Автоматизация системы управления с использованием Deductor Studio | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 21 декабря, печатный экземпляр отправим 25 декабря.

Опубликовать статью в журнале

Авторы: ,

Рубрика: Информационные технологии

Опубликовано в Молодой учёный №7 (193) февраль 2018 г.

Дата публикации: 13.02.2018

Статья просмотрена: 133 раза

Библиографическое описание:

Гончарук Н. В., Панченко В. Ю. Автоматизация системы управления с использованием Deductor Studio // Молодой ученый. — 2018. — №7. — С. 4-6. — URL https://moluch.ru/archive/193/48352/ (дата обращения: 08.12.2019).



В статье рассмотрены особенности автоматизации системы управления с использованием Deductor Studio. По мысли автора, современные носители информации обладают свойством хранения огромного количества информации, необходимой для систематизации и анализа. С этой целью используют программные средства, такие, как Deductor Studio, дающие возможность с высокой степенью достоверности провести оценку фактов и способствовать принятию оптимального решения в системе управления.

Ключевые слова: Deductor Studio, автоматизация систем управления, принятие решений, аналитическая обработка данных.

The article describes the features of automation of the control system using Deductor Studio. According to the author, modern media have the property of storing a huge amount of information necessary for systematization and analysis. To this end, use software tools such as Deductor Studio, allowing a high degree of reliability to assess the facts and promote optimal decision-making in the management system.

Keywords: Deductor Studio, automation of control systems, decision-making, analytical data processing

Deductor представляет собой аналитическую платформу, призванную создавать законченные прикладные решения в области анализа данных. Время на создание законченного решения минимально: пользователь, при получении данных, задает механизмы обработки и определяет место для экспорта результатов. Аналитические платформы позволяют сохранять и извлекать необходимую информацию, на основе которой легко сделать выводы, сформировать стратегию развития и найти новые решения [3, c. 82].

Рассмотрим структуру платформы Deductor.

  1. Warehouse. Данные программа является многомерным хранилищем данных, позволяющем получать их из различных источников для последующего аккумулирования.
  2. Studio. Эта программа, включающая все этапы построения прикладных решений, она представляет собой рабочее место аналитика.
  3. Server. Служба, служащая для обеспечения удаленной аналитической обработки данных.
  4. Client — клиент доступа к Deductor Server. Посредством этой программы обеспечивается доступ к серверу из сторонних приложений и управление его работой.
  5. Viewer — это программа, ориентированная на конечного пользователя и представляющая собой средство тиражирования знаний [5].

Остановится более подробно на рассмотрении возможностей Deductor Studio, используемой для автоматизации системы управления. Различные механизмы визуализации и обработки данных позволяют с использованием данного программного продукта продвигаться от наиболее простых способов анализа к более сложным, соответственно, пользователь может применить полученные результаты для последующего анализа. Deductor Studio обладает полным набором инструментов, позволяющим проведение полного цикла аналитической обработки. Это касается:

– консолидации данных из различных источников;

– визуализация, отчетности, OLAP-анализа;

– предсказания, моделирования, оптимизации;

– систематизации, очистки, обогащения хранящейся информации;

– самообучения на новых данных [4,c. 112].

Схему работы Deductor Studio представим на рисунке 1.

Рис. 1. Схема работы Deductor Studio

Посредством Deductor Studio имеется возможность реализации реализовать следующих прикладных решений:

– составление систем корпоративной отчетности. Это готовое хранилище данных, включающее гибкие механизмы, обеспечивающие предобработку, очистку, загрузку, визуализацию данных. Посредством таких механизмов становится возможным создание законченных систем отчетности в сжатые сроки;

– проведение обработки нерегламентированных запросов. Конечному пользователю становятся доступными ответы на вопросы типа «Каков был объем продаж товара по группам в Ленинградскую область за прошлый месяц в разрезе по дням?». Кроме того, можно различными способами скомпоновать и просмотреть результаты;

– анализ тенденций и закономерностей, проведение планирования и ранжирования. С учетом простоты использования и интуитивно понятной модели данных становится возможным проведение анализа по принципу «что-если», соотнесение гипотез пользователя и сведений, хранящихся в базе данных, нахождение аномальных значений, оценка последствий принятия бизнес-решений;

– построение прогноза. Выстроив модель на имеющихся примерах, пользовать может применить ее, чтобы спрогнозировать будущую ситуацию. В процессе изменения ситуации отсутствует необходимость тотальных изменений, достаточно всего лишь скорректировать модель;

– организация управления рисками. Посредством реализованных в системе алгоритмов можно достаточно точно обозначить характеристики объектов и выявить влияние на них рисков. После чего можно построить прогноз наступления рисковых событий и заранее принять комплекс необходимых мер, чтобы снизить размер возможных неблагоприятных последствий;

– анализ данных, полученных из маркетинговых и социологических исследований. Так, проводя анализ сведений о потребителях, можно выявить, кто является потенциальным клиентом и почему; каково изменение их пристрастий под влиянием множества разных показателей. Это позволит правильно позиционировать предлагаемые компанией продукты и стимулировать продажи;

– проведение диагностики. Механизмы анализа, имеющиеся в Deductor Studio, успешно используются в медицинской диагностике и в диагностике сложного оборудования. Так, в частности, возможно построение модели на основе сведений об отказах. С ее помощи возможна быстрая локализация проблем и нахождение причин сбоев;

– поиск и нахождение объектов с помощью нечетких критериев. Бывают ситуации, когда нужно найти объект, опираясь не на четкие критерии, такие, как стоимость, технические характеристики продукта, а на размытые формулировки (например, осуществить поиск продуктов, имеющих сходство с вашими с позиции потребителя) [4, c. 115].

Таким образом, спектр прикладных решений в Deductor Studio достаточно широк.

Рассмотрим принципы работы платформы.

  1. Организация импорта данных. Анализ данных в Deductor Studio начинается с импорта. После импорта данные приводятся к виду, который пригоден для анализа, с помощью различных механизмов программы [5].
  2. Осуществление экспорта данных. Посредством данного принципа возможна пересылка полученных результатов сторонним приложениям, например, отправление прогноза продаж в систему, отвечающую за формирование заказа на поставку [5].
  3. Организация обработки данных. Здесь производятся любые действия, направленные на преобразование данных (например, использование фильтра). При этом, данные, полученные в результате анализа, можно использовать вторично с целью последующего анализа [5].

Все механизмы Deductor Studio унифицированы и выполняются при помощи мастеров.

Отправная точка для анализа в Deductor Studio — всегда процедура импорта данных. Обработку полученного набора данных проводят любым из доступных способов. Результат обработки — это также набор данных, который, в свою очередь, опять может быть обработан. Результаты обработки могут быть как просмотрены множеством способов, так и экспортированы. Последовательность действий, которые необходимо провести для анализа данных, — это сценарий, который может быть выполнен автоматически на любых данных [2, c. 92].

Deductor Studio использует инструментарий самых мощных технологий — многомерного анализа, нейронных сетей, деревьев решений, самоорганизующихся карт, спектрального анализа и множества других. При этом ведущее место занимают самообучающиеся методы и машинное обучение, это служит выстраиванию адаптивных систем, то есть систем, способных реагировать на изменение ситуации. При использовании самообучающихся методов и мастеров для настройки снижаются требования к подготовке персонала, так как современные технологии становятся доступными для широкого круга пользователей.

Таким образом, современные носители информации обладают свойством хранения огромного количества информации, необходимой для систематизации и анализа. С этой целью используют программные средства, такие, как Deductor Studio, дающие возможность с высокой степенью достоверности провести оценку фактов и способствовать принятию оптимального решения в системе управления.

Литература:

  1. Артюшина Е. А., Бершадская E. Г. Реляционное хранилище данных для внутривузовской системы обеспечения качества подготовки специалистов // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего: Научно-методический журнал — Пенза:Изд-во Пенз.гос.технол.ун-та, 2013. — № 10(14). — C.184–189.
  2. Барсегян А. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP: учеб. пособие для вузов. — СПб.: БХВ-Петербург, 2012. — 282 с.
  3. Провалов В. Информационные технологии управления: учеб. пособие. — М.: Флинта, 2015. — 391 с.
  4. Паклин Н. Б., Орешков В. И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям: Учеб. пособие. 2-е изд., испр.  СПб.: Питер, 2016.  704 с.
  5. Сайт программы Deductor Academic 5.3 [Электронный ресурс]. URL: http://www.basegroup.ru/deductor/ (Дата обращения 08.02.2018 г.).
Основные термины (генерируются автоматически): анализ данных, посредство, данные, схема работы, система управления, свойство хранения, результат обработки, оценка фактов, современный носитель информации, последующий анализ, оптимальное решение, конечный пользователь, решение.


Похожие статьи

Анализ подготовки и принятия управленческих решений...

Ключевые слова: организация, решение, управленческое решение, лицо принимающее решение, подготовка и принятие решение, анализ, методы анализа. Современный этап развития теории и практики управления характеризуется значительным изменением и...

Моделирование систем защиты информации. Приложение...

Все информационные активы предприятия подвержены рискам реализации угроз кибербезопасности посредством эксплуатации

Герасименко В. А. Защита информации в автоматизированных системах обработки данных [Текст]: В 2 кн. — М.: Энергоатомиздат, 1994.

Применение метода анализа иерархий для оценки типа...

Целью работы является анализ типов серверного оборудования и установить какое оборудования станет наиболее предпочтительным для решения задач, поставленных компаниями.

Басакер Р. Г., Саати Т. Л. Конечные графы и сети.

Методы интеллектуального анализа данных | Статья в журнале...

Под интеллектуальным анализом данных понимают обработку информации и выявление в ней тенденции, которая помогает принимать решения. Существует множество различных методов интеллектуального анализа данных...

Реализация хранилищ данных в системах поддержки принятия...

Очевидно, что принятие решений должно основываться на реальных данных об объекте управления. Такая информация обычно хранится в оперативных базах данных систем оперативной обработки транзакций (online transaction processing — OLTP)...

Компьютерная идентификация и современные системы...

Решение задачи идентификации представляет собой, по существу, интеллектуальный процесс обработки данных с получением новых знаний в виде математической модели. Проблема разработки методов и алгоритмов интеллектуального анализа и извлечения данных...

Основные этапы научного исследования | Статья в журнале...

Метод исследования — это способ получения сбора, обработки или анализа данных.

Решение каждой из перечисленных во введении задач должно быть определенным образом отражено в выводах. Оформление работы.

Разработка технологических процессов контроля истинности...

Анализ свойств искренности и истинности в данной статье позволил: – определить возможности выявления искажений в фактологических и оценочных видах данных посредством контроля истинности и искренности...

Анализ и предварительная обработка данных для решения...

В результате работы был приведен алгоритм предварительной обработки данных учитывая предметную область рассматриваемой темы.

Сравнительный анализ численного решения задач оптимального управления.

Похожие статьи

Анализ подготовки и принятия управленческих решений...

Ключевые слова: организация, решение, управленческое решение, лицо принимающее решение, подготовка и принятие решение, анализ, методы анализа. Современный этап развития теории и практики управления характеризуется значительным изменением и...

Моделирование систем защиты информации. Приложение...

Все информационные активы предприятия подвержены рискам реализации угроз кибербезопасности посредством эксплуатации

Герасименко В. А. Защита информации в автоматизированных системах обработки данных [Текст]: В 2 кн. — М.: Энергоатомиздат, 1994.

Применение метода анализа иерархий для оценки типа...

Целью работы является анализ типов серверного оборудования и установить какое оборудования станет наиболее предпочтительным для решения задач, поставленных компаниями.

Басакер Р. Г., Саати Т. Л. Конечные графы и сети.

Методы интеллектуального анализа данных | Статья в журнале...

Под интеллектуальным анализом данных понимают обработку информации и выявление в ней тенденции, которая помогает принимать решения. Существует множество различных методов интеллектуального анализа данных...

Реализация хранилищ данных в системах поддержки принятия...

Очевидно, что принятие решений должно основываться на реальных данных об объекте управления. Такая информация обычно хранится в оперативных базах данных систем оперативной обработки транзакций (online transaction processing — OLTP)...

Компьютерная идентификация и современные системы...

Решение задачи идентификации представляет собой, по существу, интеллектуальный процесс обработки данных с получением новых знаний в виде математической модели. Проблема разработки методов и алгоритмов интеллектуального анализа и извлечения данных...

Основные этапы научного исследования | Статья в журнале...

Метод исследования — это способ получения сбора, обработки или анализа данных.

Решение каждой из перечисленных во введении задач должно быть определенным образом отражено в выводах. Оформление работы.

Разработка технологических процессов контроля истинности...

Анализ свойств искренности и истинности в данной статье позволил: – определить возможности выявления искажений в фактологических и оценочных видах данных посредством контроля истинности и искренности...

Анализ и предварительная обработка данных для решения...

В результате работы был приведен алгоритм предварительной обработки данных учитывая предметную область рассматриваемой темы.

Сравнительный анализ численного решения задач оптимального управления.

Задать вопрос