- •1: Понятие информационной системы (ис). Ис в управлении предприятием.
- •2: Классификация информационных систем.
- •4. Архитектура ис, типы архитектур.
- •5. Базовые стандарты ис: mrp, mrp II, erp, erp II и др.
- •6. Перспективные направления использования информационных технологий в экономике
- •7. Информационное обеспечение ис (информационной системы). Требования к информационному обеспечению.
- •8. Информационная модель предприятия.
- •9.Информационные ресурсы ис: проблемы создания и доступа. Источники и потребители информации.
- •10. Роль информационных ресурсов в управлении.
- •13. Корпоративная сеть предприятия: структура, Интернет/Интеранет и Экстранет. Администрирование корпоративной сети (кс).
- •14. Сеть Интернет как элемент инфраструктуры кис.
- •16. Требования к по кис.
- •17. Сегментация рынка по
- •20. Перспективы развития по кис.
- •21. Понятие системы искусственного интеллекта (ии). Направления использования систем искусственного интеллекта (ии) в экономике. Роль и место систем ии в информационных системах.
- •22. Математические методы и модели искусственного интеллекта: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети и др.
- •23. Интеллектуальный анализ данных. Управление знаниями.
- •24. Экспертная система (эс): назначение, структура и классификация.
- •25. Система поддержки принятия решений (сппр): назначение, структура и классификация.
- •26.Перспективы развития систем ии
- •27. Информационная безопасность (иб) кис.
- •28. Угрозы информационной безопасности (иб) и их классификация. Компьютерная преступность.
- •29. Классы безопасности. Стандарты информационной безопасности.
- •30. Инф. Безопасность (иб) корпоративной сети (кс).
- •31. Политика безопасности (пб)
- •32. Методы и средства защиты информации. Криптографический метод защиты. Электронная цифровая подпись. Компьютерная стеганография и др.
- •33. Правовое обеспечение информационной безопасности в Республике Беларусь.
- •35. Примеры реализации реинжиниринга бизнес-процессов в управлении
- •37. Проектирование кис. Подходы к проектированию кис. Этапы проектирования ис.
- •38. Средства автоматизации проектирования кис. Case-средства.
- •39. Стандартизация и сертификация информационных систем.
- •40.Оценка эффективности кис.
23. Интеллектуальный анализ данных. Управление знаниями.
Информационная составляющая играет важную роль в эффективном управлении бизнесом,поэтому способность предприятий обеспечить своих сотрудников всем необходимым для принятия взвешенных решений имеет огромное значение. С серед.90-х гг.стремительно растет интерес компаний к программным продуктам,которые позволяют аналитикам работать с большими объемами данных,накопленными в ERP-,CRM-системах и хранилищах данных, и извлекать из них полезную информацию.Следствием этого стало рождение новых информфционных технологий и инструментов,обеспечивающих безопасный доступ к источникам корпоративных данных и обладающих развитыми возможностями консолидации,анализа, представления данных и распространения готовых документов внутри организации и за ее пределами: витрин данных,обработки произвольных запросов,выпуска отчетов,инстументов OLAP,интеллектуального анализа данных, поиска знаний в БД и т.д. Интеллектуальный анализ данных (ИАД)- общий термин для обозначения анализа данных с активным использованием математических методов и алгоритмов,использующих визуальное представление данных. В общем случае процесс ИАД состоит из 3 стадий:
выявление закономерностей, трендов и колебаний (свободный поиск)
прогностическое моделирование (использование выявленных закономерностей для предсказания неизвестных значений и прогнозирования развития процессов)
анализ исключений для выявления и толкования аномалий в найденных закономерностях.
Иногда выделяют промежуточную стадию проверки достоверности найденных закономерностей между их нахождением и использованием.
Все методы ИАД по принципу работы с исходными данными подразделяются на две группы:
1)методы рассуждений на основе анализа прецедентов (метод ближайшего соседа, к-ближайшего соседа,метод NGE)-исходные данные могут храниться в явном детализированном виде и непосредственно использоваться для прогнозирования или анализа. Недостатком этой группы является сложность их использования на больших объемах данных.
2) методы выявления и использования формализованных закономерностей,требующие извлечения информации из первичных данных и преобразования ее в некоторые формальные конструкции,вид которых зависит от конкретного метода (метод кросс-табуляции, метод логической индукции (деревья решений и индукция правил), методы вывода уравнений (ряды динамики,корреляционно-регрессионный анализ,нелинейная регрессия, нейронные сети)).
В основу ИАД положены следующие подходы:
Технология |
Достоинства |
Недостатки |
Правила вывода |
Удобны,когда данные связаны отношениями,представимыми в виде правил «если-то» |
При большом количестве правил теряется наглядность; не всегда удается выделить отношения «если-то» |
Нейронные сети |
Удобны при работе с нелинейными зависимостями, зашумленными и неполными данными |
«черный ящик»:модель не может объяснить выявленные знания;данные обязательно должны быть преобразованы к числовому виду |
Нечеткая логика |
Ранжируют данные по степени близости к желаемым результатам;нечеткий поиск в базах данных |
Технология новая,поэтому разработано ограниченное число приложений |
Визуализация |
Многомерное графическое представление данных,по которому пользователь сам выявляет закономерности |
Модели не исполняются,и их интерпретация полностью зависит от аналитика |
Статистика |
Существует множество алгоритмов и опыт их применения в научных и инженерных приложениях |
Ориентированы, в основном, на проверку гипотез, а не на выявление новых закономерностей в данных |
К-ближайший сосед |
Выявление кластеров,обработка целочисленных источников данных |
Большие затраты памяти,проблемы с чувствительностью |
Интегрированные технологии |
Возможность выбора подходов,адекватных задачам,или сравнения результатов применения разных подходов |
Сложность средств поддержки;высокая стоимость; для каждой технологии не всегда реализуется наилучшее решение |
Существующие системы ИАД подразделяют на исследовательские,ориентированные на специалистов и предназначенв для работы с новыми типами проблем;прикладные,рассчитанные на аналитиков,менеджеров,технологов и решающие типовые задачи.Если в исследовательских системах важно разнообразие доступных методов обработки данных и гибкость используемых средств,то в прикладных системах целесообразно реализовывать не методы, а типовые виды рассуждений, характерные для проблемной области. Для проведения автоматического анализа данных используются технологии под общим названием Data Mining- технология обнаружения в «сырых»данных ранее неизвестных нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретаций знаний,необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Решаемые задачи:
-классификация-отнесение объектов к одному из заранее известных классов
-кластеризация-группировка объектов на основе данных,описывающих сущность этих объектов.(чем больше похожи объекты внутри кластера и чем больше отличий между кластерами,чем точнее кластеризация)
-ассоциация-выявление закономерностей между связанными событиями
-последовательные шаблоны-установление закономерностей между связанными во времени событиями
-анализ отклонений-выявление наиболее нехарактерных шаблонов.
Наибольшее распространение получили следующие методы Data Mining: нейронные сети,деревья решений,алгоритмы кластеризации, алгоритмы обнаружения ассоциативных связей между событиями.
Программное обеспечение для реализации технологий Data Mining: Poly Analyst, Scenario, 4Thought, MineSet.
Поиск данных в базах данных определяет последовательность действий,необходимую для получения знаний,а не набор методов обработки, и включает след.этапы:
1)подготовка исходного набора данных-создание набора данных из различных источников,для чего должен обеспечиваться доступ к источникам данных.
2)предобработка данных-удаление пропусков,искажений,аномальных значений.
3)трансформация,нормализация данных-приведение информации к пригодному для последующего анализа виду.
4) Data Mining-применение различных алгоритмов нахождения знаний.
5) постобработка данных-интерпретация результатов и применение полученных знаний в бизнес-приложениях.
В основе концепции OLAP лежит принцип многомерного представления данных. Э.Кодд определил 12 правил, которым должен удовлетворять продукт класса OLAP(многомерное концептуальное представление данных; прозрачность; доступность; устойчивая производительность; клиент-серверная архитектура; равноправие измерений; динамическая обработка разреженных матриц; поддержка многопользовательского режима; неограниченная поддержка кроссмерных операций; интуитивное манипулирование данными; гибкий механизм генерации отчетов; неограниченное количество измерений и уровней агрегации). Все продукты OLAP делятся на классы: MOLAP-системы оперативной аналитической обработки многомерных данных (включают серверный компонент, собственный интегрированный клиентский интерфейс либо используют для связи с пользователем внешние программы работы с электронными таблицами); ROLAP-системы оперативной аналитической обработки реляционных данных (представляют данные в многомерной форме, приспособлены для работы с крупными хранилищами, предусматривают многопользовательский режим работы); HOLAP-гибридные системы ( объединяют гибкость и скорость ответа MOLAP с постоянным доступом к реальным данным ROLAP); инструменты генерации запросов и отчетов для настольных ПК (осуществляют выборку данных из исходных источников,преобразуют их и помещают в динамическую многомерную БД). Достоинства использования многомерных БД в системах аналитической обработки: поиск и выборка данных осуществляется быстрее,так как БД денормализована,содержит заранее агрегированные показатели и обеспечивает оптимизированный доступ к запрашиваемым ячейкам; простота включения разнообразных встроенных функций. Недостатки: не позволяет работать с большими БД; уменьшенный объем исходных детализированных данных; неэффективно используют внешнюю память.В большинстве случаев корпоративные хранилища данных реализуются средствами реляционных СУБД, инструменты ROLAP позволяют производить анализ непосредственно над ними.
Под управлением знаниями обычно понимают систематическое приобретение,синтез,обмен и использование опыта для достижения успеха в бизнесе или в управлении компанией. Выделяют два типа знаний: явные (должностные инструкции, регламенты и положения о деятельности подразделений, корпоративные учебные пособия и т.д.) и неявные (носителем их является человек, их нельзя увидеть, сложно задокументировать, передать их можно посредством личного и непосредственного общения; могут содержаться в корпоративном хранилище данных, для их извлечения используются технологии искусственного интеллекта и статистики). Система хранения знаний должна регламентировать доступ персонала к знания, обладать понятной для использования навигацией, обеспечивать эффективный поиск необходимых знаний. Процедуры взаимодействия знаний могут быть реализованы в портале управления знаниями-корпоративный информационный портал для управления взаимодействием на уровне знаний сотрудников организации, рабочих групп и собственно орг-ии. Он обеспечивает поиск, извлечение и представление знаний и предназначен для их использования и сохранения. В зависимости от ориентации на определенную категорию пользователей существуют различные варианты порталов: кадровый,проектного офиса, управления взаимодействия с клиентами.
Система управления содержимым-программный комплекс,который позволяет управлять электронным контентом(массивы текстовых и мультимедиа документов, каталоги и тд. Функции: предоставление авторам удобных и привычных средств создания контента; хранение его в едином репозитории; автоматическое размещение контента на терминале пользователя, управление внешним видом страниц; функции для улучшения формы представления данных. Системы бизнес-интеллекта- класс информационных систем, которые позволяют преобразовать разрозненные и необработанные данные операционной деятельности предприятия в структурированную информацию и знания, используемые для принятия управленческих решений.
BI-инструменты включают корпоративные BI-наборы, предназначенные для генерации запросов и отчетов,и BI-платформы, представляющие собой набор инструментов для создания, внедрения, поддержки и сопровождения BI-приложений, которые содержат встроенные BI-инструменты(OLAP, генераторы запросов и отчетов, визуализация и тд.).Лидерами в разработке корпоративных BI-платформ являются MicroStrategy, Business Objects, Cognos, Microsoft, Oracle, SAR, SAS Institute и др.