Сделай Сам Свою Работу на 5

Системы интеллектуального анализа данных

Роль информационных технологий в проведении реинжиниринга бизнес-процессов

На сегодняшний день информационные технологии (ИТ) - это не просто база многих других важных технологий (персональных и портативных компьютеров, сетей и средств коммуникации, робототехники, распределенных баз данных и т.д.), но и способ, с помощью которого информация передается и предлагается клиентам. Информация стала важной составляющей частью товаров и услуг, поставляемых компаниями на рынок.

Таким образом, стратегическая цель информационных технологий - способствовать менеджменту, реагировать на динамику рынка, создавать, поддерживать и углублять конкурентное преимущество.

Основная ошибка большинства компаний в том, что они рассматривают ИТ через призму существующих процессов. Они формулируют проблему следующим образом: "Как использовать новые технологии, чтобы улучшить то, что мы сейчас делаем?", т.е. хотят решить свои проблемы, автоматизируя существующую деятельность. Однако оказывается, что простое наложение ИТ на существующие процессы не приводит к истинной трансформации бизнеса и даже наоборот может блокировать процесс перестройки, сохранив прежние способы ведения дел. Компании должны формулировать проблему иначе: "Как с помощью новой технологии делать то, что мы еще не делали?"

В соответствии с утверждениями М. Хаммера и Дж. Чампи (Hammer M. & Champy J.) в процессе принятия решений менеджеры традиционно используют дедуктивное мышление, которое состоит в следующем: менеджеры определяют проблему (проблемы), а затем ищут и оценивают различные способы решения этой проблемы. Однако при реинжиниринге надо использовать индуктивное мышление, т.е. способность сначала распознать эффективное решение, а затем искать проблемы, которое оно может разрешить.

Изменения, относящиеся к первой категории, позволяют улучшить временные характеристики процессов без модификации их содержания. Такие изменения, не являясь революционными, позволяют:



Автоматизировать работу и сократить ручной труд;

Анализировать данные новыми методами, которые невозможно применять вручную.

Вторая категория охватывает случаи реорганизации последовательности шагов по выполнению заданий в бизнес-процессе. Цель этой реорганизации состоит в существенном улучшении процессов обработки за счет:

Одновременного выполнения различных работ, используя базы данных и сети;

Перехода к распределенной организации данных, обеспечивающей доступ к информации из различных мест;

Вынесение части процессов за пределы компании и предоставления клиентам или поставщикам возможности доступа к информационным системам;

Координирования действий, достигаемого за счет быстрого доступа к необходимой информации в пределах компании;

Использования экспертных систем для привлечения сотрудников средней квалификации к выполнению сложных высококвалифицированных работ.

Изменения из третьей категории не затрагивают сами процессы, но позволяют контролировать каждый конкретный экземпляр процесса и выявлять, где он наталкивается на те или иные проблемы. Еще один способ использования такой информационной поддержки состоит в измерении параметров функционирования процессов для выявления "узких мест".

Реальные и действительно радикальные попытки реинжиниринга неизменно зависят от степени овладения и использования возможностей информационных технологий.

По определению, существующая технологическая платформа поддерживает существующие бизнес-процессы. В этом случае существующая технология представляет собой барьер для усовершенствования и, как и другие организационные барьеры для организационных изменений должна быть удалена. Более того, современные технологии продолжают развиваться, и поэтому те правила бизнеса, которые кажутся незыблемыми сегодня, могут устареть еще до момента их полного внедрения.

На основании вышеизложенного становится понятно, что роль ИТ в проведении реинжиниринга бизнес-процессов трудно переоценить, однако ошибочно также думать, что ИТ - единственный существенный элемент для реинжиниринга.

Нам следует заметить, что ИТ сами по себе не обеспечивают то кардинальное обновление, которое ожидается получить от реинжиниринга. Результаты исследований влияния информационных технологий на бизнес вообще выглядят не очень впечатляюще. Очевидно, что реинжиниринг бизнес-процессов, как и любое другое направление организационного развития предполагает применение системного подхода при его внедрении. Поэтому технология вообще и информационные технологии в частности должны рассматриваться лишь как часть бизнес-системы, в состав которой наряду с технологиями и методами выполнения работ входят также и организационная структура, системы контроля и управления, корпоративная культура. Реинжиниринг бизнес-процессов затрагивает абсолютно все компоненты организационной системы, так как они тесно взаимосвязаны, и требует их полной или частичной перестройки. В наших дальнейших публикациях мы постараемся рассмотреть изменения всех составляющих бизнес-системы в процессе реинжиниринга.

 

 

Системы интеллектуального анализа данных

Data Mining переводится как "добыча" или "раскопка данных". Нередко рядом с Data Mining встречаются слова "обнаружение знаний в базах данных" (knowledge discovery in databases) и "интеллектуальный анализ данных". Их можно считать синонимами Data Mining. Возникновение всех указанных терминов связано с новым витком в развитии средств и методов обработки данных.

В связи с совершенствованием технологий записи и хранения данных на людей обрушились колоссальные потоки информационной руды в самых различных областях. Деятельность любого предприятия (коммерческого, производственного, медицинского, научного и т.д.) теперь сопровождается регистрацией и записью всех подробностей его деятельности. Что делать с этой информацией? Стало ясно, что без продуктивной переработки потоки сырых данных образуют никому не нужную свалку.

Специфика современных требований к такой переработке следующие:

· Данные имеют неограниченный объем

· Данные являются разнородными (количественными, качественными, текстовыми)

· Результаты должны быть конкретны и понятны

· Инструменты для обработки сырых данных должны быть просты в использовании

Data Mining является мультидисциплинарной областью, возникшей и развивающейся на базе достижений прикладной статистики, распознавания образов, методов искусственного интеллекта, теории баз данных и др. (рис. 3). Отсюда обилие методов и алгоритмов, реализованных в различных действующих системах Data Mining. Многие из таких систем интегрируют в себе сразу несколько подходов. Тем не менее, как правило, в каждой системе имеется какая-то ключевая компонента, на которую делается главная ставка. Ниже приводится классификация указанных ключевых компонент на основе работы . Выделенным классам дается краткая характеристика.

4.1. Предметно-ориентированные аналитические системы

4.2. Статистические пакеты

4.3. Нейронные сети

4.4. Системы рассуждений на основе аналогичных случаев

4.5. Деревья решений (decision trees)

4.6. Эволюционное программирование

4.7. Генетические алгоритмы

4.8. Алгоритмы ограниченного перебора

4.9. Системы для визуализации многомерных данных



©2015- 2019 stydopedia.ru Все материалы защищены законодательством РФ.