Автор работы: Пользователь скрыл имя, 19 Декабря 2012 в 16:38, лекция
Функционирование любой организации возможно лишь в пространстве разнородных коммуникаций. Понятие коммуникации связано со структурой и содержанием связей, определяющих технологии, формы и оперативность прохождения внешних и внутренних по отношению к таможенной службе, материальных и информационных потоков. Коммуникации интерпретируются также как связующий процесс: между организацией разработки таможенной политики и другими государственными ведомственными политиками; между деятельностью таможенной службы по ее реализации и деятельностью других государственных ведомств, связанных с реализацией политики в сфере внешней торговли; между уровнями организационной иерархии таможенной службы (вертикальная составляющая) и подразделениями одного уровня (горизонтальные составляющие).
1. Трансляционная информационно-кммуникационная модель принятия решений в процессе формирования и реализации таможенной политики.
2. Окружение таможни как системы (принцип Бира).
3. Иерархия и характеристика плоских параметров при управлении ВЭД.
4. Коммуникация и таможня.
5. Человек - продукт коммуникаций.
6. Типы общения.
7. Функциональные различия коммуникаций.
8. Факторы коммуникационной политики.
9. Распределённые технологии обработки и хранения данных.
10. Использование в ФТС РФ систем, ориентированных на анализ данных.
11. Хранилища данных.
12. Модели данных, используемые для хранилищ.
13. Методы аналитической обработки данных в хранилище.
14. Особенности использования ОLАР-технологий при формировании таможенной статистики.
На базе реляционных СУБД строятся системы аналитической обработки данных ROLAP (Ralation On-Line Analitical Processing), служащие для связи с системами принятия решений. В таких системах доставкой информации конечному пользователю занимаются системы аналитической обработки данных в реальном времени (On-Line Analitical Processing), которые обеспечивают исключительно простой доступ к данным за счет удобных средств генерации запросов и анализа результатов.
В OLAP-системах ценность информации увеличивается благодаря применению разнообразных методов анализа и статистической обработки. Кроме того, эти системы оптимизированы с точки зрения скорости извлечения данных, сбора обобщенной информации и ориентированы на рядовых пользователей, так как имеют интуитивно понятный интерфейс.
Многомерный анализ данных, часто называемый системой аналитической обработки, позволяет задавать сложные вопросы, а ответы представляют собой некие выборки данных или агрегированные показатели.
В настоящее время средства анализа данных используют базы данных, составляющие основу OLAP-систем, позволяющие обслуживать сотни и тысячи пользователей; современные программные средства для оперативной аналитической обработки позволяют осуществлять доступ к базе данных OLAP из системы Web или корпоративной сети Internet.
Ситуация, когда для анализа необходима вся информация, находящаяся в хранилище, возникает довольно редко. Обычно каждый аналитик или аналитический отдел обслуживает одно из направлений деятельности организации, поэтому в первую очередь ему необходимы данные, характеризующие именно это направление. Реальный объем этих данных не превосходит ограничений, присущих многомерным СУБД. Возникает идея выделить данные, которые реально нужны конкретным аналитическим приложениям, в отдельный набор. Такой набор мог бы быть реализован в многомерной БД. Источником данных для него должно быть центральное хранилище организации.
Если проводить аналогии с производством и реализацией продукции, то многомерные БД выполняют роль мелких складов. В концепции ХД их принято именовать витринами данных. Витрина данных - это специализированное тематическое хранилище, обслуживающее одно из направлений деятельности организации. Такая схема позволяет эффективно использовать возможности реляционных СУБД по хранению огромных объемов информации и способность многомерных СУБД обеспечивать высокую скорость выполнения аналитических запросов.
Системы, использующие хранилище данных, как правило, строятся на основе архитектуры клиент-сервер. Хранилище данных размещается на специальном сервере (сервере хранилища данных). Для его реализации используются мощные многопроцессорные вычислительные системы таких производителей, как IBM, Hewlett-Packard, DEC, NCR и другие. В качестве СУБД применяется одна из СУБД, поддерживающих параллельную обработку запросов: Teradata (фирма NCR), DВ/2 (фирма IBM), Огас1е, Informix и другие. Витрины данных реализуются с использованием серверов многомерных БД: Еssbase (Arbor Software), Огас1е Express (Огас1е), Gentium (Planning Sciences) и другие.
В аналитических системах для обработки данных используются различные методы. Это и традиционные статистические методы регрессионного, факторного, дисперсионного анализа, анализа временных рядов, а также методы, основанные на искусственном интеллекте. К последним, как правило, относят: нейронные сети, нечеткую логику, генетические алгоритмы, методы извлечения знаний.
В большинстве случаев средства анализа данных в СППР на основе ХД используются для решения задач, таких как:
Таможенная служба ежедневно получает информацию о том, что происходит на территории страны с точки зрения оформления товаров и получения соответствующих платежей, являясь единственным источником сведений о том, что же конкретно в Россию ввезено и что из нее вывезено. Сбор и подсчет статистических данных внешней торговли - государственная задача, которой таможенная служба занимается с 1991 года. Но если в начале работы Управление таможенной статистики ФТС (ГТК) России рассчитывало все формы вручную, то сегодня специалисты уже занимаются разработкой методов повышения точности, способов формирования отчетности, а вся расчетная часть и работа с базами данных возложены на автоматизированную систему. Ежеквартально выпускается сборник статистики ФТС на 150-200 страниц с подробными таблицами по каждому региону, стране назначения, отправления, по всем кодам товаров.
Сегодня многие министерства пользуются статистической информацией, обработанной специализированной информационной системой ФТС. На основании этих сведений о том, что происходит в торговле, принимаются решения в Министерстве экономического развития РФ и Министерстве финансов. Статистика, которую ФТС отправляет в правительство, очень точна. Информационная система статистики ФТС создана на базе СУБД Огас1е с применением средств ОLАР, и в ней реализованы все новейшие достижения в области статистики - это математико-экономические методы, методы выявления недостоверности данных, перекрестные ссылки, гиперкубы, зеркальная статистика и многое другое. На конференции Огас1е в 2001 г. система получила признание как крупнейшая в Европе разработка на базе технологий Огас1е.
Литература:
1. Азаров Ю. Ф. Основы таможенного дела. Учебное пособие под общей редакцией М.: РИО РТА 2005 г
2. Афонин П.Н., Глебов В.Е., Талюкин Ю.А. Планирование таможенной деятельности: технологии и решения // Ученые записки Санкт-Петербургского им. В.Б. Бобкова филиала РТА, 2003. № 1 (20). С. 107-111.
3. Афонин П.Н., Фетисов В.А.Введение в проектирование правовых и экономических баз данных: Учеб. пособие. СПб.: СПб. им. В.Б. Бобкова филиал РТА, 2001. 104 с.
4. Афонин П.Н., Фетисов В.А. Программа дисциплины «Информационные таможенные технологии». Специальность: 350900. СПб.: РИО СПб. им. Бобкова филиала РТА, 2003. 12 с.
5. Афонин П.Н., Фетисов В.А. Разработка методики создания программного обеспечения учебного назначения // Материалы VII межд. конф. «Современные технологии обучения "СТО-2002"». СПб., 24 апреля 2002 г. СПб., 2001. С. 193-194.
6. Белоножкин ЮН. Модель таможни как основа исследования ее деятельности // Исследование проблем таможенного дела: Сб. научн. тр. М.: РИО РТА, 2000. С. 126-131.
7. Бобков В.Б. Формирование информационной системы управления таможенной деятельностью. СПб.: СПб. филиал РТА, 1996.
8. Ершов А.Д., Копанева П.С. Информационное обеспечение в таможенной системе: Монография. СПб.: Знание, 2002. 232 с.
9. Карпова Т. Базы данных: модели, разработка, реализация. СПб.: Питер, 2001. 304 с.
10. Коренеев В.В., Гарев А.Ф., Васютин СВ., РайхВ.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: Нолидж, 2000. 325 с.
11. ЛозбенкоЛ.А. Конвенциальное регулирование внешнеэкономической деятельности: Монография. М.: РИО РТА, 2000.
12. Макрусев В.В. Проблемные направления и задачи автоматизации процессов управления таможенной службой России // Проблемы теории и практики таможенного дела: Сб. науч. тр.: В 2 ч. Ч. 1 / Под ред. Н.М. Блинова. М.: РИО РТА, 1997. С. 282-295.
13. Малышенко Ю.В. Информационные технологии в таможенном деле: Учеб. пособие: В 2 ч. Ч. 1. Владивосток: ВФ РТА, 2003. 265 с.
14. Матвеев Л.А. Компьютерная поддержка решений: Учеб. СПб.: Специальная литература, 1998. 472 с.
15. Чеботов Ю.А. Автоматизация деятельности таможенных органов России. М.: РИО РТА, 1998..