Понятие экономической информации

9 Информационные системы управления

Информационные  системы управления (ИСУ) представляют собой один из пяти основных видов  компьютерных информационных систем. Их целью является удовлетворение информационных потребностей всех без исключения сотрудников  фирмы, имеющих дело с принятием  решений [5].

ИСУ используются при худшей структурированности  решаемых задач, если их сравнивать с  СЭОД. Система осуществляет поиск  и обработку входных данных, поступающих  из СЭОД фирмы и из ее окружения. В этих системах появляется возможность  работы в запросно-ответном режиме за счет появления в их составе  систем управления базами данных (СУБД). ИСУ выдает выходную информацию в  виде управленческих отчетов, осуществляющих фильтрацию и агрегирование данных, представляемых в удобном для принятия решения виде. ИСУ не предназначены для использования в чисто автоматическом режиме. Все решения в нем принимает человек. Система может использоваться на любом уровне управления.

Структура ИСУ

Структуру ИСУ  мы видим на рис. 4.3. База данных, построенная с использованием СУБД, содержит данные, поступающие из СЭОД организации и из окружения, а также информацию, поступающую только из окружения.

 
Рис. 4.3. Структура ИСУ [5]

Содержимое базы данных при помощи соответствующего программного обеспечения преобразуется  в периодические и специальные  отчеты, поступающие лицам, участвующим  в принятии решений в организации. В отличие от СЭОД ИСУ не предназначена  для снабжения информацией окружения  фирмы.

Информационные  системы управления идеально подходят для удовлетворения идентичных информационных потребностей работников различных  функциональных подсистем (подразделений) или уровней управления фирмой. Поставляемая ими информация содержит сведения о  прошлом, настоящем и вероятном  будущем фирмы. Эта информация имеет  вид регулярных или специальных  управленческих отчетов.

Виды отчетов, поставляемых ИСУ

ИСУ поставляют работникам фирмы следующие виды отчетов.

Регулярные  отчеты создаются в соответствии с установленным графиком, определяющим время их создания (например, месячный анализ продаж компании). Специальные отчеты создаются, когда в компании произошло что-то незапланированное или по запросам управленцев.

Независимо от того, являются ли данные отчеты периодическими или специальными, они могут иметь  форму суммирующих, сравнительных  и чрезвычайных отчетов:

• суммирующие отчеты, в которых данные классифицированы в отдельные группы, отсортированы и рассчитаны промежуточные и окончательные итоги по отдельным полям;
• сравнительные отчеты, содержащие данные, полученные из различных источников или классифицированные по различным признакам и используемые для целей сравнения;
• чрезвычайные отчеты, содержащие данные, носящие с позиций выбранных критериев исключительный (чрезвычайный) характер.

11 Системы поддержки принятия решений

Определение (СППР). СППР представляют собой вид компьютерных информационных систем, помогающих управляющему в принятии решений, при решении плохо структурированных задач посредством прямого диалога с машиной с использованием данных, знаний и математических моделей [5].

СППР появились  усилиями американских ученых в конце 1970-х – начале 1980-х гг., чему в  значительной степени способствовало широкое распространение персональных компьютеров, стандартных пакетов  прикладных программ, а также значительные успехи в создании систем искусственного интеллекта (ИИ).

Отличительные особенности СППР. СППР характеризуется следующими отличительными особенностями:

• ориентацией на решение плохо структурированных (формализованных) задач, характерных главным образом для высоких уровней управления;
• возможностью сочетания традиционных методов доступа и обработки компьютерных данных с возможностями математических моделей и методами решения задач на их основе;
• направленностью на непрофессионального конечного пользователя ЭВМ посредством использования диалогового режима работы;
• высокой адаптивностью, обеспечивающей возможность приспосабливаться к особенностям имеющегося технического и программного обеспечения, а также требованиям пользователя.

Место СППР среди информационных систем. Информационную модель некоторой организации можно представить себе в виде иерархической модели, включающей в себя следующие три уровня (см. рис. 4.4):

• обработку данных;
• обработку информации;
• принятие решений.

На  первом (низшем) уровне находятся СЭОД. В иерархии управленческих решений этот уровень соответствует уровню управленческого контроля, автоматизирующего документооборот в организации. Основными характеристиками СОЭД являются:

• обработка данных на уровне оперативного контроля;
• эффективная обработка коммерческих операций, проводимых организацией;
• составление расписания и оптимизация работы компьютера;
• интеграция файлов, описывающих смежные задачи;
• составление отчетов для руководства.

На  втором (среднем) уровне, соответствующем уровню управленческого контроля, акцент переносится на процедуры обработки информации, выполняемые ИСУ. Указанная обработка обычно относится к планированию деятельности в таких функциональных сферах деятельности организации, как маркетинг, производство, финансы, бухучет, кадры. Основными характеристиками ИСУ следует считать:

• подготовку информации, полезной на уровне среднего руководства;
• структурирование (упорядочивание) информационных потоков;
• интеграцию (объединение) данных, получаемых от СЭОД по функциональным сферам бизнеса (ИСУ маркетинга, ИСУ производства и т. п.);
• создание запросно-ответной системы и составление отчетов для руководства (обычно с использованием баз данных).

На  третьем (самом высоком) уровне управления, соответствующем стратегическому планированию, формируются наиболее важные решения организации. Используемые на этом уровне СППР (как будет ясно из дальнейшего, СППР могут использоваться на любом уровне управления) имеют следующие характеристики:

• подготовку вариантов решений для высшего руководства;
• обеспечение высокой адаптивности к изменениям и высокой скорости ответов на запросы пользователей;
• обеспечение помощи в принятии решений любым индивидуальным управленцам.

12 теристики экспертных систем

Экспертная  система отличается от прочих прикладных программ наличием следующих признаков.

• Моделирует не столько физическую (или иную) природу определенной проблемной области, сколько механизм мышления человека применительно к решению задач в этой проблемной области. Это существенно отличает экспертные системы от систем математического моделирования или компьютерной анимации. Нельзя, конечно, сказать, что программа полностью воспроизводит психологическую модель специалиста в этой предметной области (эксперта), но важно, что основное внимание все-таки уделяется воспроизведению компьютерными средствами методики решения проблем, которая применяется экспертом, -т.е. выполнению некоторой части задач так же (или даже лучше), как это делает эксперт.
• Система, помимо выполнения вычислительных операций, формирует определенные соображения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми она располагает. Знания в системе представлены, как правило, на некотором специальном языке и хранятся отдельно от собственно программного кода, который и формирует выводы и соображения. Этот компонент программы принято называть базой знаний.
• При решении задач основными являются эвристические и приближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех. Эвристика, по существу, является правилом влияния (rule of thumb), которое в машинном виде представляет некоторое знание, приобретенное человеком по мере накопления практического опыта решения аналогичных проблем. Такие методы являются приблизительными в том смысле, что, во-первых, они не требуют исчерпывающей исходной информации, и, во-вторых, существует определенная степень уверенности (или неуверенности) в том, что предлагаемое решение является верным.

Экспертные  системы отличаются и от других видов  программ из области искусственного интеллекта.

• Экспертные системы имеют дело с предметами реального мира, операции с которыми обычно требуют наличия значительного опыта, накопленного человеком. Множество программ из области искусственного интеллекта являются сугубо исследовательскими и основное внимание в них уделяется абстрактным математическим проблемам или упрощенным вариантам реальных проблем (иногда их называют "игрушечными" проблемами), а целью выполнения такой программы является "повышение уровня интуиции" или отработка методики. Экспертные системы имеют ярко выраженную практическую направленность в научной или коммерческой области.
• Одной из основных характеристик экспертной системы является ее производительность, т.е. скорость получения результата и его достоверность (надежность). Исследовательские программы искусственного интеллекта могут и не быть очень быстрыми, можно примириться и с существованием в них отказов в отдельных ситуациях, поскольку, в конце концов, — это инструмент исследования, а не программный продукт. А вот экспертная система должна за приемлемое время найти решение, которое было бы не хуже, чем то, которое может предложить специалист в этой предметной области.
• Экспертная система должна обладать способностью объяснить, почему предложено именно такое решение, и доказать его обоснованность. Пользователь должен получить всю информацию, необходимую ему для того, чтобы быть уверенным, что решение принято "не с потолка". В отличие от этого, исследовательские программы "общаются" только со своим создателем, который и так (скорее всего) знает, на чем основывается ее результат. Экспертная система проектируется в расчете на взаимодействие с разными пользователями, для которых ее работа должна быть, по возможности, прозрачной.

Зачастую  термин система, основанная на знаниях (knowledge-based system), используется в качестве синонима термина экспертная система, хотя, строго говоря, экспертная система — это более широкое понятие. Система, основанная на знаниях, — это любая система, процесс работы которой основан на применении правил отношений к символическому представлению знаний, а не на использовании алгоритмических или статистических методов. Таким образом, программа, способная рассуждать о погоде, будет системой, основанной на знаниях, даже в том случае, если она не способна выполнить метеорологическую экспертизу. А вот чтобы иметь право называться метеорологической экспертной системой, программа должна быть способна давать прогноз погоды (другой вопрос — насколько он будет достоверен).

Суммируя  все сказанное, отметим — экспертная система содержит знания в определенной предметной области, накопленные в  результате практической деятельности человека (или человечества), и использует их для решения проблем, специфичных  для этой области. Этим экспертные системы  отличаются от прочих, "традиционных" систем, в которых предпочтение отдается более общим и менее связанным  с предметной областью теоретическим  методам, чаще всего математическим. Процесс создания экспертной системы  часто называют инженерией знаний (knowledge engineering) и он рассматривается в качестве "применения методов искусственного интеллекта" (см. [Feigenbaum, 1977]). Далее, в главах 2 и 3, мы более пристально рассмотрим отличие между общепринятым в программировании подходом к решению проблем и тем, который предлагается при проектировании экспертных систем.

В оставшейся части этой главы мы рассмотрим следующие  вопросы. Сначала будут перечислены  четыре базовые функции, которые  реализуются в экспертных системах. Эти функции здесь будут рассмотрены  очень поверхностно, с единственной целью дать читателю общее представление  о них и познакомить с соответствующей  терминологией. Последний раздел главы  даст читателю представление об общей  структуре материала в этой книге  и о его распределении по главам.

13 Традиционные экспертные системы (ЭС) имеют лишь один механизм поддержки принятия решений – логический вывод, и лишь одно средство представления знаний – правила. В последнее время активно развивается новое поколение ЭС – гибридные экспертные системы (ГЭС). Для использования ГЭС в качестве средства поддержки принятия управленческих решений необходимо предусмотреть возможность учета характеристик лица, принимающего решения (ЛПР). Предлагается не использовать в системе единую жесткую схему логического вывода, а поддержку принятия решений осуществлять в соответствии с конкретной аналитической моделью пользователя.

При реализации подобных систем наиболее существенными  являются следующие проблемы.

1. Экспертные  знания, а также информация, которой  оперирует ЛПР в процессе принятия  решения, часто носят нечеткий  характер. Поэтому при проектировании  современных интеллектуальных систем  необходимо выбрать модель для  представления и комбинирования  нечетких величин.

2. Разумеется, качество  процесса принятия решения зависит  от степени доверия к экспертной  информации. Необходимо связать  достоверность получаемых результатов  со степенью доверия к исходной  информации.