Capitulo I. Sistemas.

Definición: Se entiende por sistema a un conjunto de elementos organizados e

interrelacionados entre sí para llevar a cabo un objetivo en común.

Es uno de los términos más ampliamente empleado en todos los campos

fundamentales de las ciencias tales como: la biología, la física, la química, las

matemáticas, lógica, cibernética, sociología, economía y en la mayoría de las ramas

de la ingeniería.

La Universidad Nacional Abierta lo define como cualquier conjunto de

elementos organizados y relacionados para un propósito o una actividad.

En la compilación realizada por el Instituto Santa María (1991), encontramos

que el un sistema es todo conjunto articulado de componentes o subsistemas ideados

para alcanzar un objetivo.

Por su parte, en el diccionario de Informática e Internet de Microsoft,

encontramos una definición general de los que son los sistemas, pero encontramos

ejemplos que identifican algunos tipos de sistemas dentro del área profesional de la

informática. En este sentido, se define a los sistemas como cualquier colección de

elementos componentes que funcionan conjuntamente para realizar una tarea. Por

ejemplo, es un sistema hardware el compuesto por un microprocesador, sus chips y

circuitos de soporte, los dispositivos de entrada y salida y demás dispositivos

periféricos; o el sistema operativo que hace que dicho hardware funcione, el cual está

compuesto por una serie de programas y archivos de datos, entre otros.

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Observamos pues, en todas las definiciones que siempre se trata de varios

elementos que interrelacionados, considerados subsistemas, trabajan para alcanzar un

fin determinado.

Otro aspecto a destacar es que todo sistema cumple con un ciclo de vida,

donde sus tres etapas elementales son:

1. Análisis de sistemas o lo que es lo mismo, la detección del problema u

oportunidad para mejorar el sistema actual o desarrollar un nuevo sistema.

2. Diseño de sistema, donde se ponen en practica una serie de herramientas

que permitan observar el comportamiento de las partes integrantes del

mismo y su interrelación con otros sistemas.

3. Implementación del sistema

Hacemos alusión al ciclo de vida del sistema ya que cuando se recurre a la

aplicación de métodos y técnicas para la optimización, podríamos ubicarnos en

cualquiera de estas etapas, ya que se puede hacer óptimo la ejecución de un proyecto

mediante el cual se espera aplicar un nuevo desarrollo o una nueva infraestructura de

redes, podríamos hablar de optimizar costos y maximizar beneficios referidos a los

cambios e implementación de nuevos sistemas, o simplemente podríamos hablar de

mejorar procesos dentro de las aplicaciones que permiten el desarrollo de la

operatividad y funcionabilidad de la empresa.

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Tipos de Sistemas

De manera general los sistemas los sistemas pueden clasificarse en abiertos o

cerrados, en naturales o creados por el hombre, en sistema estables, sistemas con

retroalimentación, o en sistemas centralizados.

El sistema cerrado es aquel que no posee medio ambiente, es decir, no

hay sistemas externos que puedan intercambiar información con éste; mientras que el

sistema abierto si posee medio ambiente, es decir, puede intercambiar información e

interactuar con otros sistemas.

Nos interesa de manera particular hacer mención a los sistemas

creados por el hombre ya que, si se quiere, son copias de los sistemas naturales con

los cuales interactúan. En tal sentido, debemos señalar que para el caso que nos

interesa, los sistemas a los que haremos referencia es a los sistemas informáticos,

sistemas de información o sistemas computacionales, los cuales han sido creados por

el hombre para facilitar el procesamiento o tratamiento de la información para

garantizar el éxito en el cumplimiento de su objetivo como son las organizaciones

sociales (otro tipo de sistema cread por el hombre).

En cuanto a los otros sistemas no es de vital importancia su tratamiento en el

presente informe ya que, como lo hemos mencionado en el párrafo anterior, nos

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interesa, en virtud del área de formación profesional, es enfocarnos hacia los sistemas

de información.

Sistemas de información

En virtud de nuestra formación como administradores en Informática es de

vital importancia resaltar que hoy día existen una serie de Sistemas de información

que permiten que los gerentes, en los distintos niveles empresariales, puedan llevar de

manera más optima y eficaz, además de permitirle tener herramientas para facilitar la

toma de decisiones. Estos sistemas se diseñan bajo algoritmos y modelos

matemáticos proporcionados por expertos en buscar el mejor rendimiento, mejor uso

de los recursos, de los tiempos disponibles, entre otros aspectos.

Algunos de estos sistemas son: Sistemas de procesamiento de transacciones,

Sistemas de automatización de la oficina y sistemas de trabajo del conocimiento,

Sistemas de información gerencial, Sistemas de apoyo a la toma de decisiones,

Sistemas expertos e inteligencia artificial, Sistemas de apoyo a la toma de decisiones

en grupo y sistemas de trabajo colaborativo apoyados por computadora, Sistemas de

apoyo a ejecutivos, entre otros.

De acuerdo con Kendall (2005), los sistemas de información se desarrollan

con diversos propósitos, según las necesidades de la empresa, dicha premisa es

totalmente cierta por cuanto las organizaciones requerirán sistemas de computo y

procesamiento de información para apoyarse en el desarrollo de sus actividades y

mejorar sus procesos, ser más eficaces, efectivos y eficiente. Estos sistemas se

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desarrollan para cada nivel de la estructura organizativa y en este sentido apreciamos

que los sistemas de procesamiento de transacciones funcionan al nivel operativo, los

sistemas de automatización de la oficina y los sistemas de trabajo del conocimiento

poyan el trabajo al nivel del conocimiento. Por su parte, los sistemas de información

gerencial y los sistemas de apoyo a la toma de decisiones se encuentran entre los

sistemas de alto nivel. Los sistemas expertos aplican el conocimiento de los

encargados de la toma de decisiones para solucionar problemas estructurados

específicos. Los sistemas de apoyo a ejecutivos se encuentran en el nivel estratégico

de la administración. Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones en grupo y los

sistemas de trabajo corporativo apoyados por computadora, descritos de manera más

general, auxilian la toma de decisiones semiestructuradas o no estructuradas a nivel

de grupo.

Capitulo II. Optimizar.

Definición: Como bien sabemos optimizar significa aplicar un conjunto de

métodos y técnicas con miras de hacer o ejecutar una acción de la mejor manera

posible, lo que significa entre otras cosas, disminuir costos, aumentar ganancias,

ahorrar tiempo, mejorar los procesos, es decir, se desea mejorar las cosas para ser más

eficientes, eficaces y efectivos, elementos especialmente importantes para los

administradores para lograr una buena gestión; además, como ya lo hemos señalado

en el capitulo que antecede, cuando hablamos del uso de los sistemas de información

por parte de las organizaciones también se busca la consecución de estos tres

elementos.

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En el diccionario encontramos que optimizar en el área de la informática

quiere decir organizar la disposición de las informaciones o de las instrucciones para

obtener el tiempo mínimo de tratamiento de un programa.

En general, optimizar es entonces lograr el mejor resultado posible de una

actividad o proceso mediante el aprovechamiento al máximo de sus potencialidades.

Cuando nos sumergimos en el mundo de los sistemas, en especial los sistemas

informáticos, podemos encontrar que la optimización está presente durante los

procesos de análisis de sistemas, durante el mantenimiento, durante el diseño, durante

la implementación y prueba, etc.

En el área de la informática, la optimización es entonces la búsqueda y el

hecho de mejorar el rendimiento de un sistema operativo, programa o dispositivo, a

partir de determinados cambios lógicos (software) o físicos (hardware).

Tipos de optimización en sistemas informáticos

Como ya hemos mencionado, optimizar es mejorar la forma como se hace

una actividad de manera que funcione mejor, de acuerdo a los requerimientos de los

usuarios, que signifique ahorro de recursos y se garantice la maximización de los

beneficios.

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En tal sentido, podemos apreciar que en materia de los sistemas informáticos

se podrán mejorar los mismos en cuanto a las aplicaciones y software en general, en

cuanto a las consultas e interacción con las bases de datos, en cuanto al uso de los

dispositivos, elementos de la red, entre otros.

Optimización de aplicaciones

Cuando nos referimos a optimizar una aplicación, también conocido como

software, no estamos hablando de otra cosa que hacer los cambios pertinentes para

que esta se ejecute y funcione más rápidamente, o para que ocupe menos memoria, o

para que gaste o consuma menos energía. Por lo general la optimización de un

programa se hace a través de otros programas, una mejor configuración o similares,

pero siempre a nivel software.

De todas maneras, la mejor optimización que puede hacérsele a una aplicación

es a nivel código fuente, es decir, cambios en las sentencias de programación.

Mejorar los algoritmos resulta en una mejora del rendimiento general de la

aplicación. También puede emplearse un compilador optimizador que ayude a crear

una aplicación más optimizada.

Muchas veces, la optimización de los algoritmos resulta en códigos menos

legibles para los programadores y más difíciles de mantener y expandir.

Encontramos entonces que la optimización de software es una rama de la

Ingeniería de Software que trata de convertir programas existentes en otros programas

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que realicen las mismas tareas en menos tiempo, con menos requerimientos de

memoria, o en general empleando los recursos de forma óptima.

La optimización puede tener sentido a distintos niveles, desde los más bajos

(desarrollo de circuitos, escritura de código máquina diseñado especialmente para la

arquitectura) hasta los niveles más altos de elaboración de implementación, uso o

diseño de algoritmos.

Cuando hablamos de optimizar el software en la etapa de desarrollo, los

autores recomiendan que esta se lleve a cabo al final del proceso de desarrollo, ya que

la optimización prematura puede introducir nuevos errores (generalmente más

difíciles de detectar por ser de naturaleza algorítmica). Esto nos lleva a pensar que la

optimización de software se debe realizar en la etapa de prueba que es donde veremos

si la aplicación realiza las utilidades solicitadas por los clientes y de la mejor manera

posible.

Cuando hablamos de optimizar una aplicación o software que ya está en

funcionamiento, entonces nos ubicamos en el proceso de mantenimiento, que es

donde aplicamos otras herramientas software diseñadas para tal fin, como por

ejemplo cuando realizamos una desfragmentación de un disco duro para que el acceso

a la información allí guardada se haga más eficiente.

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Optimización de dispositivos

La optimización de dispositivos o periféricos de una computadora puede

hacerse a nivel hardware (cambio de piezas, cables, puertos, jumpers, etc.) o a nivel

software (cambio en las configuraciones, controladores, aplicaciones, etc.). Pero

también un dispositivo puede optimizarse a nivel uso, es decir, su rendimiento puede

muchas veces estar relacionado al uso que el propio usuario le da.

Optimización de redes

En tanto, para optimizar una red, puede hacerse a nivel software

(configuración, programas, etc.) o a nivel hardware (antenas, cables, etc.).

Optimización de consultas

En este caso la optimización de consultas se refiere al acceso a los datos que

se encuentran en una base de datos y consiste en mejorar los tiempos de respuesta en

la gestión de bases de datos. La optimización busca simplificar las consultas más

complejas que pueden requerir de mucho tiempo para su resolución.

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En conclusión, apreciamos que a nivel informático podemos hacer mejoras

tanto antes, durante y después del desarrollo e implementación de los sistemas de

información, empleando para ello herramientas tanto de software como de hardware y

dicha optimización se puede efectuar tanto a nivel de aplicaciones o programas como

a nivel de dispositivos o periféricos.

Pasos para la optimización

La optimización a nivel de sistemas de información y de cómputo se basa en

tres elementos principales tales como:

1. Alternativa en las decisiones;

2. Posibilidades de crear una base informática;

3. Posibilidades mínimas de poder aplicar los resultados.

Para llegar a los objetivos propuestos, el analista de sistema, quien es el

profesional a cargo de garantizar que se implementen sistemas óptimos en las

organizaciones, deben seguirse los siguientes pasos, que por demás está decirlo, son

los mismos que se aplican al momento de llevar a cabo el análisis de os sistemas

existentes, tenemos entonces que debe realizarse:

La observación e identificación del problema;

Formulación general o formulación del problema;

Construcción del modelo;

Generación de una solución;

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Prueba y evaluación de la solución;

Implantación;

Perfeccionamiento y desarrollo.

Métodos y modelos de optimización

De acuerdo con Von (2006), los modelos de optimización buscan

proporcionar una medida por la cual pueda evaluarse el proceso de convertir entradas

en resultados, la solución que arroja esa evaluación es un algoritmo. El algoritmo

converge a un óptimo, lo que quiere decir que es una parte integral de la solución.

En virtud que optimizar es perfeccionar algo hasta que se logre lo mejor, sin

embargo el autor señala que en la mayoría de las situaciones no es posible lograr e

óptimo y por ende se procede a seleccionar o aceptar el mejor resultado factible.

Los modelos de optimización representan algo más que un proceso de

conversión de entradas-salidas: estos abarcan, señala el autor, generalmente la

formulación de sistemas globales, que constituyen partes del sistema total. Se aplican

a procesos específicos, como una fila, un sistema, un sistema de transporte, etc.

Para aplicar los métodos y modelos de optimización se debe:

1. Definir el problema.

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2. Se formula un modelo de optimización.

3. Se expresa un objetivo.

4. Se elige una medida de eficacia para expresar el objetivo.

5. Se utiliza un procedimiento llamado algoritmo, para resolver el modelo y

proceder al óptimo.

Modelos de optimización

1. Calculo diferencial.

2. Técnica multiplicativa de Lagrange, la cual utiliza el calculo diferencial

pero toma en cuanta las restricciones o condiciones limitantes a fin de

encontrar soluciones aceptables.

3. Análisis del valor total. Dicha técnica también emplea el calculo

diferencial para encontrar puntos extremos.

4. Análisis de incremento, este modelo es similar al que precede.

5. Técnicas de programación lineal. Se usan donde falla la optimización a

través del calculo diferencial. Estas involucran la maximización o

minimización de una función objetivo, sujeta a restricciones de

disponibilidad o demanda. La programación lineal siempre involucra

igualdades y desigualdades lineales; es decir, la fuerza o exponente de las

variables es igual a 1. Es un modelo usado para asignar recursos en forma

óptima.

6. El modelo de transporte, pertenece a la clase de programación lineal de

problemas, donde se pretende encontrar las rutas óptimas, desde su origen

a su destino, de una cantidad limitada de artículos en demanda fija.

7. Programación de objetivos. Puede considerarse una extensión de la

programación lineal. Ofrece las ventajas de permitir al autor de decisiones

expresar preferencias entre varios objetivos.

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8. Programación de números enteros, se refiere a un problema de asignación

de recursos en el cual solamente se pueden aceptar soluciones de números

enteros.

9. Programación dinámica se usa en problemas que involucran etapas donde

los resultados obtenidos en una etapa, afectan los resultados de la etapa

siguiente.

10. Programación cuadrática y no lineal se refiere a modelos más

complicados.

11. Modelos de filas o líneas de espera. Intenta resolver el problema de

optimizar el diseño y utilización de instalaciones de llegadas y servicio.

Capitulo III. Sub-optimización.

Definición: Von (2006) se circunscribe en la temática de la sub-optimización cuando

señala que cualquier mejoramiento de un sistema, diseñado aisladamente de otros,

puede ser óptimo para ese sistema en particular. Pero, aprecia el autor, al olvidar

interrelaciones con, y los efectos de, otros sistemas, un mejoramiento aislado no

puede resultar sino en una solución subóptima. Con esto quiere señalar el autor que se

buscan soluciones parciales lo cual conduce a una trampa ya que no se encuentran

soluciones verdaderas y perdurables al no tener en cuenta a los, más sistemas de

manera global.

Por supuesto, el autor se enmarca dentro de los que es el enfoque de sistemas

el cual sugiere mejorar más allá de los subsistemas.

Dilema entre optimizar y sub-optimizar

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Para elegir entre optimizar o suboptimizar se establece una serie de criterios

que te pueden orientar hacia cual camino elegir, estos son:

De tener una solución óptima pero no factible no tiene significado.

Una aproximación que se usa puede ser mucho mejor que una solución

exacta que no se usa.

Las suboptimizaciones son tanto necesarias como inevitables.

Dadas las limitaciones de tiempo y potencial humano, una

suboptimización puede ser el único enfoque factible.

No existirá problema alguno entre elegir entre optimizar y suboptimizar

siempre y cuando exista claramente la dicotomía entre el mundo de los modelos y el

mundo real, esto es:

1. Lo óptimo y la optimización se usan para expresar lo “imperativo de las

ciencias”: lo imperativo cognoscitivo.

2. Lo óptimo sólo puede definirse y obtenerse cuando se expresa un

problema como un modelo de optimización.

3. La optimización puede definirse como la maximización de utilidad, en el

marco de trabajo de modelos, y la suboptimización, como la maximización

de utilidad en el marco de trabajo de las decisiones del mundo real. La

utilidad representa el compuesto de metas y objetivos perseguidos.

4. Cualquier cosa menor que lo óptimo, es claramente subóptimo.

5. En el mundo real de las decisiones, lo óptimo no puede ni encontrarse ni

calcularse. Por tanto, por definición trabajamos con suboptimizaciones o

subóptimos.

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6. A fin de tener un objetivo en el mundo real de las decisiones, debemos

postular la existencia de un óptimo que represente la naturaleza de la

mejor solución. En este sentido optimizar es trabajar en dirección de la

mejor solución.

7. Existen suboptimizaciones buenas y malas. Definimos las buenas

suboptimizaciones, como las que contribuyen al desarrollo e

implementación de lo que se considera entonces como la mejor solución.

Las malas suboptimizaciones, son las que se conspiran contra el logro de

la mejor solución.

Principios para aplicar una buena sub-optimización

Von (2006) refiere que debemos aceptar la noción que estamos limitados a

realizar suboptimizaciones y por tanto sugiere una serie de principios que nos pueden

ayudar a encontrar una buena suboptimización, estos son:

1. Cuando se trata de un sistema jerárquico, los objetivos de sistemas más bajos

deben estar de acuerdo con los objetivos de niveles más elevados.

2. Optimalidad de Pareto. Las suboptimizaciones deben puntualizarse y

clasificarse, de acuerdo al grado en el que éstas incrementan la utilidad de

cada subsistema sin, al hacerlo, reducir la utilidad de cualesquier otros

sistemas y del sistema total.

3. El peligro de suboptimizaciones costosas puede reducir al extenderse el

alcance del sistema considerado.

4. La envergadura del sistema debe extenderse hasta el punto donde las ventajas,

derivadas de la internalización de los efectos externos y de propagación,

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exceden en importancia a las desventajas de tratar un sistema cuya

complejidad puede exceder la competencia analítica.

5. El alcance y raificaciones de cierto problemas pueden ser tales que no se

pueden tratar a otro nivel, excepto el más elevado.

6. Al clasificar las suboptimizaciones, deben preferirse las que satisfacen los

requerimientos del enfoque de sistemas a las que resultan del “incrementismo

desarticulado” o “mejoramiento de sector”.

7. El principio de razonamiento limitado, puede ser más fructífero considerar

“óptimos inmediatos” en nuestra búsqueda por el “óptimo final” y revisar

varias veces nuestros objetivos y valores, a lo largo del camino.

8. Puede mejorarse el grado de suboptimización con el tiempo, si se hacen

decisiones que permitan una amplia variedad de eventualidades.

9. Buscar el óptimo global es parecido al modelo de “medios-fines”. No

sabemos si debemos trabajar hacia adelante o hacia atrás, en la cadena de

medios-fines; sin embargo, siempre debemos esforzarnos por establecer

medios (fines intermedios) que están de acuerdo con los fines.

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