Информационные системы управления

      Программистом   традиционно  называют  человека,   который   составляет

программы. Человека, использующего  результат работы компьютерной  программы,

называют  конечным  пользователем.  Системный  аналитик   –   это   человек,

оценивающий потребности  пользователей  в  применении  компьютера,  а  также

проектирующий   информационные   системы,   которые    соответствуют    этим

потребностям.

      В  сфере   экономического  менеджмента   с   информационными   системами

работают две категории  специалистов:  управляющие  конечные  пользователи  и

специалисты по обработке  данных.  Конечный  пользователь  –  это  тот,  кто

использует информационную систему или  информацию,  которую  она  выпускает.

Специалисты по обработке  данных профессионально анализируют,  проектируют  и

разрабатывают систему.

 

                             Сложные вопросы ИСУ

      При проведении  практической  деятельности  в   области  ИСУ  во  многих

случаях нельзя быть уверенным, что определение проблемы и  ее  решение  были

сделаны верно или наилучшим  образом.  Это  происходит  потому,  что  в  ИСУ

существует очень много  сложных  вопросов,  с  которыми  сталкиваются  люди,

проектирующие  и  использующие  ИСУ.  Среди  этих  вопросов  можно  выделить

следующие.

      1. ИСУ   включают  в  себя  большое   разнообразие   сложно  согласуемых

областей данных. К таким  областям относятся: функциональные области  бизнеса

(учет, финансы,  маркетинг),  поведение  людей  в  организации,  компьютеры,

управление данными, телекоммуникации и вычислительные сети и др.

      2.   Информационные   технологии   развиваются    очень    быстро    и

непредсказуемо. Каждую неделю появляются сообщения о  новых  технологических

разработках.  Эти  сообщения  поступают  из   различных   источников   и   в

хаотическом порядке, поэтому  тем людям, которые  должны  знать  о  последних

достижениях, очень  трудно  быть  в  курсе  последних  изменений.  Возникает

необходимость  создавать  методы  сравнения  различных  тенденций   развития

информационных технологий, проблем, возможностей. [3]

      3. Быстрые  темпы развития компьютерных  технологий приводят  к  частому

переосмыслению  и  изменению  терминологического  аппарата.   Эта   проблема

усложняется из-за непрерывного выпуска все новых информационных  технологий,

и это усложняет согласование того, из чего состоят ИСУ.

      4. Накопленные  знания в области ИСУ  являются  новыми  и  относительно

скудными, так как ИСУ  были признаны серьезной дисциплиной  только в 60-е  гг.

Формирование знаний в  области ИСУ  затруднено  также  тем,  что  отсутствует

возможность проведения экспериментов.

      5. Между  персоналом ИСУ и  менеджерами   не  существует  в  достаточной

степени доверия и симпатий. Исследователи утверждают, что  нередко  персонал

ИСУ увлекается предметом  своей профессии, не  уделяя  достаточного  внимания

потребностям организации.

      6. Не существует  универсальных методов  для   определения  расходов  на

ИСУ. Эта проблема в последние  годы приобрела очень большое  значение в  связи

с резким увеличением инвестирования ИСУ.

 

                                 Заключение

      Сегодня  информационные  технологии  оказывают   влияние  не  только  на

обработку данных, но и на способ выполнения  работы  людьми,  на  продукцию,

характер конкуренции. Информация во многих организациях становится  ключевым

ресурсом,  а  информационная  обработка  –  делом  стратегической  важности.

Большинство организаций  не сможет успешно конкурировать, пока  не  предложит

своим клиентам такой уровень  обслуживания, который возможен лишь при  помощи

систем, основанных на высоких  технологиях.

      Информационная  система  управления  –   это  система,   обеспечивающая

уполномоченный  персонал  данными  или  информацией,  имеющими  отношение  к

организации. Информационная система управления, в общем случае,  состоит  из

четырех подсистем:  системы  обработки  транзакций,  системы  управленческих

отчетов,  офисной  информационной  системы  и  системы  поддержки   принятия

решений, включая информационную систему руководителя, экспертную  систему  и

искусственный интеллект.

      Информационные  системы используются организациями  в разных целях.  Они

повышают производительность труда, помогая выполнять работу  лучше,  быстрее

и  дешевле,  функциональную  эффективность,  помогая   принимать   наилучшие

решения. Информационные системы  повышают  качество  услуг,  предоставляемых

заказчикам  и  клиентам,  помогают  создавать  и  улучшать  продукцию.   Они

позволяют  закрепить  клиентов  и  отдалить  конкурентов,   сменить   основу

конкуренции  путем  изменения  таких  составляющих,   как   цена,   расходы,

качество.

 

                                 Литература

 

1. Устинова Г.М. Информационные  системы  менеджмента/  Учебное   пособие.  –

   СПб: Изд-во «ДиаСофт  ЮП», 2000. – 368 с.

2. Информатика. Базовый  курс/ Симонович С.В. и др. –   СПб:  Питер,  2001.  –

   640 с.

3. Симонович С., Евсеев  Г.,  Алексеев  А.  Общая  информатика.  –  М.:  АСТ-

   Пресс,1998. – 592 с.

Информационные  системы будущего

Вячеслав Гайлунь

Информационные системы  не существуют сами по себе. Они призваны обслуживать человека с точки  зрения предоставления различного рода данных для принятия тех или иных решений. Технологические революции  второй половины двадцатого столетия породили огромное количество разнородных  знаний со значительной степенью взаимовлияния. Подобное влияние стало усиливаться  по мере широкого распространения коммуникационных каналов. Множественные знания стали  доступны миллионам людей, меняя  картину информационного пространства. Сами знания стали при этом материальной частью реального мира и обладают конкретной стоимостью, которую вполне можно выразить посредством оценки эффективности управленческих решений. Уже в настоящее время никого не удивляет тот факт, что исходные материалы не сосредоточены в  одном месте, а могут принадлежать различным учреждениям, компаниям, некоммерческим структурам и пр. Поэтому  информационные системы будущих  поколений это территориально распределенные системы разнородных данных. У  ИС такого рода имеются неоспоримые  преимущества:

высокая степень надежности сохранения данных за счёт их размещения в различных географических точках;

возможность применения распределенных моделей политики безопасности, что  повышает устойчивость ИС к информационным атакам;

использование механизмов репликаций позволяет синхронизировать данные, пополняемые из различных источников.

Следует подчеркнуть, что  ИС такого рода нельзя воспринимать как  единый программный продукт, нацеленный на выполнение ряда конкретных задач. Скорее это совокупность технологий позволяющая использовать распределенную систему управления знаниями. Как  правило, такая система должна решать ряд целевых задач, совокупность которых позволяет принимать  определенные решения. Основные цели и  соответствующие им технологии представлены в таблице.

Цели	Технологии
Сбор и хранение информации, Обмен сообщениями, Эффективное использование  имеющейся информации, Борьба с “информационным  хаосом” и “информационным голодом”, Повторное использование  чужого опыта.	Сетевые (Internet, Intranet, Extranet), Информационных систем и  баз данных, Поиска, добычи, извлечения и  представления знаний, Электронной почты, Управления документами, Хранилищ данных, Совместной работы и распределенного  обучения, Искусственного интеллекта (базы знаний, экспертные системы, системы  поддержки принятия решений).

Анализируя пункты, перечисленные  в таблице можно представить  себе информационную систему как  технико-интеллектуальный трехслойный  комплекс.

Первый слой является техническим  фундаментом ИС. Его составляют мощные серверы и многократно дублируемые  каналы, а также совокупность иных технических средств, посредством  которых можно получать и отображать запрашиваемую информацию.

Второй слой это всякого  рода программные продукты, предназначенные  для поиска, получения и представления  данных.

И, наконец, третий слой и  есть квинтэссенция информационной системы будущего. Её, если можно  так выразиться, мозг, интеллектуальный уровень. Подсистемы этого уровня призваны взаимодействовать с хранилищами  данных, системами документооборота, различными сервисами и представлять конечную информацию пользователю. При  этом следует учитывать ряд важных факторов. Так, например, компания Lotus Development при разработке программных продуктов  отвечающих концепции управления знаниями обратила внимание на то, что технологии играют определенную роль при управлении знаниями, но сами по себе не решают проблемы, это только инструментарий для представления  знаний. Управление знаниями это гораздо  больше, чем просто приложения и  технологии. Необходимо соотнесение  стратегии управления знаниями с  ключевыми аспектами стратегии  деятельности в тех или иных областях. В свою очередь накопление знаний приводит к процессу интенсификации процесса генерации новых идей, которые  по принципу обратной связи оказывают  влияние на остальные пласты информации. Кроме прочего ясно, что управление знаниями это определенный элемент  культуры и не только информационной. То есть сама информационная система  должна отражать некие реальные потребности  людей и их уровень адекватного  восприятия полученных результатов.

Даже на первый взгляд, очевидно, что третий уровень ИС исключительно  сложен и не может быть решен путем  создания каких-либо однозначных алгоритмов. В целом процессы третьего уровня системы можно представить себе следующим образом: имеются искатели знания, которые связываются с  источником знания, посредством различных  механизмов, и, в конечном итоге, получают это знание. Искателями знаний могут  выступать как человек, так и  различные подсистемы, нуждающиеся  в данных. Важно отметить, что  роль подобной информационной системы  заключается не в тривиальном  подключении искателя к источнику  знаний, а в создании некоего мощного  механизма обработки знаний с  целью оказания существенной помощи при принятии решений. Поэтому искатель знаний черпает данные из, так называемых, хранилищ знаний, которые представляют собой массивы информации самого различного назначения. Понятно, что  обширный информационный поток скорее затрудняет принятие решений, нежели облегчает  этот процесс. Поэтому особое место  в построении третьего уровня ИС играют экспертные системы и системы  поддержки принятия решений. На этом аспекте построения информационных систем будущего следует остановиться особо.

В общем случае экспертная система должна вырабатывать качественные уведомления, диагнозы и рекомендации для решения реальных проблем. Экспертные системы решают реальные проблемы, которые обычно встают перед специалистом в какой либо области. В настоящее  время такие системы, а их разработано  немало, помогают в решении задач  достаточно подготовленному персоналу. В будущем такие системы, в  результате своей эволюции, должны предоставлять сервисы, широкому кругу  рядовых пользователей не требуя от него глубокой подготовки в запрашиваемой  области. Заметим, что человеческие знания по своей сути многогранны  и в большой степени отвечают критериям теории нечеткой логики. Как известно, классическая логика оперирует только с двумя значениями: истина и ложь. Однако этими двумя  значениями довольно сложно представить (можно, но громоздко) большое количество реальных задач. Поэтому для их решения  был разработан специальный математический аппарат, называемый нечеткой логикой. Основным отличием нечеткой логики от классической, как явствует из названия, является наличие не только двух классических состояний (значений), но и ряда промежуточных. Задачи, стоящие перед человеком  в различных областях знаний являются по своей природе слишком сложными и многогранными для того, чтобы  использовать для их решения только точные, хорошо определенные модели и  алгоритмы.

Многие понятия, вследствие

- человеческого мышления;

- приближенного характера  умозаключений;

- лингвистического их  описания;

являются нечеткими по своей природе и требуют для  своего описания соответствующего аппарата. Им и является аппарат теории нечетких множеств. В настоящее время этот математический аппарат наиболее полно  отвечает основным потребностям человека при создании различных экспертных систем и систем принятия решений. На нынешнем этапе алгоритмы, основанные на этой теории, нашли наибольшее применение в таких видах человеческой деятельности:

нелинейный контроль за процессами (производство);

самообучающиеся системы (или  классификаторы) , исследование рисковых и критических ситуаций;

распознавание образов;

финансовый анализ (рынки  ценных бумаг);

исследование данных (корпоративные  хранилища);

совершенствование стратегий  управления и координации действий, например сложное промышленное производство.

Как легко заметить из анализа  вышеперечисленных пунктов уже  в настоящее время системы  принятия решений охватывают достаточно обширные взаимопересекающиеся интеллектуальные области. Недостатки таких систем кроются, как правило, в их узкоспециализированной направленности, но при этом не стоит  забывать, что это всего лишь начальный  этап развития мощных инструментов обработки  и представления знаний.