|
контроля (учета) на автоматизацию других функций управления. Сначала появляются, так называемые, информационные системы управления (ИСУ), которые автоматизируют операции по составлению управленческих отчетов. Затем появляются и системы поддержки принятия решений (СППР), которые облегчают решение слабо структурированных задач. Дальнейшее развитие информационных систем, используемых для автоматизации процессов разработки управленческих решений, идет по пути моделирования процессов человеческого мышления, который получил название искусственный интеллект. Важнейшим приложением искусственного интеллекта стали экспертные системы, представляющие собой новый класс компьютерных информационных систем, основанных на обработке знаний. Экспертные системы основываются на высокоуровневом моделировании процесса мышления (в частности, на представлении, что процесс мышления построен на манипуляциях с символами). Но сейчас уже стало ясно, что подобные системы, могут принести пользу не во всех областях, так как не учитывают ключевые аспекты человеческого интеллекта. Поэтому последние несколько лет наблюдается интерес к нейронным сетям, которые успешно применяются в самых различных областях медицине, технике, геологии, физике. Сегодня наступает время более широкого применения нейронных сетей в бизнесе вообще, и в частности, в сфере туризма. Нейронные сети это класс аналитических методов, построенных на (гипотетических) принципах обучения и функционирования мозга и позволяющих прогнозировать значения некоторых переменных в новых наблюдениях по данным других наблюдений (для этих же или других переменных) после прохождения этапа так называемого обучения на имеющихся данных. Это исключительно мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные нелинейные зависимости. 187 |
100 Информационные технологии реализуются в информационных системах, которые можно описать [49] функциональной структурой и с помощью информационного, технического (hardware), алгоритмического (brainwarc), программного (software), организационного (orgware) и кадрового обеспечений. Процесс развития информационных технологий, используемых для разработки управленческих решений, сопровождается созданием соответствующих им информационных систем. Первыми стали информационные системы, предназначенные для обработки данных (СОД). К таким системам относятся системы, реализующие контрольные (учетные) функции, например, бухгалтерские и банковские системы. • Дальнейшее развитие информационных технологий позволяет переместить акцент с автоматизации функций контроля (учета) на автоматизацию других функций управления. Сначала появляются, так называемые, информационные системы управления (ИСУ), которые автоматизируют операции по составлению управленческих отчетов. Затем появляются и системы поддержки принятия решении (СППР), которые облегчают решение слабо структурированных задач. Дальнейшее развитие информационных систем, используемых для автоматизации процессов разработки управленческих решений, идет по пути моделирования процессов человеческого мышления, который получил название искусственный интеллект. Важнейшим приложением искусственного интеллекта стали экспертные системы, представляющие собой новый класс компьютерных информационных систем, основанных на обработке знаний. К современным информационным технологиям, которые получили широкое распространение, также относятся технологии, предназначенные для улучшения коммуникационных возможностей персонала организации в общении между собой. Эти технологии предназначены для замены традиционных бумажных технологий ведения 4 документооборота на современные электронные. Так как современные информационные технологии реализуются в системах автоматизации офиса, то последние еще называют электронный офис. Технологию процесса управления представим в виде совокупности четырех основных функций: планирование, учет, анализ и регулирование (рис.3.2). Планирование процесс принятия решения, которое вырабатывается на основе целей, формулируемых вышестоящей организацией, и альтернатив, генерируемых на фазе «Анализ». Учет процесс получения объективной информации о складывающейся на объекте ситуации путем сбора фактических значений параметров и их обработки по заданным алгоритмам. % |