Информационные технологии в управленческой деятельности

продаж, системы бронирования мест в гостинице, платежная ведомость, хранение отчетов служащих и отгрузка. На эксплуатационном уровне задачи, ресурсы и цели предопределены и высокоформализованы. Например, решение о предоставлении кредита клиенту принимается управляющим низшего уровня согласно предопределенным критериям. Единственно, что должно быть определено соответствует ли клиент критериям. Системы работы знания и автоматизации делопроизводства. Системы работы знания (KWS) и системы автоматизации делопроизводства (OAS) обслуживают информационные потребности на уровне знаний организации. Системы работы знания помогают работникам знания, в то время как системы автоматизации делопроизводства, прежде всего, помогают обработчикам данных. Вообще, работники знания это люди, обладающие учеными степенями, которые часто имеют такие профессии, как инженер, врач, адвокат и ученые. Их работа состоит прежде всего в создании новой информации и знания. Системы работы знания типа научных или инженерных рабочих станций (мест), а также автоматизированных рабочих мест (АРМ) способствуют созданию новых знаний и гарантируют, что новые знания и технический опыт должным образом интегрируются в бизнес. Обработчики данных обычно имеют меньшее образование и ближе к обработке, чем к созданию информации. Они состоят прежде всего из секретарей, бухгалтеров или менеджеров, чья работа должна главным образом использовать или распространять информацию. Системы автоматизации делопроизводства информационные приложения технологии, разработанные, чтобы увеличить производительность труда обработчиков данных в офисе. Управляющие информационные системы (MIS). Управляющие информационные системы обслуживают управленческий уровень организации, обеспечивая менеджеров докладами, в некоторых случаях с интерактивным доступом к текущей работе организации и историческим отчетам. Обычно они ориентируются почти исключительно на внутренние, не относящиеся к окружающей среде результаты. MIS прежде всего обслуживают функции планирования, управления и принятия решений на управленческом уровне. MIS суммируют результаты и докладывают относительно основных действий компании. Характеристика управляющих информационных систем. - УИС поддерживают структурированные и слабоструктурированные решения на эксплуатационном и управленческом уровнях. Они также полезны для планирования штата главных менеджеров. - УИС ориентированы для отчетов и контроля. Они разработаны, чтобы помогать обеспечивать текущий учет действий. - Полагаются на существующие общие данные и потоки данных. - Имеют немного аналитических возможностей. - Помогают в принятии решений, используя прошлые и настоящие данные. - Относительно негибки. - Имеют скорее внутреннюю, чем внешнюю ориентацию. - Информационные требования известны и устойчивы. - Часто требуют длинного анализа и проектирования процесса. MIS обычно обслуживают менеджеров, заинтересованных в еженедельных, ежемесячных и ежегодных результатах. Эти системы вообще негибки и имеют немного аналитических возможностей. Большинство MIS используют простую установившуюся практику типа резюме и сравнения в противоположность сложным математическим моделям и статистическим методам. Системы поддержки принятия решений (DSS). В 70-е годы ряд компаний начал развивать информационные системы, которые совершенно отличались от традиционных MIS-систем. Эти новые системы были меньшими, интерактивными и были разработаны с целью помочь конечным пользователям использовать данные и модели, чтобы решать слабоструктурированные и неструктурированные проблемы. В 80-е годы эти системы были использованы для групп и целых организаций. Эти системы названы системами поддержки принятия решений (DSS). Как мы отмечали ранее, системы поддержки принятия решений помогают принятию решений управления, объединяя данные, сложные аналитические модели и удобное для пользователя программное обеспечение в единую мощную систему, которая может поддерживать слабоструктурированное и не структурированное принятие решений. DSS находятся под управлением пользователя от начала до реализации и используются ежедневно. Основная концепция DSS дать пользователям инструментальные средства, необходимые для анализа важных блоков данных, используя легкоуправляемые сложные модели гибким способом. DSS разработаны, чтобы предоставить возможности, а не просто, чтобы ответить на информационные потребности. Имеется существенное различие между структурированными, неструктурированными и частично структурированными решениями. Структурированные проблемы повторяемы и обычны, для них обеспечивают решения известные алгоритмы. Неструктурированные проблемы оригинальны и необычны, для них не имеется никаких алгоритмов для решения: каждый находит свой ответ. Частично структурированные проблемы находятся между структурированными и неструктурированными проблемами. DSS разработаны, чтобы поддерживать слабоструктурированный и неструктурированный прикладной анализ. Принятие решений включает четыре стадии: распознавание, проект, выбор и реализация. DSS предназначены, чтобы помогать проектировать, оценивать альтернативы и контролировать процесс реализации. Ошибочно думать, что решения принимаются в больших организациях только отдельными личностями. Фактически большинство решений принимается коллективно. В большой организации принятие решений по существу групповой процесс, и DSS могут быть разработаны, чтобы облегчить принятие решений группой.

Компоненты DSS. Рассмотрим рис. 2 и увидим, что система поддержки принятия решений имеет три основных компонента: базу данных, модель и систему программного обеспечения DSS. База данных DSS собрание текущих или исторических данных из ряда приложений или групп, организованных для легкого доступа к областям применения. Система управления базой данных DSS защищает целостность данных при управлении, которое хранит поток данных, а также сохраняет исторические данные. DSS используют организационные данные ( из таких систем, как производство и продажа) так, чтобы личности и группы были способны принять решения, основанные на фактических данных. Данные обычно извлекаются из соответствующих баз данных и запасены специально для использования DSS. Модель собрание математических и аналитических моделей, которые могут быть сделаны легко доступными для пользователя DSS. Модель абстрактное представление, которое поясняет компоненты или связи явления. Анализ моделей часто используется , чтобы предсказать продажу. Пользователь этого типа модели мог быть снабжен набором предыдущих данных, чтобы оценить будущие условия и продажу, которые могли бы следовать из этих условий. Изготовитель решения может затем изменить эти будущие условия (например, повышение затрат сырья или появление новых конкурентов на рынке), чтобы определить, как эти новые могли бы влиять на продажу. Компании часто используют это программное обеспечение, чтобы попытаться предсказывать действия конкурентов. Среди наиболее широко используемых моделей модели анализа чувствительности,