Информационные технологии в экономике
I. Рабочая программа дисциплины
1.Цели и задачи изучения дисциплины
Дисциплина разработана в соответствии с требованиями ГОС ВПО по направлению подготовки номер 061800 «Математические методы в экономике».
Цель преподавания дисциплины «Информационные технологии в экономике» - изучение современных информационных систем и технологий, применяемых в экономике; практическая работа с инструментом создания систем поддержки принятия решений и информационно-аналитических систем.
Основная задача курса состоит в приобретении студентами теоретических знаний и практических навыков работы с различными видами информационных систем.
2.Требования к уровню освоения дисциплины
Дисциплина «Информационные технологии в экономике» охватывает блок информации теоретического и практического плана, включая базовые представления о структуре, устройстве и функционировании различных видов информационных систем, а также некоторые аспекты их построения.
Постоянное и стремительное развитие информационно-аналитических систем в экономике диктует соответствующие требования к подготовке современных специалистов-экономистов. В свою очередь, это подразумевает наличие у последних, по крайней мере, общего представления о данной предметной области, которое бы служило основой для применения полученных знаний на практике и последующего профессионального развития.
В результате изучения дисциплины специалист должен:
- Иметь представление: об основных видах информационных систем и их архитектуре.
- Владеть терминологией, применяемой в данной предметной области.
- Приобрести навыки: построения информационных систем применяемых в различных отраслях экономики.
Дисциплина базируется на знаниях и умениях, полученных студентами в ходе изучения математических и экономических дисциплин.
3.Содержание курса
Раздел 1. Место и роль современных информационных технологий и систем в управлении экономическими процессами
Тема 1. Основные понятия информационных технологий и систем в экономике
Информационная технология, информация, аспекты оценки информации, информационная система. Автоматизированная информационная технология, данные. Автоматизированная система управления, экономическая информационная система, процесс принятия решений. Экономическая информация, показатель, система показателей.
Тема 2. Структура информационных технологий и экономических информационных систем.
Представление информационной технологии на концептуальном, логическом и физическом уровнях. Структура автоматизированной информационной технологии (комплексы технических и программных средств). Распределенные вычислительные системы, локальные и глобальные сети. Современные носители информации. Функциональные и обеспечивающие подсистемы экономической информационной системы. Новые информационные технологии в экономических информационных системах.
Тема 3. Эволюция информационных технологий и экономических информационных систем.
Поколения ЭВМ и развитие информационных технологий. Основные концепции экономических информационных систем: MRP (Manufacturing Resource Planning), MRP II, ERP (Enterprise Resource Planning), ERP II, APS (Advanced Planning and Scheduling), CSRP (Customer Synchronized Resource Planning), CRM (Customer Relationship Management), KPI (Key Performance Indicators), BSC (Balanced Score Card), BPM (Business Performance Management). Интегрированная экономическая информационная система по уровням управления технологическими процессами, производством, ресурсами, бизнесом.
Раздел 2. Технологии интеграции и хранения данных
Тема 4. Концепция хранилищ данных.
Процесс накопления данных. Введение в базы данных (файловые системы, базы данных, модели баз данных (иерархическая, сетевая, реляционная, объектная)). Системы управления базами данных (СУБД). Понятие транзакции. Системы класса OLTP (On-Line Transaction Processing). Хранилища данных (DWH, Data Warehouse) и их сравнение с OLTP-системами. Архитектура хранилища данных. Информационные потоки в хранилище данных. Подходы к организации хранилища данных (централизованный, распределенный, в виде витрин данных). Банки данных, единое информационное пространство.
Тема 5. Управление метаданными и модели данных.
Метаданные (Meta Data). Типы метаданных (бизнес, технические). Модель метаданных. Репозиторий. Подходы к управлению метаданными (централизованный, конфедеративный). Спецификация CWM (Common Warehouse Metamodel). Многомерная модель данных (факты, размерности, гиперкубы). Схемы представления многомерных моделей («звезда», «снежинка», «созвездие»). Метамодель и инструменты ведения бизнес-показателей в хранилище данных на примере Аналитического комплекса «Прогноз».
Тема 6. Управление мастер данными (НСИ).
Мастер данные (Master Data), НСИ. Подходы к управлению НСИ (децентрализованный, централизованный, смешанный). Единая система управления НСИ (Master Data Management, MDM). Этапы внедрения MDM (консолидация, гармонизация, управление). Организация работы службы управления НСИ. Классификация и кодирование объектов НСИ. Международные и общероссийские классификаторы и справочники. MDM как фундамент реализации сервисно-ориентированной архитектуры (SOA). Инструменты ведения справочников в хранилище данных на примере Аналитического комплекса «Прогноз».
Тема 7. Технологии интеграции информационных систем.
Понятие интеграции. Схемы интеграции («точка-точка», «консолидация данных во внешнем хранилище», «центральный узел обмена данными», «центр консолидации и обмена данными»). Уровни интеграции (интеграция: платформ (Platform Integration), данных (Data Integration), приложений (Application Integration), между организациями (Business-to-Business, B2B), бизнес-процессов (Business Process Integration, BPI)). Режимы интеграции (реального времени (on-line), приближенный к реальному времени (off-line)). Методы интеграции данных (консолидация, федерализация, распространение). Технологии интеграции (Middleware, ETL (Extraction, Transformation, Loading), EII (Enterprise Information Integration), ECM (Enterprise Content Management), EAI (Enterprise Application Integration), EDR (Enterprise Data Replication)). Стандарты интеграции (COM/DCOM, CORBA, EDI, JavaRMI, XML). Портальные решения. Системная интеграция. Инструменты интеграции данных на примере Аналитического комплекса «Прогноз».
Раздел 3. Технологии обработки и анализа данных
Тема 8. Обработка данных и средства создания отчетов.
Режимы обработки данных (обработка транзакций и аналитическая обработка). Виды аналитической обработки данных (статический и динамический). Сферы анализа (детализированные данные, агрегированные данные, закономерности). Семантический слой для создания отчетов в терминах предметной области. Отчеты и варианты их создания (регулярные отчеты и нерегламентированные запросы). Архитектуры для создания отчетов (на основе учетных систем, витрин данных, хранилищ данных). Средства создания отчетов (специализированные средства, генераторы отчетов, «офисные» приложения (например, текстовый редактор WORD, электронная таблица EXCEL), OLAP-средства). Инструменты создания отчетов на примере Аналитического комплекса «Прогноз».
Тема 9. Оперативная аналитическая обработка данных.
OLAP (On-Line Analytical Processing). Требования к OLAP (правила Кодда, «тест FASMI»). Уровни многомерности OLAP (представление, обработка, хранение). Компоненты многомерной модели (куб и срез, измерение и иерархия, показатель и ячейка). Микроданные и макроданные. Основные функции OLAP для построения запросов и отчетов. Типы многомерных OLAP (MOLAP, ROLAP, HOLAP, DOLAP). «Реляционный OLAP». Сервер и клиент OLAP, варианты архитектуры. Инструменты оперативной аналитической обработки данных на примере Аналитического комплекса «Прогноз».
Тема 10. Интеллектуальный анализ данных.
Искусственный интеллект. Структура системы искусственного интеллекта. Характеристика и модели представления знаний (логические, сетевые, продукционные, фреймовые). Процессы получения знаний («извлечение» знаний из эксперта, «добыча» знаний из данных). Экспертные системы. Структура экспертных систем (статических, динамических). Технология построения экспертных систем. Добыча знаний (Data Mining).Отличия Data Mining от OLAP. Стадии процесса Data Mining. Типы закономерностей и методы Data Mining для их выявления (в том числе исследовательские, обучающие, визуализация). Инструменты интеллектуального анализа данных на примере Аналитического комплекса «Прогноз».
Раздел 4. Технологии поддержки принятия решений
Тема 11. Системы поддержки принятия решений (СППР).
Технологический процесс поддержки принятия решений. Система поддержки принятия решений (Decision Support System, DSS). Характеристики СППР. Типы СППР (статические - информационные системы руководства, управленческие системы (Executive Information System, EIS), динамические - системы обработки нерегламентированных запросов (Ad hoc)). Структура СППР (база данных и система управления базой данных (СУБД), база моделей и система управления базой моделей (СУБМ), подсистема управления пользовательским интерфейсом). Модели и их место в процессе поддержки принятия решений. Классификация моделей. Управление пользовательским интерфейсом СППР (языки структурированных запросов, неструктурированных запросов, сообщений, управление при помощи человеческого голоса, применение электронной почты и дискуссионных групп). Инструменты поддержки принятия решений на примере Аналитического комплекса «Прогноз».
Тема 12. Ситуационные центры.
Понятие ситуации. Ситуационные центры. Типы ситуационных центров (системы ситуационного отображения информации, системы динамического моделирования ситуаций, аналитические ситуационные системы). Режимы работы ситуационного центра (проблемный мониторинг, плановое обсуждение проблем, чрезвычайный режим). Структура ситуационного центра (компоненты: измерительные, ситуационной (модельной) поддержки, информационной поддержки, программно-аппаратной поддержки, визуальной поддержки). Техническое оснащение ситуационных центров (экран коллективного пользования, видеоконференц-связь, звуковые конференц-системы, документ-камеры, интерактивные дисплеи). Подходы к представлению информации, эргономике и дизайну в ситуационном центре.
Тема 13. Информационно-аналитические системы (ИАС).
Типовые задачи бизнес-аналитики (сбор и хранение данных, мониторинг и анализ, моделирование и прогнозирование). Информационно-аналитическая система для предприятий и холдингов (назначение, основные задачи). Структура ИАС (подсистема хранения данных и информационного обмена, подсистема мониторинга и анализа, подсистема моделирования и вариантного прогнозирования, подсистема планирования и бюджетирования, подсистема формирования инвестиционной программы, подсистема формирования портфеля финансовых заимствований, подсистема администрирования и информационной безопасности). Имитационная модель предприятия (основные блоки модели, временные ряды экономических показателей, их свойства как информационных объектов и способы представления, типы расчетов по принципам «что будет, если...» и «что необходимо для...»). Функциональность по поддержке планово-бюджетных процессов (настройка регламента, формирование и утверждение бюджетов, организация расчетов и контроль исполнения платежей, формирование отчетов об исполнении бюджетов). Пример ИАС на платформе Аналитического комплекса «Прогноз».
Раздел 5. Технологии информационной безопасности
Тема 14. Технологии информационной безопасности.
Проблема информационной безопасности (ИБ). Понятие и классификация угроз ИБ. Цели и задачи ИБ. Способы и средства защиты информации (СЗИ). Технические СЗИ (поиска закладных устройств, нейтрализации технических каналов утечки информации, идентификации и установления подлинности, охранной сигнализации и наблюдения, контроля несанкционированного доступа (НСД) к кабельным сетям, маркировки информации). Программные СЗИ (обеспечения целостности информации, защиты от НСД). Криптографические средства защиты информации. Электронная цифровая подпись. Архитектура системы защиты информации. Организационное построение системы защиты информации (служба защиты информации, организационно-правовое обеспечение). Инструменты администрирования и информационной безопасности на примере Аналитического комплекса «Прогноз».
Раздел 6. Проектирование информационных технологий и систем
Тема 15. Основы проектирования информационных технологий и систем.
Методологические основы проектирования информационных технологий и систем (проектирование, проект, объекты и субъекты проектирования, технология проектирования). Методы проектирования (по степени автоматизации, использования типовых проектных решений, адаптивности проектных решений). Жизненный цикл информационной системы. Модели жизненного цикла (каскадная, итерационная, спиральная). Стадии и этапы жизненного цикла проектирования (стадии: предпроектная, проектирования, внедрения, эксплуатации и сопровождения). Средства проектирования (без использования и с использованием ЭВМ). Автоматизированное проектирование информационных систем (CASE-технология).
Тема 16. Автоматизированное проектирование информационных систем (CASE-технология).
Основные понятия и классификация CASE-технологий. Архитектура CASE-средства. Характеристики современного CASE-средства. Функционально-ориентированное проектирование (диаграммы: функциональных спецификации, потоков данных, переходов состояний, инфологических моделей «сущность-связь», структуры программного приложения). Объектно-ориентированное проектирование (диаграммы: прецедентов использования, классов объектов, состояний, взаимодействия объектов, деятельностей, пакетов, компонентов, размещения). Прототипное проектирование (RAD-технология).
Раздел 7. Стандарты по реализации ИТ-проектов
Тема 17. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы.
ГОСТ 34.601-90. Автоматизированные системы. Стадии создания.
ГОСТ 34.602-89. Техническое задание на создание автоматизированной системы.
ГОСТ 34.603-92. Виды испытаний автоматизированных систем.
РД 50-34.698-90. Автоматизированные системы. Требования к содержанию документов.
ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207 - 99. Информационная технология. Процессы жизненного цикла программных средств. (В том числе процессы: основные, вспомогательные (в том числе обеспечение и критерии качества), организационные).
4. Лабораторные работы (лабораторный практикум)
№№ и названия разделов и тем
|
Цель и содержание лабораторной работы
|
Результаты лабораторной работы
|
Лабораторная работа № 1
|
Тема 4. Концепция хранилищ данных
|
Получить представление о методах хранения экономической информации. Отработать приемы создания многомерного хранилища данных и загрузки информации в хранилище
|
Таблицы хранения данных и справочной информации для построения многомерного куба АК «ПРОГНОЗ» по форме банковской отчетности №101
|
Лабораторная работа № 2
|
Тема 5. Управление метаданными и модели данных
|
Получить представление о метаданных и модели данных, используемых в АК ПРОГНОЗ
|
Многомерный куб АК «ПРОГНОЗ» с данными по форме банковской отчетности №101
|
Лабораторная работа № 3
|
Тема 6. Управление мастер данными (НСИ)
|
Отработать приемы работы с нормативно-справочной информацией в АК «ПРОГНОЗ»
|
Рекурсивные и параметрические измерения (справочники) АК «ПРОГНОЗ», используемые при хранении данных по форме банковской отчетности №101
|
Лабораторная работа № 4
|
Тема 8. Обработка данных и средства создания отчетов
|
Изучить методы и средства создания регламентных отчетов в АК «ПРОГНОЗ». Отработать различные способы представления данных (таблица, диаграмма, электронная карта территорий)
|
Регламентный отчет по данным формы банковской отчетности №101
|
Лабораторная работа № 5
|
Тема 9. Оперативная аналитическая обработка данных
|
Изучить методы и средства создания аналитических отчетов в АК «ПРОГНОЗ». Отработать приемы OLAP-анализа данных
|
Аналитический (OLAP) отчет по данным формы банковской отчетности №101
|
Лабораторная работа № 6
|
Тема 11. Системы поддержки принятия решений (СППР)
Тема 13. Информационно-аналитические системы (ИАС)
|
Изучить механизмы АК «ПРОГНОЗ», предназначенные для создания ИАС и СППР
|
Рабочее место пользователя ИАС «Банковская отчетность по Форме №101».
|
Лабораторная работа № 7
|
Тема 14. Технологии информационной безопасности
|
Ознакомится с механизмами защиты информации АК «ПРОГНОЗ». Получить представление о дискреционном контроле доступа и разграничении прав по уровням безопасности.
|
Разграничить доступ к системе для пользователей и администраторов данных.
| |
