47611

ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В ЭКОНОМИКЕ

Книга

Информатика, кибернетика и программирование

Хранение и обработка информации в базах данных. Работа с системами управления базами данных ccess.8 Обработка и хранение экономической информации в базах данных 52 4 4 28 16 18 3 Раздел 3.8 Обработка и хранение экономической информации в базах данных 52 2 6 12 20 44 3 Раздел 3.

Русский

2013-12-01

3.58 MB

54 чел.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ  СИСТЕМЫ  В ЭКОНОМИКЕ

Учебно-методический комплекс

САНКТ-ПЕТЕРБУРГ

Издательство СЗТУ

2008

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЗАОЧНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра информатики

ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

В ЭКОНОМИКЕ

Учебно-методический комплекс

ИНСТИТУТ: управления производственными и инновационными программами

Специальность:   080105.65 – финансы и кредит

Направление подготовки бакалавров: 080100.62 – экономика

Санкт-Петербург

Издательство СЗТУ

2008

Утверждено редакционно-издательским советом университета

УДК 881.3

Информационные системы в экономике: учеб.-метод. комплекс / сост. Л.В. Боброва, Е.А. Рыбакова.- СПб.: Изд-во СЗТУ, 2008. -  195 с.

Учебно-методический комплекс разработан в соответствии с государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования.

В дисциплине рассматриваются понятия информационных процессов и технологий в организационно-экономической сфере; технологии и методы обработки экономической информации; вопросы проектирования и функционирования автоматизированных и интеллектуальных информационных систем, а также особенности телекоммуникационных технологий в экономических информационных системах.

Рассмотрено на заседании кафедры информатики 15.01.08 г., одобрено методической комиссией факультета общепрофессиональной подготовки 22.01.08 г.

Рецензенты:

кафедра информатики СЗТУ (зав. кафедрой Г.Г. Ткаченко,

     канд. физ.-мат. наук, доц.),

М.И. Барабанова, канд. экон. наук, доц кафедры информатики СПбГУЭФ.

Составители: Л.В. Боброва, канд. техн. наук, проф.,

                       Е.А. Рыбакова, ст. преп.

© Северо-Западный государственный заочный технический университет, 2008

© Боброва Л.В., Рыбакова Е.А., 2008


1. ИНФОРМАЦИЯ О ДИСЦИПЛИНЕ

1.1. Предисловие

Учебно-методический комплекс «Информационные системы в экономике» предназначен студентам специальности 080105.65 – «Финансы и кредит».   

При изучении данного курса студентам необходимо  изучить теоретический материал и выполнить блок лабораторных работ. Завершается изучение дисциплины сдачей экзамена.

При работе с любой темой дисциплины после изучения теоретического материала  следует ответить на вопросы для самопроверки, а после завершения работы с разделом – на вопросы теста текущего контроля. Для подготовки к работе с контрольным тестом  предлагается пройти тренировочное тестирование.

Целью изучения дисциплины «Информационные системы в экономике» является приобретение студентами знаний и навыков в области использования информационных технологий и информационных систем для решения экономических задач.

Задачи изучения дисциплины – получение общих представлений об использовании информационных и интеллектуальных технологий и систем при решении организационно-экономических задач.

В результате изучения дисциплины «Информационные системы в экономике» студент должен овладеть основами знаний по дисциплине, формируемыми на следующих уровнях:

Иметь представление:

  •  о принципах формирования и использования экономической информации;
  •  о технологии обработки экономической информации;
  •  о составе и принципах функционирования автоматизированных информационных систем;
  •  об интеллектуальных технологиях и системах;
  •  о телекоммуникационных технологиях и экономических информационных системах.

Знать:

  •  методы обработки экономической информации;
  •  роль и место автоматизированных информационных систем в экономике;
  •  роль и место специалиста экономического профиля на стадиях жизненного цикла создания, развития и эксплуатации информационной системы;
  •  основы проектирования и эксплуатации интеллектуальных систем;
  •  основы хранения и обработки экономической информации с использованием  пакета программ Microsoft Office;

  •  основы использования телекоммуникационных технологий в экономических информационных системах.

Уметь:

  •  использовать современные технологии для сохранения и обработки экономической информации;
  •  использовать оптимальные методы для обработки экономической информации;
  •  использовать современные автоматизированные информационные системы;
  •  создавать простейшие интеллектуальные системы;
  •  использовать телекоммуникационные технологии для получения и обработки информации.

Владеть методами:

  •  анализа экономической информации;
  •  рациональной обработки информации в табличном процессоре Excel и СУБД Access;
  •  создания и использования интеллектуальных технологий в экономических системах.

Место дисциплины в учебном процессе:

Дисциплина базируется на курсах «Информатика» и «Финансовая математика».

Знания, полученные при изучении данной дисциплины, используются во всех специальных дисциплинах, связанных с использованием информационных технологий и систем.

1.2. Содержание дисциплины  и виды учебной работы

1.2.1. Содержание дисциплины по ГОС

Экономическая информация как часть информационного ресурса общества; информация и информационные процессы в организационно-экономической сфере; технология и методы обработки экономической информации; роль и место автоматизированных информационных систем в экономике; проектирование автоматизированных информационных систем; функциональные и обеспечивающие подсистемы; роль и место специалиста экономического профиля на стадиях жизненного цикла создания, развития и эксплуатации информационной системы; интеллектуальные технологии и системы; применение интеллектуальных технологий в экономических системах; основные принципы построения и использования автоматизированных систем во внешнеэкономической деятель-ности; телекоммуникационные технологии в экономических информационных системах.

1.2.2. Объем дисциплины и виды учебной работы

Вид учебной работы

Всего часов

Форма обучения

Очная

Очно-заочная

Заочная

Общая трудоемкость дисциплины

100

Работа под руководством преподавателя (включая дистанционные обучающие технологии – ДОТ)

60

60

60

В т.ч. аудиторные занятия:

48

24

12

          лекции

12

8

4

          лабораторные работы (ЛР)

36

16

8

Самостоятельная работа студента

40

40

40

Промежуточный контроль (тесты), количество

3

3

3

Вид итогового контроля

Экзамен

1.2.3. Перечень видов практических занятий и видов контроля

  •  Лабораторные работы.
  •  Тестовый контроль:

текущий – по темам курса;

промежуточный – по разделам курса.

  •      Итоговый – экзамен.


2. РАБОЧИЕ УЧЕБНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

2.1. Рабочая программа

(объем дисциплины  100 часов)

Раздел 1. Введение. Экономическая информация и информационные системы

(12 часов)

[1], с. 13-34

Общее представление об информации. Информация как фундаментальная категория современной науки. Экономическая информация и её классификация. Свойства экономической информации. Информация в системе управления.

Информационные системы (ИС). Основные понятия. Автоматизи-рованные информационные системы (АИС). Классификация АИС. Структура и состав АИС. Тенденции развития ИС. Последовательность разработки ИС.

Раздел 2. Технология и методы обработки экономической информации

(76 часов )

[2], с. 108-118; [3], с. 100 – 120

Понятие автоматизированных информационных технологий (АИТ). Эволюция АИТ. Классификация АИТ. Автоматизация работы пользователей – автоматизированное рабочее место (АРМ). Функции АРМ. Структурная и функциональная организация АИС и АИТ. Интегрированные пакеты программ для офисов.

Интеллектуальные технологии. Экспертные системы. Применение интеллектуальных технологий в экономических системах.

Обработка экономической информации с использованием пакета программ Excel.

Хранение и обработка информации в базах данных. Работа с системами управления базами данных Access.

Раздел 3. Телекоммуникационные технологии в экономических информационных системах (12 часов)

[4], с. 180 -182; [1], с. 242 – 310

Экономические информационные системы (ЭИС) как разновидность ИС. Общие принципы построения ЭИС. Корпоративные информационные системы (КИС). Бизнес-моделирование и проектирование бизнес-процессов КИС. Интеграция предприятий с внешней средой. Надежность и защищенность КИС. Типовой состав подсистем КИС.

2.2. Тематический план дисциплины

2.2.1. Тематический план дисциплины для студентов очной формы обучения

п/п

Наименование раздела,

темы

Кол-во часов по дневной форме обучения

Виды занятий и контроля

Лекции

ЛР

Самостоятельная работа

Контрольная работа (№ задачи)

Текущий Контроль

(№ теста)

Аудит.

ДОТ

Аудит.

ДОТ

ВСЕГО

100

12

4

36

40

40

1

Введение. Раздел 1. Экономическая информация и информационные системы (ИС).

12

2

4

№1

1.1

Понятие экономической информации.

2

1

1.2

Информационные системы. Основные понятия.

2

1

1.3

Структура и состав ИС.

2

1

1

1.4

Тенденции развития ИС

2

1

1.5

Классификация ИС.

2

1

1.6

Последовательность разработки ИС.

2

1

2

Раздел 2. Технология и методы обработки экономической информации

76

8

8

36

40

28

№2

2.1

Эволюция автоматизированных информационных технологий (АИТ).

2

1

1

2.2

Классификация АИТ

2

1

1

2.3

Автоматизированное рабочее место пользователя.

2

1

1

2.4

Структурная и функциональная организация АИС и АИТ.

2

1

1

2.5

Интегрированные пакеты программ для офисов.

2

1

1

2.6

Интеллектуальные технологии и системы.

2

1

1

2.7

Обработка экономической инфор-мации с использованием пакета программ Excel.

12

1

1

8

8

4

2.8

Обработка и хранение экономической информации в базах данных

52

4

4

28

16

18

3

Раздел 3. Телекоммуникационные технологии в экономических информационных системах (ЭИС).

12

2

2

8

№3

3.1

Классификация ЭИС.

2

1

1

3.2

Понятие корпоративных информацион-ных систем (КИС).

2

1

1

3.3

Бизнес-моделирование и проектирование бизнес-процессов КИС.

2

1

2

3.4

Интеграция предприятий с внешней средой

2

1

2

3.5

Обеспечение качества информации, надежность и защищенность КИС.

2

1

2

2.2.2. Тематический план дисциплины для студентов очно-заочной формы обучения

п/п

Наименование

раздела, темы

Кол-во часов по дневной форме обучения

Виды занятий и контроля

Лекции

ЛР

Самостоятельная работа

Контрольная работа (№ задачи)

Текущий контроль         (№ теста)        

Аудит.

ДОТ

Аудит.

ДОТ

ВСЕГО

100

8

16

16

52

40

1

Введение. Раздел 1. Экономическая информация и информационные систе-мы (ИС).

12

2

4

№1

1.1

Понятие экономической информации.

2

1/2

1/2

1.2

Информационные системы. Основные понятия.

2

1/2

1/2

1.3

Структура и состав ИС.

2

1/2

1

1.4    

Тенденции развития ИС

2

1

1.5

Классификации ИС.

2

1/2

1

1.6

Последовательность разработки ИС.

2

2

Раздел 2. Технология и методы обработки экономической информации

76

4

12

16

52

28

№2

2.1

Эволюция автоматизированных инфор-мационных технологий (АИТ).

2

1/2

1

1

2.2

Классификация АИТ

2

1/2

1

1

2.3

Автоматизированное рабочее место пользователя.

2

1/2

1

1

2.4

Структура и функциональная организа-ция АИС и АИТ.

2

1/2

1

1

2.5

Интегрированные пакеты программ для офисов.

2

1/2

1

1

2.6

Интеллектуальные технологии и системы.

2

1/2

1

1

2.7

Обработка экономической информации с использованием пакета программ Excel.

12

4

4

10

12

2.8

Обработка и хранение экономической информации в базах данных

52

2

6

12

20

44

3

Раздел 3. Телекоммуникационные технологии в экономических информационных системах (ЭИС).

12

2

4

8

№3

3.1

Классификация ЭИС.

2

1/2

1

3.2

Понятие корпоративных информационных систем (КИС).

2

1

1

3.3

Бизнес-моделирование и проектиро-вание бизнес-процессов КИС.

2

1/2

1

2

3.4

Интеграция предприятий с внешней средой

2

1/2

1

2

3.5

Обеспечение качества информации, надежность и защищенность КИС.

2

1/2

1

2

2.2.3. Тематический план дисциплины для студентов заочной формы обучения

№ п/п

Наименование

раздела, темы

Кол-во часов по дневной форме обучения

Виды занятий и контроля

Лекции

ЛР

Самостоятельная работа

Контрольная работа (№ задачи)

Текущий контроль         (№ теста) 

Аудит.

ДОТ

Аудит.

ДОТ

ВСЕГО

100

4

20

8

28

40

1

Введение. Раздел 1. Экономическая инфор-мация и информационные системы (ИС).

12

1

4

4

№1

1.1

Понятие экономической информации.

2

1/2

1

1/2

1.2

Информационные системы. Основные понятия.

2

1/2

1

1/2

1.3

Структура и состав ИС.

2

1

1

1.4

Тенденции развития ИС

2

1

1

1.5

Классификации ИС.

2

1

1

1.6

Последовательность разработки ИС.

2

1

2

Раздел 2. Технология и методы обработки экономической информации

76

2

12

8

28

28

№2

2.1

Эволюция автоматизированных информа-ционных технологий (АИТ).

2

1

1

2.2

Классификация АИТ

2

1/2

1

1

2.3

Автоматизированное рабочее место пользователя.

2

1

1

2.4

Структура и функциональная организация АИС и АИТ.

2

1/2

1

1

2.5

Интегрированные пакеты программ для офисов.

2

1

1

2.6

Интеллектуальные технологии и системы.

2

1

1

2.7

Обработка и хранение экономической информации в базах данных

52

1

6

6

24

10

3

Раздел 3. Телекоммуникационные техно-логии в экономических информационных системах (ЭИС).

12

1

4

8

№3

3.1

Классификация ЭИС.

2

1/2

1

3.2

Понятие корпоративных информационных систем (КИС).

2

1

1

3.3

Бизнес-моделирование и проектирование бизнес-процессов КИС.

2

1/2

1

2

3.4

Интеграция предприятий с внешней средой

2

1

2

3.5

Обеспечение качества информации, надежность и защищенность КИС.

2

1

2


2.3. Структурно-логическая схема дисциплины «Информационные систем в экономике»


2.4. Практический блок

Лабораторный практикум (очная форма обучения)

Номер раздела (темы)

Наименование лабораторной работы

Число учебных часов

3.3

Разработка систем принятия решений (экспертных систем).

12

4.1

Создание и обработка информации в СУБД Access

24

ИТОГО

36

Лабораторный практикум (очно-заочная форма обучения)

Номер раздела (темы)

Наименование лабораторной работы

Число учебных часов

3.3

Разработка систем принятия решений (экспертных систем).

4

4.2

Создание и обработка информации в СУБД Access

12

ИТОГО

16

Лабораторный практикум (заочная форма обучения)

Номер раздела (темы)

Наименование лабораторной работы

Число учебных часов

3.3

Разработка систем принятия решений (экспертных систем).

4

4.2

Создание и обработка информации в СУБД Access

4

Итого

8

2.5. Временной график изучения дисциплины

(для студентов, обучающихся с использованием

информационно-коммуникационных технологий)

Название раздела (темы)

Продолжительность

изучения раздела (темы)

(из расчета – 4часа в день)

1

Экономическая информация и информационные системы (ИС)

3 дня

2.1

Эволюция автоматизированных инфор-мационных технологий (АИТ)

1 день

2.2

Классификация АИТ

1 день

2.3

Автоматизированное рабочее место пользователя (АРМ)

1 день

2.4

Структурная и функциональная организация АИС и АИТ

1 день

2.5

Интегрированные пакеты программ для офисов

1 день

2.6

Интеллектуальные технологии и системы

4 дня

2.7

Обработка экономической информации с использованием пакета программ Excel

2 дня

2.8

Обработка и хранение информации в базах данных

8 дней

3

Телекоммуникационые технологии в экономических информационных системах (ЭИС)

3 дня

ИТОГО

25 дней

2.6. Рейтинговая система

Дисциплина «Информационные системы в экономике» содержит пять разделов, при изучении которых следует выполнить  блок лабораторных работ. После изучения каждой темы необходимо ответить на вопросы для самопроверки, а после завершения работы с разделом – на вопросы контрольного теста. Для подготовки к контрольному тесту Вам предлагается пройти тренировочный тест. Номера соответствующих тестов указаны в тематических планах, а также в начале  каждого раздела

За каждый вид самостоятельных работ начисляется определенное число баллов:

- за правильно выполненную лабораторную работу – 2 балла;

- за каждый правильный ответ контрольного теста – 2 балла.

Максимальное число баллов, которое может набрать студент, составляет  122 балла.

Для получения допуска к экзамену нужно набрать более двух третей от этой суммы. То есть, если Вы набрали более 81 баллов, допуск к экзамену Вам обеспечен!

3. ИФОРМАЦИОННЫЕ  РЕСУРСЫ ДИСЦИПЛИНЫ

3.1. Библиографический список

Основной:

  1.  Карминский, А.М. Информационные системы в экономике (в двух частях): учеб. пособие/ А.М. Карминский, Б.В. Черников. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 476 с.
  2.  Информационные системы и технологии в управлении и экономике: учебное пособие / под ред. В.В. Трофимова. – М.: Высшее образование, 2007. – 480 с.
  3.  Боброва, Л.В. Информационные системы в управлении и экономике: учеб. пособие / Л.В. Боброва, О.И. Золотов, Е.А. Рыбакова. – СПб.:Изд-во СЗТУ, 2005. – 258 с.

Дополнительный:

  1.  Андрейчиков, А.В. Интеллектуальные информационные системы: учебник / А.В. Андрейчиков, О.И. Андрейчикова. – М.: Финансы и статистика. 2005. – 417 с.
  2.  Гарнаев, А. Excel, VBA, Internet в экономике и финансах. / А. Гарнаев. –СПб.: БХВ. 2003. – 796 с.

Интернет-ресурсы:

  1.  http://WWW.olap.ru / Щавелев, Л.В. Оперативная аналитическая обработка данных: концепции и технологии.
  2.  http://Webclub.ru/materials/dbguide/. В.В. Кириллов. Основы проектиро-вания реляционных баз данных..

3.2. Опорный конспект

ВВЕДЕНИЕ

Информацию можно определить как совокупность сведений, уменьшающих степень неопределенности знаний о конкретных событиях, процессах, явлениях и т. д. При изучении информации учитываются закономерности ее создания, преобразования и использования в различных сферах человеческой деятельности.

Поэтому информация как продукт производства и применения отличается, прежде всего, предметным содержанием. Она очень разнообразна и подразделяется по виду обслуживаемой ею человеческой деятельности: научная, техническая, производственная, управленческая, экономическая, социальная, правовая и т.п. Каждый из видов информации имеет свои технологии обработки, смысловую ценность, формы представления и отображения на физическом носителе, требования к точности, достоверности, оперативности отображения фактов, явлений, процессов.

Особое место занимает экономическая информация. Это информация является:

  •  самой распространенной – с информацией такого рода имеет дело каждое предприятие;
  •  очень объемной;
  •  имеющей большое влияние на результаты работы предприятий и поэтому требующей адекватной обработки.

При изучении данной дисциплины Вы должны овладеть методами и средствами обработки экономической информации, научиться использовать различные информационные системы

1. ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

В процессе работы с данным разделом Вам предстоит:

  •  изучить пять тем;
  •  ответить на вопросы для самопроверки в конце каждой темы;
  •  ответить на вопросы тренировочного теста № 1;
  •  ответить на вопросы контрольного теста № 1.

В случае затруднений с ответами на вопросы тестов следует обращаться к Глоссарию (словарю терминов).

1.1. Понятие об экономической информации

Под экономической информацией понимается информация, характеризующая производственные отношения в обществе.

К ней относятся сведения:

  1.  Экономического характера о процессах производства;
  2.  О материальных ресурсах;
  3.  О процессах управления;
  4.  О финансовых процессах, которые циркулируют в экономической системе.

1.1.1. Виды экономической информации

Экономическую информацию принято подразделять по следующим основным признакам:

  •  функциям управления (использования);
  •  месту возникновения.

По функциям управления экономическая информация разделяется на плановую, учетную, нормативную, отчетно-статистическую.

Плановая информация включает в себя директивные значения планируемых и контролируемых показателей планирования на некоторый период в будущем (пятилетка, год, квартал, месяц, сутки). Например, выпуск продукции в натуральном и денежном выражении, планируемый спрос на продукцию и прибыль от ее реализации и т.д.

Учетная информация отражает фактические знания запланированных показателей за определенный период времени. На основании этой информации может быть скорректирована плановая информация, проведен анализ деятельности организации, приняты решения по более эффективному управлению организацией. В качестве учетной информации выступает информация натурального (оперативного) учета, бухгалтерского учета, финансового учета.

Например, учетной информацией является: количество деталей данного наименования, изготовленных рабочим за смену (оперативный учет), заработная плата за изготовленные детали (бухгалтерский учет), фактическая себестоимость изготовления деталей (бухгалтерский и финансовый учет).

Нормативно-справочная информация содержит различные справочные и нормативные данные, связанные с производственными процессами и отношениями. Это самый объемный и разнообразный вид информации. Достаточно отметить, что в общем объеме циркулирующей в организации информации нормативно-справочная информация составляет 50-60 %.

Примерами нормативно-справочной информации могут служить: технологические нормативы изготовления деталей, узлов, изделия в целом; стоимостные нормативы (расценки, тарифы, цены), справочные данные по поставщикам и потребителям продукции и т.д.

Отчетно-статистическая информация отражает результаты фактической деятельности организации для вышестоящих органов управления, органов государственной статистики налоговой инспекции и т.д. Например, годовой бухгалтерский отчет о деятельности организации.

Классификация экономической информации по уровням управления (месту возникновения) включает в себя входную и выходную информацию [1].

Входная информация – это информация, поступающая в организацию (структурное подразделение) извне и используемая как первичная информация для реализации экономических и управленческих функций и задач управления.

Выходная информация – это информация, поступающая из одной системы управления в другую. Одна и та же информация может являться входной для одного структурного подразделения и выходной для другого.

При этом форма представления экономической информации может быть:

  1.  Алфавитно-цифровой (текстовой) – в виде совокупностей алфавитных, цифровых и специальных символов;
  2.  Графической – в виде графиков, схем, рисунков.

Физическим носителем информации может быть:

  •  бумага;
  •  магнитные и оптические диски;
  •  изображения на экране дисплея.

Свойства экономической информации

Наиболее существенными свойствами экономической информации являются [1], [2]:

  •  смысловое содержание;
  •  многообразие форм представления данных;
  •  большой объем данных;
  •  дискретность значений и структурирование данных;
  •  требования к качеству информации и др.

В свете идей семиотики (науке о знаках) понятие информации и ее свойств можно рассматривать в трех аспектах:

  •  синтаксическом;
  •  семантическом;
  •  прагматическом.

Синтаксический аспект связан с рассмотрением формы и среды представления информации: документ, машинный носитель, память компьютера, а также с оценкой объемов обрабатываемой и хранимой информации, установлением правил преобразования и выбором формата данных и т.п. Информация на синтаксическом уровне традиционно называется данными.

На семантическом уровне формируются структурные единицы информации – экономические показатели, проектируется структура базы данных (интегрированная совокупность взаимосвязанных данных), определяется содержание документов и схема документооборота. Семантический аспект требует понимания содержания информации.

Прагматический аспект информации связан с оценкой качества и полезности информации для принятия управленческих решений. Качество информации рассматривается на уровне экономического показателя. Он является совокупностью следующих свойств [2], [3]:

  1.  Репрезентативность информации – методическая правильность формирования экономической информации; выделение наиболее существенных признаков и связей объектов, событий, явлений; измерение, выбор правильных алгоритмов формирования расчетных показателей.
  2.  Достоверность и полнота. Информация достоверна, если она не искажает истинное положение дел. Недостоверная информация может привести к неправильному пониманию или принятию неправильных решений.

Информация полна, если ее достаточно для понимания и принятия    решений. Неполная информация сдерживает принятие решений или может повлечь ошибки.

  1.  Содержательность информации – максимизация отношения количества полезных данных к их общему объему, т.е. максимизация меры устранения неопределенности.
  2.  Ценность и актуальность. Ценность информации зависит от того, какие задачи решаются с ее помощью. Актуальную информацию важно иметь при работе в постоянно изменяющихся условиях.
  3.  Если ценная и актуальная информация выражена непонятными словами, она может быть бесполезной. Информация становится ясной и понятной, если она выражена языком, на котором говорят те, кому предназначена эта информация.
  4.  Необходимость и достаточность (комплектность) информации для принятия управленческого решения.
  5.  Доступность и своевременность получения информации.
  6.  Точность информации на уровне отдельных экономических показателей.

1.1.3. Информация в системе управления

Информация рассматривается как «ресурс управления», имеющий важное стратегическое значение. Информационные ресурсы в значительной степени являются взаимозаменяемыми по отношению к материальным, финансовым и трудовым ресурсам. Организационная форма информационных ресурсов, объем информации, ее качество влияют на эффективность управления. В настоящее время наиболее широко распространены формы организационных ресурсов в виде:

  •  коллекции документов, карточек ручного заполнения и поиска;
    •  предметных баз данных на машинных носителях;
    •  интегрированных баз данных коллективного пользования с применением компьютерных сетей, включая Internet;

  •  баз знаний, обеспечивающих получение новой информации на основе системы правил вывода.

Для экономической информации характерны:

  •  большие объемы;
  •  многократное повторение циклов ее получения и преобразования в установленные временные периоды (месяц, квартал, год и т.д.);
  •  многообразие ее источников и потребителей;
  •  значительный удельный вес логических операций при ее обработке.

Эти свойства экономической информации определяют научно-техническую необходимость и экономическую целесообразность использования средств вычислительной техники и прежде всего компьютеров при ее сборе, накоплении, передаче и обработке, что в свою очередь требует умения определять структуру и объемы перерабатываемой информации.

Структура экономической информации достаточно сложна и может включать различные комбинации информационных совокупностей, обладающих определенным содержанием. Под информационной совокупностью понимается группа данных, характеризующих объект, процесс, операцию. По структурному составу информационные совокупности можно разделить на:

  •  реквизиты;
  •  показатели;
  •  документы.

Элементарными неделимыми единицами экономической информации являются реквизиты, выражающие определенные свойства объекта. Реквизиты подразделяются на реквизиты-признаки и реквизиты-основания. Реквизиты-признаки характеризуют качественные свойства описываемого объекта (время и место действия, фамилия, имя, отчество исполнителя, наименование работы и т.д.). Реквизиты-основания дают количественную характеристику явлений, выраженную в определенных единицах измерения (сумма вклада в рублях, ставка налога в процентах и т.д.). Отдельно взятые реквизиты-признаки и реквизиты- основания экономического смысла не имеют, поэтому применяются только в сочетании друг с другом.

Совокупность логически связанных реквизитов-признаков и реквизитов-оснований, имеющая экономический смысл, образует показатель.


ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ

  1.  Дайте определение понятию экономическая информация.
    1.  Перечислите классы информации по функциям управления.
    2.  Как классифицируется информация по уровням управления?
    3.  Дайте определение синтаксическому аспекту информации.
    4.  Что характеризует семантический аспект  информации?
    5.  Что характеризует прагматический аспект информации?
    6.  Дайте определение понятию реквизит применительно к информации.
    7.  Дайте определение понятию показатель применительно к информации

1.2. Информационные системы (ИС). Основные понятия

1.2.1. Определение и свойства ИС

Слово «система» происходит от греческого system, что означает целое, составленное из частей или множества элементов, связанных друг с другом и образующих определенную целостность, единство [2].

Под системой понимается совокупность связанных между собой и с внешней средой элементов или частей, функционирование которых направлено на получение конкретного полезного результата.

В соответствии с этим определением практически каждый экономический объект можно рассматривать как систему, стремящуюся в своем функционировании к достижению определенной цели. В качестве примера можно назвать систему образования, энергетическую, транспортную, экономическую и др.

Для системы характерны следующие основные свойства:

• сложность;

• делимость;

• целостность;

• многообразие элементов и различие их природы;

• структурированность.

Сложность системы зависит от множества входящих в нее компонентов, их структурного взаимодействия, а также от сложности внутренних и внешних связей и динамичности.

Делимость системы означает, что она состоит из ряда подсистем или элементов, выделенных по определенному признаку, отвечающему конкретным целям и задачам.

Целостность системы означает, что функционирование множества элементов системы подчинено единой цели.

Многообразие элементов системы и различие природы этих элементов связано с их функциональной специфичностью и автономностью. Например, в материальной системе объекта, связанной с преобразованием вещественно-энергетических ресурсов, могут быть выделены такие элементы, как сырье, основные и вспомогательные материалы, топливо, полуфабрикаты, запасные части, готовая продукция, трудовые и денежные ресурсы.

Структурированность системы определяет наличие установленных связей и отношений между элементами внутри системы, распределение элементов системы по уровням иерархии.

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.

1.2.2. Автоматизированные ИС

Экономическая информационная система (ЭИС)  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.

Информационная система является системой информационного обслуживания работников управленческих служб и выполняет технологические функции по накоплению, хранению, передаче и обработке информации.

Автоматизированная информационная система (АИС) представляет собой совокупность информации, экономико-математических методов и моделей, технических, программных, технологических средств и специалистов, предназначенную для обработки информации и принятия управленческих решений.

Создание АИС способствует повышению эффективности производства экономического объекта и обеспечивает качество управления. Наибольшая эффективность АИС достигается при оптимизации планов работы предприятий, фирм и отраслей, быстрой выработке оперативных решений, четком маневрировании материальными и финансовыми ресурсами и т.д. Поэтому процесс управления в условиях функционирования автоматизированных информационных систем основывается на экономико-организационных моделях, более или менее адекватно отражающих характерные структурно-динамические свойства объекта. Адекватность модели означает прежде всего ее соответствие объекту в смысле идентичности поведения в условиях, имитирующих реальную ситуацию, поведение моделируемого объекта в части существенных для поставленной задачи характеристик и свойств. Безусловно, полного повторения объекта в модели быть не может, однако несущественными для анализа и принятия управленческих решений деталями можно пренебречь.

    Модели имеют собственную классификацию, подразделяясь на вероятностные и детерминированные, функциональные и структурные. Эти особенности модели порождают разнообразие типов информационных систем.

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ

  1.  Дайте определение понятию система.
  2.  Перечислите основные функции системы управления.
  3.  Дайте определение понятию экономическая информационная система.
  4.  Что такое автоматизированная информационная система?
  5.  Перечислите основные свойства систем.
  6.  Перечислите основные функции систем управления.
  7.  Что означает понятие адекватность экономико-организационных моделей?

1.3. Структура и состав ИС

1.3.1. Структура и состав информационной системы

   Практически все рассмотренные разновидности информационных систем независимо от сферы их применения включают один и тот же набор компонентов (рис. 1):

  •  функциональные компоненты;
  •  компоненты системы обработки данных;
  •  организационные компоненты.

При этом под функцией управления понимается специальная постоянная обязанность одного или нескольких лиц, выполнение которой приводит к достижению определенного делового результата [1].

Под функциональными компонентами понимается система функции управления – полный набор (комплекс) взаимосвязанных во времени и пространстве работ по управлению, необходимых для достижения поставленных перед предприятием целей.

Рис. 1

1.3.2. Информационное общество, его гуманитарные и правовые проблемы

Этот термин возник во второй половине 60-х гг., когда человечество впервые осознало наличие "информационного взрыва". Оказалось, что нарастание информации в обществе происходит по экспоненциальному закону и справиться с такой лавиной информации человек не может. Для этого нужны специальные средства обработки информации, ее хранения и использования.  А. Тоттлер ввел в научный оборот теорию трех революций, согласно которой человечество пережило уже аграрную и индустриальную революции и стоит  на пороге информационной революции.

Само название "информационное общество" впервые появилось в Японии. Под информационным имеется в виду общество, в котором циркулирует высокая по качеству информация, а также есть все необходимые средства для ее хранения, распределения и использования. Информация легко и быстро распространяется по требованиям заинтересованных людей и организаций и выдается им в привычной для них форме. Стоимость пользования информационными услугами настолько невысока, что они доступны каждому.

К 2000 году в наиболее развитых странах мира сфера информационного бизнеса и информационных услуг резко выросла. Например, к этому времени в сельском хозяйстве США было занято 3 % работающих, в промышленности – 25 %, при создании средств для работы с информацией и непосредственно самой работой с ней – 53 %.

Переход к информационному обществу не сулит каких-либо перемен в социальных благах, останется расслоение населения на более обеспеченных и менее обеспеченных, в различной мере способных воспользоваться плодами информатизации. Сфера информационных услуг будет, конечно, дифференцирована, и ряд наиболее важных услуг по своей стоимости будет выше возможностей среднего члена общества.

Проблема равного доступа к информации возникает не только внутри одной страны, но будет проявляться и на межгосударственном уровне (и уже проявляется, например, в области обмена информацией, полученной из космоса). Создание и владение большими банками данных о различных отраслях промышленности и сельского хозяйства, о потенциальных продавцах и покупателях уже сейчас составляют главное богатство многих бирж. брокерских контор и других организаций, занятых перераспределением  товаров. В таких ситуациях возможны даже "информационные войны".

Одна из особенностей информационного общества – возрастание «удельного веса» индивидуального труда, почти исчезнувшего в индустриальном обществе. Развитая сеть позволит многим специалистам, не выходя из дома, принимать участие в общественном производстве.

Большие изменения ожидаются в сфере образования, которое также станет в значительной мере индивидуальным. Предполагаются крупные изменения и в организации научной деятельности. Быстрый обмен результатами по вычислительным сетям, не связанный с задержками на полиграфическое производство, уже сейчас в развитых странах позволяет значительно ускорить темпы научных исследований.

Внедрение в индустриальное производство новых информационных технологий и робототехнических систем изменит характер труда в промышленности, резко снизит число людей, занятых в этой сфере, изменит саму технологию и организацию производства. В информационном обществе информатика будет играть столь же важную роль, какую играли инженерные науки, физика и химия в индустриальном обществе.

1.3.3. Информатика и информатизация образования

Информатизация как процесс перехода к информационному обществу касается всех сфер человеческой деятельности. Информация приобрела значимость товара, имеющего высшую потребительскую стоимость и стала базой существования рыночной экономики, основой социально-экономического развития любой территории. Объем мирового рынка информационных технологий ежегодно возрастает на 6 %. Например, за 2001 год объем поставок персональных  компьютеров в мире вырос на 27 % и составил 300 млн. шт. Наблюдаются высокие темпы роста сетей: телефонных – 5-6 %, передачи данных – 20-25 %, локальных сетей – до 50 %. в год.

Однако в России информационные потребности, характерные для будущего информационного общества, еще не осознаны и по многим направлениям не определены. Поэтому привитие информационной культуры является базой перехода в век информатики. Первоочередной проблемой информатизации социальной сферы является информатизация образования.

1.3.4. Правовые, экономические, гуманитарные аспекты информатизации общества

Поскольку информация стала предметом труда, программное обеспечение стало предметом купли-продажи. Возник целый круг правовых и экономических проблем: сертификация и государственная регистрация программных систем, банков и баз данных, защиты авторских и имущественных прав их разработчиков, вопросы оценки научной и коммерческой эффективности программных разработок и т.д.

Передача материалов в электронном виде с дальнейшим тиражированием по традиционной технологии также ставит вопрос экономической заинтересованности для авторов продукции и создает проблемы нравственного характера перед пользователем. Защита интеллектуальной собственности и максимально открытый доступ конечных потребителей к прикладной информации – это две взаимосвязанные задачи.

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ

  1.  Какие компоненты входят в состав информационных систем?
  2.  Дайте определение понятию функциональные компоненты ИС.
  3.  Перечислите основные компоненты систем обработки данных.
  4.  Назовите организационные компоненты ИС.
  5.  Дайте определение понятию информационное общество.
  6.  Что такое информатизация общества?

1.4. Тенденции развития ИС

Логика развития ИС в последние 30 лет наглядно демонстрирует эффект маятника: централизованная модель обработки данных на базе мэйнфреймов, доминировавшая до 80 годов прошлого века, всего за несколько лет уступила свои позиции распределенной архитектуре одноранговых локальных сетей (ЛС) персональных компьютеров, но затем началось возвратное движение к централизации ресурсов системы. Сегодня в центре внимания оказывается технология «клиент-сервер», которая эффективно объединяет достоинства своих предшественников.

Различают несколько поколений ИС.

Первое поколение ИС (1960-1970 гг.) строилось на базе центральных ЭВМ по принципу «одно предприятие – одни центр обработки».

Второе поколение ИС (1970 – 1980 гг.): первые шаги к децентрализации ИС, в процессе которой стали продвигать информационные технологии в офисы и отделения компаний, используя мини-компьютеры типа DEC-VAX. Параллельно началось активное внедрение пакетов коммерческих прикладных программ. Таким образом, кардинальным новшеством ИС этого поколения была двух- и трехуровневая модель организации системы обработки данных (центральная ЭВМ – мини-компьютеры отделений и офисов) с информационным фундаментом на основе децентрализованной базы данных и прикладных пакетов.

Третье поколение ИС (1980 – начало 1990-х гг.): бум распределенной сетевой обработки, главной движущей силой которого был массовый переход на персональные компьютеры (ПК). Логика корпоративного бизнеса потребовала объединения разрозненных рабочих мест в единую ИС – появились вычислительные сети и распределенная обработка. При развитии ИС третьего поколения идея чистой (одноранговой) распределенной обработки заметно потускнела и стала сдавать свои позиции иерархической модели «клиент-сервер».

Четвертое поколение ИС находится в стадии зарождения, но уже понятно, что отличительные черты совместных ИС и, прежде всего, иерархическая организация, в которой централизованная обработка и единое управление ресурсами ИС на верхнем уровне сочетается с распределенной обработкой на нижнем, определяются синтезом решений, апробированных в системах предыдущих поколений. Информационные системы четвертого поколения аккумулируют следующие основные особенности:

  •  полное использование потенциала настольных компьютеров и среды распределенной обработки;
  •  модульное построение системы, предполагающее существование множества различных типов архитектурных решений в рамках единого комплекса;
  •  экономия ресурсов системы (в самом широком понимании этого термина) за счет централизации хранения и обработки данных на верхних уровнях иерархии ИС.

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ

  1.  Перечислите поколения развития ИС.
  2.  Какие средства вычислительной техники были положены в основу первого поколения ИС?
  3.  В чем кардинальное отличие ИС второго поколения от ИС первого поколения?
  4.  Укажите основную движущую силу перехода к ИС третьего поколения.
  5.  Перечислите основные особенности ИС четвертого поколения.

1.5. Классификация ИС

Автоматизированные информационные системы разнообразны и могут быть классифицированы [1] по ряду признаков (рис. 2).

Так как классификация систем по сфере функционирования объекта управления очевидна, рассмотрим следующие признаки. По видам процессов управления автоматизированные информационные системы подразделяются на:

АИС управления технологическими процессами это человеко-машинные системы, обеспечивающие управление технологическими устройствами, станками, автоматическими линиями.

АИС управления организационно-технологическими процессами представляют собой многоуровневые системы, сочетающие АИС управления технологическими процессами и АИС управления предприятиями.

Для АИС организационного управления объектом служат производственно-хозяйственные, социально-экономические функциональные процессы, реализуемые на всех уровнях управления экономикой, в частности:

• банковские АИС;

• АИС фондового рынка;

• финансовые АИС;

• страховые АИС;

• налоговые АИС;

• АИС таможенной службы;

• статистические АИС;

• АИС промышленных предприятий и организаций (особое место по значимости и распространенности в них занимают бухгалтерские АИС) и др.

Рис. 2

АИС научных исследований обеспечивают высокое качество и эффективность межотраслевых расчетов и научных опытов. Методической базой таких систем служат экономико-математические методы, технической базой самая разнообразная вычислительная техника и технические средства для проведения экспериментальных работ моделирования. Как организационно-технологические системы, так и системы научных исследований могут включать в свой контур системы автоматизированного проектирования работ (САПР).

Обучающие АИС получают широкое распространение при подготовке специалистов в системе образования, при переподготовке и повышении квалификации работников разных отраслей.

В соответствии с третьим признаком классификации выделяют отраслевые, территориальные и межотраслевые АИС, которые одновременно являются системами организационного управления, но уже следующего более высокого уровня иерархии.

Отраслевые АИС функционируют в сферах промышленного и агропромышленного комплексов, в строительстве, на транспорте. Эти системы решают задачи информационного обслуживания аппарата управления соответствующих ведомств.

Территориальные АИС предназначены для управления административно-территориальными районами. Деятельность территориальных систем направлена на качественное выполнение управленческих функций в регионе, формирование отчетности, выдачу оперативных сведений местным государственным и хозяйственным органам.

Межотраслевые АИС являются специализированными системами функциональных органов управления национальной экономикой (банковских, финансовых, снабженческих, статистических и др.). Имея в своем составе мощные вычислительные комплексы, межотраслевые многоуровневые АИС обеспечивают разработку экономических и хозяйственных прогнозов, государственного бюджета, осуществляют контроль результатов и регулирование деятельности всех хозяйств, а также контроль и распределение ресурсов.

ВОПРОСЫ  ДЛЯ  САМОПРОВЕРКИ

  1.  Как классифицируются АИС по видам процессов управления?
  2.  Дайте определение АИС управления технологическими процессами.
  3.  Дайте определение АИС управления организационно-технологическими процессами.
  4.  Перечислите основные АИС организационного управления.
  5.  Перечислите основные АИС по уровням управления.

1.6. Последовательность разработки ИС

Важнейшим понятием для ИС является жизненный цикл – интервал времени от момента зарождения замысла до момента «утилизации» последствий его реализации. Жизненный цикл (ЖЦ) разбит на стадии, для которых характерны длительность (временной интервал), содержание работ, состав требуемых ресурсов:

1. Спецификация состава, структуры и характеристик компонентов ИС.

2. Проектирование компонентов ИС.

3. Эксплуатация ИС.

4. Сопровождение ИС.

5. Утилизация ИС.

Последовательность разработки ИС приведена в табл. 1.

Таблица 1

Код стадии

Стадии

Код этапа

Этапы работ

1

Формирова-ние требова-ний к ИС.

1.1

Обследование объекта и обоснование необходимости создания ИС.

1.2

Формирование требований пользователей к ИС.

1.3

Оформление отчета о выполненной работе и заявки на разработку ИС (тактико-техническое задание).

2

Разработка концепции ИС.

2.1

Изучение объекта.

2.2

Проведение необходимых научно-исследовательских работ.

2.3

Разработка вариантов концепции ИС, удовлетворяющих требованиям пользователей.

2.4

Оформление отчета о выполненной работе.

3

Техническое задание.

3.1

Разработка и утверждение технического задания на создание ИС.

4

Эскизный проект.

4.1

Разработка предварительных проектных решений по системе и ее частям.

4.2

Разработка документации на ИС и ее части.

5

Технический проект.

5.1

Разработка проектных решений по системе и ее частям.

5.2

Разработка документации на ИС и ее части.

5.3

Разработка и оформление документации на поставку изделий для комплектования ИС и (или) технических требований на их разработку.

5.4

Разработка заданий на проектирование в смежных частях проекта объекта автоматизации.

6

Рабочая документация

6.1

Разработка рабочей документации на систему и ее части.

6.

Разработка или адаптация программ.

7

Ввод в действие.

7.1

Подготовка объекта автоматизации к вводу ИС в действие.

7.2.

Подготовка персонала.

7.3

Комплектация ИС поставляемыми изделиями (программными и техническими средствами, программно-техническими комплексами и информационными изделиями).

7.4

Строительно-монтажные работы.

7.5

Пусконаладочные работы.

7.6

Проведение предварительных испытаний.

Продолжение таблицы 1

Код стадии

Стадии

Код этапа

Этапы работ

7.7

Проведение опытной эксплуатации.

7.8

Проведение приемочных испытаний.

8

Сопровождение.

8.1

Выполнение работ в соответствии с гарантийными обязательствами.

8.2

Послегарантийное обслуживание.

Наиболее динамичная часть ИС – это программное обеспечение (ПО), которое может быть как «покупным», так и разрабатываемым «под заказ». Процесс разработки ПО включает[2]: анализ и спецификацию требований к ПО, проектирование архитектуры ПО, детальное проектирование ПО; кодирование ПО; тестирование и отладку ПО; установку и приемку ПО. При разработке ПО используются каскадная и спиральная модели ЖЦ ПО.

1. Каскадная модель, разработана в 70-е годы 20 века. Каждая стадия должна заканчиваться получением результатов, являющихся исходными данными для выполнения работ следующей стадии, переход на следующую стадию выполняется последовательно, после завершения всех работ предыдущей стадии. Документирование работ каждой стадии выполняется как на предварительной, так и на окончательной фазе их выполнения. Каскадная модель идеально подходит для небольших, «монолитных» проектов, не имеющих развитой структуры, и не подходит для структурно-сложных или многокомпонентных проектов. Проекты, отличающиеся новизной или неопределенностью своих требований, не могут быть жестко регламентированы на всех стадиях ЖЦ ИС. В реальных разработках выполняются возвраты к предыдущим стадиям, вносятся коррективы и вновь повторяются стадии ЖЦ.

2. Спиральная модель разработки ПО появилась в 80-е годы 20 века, обеспечивает итерационный подход, постепенное уточнение требований и спецификаций ПО; структурную организацию ПО; использование «прототипов» для ПО. В рамках спиральной модели разработан специальный подход к разработке ПО – «быстрая разработка приложений» (Rapid Application DevelopmentRAD), ориентированный на создание готовых частей ПО на основе прототипов, получаемых с использованием CASE-технологий.

Методы проектирования ИС реализуется через технологию проектирования, которая определяется как «совокупность технологических операций проектирования в их последовательности и взаимосвязи».  Существует две концепции разработки проекта ПО (см. рис. 3. и рис. 4):

Структурный подход

Рис. 3.

Структурный подход (рис.3) связан с функциональной декомпозицией системы, выделением независимых компонентов, таких как: подсистемы, функции, процедуры обработки данных, образующие иерархию. При этом должна быть обеспечена целостность при ограничении функциональности, обозримости и модифицируемости отдельных компонентов. Результатом структурного подхода является разработка модульной архитектуры ПО, отделение данных от программ их обработки, что обеспечивает независимость представления логической и физической структуры данных.  В качестве инструментальных средств проектирования структурный подход использует: диаграммы потоков данных – DFD (Data Flow Diagram); методы структурного анализа и проектирования – SADT (Structured Analysis and Design Technique); диаграммы «сущность–связь» для реляционных БД – ERD (Entity Relationship Diagrams). Структурный подход к проектированию может использовать как каскадную, так и спиральную модель ЖЦ ПО.

Объектно-ориентированный подход (рис.4) использует объектную декомпозицию ИС и ПО. «Объекты» – предметы, процессы или явления, обладающие набором уникальных свойств (данных) и методов их обработки, инициируемых в момент возникновения предопределенных событий. Объекты объединяют в себе как данные, так и программный код. Объекты разделяются на классы. Внутри класса объектов создаются представители, которые наследуют свойства и методы класса. При этом для любого объекта возможно изменение наследуемых свойств и методов класса, а также передача методов обработки (программного кода) другим объектам. Объектный подход позволяет изолировать объект от многообразия всей системы, закончить разработку объекта, тиражировать программный код. Объектно-ориентированный подход вызвал к появлению огромное число инструментальных средств, объектно-ориентированных языков программирования (C++, Object Pascal, Simula и др).

Рис. 4

ВОПРОСЫ  ДЛЯ  САМОПРОВЕРКИ

  1.  Перечислите основные стадии проектирования ИС.
  2.  Какие модели используются при разработке программного обеспечения ИС?
  3.  В чем сущность структурного подхода к разработке ПО ИС?
  4.  В чем сущность объектно-ориентированного подхода к проектированию ПО ИС?


2. ТЕХНОЛОГИИ И МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ  ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

При работе с разделом 2 Вам предстоит:

  •  изучить 8 тем;
  •  ответить на вопросы для самопроверки в конце каждой темы;
  •  выполнить блок лабораторных работ с табличным процессором Excel;
  •  выполнить блок лабораторных работ с СУБД Access;
  •  ответить на вопросы тренировочного теста № 2;
  •  ответить на вопросы контрольного теста № 2.

В случае затруднения с ответами обращайтесь к Глоссарию и работе [3].

2.1. Эволюция автоматизированных информационных технологий (АИТ)

Введем понятие информационной технологии (ИТ). ИТ – процесс, использующий совокупность методов и средств обработки информации.

Автоматизированная информационная технология (АИТ)системно организованная для решения задач управления совокупность методов и средств реализации операций сбора, регистрации, передачи, накопления, поиска, обработки и защиты информации на базе применения развитого программного обеспечения, используемых средств вычислительной техники и связи, а также способов, с помощью которых информация предлагается клиентам.

Эволюция АИТ представлена в табл. 2.

Развитие рыночных отношений привело к появлению новых видов предпринимательской деятельности и, прежде всего, к созданию фирм, занятых информационным бизнесом, разработкой информационных технологий, их совершенствованием, распространением компонентов АИТ, в частности программных продуктов, автоматизирующих информационные и вычислительные процессы. К их числу относят также вычислительную технику, средства коммуникаций, офисное оборудование и специфические виды услуг – информационное, техническое и консультационное обслуживание, обучение и т.п. Это способствовало быстрому распространению и эффективному использованию информационных технологий в управленческих и производственных процессах, практически к повсеместному их применению и большому многообразию.

Таблица 2

Год

ЭВМ

Решаемые задачи

Тип АИТ

Конец 1950-х –

начало 1960-х гг.

I, II

поколения

Использование ЭВМ для решения отдельных наиболее трудоемких задач по начислению заработной платы, материальному учету и др.; решение отдельных оптимиза-ционных задач.

Частичная электронная обработка данных.

1960-е гг. – начало 1970-х гг.

I, II

поколения

Электронная обработка плановой и текущей информации, хранение в памяти ЭВМ нормативно-спра-вочных данных, выдача машино-грамм на бумажных носителях.

ЭСОД – электрон-ная система обработки данных.

1970-е гг.

III поколение

Комплексная обработка инфор-мации на всех этапах управления деятельностью предприятия, организации, переход к разработке подсистем АСУ (материально-технического снабжения, товародвижения, контроль запасов и транспортных перевозок, учет реализации готовой продукции, планирование и управление).

Централизованная автоматизированная обработка инфор-мации в условиях ВЦ, ВЦКП (вычис-лительных центров коллективного пользования).

1980-е  - 1990-е гг.

IV поколение

Развитие АСУТП (АСУ техноло-гическими процессами), САПР (систем автоматизированного про-ектирования), ОАСУ (отраслевых АСУ), общегосударственных АСУ: плановых расчетов, статистики, материально-технического снаб-жения, науки и техники, фина-нсовых расчетов и др. Тенденция к децентрализации обработки дан-ных, решению задач в многополь-зовательском режиме, переход к безбумажной эксплуатации вычис-лительной техники.

Специализация технологических решений на базе мини-ЭВМ, ПЭВМ и удаленного дос-тупа к массивам данных с одновре-менной универса-лизацией способов обработки инфор-мации на базе мо-щных суперЭВМ.

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ

  1.  Дайте определение понятию информационная технология.
  2.  Дайте определение понятию автоматизированная информационная технология.
  3.  Перечислите основные этапы эволюции АИТ.

2.2. Классификация АИТ

АИТ в настоящее время можно классифицировать по ряду признаков, в частности: способу реализации в АИС, степени охвата АИТ задач управления, классам реализуемых технологических операций, типу пользовательского интерфейса, вариантам использования сети ЭВМ, обслуживаемой предметной области (рис.5).

По способу реализации АИТ в АИС выделяют традиционно сложившиеся и новые информационные технологии. Если традиционные АИТ прежде всего существовали в условиях централизованной обработки данных, до массового использования ПЭВМ были ориентированы главным образом на снижение трудоемкости при формировании регулярной отчетности, то новые информационные технологии связаны с информационным обеспечением процесса управления в режиме реального времени.

По способу реализации АИТ в АИС выделяют традиционно сложившиеся и новые информационные технологии. Если традиционные АИТ прежде всего существовали в условиях централизованной обработки данных, до массового использования ПЭВМ были ориентированы главным образом на снижение трудоемкости при формировании регулярной отчетности, то новые информационные технологии связаны с информационным обеспечением процесса управления в режиме реального времени.

Новая информационная технология – это технология, которая основывается на применении компьютеров, активном участии пользователей (непрофессионалов в области программирования) в информационном процессе, высоком уровне дружественного пользовательского интерфейса, широком использовании пакетов прикладных программ общего и проблемного назначения, доступе пользователя к удаленным базам данных и программам благодаря вычислительным сетям ЭВМ.


Рис. 5


По
степени охвата АИТ задач управления выделяют электронную обработку данных, когда с использованием ЭВМ без пересмотра методологии и организации процессов управления ведется обработка данных с решением отдельных экономических задач, и автоматизацию управленческой деятельности. Во втором случае вычислительные средства, включая суперЭВМ и ПЭВМ, используются для комплексного решения функциональных задач, формирования регулярной отчетности и работы в информационно-справочном режиме для подготовки управленческих решений. К этой же группе могут быть отнесены АИТ поддержки принятия решений, которые предусматривают широкое использование экономико-математических методов, моделей и ППП для аналитической работы и формирования прогнозов, составления бизнес-планов, обоснованных оценок и выводов по изучаемым процессам, явлениям производственно-хозяйственной практики.

К названной группе относятся и широко внедряемые в настоящее время АИТ, получившие название электронного офиса и экспертной поддержки решений. Эти два варианта АИТ ориентированы на использование последних достижений в области интеграции новейших подходов к автоматизации работы специалистов и руководителей, создание для них наиболее благоприятных условий выполнения профессиональных функций, качественного и своевременного информационного обслуживания за счет полного автоматизированного набора управленческих процедур, реализуемых в условиях конкретного рабочего места и офиса в целом.

Электронный офис предусматривает наличие интегрированных пакетов прикладных программ, включающих специализированные программы и информационные технологии, которые обеспечивают комплексную реализацию задач предметной области. В настоящее время все большее распространение приобретают электронные офисы, оборудование и сотрудники которых могут находиться в разных помещениях. Необходимость работы с документами, материалами, базами данных конкретной организации или учреждения в домашних условиях, в гостинице, транспортных средствах привела к появлению АИТ виртуальных офисов. Такие АИТ основываются на работе локальной сети, соединенной с территориальной или глобальной сетью. Благодаря этому абонентские системы сотрудников учреждения независимо от того, где они находятся, оказываются включенными в общую для них сеть.

Автоматизированные информационные технологии экспертной поддержки составляют основу автоматизации труда специалистов-аналитиков. Эти работники кроме аналитических методов и моделей для исследования складывающихся в рыночных условиях ситуаций по сбыту продукции, услуг, финансового положения предприятия, фирмы, финансово-кредитной организации вынуждены использовать накопленный и сохраняемый в системе опыт оценки ситуаций, т.е. сведения, составляющие базу знаний в конкретной предметной области. Обработанные по определенным правилам, такие сведения позволяют подготавливать обоснованные решения для поведения на финансовых и товарных рынках, вырабатывать стратегию в областях менеджмента и маркетинга.

По классам реализуемых технологических операций АИТ рассматриваются по существу в программном аспекте и включают: текстовую обработку, электронные таблицы, автоматизированные банки данных, обработку графической и звуковой информации, мультимедийные и другие системы.

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ

  1.  Перечислите признаки классификации АИТ
  2.  Как классифицируются АИТ по способу построения сети?
  3.  Как классифицируются АИТ по типу пользовательского интерфейса?
  4.  Приведите классификацию АИТ по степени охвата задач управления.
  5.  Приведите классификацию АИТ по классу реализуемых технологических операций.
  6.  Дайте определение понятию электронный офис.

2.3. Автоматизированное рабочее место пользователя

Автоматизированное рабочее место (АРМ) можно определить как совокупность информационно-программно-технических ресурсов, обеспечи-вающую конечному пользователю обработку данных и автоматизацию управленческих функций в конкретной предметной области.

Создание автоматизированных рабочих мест предполагает, что основные операции по накоплению, хранению и переработке информации возлагаются на вычислительную технику, а экономист выполняет часть ручных операций и операций, требующих творческого подхода при подготовке управленческих решений.

АРМ имеют проблемно-профессиональную ориентацию на конкретную предметную область. Профессиональные АРМ являются главным инструментом общения человека с вычислительными системами, играя роль автономных рабочих мест, интеллектуальных терминалов больших ЭВМ, рабочих станций в локальных сетях. АРМ имеют открытую архитектуру и легко адаптируются к проблемным областям.

Эффективным режимом работы АРМ является его функционирование в рамках локальной вычислительной сети в качестве рабочей станции. Особенно целесообразен такой вариант, когда требуется распределять информационно-вычислительные ресурсы между несколькими пользователями.

Более сложной формой является АРМ с использованием ПЭВМ в качестве интеллектуального терминала, а также с удаленным доступом к ресурсам центральной (главной) ЭВМ или внешней сети. В данном случае несколько ПЭВМ подключаются по каналам связи не только к главной ЭВМ сети, но и к различным информационным службам и системам общего назначения (службам новостей, национальным информационно-поисковым системам, базам данных и знаний, библиотечным системам и т.п.).

Рассмотрим в качестве примера информационные и программно-технологические возможности АРМ «Управление ценными бумагами» в одном из коммерческих банков.

АРМ «Управление ценными бумагами» позволяет решать следующие основные задачи:

  •  ведение реестра акционеров;
  •  регистрация операций по акциям;
  •  начисление дивидендов;
  •  формирование отчетов;
  •  выполнение аналитических расчетов и др.

Компонентами АРМ «Управление ценными бумагами» являются:

  •  интегрированная база данных;
  •  совокупность расчетных алгоритмов, обеспечивающих обработку информации и отображение результатов;
  •  встроенная справочная система;
  •  текстовый редактор и калькулятор.

АРМ предназначено для комплексной автоматизации операций, связанных с первичным размещением и вторичным обращением ценных бумаг. Оно рассчитано на работу с единой интегрированной нормативно-справочной базой данных и реализуемым комплексом расчетных задач.

Минимальная конфигурация АРМ включает персональный компьютер типа IBM PC и стандартный принтер. Требуемый объем оперативной памяти – 512 Кбайт. Для хранения информации об одном акционере используется в среднем 1 Кбайт памяти на внешнем носителе. Проведение расчетов и работа с данными требует не менее 1 Мбайта памяти.

Интегрированная база данных содержит оперативную и нормативно-справочную информацию. Для управления ведением расчетных функций, занесения и корректировки данных в системе используется развитый многоуровневый интерфейс. Встроенная справочная система позволяет специалисту при работе с программой получать необходимую консультацию без выхода из системы.

Работа пользователя с АРМ реализуется через меню. Главное меню представляет собой иерархическую диалоговую схему доступа к функциям системы. К пунктам этого меню относятся реестр акционеров, транзакции (акты купли-продажи акций), дивиденды, настройка системы, аналитические расчеты, сервисные функции.

Нормативно-справочная информация включает в себя таблицу налогов (по субъектам налогообложения), классификатор акционеров и др. Классификатор акционеров содержит признаки для группировки и выбора данных об акционерах при подготовке выходных форм. Информация, поступающая от пользователя в систему во время диалога, по содержанию является либо командами выполнения тех или иных операций, либо данными. Команды реализуются с помощью многоуровневого меню, которое объединяет множество доступных пользователю действий в подгруппы, группы и т.д. Их совокупность отражает принятую в системе логику поиска и работы. Данные – это информация числового или текстового характера, помещаемая в базу данных. Занесение данных ведется с использованием экранных форм.

АРМ предназначено для комплексной автоматизации операций, связанных с первичным размещением и вторичным обращением ценных бумаг. Оно рассчитано на работу с единой интегрированной нормативно-справочной базой данных и реализуемым комплексом расчетных задач.

Основные функции АРМ выполняются после настройки системы. В процессе настройки устанавливаются значения реквизитов акционерного общества, выпуска акций и прав доступа. Выбор того или иного меню служит для ввода и модификации данных о владельцах акций, их адреса, номера личных счетов, контроля счетов-депо, формирования и печати сертификатов и т.п. Система позволяет получать выписки со счетов акционеров, формировать и готовить сводные документы о движении акций за любой период (список акционеров, список для голосования, распределение акций, движение по счету, первичное размещение акций).

Система выполняет аналитические расчеты по группам данных: реестр, транзакция, дивиденды. Расчеты могут выполняться в разрезах различных классификационных признаков: по типам акций и акционеров, по отчетным периодам. Результаты расчетов представляются в графическом виде.

В последнее время наметилась тенденция к созданию унифицированных АРМ, обслуживающих несколько предметных областей. Например, комплекс АРМ-аналитик, созданный на базе АРМ-статистика, значительно расширяет возможности последнего и в максимальной степени отвечает требованиям зарождающихся в условиях рынка производственных, научных и коммерческих структур. АРМ-аналитик позволяет осуществлять решение обширного комплекса функциональных задач.

Комплекс «Экспресс-анализ при заключении договоров, заказов, контрактов» обеспечивает процесс управления аналитической информацией о себестоимости, цене, возможных объемах производства отдельных видов продукции.

Комплексы «Анализ формирования, распределения и использования прибыли», «Анализ материально-технического и финансового состояния предприятия», «Анализ труда, оплаты и социального развития», «Анализ выполнения госзаказов и хозяйственных договоров» соответствуют структуре действующего законодательства о предприятии. Причем, чтобы АРМ-аналитик мог использоваться для предприятий, работающих по различным моделям, в него введены все действующие схемы формирования дохода.

Программное обеспечение комплекса «Анализ внешнеторговой деятельности» позволяет анализировать валютные затраты, их эффективность и расчеты с государством.

Комплексы «Анализ и прогнозирование динамических рядов», «Корреляционно-регрессионный анализ», «Выборочный метод» дают возможность автоматически осуществлять социально-экономический анализ с использованием статистических методов.

Комплекс «Сервисные программы» позволяет получать обработанную информацию в виде графиков и схем, редактировать входную информацию, корректировать хранящиеся в файлах АРМ данные.

АРМ-аналитик представляет собой многорежимный и многоцелевой комплекс, в котором нашли отражение и развитие интеграционные, аналитические и информационные процессы. В нем сочетается социально-экономический и статистический анализ, реализована обработка оперативной, бухгалтерской и статистической информации.

Все функциональные режимы обработки информации могут технологически осуществляться в АРМ-аналитик на основе централизованного и децентрализованного информационного обеспечения.

АРМ-аналитик является универсальным средством автоматизации решения задач многоуровневого анализа деятельности предприятий и фирм, которое при наличии развитого набора пакетов прикладных программ (ППП) легко адаптируется к решению более сложных в математическом понимании задач.

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ

  1.  Дайте определение понятию автоматизированное рабочее место.
  2.  Перечислите основные задачи автоматизированного рабочего места экономиста.
  3.  Перечислите наиболее распространенные АРМ экономистов.

2.4. Структурная и функциональная организация АИС и АИТ

АИС можно рассматривать как человеко-машинную систему с автоматизированной технологией получения результатной информации, необходимой для информационного обслуживания специалистов и оптимизации процесса управления в различных сферах человеческой деятельности.

В зависимости от технологического и функционального аспектов выделяют аппарат управления, а также технико-экономическую информацию, методы и средства ее технологической обработки. Выделив аппарат управления, можно сказать, что оставшиеся элементы, технологически тесно взаимоувязанные, при условии единого системного использования экономико-математических методов и технических средств управления образуют автоматизированную информационную технологию данных (АИТ).

Структура АИС и АИТ приведена на рис. 6.

Рис. 6

Технологическое обеспечение АИТ состоит из подсистем, автоматизирующих информационное обслуживание пользователей и решение задач с применением ЭВМ, и других технических средств управления в установленных режимах работы.

Информационное обеспечение (ИО) представляет собой совокупность проектных решений по объемам, размещению, формам организации информации, циркулирующей в АИТ. Оно включает в себя совокупность показателей, справочных данных, классификаторов и кодификаторов информации, унифицированные системы документации, специально организованные для автоматического обслуживания, массивы информации на соответствующих носителях. Персонал обеспечивает надежность хранения, своевременность и качество технологии обработки информации.

С помощью лингвистического обеспечения (ЛО) осуществляется общение человека с машиной. ЛО включает информационные языки для описания структурных единиц информационной базы АИТ; языковые средства информационно-поисковых систем; языковые средства автоматизации проектирования АИТ; диалоговые языки специального назначения и другие языки; систему терминов и определений, используемых в процессе разработки и функционирования автоматизированных систем управления.

Техническое обеспечение (ТО) представляет собой комплекс технических средств (технические средства сбора, регистрации, передачи, обработки, отображения, размножения информации, оргтехника и др.), обеспечивающих работу АИТ. Центральное место среди всех технических средств занимает ПЭВМ. Структурными элементами технического обеспечения наряду с техническими средствами являются также методические и руководящие материалы, техническая документация и обслуживающий эти технические средства персонал.

Программное обеспечение (ПО) включает совокупность программ реализующих функции и задачи АИТ и обеспечивающих устойчивую работу комплексов технических средств. В состав программного обеспечения входят общесистемные и специальные программы, а также инструктивно-методические материалы по применению средств программного обеспечения и персонал, занимающийся его разработкой и сопровождением на весь период.

Математическое обеспечение (МО) – это совокупность математических методов, моделей и алгоритмов обработки информации, используемых при решении функциональных задач и в процессе автоматизации проектировочных работ АИТ.

Организационное обеспечение (ОО) представляет собой комплекс документов, регламентирующих деятельность персонала АИТ в условиях функционирования АИС.

Правовое обеспечение (ПрО) представляет собой совокупность правовых норм, регламентирующих правоотношения при создании и внедрении АИС и АИТ.

В состав эргономических АИТ входит комплекс различной документации, содержащей эргономические требования к рабочим местам, информационным моделям, условиям деятельности персонала.

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ

  1.  Дайте определение понятию автоматизированная информационная система.
  2.  Охарактеризуйте структуру технологического обеспечения АИС.
  3.  Что входит в состав информационного обеспечения АИТ?
  4.  Что входит в состав лингвистического обеспечения АИТ?
  5.  Что входит в состав технического обеспечения АИТ?
  6.  Дайте перечень составляющих программного обеспечения.
  7.  Назовите основные составляющие математического обеспечения АИТ.
  8.  Дайте определение понятию эргономические составляющие АИС.

2.5. Интегрированные пакеты для офисов

В интегрированный пакет для офиса входят взаимодействующие между собой программные продукты. Основу пакета составляют текстовый редактор, электронная таблица и СУБД (кроме них, в интегрированный пакет могут входить и другие офисные продукты). Главной отличительной чертой программ, составляющих интегрированный пакет, является общий интерфейс пользователя, позволяющий применять похожие приемы при работе с различными приложениями пакета.

Документ, созданный в одном приложении, можно вставить в другое приложение и при необходимости изменить его. Общность интерфейса уменьшает затраты на обучение пользователя.

В настоящее время на рынке офисных продуктов доминируют три комплекта (табл. 3):

Таблица 3

Тип программного

продукта

Интегрированный пакет

Borland Office

Lotus SmartSuite

Microsoft Office Professional

Текстовый процессор

WordPerfect

AmiPro

Word

Электронная таблица

Quattro Pro

Lotus 1-2-3

Excel

СУБД

Paradox

Lotus Approach

Access

Презентационная графика

Heт

Freelance Graphics

PowerPoint

Другие

Heт

Organizer

Schedule

Borland Office for Windows фирмы Novell (в настоящее время Corel Office)

SmartSuite фирмы Lotus Development (в настоящее время подразделение IBM)

Microsoft Office фирмы Microsoft.

Самым популярным набором офисных приложений является интегриро-ванный пакет Microsoft Office.

Microsoft Office объединяет удобные и простые в использовании интеллектуальные приложения, обеспечивающие автоматизацию работы и поддержку пользователя, помогающие сокращать время выполнения регулярных повседневных задач.

Семейство Microsoft Office обладает широкой встроенной поддержкой технологий Интернета. В результате Microsoft Office является наилучшим набором инструментов для создания и управления интранет-документами, а также для осуществления быстрого и удобного доступа к данным в интранет-сетях.

В последнее время в составе Microsoft Office появились новые программные элементы – ассистенты.

Office Assistant. При работе со сложным программным обеспечением серьезной проблемой является поиск информации о выполнении той или иной операции. Чтобы обеспечить пользователя простой и удобной системой помощи, в новую версию Microsoft Office был включен уникальный элемент – Office Assistant.

Он помогает быстро найти ответы на большинство возникающих вопросов и в случае необходимости подсказывает, как выполняется та или иная операция, и даже предлагает помощь в организации более эффективной работы.

Office Art. При составлении документа часто возникает проблема оформления заголовка. Когда необходим нетривиальный дизайн, выделение важности написанного, используют Office Art. С его помощью создают красочные заголовки и надписи, используют трехмерную графику, тени, цвета, разворачивают текст по любой оси, изгибают его по прихотливой кривой или растягивают в любом направлении.

Отличительной особенностью нового Office Art является то, что он доступен во всех приложениях семейства Microsoft Office.

Office Binder. Его назначение – обеспечить пользователя инструментом, позволяющим в одной папке собрать несколько разнородных документов, относящихся к одной теме или одному проекту. К примеру, можно поместить в Office Binder отчет в формате Word, несколько рабочих книг Excel и презентацию в Power Point. Доступ к документам одного проекта значительно упрощается – достаточно запустить файл Office Binder.

Office Binder позволяет печатать на принтере входящие в одну подшивку документы со сквозной нумерацией. Кроме того, возможен вывод единых колонтитулов для нескольких разных документов. Новый Office Binder включает функцию интегрированного предварительного просмотра перед печатью. В режиме предварительного просмотра можно просмотреть все документы, входящие в подшивку.

Microsoft Outlook – настольный информационный менеджер, основанный на продуктах Microsoft Exchange Client (клиент электронной почты) и Microsoft Scheduled- (персональный менеджер расписаний). Outlook – не просто новая версия этих программ, а принципиально новый тип делового приложения – интегрированный настольный информационный менеджер. Он объединяет следующие функции: электронная почта; персональный календарь и групповое планирование; персональная информация (книга контактов и список заданий); журнал выполненных и планируемых действий; просмотр и совместное использование документов, файлов и общих папок Exchange; приложения коллективной работы.

Outlook входит в состав Microsoft Exchange Server 5.0, Microsoft Office, а также существует как отдельный продукт.

Outlook тщательно спроектирован с учетом эргономики и специфики труда в современном офисе. Множество удобных возможностей делают его использование особенно приятным.

Предварительный просмотр. Выводятся первые три строчки почтового сообщения для того, чтобы пользователи могли быстро оценить степень его важности.

Автоматическое распознавание даты. Outlook автоматически преобразует текстовое описание даты (например, «первая среда февраля») в календарную дату («6 февраля 2008»).

Автоматическая проверка имен. Outlook проверяет набранный адрес почтового сообщения в адресной книге. Неправильные имена подчеркиваются волнистой красной линией. Автоматическая проверка адреса уменьшает число ошибок в адресном поле и позволяет убедиться, что сообщения направляются правильному адресату.

Автоматическое ведение журнала. Менеджер автоматически фиксирует все действия (письма, телефонные звонки, документы, встречи), связанные с определенными людьми, организациями или проектами.

Флажок для сообщения. Чтобы позднее вернуться к важному письму, его можно пометить красным флажком. В указанное время на экране появится напоминание о том, что данное письмо нужно прочесть, написать на него ответ или выполнить какие-либо другие действия.

Отзыв сообщений. Менеджер позволяет отозвать назад уже отправленное сообщение, если оно еще не было прочитано получателем. Пользователи также могут заменять отправленное сообщение другим.

Менеджер контактов. Из Outlook можно набрать телефонный номер (и записать звонок в журнал), послать почтовое сообщение, факс, перейти на личную Web-страницу.

Outlook является эффективной клиентской программой для связи с Интернетом, предоставляет полный набор функций, которые могут быть использованы как при работе с Microsoft Exchange Server, так и при непосредственном соединении с поставщиком услуг Интернета. Пользователи Outlook могут посылать и принимать почтовые сообщения через Интернет. С помощью Outlook можно планировать встречи и посылать запросы на их проведение через Интернет другим пользователям Outlook или Schedule+.

Используя Outlook, удаленные пользователи могут подсоединяться к Microsoft Exchange Server через Интернет для того, чтобы иметь полный доступ к электронной почте, расписаниям и общим папкам в сети их главного офиса.

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ

  1.  Какие программы входят в интегрированный пакет для офиса?
  2.  Перечислите основные интегрированные пакеты для офиса.
  3.  Какие функции выполняют программы-ассистенты?
  4.  С какой целью можно использовать Office Art?
  5.  Какие функции выполняет программа Microsoft Outlook?

2.6. Интеллектуальные технологии и системы

После изучения данной темы следует выполнить лабораторные работы с Excel

2.6.1. Основные понятия

Создание и использование экспертных систем (ЭС) является одним из концептуальных этапов развития информационных технологий. В основе интеллектуального решения проблем в некоторой предметной области лежит принцип воспроизведения знаний опытных специалистов – экспертов.

Экспертная система – это совокупность методов и средств организации, накопления и применения знаний для решения сложных задач в некоторой предметной области. Экспертная система достигает более высокой эффективности за счет перебора большого числа альтернатив при выборе решения, опираясь на высококачественный опыт группы специалистов, анализирует влияние большого объема новых факторов, оценивая их при построении стратегий, добавляя возможности прогноза.

Преимущества экспертных систем по сравнению с использованием опытных специалистов состоят в следующем:

• достигнутая компетентность не утрачивается, может документироваться, передаваться, воспроизводиться и наращиваться;

• имеют место более устойчивые результаты, отсутствуют эмоциональные и другие факторы человеческой ненадежности;

• высокая стоимость разработки уравновешивается низкой стоимостью эксплуатации, возможностью копирования, а в совокупности они дешевле высококвалифицированных специалистов.

Отличиями экспертных систем от обычных компьютерных являются:

• экспертные системы манипулируют знаниями, тогда как любые другие системы – данными;

• экспертные системы, как правило, дают эффективные оптимальные решения и способны иногда ошибаться, но в отличие от традиционных компьютерных систем они имеют потенциальную способность учиться на своих ошибках.

2.6.2. Особенности разработки ЭС

В «игре» в экспертные системы основными участниками являются: сама экспертная система, эксперт, инженер знаний, средство построения экспертной системы и пользователь. Их основные роли, а также взаимоотношения приведены на рис. 7.

Рис. 7

Экспертная система представляет собой набор программ или программное обеспечение, которое решает задачи в интересующей нас предметной области. Она называется системой, а не просто программой, потому что она содержит и компоненту, решающую проблему, и компоненту поддержки. Эта вторая компонента помогает пользователю взаимодействовать с главной программой и может включать в себя изощренные отладочные средства, помогающие создателю экспертной системы тестировать и оценивать программы, удобные для пользователя средства редактирования, помогающие экспертам модифицировать знания и данные в экспертной системе, а также развитые средства графического ввода-вывода информации в ходе работы системы.

Эксперт – это человек, способный ясно выражать свои мысли и пользующийся репутацией специалиста, умеющего находить правильные решения проблем в конкретной предметной области. Эксперт использует свои приемы и ухищрения, чтобы сделать поиск решения более эффективным, и экспертная система моделирует все его стратегии. Как правило, экспертная система моделирует знания одного или нескольких человек, хотя она может также содержать опыт, почерпнутый из других источников, таких как книги и журнальные статьи.

Инженер знаний – человек, как правило, имеющий познания в информатике и системах искусственного интеллекта (ИИ) и знающий, как надо строить экспертные системы. Инженер знаний опрашивает экспертов, организует знания, решает, каким образом они должны быть представлены в системе, и может помочь программисту в написании программ.

Средство построения экспертных систем – это язык программирования, используемый инженером знаний или программистом для построения экспертной системы. Этот инструмент отличается от обычных языков программирования тем, что обеспечивает удобные способы представления сложных высокоуровневых понятий. На жаргоне ИИ термин «средство» обычно относится и к языку программирования, и к поддерживающим средствам, используемым для построения экспертной системы [4].

Пользователь – человек, который использует уже построенную экспертную систему. Например, пользователем может быть ученый, который использует систему, чтобы она помогла ему открывать новые месторождения минералов; юрист, использующий ее для квалификации конкретного случая; это может быть студент, которому система помогает изучать органическую химию.   

  Термин пользователь несколько неоднозначен. Обычно он обозначает конечного пользователя, для которого разрабатывалась экспертная система. Однако можно отнести его к любому, кто использует экспертную систему. Из рис. 7 следует, что пользователем может быть и создатель инструмента, отлаживающий язык для построения экспертной системы, и инженер знаний, уточняющий существующие в системе знания, и эксперт, добавляющий в систему новые знания, и конечный пользователь, обращающийся к системе за советом, и клерк, добавляющий в систему информацию.

Важно различать инструмент, который используется для построения экспертной системы, и саму экспертную систему. Инструмент построения экспертной системы включает как язык, используемый для доступа к знаниям, содержащимся в системе, так и поддерживающие средства – программы, которые помогают пользователям взаимодействовать с компонентой экспертной системы, решающей проблему. Даже специалисты в области информатики могут не до конца понимать это различие. Поддерживающие средства по определению также являются частью законченной экспертной системы. Так как пользователь взаимодействует с экспертной системой через поддерживающие средства, то легко понять, как может произойти подобная путаница. На рис.8 показано, в чем состоит это отличие.


Рис. 8

2.6.3. Терминология экспертных систем

Терминологию ЭС удобно представить в виде табл. 4.

Таблица 4

Термин

Значение

Инженер знаний

Человек, который проектирует и создает экспертную систему.

Инженерия знаний

Наука о создании экспертной системы.

Инструмент

Сокращенное обозначение средства построения экспертной системы.

Искусственный интеллект

Раздел информатики, связанный с разработкой интеллектуальных программ для компьютеров.

Конечный пользователь

Человек, который использует законченную экспертную систему; человек, для которого разработана система.

Поиск

Продуманно организованный просмотр    пространства возможных решений, гарантирующий эффективное нахождение приемлемого решения

Пользователь

Человек, использующий экспертную систему, например конечный пользователь, эксперт, инженер знаний, разработчик инструмента или лаборант.

Продолжение таблицы 4

Термин

Значение

Представление2

Процесс формулирования или описания проблемы таким образом, чтобы ее было легко решить.

Средства поддержки

Программы и аппаратура, связанные со средствами построения экспертной системы, которые помогают пользователю взаимодействовать с экспертной системой. К ним относятся сложные отладочные средства, удобные программы редактирования и развитые устройства графического вывода.

Средство построения экспертной системы

Язык программирования и поддерживающий пакет программ, используемые при создании экспертной системы.

Эксперт

Человек, который за годы обучения и практики научился чрезвычайно эффективно решать задачи, относящиеся к конкретной предметной области.

Экспертная система

Компьютерная программа, использующая эксперт-ные знания для обеспечения высокоэффективного решения задач в узкой предметной области.

2.6.4. Преимущества использования ЭС

Сам собою напрашивается вопрос: зачем разрабатывать экспертные системы? Не лучше ли обратиться к человеческому опыту, как это было в прошлом?

Существуют веские доводы в пользу применения искусственной компетентности с целью усилить возможности человеческого рассуждения. Некоторые из этих доводов приведены [4] в табл. 5.

Таблица 5

Человеческая компетентность

Искусственная компетентность

Непрочная

Трудно передаваемая

Трудно документируемая

Непредсказуемая

Дорогая

Постоянная

Легко передаваемая

Легко документируемая

Устойчивая

Приемлемая по затратам

Одним из положительных качеств искусственной компетентности является ее постоянство. Человеческая компетентность ослабевает, независимо от того, относится она к физической или умственной деятельности. Эксперт должен постоянно практиковаться и упражняться, чтобы сохранить свой профессиональный уровень в некоторой предметной области. Любой значительный перерыв в деятельности эксперта может серьезно отразиться на его профессиональных качествах. Лозунг «пользуйся или утратишь» здесь, разумеется, уместен. Однако этот призыв не касается искусственной компетентности. Однажды полученная, она сохраняется навсегда, если только не произойдет непредвиденная авария с памятью ЭВМ. Ее сохранность не связана с ее использованием.

Другим преимуществом искусственной компетенции является легкость, с которой ее можно передавать или воспроизводить. Передача знаний от одного человека другому – трудоемкий, долгий и дорогой процесс, называемый обучением (или, в некоторых случаях, инженерией знаний). Передача искусственной экспертизы – это простой процесс копирования программы или файла данных. Кроме того, искусственную компетентность намного легче документировать. Документировать человеческую компетентность чрезвычайно трудно и занимает это много времени, что может подтвердить любой опытный инженер знаний. Документировать искусственную компетентность сравнительно легко. Существует прямое отображение способа представления искусственной компетентности в системе в описании этого представления на естественном языке.

У искусственной компетентности более устойчивые и воспроизводимые результаты, чем у человеческой. Эксперт-человек может принимать различные решения в тождественных ситуациях из-за эмоциональных факторов. Человек может забыть в кризисной ситуации важное правило из-за того, что его «поджимает» время или под влиянием стресса. Экспертную систему в таких упущениях не заподозришь.

И последнее преимущество искусственной компетентности – ее невысокая стоимость.

Эксперты, особенно высококвалифицированные, очень ценятся и, следовательно, обходятся очень дорого. Они требуют высокого жалования и получают его. Экспертные системы, наоборот, сравнительно недороги. Их разработка дорога, но они дешевы в эксплуатации. Стоимость их эксплуатации равна номинальной стоимости прогона программы на ЭВМ. Высокая стоимость разработки экспертных систем (годы труда высокооплачиваемых инженеров знаний и экспертов) уравновешиваются низкой стоимостью их эксплуатации и легкостью, с которой можно получать их новые копии.

2.6.5. Разделение обязанностей ЭС и человека

Если искусственная компетентность настолько лучше человеческой, то почему бы полностью не отказаться от экспертов-людей, заменив их экспертными системами? Вероятно, можно отказаться от наиболее квалифицированного эксперта, но во многих ситуациях необходимо оставить в системе место для эксперта со средней квалификацией. Экспертные системы используются при этом для усиления и расширения профессиональных возможностей такого пользователя [4].

Существует несколько веских доводов в пользу того, чтобы не отказываться полностью от эксперта-человека.

Хотя экспертные системы хорошо справляются со своей paботой, тем не менее в определенных областях деятельности человеческая компетентность явно превосходит любую искусственную. Это не есть отражение фундаментальных ограничений ИИ, но характерно для современного его состояния.

Возьмем, например, область творчества. Люди обладают значительно большей способностью к творчеству и изобретательностью, чем даже самая умная программа. Эксперт-челоловек способен реорганизовать информацию и использовать ее для синтеза новых знаний, в то время как экспертная система тяготеет к рутинному, лишенному творчества поведению. Эксперты справляются с неожиданными поворотами событий с помощью воображения и новых подходов к решению задачи, включая проведение аналогий с ситуациями из совершенно других предметных областей. У программы в этих случаях нет шансов на успех.

Другой областью, где человеческая компетентность превосходит искусственную, является обучение. Эксперты адаптируются к изменяющимся условиям; они приспосабливают свои стратегии к новым обстоятельствам. Экспертные системы мало приспособлены к обучению новым концепциям и правилам, вероятно, потому, что это всегда было камнем преткновения для ИИ. Правда, был достигнут прогресс в разработке обучающихся программ, но эти программы разработаны для простых задач и оказываются малопригодными в тех случаях, когда требуется учитывать всю сложность реальных задач.

Эксперты могут непосредственно воспринимать весь комплекс входной сенсорной информации, будь то визуальная, звуковая, осязательная или обонятельная. У экспертной системы есть только символы, через которые представлены концепции базы знаний. Поэтому сенсорную информацию необходимо преобразовать в символьную форму, которая понятна системе. При преобразовании теряется некоторая часть информации, особенно когда визуальные сцены отображаются во множество объектов и взаимосвязей между ними. Старая английская поговорка «Картина стоит тысячи слов о ней» (соответствует русской «Лучше один раз увидеть...») в данном случае оказывается еще слишком слабым высказыванием!

Эксперты-люди могут охватить картину в целом – исследовать все аспекты проблемы и понять, как они относятся к основной задаче. С другой стороны, экспертная система стремится сосредоточить все внимание на самой задаче, игнорируя те аспекты, которые, хотя и связаны с основной задачей, но не входят в нее явно. Это происходит потому, что для решения основной задачи уже требуется огромный объем экспертных знаний и почти столько же их потребуется для обработки каждой из многочисленных задач, которые могут в связи с ней возникнуть. Хотя смежные задачи могут повлиять на решение основной задачи, но они, скорее всего, не возникнут, что делает нерентабельным приобретение дополнительных знаний, необходимых для их решения. В будущем, когда появятся более быстрые и дешевые методы приобретения экспертных знаний, это положение может измениться.

В табл. 5 мы осуществили сравнение человеческой и искусственной компетентности, сделав акцент на достоинствах искусственной. Анализ ее недостатков приведен в табл.6.

Таблица 6

Человеческая компетентность

Искусственная компетентность

Творческая

Запрограммированная

Приспосабливающаяся

Нуждается в подсказке

Использует чувственное восприятие

Использует символьный ввод

Широкая по охвату

Узконаправленная

Использует общедоступные знания

Использует специализированные знания -

И, наконец, люди, эксперты и неэксперты, имеют то, что мы обычно называем здравым смыслом, или общедоступными знаниями. Это широкий спектр общих знаний о мире, о том, какие законы в нем действуют, т. е. знания, которыми каждый из нас обладает и постоянно пользуется. Из-за огромного объема знаний, образующих здравый смысл, не существует легкого способа встроить их в интеллектуальную программу, тем более в такую специализированную, как экспертная система.

В качестве примера применения здравого смысла рассмотрим следующую ситуацию [4]. Допустим, перед вами история болезни, которая сообщает, что пациент весит 14 фунтов и имеет возраст 110 лет. Вы сразу же заподозрите, что в эти данные вкралась ошибка – не потому, что человек не может носить 14 фунтов или не может достигнуть 110 лет, а потому, что сочетание того и другого в принципе невозможно. На самом деле, предполагаете вы, случайно были перепутаны две строки. Экспертная система, разработанная для помощи врачам в принятии решений, не отлавливает таких ошибок, если только ей не заданы таблицы возможных отношений возраст/вес для проверки такого рода данных.

Знания здравого смысла включают знания о том, что вы знаете и чего вы не знаете. Например, если у вас спросить номер телефона вашего прежнего места жительства, вы станете копаться в своей памяти, пытаясь восстановить эту информацию. Если у вас спросить номер телефона премьер-министра Англии, вы сразу же поймете, что не можете дать ответ и даже не станете пытаться вспомнить. Если у вас спросят телефонный номер Шекспира, вы сразу поймете, что ответа не существует, ибо во времена Шекспира телефонов не было. Когда задается вопрос экспертной системе, на который она не может ответить или на который не существует ответа, она может потратить много времени, перебирая данные или правила в поисках решения. И, что еще хуже, не найдя решения, экспертная система «подумает», что это произошло из-за недостатка знаний и потребует дополнительной информации для пополнения базы знаний.

По этой причине, а также по другим, связанным с общественной приемлемостью экспертных систем, они часто используются как советчики, – в качестве консультантов или помощников экспертов для новичков в некоторой предметной области (например, ЭС поддержки решений в бизнесе).

2.6.6. Организация ЭС

Выше подчеркивалось, что основой экспертной системы является совокупность знаний, структурированная в целях упрощения процесса принятия решений экспертной системой. Так как же организуются и представляются знания?

Для специалистов в области ИИ термин знания означает информацию, которая необходима программе, чтобы она вела себя «интеллектуально». Эта информация принимает форму фактов или правил, вроде приведенных ниже.

ФАКТЫ: Резервуар 23 содержит серную кислоту.

Истец был травмирован переносной электропилой.

ПРАВИЛА:  Если проверка наличия ионов сульфата дала положительный результат, то разлившийся материал – серная кислота.

Если истец проявил неосторожность в обращении с изделием, то применимо законодательство о неосторожном поведении пострадавшего, приведшем к несчастному случаю.

Факты и правила в экспертной системе не всегда либо истинны, либо ложны; иногда существует некоторая степень неуверенности в достоверности факта или точности правила. Если это сомнение выражено явно, то оно называется «коэффициентом уверенности». Использование коэффициента уверенности иллюстрируется примером, приведенным ниже.

ФАКТЫ: Строение 3074 содержит резервуар 23 с коэффициентом уверенности 1.0.

Электропила была недоброкачественна с коэффициентом уверенности 0.8.

ПРАВИЛА:  Если разлитым материалом является серная кислота с коэффициентом уверенности 1.0, то источником разлива является строение 3047 с коэффициентом уверенности 0.9.

Если изделие недоброкачественно с коэффициентом уверенности >0.5, то теория строгой ответственности применима с коэффициентом уверенности 1.0.

Многие правила экспертной системы являются эвристиками, то есть. эмпирическими правилами или упрощениями, которые эффективно ограничивают поиск решения. Экспертная система использует эвристики, потому что задачи, которые она решает, будь то поиск новых месторождений или согласование исков, как правило, трудны и не до конца понятны. Эти задачи не поддаются строгому математическому анализу или алгоритмическому решению. Алгоритмический метод гарантирует корректное или оптимальное решение задачи, тогда как эвристический метод дает приемлемое решение в большинстве случаев.

На рис. 9 показано различие между алгоритмическим и эвристическим методами. Здесь сравнивается алгоритм предотвращения захвата самолетов на коммерческих авиалиниях с эвристическим методом, предназначенным для той же цели.

Рис. 9

Алгоритм обеспечивает полную гарантию предотвращения захвата самолета, потому что в принципе полностью исключает возможность проникновения оружия на борт самолета. К сожалению, он требует слишком много времени, слишком дорог и, что еще важнее, слишком непопулярен, чтобы иметь какую-либо практическую ценность. Приведенный эвристический метод также может предотвратить большинство попыток захвата самолетов, но не гарантирует, что они вообще не возникнут. Использование эвристических правил делает поиск решения намного более легким и более практичным.

Знания в экспертной системе организованы таким образом, чтобы знания о предметной области отделить от других типов знаний системы, таких, как общие знания о том, как решать задачи или знания о том, как взаимодействовать с пользователем – например, как печатать текст на терминале пользователя или как изменить текст в соответствии с командами пользователя. Выделенные знания о предметной области называются базой знаний, тогда как общие знания о нахождении решений задач называются механизмом вывода. Программа, которая работает со знаниями, организованными подобным образом, называется системой, основанной на знаниях.

Как показано на рис. 10, в сущности все экспертные системы являются системами, основанными на знаниях, но не наоборот. Программу ИИ для игры в «крестики и нолики» нельзя будет считать экспертной системой, даже если в ней знания о предметной области отделить от остальной программы.

Рис. 10

База знаний экспертной системы содержит факты (данные) и правила (или другие представления знаний), использующие эти факты как основу для принятия решений. Механизм вывода содержит интерпретатор, определяющий, каким образом применять правила для вывода новых знаний, и диспетчер, устанавливающий порядок применения этих правил. Такая структура экспертной системы показана на рис.11.

Выделение знаний о предметной области облегчает инженеру знаний разработку процедур для манипулирования ими. Каким образом система использует свои знания, имеет первостепенное значение, поскольку экспертная система должна иметь и адекватные знания, и средства эффективно использовать знания, чтобы ее можно было считать умелой в каком-либо виде деятельности.

Следовательно, для того, чтобы быть умелой, экспертная система должна иметь базу знаний, содержащую высококачественные знания о предметной области, а ее механизм вывода должен содержать знания о том, как эффективно использовать знания о предметной области.

Концепция механизма вывода экспертных систем часто вызывает некоторое недоумение среди начинающих разработчиков. Обычно ясно, как знания предметной области могут быть записаны в виде фактов и правил, но далеко не ясно, каким образом конструировать и использовать так называемый «механизм вывода». Это недоумение происходит от отсутствия простого и общего метода организации логического вывода.

Экспертная система

База знаний

(знания предметной области)

Механизм вывода (общие знания о решении задач)

Его структура зависит и от специфики предметной области, и от того, как знания структурированы и организованы в экспертной системе. Многие языки высокого уровня, предназначенные для построения экспертных систем, например EMYCIN, имеют механизм вывода, в некотором смысле встроенный в язык как его часть3). Другие языки более низкого уровня, например LISP, требуют, чтобы создатель экспертной системы спроектировал и реализовал механизм вывода.

Оба подхода имеют свои достоинства и свои недостатки. Язык высокого уровня со встроенным механизмом вывода облегчает работу создателя экспертной системы. В то же время у него, понятно, меньше возможностей определять способы организации знаний и доступа к ним, и ему следует очень внимательно рассмотреть вопрос о том, годится или нет на самом деле предлагаемая схема управления процессом поиска решении для данной предметной области. Использование языка более низкого уровня без механизма вывода требует больших усилий на разработку, но позволяет разработать нужные программные блоки, которые разработчик может встроить в схему управления процессом решения,  этот процесс будет адекватен данной предметной области.

Что касается механизма вывода, то здесь дело не ограничивается выбором «все или ничего». Так некоторые инструменты построения экспертных систем, например, HEARSAY-3, имеют набор встроенных механизмов вывода, но позволяют разработчику модифицировать или переопределять их для большего соответствия с предметной областью.

2.6.7. Представление знаний

Теперь рассмотрим, каким образом знания структурированы в программах, то есть способы представления знаний. Существует много стандартных способов представления знаний, и при построении экспертной системы может быть использован любой из них, сам по себе или в сочетании с другими. Каждый способ позволяет получить программу с некоторыми преимуществами – делает ее более эффективной, облегчает ее понимание и модификацию. В современных экспертных системах чаще всего используются три самых важных метода представления знаний: правила (самый популярный), семантические сети и фреймы.

Представление знаний с использованием правил

Правила обеспечивают формальный способ представления рекомендаций, указаний или стратегий; они часто подходят в тех случаях, когда предметные знания возникают из эмпирических ассоциаций, накопленных за годы работы по решению задач в данной области. Правила выражаются в виде утверждений типа ЕСЛИ – ТО:

- Если горючая жидкость была разлита, вызовите пожарных.

- Если рН жидкости меньше 6, разлившийся материал – кислота.

- Если разлившийся материал – кислота, и он пахнет уксусом, разлившийся материал – уксусная кислота.

В экспертных системах, основанных на правилах, предметные знания представляются набором правил, которые проверяются на группе фактов или знаний о текущей ситуации. Когда часть правил ЕСЛИ удовлетворяет фактам, то действие, указанное в части ТО, выполняется.

Представление знаний с использованием семантических сетей

Термин семантическая сеть применяется для описания метода представления знаний, основанного на сетевой структуре. Семантические сети были первоначально разработаны для использования их в качестве психологических моделей человеческой памяти, но теперь это стандартный метод представления знаний в ИИ и в экспертных системах. Семантические сети состоят из точек, называемых узлами, и связывающих их дуг, описывающих отношения между узлами. Узлы в семантической сети соответствуют объектам, концепциям или событиям

В качестве простого примера рассмотрим предложения «Куин Мери является океанским лайнером» и «Каждый океанский лайнер является кораблем». Они могут быть представлены через семантическую сеть, как показано на рис. 12. Этот пример использует важный тип дуг: является.

Представление знаний с использованием фреймов

Фрейм по своей организации во многом похож на семантическую сеть (фактически мы рассматриваем и семантические сети, и фреймы как системы, основанные на фреймах). Фрейм является сетью узлов и отношений, организованных иерархически, где верхние узлы представляют общие понятия, а нижние узлы более частные случаи этих понятий. В системе, основанной на фреймах, понятие о письменном отчете может быть организовано так, как показано на рис.13.

Рис. 13

Пока что это выглядит точно так же, как семантическая сеть. Но в системе, основанной на фреймах, понятие в каждом узле определяется набором атрибутов (например, имя, цвет, размер), а также значениями этих атрибутов (например, Сергей, красный, маленький).Атрибуты называются слотами. Каждый слот может быть связан с процедурами (произвольными машинными программами), которые выполняются, когда информация в слотах (значения атрибутов) меняется.

Наиболее важные термины данной темы собраны в табл. 7.

Таблица 7

Термин

Значение

Алгоритм

Формальная процедура, которая гарантирует получение оптимального или корректного решения.

База знаний

Часть системы, основанной на знаниях, или экспертной системы, содержащая предметные знания.

Диспетчер

Часть механизма вывода, которая решает, когда и в каком порядке применять различные «куски» предметных знаний.

Знания

Информация, необходимая программе для того, чтобы эта программа вела себя интеллектуально.

Интерпретатор

Часть механизма вывода, которая решает, каким образом применять предметные знания.

Коэффициент уверенности

Число, которое означает вероятность или степень уверенности, с которой можно считать данный факт или правило достоверным или справедливым.

Продолжение таблицы 7

Термин

Значение

Механизм вывода

Та часть экспертной системы, в которой содержатся общие знания о схеме управления решением задач.

Правило

Формальный способ задания рекомендаций, директив или стратегий, выраженных в виде ЕСЛИ предпосылка ТО заключение, или ЕСЛИ условие, ТО действие.

Предметные знания, знания о предметной области

Знания о предметной области, например геологические знания в экспертной системе для поиска месторождений.

Представление знаний

Процесс структурирования предметных знаний с целью облегчить поиск решения задачи.

Семантическая сеть

Метод представления знаний посредством сети узлов, соответствующих концепциям или объектам, связанных дугами, которые описывают отношения между узлами.

Система, основанная   на знаниях

Программа, в которой предметные знания представлены в явном виде и отделены от прочих знаний программы.

Фрейм

Метод представления знаний, когда свойства связываются с вершинами, представляющими концепции или объекты. Свойства описываются в терминах атрибутов (называемых слотами).

Эвристики

Правило, которое упрощает или ограничивает поиск решений в предметной области, которая является сложной или недостаточно изученной.

2.6.8. Сравнение ЭС и традиционных программ

Еще один способ определить экспертные системы – это сравнить их с обычными программами. Самое главное различие состоит в том, что экспертные системы манипулируют знаниями, тогда как обычные программы манипулируют данными. Фирма Teknowledge, которая занимается производством коммерческих экспертных систем, описывает эти различия, как показано в табл. 8.

Таблица 8

Обработка данных

Инженерия знаний

Представление и использование данных.

Алгоритмы

Повторный прогон

Эффективная обработка больших баз данных

Представление и использование знаний

Эвристики

Процесс логического вывода

Эффективная обработка больших баз знаний

2.6.9. Основные характеристики экспертных систем

Специалисты в области ИИ имеют несколько более узкое (и более сложное) представление о том, что такое экспертные системы. Под экспертной системой понимается программа для ЭВМ, обладающая свойствами, изображенными на рис. 14.

Рис. 14

2.6.10. Работы, выполняемые при создании экспертных систем

Разработку экспертной системы можно считать состоящей из пяти сильно взаимодействующих и перекрывающихся этапов: идентификации, концептуализации, формализации, реализации и тестирования. На рис. 15 показано, как эти этапы влияют друг на друга.

Рис. 15

Хотя мы различаем эти этапы построения экспертной системы, не существует простого способа описать порядок, в котором они следуют. Разработка действительно всегда начинается с идентификации и заканчивается тестированием, однако в любой момент в ходе разработки проектировщик может оказаться вовлеченным в любой из этих процессов. Стрелки, идущие от тестирования к более ранним этапам, указывают, как это может произойти. На самом деле, чтобы сделать рисунок более точным, нам пришлось бы нарисовать стрелки, идущие от каждого этапа к каждому другому этапу.

На этапе идентификации разработчик и эксперт определяют существенные особенности задачи. К ним относятся сама задача (скажем, ее тип и широта постановки), участники процесса разработки (например, дополнительные эксперты), требуемые ресурсы (в том числе сроки и необходимые компьютерные мощности), а также цели и задачи создания экспертной системы (скажем, повысить компетентность или размножить редко встречающиеся способности и навыки). Из всех этих работ определение задачи и необходимой широты ее постановки вызывает у разработчиков наибольшие трудности. Часто проблема, которую вначале рассматривают, слишком широка и сложна, и ее нужно сузить до приемлемого размера. Разработчик может быстро получить представление о ее сложности, сосредоточившись на небольшой, но интересной подзадаче и реализовав подпрограммы для ее решения.

На этапе концептуализации инженер знаний и эксперт решают, какие понятия, отношения и механизмы управления нужны для описания решения задач в избранной области.

Формализация состоит в выражении ключевых понятий и отношений некоторым формальным способом, обычно в рамках схемы, диктуемой языком построения экспертных систем. Поэтому инженер знаний должен иметь некоторое представление о том, какие языки подходят для рассматриваемой задачи, к тому времени, когда начинается формализация.

На этапе реализации разработчик превращает формализованные знания в работающую компьютерную программу. Написание программы требует содержания, формы и согласования. Содержание берется из предметных знаний, сделанных явными в ходе формализации, т. е. структур данных, правил вывода и стратегий управления, необходимых для решения задачи. Форма задается языком, выбранным для разработки системы. Согласование включает в себя комбинирование и реорганизацию различных порций знаний с целью устранить глобальные неувязки между спецификациями структур данных, правил и схем управления.

Наконец, тестирование включает оценивание качества работы и полезности программы-прототипа и ее пересмотр, если это необходимо. Эксперт обычно оценивает прототип и помогает разработчику его пересмотреть. Как только прототип испытан на нескольких примерах, его следует протестировать на многих задачах, чтобы оценить качество его работы и его полезность. При таком оценивании могут обнаружиться недостатки схемы представления, например отсутствие нужных понятий или отношений, неправильный уровень детализации знаний или неудобные механизмы управления. Эти недостатки могут заставить разработчиков заново пройти через разные этапы разработки, переформулировать понятия уточнить правила вывода и пересмотреть схему управления.

Экспертные системы создаются для решения разного рода проблем, типы которых можно сгруппировать в категории (табл. 9).

Таблица 9

Категория

Решаемая проблема

Интерпретация

Описание ситуации по информации, поступающей от датчиков.

Прогноз

Определение вероятных последствий заданных ситуаций.

Диагностика

Выявление причин неправильного функционирования системы по результатам наблюдений.

Проектирование

Построение конфигурации объектов при заданных ограничениях.

Планирование

Определение последовательности действий.

Наблюдение

Сравнение результатов наблюдений с ожидаемыми результатами.

Продолжение таблицы 9

Категория

Решаемая проблема

Отладка

Составление рецептов исправления неправильного функционирования системы.

Ремонт

Выполнение последовательности предписанных исправлений.

Обучение

Диагностика, отладка и исправление поведения обучаемого.

Управление

Управление поведением системы как целого.

Ниже перечислены некоторые из предметных областей, в которых применяются экспертные системы.

2.6.11. Структура систем принятия решения (экспертных систем)

В настоящее время широкое распространение получили системы искусственного интеллекта, имитирующие на компьютере мышление человека при решении различных задач. Чтобы воспроизвести на компьютере процесс принятия решения человеком, нужно предварительно отобрать все факты, характеризующие исследуемую человеком область, и сформулировать правила решения в зависимости от совокупности фактов в момент принятия решения. Система искусственного интеллекта, созданная для решения задачи в конкретной области, называется экспертной системой, или системой принятия решения.

Существуют системы принятия решения в таких предметных областях, как медицина (для диагностики заболеваний), бизнес (для оценки целесообразности строительства предприятий, приобретения товаров и т.д.), обучение (для проверки знаний обучаемых) и многих других.

Факты и правила для системы принятия решения должны быть разработаны экспертом соответствующей предметной области (отсюда название – экспертные системы). Они хранятся в компьютере в специально организованной области памяти, называемой базой знаний (БЗ). Информация, которая предъявляется системе для анализа сочетания фактов в данный момент, хранится в компьютере в специально организованной области памяти, называемой базой данных (БД).

Рассмотрим проектирование нескольких ЭС [3].

2.6.12. Разработка системы принятия решения об аттестации знаний абитуриента

Необходимо разработать систему принятия решения для аттестации знаний абитуриента на основе результатов тестирования. База знаний приведена в табл. 10.

Таблица 10

№ пп

Атрибут

Весовой фактор атрибута

Умеет решать

 

1

Квадратные уравнения

20

2

Квадратные неравенства

40

3

Уравнения с модулями

50

4

Показательные уравнения

30

5

Показательные неравенства

50

6

Логарифмические уравнения

40

7

Логарифмические неравенства

60

8

Тригонометрические тождества

30

9

Тригонометрические уравнения

40

10

Геометрические задачи

60

Правила вывода:

Если набранная сумма баллов меньше 280 – оценка "Неудовлетворительно".

Если сумма баллов находится в пределах 280 – 340 – оценка "Удовлет-ворительно".

При сумме баллов 341 – 400 оценка "Хорошо".

Если сумма баллов больше 400 – "Отлично".

2.6.12.1. Общая схема решения

Приведенная в табл. 10 база знаний, разумеется, является лишь фрагментом базы знаний реальной системы аттестации абитуриента. Для получения корректной оценки знаний абитуриента следует провести опрос по всем основным разделам школьной математики. Поэтому количество оцениваемых атрибутов реальной системы составляет несколько десятков. Однако для получения представления о функционировании реальной системы принятия решения вполне достаточно учитывать лишь часть атрибутов. Функционирование такой системы аналогично работе реальной контролирующей системы.

Разработка системы принятия решений включает три основных этапа:

Создание базы данных для тестовой проверки разработанной системы принятия решения.

Формализация правил принятия решений на основе имеющихся правил вывода. Обычно схему решения записывают в виде специального графа (дерева решений).

Компьютерная реализация системы. Система принятия решения может быть реализована с использованием языка программирования высокого уровня или в табличном процессоре.

В рамках курса «Информатика» студены должны научиться эффективно использовать пакет программ  Microsoft office, поэтому будем рассматривать реализацию системы принятия решения в табличном процессоре Excel.

2.6.12.2. Разработка базы данных для системы принятия решения

База данных создается на основе базы знаний табл. 10, в которую добавляется столбец ответов (табл. 11). Утверждения табл. 10 преобразуются в вопросы. Очевидно, что для каждого абитуриента будет свой набор ответов и соответственно своя база данных. Мы создаем один из возможных вариантов заполнения БД, который будет служить тестом для проверки функционирования разработанной системы.

Если на заданный вопрос дается положительный ответ («Да»), то есть. абитуриент продемонстрировал достаточные знания по этой теме, весовой фактор атрибута сохраняется. Если ответ отрицательный («Нет») весовой фактор обнуляется.

Просуммировав весовые факторы ответов в нашей базе данных (табл. 11), найдем суммарный весовой фактор S = 310. Поскольку эта сумма баллов находится в диапазоне 280 – 340, согласно правилам вывода абитуриент должен получить оценку «Удовлетворительно».

Таблица 11


пп

Вопрос

Весовой фактор атрибута

Ответ

Весовой фактор ответа

Умеет решать?

1

Квадратные уравнения

20

Да

20

2

Квадратные неравенства

40

Да

40

3

Уравнения с модулями

50

Нет

0

4

Показательные уравнения

30

Да

30

5

Показательные неравенства

50

Да

50

6

Логарифмические уравнения

40

Да

40

7

Логарифмические неравенства

60

Нет

0

8

Тригонометрические тождества

30

Да

30

9

Тригонометрические уравнения

40

Да

40

10

Геометрические задачи

60

Да

60

Суммарный весовой фактор

310

Заполнив базу данных ответами, мы будем те же самые ответы вводить в систему принятия решения, реализуемую в электронной таблице Excel. В случае правильного функционирования системы принятия решения абитуриент должен получить ту же самую оценку «Удовлетворительно». Это значит, что система прошла тестирование, можно вводить в нее данные о результатах других абитуриентов и доверять поставленным оценкам.

Если же оценка компьютерной системы не совпадает с оценкой, которую мы получили по итогам заполнения табл. 11, это свидетельствует о наличии ошибок в ее функционировании. Следует проверить все основные формулы таблицы.

2.6.12.3. Построение дерева принятия решений

Дерево (граф) принятия решений строится на основе правил вывода. Граф принятия решений называется деревом, потому что имеет свои вершины и ветви. Вершины служат для проверки условий (обозначаются окружностями или эллипсами), а также для вывода сообщений о фактах и результатах решения (обозначаются прямоугольниками).

Ветви соединяются вершинами и указывают направления пути решения. Обычное направление сверху вниз.

Составим дерево решения для нашего примера (рис. 16). Пусть база данных заполнена ответами и рассчитана сумма накопленных баллов S.

Обратите внимание! Мы считаем, что эта сумма не определена (точнее является изменяющейся величиной), ведь табл. 11 – это только один из множества возможных вариантов.

Первый блок проверяет выполнение условие S < 280. При проверке любого условия возможны два исхода: «Условие выполнено» (ветка «ДА») и «Условие не выполнено» (ветка «Нет»).

Рис. 16

Если условие S < 280 выполняется, абитуриент получает оценку «Неудов-летворительно» (первый блок принятия решения). Если условие S < 280 не выполняется, значит, набранная абитуриентом сумма баллов больше 280. В этом случае нужно установить, в каком диапазоне находится сумма баллов.

По ветке «Нет» от первого блока проверка условий приходим на второй блок проверки, где записано условие S < 340. При его выполнении очевидно, что сумма баллов находится в диапазоне 280 – 340, т.е. абитуриент получает оценку «Удовлетворительно». По ветке «Да» идем к вершине «Удовл.» В случае невыполнения данного условия очевидно, что сумма балов равна или превысила значение 340. Поэтому по ветке «Нет» происходит переход к последнему блоку проверки условия S < 400. При выполнении данного условия (ветка «Да») абитуриент получает оценку «Хорошо», при невыполнении (ветка «Нет») – оценку «Отлично».

2.6.12.4. Реализация системы принятия решений в табличном процессоре Excel

Реализация системы принятия решений приведена в табл. 12 (режим показа формул) и в табл. 13 (режим  показа вычислений).

В ячейках А3:В14 электронной таблицы (ЭТ) размещена исходная база знаний из табл. 10. В ячейках С2:С14 приведена база данных из табл. 11. Ответы вводятся с использованием двоичной системы. При положительном ответе («Да») нужно ввести число 1, при отрицательном («Нет») – ввести – 0. Чтобы не возникло неоднозначности при вводе ответа, в ячейке С2, приводятся указания о правилах ввода. Ввод ответа в таком виде позволяет легко вычислить весовой фактор ответа путем умножения кода ответа на весовой фактор атрибута.

Обработка ответов производится в ячейках D5:D14 ЭТ (формула вводится в ячейку D5 и копируется в ячейки D6: D14.

В строке 13 вычисляется суммарный весовой фактор, а в строке 15 размещена формула для принятия решения. Это формула составляется в соответствии с «Правилами вывода» и деревом решения рис. 16.


Таблица 12


Таблица 13

А

В

С

D

1

Оценка знаний абитуриента

2

Атрибут

Весовой фактор атрибута

Если ответ
"Да" - введите 1,
иначе 0

Весовой фактор ответа

3

БАЗА  ЗНАНИЙ

БАЗА  ДАННЫХ

4

Умеет решать

 

 

 

5

Квадратные уравнения

20

1

20

6

Квадратные неравенства

40

1

40

7

Уравнения с модулями

50

0

0

8

Показательные уравнения

30

1

30

9

показательные неравенства

50

1

50

10

Логарифмические уравнения

40

1

40

11

Логарифмические неравенства

40

0

0

12

Тригонометрические тождества

60

1

30

13

Тригонометрические уравнения

40

1

40

14

Геометрические задачи

60

1

60

15

Суммарный весовой фактор

310

16

 

 

 

 

17

Принятие решения 

18

удовл

2.6.13. Разработка системы принятия решений о продаже акций предприятия

Необходимо разработать систему принятия решения о целесообразности для фирмы продажи акций. База знаний приведена в табл. 14.

Таблица 14

п/п

Факт (атрибут)

Характеристика

атрибута

Весовой фактор характеристики атрибута

1

Курс акций в данный момент

Высокий

Средний

Низкий

50

30

10

2

Вероятность снижения курса акций

Высокая

Средняя

Низкая

40

20

10

3

Потребность в наличных деньгах

Высокая

Средняя

Низкая

80

50

20

Правила вывода:

Если суммарный весовой фактор меньше 100, то принять решение “Нет смысла в продаже”.

Если суммарный весовой фактор выше 100, но меньше 140, то решение “Не торопитесь с продажей”.

Если суммарный весовой фактор выше 140, то “Продавать”.

Последовательность решения данной задачи абсолютно аналогична схеме описанной в п. 2.6.12.

2.6.13.1. Построение базы данных

Составим БД (табл. 15) согласно базе знаний табл. 14 (основы построения БД описаны в п. 2.6.12.2.)

Обратите внимание! Отличие этой задачи от предыдущей состоит в том, что, если на один из трех вопросов для любого атрибута был дан ответ “Да” значит, на оставшиеся следует отвечать “Нет”. (Например, если на вопрос: “Курс акций в данный момент средний?” был дан ответ “Да”, нельзя отвечать утвердительно, что одновременно этот курс высокий или низкий). Еще одно отличие от предыдущей задачи – весовой фактор каждого ответа получается суммированием весовых факторов всех характеристик данного ответа. Правда, из этих трех характеристик две будут иметь весовой фактор, равный нулю, но при реализации системы в ЭТ заранее неизвестно какие именно, поэтому в компьютерной реализации обязательно нужно предусмотреть вычисление данных сумм.

Таблица 15

№ п/п

Факт (атрибут)

Вопрос

Ответ

Весовой фактор характеристики

1

Курс акций в данный момент

Высокий?

Средний?

Низкий?

Да Нет

Нет

50

0

0

Общий весовой фактор атрибута 1 (ВФ1)

50

2

Вероятность снижения курса акций

Высокая?

Средняя?

Низкая?

Нет

Да

Нет

0

20

0

Общий весовой фактор атрибута 2 (ВФ2)

20

3

Потребность в наличных деньгах

Высокая?

Средняя?

Низкая?

Нет

Нет Да

0

0

20

Общий весовой фактор атрибута 3 (ВФ3)

20

Суммарный весовой фактор S

90

Суммарный весовой фактор для тестового варианта заполнения БД равен S = ВФ1 + ВФ2 + ВФ3 = 50 + 20 + 20 = 90. Очевидно, что согласно правилам вывода, сформулированным в задании, следует принять решение: “Не продавать” (так как S < 140).

2.6.13.2. Построение дерева принятия решений

Основы построения деревьев решения описаны в п. 2.6.12.3. Дерево решений строится по “правилам вывода” и имеет вид рис. 17.

S<100

       Да                                  Нет

                       Нет смысла                            S<140

                         в продаже                             

                                                        Да                             нет

              Не торопиться                       Продавать

     с продажей                 

Рис. 2.13

2.6.13.3. Реализация системы принятия решений в ЭТ

Порядок процесса создания ЭТ описан в п. 2.6.12.4. ЭТ, реализующая систему принятия решения согласно заданию табл. 14 имеет вид табл. 16 (режим показа формул) и табл. 17 (режим показа вычислений).


Таблица 16


Таблица 17

A

B

C

D

E

1

Решение о продаже акций

2

БАЗА ЗНАНИЙ

БАЗА ДАННЫХ

3

Атрибуты

Характе-ристики

Весовой фактор атрибута

Ответ

Весовой фактор ответа

4

Курс акций в данный момент

Высокий

50

1

50

5

Средний

30

0

0

6

Низкий

10

0

0

7

Вероятность снижения курса

Высокая

40

0

0

8

Средняя

20

1

20

9

Низкая

10

0

0

10

Потребность фирмы в налич-ных деньгах

Высокая

80

0

0

11

Средняя

50

0

0

12

Низкая

20

1

20

13

Суммарный весовой фактор

90

14

Принятие решения

15

Не продавать

2.6.14. Разработка системы принятия решений о диагностике неисправностей  телевизора

Требуется разработать систему принятия решения для предварительной диагностики неисправности телевизора. Исходная база знаний приведена в табл. 18.

Таблица 18

пп

Вид неисправности

Атрибут

(факт)

Весовой фактор атрибута

Отсутствуют:

1

Сгорел предохранитель

Звук

Изображение

Световое заполнение экрана

5

5

30

2

Неисправна антенна

Звук

Изображение

Световое заполнение экрана

20

20

0

3

Неисправен кинескоп

Звук

Изображение

Световое заполнение экрана

Цвет

0

20

10

10

Схема решения задачи включает все этапы, описанные в п. 2.6.12.

2.6.14.1. Разработка базы данных

Проводятся аналогично описанию 2.6.12.2. Отличие данной задачи от двух предыдущих состоит в том, что атрибуты повторяются для разных видов неисправностей. Поэтому ответив один раз положительно на вопрос, например, «Отсутствует звук ?» для неисправности «Сгорел предохранитель», необходимо повторить тот же ответ («Да») для неисправностей «Неисправна антенна» и «Неисправен кинескоп».

Весовые факторы рассчитываем для каждого вида неисправности, а затем сравниваем их между собой. Неисправность, набравшая максимальное число баллов, будет наиболее вероятной.

Поместим тестовый вариант заполнения БД в табл. 19.

Таблица 19

пп

Вид неисправности

Атрибут

(факт)

Ответ

Весовой фактор атрибута

Отсутствуют:

1

Сгорел предохранитель

Звук?

Изображение?

Световое заполнение экрана?

Да

Да

Нет

5

5

0

Общий весовой фактор неисправности 1 (ВФ 1)

10

2

Неисправна антенна

Звук?

Изображение?

Световое заполнение экрана?

Да

Да

Нет

20

20

0

Общий весовой фактор неисправности 2 (ВФ 2)

40

3

Неисправен кинескоп

Звук?

Изображение?

Световое заполнение экрана?

Цвет?

Да

Да

Нет

Да

0

20

0

10

Общий весовой фактор неисправности 3 (ВФ 3)

30

Для тестового варианта заполнения БД подсчитаем сумму баллов, (общих весовых факторов – ВФ), которые “набрала” каждая из неисправностей:

Предохранитель: ВФ1=5+5+0=10.

Антенна:              ВФ2=20+20+0=40.

Кинескоп:            ВФ3=0+20+0+10=30.

Анализируя полученные результаты, можно сделать вывод, что для данного варианта ответов (табл. 19) максимальный весовой фактор имеет неисправность “Антенна”. Следовательно, можно принять решение для предварительной диагностики неисправности этого телевизора: “наиболее вероятно, что неисправна антенна”.

Разрабатываемая система принятия решения должна использоваться многократно для анализа различных вариантов неисправностей и предусматривать возможность многократного обновления БД (т.е. для каждого телевизора создается своя БД).

2.6.14.2. Построение дерева принятия решения

Построим дерево решения для нашего примера. Пусть БД табл. 19 заполнена ответами. (В общем виде эта БД хранится в нашем компьютере. Поскольку для каждого телевизора она задается заново, мы заранее не знаем величин ВФ1, ВФ2 и ВФ3). На основе данного варианта БД проведены расчеты общих весовых факторов. Теперь нужно проанализировать их значения и найти максимальный. Максимальному значению общего весового фактора будет соответствовать наиболее вероятная неисправность. Дерево решения имеет вид рис. 18.

   Да                             Нет

                        

                  Да                         Нет           Нет                       Да

Рис. 18

На каждом уровне решения сравниваются значения общих весовых факторов двух неисправностей. Из вершины проверки условия выходят две ветви: “Да” и “Нет”. Переход по ветви “Да” происходит, если условие, записанное в вершине, выполняется, и по ветви “Нет” – в противном случае.

Проанализируем сначала случай, когда условие ВФ1 > ВФ2 выполнилось. Очевидно, что для нахождения максимального весового фактора нужно сравнить ВФ1 и ВФ3. Поэтому ветка “Да” завершается новой вершиной проверки условия ВФ1 > ВФ3. Если и это условие выполнится, можно утверждать, что максимальным является ВФ1. Поэтому по ветке “Да” приходим к вершине принятия решения (прямоугольник) – “Предохранитель”. Если условие ВФ1 > ВФ3 не выполнилось, это означает, что ВФ3 > ВФ1. В этом случае максимальным является ВФ3, и ветка “Нет” блока проверки ВФ1 > ВФ3 приводит к блоку принятия решения “Кинескоп”.

Если условие ВФ1>ВФ2 не выполняется, для нахождения максимального весового фактора нужно сравнить ВФ2 и ВФ3. По ветке “Нет” блока проверки условия ВФ1>ВФ2 приходим к вершине проверки условия ВФ2>ВФ3. Если это условие выполняется (ветка “Да”), предусмотрен блок принятия решения “Антенна”, если не выполняется (ветка “Нет”), максимальным является ВФ3, и вновь идем на принятие решения “Кинескоп”.

2.6.14.3. Реализация системы принятия решения в электронной таблице (ЭТ)

Электронная таблица, реализующая систему принятия решения для рассматриваемого примера, приведена в табл. 20 (режим вычислений) и в табл. 21 (режим показа формул).

Для ее реализации необходимо выполнить следующие действия:

Создать базу знаний.

Создать базу данных.

Обработать ответы.

Вычислить общие весовые факторы.

Вычислить максимальный общий весовой фактор.

Принять решение.

Таблица 20

 

A

B

C

D

1

СИСТЕМА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ О НЕИСПРАВНОСТИ ТЕЛЕВИЗОРА

2

 

ВИД НЕИСПРАВНОСТИ

3

 

ПРЕДОХРА-НИТЕЛЬ

АНТЕННА

КИНЕСКОП

4

 

 

 

 

5

 

БАЗА ЗНАНИЙ

6

Характеристика (атрибут)

Весовые факторы неисправностей

7

Отсутствует звук?

5

20

0

8

Отсутствует изображение?

5

20

20

9

Отсутствует световое заполнение экрана?

30

0

10

10

Отсутствует цвет?

 

 

10

11

 

 

 

 

12

 

БАЗА ДАННЫХ

13

 

 

 

 

14

Вопросы

Ответы

15

Если отвечаете "да"ввод 1, иначе ввод 0.

16

Ответы  вводить  в ячейки  В8:В10

17

Отсутствует звук?

1

1

1

18

Отсутствует изображение?

1

1

1

19

Отсутствует световое заполнение экрана?

0

0

0

20

Отсутствует цвет?(ответ в D20)

 

1

21

ОБРАБОТКА ОТВЕТОВ

22

 

5

20

0

23

 

5

20

20

24

 

0

0

0

25

 

 

 

10

Продолжение таблицы 20

A

B

C

D

26

ВЫЧИСЛЕНИЕ ОБЩИХ ВЕСОВЫХ ФАКТОРОВ

27

 

10

40

30

28

ВЫЧИСЛЕНИЕ МАКСИМАЛЬНОГО ФАКТОРА

29

 

40

 

 

30

ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЯ

31

 

0

антенна

0

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ

  1.  Дайте определение понятию экспертная система.
  2.  В чем преимущества экспертных систем?
  3.  В чем отличие экспертных систем от обычных компьютерных?
  4.  Перечислите основные направления использования экспертных систем.
  5.  Назовите предметные области, в которых чаще всего используются экспертные системы.

2.7. Информационно-аналитические ИС

Информационно-аналитические системы реализуют информационные технологии анализа данных и моделирования, решение задач стратегического менеджмента (планирование и прогнозирование  финансовых результатов деятельности предприятий, инвестиционное проектирование и бизнес–планирование и т.п.). Как правило, инвестиционные проекты имеют стратегическое значение для деятельности предприятия. Особенностью принятия решений в сфере финансовых инвестиций является неопределенность экономической ситуаций, наличие рисков.

В информационно-аналитических системах представлены различные информационные технологии для создания и ведения аналитических баз данных и хранилищ данных (Data Warehouse) большого объема, выполнения статистического анализа и прогнозирования, формирования аналитических отчетов с использованием языков запросов высокого уровня. В составе современных корпоративных информационных систем («Галактика», БОСС, SAP R/3 и др.) также присутствуют модули финансового анализа и моделирования экономических расчетов.

Типичным представителем программ информационно-аналитического типа является комплекс Project Expert, имеющий широкую сферу применения в информационных системах предприятий, банков, кредитных организаций. Project Expert объединяет программы:

1. Audit Expert – программа поддержки внутреннего и внешнего аудита финансового состояния предприятия. Назначение программы:

  •  оценка финансового состояния предприятия с позиции государства, банка, инвестора и акционера;
  •  углубленный финансовый анализ деятельности предприятий,
  •  переоценка статей баланса с учетом инфляции,
  •  приведение форм финансовой отчетности к виду, сопоставимому с требованиями международных стандартов IAS,
  •  выявление неблагоприятных тенденций и отклонений отчетных финансовых показателей от плана,
  •  оценка времени, остающегося до достижения критических значений техникоэкономических показателей деятельности предприятия;
  •  оценка эффективности использования финансовых ресурсов и др.

Банки и другие кредитные учреждения с помощью программы Audit Expert могут выполнять экспресс-анализ финансового состояния заемщиков, анализ финансовых показателей деятельности заемщиков, временной и структурный анализ отчетности, устанавливать класс надежности заемщика, уровень риск кредитования. В Audit Expert на основе анализа структуры баланса, активов и динамики финансовых показателей деятельности предприятия можно реализовывать нестандартные аналитические методики, готовить разнообразные аналитические отчеты.

2. Project Expert – программа стратегического планирования. Назначение программы:

  •  подготовка предложений по развитию экономической деятельности предприятия;
  •  анализ инвестиционных проектов и выбор варианта экономического развития;
  •  оценка эффективности и устойчивости финансовой модели предприятий;
  •  расчет потребности в денежных средствах, выбор схемы финансирования;
  •  бизнес-планирование в соответствии с международными стандартами.

Основу Project Expert составляют:

  1.  Методика UNIDO оценки инвестиционных проектов;
  2.  Методика финансового анализа по международным стандартам IAS.

Финансовая модель, создаваемая в среде Project Expert, может быть нацелена на потребности реальных предприятий и решаемых ими экономических задач:

  •  оценка бизнеса;
    •  составление бизнес-плана;
    •  подготовка инвестиционного предложения;
    •  бизнес-планирование и т.п.

В финансовой модели предприятия можно учитывать тип предприятия (обычное или малое предприятие, корпорация, холдинг), систему налогообложения (обычная, упрощенная система налогообложения, без учета налогов) и другие характеристики экономической системы. Программа Project Expert рекомендована к использованию госструктурами федерального и регионального уровня в качестве средства разработки планов развития предприятия.

Существуют различные версии программы Project Expert:

  •  для небольшого предприятия – Project Expert Lite (PE Lite);
  •  для отделов планирования и развития предприятий – Project Expert Standard (PE Standard);
  •  для компании, реализующей группу инвестиционных проектов – Project Expert Professional (PE Prof);
  •  для группы предприятий, реализующих инвестиционные проекты, для кредитных отделов банков и инвестиционных компаний – Pic Holding (модификация Project Expert Professional);
  •  учебная версия программы – Project Expert Tutorial (PE Tutor), созданная на базе PIC Holding .

Расчет основных показателей финансовой модели в Project Expert выполняется с учетом таких факторов, как ставка дисконтирования, процент инфляции, моделирование объемов сбыта и т.п. В процессе расчетов доступны инструменты анализа:

  •  точки безубыточности продуктов производства;
  •  чувствительности результатных параметров к исходным данным;
  •  метод Монте-Карло и др.

3. Sales Expert – программная система управления продажами, обеспечивает:

  •  формирование БД о состоянии рынка товаров;
    •  учет и анализ эффективности маркетинговых акций;
    •  управление продажами на всех стадиях заказа клиента (предложение, заявка, бронирование, продажа, послепродажное обслуживание, расчеты с покупателями);
    •  анализ продаж (по подразделениям, продуктам, регионам, отраслям) и др.

Программа Sales Expert информационно интегрирована с базой данных программ Project Expert и Marketing Expert, поддерживает принятие решений в сфере стратегического менеджмента.

4. Marketing Expert – программа разработки стратегии и тактики маркетинга компании. Программа обеспечивает оценку рисков и прогнозирование объемов сбыта, расчет плановых финансовых результатов сбытовой деятельности.

Анализ маркетинговой политики и ее составляющих выполняется с использованием аналитических методик: GAP-анализ, сегментный анализ, SWOT-анализ, Portfolio-анализ. Для Project Expert создается актуальная база данных для поддержки операционного плана сбыта.

5. Forecast Expert – специализированная программа статистического прогнозирования, позволяет:

  •  получать достоверные прогнозы в области, производства, маркетинга и финансов;
  •  оказывать влияние на принятие решений по оптимизации технико-экономических показателей деятельности предприятия;
  •  оценить и снизить риски принимаемых решений. 

6. Invest Expert – экспертная система для оценки инвестиционных проектов и формирования оптимального инвестиционного портфеля кредитных организаций, включая:

  •  ведение БД о предприятиях и их инвестиционных проектах;
  •  экспертизу инвестиционных проектов;
  •  формирование оптимального инвестиционного портфеля;
  •  контроль финансирования и исполнения инвестиционного бюджета проектов;
  •  мониторинг финансового состояния заемщиков и др.

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ

  1.  Какие особенности имеет принятие решений в сфере финансовых инвестиций?
    1.  В чем заключаются функции информационно-аналитических систем?
      1.  Назовите несколько программ информационно-аналитического типа.

2.8. Обработка и хранение информации в базах данных

После изучения данного параграфа следует выполнить лабораторные работы с СУБД Access.

2.8.1. Основные понятия

В широком смысле слова база данных  это совокупность сведений о конкретных объектах реального мира в какойлибо области.

Создавая базу данных, пользователь стремится упорядочить информацию по различным признакам и быстро извлекать выборку с произвольным сочетанием признаков. Сделать это возможно, только если данные структурированы. Структурирование  это введение соглашений о способах представления данных. Неструктурированными называют данные, записанные, например, в текстовом файле.

На рис. 19 приведен пример неструктурированных данных, содержащих сведения о студентах (номер личного дела, фамилию, имя, отчество и год рож-дения). Понятно, что организовать поиск необходимых данных, хранящихся в неструктурированном виде сложно, а упорядочить подобную информацию практически не представляется реальным.

Личное дело №16495, Сергеев Петр Михайлович, дата рождения 1 января 1986г.; Л/д №16593, Петрова Анна Владимировна, дата рожд.15 марта 1985г.; № личн. дела 16693, д.р. 14.04.86, Анохин Андрей Борисович

Рис. 19

Чтобы автоматизировать поиск и систематизировать эти данные, необходимо выработать определенные соглашения о способах представления данных, т.е. дату рождения нужно записывать одинаково для каждого студента, она должна иметь одинаковую длину и определенное место среди остальной информации. Эти же замечания справедливы и для остальных данных (номер личного дела, фамилия, имя, отчество). Структурированная запись данных приведена в табл. 22.

Таблица 22

№ личного

дела

Фамилия

Имя

Отчество

Дата

рождения

16493

Сергеев

Петр

Михайлович

01.01.86

16593

Петрова

Анна

Владимировна

15.03.85

16693

Анохин

Андрей

Борисович

14.04.86

Итак, база данных (БД) это поименованная совокупность структури-рованных данных, относящихся к определенной предметной области.

Система управления базами данных (СУБД) это комплекс программных и языковых средств, необходимых для создания баз данных, поддержания их в актуальном состоянии и организации поиска в них необходимой информации.

Наиболее популярными являются СУБД FoxPro и  Access.

2.8.2. Модели данных

В СУБД происходит процесс логического преобразования данных, с которыми имеет дело пользователь, в язык ЭВМ и обратно. Общая логическая структура БД называется моделью данных. Различают три основные модели данных: иерархическую, сетевую и реляционную.

2.8.2.1. Иерархическая модель данных

Иерархическая структура представляет совокупность элементов, образующих граф (дерево) (см. рис. 20) .

К основным понятиям иерархической структуры относятся: уровень, элемент (узел), связь. Узел  это совокупность атрибутов данных, описывающих некоторые объекты. На схеме иерархического дерева узлы представляются вершинами графа. Каждый узел на более низком уровне связан только с одним узлом, находящемся на более высоком уровне. Иерархическое дерево имеет только одну вершину (корень дерева), не подчиненную никакой другой вершине и находящуюся на самом верхнем (первом) уровне. Зависимые (подчиненные) узлы находятся на втором, третьем и т.д. уровнях. Количество деревьев в базе данных определяется числом корневых записей.

К каждой записи базы данных существует только один (иерархический) путь от корневой записи. Например, как видно из рис. 20, для записи С4 путь проходит через записи А и В3.

Фрагмент иерархической базы данных «Структура института» приведен на рис. 21.

Рис. 21

Первые системы управления базами данных использовали иерархическую модель данных (например, СУБД Фокус). Преимущество такой модели – ее наглядность. Недостатки – далеко не всякий объект можно представить в виде графа. Поэтому сегодня иерархические модели данных используются редко.

2.8.2.2. Сетевая модель данных

В сетевой структуре при тех же основных понятиях (уровень, узел, связь) каждый элемент может быть связан с любым другим элементом (рис.22).

Рис. 22

Рассмотрим фрагмент сетевой БД «Курсовая работа студентов» (рис. 23). Много студентов, много предметов. Любой элемент структуры может быть связан с другими.

Сетевые модели позволяют описывать любые предметные области, однако такую подробную модель может быть трудно описать математически. Поэтому сегодня сетевые БД применяются, прежде всего, в банковских структурах (например, db Vista, AdaBas).

Рис. 23

2.8.2.3. Реляционная модель данных

Понятие реляционных моделей (англ. Relation – отношение) связано с разработками известного американского специалиста в области баз данных      Е. Кодда.

Эти модели характеризуются простотой структуры данных, удобным для пользователя табличным представлением и возможностью использования формального аппарата алгебры отношений и реляционного исчисления для обработки данных.

Реляционная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц. Каждая реляционная таблица представляет собой двумерный массив и обладает следующими свойствами

  •  каждый элемент таблицы – один элемент данных;
  •  все столбцы в таблице однородные, т.е. все элементы в столбце имеют одинаковый тип (числовой, символьный и т.д.) и длину;
  •  каждый столбец имеет уникальное имя.

Примером реляционной БД может служить БД «Студент» (табл. 22).

СУБД FoxPro и Access реализуют реляционную модель данных.

2.8.3. Структурные элементы реляционной базы данных

Понятие базы данных тесно связано с такими понятиями, как поле, запись, отношение, файл, ключ.

Полеэлементарная единица логической организации данных. В двумерной таблице поле – одни из столбцов таблицы. При создании БД нужно предварительно описать все поля. Для описания поля используются следующие характеристики:

  •  имя (например, Фамилия, Имя, Отчество, Дата рождения – то есть. название столбца таблицы);
  •  тип (например, текстовый, числовой, календарный – в памяти компьютера разный тип информации кодируется различным образом. Для поля Фамилия задается текстовый тип информации, для поля Дата рождения – календарный);
  •  длина (например, 15 символов, причем длина будет определятся максимально возможным количеством символов в данном поле и служит для предварительного задания ширины столбца. Так для поля Фамилия достаточно задать длину 15 символов, поскольку большинство фамилий не содержат более 15 букв,;
  •  точность – необходимо задавать ее только для числовых данных (например, два десятичных знака для отображения дробной части числа 15,28).

Запись (рис. 24) – совокупность логически связанных полей. Экземпляр записи – отдельная реализация записи, содержит конкретные значения ее полей т.е. одна строка двумерной таблицы. (В табл. 22. один экземпляр записи характеризует студента Сергеева, второй – Петрову).

Рис. 24

Отношение (таблица)совокупность экземпляров записей одной структуры (табл. 22 – отношение).

Описание логической структуры записи отношения содержит последовательность расположения полей записи и их основные характеристики, как это показано в табл. 23.

Таблица 23

Имя отношения

Поле

Признак

ключа

Формат поля

Имя

(обозначение)

Полное

наименование

Тип

Длина

Точность

(для чисел)

Имя 1

Имя n

Файл – совокупность объектов одной базы данных. Обычно любой файл БД содержит таблицы (для хранения информации), запросы (для отбора сведений), формы (для просмотра и ввода данных) и отчеты (для подготовки информации к печати).

Как видно из табл. 23, кроме уже известных характеристик, в структуре записи отношения указываются поля, значение которых являются ключами. Ключ – это такое поле, по которому можно однозначно найти любую запись в базе данных. В табл. 22 таким ключом может быть только поле “№ личного дела” (если, например, выбрать в качестве ключа поле Фамилия, то однозначность поиска нужной записи о студенте не будет обеспечена, т.к. в любой достаточно большой БД обязательно окажется несколько студентов с фамилиями Иванов, Смирнов и т. д.).

В табл. 24 приведен пример описания логической структуры записи файла (таблицы СТУДЕНТ), содержимое которого приводится в табл. 22.

Таблица 24

Имя отношения

Поле

Формат поля

Обозначение

в БД

Полное

наименование

Тип

Длина

Точность

(для чисел)

Номер

№ личного дела

Числ.

5

Фамилия

Фамилия студента

Симв.

15

Имя

Имя студента

Симв.

10

Отчество

Отчество студента

Симв.

15

Дата

Дата рождения

Дата

8

Как уже отмечалось, таблицы БД в реляционных моделях называются отношениями, строки записями, а столбцы – атрибутами отношений (полями). Поле, каждое значение которого однозначно определяет соответствующую запись, называется простым ключом (ключевым полем). Если записи можно однозначно определить только значениями нескольких полей, то такая таблица базы данных имеет составной ключ. В примере, показанном в табл. 22, простым ключевым полем таблицы является                “№ личного дела”. Чтобы связать две реляционные таблицы, необходимо ключ первой таблицы ввести в состав ключа второй таблицы (возможно совпадение ключей).

На рис. 25 показан пример реляционной модели, построенной на основе отношений (таблиц): СТУДЕНТ, СЕССИЯ, СТИПЕНДИЯ.

Рис. 25

Таблицы, входящие в состав модели рис. 25, могут включать, например, следующие поля:

СТУДЕНТ (Номер, Фамилия, Имя, Отчество, Пол, Дата рождения, Группа);

СЕССИЯ (Номер, Оценка1, Оценка2, Оценка3, Оценка4, Результат);

СТИПЕНДИЯ (Результат, Процент).

Такая схема данных называется Информационно-логической моделью (ИЛМ).

Выделенные поля в описанных таблицах являются ключевыми. Поле Номер – это номер личного дела студента. Поле Результат – средний балл студента за сессию.

Таблицы СТУДЕНТ и СЕССИЯ имеют совпадающие ключи (Номер), что дает возможность легко организовать связь между ними. Таблица СЕССИЯ имеет первичный ключ Номер и содержит внешний ключ Результат, который обеспечивает ее связь с таблицей СТИПЕНДИЯ (см. рис. 26).

Рис. 26

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ

  1.  Дайте определение понятию структурирование данных.
  2.  Что такое база данных?
  3.  Что какое система управления базами данных?
  4.  Дайте определение понятию модель данных.
  5.  Перечислите основные типы моделей данных.
  6.  Дайте определение понятию поле.
  7.  Дайте определение понятию запись.
  8.  Дайте определение понятию отношение.
  9.  Дайте определение понятию ключ.
  10.   Что такое информационно-логическая модель БД?

3. ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ (ЭИС)

3.1. Классификация ЭИС

При изучении данного раздела следует:

  •  изучить теоретический материал пяти тем;
  •  ответить на вопросы тренировочного теста № 3;
  •  ответить на вопросы контрольного теста № 3.

При затруднении обращаться к глоссарию.

Экономическая информационная система (ЭИС) – разновидность ИС, объектом управления которой является хозяйствующий субъект (юридическое или физическое лицо). Деятельность данного субъекта связана с производством работ, выпуском продукции, оказанием услуг (производственного и непроизводст-венного назначения).

Общие принципы построения ЭИС:

  1.  Подчинение ЭИС целям создания и функционирования объекта управления.
  2.  Обеспечение экономической эффективности информационных технологий.
  3.  Открытость и адаптивность ЭИС и ее компонентов к изменениям внешней среды, структуры и параметров объекта управления.

В качестве классификационных признаков ЭИС выступают:

  •  характеристики объекта управления (масштаб, профиль деятельности, функции управления);
  •  информационно-технологическая архитектура построения;
  •  особенности выполнения отдельных технологических операций обработки данных;
  •  методы и средства, использованные при проектировании и реализации  и др.

Рассмотрим эти признаки подробнее.

1. Сфера деятельности объекта управления:

  •   промышленное производство;
  •  сфера обращения (торговля, банки и кредитные организации);
  •  образование;
  •  социальная сфера и др.

2. Функциональная направленность ЭИС:

  •   технической подготовки производства;
  •   стратегического планирования;
  •   оперативного учета;
  •   бухгалтерского учета;
  •   финансового анализа;
  •   материально-технического обеспечения;
  •   маркетинга;
  •   сбыта готовой продукции;
  •   управления кадрами и т.д.

3. Организационная структура ЭИС:

  •   отдельное рабочее место управленческого персонала (АРМ);
  •   ЭИС структурного подразделения;
  •   ЭИС предприятия;
  •   полнофункциональная корпоративная ЭИС крупномасштабного объекта управления (корпорации, финансово-промышленной группы);
  •   отраслевая ЭИС;
  •   общегосударственная ЭИС;
  •   международная (транснациональная) ЭИС.

4. Информационная интеграция ЭИС:

  •   локальная ЭИС – отдельно стоящее АРМ управленческого персонала, функционирующее в изолированном от других ЭИС информационном пространстве;
  •   комплексная, частично интегрированная ЭИС – совокупность взаимосвя-занных АРМ управленческого персонала, функционирующих в согласованных информационных пространствах;
  •   полностью интегрированная ЭИС – АРМы  управленческого персонала, использующие единое информационное пространство.

5. Информационно-технологическая архитектура ЭИС:

  •   архитектура "файловый сервер";
  •   архитектура "клиент-сервер" (разновидности).

6. Специализация ЭИС:

  •  автоматизированные системы управления  (АСУ);
  •  проблемно-ориентированные системы (ПОС);
  •  автоматизированные обучающие системы (АОС);
  •  информационно-поисковые системы (ИПС) и информационно-справочные системы (ИСС);
  •  интеллектуальные системы и др.

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ

  1.  Дайте определение понятию экономическая информа-ционная система.
    1.  Перечислите основные признаки построения ЭИС.
    2.  Перечислите основные классификационные признаки ЭИС.
    3.  Назовите основные специализации ЭИС.

3.2. Понятие корпоративных информационных систем (КИС)

Повышение эффективности управления предприятием направлено на оптимизацию бизнес-процессов, снижение издержек на производство и сбыт продукции, рост оперативности управления, управление качеством продукции и ремонтами оборудования, управление персоналом, развитие связей с покупателями/потребителями и т.п.  Эта проблема потребовала создания нового вида информационных систем –  корпоративных информационных систем (КИС).

Характерные черты КИС:

  1.  Поддержка стандартов управления:
    •   MRPIIManufacturing Resource Planning, планирование производст-венных ресурсов (материальных, трудовых, ресурсов оборудования);
    •   ERP – Enterprise Resource Planning, полнофункциональное управление всеми видами ресурсов (материальными, трудовыми, ресурсами оборудования, финансовыми);
    •   ERP II – Enterprise Resource Planning,  полнофункциональное управление всеми видами ресурсов (материальными, трудовыми, ресурсами оборудования, финансовыми), реализация бизнес-процессов в среде ИНТЕРНЕТ;
    •  ISO 9000 – международный стандарт качества и др.
  2.  Масштабы системы управления 

К созданию КИС приступают, как правило, крупные предприятия и организации, для которых необходимо обеспечить "управляемость". Рост масштаба объекта управления выражается в изменении требований к информационным технологиям в связи с ростом числа пользователей, увеличением интенсивности информационных потоков, ростом объемов хранимых данных,  увеличением размерности решаемых задач и пр.

  1.  Применение корпоративных сетевых коммуникаций 

Компьютерные сети – основа современных информационных технологий. Все многообразие компьютерных сетей: локальные (ЛВС), ассоциации ЛВС,  ИНТЕРНЕТ/интранет/экстранет обеспечивают поддержку работы распределен-ных на большой территории пользователей, взаимодействие с внешними информационными источниками, совместное использование сетевого оборудования, данных и программ.

  1.  Многоплатформенность информационных технологий 

В составе КИС используются разнородные классы вычислительной техники и операционных систем. В ряде случаев это многообразие является объективной основой эффективной реализации информационных технологий.  КИС должны создаваться как открытые системы, которые допускают пополнение разнородными компонентами.

  1.  Специальные корпоративные технологии 

Используют бизнес-моделирование, анализ и проектирование бизнес-процессов КИС

Бизнес-процессы КИС обладают сложной организацией, большим масштабом выполняемых функций, характеризуются сложной организацией взаимодействия компонентов – процедур управления (действий). Для обеспечения эффективности бизнес-процессов КИС осуществляется реинжиниринг бизнес-процессов – BPR (Business Process Reengineering), который основан на описании, анализе, моделировании и проектировании бизнес-процессов.

6) Интеграция предприятий с внешней средой 

В эпоху информатизации предприятия нуждаются в тесном сотрудничестве друг с другом. Сформировался новый тип компаний с сетевой организацией, прозрачными структурами обмена информацией и децентрализацией полномочий для принятия решений.

Более подробно этот вопрос освещен в п.3.3.

7) Обеспечение высокого качества  информации для принятий управленческих решений, надежность и защищенность КИС 

Мировыми лидерами КИС являются SAP R/3 (Германия), IFS Applications (Швеция), BAAN (Нидерланды) и др. Среди отечественных  КИС выделяются: ГАЛАКТИКА 7.х, 1С Предприятие 8.0, АйТи, БОСС-Корпорация, ПАРУС-Корпорация.

Более подробно этот вопрос рассмотрен в п. 3.5.

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ

  1.  Перечислите основные функции корпоративных информационных систем (КИС).
    1.  Перечислите основные  характерные черты КИС.
      1.  Что явилось причиной возникновения КИС?
        1.  Назовите наиболее используемые КИС.

3.3. Бизнес-моделирование и проектирование бизнес процессов в КИС

Идея BPR принадлежит М. Хамеру (1992 г.), который выдвинул ряд принципов:

  •  организация работы  с целью обеспечения желаемого результата вместо решения разрозненных задач;
  •  передача контроля и принятия решений (в том числе и всей сопутствующей информации) в руки исполнителей;
  •  назначение заинтересованных лиц исполнителями;
  •  централизация информации о процессах.

Важнейшим результатом BPR является ориентированный на конкретные процессы подход к бизнесу. Проведение BPR основано на методологии реинжиниринга, которая включает следующие этапы:

  1.  Стратегическое планирование BPR.
  2.  Идентификация всех бизнес-процессов.
  3.  Отбор бизнес-процессов для BPR.
  4.  Создание карт бизнес-процессов (карт потока рабочих процессов, структуры сбоев в потоках рабочих процессов).
  5.  Анализ параметров значительных улучшений бизнес-процессов.
  6.  Новаторские улучшения бизнес-процессов.
  7.  Внедрение бизнес-процессов, прошедших BPR.
  8.  Измерение эффективности бизнес-процессов, прошедших BPR.

Среди наиболее популярных инструментальных средств описания и моделирования бизнес-процессов, моделирования данных бизнес-процессов следует назвать:

AllFusion Modeler (ERWin Data Modeler, BPWin Process Modeler); ARIS; Rational Rose; Casewise и другие.

Эти средства поддерживают большинство стандартов графического представления бизнес-процессов и структур БД:

  •  IDEF0 (функциональная декомпозиция бизнес-процесса);
  •  IDEF3 (динамическое соответствие процедур обработки);
  •  DFD (диаграммы потоков данных для разработки схемы документооборота, выбора мест хранения данных);
  •  IDEF1X (представление структуры данных реляционной БД) и др.

В последнее время широко применяется объектно-ориентированный подход к проектированию информационных систем, универсальный язык моделирования UML (Universal Modeling Language). На основе языка UML реализуются решение задач по гарантированной доставке сообщений, шифрование и обеспечение безопасности, управление транзакциями и др.

Для такого подхода характерны:

  •  Развитая телекоммуникационная сеть (интранет/Интернет-технологии).
  •  Многоуровневая клиент-серверная архитектура. Корпоративная сеть объединяет несколько рабочих станций и различные типы серверов (рис. 27): сервер БД; сервер приложений (бизнес-логики); сервер представлений (презентации); сервер факс-модем; сервер печати; прокси-сервер; шлюз межкорпоративных связей и др.

Рис. 27

Специализация серверов и открытость архитектуры КИС обеспечивают высокую производительность обработки транзакций, возможность оперативной замены серверов, оптимизацию расхода вычислительных ресурсов и т.п.

  •  Сервис-ориентированная архитектура (SOA  Services-oriented architecture) для создания приложений на базе Web-сервисов. Приложения функционируют как распределенные, выполняются в сети ИНТЕРНЕТ/интранет. 
  •  Создание систем поддержки принятия решений (Decision Support System, DSS) – новый тип информационной системы, обеспечивает  повышение роли методов интеллектуального анализа данных (извлечение знаний из информации – Data mining, интеллектуальный анализ бизнеса – Business Intelligence и др.).

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ

  1.  На чем основывается принцип   реинжиниринг бизнес-процессов (ВРВ)?
    1.  Перечислите этапы реинжиниринга?
    2.  Назовите наиболее популярные инструментальные средства описания и моделирования бизнес-процессов.
    3.  В чем заключается объектно-ориентированный подход к проектированию КИС?

3.4. Интеграция предприятий с внешней средой

Интеграция предприятий с внешней средой основана на автоматизации системы потока операций (WorkFlow), мониторинг бизнес-процессов, быстром доступе к необходимой информации, ускорении обработки данных. Системы WorkFlow обеспечивают определение списка задач и его исполнение, управление событиями, контроль потока документов. Отдельные шаги бизнес-процессов присвоены организационным агентам (единицам). Используется понятие "бизнес-объекта", который обрабатывается в потоке операций. Архитектура бизнес-объекта приведена на рис. 28.

Рис. 28

Для бизнес-объекта можно определить несколько уровней доступа: Ядро содержит данные объекта; Бизнес-логика объекта представлена набором Правил и Ограничений; Интерфейс поддерживает независимое от платформы описание бизнес-объекта для его применения во внешних информационных системах. Технологию Доступа к объекту обеспечивают: компонентная модель объектов – COM; распределенная компонентная модель объектов – DCOM; удаленный вызов процедур – функций методов обработки объекта – RFC и др.

Интерфейс программирования бизнес-приложений – Business Application Program Interface (BAPI) обеспечивает обработку бизнес-объектов, создание библиотек классов объектов и связанных с ними методов обработки (рис. 29).

Создание распределенных приложений имеет целью интеграцию компонентов программного обеспечения приложений для децентрализации управления. Каждое приложение является полностью автономным, существует в распределенной среде, обменивается синхронизирующими сообщениями с помощью сервисов коммуникаций (RFC) или электронного обмена данными (EDI) с использованием промежуточного документа определенного типа.

Рис. 29

Организация хранилищ бизнес-информации (Data Warehouse  DW) реализует информационную технологию оперативного анализа и прогнозирования данных (On-Line Analysis Processing, OLAP). Хранилища данных создаются на основе данных операционных БД и внешних источников, содержат тематически подобранные сведения, с помощью которых выполняется ретроспективный анализ данных (выявление тенденций, факторный анализ и др.), а также прогноз значений показателей. Пример структуры DW SAP R/3 приведена на рис. 29.

Основным назначением хранилищ бизнес-информации является аналитическая обработка различных видов данных.

Технология OLAP обеспечивает анализ многомерных данных, представленных в инфокубах, реализованы функции агрегирования и вычисления статистических итогов, функции сравнения с нормативными данными, функции ранжирования и упорядочивания данных. Для создания отчетов используется бизнес-навигатор, отчеты имеют многоуровневую структуру формирования итогов, позволяют удобно выделять подмножество анализируемых данных, формирует выборки из отчетов и т.п.

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ

  1.  Перечислите уровни доступа для бизнес-объекта.
    1.  Какую цель имеют создаваемые распределенные приложения?
    2.  Назовите технологию, используемую для  организации хранения бизнес-инфомации.

3.5. Обеспечение качества информации, надежность и защищенность КИС

Отличительной особенностью КИС является комплексность, взаимосвязь автоматизируемых бизнес-процессов планирования, контроля, учета и анализа деятельности предприятия. КИС обладает открытостью и гибкостью компонентной архитектуры, состоит из ряда интегрированных модулей, объединенных в контуры (подсистемы) управления. Методы планирования и контроля выполнения производственных и снабженческих заказов во взаимосвязи с задачами сбыта, методы контроллинга затрат на продукт, функции регистрации выполнения заказов и контроля качества технологических процессов и продукции обеспечивают:

  •  увеличение объемов производства (оборота);
  •  сокращение материальных запасов и незавершенного производства (оборотных средств);
  •  снижение издержек производства (себестоимости);