- •Тема 1: Информационные системы (ис).
- •С труктура, схема функционирования информационной системы.
- •Архитектура информационных систем.
- •Тема 2: Архитектура ис. Схема информационной системы факультета. Информационная революция.
- •Определения.
- •Тема 3: Серверы. Информационные системы. Сервер.
- •Информационные системы.
- •Классификация информационных систем по масштабам.
- •4) Крупные интегрированные системы (Enterprise Resource Planning (erp)).
- •Классификация информационных систем по специализации.
- •Тема 4: Классификация информационных систем (пролдолжение). Бум информационных систем.
- •3 Фактора:
- •Определения:
- •Бум информационных систем – причины и следствия.
- •3 Причины:
- •Информационная революция.
- •Влияние информационных систем на общество и общества на информационные системы.
- •Переход к информационному обществу:
- •Тема 5-6: Данные, информация и знания. Измерение и применение.
- •Три аспекта рассмотрения информации.
- •О знаниях.
- •Измерение цены знаний.
- •Меры информации.
- •Синтаксическая мера информации.
- •Семантическая мера информации.
- •Прагматическая мера информации.
- •Качество информации.
- •Информация как предмет экономического анализа.
- •Тема 7-8: Телекоммуникации.
- •1) Телекоммуникация.
- •2) Компоненты и функции телекоммуникационных систем.
- •Компоненты телекоммуникационных систем.
- •2.2. Типы сигналов: аналоговые и цифровые.
- •Типы каналов связи.
- •Характеристики каналов связи.
- •Тема 9: Создание, внедрение, поддержка и развитие информационных систем. Рынок внедрения информации. Бизнес-процессы и их моделирование. Технологическая лекция.
- •2.4. Характеристики каналов связи.
- •3) Направление передачи данных.
- •2.5. Коммуникационные процессоры.
- •2.6. Программное обеспечение телекоммуникации.
- •Типы сетей (топология и география). Топология сетей.
- •География сетей:
- •Тема 10: Информационные системы, организации и бизнес-процессы. Более экономическая часть.
- •Ц епочка добавления стоимости. Из подхода Маккинзи:
- •Тема 11: Обеспечение информационными системами конкурентного преимущества (продолжение). Цепочка добавления стоимости. Бизнес-процессы.
- •Уровень фирмы.
- •Уровень отрасли.
- •Цепочка добавления стоимости и бизнес-процессы.
- •Тема 12: Данные, информация, знания.
- •Данные.
- •Дейтамайнинг.
- •Управление.
- •Тема 13:Цепочка добавления стоимости и бизнес-процессы.
- •Основные элементы бизнес-процессов:
- •Тема 14: Место реинжениринга в преобразовании компании.
- •Разработка информационных систем.
- •Консультанты. Всемирные лидеры it-консалтинга. Большая шестёрка (теперь Большая пятёрка).
- •Тема 15:Разработка информационных систем. Жизненный цикл информационных систем:
- •Управление информационными системами.
Данные.
Есть данные, которые мы можем получить бесплатно, а есть, которые мы получаем за деньги: нужно ясно представлять, какие цели у организации, какие данные вам нужны.
П реобразование базы данных в информационное хранилище (data house mining).
Д анные информация.
Информационные хранилища содержат информацию о группе клиентов, о типе клиентов и т.д.
Информационные хранилища – многомерные базы данных. Например, одна из осей – время.
Если в базе данных можно менять адрес, то в информационных хранилищах нельзя ничего добавить в хронологию. Это хорошо с одной стороны. Но для хранилища информации нужны большие объёмы (Гб (гигабайты), Тб (терабайты)).
Фирма САС любит приводить в пример компанию ГАУ, которая имеет по всему миру огромное количество филиалов.
О бсуждение в офисе: почему появилась разница?
Режим реального времени (5-30 сек).
OLAP-технологии (online analytical processing).
Скопление информации в одном месте (вычищенной, структурированной) позволяет применять более серьёзные средства, чем графики, диаграммы, схемы.
Б олее серьёзные технологии – статистические методы, механизмы прикладной статистики.
Статистическая классификация.
Разделив, классифицировав клиентов, мы получаем знания о них и принимаем решения. Сделать это мы можем волевым решением, разделив самостоятельно на группы, а можно посмотреть распределение.
Нейро-сетевые технологии.
Принципиально то, что база должна быть большой. Опыт, который можно превратить в знания.
Можно рисовать клеточки клиентов и попытаться понять, а можно и не пытаться понять, а выработать математические методы, с помощью которых можно делать прогнозы для каждого вновь вступившего.
Р егрессионный анализ не работает с прерванными линиями, а разрывы = обычное дело тут.
x – описание вашего клиента (либо балансовые данные, либо тип деятельности, либо…)
Подсчитываем скалярное произведение.
Нейроны составляют сеть.
Нейронные сети. Нейросеть и есть ваши знания, то, что вам известно. На выходе получаем рекомендации.
Примеры применения нейросетей для принятия решений:
Аукцион акций.
Опцион – право купить эти акции в определённое время за определённую сумму. Выгода продавца – даже если вы не купите акции, то всё равно уже заплатили за опцион.
Инсайдер – человек, который знает, что творится в компании.
Хеджирование – страхование на рынке ценных бумаг (например, покупка опционов).
Пример:
Акции "Филлипс" на бирже, опционы "Филлипс" на Европейской бирже опционов. Одна открывается раньше и закрывается раньше. Получали бы 12% годовых, если бы играли на обученной нейросетевой схеме.
Оказывается, обучать надо было по месячной схеме, а потом дообучать по недельной схеме. Информация очень быстро стареет на рынке ценных бумаг.
Если есть несколько методов прогнозирования, то надо использовать все.
Пример: Как можно зарабатывать деньги в Москве. Информатик играет на Чикагской фьючерсной бирже. Монитор. Режим TIT (каждые две секунды ползёт схема).
Есть нейросеть, есть вся предыстория. Почему бы не научить нейросеть отдавать команды "покупать"/"продавать" вместо вас?
Всё это реализовано на обычном домашнем компьютере.
Сеть надо постоянно дообучать.
Случайный поиск – дейтамайнинг. Система считает, что выдаёт некую точку: либо прорыв, либо провал.
f – передаточная нелинейная функция. Позволяет нам заниматься аппроксимацией более сложной функции.
Contraintuition – то, что противоречит интуиции.
Когда обратная связь (с которой связано управление) задерживается и происходит нелинейно, то интуиция отказывается работать.
P (t) = a + bP(t) + c P2(t)
Независимо от начальной точки, процесс придёт к устойчивой точке (например, договорная цена).
Но есть другая модель. Зависимость от стратегии поведения. Странный аттрактор. Аттракторная модель детерминированный хаос. Хаотическая модель. Малые отклонения в начале сильно влияет.
Точка бифуркации. Сначала устойчивая ситуация. Далее - разрушение стабильности, хаотическое движение.
П ример: Сжимаем металлический стержень прессом. В какой-то определённый момент нам необходимо приложить силу, чтобы стержень изогнулся в нужном направлении. До этого момента прилагать силу нельзя, т.к. стержень выскочит. А после него будет уже невозможно изменить произвольное направление изгиба. Этот момент – точка бифуркации.