Информационные системы и экспертные работы

5) Data Mining (наиболее близкий смысловой эквивалент – извлечение знаний) - представляет собой набор самых различных методов, предназначенных для извлечения новых знаний из баз и хранилищ данных, а в развитых вариантах и из других типов и источников представления информации.

6) Интеллектуальные методы обработки  информации: нейросетевые технологии, генетические алгоритмы, методы  группового учета аргументов, называемые  также методами искусственного  интеллекта – позволяют решение  ряда важных классов задач,  удовлетворительное решение которых  с помощью средств классической  математики невозможно.

  

                                                                                                                                                                                   

 

Контроллинг

 

 

 

 

 

                                                             - Методы пересчета

                      Управленческий учет

 

 

 

 

 

 

 

                     - Методы пересчета

             

Стратегические  цели

Среднесрочные цели

Текущая (оперативная) деятельность

Стратегические  показатели

Производственные  и финансовые показатели

Показатели текущей деятельности

Отклонения стратегических показателей

Отклонения произв. и финанс. показателей

Отклонения показателей текущей  деятельности

Выбор решения

Выбор решения

Выбор решения

 

 

 

                                                             

                                                                                                                 

                                                                     

 

 

                                                                                                                                                 

 

 

                                                                

                                                      

                                                        - Методы пересчета       

                                                     

 

 

 

 

 

Рис.1.1. Общая схема работы с показателями в информационной системе предприятия

 

7) Обработка текстов – включает  в себя представление текстовой  информации в «концентрированном»  виде, более удобном для выполнения  определенного круга задач, в  частности, схематизации знаний, последующего компьютерного поиска  нужной информации и др.

8) Инженерия знаний – суть  метода заключается  в использовании  баз знаний, в которых, с одной  стороны, информация представлена  в гораздо более удобном для  последующего анализа виде, чем  в базах данных, а, с другой, допускает использование однотипных  преобразований с помощью компьютера. Базы знаний широко используются  в экспертных системах (составляя,  по сути, их ядро), системах поддержки  принятия решений, а в последние  годы – и в системах обработки  экономической информации.

9) Моделирование, экспертные системы  и системы поддержки принятия решений .

10) Различные методы коллективного  обсуждения и решения проблем,  в частности, работа коллектива  экспертов, различные варианты  мозгового штурма, организационно-деятельностные  игры и т.д.

 

 

 

 

 

 

 

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

2.1. Общее представление об обработке  данных

 

Информационная система предприятия  предназначена для работы с двумя  основными видами информации: данными  и знаниями.

Напомним, что под данными понимают сведения о конкретных значениях  каких-либо параметров. Например, адрес  поставщика, количество товара, перечень комплектующих, услуг и т.д. Как  правило, данные о какой-либо предметной области сводятся вместе в форме  таблиц. Такие таблицы могут быть достаточно большими и содержать  десятки тысяч и даже миллионы записей. Наборы таблиц, в которых  собрана информация о деятельности социально-экономического объекта (предприятия, учреждения, вуза, общественной организации  и т.д.) составляют основу современных  баз данных. Системы компьютерной поддержки таких баз данных называются системами управления базами данных (СУБД).

Знания – это сведения о закономерностях  какой-либо предметной области. Они  представляют собой отношения между  данными или другими знаниями и представляются в виде выводов, обобщений, формул, правил, схем, моделей, в том числе и мысленных  и др. Знания о какой-либо предметной области могут быть собраны вместе в базе знаний. Такая база знаний вместе с правилами вывода новых  знаний в зависимости от ее масштабов, особенностей работы со знаниями и  назначения называется экспертной системой, советующей информационной системой или  системой поддержки принятия решений.

Существует определенная взаимосвязь  между способом представления информации и ее видом. Например, схемы и тексты однозначно относятся к знаниям. Но для числового и символьного (небольшой текст, не обязательно  имеющий общепринятый смысл) представлений  эта зависимость более размыта, и отнесение такого рода информации к данным или знаниям зависит  от схемы, в которой она используется.

С практической точки зрения из всего  многообразия видов информации и  методов работы с нею целесообразно  выделить следующие три случая:

- данные и методы работы с  ними;

- методы извлечения знаний из  данных;

- знания и получение новых  знаний.

На рис.2.1 показана схема обработки  информации в ИСП и даны общепринятые названия этапов и методов обработки. Последовательность обработки информации на этой схеме увязана с ее движением  в системе управления предприятием, приведенной на схеме 1.1. На нижнем уровне ИСП находится система работы с данными или другое ее название – система обработки транзакций (OLTP – Online Transaction Processing). Данные о деятельности предприятия и его окружении поступают в базу данных или в программные продукты для обработки данных, включая бухгалтерские и иные программы, с помощью которых можно осуществлять учетную деятельность. Между учетными программами и базой данных возможен двусторонний обмен информацией. С одной стороны, база данных может пополняться из учетных программ, с другой стороны, учетные программы могут использовать информацию, содержащуюся в базе данных.

Непосредственное использование  информации из базы данных для высших уровней обработки информации, оперирующих  в основном знаниями, не совсем удобно (см. об этом детальнее в следующих  разделах), поэтому «очищенная» (упорядоченная  и согласованная) информация из базы данных передается для хранения и  дальнейшего использования в  хранилище данных (Data Warehousing). В свою очередь, информация из хранилища данных может быть использована для моделирования, прогнозирования, различного рода анализа, а также в программных продуктах для финансового управления, бизнес-планирования, управления проектами и др.

Такой анализ данных может быть проведен в двух направлениях.

Первый случай – это когда  мы имеем множество характеристик  предметной области, но для упрощения  анализируем лишь определенные ее аспекты  или разрезы. Такого рода анализ носит  название OLAP-анализа (Online Analysis Processing).

Хранилище данных

(Data Warehousing)

Работа со знаниями

 

 

 

 

 

                                                                                 

Моделирование,

прогнозирование, анализ

Экспертные  системы,

Система поддержки принятия решений

Принятие  решений

                           OLTP-система                  «Очистка данных»    

База  данных

Бухгалтерия,

учетная деятельность

 

 

Данные

Финансовый  анализ, управление проектами и др.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

            Data   Mining                                                                   OLAP

 

 

                                                                                            

 

 

                                                                                         

                                                                                                        

 

 

 

Рис.2.1. Виды информации на предприятии и инструментарий

 

При переходе на уровень знаний информация используется не в своем первоначальном виде, так, как она содержится в  хранилище данных, а подвергается  существенной переработке. В результате такой переработки из данных получаются знания, а сам процесс называется интеллектуальной обработкой данных или  извлечением знаний (Data Mining).

В последующем эти первичные  знания наряду с другими знаниями используются уже в системах обработки  знаний, включая экспертные системы, информационные советующие системы  и системы поддержки принятия решений. Конечный этап – использование  знаний для принятия решений.

2.2. Основы баз данных. Понятия базы данных и системы управления базами данных

 

Базой данных называется структурированная  совокупность данных, относящаяся к  определенной предметной области, и  используемая совместно различными пользователями в рамках некоторой  единой информационной системы.

Структурированная – это значит упорядоченная с помощью четко  определенного набора правил. Например, мы делим предметную область на объекты  и их характеристики. Объекты записываются в одной колонке таблицы, а  характеристики – в последующих  колонках. При этом в каждой колонке  представлены характеристики строго определенного  типа – дата, стоимость, вес и  т.п.

Под предметной областью в данном случае понимается часть реального  мира, подлежащая изучению с целью  организации таких функций управления в этой области, как учет, контроль, и передача данных в другие модули и звенья управления (планирование, анализ, системы поддержки принятия решений и т.д.). Например, для экономиста предметной областью являются все явления, факты и процессы в сфере экономики  и финансов.

Пользователями баз данных в  общем случае могут быть различные  прикладные программы, программные  комплексы, а также люди – специалисты  в данной предметной области, выступающие  в роли потребителей или источников данных, называемые конечными пользователями.

Для создания, поддержки и использования  баз данных используется специальный  программный инструментарий – системы  управления базами данных (СУБД).

СУБД – это комплекс программных  и языковых средств, необходимых  для создания баз данных, поддержания  их в актуальном состоянии и организации  поиска в них необходимой информации. Такой комплекс в общем случае содержит некоторое центральное  ядро, представляющее собой отдельную  программу, например, FoxPro, Access и др. Помимо собственно СУБД для ее работы необходима сетевая операционная система, например, UNIX, Linux, Windows XP и т.д.

База данных, организованная с использованием какой-либо СУБД является центральным  элементом любой корпоративной  информационной системы.

Базы данных предназначены для  описания однородных объектов, описывающих  какую-либо предметную область. Объекты  в базах данных принято также  называть сущностями. Как правило, объекты  предметной области делятся на классы, и каждый класс объектов описывается  с помощью набора одинаковых параметров или атрибутов.

Атрибут – это информационное отображение  свойств объекта. Каждый объект характеризуется  некоторым набором атрибутов, называемых также реквизитами.

Существуют следующие основные структурные элементы базы данных, перечисленные  по мере их укрупнения: поле, запись, столбец, таблица, совокупность взаимосвязанных таблиц.

Поле – элементарная единица  организации данных, которая соответствует  неделимой единице информации –  реквизиту или атрибуту. На практике поле соответствует отдельной ячейке в таблице, в которой записано значение (в численном или текстовом  виде) атрибута некоторого объекта.

Для описания поля используются следующие  характеристики:

- имя (в заголовке таблицы);

- тип, например, символьный, числовой, календарный (аналогично Excel);