8.4. Основные Типы автоматизированных информационных систем

Выделяется шесть главных типов информационных систем.

Рассмотрим определенные категории систем, обслуживающих каждый организационный уровень и их значение в организации. Табл. 8.1 показывает определенные типы информационных систем, которые соответствуют каждому организационному уровню. Организация имеет исполнительные системы поддержки выполнения - Executive Support Systems (ESS) на стратегическом уровне; управляющие информационные системы - Management Information Systems (MIS); системы поддержки принятия решений - Decision Support Systems (DSS) на управленческом уровне; системы знания - Knowledge Work System (KWS); системы автоматизации делопроизводства - Office Automation Systems (OAS) на уровне знаний; системы диалоговой обработки запросов - Transaction Processing Systems (TPS) на эксплуатационном уровне. Таким образом, типичные системы в организациях служат для того, чтобы помочь служащим или менеджерам на каждом уровне - в функциях продажи и маркетинга, производства, финансов, бухгалтерского учета и человеческих ресурсов.

Таблица 8.1. Шесть главных типов информационных систем, необходимых для четырех уровней организации

Таблица 8.2. Характеристики процессов информационных систем

Таблица 8.2 демонстрирует особенности шести типов информационных систем. Каждая система может иметь компоненты, которые используются разными организационными уровнями или одновременно несколькими. Секретарь может находить информацию относительно MIS, средний менеджер может нуждаться в данных анализа из TPS.

Внутри каждого из этих уровней принятия решений исследователи классифицируют решения как структурированные и неструктурированные. Неструктурированные решения - те, в которых принимающий решение должен обеспечить суждение, оценку и проникновение в прикладную область. Каждое из этих решений оригинально, важно, не имеет аналогов или разработанной методики для их принятия. Структурированные решения, наоборот, являются повторяемыми и обычными и имеют определенную процедуру для их принятия, чтобы они не рассматривались каждый раз, как новые. Некоторые решения слабоструктурованны; в таких случаях только часть проблемы имеет четкий ответ, обеспеченный в соответствии с принятой процедурой.

Объединение этих двух перспектив принятия решений создает сетку, показанную на рис. 8.3. Эксплуатационный персонал управления довольно хорошо решает структурированные проблемы. Стратегические планировщики занимаются совсем не структурированными проблемами. Многие из проблем, с которыми сталкиваются работники знания, также довольно неструктурированны. Однако каждый уровень организации содержит и структурированные, и неструктурированные проблемы.

Системы диалоговой обработки запросов (TPS)

Системы диалоговой обработки запросов (TPS) - основные деловые системы, которые обслуживают эксплуатационный уровень организации. Система диалоговой обработки запросов - компьютеризированная система, которая выполняет и рассчитывает рутинные транзакции, необходимые для проведения бизнеса. Примеры - коммерческие расчеты 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.

Рис. 8.3. Различные виды ИС, поддерживающие разные типы решения

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 ученые. Их работа состоит, прежде всего, в создании новой информации знания. Системы работы знания (KWS) 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 интегрируют бизнес.

Обработчики данных обычно имеют меньшее образование и меньше ученых степеней и ближе к обработке, чем к созданию информации. Они состоят, прежде всего, из секретарей, бухгалтеров, делопроизводителей или менеджеров, чья работа должна главным образом использовать или распространять информацию.

Системы автоматизации делопроизводства (OAS) - информационные приложения технологии, разработанные, чтобы увеличить производительность труда обработчиков данных в офисе.

Управляющие информационные системы (MIS)

Управляющие информационные системы (MIS) 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 обслуживают функции планирования, управления и принятия решений на управленческом уровне.

MIS суммируют результаты и докладывают относительно основных действий компании. На рис. 8.4 показано, как типичная MIS преобразовывает операционные данные приказов, производства и бухгалтерии в MIS-файлы, которые используются, чтобы обеспечить менеджеров докладами.

Рис. 8.4. Обработка информации в MIS

Характеристика управляющих информационных систем

• MIS поддерживают структурированные и слабоструктурированные решения на эксплуатационном и управленческом уровне. Они полезны для планирования штата главных менеджеров.

• MIS ориентированы для отчетов и контроля. Они разработаны, чтобы помогать обеспечивать текущий учет действий.

• MIS полагаются на существующие общие данные и потоки данных.

• MIS имеют немного аналитических возможностей.

• MIS помогают в принятии решений, используя прошлые и настоящие данные.

• MIS относительно негибки.

• MIS имеют скорее внутреннюю, чем внешнюю ориентацию.

• Информационные требования известны и устойчивы.

• MIS 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 или 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.

Мы уже касались систем поддержки принятия решений, но, учитывая их особую важность для менеджеров, рассмотрим еще раз более подробно.

Что такое системы поддержки принятия решений?

Эти системы названы системами поддержки принятия решений (DSS). Как мы отмечали ранее, системы поддержки принятия решений (DSS) помогают принятию решений управления, объединяя данные, сложные аналитические модели и удобное для пользователя программное обеспечение в единую мощную систему, которая может поддерживать слабоструктурированное или неструктурированное принятие решений. DSS находятся под управлением пользователя от начала до реализации и используются ежедневно. На рис. 8.5 показана принципиальная схема DSS.

Рис. 8.5. Принципиальная схема DSS

DSS как философия

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.

DSS специализированы по специфическим решениям или классам решений типа маршрутизации, формирования очередей, оценки и т д.

Таблица 8.3 показывает различия между DSS и MIS. В основной концепции DSS обещают конечному пользователю управление данными и инструментальными средствами. MIS до сих пор в значительной степени во власти профессионалов: пользователи получают информацию из профессионального штата аналитиков, проектировщиков и программистов. MIS ориентируются на структурные информационные потоки средних менеджеров. DSS ориентированы на главных управляющих и средних менеджеров, на изменения, гибкость и быструю реакцию. В DSS имеется меньшее количество возможностей, чтобы связать пользователей со структурными информационными потоками, и соответственно больший акцент делается на моделях, предположениях и показе графики. Как DSS, так и MIS полагаются на профессиональный анализ и проектирование. Однако в то время, как MIS обычно следуют за традиционной методологией развития систем, ставя информационные требования перед проектированием и работой, системы DSS сознательно итерационные, никогда не заморожены и в этом смысле никогда не закончены.

Таблица 8.3. Различия между DSS и MIS

Характеристики DSS: что означает поддерживать решения

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 поддержать 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.

Хорошо разработанные DSS могут использоваться на многих уровнях организации. Главные менеджеры могут использовать финансовые DSS, чтобы предсказать пригодность общих фондов для инвестиции отделением. Средние менеджеры внутри отделов могут использовать эти ' оценки и ту же самую систему и данные, чтобы принять решения относительно распределения фондов отделения по проектам. Руководители проекта внутри отделов могут по очереди использовать эту систему, чтобы начать свои проекты, регулярно сообщая системе (и в конечном счете старшим менеджерам), сколько денег было потрачено.

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 снова рис. 8.5 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 легкодоступными 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 условия могли бы влиять на продажу. Компании часто используют это программное обеспечение, чтобы пытаться предсказывать действия конкурентов.

Среди наиболее широко используемых моделей - модели анализа чувствительности, которые задают вопросы типа "что, если?" неоднократно, чтобы определить влияние одного или большего количества факторов на результаты. Анализ "что, если?" на основе известных или принятых условий допускает, чтобы пользователь изменял некоторые значения результатов испытаний, чтобы лучше предсказывать результаты, если изменения появляются в этих значениях. Что случится, если мы поднимем цену на 5% или увеличим смету расходов на рекламу на 100000$? Что случится, если мы оставим цену и смету расходов на рекламу прежними? В обратном направлении программное обеспечение анализа чувствительности используется для целевого поиска: если я желаю продать один миллион единиц изделия в следующем году, насколько я должен снизить цену изделия?

Третий компонент DSS - система программного обеспечения DSS, которая обеспечивает простое взаимодействие между пользователями системы, базой данных DSS и эталонным вариантом. Система программного обеспечения DSS управляет созданием, хранением и восстановлением моделей в образцовой основе и интегрирует их с данными в базе данных DSS. Система программного обеспечения DSS также обеспечивает графический, легкий в использовании, гибкий интерфейс пользователя, который поддерживает диалог между пользователем и DSS. Пользователи DSS - обычно исполнители или менеджеры. Часто они имеют малый опыт работы с компьютером или вообще не имеют его, поэтому интерфейс должен быть дружественным.

Системы поддержки принятия решений (DSS) также обслуживают уровень управления организацией. DSS помогают менеджерам принимать решения, которые являются слабоструктурированными, уникальными или быстро изменяющимися и которые не могут быть легко указаны заранее. DSS должны быть достаточно гибкими, чтобы использоваться несколько раз в день, соответствуя изменяющимся условиям. DSS в основном используют внутреннюю информацию из TPS и MIS, но часто вводят информацию из внешних источников типа текущих цен на бирже или цен изделия конкурентов.

Характеристика систем поддержки принятия решений

• DSS предлагают гибкость пользователей, адаптируемость и быструю реакцию.

• DSS допускают, чтобы пользователи управляли входом и выходом. DSS оперируют с небольшой помощью профессиональных программистов или без нее.

• DSS обеспечивают поддержку для решений и проблем, которые не могут быть определены заранее.

• DSS используют сложный анализ и инструментальные средства моделирования.

Ясно, что в соответствии с замыслом DSS имеют большую аналитическую мощность, чем другие системы: они построены с рядом моделей, чтобы анализировать данные. DSS разработаны так, чтобы пользователи могли работать с ними непосредственно; эти системы явно включают удобное для пользователя программное обеспечение. Системы DSS интерактивны; пользователь может изменять предположения и включать новые данные.

Пример интересной DSS - система, оценивающая рейсы филиала большой американской металлургической компании, которая перевозит сыпучие грузы - каменный уголь, руду и готовые продукты для материнской компании. Фирма владеет несколькими судами, фрахтует другие, чтобы доставлять общий груз. Оценивающая рейс система вычисляет финансовые и технические детали рейса. Финансовые вычисления включают затраты корабля (топливо, рабочая сила, капитал), фрахтовые ставки для различных типов груза и издержки порта. Технические детали включают несметное число факторов типа грузоподъемности корабля, скорости, расстояний от порта, топлива, водопотребления и моделей погрузки. Система может отвечать на вопросы такого типа: при наличии графика поставки клиента и предлагаемой фрахтовой ставки, какой корабль должен быть выбран для максимизации прибыли? Какова оптимальная скорость, в которой данный корабль может оптимизировать прибыль и все еще выполнять график поставки? Какова оптимальная модель погрузки для корабля, направляющегося на запад США, если он двигается из Малайзии? На рис. 8.6 показана DSS, построенная для этой компании. Система установлена на мощном настольном микрокомпьютере, имеет система меню, которая делает работу простой для пользователей, позволяя легко войти в данные или получать информацию.

Рис. 8.6. Оценка рейсов с помощью системы поддержки принятия решений

Системы поддержки принятия решений помогают находить ответы только на прямой вопрос "что, если?", но и на подобные. Приведем яичные вопросы по системам поддержки принятия решений (DSS).

1. Анализ примеров (case analysis) - оценка значений выходных величин для заданного набора значений входных переменных.

2. Параметрический ("что, если?") анализ-оценка поведения выходных величин при изменении значений входных переменных.

3. Анализ чувствительности - исследование поведения результирующих переменных в зависимости от изменения значений одной или нескольких входных переменных.

4. Анализ возможностей - нахождение значений входной переменной, которые обеспечивают желаемый конечный результат (известен также под названием "поиск целевых решений", "анализ значений целей", "управление по целям").

5. Анализ влияния - выявление для выбранной результирующей переменной всех входных переменных, влияющих на ее значение, и оценка величины изменения результирующей переменной при заданном изменении входной переменной, скажем, на 1%.

6. Анализ данных - прямой ввод в модель ранее имевшихся данных и манипулирование ими при прогнозировании.

7. Сравнение и агрегирование - сравнение результатов двух или более прогнозов, сделанных при различных входных предположениях, или сравнение предсказанных результатов с действительными, или объединение результатов, полученных при различных прогнозах или для разных моделей.

8. Командные последовательности (sequences) - возможность записывать, исполнять, сохранять для последующего использования регулярно выполняемые серии команд и сообщений.

9. Анализ риска - оценка изменения выходных переменных при случайных изменениях входных величин.

10. Оптимизация - поиск значений управляемых входных переменных, обеспечивающих наилучшее значение одной или нескольких результирующих переменных.

Исполнительные системы (ESS)

Старшие менеджеры используют класс информационных систем, названных исполнительными системами поддержки принятия решений (ess). ESS обслуживают стратегический уровень организации. Они ориентированы на неструктурные решения и проводят системный анализ окружающей среды лучше, чем любые прикладные и специфические системы. ESS разработаны, чтобы включить данные относительно внешних результатов типа новых налоговых законов или конкурентов, но они также выбирают суммарные данные из внутренних MIS и DSS. Они фильтруют, сжимают и выявляют критические данные, сокращая время и усилия, требуемые, чтобы получить информацию, полезную для руководителей. ESS используют наиболее продвинутое графическое программное обеспечение и могут поставлять графики и данные из многих источников немедленно в офис старшего менеджера или в зал заседаний.

В отличие от других типов информационных систем ESS не предназначены для решения определенных проблем. Вместо этого ESS обеспечивают обобщенные вычисления и передачу данных, которые могут применяться к изменяющемуся набору проблем. ESS имеют тенденцию пользовать меньшее количество аналитических моделей, чем DSS.

• ESS помогают найти ответы на следующие вопросы:

• В каком бизнесе мы должны быть?

• Что делают конкуренты?

• Какие новые приобретения защитили бы нас от циклических деловых колебаний?

• Какие подразделения мы должны продать, чтобы увеличить наличность?

Модель ESS состоит из рабочих станций с меню, интерактивной графикой и возможностями связи, которым могут быть доступны исторические и конкурентоспособные данные из внутренних систем и внешних баз данных. Так как ESS разработаны, чтобы использоваться старшими менеджерами, которые часто имеют немного прямых контактов с машинными информационными системами, ESS имеют легкий в использовании интерфейс.

Связь систем друг с другом: интеграция

Рис. 8.7 поясняет, как различные типы системы в организациях связаны друг с другом. TPS - обычно главный источник данных для других систем, в то время как ESS прежде всего получатель данных из систем низшего уровня. Другие типы систем могут также обмениваться данными друг с другом. Но сколько их может быть или как эти системы должны быть объединены? Это очень трудный вопрос. Лучше всего иметь некоторый уровень интеграции, чтобы информация могла легко перемещаться среди различных частей организации. Но интеграция стоит денег, и объединение многих различных систем чрезвычайно трудоемко. Каждая организация должна взвесить потребности в интегрирующих системах против трудностей установки крупномасштабной интегрированной системы. Не существует никакого одного правильного уровня интеграции, или централизации.

На рис. 8.7 связи между DSS и существующим TPS организации, KWS и MIS являются преднамеренно неопределенными. В некоторых случаях DSS тесно связаны с существующими общими информационными потоками. Однако часто DSS изолированы от главных организационных информационных систем. DSS имеют тенденцию быть автономными системами, разработанными для конечных пользователей - отделов или групп не под центральным управлением, хотя, очевидно, лучше, если они объединены в организационные системы, когда это функционально требуется.

Рис. 8.7. Взаимосвязи среди информационных систем