Оскiльки ще важливiшим стає швидке реагування, спроможнiсть iнформацiйних систем збирати та iнтегрувати iнформацiю паралельно щодо всiх функцiй бiзнесу є виключно важливою.

До інформаційних систем нового покоління належать системи підтримки прийняття рішень та інформаційні системи, побудовані на штучному інтелекті (інтелектуальні АС). Серед них можна відмітити використання архітектури сховища даних (data warehouse), засобів оперативної аналітичної обробки даних, або OLAP (Online Analytical Processing), створення інформаційних систем керівника (Executive Information System), засобів підтримки прийняття рішень (СППР) -(Decision Support System), наприклад, нейронних мереж (data mining). Реляційні системи управління базами даних і електронні таблиці мають дуже обмежені можливості для дійсно могутнього аналізу даних, їх візуалізації і уявлення в різних форматах і вимірюваннях на вимогу користувачів, побудови моделей даних і управління ними. Для реалізації цих функцій в рамках звичайного інтерфейсу системи управління базою даних призначаються додаткові програмні засоби оперативної аналітичної обробки даних (OLAP). Додатково, корпорацією SAS розроблена концепція розширеного OLAP (OLAP++), яка застосовується для створення багатомірних моделей, що включаються в додатки OLAP.

Концепція інформаційного сховища (data warehouse) є новим підходом до управління даними. Інформаційне сховище по запиту надає необхідний об’єм знань для прийняття найбільш ефективних рішень. При такому підході дані організуються за предметним принципом і нагромаджуються з течією часу, що дозволяє проводити аналіз часових рядів, що отримується.

Інформація в сховищі об’єднується в цілісну структуру по різних рівнях деталізування, що забезпечує необхідні користувачам міри спільності. У цій концепції центральне місце займають метадані - дані про дані. Управління метаданними забезпечує автоматизацію процесу збору і обробки інформації. При цьому в сховищі також вміщуються результати перетворення даних, їх накопичення і верифікації. Оскільки дані поновлюються з течією часу, то передбачаються спеціальні процедури актуалізації даних, що знаходяться в сховищі. Їх аналітична обробка проводиться за допомогою нейронних мереж, методів класичної статистики і аналізу тимчасових рядів, систем контролю якості та візуалізації даних геоінформаційних систем і методів інтелектуального пошуку.

У 1992 р. була почата розробка експертно-діагностичної системи МАКС, призначеної для аналізу різних соціальних систем, таких як організація, місто, регіон. МАКС дозволяє аналізувати системи із змінною структурою, провести машинні імітаційні експерименти, виявляти механізм трансформації систем і їх структурно-функціональних закономірностей, будувати пояснювальні моделі систем, що досліджуються, і прогнозувати їх поведінку в майбутньому, провести кількісний, якісний, кількісно-якісний чи функціональний аналіз. МАКС є універсальною системою, яка може аналізувати та порівнювати різнорідну інформацію і не вимагає якого-небудь навчання перед початком своєї роботи, що принципово відрізняє її від звичайних експертних систем і нейронних мереж. МАКС також являє собою могутній засіб редукції даних. Уже закінчена розробка версії 3.0 системи МАКС. Її відмітні особливості: в основу системи встановлена методологія OLAP, опис якої викладений вище, реалізована ідеологія автоматичної системи аналізу і моделювання даних в статиці та динаміці.

Програма AJIEKC є прообразом дослідницької системи принципово нового типу - "фабрики знань". Вона призначена для пошуку кількісних закономірностей між п’ятьма змінними в автоматичному режимі. На відміну від нейронних мереж, які є своєрідним "чорним ящиком" з невідомою структурою, АЛЕКС повідомляє користувачеві знайдені математичні закономірності, що дає можливість проаналізувати характер залежності і визначити допустимі для неї значення змінних. Знайдені закономірності дозволяють здійснювати прогнозування в автоматичному режимі.

Система Контент-аналіз призначена для дослідження будь-яких текстів (рекламні матеріали, передвиборні виступи, публікації в засобах масової інформації, запису інтерв’ю і т.д.). У цій системі реалізовані як кількісний, так і якісний підходи до контент-аналізу, що дозволяє вирішувати широке коло задач.

Експертна система (EС) - це iнформацiйна система, яка грунтується на знаннях i використовує свої знання про специфiчну складну сферу дiяльностi для того, щоб виступати в якостi експертного консультанта для кiнцевих користувачiв. Компоненти ЕС: База знань ЕС мiстить в собi двi окремi, але взаємодiючi частини: Базу фактичних даних. ЕС мiстить в собi необхiднi факти про специфiчну предметну галузь. Евристика - це емпiричний метод використання фактiв для висновкiв. В ЕС цi правила визначаються достатньо узагальнено, щоб їх можна було вжити у багатьох рiзних ситуацiях, але й достатньо конкретизовано - для того, щоб дозволити кiнцевим користувачам розробляти iндивiдуальнi рiшення. Програмнi ресурси ЕС мiстить в собi механiзм формулювання висновкiв, який обробляє знання, пов'язанi з певною специфiчною проблемою. Пiсля цього вона проводить асоцiацiї i робить висновки, в результатi чого виробляються рекомендованi варiанти дiй.

Апаратнi ресурси. Вони включають одиночнi мiкро-ЕОМ, робочi станцiї, термiнали, а також iншi категорiї ЕОМ, включаючи телекомунiкацiйну апаратуру, яка поєднує їх мiж собою. Експертнi знання по базi знань вiдбираються фахiвцем з машинного представлення знань з тих фактiв i правил, якi надаються одним або кiлькома експертами. Експертнi системи можуть бути використанi для виконання таких загальних видiв дiяльностi: Управлiння прийняттям рiшень. Включає системи, якi повiдомляють про певнi ситуацiї або розглядають альтернативи i роблять рекомендацiї, заснованi на критерiях, отриманих пiд час процесу отримання результатiв пошуку. Такi приклади включають: аналiз щодо загальної суми дебiторської заборгованостi, оцiнку працiвникiв, прийом на страхування, демографiчнi прогнози. Дiагностика та усунення збоїв.

Системи виходять на скритi причини по отриманим симптомам та архiвним записам. Наприклад: налагодження обладнання, довiдковi операцiї, усунення помилок у комп'ютерних програмах, медичну дiагностику. Експлуатацiя i календарне планування. Використання систем, якi визначають прiоритетнiсть та планують видiлення обмежених ресурсiв або ресурсiв, обмежених часом використання. Наприклад: складання графiкiв обслуговування i ремонту, планування виробництва, планування навчання, управлiння проектуванням. Проектування i конфiгурацiя. Використанням систем, якi допомагають вiдконфiгурувати компоненти обладнання з урахуванням наявних обмежень. Приклади: установка комп'ютерiв з правом їх вибору, дослiдження щодо можливостей виробництва, мережi зв'язку, план оптимальної зборки. Вибiр i класифiкацiя. Системи, якi допомагають користувачам вибрати товари або процеси з великих або складних сполучень. Приклади: вибiр матерiалу, визначення несплаченого рахунку, категоризацiя iнформацiї, iдентифiкацiю пiдозрюваного. Монiторинг i управлiння процесами. Системи, якi здiйснюють монiторинг та управлiння процедурами або процесами.

Штучний інтелект— це системи, створені людиною на базі ЕОМ, що імітують розв'язування людиною складаних творчих завдань. Створенню інтелектуальних інформаційних систем сприяла розробка в теорії штучного інтелекту логіко-лінгвістичних моделей. Ці моделі дають змогу формалізувати конкретні змістовні знання про об'єкти управління та процеси, що відбуваються в них, тобто ввести в ЕОМ логіко-лінгвістичні моделі поряд з математичними. Логіко лінгвістичні моделі — це семантичні мережі, фрейми, продукувальні системи — іноді об'єднуються терміном «програмно-апаратні засоби в системах штучного інтелекту». Штучний iнтелект (ШI) є i наукою, i технологiєю, основаною на таких дисциплiнах, як наука про комп'ютер, бiологiя, психологiя, лiнгвiстика, математика, а також машинобудування. ШI застосовується для розробки комп'ютерних функцiй, якi за звичай асоцiюються з людським розумом. Його мета - розробка комп'ютерiв, якi можуть думати, бачити, чути, ходити, говорити i навiть вiдчувати. Головнi сфери застосування ШI можуть бути згрупованi у чотири категорiї: Наука про мислення. Багато розробок в сферi ШI засновано на дослiдженнi того, як людина здiйснює обробку iнформацiї, яка фокусується на розумiннi того, як працює людський мозок i як люди думають та вчаться. Робототехнiка. Роботизацiя займається використанням комп'ютерiв там, де вiдбувається дублювання дiй (i навiть вигляду) людей. Розробки включають вiзуальне сприйняття, чуття дотику, гнучкiсть, способи пересування, а також орiєнтування. Натуральний iнтерфейс. Розробники ШI сподiваються створити такий iнтерфейс мiж комп'ютером та людиною, який би був якомога бiльш натуральний. Програмування за допомогою натуральної мови, розпiзнавання мови, багатосенсорнi iнтерфейси та вiртуальна реальнiсть - все це сфери нових розробок.

Iнтелектуальний консультант (IК) - це програмний замiнник, який виконує заявку або якiйсь дiї. IК використовує вмонтованi та отриманi знання про манеру поведiнки кiнцевого користувача або вiдповiдає на поставленi запитання з метою обрання рiшення при виборi комп'ютерної програми, наприклад шаблону для пiдготовки презентацiї або динамiчних електронних таблиць для вирiшення специфiчних проблем, що становлять iнтерес для конкретного кiнцевого користувача. Це питання може бути роздiлене на двi категорiї дiлових обчислювань: Консультанти з iнтерфейсу користувача. Вчителi по iнтерфейсу. Вони спостерiгають за роботою комп'ютера, виправляють помилки користувача, а також дають натяки та поради з ефективного використання комп'ютерних програм. Презентацiйнi консультанти. Вони показують iнформацiю у рiзноманiтних наглядних та презентацiйних формах, яка розташована в середовищi iнтерфейсу користувачiв. Мережнi штурмани. Вони знаходять шляхи до потрiбної iнформацiї та забезпечують спосiб для перегляду iнформацiї, якому користувач вiддає перевагу. Ролевi консультанти. Вони програють ймовiрнi iгри за принципом "що трапиться, якщо..." та iншi ролi для того, щоб допомогти користувачам зрозумiти iнформацiю та прийняти кращi рiшення. Консультанти управлiння iнформацiєю. Пошуковi консультанти. Вони допомагають користувачу знайти файли та бази даних, вiдшукати необхiдну iнформацiю, пропонують новi типи iнформацiйних "продуктiв", мультимедiйнi засоби, а також ресурси. Iнформацiйнi брокери. Вони надають комерцiйнi послуги для того, щоб знайти та розробити iнформацiйнi ресурси, якi пiдходять для бiзнесу або задовольняють особистi потреби певного користувача. Iнформацiйний фiльтр. Такi фiльтри отримують, знаходять, фiльтрують, вiдкидають непотрiбне, зберiгають, переспрямовують iнформацiю, а також повiдомляють користувачiв про отриманi або бажанi комп'ютернi послуги, включаючи електронну пошту, голосову пошту, а також iншi мультимедiйнi засоби.

Читайте також:

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
Типологія інформаційних систем в менеджменті організацій.	\|	Корпоративні інформаційні системи.

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.003 сек.