Вопросы для повторения

1. Охарактеризуйте муниципальное образование с позиций системного анализа. Перечислите основные функциональные подсистемы.

2. Перечислите функции муниципальных образований в системе государственного управления.

3. Постройте дерево целей деятельности администрации муниципального образования.

4. Какие задачи решают информационные системы муниципальных образований?

5. Охарактеризуйте назначение и функции ИС в административном управлении МО.

6. Приведите примеры ИС, используемых в управлении МО.

7. Поясните направления использования информационных технологий в управлении жилищно-коммунальным хозяйством.

8. Поясните направления использования информационных технологий в управлении жилищно-коммунальным хозяйством.

9. Охарактеризуйте технологию комплексной автоматизации системы управления муниципальным образованием на основе Web-узла.

10. Изобразите структурную схему ИС управления деятельностью на основе программного обеспечения фирмы "Парус".

Расширение аналитических возможностей человека

Применение программных алгоритмов при поиске полезных закономерностей в больших объемах данных называется интеллектуальным анализом данных. Первым серьезным шагом в этом направлении стало создание системы оперативной аналитической обработки (OLAP), которая существенно повышает эффективность обслуживания многих видов запросов. Благодаря ей данные, собираемые ранее только в целях бухгалтерского и финансового учета, стало возможно использовать в моделировании, прогнозировании и принятии решений.

Издательская компания HarperCollins использует OLAP-систему на базе ПК для контроля за ходом книжной торговли в реальном масштабе времени. Это позволяет ей печатать ровно столько экземпляров, сколько требуется дистрибьюторам. Таким образом удается избежать образования в канале сбыта больших товарных остатков, которые пришлось бы потом принимать обратно. После всего лишь года эксплуатации новой системы возврат непроданных экземпляров наиболее популярных изданий HarperCollins сократился с более чем 30% приблизительно до 10%, а за каждым из этих процентов стоят миллионы долларов экономии.

…В числе сложных задач, справляться с которыми помогает интеллектуальный анализ данных, - прогнозирование вероятности покупки клиентом определенного товара на основе его возраста, пола, демографических характеристик и других признаков; выделение групп клиентов, характеризующихся сходным поведением при просмотре информации в сети; выявление предпочтений конкретного клиента с целью предоставления ему индивидуализированного обслуживания; определение времени суток и дней недели, когда наиболее часто посещаются те или иные страницы или наиболее часто поступают обращения по телефону; идентификация товаров, которые часто покупаются вместе.

…В бизнесе интеллектуальный анализ данных наиболее широко применяется в маркетинге, когда компании анализируют свои базы данных для выявления предпочтений клиентов, а затем делают им специальные адресные предложения. Например, авиакомпания American Airlines использует сведения о 26 миллионах участников своей программы для постоянных клиентов – такие, как предпочитаемые ими гостиницы, рестораны и агентства по прокату автомобилей – для разработки адресных маркетинговых компаний, которые уже позволили ей сэкономить на издержках более 100 миллионов долларов.

Экономия получается благодаря созданию более точной модели клиента и уменьшению объемов рассылки. Вот характерный пример. Кампания по продвижению нового вида кредитных карточек методом прямого маркетинга дает обычно эффект в 2% случаев. В 1997 году банк Mellon Bank USA поставил перед собой цель привлечь дополнительно 200 тыс. клиентов. При использовании обычных методов для этого потребовалось бы охватить рассылкой 10 млн. кандидатов. Вместо этого с помощью технологии интеллектуального анализа данных было получено около трех тысяч моделей наиболее вероятных клиентов. Путем дальнейшего уточнения выделили группу моделей, которая, по результатам тестирования, позволяла получить положительный отклик в 12% случаев. Таким образом, для привлечения 200 тыс. новых клиентов оказалось достаточно обратиться с предложениями лишь к двум миллионам человек вместо десяти. Более того, сокращением рекламных издержек выгоды предприятия не ограничились: прибыльность для банка клиентов, привлеченных в результате этой акции, оказалась в среднем втрое выше обычной, поскольку технология интеллектуального анализа позволила найти именно тех людей, чьим нуждам услуги, предлагаемые Mellon Bank, соответствуют наиболее полно.

Билл Гейтс. "Бизнес со скоростью мысли" С. 234-235

Глава 8.Технология проектирования и внедрения автоматизированных информационных систем

Первое правило для применения любой техники или технологии в бизнесе: автоматизация эффективной операции умножает ее эффективность. А второе: автоматизация неэффективной операции умножает ее неэффективность.

Б. Гейтс