2.4. Перспективні засоби і напрямки розвитку інформаційних систем

Сучасний етап розвитку економіки і бізнесу характеризується широким застосуванням для обробки інформації та комп'ютерної підтримки рішень новітніх засобів інформаційної технології, ос­новним вираженням яких є інформаційні системи різного при­значення і різної проблемної орієнтації. У загальному вигляді ін­формаційну систему можна визначити як автоматизовану люди-но-машинну систему, визначальною особливістю якої є те, що вона забезпечує інформацією користувачів з різних організацій. Для проблематики економіки й бізнесу використовуються здебі­льшого інформаційні системи організаційного типу.

Інформаційні системи організаційного типу (1СОТ) мають низ­ку особливостей, котрі зумовлюють значні труднощі їх розробки і побудови:

а) організаційне середовище, в котрому функціонують ІСОТ , доволі складне, не повністю визначене і важко піддається форма­лізованому опису;

б) системи організаційного типу мають складне сполучення з оточуючим середовищем, що включає безліч різноманітних вхід­них і вихідних ланцюгів інформаційних послідовностей;

в) функціональні взаємозв'язки вхідних і вихідних повідом­лень складні як у структурному, так і в алгоритмічному плані, їх ідентифікація вимагає створення великих розподілених баз даних і баз знань;

г) організації-замовники, як правило, конче потребують постій­ної і довготривалої безвідказної роботи таких систем, при цьому терміни початкового вводу в експлуатацію і подальших модифі­кацій установлюються вкрай стислими;

д) надзвичайно широкий діапазон їх застосування як за ієрар­хічними рівнями організаційного управління, так і за функціями управління;

є) важливість урахування вимог кінцевих користувачів інфор­маційних систем з погляду створення комфортних умов їх роботи і забезпечення «дружньої» підтримки.

Ці, а також інші передумови привели до того, що на даний час застосовуються сотні типів прикладних програм інформаційних систем різного призначення і різної проблемної орієнтації, при­чому це число постійно зростає. Увесь континуум продуктів (прик­ладних програм) інформаційних систем ілюструє рис. 2.7.

Рис. 2.7. Континуум продуктів (застосувань) з інформаційних систем

Полярні позиції в цьому діапазоні посідають два типи систем: інформаційні системи в менеджменті (ІСМ), котрі інколи нази­ваються системами обробки трансакцій (СОТ), та експертні сис­теми (EC). Цю полярність легко простежити за табл. 2.1.

Таблиця 2.1

ПОРІВНЯЛЬНІ ХАРАКТЕРИСТИКИ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ В МЕНЕДЖМЕНТІ ТА ЕКСПЕРТНИХ СИСТЕМ

Характеристика	Інформаційні системи в менеджменті	Експертні системи
Логіка рішень	Лінійна логіка, формалізовані (програмовані) процедури рішень	Спеціалізовані евристики, що ґрунтуються на базах знань і правилах виводу
Забезпечення звітів	Регулярні звіти	Нерегулярні звіти
Підтримка рішень	Відсутність підтримки рішень	Система сама створює рі­шення, відтворюючи логіку мислення людини-експерта

Проміжне місце між цими полярними інформаційними систе­мами, виходячи з конкретних описів названих трьох визначаль­них характеристик (логіка рішень, забезпечення звітів, підтримка рішень), посідають системи підтримки прийняття рішень (СППР) і виконавчі інформаційні системи (ВІС) як особлива форма СППР. Зрозуміло, що існують десятки типів гібридних інформаційних систем, яким можна поставити у відповідність певну позицію на рис. 2.7. Водночас і для основних типів інформаційних систем іс­нує багато різновидів. Перш ніж дати узагальнену характеристи­ку перспективних зразків інформаційних систем (1С), слід спини­тися на сучасних прогресивних підходах до їх створення, а також на новітніх засобах інформаційної технології, котрі тією чи ін­шою мірою відбивають поточний стан методології створення ІС (рис. 2.8).

Сучасні концепції створення інформаційних систем різного призначення грунтуються, в основному, на трьох підходах: об'єктно-орієнтована технологія, CASE-технологія та заснована на знаннях (інтелектуальна) технологія .

Об'єктно-орієнтована технологія (Object-Oriented Technolo­gies) стосується, насамперед, створення програмного забезпечен­ня ІС. Спонукальним мотивом появи принципово нового підходу у програмуванні стало те, що в динамічному і конкурентному

Рис. 2.8. Сучасні концепції створення інформаційних систем

середовищі застосування ІС вимагаються часті зміни прикладних програм. Отже, програмне забезпечення (ПЗ), створене на основі технології процедурних мов програмування (BASIS, COBOL), мало бути пристосоване до частих змін. Не виправдалися надії на застосування декларативних (непроцедурних) засобів створення ПЗ (LIPS, Prolog), оскільки вони вимагали спеціалізованих ма­шин або інтенсивних машинних ресурсів, а також виникали проб­леми із загальноприйнятими носіями. Тому з об'єктно-орієнто­ваними інструментальними засобами (СІ++, Level 5 Object) пов'я­зана можливість багатократного використання створених раніше програм, що полегшує як швидке створення прикладних програм ІС, так і швидку адаптацію їх у використанні. Це досягається за рахунок того, що основні компоненти концепції обробки інфор­мації — дані і операції — розглядаються пов'язаними в єдине ці­ле і приховані в окремих модулях - об'єктах, доступ до яких здійснюється лише інтерфейсними засобами.

Принциповим питанням в об'єктно-орієнтованому програму­ванні є визначення об'єктів (класів об'єктів), що є важливими для проектованої системи. Ідентифікація об'єктів здійснюється за допомогою аналізу характеристик проблемної області, що вклю­чає розпізнавання доречних матеріальних об'єктів, а також ката­логізацію всіх ролей, що стосуються розв'язуваної задачі, взаємодії елементів системи, важливі події, технічні умови тощо. На­приклад, для інформаційної системи підтримки рішення щодо купівлі автомобілів можна визначити такі класи об'єктів: «спо­живач», «автомобіль», «стратегія придбання», «БД автомобілів». Установлюються співвідношення (взаємозв'язки) між класами. Наприклад, «споживач» оволодіває «стратегією придбання».

Кожний клас є вмістилище, куди входять як дані, так і коман­ди для дій над даними. Компоненти об'єктно-орієнтованого про­грамування зображено на рис. 2.9, де термін «методи» відповідає повідомленням, що зрозумілі як об'єктом, так і дією, здійсненою об'єктом в результаті повідомлення, а «фасети» — грані, що ма­ють атрибути. Наприклад, якщо об'єкт є дано-орієнтований, то доречними гранями можуть бути: початкове значення; значення за замовчуванням; команда пошуку для визначення значення примірника; методи для адресації невідомих значень; методи для адресування повної інформації; відображення, в якому сис­тема запитує користувача щодо інформації; інформація, що за­безпечується тоді, коли користувач просить більше інформації. Важливим поняттям в об'єктно-орієнтованому програмуванні є функція успадкування, завдяки якій створювані класи можуть діставати «у спадок» властивості класів об'єктів, якими вони «породжувалися».

Рис. 2.9. Компоненти об'єктно-орієнтованого програмування

Об'єктно-орієнтована методологія на даний час є досить ґрун­товно відпрацьованим підходом до створення програмних продук­тів. Виокремлені і розроблені основні його компоненти: об'єкт­но-орієнтований аналіз; об'єктно-орієнтоване проектування; об'єктно-орієнтоване програмування. Технологія об'єктно-орієнтованого проектування стала, у свою чергу, підґрунтям інженерії інформа­ційних систем — CASE-технології.

CASE (Computer-Aided Software/System Engineering) — тех­нологія — сукупність технологічних і інструментальних засобів, що дозволяють максимально систематизувати і автоматизувати всі етапи створення програмного забезпечення інформаційних систем та інших ділових та комерційних програмних продуктів. Інжиніринг програмного забезпечення вимагає принципово ново­го підходу до життєвого циклу ПЗ, зокрема послідовність етапів розробки така: прототипування (макетування), проектування спе­цифікацій, контроль проекту, генерація кодів, системне тестуван­ня, супроводження. Кожний із цих етапів має бути максимально автоматизований.

Одним із етапів використання CASE-технології для створення інформаційних систем є етап прототипування систем. Сутність прототипування (від англ. prototyping) полягає в тому, що розроб­ник спочатку створює макет (прототип) системи, який має основ­ні властивості потрібної системи, а потім у результаті спільної роботи розроблювача і користувача цей зразок доводиться до кін­цевої стадії.

Серед інструментальних засобів створення інформаційних сис­тем на основі однієї із найбільш відомих CASE-засобів фірми PLATINUM technology є засоби BPwin та Erwin. За допомогою BPwin створюють модель процесів підприємства. Цей засіб може поєднуватися із засобами імітаційного моделювання BPSimulator 3.0 фірми Systems Modeling Corporation. Erwin використовується для створення моделі даних, котра пов'язується з моделлю про­цесів. Окрім того, передбачена групова розробка моделей даних і моделей процесів за допомогою PLATINUM Model Mart. Для ав­томатизації створення звітів застосовується RPTwin.

Заснована на знаннях (інтелектуальна) технологія перед­бачає впровадження в інформаційні системи та відповідні прик­ладні програми елементів штучного інтелекту, зокрема баз знань і правил виводу для оброблення якісної інформації і природної мови для створення користувацького інтерфейсу. Інформаційні системи, котрі містять у собі елементи штучного інтелекту, нази­ваються інтелектуальними інформаційними системами.

До інформаційних систем, котрі повністю базуються на знан­нях і правилах маніпулювання з ними, належать експертні систе­ми, які описані далі. Створені також окремі продукти на базі ко­мерційних технологій штучного інтелекту. Зокрема, продукт INTE­LLECT фірми АІ Corp дає змогу збирати, показувати і аналізува­ти дані завдяки запитанням англійською мовою. Таких продуктів щодня стає все більше.

Останніми роками створено нові засоби інформаційної техно­логії, зокрема OLAP, сховища даних, програмні агенти, котрі за­стосовуються як самостійно, так і в компонентах інформаційних систем. Безумовно, використання їх в інформаційних системах має комплексний характер, проте вони можуть розглядатися як окремі типи програмних засобів, право на розробку яких вибо­рюють десятки найбільших фірм світу.

OLAP (абревіатура від On-line Analytical Processing) фактич­но означає не окремі конкретні програмні продукти, а технологію многовимірного аналізу даних, основу якої започаткувала опуб­лікована в 1993 р. праця Е. Ф. Кода (Е. F. Codd) «OLAP для кори-стувачів-аналітиків: яким він повинен бути», в котрій він запро­понував 12 правил, що виражали концепції оперативної аналітич­ної обробки даних. У 1995 р. до них було додано ще кілька пра­вил, що у своїй сукупності визначили основні традиційні вимоги до OLAP-систем. Ці правила згодом були розбиті на 4 групи:

1. Базові характеристики: багатовимірність моделі даних; ін­туїтивні механізми маніпулювання даними; доступність; пакетне отримання даних; клієнт-серверна архітектура; прозорість (для користувача); багатокористувацька робота.

2. Спеціальні характеристики: обробка неформалізованих даних; зберігання результатів окремо від вхідних даних; виокрем­лення відсутніх даних (тобто вони мають відрізнятися від нульо­вого значення); обробка відсутніх значень (усі відсутні значення мають бути зігноровані під час аналізу).

3. Характеристики побудови звітів: гнучкі можливості одер­жання звітів; стабільна продуктивність при підготовці звітів; ав­томатичне регулювання фізичного рівня.

4. Керування розмірністю: загальна функціональність; необ­меженість щодо вимірності та кількості рівнів агрегування; не­обмежені операції між даними різної вимірності.

Технологія OLAP, яку називають також інтерактивною (діало­говою) аналітичною обробкою, дає змогу на основі багатовимір­ної (гіперкубічної) моделі даних (на відміну від плоскої реляцій-ної моделі даних) моделювати реальні структури й зв'язки, що є виключно важливими для аналітичних систем. Вона призначена для створення багатопараметричних моделей з метою більш аде­кватно відбивати реальні процеси. Технологія OLAP дозволяє швидко змінювати погляди на дані залежно від вибраних парамет­рів і забезпечити особі, котра приймає рішення, повну картину аналізованих ситуацій.

Всі OLAP-системи побудовані на двох базових принципах: 1) всі дані, необхідні для прийняття рішень, мають бути поперед­ньо агреговані на всіх відповідних рівнях і організовані так, аби забезпечити максимально швидкий доступ до них; 2) мова мані­пулювання даними ґрунтується на бізнес-поняттях.

Дані параметруються кількома рівноправними вимірами, на­приклад дані щодо продажу у великій торговельній компанії мож­на аналізувати в таких вимірах:

• час (день, тиждень, місяць, квартал, рік);

• географія (місто, штат, країна);

• товар (фірма-виробник, тип товару);

• покупець (стать, вік).

Засобами користувацького інтерфейсу OLAP-системи можна виконувати такі базові операції над гіперкубом моделі даних: по­ворот; проекція (значення в комірках, що лежать на осі проекції, підсумовуються згідно з визначеною ознакою); розкриття (drill-down), тобто коли одне зі значень виміру замінюється сукупністю значень із наступного рівня ієрархії виміру, при цьому замінюють­ся значення в комірках гіперкуба; згортка (roll-up/drill-up), що є операцією, оберненою до операції розкриття; перетин (slice-and-dice). Незважаючи на те, що екран комп'ютера плоский, користу­вач має змогу спостерігати гіперкуб моделі даних за допомогою відповідних плоских зрізів, використовуючи зазначені операції.

Оскільки в основі технології OLAP лежить концепція гіперку­ба моделі даних, то залежно від відповіді на запитання про те, чи існує гіперкуб як окрема фізична структура чи це є лише віртуа­льна модель даних, розрізняють два основні типи аналітичної об­робки даних: MOLAP і ROLAP.

MOLAP (Multidimensional OLAP) — це багатовимірна OLAP-система, в котрій гіперкуб реалізується як окрема база даних не-реляційної структури, яка забезпечує багатовимірне зберігання, обробку і подання даних. Програмні продукти, що належать до цьо­го типу OLAP-технології, як правило, мають сервер багатовимір­них баз даних. Ця структура забезпечує максимально ефективний щодо швидкості доступ до даних, проте потребує додаткового ресурсу пам'яті. Крім того, велика розмірність моделі даних і

розрідженість гіперкубів призводить до витрат великих апарат­них ресурсів, що не завжди може бути доцільним.

В ROLAP (Relational OLAP) багатовимірна структура реалізу­ється реляційними таблицями, тобто гіперкуб — це лише корис­тувацький інтерфейс, котрий емулюється на звичайній реляційній СУБД. Така структура забезпечує зберігання великих обсягів ін­формації, проте є менш продуктивною з погляду ефективності OLAP-операцій.

Недоліки основних типів OLAP-технології зумовили появу но­вого класу аналітичних інструментів — HOLAP-системи, що за­безпечує гібридну (hybrid) оперативну аналітичну обробку даних із реалізацією обох підходів, тобто з доступом як до даних бага­товимірних баз даних, так і до даних реляційного типу.

На даний час розроблено досить багато аналітичних систем, сконструйованих з використанням OLAP-технології (Hyperion OLAP, Elite OLAP, Oracle Express та багато інших). Ринок про­грамних OLAP-продуктів постійно розширюється. Сучасні сис­теми оперативної аналітичної обробки дають користувачам змогу вирішувати ключові задачі управління бізнес-процесом, зокрема прикладні програми Hyperion OLAP дозволяють виконувати ана­ліз прибутковості; аналіз напрямків розвитку продукції; аналіз продажу; аналіз становища на ринку; аналіз асортименту продук­тів; аналіз ризику; аналіз конкурентоспроможності; складання звітів з продуктивності; моделювання сценарію; аналіз бюджету і про­гнозів тощо. Зауважимо, що згідно із сучасними поглядами на створення інформаційних систем OLAP-системи мають базува­тися на спеціальній базі даних — сховищі даних.

Сховище даних (Data WarenHouse) як особлива форма орга­нізації бази даних, котра призначена для зберігання в погодже­ному вигляді історичної інформації, що надходить з різних опе­ративних систем та зовнішніх джерел, в останній час набуває широкого розповсюдження в інформаційних системах, зокрема в системах підтримки прийняття рішень. І хоча з формального по­гляду сховище даних являє собою різновид звичайної БД, проек­тують їх по-різному.

Для звичайних БД процес створення відбувається за схемою: вивчення предметної області; побудова інформаційної моделі; роз­робка на основі інформаційної моделі проекту бази даних; ство­рення бази даних. Обов'язкові етапи створення сховищ даних інші, а саме:

• визначення інформаційних потреб користувачів стосовно даних, котрі нагромаджуються в базах даних операційних систем — систем обробки трансакцій OLTP-систем, що є джерелами опера­тивних даних;

• вивчення локальних баз даних OLTP-систем;

• виокремлення для кожної бази даних підмножини даних, необхідних для завантаження у сховище даних;

• інтегрування локальних підмножин даних і розробка загаль­ної погодженої схеми сховища.

Для виконання створення сховищ даних за поданою схемою існують різні інструментальні засоби, зокрема програмний про­дукт Oracle Designer та його спрощена версія Oracle Data Mart Designer, де вираз Data Mart означає вітрину даних як спеціалізо­ване сховище, що обслуговує один з напрямків діяльності компа­ній, наприклад облік запасів чи маркетинг. У вітрини даних ін­формація надходить або зі сховища (залежні вітрини), або безпо­середньо з джерел даних, проходячи попередні узгодження та пе­ретворення (незалежні вітрини).

Схему формування та використання сховища даних в СППР зображено на рис. 2.10. Дані беруться з різноманітних джерел опе­ративних даних. Після їх переміщення відбираються дані для га­рантування того, що вони мають сенс, є неперервними і точними. Потім дані завантажуються в реляційні таблиці, здатні підтриму­вати різноманітні види аналізу та запитів, і оптимізуються для тих таблиць, котрі, як очікується, найчастіше використовуватимуться. І нарешті дані зберігаються для подальшого використання в СППР.

Рис. 2.10. Схема формування і використання сховища даних у СППР

Коли сховища даних уже створені та оптимізовані, необхідно ефективно завантажувати нові дані в систему, завантажувати їх без переривання процесу підтримки прийняття рішень. Проте зі збільшенням кількості даних розробники змушені визначати нові синтаксичні формати та формат запитів, які є більш швидкими та легкими, а також вишукувати нові підходи до поєднання реляційних таблиць і добування даних із цих дуже великих баз даних з використанням різновиду програмних агентів — інтелектуаль­них («розумних») агентів (Intelligent agents).

Програмні агенти — це автономні програми, котрі автоматич­но виконують конкретні задачі з моніторингу комп'ютерних сис­тем і збору інформації в мережах. Термін «агент» використову­ється в обчислювальній техніці вже понад 10 років; початковими функціями агентів-програм був поточний контроль за діяльністю центрального процесора та периферійного обладнання. Сучасні програмні агенти, котрі постійно еволюціонують, не тільки ве­дуть спостереження і виконують різні вимірювання, а й вирішу­ють задачі управління мережами. Зокрема, інтелектуальні агенти здатні автоматизувати численні операції керування мережами, на­приклад вибір оптимального графіка, контроль за завантаженням, поновлення даних при порушеннях у процесі обміну тощо. Окрім того, інтелектуальні агенти можуть застосовуватися й для пере­давання повідомлень, вибору інформації, автоматизації ділових процедур (наприклад, агенти покупців і продавців, зустрічаючись у Web, можуть укладати комерційні угоди) [10]. Ціна інтелектуа­льних агентів в межах 50 дол. США, а очікуваний в 2001 році об­сяг ринку програмного забезпечення інтелектуальних агентів ста­новить 2,6 млрд дол.

Існує багато типів програмних агентів (стаціонарні і мобільні, послужливі та інші), котрі розроблені із застосування результатів досліджень у нейронних мережах, а також нечіткої логіки, інтер­претації текстів природною мовою, колаборативної фільтрації. Найбільш відомими представниками цього виду програмного про­дукту є Agent Ware 1.0 фірми Autonomy (дозволяє користувачам усіх рівнів автоматизувати багатократно повторювані операції у Web) та його різновид Agent Ware Press Agent для пошуку публі­кацій в Internet, News Tracker компанії Excite (дозволяє отриму­вати новини з більш ніж 300 періодичних видань у Web), Live Agent 1.1 фірми AgentSoft, агент Unicenter TNG компанії CA, Tivoli Management Agent компанії Tivoli та ін.

З метою глибшого розуміння суті поняття потрібно відповісти на запитання: яким має бути програмний агент?

• Функції. Агент виконує ряд задач за дорученнями користу­вача (або іншого агента).

• Можливості обміну інформацією. Агент повинен мати мо­жливість обмінюватися інформацією з користувачем (а іноді й з іншими агентами), щоб отримувати від нього інструкції, повідом­ляти йому про хід і завершення виконання задачі і подавати здо­буті результати.

• Автономність. Агент працює без прямого втручання корис­тувача (наприклад, як фоновий процес у той час, коли на комп'ю­тері виконуються інші задачі). Задачі, що виконуються агентом, можуть бути найрізноманітнішими — від резервного копіювання даних до пошуку (за дорученням користувача) продавця, який про­понує найнижчу ціну на зазначений продукт.

• Моніторинг. Щоб мати змогу виконувати свої задачі в авто­номному режимі, агент повинен мати здатність контролювати се­редовище, в якому він діє.

• Активація. Щоб працювати в автономному режимі, агент має бути здатним впливати на своє робоче середовище за допомогою механізму активації.

• «Розумність». Агент повинен бути здатний інтерпретувати події, що контролюються ним, щоб ухвалювати належні рішення.

Крім перелічених характеристик, деякі агенти можуть мати ще й такі:

• Безперервність роботи. Багато агентів повинні бути безпе­рервно діючими процесами.

• «Індивідуальність». Деякі агенти можуть мати добре вира­жений індивідуальний «характер» і «емоційні стани».

• Адаптивність. Деякі агенти, ґрунтуючись на нагромадже­ному досвіді, автоматично пристосовуються до звичок і переваг своїх користувачів і можуть автоматично пристосовуватися до змін середовища.

• Мобільність. Деякі агенти мають допускати можливість пе­ренесення їх на інші комп'ютери, у тому числі й на системи ін­шої архітектури та інші платформи.

В інформаційних системах програмні агенти можуть застосо­вуватися для пошуку в базах даних потрібної для користувача інформації, для її аналізу з метою виявлення тенденцій або моде­лей, які ОГІР міг пропустити або не помітити. Окрім того, інтелек­туальні агенти можуть швидше діставати інформацію для іден­тифікації незвичайних випадків, що дозволить користувачеві не­гайно на них зреагувати. Наприклад, програмний агент DSS Agent компанії MicroStrategy, відкритий екран якого зображено на рис. 2.11, знаходить інформацію у сховищі даних та підсумовує її для ОПР.

Рис. 2.11. Відкритий екран інтелектуального агента DSS Agent

Користувачі можуть знаходити інформацію з використанням розумних агентів на конкретну дату або провадити пошук за по­діями. Наприклад, ОПР може виконувати регулярну перевірку щодо відсутності або пропуску звітних даних для висвітлення на основі індикаторів тих проблем, на які необхідно звернути увагу. Або ОПР за допомогою розумного агента може знайти інформа­цію про просування товарів вище від спланованого рівня або піс­ля досягнення конкретним показником точно визначеного рівня. Результати роботи агентів можуть поєднуватися з іншими блока­ми інформаційної системи. Наприклад, агент може знайти інфор­мацію, яку слід автоматично імпортувати до задачі формування прогнозу для визначення майбутнього попиту. При потребі іншо­го агента може перемкнути на результати розв'язування задач для автоматичного інформування управлінського персоналу.

Інформаційні системи в менеджменті (адміністративні ін­формаційні системи), більш відомі під застарілою назвою як «автоматизовані системи організаційного управління — АСУ», уже понад 20 років успішно використовуються в різних галузях економіки. За цей час їх еволюція пройшла кілька етапів, почи­наючи від простих систем обробки даних до інтегрованих систем, котрі побудовані на сучасній апаратній та програмній базі. Перс­пективні типи інформаційних систем побудовані на клієнт-серверній архітектурі. Вони поділяються на дві основні групи: інтег­ровані та вузькоспеціалізовані системи.

До першого типу належать корпоративні інформаційні системи (КІС), котрі інтенсивно витісняють традиційні АСУП у сфері управління виробництвом. Вони підтримують конкретні бізнес-процеси підприємств, виконуючи найбільш відповідальні функції: складання і аналіз консолідованого балансу та аналітичних звітів, управління фінансами і персоналом, собівартістю і торговельни­ми операціями тощо. їх характерна особливість — здатність пра­цювати в територіально розподілених структурах. В Україні най­більшого поширення набули такі корпоративні інформаційні сис­теми: система R/3 компанії SAP AG, система «ГАЛАКТИКА» однойменної корпорації, «BAAN-IV» американсько-голландської компанії Baan, SCALA шведської компанії Bestlutsmodeller AB, пакет бізнес-прикладних програм Oracle Application американсь­кої корпорації Oracle, інформаційна система АВД українсько-російської фірми «ИНЭК».

Клас інформаційних систем другого типу досить широкий. Сюди можна віднести: інформаційні системи для автоматизації банківської діяльності, інформаційні системи в статистиці, ін­формаційні системи для фінансового і бухгалтерського обліку (наприклад, ІС, FinExpert , SoNet), інформаційні системи в мар­кетингу, інформаційні системи в інвестиційному менеджменті (наприклад, Project Expert) та ін. Слід зауважити, що кількість рі­зновидів таких систем постійно збільшується, а діапазон функці­ональних можливостей їх розширюється.

Системи підтримки прийняття рішень (Decision Support Systems — DSS) належать до інформаційних систем нового по­коління, основне призначення яких полягає в забезпеченні комп'ю­терною підтримкою прийняття рішень зі слабоструктурованих та неструктурованих проблем організаційного управління на різних фазах створення рішень і моніторингу.) Незважаючи на те, що на даний час у світі розроблено сотні типів СППР (сам термін DSS уперше був запроваджений 1971 року Горрі і Мортоном), такі си­стеми в Україні практично не використовуються. Більш того, іс­нує плутанина із самим терміном СППР.

Не маючи змоги докладно спинитися на цій проблемі (СППР докладніше розглядаються в окремому розділі цього посібника), лише зауважимо, що у класичному розумінні СППР є інформаційна система, котра має компоненти (рис. 2.12): інтерфейс користувача,

систему управління базами даних (СУБД), систему управління ба­зами моделей (СУБМ), систему управління повідомленнями (СУП), причому підсистема СУП з'явилася лише останніми роками. Ця структура може бути основою для виокремлення дійсних СППР.

Рис. 2.12. Компоненти системи підтримки прийняття рішень

СППР широко застосовуються у США (ринок створюваного програмного забезпечення СППР тут щорічно досягає мільярда доларів) та в інших розвинутих країнах у різних сферах людської діяльності (економіка, бізнес, юриспруденція, державне управління тощо). Наприклад, для управління фінансами корпорацій (а також в управлінні виробництвом, у статистиці) ефективно використову­ється СППР Visual IFPS/Plus, котра була створена ще на початку 70-х років минулого століття і модифікувалася згодом під клієнт-серверну платформу (компанія COMSHARE продає Visual IFPS/Plus під Windows NT за 15000 дол. США). На ринку України пропо­нується російськомовна СППР для маркетингових досліджень Marketing Expert. Перспективними напрямками розвитку СППР є групові системи підтримки прийняття рішень (ГСППР), котрі приз­начені для комп'ютерної підтримки прийняття рішень групами ін­дивідів, а також виконавчі інформаційні системи (ВІС).

Виконавчі інформаційні системи або інформаційні системи для керівників (Executive Information System — EIS) — це спеціа­лізовані СППР, що допомагають виконавцям аналізувати важливу інформацію і використовувати відповідні інструментальні засоби, щоб направляти її для створення стратегічних рішень в межах пев­ної організації. Зокрема, ВІС допомагають керівникам розробляти більш точне і актуальне цілісне зображення операцій своєї організа­ції, а також конкурентів, постачальників та споживачів (замовників).

Термін EIS виник усередині 80-х років. Першим продуктом, що чітко продемонстрував цей напрямок, був Pilot's Command Center. Проте через обмеженість потужностей персональних комп'ю­терів на той час продукт недовго продавався. Згодом Command Center еволюціонував в програмне оточення для ВІС Pilot's Decision Support Suite, що включає редактори, налагоджувачі (debuggers), форматери (formatters) екрана, мости (що з'єднують локальні мере­жі) надбання даних, можливості OLAP тощо. Найбільш популярним програмним забезпеченням ВІС є Command EIS фірми COMSHARE. На ринку програмних продуктів представлені й інші виконавчі ін­формаційні системи, зокрема EIS-EpiC фірми ЕріС Software, Executive Decisions корпорації IBM, причому кількість пропозицій постійно зростає. За умови стабілізації ринкових відносин в Україні слід очі­кувати на появу та широке використання таких систем.

Експертні системи — це інформаційні системи, що базують­ся на знаннях. Таким системам кілька років тому приділялася ви­ключно серйозна увага, мали місце великі сподівання на викори­стання експертних систем в організаційному управлінні. Є прик­лади успішного використання їх для розв'язування бізнесових задач, зокрема компанія American Express, використовуючи екс­пертну систему Credit Authorizer's Assistant, дозволяє ідентифіку­вати «погані» ризики більш ніж серед 23 мільйонів держателів кредитних карток і завдяки цьому скоротити на 60% витрати від обмінних операцій. Багато японських компаній зробили реальні інвестиції в експертні системи із суттєвим обсягом і виграшем. Проте цілком сподівання не справдилися.

Експертні системи мають суттєві недоліки, що обмежують їх використання в організаційному управлінні. Такі системи пра­цюють лише у вузько визначених проблемних доменах і розумін­ня ними середовища, в якому вони використовуються, є певною мі­рою поверховим. Вони не володіють властивістю «здорового глузду», не можуть навчатися і т. ін. Сучасна концепція викорис­тання експертних систем зводиться до того, що їх модулі мають застосовуватися всередині прикладних програм СППР і ВІС, до­помагаючи людині-професіоналу або керівникові вивчати проблему, але робити однобічний вибір або розв'язувати проблему са­мостійно такі системи не повинні.

Насамкінець зауважимо, що наведена концепція розвитку ін­формаційних систем значною мірою не відбиває всієї гами засто­сувань інформаційних систем. Більш того, зазначена галузь інте­лектуальної діяльності людей є настільки динамічною та прогре­сивною, що нові ідеї та відкриття впроваджуються в реальне ви­робництво так швидко, що будь-який прогноз стосовно розвитку інформаційної технології може відстати від реальних звершень, зокрема й проектів розвитку інформаційних систем. Наприклад, останнім часом у розробці інформаційних систем застосовуються елементи штучного інтелекту — нейромережі, де відтворюється процес обробки інформації живими організмами.