Тема 5. Программное обеспечение кис

делит весь рынок ПО на три крупных сектора: рынок прикладного ПО, рынок средств разработки и развертывания приложений и рынок системного и инфраструктурного ПО.

В прикладном ПО выделяют следующие сегменты:

Пользовательское ПО - программные продукты для образования, развлечений и повышения производительности индивидуального пользователя.

Приложения для коллективной работы - программы, позволяющие группам пользователей разделять информацию и процессы. К ним относят: интегрированные приложения для групповой работы; средства обмена сообщениями; автономные e-mail-приложения (системы, предоставляющие платформу: хранилище сообщений, агента передачи сообщений и протокол доступа, позволяющий организовать подключение к LAN, WAN или сети Интернет); средства обмена мгновенными сообщениями; объединенные средства обмена сообщениями, предоставляющие один почтовый ящик для email, Fax и голосовых сообщений; web-инструменты, поддерживающие коллективную работу сотрудников одной или нескольких организаций; приложения для коллективной работы со специализированной функциональностью, например приложения для обработки изображений или календарного планирования в группах.

Приложения для работы с контентом позволяют создавать документы разных типов, организовывать, управлять и хранить цифровые данные в различных форматах: приложения для авторинга и опубликования (создания, редактирования и печати текстов, электронных таблиц, презентаций, изображений, работы с аудио- и видеофайлами, XML-документами и т.п.); средства поиска и обнаружения (обеспечивают сбор документов или других медиаресурсов в коллекцию с помощью поисковых роботов, средств доставки, форматирования и конвертирования документов и медиаресурсов; организацию и поддержку документов); корпоративные порталы - приложения, унифицирующие доступ к информации и приложениям и представляющие результат в форме, полезной для бизнес-пользователей.

Приложения для управления ресурсами предприятия (ERM - Enterprise Resource Management) позволяют автоматизировать и оптимизировать бизнес-процессы, связанные с обеспечением ресурсов, необходимых для достижения организационных и экономических целей компании: финансовое и бухгалтерское ПО; приложения по управлению рисками; управлению персоналом; электронному рекрутингу (обработка резюме, оценка навыков соискателей, отсеивание и сортировка претендентов, выявление талантов внутри и за пределами организации); управлению поощрениями; оценке эффективности сотрудников; планированию рабочих смен и нагрузки; расчету заработной платы; управлению закупками; управлению заказами; средства управления стратегией и финансовой эффективностью; приложения по управлению проектами и портфелями проектов; управлению основными фондами предприятия.

Приложения для управления цепочками поставок (Supply Chain Management applications, SCM) - логистические приложения, приложения для планирования производства, управления запасами (обеспечивают автоматизацию бизнес-процессов по доставке продукта или сервиса на рынок (включая организации, вовлеченные в данный процесс - поставщиков материалов, производителей товаров, 3PL- и 4PL-провайдеров, транспортные и складские организации).

ПО для планирования производства (Production Planning (PP) applications) - программы для автоматизации деятельности, связанной с прогнозированием и непрерывной оптимизацией процесса производства (приложения для управления производством, предоставлением услуг, управления back-office-функциями).

Инженерные приложения - программы, автоматизирующие бизнес-процессы и процессы управления данными, начиная с концептуального планирования и заканчивая производством изделия.

ПО для управления взаимодействием с клиентами (CRM) обеспечивает улучшение обслуживания клиентов путем сохранения информации о них и истории взаимоотношений с ними, установления и улучшения бизнес-процедур на основе сохраненной информации и последующей оценки их эффективности.

На рынке информационных и телекоммуникационных технологий предлагается большой выбор платформ, продуктов и услуг по разработке и интеграции ИС. Организации сегодня вынуждены выбирать между преимуществами готовых коммерческих программных продуктов, заказными проектами и другими формами приобретения и использования ИС.

Готовые коммерческие продукты выгодны для организаций, которым необходимо внедрить систему управления корпоративной информацией быстро и с минимумом затрат. Предоставляемые ими функциональные возможности позволяют быстро развиваться бизнесу (без излишних временных затрат, расходов на настройку и дорогостоящие консультационные услуги сторонних фирм). Но большинство решений не обеспечивают достаточной адаптации к требованиям рынка и меняющимся требованиям клиентов из-за ограниченных возможностей настройки и недостаточной технической поддержки, что отражается на работе и на соответствии бизнес-процессов стандартам и технологиям. Многие из решений не позволяют внедрить интранет и экстранет, либо не обеспечивают соответствующий уровень безопасности, что совершенно необходимо, когда информация предоставляется сторонним лицам.

Заказные разработки - программные продукты, разработанные в соответствии с требованиями заказчика, обеспечивают полную поддержку бизнеса ценой ощутимых финансово-временных затрат. Но возможен срыв сроков внедрения, что приносит урон бизнесу, повышается риск несоответствия разрабатываемого продукта требованиям заказчика из-за нечеткой формулировки или непрофессионального исполнения. Из-за закрытости исходного кода заказные решения обладают низкими возможностями интеграции с разработками сторонних разработчиков.

Самостоятельные разработки - создание, внедрение и обслуживание приложений силами собственного ИТ-подразделения.

Системы гибкой настройки, совмещающие доступную стоимость готовых решений с гибкостью заказных продуктов. Их отличает легкость настройки без участия технического специалиста за счет наличия механизмов автоматической адаптации на специфику объекта и инструментария для расширения функциональности системы.

Приобретение и внедрение приложений с использованием услуг специализированной компании (поставщика решений, системного интегратора и т.п.). Предприятие идет по пути интеграции различных программных продуктов по следующим причинам: комплексные системы не соответствуют бизнес-процессам на предприятии; новые системы требуют обновления парка компьютеров; сложность перехода от старой системы к новой.

ИТ-аутсорсинг или передача внешней компании всех либо части функций ИТ-подразделения предприятия, включая оборудование; аутсорсинг бизнес-процессов или передача на обслуживание внешней компании целых бизнес-процессов, что, как правило, включает собственно процесс, персонал и ИТ-инфраструктуру.

Аренда программных приложений - наиболее популярное и перспективное на сегодняшний день направление на мировом рынке ИТ.

На рынке корпоративных информационных систем в Республике Беларусь присутствуют продукты западных, российских и отечественных разработчиков. К наиболее известным можно отнести: SAP ERP, BaanIV, Renaissance CS, Syte Line, Concorde XAL, Oracle Applications, Галактика, Парус-Корпорация, БОСС-Корпорация, 1С-Предприятие и др. Западные КИС, присутствующие на отечественном рынке, конкурируют с российскими разработками, особенно, в предложениях для средних и крупных предприятий.

При внедрении западной КИС на предприятии могут возникнуть проблемы, обусловленные следующими причинами. Внедрение КИС требует соответствующей культуры производства и управления предприятием, наличия взаимосвязей по горизонтали с поставщиками и покупателями. Отечественные предприятия не всегда работают по общепризнанным стандартам, и при попытках внедрения КИС возникает необходимость предварительного проведения реинжиниринга бизнес-процессов или кардинальной реструктуризации производства. Принятая на Западе система бухгалтерского учета значительно отличается от отечественного. Постоянно изменяющееся законодательство добавляет проблем для подсистем КИС, работающих в отделах кадров, зарплаты и бухгалтерии.

На данный момент на рынке КИС стран СНГ наблюдается рост конкуренции разработчиков, переход систем российской разработки к стандарту ERP, интеграция отечественных и зарубежных систем, следование общемировым тенденциям в сфере развития рынка КИС, прежде всего, в области электронной коммерции (e-business) и приложений по управлению взаимоотношениями с клиентами (CRM).

Практически все российские разработчики представляют на рынок Windows-версии ПО, выполненного в двух- или трех- уровневой архитектуре. В качестве СУБД применяются Microsoft SQL Server, Oracle, Sybase, Informix, Btrieve, Progress. Во многих системах реализована многоплатформенность (MS Windows, Unix, Novell Netware), присутствуют встроенные инструментальные средства собственной разработки.

Для компаний среднего масштаба подходят системы ERP, отличающиеся ограниченностью решаемых задач и относительной простотой технологий. Обычно они поддерживают несколько определенных видов промышленной деятельности и лимитированное количество возможных пользователей. Перспективы роста этого сегмента рынка практически не ограничены (табл. 24.1).

 

Таблица 24.1 - Примеры ERP-систем в зависимости от объема решаемых задач

Локальные системы	Малые интегрированные системы	Средние интегрированные системы	Крупные интегрированные системы
БЭСТ, Инотек, Инфософт, Супер-Менеджер, Турбо-Бухгалтер, Инфо-Бухгалтер и др.	Concorde XAL Exact NS-2000 Platinum, PRO/MIS, Scala SunSystems, БЭСТ-ПРО, 1C-Предприятие, БОСС-Корпорация, Галактика, Парус, Ресурс, Эталон, Капитал CSE и др.	Microsoft-Business Solutions - Navision, Axapta, JD Edwards (Robertson & Blums), MFG-Pro (QAD/ BMS), SyteLine (COKAП/SYMIX), ИЛАДА, CRM, PM, WF, MPS, CRP, ERP и др.	SAP/R3 (SAP AG) Baan (Baan), BPCS (ITS/SSA), OEBS (Oracle E-Business Suite) и др.

 

Практика внедрения корпоративных систем на предприятиях выявила ряд общих требований, которые необходимо учитывать при выборе поставщика:

-  полнота функциональных возможностей систем;

-  уровень реализации функциональных модулей систем;

-  стоимость и продолжительность внедрения;

-  влияние системы на бизнес и бизнес-процессы предприятия;

-  эффективность использования системы на предприятии.

Разработка приложений стала деятельностью, инвестиции в которую должны быстро окупаться. Поэтому к инструментам, с помощью которых создаются приложения, предъявляются высокие требования, а успех разработки приложений во многом определяется удачным выбором инструментов, с помощью которых решаются задачи.

Для функционирования компьютерной инфраструктуры необходимо наличие такого вида программного обеспечения как операционные системы. Их можно классифицировать по различным признакам. По типу аппаратуры выделяют операционные системы микрокомпьютеров, мини-компьютеров, мейнфреймов, кластеров, которые строятся на базе одного или многих процессоров, процессорах с многоядерной архитектурой, и сетей ЭВМ. К современным ОС предъявляются следующие требования:

- поддержка многопроцессорной обработки (мультипроцессирование);

-  масштабируемость - способность работать при увеличении количественных характеристик сети;

-  способность работать в гетерогенной среде.

Операционные системы различаются особенностями реализации алгоритмов управления основными ресурсами компьютера (процессорами, памятью, устройствами), областями использования и другими свойствами.

Сетевая операционная система составляет основу любой вычислительной сети и обеспечивает основные функции сети: адресацию объектов, функционирование служб, обеспечение безопасности данных, управление сетью.

В сетевой операционной системе отдельной машины можно выделить несколько частей:

- средства управления локальными ресурсами компьютера: функции распределения оперативной памяти между процессами, планирования и диспетчеризации процессов, управления процессорами в мультипроцессорных машинах, управления периферийными устройствами и другие функции управления ресурсами локальных ОС;

-  средства предоставления собственных ресурсов и услуг в общее пользование - серверная часть ОС (сервер): блокировка файлов и записей, что необходимо для их совместного использования; ведение справочников имен сетевых ресурсов; обработка запросов удаленного доступа к собственной файловой системе и базе данных; управление очередями запросов удаленных пользователей к периферийным устройствам;

-  средства запроса доступа к удаленным ресурсам и услугам и их использования - клиентская часть ОС: распознавание и перенаправление в сеть запросов к удаленным ресурсам от приложений и пользователей, прием ответов от серверов и преобразование их в локальный формат, таким образом, что для приложения выполнение локальных и удаленных запросов неразличимо.

-  коммуникационные средства ОС, с помощью которых происходит обмен сообщениями в сети.

В зависимости от функций, возлагаемых на конкретный компьютер, в его операционной системе может отсутствовать либо клиентская, либо серверная части.

В сетях с выделенными серверами используются варианты сетевых ОС, которые оптимизированы для работы в роли серверов и называемые серверными ОС. Пользовательские компьютеры в этих сетях работают под управлением клиентских ОС. Клиентские ОС организованы проще, обладают удобным пользовательском интерфейсом и включают клиентские части сетевых служб.

Выбор серверной операционной системы и аппаратной платформы для нее в первую очередь определяется тем, какие приложения под ее управлением должны выполняться (как минимум, выбранные приложения должны существовать в версии для данной платформы) и какие требования предъявляются к ее производительности, надежности и доступности.

Решение проблемы интеграции ИС в настоящее время является одной из наиболее сложных и востребованных как на уровне отдельной организации, так и на уровне города, региона и страны. Связано это с внедрением новых корпоративных приложений, расширением предоставляемых услуг и реализацией новых деловых процессов.

Интеграцию можно осуществлять на базе различных технологических решений: корпоративного документооборота (workflow); корпоративных приложений; технологий Business-to-Business Integration; технологии управления бизнес-процессами; технологии Service-Oriented Architecture и технологии Enterprise Services Architecture.

Интеграция информационных систем и формирование единого информационного пространства на основе промышленных решений позволяет создать единый интерфейс доступа к информации для сотрудников организации.

Сервис-ориентированная архитектура SOA позволяет взаимодействующим посредством сервисов информационным системам развиваться в соответствии с потребностями бизнеса. SOA помогает компаниям различных видов деятельности избежать дублирования систем, позволяет многократно использовать уже существующие компоненты продуктов и сохранять инвестиции в уже существующие системы, не выбрасывая имеющиеся решения, а интегрируя их в новые процессы.

Тема 6. Системы искусственного интеллекта

 

Основные понятия искусственного интеллекта

 

Условно принято все задачи в экономике делит на три класса: структурированные, слабоструктурированные и неструктурированные.

Для решения слабоструктурированных задач используют системы искусственного интеллекта.

Развитие методов искусственного интеллекта привело к разработке и созданию практически действующих интеллектуальных информационных систем, которые используют для решения сложных задач методы искусственного интеллекта, основанные на использовании знаний.

Искусственный интеллект реализуется на базе четырех подходов: логического, эволюционного, имитационного и структурного.

Основой логического подхода служит булева алгебра и ее логические операторы, в первую очередь, оператор IF (если). При этом исходные данные хранятся в базе данных в виде аксиом, а правила логического вывода - как отношения между ними.

Для большинства логических методов характерна большая трудоемкость, поскольку во время поиска доказательства возможен полный перебор вариантов. Поэтому данный подход требует эффективной реализации вычислительного процесса, и хорошие результаты достигаются при сравнительно небольшом размере базы знаний. Примером практической реализации логических методов являются деревья решений и нечеткая логика.

Эволюционное моделирование представляет собой универсальный способ построения прогнозов состояний системы в условиях задания их предыстории. Поиск оптимальной структуры происходит чаще всего случайно и нецеленаправленно, что затягивает процесс, но обеспечивает наилучшее приспособление к изменяющимся условиям.

В последнее время наблюдается повышенный интерес к «биологизированным» моделям эволюции с использованием генетического алгоритма, который можно считать интеллектуальной формой метода проб и ошибок. Генетический алгоритм представляет собой мощное поисковое средство, эффективное в различных проблемных областях.

К построению систем ИИ широко используется имитационный подход с базовым понятием «черный ящик» (система, в которой внешнему наблюдателю доступны лишь входные и выходные величины, а структура и внутренние процессы неизвестны).

Под структурным подходом подразумевается построение систем ИИ путем моделирования структуры человеческого мозга. В основе лежит идея построения вычислительного устройства из большого числа параллельно работающих простых элементов - формальных нейронов, которые функционируют независимо друг от друга и связаны между собой однонаправленными каналами передачи информации.

Искусственные нейронные сети (ИНС) - это математические модели и их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей.

 

6.2 Интеллектуальный анализ данных. Управление знаниями

 

С середины 90-х годов прошлого века стремительно растет интерес компаний к программным продуктам, которые позволяют аналитикам работать с большими объемами данных, накопленными в ERP, CRM системах и хранилищах данных, и извлекать из них полезную информацию. Следствием этого стало рождение новых информационных технологий и инструментов, обеспечивающих безопасный доступ к источникам корпоративных данных и обладающих развитыми возможностями консолидации, анализа, представления данных и распространения готовых аналитических документов внутри организации и за ее пределами: витрин данных, обработки произвольных запросов, выпуска отчетов, инструментов OLAP, интеллектуального анализа данных (Data Mining), поиска знаний в базах данных (БД) и т.д.

Под «анализом данных» понимают действия, направленные на извлечение из них информации об исследуемом объекте и на получение по имеющимся данным новых данных. Интеллектуальный анализ данных (ИАД) - анализ данных с активным использованием математических методов и алгоритмов (методы оптимизации, генетические алгоритмы, распознавание образов, статистические методы, Data Mining и т.д.).

В общем случае процесс ИАД состоит из трех стадий:

1) выявление закономерностей (свободный поиск);

2) использование выявленных закономерностей для предсказания неизвестных значений (прогнозирование);

)   анализ исключений для выявления и толкования аномалий в найденных закономерностях.

Существующие системы ИАД подразделяют на исследовательские, ориентированные на специалистов и предназначенные для работы с новыми типами проблем; прикладные, рассчитанные на аналитиков, менеджеров, технологов и т.д. и решающие типовые задачи.

Для проведения автоматического анализа данных, накопленных предприятием в течение жизненного цикла, используются технологии под общим названием Data Mining.

Алгоритмы, используемые в Data Mining, требуют большого количества вычислений, что ранее являлось сдерживающим фактором широкого практического их применения, однако рост производительности современных процессоров снял остроту этой проблемы.

Технология Data Mining развивалась и развивается на стыке статистики, теории информации, машинного обучения, теории баз данных. Наибольшее распространение получили следующие методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, алгоритмы кластеризации, алгоритмы обнаружения ассоциативных связей между событиями и т.д.

Программное обеспечение для реализации технологий Data Mining: Poly Analyst, Scenario, 4Thought, MineSet.

Процесс проведения интеллектуального анализа включает такие этапы:

1. Подготовка исходного набора данных - создание набора данных из различных источников.

2. Предварительная обработка данных - удаление пропусков, искажений, аномальных значений и т.д., дополнение данных некоторой априорной информацией.

.   Нормализация данных - приведение информации к виду, пригодному для последующего анализа.

.   Data Mining - применение различных алгоритмов нахождения знаний.

.   Обработка данных - интерпретация результатов и применение полученных знаний в бизнес-приложениях.

OLAP-системы чаще всего используют данные из многомерных БД.

Под «управлением знаниями» обычно понимают систематическое приобретение, синтез, обмен и использование опыта для достижения успеха в бизнесе или в управлении компанией.

Система хранения знаний должна регламентировать доступ персонала к знаниям, обладать понятной для использования навигацией, обеспечивать эффективный поиск необходимых знаний.

Управлять знаниями так, как управляют, например, финансовыми ресурсами, нельзя, можно управлять взаимодействиями между явными и неявными знаниями, способствовать их обмену на уровне групп, индивидуальном и корпоративном уровнях, управлять переходом знаний из одной формы в другую. Процедуры взаимодействия могут быть реализованы в портале управления знаниями.

Портал управления знаниями - это корпоративный информационный портал для управления взаимодействием на уровне знаний между сотрудниками организации, рабочими группами и собственно организацией, обеспечивает поиск, извлечение и представление знаний, предназначен для выявления, сохранения и эффективного использования знаний и информации в организации и ее окружении.

В зависимости от функциональной направленности или ориентации на определенную категорию пользователей существуют различные варианты порталов управления знаниями: кадровый, проектного офиса, управления взаимодействием с клиентами. Принципы, на которых строится портал, сочетают в себе специфику пользователей и перечень функций, с которыми данная категория пользователей будет работать.

Для управления электронным контентом (массивы текстовых и мультимедиа документов, форумы, каталоги и др.) используются системы управления содержимым/контентом.

Системы бизнес-интеллекта (Business Intelligence, BI) - класс информационных систем, которые позволяют преобразовать разрозненные и необработанные данные деятельности предприятия в структурированную информацию и знания, используемые для принятия управленческих решений. В отличие от стандартных систем отчетности, BI-системы основаны на технологиях моделирования ситуации, поведения объектов и визуализации их деятельности и играют ключевую роль в процессе стратегического планирования деятельности корпорации. Как правило, ВI-решения являются надстройкой к ERP-системе. Интеграция BI-систем и ERP-систем обеспечивает использование качественных и количественных данных при выборе варианта решения.

Лидерами в области разработки корпоративных BI-платформ являются MicroStrategy, Business Objects, Cognos, Hyperion Solutions, Microsoft, Oracle, SAP, SAS Institute и другие.

Экспертные системы

Экспертная система (ЭС) - система искусственного интеллекта, включающая знания об определенной слабо структурированной и трудно формализуемой узкой предметной области и способная предлагать и объяснять пользователю разумные решения. Они предназначены для решения неформализованных задач, к которым относят задачи, обладающие одной или несколькими из следующих характеристик: не могут быть заданы в числовой форме; цели не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции; не существует алгоритмов решения задач; алгоритм решения существует, но его нельзя использовать из-за ограниченности вычислительных ресурсов.

Неформализованные задачи характеризуются: ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью исходных данных, знаний о проблемной области и решаемой задаче; большой размерностью пространства решения; динамически изменяющимися данными и знаниями.

Полностью оформленная статическая экспертная система имеет шесть существенных компонент: машину логического вывода; базу данных; базу знаний; компоненту приобретения знаний; объяснительный и диалоговый компоненты.

База знаний - содержит факты и правила. Факты представляют собой краткосрочную информацию. Правила представляют более долговременную информацию о том, как порождать новые факты или гипотезы из того, что сейчас известно. База знаний активно пополняется новой и недостающей информацией.

Логическая машина вывода использует исходные данные из БД и базы знаний БЗ, формирует последовательность правил, которая приводит к решению задачи. Различают прямую и обратную цепочки рассуждений. Прямая цепочка - это цепочка, которая ведет от данных к гипотезам, при этом в процессе диалога до получения ответа может быть задано неограниченное количество вопросов. Обратная цепочка рассуждений является попыткой найти данные для доказательства или опровержения некоторой гипотезы. На практике в чистом виде не встречаются ни одна из рассмотренных цепочек рассуждений. Объясняется не однозначностью данных, используемых при рассуждениях.

Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, источником которых является эксперт или группа экспертов.

Объяснительный компонент разъясняет пользователю, как система получила решение задачи и какие знания при этом использовала, что повышает доверие пользователя к полученному результату.

Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем в ходе решения задач, в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.

База данных (БД) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи.

Экспертная система может работать в двух режимах: приобретения знаний и решения задачи. В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляет эксперт, который, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему информацией, позволяющей ЭС в режиме консультации самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности правил и данных. Данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в области экспертизы, правила - способы манипулирования данными, характерные для рассматриваемой области. В режиме консультации общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения. В качестве конечного пользователя, может выступать эксперт, программист, лицо, принимающее решение (ЛПР). В режиме консультации данные о задаче пользователя после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Машина логического вывода на основе входных данных, общих данных о проблемной области и правил из БЗ формирует решение задачи.

Статические ЭС используются в приложениях, где можно не учитывать изменения, происходящие за время решения задачи. В случаях, когда необходимо учитывать изменения, происходящие в окружающем мире, в архитектуру ЭС вводится два компонента: подсистема моделирования внешнего мира и подсистема связи с внешним окружением, которые осуществляют связи с внешней средой через систему датчиков и контроллеров, либо используя СУБД. Существенным изменениям подвергаются и остальные подсистемы.