Systemy ze względu na zakres wspomaganych funkcji zarządzania

Systemy ze względu na zakres wspomaganych funkcji zarządzania

Ze względu na zakres wspomagania realizacji funkcji zarządzania wyróżnia się systemy ewidencyjno-sprawozdawcze (SES), systemy informowania kierownictwa (SIK), systemy wspomagania decyzji (SWD) oraz systemy z bazą wiedzy (SBW).

Systemy te powstawały w takiej kolejności i cechuje je rosnący zakres obsługiwanych funkcji zarządzania.

Bazywiedzy

Baza reguł wnioskowania

Język bezpośredniego użytkownika

SES SIKSWD SBW

Moduły pozyskiwania wiedzy

Użytkownicy

Użytkownicy

Użytkownicy

Użytkownicy

EksperciSystem inżynierii wiedzy

Baza modelidecyzyjnych

Zbiory danychBazy Danych

Programy użytkowe Biblioteka program.

Interfejs użytkownika

Ogólna zaleOgólna zależżnonośćść mi mięędzy wyródzy wyróżżnionymi typami nionymi typami systemówsystemów informatycznych informatycznych

Systemy ewidencyjne (SES)Systemy ewidencyjne (SES)

Najwcześniejsze wersje tych systemów określane są także jako systemy przetwarzania transakcji SPT (ang. DP-Data Processing lub TP-Transaction Processing).

Systemy tego typu - zintegrowane, przynajmniej na poziomie kodów, zbiorów danych i zagadnień - określane są jako zintegrowane systemy przetwarzania danych ZSPD (ang. Integrated Data Processing lub Integrated Transaction Processing).

Pierwsze masowe zastosowanie maszyn licząco-analitycznych, mechanizujących procesy przetwarzania danych miało miejsce w Stanach Zjednoczonych Ameryki Północnej w roku 1880, w czasie opracowania danych źródłowych spisu powszechnego.

SES są systemami historycznie najwcześniejszymi. Początki ich powstania wiążą się z pierwszymi zastosowaniami maszyn licząco-analitycznych.

Ze względu na stan rozwoju sprzętu i oprogramowania wyspecjalizowane one były głównie w obsłudze ewidencji (w ramach funkcji kontroli) i elementarnej obróbce danych.

Rezultatami działania tych systemów były

zbiory danych wynikowych, głównie w postaci tabulogramów o stałej strukturze i ustalonym zakresie.

Dane źródłowe wprowadzane były do systemu cyfrowego za pośrednictwem nośników papierowych (karty, taśmy).

Systemy informowania Systemy informowania kierownictwa (SIK)kierownictwa (SIK)

Systemy Informowania Kierownictwa dziedziczą wszystkie własności funkcjonalne i użytkowe systemów ewidencyjnych.

Są tworzone na bazie systemów ewidencyjno-sprawozdawczych z wykorzystaniem zbiorów danych utrzymywanych w tych systemach.

SIK są wyposażone w odpowiedni interfejs i język użytkownika umożliwiający wyszukiwanie i generowanie zbiorów danych wynikowych o swobodnie definiowanej strukturze i zakresie.

Zakres wyszukiwanych danych, ich struktura i postać wynikowa, mogą być łatwo dostosowane do wymagań procesów decyzyjnych realizowanych na różnych szczeblach hierarchii zarządzania.

Zakres wyszukiwania jest określany poprzez kryteria wyszukiwania, które w języku użytkownika są wprowadzane do systemu.

Systemy tego typu, a przynajmniej moduły obsługujące funkcje wyszukiwania, eksploatowane są w trybie interakcyjnym.

Systemy SIK (ang. MIS - Management Information System) mają też formę zintegrowaną ZSIK (ang. IMIS - Integratet Management Information System).

Niektórzy autorzy (A. Targowski) wskazują ponadto, iż są one zdolne do generowania projektów decyzji odpowiadających zidentyfikowanym sytuacjom decyzyjnym.

SIK są zorientowane na różne problemy dziedzinowe. Interakcyjny tryb pracy, w miarę rozwoju technologii, jest stosowany do wszystkich wejść i wyjść ewidencyjnych np. do rejestracji transakcji.

Systemy tego typu szerzej stosowane są od około 1975 roku.

Systemy wspomagania Systemy wspomagania podejmowania decyzji (SWD)podejmowania decyzji (SWD)

Termin SWD powstał na początku lat siedemdziesiątych i został rozwinięty na początku lat osiemdziesiątych.

Większość bardziej zaawansowanych systemów typu SES i SIK realizuje rutynowe procesy decyzyjne dla standardowych sytuacji decyzyjnych.

Przykładem mogą być procedury zamawiania materiałów w zależności od wybranej strategii sterowania zapasami, wybór dostawcy, wybór środka transportu, kompensacja różnic inwentaryzacyjnych, odmowa lub przyznanie kredytu odbiorcom z określeniem warunków, wybór programu produkcji, wybór marszruty w procesie produkcji itp.

Różnica pomiędzy zaawansowanymi systemami typu SES i SIK a systemami typu SWD wynika z poziomu zastosowanej technologii informatycznej, interfejsu obsługującego procesy decyzyjne i ich uniwersalności.

W systemach SES i SIK sytuacja decyzyjna zdefiniowana jest w bazie danych ewidencyjnych, a procedury procesu decyzyjnego, jeżeli występują, są odpowiednio sparametryzowane i stanowią stały element oprogramowania użytkowego.

Rozwój technologii informatycznej umożliwił specjalizację struktury i funkcji systemu, uniwersalizującą obsługę procesów decyzyjnych.

SWD cechuje wydzielenie bazy procedur (modeli) decyzyjnych z oprogramowania użytkowego oraz możliwość symulowania różnych sytuacji decyzyjnych.

Użytkownik może dzięki temu analizować (śledzić) proces wyboru modelu i generowania projektów decyzji oraz generowania przez system objaśnień i uzasadnień realizowanego procesu decyzyjnego.

W rozwiniętej formie systemy tego typu są zdolne realizować procesy przetwarzania gdy dane wejściowe są niekompletne oraz/lub mają charakter przybliżony.

Proces decyzyjny może być modelowany metodami symulacyjnymi.

Współpraca użytkownika z systemem przebiega głównie w trybie interakcyjnym.

Wybór strategii osiągania celów przez system dokonywany jest na ogół przez użytkowników. Przykładami tego typu systemów są, między innymi, systemy gier kierowniczych.

Systemy z bazą wiedzy (SBW)Systemy z bazą wiedzy (SBW)

SBW realizują ideę sztucznej inteligencji. Problemy te są przedmiotem badań od lat trzydziestych ubiegłego stulecia. Dopiero rozwój szeroko rozumianych technologii informatycznych umożliwił budowę systemów użytkowych tego typu.

Wiele systemów należących do typów wcześniejszych posiada w ograniczonym zakresie własność inteligencji.

Rozstrzygającymi kryteriami zaliczenia systemu do typu SBW są cechy strukturalne, technologiczne i funkcjonalne.

Sztuczna inteligencjaSztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja (AI) oznacza zarówno dziedzinę badań, jak również ich wytwory. Przedmiotem badań AI są procesy informacyjne percepcji i wnioskowania na różnych poziomach złożoności i w różnych obiektach (ludzie, zwierzęta, maszyny).

AI rozumiana jest jako własność systemu (sztucznego) wyrażająca się jako zdolność do osiągania założonego poziomu powodzenia, w realizacji właściwych mu funkcji, w warunkach zmieniających się w pewnych ustalonych przedziałach.

Podobnie jak systemy typu SWD systemy SBW zorientowane są na wspomaganie użytkownika w zakresie realizacji procesów decyzyjnych.

Posiadają wszystkie własności funkcjonalne systemów SWD. Ponadto zdolne są do rozwiązywania problemów niezupełnie ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych.

Systemy SBW są użyteczne w sytuacjach poznawczych (dane początkowe, reguły ich przekształcania, warunki ograniczające i charakterystyki celu), w których decydent i/lub system może posiadać pełną wiedzę o każdym elemencie sytuacji (pod względem złożoności, niejasności, niepewności i zmienności) lub wiedzę częściową aż do stanu zupełnego braku wiedzy o atrybutach sytuacji decyzyjnej.

W SBW można wyróżnić, jako elementy w pewnym sensie stałe: bazę wiedzy, mechanizmy albo reguły wnioskowania oraz interfejs użytkownika.

Bardzo ważną cechą systemu jest jego zdolność "przyswajania" wiedzy. Nowymi elementami, w stosunku do systemów poprzednich generacji, są mechanizmy wnioskowania. Dotyczy to nie tylko ustrukturalizowanego problemu wyboru, ale także bardzo finezyjnych metod, właściwych intelektowi ludzkiemu, jak wnioskowanie przez analogię lub wnioskowanie z wykorzystaniem metafor.

Interfejs użytkownika był stałym elementem systemów poprzednich generacji. Przeszedł on jednak zasadniczą zmianę - od zdolności biernego przyjmowania poleceń do realizacji do sytuacji, w której system aktywnie rozpoznaje oczekiwania użytkownika i umożliwia mu współpracę w najdogodniejszej dla niego formie.

System może komunikować się z użytkownikiem w języku naturalnym, ale również jest "inteligentnym" instruktorem, który wskazuje, objaśnia, uzasadnia i przedstawia skutki możliwych sposobów realizacji.

Istotną cechą systemów typu SBW jest również stosowanie reguł decyzyjnych (reguł wnioskowania) - heurystyk, prowadzących do ograniczenia obszaru rozwiązań zbioru sytuacji problemowych.

Heurystyki te są odwzorowaniem procesów rozumowania decydenta w danym obszarze problemowym.

W sensie funkcjonalnym SBW jest zdolny do gromadzenia wiedzy, rozpoznawania sytuacji problemowej, przetwarzania wiedzy i rozwiązywania problemów, przekazywania rozwiązań użytkownikowi, objaśniania wyników i sposobów ich uzyskania (rekonstrukcja ścieżek wnioskowania), udzielania pomocy w wykorzystaniu wyników i ich uzupełniania.

Gromadzenie wiedzy jest wyspecjalizowaną funkcją systemów tego SBW (systemy inżynierii wiedzy). Wiedza w tym kontekście to wiedza deklaratywna (fakty, aksjomaty - przestrzeń zdarzeń, powiązania, stany), wiedza proceduralna (reguły wnioskowania, metareguły) oraz wiedza o sterowaniu w systemie (komunikacja).

Wiedza może być reprezentowana m.in. w formie reguł, ram, sieci semantycznych oraz różnych innych form reprezentacji logicznej.

Systemy ekspertoweSystemy ekspertowe

Reprezentacją uproszczoną systemów z bazą wiedzy są systemy ekspertowe. Są one produktem stosowanej sztucznej inteligencji.

Ich istotą jest naśladowanie człowieka-eksperta w konkretnie wybranej dziedzinie. Według Feingenbaum’a system ekspertowy to „inteligentny program komputerowy, który wykorzystuje wiedzę i metody wnioskowania, aby rozwiązywać problemy, które są na tyle trudne, że ich rozwiązanie wymaga znacznej wiedzy fachowej człowieka”.

Podstawową zasadą budowy jest przeniesienie wiedzy eksperta do bazy wiedzy systemu. Tych, którzy budują systemy bazujące na wiedzy Feingenbaum określa jako „inżynierów wiedzy”.

Inżynieria wiedzy koncentruje się na dokładnym naśladowaniu specyficznego zachowania ekspertów w rozwiązywaniu ściśle określonych i ograniczonych problemów.

Eksperci w swojej działalności popełniają błędy i systemy ekspertowe, które ich naśladują, czynią to również.

Nie można oczekiwać, że system ekspertowy w każdym przypadku poda prawidłowe rozwiązanie. Tego rodzaju systemy nie muszą bezwarunkowo zawierać całej wiedzy eksperta, a jedynie wybrane, specjalne jej wycinki, stąd też stosowane jest określenie „systemy bazujące na wiedzy”.

Typy i podtypy systemów informatycznych ze względu na szczebel zarządzania

TypTyp

systemusystemuSystemy Systemy

zorientowane zorientowane nana

Typy/podtypy systemów ze wzglTypy/podtypy systemów ze wzglęędu na szczebel/poziom zarzdu na szczebel/poziom zarząądzaniadzania

wykonawczy Decyzje bieżące.

Krótkie cykle decyzyjne (godziny, dni, tygodnie,

miesiące). Dobrze ustrukturalizowane

sytuacje decyzyjne. Decyzje rutynowe

i powtarzalne. Procesy decyzyjne łatwo

programowalne.

taktyczny Średni horyzont czasu (tygodnie, miesiące,

kwartały). Sytuacje i decyzje słabo lub źle ustrukturyzowane.

Wiele alternatyw. Możliwość i potrzeba optymalizacji decyzji.

Procesy decyzyjne łatwo i trudno programowalne.

strategicznyDługie horyzonty czasu

(kwartały, lata). Sytuacje problemowe, źle

ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane..

Wiele alternatyw. Zmienne heurystyczne, algorytmy decyzyjne.

Procesy decyzyjne trudno programowalne

SES Dane i procesy ich

przetwarzania

SIK Dane, procesy ich

przetwarzania oraz

wyszukiwania informacji dla kierownictwa

SPDSPD

ZSPDZSPD

OASOAS

MISMIS

IMISIMIS

DISDIS

EISEIS

ESSESS

SES SES SSystemy ystemy EEwidencyjno widencyjno SSprawozdawczeprawozdawcze SPT systemy przetwarzania transakcji,

DPS - Data Processing Systems (Systemy Przetw. Danych)TPS - Transaction Processing Systems

  ZSPD Zintegrowane Systemy Przetwarzania Danych, IDP - Integrated Data Processing, IDP - Integrated Transaction Processing

OAS - Office Automation SystemsOAS - Office Automation SystemsSIK SIK Systemy Systemy IInformacji nformacji KKierownictwaierownictwaMIS - Management Information Systems,MIS - Management Information Systems,IMIS - Integratet Management Information SystemsIMIS - Integratet Management Information SystemsDIS - Data Interpretation SystemsDIS - Data Interpretation SystemsEIS - Executive Information Systems EIS - Executive Information Systems ESS - Executive Support SystemsESS - Executive Support Systems

TypTyp

systemusystemuSystemy Systemy

zorientowane zorientowane nana

Typy/podtypy systemów ze wzglTypy/podtypy systemów ze wzglęędu na szczebel/poziom zarzdu na szczebel/poziom zarząądzaniadzania

wykonawczy Decyzje bieżące.

Krótkie cykle decyzyjne (godziny, dni, tygodnie,

miesiące). Dobrze ustrukturalizowane

sytuacje decyzyjne. Decyzje rutynowe

i powtarzalne. Procesy decyzyjne łatwo

programowalne.

taktyczny Średni horyzont czasu (tygodnie, miesiące,

kwartały). Sytuacje i decyzje słabo lub źle ustrukturyzowane.

Wiele alternatyw. Możliwość i potrzeba optymalizacji decyzji.

Procesy decyzyjne łatwo i trudno programowalne.

strategicznyDługie horyzonty czasu

(kwartały, lata). Sytuacje problemowe, źle

ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane..

Wiele alternatyw. Zmienne heurystyczne, algorytmy decyzyjne.

Procesy decyzyjne trudno programowalne

SWD Dane, procesy ich

przetwarzania wyszukiwanie informacji dla kierownictwa

oraz generowanie optymalnych

decyzji

OLAPOLAP

SASA

DSSDSS

PMSPMS

IRISIRIS

IFPSIFPS

IMSIMS

KB-DSSKB-DSS

SWDSWD Systemy Systemy WWspomajspomająące ce ppodejmowanie odejmowanie DDecyzji ecyzji

DSS - Decision Support Systems DSS - Decision Support Systems

PMS - Portofolio Management SystemsPMS - Portofolio Management Systems

IRIS - Industrial Relations Information IRIS - Industrial Relations Information

IFPS - Interactive Financial Planning SystemsIFPS - Interactive Financial Planning Systems

IMS - Interactive Marketing Systems IMS - Interactive Marketing Systems

KB-DSS - Knowledge-Based DSSKB-DSS - Knowledge-Based DSS

OLAP - On Line Analytical Processing OLAP - On Line Analytical Processing

((Systemy bieSystemy bieżążącego analitycznego przetwarzaniacego analitycznego przetwarzania))

SA - Software AgentsSA - Software Agents

TypTyp

systemusystemuSystemy Systemy

zorientowane zorientowane nana

Typy/podtypy systemów ze wzglTypy/podtypy systemów ze wzglęędu na szczebel/poziom zarzdu na szczebel/poziom zarząądzaniadzania

wykonawczy Decyzje bieżące.

Krótkie cykle decyzyjne (godziny, dni, tygodnie,

miesiące). Dobrze ustrukturalizowane

sytuacje decyzyjne. Decyzje rutynowe

i powtarzalne. Procesy decyzyjne łatwo

programowalne.

taktyczny Średni horyzont czasu (tygodnie, miesiące,

kwartały). Sytuacje i decyzje słabo lub źle ustrukturyzowane.

Wiele alternatyw. Możliwość i potrzeba optymalizacji decyzji.

Procesy decyzyjne łatwo i trudno programowalne.

strategicznyDługie horyzonty czasu

(kwartały, lata). Sytuacje problemowe, źle

ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane..

Wiele alternatyw. Zmienne heurystyczne, algorytmy decyzyjne.

Procesy decyzyjne trudno programowalne

SBW Dane, procesy ich

przetwarzania wyszukiwanie informacji dla kierownictwa, generowanie optymalnych decyzji oraz

wspomaganie procesów

decyzyjnych w oparciu o technologię

AI

ESES

DMDM

MSSMSS

SBW Systemy z Systemy z BBazaząą WWiedzyiedzy

ES - Expert SystemsES - Expert Systems

MSS - Management SupMSS - Management Suppport Systemsort Systems

DM - Data MiningDM - Data Mining

Oferowane aktualnie pakiety programów, najbardziej zaawansowanych funkcjonalnie systemów informatycznych zarządzania, są w przeważającej części systemami informowania kierownictwa określanymi też czasem jako System Informacji Zarządczej.

W literaturze zachodniej przyjęte jest określenie MIS - Management Information Systems.

We wcześniejszych realizacjach systemów istnieje specjalny moduł realizujący typowe funkcje SIK np. EIS, wykorzystujący dane gromadzone i aktualizowane w podsystemach dziedzinowych.

W takich rozwiązaniach funkcje właściwe dla tego typu systemów dostępne są zazwyczaj dla wybranych stanowisk kierowniczych w organizacji. Uzyskiwane dane to z reguły biuletyny (generatory raportów) zawierające zagregowane dane, dostosowane do wcześniej określonych oczekiwań użytkowników.

Moduły te są też czasem określane jako systemy informowania zarządu.

Typowe realizowane funkcje to między innymi: tworzenie sprawozdań finansowych, przeprowadzanie analiz wskaźnikowych przeprowadzenie analiz porównawczych

w czasie na tle danych planistycznych przeprowadzenie analizy kosztów przeprowadzenie symulacji gospodarczych

W wersjach funkcjonalnie bardziej zaawansowanych wyspecjalizowany moduł SIK znika, a funkcje właściwe dla tego typu systemów są dostępne dla użytkowników w obszarach dziedzinowych.

Praktycznie oznacza to, że użytkownicy funkcji dziedzinowych np. operatorzy sprzedaży, służby marketingu, konstruktorzy, technolodzy, planiści wydziałowi i inni, mają w zakresie swoich uprawnień możliwość stosowania między innymi funkcji: zaawansowanego wyszukiwania danych, dociekania (dowolnego rozwijania wielkości zagregowanych na składniki i czynniki), prezentacji i analiz graficznych oraz symulacji.

Nowe wersje systemów mają wszystkie własności użytkowe wersji wcześniejszych.

Rozwój technologii informatycznych i wzrost złożoności warunków funkcjonowania organizacji gospodarczych oraz ostra konkurencja wśród firm software’owych, spowodowały istotny rozwój własności funkcjonalnych dostępnych systemów informatycznych zarządzania.

Nowe rozwiązania technologiczne: wzrost parametrów ilościowych i jakościowych

sprzętu komputerowego i telekomunikacyjnego, coraz szersze stosowanie języków czwartej

generacji (4GL), praktyczne stosowanie zaawansowanych

funkcjonalnie systemów baz danych (relacyjne BD,  wielowymiarowe BD, dedukcyjne BD itd.),

coraz szersze stosowanie obiektowo zorientowanych procesów gromadzenia i przetwarzania danych,

stosowanie technologii multi i hypermedialnych, rozwój technologii umożliwiających głęboką

integrację procesów technologicznych i produkcyjnych  z procesami sterowania i zarządzania,

powszechny dostęp do elektronicznej wymiany danych (EDI).

OLAPOLAP

Szczególną pozycję wśród zawansowanych rozwiązań zajmuje technologia OLAP (On Line Analitical Processing - Systemy Analitycznego Przetwarzania na Bieżąco).

Wykorzystywana ona jest do wspierania bardziej zaawansowanych systemów typu SIK oraz systemów wspomagania decyzji. Systemy tego typu wymagają bardzo szybkiego dostępu do coraz większych zbiorów danych.

Wzrostowi tych wymagań często nie mogą sprostać wzrastające parametry sprawnościowe sprzętu komputerowego.

Hurtownie danychHurtownie danych

W celu zapewnienia sprawnego funkcjonowania systemu czasami z jego części operacyjnej wydziela się - do obsługi funkcji informowania lub przygotowania decyzji - bazy danych, tzw. hurtownie danych (Data Warehouse).

Zbiory w hurtowniach danych aktualizuje się zazwyczaj - w zależności od potrzeb - na bieżąco, codziennie, raz na tydzień, lub miesiąc.

Hurtownie danych, w sensie strukturalnym i funkcjonalnym, to na ogół wielowymiarowe, dedukcyjne bazy danych. Gromadzone dane mają często charakter wirtualny, a ich struktury zaprojektowano tak aby możliwe było zaspakajanie już zdefiniowanych lub potencjalnych potrzeb informacyjnych użytkowników.

Dzięki temu możliwe jest udostępnianie wymaganej informacji natychmiast oraz prowadzenie złożonych analiz i symulacji typu „co jeśli”.

Software AgentsSoftware Agents

W w systemach zarządzania typu SIK i SWD wykorzystywane bywa rozwiązanie określane jako Software Agents.

Są to programy pracujące autonomicznie w tle normalnie działających aplikacji i uaktywniające się gdy zostaną spełnione określone warunki, lub gdy zajdzie określone zdarzenie. Takimi warunkami mogą być np. wystąpienie pewnej daty (sporządzenie raportów, analiz, ogólnie - zainicjowanie jakiegoś procesu), wystąpienie pewnej relacji dla określonego klienta pomiędzy np. zadłużeniem a zamówieniem. Efektywne zastosowanie tej technologii wymaga zazwyczaj wdrożenia systemów hurtowni danych.

Data MiningData Mining

Inną technologią wykorzystywaną do wspomagania procesu podejmowania decyzji jest eksploracja danych (Data Mining).

Stosowana ona jest do odkrywania (wydobywania) i udostępniania użytkownikom uogólnionych reguł i wiedzy zawartej w bardzo dużych bazach danych. W tej metodzie nie poszukuje się określonych elementarnych informacji, ale zadaje pytanie, czy w zgromadzonych danych występują jakieś korelacje oraz trendy.

Techniką taką posługują się na przykład banki detaliczne poszukując wzorców i typów klientów, przedsiębiorstwa - oceniające dostawców lub odbiorców, chcące ustalić uogólnione (np. dla dłuższych okresów) parametry modele procesów wytwarzania, zaopatrywania, dystrybucji.

Dalszymi przykładami zastosowań tej technologii jest badanie preferencji i postaw byłych i potencjalnych klientów w celach marketingowych.

Szczególnie istotne w tej technologii jest to, że programy realizujące te funkcje działają autonomicznie i operują na zawartości baz wiedzy oraz, że poszukują korelacji pomiędzy wartościami określonych atrybutów i wskazują atrybuty pomiędzy którymi zachodzą jakieś korelacje.