Информационно-управляющая система: определение и экономическая сущность. Типы информационных систем (1) - Реферат
Ой жизни. Автоматизация и создание информационных систем являются на данный момент одной из самых ресурсоемких областей деятельности техногенного общества. Одной из причин активного развития данной области является то, что автоматизация служит основой коренного изменения процессов управления, играющих важную роль в деятельности человека и общества. Возникают системы управления, действие которых направлено на поддержание или улучшение работы объекта с помощью устройства управления (комплекс средств сбора, обработки, передачи информации и формирования управляющих сигналов или команд). Существует много видов информационных систем: системы обработки данных, информационные системы управления, маркетинговые системы, системы бухгалтерского учета и другие, используемые в различных организациях. Немаловажные функции среди них выполняют информационные системы управления.
Информационные системы управления (ИСУ) – это любые системы, которые обеспечивают людей данными или информацией об операциях, выполняемых в организации. ИСУ используются в деятельности работников, собственников, клиентов и других ключевых лиц в организационной среде. Поддержка этих лиц осуществляется либо путем эффективной обработки данных для оказания помощи в выполнении работ, связанных с транзакциями (транзакция – регистрируемая операция бизнеса), либо эффективным обеспечением информацией должностных лиц.
История развития ИСУ
ИСУ представляют собой системы, основанные на постоянно развивающихся концепциях использования информации.
Первые информационные системы управления появились в 50-х гг. В эти годы они были предназначены для обработки счетов и расчета зарплаты, а реализовывались на электромеханических бухгалтерских счетных машинах. Это приводило к некоторому сокращению затрат и времени на подготовку бумажных документов. Такие системы называются системами обработки транзакций. К транзакциям относят следующие операции: выписка счетов, накладных, составление платежных ведомостей и другие операции бухгалтерского учета.
В 60-е гг. средства вычислительной техники получили дальнейшее развитие: появляются операционные системы, дисковая технология, значительно улучшаются языки программирования. Развитие вычислительной техники обусловило появление новых возможностей в автоматизации различных видов деятельности, например, подготовки отчетной документации. Изменяется отношение к информационным системам. Информация, полученная с их помощью, стала применяться для периодической отчетности по многим параметрам. Появляются системы управленческих отчетов (СУО), ориентированные на менеджеров, принимающих решения.
В 70-е гг. информационные системы продолжают активно развиваться. В это время появляются первые микропроцессоры, интерактивные дисплейные устройства, технология баз данных и дружественное по отношению к пользователю программное обеспечение (средства, позволяющие работать с программой, не изучая ее описания). Эти достижения создали условия для появления систем поддержки принятия решений (СППР). В отличие от систем управленческих отчетов, которые предоставляют информацию по заранее установленным формам отчетности, СППР предоставляют ее по мере возникновения необходимости.
Существуют 3 стадии принятия решения: информационная, проектная и стадия выбора. На информационной стадии исследуется среда, определяются события и условия, требующие принятия решений. На проектной стадии разрабатываются и оцениваются возможные направления деятельности (альтернативы). На стадии выбора обосновывают и отбирают определенную альтернативу, организуя слежение за ее реализацией. СППР используют оборудование, программное обеспечение, данные, базу моделей и труд менеджера с целью поддержки всех стадий принятия решений непосредственными пользователями-менеджерами в процессе аналитического моделирования на основе предоставленного набора технологий. Эти системы удовлетворяют индивидуальные потребности пользователей в информации. Важнейшей целью СППР является обеспечение технологией формирования информации, а также технологическая поддержка принятия решения в целом.
В 70-80-х гг. в офисах начали применять разнообразные компьютерные и телекоммуникационные технологии, которые расширили область применения информационных систем. К таким технологиям относятся: текстовая обработка, настольное издательство, электронная почта и др. Интеграцию этих технологий в одном офисе называют офисной информационной системой. ИС начинают широко использоваться в качестве средства управленческого контроля, поддерживающего и ускоряющего процесс принятия решений.
1980-е гг. характеризуются еще и тем, что информационные технологии начали претендовать на новую роль в организации: компании открыли для себя, что информационные системы являются стратегическим оружием. Информационные системы этого периода, предоставляя вовремя нужную информацию, помогают организации достичь успеха в своей деятельности, создавать новые товары и услуги, находить новые рынки сбыта, обеспечивать себе достойных партнеров, организовывать выпуск продукции по низкой цене и многое другое. Информационные технологии, развиваясь, влияют на конкуренцию следующим образом:
1) заменяют старые правила конкуренции новыми;
2) создают возможности для достижения преимуществ конкуренции
при помощи новых способов опережения соперника;
3) порождают совершенно новые виды экономической деятельности,
используя для этого операции, уже существующие в организации.
Взаимодействие подсистем ИСУ
Системы обработки транзакций оказывают помощь в выполнении операций. Обрабатывая транзакции, они насыщают информационную систему данными, осуществляя регистрацию выполнения операций. Эти данные затем используются в работе систем управленческих отчетов и систем поддержки принятия решений. СУО периодически подготавливают сведения в виде отчетов заранее установленных форм. Эти отчеты затем используются менеджерами для принятия решений. СППР также применяются менеджерами, но для принятия решений на основе собственных моделей.
Основные направления ИСУ
Существует множество направлений ИСУ: ресурсы данных, стратегическое планирование, разработка программных средств, телекоммуникационные системы, портфели приложений и др. Среди всех направлений следует выделить стратегическое планирование: это направление сохраняет высокий приоритет уже много лет. Стратегическое планирование – процесс долгосрочного планирования, осуществляемый организацией для установления цели и определения способов достижения цели.
Выделяют также тактическое и оперативное планирование. Стратегическое планирование выполняет высший управленческий состав, разрабатывая генеральную стратегию, долгосрочные цели и задачи организации, а также осуществляя мониторинг реализации стратегии и ее корректировку. Тактическое планирование осуществляет средний управленческий состав, который разрабатывает кратко- и среднесрочные планы, сметы, подцели, разукрупняет стратегию по подразделениям, привлекая и размещая ресурсы, а также контролируя работу подчиненных организационных подразделений. Оперативное (контролирующее) руководство разрабатывает краткосрочные планы и программы, контролирует использование ресурсов и реализацию поставленных задач конкретными рабочими группы.
Влияние ИСУ на эффективность работы организации
ИСУ оказывают влияние на многие характеристики организации. Рассмотрим более подробно наиболее важные из них.
1. Производительность труда (операционная эффективность). Она имеет отношение к скорости, стоимости и качеству выполнения рутинных задач. Для повышения производительности труда в организациях применяют системы обработки транзакций. Например, для управления запасами на складе, чтобы сократить расходы, связанные с их содержанием. При этом компьютер определяет оптимальный запас изделий на складе, отслеживает текущее количество. Другой пример – повышение производительности труда работников офиса при помощи редакторов текста. При этом сокращается время подготовки текста, особенно в тех случаях, когда текст пересматривается несколько раз. Также производительность труда в офисе повышается за счет применения систем настольного издательства и систем презентационной графики.
2. Функциональная эффективность может быть улучшена за счет применения СППР. Например, компания American Express, производящая кредитные карточки, для повышения эффективности функций разрешения кредита использует системы искусственного интеллекта. Эти системы объединяют в себе мастерство всех лучших менеджеров по кредиту.
3. Качество обслуживания клиентов. Примером может служить применение банковских машин (банкоматов). Нормальный банкомат работает 24 часа в сутки каждый день. Он позволяет снимать со счета наличные в любое время суток.
4. Создание и улучшение продукции . Продукция бывает двух видов: информационно-интенсивная и традиционная. Информационно-интенсивная продукция выпускается в банковской деятельности, страховании, финансовом обслуживании и т. д. Информационно-интенсивная продукция может быть создана и улучшена на основе современных информационных технологий.
5. ИСУ открывают перед компанией возможность изменения основ конкуренции. Например, в 70-х гг. один крупный дистрибьютор журналов и газет начал фиксировать информацию о еженедельных поставках и возврате печатной продукции от каждого продавца. После этого он использовал программу, которая определяла доход от единицы площади каждого издания для каждого продавца, затем – сравнивал полученные результаты, группируя их по экономически и этнически подобным районам. После этого дистрибьютор сообщал каждому из продавцов оптимальный для его района ассортимент изданий. Это позволило увеличить доход дистрибьюторам и розничным торговцам.
Управляющие информационные системы
Первые управляющие информационные системы (Management Information Systems - MIS) стали появляться в 70-х годах ХХ века с развитием вычислительной техники.Рис. 1. Схема обработки данных и подготовки информации в MIS
Такие ИС обслуживают управленческий уровень , обеспечивая менеджеров среднего и высшего звеньев текущей информацией о выполнении основных бизнес-процессов в компании и о некоторых изменениях во внешней среде. Они обеспечивают интерактивный доступ к показателям текущей деятельности фирмы, архиву отчетов и решений, приказам, распоряжениям, протоколам совещаний, отчетным формам.
Обычно такие системы ориентированы в основном на внутреннего пользователя и обслуживают функции планирования, управления подразделениями и службами, контроля и поддержки решений на управленческом уровне. Блок-схема типичной MIS приведена на рис. 1.
Приведем основные характеристики корпоративных управляющих систем. Такие системы:
работают с формализованными и/или частично формализованными данными и поддерживают частично структурированные и слабоструктурированные решения в широком диапазоне на функционально-оперативном и управленческих уровнях, преобразуя формализованные данные в "MIS-файлы". Решения, поддержанные MIS, обязательны для исполнения на эксплуатационном уровне, пополняют "копилку" решений в KWS и транслируются посредством OAS;
ориентированы на обеспечение текущих бизнес-процессов управленческими решениями, на создание отчетов и контроль исполнения;
задают правила формирования информационных потоков и пучков внутри информационного поля компании, информационные требования известны и устойчивы;
имеют небольшие аналитические возможности, ограниченные рамками текущей деятельности на уровне подразделений;
недостаточно гибки, но имеют возможности для адаптации в любом подразделении;
помогают в принятии оперативных решений, используя прошлые и настоящие данные, при этом используется больше внутренних данных, чем внешних.
MIS, как правило, является одним из основных модулей общей корпоративной ИС; для его разработки, внедрения и интеграции требуется тщательный анализ процессов и идентификация параметров информационного поля организации.
В российских компаниях MIS обычно развивается на базе систем TPS и OAS, с которых часто начинается автоматизация рутинных процедур и процессов. Вследствие этого MIS постепенно превращается в автоматизированную информационную систему управления предприятием (не путать с АСУП - Автоматизированной Системой Управления Производством).
Рис. 2. Состав автоматизированной информационной системы управления (MIS)
Технология работы в компьютеризированной информационной системе строится так, чтобы ею могло одновременно пользоваться большое количество сотрудников. Пользователями MIS являются практически все менеджеры компании. Выходные данные - периодические результаты деятельности в виде сводок, резюме, отчетов, докладных записок, служебные расследования. В связи с тем, что часть такой информации может быть конфиденциальной, менеджеры обладают доступом различной степени. MIS имеет функциональную и обеспечивающую части.
Техническое обеспечение - комплекс технических средств, средств эксплуатационной поддержки и документация на эти средства и технологические процессы, внутренние стандарты предприятия. Это:
технические средства сбора, регистрации, накопления, обработки, отображения, размножения, доставки, сохранения и обеспечения безопасности информации;
компьютеры любых моделей, мощные серверные и сетевые устройства, оргтехника;
телекоммуникационная техника и средства связи;
общесистемная документация, включающая государственные, отраслевые и корпоративные стандарты по техническому обеспечению;
специализированная документация, содержащая методические материалы по всем этапам проектирования, разработки, внедрения, сопровождения и применения технических и технологических средств;
нормативно-справочная документация для выполнения технического обеспечения.
Программное обеспечение - комплексы программ, ориентированных на пользователей и предназначенные для решения типовых задач обработки информации. Они служат для расширения функциональных возможностей процессов контроля и управления. В программное обеспечение входят пакеты прикладных программ, которые реализуют экономико-математические модели разной степени адекватности, отражающие функционирование реального объекта.
Методическое и организационное обеспечение - совокупность методов, средств и документов, регламентирующих взаимодействие модулей ИС, технических и технологических средств, персонала в процессе разработки, внедрения и эксплуатации ИС.
Лингвистическое (онтологическое) обеспечение - набор согласованных правил, методик, словарей, алгоритмических языков высокого уровня, языков управления и манипулирования данными, позволяющий специалистам, разработчикам, пользователям и эксплуатационникам говорить на одном языке. Это средство общения с программным, техническим и информационным обеспечением, а также совокупность терминов, используемых в данной информационной системе.
Правовое обеспечение - федеральные законы и указы президента РФ, постановления государственных органов власти, приказы, отраслевые инструкции, нормативные акты налоговых органов и таможенной службы.
На этапе разработки ИС: нормативные акты, связанные с договорными отношениями разработчика и заказчика ИС, правовое регулирование споров, обеспечение этапов разработки и внедрения охраной прав интеллектуальной собственности.
На этапе функционирования ИС: определения статуса и сферы действия ИТ в конкретных органах управления и контроля, прав и обязанностей персонала, процедуры сбора и обработки информации, обеспечение прав доступа пользователям, нормативная документация о работе с информацией, содержащей секретные и конфиденциальные сведения.
Обучение персонала и сертификация систем и оборудования - набор требований к уровню подготовки специалистов и обслуживающего персонала, учебно-методическая и плановая документации подготовки и повышения квалификации. Требования и спецификации для подготовки разработанных систем для сертификации в отраслевых, государственных и международных сертифицирующих организациях (Госстандарт, Оборонсертифик, ISO, SEI и т. д.).
Функциональная часть MIS реализует назначение информационной системы. Здесь содержится модель управления организацией, отдельных ее составляющих и взаимосвязи.
В рамках функциональной части происходит трансформация целей и задач управления в функции, функций - в алгоритмы, алгоритмов - в конкретные управляющие воздействия на управляемый объект. Эти действия выполняются в подсистемах MIS, выделенных на каждом уровне управления в соответствии с предназначенной функцией (таблица 1).
| Таблица 1. Базовые функции управляющей информационной системы |
||||
| Информационная подсистема маркетинга | Производственные подсистемы | Финансовые и учетные подсистемы | Кадровая и квалификационная подсистемы | Подсистемы высших менеджеров |
| Исследование рынка, сегментация, прогнозирование продаж | Планирование объемов работ, разработка календарных планов | Управление портфелем заказов и ценных бумаг | Анализ и прогнозирование потребностей в трудовых ресурсах | Элементы стратегического планирования. Реагирование на изменения во внешней среде |
| Управление закупками и продажами | Оперативный контроль и управление производственными процессами | Управление кредитной политикой | Кадровый учет, учет назначений и перемещений | Анализ стратегических и управленческих ситуаций |
| Рекомендации по изменению номенклатуры продукции | Анализ работы оборудования и потребности в обновлении | Разработка финансового плана | Ведение текущих и архивных записей о персонале | Выявление и решение тактических проблем |
| Анализ конъюнктуры и рекомендации по установлению цены | Участие в формировании заказов поставщиков | Финансовый анализ и прогнозирование. Контроль исполнения бюджета | Планирование повышения квалификации персонала | Обеспечение процесса выработки стратегических решений |
| Учет заказов, рекомендации по рекламной деятельности | Управление запасами и ресурсами | Бухгалтерский учет, расчеты и платежи | Контроль обучения персонала | Контроль деятельности фирмы |
Системы поддержки принятия решений
В 1980-е годы американские и японские компании начали развивать информационные системы, которые разительно отличались от MIS. Эти системы положили начало процессу "интеллектуализации" ИС. Новые системы были меньшими, интерактивными, и их целью было помочь конечным пользователям работать со всеми типами данных, проводить аналитические исследования, строить модели и разыгрывать сценарии для решения слабоструктурированных и вообще неструктурированных проблем в инновационных проектах. Системы, предоставляющие такие возможности, называются системами поддержки принятия решений - СППР (Decision Support System - DSS) .
Рис. 3. Система поддержки принятия решения как составная часть КИС
В середине 1980-х такие системы стали использоваться в текущей деятельности крупных компаний и корпораций. В настоящее время DSS является обязательной частью корпоративных ИС (КИС) (рис. 3).
Приведем основные характеристики систем поддержки принятия решения:
Данные, приведенные в таблице 2, показывают различия между системами MIS и DSS.
| Таблица 2. |
||
| Параметр | MIS | DSS |
| Концепция | Обеспечивает формализованные и частично формализованные данные для принятия структурированных решений | Обеспечивает интегрированные инструментальные средства, многомерные разнородные данные, динамические модели и язык интерпретации |
| Системный анализ | Выделяет информационные требования в соответствии с установленными правилами | Формирует порядок применения инструментальных средств и динамических правил в процессе работы |
| Проект | Поставляет информацию, основанную на утвержденных требованиях | Итеративный процесс добавления новых данных и информации, вытекающий из динамики среды |
| Источник данных | Внутренняя и частично внешняя среда | Внешняя и внутренняя среда |
| Пользователи | Менеджеры эксплуатационного и управленческого уровней | Высшее руководство, менеджеры департаментов, ИТ-служб, управленческого уровня, аналитики |
Хорошо разработанные DSS применяются на многих уровнях предприятия. Руководители компании и ведущие менеджеры могут пользоваться финансовыми модулями DSS, чтобы предсказать эффективность использования активов компании при изменении деловой активности или экономической ситуации в стране. Менеджерам среднего звена та же система может быть полезной для оценки перспективности краткосрочных инвестиций по выполняемым проектам. Для руководителей проектов - это инструмент для финансового планирования и распределения средств по планируемым закупкам.
DSS состоят из трех компонент: программного ядра и хранилища данных, аналитических средств обработки, анализа и представления информации, телекоммуникационных устройств.
Рис. 4. Основные компоненты системы поддержки принятия решения
Хранилище данных предоставляет единую среду хранения корпоративных данных, организованных в структуры и оптимизированных для выполнения аналитических операций.
Аналитические средства позволяют конечному пользователю, не имеющему специальных знаний в области информационных технологий, осуществлять навигацию и представление данных в терминах предметной области. Для пользователей различной квалификации DSS располагают различными типами интерфейсов доступа к своим сервисам (рис. 4).
Аналитические системы позволяют решать три основных задачи: анализ разнородной многомерной информации разной степени формализованности в реальном времени, последующий интеллектуальный анализ данных с построением моделей развития деловой ситуации и ведение отчетности.
Процесс принятия делового решения (рис. 5) отличается от аналогичного процесса в научной или социальной сфере тем, что преобразование рабочей гипотезы в решение осложняется двумя объективно существующими проблемами.
Рис. 5. Итерационный процесс принятия решения
Первая из них состоит в том, что накопление личного опыта в ходе повседневной деятельности у бизнесменов отстает от динамичного изменения экономической ситуации - что особенно характерно для современной России. Вторая проблема заключается в том, что в предпринимательской деятельности - да еще в условиях свободного рынка - практически отсутствует возможность проведения целенаправленных экспериментов, которые позволяют проверять правильность гипотезы на практике.
Следовательно, применительно к бизнес-деятельности процесс принятия решения претерпевает разрыв как минимум в двух точках: на этапе выдвижения гипотез и на этапе экспериментальной верификации моделей. Ликвидировать эти разрывы призвано активно развивающееся направление информационных технологий - технология многомерного анализа данных (On-Line Analytical Processing - OLAP).
Коротко эту технологию можно охарактеризовать следующими словами: Быстрый Анализ Разделяемой Многомерной Информации (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information - FASMI).
Ценность технологии многомерного анализа данных для бизнеса определяется тем, что она позволяет извлекать из "сырых" структурированных (как правило, в виде таблиц) данных информацию и знания, использование которых в принятии и реализации решений позволяет создавать дополнительную стоимость в компании по сравнению со стоимостью, создаваемой в отсутствие такой информации.
OLAP-технологии
В 1993 году основоположник реляционного подхода к построению баз данных Эдгар Кодд с партнерами (Edgar Codd, математик и стипендиат IBM), опубликовали статью, инициированную компанией "Arbor Software" (сегодня это известнейшая компания "Hyperion Solutions"), озаглавленную "Обеспечение OLAP (оперативной аналитической обработки) для пользователей-аналитиков", в которой сформулированы 12 особенностей технологии OLAP, которые впоследствии были дополнены еще шестью. Эти положения стали основным содержанием новой и очень перспективной технологии.Основные особенности технологии OLAP (Basic):
многомерное концептуальное представление данных;
интуитивное манипулирование данными;
доступность и детализация данных;
пакетное извлечение данных против интерпретации;
модели анализа OLAP;
архитектура "клиент-сервер" (OLAP доступен с рабочего стола);
прозрачность (прозрачный доступ к внешним данным);
многопользовательская поддержка.
обработка неформализованных данных;
сохранение результатов OLAP: хранение их отдельно от исходных данных;
исключение отсутствующих значений;
обработка отсутствующих значений.
гибкость формирования отчетов;
стандартная производительность отчетов;
автоматическая настройка физического уровня извлечения данных.
универсальность измерений;
неограниченное число измерений и уровней агрегации ;
неограниченное число операций между размерностями.
OLAP-сервис представляет собой инструмент для анализа больших объемов данных в режиме реального времени. Взаимодействуя с OLAP- системой, пользователь сможет осуществлять гибкий просмотр информации, получать произвольные срезы данных и выполнять аналитические операции детализации, свертки, сквозного распределения, сравнения во времени одновременно по многим параметрам. Вся работа с OLAP-системой происходит в терминах предметной области и позволяет строить статистически обоснованные модели деловой ситуации.
Программные средства OLAP - это инструмент оперативного анализа данных, содержащихся в хранилище. Главной особенностью является то, что эти средства ориентированы на использование не специалистом в области информационных технологий, не экспертом-статистиком, а профессионалом в прикладной области управления - менеджером отдела, департамента, управления, и, наконец, директором. Средства предназначены для общения аналитика с проблемой, а не с компьютером. На рис. 6 показан элементарный OLAP-куб, позволяющий производить оценки данных по трем измерениям.
Многомерный OLAP-куб и система соответствующих математических алгоритмов статистической обработки позволяет анализировать данные любой сложности на любых временных интервалах.
Рис. 6. Элементарный OLAP-куб
Имея в своем распоряжении гибкие механизмы манипулирования данными и визуального отображения (рис. рис. 7, рис. 8), менеджер сначала рассматривает с разных сторон данные, которые могут быть (а могут и не быть) связаны с решаемой проблемой.
Далее он сопоставляет различные показатели бизнеса между собой, стараясь выявить скрытые взаимосвязи; может рассмотреть данные более пристально, детализировав их, например, разложив на составляющие по времени, по регионам или по клиентам, или, наоборот, еще более обобщить представление информации, чтобы убрать отвлекающие подробности. После этого с помощью модуля статистического оценивания и имитационного моделирования строится несколько вариантов развития событий, и из них выбирается наиболее приемлемый вариант.
Рис. 7.
У управляющего компанией, например, может зародиться гипотеза о том, что разброс роста активов в различных филиалах компании зависит от соотношения в них специалистов с техническим и экономическим образованием. Чтобы проверить эту гипотезу, менеджер может запросить из хранилища и отобразить на графике интересующее его соотношение для тех филиалов, у которых за текущий квартал рост активов снизился по сравнению с прошлым годом более чем на 10%, и для тех, у которых повысился более чем на 25%. Он должен иметь возможность использовать простой выбор из предлагаемого меню. Если полученные результаты ощутимо распадутся на две соответствующие группы, то это должно стать стимулом для дальнейшей проверки выдвинутой гипотезы.
В настоящее время быстрое развитие получило направление, называемое динамическим моделированием (Dynamic Simulation), в полной мере реализующее указанный выше принцип FASMI.
Используя динамическое моделирование, аналитик строит модель деловой ситуации, развивающуюся во времени, по некоторому сценарию. При этом результатом такого моделирования могут быть несколько новых бизнес-ситуаций, порождающих дерево возможных решений с оценкой вероятности и перспективности каждого.
Рис. 8. Аналитическая ИС извлечения, обработки данных и представления информации
В таблице 3 приведены сравнительные характеристики статического и динамического анализа.
| Таблица 3. |
||
| Характеристика | Статический анализ | Динамический анализ |
| Типы вопросов | Кто? Что? Сколько? Как? Когда? Где? | Почему так? Что было бы, если…? Что будет, если…? |
| Время отклика | Не регламентируется | Секунды |
| Типичные операции работы с данными | Регламентированный отчет, диаграмма, таблица, рисунок | Последовательность интерактивных отчетов, диаграмм, экранных форм. Динамическое изменение уровней агрегации и срезов данных |
| Уровень аналитических требований | Средний | Высокий |
| Тип экранных форм | В основном, определенный заранее, регламентированный | Определяемый пользователем, есть возможности настройки |
| Уровень агрегации данных | Детализированные и суммарные | Определяется пользователем |
| "Возраст" данных | Исторические и текущие | Исторические, текущие и прогнозируемые |
| Типы запросов | В основном, предсказуемые | Непредсказуемые - от случаю к случаю |
| Назначение | Регламентированная аналитическая обработка | Многопроходный анализ, моделирование и построение прогнозов |
Практически всегда задача построения аналитической системы для многомерного анализа данных - это задача построения единой, согласованно функционирующей информационной системы, на основе неоднородных программных средств и решений. И уже сам выбор средств для реализации ИС становится чрезвычайно сложной задачей. Здесь должно учитываться множество факторов, включая взаимную совместимость различных программных компонент, легкость их освоения, использования и интеграции, эффективность функционирования, стабильность и даже формы, уровень и потенциальную перспективность взаимоотношений различных фирм производителей.
OLAP применим везде, где есть задача анализа многофакторных данных. Вообще, при наличии некоторой таблицы с данными, в которой есть хотя бы одна описательная колонка и одна колонка с цифрами, OLAP-инструмент будет эффективным средством анализа и генерации отчетов. В качестве примера применения OLAP-технологии рассмотрим исследование результатов процесса продаж.
Ключевые вопросы "Сколько продано?", "На какую сумму продано?" расширяются по мере усложнения бизнеса и накопления исторических данных до некоторого множества факторов, или разрезов: "..в Санкт-Петербурге, в Москве, на Урале, в Сибири…", "..в прошлом квартале, по сравнению с нынешним", "..от поставщика А по сравнению с поставщиком Б…" и т. д.
Ответы на подобные вопросы необходимы для принятия управленческих решений: об изменении ассортимента, цен, закрытии и открытии магазинов, филиалов, расторжении и подписании договоров с дилерами, проведения или прекращения рекламных кампаний и т. д.
Если попытаться выделить основные цифры (факты) и разрезы (аргументы измерений), которыми манипулирует аналитик, стараясь расширить или оптимизировать бизнес компании, то получится таблица, подходящая для анализа продаж как некий шаблон, требующий соответствующей корректировки для каждого конкретного предприятия.
Время. Как правило, это несколько периодов: Год, Квартал, Месяц, Декада, Неделя, День. Многие OLAP-инструменты автоматически вычисляют старшие периоды из даты и вычисляют итоги по ним.
Категория товара. Категорий может быть несколько, они отличаются для каждого вида бизнеса: Сорт, Модель, Вид упаковки и пр. Если продается только один товар или ассортимент очень невелик, то категория не нужна.
Товар. Иногда применяются название товара (или услуги), его код или артикул. В тех случаях, когда ассортимент очень велик (а некоторые предприятия имеют десятки тысяч позиций в своем прайс-листе), первоначальный анализ по всем видам товаров может не проводиться, а обобщаться до некоторых согласованных категорий.
Регион. В зависимости от глобальности бизнеса можно иметь в виду Континент, Группа стран, Страна, Территория, Город, Район, Улица, Часть улицы. Конечно, если есть только одна торговая точка, то это измерение отсутствует.
Продавец. Это измерение тоже зависит от структуры и масштабов бизнеса. Здесь может быть: Филиал, Магазин, Дилер, Менеджер по продажам. В некоторых случаях измерение отсутствует, например, когда продавец не влияет на объемы сбыта, магазин только один и так далее.
Покупатель. В некоторых случаях, например, в розничной торговле, покупатель обезличен и измерение отсутствует, в других случаях информация о покупателе есть, и она важна для продаж. Это измерение может содержать название фирмы-покупателя или множество группировок и характеристик клиентов: Отрасль, Группа предприятий, Владелец и так далее.
Важный вопрос - наличие данных. Если они есть в каком-либо виде (Excel- или Access-таблица, данные из базы учетной системы, в виде структурированных отчетов филиалов), ИТ-специалист сможет передать их OLAP-системе напрямую или с промежуточным преобразованием. Для этого OLAP-системы имеют специальные инструменты конвертации данных.
После настройки OLAP-системы на данные пользователь получит возможность быстро получать ответы на ключевые вопросы путем простых манипуляций мышью над OLAP-таблицей и соответствующими меню. При этом будут доступны некоторые стандартные методы анализа , логически следующие из природы OLAP-технологии.
Факторный (структурный) анализ. Анализ структуры продаж для выявления важнейших составляющих в интересующем разрезе. Для этого удобно использовать, например, диаграмму типа "Пирог" в сложных случаях, когда исследуется сразу 3 измерения - "Столбцы". Например, в магазине "Компьютерная техника" за квартал продажи компьютеров составили $100000, фототехники -$10000, расходных материалов - $4500. Вывод: оборот магазина зависит в большой степени от продажи компьютеров (на самом деле, быть может, расходные материалы необходимы для продажи компьютеров, но это уже анализ внутренних зависимостей).
Анализ динамики (регрессионный анализ - выявление трендов). Выявление тенденций, сезонных колебаний. Наглядно динамику отображает график типа "Линия". Например, объемы продаж продуктов компании Intel в течение года падали, а объемы продаж Microsoft росли. Возможно, улучшилось благосостояние среднего покупателя, или изменился имидж магазина, а с ним и состав покупателей. Требуется провести корректировку ассортимента. Другой пример: в течение 3 лет зимой снижается объем продаж видеокамер.
Анализ зависимостей (корреляционный анализ). Сравнение объемов продаж разных товаров во времени для выявления необходимого ассортимента - "корзины". Для этого также удобно использовать график типа "Линия". Например, при удалении из ассортимента принтеров в течение первых двух месяцев обнаружилось падение продаж картриджей с порошком.
Сопоставление (сравнительный анализ). Сравнение результатов продаж во времени, или за заданный период, или для заданной группы товаров. В зависимости от количества анализируемых факторов (от 1 до 3-х) используется диаграмма типа "Пирог" или "Столбцы". Пример: сравнение результатов продаж однотипных магазинов для оценки качества работы менеджеров.
Дисперсионный анализ. Исследование распределения вероятностей и доверительных интервалов рассматриваемых показателей. Применяется для прогнозирования и оценки рисков.
Этими видами анализа возможности OLAP не исчерпываются. Например, применяя в качестве алгоритма вычисления промежуточных и окончательных итогов функции статистического анализа - дисперсию, среднее отклонение, моды более высоких порядков, - можно получить самые изощренные виды аналитических отчетов.
OLAP-системы являются частью более общего понятия "интеллектуальные ресурсы предприятия" или "средства интеллектуального бизнес-анализа" (Business Intelligence - BI), которое включает в себя помимо традиционного OLAP-сервиса средства организации совместного использования данных и информации, возникающих в процессе работы пользователей хранилища. Технология Business Intelligence обеспечивает электронный обмен отчетными документами, разграничение прав пользователей, доступ к аналитической информации из Internet и Intranet.
Технологии Data Mining
В настоящее время элементы искусственного интеллекта активно внедряются в практическую деятельность менеджера. В отличие от традиционных систем искусственного интеллекта, технология интеллектуального поиска и анализа данных или "добыча данных" (Data Mining - DM), не пытается моделировать естественный интеллект, а усиливает его возможности мощностью современных вычислительных серверов, поисковых систем и хранилищ данных. Нередко рядом со словами "Data Mining" встречаются слова "обнаружение знаний в базах данных" (Knowledge Discovery in Databases).
Рис. 9.
Data Mining - это процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Data Mining представляют большую ценность для руководителей и аналитиков в их повседневной деятельности. Деловые люди осознали, что с помощью методов Data Mining они могут получить ощутимые преимущества в конкурентной борьбе.
В основу современной технологии Data Mining (Discovery-driven Data Mining) положена концепция шаблонов (Patterns), отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных. Эти шаблоны представляют собой закономерности, свойственные выборкам данных, которые могут быть компактно выражены в понятной человеку форме. Поиск шаблонов производится методами, не ограниченными рамками априорных предположений о структуре выборки и виде распределений значений анализируемых показателей. На рис. 6.9 показана схема преобразования данных с использованием технологии Data Mining.
Рис. 10.
Основой для всевозможных систем прогнозирования служит историческая информация, хранящаяся в БД в виде временных рядов. Если удается построить шаблоны, адекватно отражающие динамику поведения целевых показателей, есть вероятность, что с их помощью можно предсказать и поведение системы в будущем. На рис. 10 показан полный цикл применения технологии Data Mining.
Важное положение Data Mining - нетривиальность разыскиваемых шаблонов. Это означает, что найденные шаблоны должны отражать неочевидные, неожиданные (Unexpected) регулярности в данных, составляющие так называемые скрытые знания (Hidden Knowledge). К деловым людям пришло понимание, что "сырые" данные (Raw Data) содержат глубинный пласт знаний, и при грамотной его раскопке могут быть обнаружены настоящие самородки, которые можно использовать в конкурентной борьбе.
Сфера применения Data Mining ничем не ограничена - технологию можно применять всюду, где имеются огромные количества каких-либо "сырых" данных!
В первую очередь методы Data Mining заинтересовали коммерческие предприятия, развертывающие проекты на основе информационных хранилищ данных (Data Warehousing). Опыт многих таких предприятий показывает , что отдача от использования Data Mining может достигать 1000%. Известны сообщения об экономическом эффекте, в 10-70 раз превысившем первоначальные затраты от 350 до 750 тыс. долларов. Есть сведения о проекте в 20 млн долларов, который окупился всего за 4 месяца. Другой пример - годовая экономия 700 тыс. долларов за счет внедрения Data Mining в одной из сетей универсамов в Великобритании.
Компания Microsoft официально объявила об усилении своей активности в области Data Mining. Специальная исследовательская группа Microsoft, возглавляемая Усамой Файядом, и шесть приглашенных партнеров (компании Angoss, Datasage, Epiphany, SAS, Silicon Graphics, SPSS) готовят совместный проект по разработке стандарта обмена данными и средств для интеграции инструментов Data Mining с базами и хранилищами данных.
Data Mining является мультидисциплинарной областью, возникшей и развивающейся на базе достижений прикладной статистики, распознавания образов, методов искусственного интеллекта, теории баз данных и др. (рис. 11). Отсюда обилие методов и алгоритмов, реализованных в различных действующих системах Data Mining. [Дюк В.А. www.inftech.webservis.ru/it/datamining/ar2.html ]. Многие из таких систем интегрируют в себе сразу несколько подходов. Тем не менее, как правило, в каждой системе имеется какая-то ключевая компонента, на которую делается главная ставка.
Можно назвать пять стандартных типов закономерностей, выявляемых с помощью методов Data Mining: ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация и прогнозирование.
Рис. 11. Области применения технологии Data Mining
Ассоциация имеет место в том случае, если несколько событий связаны друг с другом. Например, исследование, проведенное в компьютерном супермаркете, может показать, что 55% купивших компьютер берут также и принтер или сканер, а при наличии скидки за такой комплект принтер приобретают в 80% случаев. Располагая сведениями о подобной ассоциации, менеджерам легко оценить, насколько действенна предоставляемая скидка.
Если существует цепочка связанных во времени событий, то говорят о последовательности. Так, например, после покупки дома в 45% случаев в течение месяца приобретается и новая кухонная плита, а в пределах двух недель 60% новоселов обзаводятся холодильником.
С помощью классификации выявляются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит тот или иной объект. Это делается посредством анализа уже классифицированных объектов и формулирования некоторого набора правил.
Кластеризация отличается от классификации тем, что сами группы заранее не заданы. С помощью кластеризации средства Data Mining самостоятельно выделяют различные однородные группы данных.
Статистические пакеты
Последние версии почти всех известных статистических пакетов включают наряду с традиционными статистическими методами также элементы Data Mining. Но основное внимание в них уделяется все же классическим методикам - корреляционному, регрессионному, факторному анализу и другим.Недостатком систем этого класса считают требование к специальной подготовке пользователя. Также отмечают, что мощные современные статистические пакеты являются слишком "тяжеловесными" для массового применения в финансах и бизнесе.
Есть еще более серьезный принципиальный недостаток статистических пакетов, ограничивающий их применение в Data Mining. Большинство методов, входящих в состав пакетов, опираются на статистическую парадигму, в которой главными фигурантами служат усредненные характеристики выборки. А эти характеристики при исследовании реальных сложных жизненных феноменов часто являются фиктивными величинами. Это чрезвычайно важное обстоятельство следует обязательно учитывать при анализе многомерных данных.
В качестве примеров наиболее мощных и распространенных статистических пакетов можно назвать SAS (компания SAS Institute), SPSS (компания SPSS), STATGRAPHICS (компания Manugistics), STATISTICA для WINDOWS, STADIA и другие. Эти пакеты с успехом могут применять небольшие и средние предприятия, а большие многопрофильные компании могут интегрировать их в общую корпоративную сеть.
План
Введение 3
Глава 1. Информационные системы. 5
Глава 2. Типы информационных систем. 7
2.1.Системы диалоговой обработки запросов (TPS). 10
2.2.Системы работы знания и автоматизации делопроизводства. 10
2.3.Управляющие информационные системы (MIS). 10
2.4.Системы поддержки принятия решений (DSS). 11
2.5.Исполнительные системы (ESS). 13
Заключение 15
Использованная литература 16
Введение
Переход к рыночным отношениям в экономике и научно-технический прогресс чрезвычайно ускорили темпы внедрения во все сферы социально-экономической жизни российского общества последних достижений в области информатизации.
Информатизация в области управления экономическими процессами предполагает, прежде всего, повышение производительности труда работников за счет снижения соотношения стоимость/производство, а также повышения квалификации и профессиональной грамотности занятых управленческой деятельностью специалистов 1 .
Сегодня информацию рассматривают как один из основных ресурсов развития общества, а информационные системы и технологии как средство повышения производительности и эффективности работы людей.
Наиболее широко информационные системы и технологии используются в производственной, управленческой и финансовой деятельности, хотя начались подвижки в сознании людей, занятых и в других сферах, относительно необходимости их внедрения и активного применения.
Актуальность работы обусловлена необходимостью рассмотрения информационных систем, а также использования их возможностей для повышения эффективности труда работников информационной сферы производства и поддержки принятия решений в организациях.
Цель работы – ознакомиться с существующим разнообразием типов информационных систем.
Для этого требуется выполнить следующие задачи :
раскрыть сущность понятия «информационная система»;
рассмотреть виды информационных систем в организации;
Глава 1. Информационные системы.
Управление – важнейшая функция, без которой немыслима целенаправленная деятельность любой социально-экономической, организационно-производственной системы (предприятия, организации, территории).
Систему, реализующую функции управления, называют системой управления. Важнейшими функциями, реализуемыми этой системой, являются прогнозирование, планирование, учет, анализ, контроль и регулирование.
Управление связано с обменом информацией между компонентами системы, а также системы с окружающей средой. В процессе управления получают сведения о состоянии системы в каждый момент времени, о достижении (или не достижении) заданной цели с тем, чтобы воздействовать на систему и обеспечить выполнение управленческих решений.
Таким образом, любой системе управления экономическим объектом соответствует своя информационная система, называемая экономической информационной системой.
Экономическая информационная система – это совокупность внутренних и внешних потоков прямой и обратной информационной связи экономического объекта, методов, средств, специалистов, участвующих в процессе обработки информации и выработке управленческих решений.
Автоматизированная информационная система представляет собой совокупность информации, экономико-математических методов и моделей, технических, программных, технологических средств и специалистов, предназначенную для обработки информации и принятия управленческих решений. 2
Таким образом, информационная система может быть определена с технической точки зрения как набор взаимосвязанных компонентов, которые собирают, обрабатывают, запасают и распределяют информацию, чтобы поддержать принятие решений и управление в организации. В дополнение к поддержке принятия решений, координации и управлению информационные системы могут также помогать менеджерам проводить анализ проблемы, делают видимыми комплексные объекты и создают новые изделия.
Информационные системы содержат информацию о значительных людях, местах и объектах внутри организации или в окружающей среде. По источникам поступления информацию можно разделить на внешнюю и внутреннюю. Внешняя информация состоит из директивных указаний вышестоящих органов, различных материалов центральных и местных органов управления, документов, поступающих от других организаций и предприятий-смежников. Внутренняя информация отражает данные о ходе производства на предприятии, о выполнении плана, о работе цехов, участков служб, о сбыте производства. 3
Все виды информации, необходимой для управления на предприятии, представляют собой информационную систему. Три процесса в информационной системе производят информацию, в которой нуждаются организации для принятия решений, управления, анализа проблем и создания новых изделий или услуг, - это ввод, обработка и вывод. В процессе ввода фиксируются или собираются непроверенные сведения внутри организации или из внешнего окружения. В процессе обработки этот сырой материал преобразуется в более значимую форму. На стадии вывода обработанные данные передаются персоналу или процессам, где они будут использоваться. Информационные системы также нуждаются в обратной связи, которая является возвращаемыми обработанными данными, нужными для того, чтобы приспособить элементы организации для помощи в оценке или исправлении обработанных данных.
Существуют формальные и неформальные организационные компьютерные информационные системы. Формальные системы опираются на принятые и упорядоченные данные и процедуры сбора, хранения, изготовления, распространения и использования этих данных.
Неформальные информационные системы основаны на неявных соглашениях и неписаных правилах поведения. Нет никаких правил, что является информацией или как она будет накапливаться и обрабатываться. Такие системы необходимы для жизни организации. К информационным технологиям они имеют весьма отдаленное отношение. 4
Глава 2. Типы информационных систем.
Так как имеются различные интересы, особенности и уровни в организации, существуют различные виды информационных систем. Никакая единственная система не может полностью обеспечивать потребности организации во всей информации. Организацию можно разделить на уровни: стратегический, управленческий, знания и эксплуатационный; и на функциональные области типа продажи и маркетинга, производства, финансов, бухгалтерского учета и человеческих ресурсов. Системы создаются чтобы обслужить эти различные организационные интересы. Различные организационные уровни обслуживают четыре главных типа информационных систем: системы с эксплуатационным уровнем, системы уровня знания, системы уровня управления и системы со стратегическим уровнем. 5
Типы информационных систем.
поддерживают управляющих операциями, следят за элементарными действиями организации типа продажи, платежей, обналичивают депозиты, платежную ведомость. Основная цель системы на этом уровне состоит в том, чтобы ответить на обычные вопросы и проводить потоки транзакций через организацию. Чтобы отвечать на эти виды вопросов, информация вообще должна быть легко доступна, оперативна и точна.
Системы уровня знания поддерживают работников знания и обработчиков данных в организации. Цель систем уровня знания состоит в том, чтобы помочь интегрировать новое знание в бизнес и помогать организации управлять потоком документов. Системы уровня знания, особенно в форме рабочих станций и офисных систем, сегодня являются наиболее быстрорастущими приложениями в бизнесе.
Системы уровня управления разработаны, чтобы обслуживать контроль, управление, принятие решений и административные действия средних менеджеров. Они определяют, хорошо ли работают объекты, и периодически извещают об этом. Например, система управления перемещениями сообщает о перемещении общего количества товара, равномерности работы торгового отдела и отдела, финансирующего затраты для служащих во всех разделах компании, отмечая, где фактические издержки превышают бюджеты.
Некоторые системы уровня управления поддерживают необычное принятие решений. Они имеют тенденцию сосредоточиться на менее структурных решениях, для которых информационные требования не всегда ясны.
– это инструмент помощи руководителям высшего уровня, которые подготавливают стратегические исследования и длительные тренды в фирме и в деловом окружении. Из основное назначение – приводить в соответствие изменения в условиях эксплуатации с существующей организационной возможностью.
Информационные системы могут также быть дифференцированы функциональным образом. Главные организационные функции типа продажи и маркетинга, производства, финансов, бухгалтерского учета и человеческих ресурсов обслуживаются собственными информационными системами. В больших организациях подфункции каждой из этих главных функций также имеют собственные информационные системы. Например, функция производства могла бы иметь системы для управления запасами, управления процессом, обслуживания завода, автоматизированной разработки и материального планирования требований.
Типичная организация имеет системы различных уровней: эксплуатационную, управленческую, знания и стратегическую для каждой функциональной области. Например, коммерческая функция имеет коммерческую систему на эксплуатационном уровне, чтобы делать запись ежедневных коммерческих данных и обрабатывать заказы. Система уровня знания создает соответствующие дисплеи для демонстрации изделий фирмы. Системы уровня управления отслеживают ежемесячные коммерческие данные всех коммерческих территорий и докладывают о территориях, где продажа превышает ожидаемый уровень или падает ниже ожидаемого уровня. Система прогноза предсказывает коммерческие тренды в течение пятилетнего периода – обслуживает стратегический уровень.
Рассмотрим определенные категории систем, обслуживающие каждый организационный уровень и их значение в организации.
Системы стратегического уровня
Исполнительные системы (ESS ) : 5-летнее предсказывание продаж; 5-летнее оперативное планирование; 5-летнее предсказывание бюджета; планирование прибыли; планирование личного состава.
Системы управленческого уровня
Управляющие информационные системы (MIS ) : управление сбытом; контроль инвентаря; ежегодный бюджет; анализ капиталовложения; анализ перемещений.
Системы поддержки принятия решений (DSS ) : коммерческий анализ региона; планирование производства; анализ затрат; анализ рентабельности анализ стоимостей контрактов.
Системы уровня знания
Системы работы знания (KWS ) : графические рабочие станции; управленческие рабочие станции.
Системы автоматизации делопроизводства (OAS ) : текстовые редакторы; создание изображений; электронные календари.
Системы эксплуатационного уровня
Системы диалоговой обработки запросов (TPS ) : продажа и маркетинг; производство; финансы; бухгалтерия; людские ресурсы.
Организация имеет исполнительные системы поддержки выполнения – Executive Support Systems (ESS) на стратегическом уровне; управляющие информационные системы – Management Information Systems (MIS); системы поддержки принятия решений – Decision Support Systems (DSS) на управленческом уровне; системы знания – Knowledge Work Systems (KWS); системы автоматизации делопроизводства – Office Automation Systems (OAS); на уровне знаний; системы диалоговой обработки запросов – Transaction Processing Systems (TPS) на эксплуатационном уровне. 6
Таким образом, типичные системы в организациях служат для того, чтобы помочь служащим или менеджерам на каждом уровне – в функциях продажи и маркетинга, производства, финансов, бухгалтерского учета и человеческих ресурсов.
Каждая система может иметь компоненты, которые используются разными организационными уровнями или одновременно несколькими. Секретарь может находить информацию относительно MIS, средний менеджер может нуждаться в данных анализа из TPS.
Внутри каждого из этих уровней принятия решений исследователи классифицируют решения как структурированные и неструктурированные. Неструктурированные решения – те, в которых принимающий решение должен обеспечить суждение, оценку и проникновение в прикладную область. Каждое из этих решений оригинально, важно, не имеет аналогов или разработанной методики для их принятия. Структурированные решения, наоборот, являются повторяемыми и обычными и имеют определенную процедуру для их принятия, чтобы они не рассматривались каждый раз, как новые. Некоторые решения слабоструктурированны; в таких случаях только часть проблемы имеет четкий ответ, обеспеченный в соответствии с принятой процедурой.
Эксплуатационный персонал управления довольно хорошо решает структурированные проблемы. Стратегические планировщики занимаются совсем не структурированными проблемами. Многие из проблем, с которыми сталкиваются работники знания, также довольно неструктурированны. Однако каждый уровень организации содержит и структурированные, и неструктурированные проблемы.
Системы диалоговой обработки запросов (TPS).
Системы диалоговой обработки запросов – основные деловые системы, которые обслуживают эксплуатационный уровень организации. Система диалоговой обработки запросов – компьютеризированная система, которая выполняет и рассчитывает рутинные транзакции, необходимые для проведения бизнеса. Примеры – коммерческие расчеты продаж, системы бронирования мест в гостинице, платежная ведомость, хранение отчетов служащих и отгрузка.
На эксплуатационном уровне задачи, ресурсы и цели предопределены и высокоформализованы. Например, решение о предоставлении кредита клиенту принимается управляющим низшего уровня согласно предопределенным критериям. Единственно, что должно быть определено – соответствует ли клиент критериям.
Системы работы знания и автоматизации делопроизводства.
Системы работы знания (KWS) и системы автоматизации делопроизводства (OAS) обслуживают информационные потребности на уровне знаний организации. Системы работы знания помогают работникам знания, в то время как системы автоматизации делопроизводства, прежде всего, помогают обработчикам данных.
Вообще, работники знания – это люди, обладающие учеными степенями, которые часто имеют такие профессии, как инженер, врач, адвокат и ученые. Их работа состоит прежде всего в создании новой информации и знания. Системы работы знания типа научных или инженерных рабочих станций (мест), а также автоматизированных рабочих мест (АРМ) способствуют созданию новых знаний и гарантируют, что новые знания и технический опыт должным образом интегрируются в бизнес.
Обработчики данных обычно имеют меньшее образование и ближе к обработке, чем к созданию информации. Они состоят прежде всего из секретарей, бухгалтеров или менеджеров, чья работа должна главным образом использовать или распространять информацию.
Системы автоматизации делопроизводства – информационные приложения технологии, разработанные, чтобы увеличить производительность труда обработчиков данных в офисе.
Управляющие информационные системы (MIS).
Управляющие информационные системы обслуживают управленческий уровень организации, обеспечивая менеджеров докладами, в некоторых случаях с интерактивным доступом к текущей работе организации и историческим отчетам. Обычно они ориентируются почти исключительно на внутренние, не относящиеся к окружающей среде результаты. MIS прежде всего обслуживают функции планирования, управления и принятия решений на управленческом уровне. MIS суммируют результаты и докладывают относительно основных действий компании.
Характеристика управляющих информационных систем:
УИС поддерживают структурированные и слабоструктурированные решения на эксплуатационном и управленческом уровнях. Они также полезны для планирования штата главных менеджеров;
УИС ориентированы для отчетов и контроля. Они разработаны, чтобы помогать обеспечивать текущий учет действий;
полагаются на существующие общие данные и потоки данных;
имеют немного аналитических возможностей;
помогают в принятии решений, используя прошлые и настоящие данные;
относительно негибки;
имеют скорее внутреннюю, чем внешнюю ориентацию;
информационные требования известны и устойчивы;
часто требуют длинного анализа и проектирования процесса. 7
MIS обычно обслуживают менеджеров, заинтересованных в еженедельных, ежемесячных и ежегодных результатах. Эти системы вообще негибки и имеют немного аналитических возможностей. Большинство MIS используют простую установившуюся практику типа резюме и сравнения в противоположность сложным математическим моделям и статистическим методам.
Системы поддержки принятия решений (DSS).
В 70-е годы ряд компаний начал развивать информационные системы, которые совершенно отличались от традиционных MIS-систем. Эти новые системы были меньшими, интерактивными и были разработаны с целью помочь конечным пользователям использовать данные и модели, чтобы решать слабоструктурированные и неструктурированные проблемы. В 80-е годы эти системы были использованы для групп и целых организаций.
Эти системы названы системами поддержки принятия решений (DSS). Как мы отмечали ранее, системы поддержки принятия решений помогают принятию решений управления, объединяя данные, сложные аналитические модели и удобное для пользователя программное обеспечение в единую мощную систему, которая может поддерживать слабоструктурированное и не структурированное принятие решений. DSS находятся под управлением пользователя от начала до реализации и используются ежедневно.
Основная концепция DSS – дать пользователям инструментальные средства, необходимые для анализа важных блоков данных, используя легкоуправляемые сложные модели гибким способом. DSS разработаны, чтобы предоставить возможности, а не просто, чтобы ответить на информационные потребности.
Имеется существенное различие между структурированными, неструктурированными и частично структурированными решениями. Структурированные проблемы повторяемы и обычны, для них обеспечивают решения известные алгоритмы. Неструктурированные проблемы оригинальны и необычны, для них не имеется никаких алгоритмов для решения: каждый находит свой ответ. Частично структурированные проблемы находятся между структурированными и неструктурированными проблемами. DSS разработаны, чтобы поддерживать слабоструктурированный и неструктурированный прикладной анализ.
Принятие решений включает четыре стадии: распознавание, проект, выбор и реализация. DSS предназначены, чтобы помогать проектировать, оценивать альтернативы и контролировать процесс реализации.
Ошибочно думать, что решения принимаются в больших организациях только отдельными личностями. Фактически большинство решений принимается коллективно. В большой организации принятие решений по существу групповой процесс, и DSS могут быть разработаны, чтобы облегчить принятие решений группой.
Компоненты DSS .
Система поддержки принятия решений имеет три основных компонента: базу данных, модель и систему программного обеспечения DSS. База данных DSS – собрание текущих или исторических данных из ряда приложений или групп, организованных для легкого доступа к областям применения. Система управления базой данных DSS защищает целостность данных при управлении, которое хранит поток данных, а также сохраняет исторические данные. DSS используют организационные данные (из таких систем, как производство и продажа) так, чтобы личности и группы были способны принять решения, основанные на фактических данных. Данные обычно извлекаются из соответствующих баз данных и запасены специально для использования DSS. Модель – собрание математических и аналитических моделей, которые могут быть сделаны легко доступными для пользователя DSS. Модель – абстрактное представление, которое поясняет компоненты или связи явления.
Анализ моделей часто используется, чтобы предсказать продажу. Пользователь этого типа модели мог быть снабжен набором предыдущих данных, чтобы оценить будущие условия и продажу, которые могли бы следовать из этих условий. Изготовитель решения может затем изменить эти будущие условия (например, повышение затрат сырья или появление новых конкурентов на рынке), чтобы определить, как эти новые могли бы влиять на продажу. Компании часто используют это программное обеспечение, чтобы попытаться предсказывать действия конкурентов.
Третий компонент DSS – система программного обеспечения DSS, которая обеспечивает простое взаимодействие между пользователями системы, базой данных DSS и эталонным вариантом. Система программного обеспечения DSS управляет созданием, хранением и восстановлением моделей в образцовой основе и интегрирует их с данными в базе данных DSS. Система программного обеспечения DSS также обеспечивает графический, легкий в использовании, гибкий интерфейс пользователя, которые поддерживает диалог между пользователем и DSS. Пользователи DSS – обычно исполнители или менеджеры. Часто они имеют малый опыт работы с компьютером или вообще не имеют его, поэтому интерфейс должен быть дружественным.
Системы поддержки принятия решений (DSS) также обслуживают уровень управления организацией. DSS помогают менеджерам принимать решения, которые являются слабоструктурированными, уникальными или быстро изменяющимися и которые не могут быть легко указаны заранее. DSS должны быть достаточно гибкими, чтобы использоваться несколько раз в день, соответствуя изменяющимся условиям. DSS в основном используют внутреннюю информацию из TPS и MIS, но часто вводят информацию из внешних источников типа текущих цен на бирже или цен изделия конкурентов.
Ясно, что в соответствии с замыслом DSS имеют большую аналитическую мощность, чем другие системы: они построены с рядом моделей, чтобы анализировать данные. DSS построены так, чтобы пользователи могли работать с ними непосредственно; эти системы явно включают удобное для пользователя программное обеспечение. Системы DSS интерактивны; пользователь может изменять предположения и включать новые данные. 8
Исполнительные системы (ESS).
Старшие менеджеры используют класс информационных систем, названных исполнительными системами поддержки принятия решений (ESS), которые обслуживают стратегический уровень организации. Они ориентированы на неструктурные решения и проводят системный анализ окружающей среды лучше, чем любые прикладные и специфические системы. ESS разработаны, чтобы включить данные относительно внешних результатов типа новых налоговых законов или конкурентов, но они также выбирают суммарные данные из внутренних MIS и DSS. Они фильтруют, сжимают и выявляют критические данные, сокращая время и усилия, требуемые, чтобы получить информацию, полезную для руководителей. ESS используют наиболее продвинутое графическое программное обеспечение и могут поставлять графики и данные из многих источников немедленно в офис старшего менеджера или в зал заседаний.
В отличие от других типов информационных систем ESS не предназначены для решения определенных проблем. Вместо этого ESS обеспечивают обобщенные вычисления и передачу данных, которые могут применяться к изменяющемуся набору проблем. ESS имеют тенденцию использовать меньшее количество аналитических моделей, чем DSS.
ESS помогают найти ответы на следующие вопросы:
В каком бизнесе мы должны быть?
Что делают конкуренты?
Какие новые приобретения защитили бы нас от циклических деловых колебаний?
Какие подразделения мы должны продать, чтобы увеличить наличность?
ESS состоит из рабочих станций с меню, интерактивной графикой и возможностями связи, которым могут быть доступны исторические и конкурентоспособные данные из внутренних систем и внешних баз данных. Так как ESS разработаны, чтобы использоваться старшими менеджерами, которые часто имеют немного прямых контактов с машинными информационными системами, ESS имеют легкий в использовании интерфейс. 9
Заключение
Информационная система - это система, предназначенная для ведения информационной модели, чаще всего - какой-либо области человеческой деятельности. Эта система должна обеспечивать средства для протекания информационных процессов:
получение
хранение
передача
преобразование информации.
Информационная система - организационно упорядоченная совокупность документов (массивов документов) и информационных технологий, в том числе с использованием средств вычислительной техники и связи, реализующих информационные процессы.
Разнообразие задач, решаемых с помощью ИС, привело к появлению множества разнотипных систем, отличающихся принципами построения и заложенными в них правилами обработки информации.
Создание и использование информационной системы для любой организации нацелены на решение следующих задач:
Повысить эффективность управления компанией за счет обеспечения руководителей и специалистов максимально полной, оперативной и достоверной информацией на основе единого банка данных.
Улучшить делопроизводство при помощи оптимизации и стандартизации документооборота, автоматизации наиболее трудоемких его процедур.
Снизить расходы на ведение дел за счет автоматизации процессов обработки информации, регламентации и упрощения доступа сотрудников компании к нужной информации. Изменить характер труда сотрудников, избавляя их от выполнения рутинной работы и давая возможность сосредоточиться на профессионально важных обязанностях.
Обеспечить надежный учет и контроль поступлений и расходования денежных средств на всех уровнях управления.
Руководителям среднего и нижнего звеньев анализировать деятельность своих подразделений и оперативно готовить сводные и аналитические отчеты для руководства и смежных отделов.
Повысить эффективность обмена данными между отдельными подразделениями, филиалами и центральным аппаратом.
Гарантировать полную безопасность и целостность данных на всех этапах обработки информации.
Таким образом, основное назначение информационной системы – создание современной инфраструктуры для управления предприятием, организацией, учреждением.
Использованная литература
Афанасьев С. В., Ярошенко В. Н. Эффективность информационного обеспечения управления. - М., 2007.
Бабкин Ф.В. «Электронная коммерция и новые организационные формы компаний», Менеджмент в России и за рубежом, выпуск 1, 2000.
Грабауров В.А. Информационные технологии для менеджеров. – М.: Финансы и статистика, 2009.
Громов Г.Р. Очерки информационной технологии. - М.: ИнфоАрт, 2009
5. Информационные технологии управления: Учеб. пособие для ву зов / Под ред. проф. Г. А. Титоренко. -2-е изд., доп. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009
6. Система управления персоналом: Проспект БОСС-Корпорация. М.: Система БОСС-Кадровик, 2005.
7. Управление персоналом организации:/ Под ред. А. Я. Кибанова. – М.: ИНФРА-М, 2004.
8. Управление персоналом организации:/ Под ред. А. И. Турчинова. М.: РАГС, 2003.
Интернет ресурсы:
www . rus - lib . ru / book /38 /
www . citforum . ru /
1 Афанасьев С. В., Ярошенко В. Н. Эффективность информационного обеспечения управления, с. 11
2 Громов Г.Р. Очерки информационной технологии, с. 37
3 Афанасьев С. В., Ярошенко В. Н. Эффективность информационного обеспечения управления, с.41
4 Громов Г.Р. Очерки информационной технологии, с. 38
5 Грабауров В.А. Информационные технологии для менеджеров, с.69
6 Бабкин Ф.В. «Электронная коммерция и новые организационные формы компаний», Менеджмент в России и за рубежом, с.6
Типа информационных систем : системы с эксплуатационным уровнем, системы... основной поставщик информации для остальных типов информационных систем в организации, т.к. содержит и оперативную, и архивную...
Классификации информационных систем в экономике
Контрольная работа >> ИнформатикаС поставщиками. Появился новый тип информационных систем - стратегический.Стратегическая информационная система - компьютерная информационная система, обеспечивающая поддержку...
В настоящее время на практике используются два класса реализаций информационных
систем (ИС) управления организацией. На рис. 5 представлена классификация управляющих
информационных систем на автотранспорте. Первый" :; базируется на автоматизации учетных
бухгалтерских функций.
Системы этого класса наиболее распространены в отечественных АТО.
Второй класс ИС изначально базируется на автоматизации выполнения производственных
функций.
Системы этого класса отвечают требованиям стандарта де-факто для ИС управления
организацией ЕКР (Егйегрпзе Яецшгетеп^ Р1апшп§ планирование потребностей
организации).
Рис. 5. Классификация управляющих информационных систем на автотранспорте
Это набор проверенных на практике разумных принципов, моделей и процедур управления и контроля, служащих повышению эффективности работы организации. Стандарт э объединил большой опыт практического использования ИС, отвечающих требованиям МКР-П (Мапийсплппё Кезоигзе Р1аппш§ - планирование производственных ресурсов) и РКР (Ртапаа! Кеяшгетепгз Р1апшп§ - планирование финансовых потребностей). Система управления перевозками, полностью соответствующая стандарту ЕКР, должна поддерживать 16 функциональных подсистем:
Планирование перевозок и увязанное планирование обеспечивающих производственных процессов (например, техническое обслуживание и ремонт);
Управление спросом на предоставление транспортных услуг;
Составление плана производственной деятельности;
Планирование материальных потребностей; О
Спецификации и технологические карты предоставляемых услуг;
Управление складом;
Планирование взаимодействия с партнерами;
Управление производственными процессами на уровне отдельного подразделения;
Планирование провозных возможностей парка;
Контроль входной и выходной информации;
Управление материально-техническим снабжением;
Планирование распределения ресурсов между подразделениями организации;
Планирование и контроль производственных и технологических операций;
Управление финансами;
Моделирование;
Оценка и анализ результатов работы парка.
В ИС, поддерживающих ЕКР, новые модули системы могут интегрироваться с основным ядром системы естественным путем. Они появляются и встраиваются в логическую цепь управления по мере выявления необходимости бесперебойного обеспечения парка материалами, компонентами, оборудованием, финансами, заказами и т.д.
Автоматические системы на автотранспорте в настоящее время развиваются в четырех направлениях (см. рис. 9.9).
Автоматические системы обучения водителей (тренажеры) позволяют снизить затраты и время на подготовку водительского состава. Тренажеры незаменимы при отработке действий по предотвращению аварийных ситуаций в сложных и непредвиденных условиях. Это особенно важно, если учесть, что современный автопоезд может перевозить грузы стоимостью несколько миллионов рублей.
Автоматические системы на ПС, которые призваны облегчить труд водителя, включают следующие основные системы:
АВ8 - антиблокировочная система - позволяет сохранять траекторию движения ПС при торможении на неоднородном по сцеплению поверхности с колесами дорожном покрытии;
Автоматическое управление трансмиссией - помогает снизить утомляемость водителя и сосредоточить его внимание на дорожной обстановке;
Круиз-контроль - позволяет автоматически поддерживать заданную скорость движения АТС:
Е8Р - противобуксовочная система - позволяет избегать пробуксовывания одного из ведущих колес;
ОЗС -- система динамической стабилизации - помогает сохранить траекторию движения АТС на повороте.
Интеграция отдельных систем в будущем позволит создать автоматическую систему управления АТС. Уже сейчас крупные автомобилестроительные корпорации «Уо1уо» и «Мегсеёез» объединили свои усилия в разработках специальных комплексов для управления грузовыми автомобилями. Представим себе автоколонну, состоящую из 20 грузовых автомобилей или автопоездов, которая движется со скоростью до 110 км/ч и управляется одним человеком, находящимся в головном автомобиле. В настоящее время по дорогам Скандинавии проходит испытание опытный образец, состоящий пока всего из двух автопоездов, которые могут двигаться со скоростью до 60 км/ч в границах городов и до 80 км/ч в пригородах.
В первую очередь автоматические системы управления АТС будут внедряться на технологическом транспорте на крупных терминалах, морских портах и т.д.
Системы автоматического определения местонахождения ПС, идентификации ПС и грузов уже нашли достаточно широкое применение на АТ и были подробно рассмотрены ранее.
Системы автоматического выполнения бизнес-процессов позволяют автоматизировать реализацию отдельных операций перевозочного процесса. Чаще всего такие системы основываются на автоматических системах идентификации ПС и грузов, которые могут быть источниками данных для принятия решения о выборе тех или иных действий в транспортном процессе. Например, сортировка грузов на терминале для формирования маршрутной партии или, уже упоминавшаяся ранее, система транспортного контроля РТИ на погранпереходе Торфяновка (см. подразд. 6.9).
Системы автоматического определения местонахождения ПС, идентификации ПС и грузов, выполнения бизнес-процессов имеют важнейшее значение как поставщики объективной
информации в режиме реального времени в автоматизированные управляющие ИС. Использование автоматических систем для подготовки исходной информации в управляющие ИС создает основу для построения системы управления, основанной на принципах ЕКР.
Автоматизированные системы, основываясь на комплексе технических средств, иноормационном обеспечении и пакетах прикладных программ, обеспечивают повышение качества принятия управленческого решения за счет сокращения времени анализа объекта управления и рассмотрения большого числа вариантов развития ситуации на основе моделирования.
Ориентация автоматизированных систем на процессы принятия решений объясняется тем, что эти процессы занимают центральное место в управлении производством на всех уровнях. Процессы принятия решения осуществляются различными организациями и отдельными лицами на основе поступающей к ним информации о ходе выполнения производственного процесса. Поступающая информация анализируется, формулируется возникающая проблема, и ищутся пути ее решения. Всякая проблема возникает, развивается, существует какое-то время и, наконец, исчезает (решается или самоликвидируется). Значение проблемы для управления производством можно выразить через интенсивность ее проявления. Как правило, интенсивность проявления проблемы во времени изменяется так, как это показано на рис. 6.
Автоматизированная управляющая ИС призвана сократить время, связанное с анализом и расчетом вариантов решения, оставив за руководителем выбор наилучшего варианта и принятие окончательного решения. Для реализации этой задачи автоматизированная система должна содержать соответствующее информационное Обеспечение (рис.7), благодаря которому существует возможность планирования транспортного процесса, обработки данных о процессе доставки грузов или пассажиров и своевременного принятия решения о необходимо! корректировке планов в режиме реального времени.
Вся информация, обеспечивающая функционирование И С, по принципу формирования делится на внутримашинную и внема-шинную. Внутримашинная информация в основном формируется в процессе разработки информационной системы управления процессами доставки грузов и пассажиров. Как правило, эта информационная составляющая функционирует под управлением специально разработанного приложения, структура этой информац относительно стабильна и изменяются только значения данных.
Изменение внутримашинной информации происходит под влиянием внешних по отношению к информационной системе данных. Эти данные относятся к внемашинной информации и формируются на основании изменения факторов, воздействующих на работу системы (изменение законодательства, нормативов, условий перевозок и т.д.).
Промежуточная информация - результат обработки оперативной информации, получаемой от объекта управления. На основе промежуточной информации формируется выходная информация - результат работы ИС.
 |
Загрузка...
