31.Системы управления знаниями. Рбп.

Управление знаниями – систематич. приобретение, синтез, обмен и использ. опыта для достижения успнха в бизнесе или управлении компанией.

Система управления содержимым – программный комплекс, котоырй позволяет управлять электр. контентом. Функции СУК:предоставление удобных и привычных средств создания контента, хранение контента в едином репозитории, автоматич. размещение контента в терминале пользователя, дополн. функции для улучшения формы представления данных

Бизнес-процесс(БП)– конечн. Взаимосвяз совокупн действий с испол-ем внутр и внешн мотивов, ограничений и рес-сов, опрежд отношениями внутри конечного множ-ва субъектов и объектов, объед-гося в сис-му с целью пол-я конкретн результа, отчуждаемого от сис-мы или потребл ей самой. БП ИТ – устойчивый информ процесс, относ к производст-хоз-ной деятности компании и ориент на создание новой стоимости.

Реинжиниринг БП–фунда-ментальное переосмысление и радика-льное перепроектирование бизнес-процессов для достижения существенных улучшений в таких ключевых для современ. бизнеса показателях результативности, как затраты,качество, уровень обслуж-ния и оперативность.

Основные идеи реинжиниринга заключаются в следующем: интеграции выполняемых операций в единое целое; минимизации количества взаимодействий по вертикали власти (наделение сотрудников дополнительными полномочиями); бизнес-процессы кросс-функциональны и не ограничены рамками подразделений; бизнес-процессы требуют постоянного переосмысления.

Этапы реинжиниринга 1. оценка соответствия; 2.подготовка к проектированию; 3.проведение предпроектных исследований; 4.перепроектирование и подготовка к внедрению; 5.внедрение; 6.реализация БП.

Процесс моделирования состоит из этапов: постановка эконом.проблемы и ее качественный анализ;постановка математической модели,матем.анализ модели;подготовка исходной инфы;численное решение;анализ рез-тов и их примениение. Моделирование БП: 1)Модель «как есть (as is)»-представляет собой описание реального положения дел на предприятии. 2)Модель «как должно быть (to be)»-интегрирует предложения руководства,сотрудни-ков предприятия, экспертов и системных аналитиков и позволяющая сформулировать видение новых БП, оценить их эффективность и целесообразность реализации. Методы моделирование БП: 1)Метод функционального моделирования SADT (IDEF0); 2)Метод моделирования процессов IDEF3; 3)Моделирование потоков данных DFD; 4)Метод ARIS; 5)Метод Ericsson-Penker; 6)Метод моделирования, используемый в технологии RUP

ИТ, применяемые в РБП: 1)Распределенные базы данных 2)Экспертные системы 3)Телекоммуникацион-ные сети 4)Средства поддержки решений 5)Беспро-водная связь и переносимые компьютеры 6)Интер-активный видеодиск, Интернет 7)Автоматическое ин-дексирование и отслеживание 8)Высокопроизводительные компьютеры.

33. Искусственные нейроонные сети (инс)

Нейронная сеть – класс аналит методов, построен на принципах обучения мыслящих существ и функционировании мозга, позвол прогнозир значение некой переменной в новых наблюдах по данным других наблюдов после прохождения обучения на имеющихся данных.

ИНС представляют собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов).

Классификация по типу входной информации: Аналоговые нейронные сети (используют информацию в форме действительных чисел); Двоичные нейронные сети (оперируют с информацией, представленной в двоичном виде).

По характеру обучения: Обучение с учителем — выходное пространство решений нейронной сети известно; Обучение без учителя — нейронная сеть формирует выходное пространство решений только на основе входных воздействий. Такие сети называют самоорганизующимися; Обучение с подкреплением — система назначения штрафов и поощрений от среды.

По характеру связей: Сети прямого распространения Рекуррентные Радиально-базисные функции Самоорганизующиеся карты

Применение: прогнозир на фондовом рынке, предоставл кредитов, распознование состояния больного, сис-мы безопасности, прогнозирование поведения клиента, прогнозирование и оценка риска предстоящей сделки, прогнозирование движения наличности, объемов оборотных средств, прогнозирование экономических параметров и фондовых индексов;для планирования работы предприятия:прогнозирование объемов продаж , прогнозирование загрузки производственных мощностей, прогнозирование спроса на новую продукцию;для бизнес-аналитики и поддержки принятия решений: выявление тенденций, корреляций, типовых образцов и исключений в больших объемах данных, анализ работы филиалов компании,сравнительный анализ конкурирующих фирм.