Типовые информационные технологии, используемые на стратегическом уровне управления

Рассмотрим технологии поддержки принятия решений руководства (ESS).

На высшем, стратегическом уровне структуры управления используются системы, ориентированные в основном на работу с внешними, по отношению к предприятию, данными.

Для них характерна нечеткость, неполнота и противоречивость.

Например, информация о конкурентах, ситуациях на рынке, перспективы изменения тех или иных цен на продукцию, энергоносители, изменение таможенных тарифов и т.д.

Что же делать? - рассказываеть, что такое ЭС и АОС

Ниже на рисунке - типовые информационные технологии и операции, используемые на стратегическом уровне.

Можно выделить три наиболее распространенных подкласса:

- интеллектуальный анали з данных (BI-технологии: Business Intelligence), который, в свою очередь включеют:

- DM: Data Mining (технологии интеллектуального анализа данных)

- технологии обработки нечеткой информации;

- нейротехнологии.

- системы обработки знаний (экспертные системы)

- агентно-ориентированные системы.

1. Data Maning - поиск закономерностей и связей между различного рода объектами и процессами. (явлениями).

Разницу между OLAP –технологией и Data Mining можно продемонстрировать с помощью решения следующей проблемы:

Проблема	Какую задачу можно сформулировать дляOLTP-технологии	Какую задачу можно сформулировать дляOLAP-технологии	Какую задачу можно сформулировать дляDM-технологи
Снижение количества клиентов	Рассчитать количество клиентов по периодам	Какова динамика средних размеров счетов настоящих и бывших клиентов	Какова закономерностьв отказе клиентов от наших услуг

Задачи, решаемые с помощью DM-технологий:

- классификации – выявляются признаки, характерные для некоторой группы объектов. Наличие таких признаков позволяет вновь появившийся объект отнести к одному из классов;

- кластеризация –исходные объекты разбиваются на однородные группы (кластеры). Наличие таких групп позволяет принять решение по отношению одной из них;

- выявление ассоциаций, то есть закономерностей, отраженных в данных, фиксирующих наступление каких-либо событий;

- выявление последовательностей, то есть закономерностей, фиксирующих наступление событий с некоторым разрывом во времени.

Создаются средства для решения перечисленных задач, среди которых можно выделить технологию нечетких систем.

Существует огромное количество проблем, для решения которых невозможно получить полную и точную информацию.

В результате появилось понятие «мягкие вычисления», которые были положены в основу обработки нечетких высказываний (программные пакеты FuzziCalk, CubiCalk, FuzziSoft).

Нейросети - предназначенны для воспроизведения неосознанных мыслительных усилий человека в форме нейросетей (NeuroShell, NeuralWorks, Neuro Solution). Нейросети, в отличие от обычных программных систем, не требуют программирования, что ставит их в ряд перспективных средств принятия решений.

Экспертные системы - базируются на моделях знаний (деревья вывода, деревья целей, семантические сети и т.д).

Особое место здесь занимают знания, позволяющие решать обратные задачи.

Рассмотренные технологии типовые, они используются в процессе управления объектами в различных областях экономической деятельности: промышленности, связи, транспорте, добывающей отрасли, торговле, банковской и других сферах.

Агентно-ориентированные системы в большинстве своем находятся в стадии апробации на реальных объектах.

Агент – это вообще лицо, действующее по поручению кого-либо, представитель учреждения, уполномоченный.

Программный агент – это программа, способная действовать в интересах достижения целей, поставленных перед пользователем.

Они действуют от лица пользователя.

Интеллектуальные программные агенты обладают следующими свойствами:

- автономность – функционирование без вмешательства со стороны своего владельца и контроль внутреннего состояния и своих действий;

- коммуникативность – взаимодействия с другими агентами;

- реактивность – восприятие среды;

- активность - способность генерировать цели и действия рационально;

- наличие базовых знаний о себе, окружающей среде и других агентах.

Особая роль отводиться мобильным агентам – программам, которые могут перемещаться по сети.

Они покидают клиентский компьютер и перемещаются на другой для выполнения своих действий, после чего возвращаются обратно (или не возвращаются).