Набор применений СППР в страховом бизнесе  можно назвать классическим - это  выявление потенциальных случаев  мошенничества, анализ риска, классификация  клиентов.

     Обнаружение определенных стереотипов в заявлениях о выплате страхового возмещения, в случае больших сумм, позволяет сократить число случаев мошенничества в будущем.

     Анализируя  характерные признаки случаев выплат по страховым обязательствам, страховые  компании могут уменьшить свои потери. Полученные данные приведут, например, к пересмотру системы скидок для клиентов, подпадающих под выявленные признаки.

     Классификация клиентов дает возможность выявить  наиболее выгодные категории клиентов, чтобы точнее ориентировать существующий набор услуг и вводить новые услуги.

     Торговые  компании используют технологии СППР для решения таких задач, как  планирование закупок и хранения, анализ совместных покупок, поиск шаблонов поведения во времени.

     Анализ  данных о количестве покупок и наличии товара на складе в течение некоторого периода времени позволяет планировать закупку товаров, например, в ответ на сезонные колебания спроса на товар.

     Часто, покупая какой либо товар покупатель приобретает вместе с ним и  другой товар. Выявление групп таких товаров позволяет, например, помещать их на соседних полках, с тем, чтобы повысить вероятность их совместной покупки.

5. Рынок СППР.

     На  рынке СППР компании предлагают следующие  виды услуг по созданию систем поддержки  принятия решений:

• Реализация пилот-проектов по СППР-системам, с целью демонстрации руководству Заказчика качественного потенциала аналитических приложений.
• Создание совместно с Заказчиком полнофункциональных СППР-систем, включая хранилище данных и средства Business Intelligence.
• Проектирование архитектуры хранилища данных, включая структуры хранения и процессы управления.
• Создание «витрин данных» для выделенной предметной области.
• Установка и настройка средств OLAP и Business Intelligence; их адаптация к требованиям Заказчика.
• Анализ инструментов статистического анализа и «добычи данных» для выбора программных продуктов под архитектуру и потребности Заказчика.
• Интеграция систем СППР в корпоративные интранет-сети Заказчика, автоматизация электронного обмена аналитическими документами между пользователями хранилища.
• Разработка Информационных Систем Руководителя (EIS) под требуемую функциональность.
• Услуги по интеграции баз данных в единую среду хранения информации
• Обучение специалистов Заказчика технологиям хранилищ данных и аналитических систем, а также работе с необходимыми программными продуктами.
• Оказание консалтинговых услуг Заказчику на всех стадиях проектирования и эксплуатации хранилищ данных и аналитических систем.
• Комплексные проекты создания/модернизации вычислительной инфраструктуры, обеспечивающей функционирование СППР: решения любого масштаба, от локальных систем до систем масштаба предприятия/концерна/отрасли.

     6. Заключение

     На  сегодняшний день не существует признанного  лидера в области производства программного обеспечения для построения систем СППР. Ни одна из компаний не производит готового решения, что называется «из коробки», пригодного к непосредственному использованию в производственном процессе заказчика. Создание СППР всегда включает в себя стадии анализа данных и бизнес-процессов заказчика, проектирования структур хранилища с учетом его потребностей и технологических процессов.

     Несколько десятков различных фирм выпускают  продукты, способные решать те или  иные задачи, возникающие в процессе проектирования и эксплуатации систем СППР. Сюда входят СУБД, средства выгрузки/трансформации/загрузки данных, инструменты для OLAP-анализа и многое другое. Самостоятельный анализ рынка, изучение хотя бы нескольких таких средств - непростая и длительная задача.

     Учитывая  размер вовлекаемых финансовых и  других ресурсов, сложность и многоэтапность проектов построения систем СППР очевидна высокая стоимость ошибок проектирования. Ошибки выбора программного обеспечения  могут повлечь за собой финансовые расходы, не говоря уже об увеличении времени выполнения проекта. Ошибки проектирования структуры данных могут вести как к неприемлемым производственным характеристикам, так и стоить времени потраченного на перезагрузку данных, которое порой достигает нескольких суток.

     Поэтому глубоко понимая архитектуру  хранилищ данных, необходимо избегать всяких ошибок, что влечет за собой  значительное сокращение времени выполнения проекта и возможность получить максимальную отдачу от внедрения СППР.

Список  литературы

1. Волков О.И. Экономика предприятия. М.: ИНФРА. 2001
2. Чепурин М.Н. Курск экономической теории. Киров: АСА, 1999.
3. Войтов А.Г. Экономика. М.: Маркетинг. 1999.
4. Кривко О.Б. Информационные технологии. М.: СОМИНТЭК. 2001
5. Wikipedia.org