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
- 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.
- Гончарик Н. Г. Цифровые мультимедийные технологии – смысловые средства передачи информационного содержания // Проблемы создания информационных технологий : сб. науч. тр. – 2012. – Вып. 21. – С. 74-76.
- 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.
- Информационные технологии в культуре : курс лекций / Е. С. Толмачева, С. Л. Замковец, Ю. В. Виланский, Н. Л. Гончарова. – Минск : Соврем. знания, 2010. – 264 с.
- Карп Е. И. Роль интерактивных мультимедийных систем в вопросе информационного обеспечения деятельности управленческих структур // Вестн. акад. права и упр. – 2010. – № 21. – С. 159-165.
- Лобанова Ю. В. От телевидения к интернету: открытая стратегия коммуникации // Упр. мегаполисом. – 2011. – № 2. – С. 129-132.
- Мухлаев В. А. Использование информационных технологий в развитии познавательной активности учащихся // Образование и саморазвитие. – 2012. – Т. 1, № 29. – С. 50-55.
- Попова И. Н. Технология формирования профессиональной компетентности студентов инженерных специальностей в области технологий мультимедиа // Соврем. проблемы науки и образования. – 2013. – № 2. – С. 249
- Стяблина А. В. Электронные технологии в формировании информационной среды // Вестн. Тамбов. ун-та. Сер.: Гуманитар. науки. – 2011. – Т. 103, № 11. – С. 207-211.
- Холин А. Н. Ситуационные центры: перспективы цифровых технологий. Площадка для апробации цифровых технологи // Науч. периодика: проблемы и решения. – 2011. – № 6. – С. 6-9.