Лекция 24 ИТ в управлении

1. Экспертные системы

Экспертная система–система искусственного интеллекта,включающая ба-зу знаний с набором правил и механизмом вывода, позволяющим на основа-нии правил и предоставляемых пользователем фактов распознать ситуацию, поставить диагноз, сформулировать решение или дать рекомендацию для выбора действия.

Экспертные системы, применяемые в управлении, базируются на эвристиче-ских, эмпирических знаниях, оценках, полученных от экспертов . Они спо-собны анализировать данные о ситуации, требующей решения, объяснить пользователю свои действия и показать знания, лежащие в основе принятия решений.

Экспертные системы основаны на формализованном способе представления знаний эксперта – специалиста в исследуемой предметной области. Их успех во многом определялся тем, насколько компетентны эксперты, насколько они способны передать свой опыт специалистам по представлению и записи зна-ний в базу, чётко ли очерчена решаемая проблема, достаточен ли получен-ный объём знаний для подсказки решения. В процессе разработки эксперт-ных систем специалисты по представлению знаний (программисты ) в инте-рактивном режиме совместно с экспертом записывали знания в базу зна-ний . Эксперт передавал свой опыт словами (вербально) в терминах предмет-ной области, в виде либо некоторых общих высказываний и правил, либо описания конкретных примеров, образцов решений и действий в конкретных различных ситуациях.

2. Технологии интеллектуального анализа данных

Технологии интеллектуального анализа данных обеспечивают формирование аналитических данных путём очищения данных реляционных баз предпри-ятия. Для этого используются статистические методы, нейронные сети, гене-тические алгоритмы, построение деревьев решений и т. д.

Появлению аналитических систем способствовало осознание руководящим звеном предприятий того, что в базах данных содержится не только инфор-мация, но и знания (скрытые закономерности). Последние позволяют охарак-теризовать процесс управления предприятием и дать интеллектуальную ин-формацию для более эффективного принятия решений.

Можно выделить следующие технологии интеллектуального анализа данных:

• Оперативный анализ данных посредством OLAP-систем.

• Поиск и интеллектуальный выбор данных посредством Data Mining.

• Деловые интеллектуальные технологии получения аналитических данных

BIS.

• Интеллектуальный анализ текстовой информации.

3. Системы поддержки принятия решений

Системы поддержки принятия решений(СППР) –это интерак-

тивные компьютерные информационные системы , разработанные для помощи в принятии решений менеджерами разных уровней управления.

СППР включают данные , знания и модели, помогающие выработать решения особенно в случаях плохо формализованных задач. Необходи-мые для этого данные извлекаются из систем диалоговой обработки за-просов или из баз данных и знаний. Модели могут быть как очень сложными, так и весьма простыми типа «доходы – прибыль – убытки», а также комплексными типа оптимизационной модели для расчёта за-грузки определённого объекта. СППР требуют наличия трёх основных компонентов управления:

• модели управления;

• системы управления информацией;

• системы управления диалогом с пользователем (пользова-тельского интерфейса).

Пользователь взаимодействует с СППР через пользовательский ин-терфейс, выбирая частную модель управления и набор данных, которые требуется использовать. Через тот же пользовательский интерфейс СППР предоставляет варианты решений. Модель управления варьиру-ется от относительно простой до сложной комплексной модели, осно-ванной на математическом программировании.

СППР помогают в принятии решений, объединяя данные, сложные ана-литические модели и удобное пользователю программное обеспечение в единую систему. Эти компоненты используются постоянно, находясь под управлением пользователя от начала до конца реализации задачи.

Основная концепция СППР – дать пользователям инструментальные средства, необходимые для анализа важных блоков данных, используя легкоуправляемые модели. Они разработаны, чтобы предоставлять возможности,а не просто отвечать на информационные потребности.

Список литературы

1. Баластов А. В. Практическое применение информационных технологий при обучении взрослых профессионально ориентированному иноязычному общению в условиях неязыкового вуза // Вестн. Том. гос. пед. ун-та. – 2012. – № 4. – С. 167-170.
2. Гончарик Н. Г. Цифровые мультимедийные технологии – смысловые средства передачи информационного содержания // Проблемы создания информационных технологий : сб. науч. тр. – 2012. – Вып. 21. – С. 74-76.
3. Джашитов В. Э. Мультимедийные информационно-компьютерные технологии в научно-образовательных курсах лекций и экспресс-контроле знаний по точным наукам / В. Э. Джашитов, В. М. Панкратов, А. В. Голиков // Информ. технологии. – 2011. – № 1. – С. 44-48.
4. Информационные технологии в культуре : курс лекций / Е. С. Толмачева, С. Л. Замковец, Ю. В. Виланский, Н. Л. Гончарова. – Минск : Соврем. знания, 2010. – 264 с.
5. Карп Е. И. Роль интерактивных мультимедийных систем в вопросе информационного обеспечения деятельности управленческих структур // Вестн. акад. права и упр. – 2010. – № 21. – С. 159-165.
6. Лобанова Ю. В. От телевидения к интернету: открытая стратегия коммуникации // Упр. мегаполисом. – 2011. – № 2. – С. 129-132.
7. Мухлаев В. А. Использование информационных технологий в развитии познавательной активности учащихся // Образование и саморазвитие. – 2012. – Т. 1, № 29. – С. 50-55.
8. Попова И. Н. Технология формирования профессиональной компетентности студентов инженерных специальностей в области технологий мультимедиа // Соврем. проблемы науки и образования. – 2013. – № 2. – С. 249
9. Стяблина А. В. Электронные технологии в формировании информационной среды // Вестн. Тамбов. ун-та. Сер.: Гуманитар. науки. – 2011. – Т. 103, № 11. – С. 207-211.
10. Холин А. Н. Ситуационные центры: перспективы цифровых технологий. Площадка для апробации цифровых технологи // Науч. периодика: проблемы и решения. – 2011. – № 6. – С. 6-9.