Upravljački informacioni sistemi

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


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


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


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


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


Ponašanje čoveka eksperta podrazumeva Dijagnosticiranje problema Mehanizme i logiku zaključivanja Transfer znanja Manipulisanje znanjem Vrednovanje alternativa

6/10


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


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


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


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

Documents

Upravljački informacioni sistemi