IINFORMACIONI NFORMACIONI SSISTEMISTEMU DISTRIBUIRANOM U DISTRIBUIRANOM OKRUOKRUŽŽENJUENJU

2

Program kursa

� Karakteristike razvoja IS u distribuiranom okruženju

� Modeliranje sistema

� Implementacija IS u distribuiranom okruženju

� Razvoj specifičnih IS u distribuiranom okruženju

3

Razvoj specifičnih IS u distribuiranom okruženju

� Data Warehouse

� Data Webhouse

� Primeri DW

DSS DSS zasnovanizasnovani nanapodacimapodacima -- Data WarehouseData Warehouse

Decision Support Systems

“IS koji pružaju podršku u rešavanju nedovoljno definisanihproblema, crpeći iz postojećih sistema one informacije, kojesu bitne za proces odlučivanja.”

Turban, 1998.

5

Transakcioni IS – OLTP(On-Line Transaction Processing)

Clients

Server

Connection Managers

registrovanje, obrada, arhiviranje, prikaz pojedinačnih podataka – transakcija

6

Zahtevi savremenog poslovanja

KomercijalaPoslovanje Menadžment

BusinessIntelligence

• Pristup SVIM relevantnim strukturama podataka

• Prezentacija konkretnih sinteti čkih informacija

• Donošenje odluke uz saznanje o uzrocima i posledicama

• Trenutno raspoložive analize

Informacija - Znanje - Odluka - Akcija - Rezultat

7

Problemi kod izrade izveštajaza strateški menadžment

KakoKako napravitinapraviti kompleksankompleksan izveizvešštajtaj??

• Zahteva previše vremena

• Komplikovano je za prikazivanje(složeni podaci)

• Previše je podataka

• Teško je izvodljivoza operativni sistem

8

OLTP sistem i izveštavanje:Nije problem u količini podataka, već u njihovoj dostupnosti!

• Pristup podacima je suviše komplikovan

• Manipulacija podacima usporava poslovne transakcije

• Podaci su različiti i kompleksni

9

Izrada izveštajakroz pristup upitnim jezikom

• Obezbeñuje ad hoc izveštaje za nivo taktičkog odlučivanja• Traži odlično poznavanje predmetne baze podataka• Podrazumeva potpuno vladanje upitnim jezikom• Ne omogućava realizaciju vrlo složenog upita• Obim podataka koji mogu biti uzeti u obzir je ograničen• Postojeći alati imaju ograničen integritet/fleksibilnost

SQLRDBMSRDBMS

10

Spektar poslovnih podataka

Proizvodi

Tehnologija

Sirovine

Finansije

Marketing

Operativno upravljanje

Strateškoupravljanje

Transakcioni sistem

DokumentacijaPreglediPlanoviTroškovi

• Izveštaji• Upravljanje• Odluke• Analiza• Prognoze• Ekspertiza

ANALITIČKI IS OLAP

TRANSAKCIONI IS OLTP

11

On-line Analytical Processing (OLAP)E.F. Codd, 1993

Eksterniizvoripodataka

Radne tabele Ostali alatiGrafi čki interfejs

OLAPServer

TransakcionaBP

• Preagregacija podataka kojima se često pristupa-brzi ad hoc upiti

• Intuitivan višedimenzionalni model podataka - selekcija, navigacija, prikaz

• Bogat skup funkcija za proračune - moćan alat za kreiranje view-a

• Zaštita, keširanje podataka, optimizacija

Distribuiranipodaci

Shortcut to FON.lnk

12

Analitički IS –On-line Analytical Processing (OLAP)analiza i obrada podataka, izrada izveštaja

OLAPOLAPServerServer

Eksterniizvoripodataka

TransakcionaBP

Ostaliinternipodaci

E.F. Codd : 1993

13

OLAP kocka

Vrednostindikatora

Statistika (vreme)

Jedinica posmatranja

(hijerarhija)

Indikator(hijerarhija)

• Cilj - poboljšanje analitičkih upita• OLAP kocka - višedimenzionalna struktura, definisanadimenzijama i kvantitativnim podacima (measures)

14

OLAP - filozofija

Warehousing Warehousing konceptkoncept -- skladiskladišštenjetenjeekstrahovanihekstrahovanih,,

filtriranihfiltriranihi i agregiranihagregiranih

podatakapodatakasa mogućnošću slojevitog, multidimenzionalnog pristupa, radi donošenja odluka strateškog nivoa

15

Data Warehousing pristupMigracija podataka iz heterogenih distribuiranihizvora u jedinstveno homogeno skladište podataka

Prednosti za projektanta:

• Prevazilaze se razlike izmeñu struktura podataka izrazličitih heterogenih i distribuiranih izvora

• U procesu transformacije i migracije podataka iz OLTP baze u Data Warehouse vrši se njihova validacija i konsolidacija

•Problemi zaštite i performansi se rešavaju bez potrebe dase menjaju postojeći sistemi

16

Kako do DW?

� Alati - DW� Komunikacija - Web

� Metodologija . . .

17

DW metodologija:faze projektovanja DW

� Utvrñivanje informacija ključnih za odlučivanje(šta, kome, kada, kako, koliko često)

� nivoi

� sadržaj

� komunikacija

� frekvencija

18

Restrukturiranje podatakapri formiranju DW

E-mail,telefon, faxporuka

E-mail

DWServer

♠♠ denormalizacija tabela♠ čišćenje od redundansi♠ dodavanje novih polja i klju čeva♠ dodavanje eksternih podataka♠ uklju čivanje "mekih" podataka

19

Varijante šema DW baza podataka

a) šema zvezde b) šema pahulje

c) šema galaksije

20

Projektovanje DW baze podataka

Proizvod Region Mesec ProdajaSlog #1 Film Istok Dec-93 240Slog #2 Sočiva Jug Jan-94 250Slog #3 Kamere Sever Feb-94 690Slog #4 Film Jug Mar-94 425Slog #5 Sočiva Istok Apr-94 300Slog #6 Film Jug Maj-94 500Slog #7 Kamere Sever Jun-94 125Slog #8 Sočiva Jug Jul-94 400Slog #9 Film Istok Aug-94 800

KljUČEVI

Sever

Mesec

ProizvodJug

Istok

Jan

Film

Sočiva

Kamere

Region

PRODAJAPRODAJA

DIMENZIJE

Feb Mar

21

Konstrukcija OLAP kockeBilans tabela:

Poslovnica 1

Poslovnica 2

Poslovnica 3.........Poslovnica n

14/02/97Ukupno aktiva 931359Blagajni čka operativa 25779Gotovina 25779Krediti i investicije 899000Prekora čenja 148000Kratkoro čni krediti (<1 god) 455800Srednjoro čni krediti (1 - 5 god) 248500Dugoro čni krediti (>5 god) 46700Ukupno ostala potraživanja 6580Ukupno potraživanja 1650Ukupno ulaganja 736550Dugovanja po ne FIs 736550Zahtevi za ulaganjima 463000Depoziti (1 - 6 meseci) 150700Depoziti (3 - 6 meseci) 76400Depoziti (6 meseci - 1 god) 45000Depoziti (>1 god) 1450Povra ćaj vrednosti 28150Ukupne rezerve 122100Ostale rezerve 11250

22

Konsolidacija tabela

PoslovnicePoslovnice

PodatakPodatak

OLAP OLAP kockakocka

♠♠ DvodimenzionalneDvodimenzionalnetabeletabele

♠♠ PodaciPodaci iziz OLTPOLTP

VremeVreme

Periodična optimizacija tabela

23

KarakteristikeKarakteristike WarehousingWarehousing--aa

Načini održavanja podataka u skladištu

1. U skladištu - procedure za pretraživanje2. U skladištu - samo agregirani podaci3. Sve podatke držati u skladištu

Osvežavanje podataka u skladištu

♣ kompletno, u vremenskom intervaluili

♣ ažuriranje samo onih podataka, kojisu se menjali izmeñu dva ažuriranja

24

OLTP : OLAP

On-Line procesiranje transakcija

Beleži se šta se dogodilo

Konačan proces

Dvodimenzioni

Upravljanje podacima

Procesiranje podataka

OPERATING the Business

On-Line analiti čko procesiranje

Odreñuje se šta treba činiti

Iterativni proces

Višedimenzioni

Konsolidovanje podataka

Sinteza informacija

DRIVING the Business

Plan the BusinessPlan the BusinessRun the BusinessRun the Business

Raspoloživi proizvodiza razvojData Warehouse koncepta

26

Proizvoñači DW softvera

� Razvoj DW

– Platinum Technology– Sagent– Informatica– ETI– Information Builders– Prism– Silvon– Data Mirror

� Koriš ćenje DW

– Cognos– Business Objects– Brio – Comshare– Knosys– Seagate– Hummingbird– Top Tier

27

Multidimenzioni kompleksni alat za proračunesa aktivnim rečnikom podatakai inteligentnim sistemom za podršku odlučivanju

Personal Express, Express ServerPersonal Express, Express Server

Fleksibilne aplikacije sa predefinisanim analizamaza prodaju, marketing, finansijske izveštaje, pripremu budžeta

Sales Analyzer, Financial AnalyzerSales Analyzer, Financial Analyzer

Objektno orijentisan alat, ”čuvar podataka" zaanalize i izgradnju aplikacija

Express Analyzer, Discoverer

Objektno orijentisan alat, ”čuvar podataka" zaanalize i izgradnju aplikacija

Express Analyzer, Express Analyzer, DiscovererDiscoverer

Express Express ServerServer

ExpressExpressApplicationsApplications

Express Express ToolsTools

Oracle OLAP - Express proizvodi

28

MicrosoftMicrosoft DW proizvodi i komponente

� Microsoft SQL Server 7 i 2000

�Data Transformation Services

�Replication Services

�Microsoft Repository

�English Query

�OLAP Services

Sistemi za podršku odlučivanju

DSS – Decision Support Systems

30

Decision Support Systems (DSS) - definicija

� “... ono što smo već dugo pokušavali, alinismo za to imali naziv”

Sprague, Carlson

� DSS su informacioni sistemi koji pružajupodršku u rešavanju nedovoljno definisanihproblema, crpeći iz postojećih sistema one informacije, koje su bitne za procesodlučivanja.

31

Decision Support Systems Drugi

ra?unarski orijentisanisistemi

Drugiračunarski orijentisani

sistemi

Upravljanjepodacima

Upravljanjepodacima

UpravljanjemodelimaUpravljanjemodelima

UpravljanjeznanjemUpravljanjeznanjem

Menadžer(korisnik)Menadžer(korisnik)

Korisni?kiinterfejs

Korisničkiinterfejs

32

Evolucija koncepata DSS

1960-te• strukturirani izveštaji• interaktivna pretraživanja sistema

1970-te• MDS - Management Decision Systems• specifični DSS

1980-te• GDSS -Group Decision Support Systems• EIS - Executive Information Systems

1990-te• Data Warehouse• On-Line Analytical Processing• Visual modeling

Simon, Davis, Sprague, Carlson, Keen, DeSanctis, Gallupe,

Morton, Mintzberg,Power, Turban ...

2000-te• Business Intelligence• Data Mininig• Knowledge Management

33

Kategorije DSSKategorija Karakteristika Primer

Data-Driven Koriste strukturirane podatke

Data Warehouse

Document-Driven Koriste nestrukturirane podatke

Web

Model-Driven Koriste modele Rasporedi

Suggestion Koriste pravila i relacije Konsultacije

Group Support Pomažu komunikaciju i usaglašavanje

Vodjenje sastanaka

Inter-Organizatonal Podrška komintentima Pristup kupaca podacima

Function-Specific Podrška specifičnim sistemima

Vazduhoplovni, bankarski

Web-Based Podrška svim DSS Intranet

Turban [2002], Power [2000]

34

Metodologija dizajniranja i razvoja DSS (1)

� Životni razvojni ciklus1. Utvrñivanje korisničkih zahteva2. Sistem analiza3. Opšti dizajn sistema4. Detaljni dizajn sistema5. Programiranje6. Testiranje7. Implementacija8. Upotreba i održavanje

35

Metodologija dizajniranja i razvoja DSS (2)

� Prototipski razvoj1. Odreñivanje korisničkih zahteva.

2. Razvoj prve iteracije DSS prototipa.3. Proširenje i modifikacije sledeće iteracije

DSS prototipa.4. Testiranje i povratak na korak 3, ukoliko

prototip nije zadovoljavajući.

5. Puni razvoj.

36

Brio Brio -- paket alata za podršku odlučivanju

37

Tipične aplikacije

• Profitabilnost proizvoda

• Miks analiza proizvoda

• Miks analiza kupaca

• Aktivnosti menadžmenta

• Segmentiranje tržišta

• Profitabilnost komintenata

• Analiza varijansi

• Alokacija sredstava

• Prognoze

• Planiranja

• Budžetiranja

• Analize odstupanja

38

PrednostiPrednosti nana kratakkratak rokrok ::• novi pogled na sopstvene

podatke

• brza identifikacijafinansijskih trendova

• upotreba jednostavnihalata

• ekspertiza novih vrednosti

PrednostiPrednosti nana dudu žžii rokrok ::• kraći ciklus izveštavanja• štednja uz bolje

budžetiranje• poboljšana detekcija

grešaka (i zloupotreba)• dobit od bolje analize

profitabilnosti proizvoda• povećan obim prodaje po

profilima kupaca

EfektiEfekti primeneprimene Data WarehouseData Warehouse--aa

Studija slu čaja:DSS u veletrgovini lekovima

40

Profil firme

� Specijalizovana veletrgovinska firmanabavlja lekove od različitih dobavljača i snabdeva korisnike raznih nivoa.

� Firma je respektivni snabdevač lekovima nanacionalnom tržištu.

� Pretenduje da ojača svoju poziciju nadomaćem tržištu i postane jedan odnajznačajnijih snabdevača lekovima.

41

Opis situacije

♦ Oprema i aplikativni softver su starije generacije.

♦ Uvoñenje novog sistema trajaće par meseci, a prvi rezultati pokazaće se još kasnije.

♦ Potrebe menadžmenta za informacijama, radidonošenje strateških odluka, su veoma urgentne.

42

Preporučeno rešenjeORACLE Express tools

♠ Odmah pristupiti projektovanju sistema zapodršku odlučivanju.

♠ Podatke za SPO preuzimati, do daljeg, direktno iz starog sistema.

43

Ulazi u SPO

♣ lekovi po grupama, ♣ cene, ♣ dobavljači,♣ korisnici, ♣ naručene i isporučene količine

44

Opis aplikacijeDimenzije:

• Lek (910)• Grupa lekova (142)• Dobavljač (24)• Zemlja porekla (12)• Korisnik (360)• Okrug (30)• Sektor (2)• Mesec (12)• Kvartal (4)• Godina (3).

Variable :♠ naručena količina lekova,♠ vrednost naručenih lekova,♠ potrebna količina lekova,♠ vrednost potrebne količine lekova.

Relacije :♦ lek.dobavljač♦ dobavljač. zemlja♦ godina. kvartal♦ grupa.lek♦ kvartal. mesec♦ okrug.korisnik♦ sektor.korisnik

45

Izlaz iz SPO: Tabela "Vrednost naru čenih lekovapo grupama i po dobavlja čima"

46

Izlaz iz SPO: Grafik "Vrednost naru čenih lekova u I kvartalu"

47

Izlaz iz SPO: Grafik "Vrednost naru čenih lekova po korisniku, za okrug"

48

Zumiranje kocke: Vrednost potrebnih lekovaza jednog korisnika, u jednom kvartalu

49

* Zapažanja menadžmenta“Aplikacija sada omogućava bolju kontrolurealizacije narudžbina,agregiranje, zumiranjei poreñenje podataka, kao osnove za donošenje odlukao preusmeravanju sredstava i lekova.”

* Komentar konsultantaAlati za podršku odlučivanju omogućavajulako generisanje aplikacije koja u potpunostimože da zadovolji potrebe i najzahtevnijeg korisnika.

Grupni DSS (GDSS)

51

Grupni DSS (GDSS)

� Grupni DSS su sistemi koji podržavaju grupnoodlučivanje pri čemu su članovi tima na različitimlokacijama i mogue rade u različitim vremenima.

� interaktivni, kompjuterski zasnovani sistem kojigrupi donosioca odluka pomaže u rešavanjunestrukturiranih problema

� GDSS podrazumevaju distribuiranu i mrežnuarhitekturu, kao i informacione tehnologije zapodršku timskom radu

52

Nivoi GDSS tehnologije� Nivo 1: Podrška procesu grupnog rada (elektronske poruke

izmeñu članova grupe, mrežno povezivanje računara svihčlanova grupe, javni ekran vidljiv svim članovima grupe, anonimnost ideja i glasanja, aktiviranje zahteva za idejama, sumiranje i prikazivanje ideja i mišljenja)

� Nivo 2: Podrška donošenju odluke (softverske tehnologije zamodeliranje i analizu situacije odlučivanja)

� Nivo 3: Pravila za redosled dogañaja (specijalni softver kojisadrži pravila koja odreñuju sekvencu govora, odgovora, pravila glasanja i dr.

53

GDSSPREDNOSTI:Sinergija

Učenje

Stimulacija

Više informacija

Preciznijakomunikacija

Objektivnije vrednovanje

Efekti postignuti upotrebom specifičnih tehnika

GDSS

Podrška procesu

-grupno pamćenje-anonimnost-paralelna komunikacija-medijski efekti, brzina-depersonalizacija-širina pogleda na problem

Podrška zadacima-globalna-lokalna

NEDOSTACI:

Blokiranje pažnjeNedostatak pamćenja

Opasnost digresijaFamilijarizacijaDominacijaPreviše informacija

Sporiji feedbackPovršno korišćenje informacijaPovršna analiza

Efekti postignuti upotrebom specifičnih tehnika

Izvršni IS (Executive Information Systems - EIS)

55

Izvršni IS (Executive Information Systems - EIS)

� Osnovni cilj EIS – poboljšanje kvaliteta i kvantiteta informacija potrebnih na izvršnom nivou

� ubrzavaju odgovor na situacije izvršnog odlučivanja koje zahtevaju brzinu i efikasnost

� podrška donošenju odluka obezbeñivanjem aktuelnih i tačnih podataka u smislenom formatu

� EIS je user-frendly, grafički podržan, obezbeñujeizveštavanje o izuzecima i ima mogućnost drill-down–a.

Najčešća upotreba - Critical Sucess Factors (profitabilnost, finansijski indikatori, marketinški indikatori, ljudski resursi, rizik, tržišni i potrošački trendovi)

56

Specifičnosti dizajniranja i razvoja EIS

� dizajn i razvoj zasnovan na definisanim Kritičnim Faktorima Uspeha (CSF )

� implementacija zahteva aktivno uključivanje izvršilaca

� karakteristične metode za utvrñivanje izvršnih informacionih zahteva � Intervjuisanje � Izvoñenje zahteva iz već postojećeg informacionog

sistema� Sintetizovanje iz karakteristika sistema� Otkrivanje eksperimentisanjem (izradom prototipova)

Klju čni problem EIS-a: sadržaj informacijaa ne način njihovog prezentiranja

57

Jedno moguće tehnološko rešenje EIS

Transakciona

bazaDW

baza

MS OLAP

ServisiExcel

2000DTS

Oracle 8i SQL Server 2000

OLE DB

OLE DB

za OLAP

58

Primer - EIS PORTAL “Jugopetrola”STRUKTURIRANI PODACI

NESTRUKTURIRANI PODACI

Aplikacije u Poslovnimjedinicama

APLIKACIJEtop menadžmenta

DataMarts

OLAPanalize

Upiti,izveštaji

Data Mining

• Državna regulativa• Standardi• Pravilnici i interni propisi• Dokumenta sistema kvaliteta• Programski dokumenti • Planovi• Odluke• Rešenja• Ugovori

• Istraživačko-razvojne informacije

• Rezutati marketinških aktivnosti

• Objave• Izveštaji

• e-mail

• Video zapisi

• Prezentacije

• Katalozi i specifikacije proizvoda

• Web dokumenti

BAZAXML

DOKUMENATA

BAZASKENIRANIH

DOKUMENATA

Sistem za upravljanje

nestrukturirani mpodacima

filtriranje OLAP

OLTP

OLTP,files

Analitičkeaplikacije