Информационные технологии управления для специальности Менеджер Лекция 7

Информационные технологии управления для специальности «Менеджер» Лекция 7

Информационные технологии в формировании управленческих решений

Технологии ручного управления Технология ручного управления Управление с машинной обработкой данных Здесь: ОУ - объект управления, ИО – исполнительный орган, Ч – человек, Iос – осведомительная информация, Iсо – информация об устанавливаемом состоянии объекта управления, Uуп – управляющее воздействие, СВТ – средства вычислительной техники, Iвх – входная информация, Iвых – выходная информация.

Технологии автоматизированного управления Обобщенная структура автоматизированного управления для технологического уровня производства. Организационноэкономический уровень управления Здесь дополнительно: Д – датчик, Пр1, Пр2 – преобразователи, ЭВМ – электронная вычислительная машина, П – программа, Iyп – управляющая информация, ЭММУ – экономико-математическая модель управления, ЧММУ – частные математические модели управления, АМ – алгоритмические модели, ПО – программное обеспечение.

Выделение ИТ в систему Концептуальная модель автоматизированного решения задач. Здесь: ПЗ – постановка задачи, ФЗ – формализация задачи, АЗ – алгоритмизация задачи, ПРЗ – программирование задачи, РЗ – решение задачи, АР – анализ решения, МПО – модель предметной области, МРЗ – метод решения задачи, АМ – алгоритм модели, П – программа, РП – рабочий проект, РО – результирующий ответ.

Информационные экспертные системы Если данные являются недостаточно структурированными и фрагментированными среди разнообразных платформ, операционных систем, различных СУБД и приложений, то особенно важным процессом является концентрация по некоторым согласованным правилам этих данных в массивы, называемые метаданными (Metadata). Аналитические методы в средствах разведки данных (Data Mining) дают конечному пользователю возможность осуществить весь цикл работы с исходными данными, имеющими большие объемы и невыясненную статистическую структуру. Этот цикл называется разведкой данных (Data Mining) и состоит из нескольких этапов: выборка, исследование, модификация, моделирование, оценка результатов (Sample, Explore, Modify, Model, Assess).

Задачи управления и анализа, решаемые с помощью ИТ 1. Аналитические – вычисление заданных показателей и статистических характеристик бизнес-деятельности на основе ретроспективной информации из баз данных. 2. Визуализация данных – наглядное графическое и табличное представление имеющейся информации. 3. Извлечение (добыча) знаний (Data Mining) – определение взаимосвязей и взаимозависимостей бизнес-процессов на основе существующей информации. Задачи проверки статистических гипотез, кластеризации, нахождения ассоциаций и временных шаблонов. 4. Имитационные – проведение на ЭВМ экспериментов с формализованными (математическими) моделями, описывающими поведение сложных систем в течение заданного или формируемого интервала времени. Применяются для анализа возможных последствий принятия того или иного управленческого решения (анализ "что, если? . . . "). 5. Синтез управления – используется для определения допустимых управляющих воздействий, обеспечивающих достижение заданной цели. Применяются для оценки достижимости намеченных целей, определения множества возможных управляющих воздействий, приводящих к нужному результату. 6. Оптимизационные – основаны на интеграции имитационных, управленческих, оптимизационных и статистических методов моделирования и прогнозирования.

Категории ИС для обработки различных типов данных

Категории ИС, поддерживающие различные типы решений

ИТ различных уровней принятия решений на стратегическом уровне: системы поддержки деятельности руководителя (Executive Support Systems - ESS); на среднем управленческом уровне: управляющие информационные системы (Management Information Systems - MIS); системы поддержки принятия решений (Decision Support Systems - DSS); на уровне знаний: рабочие системы знания (Knowledge Work System - KWS) и системы автоматизации делопроизводства (Office Automation Systems - OAS); на эксплуатационном уровне: системы диалоговой обработки транзакций (Transaction Processing Systems - TPS).

TPS и KWS Системы диалоговой обработки транзакций (TPS) - базовые системы, обслуживающие исполнительский (эксплуатационный) уровень организации компьютеризированная система для автоматического выполнения большого числа транзакций, составляющих стандартный бизнес-процесс этого уровня. Информационные системы этого уровня не являются самостоятельными - они обычно выполняются в виде приложений, которые по тем или иным правилам интегрируются в общую КИС. Примеры - коммерческие расчеты, заказы, регистрация продаж, заполнение стандартных форм, платежных ведомостей, отчетов. Рабочие системы знания (KWS) и автоматизации делопроизводства (OAS) обслуживают информационные потребности на тактическом и функциональнооперативном уровнях управления организацией, используют разнородные, многопрофильные данные различной степени формализации и их цель аккумулировать знания и опыт, сформировать "рабочее" знание для сопровождения основной деятельности и для получения дополнительных оригинальных знаний, необходимых для выполнения, например, перепроектированных бизнес-процессов или для формирования подхода при оценке нестандартной ситуации, а также находить новые области применения для уже использованных данных. Выполняются в виде научных или инженерных АРМов (Workbench, Workstation) и являются частью КИС. Примеры - «Microsoft Share. Point Portal» как средство управления знаниями, «Система формирования и управления знаниями Excalibur Retrieval Ware» группы компаний АСК.

MIS Управляющие информационные системы (MIS) 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 и обслуживают функции планирования, управления подразделениями и службами, контроля и поддержки решений на управленческом уровне. Схема обработки данных и подготовки информации в MIS

DSS Системы поддержки принятия решений, СППР (DSS) используются в организациях на всех уровнях принятия решения в интересах оптимизации и повышения эффективности бизнеса. Функционирование СППР опирается на программные инструменты интеллектуального анализа данных с механизмами визуализации отчетов о результатах анализа в виде, понятном конечным пользователям и на инструментами получения нужных данных из разных источников (средства разведки данных - data mining). Для этого предложены технологии хранилищ данных (data warehouse) и киосков данных (data marts). Основные компоненты системы поддержки принятия решения.