Читайте также:
|
Информационная технология обработки данных. ИТ обработки данных предназначена для решения задач, по которым имеются необходимые входные данные и известны алгоритмы и другие стандартные процедуры их обработки. Эта технология применяется на уровне исполнительской деятельности персонала невысокой квалификации в целях автоматизации некоторых рутинных постоянно повторяющихся операций управленческого труда. Поэтому внедрение ИТ и систем на этом уровне существенно повысит производительность труда персонала, освободит его от рутинных операций, возможно, даже приведёт к необходимости сокращения численности работников.
На уровне исполнительской деятельности решаются следующие задачи:
· обработка данных об операциях, производимых фирмой;
· создание периодических контрольных отчётов о состоянии дел в фирме;
· получение ответов на всевозможные текущие запросы и оформление их в виде бумажных документов или отчётов.
Основными компонентами ИТ обработки данных являются:
1. Сбор данных.
2. Обработка данных. На этом этапе, как правило, используются следующие типовые операции:
· классификация или группировка. Первичные данные обычно имеют вид кодов, состоящих из одного или нескольких символов. Эти коды, выражающие определённые признаки объектов, используются для идентификации и группировки записей;
· сортировка, с помощью которой упорядочивается последовательность записей;
· вычисления, включающие арифметические и логические операции. Эти операции, выполняемые над данными, дают возможность получать новые данные;
· укрупнение или агрегирование, служащее для уменьшения количества данных и реализуемое в форме расчётов итоговых или средних значений.
3. Хранение данных. Многие данные на уровне операционной деятельности необходимо сохранять для последующего использования либо здесь же, либо на другом уровне. Для их хранения создаются базы данных.
4. Создание отчётов (документов).
Информационная технология управления. Целью ИТ управления является удовлетворение информационных потребностей всех без исключения сотрудников фирмы, имеющих дело с принятием решений. Она может быть полезна на любом уровне управления. Эта технология ориентирована на работу в среде ИС управления и используется при худшей структурированности решаемых задач, если их сравнивать с задачами, решаемыми с помощью ИТ обработки данных.
ИТ управления направлена на создание различных отчётов. Регулярные отчёты создаются в соответствии с установленным графиком, определяющим время их создания, например месячный анализ продаж компании. Специальные отчёты создаются по запросам управленцев или когда в компании произошло что-то незапланированное.
Информационная технология поддержки принятия решений. Системы поддержки принятия решений и соответствующая им ИТ появились в конце 1970-х – начале 1980-х гг., чему способствовали широкое распространение персональных компьютеров, стандартных пакетов прикладных программ, а также успехи в создании систем искусственного интеллекта.
Главной особенностью ИТ поддержки принятия решений является качественно новый метод организации взаимодействия человека и компьютера. Выработка решения, что является основной целью этой технологии, происходит в результате итерационного процесса, в котором участвуют: система поддержки принятия решений в роли вычислительного звена и объекта управления; человек как управляющее звено, задающее входные данные и оценивающее полученный результат вычислений на компьютере. Окончание итерационного процесса происходит по воле человека.
В этом случае можно говорить о способности ИС совместно с пользователем создавать новую информацию для принятия решений.
ИТ поддержки принятия решения может использоваться на любом уровне управления. Кроме того, решения, принимаемые на различных уровнях управления, часто должны координироваться. Поэтому важной функцией и систем, и технологии является координация лиц, принимающих решения, как на разных уровнях управления, так и на одном уровне.
В состав системы поддержки принятия решений входят три главных компонента: база данных, база моделей и программная подсистема, которая состоит из системы управления базой данных, системы управления базой моделей и системы управления интерфейсом между пользователем и компьютером. База данных играет в ИТ поддержки принятия решений важную роль. Данные могут использоваться непосредственно пользователем для расчётов при помощи математических моделей.
Целью создания базы моделей являются описание и оптимизация некоторого объекта или процесса. Использование моделей обеспечивает проведение анализа в системах поддержки принятия решений. Модели, базируясь на математической интерпретации проблемы, при помощи определённых алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений.
Существует множество типов моделей и способов их классификации, например, по цели использования, области возможных приложений, способу оценки переменных и т.п.
По цели использования модели подразделяются на оптимизационные, связанные с нахождением точек минимума или максимума некоторых показателей (например, управляющие часто хотят знать, какие их действия ведут к максимизации прибыли или минимизации затрат), и описательные, описывающие поведение некоторой системы и не предназначенные для целей управления (оптимизации).
По способу оценки модели классифицируются на детерминистские, использующие оценку переменных одним числом при конкретных значениях исходных данных, и стохастические, оценивающие переменные несколькими параметрами, так как исходные данные заданы вероятностными характеристиками.
Детерминистские модели более популярны, чем стохастические, потому что они менее дорогие, их легче строить и использовать. К тому же часто с их помощью получается вполне достаточная информация для принятия решения.
По области возможных приложений модели разбиваются на специализированные, предназначенные для использования только одной системой, и универсальные – для использования несколькими системами. Специализированные модели более дорогие, они обычно применяются для описания уникальных систем и обладают большей точностью.
Математические модели состоят из совокупности модельных блоков, модулей и процедур, реализующих математические методы. Сюда могут входить процедуры линейного программирования, статистического анализа временных рядов, регрессионного анализа и тому подобное – от простейших процедур до сложных ППП. Модельные блоки, модули и процедуры могут использоваться как поодиночке, так и комплексно для построения и поддержания моделей.
Система управления базой моделей должна обладать следующими возможностями: создавать новые модели или изменять существующие, поддерживать и обновлять параметры моделей, манипулировать моделями.
Информационная технология экспертных систем. Наибольший прогресс среди компьютерных ИС отмечен в области разработки экспертных систем, основанных на использовании искусственного интеллекта. Экспертные системы дают возможность менеджеру или специалисту получать консультации экспертов по любым проблемам, о которых этими системами накоплены знания.
Под искусственным интеллектом обычно понимают способности компьютерных систем к таким действиям, которые назывались бы интеллектуальными, если бы исходили от человека. Чаще всего здесь имеются в виду способности, связанные с человеческим мышлением. Работы в области искусственного интеллекта не ограничиваются экспертными системами. Они также включают в себя создание роботов, систем, моделирующих нервную систему человека, его слух, зрение, обоняние, способность к обучению. Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, экспертные системы представляют собой программные комплексы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил (эвристик). Эвристики не гарантируют получения оптимального результата с такой же уверенностью, как обычные алгоритмы, используемые для решения задач в рамках технологии поддержки принятия решений. Однако часто они дают в достаточной степени приемлемые решения для их практического использования. Всё это делает возможным использовать технологию экспертных систем в качестве советующих систем. Основными компонентами ИТ, используемой в экспертной системе, являются: интерфейс пользователя, база знаний, интерпретатор, модуль создания системы.
Интерфейс пользователя. Специалист использует интерфейс для ввода информации и команд в экспертную систему и получения выходной информации из неё. Команды включают в себя параметры, направляющие процесс обработки знаний. Информация обычно выдаётся в форме значений, присваиваемых определённым переменным. Можно использовать четыре метода ввода информации: меню, команды, естественный язык и собственный интерфейс.
Технология экспертных систем предусматривает возможность получать в качестве выходной информации не только решение, но и необходимые объяснения. База знаний содержит факты, описывающие проблемную область, а также логическую взаимосвязь этих фактов. Центральное место в базе знаний принадлежит правилам. Правило определяет, что следует делать в данной конкретной ситуации, и состоит из двух частей: условия, которое может выполняться или нет, и действия, которое следует произвести, если условие выполняется.
Все используемые в экспертной системе правила образуют систему правил, которая даже для сравнительно простой системы может содержать несколько тысяч правил.
Интерпретатор – это часть экспертной системы, производящая в определённом порядке обработку знаний (мышление), находящихся в базе знаний. Технология работы интерпретатора сводится к последовательному рассмотрению совокупности правил (правило за правилом). Если условие, содержащееся в правиле, соблюдается, выполняется определённое действие, и пользователю предоставляется вариант решения его проблемы.
Кроме того, во многих экспертных системах вводятся дополнительные блоки: база данных, блок расчёта, блок ввода и корректировки данных. Блок расчёта необходим в ситуациях, связанных с принятием управленческих решений. При этом важную роль играет база данных, где содержатся плановые, физические, расчётные, отчётные и другие постоянные или оперативные показатели. Блок ввода и корректировки данных используется для оперативного и своевременного отражения текущих изменений в базе данных.
Модуль создания системы – он служит для создания набора правил. Существуют два подхода, которые могут быть положены в основу модуля создания системы: использование алгоритмических языков программирования и использование оболочек экспертных систем. Для представления базы знаний специально разработаны языки Лисп и Пролог, хотя можно использовать и любой известный алгоритмический язык. Оболочка экспертных систем представляет собой готовую программную среду, которая может быть приспособлена к решению определённой проблемы путём создания соответствующей базы знаний. В большинстве случаев использование оболочек позволяет создавать экспертные системы быстрее и легче в сравнении с программированием.
Дата добавления: 2015-02-16; просмотров: 31 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав |