Библиографическое описание:

Узденёва Т. А. Система поддержки принятия решений, интегрированная с «1С:Предприятие» // Молодой ученый. — 2011. — №3. Т.1. — С. 105-107.

В современных предприятиях огромное количество информации. Это приводит к затратам времени на ее обработку, принятие решений затягивается. Поэтому, чтобы предприятие было конкурентоспособным и успешно развивалось, необходимо, во-первых, использовать новые технологии в своем развитии, а во-вторых, принимать решение на основе анализируемых данных, полученных из реальной картины, сложившейся на предприятии. Решения и того и другого вопроса, можно достичь используя компьютерные информационные системы поддержки принятия управленческих решений, которые в настоящее время становятся наиболее важным помощником руководителя.

СППР – в большинстве случаев – это интерактивная автоматизированная система, которая помогает пользователю (ЛПР) использовать данные и модели решения задач и принятия решений.

Планирование и прогнозирование деятельности предприятий является наиболее широкой сферой практического применения СППР. СППР – основа ИТ, поскольку системы дают возможность преобразовывать различную бизнес-информацию в полезные выводы. СППР в зависимости от данных, с которыми они работают, можно разделить на оперативные и стратегические (основанные на анализе большого количества информации из разных источников).

Т.к. нам необходимо анализировать данные, полученные из реальной картины сложившейся на предприятии, то в качестве источника данных мы предлагаем использовать систему «1С: Предприятие». В системе 1С имеются данные обо всем, что происходит на предприятии, она отражает всю хозяйственную деятельность. К тому же она является практически самой популярной российской бухгалтерской системой.

СППР – сложная структура с многочисленными компонентами, поэтому помимо источника данных она содержит OLAP систему – систему аналитической обработки данных для поддержки принятия важных решений. Исходные данные для анализа представлены в виде многомерного куба, по которому можно получать нужные разрезы – отчеты.

OLAP является эффективной методикой анализа больших объемов данных, которые позволяют строить отчеты за считанные секунды и также быстро раскрыть по произвольной аналитике. Система должна удовлетворять 12 правилам:

1. Концептуальное многомерное представление (Multi-Dimensional Conceptual View). Многомерная концептуальная схема облегчает моделирование.

2. Прозрачность (Transparency). Вне зависимости от того, является OLAP-продукт частью средств пользователя или нет, этот факт должен быть прозрачен для пользователя.

3. Доступность (Accessebility). Пользователь должен иметь возможность выполнять анализ, базирующийся на общей концептуальной схеме.

4. Постоянная производительность при разработке отчетов (Consistent Reporting Performance). Если число измерений или объем базы данных увеличиваются, пользователь не должен чувствовать какой-либо существенной деградации в производительности.

5. Клиент-серверная архитектура (Client-Server Architecture).

6. Общая многомерность, равноправие измерений (Generic Dimensionality). Каждое измерение должно применяться безотносительно своей структуры и операционных способностей.

7. Динамическое управление разреженными матрицами (Dynamic Sparse Matrix Handling).

8. Многопользовательская поддержка (Multi-User Support). Часто несколько пользователей испытывают потребность работать совместно с одной аналитической моделью или создавать различные модели из единых данных.

9. Неограниченные перекрестные операции (Unrestricted Cross-dimensional Operations). Инструмент должен подразумевать вычисления и не требовать от пользователя вновь определять эти вычисления и операции.

10. Интуитивная манипуляция данными (Intuitive Data Manipulation). Взгляд пользователя на измерения, определенный в аналитической модели, должен содержать всю необходимую информацию, чтобы выполнять все необходимые действия.

11. Гибкие возможности получения отчетов (Flexible Reporting). Средства формирования отчетов должны представлять синтезируемые данные или информацию, следующую из модели данных в ее любой возможной ориентации.

12. Неограниченная размерность и число уровней агрегации (Unlimited Dimensions and Aggregation Levels). Каждое из общих измерений не должно быть ограничено по числу определяемых пользователем уровней агрегации и путей консолидации. [1]

Т.е. требования к системе построения отчетности, которую действительно можно назвать OLAP-системой достаточно жесткие. Но все же даже в самой системе «1С:Предприятие» постепенно развились инструменты подобные технологии OLAP, позволяющие создавать новые виды отчетов и предоставлять современный способ работы с данными – динамический отчет. Рассмотрим подробнее хронологию.

Изначально, 1С задумывалась как несложная система для учета деятельности небольших предприятий. Со временем круг задач, которые позволяет решить 1С, значительно расширился, что привело к появлению OLAP в системе. Например, в 6-7 версии «1С:Предприятие» были созданы «регистры». Регистры «1С:Предприятие» предназначены для хранения и обработки различной информации, отражающей хозяйственную деятельность предприятия. Далее в версии 8.x появились «виртуальные таблицы». Этот механизм существенно ускорил работу. Так же появилась «система компоновки данных». Система компоновки данных представляет собой механизм, основанный на декларативном описании отчетов. Он предназначен для построения отчетов, а также вывода информации, имеющей сложную структуру и содержащий произвольный набор таблиц и диаграмм. [2] Это был первый серьезный механизм, который занимается вопросом произвольной аналитики. Компоновка данных – встроенное средство для написания отчетности, позволяющая показать данные в виде n-мерного отчета. Компоновка данных внешне похожа на OLAP инструменты, но данные она собирает в момент формирования отчета, а не хранит в предварительно рассчитанном кубе. Важной особенностью системы компоновки данных, является возможность создания отчетов без программирования.

В блоке финансового и бухгалтерского учета функциональности системы «1С:Предприятие» достаточно, а вот в плане гибкости анализа есть большой пробел.

В последнее время появились OLAP системы, интегрированные с 1С. Примером может служить программа «Контур Стандарт» (Intersoft Lab). «Идея состояла в том, что пользователям 1С удобнее и привычней конфигурировать отчеты, оставаясь в среде 1С. Это позволяет сформировать запрос на получение данных в диалоге и в терминах предметной области, например, предлагая пользователю выбор необходимых данных из списка учетных регистров, справочников, документов действующей конфигурации». [3]

Но легко понять, сколько пользователей 1С, столько и конфигураций. Специфика каждой отдельно взятой конфигурации проявляется в составе учетных данных, настроенных под потребности пользователей. Информацией о составе конфигурации владеет разработавший ее автор (программист). Поэтому мы предлагаем использовать данные, выгруженные из системы 1С как источник данных в систему СППР, поскольку она является универсальным средством.

Существуют и другие программные продукты OLAP решений для 1С. Среди российских, это «Deductor» (компания BaseGroup Labs), «BIX BI» (Business Intelligence), «Акселератор Любимова» (ATT), «Инталев Гиперкуб» (Инталев), «1С:Бизнес сканнер» и другие. Что касается программного продукта «Deductor», то OLAP анализ не является основным направлением, но присутствует в виде отдельного модуля, а само внедрение ведется не собственными сотрудниками после обучения, а поставщиками. Решение от «BIX BI» не требует больших затрат, т.е. если организация использует Microsoft SQL Server, то затраты ложатся только на покупку дополнительных лицензий. В программных продуктах «Акселератор Любимова», «1С:Бизнес сканнер» в качестве OLAP сервера используют разработку компании Microsoft, а «Инталев Гиперкуб» собственную разработку. Что касается стоимости, то средняя колеблется в районе 1000-1500$.

На основе анализа существующих программных продуктов, можно выделить некоторые проблемы применения OLAP технологий интегрированные в 1С. Во-первых, отсутствует подстройка для конкретного пользователя, т.е. с одной стороны получение большого количества отчетов без программирования является достоинством, а с другой, в таком объеме данных пользователю непросто найти интересующую его информацию. Существующие системы не учитывают это обстоятельство, в результате чего время, необходимое для принятия решения, существенно увеличивается. Во-вторых, так как конфигурации 1С обновляются достаточно часто, то те средства, которые предусмотрены в программных продуктах, не позволяют отслеживать изменения.

В нашем приложении процесс анализа данных (т.к. СППР ориентированы на анализ данных) будет состоять из нескольких этапов. Как мы отметили выше, в качестве источника данных мы будем брать формы, журналы в «1С:Предприятие» необходимые для анализа. На втором этапе эти данные экспортируются в компонент СППР – хранилище данных (это совокупность программно-аппаратных средств, позволяющих предоставлять данные в целостном виде для последующего анализа и принятия управляющих решений). Традиционные отчеты, даже построенные на основе хранилища, лишены гибкости. Пользователь не имеет возможности модифицировать без помощи программиста отчет, чтобы получить желаемое представление информации. В качестве инструмента, реализующего такую возможность выступает OLAP технология, т.е. далее строится OLAP куб и реализуется визуализация в виде отчета. Для визуализации данных, хранящихся в кубе, применяются, как правило, привычные табличные представления, имеющие сложные иерархические заголовки строк и столбцов.

Поскольку технология OLAP становится все более распространенной, то интерес к СППР, включающим в себя подсистему OLAP, будет расти.


Литература:

  1. Информационный сайт: http://www.calligraph.ru/kodda.htm дата обращения к ресурсу: 27.02.2011

  2. Информационный сайт: http://v8.1c.ru/overview/datacomposition.htm дата обращения к ресурсу: 27.02.2011

  3. Информационный сайт: http://www.iso.ru/cgi-bin/main/news.cgi?id=165 дата обращения к ресурсу: 27.02.2011

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle