CC BY
332
Евтеева Е.В.
УДК: 658
ББК: 65.290-2
Евтеева Е.В.
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ И СБОРА ДАННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯ
Evteeva E. V.
INTELLIGENT INFORMATION MANAGEMENT SYSTEM AND DATA COLLECTION COMPANY
Ключевые слова: информационные технологии, информация, система поддержки принятия решения, интеллектуальные технологии, интеллектуальная система, управление знаниями, экспертные системы.
Keywords: information technology, information system, decision support, intelligent technology, intelligent systems, knowledge management, expert systems.
Аннотация: обосновывается необходимость интеллектуализации информационных процессов в управлении социально-экономическими системами, необходимость построения и внедрения методов и интеллектуальных технологий поддержки принятия решений.
Abstract: the necessity of intellectualization of information processes in the management of socio-economic systems, the need for construction and implementation of methods and intelligent technologies for decision support.
Цель исследования. В современных условиях на предприятиях различной формы собственности, уровня ведения бизнеса обрабатываются огромные массивы информации, и необходимо решение задач обработки больших объемов информации. Круг решаемых задач интеллектуальными информационными системами очень широк. Они применяются для экономического анализа деятельности предприятия, страте-гического планирования, инвестиционного анализа и т.д.
Ставится задача: в условиях неопре-деленности и больших объемов первичной информации найти методы и технологии сокращения времени обработки данных в корпоративных информационных системах.
Формирование и развитие рыночных отношений предполагает свободное и равноправное сосуществование и развитие различных форм собственности. Рассмат-ривая частный сектор экономики, можно говорить о трех группах предприятий, которые по общепринятой терминологии определяются как крупные, средние и малые предприятия, сравнивающиеся между собой по одним и тем же критериям. Основной из них - это величина прибыли. Кроме прибыли формы бизнеса сравниваются еще также по величине производства, реализации продукции, количеству работающего персонала, количеству филиалов и т.д.
Средний бизнес является связующим звеном между крупными корпорациями, малыми компаниями и частными поль-зователями. Средние предприятия состав-ляют основу и играют сегодня важнейшую роль в мировой экономике. Потребность современного среднего бизнеса - это сте-пень информированности и уровня взаимо-действия. Однако применяемые многими предприятиями методы управления непро-дуктивны, так как много времени тратится на обмен информацией. Развитие предприя-тий в долгосрочной перспективе вынуждает руководство создавать эффективную систе-му оценки управленческих решений для повышения конкурентоспособности пред-приятия, поскольку конкурентное преимущество на рынке получают именно те компании, которые способны эффективно управлять информацией и информацион-ными ресурсами.
«Информация» является неотъемлемой частью процесса управления предприятием. В современном мире «информация» - это данные, для которых характерны неполнота, уникальность и динамичность.
Современные методы управления требуют статистики сбора и анализа информации обо всех фактах и факторах хозяйственной деятельности предприятия при изменениях внешней среды. Увеличение перерабатываемой информации ведет к изменениям в методах статистики и требует не только автоматизации процессов обработки и анализа данных, средствами интеллектуализации информационных и организационных процессов, но и построения и внедрения эффективных методов, интеллектуальных технологий поддержки принятия решений. Только при наличии полной, достоверной информации можно говорить о возможности принятия обоснованных решений по управлению производственно-хозяйственной и финансовой деятельностью предприятия. Информация, удовлетворяющая требованиям (рисунок 1), может считаться качественной. Современные базы данных, базы знаний обеспечивают соблюдение вышеназванных требований.
ТРЕБОВАНИЯ К УПРАВЛЕНЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ
/ \ Достоверность г -Л Точность к С Актуальность к
Доступность по запросу . добство ' ' формы представления к У к. л
Рисунок 1 - Требования к информации, используемой для управления предприятием
Рост темпов информатизации сущест-венно изменил управленческую ситуацию, на которую влияют следующие факторы: новизна, объем и многообразие обозре-ваемой информации. Информация характе-ризуется рядом отличий, обусловленных характером процесса принятия управ-ленческих решений:
- ориентация на внешнюю и проме-жуточную среду;
- анализ информации в условиях репрезентативной достоверности;
- прогнозный характер результатов обработки информации;
- вероятность субъективного толко-вания информативных показателей;
- межфункциональный характер ин-формации (необходимость информацион-ного обеспечения отдельных бизнес-процессов), что приводит к необходимости операции большими объемами аналити-ческой и финансовой информации.
Переход к интеллектуализации управления диктует необходимость работы всех экономических ресурсов по принципу быстрого, мобильного, интеллектуального приложения. Это позволит разрабатывать интеллектуальные способы управления информации в процессах принятия управ-ленческих решений и интеллектуальной информационной системы (ИИС) пред-приятия (рисунок 2).
Поставщики
Рисунок 2 - Внешняя и внутренняя среды предприятия
В настоящее время информационные системы управления включают в себя разнообразные инструменты: серверы реляционных баз данных, OLAP-серверы, хранилища данных, инструменты преобразования данных и отчётности, инструменты интеллектуального анализа данных и исследования, средства добычи данных (data mining), средства моделирования и прогнозирования, карты показателей, порталы и инструментальные панели, электронные таблицы, аналитические приложения и др. Большинство инструментов работают совместно, хотя в процессе принятия решения они играют разные роли.
Наиболее широкое практическое при-менение нашли системы поддержки при-нятия решений (СППР) - это компьютерная система, которая путем сбора и анализа большого количества информации может влиять на процесс принятия решений организационного плана для различных видов управленческой деятельности (рисунок 3).
Использование СППР базируется на обеспечении доступа к данным и информации, которая формирует адаптивную систему модели бизнеса. К основной задаче СППР относят анализ состояния и прогноз тенденций бизнеса, планирование (стратегическое, тактическое и оперативное) и управление.
Системы поддержки принятий решений
1
Автомат Выделен Автомат Предостав Выбор
ический ие из ическое ление оптимальн
сбор потока преобраз оперативно ых средств
информа данных ование го доступа интеграци
ции для оператив данных к и с
управлен ной распределе другими
ия информа ции нным данным системами
Рисунок 3 - Основные задачи системы поддержки принятий решений
Структура системы поддержки приня-тия решений (СППР) включает четыре основных компонента:
- информационные хранилища данных;
- средства и методы извлечения, обработки и загрузки данных (ETL);
- многомерная база данных и средства анализа OLAP;
- средства Data Mining.
Архитектурно СППР являются надстройкой над оперативными информационными системами. Можно выделить четыре наиболее популярных типа архитектур СППР:
1. Функциональная СППР.
2. Независимые витрины данных.
3. Двухуровневое хранилище данных.
4. Трехуровневое хранилище данных.
Чтобы существующие системы под-держки принятия решений (СППР) могли моделировать процесс принятия решения человеком, им необходимо придать свойства интеллектуальности. Интеллектуальность предполагает наличие в системе модели, которая обеспечивает индивидуальность, самостоятельность системы в оценке входного запроса, возможность семантической и прагматической интерпретации запроса в соответствии с собственными знаниями и выработку ответа (реакции), семантически и прагматически правильного с точностью до адекватного моделирования внешнего мира. В интеллектуальную СППР должны входить следующие подсистемы:
- подсистема ввода и распознавания;
- подсистема обработки, получения новой информации внутри системы, т.е. подсистему обучения;
- подсистема накопления и хранения необходимой информации, т.е. подсистему представления знаний;
- подсистема выработки целей и приня-тия решений, т.е. подсистему целеполагания;
- подсистема общения;
- подсистема поддержания целост-ности системы;
- подсистема реализации принятых решений.
Интеллектуальная информационная система (ИИС) предприятия - комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи - осуществления поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естест-венном языке. ИИС являются разновидностью интеллектуальной системы, а также одним из видов информационных систем. Разновид-ностью интеллектуальной информационной системы является экспертная система.
На рисунке 4 представлена каноническая структура экспертной системы динамического
типа.
Общепринятая классификация экспертных систем отсутствует, однако наиболее часто экспертные системы различают по назначению, предметной области, методам представления знаний, динамичности и сложности. На рисунке 5 приведена более подробная и наглядная схема.
Подсистема моделирования внешнего мира
я_
Подсисте ма обтлснений
Подсисте ма диалога
Подсистема пополнения БЗ
Подсистема взаимодействия с внешним миром
Рисунок 4 - Структура экспертной системы
По назначению классификацию экспертных систем можно провести следующим образом:
- диагностика состояния систем, в том числе мониторинг (непрерывное отслеживание текущего состояния);
- прогнозирование развития систем на основе моделирования прошлого и настоящего;
- планирование и разработка мероприятий в организационном и технологическом управлении;
- проектирование или выработка четких предписаний по построению объектов, удовлетворяющих поставленным требованиям;
- автоматическое управление (регулирование);
- обучение пользователей и др.
Классификация экспертных систем по динамичности делит экспертные системы на статические и динамические. Предметная область называется статической, если описывающие ее исходные данные не изменяются во времени. Статичность области означает неизменность описы-вающих ее исходных данных. При этом производные данные (выводимые из исходных) могут и появляться заново, и изменяться (не изменяя, исходных данных).
Рабочая память
База знаний
Механизм логического вывода
И X
Вестник Волжского университета имени В.Н. Татищева № 1 (23) 2015 г.
Рисунок 5 - Классификация экспертных систем
Если исходные данные, описывающие предметную область, изменяются за время решения задачи, то предметную область называют динамической. В архитектуру динамической экспертной системы, по сравнению со статической, вводятся два компонента:
- подсистема моделирования внешнего мира;
- подсистема связи с внешним окружением.
Последняя осуществляет связи с внешним миром через систему датчиков и контроллеров. Кроме того, традиционные компоненты статической экспертной системы (база знаний и механизм логического вывода) претерпевают существенные изменения, чтобы отразить временную логику происходящих в реальном мире событий (рисунок 6).
Вестник Волжского университета имени В.Н. Татищева № 1 (23) 2015
Рисунок 6 - Информационная поддержка систем поддержки принятия решения
Наличие многоуровневой системы, анализа подготовки принятия решения приведет к наиболее эффективному использованию управления деятельностью предприятия по решению стратегических, тактических и текущих задач предприятия. Главное преимущество, которое дают информационные системы, состоит в том, что появляется возможность получать надежную информацию о работе организации гораздо быстрее, включая поддержание собственной базы данных. БД увеличивает скорость появления запрашиваемой информации.
Таким образом, для реализации интеллектуальных способностей, связанных с принятием решений и эффективным управлением, должны быть реализованы с использованием новейших технологий, основанных на концепциях распределенного искусственного интеллекта, динамических адаптивных моделей знаний, параллельной обработки информации при поиске решения на основе экспертных моделей и методов. В этой связи представляется весьма перспективным при создании автоматизированных СППР-систем интеллектуального анализа данных и прогнозирования использовать также и новейшие разработки в области теории и практики нечетких нейронных сетей. Использование которых в качестве инструмента реализации информационных технологий управления предприятием позволяет обеспечить принятие рациональных решений по предприятию в целом, существенно снизить уровень неопределенности и сформировать на этой основе долговременные конкурентные преимущества на рынке.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Андрейчиков, А.В., Андрейчикова, О.Н. Интеллектуальные информационные системы. - М.: Финансы и статистика, 2006.
2. Шулемов, Е.Л., Чистов Д.В., Лямов Г.В. Информационные системы управления предприятиями. - М.: Бухгалтерский учет, 2006.
3. Карминский, А.М., Черников, Б.В. Методология создания информационных систем: учебное пособие. - 2 -е издание, перераб. и доп. - М.: ИНФРА -М, 2012. - С. 320.
4. Краснов, С.В., Федосеева, О.Ю. Информационные технологии в организации производства наукоемкой продукции // Вестник Волжского университета имени В.Н. Татищева, выпуск №17.-Тольятти: ВУиТ, 2011.
5. Круглов, В.В., Дли, М.И. Интеллектуальные информационные системы. - М.:
Вестник Волжского университета имени В.Н. Татищева № 1 (23) 2015 Физматлит, 2002.
6. Круглов, В.В., Дли, М.И., Гэлунов, Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. - М.: Физматлит, 2001.
7. Хорошилов, А.В., Селетков, С.Н., Днепровская, Н.В. Управление информационными ресурсами. - М.: Финансы и статистика, 2006.
8. Никулин, Д.Ю., Краснов, С.В. Лингвистическая поддержка проектных решений в промышленном производстве // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. -№2 (21). - 2013. - С. 14-20.
