View
1.186
Download
2
Category
Preview:
Citation preview
UPRAVLJAČKI INFORMACIONI SISTEMI
Upravljački informacioni sistemi (Managment information systems –MIS)
Sadržaj:Sistemi podrške grupnom odlučivanjuSistemi podrške izvršnim rukovodiocimaEkspertni sistemiInteligentni sistemi za podršku odlučivanja
Sistemi podrške grupnom odlučivanju - Group Decision Support System (GDSS)Kraj ’70 i početak ’80 obeležen je ubrzanim razvojem informacione tehnologije. Nove
tehnologije u izradi integrisanih kola i mikročipova koje su omogućile povećanje brzine i kapaciteta što je prouzrokovalo i veću mogućnost u praktičnim primenama u odlučivanju i upravljanju preduzećem.
Teorije odlučivanja su se razvijale nezavisno od informacione tehnologije i bazirale su se na kvantitativnim metodima i modelima. Nastao je čitav niz kvantitativnih metoda i modela:
Linearno programiranje Mrežno planiranje (CPM* i PERT* metoda)Transportni problemTeorija redova čekanjaDinamičko programiranje
Sredinom ’80tih nastao je koncept sistema za podršku grupnom odlučivanju (GDSS). Ozbiljna primena sistema za podršku odlučivanju počela je tek sa upotrebom korisniku prilagođenih (user-friendly) DSS alata na mikroračunarima.
Nedostatci:Naglasak u razvoju sistema je stavljen na podršci individualnom odlučivanju iako je proces
odlučivanja u organizaciji prvenstveno kolektivnog karakteraUpotreba sistema za podršku odlučivanju otežava konsultovanje stručnjaka za određenu
problematiku kao i kolektivno odlučivanje i usklađivanje interesa različitih grupa u organizaciji.
Prednosti:
DSS alati pružaju velike mogućnosti za: - poboljšanje unutar kancelarijskih komunikacija putem prikazivanja grafikona, slika,
tabela i analitičkih modela na ekranu- savremena sredstva upravljačkog komuniciranja u vidu e-maila- računarski podržanih sastanaka bez fizičkog pristupa u vidu tzv. (computer conferencing)- on-line komuniciranje u realnom vremenu u vidu irc (mirc) ili ICQ
Navedena sredstva poboljšanja upravljačkog komuniciranja mogu maksimalno doprineti efektnijem odlučivanju tek uključivanjem u koncept sistema za podršku grupnom odlučivanju.
1/10
UPRAVLJAČKI INFORMACIONI SISTEMI
Razlika između grupnih i individualnh sistema:Grupni sistemi pored podsistema upravljanja podacima, modelima i dijalogom, sadrže i
podsistem upravljanja komunikacijama, tipa čovek-računar-čovek.
Sistem za podršku grupnom odlučivanju može da:- posluži kao pomoć pri donošenju kolektivnih odluka na sastanku gde su članovi radne grupe fizički prisutni - učini zajedničke sastanke, gde su svi fizički prisutni, nepotrebnim u zavisnoisti kakve su obezbeđene komunikacione veze.
GDSS obezbeđuje dopunske kanale komuniciranja koji poboljšavaju brzinu i tačnost komuniciranja kao i stepen saradnje između učesnika ali ne uskraćuje lične kontakte. Kada su učesnici međusobno dislocirani GDSS postaje glavni kanal komuniciranja. Šematski prikaz GDSS u slučaju sastanka gde su učesnici fizički prisutni pa GDSS služi kao pomoćni komunikacioni kanal
Dizajn i struktura podsistema upravljanja
Zavisi od: - prostorne dislociranosti donosioca odluka (svi na istom mestu ili ne)- vremenske udaljenosti donosioca odluka (svi učestvuju istovremeno ili ne)- stepena centralizacije odlučivanja (viši ili niži stepen decentralizacije)- stepena saradnje donosioca odluka.
DSS alati mogu biti: - prosti (upotreba iste baze podataka) - složeni (upotreba nekih tehnika veštačke intelegencije)
Praktična realizacija GDSS sistema zove se elektronsko vođenje sastanka. EMS – Electronic Meeting System predstavlja softverski sistem za podršku grupnom odlučivanju upotrebljavajući ne samo informacionu tehnologiju, već i visoko sofisticirane metode u donošenju odluka, komuniciranju i rešavanju problema.
Razvoj EMSa a ujedno i GDSSa zasniva se na 3 osnovne komponente:Aplikacija moderne informacione tehnologije (user-friendly) EMS je polazni
konceptualni okvir ili ljuska razvoja GDSSa, koji je usmeren na poboljšanje performansi rada grupe i povećanja njene organizacione aktivnosti. Danas su tri najpoznatija praktična EMS sistema definisani kao: GDSS, PLEXSYS sistem univerziteta u Arizoni, RONIN sistem.
Razvoj tzv Grupver (engl. Groupware) softvera koji predstavlja računarsku podršku kooperativnom radu. Cilj mu je koordinacija grupe ljudi koja radi na specifičnim zadacima, kao što su : priprema i planiranje sastanaka, koordinacija rasporeda aktivnosti u grupama, povećane
2/10
UPRAVLJAČKI INFORMACIONI SISTEMI
mogućnosti razmene informacija, pristup i obezbeđenje ekspertskog informacionog ulaza. Softverski paketi na tržištu su : Coordinator (Action Technologies Inc., Emerzwille, CA) , Gropu System (Ventana Corp., Tucson, Arizona), Who-Wath-When Enterprise, Higgins i drugi
Razvoj DSS i ES (engl. Expert Systems) od isključivo individualnih sistema za podršku odlučivanju ka njihovom postepenom međusobnom povezivanju kroz podsistem upravljanja komunikacijama. Tek poslednji modeli integracije na relaciji korisnik-individualni DSS- GDSS omogućava multilateralne relacije između članova grupe preko mreže kao i zajedničko korišćenje niza kompleksnih metoda i tehnika kao što su : metodi višekriterijumskog odlučivanja, metodi i tehnike veštačke intelegencije itd.
Sistem DSSa kod odlučivanja sam uporedio sa sistemom odlučivanja kod profesionalnog Atletičara. Menadžer baš kao i profesionalni atletičar mora u momentu da samostalno donosi odluke kako bi stigao do cilja.
GDSS danas obuhvata 3 tehnologije
Komunikacionu tehnologiju, koja uključuje elektronsku razmenu poruka, lokalne i globalne mreže, telekomunikacije i slično.
Kompjutersku tehnologiju, koja obuhvata višekorisničke operativne sisteme, baze podataka i modela, jezike četvrte generacije i njima primerene metode i tehnike analize, projektovanja i slično.
Tehnologije podrške odlušivanju, koja obuhvata metode i tehnike jedno i višekriterijumskog odlučivanja, struktuirane grupne metode i pravila organizacije i vođenja grupnih diskusija. Grupna istraživanja od strane Gallupe-a 1985, Watson-a 1988 i Mockler-a 1992 GDSS sistema potvrđuju njegovu efikasnost i mogućnosti generisanja kumulativnih znanja. Većina poznatih autora se danas slaže da optimalni dizajn GDSS-a bitno zavisi od osobina grupe koja donosi odluku (veličina, sastav, sposobnosti i drugo.), softverske podrške koja joj stoji na raspolaganju u odnosu na prirodu problema odlučivanja, kao i od raspoloživosti i kvaliteta komunikacione tehnologije.
Razvoj GDSSa u praksi – 3 generacijePRVA “Generacija eksperimentalne podrške”DRUGA “Generacija operativne podrške”TREĆA “Generacija sistemske intelegencije”
PRVA GENERACIJA “Generacija eksperimentalne podrške” karakteristike: Softverski alati su limititani po broju i ogućnostima, obuhvataju uglavnom: - elektronsku poštu
- lokalne mreže za međusobnu komunikaciju - prenos informacija na javni ekran - anonimni ulaz ideja i argumenata - njihovo statističko sumiranje i prikazivanje - kontinuirani prenos agendi i slično
Visok stepen komunikacije između članova grupe. Nepostojanje mogućnosti za integracijom informacija između sesija i grupa
DRUGA “Generacija operativne podrške”Veliki broj međusobno povezanih softverskih alata, sposobnih da podržavaju razlišite
grupe i tipove zadataka u nestandardnim procedurama. Upotreba metode analize odlučivanja, analize rizika, procene verovatnoće, višekriterijumska odlučivanja. modela finansijskih generatora. Znatno unapređenje korišćene višekanalne komunikacione tehnologije. Veliki broj user-friendly korisničkih interfejsa. Kvalitetan i brz pristup korisnika do eksternih izvora informacija
3/10
UPRAVLJAČKI INFORMACIONI SISTEMI
Treća generacija GDSS-a “Generacija sistemske intelegencije” .Karakteristike:
• značajna integracija širokog spektra softverskih alata i sredstava• uključivanje ekspertnih sistema i elemenata veštačke intelegencije u tzv. integrisani softver• visok stepen automatizacije procedura kroz korišćenje baze pravila• razvoj baza znaja i modela u funkciji strategijskog upravljanja
Tok odlučivanja zasnovan na GDSS sistemu (Model PLEXSYS) sastoji se od tri osnovna modula:
Prvi modul se odnosi na planiranje i vođenje sesije a omogućava planiranje toka sastanka, identifikaciju njegovih ciljeva, korišćenje baze znanja i inicijalizaciju i korišćenje softverskih alata od strane učesnika grupe.
Drugi modul se odnosi na podršku rada grupe (Group process support) u fazama pripreme i donošenja odluka. Ovaj modul ima četiri faze: 1. Generisanje ideja 2. Organizaciju ideja 3. Glasanje 4. Ispitivanje stavki
Treći modul se odnosi na softversku podršku GDSSa
Softverski alati:Electronic BrainstormingDelphiNominal GroupIssue AnalyzerPolicy Formation
Vote SelectionAlternative EvaluatorQuestionaireTopic CommenterStakeholder Id & Assumption
4/10
PRIPRMEMA NADGRADNJA
FAZEODLUČIVANJA
SOFTVERSKI ALATI
SessionPlanning
SessionManager
Idea Generation
Idea Organization
Vouting
IssueExplanation
BrainstormingDelphi
Normal Group
Issue AnalyzerPolicy Formation
Vote SelectionAlternative Eval.
Questionaire
Topic CommenterStakeholder Id& Assumptions
Knowlage AccumulationKnowlage Accumulationand Representationand Representation
Enterprize AnalizerFile Reader
Group DictionarySemantic Graphics
UPRAVLJAČKI INFORMACIONI SISTEMI
Prednosti GDSS sistema u odnosu na klasične sastanke koji se odvijaju bez IT tehnologije su:
• Mogućnost definisanja ideja teče vremenski paralelno za sve učesnike. • Softverski alati pomažu u svim fazama odlučivanja• Mogućnosti korišćenja baze podataka su neograničene• Donošenje odluka i glasanje je zasnovano na oceni ideje a ne predlagača • Brže odlučivanje• Neposredno proveravanje odluka• Stalna nadogradnja baze znanja sistema
Sistemi podrške izvršnim rukovodiocima (ESS)ESS (Executive Support System) su informacioni sistemi za podršku odlučivanju. Osobine su:
- Baza znanja - Komunikaciona okruženja- Minimalno računarsko predznanje- Minimum vremena za obuku- Brzo prikazuju podatke- Za rad se koristi miš ili touchpad
Dobro dizajniran ESS predstavlja moćan alat za :• strateško odlučivanje• istraživanje konkurencije• finansijske analize• analize trendova• interno izveštavanje• i druge zadatke izvršnih rukovodioca
ESS reorganizuje podatke u sirove podatke i liferuje informacije u prihvatljivom obliku.
ESS je prvenstveno usmeren na SADAŠNJOST a potom na budućnost za razliku od DSS-a.
ESS reorganizuje podatke u sirove podatke i liferuje informacije u prihvatljivom obliku.
Koristi i “Goal-seeking” i “What-if “ analize i informacije iz eksternih baza podataka.
Poznatiji ESS paketi su: Command Center EIS, Commander EIS, EIS Toolkit, Executive
Edge, Incite, RediMaster, Resolve
Expertni sistemi (ES) Kompjuterski softver Namenjen top menadžmentu Primena:- rešavanje specifičnih problema- pomoć u oblastima odlučivanja
Cilj ekspertnog sistema: Kompjuterski softver Namenjen top menadžmentu Primena:
- rešavanje specifičnih problema- pomoć u oblastima odlučivanja
Teži se ka stvaranju takve softverske podrške koja će omogućiti simuliranje ponašanja čoveka eksperta u datoj problemskoj situaciji.
5/10
UPRAVLJAČKI INFORMACIONI SISTEMI
Ponašanje čoveka eksperta podrazumeva Dijagnosticiranje problema Mehanizme i logiku zaključivanja Transfer znanja Manipulisanje znanjem Vrednovanje alternativa
6/10
UPRAVLJAČKI INFORMACIONI SISTEMI
U izgradnji ekspertnih sistema javljaju se dodatne poteškoće zbog činjenica da preuzimanje znanja od eksperata uvek sa sobom nosi i neka pretežno lična pravila, rezonovanja i zaključivanja, učenje na bazi ranijih iskustava, mogućnosti adekvatne primene analogije.
Svrhe aplikacije: Korisnik traži odgovor na zadati problem Korisnik ekspert dodaje znanje u ES Korisnik uči od ES, povećava svoje znanje
Rezultati ES prikazani u grafičkom obliku:
Grafički prikazani rezultati glasanja. Najviše glasova ima predlog preseljenja u novu poslovnu zgradu a zatim predlog smanjiti operativne troškove u budžetu za 25% kako bi se povećao profit preduzeća u narednoj fiskalnoj godini.
Osnovne razlike između DSS i ES
ATRIBUTI DSS ESNamena Pomoć čoveku koji odlučuje Zamena čoveka u odlučivanjuOrjentacija Odlučivanje Transfer znanja i savetKo postavlja pitanja Čovek-mašini Mašina-čovekuPodručje problema Vrlo široko Uzak domenSadržaj baza Stvarno znanje Stvarno i proceduralno znanjeMogućnost rezonovanja Ne Da-ograničeno
Zadaci ES se odlikuju time što:
Kompleksne i složene zadatke rešavaju na nivou eksperta
Primenjuju strategije rešavanja iz specifičnih oblasti
Samosaznanjem rezonuju u procesu zaključivanja i pružanju obrazloženja zaključaka
Rešavaju probleme koji pripadaju širokoj skali funkcionalnih kategorija u sledećoj tabeli
7/10
UPRAVLJAČKI INFORMACIONI SISTEMI
Izgled konferencijske sale za grupno odlučivanje uz podršku ES
Funkcionalne kategorije, zadaci i nazivi tipičnih ES
Kategorija zadataka Suština zadataka Naziv tipičnih ES
Interpretacija Zaključivanje o datoj situaciji, uključivanje opisa problema odlučivanja i stanja sistema
DENDRALPUFF, VM
Dijagnostika Postavljanje dijagnoze i zaključivanje o greškama na osnovu podataka i pokazatelja
MZCINDART, BDS
Planiranje Oblikovanje akcija, modeliranje,Projektovanje
TALIBSPEX, MOLGEN
Predviđanje Zaključivanje o verovatnim posledicama PTRANS, I&m
Oblikovanje Konfigurisanje objekata irešenja uz data ograničenja
XCONMOLGEN, PALADIO
Kontrolisanje Kontrola ponašanja sistema,formulisanje kolektivnih planoiva
ZES MINvm
Odgovor na pitanje “kako je moguće da ES ima ovako široku skalu zadataka u kojima može biti primenjen” daje prikaz bitnih razvoja obeležja ES i tipične strukture ES u čijoj je osnovi znanje odnosno inženjering znanja.
8/10
UPRAVLJAČKI INFORMACIONI SISTEMI
Obeležja i mogućnosti ES
Godine razvoja Obeležje ES Mogućnosti
1960-70 EKSPERTIZA Preuzimanje visokog nivoa znanja i performansi eksperta, čvrstina i logika zaključivanja
1960-70 SIMBOLIČKOREZONOVANJE
Simbolička prezentacija i manipulisanje znanjem, transfer znanja iz različitih domena i reformacija znanja
1970-80 DUBINA Obrada složenih ne strukturiranih problema, korišćenje kompleksnih pravila
1980-90 REZONOVANJEO SEBI
Ispitivanje sopstvenog rezonovanja (zaključivanja) i objašnjavanje zaključaka
Prethodnu deceniju karakteriše korišćenje visokokvalitetnih, sveobuhvatnih i specifičnih znanja u rešavanju sve složenijih problema užih oblasti (od medicine do ekonomije i menadžmenta)
Najznačajnija svojstva ES jeste znanje ES o sopstvenim operacijama i strukturi. Za sada se to poželjno svojstvo ispoljava pretežno u mogućnostima obrazlaganja, racionalizovanja, opravdavanja i objašnjavanja “svojih” zaključaka i preporuka, ali ima dobrih nagoveštaja da će u budućnosti obezbediti osnov za korenita preinačavanja vlastitih mogućnosti na osnovu učenja iz iskustva”.
Strukturu ES čine: Podsistemi uzimanja i predstavljanja znanja eksperta u bazi znanja
Baze znanja
Mehanizmi zaključivanja i obrazlaganja zaključaka
Korisnički interfejsi
9/10
Korisnik
Ekspertskiizveštaj
Korisnički interfejs
Podsistemzaključivanja
Baza
znanja
Korisničko okruženje ES
Podsistem akvizicije
znanja
Inženjeringznanje
Ekspertili
inženjering
znanjaradna stanica
Razvojno okruženje ES
UPRAVLJAČKI INFORMACIONI SISTEMI
Osnovni metodi koji se koriste u procesu uzimanja znanja su: Repertoarske rešetke Multidimenzionalno skaliranje Kritični događaji Reklasifikacija Analiza odlučivanja Posmatranje eksperta na delu
Proces izgradnje baze znanja može se razložiti u nekoliko koraka Identifikacija problema Predlog koncepcije baze znanja Izbor načina prikazivanja znanja Implementacija baze znanja Podešavanje baze znanja
Najpoznatiji metodi predstavljanja znanja su: Produkciona pravila Semantičke mreže Frejmovi (ramovi) znanja Trojke objekat - atribut - vrednost
Mehanizmi zaključivanja i obrazlaganja zaključka čine podsistemi ekspertnog sistema koji je najčešće veoma bitan za korisnika jer omogućava uvid u način rešavanja problema i razloge zbog
kojih ekspertni sistem predlaže određene zaključke u vezi njegovog rešavanja.
Korišćena literatura: Poslovni informacioni sistemi www.GroupSupport.com
10/10
Recommended