Основні етапи розвитку інформаційних систем

Сховище даних (Data Waren House) як особлива форма організації бази даних, котра призначена для зберігання в погодженому вигляді історичної інформації, що надходить з різних оперативних систем та зовнішніх джерел, останнім часом набуває широкого розповсюдження в інформаційних системах, зокрема в СППР. І хоча з формального погляду сховище даних є різновид звичайної БД, проектують їх по різному. 
Для звичайних БД процес створення відбувається за схемою: 1) вивчення предметної області; 2) побудова інформаційної моделі; 3) розробка на основі інформаційної моделі проекту бази даних; 4) створення БД. Обов’язкові етапи створення сховищ даних інші, а саме:

· визначення інформаційних потреб користувачів стосовно даних, котрі нагромаджуються в базах даних операційних систем – систем обробки трансакцій OLTP-систем, що є джерелами оперативних даних;

· вивчення локальних БД OLTP-систем; 
· виокремлення для кожної БД підмножини даних, необхідних для завантаження у сховище даних;

· інтегрування локальних підмножин даних і розробка загальної погодженої схеми сховища. 
            Програмні агенти – це автономні програми, котрі автоматично виконують конкретні задачі з моніторингу комп’ютерних систем і збору інформації в мережах. Термін “агент” використовується в обчислювальній техніці вже понад 10 років; початковими функціями агентів-програм був поточний контроль за діяльністю центрального процесора та периферійного обладнання. Сучасні програмні агенти не тільки здійснюють спостереження і виконують різні вимірювання, а й розв’язують задачі управління мережами. Зокрема інтелектуальні агенти здатні автоматизувати численні операції керування мережами, наприклад, вибір оптимального графіка, контроль за завантаженням, поновлення даних при порушеннях під час обміну тощо. Окрім того, інтелектуальні агенти можна застосовувати й для передавання повідомлень, вибору інформації, автоматизації ділових процедур. 
            Інформаційні системи в менеджменті (адміністративні інформаційні системи), більше відомі під застарілою назвою “автоматизовані системи організаційного управління – АСУ”, уже близько 20 років успішно застосовують у різних галузях економіки. За цей час їх еволюція пройшла кілька етапів, починаючи від простих систем обробки даних до інтегрованих систем, що побудовані на сучасній апаратній та програмній базі.

Перспективні типи ІС побудовані на клієнт-серверній архітектурі. Їх поділяють на дві основні групи: інтегровані та вузькоспеціалізовані системи. 
            До першого типу належать корпоративні інформаційні системи (КІС), які інтенсивно витісняють традиційні АСУП у сфері управління виробництвом. Вони підтримують конкретні бізнес-процеси підприємства, виконуючи найвідповідальніші функції

1) складання і аналіз консолідованого балансу і аналітичних звітів;

2) управління фінансами і персоналом, собівартістю і торговельними операціями тощо.

Системи підтримки прийняття рішень. Належать до ІС нового покоління. У класичному розумінні СППР є інформаційна система, що має такі компоненти: інтерфейс користувача, СКБД, систему управління базами моделей (СУБМ), систему управління повідомленнями (СУП), причому підсистема СУП з’явилася лише останніми роками. Ця структура може бути основою для виокремлення дійсних СППР. 
          СППР або DSS – це інтерактивні інформаційні системи, які допомагають менеджерам приймати напівструкторовані рішення.

Рішення – обгрунтований вибір альтернатив. Процес прийняття рішень:

· визначення альтернативи;

· робиться вибір відповідно до деяких критеріїв.

Напівструктуровані рішення – не можна легко автоматизувати. 
DSS не приймають рішень, лише допомагають його прийняти. Рішення приймає менеджер. Інтерактивні: менеджер приймає рішення на підставі послідовності взаємодій з DSS.

Покажемо типи DSS на рис. 1.3. 
DDSS. Інформаційні системи, що допомагають у прийнятті рішень шляхом здобуття цінних відомостей з великих обсягів даних з використанням різних засобів аналізу даних.  
 
Рис. 1.3. Типи СППР (DSS)

 
· осмислення усіх цих даних є важливим і впливає на прибуток; 
· для аналізу всіх цих даних використана система OLAP від Microstrategy.

Cфери застосування DDSS: скрізь, де ділові рішення диктуються аналізом даних: 
            · фінанси;

· охорона здоров’я;

· промисловість споживчих товарів. 

МDSS. Спочатку створюється модель системи. Потім необхідно її вирішити. Це потребує системи програмного забезпечення, щоб вирішити модель інтерактивно за допомогою зворотного зв’язку зі спеціалістом з проблемної галузі. Результат рішення допомагає особі, яка приймає управлінське рішення, вибрати правильну альтернативу.

Приклад МDSS:

· інформаційні системи на основі оптимізації, розроблені з метою прийняття рішень; 
· DSS виробничого планування;  
· DSS буріння на нафту; 
· DSS транспортування; 
· моделі засновані на електронних таблицях, які використовуються разом з аналізом, “що буде, якщо”;  
· моделі придбання обладнання порівняно з орендою обладнання.  
· Управлінська DSS річкового басейну Hidrobasin Ô (вартість 1млн дол.): 

          Така систем Біг Крік діє в центральній С’єррі Неваді (США). Обслуговує шість основних резервуарів, гідроелектростанції. Система вирішує завдання як ефективно управляти водними ресурсами, щоб:

· виробити достатньо електроенергії;

· вирішити проблеми довкілля (наприклад, зберегти рибу);

· вирішити проблеми населення, пов’язані з рекреаційними вигодами.

Система програмного забезпечення, основана на задачі оптимізації за багатьма критеріями, причому особи, які приймають рішення, замикають коло. Розроблено “Facet Decision Systems” (Канада) для Southern California Edison.

Сфери застосування МDSS:

· Управління операціями: проблеми розподілу ресурсів; проблеми планування; транспортування.

· Фінанси: моделі грошових потоків в електронних таблицях;

· Бухгалтерський облік: моделі балансів.

КDSS.Відомі як експертні системи DSS. Надають рекомендації, засновані на змісті їх бази знань. База знань містить інформацію, як правило, про вузьке застосування (наприклад, комп’ютерна конфігурація, розвідка корисних копалин тощо). Ці дані отримані від спеціаліста з проблемної галузі.  
Приклади КDSS XCON – визначає відповідну конфігурацію комп’ютерної системи.

Сфери застосування: 

· всюди, де можна застосувати набуті знання:  
· медицина; 
· задачі конфігурування – комп’ютери, виробниче обладнання; 
· фінанси.

Вузьке місце КDSS – проблема здобуття знань.

Комунікативні (СDSS). Деякі рішення краще приймати групою людей, тобто колективно складається короткий список альтернатив, оцінюється кожна з них і вибирається одна.

Приклади СDSS: 

· електронні системи зустрічей; 
· компанія Lotus Notes- система SCORE у Крайслер; 
· допомагає своїм постачальникам знаходити марну витрату ресурсів і пропонує вихід; 
· менеджери Крайслер вивчають звіти; 70 % пропозицій було схвалено.

Сфери застосування: 

· дистанційне навчання;

· дистанційне передавання даних;

· телеконференції;

· деякі ланки управління постачанням.

Виконавчі ІС або ІС для керівників (Executive Information System-EIS) – це спеціалізовані СППР, що допомагають виконавцям аналізувати важливу інформацію і використовувати відповідні інструментальні засоби, щоб направляти її для створення стратегічних рішень в межах певної організації. Зокрема, ВІС допомагають керівникам розробляти більш точне і актуальне цілісне зображення операцій своєї організації, а також конкурентів, постачальників та споживачів (замовників). (Є такі ВІС-ЕІS-EpiС фірми EpiC Software, Executive Decision корпорації ІВМ тощо).

Експертні системи – це інформаційні системи, що базуються на знаннях. Таким системам кілька років тому приділяли винятково серйозну увагу, були великі сподівання на використання експертних систем в організаційному управлінні.  

Експертні системи мають суттєві недоліки, що обмежують їх у використанні в організаційному управлінні. Такі системи працюють лише у вузько визначених проблемних доменах і розуміння ними середовища, в якому їх використовують, є певною мірою поверховим. Вони не володіють властивістю “здорового глузду”, не можуть навчатися тощо.

Сучасна концепція використання експертних систем зводиться до того, що їх модулі мають застосовуватися всередині прикладних програм СППР і ВІС, допомагаючи людині- професіоналу або керівникові вивчати проблему, але робити однобічний вибір чи вирішувати проблему самостійно такі системи не повинні.

Наведена концепція розвитку ІС значною мірою не відбиває всієї гами застосувань ІС. Більше того, зазначена галузь інтелектуальної діяльності людей є настільки динамічною та прогресивною, що нові ідеї та відкриття впроваджуються в реальне виробництво так швидко, що будь-який прогноз стосовно розвитку інформаційної технології може відстати від реальних звершень, зокрема й проектів розвитку інформаційних систем. Наприклад, останнім часом у розробці ІС застосовуються елементи штучного інтелекту – нейромережі, де відтворюється процес обробки інформації живими організмами.