Читайте также:
|
Прикладной уровень представляет собой совокупность прикладных программ и программных комплексов, которые обеспечивают реализацию функций корпоративного управления.
Наиболее развитые КИС используют следующие прикладные программные средства:
· программные комплексы КИС (1С:Предприятие 8.0, Галактика, Парус, Босс-Корпорация и др.);
· системы управления базами данных (СУБД) и программные средства для работы с хранилищами данных (MS SQL Server, Oracle, Pervasive SQL);
· программные средства для организации корпоративного управления, интерактивного общения, совместного использования справочников и документальных баз данных;
· программные средства управления документооборотом;
· программные средства календарного планирования;
· программные комплексы для ведения конструкторских работ (САПР);
· программные средства электронного офиса (MS Qffice);
· специальные системы бизнес-планирования и анализа (Project Expert, Audit Expert, Marketing Expert);
· информационно-аналитические системы (Deductor).
18. Системы поддержки принятия решений: понятие, структура.
Системы поддержки принятия решений (СППР), поддерживающие работу аналитической службы организации и высшего руководства.
Задачи учета и задачи анализа экономических операций – принципиально различные классы задач, поэтому в настоящее время используются два вида систем обработки данных для поддержки принятия управленческих решений: OLTP и OLAP.
Система OLTP (Online Transaction Processing – онлайновая обработка транзакций) – это способ организации БД, при котором система работает с небольшими по размеру транзакциями (оперативными хозяйственными операциями), идущими большим потоком.
Система OLAP (Online Analytical Processing – аналитическая обработка в реальном времени) – технология обработки информации, включающая составление и динамическую публикацию отчетов и документов. Для OLAP-приложений разработана многомерная модель, которая позволяет более эффективно использовать данные, накопленные в оперативных системах. OLAP-технология используется бизнес-аналитиками для всестороннего анализа накопленных в организации данных и подготовки бизнес-отчетов.
Структура корпоративной информационно-аналитической системы:
19. Экспертные системы: понятие, структура.
Экспертные системы предназначены для так называемых неформализованных задач, которые обладают одной или несколькими из следующих характеристик:
· задачи не могут быть заданы в числовой форме;
· цели не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции;
· не существует алгоритмического решения задач;
· алгоритмическое решение существует, но его нельзя использовать из-за ограниченности ресурсов (время, память).
Экспертные системы и системы искусственного интеллекта отличаются от систем обработки данных тем, что в них в основном используются символьный (а не числовой) способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решения (а не исполнение известного алгоритма).
Типичная ЭС состоит из следующих основных компонентов:
· решателя (интерпретатора);
· рабочей памяти (РП), называемой также базой данных;
· базы знаний (БЗ);
· компонентов приобретения знаний;
· объяснительного компонента;
· диалогового компонента.
База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах и системах управления базами данных для обозначения всех данных (в первую очередь, долгосрочных), хранимых в системе.
База знаний в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.
Решатель, используя исходные данные из рабочей памяти и знания из БЗ, формирует такую последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи.
Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом.
Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.
Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.
Дата добавления: 2015-02-16; просмотров: 96 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав |