Programarea Sistemele Informatice - Curs 1. Sistemul Informatic
-
Upload
antonia-murariu -
Category
Documents
-
view
12 -
download
0
description
Transcript of Programarea Sistemele Informatice - Curs 1. Sistemul Informatic
-
Sisteme informatice
Analiz, proiectare i implementare
-
Sistemul informatic instrumental managementului organizaiilor economico-sociale
Sistemul informaionalcomponent a sistemului demanagement
Definiia i componentele sistemelor informatice pentrumanagement
Obiectivele sistemelor informatice pentru management
Clasificarea sistemelor informatice
Sistemul informatic, instrument al managementului modern
Stadiul actual i tendinele dezvoltrii sistemelor informatice
Sisteme suport de decizie
Sisteme expert
-
Sistemul informaional component a sistemului de management
Sistemul informaional poate fi definit ca un ansamblu tehnico-
organizatoric de proceduri de constatare, consemnare, culegere
verificare, transmitere, stocare i prelucrare a datelor, cu scopul
satisfacerii cerinelor informaionale necesare conducerii n
procesul fundamentrii i elaborrii deciziilor.
Sistemul informaional poate fi privit ca umbra proceselor i
fenomenelor ce se petrec n cadrul unei uniti economico-sociale.
-
Legatura dintre sistemul management si sistemul condus
Y
Sistemul
informaional
Produse finite,
Servicii prestate
Informaii din afara sistemului
Resurse
- materiale
- umane
- energetice
SISTEMUL CONDUS
SISTEMUL DE MANAGEMENT
X
Informaii n afara sistemului
Figura 1.1. Organizaia economica ca sistem cibernetic
Decizii Informaii
-
Reflectarea activitilor de baz ncadrul sistemului informaional
CTC
OFERT
FURNIZORI APROVIZIONARE MAGAZIA
CENTRAL
COMENZI CONTR.
APROVIZIONARE
URMRIRE CONTRACTE
PROGRAME
APROVIZIONARE
FIIER FURNIZORI
GESTIUNE
STOCURI
CAPACIT.
PRODUCIE
RESURSE
UMANE
PROCES
PRODUCIE
URMRIRE PRODUCIE
LANSARE N
FABRICAIE
CHELTUIELI
MATERIALE
SALARII
PROGRAMARE OPERATIV A PRODUCIEI
SPECIFICAII TEHNOLOGICE
PROGRAME
DE PROD.
CONTABILITATE
MAGAZIE
PROD.FINITE
CALCUL
COST-PRE
MAGAZII
INTERMEDIARE
CEREREA
DESFACERE
BENEFICIAR
URMRIRE CONTROL
COMENZI CONTR.
DESFACERE
STUDII PIA
APROVIZIONARE PRODUCIE DESFACERE
BENEF.
-
1.2. Definitia si componentele sistemelor informaticepentru management
Sistemul informatic reprezint un ansamblu de elemente intercorelate funcional, n scopul automatizrii obinerii informaiilor necesare conducerii n procesul de fundamentare i elaborare a deciziilor.
SISTEM INFORMATIC
HARDWARE
SOFTWARE
BAZA INFORMAIONAL
BAZA TIINIFIC I METODOLOGIC
UTILIZATORII
COMUNICAIILE
CADRUL ORGANIZATORIC
-
Locul i rolul sistemului informatic n raport cu sistemul informaional
SISTEMUL DE MANAGEMENT
INF
OR
MA
IO
NA
L
SIS
TE
MU
L
SISTEMUL CONDUS
SISTEMUL
INFORMATIC
-
Obiectivele sistemelor informatice pentru management
n funcie de sfera de cuprindere, obiectivele pot fi principale (generale) i secundare(derivate).
Din punct de vedere al domeniului de activiti asupra crora se rsfrng efecteleutilizrii calculatoarelor electronice, obiectivele pot fi clasificate astfel:
Obiective ce afecteaz activitile de baz din cadrul organizaiilor economice, cum ar fi: creterea gradului de ncrcare a capacitilor de producie existente i
reducerea duratei ciclului de fabricaie; creterea volumului produciei;
Obiective ce afecteaz funcionarea sistemului informaional, cum ar fi: creterea vitezei de rspuns a sistemului la solicitrile beneficiarilor; creterea exactitii i preciziei n procesul de prelucrare a datelor i informare a
conducerii;
-
Obiectivele sistemelor informatice pentru management
C. Totodat, obiectivele sistemelor informatice mai potfi clasificate i din punctul de vedere al posibilitilorde cuantificare a efectelor acestora, astfel:
Obiective cuantificabile, cum ar fi: accelerarea vitezei de rotaie a mijloacelor circulante;
reducerea cheltuielilor de transport;
Obiective necuantificabile, cum ar fi: sporirea calitii produselor finite sau serviciilor prestate;
reducerea muncii n asalt;
creterea prestigiului unitii economice;
-
Clasificarea sistemelor
informatice
n funcie de domeniul de utilizare, acestea se clasific n patru grupe
pentru conducerea activitilor organizaiilor economico-sociale
pentru conducerea proceselor tehnologice
pentru activitatea de cercetare tiinific i proiectare
sistemele informatice speciale care sunt destinateunor domenii specifice de activitate, ca, deexemplu: informare i documentare, tehnico-tiinific, medicin etc.
-
Clasificarea sistemelor informatice
n funcie de nivelul ierarhic ocupat de sistemuleconomic n structura organizatoric a organizaiei,conform cruia avem urmtoarea clasificare: Sisteme informatice pentru conducerea activitii la nivelul
organizaiilor economice
Sisteme informatice pentru conducerea activitii la nivelulorganizaiilor economico-sociale cu structur de grup
Sisteme informatice teritoriale. Sunt constituite la nivelulunitilor administrativ-teritoriale i servesc lafundamentarea deciziilor adoptate de ctre organele localede conducere
Sisteme informatice pentru conducerea ramurilor,subramurilor i activitilor la nivelul economiei naionale
-
Clasificarea sistemelor informatice
Dup aportul sistemului n actul decizional
sistem informatic
sisteme suport decizie
sisteme expert
Tip sistem Ajutor pentru decident Partea executat din activitatea decidentului
Sistem Informatic
Sistem Sup. Decizie
Sisteme Expert
asistent
colaborator
expert
o mic parteo parte nsemnat
o mare parte
-
Sistemul informatic, instrument al managementului modern
Sistemul informatic constituie un adevrat instrument n conducerea tiinific a activitii
economice, cel puin din urmtoarele considerente :
Ofer posibilitatea simulrii facile a proceselor i fenomenelor economice la nivel micro imacroeconomic.
Asigur o corelare mai judicioas a obiectivelor cu resursele.
Prin implementarea unor modele matematice n cadrul sistemelor informatice apare posibilitatea alegerii ofertei (variantei) optime n diferite domenii de activitate.
Sistemul informatic nltur anacronismul din activitatea unitilor economice manifestatprin faptul c cea mai mare parte din bugetul de timp este folosit pentru activiti derutin, de eviden, prelucrare i raportare a datelor, rmnnd prea puin timp pentruactivitatea de informare tehnic de specialitate, pentru consultarea unor materiale deconjunctur economic, de analiz i previziune a fenomenelor i proceselor economice ceprezint interes.
Prin implementarea unor modele matematice privind croirea optim a suprafeelor apare posibilitatea reducerii consumurilor de materii prime i materiale pe unitate de produs.
Sistemele informatice imprim valene sporite de ordin cantitativ i calitativ informaiilorfurnizate decidenilor sub aspectul exactitii, realitii, oportunitii, viteze de rspuns,formei de prezentare, completitudinii informaiei i costului informaiei.
-
Stadiul actual i tendinele dezvoltrii sistemelor informatice
Se manifest n mod clar o tendin spre divizarea costurilor software-ului sistemelor informatice.
A. Se manifest o intens tendin spre integrarea sistemelor informatice
B. n domeniul organizrii datelor se manifest tendina spre baze de date orientate-obiect.
C. Sisteme informatice de tip nou: Sisteme pentru proiectarea asistat de calculator
Sisteme informatice multimedia. Aplicaiile de acest nou tip au drept caracteristic aceea c administreaz datele ntr-un mod netradiional. Exemplele cele mai cunoscute sunt aplicaiile care administreaz imagini i sunet pe lng text i grafic. Exist deja acum aplicaii comerciale care folosesc astfel de date, cum ar fi, de exemplu, aplicaiile meteorologice..
Sisteme informatice deschise. Expresia sisteme deschise corespunde ea nsi unui concept vag. Ideea este de a aduce un plus de flexibilitate organizaiilor prin aplicaiile care se dezvolt pentru ele.. posibilitatea interconectarii aplicaiilor cu alte aplicaii dezvoltate pentru platforme diferite.
Sisteme pentru comerul electronic
Sisteme informatice geografice
Sisteme informatice integrate
Sisteme informatice distribuite
-
Sisteme suport de decizie
Prima definiie a sistemelor suport de decizie a fost dat de Little, la nceputul anilor70 [TURB98].El definete SSD-ul ca fiind: un model bazat pe un set de proceduri pentru procesarea datelori pentru asistarea unui manager n procesul decizional. Un SSD trebuie s fie simplu, robust,uor de ntreinut, adaptiv, uor de comunicat cu el etc..
Unul din pionierii cercetrii n domeniul sistemelor suport de decizie, Steven Alter [ALTE80] i Finlay[FINL94] definesc aceste sisteme n comparaie cu sistemele tranzacionale. Ei consider csistemele suport de decizie sunt destinate managerilor i au ca obiectiv principal eficacitateadeciziilor spre deosebire de sistemele tranzacionale care sunt folosite de operatori i au caobiectiv principal eficiena i consistena datelor.
Moore i Chang [TURB98] definesc sistemul suport de decizie ca un sistem extensibil, capabil ssuporte analize ad-hoc i modelarea deciziei, orientat pentru planificri viitoare i folosit laintervale neplanificate i neregulate.
n lucrarea Decision Support Systems: An Organizational Perspective (1978), Keen definetesistemul suport de decizie ca un produs al procesului de dezvoltare n care managerul,proiectantul i sistemul sunt capabili s se influeneze reciproc, cu rezultate n evoluiasistemului [TURB98].
-
Sisteme suport de decizieBonczek i Holsapple n lucrarea Foundation of Decision Support Systems (1981)
definesc sistemul suport de decizie ca fiind un sistem informatic format din treicomponente ce interacioneaz: interfaa cu utilizatorul (Dialog Management),componenta de gestiune a datelor (Data Management), componenta degestiune a modelelor (Model Management).
Sprague i Carlson [SPRA86] definesc SSD-ul ca fiind un sistem informatic interactivce i ajut pe decideni s foloseasc date i modele, pentru a rezolva problemeeconomice semistructurate i nestructurate.
Holsapple i Whinston n lucrarea Decision Support Systems: A knowledge BasedApproach (1996) pun n eviden cinci caracteristici specifice unui SSD, ianume: conine o baz de cunotine ce descrie unele aspecte ale lumiidecidentului (de exemplu, cum se realizeaz diferite activiti ale procesuluidecizional); are abilitatea de a achiziiona i gestiona cunotine descriptive ialte tipuri de cunotine (proceduri, reguli); are abilitatea de a prezentacunotinele ad-hoc sau sub form de rapoarte periodice; are abilitatea de aselecta un subset de cunotine pentru a fi vizualizate sau pentru a deriva altecunotine necesare procesului decizional; poate interaciona direct cudecidentul i i permite acestuia flexibilitate n alegerea soluiilor i a gestiuniicunotinelor.
-
Sisteme suport de decizie
ntr-un mod mult mai precis, Turban [TURB98] definete un SSD caun sistem informatic interactiv, flexibil i adaptabil, specialproiectat pentru a oferi suport n soluionarea unor problememanageriale nestructurate sau semistructurate, cu scopul de ambunti procesul decizional. Sistemul utilizeaz date (internei externe) i modele, ofer o interfa simpl i uor de utilizat,permite decidentului s controleze procesul decizional i ofersuport pentru toate etapele procesului decizional.
Hattenschwiler [HATT99] consider c SSD-urile sunt sistemeinformatice bine organizate, proiectate n special pentru unmediu de decizie clar definit i capabile s fie perfecionatecontinuu. SSD-urile nu iau decizii, dar propun decideniloranalize ale avantajelor i dezavantajelor alternativelor existente,studii de fezabilitate i documentaii ale alternativelor.
-
Caracteristici Ofer suport decidenilor n soluionarea problemelor semistructurate sau
nestructurate.
Ofer suport n procesul decizional i i permite decidentului s controlezeprocesul decizional .
Ofer suport pentru toate etapele procesului decizional. mbuntete eficacitatea procesului decizional. Utilizeaz date i modele. Faciliteaz procesul de nvare. Aceste sisteme ofer managerilor noi moduri de
interpretare a informaiilor.
-
Caracteristici
Este n general dezvoltat utiliznd un proces iterativ, evolutiv. Ofer suport pentru toate nivelurile de conducere ale unei
organizaii. Decizia poate fi considerat a fi cel mai puternicinstrument n arsenalul managerului. Decizia este mecanismul principalutilizat de conducere pentru a obine obiectivele strategice aleorganizaiei.
Poate oferi suport pentru decizii multiple independente sauinterdependente. Deciziile derivate din sistemul suport de deciziesunt mai consistente i mai obiective dect deciziile intuitive.
Ofer suport pentru un singur utilizator sau pentru un grup deutilizatori. Un SSD poate fi destinat unui singur utilizator sau unuigrup mare de utilizatori dac se utilizeaz facilitile oferite de Interneti Intranet (SSD-uri interorganizaionale sau intraorganizaionale).
-
Evolutia SSD
n 1971, Scott Morton, n cartea sa Management Decision Systems: Computer BasedSupport for Decision Making, prezinta etapele de proiectare a unui sistem suport dedecizie specific, folosit de ctre manageri n marketing i producie, apoi extins i ndomeniul investiiilor financiare.
n 1974, Gordon Davis a prezentat o lucrare de referin n acest domeniu: ManagementInformation Systems: Conceptual Foundations, Structure and Development. CapitoleleInformation Support Systems for Decision Making i Information Support Systems forplanning and control au creat premisele pentru dezvoltarea unei fundamentri riguroasen cercetarea i folosirea sistemelor suport de decizie.
La mijlocul anilor80 au aprut sistemele informatice executive (Executive InformationSystems/EIS), sistemele suport de decizie de grup (Group Decision SupportSystems/GDSS) i sistemele suport de decizie organizaionale (Organizational DecisionSupport Systems/ODSS) avnd ca punct de plecare sistemele suport de deciziemonoutilizator, orientate pe modele.
n articolul A framework for Management Information Systems Gorry i Scott Morton (1989)au propus un cadru pentru suportul decizional
-
Evolutia SSD
Tipul
de
decizi
e
Nivelul de conducere
Operaional Tactic Strategic Tipul de sistem
Struct
urate
Gestiunea
comenzilor
Analiza bugetului, previziuni pe
termen scurt
Investiii, locaia depozitelor cercetri operaionale,
procesare
tranzacional, modele
cantitative,
sisteme
informatic
e pentru
conducereSemi
struct
urate
Planificarea
producieiEvaluarea creditelor, planificarea
proiectelor
Planificarea asigurrii calitii, construirea unei noi ntreprinderi
SSD
Nestr
uctura
te
Cumprareade software,
aprobarea
mprumuturilor
Negocierea, recrutarea de
personal, cumprarea de hardwareDeterminarea de proiecte de cercetare i dezvoltare, dezvoltarea de noi tehnologii
SSD,
sisteme
expert
-
Sistemele suport de deciziesi sistemele de prelucrare a tranzactiilor
Sistemele de prelucrare a tranzaciilor (on-line transaction processing systems/ OLTP) sunt sisteme informatice dezvoltate s prelucreze cantiti mari de date pentru activiti curente.
Caracteristici OLTP SSD
Obiectiv Procesarea automat a tranzaciilor Asistarea n procesul decizional i implementarea deciziilor
Tipul de date utilizate Curente Istorice, curente
Surse de date Interne Interne, externe
Accentul pe Integritatea i consistena datelor Flexibilitate, suport pentru cereri ad-hoc i analize
Preocuparea major Eficiena prelucrrii datelor operaionale Eficacitatea procesului decizional
Nivelul de conducere Operaional Tactic i strategic
Granulaia datelor Detaliu Agregate
Operaii tipice Actualizare Analiza
Tipul de utilizatori Operatori Manageri
-
Clasificarea sistemelor suport de decizie
Timp de 30 de ani, cercettorii i specialitii TI au construit i studiat o mare varietate de sisteme ce ofereau suport n procesul decizional i care au fost grupate sub numele de sisteme suport de deciziesau sisteme pentru managementul deciziei (Management Decision Systems).
n ultima perioad, termeni ca inteligena afacerii, data mining, procesare analitic on-line, managementul cunotinelor au fost folosii pentru sisteme al cror obiectiv era informarea i asistarea managerilor n procesul decizional. Aceast proliferare de termeni a creat probleme n domeniul cercetrii SSD-urilor i n comunicarea cu decidenii despre SSD-uri.
n decursul timpului s-au propus mai multe criterii de clasificare a SSD-urilor, i anume: natura problemei decizionale, gradul de proceduralitate, orientarea suportului, tipul de utilizator etc.
n 1977, Donovan i Madnick [TURB98] clasificau sistemele suport de decizie n dou categorii dupnatura problemei decizionale: SSD-uri instituionale si SSD-uri ad-hoc
n 1981, Keen i Hackathorn [TURB98] identificau trei categorii de SSD-uri: SSD-uri monoutilizator, SSD-uri de grup, SSD-uri la nivel organizaional.
-
Clasificarea sistemelor suport de decizie
Tipuri de SSD-uri Tehnologia utilizat
LAN Web
CSSD/GSSD Aplicabile la nivel local Aplicabile la nivel global
SSD-uri orientate pe date Client complex Client simplu (de tip
browser)
SSD-uri orientate pe
documente
Numai documente de tip
(.doc), (.xls)
Documente HTML
SSD-uri orientate pe
model
Monoutilizator Multiutilizator
-
Clasificarea sistemelor suport de decizie
n 1980, Steven Alter propune o clasificare a sistemelor suport de decizie dup gradul n care rezultatele furnizate de sistem poate determina n mod direct decizia, independent de tipul problemei, aria funcional sau perspectiva decizional. Alter a propus apte categorii de sisteme suport de decizie, i anume:
Tipul SSD Activitatea SSD Orientarea suportului SSD
Sisteme de tip sertare de fisiere ncrcarea datelor pe date
Sisteme pentru analiza datelor
Sisteme informatice pentru analiz Analiza datelor
Sisteme orientate pe modele contabile i financiare Simulare pe modele
Sisteme orientate pe modele de reprezentare
Sisteme orientate pe modele de optimizare Sugestie
Sisteme orientate pe modele de sugestie
-
Clasificarea sistemelor suport de decizie
n 1996, Whinston i Holsapple identificau cinci tipuri specializate de SSD-uri: SSD-uri orientate pe text, SSD-uri orientate pe baze de date, SSD-uri orientate pe calcul tabelar, SSD-uri orientate pe reguli, SSD-uri orientate pe algoritmi (Solver-oriented DSS).
La nivelul utilizatorului, Hattenschwiler [HATT99] clasifica SSD-urile n: SSD-uri pasive, SSD-uri active i SSD-uri de cooperare. Un SSD pasiv este un sistem ce nu d sugestii sausoluii. Un SSD activ poate da sugestii sau soluii. Un SSD de cooperare permitedecidentului s modifice, s completeze sau s rafineze sugestiile oferite de sistem naintede a le trimite napoi la sistem, pentru validare. Sistemul completeaz i rafineazsugestiile decidentului i le trimite decidentului spre validare etc.
La nivel conceptual, Power [POWE00] clasific SSD-urile n: SSD-uri orientate pe comunicaie(Communication-Driven DDS), SSD-uri orientate pe date (Data-Driven DSS), SSD-uri orientate pe documente (Document-Driven DDS), SSD-uri orientate pe cunotine (Knowledge-Driven DDS) i SSD-uri orientate pe modele (Model-Driven DDS)
La nivel tehnic, Power [POWE97] clasific SSD-urile n: SSD-uri la nivel de ntreprindere(enterprise-wide DDS) i SSD-uri monoutilizator (desktop DDS).
n funcie de tipul limbajului folosit (procedural sau neprocedural), sistemele suport de decizie se clasific n SSD-uri procedurale i SSD-uri neprocedurale. n ultima perioad, exist o tendin spre limbajul natural.
Implementarea SSD-urilor
-
Componentele unui sistem suport de decizie
n 1982, Ralph Sprague i Eric Carlson [SPRA86] considerau c elementele de baz ale unui SSDsunt: componenta de gestiune a datelor, componenta de gestiune a modelelor, componentade gestiune a dialogului cu utilizatorul i arhitectura SSD-ului (figura 1.8). Componenta degestiune a dialogului cu utilizatorul se referea la hardware-ul i software-ul ce creeazinterfaa SSD-ului.
Sprague identifica la acel moment urmtoarele stiluri de dialog: interfaa de tip linie de comand, interfaa meniu, interfaa de tip ntrebare-rspuns i interfaa bazat pe forme. n 1982 dialogurile erau orientate pe text i interfaa cea mai utilizat, pentru SSD, era de tip meniu. Suportul hardware pentru interfa punea accentul pe tastatur.
Bonczek i Holsapple n lucrarea Foundation of Decision Support Systems (1981) considerau c un sistem suport de decizie este format din trei componente ce interacioneaz: interfaa cu utilizatorul (Dialog Management), componenta de gestiune a datelor (Data Management), componenta de gestiune a modelelor (Model Management).
-
Componentele unui sistem suport de decizie
Hattenschwiler [HATT99] identific cinci componente ale unui SSD: Utilizatorii cu diferite roluri sau funcii n procesul decizional
(decident, experi de domeniu, experi de sistem etc.); Contextul decizional (decision context) care trebuie definit; Un sistem destinaie (target system) ce descrie majoritatea
preferinelor; Baz de cunotine (knowledge base) constituit din surse de
date externe, baze de cunotine, depozite de date i metabaze,modele matematice i metode, proceduri, motoare de cutare iinferen, programe de administrare i sisteme de raportare;
Un mediu de lucru (working environment) pentru pregtirea,analiza i documentarea alternativelor decizionale.
-
Componentele unui sistem suport de decizie
Power [POWE00] a identificat patru componente importante ale unui SSD: Interfaa care este considerat adesea cea mai important component a unui SSD. Sistemul de baz de date (include baza de date i sistemul de gestiune al bazei de date).
Un SSD la nivel de ntreprindere, orientat pe date, utilizeaz adesea depozite de date saucentre de date. Extragerea, transformarea, ncrcarea i indexarea datelor structurate,stocate n depozitele de date/centrele de date, sunt activiti complexe i la ora actualexist tot attea strategii cte depozite de date sunt implementate. Datele nestructuratesau documentele sunt stocate diferit dect datele structurate. Serverele Web ofer oplatform puternic pentru date nestructurate i documente.
Sistemul de modele (modelul i instrumentele analitice). Modelele analitice i matematicesunt o parte component a multor SSD-uri, n special a celor orientate pe modele. Software-ul pentru gestiunea modelelor poate fi stocat pe acelai server cu baza de date sau poate fidistribuit pe clieni (utiliznd o arhitectur Web sau client/server).
Componenta pentru asigurarea comunicaiei. Arhitectura SSD-ului i tipul reelei decalculatoare se refer la modul cum este organizat hardware-ul, cum este distribuitsoftware-ul i datele n sistem i cum sunt integrate i conectate fizic componentele SSD-ului.
-
Componentele unui sistem suport de decizie
n domeniul modelrii datelor au aprut limbaje de programare mai puternice ca C++, Java. InstrumenteleOLAP au permis manipularea datelor interne i externe ale organizaiei, stocate ntr-un depozit de datestatic i crearea de noi viziuni ale datelor, utile procesului decizional. Extragerea datelor (data mining)denumit i descoperirea cunotinelor n bazele de date este cea mai recent tehnologie de analiz adatelor, alturi de OLAP i depozitele de date. Instrumentele de modelare sunt mai vizuale i interfeelesunt mai puternice, dar gestiunea i integrarea modelelor ntr-un SSD la nivel de ntreprindere este ncdificil. Cele mai multe generatoare SSD ofer un suport de modelare limitat. Internetul i Intranetul suntcomponente importante ale unui SSD la nivel de ntreprindere. Dezvoltarea Web-ului a permis specialitilorTI s centralizeze i s controleze informaiile organizaiilor i s le distribuie uor, n timp real, la manageri.De asemenea, stocarea datelor, interogarea i facilitile analitice au devenit uor de folosit i maiputernice.
O alt problem cu care se confrunt dezvoltatorii de SSD-uri este c preocuparea lor major suntcomponentele hardware i software ale sistemului i mai puin decidenii i procesele decizionale pentrucare sunt dedicate SSD-urile. Peter Keen (1997) afirma c muli ani sistemul i nu decizia a fostpreocuparea major n construirea SSD-ului. De aceea, perfecionarea tehnologiilor SSD trebuie s duc lambuntirea interaciunii ntre decident i SSD.
n concluzie, putem afirma c elementele de baz ale unui SSD, identificate de Sprague, n 1982, au rmasaceleai i n zilele noastre, dar au suferit multe mbuntiri: componenta de gestiune a datelor,componenta de gestiune a modelelor, interfaa cu utilizatorul, componenta pentru asigurarea comunicaieii utilizatorii.
-
Componentele unui sistem suport de decizie
Componenta de gestiune a datelor asigur ncrcarea, stocarea, organizarea i actualizarea datelorrelevante pentru problema decizional, controlul securitii datelor i controlul accesului la date,proceduri de integritate a datelor i de administrare asociate cu utilizarea SSD-ului. Aceast componentcuprinde: baza de date, sistemul de gestiune a bazei de date corespunztor, catalogul metadatelor.
Componenta de gestiune a modelelor execut activiti de ncrcare, stocare i organizare asociate cudiferitele modele cantitative ce ofer faciliti analitice sistemului suport de decizie. Aceast componenteste format din: baza de modele, sistemul de gestiune a bazei de modele, catalogul de modele,procesorul de execuie, integrare i comandare a modelului (model execution processor si modelsynthesis processor).
Componenta pentru asigurarea comunicaiei. O arhitectur SSD/SI/TI poate fi reprezentat pe patruniveluri: diagrama proceselor (business process map), arhitectura sistemului, arhitectura tehnic iarhitectura de livrare a SSD-ului. Diagrama proceselor arat fluxul proceselor din activitatea analizat,arhitectura sistemului se refer la componentele software, arhitectura tehnic pune accentul pehardware, protocoale i tipul de reea, iar arhitectura de livrare a aplicaiei pune accentul pe ieirilesistemului.
Interfaa cu utilizatorul. Proiectarea i implementarea interfeei este un element- cheie n funcionalitateaunui SSD. Interfaa permite utilizatorului s acceseze componentele interne ale sistemului ntr-o manierrelativ simpl i fr a cunoate cum sunt integrate aceste componente. Cu ct se asigur un acces maiuor utilizatorului, cu att interfaa este considerat mai bun. Principalele componente ale unui interfeeSSD sunt: limbajul de comunicare care permite interaciunea cu SSD-ul ntr-o varietate de stiluri dedialog, ofer suport pentru comunicare ntre utilizatorii sistemului, poate fi implement ntr-o varietate deformate (meniuri, de tip linie de comand, de tip ntrebare-rspuns, limbaj procedural, limbaj naturaletc.); limbajul de prezentare permite prezentarea datelor ntr-o varietate de formate (rapoarte, tabele,grafice, icoane etc.).
-
1.8. Sisteme expert
Inteligena artificial i sistemele expert, tratate pe larg n lucrrile [BODE98], [DEAH96], [VELI94] etc.,
reprezint un domeniu al informaticii care are drept scop transpunerea comportamentului inteligent uman la maini, n spe
la calculatoare. Dorina de a dispune i de a folosi maini inteligente reprezint un vechi deziderat al omului, perfect
justificabil innd cont de faptul c asemenea maini pot fi, n principiu, mai simplu de utilizat i mai productive.
Obiectul de studiu al inteligenei artificiale l reprezint comportamentul inteligent i posibilitatea de emulare al
acestuia la maini. Prin comportament inteligent se nelege, n general, acel comportament care implic realizarea unor
activiti ce reclam caliti intelectuale deosebite: posibilitatea de abstractizare, flexibilitate, adaptare la situaii noi
(incomplet cunoscute), creativitate etc. Realizarea acestor activiti de ctre main, deci automatizarea, lor poate fi extrem
de dificil. Chiar i activitile pe care omul le realizeaz curent, de exemplu, nelegerea limbajului natural, pot fi extrem de
dificil de automatizat.
Paradigma care a dominat domeniul inteligenei artificiale, la nceputul constituirii sale, poate fi considerat cea
desemnat prin general problem solver, denumirea proiectului lansat n anii 60, care a avut drept obiectiv identificarea
acelor mecanisme abstracte ale gndirii ce permit omului desfurarea activitii inteligente. Iniiatorii acestui proiect, H.
Simon, A. Newell i B.Shaw, considerau c la baza comportamentului inteligent stau o serie de mecanisme generale,
universale de gndire ce sunt utilizate n rezolvarea oricrei probleme, n desfurarea oricrei activiti. Odat descifrate
aceste mecanisme i transpuse n programe de calcul, maina poate executa orice sarcin.
Eecul proiectului a demonstrat c activitile ce reclam inteligen trebuie abordate diferenial innd cont de marea lor
varietate i c eseniale n realizarea acestor activiti sunt cunotinele (knowledge). Sfritul anilor 70 a marcat momentul
lansrii unei noi paradigme n cadrul inteligenei artificiale, i anume, cea de cunotine.
-
Conceptul de sistem bazat pe cunostinteInteligena artificial consider ca posibil emularea comportamentului inteligent la maini prin memorarea
cunotinelor i asigurarea condiiilor pentru prelucrarea lor automat.
Toate sistemele de inteligen artificial sunt sisteme care posed i utilizeaz cunotine, fiind denumite sisteme
bazate pe cunotine (sau sisteme cu baz de cunotine). Aceste sisteme sunt specializate n desfurarea diferitelor activiti.
Sistemele de inteligen artificial dispun de o baz de cunotine, precum i de mecanisme de utilizare a
acestora (mecanisme rezolutive, infereniale sau de raionament), n scopul efecturii n mod automat a diferite activiti
(taskuri) descrise cu ajutorul unor fapte, reunite n componenta baza de fapte
BAZ DE CUNOTINE
BAZ DE FAPTE
Mecanisme rezolutive (infereniale, de raionament)
Surs de cunotine Analistul de cunotine
utilizatori
surse de date
n sens informatic cunotinele reprezint informaii dobndite care servesc la realizarea diferitelor activiti.
Dei aspectul pragmatic este esenial n definirea conceptului de cunotine, exprimarea acestora trebuie realizat relativ
independent de modul lor de utilizare. Aceasta, deoarece unele i aceleai cunotine pot fi utilizate n mod diferit pentru
rezolvarea diferitelor probleme sau chiar pentru aceeai problem n circumstane diferite. Responsabilitatea deciziilor
privind modul efectiv de utilizare a cunotinelor revine sistemului nsui care la momentul execuiei va lua n mod automat
decizii privind:
ce cunotine sunt necesare;
cum i cnd s fie utilizate acestea pentru realizarea respectivelor activiti.
-
Metode si tehnici de inteligenta artificiala
Realizarea unui sistem de inteligen artificial (SIA) reclam deci aplicarea unor metode i tehnici de achiziionare,
reprezentare i utilizare a cunotinelor
Realizarea SIA prin metode i tehnici
achiziionare
reprezentare
utilizare
cunotine
Prelucrarea cunotinelor prin metode i tehnici
calcul simbolic calcul neuronal calcul genetic
metode slabe
metode tari
cutarea n spaiul soluiilor
descompunerea problemei
calculul predicatelor
reguli de producie
obiecte structurate i grafuri
Metode i tehnici utilizate pentru realizarea SIA
Achiziionare cunotine
nvare teoretic nvare empiric nvare simbolic
Metode i tehnici de achiziionare a cunotinelor
-
Sisteme expert definire si arhitectura
Sistemele expert reprezint sisteme de inteligen artificial destinate rezolvrii unor probleme dificile, de natur
practic, la nivelul de performan a experilor umani.
Experii rezolv respectivele probleme practice dificile pe baz de expertiz. Sistemele expert realizeaz deci o
automatizare a expertizei dintr-un anumit domeniu.
Clasa de probleme
Instan a clasei de probleme
(probleme specifice)
Rezolvarea problemei (obinerea soluiei)
Explicarea soluiilor
Comunicarea cu utilizatorul
Acumularea de noi cunotine
Atingerea limitelor competenei
cunotine generale
cunotine de specialitate
cunotine expert
Baz de cunotine
Baz de fapte
Mecanisme rezolutive
Mecanisme explicative
Interfa utilizator
Mecanisme de achiziionare a cunotinelor
a) b)
A. Domeniul de expertiz se caracterizeaz prin ansamblul
de cunotine necesare rezolvrii diferitelor probleme ce se
manifest n acest domeniu. Cunotinele pot fi de cultur
general, de specialitate i cunotine expert.
Cunotinele expert reprezint elementul esenial al
sistemului de cunotine servind la identificarea i descrierea
(formalizarea) problemelor. Aceste cunotine sunt
proprietatea expertului, fiind obinute de acesta n special
prin experien i caliti individuale deosebite ce l disting
de ceilali specialiti n domeniu ce posed doar cunotine
comune de specialitate.
Cunotinele asociate domeniului de expertiz servesc
rezolvrii problemelor din acest domeniu, probleme n
general omogene ca tip deci putnd fi considerate drept
aparinnd unei clase de probleme. Descrierea unei anumite
probleme specifice se realizeaz prin prezentarea strii de
fapt a domeniului la un moment dat.
B. Conceptele asociate expertizei ntr-un SE sunt legate de
baza de cunotine: cum este construit (achiziionarea), cum
se rezolv raionamentul, cum se explic utilizatorului.
Caracteristicile i conceptele expertizei conduc spre
arhitectura unui sistem expert (figura. 1.21) de unde rezult
componentele sale prezentate in figura.
-
Metode de reprezentare si utilizare a cunostintelor
n cadrul sistemelor expertA. Calculul predicatelor de ordinul nti
Limbajul formal al calculului cu predicate reprezint att un limbaj de reprezentare a cunotinelor, ct i un ansamblu de
reguli de inferen, reguli ce mpreun cu limbajul formeaz sistemul logic al calculului cu predicate.
n scopul reprezentrii cunotinelor cu limbajul calculului cu predicate se parcurg o serie de etape, i anume:
1. se identific aseriunile (propoziiile logice) din descrierea n limbaj natural a cunotinelor;
2. se exprim legturile (asocierile) dintre propoziiile logice cu ajutorul conecti-velor logice.
n urma celor dou etape se obine reprezentarea n calculul propoziional a cunotinelor prin introducerea unor variabile
propoziionale care s desemneze propoziiile logice.
3. se detaliaz structura fiecrei aseriuni prin utilizarea simbolurilor din alfabet.
B. Utilizarea cunotinelor. Probleme ale automatizrii raionamentelor.
Sistemul logic al calculului cu predicate posed o serie de reguli de inferen ce permit obinerea unor noi formule bine
formate pe baza celor de care se dispune iniial (axiome). Ca exemple de reguli de inferen se pot cita: modus ponens,
modus tollens, silogismul, specializarea universal etc
C. Reguli de producie
Regulile de producie au fost utilizate i de alte domenii (teoria automatelor, teoria limbajelor formale etc.).
n cadrul inteligenei artificiale, regulile de producie sunt utilizate pentru exprimarea asocierilor empirice dintre
descrierile de stare ale problemei i aciunile de ntreprins n cazul n care problema se afl ntr-o anumit stare. Regulile
de producie servesc la reprezentarea cunotinelor de natur procedural sub forma unor construcii modulare de tipul:
D. Frame-uri i reele de cunotine
Un cadru (frame) reprezint o unitate de informaii care grupeaz un anumit numr de rubrici (sloturi).
O rubric de frame poate conine informaii despre obiectul prezentat cu informaii de legtur cu late frame-uri (este o,
aparine).
-
Evolutia sistemelor informatice spre SE si SSD
Prelucrarea nealgoritmic, descriptiv a cunotinelor n cadrul sistemelor expert a determinat extinderea ariei de
aplicare a tehnologiilor informatice. Se poate vorbi de o extindere pe orizontal, n sensul cuprinderii unor noi domenii
economico-sociale, cum ar fi: activitile educaionale, juridice, politice n care procesele de prelucrare informaional se
algoritmizeaz cu greu sau chiar nu se pot algoritmiza. Informaiile specifice acestor activiti au o natur preponderant
calitativ, necuantificabil. Pe de alt parte, se poate vorbi de o extindere pe vertical, n sensul cuprinderii n actuala
tehnologie de noi prelucrri, procese informaionale precum: evaluarea calitativ, raionamentul n sens general. Acest lucru
poate influena n mod semnificativ procesul informaional-decizional economic, prin prelucrarea de ctre tehnologiile
informatice a unui segment al deciziilor economice-sociale, n spe a acelora de rutin.
Sistemele expert reprezint alturi de sistemele orientate obiect un mijloc important pentru stpnirea
complexitii informaionale. S-a sperat c odat cu definirea unui algoritm i deinerea unui procesor de mare putere practic
orice algoritm poate fi utilizat pentru rezolvarea unei probleme concrete. Att dezvoltrile teoretice (teoria matematic a
complexitii), ct i dificultile efectiv ntmpinate n rezolvarea unor probleme de dimensiuni mari au artat ns c n
lupta mpotriva complexitii informaionale calea algoritmic are limite clare.
Prelucrarea nealgoritmic a informaiei n cadrul sistemelor expert poate oferi soluii mai productive unor
probleme abordate i rezolvate deja i n manier convenional (algoritmic).
O adaptare deosebit o prezint sistemele expert i la situaiile cu informaie incomplet i/sau imprecis.
Soluiile obinute cu ajutorul sistemelor expert sunt de o calitate deosebit prin faptul c se ofer posibilitatea utilizrii n
cadrul raionamentului automat a regulilor euristice validate de practic, ce concur uneori cu succes abordrii formale.
Experii umani se exprim cel mai adesea de obicei este adevrat c, se poate spune c. Adesea, dificultile
constau nu n luarea deciziei, ci n obinerea informaiei de fundamentare a deciziilor. Cunotinele expertului constau n
principal n metodele de obinere a datelor i metodei de analiz a acestor date.
n situaiile perfect cunoscute (cu informaie complet i precis) este posibil de realizat selectarea celei mai
bune variante decizionale (dac numrul alternativelor nu este foarte mare). n practic ns, informaiile sunt cel mai adesea
incomplete i incerte, presiunea n luarea deciziei este mare (pericol iminent de pierderi semnificative, uneori dramatice).
n management, sistemele expert au dobndit o larg utilizare. n orice funcie managerial exist probleme
decizionale complexe, nenelese, dinamice, multicriteriale etc.