverer 3.0 va permite opţiuni combinate astfel încât subseturi ale cubului de date, rar folosite, nu vor fi stocate ci vor fi şterse atunci când rulează programul.

30. O definiţie "semi-formală" a O.L.A.P. O definiţie "semi-formală" a O.L.A.P. O definiţie "semi-formală" a O.L.A.P. E. F. Codd, fondatorul teoriei bazelor de date relaţionale, a observat că O.L.A.P. trebuia sprijinit de un model de date multidimensional. E. F. Codd, fondatorul teoriei bazelor de date relaţionale, a observat că O.L.A.P. trebuia sprijinit de un model de date multidimensional. E. F. Codd, fondatorul teoriei bazelor de date relaţionale, a observat că O.L.A.P. trebuia sprijinit de un model de date multidimensional. In 1993,în ziarul de cercetare "Providing O.L.A.P. to User-Analysts: An I.T. Mandate", Codd şi Salley au aşternut pe hârtie 12 reguli de care au înţeles că este nevoie pentru a proiecta bazele de date multidimensionale cu ajutorul capacităţilor O.L.A.P. VIZUALIZAREA CONCEPTUALĂ MULTIDIMENSIONALĂ Acest lucru cere ca utilizatorii să poată manipula şi vizualiza modelele multidimensionale. Aşa cum o bază de date relaţională apare ca o colecţie de tabele, bazele de date multidimensionale ar trebui să apară ca o colecţie de simple obiecte pentru afaceri. TRANSPARENŢA Chiar dacă datele pot fi vizualizate multidimensional, ar trebui de asemenea să poată relaţiona cu unelte comune ca spread-sheets (împrăştietorul de coli) si word-processors (procesoare de cuvinte) fără a părea diferite, la fel ca alte surse de date. ACCESIBILITATE O.L.A.P. trebuie să cartografieze universul afacerilor pentru obiectele necesare analiştilor, din multiple şi diferite tipuri de baze de date. Aceasta sugerează faptul că adevărata baza de date O.L.A.P. poate primi informaţii de la o bază de date multidimensională mainframe, o bază de date relaţionalăşi o serie de fişiere normale -şi totuşi, să apară utilizatorului ca o serie multidimensională de cuburi.

31. RAPORT CONSISTENT AL PERFORMANŢELOR In timp ce numărul dimensiunilor sau al mărimii bazelor de date creşte, utilizatorul nu ar trebui să simtă nici o degradare semnificativă a performanţelor.Se insistă asupra acestui lucru întru-cât o adevărată bază de date multidimensională, stochează celule complexe de date dinamice şi nu cerinţe calculate, folosite pentru rulareîn timp ce utilizatorul priveşte cubul de date. CLIENT / ARHITECTURA SERVER-ULUI Uneltele ar trebui să poată opera şi stoca date într-un client/arhitectura server-ului. Se pune sub semnul întrebării această regulă, întru-cât Oracle plănuieşte analize multidimensionale pentru computer, şi nu se vede nici o necesitate în faptul că arhitectura ar trebui restricţionată la client/server pentru procesarea O.L.A.P. DIMENSIONALITATEA GENERICĂ Toate celulele bazelor de date multidimensionale sau subseturi mai largi, trebuiesc tratate în acelaşi mod atunci când utilizatorul doreşte să vizualizeze, să analizeze sau să le manipuleze. DINAMIC SPARSE MATRIX HANDLING Acest lucru înseamnă că valorile NULL ar trebui stocate printr-o cale eficientă care economiseşte spaţiul. De exemplu, dacă ai vândut maşini şi biciclete noi,şi ai definit un cub O.L.A.P. având pret, produs şi unităţi vândute ca dimensiuni, anumite celule din acest cub nu vor fi niciodată completate. Deşi o bicicletă de 100$ poate fi vândută, probabil ca nu vei vinde o maşină cu 100$. Odată cu această compresie a spaţiului în funcţie de date, unealta O.L.A.P. ar trebui să aleagă diferite metode pentru a recupera datele într-un timp scurt.Dacă ai stocat o dimensiune ca dată sortată, sistemul O.L.A.P. ar putea folosi un arbore binar pentru a indexa datele; dacă totusi dimensiunea a stocat numere aleatorii, sistenul OLAP ar trebui să ajusteze şi să folosească un algoritm “amestecat”.

32. SUPORT MULTIUSER Aceasta înseamnă că mai mulţi utilizatori pot vizualiza aceleaşi cuburi de date şi iniţializa operaţii asupra lor pentru a analiza datele. Nu are sens să ai un sistem unde un analist poate izola un intreg departament al datelor OPERAŢII CROSS-DIMENSIONAL NERESTRICŢIONATE Intr-o bază de date multidimensională O.L.A.P., metodele de agregare sau valori derivate din formule, trebuie să fie consistente pentru orice subset de baze de date multidimensionale. MANIPULAREA INTUITIĂ A DATELOR Acest lucru este foarte subiectiv şi nu ne spune foarte multe. O manipulare non-intuitivă a datelor nu este niciodata telul unui vanzator OLAP. Se crede că ceea ce Codd a vrut să spună atunci când a scris acest lucru, a fost că manipularea datelor O.L.A.P. ar trebui bazată visual pe capabilităţi drill-down şi metode de zoom in si zoom out a celulelor. RAPORTARE FLEXIBILĂ Rapoartele ar trebui să permită rândurilor şi coloanelor să fie afişate pentru orice număr de dimensiuni din cubul de date, astfel încât aceste valori pot de asemenea apărea ca titluri; DIMENSIUNI NELIMITATE ŞI NIVELE DE AGREGARE Codd foloseşte cuvântul “nelimitate” şi apoi continuă să declare că limita recomandată a dimensiunilor este între 15 şi 20. Acest lucru înseamnă că ne putem extinde analizadespre teneşi adăugând Locaţii, preţ, data achiziţionării, vremea curentă, zodia cumpărătorului etc. Acest lucru ne poate da mai multe informaţii detaliate, dar ar putea da peste vechea problema de statisticăcarese sfârşeşte prin a vedea modele în date aleatorii care defapt nu existăîn realitate.

33. STRATEGII de STOCARE MULTIDIMENSIONALE STRATEGII de STOCARE MULTIDIMENSIONALE STRATEGII de STOCARE MULTIDIMENSIONALE STRATEGII de STOCARE MULTIDIMENSIONALE Baza de date multidimensională este responsabilă pentru un tip de stocare, pe care o bază de date normalizată nu o permite şi aceasta este agregarea datelor. Intr-o bază de date normalizată, datele agregate este o funcţie a numerelor şi caracterelor existente pe linii şi este calculatăîn timpul rulării în forma secvenţelor SQL agregate. Într-o bază de date multidimensională, o valoare dintr-o celulă poate reprezenta o agregare a diferitelor dimensiuni ale bazei de date. Baza de date multidimensională este responsabilă pentru un tip de stocare, pe care o bază de date normalizată nu o permite şi aceasta este agregarea datelor. Intr-o bază de date normalizată, datele agregate este o funcţie a numerelor şi caracterelor existente pe linii şi este calculatăîn timpul rulării în forma secvenţelor SQL agregate. Într-o bază de date multidimensională, o valoare dintr-o celulă poate reprezenta o agregare a diferitelor dimensiuni ale bazei de date. Baza de date multidimensională este responsabilă pentru un tip de stocare, pe care o bază de date normalizată nu o permite şi aceasta este agregarea datelor. Intr-o bază de date normalizată, datele agregate este o funcţie a numerelor şi caracterelor existente pe linii şi este calculatăîn timpul rulării în forma secvenţelor SQL agregate. Într-o bază de date multidimensională, o valoare dintr-o celulă poate reprezenta o agregare a diferitelor dimensiuni ale bazei de date. Baza de date multidimensională este responsabilă pentru un tip de stocare, pe care o bază de date normalizată nu o permite şi aceasta este agregarea datelor. Intr-o bază de date normalizată, datele agregate este o funcţie a numerelor şi caracterelor existente pe linii şi este calculatăîn timpul rulării în forma secvenţelor SQL agregate. Într-o bază de date multidimensională, o valoare dintr-o celulă poate reprezenta o agregare a diferitelor dimensiuni ale bazei de date. In exemplul anterior am avut un cub 3/3/3 care conţinea vânzarile totale pe locaţie, luna vânzării şi preţul. Acestea sunt cele trei dimensiuni ale bazei noastre de date O.L.A.P. Pentru a le stoca într-un cub multidimensional, astfel încât să nu mai fim nevoiţi să agregăm date oricând un utilizator doreşte să vadă un subset al cubului de date. Aici avem dimensiunile datei ca tabele ce înconjoară centrul, si vom vedea un tabel numit tennis_shoes_sales(tenesi_vanzari), ce conţine doar valoarea agregată pentru toate combinaţiile de celule. In forma ei cea mai simplă, această schemă ne-ar permite să “populăm” tabelul tennis_shoe_sales cu o simplă socoteală a vânzărilor şi o cheie compusă pentru fiecare dimensiune. Secvenţa de creare a tabelului pentru un tabel va fi de genul: Create table_shoe_sales ( uits_sold number, lcation varchar2(20), month_of_sale varchar2(15) unit_price number(5,2) );