1. Знания и умения индивидуального предпринимателя, необходимые для использования ит в управлении автомобильным сервисом

Главным направлением перестройки менеджмента и его радикального усовершенствования, приспособления к современным условиям стало массовое использование новейшей компьютерной и телекоммуникационной техники, формирование на ее основе высокоэффективных информационно-управленческих технологий. Средства и методы прикладной информатики используются в менеджменте и маркетинге. Новые технологии, основанные на компьютерной технике, требуют радикальных изменений организационных структур менеджмента, его регламента, кадрового потенциала, системы документации, фиксирования и передачи информации. Особое значение имеет внедрение информационного менеджмента, значительно расширяющее возможности использования компаниями информационных ресурсов. Развитие информационного менеджмента связано с организацией системы обработки данных и знаний, последовательного их развития до уровня интегрированных автоматизированных систем управления, охватывающих по вертикали и горизонтали все уровни и звенья производства и сбыта.

Руководитель как пользователь компьютерных систем должен уметь[2, c. 23]:

планировать и организовывать производственно-хозяйственную, финансовую и коммерческую деятельность инновационных предприятий и организаций, их патентно-информационную, изобретательскую и патентно-лицензионную работу;

осуществлять патентно-коньюнктурные исследования, патентный поиск и проверку патентной чистоты экспортно-импортной продукции;

составлять и оформлять все документы заявки на правовую охрану объектов ИС, осуществлять экспертизу поданных заявок по формальным признакам и, по сути с проверкою условий патентоспособности;

осуществлять экологическую экспертизу изобретения;

выполнять комплексное исследование рынка ИС, что включает в себя изучение собственно рынка ИС, ИС как товара, конкуренции конкурентов, покупателей и потребителей объектов ИС, особенностей работы не целевом рынке ИС;

формулировать цель стратегического управления ИС предприятия, его маркетинговую стратегию и тактику, осуществлять планирование, управление и контроль маркетинга ИС;

выполнять стоимостную оценку объектов ИС, осуществлять технологический аудит и инвентаризацию ИС, выполнять различные прикладные экономические исследования, связанные с запуском в товарный оборот объектов ИС;

заключать лицензионные соглашения;

вести бухгалтерский учет объектов ИС;

организовывать сбор, распределение и выплату авторского вознаграждения; выполнять мониторинг рынку ИС с целью контроля фактов недобросовестного

использования объектов ИС;

выполнять консалтинг и представительство объектов ИС.

Ресурсы знаний различаются в зависимости от отраслей индустрии и приложений, но как правило, они включают руководства, письма, новости, информацию о заказчике, сведения о конкурентах и данные, накопившиеся в процессе работы. Для применения систем КМ используются разнообразные технологии: электронная почта; базы и хранилища данных; системы групповой поддержки; браузеры и системы поиска; корпоративные сети и Internet; экспертные системы и системы баз знаний; интеллектуальные системы.

В системах искусственного интеллекта базы знаний генерируются для экспертов и систем, основанных на знаниях, в которых компьютеры используют правила вывода для получения ответов на вопросы пользователя. Хотя приобретение знаний для получения компьютерных заключений все еще остается важным вопросом, большинство современных разработок КМ обеспечивают знания в удобной для восприятия форме, или поставляют ПО для обработки этих знаний.

Традиционно проектировщики систем КМ ориентировались лишь на отдельные группы потребителей – главным образом менеджеров, работающих с тем, что обычно называется Исполнительной информационной системой (EIS -Executive Information System). Такая система содержит набор инструментальных средств для нисходящего доступа к базам данных, – все, что необходимо для поддержки принятия решений в процессе управления корпорацией. Более современные КМ системы спроектированы уже в расчете на целую организацию. Если руководству организации необходим доступ к информации и знаниям, рядовые сотрудники тоже могут быть заинтересованы в этой информации. Кроме того, технология КМ идеально подходит для рабочих групп, не связанных с управлением, например, групп поддержки клиентов, когда запросы пользователей и ответы на них кодируются и вводятся в базу данных, доступную всем сотрудникам компании, обслуживающим клиентов.

Чем больше накапливается информации, тем сложнее становится хранить ее на бумажных носителях или запоминать. К несчастью, бумажные документы имеют ограниченный доступ, и их трудно изменять. А если из организации уходит высококвалифицированный специалист, потеря ценных знаний и опыта зачастую оказывается для компании невосполнимой. Поэтому предприятия сейчас переходят к использованию хранилищ данных, чтобы все сотрудники могли использовать накопленную информацию, вносить при необходимости изменения, архивировать данные и т. д.

Знания можно извлекать из рабочих процессов, обзоров новостей и широкого диапазона других источников. Знания, приходящие из рабочих процессов, базируются на рабочих материалах, предложениях и т. п. Кроме того, базы знаний могут быть спроектированы в расчете на ведение хронологии деятельности предприятия, касающейся, например, работы с клиентами.

Базы данных для обучения[5, c. 29]. Обучающие БД могут использоваться для поддержки операций или генерации информации о бизнесе в целом. Например, обучающая база данных Национального агентства безопасности (NSA – National Security Agency) содержит три типа уроков: информационные, уроки успеха и проблемы . Информационный урок может описывать, как служащий NSA принимает на себя временные обязанности в случае опасности. В «Уроках успеха» приводится позитивный опыт разрешения трудной ситуации. В «Уроках по проблемам» показаны примеры типичных ситуаций возникновения ошибок и возможные пути их устранения. Аналогично, компания Ford Motor имеет специальные файлы TGRW (things gone right/wrong – события, которые могут происходить правильно или неправильно), в которых собирается информация о действиях, облегчающих выполнение задачи и о разного рода препятствиях. Обычно первый тип знаний бывает легче собрать хотя бы из-за того что, если знания архивируются, то мало кто из служащих захочет, чтобы его имя было связано с возникающими в корпорации проблемами.

Базы знаний оптимальных решений. Обычно подобные знания накапливаются в процессе использования различных тестов при поиске эффективных путей решения задач. После того как организация получила знания о наилучшем решении, доступ к ним может быть открыт для сотрудников корпорации. Например, компания Huges Electronics, входящая в состав General Motors, ведет базу данных лучших проектов реконструкции предприятий. С каждым проектом связывается краткое описание и информация для контакта с ответственными лицами. Часть данных может меняться в ходе реконструкции. Когда подобная информация доступна в простой базе данных, можно надеяться, что она будет востребована кем-то еще в организации. Консалтинговые фирмы были одними из первых, кто начал разработку БД оптимальных решений для помощи своим клиентам.

Обзоры новостей обеспечивают средства формального интегрирования внешней информации. Например, компания KPMG оказывающая профессиональные услуги, занимается фильтрацией, сортировкой и предварительным подбором новостей для своих заказчиков.

Системы КМ представляют знания как в форме, удобной для нашего восприятия, так и в машиночитаемом виде. В первом случае доступ к знаниям можно получить используя браузеры и системы интеллектуального поиска. Но иногда знания, доступные в машиночитаемой форме, могут быть спроектированы как базы знаний экспертных систем для поддержки принятия решений.

В представлении знаний для восприятия человеком используется широкий диапазон подходов, и способ представления знаний во многом зависит от ситуации. Например, автор данной статьи помогал разрабатывать КМ-систему для обслуживания клиентов в области модемной связи . Система собирала данные об определенных модемах (технические спецификации, данные, картинки и т. д.) и обобщала их в базе знаний. Если у клиента возникал вопрос или желание посмотреть, как выглядит конкретный модем, все необходимое можно было найти в базе знаний. Поскольку отдел поддержки клиентов ведет учет возникающих затруднений, то все случаи обращения пользователей индексируются по клиентам, модемам и типам проблем. Соответственно, если кто-то уже сталкивался с подобной проблемой, то ее решение можно обнаружить в базе данных.

В других случаях, когда информация имеет декларативный характер (факт или утверждения), текст или правила могут использоваться для представления информации и знаний. Например, руководства, информационные бюллетени или другие подобные типы знаний обычно выглядят как документы, списки или правила (хотя могут быть добавлены связи между знаниями для упрощения поиска и понимания). Организационные правила основаны на общепринятых нормах поведения и записываются обычно в форме «Если А, то В». Например, «если у Вас рождается ребенок, то Вам полагается 8 недель отпуска». Подобные адаптированные правила могут в дальнейшем использоваться в базах знаний, основанных на правилах.

С другой стороны, если информация фильтруется, то она может быть представлена как набор декларативных утверждений, не зависящих от конкретной ситуации. Хотя фильтрация позволяет быть уверенным, что знания полны и непротиворечивы, но могут быть несколько упрощены по сравнению с исходной информацией.

Используя машиночитаемые знания, экспертные системы «подводят» пользователя к рекомендованным решениям. Экспертные системы могут быть интегрированной частью КМ-систем. Хотя последние иногда содержат элементы искусственного интеллекта, эти элементы используются только для поиска знаний, представленных в форме, удобной для восприятия человеком. Необходимы исследования для расширения сферы использования искусственного интеллекта и базирующихся на знаниях систем в КМ. Нам нужно узнать, какие формы представления знаний лучше подходят для конкретных типов знаний и как искусственный интеллект может быть в дальнейшем интегрирован в КМ-системы.