Виды ИС и принципы их создания
В качестве классификационных признаков ИС выделены такие наиболее значимые признаки, как параметры объекта управления (сфера деятельности, масштаб, состав функции управления); организационная форма ИС; уровень интеграции функций и данных ИС; информационнотехнологическая архитектура ИС; технологические процессы обработки данных; методология разработки ИС и др. Ниже приведен перечень подобных признаков:
1. Сфера деятельности объекта управления: промышленное предприятие: сфера обращения (торговля, банки и кредитные организации); образование; социальная сфера и др.
2. Функциональная структура ИС: автоматизация технической подготовки производства; маркетинг и стратегия развития предприятий; технико-экономическое планирование; финансы (бухгалтерский учет, финансовый анализ); материально-техническое обеспечение; оперативнокалендарное управление производством; управление сбытом готовой продукции; управление персоналом и др.
3. Организационная структура ИС: автоматизированное рабочее место управленческого персонала (АРМ); комплекс взаимосвязанных АРМов.
4. Уровни использования ИС: ИС предприятия (организации); ИС отрасли; государственная ИС; международная ИС.
5. Степень интеграция ИС: локальная ИС (изолированное информационное пространство); частично интегрированная ИС (общее информационное пространство); полностью интегрированная корпоративная ИС.
6. Информационно-технологическая архитектура ИС: И С централизованной архитектуры построения (один центр хранения и обработки данных); ИС распределенной архитектуры (компьютерные сети, наличие множества центров обработки и хранения информации).
7. Специализация ИС: ИС менеджмента (иначе, организационно-экономического управления) – Information Management System, IMS; информационно-поисковые системы – Information Retrieval System, IRS; системы автоматизированного обучения – Education Information System, EIS и др.
Наибольшее распространение получили ИС менеджмента, среди которых выделяются: Enterprise Resource Planning – ERP (КИС – Корпоративные Информационные Системы); Real-Time Systems – RTS (системы управления в реальном масштабе времени, в их числе и АСУ ТП – автоматизированные системы управления технологическими процессами и производствами); Product Lifecycle Management – PLM (системы управления жизненным циклом изделий, в их числе: CAD-системы (Computer-Aided Design) – компьютерная поддержка проектирования; CAM-системы (Computer-Aided Manufacturing) – компьютерная поддержка изготовления; CAE-системы (Computer-Aided Engineering) – поддержка инженерных расчетов) и др.
ИС менеджмента (ERP) в качестве компонентов включает другие специализированные ИС, предназначенные для автоматизации делопроизводства – Office Automation System (OAS), поддержки принятия решений – Design Support System (DSS), формирования знаний системы управления – Knowledge Base System (KBS) и др.
Для выработки стратегии развития предприятия (перспективные направления, планирование, инвестиционное проектирование и пр.) создаются специализированные системы поддержки принятия решений, использующие методы статистического анализа и прогнозирования, моделирования данных и бизнес-процессов, имитационного моделирования, так называемые корпоративные стратегические системы – ESS (Enterprise Strategic System). В ИС поддержки принятия решений нашли применение технологии OLAP (On-Line Analytical Process – оперативный анализ и обработка данных, полученных из хранилищ данных (Data Warehouse – DW); технологии извлечения информации из данных (DataMining – DM), технологии извлечения информации из текста (TextMining – ТМ) и моделирования бизнес-процессов.
В современных И С менеджмента значительна роль и EIC искусственного интеллекта – AIS (Artificial Intelligence System). Эти ИС поддерживают естественно-языковый интерфейс для пользователей (специалистов по формализации знаний), предоставляют методы искусственного интеллекта для решения слабо структурированных и плохо формализованных задач. Ядром AIS является база знаний (Knowledge Base – КВ), которая используется для формирования новой информации путем логического вывода. Для представления экономического объекта и его окружения, исследования его поведения и реакций па внешние события применяется математическое моделирование, средства дедуктивных и правдоподобных выводов, полученных на основе неполной или неточной информации. Среди AIS наибольшее распространение получили экспертные системы (ЭС), с помощью которых на основе реальных данных выдвигается и дается оценка некоторой гипотезы. Другие примеры AIS: ИС полнотекстового поиска (объединяются с реляционными СУБД (СУРБД), образуют новый класс постреляционных СУБД); нейронные сети; ИС аналитических вычислений на основе методов исследования операций, математического моделирования, статистического анализа и прогнозирования и др.