Повышение эффективности систем поддержки принятия решений на основе многомерных хранилищ данных
книга

Повышение эффективности систем поддержки принятия решений на основе многомерных хранилищ данных

Место издания: Москва|Берлин

ISBN: 978-5-4499-2180-2

Страниц: 128

Артикул: 86769

Печатная книга
716
Ожидаемая дата отгрузки печатного
экземпляра: 12.04.2024
Электронная книга
179.2

Краткая аннотация книги "Повышение эффективности систем поддержки принятия решений на основе многомерных хранилищ данных"

В монографии рассмотрены вопросы, связанные с разработкой методик и алгоритмов для повышения эффективности систем поддержки принятия решений на основе многомерных хранилищ данных, имеющих существенное значение для выполнения требований по увеличению быстродействия систем поддержки принятия решений в различных отраслях промышленности и народного хозяйства. Монография будет полезна для специалистов, работающих в области информационно-вычислительных систем, инженерно-технического персонала служб технической эксплуатации информационно-телекоммуникационных систем различного назначения, а также студентам вузов направлений подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 09.03.03 «Прикладная информатика», магистрантам, аспирантам, преподавателям и научным сотрудникам.

Содержание книги "Повышение эффективности систем поддержки принятия решений на основе многомерных хранилищ данных"


ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. АНАЛИЗ ПРИНЦИПОВ ПОСТРОЕНИЯ И ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ СППР НА ОСНОВЕ ER-ДИАГРАММ И НА ОСНОВЕ МНОГОМЕРНЫХ ХРАНИЛИЩ ДАННЫХ
1.1 Характеристики многомерных хранилищ данных систем поддержки принятия решений
1.1.1 Анализ принципов построения систем поддержки принятия решений
1.1.2 Анализ производительности многомерных хранилищ данных, на основе которых строятся системы поддержки принятия решений
1.2 Анализ проблем применения современных систем поддержки принятия решений
1.3 Анализ системных связей в сервис-ориентированной архитектуре адаптивной системы поддержки принятия решений
1.4 Постановка задачи исследования
Выводы по первой главе
Глава 2. РАСЧЕТ ПАРАМЕТРОВ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ С ЭЛЕМЕНТАМИ ОБСЛУЖИВАНИЯ
2.1 Алгоритм обслуживания запросов в адаптивной системе поддержки принятия решений
2.2 Математическая модель адаптивной системы поддержки принятия решений как дискретной событийной системы
2.3 Имитационная модель адаптивной системы поддержки принятия решений
2.4 Оценка выигрыша от использования адаптивной системы поддержки принятия решений
Выводы по второй главе
Глава 3. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ПРОВЕДЕННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
3.1 Алгоритм структуризации и визуализации показателей многомерных кубов данных
3.2 Алгоритм построения архитектурного плана куба
3.4 Методика проектирования адаптивных систем поддержки принятия решений и ее практическое применение
3.5 Проектирование адаптивной системы поддержки принятия решений для оценки эффективности деятельности предприятия и принятия решения о целесообразности выполняемых им функций
Выводы по третьей главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЯ
Приложение А
Приложение Б

Все отзывы о книге Повышение эффективности систем поддержки принятия решений на основе многомерных хранилищ данных

Чтобы оставить отзыв, зарегистрируйтесь или войдите

Отрывок из книги Повышение эффективности систем поддержки принятия решений на основе многомерных хранилищ данных

Поставлена научная задача исследования: разработка моделей и алгоритмов для методики построения адаптивных СППР, способных обеспечить эффективность их использования, заключающейся в увеличении количества обрабатываемых в единицу времени запросов за счёт адаптации внутренней структуры СППР. 1.3 Анализ системных связей в сервис-ориентированной архитектуре адаптивной системы поддержки принятия решений В данном разделе 1.3 поставлена задача установить в процессе системного ана-лиза системообразующие компоненты (уровни) архитектуры адаптивной СППР, свя-зи и отношения между этими компонентами. ХД является предметно-ориентированной информационной БД, специально разработанной и предназначенной для подготовки отчётов и анализа с целью под-держки принятия решений в организации. Строится на базе СУБД и СППР. Задачи интеллектуального анализа интегрированных данных различаются по уровню сложности. Обобщенная концептуальная схема ХД, представленная на ри-сунке 1.5 [5], имеет трехуровневую архитектуру (источники данных — хранилище данных — отчёты) и иллюстрирует зависимость архитектуры ХД от доступности и структуры основной БД. На третьем уровне (визуализация, отчёты) могут также рас-полагаться предметно-ориентированные витрины данных (ВД). СППР может иметь независимые ВД, не входящие в архитектуру ХД [5]. В целях повышения оперативности обработки данных допускаются ненормали-зованные отношения, трехуровневая архитектура ХД представляется гиперкубом данных [30]. Широко распространенные трехуровневые архитектуры ХД и гиперкубы, осно-ванные на трехуровневой архитектуре, не могут описывать задачи современных ХД, характеризующихся большим объёмом обрабатываемых данных разных форматов (до миллиона запросов в день). Архитектура ХД должна отражать средства интеграции данных с другими источниками; производительности; трансформации данных; исто-рии получения данных; чистоты данных. Широко использующиеся при о...