Главная > Статьи
Статьи раздела, страница: 2
Интеграция знаний предприятия Управление знаниями — задача более сложная, чем управление материальными активами или финансовыми ресурсами. Решение этой задачи дает возможность получать принципиально новые преимущества в конкурентной борьбе, поскольку позволяет использовать еще не известные большинству субъектов рынка сигналы о перспективных технологиях, будущих потребностях и спросе.
Интеграция приложений: методы взаимодействия, топология, инструменты Вопросы интеграции приложений предприятия активно обсуждаются сегодня компьютерным сообществом. Однако в стороне нередко остается ряд моментов, способствующих рождению преувеличенных надежд, возлагаемых на ряд «модных» средств и технологий интеграции.
Не существует информационных систем, которые в одиночку могли бы покрыть потребности современного предприятия. Средние и крупные организации обычно эксплуатируют как минимум десяток многопользовательских систем, а иногда счет идет на сотни. В этих системах часто обрабатываются одинаковые данные — начиная со справочников и классификаторов. Обычны ситуации, когда в рамках одного бизнес-процесса задействованы разные информационные системы. Многие информационные системы изначально ориентированы на получение информации из других приложений и баз данных. Поэтому ни одно корпоративное приложение не может рассматриваться как нечто автономное, а всегда является частью большого механизма под названием «информационная система предприятия».
Интеграция приложений: методы взаимодействия, топология, инструменты. Часть 2 Общая база данных. Данный подход концептуально очень прост — несколько информационных систем или приложений используют одну базу данных. Главный его недостаток — связь между интегрированными приложениями настолько тесная, что иногда невозможно заметить границу между ними (обычно так интегрируются продукты одного производителя). Примером такого подхода могут служить большинство ERP-систем, где различные модули системы используют одну базу. Однако слишком тесная связь превращает конгломерат интегрированных приложений в монолит, в «суперсистему», отдельные части которой с трудом поддаются самостоятельной модернизации и замене. С этим борются, используя механизмы серверов баз данных (представления данных, промежуточные таблицы и т.п.), но далеко не всегда эффективно.
Интеграция приложений: методы взаимодействия, топология, инструменты. Часть 3 Благодаря введению промежуточного звена, уменьшается число связей между приложениями, устраняются прямые связи, а система интеграции становится более гибкой и дешевой в эксплуатации. Если меняется одно из интегрированных приложений, то — при условии правильно спроектированной системы интеграции — нужно будет модифицировать только одну связь, между данным приложением и хабом.
Интеграция приложений: методы взаимодействия, топология, инструменты. Часть 4 Вернемся теперь на пять лет назад, когда основной платформой интеграции приложений были транспорты на основе очередей сообщений и программное обеспечение промежуточного слоя, ориентированное на обработку сообщений, которое играло роль «хаба» в рассмотренной ранее архитектуре «хаб + спицы».
Подобный инструментарий промежуточного слоя стоил слишком дорого, а специалисты по нему — еще дороже. Когда появился новый метод межплатформного взаимодействия, Web-сервисы, родился и новый подход к организации основы для интеграции — сервисная шина предприятия (Enterprise Service Bus, ESB). Реальным отличием ESB от шины сообщений предприятия стала поддержка дополнительных методов взаимодействия между приложениями и хабом, прежде всего, протокола SOAP. Основанный на ESB подход подавался как более дешевая, простая в реализации альтернатива предыдущей концепции.
Интеллект для бизнеса Организации имеют дело с огромными объемами данных, описывающих повседневные операции. Куда уходят эти данные и как используются? Bl-инструменты связывают корпоративные данные воедино, позволяя вовремя замечать признаки будущих удач и провалов.
Использование интеллектуального анализа данных (Data Mining) в системах управления взаимоотношений с клиентами (CRM) В последнее время, в связи с ростом числа внедрений систем управления взаимоотношений с клиентами (CRM), во многих компаниях появился интерес в обнаружении закономерностей в базах данных, содержащих сведения о клиентах. Для достижения поставленной цели служит внедрение системы, реализующей методы Data Mining, которые предназначены для обработки и содержательной интерпретации данных с целью выявления актуальных трендов и выработки оптимальных стратегий.
Все статьи раздела: 1 2 3 4 5 6
|