Информационные технологии обеспечения управленческой деятельности

Глава 3 Рекомендации по формированию внутрифирменной управленческой информационной системы

Одна из причин, почему информационные системы играют большую роль в организациях и почему они влияют на большое количество людей, - возрастающая мощность и уменьшающаяся стоимость компьютеров, которые являются основой информационных систем. Вычислительная мощность компьютеров уд

ваивается каждые 18 месяцев, поэтому возможности микропроцессоров увеличились в 25 000 раз, начиная с их изобретения 25 лет тому назад.

Революция в компьютерной технологии породила мощные сети связи, которые организации могут использовать для доступа к крупным складам информации во всем мире и координировать действия вне зависимости от места и времени. Эти сети преобразуют форму деловых предприятий и даже наше общество.

Всемирная самая большая и наиболее широкоиспользуемая сеть – Интернет (Internet). Интернет - международная сеть сетей, которые являются и коммерческими, и публичными. Интернет соединил более 100 000 различных сетей почти из 200 стран во всем мире. Больше 50 млн представителей науки, образования, правительства и деловых организаций используют Интернет, чтобы обмениваться информацией или поддерживать деловые отношения с другими организациями земного шара.

Технологические основы для этих всепроникающих информационных технологий (ИТ) - не только персональные компьютеры, стоящие на рабочем столе, но и компьютеры, подключенные к сетям.

3.1 Современная информационная система

Рассмотрим возможности управляющих информационных систем в управлении, которые появились в связи с интенсивным развитием информационных технологий. Говоря о "новых" возможностях ИС в менеджменте, более справедливо называть некоторые из них новыми только для нас. Например, системы поддержки принятия решений уже более двух десятилетий используются в развитых странах, но пока еще не получили широкого распространения в нашей стране [8].

Системы поддержки принятия решений (Decision Support System)

Системы поддержки принятия решений (DSS) - это компьютерные системы, почти всегда интерактивные, разработанные, чтобы помочь менеджеру (или руководителю) в принятии решений. Рис. 5 показывает, что система поддержки принятия решений требует трех первичных компонентов: модели управления, управления данными для сбора и ручной обработки данных и управления диалогом для облегчения доступа пользователя к DSS. Пользователь взаимодействует с DSS через пользовательский интерфейс, выбирая частную модель и набор данных, которые нужно использовать, а затем DSS представляют результаты пользователю через тот же самый пользовательский интерфейс.

Рисунок 5. Компоненты системы поддержки принятия решений

Исполнительные информационные системы (Executive Support System - ESS) появились в 80-х годах. Ключевая концепция исполнительной информационной системы состоит в том, что такая система поставляет интерактивную совокупность текущей информации относительно конъюнктур рынка, формирует легкий доступ для старших руководителей и других менеджеров без помощи посредников. ESS использует современную графику, связь и методы хранения данных, обеспечивая исполнителям легкий интерактивный доступ к текущей информации относительно состояния организации.

ESS использует данные, которые были отфильтрованы и обличены в итоге в форму, полезную для руководителей организации. Кроме того, много эффективных ESS включают качественные данные типа информации о конкурентоспособности, оценки и прогнозы.

Переработка руды данных (Data Mining)

Ранее идея "складирования" данных - идея выбора данных компании из операционных систем и помещения их в отдельной базе данных представлялась так, чтобы пользователи могли иметь доступ к ним и анализировать данные без опасности для операционных систем. Аргументом было то, что создание и обслуживание базы данных является операционной системой, поэтому база данных поддерживает всю организацию, создавая данные, доступные каждому, в то время как анализ данных выполняется для отдельного менеджера или маленькой группы менеджеров, и, следовательно, это система поддержки управления. Сейчас анализ данных производится в базе, потому что системы поддержки принятия решений, описанные в предыдущем разделе, часто извлекают данные, в которых они нуждаются, непосредственно из баз данных организаций.

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence)

Идея искусственного интеллекта (AI), т.е. изучение того, как компьютеры могут "думать", имеет приблизительно 30-летний возраст, но только недавно появились достаточно мощные компьютеры, чтобы делать коммерчески привлекательными AI-приложения. AI-исследования развились в пять отдельных, но связанных областей: естественные языки, робототехника, системы ощущения (системы зрения и слуха), экспертные системы и нейронные сети. Чтобы работать с естественными языками, необходимо создание систем, которые переводят обычные человеческие инструкции в язык, который компьютеры могут понимать и выполнять. Робототехника в большей степени относится к промышленности. Исследование систем ощущения направлено на создание машин, обладающих визуальными и слуховыми способностями, которые воздействуют на их физическое поведение. Другими словами, это исследование нацелено на создание роботов, которые могут "видеть" или "слышать" и реагировать соответственно тому, что они видят или слышат.

Заключительные две ветви AI наиболее пригодны для поддержки управления. Экспертные системы – это системы, которые используют логику принятия решения человеческого эксперта. Самая новая отрасль AI - нейронные сети, которые устроены по аналогии с тем, как работает человеческая нервная система, но фактически используют статистический анализ, чтобы распознать модели из большого количества информации посредством адаптивного изучения.

Экспертные системы (Expert Systems)

Как применяет логику эксперта компьютерная система? Чтобы спроектировать экспертную систему, специалист, называемый инженером знания (специально подготовленный системный аналитик), очень тесно работает с одним или большим количеством экспертов в изучаемой области. Инженеры знания пробуют узнавать все относительно способа, которым эксперт принимает решения. Если строится экспертная система для планирования оборудования, то инженер знания работает с опытными планировщиками оборудования, чтобы видеть, как они работают. Знание, полученное инженером знания, затем загружается в компьютерную систему, в специализированном формате, в блоке, названном базой знаний (рис. 6). Эта база знаний содержит правила и заключения, которые используются в принятии решений, - параметры, или факты, необходимые для решения.

Рисунок 6. Архитектура экспертной системы

Нейронные сети (Neural Networks)

 Скачать реферат