Слайд 10
1.1 Информационные ресурсы и системы
Информация
Данные
Система
Экономическая ИС
Слайд 23
Информационная система как объект управления
Слайд 26
КАТЕГОРИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
Слайд 27
ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ ИС
Слайд 30
СТРАТЕГИЧЕСКИЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
Слайд 31
НЕОБХОДИМОСТЬ ИЗМЕНЕНИЙ В ОРГАНИЗАЦИИ
Слайд 32
СХЕМА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ МАРКЕТИНГОВОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ
Слайд 35
Основные направления развития МИС
Слайд 36
Основные направления развития методов обработки и хранения данных
Слайд 41
DATE MINING
Переводится как «добыча» или «раскопка данных»
В
основу современной технологии Data Mining (discovery-driven data mining) положена
концепция шаблонов (паттернов), отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных. Эти шаблоны представляют собой закономерности, свойственные подвыборкам данных, которые могут быть компактно выражены в понятной человеку форме
Слайд 42
Пример задания на поиск данных с использованием DATA
MINING
Слайд 43
OLAP Системы
OLAP (англ. online analytical processing, аналитическая обработка в
реальном времени) — технология обработки данных, заключающаяся в подготовке суммарной
(агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу. Реализации технологии OLAP являются компонентами программных решений класса Business Intelligence[1].
Слайд 44
OLAP системы
OLAP (on-line analytical processing) — набор технологий
для оперативной обработки информации, включающих динамическое построение отчётов в
различных разрезах, анализ данных, мониторинг и прогнозирование ключевых показателей бизнеса. В основе OLAP-технологий лежит представление информации в виде OLAP-кубов.
Слайд 46
OLAP-кубы
OLAP-кубы содержат бизнес-показатели, используемые для анализа и принятия
управленческих решений, например: прибыль, рентабельность продукции, совокупные средства (активы),
собственные средства, заемные средства и т.д.
Бизнес-показатели хранятся в кубах не в виде простых таблиц, как в обычных системах учета или бухгалтерских программах, а в разрезах, представляющих собой основные бизнес-категории деятельности организации: товары, магазины, клиенты, время продаж и т. д.
Благодаря детальному структурированию информации OLAP-кубы позволяют оперативно осуществлять анализ данных и формировать отчёты в различных разрезах и с произвольной глубиной детализации.
Слайд 48
Уровни знаний, извлекаемых из данных
Слайд 49
Бизнес-приложения Data Mining
Розничная торговля
Банковское дело
Телекоммуникации
Страхование
Другие приложения в бизнесе