Файл: Конспект лекций по Информационным системам в экономике.pdf

и оформлении документов и «формуляр-образец», представляющий собой модель формы, присущей данной унифицированной системе.
Правила УСД устанавливают общие требования к разработке всех документов и их содержанию, включают формы документов, государственные стандарты и методические материалы, регламентирующие порядок оформления, согласования и утверждения документов. Документы должны быть максимально приспособлены к компьютерной обработке и быть удобными для восприятия человеком.
Электронный документ — структурированная копия первичного документа, отраженная в памяти компьютера и на экране дисплея и соответствующая всем требованиям УСД.
Технология обработки электронного документа предусматривает наличие в меню программы шаблонов (макетов) всех необходимых первичных документов.
Примерная схема создания электронного документа в ПК представлена на рис. 3.3.
Рис. 3.3. Схема создания электронного документа
Важным достоинством электронного документа, постоянно хранящегося в
базе данных, является автоматическое формирование на основе однажды введенных
данных новых видов унифицированных документов с теми же реквизитами и
добавлением некоторых новых данных. Например, в интегрированной системе
Navision на основании составленного заказа на покупку товара автоматически
формируются счет, накладная, счет-фактура, платежное поручение, книга покупок.
Результаты компьютерной обработки, предназначенные для целей управления, передаются непосредственно менеджерам. Для лиц, которые анализируют информацию и принимают на ее основании решения, важно, в каком виде эти данные выведены компьютером. Форме представления результатной информации уделяется особое внимание.
Наиболее распространенной и удобной для пользователей формой вывода результатов обработки является печать информации в разнообразных документах, сводках, отчетах, таблицах, удобных для восприятия человеком.

Часто функциональные пакеты имеют выход в программу Excel, что позволяет получать различные виды графических изображений, обеспечивающих наглядность и удобство для пользователей.
Электронное делопроизводство обеспечивает единый порядок обработки документов в управлении делами организации (предприятия), секретариате, канцелярии; его главные функции заключаются в приеме документов, регистрации, рассмотрении, передаче, отправке, информационно-справочном обслуживании, оперативном хранении, контроле исполнения; систематизации и формировании дел; составлении описей; передаче в архив, а также в использовании электронной почты. Малые и средние предприятия с небольшим объемом документооборота, обладающие одним или несколькими компьютерами, могут использовать для автоматизации документооборота текстовый редактор (Word), табличные процессоры (MS Excel, Lotus 1—2-3), системы управления базами данных (Access).
Предприятия с большим объемом документооборота все шире используют специальные программы, которые носят условное название «Системы автоматизации делопроизводства электронного документооборота (САДЭД)».
Системы САДЭД работают чаще всего в интегрированных информационных системах и реализуют различные комбинации технологий сбора, индексирования, хранения, поиска и просмотра электронных документов.
Для автоматизации управления документооборотом используются системы:
«Флагман. Документооборот», система автоматизации документооборота «БОСС- референт», «1C: электронный документооборот», «Галактика — модуль "Управление документооборотом"», «Кодекс: Документооборот» и др.
Электронный документооборот в функциональных пакетах находит также отражение в программах, предназначенных для решения различных экономических задач управления: учетных, плановых, банковских, финансовых и т.д. Как известно, при ре- шении комплекса экономических задач используется большое количество первичных документов, различных по форме, но объединенных одними и теми же реквизитами- признаками и основаниями.
3.3.
Внутримашинное информационное обеспечение
3.3.1
Варианты организации внутримашинного информационного обеспечения
Внутримашинное информационное обеспечение (ИО) связано с хранением, поиском и обработкой информации в компьютерной системе и состоит из файлов,

разнообразных по содержанию, назначению и организации, и информационных связей между ними. Содержание внутримашинного ИО должно адекватно отражать предметную область организационного объекта и его подразделений.
Эффективная информационная система организации должна обеспечить пользователей своевременной, точной и релевантной информацией. Эта информация хранится на машинных носителях в файлах. Если файлы правильно структурированы и управляются должным образом, пользователи могут легко получить к ним доступ и найти требуемую для принятия решений информацию.
Данные в компьютерной системе организованы по принципу иерархии, начиная от битов и байтов и заканчивая полями, записями, файлами и базами данных.
Информационная база, организованная на основе локальных файлов, состоит
из совокупности файлов, предназначенных для решения отдельных задач (рис. 3.4).
Пофайловый подход используется при относительно небольших объемах
информации. Такая организация данных позволяет быстро и удобно
манипулировать информацией в массивах, но требует жесткой привязки к
программам, затруднительна при корректировках данных и программ, имеет
ориентацию на отдельные несложные задачи. При такой организации
информационная база несет в себе значительную долю избыточности из-за
повторения одних и тех же реквизитов в разных файлах, ориентированных на
решение локальных задач и практически не связанных между собой.
Функционирование информационной базы на основе концепции баз данных (рис.
3.5) позволяет обеспечить многоаспектный доступ разных структурных подразделений организации к взаимосвязанным данным, интеграцию и централизацию управления ими, устранение излишней избыточности данных, возможность совмещения эффективных режимов пакетной и диалоговой обработки данных, достаточно высокий уровень их безопасности.

Обращение к данным без указания их физического расположения в памяти компьютера делает доступ к данным и их обработку более простыми. Разработка прикладных программ, использующих базы данных, становится проще, быстрее, дешевле.
3.3.2. Банк данных, его состав, модели баз данных
При увеличении объемов данных для эффективного удовлетворения информационных потребностей различных пользователей применяется интегрированный
подход к созданию внутримашинного ИО. При этом данные рассматриваются как информационные ресурсы для разноаспектного и многократного использования.
Принцип интеграции предполагает организацию хранения информации в
виде банка данных (БнД), где все данные собраны в поддерживающие хронологию
наборы данных, организованные для целей поддержки управления, обеспечивающие
руководителей и аналитиков достоверной информацией, необходимой для анализа и
принятия решений.
ХД обеспечивает инструментарий для преобразования больших объемов детализированных данных в форму, которая удобна для стратегического планирования и реорганизации бизнеса и необходима специалисту, ответственному за принятие решений.
При этом происходит «слияние» из разных источников различных сведений в требуемую предметно-ориентированную форму с использованием различных методов анализа (рис.
3.11).
Анализ данных в ХД базируется на технологиях интерактивной аналитической обработки данных — OLAP, глубинного анализа данных — Data Mining (добыча данных) и визуализации данных.

Различают виртуальное и физическое ХД. В системах, реализующих концепцию
виртуального ХД, аналитические запросы адресуются непосредственно к оперативным источникам данных, а полученные результаты интегрируются в оперативной памяти компьютера. В системах физического ХД данные переносятся из разных оперативных источников данных в единое хранилище, к которому адресуются аналитические запросы.
Облегченным вариантом ХД является витрина данных, которая содержит только тематически объединенные данные. Она существенно меньше по объему, и для ее реализации не требуется больших затрат, может быть реализована самостоятельно либо в комбинации с ХД.
Для хранения данных обычно используются выделенные серверы, или кластеры серверов (группа накопителей, видеоустройств с общим контроллером).
Создание ХД требует решения ряда организационных вопросов, а также удовлетворения следующих требований к аппаратному и программному обеспечению.
•
Скорость загрузки. В хранилищах необходимо обеспечить периодическую загрузку новых порций данных, укладывающихся в достаточно узкий временной интервал. Требуемая производительность процесса загрузки не должна накладывать ог- раничения на размер хранилища.
•
Технология загрузки. Загрузка новых данных в хранилище включает преобразование данных, фильтрацию, переформатирование, проверку целостности, организацию физического хранения, индексирование и обновление метаданных. Это дает возможность объединить разнородную информацию из пакетов, применяемых в структурных подразделениях организации.
•
Управление качеством данных. В хранилище должна быть обеспечена локальная и глобальная согласованность данных. Мера качества построенного хранилища

— объективность исходных данных и степень разнообразия возможных запросов.
•
Поддержка различных видов данных. В хранилище могут накапливаться данные не только стандартных типов, но и более сложных, таких как текст, изображения и другие, а также уникальных типов, определяемых разработчиками.
•
Скорость обработки запросов. Сложные запросы, важные для принятия ответственных решений, должны обрабатываться за секунды или минуты. Скорость обработки запроса должна зависеть от его сложности, а не от объема БД.
•
Масштабируемость.
Хранилище организации может достигнуть нескольких сотен гигабайт. СУБД не должна иметь никаких архитектурных ограничений и должна поддерживать модульную и параллельную обработку, сохранять работоспо- собность в случае локальных аварий и иметь средства восстановления.
•
Обслуживание большого числа пользователей. Доступ к хранилищу данных не ограничивается узким кругом специалистов организации. Сервер БД должен поддерживать сотни пользователей без снижения скорости обработки запросов.
•
Сети хранилищ данных. Сервер должен содержать инструменты, координирующие перемещение данных — между хранилищем организации, информационными системами банков, ГНИ и т.п. Пользователи должны иметь возможность обращаться к нескольким хранилищам с одной клиентской рабочей станции.
•
Администрирование. СУБД должна обеспечить контроль за приближением к ресурсным ограничениям, сообщать о затратах ресурсов и позволять устанавливать приоритеты для различных категорий пользователей или операций, а кроме того, уметь осуществлять трассировку и настройку системы на максимальную производительность.
Качество построенного хранилища определяется удобством доступа к нему для конечного пользователя.
•
Интегрированные средства многомерного анализа. Для обеспечения высокопроизводительной аналитической обработки необходимы средства многомерных представлений, инструменты, поддерживающие удобные функции создания предвари- тельно вычисленных суммарных показателей, а также автоматизирующие генерацию таких предварительно вычисленных агрегированных величин.
•
Средства
формирования
запросов.
Пользователь должен иметь возможность проведения аналитических расчетов, последовательного и сравнительного анализа, а также доступ к детальной и агрегированной информации.
Использование информационных хранилищ дает существенный выигрыш по производительности в системах принятия решений, в системах обработки большого числа транзакций с большим объемом обновления данных.

3.3.3. Базы знаний и перспективы их развития. Экспертные системы для принятия управленческих решений
Основное назначение интеллектуальных технологий сегодня — обработка знаний.
Знания — это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области.
Системы, ядром которых является база знаний или модель предметной области, описанная на языке представления знаний, называются интеллектуальными.
Интеллектуальные системы, как правило, применяются для решения сложных задач, связанных с использованием слабоформализованных знаний специалистов- практиков, где логическая обработка информации превалирует над вычислительной. Например, поддержка принятия решения в сложной ситуации, анализ визуальной информации, формирование портфеля инвестиций, постановка диагноза и др.
Для сбора индивидуальных и коллективных знаний, а также для систематизации и расширения собственных баз знаний организациями применяются технологии искусственного интеллекта. Искусственный интеллект (ИИ) — это результат попытки разработки автоматизированных систем (как аппаратных, так и программных средств), которые ведут себя как люди, при этом обладающих способностью изучать естественные языки, выполнять физические задачи (робототехника), использовать распознавательный аппарат (системы визуального и устного восприятия) и имитировать человеческую экс- пертную оценку и принятие решений (экспертные системы).
Несмотря на то что ИИ-приложения более ограниченны в сравнении с интеллектом человека, они представляют интерес для бизнеса, науки, техники, производства, медицины, практически в любом направлении человеческой деятельности.
Активно развивающейся областью использования компьютерных систем является создание баз знаний (БЗ) и их применение в различных областях науки и техники.
База знаний — семантическая модель, предназначенная для представления в компьютере знаний, накопленных человеком в определенной предметной области.
Основные функции базы знаний: создание, загрузка, актуализация, поддержание в достоверном состоянии; расширение, включение новых знаний; обработка, формирование знаний, соответствующих текущей ситуации.
Для выполнения этих функций разрабатываются программные средства.
Совокупность этих программных средств и баз знаний принято называть искусственным интеллектом.

Искусственный интеллект в настоящее время находит применение в таких областях, как планирование и оперативное управление производством, выработка оптимальной стратегии поведения в соответствии со сложившейся ситуацией, экспертные системы и т.д.
Экспертные системы — сложные программные комплексы, формализующие процесс принятия решений человеком. Они аккумулируют знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражируют этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей.
Главное отличие ЭС от других программных средств — наличие базы знаний, в которой знания хранятся, могут быть изменены, дополнены в форме, понятной специалистам предметной области.
Назначение экспертных систем — формирование и вывод рекомендаций для принятия решений в зависимости от текущей ситуации, которая описывается совокупностью сведений, данных, вводимых пользователем по требованию компьютера в диалоговом режиме. Требуемые при этом данные могут извлекаться из создаваемой для решения функциональных задач базы данных. Выдаваемые экспертной системой ре- комендации должны соответствовать рекомендациям специалиста высокой квалификации.
Поэтому для формирования БЗ должны привлекаться специалисты — менеджеры высокой квалификации.
Экспертные системы, являющиеся в настоящее время наиболее распространенным классом систем искусственного интеллекта, обладают способностью рассмотреть большее число вариантов, чем это доступно человеку, при доскональном анализе ситуаций в той или иной предметной области и выдать «интеллектуальные» решения в сложных ситуациях благодаря наличию в них баз знаний.
Современное состояние разработок в области ЭС в России можно охарактеризовать как стадию всевозрастающего интереса к ним среди широких слоев специалистов — финансистов, топ-менеджеров, программистов, лингвистов, психологов, преподавателей.
3.4. Информационное обеспечение АРМ менеджера в интегрированных системах ERP (на примере MS Business Solution Navision)
Высокая динамика рынка, жесткая конкуренция, растущие требования заказчиков заставляют руководителей предприятий использовать современные эффективные методы управления, применяя высокотехнологичные программные продукты. Этим требованиям в известной степени отвечают интегрированные системы ERP, обеспечивающие комплексную систему управления бизнесом на базе сетевых компьютерных технологий и объединяющие возможности финансового управления, анализа состояния бизнеса,