Единая Система Учета и Управления ЗАО ХК СДС

2 Основные задачи проекта Автоматизированный и унифицированный обмен данными между прикладными системами («горизонтальное» объединение систем): Консолидация информации и построение единой аналитической системы контроля деятельности ЗАО ХК СДС:

3 Обмен данными – традиционные подходы Система-источник Система-приемник «Самописный» адаптер Преимущества: Дешево при внедрении Недостатки: Может быть ненадежно Плохо задокументировано Немасштабируемо Преимущества: Унификация процедуры обмена данными Не требует глубокого знания программирования при подключении к системам Надежная транспортная среда Недостатки: Децентрализация информации (нет единой БД) Рассинхронизация информации Нет возможности качественной трансформации информации и построения агрегатов ERP СЭД CRM

4 Обмен данными – предлагаемое решение (ETL) IBM Information Server Преимущества: Единая БД Унификация процедуры трансформации данных (преобразование кодировок, форматов исходных и результирующих таблиц) Высокая пропускная способность и высокие вычислительные возможности Наличие разнообразных инструментов извлечения данных МодульНазначение DataStage и QualityStage Извлечение информации из множественных источников, ее трансформация по заданным правилам и последующая доставка в целевые БД в пакетном режиме, в режиме времени, близком к реальному, а также в реальном времени CDC (Changed Data Capture) Фиксация изменений данных в БД источника, а также репликация на основании использования журналов регистрации в режиме реального времени

5 Единая аналитика и учет - основные проблемы Компания использует несколько прикладных систем: ERP-система, система документооборота, бухгалтерская программа, АСУ и пр.: руководство компании не может централизованно и эффективно контролировать деятельность предприятия или холдинга, состоящего из нескольких предприятий, в целом ввиду отсутствия единого информационного поля Большинство систем не поддерживают анализ в режиме времени, близком к реальному: невозможность получения оперативной статистической отчетности Невозможность получения «нестандартной» аналитической статистики, не предусмотренной в системе, либо статистики, поступающей сразу из нескольких источников: сотрудники вынуждены обращаться в ИТ-службу для осуществления ручных выборок напрямую из баз данных внешних операционных систем, что занимает значительную часть времени, анализ получаемых данных при ручных выборках неавтоматизирован и производится зачастую сотрудниками с использованием пакета программ Microsoft Office

6 Анализ всей поступающей информации в «непрофильных» системах (например, в ERP): ERP-система является транзакционной системой (OLTP) и не предназначена для серьезной аналитической работы (в отличие от профильных OLAP-систем), подобные системы не обладают средствами для формирования индивидуальных нестандартных (ad hoc) запросов, поэтому их необходимая доработка может потребовать значительных затрат, ERP-система не всегда может работать с данными в том виде, в котором они хранятся в исходных таблицах внешних систем, и, как результат, работает с совокупными итогами, что, в свою очередь, исключает возможность drill-down (детализации полученной информации), большинство подобных систем не могут работать с большими массивами данных, поступающих из внешних систем, отсутствует возможность сложного анализа в режиме времени, близкого к реальному Единая аналитика и учет - основные проблемы

7 Обмен информацией между системами решает только узкоспециализированные (функциональные) задачи, т.к. все бизнес- операции, а также сопутствующая отчетность по-прежнему выполняются в существующих разнородных системах. Для осуществления действенного контроля на уровне всего предприятия либо холдинга требуется внедрение единой системы аналитической отчетности. Такими системами являются: аналитические системы, являющиеся инструментами для систематизации данных, сопутствующего анализа и прогнозирования; ECM-системы (Enterprise Content Management Systems), на базе которых строятся системы электронного документооборота (СЭД), корпоративные порталы, а также системы управления контентом. Единая аналитика и учет – предлагаемое решение

8 Аналитические системы используют в качестве источника информации структурированные (табличные) данные из операционных систем, ECM- системы – неструктурированные данные (документы, письма электронной почты, мультимедийные файлы и т.п.) Единая аналитика и учет – предлагаемое решение

9 Аналитические системы – предлагаемое решение Аналитические системы можно также условно разделить на: собственно BI-системы (Business intelligence Systems), работающие с широким спектром информации, требующейся для контроля деятельности предприятия; системы бюджетирования; системы предиктивного анализа

10 Аналитические системы – предлагаемое решение IBM Cognos ПродуктНазначение IBM Cognos 10 Business Intelligence Корпоративная отчетность, Анализ данных, Управление по KPI (Balanced Scorecards), Динамические информационные панели (Dashboards / Active Reports) Real-time отчеты, Отчеты на мобильных устройствах (iPhone, iPad, BlackBerry, Windows Mobile, Symbian IBM Cognos TM1 Корпоративное производственное планирование, Бюджетирование, «Что, если»-анализ на больших объемах данных IBM Cognos Express ДЛЯ МАЛОГО И СРЕДНЕГО БИЗНЕСА Корпоративная отчетность, Анализ данных и их визуализация, Планирование и бюджетирование IBM SPSS Predictive Analytics Software Статистика, Data mining и предиктивный анализ, Сбор данных (мнения и отношения заказчиков / сотрудников), Анализ текста

11 Аналитические системы – IBM Cognos – единый центр управления предприятием

12 Аналитические системы – IBM Cognos BI – возможности

13 Аналитические системы – IBM Cognos BI – режим реального времени

14 Аналитические системы – IBM Cognos BI – ключевые показатели (KPI)

15 Аналитические системы – IBM Cognos BI – мобильная версия

16 Аналитические системы – IBM Cognos TM1 – планирование и бюджетирование Web и Excel интерфейс, Поддержка workflow, Пересчет больших и сложных моделей в режиме реального времени, Drill-down

17 Аналитические системы для крупных предприятий Очевидно, что в ряде случаев может возникнуть острая проблема производительности при обработке больших массивов информации встроенными средствами аналитической системы, а именно: в компаниях, использующих большое количество прикладных систем, в компаниях, использующих сложные и высокопроизводительные системы (биллинговые системы в телекоммуникационной отрасли, банковские процессинговые системы и пр.); в компаниях, обладающих сетью филиалов (а также территориально разнесенных предприятий), в компаниях, использующих сложную аналитику (в т.ч. со временем отклика на запрос, не превышающим несколько секунд), в холдингах, состоящих из нескольких предприятий

18 Аналитические системы для крупных предприятий (DWH) В указанных ситуациях в качестве промежуточного звена между системами-источниками и аналитической системой рекомендуется использовать специализированное OLAP-решение: аналитическое хранилище данных (Корпоративное Хранилище данных (КХД), Единое Хранилище Данных (ЕХД), или Data Warehouse (DWH))

19 Отличительные черты DWH: архитектурно представляет собой OLAP-систему (не OLTP), конструктивно предназначенную именно для аналитических нужд; позволяет содержать в себе огромные массивы информации из любых источников (прикладных систем предприятия) с ретроспективой в несколько лет; подразумевает наличие процедур по построению узкоспециализированных источников информации для отдельных групп отчетов (т.н. «витрин данных»), а также массивов информации для многомерного анализа (т.н. «OLAP-кубов»), что значительно убыстряет процесс подготовки отчетов в аналитической системе; архитектурно позволяет проектировать параллельно с основным центральным хранилищем узкоспециализированный оперативный склад данных, где хранятся только те данные, которые необходимы для получения наиболее важной отчетности в режиме времени, близком к реальному; подразумевает осуществлять запуск ресурсоемких процессов (математических операций и пр.) по расписанию (например, в ночное время) дополнительно снимает нагрузку на комплекс в целом. Аналитические системы для крупных предприятий (DWH)

20 Аналитические системы для крупных предприятий (DWH) Преимущества: ETL-система может одновременно использоваться с целью консолидации данных для единой аналитики на предприятии / в холдинге в рамках проекта по внедрению DWH и для обеспечения «горизонтального» объединения систем, взаимодействие с неограниченным числом систем-источников, в т.ч. в режиме реального времени, осуществляется средствами ETL-системы без создания нагрузки на операционные системы; реализация процедуры хранения больших массивов информации и выполнения ресурсоемких процессов реализуется исключительно средствами DWH без нагрузки на аналитическую систему

21 Аналитические системы для крупных предприятий (DWH)

22 Аналитические системы для крупных предприятий (DWH)

23 Аналитические системы для крупных предприятий (АПК) В ходе реализации крупных аналитических проектов возникает необходимость правильного выбора специализированных аппаратно- программных решений Интегрированные СУБД, серверные мощности и система хранения данных; Низкая стоимость владения; Минимальное администрирование; Масштабируемость до петабайтов данных; Производительность с несколько десятков раз превышает показатели транзакционных СУБД (OLTP); Использование в основе архитектуры ассиметричной обработки данных с массовым параллелизмом (AMPP); Применение инструментов фильтрации данных на основе программных логических матриц (FPGA); Выполнение функции аналитики SAS и SPSS на уровне БД (In- Database Analytics); Наличие более двух сотен встроенных аналитических методов; Реализованные функции линейной алгебры / матричные операции

24 ECM - платформы Условно ECM-систему можно разделить на следующие слои: хранение информации, управление процессами и сопутствующая аналитика (система электронного документооборота (СЭД), система управления бизнес-процессами (BPM)), анализ и поиск информации (корпоративный портал) Мониторинг бизнес-процессов Дизайн бизнес-процессов

25 ECM - платформы Построение систем электронного документооборота (СЭД) и систем управления контентом: Сканирование и распознавание документов; Поиск по атрибутам, индексам, контекстный; Каталогизация информации; Поддержка версионности; Работа с электронной цифровой подписью (ЭЦП); Поддержка жизненного цикла документов; Поддержка разных форматов (doc, jpg, dwg, cad, avi, mp3 и т.д.); Определение политик хранения; Аудит действий пользователей

26 ECM - платформы Управление бизнес-процессами (BPM): Процессы согласование документов; Публикация согласованных документов на портал; Постановка поручений и контроль исполнения; Установки KPI; Отчеты об исполнении поручений; Обеспечение взаимодействия внутри рабочих групп; Работа с контрагентами в единой информационной среде

27 Подведем итоги