Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Lightship Lens

Lightship Lens є додатковим продуктом до Lightship, який забезпечує інтерфейс доступу до графічних даних для біль­шості ПК та ЛОМ-базованих типів файлів. Lightship Lens забез­печує багатовимірні подання даних.


Commander EIS

Виконавча інформаційна система Commander EIS ство­рена іншим лідером на ринку ВІС — корпорацією «Comshare Іпс». Ця ВІС дає змогу виявляти ключові показники або «важливі коефіцієнти успіху», а далі відстежувати їх. Система також по­ліпшує зв'язок організації за допомогою вдосконалення процесів планування й управління. Додатки ВІС розробляються для зорі­єнтованих на застосування комп'ютерів виконавців, які не мають ні часу, ні нахилу для безпосередньої роботи з машиною. Усі фун­кції ВІС можуть бути реалізовані з застосуванням або мишки або сенсорного екрана.

Цей виріб «Comshare» відомий як прототип ВІС на персона­льних комп'ютерах. Найостанніший випуск «Comshare» — Commander Prism, програмне забезпечення електронних таблиць, що дає змогу користувачам Microsoft Windows розглядати, аналі­зувати та керувати великими масивами даних, будувати і підтри­мувати детальні моделі підприємства.

Вироби Commander мають кілька важливих особливостей, що сприяли їх популярності. По-перше, Commander є сумісним із файлами Lotus 1-2-3. Він є видом електронних таблиць, з якими більшість виконавців має досвід роботи та в яких зберігає свої дані. Користувацький інтерфейс Commander дає змогу викорис­товувати сенсорний екран, мишку або клавіатуру. Commander використовує зображення для показу фінансових та операційних даних. На рис. 12.7 зображений екран ВІС Commander, котрий відбиває окремі можливості аналізу даних. Зокрема, виділене на рисунку поле уможливлює в наступному екрані отримання із ба­гатовимірної бази даних інформації про споживачів, продаж, ви­робництво, фінанси, маркетинг.

ВІС Commander використовує також зміну кольорів для ви­окремлення виключних ситуацій та варіацій у звітних даних. Програмне забезпечення має властивість змінювати масштаб зображень до глибших рівнів деталізації або дає змогу корис­тувачам за їхнім бажанням пересуватися через дані, або вико­ристовувати визначені шляхи пошуку файлів. До інших особ­ливостей цієї системи належить спрощений доступ до елек­тронної пошти та зовнішніх інформаційних систем, інфор­маційних служб із централізованим управлінням та електрон­них дощок об'яв.

Крім виробів Commander ВІС корпорація «Comshare Inc.» та­кож торгує виробами систем підтримки прийняття рішень. їх ви-


роби СППР згадуються як «System W». «System W» була розроб­лена для додатків управління бухгалтерією, складання бюджету, консолідації фінансів, корпоративного планування, моделювання та прогнозування.

Виконавча інформаційна система «Executive Edge» розроблена фірмою «Execucom» з використанням відомого про­дукту IFPS/Plus (інтерактивної системи планування фінансів). Вона об'єднує IFPS/Plus, Impressionist (пакет графічних пристро­їв), CL/Vantage Point (PC-базовий центральний процесор і ін­струментальний засіб віддаленого доступу) та IFPS (мова, яка уможливлює фінансове моделювання і консолідацію). Інтегрова­ний акцент продукту — аналіз даних та інформація, що підтри­мує рішення. Функція нагромадження фактичних даних автома­тично підтримується всередині пакета.

«Executive Edge» — інструментальний засіб, що спрощує зби­рання і аналізування даних. Це відкрите середовище для розроб­лення додатків. Крім того, у ВІС Executive Edge застосовані деякі засоби штучного інтелекту, які використовуються для поліпшен­ня якості інформації, що подається користувачеві, і для скоро­чення витрат на супровід системи.


На завершення огляду програмних виробів ВІС зауважимо, що як для будь-якої орієнтованої на комп'ютери системи, для вико­навчих інформаційних систем завжди є можливість їх удоскона-


лення не тільки у разі потреби в зміні технологи, але й за потреби в поліпшенні способу, у який виконавці планують і використо­вують їх. Для поліпшення стратегічних рішень ключовим є зв'язок очікуваних користувачем можливостей з реальною про­дуктивністю системи. Часто менеджери неспроможні ідентифі­кувати всі можливі заходи або свої сподівання в процесі прий­няття рішень. Тому сподівання користувачів і критичні фактори успіху мають бути спочатку ідентифікованими, а потім задоку­ментованими відповідними засобами. Чітко розуміючи стратегіч­ні цілі компанії і сподівання керівників, розробники можуть створити ВІС, яка забезпечуватиме ефективну підтримку їх рі­шень. Нижче будуть окреслені деякі напрями удосконалення ВІС у майбутньому.

12.3.6. Майбутні тенденції розвитку виконавчих інформаційних систем

Еволюція виконавчих інформаційних систем відбува­ється постійно. Якщо перші ВІС призначалися лише для вико­навців високого рівня, то сучасна тенденція розвитку цих систем передбачає отримання менеджерами нижчого рівня узгодженої з топ-виконавцями за формою і змістом інформації від ВІС.

Перші ВІС характеризувалися вузькими можливостями ефекти­вної підтримки виконавців: вони отримували переважно операційні та облікові дані від діючої інформаційної системи менеджменту, ор­ганізовували дані у візуальні таблиці і діаграми, подавали дані без­посередньо на розгляд виконавцям, давали змогу використовувати режим «drill down» та електронні книги інструктажу (briefing books). Сучасні ВІС забезпечуються ширшими підтримуючими засобами, які уможливлюють динамічніші та гнучкіші аналізи даних, окрім пошуку інформації; досягнення конкурентної переваги за рахунок того, що інформація стає безпосередньо доступною для виконавців у пов'язаних з бізнесом організаціях, тобто з'являються зовнішні користувачі ВІС. До нових можливостей ВІС відносяться засоби комунікації, мультимедіа, штучного інтелекту.

Як уже наголошувалося, якщо початково ВІС апаратно реалі­зовувалися на базі універсальних ЕОМ (мейнфреймів), то нині — на персональних комп'ютерах та за клієнт-серверною технологі­єю. Такий підхід до технічного забезпечення ВІС ліквідує необ­хідність вивчати різні комп'ютерні операційні системи і, по суті, зменшує вартість створення ВІС. Майбутні виконавчі інформаційні


системи будуть базуватися на високопродуктивних персональних комп'ютерах, які уможливлять організацію та інтеграцію багатьох наявних пакетів прикладного програмного забезпечення для вико­ристання у ВІС, а самі ВІС забезпечуватимуть комп'ютерною під­тримкою не тільки працю старших виконавців, а й інформаційні по­треби середніх менеджерів також.

Одним з популярних напрямів розширення функціональних мо­жливостей перших ВІС стала поява візуальних інформаційних сис­тем доступу і аналізу VIAA (visual information access and analysis). Ці системи базуються на персональних комп'ютерах і створені з вико­ристанням Windows, обчислення відкритих систем та об'єктно-орієнтованого програмування. Такі системи легші для побудови, використання і підтримки, а також дешевші, ніж наявні на той час ВІС. Системи VIAA забезпечують доступ до інформації компанії і до зовнішньої інформації через візуальні екрани, які по'єднують текст, цифрові та графічні дані й зображення. Візуальні екрани за­безпечують користувачів швидким і легким доступом до даних, удосконалюючи їхні можливості щодо прийняття рішень.

Принципово системи ВІС і VIAA подібні, бо вони забезпечу­ють організації швидким доступом до інформації, яка знаходиться в базах даних. У цьому контексті VIAA можна розглядати як друге покоління виконавчих інформаційних систем, в якому реалізовані переваги збільшеної швидкості оброблення інформації та інші мож­ливості пізніших персональних комп'ютерів або робочих станцій. Системи ВІС і VIAA відрізняються в таких аспектах:

 

ВІС початково була розроблена для стар­ших менеджерів Системи VIAA розробляються для використання всіма рівнями персоналу управління компанії
ВІС в основному встановлювалися на мейнфреймах Системи VIAA можна інсталювати на персональних комп'ютерах і в середовищах клієнт-серверів, вони дешевші, легші для розроблення, розгортання і ви­користання
ВІС, зазвичай, діють у закритих, приват­них системах VIAA діють у відкритому середовищі
Багато ВІС з перших поколінь забезпечують доступ до попередньо оброблених даних Системи VIAA надають користувачам можливість відразу мати доступ до даних у режимі реального часу. За динамічного обміну даними (DDE) через Microsoft Windows автоматично змінюються додат­ки VIAA, якщо основні дані або їх зображення змі­нюються. Це забезпечує користувачів швидким до­ступом до найактуальніших даних

Багато продавців програмного забезпечення ВІС включають найпродуктивніші засоби системи VIAA в наступну версію своїх продуктів ВІС. Останні варіанти програмного забезпечення ВІС дають змогу враховувати потреби своїх користувачів, які постій­но змінюються, і роблять системи придатними для різних рівнів управління всередині компанії. Оскільки розробляються нові продукти і база покупців та користувачів розширюється, то від­мінності між ВІС та іншими комп'ютеризованими інструмента­льними засобами аналізу, як наприклад традиційними СППР, зменшуються.

Тенденція інтегрувати додатки і технологію робить майбутнє по-справжньому перспективним для виконавчих інформаційних систем. Низка технологічних і концептуальних удосконалень в інформаційних системах, також як і в галузі телекомунікацій, забезпечує можливості збільшення майбутніх властивостей ВІС і потенційно нових додатків. Розглянемо деякі з цих удоскона­лень.

Інтеграція засобів штучного інтелекту у ВІС. Кількість да­них, які надходять з інформаційної системи до користувачів, час­то «завалює» останніх. Це особливо стосується виконавців. На­віть ВІС потенційно налаштовані на інформаційне переванта­ження користувачів. Засоби штучного інтелекту (ШІ) можуть ви­конувати деяке фільтрування даних для виконавців, зменшуючи тривалість виснажливого пошуку релевантних даних.

Забезпечення ВІС можливостями введення інформації голо­сом також належить до сфери ШІ. Голосове введення і виведення даних приводить до зменшення витрат часу виконавців на ці опе­рації і скорочення кількості помилок. У такому разі ВІС стане гнучкішою системою, вона забезпечить глибше розуміння і шир­ше охоплення інформації. Щоправда, нинішній стан технології системи мовного інтерфейсу поки що не дає змоги в повному об­сязі реалізувати потенційні можливості людино-машинної взає­модії людською мовою. Однак, системи природної мови бурхли­во розробляються і в недалекому майбутньому слід очікувати появу комерційних ВІС з відповідним їй інтерфейсом.

Іншим засобом ШІ, що може застосовуватися у ВІС, є експертні системи (EC), які дають змогу користувачеві за допомогою осно­ваної на правилах моделі вибору аналізувати проблему. В деякому значенні EC подібні до ВІС, бо вони обидві містять компоненти маніпулювання даними. Відмінності проявляються в засобах під­тримки. ВІС використовує наперед визначені моделі й асоціативні алгоритми, у той час як дія EC базується на евристиці.


Інтеграція характеристик мультимедиа у ВІС. Компоненти бази даних ВІС використовуються для забирання, аналізування і обновлення файлів, а також маніпулювання ними. Система керу­вання мультимедіа базою даних MMDBMS (multimedia database management system) може збільшити доступні ресурси користу­вача ВІС, щоб ефективно маніпулювати текстом, голосом і зо­браженнями всередині інтегрованої структури бази даних. MMDBMS забезпечує традиційні переваги систем керування ба­зами даних, а також поєднання з голосом, перетворення інформа­ції, повороти зображень, масштабування об'єктів і об'єднання різ­них типів даних. Проблема з цими системами, особливо для вико­навчих користувачів, полягає у створенні комплексного інтерфей­су. Оскільки функціональні можливості цих систем продовжують зростати, то з часом буде розроблено більше додатків їхнього інтег­рованого використання. Майбутні технічні нововведення з оптич­ними дисками та системи мовного розпізнавання мають додатися для цього інтегрування.

Інтеграція технології ISDN з ВІС. Телекомунікації відігра­ють важливу роль у побудові багатьох інформаційних систем. Це стосується і ВІС, особливо, якщо багато даних розміщено в тери­торіальній мережі. Для того, щоб виконавці могли швидко мати доступ до цих даних, має функціонувати ефективна мережа пере-дання даних. Майбутні телекомунікаційні напрями розвитку ВІС також пов'язані з голосовими даними.

Мета цифрової мережі з надання комплексних послуг ISDN (Integrated Services Digital Network) — використовувати той са­мий маршрут для передавання через спільну лінію мови, даних, тексту і зображень, використовуючи стандартні комунікаційні гнізда і тільки один телефонний номер абонента. Система ISDN має бути повністю цифровою і надавати можливість виконавцям «говорити» з комп'ютером на місці установки, мати виведення даних (наприклад, звіт акціонера), яке посилається до інших ко­ристувачів (наприклад, до членів правління) для схвалення.

Переваги голосових і неголосових даних, які інтегруються в одну мережу, дають змогу різко розширити можливості виконав­ців і в той же час зменшити час і зусилля для виконання повсяк­денних оброблень інформації. ISDN знаходиться в стадії розвитку. Технологічні просування, як наприклад ті, що пов'язані з оптич­ними скловолокнами, в майбутньому забезпечать досягнення пов­ного потенціалу, закладеного в дану комунікаційну систему. Ко­мунікаційні стандарти і підтримка продавців програмного забезпе­чення ВІС також стимулюють об'єднання можливостей ISDN і ВІС.


1. Аджиев В. MineSet — визуальный инструмент аналитика // От­крытые системы. — 1997. — № 3, С. 72—77.

2. Аналитические технологии для прогнозирования и анализа данных. Wysiwyg://content.ll/ http://www.neuroproject.ru/database/genealg.html.

3. Архженков С. Я. Аналитические системы на базе Oracle Express OLAP. — М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000. — 320с.

4. Брошюра по Lotus Notes. Wysiwyg://72/ http://www.novosoft.ru/ lotus/pdf9.html.

5. Буров К. Обнаружение знаний в хранилище данных // Открытые системы. — 1999. — № 5—6.

6. Вилкас Э. И., Майминас Е. 3. Решения: Теория, информация, мо­делирование. — М.: Радио и связь, 1981. — 328 с.

7. Вопросы анализа и процедуры принятия решений / Под ред. И. Ф. Шахнова. — М.: Мир, 1976. — 250 с.

8. Галузинсъкий Г. П., Гордієнко І. В. Сучасні технологічні засоби обробки інформації: Навч. посіб. —К.: КНЕУ, 1998. — 224 с

9. Гасов В. М., Соломонов Л. А. Инженерно-психологическое проек­тирование взаимодействия человека с техническими средствами. — М.: Высш. школа, 1990. — 127 с.

 

10. Глушков В. М. Основы безбумажной технологии. — М.: Наука, 1982. — 552 с.

11. Громов Г. Р. Национальные информационные ресурсы: Проблемы промышленной эксплуатации. — М.: Наука, 1984. — 240 с.

12. Дюк В. A. Data Mining — состояние проблемы, новые решения. Wysiwyg://38/ http://www.inftech.\vebservis.ru/database/datamining/arl.html.

13.Дюк В.А. Data Mining — интеллектуальный анализ данных. Wysiwyg://18/ http://www.olap.ru/basic/dm2.asp.

14. Евланов Л. Г. Основы теории принятия решений. — М.: Наука, 1979.—212 с.

15. Евланов Л. Г. Теория и практика принятия решений. — М.: Эко­номика, 1984. — 176 с.

16. Емельянов С В., Ларичев О. И. Многокритериальные методы при­нятия решений. — М.: Знание, 1985. — 32 с.

17. Єрьоміна Н. В. Проектування баз даних: Навч. посіб. К.: КНЕУ, 1998. — 208 с.


18. Змитрович А. И. Базы данных. — М: Университетское, 1991. — 271с.

19. Иоффе А. Ф. Персональные компьютеры в организационном управлении. — М: Наука, 1988. — 208 с.

20. Кастелани К. Автоматизация задач управления. — М.: Мир. 1982. —472 с.

21. Киселев М., Соломатин Е. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах // Открытые системы. — 1997. — № 4.

22. Компьютеризация информационных процессов на промышлен­ных предприятиях / В. Ф. Сытник, X. Срока, Н. В. Еремина и др. — К.: Техніка; Катовице: Экономическая академия им. Карола Адамецкого, 1991. —215 с.

23. Конноли Е., Бегг К, Страчан А. Базы данных: проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика, 2-е изд. / Пер. с англ.: Учеб. пособие. — М.: Вильяме, 2000. — 1120 с.

24. Корнеев В. В. и др. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации.—М.: Нолидж, 2000. — 352 с.

25. Ларичев О. И. Наука и искусство принятия решений. — М.: Нау­ка, 1979.—200 с.

26. Лескин А. А., Мальцев В. Н. Системы поддержки управленческих и проектных решений. — Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-е, 1990. — 167 с.

27. Лопатников Л. И. Экономико-математический словарь. — М.: Наука, 1987.—510 с.

28. Петровский А. Б., Стернин М. Ю., Моргоев В. К. Системы под­держки принятия решений. — М.: ВНИИ системных исследований, 1987.— 42 с.

29. Поспелов Г. С. Искусственный интеллект — основа новой ин­формационной технологии. — М.: Наука, 1988. — 280 с.

30. Проектирование пользовательского интерфейса на персональ­ных компьютерах. Стандарт фирмы IBM / Под ред. М. Дадашова. — Вильнюс: DBS LTD, 1992. — 186 с.

31. Редько В. Н., Сергиенко И. В., Стукало А. С. Прикладные про­граммные системы. Архитектура. Построение. Развитие. — К.: Наук, думка, 1992. — 320 с.

32. Саати Т., Керне. Аналитическое планирование. Организация систем. М.: Радио и связь, 1991. — 224 с.

33. Свириденко С. С. Современная информационная технология. — М.: Радио и связь, 1989. — 304 с.

34. Ситник В. Ф. та ін. Основи інформаційних систем: Навч. посіб. — Вид. 2-ге, перероб. і доп. —К.: КНЕУ, 2001. — 420 с.

35. Ситник В. Ф. та ін. Системи підтримки прийняття рішень. — К.: Техніка, 1995. —162 с.

36. Ситник В. Ф., Краєва О. С. Технологія автоматизованої обробки економічної інформації: Навч. посіб. —К.: КНЕУ, 1998. — 200 с

37. Ситник В. Ф., Орленко Н. С. Імітаційне моделювання: Навч. по­сіб. — К.: КНЕУ, 1998. — 232 с


38. Ситник В. Ф. Питання таксономії СППР // 36. «Проблеми впро­вадження інформаційних технологій в економіці та бізнесі». — Ірпінь: Академія ДПС України, 2001. — С 428—432.

39. Ситник В. Ф. Засоби дейтамайнінгу для аналізу бізнесових рі­шень // Науково-технічна інформація, 2002. — № З, С 60—64.

40. Ситник В. Ф., Дубровіна А. В. Проблеми моделювання рішень у групових СППР // Моделювання та інформаційні системи в економіці. Вип. 68, 2002. — С 9—14.

41. Словарь по кибернетике / Под ред. В. С. Михалевича. — К.: гл. ред. УСЭ, 1989. —751с.

42. Спирли Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, реализация. Том. 1 / Пер. с англ. — М.: Вильяме, 2001. — 400 с.

43. Сытник В. Ф., Пинчук Н. С, Волк Б. Г. Автоматизация расчетов по материально-техническому обеспечению производства. — К.: Техні­ка, 1990. — 190 с.

44. Сытник В. Ф. АСУП и оптимальное планирование. К.: Вища школа, 1977. —314 с.

45. Сытник В. Ф., Карагодова Е. А. Математические модели в пла­нировании и управлении предприятиями. — К.: Вища шк. Гл. изд-во, 1985. —214 с.

46. Толковый словарь по ВС. — М.: Машиностроение, 1989. — 568 с.

47. Хаббард Дж. Автоматизированное проектирование баз дан­ных. — М.: Мир, 1984. — 296 с.

48. Adelman J. and M. L. Donnell. «Evaluating Decision Support Systems: A General Framework and Case Study» in S. J. Andriolo (ed.), Microcomputer Decision Support Systems: Design Implementation, and Evaluation Wellesley, Mass.: QED Information Sciences, 1986.

49. Andriole, S. J., and G. W. Hopple «Embedded Process Modeling. Analogy-Based Option Generation and Analytical Graphic Interaction for Enhanced User-Computer Interaction: An Interactive Storyboard of Next Generation User-Computer Interface Technology». Marshall, Va.: International Information Systems. 1987.

50. Anthony Gorry G. and Michael S. Scott Morton. «A Framework for Management Information Systems», Sloan Management Revier 13, Fall, 1971. —P. 55—70.

51. Ariav G. and M. J. Ginzberg. DSS Design: A Systemic View of Decision Support. Communications of the ACM. 28, 1985. — P. 1045— 1052.

52. Benyon D. Murray D. Experience with adaptive Interfaces // The Computer Journal. — 1988. — № 5.

53. Berry, Michael J. A. and Gordon Linoff. Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and Customer Support. New York: Wiley Computer Publishing, 1997.

54. Blanning, R, W. A Framework for Structured / Natural Language Model Query Processing. Proceedings of the Nineteenth Annual Hawaii Conference on Systems Sciences.


55. Boar В. Application Prototyping: A Requirements Definition Strategy for the 80s. New York: Wiley-Interscience, 1984.

56. Bonozek R. H., Holsappe C. W. and Whinston A. B. Foundations of Decision Support Systems. — New York: Academic Press, 1981.

57. Charles B. Stabell. Decision support systems: alternative perspectives and schools. / Decision Support Systems: E Isevier Science Publichers B. V. IFIP, 1986. —P. 173—181.

58. Davis G. Management Information Systems: Conceptual Foundations, Structure, and Development. New York: McGraw-Hill, Inc., 1974.

59. DeSanctis G, Gallupe R. A Foundation for the Study of Group Decision Support Systems // Management Science, 33, no. 5, May 1987. — P. 589—609.

60. Dhar, V. and R. Stein. Intelligent Decision Support Methods: The Science of Knowledge. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 1997.

61. Donovan, J. J. and S. E. Madnick. Institutional and Ad Hoc DSS and Their Effective Use // Data Base, 8, no. 3, 1977.

62. Drucker, Peter. The Next Information Revolution. Forbes, August 24, 1998. URL http://www.forbes.com/.

63. Fedorowicz, J- A Technology Infrastructure for Document-Based Decision Support Systems, in Sprague, R. and H. J. Watson, Decision Support Systems: Putting Theory into Practice (Third Edition), Prentice-Hall. — 1993. — P. 125—136.

64. Gaines B. and Shaw. «From Timesharing to the Sixth Generation: The Development of Human-Computer Interaction. Part I.» International Journal of Man-Machine Studies, 24, 1986. — P. 1—27.

65. Gaines В., and Shaw. «Foundations of Dialog Engineering: The Development of Human-Computer Interaction. Part II.» International journal of Man-Machine Studies, 24, 1986. — P. 101—123.

66. Geoffrion, A. An Introduction to Structured Modeling. Management Science, 5. 1987. — P. 547—88.

67. Gerrity, T. P., Jr. «The Design of Man-Machine Decision Systems». Sloan Management Review, vol. 12, no. 2, Winter 1971. — P. 59—75.

68. Golden, В., Hevner, A., and Power, D. J. Decision Insight Systems: A Critical Evaluation, Computers and Operations Research, 1986, 13(2/3). —P. 287—300.

69. Gray, Paul. Visual IFPS/Plus for Business. PRENTICE HALL, Upper Saddle River, NJ 07458, 1996. — 322 p.

70. Greenfield, Larry. Data Mining. LGI Systems, Inc. January 12, 2000. (URL http://www.dwinfocenter.org/datamine.html)

71. Grey P. Group Decision Support Systems // Decision Support Systems. — 1987. — № 3. — P. 233—242.

72. Golub, A. L. Decision Analysis: An Integrated Approach. New York: Wiley, 1997.

73. Hackathorn, R. D. and P. G. W. Keen. «Organizational Strategies for Personal Computing in Decision Support Systems», MIS Quarterly, September 1981, pp. XX.


74. Herbert A. Simon. The New Science of Management Decision, rev. ed., Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1977. — 46 p.

75. Hice G P., W. S. Turner, and I. P. Gashwell. System Development Methodology. New York: North Holland, 1978.

76. Holsapple, C. W. and A. B. Whinston. Decision Support Systems: A Knowledge-based Approach, Minneapolis, MN: West Publishing Co., 1996.

77. Hopple G. W. The state of the art in decision support systems. Printed in USA, 1988. — 245 p.

78. Houdeshel G, Watson H. The Management Information and Decision Support (MIDS) System at Lockheed — Georgia. MIS Quarterly, 11. 1987. — P. 127—140.

79. Humphreys P. Berkeley D. Organisational Knowledge for Supporting Decisions Support Systems: A Decade in Perspective, 1FIP, 1986. — P. 205—219.

80. Inmon, W. H. «What is a Data Warehouse?», PRISM, vol. 1, No. 1, 1995, URL http://www.cait.wustl.edu/cait/papers/prism/voll_nol/.

81. Jones, D., «A University Course on Systems Administration», Department Math and Computing, Central Queensland University, The Study Guide, 1997-1999 at URL: http://www.infocom.cqu.edu.au/Units/aut98/ 85321/Study_Material/Text_Book

82. Keen, P. G W. and M. S. Scott Morton. Decision Support Systems: An Organizational Perspective. Reading, MA: Addison-Wesley, Inc., 1978.

83. Keen P., Cambino T. Building DSS. W.: Bennet, Building DSS. Addison — Wesley. — New York, 1983. — P. 76—88.

84. Kelly, F. «Implementing an EIS», CEOReview.com, 1997, at URL http://www.ceoreview.com/papers/eis.htm.

85. Kimball, Ralph. The Data Warehouse Toolkit: Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses, 1996.

86. Kock, N.F. The Effects of Asynchronous Groupware on Business Process Improvement, Phd thesis, University of Waikato, Hamilton, New Zealand. 1997.— 415 p.

87. Larson, J. End User Facilities in the Nineteen Eighties. ГЕЕЕ Computer Society, Los Alamitos, CA., 1982.

88. Lawrence Meador C., Ed G Mahler. Knowledge-Based Technology and Management Support Management Support. TechnologyWorking Paper No. 9401, May 1994.

89. Little, J. D. C. «Models and Managers: The Concept of a Decision Calculus», Management Science, vol. 16, no. 8, April 1970. — P. 466— 485.

90. Mallach, E. G. Understanding Decision Support and Expert Systems. Burr Ridge, IL: Richard D. Irwin, Inc., 1994.

91. Mocracken, D. L., R. M. Akscyn. «Experience with the ZOG Human-Computer Interface System». International journal of Man-Machine Studies. 21, 1984. —P. 293—310.

92. Morgan S. I., J. J. Kindon, and A. Nauda. «A Man-Machine Interface Simulator». D. Gantz., G. Blais, and S. Solomon (eds.), Proceedings of the


1985 Winter Simulation Conference. San Diego, Calif.: Society for Computer Simulation, 1986. — P. 199—202.

93. Nunamaker J. P., Appelegate L. M., Konsynsky B. R. Computer-aided Deliberation: Model Management and Group Decision Support, — Oper. Res. 1988, Vol. 30, № 6. — P. 828—848.

94. Orman A. Flexible Management of Computational Model / Decision support systems. 1986, V-2, № 3. — P. 225—243.

95. Oystein D, Fjeldstad, Benn R. Konsynski Reapportionment of Cognitive Responsibilies in DSS Dialogues. Decision Support Systems, IFIP, 1986. —P. 183—203.

96. Pendse, N. «The Origins of Today's OLAP Products», The OLAP Report, last updated Novemebr 4, 1999 at URL http://www.olapreport.com/ origins.htm.

97. Power, D. J. «What is a DSS?», DSStar, vol. 1, no. 3, October 21, 1997, http://dssresources.com/papers/whatisadss.

98. Power, D. J. Decision Support Systems Glossary. DSS Resources. Word Wide Web, http://DSSResources.COM/ glossary /1999.

99. Power, D. J. DSS Hyperbook, http://dssresources.com/dssbook/ index.html

 

100. Raymond McLeon, Jr., George Schell. Management Information Systems. Prentice Hall, Upper Sadie River, New Jersey 07458, 2001. — 478 p.

101. Reiman S. C, Decision Support For Planners: How to pick the right DSS Generator Software // Managerial Planning, 1985, 33. № 6. — P. 22—25.

102. Rob, P. and С Coronell. Database Systems: Design, Implementation, and Management, Course Technology, 1997.

103. Sauter V. Decision Support Systems. — Printed in USA, 1997.

104. Scott Morton, Michael S. Management Decision Systems: Computer-based Support for Decision Making. Boston, MA: Division of Research, Graduate School of Business Administration, Harvard University, 1971.

105. Shneiderman, B. Designing the User Interface: Strategies for Effective Human-Computer Interaction. (2nd edition) Reading, MA: Addison-Wesley, 1992.

106. Silver, M. S. «Decisional Guidance for Computer-based Decision Support,» MIS Quarterly, 15, no. 1 (March 1991). — P. 105—122.

107. Sprague, R. H. and E. D. Carlson. Building Effective Decision Support Systems. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1982.

108. Sprague, R. H. and Hugh J. Watson (editors). Decision Support for Management. Englewood Cliffs, N. J.: Prentice-Hall, Inc.: 1996.

109. Swanson E. B. Information Channel Disposition and Use. Decision Sciences, 18. 1987. —P. 131—145.

110. Thierauf R. J. Decision Support Systems for Effective Planning and Control: A Case Study. End lawood Cliffs. N. J.: Prentice — Hall, 1992.

111. Turban, E. Decision Support and Expert Systems: Management Support Systems. (Fourth Edition) Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, Inc, 1995.


112. Watanabe H., Shimasak N. Overviews of С & С office System — Structure of Office System — NEC Research and Development. Special Issue «C & С Office System», 1985. — P. 3—15.

113. Watson, Hugh J., Rainer, R. Kelly, and Houdeshel George (1992). Executive Information Systems: Emergence, Development, Impact. (New York: John Wiley & Sons Inc.) Web References.

114. Watson, Hugh J., Houdeshel, George and Rainer R. Kelly.Bulding Executive Information Systems and other Decision Support Applications. New York: John Wiley & Sons Inc. 1997. — 479 p.

115. Zahedi F. Data-Base Management System Evaluation and Selection Decision. Decision Sciences. 16. 1985. — P. 91—116.


ЗМІСТ

ПЕРЕДМОВА.................................................................................................................. З

Частина перша

ОСНОВИ СИСТЕМ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ

Розділ 1. ВСТУП ДО СИСТЕМ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ 9

1.1. Сутність та призначення систем підтримки прийняття
рішень................................................................................................................. 9

1.2. Стисла історія розвитку систем підтримки прийняття рішень 15

1.3. Цілі СППР та чинники, що сприяють їх досягненню.... 22

1.4. Посилення конкурентної переваги завдяки СППР....................... 26

Розділ 2. РЕТРОСПЕКТИВНИЙ АНАЛІЗ ЕВОЛЮЦІЇ ІНФОРМА­
ЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ І ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ_____ 32

2.1. Сучасне розуміння поняття «інформація»..................................... 32

2.2. Ознаки корисності інформації для користувачів СППР... 37

2.3. Інформаційні ресурси та інформаційне обслуговування... 52

2.4. Розвиток інформаційних технологій............................................... 59

2.5. Три покоління розвитку інформаційних систем........................... 65

2.6. Перспективні засоби і напрями розвитку інформаційних систем 72

2.7. Віртуальний офіс і віртуальна організація.................................... 81

Розділ 3. ОРГАНІЗАЦІЙНО-ТЕХНОЛОГІЧНІ ЗАСАДИ

ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ......................................................................... 84

3.1. Рішення в організаційному управлінні........................................... 84

3.2. Процеси створення рішень................................................................. 98

3.3. Управлінські аспекти, функції і ролі в організаційній діяльності 105

3.4. Управління організаційними змінами і підтримка рішень 109

3.5. Моделі підтримки управлінських рішень.................................... 109

3.6. Системний підхід в організаційному управлінні....................... 117


Розділ 4. РОЗВИТОК І ЗАПРОВАДЖЕННЯ СИСТЕМ ПІДТРИМКИ

ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ....................................................................... 127

4.1. Структура і загальна характеристика СППР............................ 127

4.1.1. Еволюція концепції і структури СППР............................... 127

4.1.2. Способи взаємодії особи,

що приймає рішення, з СППР........................................................... 132

4.1.3. Еволюція СППР......................................................................... 133

4.1.4. Характеристики сучасних СППР......................................... 134

4.1.5. Підсистеми програмного забезпечення СППР................. 136

4.2. Сфери та приклади застосування СППР..................................... 137

4.2.1. Галузі застосування СППР.................................................... 137

4.2.2. Приклади застосування СППР............................................. 138

4.2.3. СППР Marketing Expert........................................................... 139

4.2.4. СППР Decision Grid................................................................... 140

4.2.5. СППР RealPlan.......................................................................... 142

4.2.6. СППР TAX ADVISOR.............................................................. 142

4.2.7. СППР Advanced Scout............................................................. 143

4.2.8. Система бізнесової інформації

(Business Intelligence) FedEx.............................................................. 143

4.2.9. СППР ShopKo........................................................................... 143

4.3. СППР Visual IFPS/Plus....................................................................... 144

4.3.1. Загальне описання Visual IFPS/Plus..................................... 144

4.3.2. Короткий огляд Visual IFPS/Plus........................................... 147

4.3.3. Розв'язання задач за моделями у Visual IFPS/Plus... 150

4.3.4. Властивості мови IFPS............................................................ 152

4.3.5. База даних IFPS/Plus (Відношення та запити)................. 156

4.3.6. Приклади галузей застосування IFPS/Plus........................ 156

4.3.7. Імітаційне моделювання

(аналіз ризику) у Visual IFPS/Plus.................................................... 160

4.4. Система підтримки прийняття рішень PLEXSYS....................... 169

Роздії 5. БАЗОВІ КОМПОНЕНТИ СИСТЕМ ПІДТРИМКИ

ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ...................................................................... 174

5.1. Архітектура СППР та суміжні питання........................................ 174

5.2. Компоненти користувацького інтерфейсу.................................. 177

5.2.1. Призначення та загальні ознаки

користувацького інтерфейсу............................................................ 177

5.2.2. Компоненти мови дій користувача..................................... 182

5.2.3. Компоненти мови відображень (презентацій).................. 184

5.2.4. Роль знань у користувацькому інтерфейсі........................ 188

5.2.5. Питання проектування

користувацького інтерфейсу............................................................ 189

5.3. База даних і система керування базою даних у СППР.... 196

5.3.1. База даних у СППР................................................................. 196

5.3.2. Підсистема даних у СППР..................................................... 200

5.3.3. Системи керування даними в СППР................................... 202


5.4. Бази моделей і системи керування базами моделей у
СППР.............................................................................................................. 206

5.4.1. Моделювання і його роль

у підтримці прийняття рішень.......................................................... 206

5.4.2. База моделей у СППР............................................................. 208

5.4.3. Системи керування базою моделей у СППР.................... 213

5.4.4. Структурне моделювання..................................................... 215

5.5. Управління поштою (повідомленнями) в СППР........................ 223

Розділ 6. КЛАСИФІКАЦІЯ СИСТЕМ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ

РІШЕНЬ................................................................................................. 229

6.1. Концептуальні засади класифікації............................................. 229

6.1.1. Загальна схема класифікації................................................ 229

6.1.2. Таксономія СППР Альтера.................................................... 231

6.1.3. Розширена рамка СППР Пауера.......................................... 236

6.2. Класифікаційні групи та моделі СППР........................................ 242

6.2.1. Класифікація на основі

інструментального підходу.............................................................. 242

6.2.2. Класифікація за ступенем

залежності ОПР у процесі прийняття рішень............................... 245

6.2.3. Класифікація за часовим горизонтом................................. 246

6.2.4. Інституційні СППР та СППР наданий випадок.... 248

6.2.5. Моделі систем підтримки прийняття рішень.................... 249

6.3. Орієнтовані на моделі СППР.......................................................... 259

6.3.1. Концептуальні засади орієнтованих на моделі СППР 259

6.3.2. Загальні категорії моделей.................................................... 262

 

6.3.2.1. Облікові і фінансові моделі....................................... 262

6.3.2.2. Моделі аналізу рішень............................................... 265

6.3.2.3. Моделі прогнозування............................................... 271

6.3.2.4. Сітьові і оптимізаційні моделі.................................. 272

6.3.2.5. Імітаційні (симуляційні) моделі............................... 273

6.3-2.6. Мови моделювання і електронні таблиці.... 273

6.3.3. Приклади орієнтованих на моделі СППР.......................... 274

6.3.3.1. СППР Analytica 2.0..................................................... 274

6.3.3.2. СППР Expert Choice.................................................... 285

6.3.3.3. Стислий виклад деяких інших

орієнтованих на моделі СППР................................................ 293

Розділ 7. СТРАТЕГІЯ ОЦІНЮВАННЯ І ВИБОРУ МЕТОДІВ

ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ............................................ 295

7.1. Методологічна база СППР.............................................................. 295

7.1.1. Стратегія оцінювання і вибору методів підтримки прийняття рішень у СППР 295

7.1.2. Процес прийняття рішень...................................................... 300

7.1.3. Ситуації, пов'язані з прийняттям рішень............................ 301

7.1.4. Функції і завдання прийняття рішень................................. 303


7.1.5. Узагальнена матриця методів/ситуацій, пов'язаних з
прийняттям рішень...................................................... 304

7.2. Методи оцінювання програмного забезпечення СППР... 305

7.2.1.Техніко-економічний аналіз............................... 306

7.2.2.Метод визначення цінності (вартості) інформації... 310

7.2.3.Моделі багатоатрибутної корисності................ 313

7.3. «Школи» створення СППР........................................ 319

7.3.1.Аналіз рішень..................................................... 319

7.3.2.Числення рішень................................................. 321

7.3.3.Дослідження рішень........................................... 322

7.3.4.Процес впровадження (реалізації)..................... 322

7.3.5.Порівняння альтернативних шкіл СППР........... 325

Розділ 8. СТВОРЕННЯ, ВПРОВАДЖЕННЯ ТА ОЦІНЮВАННЯ СППР 330

8.1. Концептуальні засади розроблення СППР............... 330

8.1.1.Підходи до створення СППР............................. 330

8.1.2.Фактори, які визначають інжиніринг СППР...... 336

 

8.1.3.Рекомендації щодо проектування СППР на основі підходу з урахуванням життєвого циклу системи........................................................................ 338

8.1.4.Проектувальники та управління проектом СППР... 339

8.1.5.Проектування СППР і реінжиніринг бізнес-процесів 341

8.2. Загальна схема, методологія SDLC та технології створен­
ня СППР............................................................................ 344

8.2.1.Загальна схема процесу створення СППР........ 344

8.2.2.СППР-адаптована методологія розроблення життє­вого циклу системи 350

8.2.3. Використання СППР-генераторів для створення
специфічних СППР...................................................... 352

8.3. Макетування СППР.................................................... 356

8.3.1.Суть і стратегія макетування............................. 356

8.3.2.Дев'ятиетапна модель макетування................... 360

8.4. Впровадження та оцінювання СППР......................... 372

8.4.1.Стратегії впровадження...................................... 372

8.4.2.Оцінювання впровадження СППР...................... 378

Частина друга

ПЕРСПЕКТИВНІ ПРИКЛАДНІ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ

Розділ 9. ЗАСОБИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В СИСТЕМАХ

ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ......................... 384

9.1. Базові засоби штучного інтелекту і їх застосування в сис­
темах оброблення інформації.......................................... 384

9.1.1. Розвиток та застосування штучного інтелекту 384


9.1.2. Сімейство додатків штучного інтелекту........... 386

9.1.3.Знання та їх використання в СППР.................... 389

9.1.4.Моделі подання знань в інформаційних системах... 391

9.2. Орієнтовані на знання системи підтримки прийняття
рішень............................................................................... 392

9.2.1.Загальна характеристика орієнтованих на знання си­стем підтримки прийняття рішень 392

9.2.2.Технології експертних систем у системах підтримки прийняття рішень 395

9.2.3.Методи оброблення правил в орієнтованих на пра­вила СППР 399

9.2.4.Зіставлення технологій експертних систем і СППР... 405

9.3. Дейтамайнінг — засоби інтелектуального аналізу даних у
СППР................................................................................. 408

9.3.1.Розвиток і призначення дейтамайнінгу (Data Mining) 408

9.3.2.Доступне програмне забезпечення дейтамайнінгу 411

9.3.3. Характеристика процесів і активностей дейтамай­
нінгу 414

9.3.4.............................................................................. Дерево методів дейтамайнінгу 416

9.4. Нейронні мережі......................................................... 419

9.4.1.Визначення та еволюція нейронних мереж....... 419

9.4.2.Застосування нейронних мереж........................ 422

9.4.3.Біологічні нейрони і нейромережі..................... 425

9.4.4.Математична модель штучного нейрона.......... 427

9.4.5.Архітектура нейромереж................................... 429

9.4.6.Навчання та використання нейромереж............ 431

9.4.7.Готове програмне забезпечення нейромереж (нейро-пакети) 434

9.5. Генетичні алгоритми.................................................. 435

9.5.1. Генетичні успадкування — концептуальна засада
генетичних алгоритмів................................................ 435

9.5.2.Загальна схема генетичних алгоритмів............. 439

9.5.3.Доступне програмне забезпечення генетичних ал­горитмів 442

9.6. Програмні агенти в СППР......................................... 444

9.6.1.Призначення і основні характеристики програмних агентів 444

9.6.2.Програмні агенти у СППР та ВІС...................... 446

Розділ 10. СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ

НА ОСНОВІ СХОВИЩ ДАНИХ ТА OLAP-СИСТЕМ 449

10.1. Розвиток та застосування СППР на основі сховищ даних
та OLAP-систем................................................................ 449

10.1.1.Передумови та сутність СППР на основі сховищ даних та OLAP-систем 449

10.1.2.Базові концепції та визначення...................... 458


10.1.3.Взаємопов'язана архітектура орієнтованих на да­ні СППР 462

10.1.4.Загальне проектування і процес розроблення орі­єнтованих на дані СППР 464

10.2. Концепція сховищ даних і її реалізація

в інформаційних системах............................................... 465

10.2.1.Побудова сховищ даних............................... 465

10.2.2.Архітектура сховищ даних........................... 470

10.2.3.Моделі побудови сховищ даних................... 478

10.2.4.Проектування сховищ даних........................ 481

10.3. Система аналітичного інтерактивного оброблення OLAP.. 485

10.3.1.Зародження і розвиток OLAP-систем........... 485

10.3.2.Інструментальні засоби кінцевих користувачів в OLAP 489

10.3.3.Система оперативного аналітичного оброблення Oracle Express OLAP 491

Розділ 11. ГРУПОВІ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ

ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ................................................ 499

11.1................................................................................... Групові рішення та їх підтримка 499

11.1.1.Сутність групової роботи.............................. 499

11.1.2.Ситуації підтримки групових рішень........... 502

11.2................................................................................... Групове програмне забезпечення Groupware 504

11.2.1.Суть і призначення Groupware...................... 504

11.2.2.Таксономії продуктів Groupware.................. 507

11.2.3.Синхронне і асинхронне Groupware............. 510

11.2.4.Групове програмне забезпечення Lotus Notes.... 513

11.3................................................................................... Розвиток та запровадження групових систем підтримки
прийняття рішень............................................................. 521

11.3.1.Визначення та призначення ГСППР............. 521

11.3.2.Підтримуючі засоби ГСППР......................... 525

11.4. Групова система підтримки прийняття рішень Group-
Systems............................................................................. 532

11.4.1.Загальне описання GroupSystems.................. 532

11.4.2.Інструменти GroupSystems............................ 535

11.4.3.Додаткові інструментальні засоби................ 536

11.4.4.Інструменти діяльності.................................. 538

11.4.5. Вибір відповідного інструмента.......................... 548

Розділ 12. ВИКОНАВЧІ ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ............ 550

12.1. Вступ до виконавчих інформаційних систем........ 550

12.1.1.Визначення виконавчих інформаційних систем.. 550

12.1.2.Призначення ВІС........................................... 563

12.1.3.Визначальні характеристики ВІС.................. 555


12.2. Організаційно-технологічні засади створення та прий­
няття виконавчих рішень.................................................. 559

12.2.1.Загальна характеристика виконавців............ 559

12.2.2.Виконавські завдання та функції................... 560

12.2.3.Виконавчі ролі................................................ 562

12.2.4.Створення рішень виконавцями.................... 563

12.2.5.Виконавська інформація................................ 564

12.2.6.ВІС та робота виконавців.............................. 566

12.3. Розвиток і запровадження виконавчих інформаційних
систем............................................................................... 570

12.3.1.Історична довідка про появу і розвиток ВІС 570

12.3.2.Модель та компоненти ВІС........................... 574

12.3.3.Зіставлення ІСМ, СППР та ВІС..................... 579

12.3.4.Деякі особливості побудови ВІС................... 586

12.3.5.Доступне програмне забезпечення ВІС........ 588

12.3.6.Майбутні тенденції розвитку виконавчих інфор­маційних систем 597

ЛІТЕРАТУРА............................................................................... 601


Дата добавления: 2015-08-13; просмотров: 63 | Нарушение авторских прав


Читайте в этой же книге: Типи технологій групових систем підтримки прийняття рішень | Electronic Brainstorming | Призначення ВІС | ВИМОГИ ЩОДО МОДЕЛЮВАННЯ У ВІС | ВИМОГИ ЩОДО КОРИСТУВАЦЬКОГО ІНТЕРФЕЙСУ ВІС | Створення рішень виконавцями | Програмне забезпечення | Зіставлення ІСМ, СППР та ВІС | Відмінності між ІСМ, СППР і ВІС | ПОРІВНЯННЯ ХАРАКТЕРИСТИК ВІС, ЗВИЧАЙНИХ ІСМ ТА СППР |
<== предыдущая страница | следующая страница ==>
КРИТЕРІЇ АДАПТИВНОСТ1 ВІС| Системы Шейко. Работают ли они на простых смертных?

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.121 сек.)