Лекции ИТЭ / Лекция 13

Лекция 13. ИТ в управлении

1. Экспертные системы

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

Экспертные системы, применяемые в управлении, базируются на эвристических, эмпирических знаниях, оценках, полученных от экспертов. Они способны 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 знаний в базу, чётко ли очерчена решаемая проблема, достаточен ли полученный объём знаний для подсказки решения. В процессе разработки экспертных систем специалисты по представлению знаний (программисты) в интерактивном режиме совместно с экспертом записывали знания в базу знаний. Эксперт передавал свой опыт словами (вербально) в терминах предметной 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 предприятия. Для этого используются статистические методы, нейронные сети, генетические алгоритмы, построение деревьев решений и т. д.

Появлению аналитических систем способствовало осознание руководящим звеном предприятий того, что в базах данных содержится не только информация, но и знания (скрытые закономерности). Последние позволяют охарактеризовать процесс управления предприятием и дать интеллектуальную информацию 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 интерактивные 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. Необходимые для этого данные извлекаются из систем диалоговой обработки запросов 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 загрузки определённого объекта. СППР требуют наличия трёх основных компонентов управления:

• модели управления;

• системы управления информацией;

• системы управления диалогом с пользователем (пользовательского интерфейса).

Пользователь взаимодействует с СППР через пользовательский интерфейс, выбирая частную модель управления и набор данных, которые требуется использовать. Через тот же пользовательский интерфейс

СППР предоставляет варианты решений. Модель управления варьируется от относительно простой до сложной комплексной модели, основанной на математическом программировании.

СППР помогают в принятии решений, объединяя данные, сложные аналитические 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.