siad_tematica

8/12/2019 SIAD_Tematica

1/11

TEORIE

A1 Decizie - definiie, niveluri i tipuri de decizii

Definiie: rezultatul unor activitati constiente de alegere a unei directii de actiune si a angajarii inaceasta, fapt care implica, de obicei, alocarea unor resurse. Apartine unei persoane sau unui grup de persoane care dispun de autoritatea necesara si care raspund pentru folosirea resurselor in anumitesituatii date.Tipuri:

Deciziile strategice determin obiectivele, resursele i politicile organizaiei. Deciziile tactice - de control managerial urmrirea eficienei i a eficacitii cu care

sunt utilizate resursele, precum i a eficienei unitilor operaionale. Deciziile operaionale - de control operational determin modalitile n care se execute

sarcinile stabilte la nivelele superioare. Deciziile privind cunotinele evaluarea ideilor privind noi produse i servicii,

metodelor de comunicare a noilor cunotine i de difuzare a informaiilor n cadrulorganizaiei.

Deciziile nestructurate (neprogramabile) o elementele deciziei sunt mai mult calitativeo obiectivele si scopurile nu sunt preciseo nu exista un algoritm de rezolvare cunoscut fac apel la judecata, evaluarea,

experienta decidentului Deciziile structurate (programabile)

o obiectivele i scopurile sunt precise o exist un algoritm de rezolvare, o procedura clara deci nu trebuie sa fie tratate ca

fiind probleme noio Repetitive, de rutina

Deciziile semistructurateo decizia are elemente predominant cantitativeo obiectivele si scopurile nu sunt preciseo procedura algoritmic de rezolvare nu acoper n totalitate ansamblul elementelor

problemei.

Tipul de decizie Nivelul de decizieOperaional Tactic (managerial) Strategic

Structurat FacturiPlai Ordine de intrare

Analiza bugetuluiPlanificare pe termenscurtSituaii privind personalul

Management financiarSistem de distribuie Amplasarea depozitelor

Semistructurat Planificarea produciei Gestiunea stocurilor

Evaluarea creditelorElaborarea bugetuluiPlanificarea proiectelor

Construirea de noiuniti Fuziuni i achiziii noi produse sau servicii

Nestructurat Aprobareamprumuturilor NegocieriAngajri la nivelulconducerii

Cercetare dezvoltarePlanificare termen lungDezvoltarea de noi


2/11

Lobby tehnologii

A2 Procesul de adoptare a deciziilor - definiie, etape, activiti i s uport software pentrufaza de informare general

A3 Procesul de adoptare a deciziilor - definiie, etape, activiti i suport software pentrufazele de concepie si alegere

A4 Procesul de adoptare a deciziilor - definiie, etape, activiti i suport so ftware pentrufaza de implementare

Definiie - un ansamblu de activitati pe care le desfasoara un individ/grup, confruntat cu uneveniment ce genereaza mai multe variante de actiune, obiectivul fiind alegerea unei variante carecorespunde sistemului de valori al individului/grupului.Etape :

Informare general (problema); Concepere (model); Alegere (decizia); Implementare.

A2 - Informare general Identificarea problemei; Clasificarea problemei; Descompunerea problemei in subprobleme; Stabilirea responsabilitatilor.

REZULTAT: descrierea formala a problemei identificate, a categoriei din care face parte si a

responsabilitatilor implicate.Suportul software un suport de asistare a deciziei in aceast atap de informare general trebuie saib capacitatea de a prelua i de a interpreta informaiile externe i interne. Multe dintretehnologiile informaiilor destinate asistrii deciziei i pot dovedi utilitatea n aceast etap:

- Sisteme informatice destinate conducerii executive EIS care au drept obiectiv principalmonitorizarea surselor de informaii interne i externe pentru a sesiza n timp posibilitateaapariiei unor probleme.

- Noile tehnolotii cum ar fi descoperirea de no informaii Data Mining sau prelucrareaanalitic a datelor n timp real OLAP

- Sistemele expert pot furniza informaii privind natura unei anumite probleme, clasa n carese poate ncadra.

A3 - Concepere: Alegerea unui criteriu de selectie (normativ/descriptiv) Generarea alternativelor (automat/manual euristici) Stabilirea rezultatului fiecarei alternative (certitudine/risc/incertitudine).

Suportul software in identificarea actiunilor posibile, in analiza criteriilor de analiza a acestora siin previzionarea consecintelor se pot utiliza metodele standard furnizate de SIAD, in cazul problemelor complexe este necesara expertiza care poate fi furnizata de catre un produsBrainstorming sau un sistem expert. Dacaidentificarea celor mai bune optiuni implic utilizareaunui brainstorming se pot utilizaq cu succes sistemele de asistare a deciziei de grup SADG.Alegere:Alegerea este etapa cea mai important pentru c aici se concretizeaz rezultatele etapeloranter ioare. n aceast etap se caut cea mai bun aciune pentru rezolvarea rpoblemei. n funcie decriteriile care stau la baza acestei alwegeri se pot identifica mai multe tipuri de metrode de cutare:


3/11

- Metode analitice utilizeaz formule matematice pentru a obtine o solutie optima. Se aplicin general problemelor structurale aflate la nivel operaional

- Metode exhaustive (blind search) presupune inspectarea tuturor cilor de actiune pentruatingerea scopului urmarit. Este un proces neghidat in urma caruia se alege solutia optimainsa posibilitatile de cautare sunt limitate.

Indiferent de metoda de cautare a caii de actiune ce trebuie urmata ea trebuie sa fie cuplata cuevaluarea rezultatelor ce corespunde solutiei respective.Suportul software SIAD pot oferi un real suport in aceasta faza, prin metodele cu ajutorul carorase identifica rapid solutia optima, se realizeaza analiza de senzitivitate. De asemenea, un sistemexpert poate analiza oportunitatea anumitor actiuni si poate recomanda divrese scenarii.A4 ImplementareTehnologii si sisteme suport:

- Comunicaii / tehnologii collaborative - Groupware- IA - Sisteme expert -consultan

Definirea planului de actiune general- deliverabile- deadlines- actiuni- restrictii- probleme

Detalierea planului de actiune- descompunerea actiunilor in operatii- identificarea resurselor- alocarea resurselor la nivel de operatie

Programarea planului de actiune

B1 SIAD - definiie, caracteristici, clasificri B2 SIAD - definiie, caracteristici, utilizare

SIAD este un sistem informaticdestinat asistrii decidenilor n rezolvarea unor probleme prinmbinarea judecii umane cu procesarea automat a informaiilor n scopul ameliorrii calitii procesului decisional (Eficacitate in primul rand si nu eficienta). SIAD - caracteristici

se utilizeaz pentru toate tipurile de decizii particip n toate fazele procesului decisional funcioneaz sub controlul utilizatorului

se adreseaz tuturor nivelelor decizionale ofer suport pentru decizii multiple, independente sau interdependente se adreseaz mai multor contexte decizionale: individuale, de grup, de echip

B1 - Clasificari:1. SIAD bazate pe modele2. SIAD bazate pe date3. SIAD bazate pe cunostinte4. SIAD bazate pe dialog (comunicare)5. SIAD bazate pe analiza textelor6. SIAD bazate pe tehnologiile WEB

B2- Utilizare:


4/11

SIAD alaturi de celelalte sisteme informatice se utilizeaza pe scara tot mai larga si ca urmare inultimii ani s-au dezvoltat tot mai multe siteme in diverse domenii de activitate. Beneficiile asteptatede utilizarea de SIAD s-au concretizat in:

o mai buna calitate a procesului decisional o mai buna comunicare in cadrul organizatiei

reducerea costurilor cresterea productivitatii cresterea satisfactiei clientilor si angajatilor.

Principalele motive care duc la utilizarea unor astfel de sisteme sunt: instabilitatea mediului economic competitia din ce in ce mai acerba aparitia si dezvoltarea comertului electronic necesarea efectuarii unor analize special privind profitabilitatea si eficienta necesitatea informarii cat mai corecte sistemele infdormatice existente nu asista procesul decisional.

B3 Locul SIAD n cadrul sistemului informaional al ntreprinderii, tipuri de sistemeinformatice i posibiliti de integrare

Plecand de la modelul OID (Operatie Infirmatie Decizie) la care se aduga sistemul de cunostinteal unei organizatii (modelul OICD) putem plasa diferitele tipuri de siteme informatice. Sistemeleinformatice care se ocupa numai cu culegerea datelor, stocarea si prezentarea lor in detaliu se chemasisteme informatice tranzactionale (ST). Sistemele informatice utilizate pentru conducerea operativa a sistemului operational(SCO) descompun deciziile in oridine si le transmit spre executie sistemului operational.Sistemele informatice care se ocupa de prelucrarea datelor preluate din ST pentru obtinereainformatiilor de sinteza care sunt necesare sistmeului de decizie sunt sisteme informaticemanageriale(MTS). Sistemele inforatice de asistare a deciziei sunt sisteme inforatice care au ca obiectiv asistarea procesului managerial. In anumite cazuri conducerea poate apela la servicii de consultanta oferite deexperti de la care primeste confrmari sau infirmari de supozitii diagnostice, sfaturi, propuneri sisolutii. Aceste tipuri de siteme care sustin consilierea sunt denumite sisteme informatice inteligente(SII).Pe masura dezvoltarii tehnologiilor informatice a aparut posibilitatea integrarii divereselor tipuri desisteme informatice:MIS&ST - MIS preia datele direct din sistemul operational, lucru posibil datorita tehnologiilor bazelor de date.

SIAD& SCO - SIAD se extinde spre implementarea deciziei prin descompunerea acesteia in ordine SIAD&ST - SIAD isi extrage informatiile necesare prin explorarea datelor de detaliu furnizate deST SIAD&MIS - SIAD utilizeaza datele de sinteza produse de MIS pe langa datele preluate din altesurse externe intreprinderii pentru a fundamenta decizia la nivel executiv (EIS adica sistemeinformatice destinate conducerii executive). In cadrul SIAD, EIS este o clasa aparte fiind cel mai bine delimitat sistem de asistare a deciziilor. Aaparut initial ca sisteme care implementau conceptul de tablou de bord al intreprinderii si s-audezvoltat cu rapiditate datorita necesitatii de informare a conducerii, fiind sisteme extrem de prietenoase care permit accesul rapid la informatiile de detaliu necesare adoptarii deciziilor.SIAD&SCO&MIS - In aceasta configuratie se pot incadra sistemele de asistare a deciziei prin

simulare. Se utilizeaza un model al sistemului operational pe baza caruia se experimenteazadeciziile prin descompunere in ordine.


5/11

SIAD&SE - SIAD face apel la tehnologiile inteligente pentru a putea rezolva acele probleme acaror context este insuficient definit si parametrii sunt mai mult calitativi. In aceasta configuratie avem de a face cu un SIAD inteligent (SIIAD). Cea mai mare parte a SIIADsunt sisteme expert care sunt destinate rezolvarii unor probleme nestructurate cu ajutorultehnologiilor inteligentei artificiale utilizand cunostintele unui expert uman in domeniul respectiv.SIAD& MIS& SCO&ST - Toate tipurile de sisteme informatice integrate pe verticala se constituiein sisteme informatice integrate pentru management (ERP). Toate acetse integrari au fost posibileodata cu aparitia arhitecturii client-server care s-a impus datorita necesitatii de partajare a datelor inintreprinderi necesara pentru actualizari rapide si pentru procesul decizional.

B4 SIAD bazate pe sinteza i analiza datelor generaliti

Sinteza datelor consta in transformarea datelor in informatii si a acestora in cunostinte.Centralizarea lor dupa anumite criterii rezulta sisteme de sinteza, rapoarte periodice pentruinformarea managerilor constituiind suportul pe care acestia isi sintetizeaza decziile. Pentrusintetizarea datelor informatica de gestiune a oferit solutia:

programe dedicate care exploateaza flexibilitatea limbajelor procedurale in gruparea dupaanumite criterii si sintetizarea datelor;

interogari care grupeaza datele dupa criteriile cerute si aplica functii pe domeniile astflecreate (group by sql, sum, count, average, min, max etc)

Tehnicile clasice de sintetizare au inceput sa devina inaplicabile in cazul unui volum mare de datedin cauza timpului necesar pentru procesare. Tehnicile de centralizare transforma datele ininformatii sinteza.Analiza datelor:Identificarea anumitor tipare si corelatii urmate de interpretarea lor. Incearca sa descopere relatiiledintre datele sintetizate tipare, asocieri, corelatii in plan structural si cauzal. Cea mai simpla analizaconsta in compararea datelor sintetizate cu date similare. De exemplu vanzarile din anul trecut dinzona de vest cu vanzarile din anul acesta din aceasi zona. Se modifica un singur criteriu pentrucomparatie toate celelalte ramannd identice.Comparatia permite scoaterea in evbidenta a unor similitudini sau din potriva sesizeaza abaterile,exceptiile, situatiile anormale. S-au dezvoltate tehnici de observare analitica a datelor fundamentate pe teorii matematice care compatra datele reale cu datele teoretice produse de un model ipotetic.Daca se potrivesc, modelul poate fi considerat ca o reprtezentare corecta a procesului care a produssetul de date. Daca nu se schimba modelul ipotetic isi reia priocesul de comparatie pana se obtineun model suficient de reprezentativ. Tehnicile de observare automata se bazeaza pe date.Rezultatele acestor tehnici se pot concretiza intr-un model general utilizabil ca fundament teoreticin primul rand de tehnic de oobservare. Aceste tehnici de observare analitica se grupeaza intr-o

tehnica moderna, Data Mining.Observarea analitica conduce la: tipare, corelatii sau chiar modele din care se pot deduce tendinte.Puterea descrioptiva a modelului reprezentativ permite interpretarea datelor.

C1 Sisteme suport pentru decizii - structura general, funcii

SIAD ca orice alt sistem informatic presupune existenta unui Suport software care asigur un mediude dezvoltare, ntreinere i funcionare. Principalele funcii ale unui SIAD

gestiunea datelor gestiunea modelelor

gestiunea cunotinelor gestiunea dialogului


6/11

Pe baza acestor functionalitati un sistem suport pentru realizarea unui SIAD va cuprinde inarhitectura sa urmatoarele subsiteme:

subsitemul de gestiunea a datelor subsitemul de gestiune a modelelor subsitemul degestiune a cunotinelor subsitemul de gestiune a dialogului

D1 Modele - definiie, tipuri de modele, structura unui model

Modelarea implica conceptualizarea unei probleme, abstractizarea ei in expresii cantitative si/saucalitative. Modelarea se aplica in activitatea de productie, de distributie , financiara si in gestiunearesurselor umane.Modelele sunt o reprezentare simplificata a realitatii.

Tipuri de modele

In functie degradul de abstractizare modelele suntfizice, simbolice sau mentale.Modelele mentale reprezinta cea mai abstracta reprezentare a realitatii -imaginatia .Modelele verbale fac parte din categoriamodelelor simbolice i reprezint transcrierea n cuvintea modelului mental teoriile.Modelele matematice fac i ele parte din categoriamodelelor simbolice , realitatea estereprezentat prin intermediul unor relaii matematice. Modelele analogice sunt modele fizice care se caracterizeaz prin faptul c pun n evidencaracteristicile fizice, la un alt nivel de mrime, care se compar cu cele din realitate, se focalizeaz pe anumite funcii sau legturi existente n realitatea care se vrea reprezentat. (organigramele dintr -o instituie, hri). Modelele iconice sunt modele fizice i reprezint replici la o scar mai mare sau mai mic a

realitii. Acestea pot fitridimensionale (machete) sau bidimensionale (poze).Clasificare 2: Modelele mai pot fi statistice si dinamice.Analiza statistica - model statistic ce prezinta o unica situatie, un singur interval si o stare deechilibru.Analiza dinamica - model dinamic, depedenta de timp, evalueaza scenarii care se modifica in timp, putem reprezenta trenduri/patternuri.Clasificare 3:Modele normative - selecteaza cea mai buna solutie-optimizare, sunt bine definite si structurate, procesul decizional fiind complet rationalModele descriptive - nu ofera o solutie,ci doar informatii care pot conduce la o solutie, descriulucrurile asa cum sunt, procesul decizional nu este complet rational si mai putin structurat.Modele euristice - se alege alternativa cea mai buna dintr-un set de posibilitati, ajungem la osolutie satisfacatoare rapida, suboptimizare.Clasificare 4:Modele finaciar-contabile estimarea rezultatelor actiunilor posibile pe baza definitiilor contabile(planificare, bugetare)Modele de reprezentare evalueaza consecintele actiunilor posibile pe baza simularilor(planificare, bugetare)Modele de optimizare posibile cai de actiune prin generarea unor solutii optime (planificare,alocarea resurselor)Modele sugestive sugereaza o directie de actiune pentru o decizie structurata (operational)

Clasificare 5:Modele calitative: au loc relatii simbolice intre elementele modelului


7/11

Modele cantitative : au locrelatii matematice intre elementele modelului

Structura unui modelModelul este format dinvariabile de decizie, parametri si variabile rezultat .Variabilele de decizie - descriu posibile aciuni alternative. Nivelul variabileleor este determinat de

ctre decident. Parametri - variabile care influeneaz rezultatul dar care nu pot fi controlate de ctre decident,devin restrictii ale problemei, limitand solutiile posibile.Variabile rezultat - sunt variabile dependente att de adoptarea unei anumite aciuni, ct i de parametrii modelului respectiv.

D2 Optimizarea - descriere, utilizare

Optimizarea este o operatie de baza, predictie pentru a furniza cea mai buna decizie. Este un modelnormativ ce prezinta reticenta din partea decidentilor in comparatie cu simularea.Cele mai utilizate tipuri de modele in cadrul procesului de adopatare a deciziilor in domeniuleconomic sunt:

Optimizarea problemelor in care intervin putine alternative ce au ca obiectiv gsirea celeimai bune (optime) soluii pentru un numr redus,finit de alternative

Optimizarea cu ajutorul unui algoritm(programarea matematica) reprezinta gsirea soluieioptime pentru un numr foarte mare sau infinit de alternative printr -un proces iterativ deoptimizare

D3 Simularea - descriere, utilizare

Simularea imita realitatea si surprinde complexitatea acesteia, este o tehnica pentru efectuarea unorexperimente, descriptiva si nu normativa. Este utilizata frecvent pentru rezolvarea unor problemecomplexe.Simularea trebuie utilizata doar atunci cand problema este mult prea complexa pentru a putea fiabordata cu ajutorul unei metode normative.Etapele Simularii: se porneste de la realitate avand ca scop modificarea acesteia.

definirea problemei realizarea modelului de simulare testarea i validarea modelului stabilirea modalitii de efectuare a experimentelor realizarea experimentelor evaluarea rezultatelor

implementarea rezultatelor simulrii Simularea ofera o imagine de condesare a tipului, permitand decidentilor o abordare prin incercarirepetate a solutionarii unei probleme. Este un model contruit din perspectiva decidentului, fiindsurprinsa complexitatea reala a problemei.Se poate utiliza asupra unei mari diversitati de probleme manageriale, fiind si usor de utilizat prinintermediul produselor software pentru efectuarea de simulari. Totusi construirea modelului desimulare poate necesita mult timp si un cost destul de mare, iar solutiile unor simulari anterioare nu pot fi fructificate.

D4 Previziunea - descriere, utilizare

Previziunea are ca obiectiv anticiparea viitorului pe baza informaiilor trecute pentru anumitescenarii. Modelele predictive prezinta interes practic deosebit, un suport teoretic solid, rezultatele


8/11

furnizate reprezentand un mare grad de incredere. Se pot formulaca ipoteze un numar mare derelatii cauzale, testarea acestora realizandu-se automat, toate calculele statistice fiind realizate cuajutorul unor programe specializate. Necesita totusi un volum mare de date necesar si costuri de colectare a acestora pentru stabilireaecuatiei de regresie initiala si pentru analiza validitatii sale in timp. Se utilizeaza in previziunile pe

termen lung si pentru variabile agregate.Sunt rezolvate cu metode statistice prin modele bazate pe serii temporale, dar si prin modeleasociative cum ar fi analiza de regresie (stabilirea tipului de legatura ale unei variabile dependendede una sau mai multe variabile independete) sau analiza de corelatie (valoarea intensitatii relatieidintre doua/mai multe variabile).

E1 Depozite de date - definiie, coninut, caracteristici i utilizare

DD definitie - O colectie de date orientate pe subiecte, integrate, corelate in timp, non-volatilecare se constituie in suport pentru procesul de decizie DD - continut

Centralizeaz, consolideaz,organizeaz i stocheaz date din diverse surse eterogene Se pot stoca i date noi, calculate pe baza celor existente, date cerute de regul n majoritatearapoartelor (sume,procente, medii)

DD - caracteristici Se construiete ntr -o manier incremental Datele stocate sufer un proces de curire i transformare care asigur calitatea informaiei

generate pe baza lor Transformarea codurilor n date explicite integrarea datelor din nomenclatoare n datele

despre tranzacii- denormalizarea tabelelor din bazele de date primare Redundana datelor este permis

DD utilizareDD au fost gandite ca structuri unice, integrate si cumulative destinate sa asiste informational procesul de decizie de la diverse nivele ale intrerinderii. Dat fiind faptul csa sunt orientate sprenecesitatile utilizatorului final, anumiti factori de decizie pot selecta din depozit doar datele care lesunt utile pentru a le putea procesa mai usor sau pentru a le transporta pe calculatoarele personale.Astfel de colectii, specializate domenii, regiuni, ani sau alte criterii se numsc magazii de date (datamarts).Un alt mod de abordare a DD este stocarea exhaustiva a datelor din sistemele tranzactionale in DDin vederea aplicarii unei alte tehnologii de procesare asupra lor (Data Mining). Aceasta tehnologierelativ noua castiga din cde in ce mai mult teren prin capcitatea sa de a descoperi aspecte noi aslreactivitatii desfsurate, aspecte trecute in mod normal cu vederea: corelatii intre evenimente, asociatii

intre anumite fapte, secvente, tipare de comportament toate extrem de utile in precesele de luare adeciziei.

E2 Proiectarea depozitelor de date - concepte f undamentale ale modelriimultidimensionale

Modelarea dimensional ofer suportul necesar pentruproiectarea structurii depozitului de date.Structura seimplementeaz sub forma unei baze de date care s asigure att stocarea unui volumimens de date cti accesul rapid la ele (baze de date client-server).Urmtoarea etap estepopularea cu date a depozitului.Aceast etap va fi reluat periodic pentru

a aduga datele noi.


9/11

n final, depozitul este dat nexploatare curent (explorare,analiz, raportare) -activiti asistatede instrumente software de la simple browsere i generatoare de rapoarte la instrumente sofisticatede data mining. Exploatarea curent va evidenia noi cerine informaionale pentru asistarea deciziei, cerine carevor conduce la extinderea structurii depozitului,popularea cu date istorice a extensiei integrarea

noilor date n aplicaii de analiz. Procesul de dezvoltare a depozitelor de date este incremental i ciclic pe tot parcursul vieii. 1. Fapte colectii de fapte -2. Dimensiun i (criterii de analiza, context) parametrii activitatii masuratre, decuplajul dinactivitatrea globala care corespunde masurii (zi ,luna, produs, amngajat). Tot ca dimensiune se potmodela scenarii, valori reale, valori bugetate, valori estimate.

Ierarhii3. Masuri (variabile, indicatori) aspectul cantitativ comensurabil in unitati clasice de masura. Ex:volumul vanzarilo, costul transportului, profitul.4. Granularitate5. Grad de imprastiere

E3 OLAP - definiie, caracteristici, domenii de utiliz are

Definitie - tehnologie de agregare a datelor stocate n depozite ntr-o abordare multidimensionalcareasigur acces rapid la informaiile necesare decidenilor ntr -o manier consistent, interactivi foarte flexibil. (OLAP Online Analytical Processing).Caracteristici:

Perspectiv (view) multimensional asupra datelor ; Capacitate de calcul intensiv; Orientare n timp (time intelligence);

Domenii de utilizare:Instrumentele OLAP i aplicaiile construite cu aceast tehnologie i gsesc multiple domenii deutilizare n activitatea ntre prinderilor: vnzri, marketing finane, producie. Departamentele financiar i contabilitate

construirea bugetelor; analiza performanelor financiare; modelare financiar.

Departamentul vnzri analize complexe ale vnzrilor ; previziuni.

Departamentul marketing cercetri i analize de pia; analize ale campaniilor publicitare; analiza clienilor i a segmentelor de pia.

Activitatea de producie planificarea operaiilor; asigurarea i controlul calitii produselor ; analiza rebuturilor; optimizarea raportului cost- performan.

E4 Operaii specifice structurilor multidimensionale

E5 Tehnologia Data mining - descriere, utilizare


10/11

Descriere: un proces de extragere de informaii noi din coleciile de date existente. dat - descriere a unui eveniment precis, produs n lumea real i verificabil prin raportare laaceasta.informaia (cunoaterea transmis) - descrierea unei categorii abstracte, ce acoper mai multe

evenimente sau exemple concrete reorientare semnificativ n utilizarea volumelor de datestocate,de la un proces de explorare retrospectiv spre unul cu caracter prospectiv.Utilizeaza metode statistice, matematice si tehnologii IA pentru a identifica si a extrage informatiiutile si cunostinte din colectii de date (reguli, corelatii, trenduri, predictiiPremise

existena coleciilor de date istorice memorate pe suporturi informatice maturizarea algoritmilor i a produselor program dedicate creterea capacitii de memorare i prelucrare a calculatoarelor, care permite tratarea n

corelaie a volumelor foarte mari de date. Reducerea costurilor de stocare si procesare a datelor Competitia Tendinta de demasificare a practicilor de afaceri Consolidarea inregistrarilor in bazele de date ( o singura perspectiva pentru utilizator) si a

bazelor de date (depozite de informatii) Analiza datelor este realizata direct de utilizatorul final decidentul Instrumentele DM sunt de obicei corelate cu alte instrumente soft pentru a permite o analiza

rapida a informatiilor obtinute Procesare paralela

Principiul de funcionare : se prelucreaz datele referitoare la perioadele trecute, examinnd o varietate de situaii care

s-au produs i ale cror rezultate sau consecine cunoscute se evideniaza caracteristicile acestora, se elaboreaza un model, care poate fi aplicat situaiilor noi de acelai tip. Informaiile obinute prin data mining sunt de natur predictiv descoperirea de

comportamente viitoare de narur descriptiv caracterizarea generala a datelor (comportamente individuale)

Subsistemul de gestiune a datelorSubsistemul de gestiune a datelor este alctuit din urmtoarele componente: Baza de date proprie SSAD sau creat prin extragerea de date din alt baz de date sau chiar dintr -un depozit de date. Datele pot fi extrase din surse interne i / sau externe organizaiei acestea putand

fi meninutein cadrul bazei de date sau accesate direct in momentul utilizrii sistemului. SGBD datele nu pot fi utilizate decat prin intermediul unui SGBD, cele mai multe SSAD auincorporate un SGBD relaional i / sau sisteme de gestiune a bazelor de date multidimensionale. Dicionarul datelor este catalogul tuturor datelor din baza de date coninand definiiile datelor ifiind utilizat in prima faz a procesului decizional, informare general,in identificarea problemelor.Faciliti de interogare a datelor - sunt limbaje declarative de interogare.

C3/ Subsistemul de gestiune a modelelorSubsistemul de gestiune a datelor este alctuit din urmtoarele componente: Modelele (biblioteca de modele) - reprezint setul de modele cantitative care confer sistemuluicapacitatea de a analiza i soluiona problemele de decizie. Capacitatea de a utiliza modele estecaracteristica esenial care difereniaz SIAD de celelalte siteme informatice.


11/11

Sistemul de gestiune a modelelor (gestionar de modele) are rolul de a crea noi modeleutilizand limbaje de programare, instrumente de asistare a deciziei, de a actualiza modeleleexistente fiind capabil s coreleze modelele prin intermediul unei baze de date. Dicio narul de modele este un catalog al modelelor care conine definiiile acestora, domenii deaplicare sau alte informaii privind utilizarea lor. Procesorul de execuie i integrare a modelelor este utilizat in procesul de interpretare ainstruciunilor privind modelele de la utilizator i transmiterea acestora ctre sistemul de gestiune amodelelor, in combinarea mai multor modele, sau in integrarea sistemului de asistare a deciziei inalte aplicaii.

siad_tematica

Documents