Система поддержки процессов управления тактического (среднего) звена

Контрольная работа

по дисциплине «Информационные  технологии»

 

Тема: Система поддержки процессов  управления тактического (среднего) звена

 

Введение

В период быстрых изменений  на рынке, более короткого цикла  обращения продукции и услуг, изменчивости потребительского спроса важны полнота и актуальность информационной базы для принятия стратегических решений, а также контроля за их выполнением. В этой связи использование современных методов сбора, обработки, хранения, анализа и представления информации для управленческих решений является одним из важнейших рычагов развития бизнеса.

Развитие информационных систем отражает требования к совершенствованию бизнеса. Потребность в повышении качества управления, в соответствии информационных процессов реальным бизнес-процессам, в ускорении документооборота и в подготовке принятия управленческих решений является ключевой для развития современных информационных систем. Автоматизированные управленческие информационные системы (АУИС) как связующее звено при выработке стратегии бизнеса, изменении управления, организации целенаправленной работы с персоналом играют значимую роль в успешной реализации стратегии предприятия в целом. Стержнем формирования перспективной АУИС является концепция развития интегрированных автоматизированных систем, ориентированных на поддержку управления бизнесом. Под АУИС понимается система, предназначенная для хранения, обработки, поиска, распространения, передачи и предоставления информации.

Системы поддержки  принятия управленческих решений

Архитектурно СППР являются надстройкой над оперативными информационными системами, используемыми на предприятии. Цель разработки и внедрения СППР - информационная поддержка актуализированных возможностей и комфортных условий для высшего руководства и ведущих специалистов для принятия обоснованных решений в соответствии со сформированными целями.

Концептуально решение поставленной проблемы должно базироваться на обеспечении доступа к данным и информации и формировании адаптивной системы моделей бизнеса.

Информационная поддержка управленческой деятельности

Одним из основных отличий аналитической  системы от системы оперативной обработки данных является не столько большой объем обрабатываемых данных, сколько необходимость поддерживать обработку произвольных, заранее нерегламентированных запросов из различных источников информации. Поддержка управленческой деятельности включает в себя такие этапы:

1. Предварительная классификация источников информации. Источники обычно разделяют внутренние и внешние. К внутренним источникам информации относят транзакционные системы, предназначенные для операционной работы, в том числе с клиентами, включая клиентов филиалов и представительств, системы внутрифирменного электронного документооборота, документы из электронных хранилищ, документы на бумажных носителях. К внешним источникам информации относятся информационные агентства, поставляющие данные как в электронном виде, так и на бумажных носителях, законодательные и регулирующие органы, клиенты и партнеры предприятия, представляющие данные в электронном виде или на бумажных носителях.

2. Доставка информации. Она может осуществляться из внешних и внутренних источников по выделенным каналам, по глобальным электронным сетям коммерческого или общего назначения, по корпоративным и локальным компьютерным сетям. При распределенной архитектуре предприятия и его информационных ресурсов должна быть обеспечена возможность получения

информации из различных территориально разнесенных источников.

3. Управление информацией. Исходные данные, поступающие в систему из различных источников, как правило, фильтруются. В частности, могут осуществляться такие этапы преобразования как фильтрация и агрегирование данных; исключение дублирования данных; проверка корректности (внутренняя непротиворечивость данных, безопасность внесения данной записи для системы в целом); реформатирование (приведение к общему формату в соответствии

с принципом интегрированности  данных и информации); датирование данных (обязательное внесение метки данных в соответствии с принципом историчности).

4. Хранение информации. Информационное хранилище должно быть построено с учетом предметной ориентации данных, историчности, интегрированности и неизменяемости во времени. Для экономии времени пользователя обеспечивается многоуровневое хранение информации. При этом сохраняются как некоторые детальные, так и агрегированные данные. Ввиду сложности многоуровневой

структуры информационного  хранилища необходимо поддерживать его целостность, т.е. соответствие данных вышележащих уровней нижележащим, а также детальных данных – данным оперативных и других внешних систем.

5. Анализ информации. Современные информационные системы поддерживают интерпретацию информации как совокупности бизнес-объектов. Это чрезвычайно удобно для непрофессиональных пользователей ЭВМ, поскольку подобные средства позволяют аналитику, а тем более менеджеру воспринимать модель данных в виде списка знакомых и естественных для него объектов, таких, как "клиенты", "договоры", "оплата труда" и др. Обычно менеджеров-аналитиков сложные запросы с несколькими аспектами анализа и множественными связями. Наиболее интересным эффектом от аналитических инструментов является прогноз на будущее и наличие механизмов моделирования по схеме"что будет, если".

6. Представление  информации. Это один из наиболее существенных факторов всей концепции поддержки управленческих решений. Высшее руководство предприятия зачастую видит только этот компонент информационной системы, поэтому успех СППР во многом связан не только с содержанием, но и с возможностями изобразительного ряда для представления результатов анализа и моделирования. Пользовательский интерфейс СППР требует особого внимания. Он должен обеспечивать не только автоматический, но и настраиваемый режим для адаптации к меняющимся представлениям пользователя к новым аналитическим задачам.

Математическая  поддержка принятия решений

Особенности аналитических задач управления требуют специфических методов математической поддержки принятия решений. Прежде всего они должны иметь хорошую интерпретацию в терминах конечного пользователя. Кроме того, эти методы должны работать с недостающими или плохо структурированными данными и информацией. Классифицировать аналитические задачи можно по следующим критериям: по виду постановки задачи и по требуемому способу моделирования данных.

В системе поддержки  принятия решений должны быть предусмотрены  следующие аналитические возможности:

• многоаспектная (многоуровневая) система анализа и представления информации конечному пользователю;
• полная автоматизация и быстрота обработки аналитических запросов пользователей;
• формулировка запросов аналитической системы в удобных пользователю эконометрических терминах с использованием диалогового конструктора запросов;
• применение современных математических методов для решения экономических и финансовых задач;
• потенциальное использование систем искусственного интеллекта при анализе и прогнозе;
• наличие элементов экспертной поддержки аналитических запросов;
• модульная структура стандартных аналитических блоков, в которую могут входить как готовые блоки финансового анализа и прогнозирования на основе встроенных эконометрических моделей, так и математические алгоритмы для обработки больших массивов данных;
• использование принципа минимизации необходимой и достаточной
• аналитической информации, предоставляемой пользователю;
• разработка собственных аналитических модулей.
• анализ экономических показателей и индексов;
• финансовое и эконометрическое моделирование;
• анализ финансовых рисков;
• аудит и выявление подтасовок;
• прогнозирование, выявление тенденций изменения временных рядов;
• организация деловой разведки;
• управление проектами и ресурсами.

Математическое обеспечение  СППР представляется следующими методами:

1. Оптимизационные  методы. Они ориентированы на различные постановки задачи оптимизации. Решение задачи оптимизации существенно зависит от трактовки понятия оптимальности, количества и достоверности информации о компонентах задачи, включая ограничения.

2. Статистическая  оценка показателей. В настоящее время существует большое количество прикладных программных систем, включающих в себя возможности статистического анализа и моделирования экономических характеристик. Наиболее используемыми из них являются:

• средства статистической обработки выборки и временных  рядов;

• модели линейной и нелинейной регрессии;

• модели тренда и сезонности;

• специальные эконометрические методы;

• встроенные средства сбора, обработки и представления данных

для статистического  анализа.

3. Эконометрика. Как наука о количественном анализе реальных экономических явлений эконометрика основывается на современном развитии теории и наблюдений, связанных с методами получения выводов. Цель эконометрики - получение эмпирических выводов экономических закономерностей. В этом качестве эконометрика представляет собой одно из средств моделирования. Она может использоваться при определении рыночных тенденций и цен в случае применения метода рыночной калькуляции маржи не только на текущую и прошедшие даты, но и в виде прогноза на будущее. Эконометрические модели могут служить опорой в случае выявления тенденций изменения остатков по счетам (корреспондентскому, текущим, клиентским) для управления ими, а также могут помочь при прогнозировании рынков для формирования комплексной программы развития и построении среднесрочных финансовых планов.

4. Использование нейронных сетей для финансовых прогнозов. Нейронная сеть представляет собой многослойную сетевую структуру, состоящую из однотипных (и сравнительно простых) процессорных элементов - нейронов. В коммерческом применении нейронные сети обычно представлены в виде программных пакетов, плат-акселераторов для персональных компьютеров, нейромикросхем, а также специализированных нейрокомпьютеров.

5. Использование  нечеткой логики. Аппарат теории нечетких множеств продемонстрировал ряд многообещающих возможностей его применения в системах управления техническими системами и при прогнозировании итогов выборов. Нечеткая логика применяется при анализе новых рынков, биржевой игре, оценке политических рейтингов, выборе оптимальной ценовой стратегии и т.п. Аппарат нечеткой логики дает возможность оперировать этими понятиями, как точными, и строить на их основе целые логические системы, не заботясь о зыбкой нечеткой природе исходных определений.

Заключение 

Целью создания СППР является обеспечение методической и информационной поддержки принятия решений по ключевым финансово-экономическим и производственным вопросам высшим руководством и менеджерами среднего звена предприятия на основе оперативного статистического анализа и прогноза финансовых и экономических показателей. Информационные системы расширяют профессиональные возможности специалистов и позволяют осуществлять деятельность хозяйствующего субъекта более рационально, целенаправленно и экономно, а следовательно, более эффективно. Подводя итоги, можно выделить три основных направления использования информационных систем в экономике.

1. Средства для обработки больших массивов неструктурирован- ной информации - обеспечивают доступ и обработку информации, как правило поступающей из макроокружения предприятия, позволяют осуществлять доступ к удаленным базам данных, информационно-

справочным и поисковым  системам. С помощью таких средств  можно проводить маркетинговые исследования или мониторинг изменений в действующем законодательстве.

2. Средства автоматизации бизнес-процессов предприятия – позволяют работникам предприятия выполнять работу более качественно и эффективно. К этим средствам относятся, в частности, и средства обработки больших массивов структурированных данных, такие, как базы данных и электронные архивы.

3. Средства автоматизации труда управленцев - дают возможность использовать наработанный мировой опыт, заложенный в информационные продукты для управления предприятием.

Список литературы

1. Информационные технологии в экономике /Под редакцией д.э.н., профессора Ю.Ф. Симионова. Серия «Высшее образование». Ростов н/Д: «Феникс», 2003 - 352 с.
2. Карминский A.M., Черников Б.В. Информационные системы в экономике: В 2-х ч. Ч. 1. Методология создания: Учеб. пособие. - М.: Финансы и статистика, 2006. -336 с: ил.
3. Информационные технологии в бизнесе: Энциклопедия: Пер. с англ. / Под ред. М. Желены. - СПб.: Питер, 2002. - 1120 с.
4. Леваков А. Анатомия информационной безопасности США // Jet Info. - 2002. - №6. - С. 12 - 14.
5. Мельников В.В. Безопасность информации в автоматизированных системах. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 368 с.
6. Першиков В.И., Савинков В.М. Толковый словарь по информатике. - М.: Финансы и статистика, 1995. - 544 с.