Объект, предмет, методы и задачи экономической информатики. Экономическая информатика Лекции по предмету экономическая информатика
Лугачев М.И.
МГУ им. М.В.Ломоносова, д.э.н., профессор, зав. кафедрой экономической информатики экономического факультета, тП@ econ . гши. ш
Экономическая информатика в университетском
образовании России
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
Информатика, экономическая информатика, прикладная информатика, бизнес-информатика, ИТ-образование.
АННОТАЦИЯ
Статья посвящена описанию эволюции дисциплины «Экономическая информатика» в университетах России. Обсуждаются основные источники становления экономической информатики: создание вычислительных машин, становление вычислительной математики и математической экономики. Показана принципиальная интегрирующая роль академиков Л.В.Канторовича и А.Н.Тихонова в создании фундаментальных основ ИТ-образования в России. Отмечается неоднозначность последствий перехода отечественной вычислительной техники на единую серию ЭВМ «Ряд», создававшейся на базе IBM-360 с точки зрения экономических и технических результатов проведенной трансформации. Особое внимание в работе уделено подготовке ИТ-специалистов в рамках стандартов «Прикладная информатика», «Бизнес-информатика» и показана недостаточность этой подготовки для решения современных задач экономики информационных систем, которая является предметом экономической информатики. Именно классическая университетская ИТ-подготовка экономистов лежит в основе логики изложения материала этой статьи.
Мы попробуем представить картину развития экономической информатики в России, рассматривая динамику университетских структур, обеспечивающих широкую подготовку специалистов в области информатики вообще. Экономическую информатику создавали два тесно связанных потока знаний, сформировавшихся в недрах математики и экономики. Появившиеся в ответ на потребности науки и оборонных ведомств вычислительные машины, очевидно имели огромный потенциал их использования и в традиционных (невоенных) отраслях науки и народного хозяйства. Для реализации этого потенциала нужны были специалисты нового типа, способные эффективно использовать и развивать появляющиеся вычислительные возможности. Готовить таких
специалистов были способны только новые институты и факультеты, учебные планы которых соединяли бы компетентности математиков, физиков, экономистов, специалистов в области программирования -сформировавшие фундаментальные основы для развития информационных технологий. Забегая вперед, можно отметить, что такие институты и факультеты были созданы и успешно решают поставленные задачи по подготовке специалистов в области ИТ и ИС. Дело здесь лишь в том, что экономисты в этой деятельности пока не проявили себя в достаточной степени.
Начало компьютерной эры в СССР. Математика, технология и экономика.
Как известно, работы по созданию первой в СССР ЭВМ - малой электронной счетной машины (МЭСМ) - были начаты в Киеве коллективом под руководством С. А. Лебедева в 1948 году. МЭСМ была сдана в эксплуатацию в декабре 1951 года.
4 декабря 1948 г. Государственный комитет Совета министров СССР по внедрению передовой техники в народное хозяйство зарегистрировал за № 10475 изобретение И. С. Брука и Б. И. Рамеева «Автоматическая цифровая электронная машина». Это изобретение было воплощено в жизнь в Энергетическом институте АН СССР в Москве, в лаборатории, руководимой И. С. Бруком в виде вычислительной машины М-1. В январе 1952 году М-1 была запущена в опытную эксплуатацию. Одной из первых М-1 решала задачи по ядерным исследованиям группы академика С. Л. Соболева, в институте И. В. Курчатова. Она была изготовлена в единственном экземпляре, однако ее архитектура и многие принципиальные решения были приняты в дальнейшем за основу при разработке серийных машин «Минск», «Раздан» и др.
Но математика жила не только в традиционных научных и инженерных расчетах. В 1923-24 годах В.В.Леонтьев сформулировал задачу построения межотраслевого баланса, требовавшего больших вычислительных мощностей18. В конце 30-х годов появились работы Л.В.Канторовича, создавшие основу для проникновения математики в экономические расчеты. Была сформулирована знаменитая задача о «фанерном тресте», ставшая основой для формирования оптимизационного подхода в экономическом планировании. В 1937 г. Л.В.Канторович по просьбе инженеров местного фанерного треста решил задачу нахождения наилучшего способа обработки 5 видов материала на 8 станках с определенной производительностью каждого из них по каждому виду материала . В простой с виду задаче Л.В Канторович увидел и впервые сформулировал задачу линейного программирования и предложил способ ее решения, значительно сокращавший перебор при поиске оптимальных решений и предполагавший необходимое применение
18 В 1973 году за разработку метода «Затраты - выпуск» построения межотраслевого баланса В.В.Леонтьеву была присвоена Нобелевская премия по экономике.
вычислительной техники.19
Важным этапом творчества Л.В. Канторовича стала опубликованная в "Успехах математических наук" в 1948 году его большая статья "Функциональный анализ и прикладная математика", а затем - в 1956 году «Функциональный анализ и вычислительная математика» , которые сделали функциональный анализ естественным языком вычислительной математики. По выражению академика С.Л. Соболева, уже через несколько лет представить вычислительную математику без функционального анализа было, так же невозможно, как и без вычислительных машин.
Эти идеи единства функционального анализа и вычислительной математики, а также связи с экономикой последовательно воплощалась Л.В. Канторовичем в жизнь: при организации в 1948 г. подготовки специалистов по "вычислительной математике" на математико-механическом факультете ЛГУ и позднее - в 1958 году - при создании специальности "экономическая кибернетика" на экономическом факультете ЛГУ В 1959 г. Л.В.Канторович стал одним из организаторов (и преподавателей) знаменитого "шестого курса" экономического факультета ЛГУ. На "шестой курс" были зачислены и выпускники обычного пятого курса и ряд молодых экономистов для углубленного изучения математических методов и ЭВМ. Следует отметить, что некоторые выпускники этого курса оказали заметное влияние на развитие советской и российской экономической науки, в частности - это академики АН СССР: А.Г. Аганбегян, А.И.Анчишкин, Н.Я.Петраков, С.С.Шаталин.
Естественно, что процессы развития подготовки специалистов и в области вычислительной математики и экономико-математических методов не были изолированы. Одновременно аналогичные процессы формирования основы применения вычислительной техники в науке и экономике шли в Москве и МГУ В 1949 году на механико-математическом факультете МГУ была создана кафедра вычислительной математики, которую в 1952 -1960 годах возглавлял уже цитированный нами выше академик С. Л. Соболев. В то время на кафедре преподавали такие выдающиеся специалисты, как А. А. Ляпунов, М. В. Келдыш, М. Р. Шура-Бура и др.
В 1958 году выдающимся экономистом и статистиком академиком АН СССР В.С.Немчиновым в академии наук была создана лаборатория экономико-математических методов, а в 1962 году - на экономическом факультете МГУ - кафедра "Математических методов анализа экономики" (ММАЭ). В работе новой кафедры активное участие принимали знаменитые выпускники 6 курса Л.В.Канторовича - С.С.Шаталин (заведовал кафедрой в
19 В 1965 году Л.В.Канторович вместе с В.С. Немчиновым и В.В. Новожиловым получил Ленинскую премию «за научную разработку метода линейного программирования и математических моделей экономики». В 1975 году Л.В.Канторовичу и Т.Купмансу за создание основ линейного программирования была присвоена Нобелевская премия по экономике.
1970 -1983 годах) и Н.Я.Петраков - директор Института проблем рынка РАН (с 1990 по 2014). Сам Л.В.Канторович в течение ряда лет вел на этой кафедре научный семинар в 70-е годы ХХ века. Необходимость в выпускниках этой кафедры во многом формировалась и созданным в 1963 году на основе одноименной лаборатории Центральным экономико-математическим институтом АН СССР (ЦЭМИ АН СССР), служившим много лет профессиональным питомником для подготовки специалистов кафедрой ММАЭ МГУ. ЦЭМИ АН СССР, конечно, был создан по инициативе и при участии В.С.Немчинова. Первым директором института стал академик Н.П.Федоренко, а в 1985 году его сменил академик В.Л.Макаров -ближайший ученик Л.В.Канторовича.
1950-е и 60-е годы много добавили осознанию необходимости расширения подготовки специалистов в области программного обеспечения не только технологических, но и экономических процессов. Прежде всего, этому способствовали порожденные вычислительной математикой задачи новой науки «Исследование операций», алгоритмы решения задач управления запасами, а также - формулирование научных принципов управления предприятием. Появляется опыт применения первой информационной бизнес-системы Material Resource Planning (MRP), разработанной в 1950-х годах в США, но заработавшей на реальных задачах бизнеса в 1960-х. Даже сомневавшиеся окончательно убедились в огромных возможностях применения в экономике электронных вычислительных машин (ЭВМ).
Важным этапом развития данного направления в МГУ стала организация под руководством профессора И.С.Березина в 1955 году вычислительного центра, первого на вузовском пространстве СССР. ВЦ МГУ стал базовым для подготовки специалистов на кафедре вычислительной математики. Вычислительный центр создал научно-техническую платформу для существенного расширения контингента подготовки специалистов в области математического обеспечения ЭВМ. На основе кафедры вычислительной математики механико-математического факультета и вычислительного центра (ВЦ МГУ) был организован факультет вычислительной математики и кибернетики (ВМК) МГУ. Создателем нового факультета и первым его деканом стал академик А.Н.Тихонов, научный руководитель ВЦ МГУ и заведующий кафедрой вычислительной математики мехмата. Андрей Николаевич был первым, кто не только осознал потребности науки и народного хозяйства в специалистах нового типа, но и сумел добиться создания в стране системы подготовки кадров в области вычислительной математики и программирования . В феврале 1970 года вышел приказ Минвуза СССР № 114 об утверждении структуры факультета ВМК МГУ. Факультет ВМК МГУ стал первым в списке почти 50 вновь созданных в начале 1970-х подобных факультетов в крупных университетах СССР. Появилась целая отрасль подготовки специалистов в области математического обеспечения ЭВМ,
которая должна была поддержать крупные изменения в советской политике создания и использования вычислительной техники. Речь шла о переходе страны на новые стандарты информационных технологий -введения "Единой Системы" - линии ЭВМ, копировавшей архитектуру американских компьютеров серии IBM-360. Потребность же в таком решении уже сформировалась: она диктовалась разрабатывавшейся под руководством В.М.Глушкова концепцией Общегосударственной Автоматизированной Системы (ОГАС). ОГАС была призвана решить общенациональную проблему учета и контроля для беспрепятственного применения методов социалистического планирования и управления в СССР,
Компьютерная революция по-советски
18 марта 1968 года вышел приказ Министра радиопромышленности СССР № 138 о создании НИЦЭВТ и назначении его головной организацией по разработке Единой системы ЭВМ (ЕС ЭВМ) «Ряд». С тех пор не утихают споры и дискуссии о целесообразности решения выпускать машины ЕС путем копирования архитектуры мейнфреймов IBM S/360.
Следует отметить, что до 1968 года создание ЭВМ в СССР достаточно слабо координировалось. Существовали несколько конструкторских бюро в разных точках СССР, которые разрабатывали замечательные ЭВМ второго поколения, работавшие в различной математике и удовлетворявшие собственным технологическим стандартам. Безусловным лидером являлась мощная БЭСМ-6 конструкторского бюро С.А.Лебедева, использовавшего 6-битное слово. В народном хозяйстве популярными были ЭВМ Минск с 7-битным байтом (только ЭВМ Минск-32 конструктора В.В.Пржиялковского в итоге было выпущено около 3000 штук). Очень прогрессивным было выпускавшееся в Пензе семейство машин серии «Урал», разработки Б.И.Рамеева. Свои преимущества имели украинская «Мир», ереванская «Наири», вильнюсская «Рута-110», московская «Сетунь». (Отметим, что уникальная ЭВМ «Сетунь», использовавшая троичную систему счисления, была разработана в МГУ под руководством Н.П.Брусенцова). Не надо добавлять, что каждое семейство обеспечивалось собственной периферией и оригинальным матобеспечением. Это талантливое и интересное многообразие ЭВМ могло решать локальные задачи различной природы, но создать с их помощью национальную инфраструктуру для организации информационных процессов - было невозможно. Таким образом, весьма актуально звучал вопрос о перспективах развития отечественного электронно-вычислительного машиностроения. В 1966 году в народнохозяйственном плане упоминается, что новые ЭВМ третьего поколения должны быть построены на «единой структурной и микроэлектронной технологической базе и совместимых системах программирования для вычислительных центров и автоматизированных систем обработки информации».
В официальном отчете ИТМиВТ, в середине 1966-го ясного ответа, как
же строить «Ряд», С.А.Лебедев не дал. Однако вместе с академиком В. М. Глушковым выразил мнение, что копирование ЭВМ третьего поколения IBM S/360 означало бы отставание от мировых стандартов на несколько лет, поскольку серия S/360 начала выпускаться еще в 1964 году. Знали бы эти выдающиеся ученые, насколько оптимистичной была их оценка.
В существовавшем в СССР многообразии - ЭВМ семейства «Урал» были наиболее близки к требованиям третьего поколения. Башир Искандерович Рамеев сформулировал и реализовал идею семейства ЭВМ на принципе программной и конструктивной совместимости независимо и раньше IBM серии S/360. Однако при выработке решения Государственной комиссии министерства радиопромышленности СССР 1968 года отечественный вариант вообще не рассматривался. В обсуждении участвовали только американская IBM и британская ICL. Сделанный комиссией выбор до сих пор не оставляет равнодушным специалистов в области вычислительной техники. Спор о том, было ли это решение стратегической ошибкой и кто в этом виноват продолжается. Протоколы заседаний госкомиссий фиксируют возражения отечественных разработчиков Лебедева, Рамеева, Глушкова, других - но твердая позиция президента АН СССР М.В.Келдыша и министра радиопромышленности СССР
B.Д.Калмыкова решили вопрос в пользу копирования IBM S/360 .
Это было трагическое для советской отрасли ЭВМ решение, разрушившее стратегические ориентиры ее развия. Гигантский интеллектуальный капитал отечественных разработок в виде производившейся и перспективной вычислительной техники, а также -соответствующего программного обеспечения - становился ненужным вместе с его носителем - большим отрядом высококвалифицированных специалистов. Кто-то был способен переучиться, но ориентир был взят на подготовку новых профессионалов. Правда, остался серьезный контингент разработчиков для военных целей, возглавлявшийся учеником
C.А.Лебедева - академиком В.С.Бурцевым. Разработанное под руководством В.С.Бурцева компьютерное обеспечение ракетных комплексов С-300 до сих пор успешно решает поставленные задачи. Кроме того, оставленное им научное наследие и сейчас питает идеями разработчиков суперкомпьютерной техники.
Однако с точки зрения экономики можно с уверенностью сказать, что принятые в 1968 году Госкомиссией министерства радиопромышленности СССР решения судьбоносной силы национального масштаба для народного хозяйства страны все-таки не имели. Никакой, даже самый лучший с точки зрения технологий вариант развития отечественного компьютеростроения не смог бы исправить неэффективную социалистическую систему народного хозяйства. Идеалистическое плановое хозяйство было обречено и в том случае, если бы был успешно реализован проект ОГАС, поскольку в этом хозяйстве отсутствовали естественные рыночные механизмы управления экономикой. Элементы планирования могут быть хороши и
полезны, если не претендуют на универсальное применение всегда и везде. Западные экономисты, в частности - Л.фон Мизес еще 1920-е годы доказывали невозможность рационального экономического расчета в системе, где отсутствует частная собственность на ресурсы производства и нет реальных (рыночных) цен (теорема фон Мизеса) . До технологического перевооружения в СССР необходимо было заняться реформированием экономики - созданием условий для появления реальных экономических инструментов саморегулирования. Так что в 1968 году в СССР вполне можно было забыть об IBM, положиться на перспективное семейство ЭВМ «Урал» или оставить все существующие -отрицательных последствий для народного хозяйства могло быть меньше. Вместе с тем, трудно отрицать появившийся значительный прогресс в развитии национальной отрасли программирования, специалисты которого при переходе на международные стандарты приобрели новые возможности организации работы и получили доступ к накопленным мировым библиотекам программ. Подготовка и принятие решений в конкретных областях, в том числе и народного хозяйства - при этом обогатилась доступом к уже сформировавшимся базам отраслевых приложений.
Новая эра подготовки ИТ-специалистов
Итак, единая политика компьютерного обеспечения научных разработок и народного хозяйства СССР требовала адекватной массовой кадровой поддержки. Методические работы по организации всесоюзной подготовки необходимых специалистов фактически возглавил факультет ВМК МГУ опиравшийся на авторитет и знания высочайших профессионалов АН СССР. «Академическому» обеспечению методики подготовки ИТ-специалистов мог бы позавидовать любой научный центр мира. Нормативную составляющую обеспечивало министерство образования СССР.
Можно отметить, что в мире контроль за созданием методических основ для подготовки ИТ-специалистов традиционно является зоной интереса профессиональных общественных организаций. В США эту роль взяли на себя Ассоциация компьютерной техники (Association for Computing Machinery, ACM) и Компьютерное сообщество Института инженеров по электронике и электротехнике (Computer Society of the IEEE или IEEECS),
которые ведут данную работу, начиная с 60-х гг. прошлого века . В 1965 году комитетом по образованию организации АСМ был разработан первый проект типовой программы курсов бакалавриата по компьютерным наукам (Computer Science), который после доработки был опубликован в 1968 г. в окончательном виде, получив известность как Curriculum 68. Нормативной составляющей в разработанном документе не было, он имел рекомендательный характер для американских университетов, но де-факто довольно быстро превратился в международный стандарт подготовки ИТ-специалистов «Computing Curriculum (СС)». Под эгидой ACM и IEEE-CS
группа Питера Деннинга в 1989 г. подготовила доклад «Computing as a Discipline». В новой дисциплине «Computing» выделялись две составляющие: «Computer Science» и «Computer Engineering», Это нашло методическое воплощение в дальнейшем в фундаментальном куррикулуме СС2001 , получившем свое развитие в версиях СС2005 . Но СС2005 уже содержал принципиально отличие от предыдущих вариантов - в нем явно указывается на необходимость подготовки специалистов для прикладных отраслей. Мировые профессиональные организации AIS (Association of Information Systems) и AITP (Association for Information Technology Professionals) - создают IS2002 . В семье компьютинга появляется новый полноправный член - информационные системы. СС2005 «Computing» включает в себя следующие направления: Вычислительная техника (Computer Engineering - CE), Компьютерные науки (Computer Science - CS), Программная инженерия (Software Engineering - SE), Системы информационных технологий (Information Technology - IT), Информационные системы (Information Systems - IS). Российское высшее образование также реагирует на потребности в специалистах для подготовки, развития и эксплуатации приложений в профессиональной вузовской подготовке в 2000 году появляется новый государственный образовательный стандарт специальности 351340 «Прикладная информатика (по областям)» (приказ Минобразования России от 14.03.2000).
Документ уточняет: « Выпускник - информатик (с квалификацией в области) должен иметь специализацию, определяемую областью применения методов информатики и профессионально-ориентированных информационных систем, перечнем изучаемых дисциплин в конкретной области, информационных дисциплин и выпускной квалификационной работой». При этом определяется и область приложения квалифицированных знаний: «Информатик (с квалификацией в области) в большей степени имеет дело с профессионально-ориентированной оболочкой (которую он проектирует, создаёт и применяет), состоящей из специальных программных средств, информационного обеспечения и организационных мероприятий поддержки функционирования конкретных процессов в области применения, и в меньшей степени имеет дело с ядром информационной системы (разработкой комплекса вычислительных средств, операционной системы, систем управления базами данных и др.)».
Чуть позже, в 2003 году открывается еще один стандарт специальности 080500 «Бизнес-информатика» (приказ Минобразования РФ от 8.07.2003) для подготовки специалистов область профессиональной деятельности которых «включает: Проектирование архитектуры предприятия, Стратегическое планирование развития ИС и ИКТ управления предприятием, Организацию процессов жизненного цикла ИС и ИКТ управления предприятием, Аналитическую поддержку процессов
принятия решений для управления предприятием».
Таким образом, экономика России получает специалистов по «Прикладной информатике» для обеспечения ИТ-поддержки информационных процессов в отраслях: «экономика, юриспруденция, политология, психология, социология, политология, психология, экология, гуманитарно-социальные и других, в которых применяются профессионально-ориентированные информационные системы...», а также -специалистов по «Бизнес-информатике» для обеспечения информационных процессов внутри предприятий.
Сейчас де-факто мировым методическим стандартом подготовки ИТ-специалистов для прикладных отраслей является учебный план Information Systems 2010 (IS2010) , созданный всем профессиональным ИТ-миром с использованием Wiki-ресурса. Наиболее полно профессиональная область выпускников этого направления описана в СС2005. Здесь также проводится разграничения целевых областей подготовки специалистов ИС и ИТ: «Профессионалы этой специальности (Информационные Системы) главным образом имеют дело с информацией, которую компьютер может дать предприятию, чтобы оно могло лучше определить и достичь свои цели, а также - с процессами, которые предприятие внедряет или улучшает с помощью информационных технологий. ... Информационные Системы фокусируются на информационных аспектах информационных технологий. Информационные Технологии являются такого рода комплементом: сферой их интересов являются технологии сами по себе, но не информация, которую они обрабатывают. ИТ-Программы создаются для подготовки выпускников, обладающих правильным сочетанием теоретических знаний и практических навыков, позволяющих управлять информационными технологиями организации, и людьми, которые эти технологии используют».
Дидактическая роль экономической информатики
Представленное описание учебных планов для национальной подготовки специалистов в области «Прикладная информатика», «Бизнес-информатика» и близкого к ним американского куррикулума «Информационные системы - IS 2010» позволяет ввести в рассмотрение новое направление: «Экономическая информатика», чтобы проанализировать общее и различное и оценить его перспективы.
Во-первых, следует отметить, что «Экономическая информатика» не входит в национальный перечень специальностей профессиональной подготовки и одной из целей настоящего исследования является доказательство целесообразности рассмотрения этого вопроса, быть может - в контексте с другими направлениями, о чем пойдет речь ниже.
Экономическая информатика - это наука об информационных системах, применяющихся в экономике и бизнесе, а также - об экономике этих систем.
В этом определении содержится указание на различие областей
применения: экономическая информатика занимается сопоставлением затрат и выгод от применения информационных систем в традиционной схеме экономического анализа. И «Прикладная информатика», и «Бизнес -информатика» и «IS -2010» ориентированы на подготовку специалистов в области применения информационных технологий для решения задач предметной области. Оценка же эффективности таких решений остается предметом классической экономики. Кроме того, требует экономического описания и изучения информационный продукт, обладающий многими нетривиальными свойствами ценообразования, потребления и развития. Есть традиционные вопросы экономики: производство и распределения информационного продукта. Требует экономической интерпретации закон Мура, согласно которому более производительный информационный продукт обладает меньшей себестоимостью. Рынок информационных продуктов формируется и развивается по своим законам: на нем циркулируют и реальные материальные сущности, но главный двигатель этого рынка - неосязаемый сервис или услуга, обладающие свойством неисчерпаемости и стремящимися к нулю предельными издержками. Здесь из «информационного воздуха» создаются новые отрасли (игровые), «из ничего» возникают гигантские состояния. Наконец, сама информация становится товаром, для описания которого не годятся классические экономические модели: спрос не порождает предложения. Появляются информационные продукты, экономические свойства которых требуют современной интерпретации: неограниченность доступа к облачным сервисам, предоставляемым конечным пользователям бесплатно, рост рост потребительских свойств информационно-технологических продуктов без повышения их цены. Необычна и структура цены информационного продукта, в которой предельные издержки стремятся к нулю.
В наше время экономика информационных систем выглядит также естественно, как экономика любой отрасли народного хозяйства -например, экономика сельского хозяйства или экономика промышленности. Но рынок информации имеет мало общего с рынком зерна, а для описания рынка информационных продуктов нужны новые исследования.
Вообще, при обсуждении вопросов общего экономической информатики с компьютингом надо заметить, что прямая связь у этих наук есть только в случае рассмотрения информационных технологий (IT) и информационных систем (IS). При этом, для экономистов в термине «информационные технологии» - на первом месте «информационные», «информация», сервисы, обеспечивающие информационные процессы, а уж потом - «технологии». Как уже отмечалось выше, информационные системы являются объектом изучения экономической информатики и в самом названии характерно наличие определения «информационные», а не «вычислительные» - прямо следующее из базового направления «computing», поскольку современные прикладные задачи, в том числе и
экономического содержания - связаны прежде всего с обработкой и анализом содержательной информации, рассматривая собственно расчеты, как необходимый доступный инструмент.
Говоря об эффективности ИС, можно отметить объективную актуальность появления «Экономической информатики»: сегодня качественно изменилась среда применения информационных систем. По мнению некоторых экспертов практически исчез традиционный консалтинг в области использования ИС, направленный на формулировку целей и задач внедрения и выбор наилучшего варианта ИС для конкретного предприятия. За десятилетия активного вхождения ИС в практику планирования, управления и принятия решений организаций -сформировался достаточно квалифицированный контингент пользователей, способный самостоятельно ответить на исходные вопросы формулировки технического задания. Кроме того, стандартизация в области ИТ обеспечила процессы конвергенции, которые на практике минимизировали последствия ошибки выбора типа ИС. Главным вопросом консалтинга стала проблема эффективности функционирования ИС, ее влияния на процессы добавления стоимости предприятия. Ответить на этот вопрос можно только одним способом: дать подходы к оцениванию затрат и выгод от применения ЭВМ.
Очевидно, что экономической области деятельности для ИТ-специалистов, готовящихся по рассмотренным выше учебным планам и куррикулумам, не предусмотрено. Это не удивительно: сфера деятельности ИТ-специалистов носит характер инженерного, технологического сервиса для бизнеса. Тонкости выявления и оценивания затрат и выгод относятся к области экономики и традиционно не представляют интереса для студентов ИТ-направлений. Тем более, что работа по такому оцениванию не имеет структурированного характера, не может быть сведена к привычному бизнес-процессу или известному алгоритму с фиксированным числом итераций. Это - дело для экономистов.
Каков же итог обучения в области экономической информатики? Что будут знать и уметь выпускники, прошедшие полный цикл подготовки?
Принципиальным в организации ИТ-подготовки экономистов является формулировка двух важных положений .
Первое, - это правильное определение «точки входа» ИТ и ИС в конкретную предметную сферу экономики и бизнеса. Для экономики и бизнеса эту роль играет бизнес-процесс и обеспечивающие ИТ-сервисы, для образования - учебный процесс, для здравоохранения - лечебный процесс и т.д. Отличительной чертой главной сущности конкретного приложения является ее процессная природа, массовое распространение в предметной области, повторяемость во времени и пространстве. Спецификация главной сущности - задача специалистов - экономистов. Цель подготовки этих специалистов в области ИТ и ИС состоит в предоставлении им знаний, умений и навыков описания ИТ-сервисов, применяющихся для
автоматизации бизнес-процессов.
Второе положение - это четкое определение целей подготовки будущих специалистов в области ИТ и ИС. На наш взгляд, хорошие знания, умения и навыки в области ИТ и ИС позволяют выпускнику получить конкурентное преимущество на профессиональном рынке. Для классических университетов и современных НИУ представляется естественным сформулировать роль ИТ и ИС, как инструментов повышения эффективности основных бизнес-процессов: научной и образовательной деятельности. Главная цель применения этих инструментов - повышение качества подготовки специалистов и обеспечение высокого управленческого уровня операционной деятельности и конкурентоспособности организации. Достижение университетами высшего профессионального уровня в экономике и бизнесе возможно только путем построения логической цепи подготовки собственных ИТ-специалистов. Элементы или этапы этой цепи известны: бакалавриат - магистратура - аспирантура. Условно можно считать, что каждому этапу соответствует свой уровень ИТ-подготовки. Базовый - для бакалавра, профессиональный - для магистра, исследовательский - для аспиранта. Успех подготовки будет более заметным и для молодых специалистов, и для вуза, и для всей отрасли, если результатом каждого этапа будет специалист именно в конкретной предметной, а не технической области. Для этой цели необходимо создать соответствующую институциональную среду, элементом которой будет национальная система образования с образовательными стандартами и соответствующей специальностью - экономической информатикой.
Подобные предложения были бы справедливы и для других специальностей: историческая информатика, биологическая, медицинская, ... Представляется, что в списке вузовских специальностей они должны быть представлены все. Но по проекту нового приказа минобразования в этом списке значатся лишь бизнес-, био-, гео- и прикладная информатики .
Фактически, подготовка таких специалистов идет, она осуществляется зачастую интуитивно, существенно зависит от субъективных факторов. Однако десятилетия широкого использования информационных технологий и систем уже создали достаточный профессиональный задел отраслевых компетенций, есть представления о профессиональных стандартах - все это должно привести к официальному созданию соответствующих предметных специализаций и специальностей высшего образования.
Заключение
В мире и России уже сформировались профессиональные группы, занимающиеся проблемами экономики информационных систем. В современных условиях эти вопросы становятся ключевыми при решении вопросов выбора, внедрения и эксплуатации информационных систем на
предприятиях и в организациях.
В настоящее время не существует системы подготовки специалистов, способных анализировать экономические последствия внедрения информационных систем. Действующая система ИТ-образования решает, в основном, проблему подготовки технических специалистов.
Обеспечение инновационного развития конкретных прикладных отраслей высшего образования требует создания системы подготовки ИТ-специалистов внутри прикладных гуманитарных и социально-экономических отраслей. Для этого необходимо создание специальностей не только по прикладной (технической), но и по предметной информатике.
Литература
1. Канторович Л.В., «Математические методы организации и планирования производства», Л.: Издание Ленинградского государственного университета, 1939. - 67 с.
2. Канторович Л.В. Функциональный анализ и прикладная математика. "Успехи математических наук" 1948
3. Канторович Л.В. Функциональный анализ и вычислительная математика, 1956. http://en.cs.msu.ru/node/62 - история ВМК до 2000 г.
4. Максон: Две трагедии советской кибернетики. ОКО ПЛАНЕТЫ информационно-аналитический портал^М, 29-02-2012.
5. Ludwig von Mises. Die Wirtschaftsreсhnung im sozialistischen Gemeinwesen", Archiv fuer Sozialwissenschaften und Sozialpolitik, Vol. XLVII, No. 1 (April, 1920).
6. Мизес Л. Человеческая деятельность. Трактат по экономической теории. М., Экономика, 2000.
7. «Эффективность инвестиций в ИТ», М., СоДИТ, 2013, 194с.. ISBN 978-5-4465-0104-5.
8. Сухомлин В.А. Международные образовательные стандарты в области информационных технологий. Прикладная информатика, №1 (37), 2012.
9. Computing Curricula 2001 (CC2001). Computer Science, Final Report, (December 15, 2001). The Joint Task Force on Computing Curricula, IEEE Computer Society, Association for Computing Machinery.
10. Computing Curricula 2005 (CC2005). The Overview Report, covering undergraduate degree programs in Computer Engineering, Computer Science, Information Systems, Information Technology, Software Engineering. The Association for Computing Machinery (ACM), The Association for Information Systems (AIS), The Computer Society (IEEE-CS), 30 September 2005.
11. J.T. Gorgone, G.B. Davis, J.S. Valacich, H.Topi, D.L. Feinstein, H.E. Longenecker, Jr. IS 2002, Model Curriculum and Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Information Systems. Association for Computing Machinery (ACM), Association for Information Systems (AIS), Association of Information Technology Professionals AITP.
12. H.Topi, J.S.Valacich, R.T.Wright, K.M.Kaiser, J.F.Nunamaker, Jr., J.C.Sipior, G.J. de Vreede. IS 2010, Model Curriculum and Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Information Systems. Association for Computing Machinery (ACM), Association for Information Systems (AIS).
13. Лугачев М.И., Абрамов В.Г., Скрипкин К.Г., Тихомиров В.В. Методика разработки программ дисциплины «Информатика» для направлений непрофильного образования. Макс Пресс, М., 2006.
14. Лугачев М.И., Скрипкин К.Г., ИТ-компетентности как часть экономического образования. Вестник МГУ. Серия 6, «Экономика», №4, 2009.
15. Проект Приказа Минобрнауки России "Об утверждении перечней специальностей и направлений подготовки высшего образования" http://www.consultant.ru/law/hotdocs/26905.html
Размер: px
Начинать показ со страницы:
Транскрипт
1 Лекция 1 1 Объект, предмет, методы и задачи экономической информатики Интенсивное внедрение информационных технологий в экономику привело к появлению одного из направлений в информатике экономической информатики, которая является интегрированной прикладной дисциплиной, основанной на межпредметных связях информатики, экономики и математики. Теоретической основой для изучения экономической информатики является информатика. Слово "информатика" (informatique) происходит от слияния двух французских слов: information (информация) и automatique (автоматика), введено во Франции для определения сферы деятельности, занимающейся автоматизированной обработкой информации. Существует много определений информатики. Информатика - это наука об информации, способах ее сбора, хранения, обработки и предоставления с помощью компьютерной техники. Информатика это прикладная дисциплина, изучающая структуру и общие свойства научной информации и т.д. Информатика состоит из трех взаимосвязанных составляющих: информатика как фундаментальная наука, как прикладная дисциплина и как отрасль производства. Экономическая информатика - это наука об информационных системах, используемых для подготовки и принятия решений в управлении, экономике и бизнесе. Объектом экономической информатики выступают информационные системы, которые обеспечивают решение предпринимательских и организационных задач, возникающих в экономических системах (экономических объектах). То есть, объектом экономической информатики выступают экономические информационные системы, конечная цель функционирования которых является эффективное управление экономической системой. Информационная система это совокупность программно-аппаратных средств, способов и людей, которые обеспечивают сбор, хранение, обработку и выдачу информации для обеспечения подготовки и принятия решений. К основным компонентам информационных систем, используемых в экономике, относятся: программно-аппаратные средства, бизнес-приложения и управление информационными системами. Назначение информационных систем - создание современной информационной инфраструктуры для управления компанией. Предмет дисциплины "Экономическая информатика" - технологии способы автоматизации информационных процессов с применением экономических данных. Задача дисциплины "Экономическая информатика" - изучение теоретических основ информатики и приобретение навыков использования прикладных систем обработки экономических данных и систем программирования для персональных компьютеров и компьютерных сетей. 2. Данные, информация и знания К базовым понятиям, которые используются в экономической информатике, относятся: данные, информация и знания. Эти понятия часто используются как синонимы, однако между этими понятиями существуют принципиальные различия. Термин данные происходит от слова data - факт, а информация (informatio) означает разъяснение, изложение, т.е. сведения или сообщение.
2 Данные - это совокупность сведений, зафиксированных на определенном носителе в форме, пригодной для постоянного хранения, передачи и обработки. Преобразование и обработка данных позволяет получить информацию. Информация - это результат преобразования и анализа данных. Отличие информации от данных состоит в том, что данные - это фиксированные сведения о событиях и явлениях, которые хранятся на определенных носителях, а информация появляется в результате обработки данных при решении конкретных задач. Например, в базах данных хранятся различные данные, а по определенному запросу система управления базой данных выдает требуемую информацию. Существуют и другие определения информации, например, информация это сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах, свойствах и состоянии, которые уменьшают имеющуюся о них степень неопределенности, неполноты знаний. Знания это зафиксированная и проверенная практикой обработанная информация, которая использовалась и может многократно использоваться для принятия решений. Знания это вид информации, которая хранится в базе знаний и отображает знания специалиста в конкретной предметной области. Знания это интеллектуальный капитал. Формальные знания могут быть в виде документов (стандартов, нормативов), регламентирующих принятие решений или учебников, инструкций с описанием решения задач. Неформальные знания это знания и опыт специалистов в определенной предметной области. Необходимо отметить, что универсальных определений этих понятий (данных, информации, знаний) нет, они трактуются по-разному. Но принятия решений осуществляются на основе полученной информации и имеющихся знаний. Принятие решений это выбор наилучшего в некотором смысле варианта решения из множества допустимых на основании имеющейся информации. Взаимосвязь данных, информации и знаний в процессе принятия решений представлена на рисунке 1. 2 Рис.1. Для решения поставленной задачи фиксированные данные обрабатываются на основании имеющихся знаний, далее полученная информация анализируется с помощью имеющихся знаний. На основании анализа, предлагаются все допустимые решения, а в результате
3 выбора принимается одно наилучшее в некотором смысле решение. Результаты решения пополняют знания. В зависимости от сферы использования информация может быть различной: научной, технической, управляющей, экономической и т.д. Для экономической информатики интерес представляет экономическая информация. 3. Экономическая информация и информационные технологии Экономическая информация это преобразованная и обработанная совокупность сведений, отражающая состояние и ход экономических процессов. Экономическая информация циркулирует в экономической системе и сопровождает процессы производства, распределения, обмена и потребления материальных благ и услуг. Экономическая информация может быть: управляющая (в форме прямых приказов, плановых заданий и т.д.); осведомляющая (в отчетных показателях, выполняет в экономической системе функцию обратной связи). Информацию можно рассматривать как ресурс, аналогичный материальным, трудовым и денежным ресурсам. Информационные ресурсы совокупность накопленной информации, зафиксированной на материальных носителях в любой форме, обеспечивающей ее передачу во времени и пространстве для решения научных, производственных, управленческих и других задач. Информационные технологии Сбор, хранение, обработка, передача информации в числовой форме осуществляется с помощью информационных технологий. Особенностью информационных технологий является то, что в них и предметом и продуктом труда является информация, а орудиями труда средства вычислительной техники и связи. Основная цель информационных технологий - производство необходимой пользователю информации в результате целенаправленных действий по ее переработке (рис.2). 3 Рис.2. Известно, что информационная технология (ИТ) это совокупность методов, производственных и программно-технологических средств, объединенных в технологическую цепочку, обеспечивающую сбор, хранение, обработку, вывод и распространение информации. С точки зрения информационных технологий для информации необходим материальный носитель в качестве источника информации, передатчик, канал связи, приемник и получатель информации. Сообщение от источника к получателю передается через каналы связи или посредством среды (рис.3). Рис.3.
4 4 Обобщенная структура технологического процесса показана на рис 4. Рис.4. Схема описывает процессы, протекающие в общенаучных, гуманитарных областях знаний, в том числе и в образовании. В естественных науках обратная связь, обеспечивающая воздействие на источник информации (объект, процесс, явление), обычно более жесткая. Информационные технологии имеют различные уровни представления: концептуальное представление. На этом уровне определяется среда обитания объекта, целевые задачи, базовые принципы и средства реализации ИТ. Здесь же определяется вид структурной организации управления: децентрализованное, централизованное или иерархическое; описание информационных потоков. Определяются объемы, периодичность получения, необходимость накопления, пути перемещения, места обработки, хранения и накопления информации; описание методов получения, обработки и распространения информации; описание инструментальных средств (универсальных и специальных). Цель создания и широкого распространения ИТ - решение проблемы развития информатизации общества и всей жизнедеятельности в стране. Информатизация общества - повсеместное внедрение комплекса мер, направленных на обеспечение полного и своевременного использования достоверной информации, обобщенных знаний во всех социально значимых видах человеческой деятельности. Существуют и другие определения (например, информатизация общества - организованный социально-экономический и научно-технический процесс создания оптимальных условий для удовлетворения информационных потребностей и реализации прав граждан, органов государственной власти, органов местного самоуправления, организаций, общественных объединений на основе формирования и использования информационных ресурсов), но суть при этом не меняется. Информация и управление Информация является формой связи между управляемыми и управляющими объектами в любой системе управления. В соответствии с общей теорией управления, процесс управления можно представить как взаимодействие двух систем - управляющей и управляемой. Структура системы управления представлена на рисунке 5.
5 5 Рис.5. Система управления предприятием функционирует на базе информации о состоянии объекта, его входов Х (материальные, трудовые, финансовые ресурсы) и выходов Y (готовая продукция, экономические и финансовые результаты) в соответствии с поставленной целью (обеспечить выпуск необходимой продукции). Управление осуществляется путем подачи управленческого воздействия 1 (план выпуска продукции) с учетом обратной связи - текущего состояния управляемой системы (производства) и внешней среды (2, 3) - рынок, вышестоящие органы управления. Назначение управляющей системы - формировать такие воздействия на управляемую систему, которые побуждали бы последнюю принять состояние, определяемое целью управления. Применительно к промышленному предприятию с некоторой долей условности можно считать, что цель управления - это выполнение производственной программы в рамках технико-экономических ограничении; управляющие воздействия - это планы работ подразделении, обратная связь - данные о ходе производства: выпуске и перемещении изделии, состоянии оборудования, запасах на складе и т.д. Очевидно, что планы и содержание обратной связи - не что иное, как информация. Поэтому процессы формирования управляющих воздействий как раз и являются процессами преобразования экономической информации. Реализация этих процессов и составляет основное содержание управленческих служб, в том числе экономических. К экономической информации предъявляются следующие требования: точность, достоверность, оперативность. Точность информации обеспечивает ее однозначное восприятие всеми потребителями. Достоверность определяет допустимый уровень искажения как поступающей, так и результатной информации, при котором сохраняется эффективность функционирования системы. Оперативность отражает актуальность информации для необходимых расчетов и принятия решений в изменившихся условиях. Информационные процессы - процессы сбора, передачи, накопления, хранения, обработки, поиска, выдачи и доведения информации до пользователя (в Законе Об информатизации это понятие раскрывается примерно также: информационные процессы - процессы сбора, обработки, накопления, хранения, актуализации представления документированной информации пользователю).
6 Поэтому управление (с точки зрения информационных процессов) можно разложить на следующие составляющие: выработка управляющим органом управляющей информации, которая соответствует цели (программе) управления; передача управляющей информации объекту управления; получение и анализ реакции объекта (осведомительной информации об объекте управления и его фактическом поведении); корректировка или выработка новой управляющей информации с целью оптимизации функционирования объекта управления. Современная система управления экономическим объектом представляет собой человеко-машинный комплекс, в основе которого лицо, принимающее решение, со следующими семью основными подсистемами обеспечения. 1. Информационное обеспечение (informational support) - система классификации и кодирования информации, технологическая схема обработки данных, нормативносправочная информация, система документооборота. 2. Организационное обеспечение (organizational support) совокупность мер и мероприятий, регламентирующих функционирование системы управления, ее описание, инструкции и регламенты обслуживающему персоналу 3. Техническое обеспечение (hardware) комплекс используемых в системе управления технических средств, включающий ЭВМ и средства связи. 4. Математическое обеспечение (mathematical support) совокупность методов, правил, математических моделей и алгоритмов решения задач. 5. Лингвистическое обеспечение (linguistic support) совокупность терминов и искусственных языков, правил формализации естественного языка. 6. Программное обеспечение (software) совокупность программ систем обработки данных и документов, необходимых для эксплуатации этих программ. 7. Правовое обеспечение (legal support) совокупность правовых норм, определяющих создание, юридический статус и функционирование системы. Управление экономическим объектом обычно является частью (хотя и основной, но все же частью) информационной технологии решения экономической задачи. Важнейшие процедуры этой технологии условно делятся на функционально-временные стадии, ключевые из них, кроме передачи, являются: сбор, преобразование и регистрация информации; обработка и хранение; преобразование, тиражирование и использование (в том числе, принятие решения и выработка управляющих воздействий). Экономическая информация подвергается, как правило, всем процедурам, но в ряде случаев некоторые из них могут отсутствовать. Последовательность выполнения указанных процедур также может быть различной, причем некоторые могут повторяться. Их состав и особенности выполнения во многом зависят от экономического объекта, ведущего автоматизированную обработку информации, и тех процессов, которые протекают в среде его обитания. В разнообразии содержания этих процессов можно убедиться на примере информационных процессов в бизнесе - инфобизнес (infbbusiness): получение информации о рынке и его анализ; оптимизация планирования работы фирмы и управление ее деятельностью; выполнение основных деловых операций; 6
7 сбор и подготовка информации для принятия управленческих решений; контроль и координация работы структурных подразделений фирмы и сотрудников; обеспечение связи с партнерами и прочими организациями. Интуитивно понятно, что реализацию части этих процессов можно возложить на ЭВМ. В последние годы информационные технологии прошли путь от автоматизации отдельных процессов до создания систем, оказывающих непосредственное влияние на бизнес. Роль вычислительной техники в настоящее время непереоценима. Однако до сих пор актуально заявление Норберта Винера: "Вычислительная машина ценна ровно настолько, насколько ценен использующий ее человек". Ценность пользователя определяется следующим: готовностью пользователя (по уровню знаний и психологически) применять современные информационные технологии; готовностью конкретной организации к внедрению современных информационных технологий; наличием развитой сферы информационных услуг в среде обитания этой конкретной организации. 7
8 Лекция 2 Свойства информации. Меры информации. При работе с информацией всегда имеется ее источник и потребитель (получатель). Пути и процессы, обеспечивающие передачу сообщений от источника информации к ее потребителю, называются информационными коммуникациями. Всякий процесс коммуникации это, как правило, передача информации о модели, т.е., цель коммуникации состоит в том, чтобы приемник стал обладателем той же модели, которая имеется у источника информации. Ниже представлена схема коммуникации. 8 было информации; Кодирование Модель Предметная Источник область А Декодирование Приемник Модель Предметная область B Рис.2. Обобщенная схема коммуникации Чтобы передаваемое сообщение понятно должны выполняться следующие условия: предметная область А должна содержаться в предметной области В приемника кодирование и декодирование должны быть взаимно обратными операциями. модельные предположения, имеющиеся у источника и приемника, должны совпадать и не могут изменяться во время передачи информации. Выполнения последнего требования добиваются, как правило, формализацией языка, то есть переходом с естественного языка на язык с жесткой фиксацией смысла употребляемых слов (например, на математический язык). Язык, в котором каждое слово имеет только один смысл, называют формализованным. Всякий информационный процесс может осуществляться лишь при наличии языка, описывающего объекты и отношения между ними. В дальнейшем нас будут интересовать совокупности предметов, каждый из которых имеет имя, и вполне определенные связи между предметами. Это множество мы называем предметной областью. Предметная область отражает уровень познания человеком окружающего мира и самого себя. Поэтому она постоянно меняется. Адекватность информации Использование слова «информация» приводит ко многим недоразумениям. Это связано с тем, что оно имеет много различных значений. В обыденном языке это слово используется в смысле «сообщение» или «сведение», отождествляются понятия знания,
9 данные, информация. Очевидно, что «обиходное» употребление термина «информация» совершенно неуместно, когда речь идет о теории или теориях информации. Нередко в этих теоретических построениях термин «информация» наполнен разным смыслом, а следовательно, сами теории высвечивают лишь часть граней некоторой системы знаний, которую можно назвать общей теорией информации или «информологией» наукой о процессах и задачах передачи, распределения, обработки и преобразования информации. Для потребителя информации очень важной характеристикой является ее адекватность определенный уровень соответствия создаваемого с помощью полученной информации образа реальному объекту, процессу, явлению и т.п. От степени адекватности информации реальному состоянию объекта или процесса зависит правильность принятия решений человеком. Адекватность информации может выражаться в трех формах: семантической, синтаксической, прагматической. Именно с этими тремя формами связана эволюция информологии. Синтаксическая адекватность. Она отображает формально-структурные характеристики информации и не затрагивает ее смыслового содержания. На синтаксическом уровне учитываются тип носителя и способ представления информации, скорость передачи и обработки, размеры кодов представления информации, надежность и точность преобразования этих кодов и т.п. Информацию, рассматриваемую только с синтаксических позиций, обычно называют данными, так как при этом не имеет значения смысловая сторона. Эта форма способствует восприятию внешних структурных характеристик, т.е. синтаксической стороны информации. Семантическая (смысловая) адекватность. Эта форма определяет степень соответствия образа объекта и самого объекта. Семантический аспект предполагает учет смыслового содержания информации. На этом уровне анализируются те сведения, которые отражает информация, рассматриваются смысловые связи. В информатике устанавливаются смысловые связи между кодами представления информации. Эта форма служит для формирования понятий и представлений, выявления смысла, содержания информации и ее обобщения. Прагматическая (потребительская) адекватность. Она отражает отношение информации и ее потребителя, соответствие информации цели управления, которая на ее основе реализуется. Проявляются прагматические свойства информации только при наличии единства информации (объекта), пользователя и цели управления. Прагматический аспект рассмотрения связан с ценностью, полезностью использования информации при выработке потребителем решения для достижения своей цели. С этой точки зрения анализируются потребительские свойства информации. Эта форма адекватности непосредственно связана с практическим использованием информации, с соответствием ее целевой функции деятельности системы. Меры информации Классификация мер 9
10 Для измерения информации вводятся два параметра: количество информации I и объем данных V Д. Эти параметры имеют разные выражения и интерпретацию в зависимости от рассматриваемой формы адекватности. Каждой форме адекватности 10 Меры информации Синтаксическая Семантическая Прагматическая Объем данных Vд Количество информации I () H() H(), где H () энтропия Количество информации I C CV Д где С коэффициент содержательности Рис.3. Меры информации, Полезность (ценность) информации в единицах целевой функции соответствует своя мера количества информации и объема данных. Синтаксическая мера информации Возникновение информологии как науки можно отнести к концу 50-х годов нашего столетия, когда американским инженером Р. Хартли была сделана попытка ввести количественную меру информации, передаваемой по каналам связи. Рассмотрим простую игровую ситуацию. До получения сообщения о результате подбрасывания монеты человек находится в состоянии неопределенности относительно исхода очередного броска. Сообщение партнера дает информацию, снимающее эту неопределенность. Заметим, что число возможных исходов в описанной ситуации равно 2, они равноправны (равновероятны) и каждый раз передаваемая информация полностью снимала возникавшую неопределенность. Хартли принял «количество информации», передаваемое по каналу связи относительно двух равноправных исходов и снимающее неопределенность путем оказания на один из них, за единицу информации, получившую название «бит». Создатель статистической теории информации К. Шеннон обобщил результат Хартли и его предшественников. Его труды явились ответом на бурное развитие в середине века средств связи: радио, телефона, телеграфа, телевидения. Теория информации Шеннона позволяла ставить и решать задачи об оптимальном кодировании передаваемых сигналов с целью повышения пропускной способности каналов связи, подсказывала пути борьбы с помехами на линиях и т.д. В работах Хартли и Шеннона информация возникает перед нами лишь в своей внешней оболочке, которая представлена отношениями сигналов, знаков, сообщений друг к другу синтаксическими отношениями. Количественная мера Хартли-Шеннона не претендует на оценку содержательной (семантической) или ценностной, полезной (прагматической) сторон передаваемого сообщения Эта мера количества информации оперирует с обезличенной информацией, не выражающей смыслового отношения к объекту.
11 Объем данных V Д в сообщении измеряется количеством символов (разрядов) в этом сообщении. В различных системах счисления один разряд имеет различный вес и соответственно меняется единица измерения данных: в двоичной системе счисления единица измерения бит (bit binаry digit двоичный разряд); в десятичной системе счисления единица измерения дит (десятичный разряд). Количество информации I на синтаксическом уровне невозможно определить без рассмотрения понятия неопределенности состояния системы (энтропии системы). Действительно, получение информации о какой-либо системе всегда связано с изменением степени неосведомленности получателя о состоянии этой системы. Пусть до получения информации потребитель имеет некоторые предварительные (априорные) сведения о системе. Мерой его неосведомленности о системе является функция H(), которая в то же время служит и мерой неопределенности состояния системы. Рассмотрим простой пример. Пусть имеется R 0 различных возможных событий («реализаций»), которые априори равновероятны. Например, при бросании монеты мы должны иметь события 1 и 0 и R 0 = 2. В случае игральной кости число возможных исходов равно 6, поэтому и R 0 = 6. Таким образом, исход бросания монеты или игральной кости интерпретируется как рецепт получения сообщения, и реализуется один из возможных исходов R 0. Ясно, что чем больше R 0, тем выше неопределенность до получения сообщения и тем большее количество информации приобретается после получения сообщения. Следовательно, все процедуру можно рассматривать так: в самом начале мы не располагали никакой информации I 0, т.е. при R 0 равновероятных исходах I 0 = 0. В самом конце мы располагаем ненулевой информацией I 1 при R 1 = 1, т.е. при одном исходе. Предположим, что мы хотим ввести меру количества информации I, которая должна быть связана с R 0. Чтобы получить представление о том, какая связь должна быть между R 0 и I, потребуем аддитивности I для независимых событий. Таким образом, если мы имеем два независимых множества R 01 и R 02, то общее число исходов равно R 0 = R 01 * R 02, и мы потребуем, чтобы I (R 01 * R 02) = I (R 01) + I (R 02). Этому требованию можно удовлетворить, если выбрать I K ln R 0, где K константа. Константа К произвольна и может быть зафиксирована при помощи какого-либо требования. Обычно используется следующее. Рассмотрим так называемую двоичную систему. Построив все возможные слова длины n, мы получим R = 2 n реализаций. Мы хотим приравнять количество информации I с числом n в такой системе. n I K ln R 0 K ln 2 Kn ln 2 n, K 1. ln 2 Информация при таком определении измеряется прямо в битах. После получения некоторого сообщения получатель приобрел некоторую дополнительную информацию I (), уменьшившую его априорную неосведомленность так, что апостериорная (после получения сообщения) неопределенность состояния системы стала H (). Тогда количество информации I () о системе, полученной в сообщении, определится как I () = H () H (), т.е. количество информации измеряется изменением (уменьшением) неопределенности состояния системы. 11
12 Если конечная неопределенность H () обратится в нуль, то первоначальное неполное знание заменится полным знанием и количество информации I () = H(). Иными словами, энтропия системы H() может рассматриваться как мера недостающей информации. Энтропия системы H(), имеющая N возможных состояний, согласно формуле Шеннона, равна: N H() P i log P i, i 1 где Р i вероятность того, что система находится в i-м состоянии. Для случая, когда все состояния системы равновероятны, т.е. их вероятности равны P i = 1/N, ее энтропия определяется соотношением H() N i log N N Часто информация кодируется числовыми кодами в той или иной системе счисления, особенно это актуально при представлении информации в компьютере. Естественно, что одно и то же количество разрядов в разных системах счисления может передать разное число состояний отображаемого объекта, что можно представить в виде соотношения n N m, где N число всевозможных отображаемых состояний; т основание системы счисления (разнообразие символов, применяемых в алфавите), п число разрядов (символов) в сообщении. Наиболее часто используются двоичные и десятичные логарифмы. Единицами измерения в этих случаях будут соответственно бит и дит. Коэффициент (степень) информативности (лаконичность) сообщения определяется отношением количества информации к объему данных, т.е. Y = I / V Д причем 0 < Y < С увеличением Y уменьшаются объемы работы по преобразованию информации (данных) в системе. Поэтому стремятся к повышению информативности, для чего разрабатываются специальные методы оптимального кодирования информации. Семантическая мера информации Новый этап теоретического расширения понятия информации связан с кибернетикой наукой об управлении и связи в живых организмах, обществе и машинах. Оставаясь на позициях шенноновского подхода, кибернетика формулирует принцип единства информации и управления, который особенно важен для анализа сути процессов, протекающих в самоуправляющихся, самоорганизующихся биологических и социальных системах. Развитая в работах Н. Винера концепция предполагает, что процесс управления в упомянутых системах является процессом переработки (преобразования) некоторым центральным устройством информации, получаемой от источников первичной информации (сенсорных рецепторов) и передачи ее в те участки системы, где она воспринимается ее элементами как приказ для выполнения того или иного действия. По совершении самого действия сенсорные рецепторы готовы к передаче информации об изменившейся ситуации для выполнения нового цикла управления. Так организуется циклический алгоритм (последовательность действий) управления и циркуляции
13 информации в системе. При этом важно, что главную роль играет здесь содержание информации, передаваемой рецепторами и центральным устройством. Информация, по Винеру это «обозначение содержания, полученного из внешнего мира в процессе нашего приспособления к нему и приспособления к нему наших чувств». Таким образом, кибернетическая концепция подводит к необходимости оценить информацию как некоторое знание, имеющее одну ценностную меру по отношению к внешнему миру (семантический аспект) и другую по отношению к получателю, накопленному им знанию, познавательным целям и задачам (прагматический аспект). Попытки построить модели понятия информации, охватывающие семантический аспект знания, содержащегося в некотором высказывании относительно обозначаемого объекта, привели к созданию ряда так называемых логико-семантических теорий (Р. Карнап, И. Бар-Хиллел, Дж. Г. Кемени, Е.К. Войшвилло и др.). В них информация рассматривается как уменьшение или устранение неопределенности. Естественно предположить, что средствами какого-либо языка с помощью создаваемых в нем высказываний можно описать некоторую совокупность возможных ситуаций, состояний, альтернатив. Семантическая информация, содержащаяся в каком-либо высказывании, исключает некоторые альтернативы. Чем больше альтернатив исключает высказывание, тем большую семантическую информацию оно несет. Так, например, одна из возможных совокупностей ситуаций может быть описана следующим образом: «все тела при нагревании расширяются». Высказывание «металлы при нагревании расширяются» исключает все альтернативы в которых речь может идти о неметаллах. Семантическая сила высказывания может быть оценена отношением все тела(все металлы). Еще более информативным будет высказывание "железо при нагревании расширяется", так как оно исключает все альтернативы, кроме одной. При всем многообразии логико-семантических теорий им присущи общие черты, они указывают путь решения трех связанных друг с другом проблем: определения совокупности возможных альтернатив средствами выбранного языка, количественной оценки альтернатив, их относительного сопоставления (взвешивания), введения меры семантической информации. В рассмотренных теоретических конструкциях - статистической и семантической информации речь шла о потенциальной возможности извлечь из передаваемого сообщения какие-либо сведения. Вместе с тем в процессах информационного обмена очень часто складываются ситуации, в которых мощность или качество информации, воспринимаемое приемником, зависит от того, насколько он подготовлен к ее восприятию. Понятие тезауруса является фундаментальным в теоретической модели семантической теории информации, предложенной Ю.А. Шрейдером и учитывающей в явной форме роль приемника. Согласно этой модели, тезаурус это знания приемника информации о внешнем мире, его способность воспринимать те или иные сообщения, а информация это разность тезаурусов. Представим себе, что до получения телеграммы «Встречай завтра рейс СУ172» мы из вчерашнего разговора по междугороднему телефону уже знали о предстоящем приезде своего родственника или друга, а наведя справки, узнали и номер авиарейса, с которым он может прибыть в город. Наш тезаурус уже содержал информацию, заключенную в телеграмме. Следовательно, он не изменился с ее получением, и семантическая ценность этой информации оказалась нулевой. Очевидно, что к подобной оценке семантического содержания информации примешивается семантический аспект, скрытый в изначальной «установке» тезауруса на осмысление принимаемого сообщения. Для измерения смыслового содержания информации, т.е. ее количества на семантическом уровне, наибольшее признание получила тезаурусная мера, которая 13
14 связывает семантические свойства информации со способностью пользователя принимать поступившее сообщение. Для этого используется понятие тезаурус пользователя совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система. В зависимости от соотношений между смысловым содержанием информации S и тезаурусом пользователя S р изменяется количество семантической информации I с, воспринимаемой пользователем и включаемой им в дальнейшем в свой тезаурус. Характер такой зависимости показан на рис. 4. Рассмотрим два предельных случая, когда количество семантической информации I с равно 0: при S р 0 пользователь не воспринимает, не понимает поступающую информацию; при S р пользователь все знает, и поступающая информация ему не нужна. 14 I c S p opt S p Максимальное количество семантической информации I с потребитель приобретает при согласовании ее смыслового содержания S со своим тезаурусом Sр (Sр = Sр opt), когда поступающая информация понятна пользователю и несет ему ранее не известные (отсутствующие в его тезаурусе) сведения. Следовательно, количество семантической информации в сообщении, количество новых знаний, получаемых пользователем, является величиной относительной. Одно и то же сообщение может иметь смысловое содержание для компетентного пользователя и быть бессмысленным (семантический шум) для пользователя некомпетентного. При оценке семантического (содержательного) аспекта информации необходимо стремиться к согласованию величин S и S р. Относительной мерой количества семантической информации может служить коэффициент содержательности С, который определяется как отношение количества семантической информации к ее объему: C = I c /V д. Рис.4. Зависимость количества семантической информации, воспринимаемой потребителем, от его тезауруса I с = f(s р) Прагматическая мера информации В прагматических концепциях информации этот аспект является центральным, что приводит к необходимости учитывать ценность, полезность, эффективность, экономичность информации, т.е. те ее качества, которые определяющим образом влияют на поведение самоорганизующихся, самоуправляющихся, целенаправленных кибернетических систем (биологических, социальных, человеко-машинных). Одним из ярких представителей прагматических теорий информации является поведенческая модель коммуникации бихевиористская модель Акоффа-Майлса. Исходным в этой модели является целевая устремленность получателя информации на решение конкретной проблемы. Получатель находится в «целеустремленном состоянии», если он стремится к чему-нибудь и имеет альтернативные пути неодинаковой
15 эффективности для достижения цели. Сообщение, переданное получателю иформативно, если оно изменяет его «целеустремленное состояние». Так как «целеустремленное состояние» характеризуется последовательностью возможных действий (альтернатив), эффективностью действия и значимостью результата, то передаваемое получателю сообщение может оказывать воздействие на все три компонента в различной степени. В соответствии с этим передаваемая информация различается по типам на «информирующую», «инструктирующую» и «мотивирующую». Таким образом, для получателя прагматическая ценность сообщения состоит в том, что оно позволяет ему наметить стратегию поведения при достижении цели построением ответов на вопросы: что, как и почему делать на каждом очередном шаге? Для каждого типа информации бихевиористская модель предлагает свою меру, а общая прагматическая ценность информации определяется как функция разности этих количеств в «целеустремленном состоянии» до и после его изменения на новое «целеустремленное состояние». Следующим этапом в развитии прагматических теорий информации явились работы американского логика Д. Харраха, построившего логико-прагматическую модель коммуникации. Одной из слабостей бихевиористской модели является ее неподготовленность к оценке ложных сообщений. Модель Харраха предполагает учет общественного характера человеческой коммуникации. В соответствии с ней получаемые сообщения должны быть сначала подвергнуты обработке, после которой выделяются сообщения «годные к употреблению». Именно с совокупности годных к употреблению сообщений должны быть применены критерии прагматической ценности. 15 Эта мера определяет полезность информации (ценность) для достижения пользователем поставленной цели. Эта мера также величина относительная, обусловленная особенностями использования этой информации в той или иной системе. Ценность информации целесообразно измерять в тех же самых единицах (или близких к ним), в которых измеряется целевая функция. I n () = П(/) П(), где I n () ценность информационного сообщения для системы управления, П() априорный ожидаемый экономический эффект функционирования системы управления, П(/) ожидаемый эффект функционирования системы при условии, что для управления будет использована информация, содержащаяся в сообщении. Теория информации «в смысле Шеннона» возникла как средство решения конкретных прикладных задач в области передачи сигналов по каналам связи. Поэтому, по-существу, она являлась и является прикладной информационной наукой. Семейство таких наук, специально изучающих информационные процессы в том или ином их специфическом содержании и форме, во второй половине нашего века растет довольно быстро. Это кибернетика, теория систем, документалистика, лингвистика, символическая логика и др. Стержнем, объединяющим все эти исследования, служит общая теория информации «информология», в основу которой и положены синтаксические, семантические и прагматические концепции информации. Качество информации Возможность и эффективность использования информации обусловливаются такими основными ее потребительскими показателями качества, как репрезентативность,
16 содержательность, достаточность, доступность, актуальность, своевременность, точность, достоверность, устойчивость. Репрезентативность информации связана с правильностью ее отбора и формирования в целях адекватного отражения свойств объекта. Важнейшее значение здесь имеют: правильность концепции, на базе которой сформулировано исходное понятие; обоснованность отбора существенных признаков и связей отображаемого явления. Нарушение репрезентативности информации приводит нередко к существенным ее погрешностям. Содержательность информации отражает семантическую емкость, равную отношению количества семантической информации в сообщении к объему обрабатываемых данных, т.е. C = I c /V д. С увеличением содержательности информации растет семантическая пропускная способность информационной системы, так как для получения одних и тех же сведений требуется преобразовать меньший объем данных. Наряду с коэффициентом содержательности С, отражающим семантический аспект, можно использовать и коэффициент информативности, характеризующийся отношением количества синтаксической информации (по Шеннону) к объему данных Y = I/V д. Достаточность (полнота) информации означает, что она содержит минимальный, но достаточный для принятия правильного решения набор показателей. Понятие полноты информации связано с ее смысловым содержанием (семантикой) и прагматикой. Как неполная, т.е. недостаточная для принятия правильного решения, так и избыточная информация снижает эффективность принимаемых пользователем решений. Доступность информации восприятию пользователя обеспечивается выполнением соответствующих процедур ее получения и преобразования. Например, в информационной системе информация преобразовывается к доступной и удобной для восприятия пользователя форме. Это достигается, в частности, и путем согласования ее семантической формы с тезаурусом пользователя. Актуальность информации определяется степенью сохранения ценности информации для управления в момент ее использования и зависит от динамики изменения ее характеристик и от интервала времени, прошедшего с момента возникновения данной информации. Своевременность информации означает ее поступление не позже заранее назначенного момента времени, согласованного со временем решения поставленной задачи. Точность информации определяется степенью близости получаемой информации к реальному состоянию объекта, процесса, явления и т.п. Для информации, отображаемой цифровым кодом, известны четыре классификационных понятия точности: формальная точность, измеряемая значением единицы младшего разряда числа; реальная точность, определяемая значением единицы последнего разряда числа, верность которого гарантируется; максимальная точность, которую можно получить в конкретных условиях функционирования системы; необходимая точность, определяемая функциональным назначением показателя. Достоверность информации определяется ее свойством отражать реально существующие объекты с необходимой точностью. Измеряется достоверность информации доверительной вероятностью необходимой точности, т.е. вероятностью того, что отображаемое информацией значение параметра отличается от истинного значения этого параметра в пределах необходимой точности. 16
17 Устойчивость информации отражает ее способность реагировать на изменения исходных данных без нарушения необходимой точности. Устойчивость информации, как и репрезентативность, обусловлена выбранной методикой ее отбора и формирования. Такие параметры качества информации, как репрезентативность, содержательность, достаточность, доступность, устойчивость, целиком определяются на методическом уровне разработки информационных систем. Параметры актуальности, своевременности, точности и достоверности обусловливаются в большей степени также на методическом уровне, однако на их величину существенно влияет и характер функционирования системы, в первую очередь ее надежность. При этом параметры актуальности и точности жестко связаны соответственно с параметрами своевременности и достоверности. Структура экономической информации. Классификация Экономической информации свойственны некоторые особенности, вытекающие из ее сущности (все перечислять не будем, остановимся на одном). Важной характеристикой экономической информации является ее структура. Структура экономической информации играет ту же роль, что и синтаксис любого языка. Говоря о структуре информации, различают два взаимосвязанных между собой аспекта: состав элементов, образующих структуру экономической информации; взаимосвязь между элементами этой структуры. Рассматривая с этих позиций структуру экономической информации, выделяют простые и составные единицы информации. Составной единицей информации (СЕИ) называют единицу информации, состоящую из совокупности других единиц информации, ассоциативно связанных между собой, т.е. связанных по смыслу. Простой, элементарной составляющей единицей экономической информации является реквизит. Реквизиты это элементарные неделимые единицы экономической информации, выражающие определенные свойства объекта. Реквизитам присущи два свойства, важных с точки зрения их обработки: отдельно взятый реквизит не может полностью характеризовать экономический процесс или объект; отдельный реквизит может входить в состав различных экономических показателей. Каждый реквизит характеризуется именем (наименованием), типом и значением. Именем реквизита служит его условное обозначение в процессах преобразования. Значением реквизита называется величина, характеризующая некоторые свойства объекта, явления, процесса в конкретных обстоятельствах. Все допустимые значения реквизита образуют множество, называемое доменом реквизитов. В зависимости от характера отображаемого ими свойства реквизиты делятся на реквизиты-признаки и реквизиты-основания. Реквизиты-признаки отражают качественные свойства экономического объекта, процесса или явления (время и место действия, фамилия, имя, отчество исполнителя, наименование работы и т.д.). Они могут быть выражены в алфавитном, цифровом или алфавитно-цифровом виде. Реквизиты-признаки служат для логической обработки составных единиц, т.е. для поиска, сортировки, группировки, выборки и т.д. Реквизиты-основания характеризуют количественную сторону процесса или объекта. выраженную в определенных единицах измерения (сумма вклада в рублях, ставка налога в процентах и т.д.). Они чаще всего выражаются в цифровой форме. Над ними могут выполняться логические и арифметические операции. Для исчерпывающей характеристики экономического процесса, объекта или явления необходима определенная совокупность реквизитов, описывающих качественные 17
18 и количественные свойства отображаемого объекта. Основной структурной единицей, состоящей из определенной совокупности реквизитов, характеризующей какой-либо конкретный объект, факт, процесс и т.п. с количественной и качественной стороны, является показатель. Показатель это совокупность логически связанных реквизитов-признаков и реквизитов-оснований, имеющая экономический смысл. Показатель логическое высказывание, содержащее качественную и количественную характеристики отображаемого явления. Экономический показатель как составная единица информации включает один реквизит-основание и группу взаимосвязанных с ним и между собой по смыслу реквизитов-признаков. Экономический показатель основная единица экономической информации. Например, показатель «выпуск 120 тысяч банок консервов» несет количественную величину и качественные признаки этой величины. При этом нужно иметь в виду, что в данном показателе фраза «выпуск банок консервов» это реквизит-признак, а «120 тысяч» это реквизит-основание. Показатель является минимальной по составу информационной совокупностью для образования самостоятельного документа. (т.е., на основе показателей строятся документы) В документах каждому показателю присваивается наименование. По количеству и составу показателей определяется уровень его информативности и рассчитывается объем информации в документе. Кроме этого, на основе показателя или его реквизита создаются базы данных, которые используются при решении экономических задач. Экономический документ представляет собой определенным образом организованную совокупность взаимосвязанных по смыслу экономических показателей. Экономический документ является основной и наиболее удобной формой представления информации с точки зрения управления, так как наряду с наглядностью представления информации, необходимой для решения задачи или являющейся результатом решения задачи, он содержит атрибуты, придающие ему юридический статус. Наиболее распространенной формой представления экономических документов является табличная форма, которая в самом общем виде включает общую (заголовочную), предметную (содержательную) и оформительскую часть. Общая часть содержит название документа и перечень общих по составу и значению реквизитов для всех показателей, представленных в документе. Наличие общей части документа позволяет избежать дублирования информации при характеристике всех показателей, входящих в состав многостраничного документа. Предметная часть включает реквизиты, характеризующие особенности экономических показателей многостраничного документа. (размещаются переменные реквизиты-признаки и количественно-суммовые реквизиты-основания: наименование, номенклатурный номер, количество, код производственных затрат и т.д.) Оформительская часть содержит атрибуты, как правило, непосредственно не участвующие в процессе обработки информации, однако они придают документу юридическую силу, так как включают подписи лиц, участвовавших в подготовке документа. Помимо табличной формы представления документов в практике организационноэкономического управления могут использоваться также документы упрощенной табличной формы, в которых наименование реквизитов приводятся не в шапке документа, а в боковике, рядом с которым проставляются конкретные значения соответствующих реквизитов. Наконец, экономические документы могут содержать как шапку, так и боковик. Документы такой формы широко используются при подготовке различной 18
19 отчетности (статистической, финансовой, бухгалтерской, налоговой и т.п.). В качестве носителя информации для отображения содержимого документов наиболее распространенными являются: бумажные, электронные (экранные) и магнитные носители. В целях упрощения организации процессов обработки, передачи и хранения информации, содержащейся в документах, она может объединяться в виде информационных массивов (файлов). Информационный массив с позиции логической структуры представляет собой набор данных (документов) одной формы (одного названия) со всеми значениями либо сочетание таких наборов данных, относящихся к одной задаче. Во втором случае массив называется укрупненным. Сущность массива выражается через логический смысл и естественную целесообразность его структуры. В системах обработки информации массив является основной структурной единицей, предназначенной для хранения, передачи и обработки информации. Массивы могут объединяться в более крупные структурные единицы. Самой крупной является информационная база, а самой простой формой объединений информационный поток. Информационный поток это совокупность информационных массивов, в том числе документов, относительно конкретной управленческой деятельности, имеющая динамический характер (Информационный поток группа или совокупность перемещаемых данных, относящихся к какому-то конкретному участку экономических расчетов). Информационная база все совокупность информации реального экономического объекта Виды экономической информации Содержательная классификация циркулирующей в разных объектах информации зависит от отраслевой принадлежности и уровня управления. Тем не менее, в процессе обработки информация проходит аналогичные стадии, общие в управлении разными экономическими объектами. На рис. 1.2 предложена упрощенная схема обработки, в которой отражаются назначение информации и источники ее возникновения. Указанные виды информации различаются: формой представления; организацией хранения; характером обработки. 19 Рис Классификация экономической информации по характеру ее использования в управлении
20 Безусловно, схема, представленная на рис. 1.2, носит предельно обобщенный характер, однако она охватывает практически всю конкретно-числовую информацию, выделяемую из системы управления в процессе ее функционирования. Общая схема цикла информационного процесса, который должен охватываться соответствующими технологиями, приведена на рис. 20 Входная информация поступает в орган управления извне. Часть ее, первичная информация, поступает от объекта управления и получается в результате непосредственного измерения или подсчета. Допустим, для фирм, занятых в сфере промышленного производства, это объем выпущенной продукции, количество брака, численность рабочих, время простоев, запасы на складе и т. д., для банков и финансовых компаний - ставка рефинансирования, объем активов и пассивов, кредитов и депозитов, действующие нормы выплат по ним и т. д. Первичная информация теснее всего соприкасается с конкретной стороной деятельности управляемых экономических объектов, причем включает как медленно изменяющиеся (условно постоянные), так и оперативные данные. Особенностью первичной информации является то, что она очень часто содержит объемные характеристики работы объекта. На основании этих объемных характеристик с использованием нормативно-справочных данных в дальнейшем получается подробная оценка фактического состояния и динамики управляемого объекта. С точки зрения процесса управления, первичная информация выполняет роль обратной связи, поступающей от управляемого объекта и показывающей достигнутые результаты, а также отклонения от нормативного функционирования объекта. Остальная часть входной информации - ее иногда называют внешней и условно делят на осведомляющую и директивную - поступает из сторонних по отношению к управляющей системе органов. Директивная информация исходит из вышестоящих органов и в зависимости от характера подчиненности может включать параметры и условия формирования обязательных (налоговых) выплат, плановые задания и их корректировки, выделенные лимиты. Осведомляющая информация поступает от вышестоящих органов, а также от фирм, предприятий и организаций, связанных с объектом управления. Это поставщики, подрядчики, транспортные организации, финансовые институты (банки, пенсионные фонды, страховые компании), территориальные органы государственной власти. Если
Тема 3. Понятие информации. Мера информации. 1. Определение информации и её виды. 1.1. Определение информации. Термин информация происходит от латинского informatio, что означает разъяснение, осведомление,
1 Тема 1. Экономическая информация и информационные процессы в организационно - экономической сфере. 1.1. Информационные процессы в экономике. Основные понятия информатики и информатизации. Понятие и экономической.
ПОНЯТИЕ ИНФОРМАЦИИ. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОЦЕССОВ СБОРА, ПЕРЕДАЧИ, ОБРАБОТКИ И НАКОПЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ лектор к.т.н. доцент АЗАРЧЕНКОВ Андрей Анатольевич СОДЕРЖАНИЕ РАЗДЕЛА Предмет и структура информатики
VII. Материалы по системе промежуточного и итогового тестирования 1. Сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах, свойствах и состоянии, воспринимаемые информационными системами в процессе
ИНФОРМАЦИЯ И ЕЕ СВОЙСТВА ИНФОРМАЦИЯ И ДАННЫЕ Термин информация происходит от латинского informatio, что означает разъяснение, осведомление, изложение. С позиции материалистической философии информация
1.1. Понятие информации. Общая характеристика процессов сбора, передачи, обработки и накопления информации Все системы, как социально-экономические, так и системы живой и неживой природы, действуют в постоянной
ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ Слово информатика происходит от французского слова Informatique, образованного в результате объединения терминов Information (информация) и Automatique (автоматика). Это отражает
Информатика Лекция 1 Доц. Игнатьева Инга Анатольевна Кафедра информационных технологий в непрерывном образовании Объём дисциплины и виды учебной работы Вид учебной работы Всего часов Аудиторные занятия
Лекции Информатика. Базовый курс: Учебник для вузов./ Под ред. С.В. Симоновича. СПб: Питер, 2011. В.Б. Волков, Н.В. Макарова. Информатика. СПб: Питер, 2011. А.А. Васильев, Ю.А. Стоцкий, И.С. Телина. Office
Введение в информатику Е. А. Яревский физический факультет СПбГУ 2017 www.spbu.ru www.phys.spbu.ru www.cph.phys.spbu.ru (кафедра вычислительной физики) Методические и учебные материалы Учебные пособия
Введение в информатику Информация Слово информация произошло от латинского informatio разъяснение, изложение, осведомление. В философии информация есть отражение реального мира с помощью сведений (сообщений).
Глава 1-3. Свойства информации Качественная оценка информации Человеку свойственно субъективное восприятие информации через некоторый набор ее свойств: важность, достоверность, своевременность, доступность
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» Раздел
План: ИНФОРМАТИКА (семестр 1) Тема 1. Базовые понятия информатики 1.1. Понятие информатики как науки и учебной дисциплины. 1.2. Основные направления информатики. 1.3. Понятие информации. Основные виды
Информатика Содержание Что такое информатика? Основные понятия информатики 2009 М.Л. Цымблер, Г.И. Радченко Информатика 2 ИНФОРМАТИКА История, определение 2009 М.Л. Цымблер, Г.И. Радченко Информатика 3
Структура информации При рассмотрении структуры информации выделяются отдельные еѐ элементы, которые могут быть и простыми и сложными. Простые элементы не поддаются дальнейшему расчленению; сложные образуются
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЛЕСОТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ КАФЕДРА ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И МОДЕЛИРОВАНИЯ Анянова Е.В. Теория информации и кодирования КУРС ЛЕКЦИЙ для
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЛЕСОТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ КАФЕДРА ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И МОДЕЛИРОВАНИЯ Анянова Е.В. Теоретические основы информатики КУРС ЛЕКЦИЙ для
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИНФОРМАТИКИ ТЕМА: ТЕОРИЯ ИНФОРМАЦИИ Старший преподаватель Сафонова М.С. 1 Москва 2016 ПЛАН ЛЕКЦИИ Информация Данные Информатика Свойства информации Количество информации. Формула Хартли
Введение в Информатику Вагин Евгений Сергеевич, ассистент Институт кибернетики Предмет информатики Информатика наука, изучающая закономерности получения, хранения, передачи и обработки информации в природе
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮТЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «УРАЛЬСКИЙ «УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЮРИДИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» Вечерний факультет Кафедра информационного права Информационные
Контроль ввода Регистрация Основные процедуры преобразования в информационных технологиях Концептуальная модель базовой информационной технологии содержит процессы, процедуры и операции информационного
1. ИЗМЕРЕНИЕ И ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ 1.1. ИНФОРМАЦИЯ И ЕЕ СВОЙСТВА 1.2. КЛАССИФИКАЦИЯ И КОДИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИИ Существование области и предмета информатики немыслимо без ее основного ресурса - информации.
Информатика Информатика устанавливает законы преобразования информации в условиях функционирования автоматизированных систем, разрабатывает методы еѐ алгоритмизации, формирования языковых средств общения
Лекции 1, 2 2 сентября 2016 г. I Теоретические основы информатики Практикум на ЭВМ Алгоритмы и программы Теоретические основы информатики Язык Питон Введение в ассемблер II Методы программирования Практикум
Лекция 1. Введение в информационные технологии Темы к рассмотрению: 1. Информатика как наука и как вид практической деятельности. 2. Информация. Основные понятия и определения. 3. Информационный процесс.
Королькова А. В., Кулябов Д. С. Моделирование информационных процессов 3 Глава 1. Информационные технологии и информационные процессы В данном разделе изучается понятие технологии (в частности, информационной
Лекции 1, 2 5, 12 сентября 2017 г. Лекции Теоретические основы информатики Практики Word Excel PowerPoint http://prog.tversu.ru Опр. 1: Информатика (из БРЭ) наука о методах и процессах сбора, хранения,
Лекция 3 Тема: Классификация информационных систем. План 1. Разделение информационных систем по техническому уровню 2. Разделение информационных систем по характеру обрабатываемой информации Ключевые слова
Лекция 4 Количество информации, энтропия и избыточность сообщения Учебные вопросы: Первый учебный вопрос- Количество информации Второй учебный вопрос - Энтропия. Третий учебный вопрос - Избыточность сообщения.
Лекция 7 Основы организационно-технического управления План: 1. Задачи организационно-технического управления. Аксиомы теории управления 3. Принцип необходимого разнообразия Эшби В теории управления принято
ОГЛАВЛЕНИЕ Предисловие..................................... 3 Глава 1. Понятие информации. Общая характеристика процессов сбора, передачи, обработки и накопления информации 1.1. Основные задачи информатики......................
Лекция 2. Информация в информатике. Информационное общество. Темы к рассмотрению: 1. Классификация информации; 2. Формы представления информации; 3. Знания и виды знаний; 4. Меры и единицы количества и
1 Моделирование систем Классификация видов моделирования систем. В основе моделирования лежит теория подобия, которая утверждает, абсолютное подобие может иметь место лишь при замене объекта другим точно
Раздел 1. Информация и электронные средства ее обработки Тема 1.1. Виды и свойства информации. Представление информации в ЭВМ ОП.04. Технические средства информатизации План лекции: 1. Понятие информации
Измерение информации Незнайкин В.А.,студент Научный руководитель Руденко А.Ю., к.э.н., доцент ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный аграрный университет» г. Волгоград, Россия Ключевые слова: двоичный
Итоговый контроль по дисциплине «Управленческие решения» осуществляется на основе тестирования. Тестовое задание имеет три уровня сложности. Для успешного прохождения итогового контроля необходимо выполнить
ОСНОВНЫЕ АСПЕКТЫ ПОНЯТИЯ ИНФОРМАЦИИ И ИХ СОДЕРЖАТЕЛЬНОЕ ОПИСАНИЕ В ИНФОРМАЦИОННОЙ АНТРОПОЛОГИИ В.С. Тоискин, В.В. Красильников г. Ставрополь В общенаучном аспекте можно выделить следующие подходы к определению
1. Задание {{ 92 }} ТЗ 1 выберите один вариант ответа Информация, представленная в виде, пригодном для переработки автоматизированными или автоматическими средствами, - это сигналы тезаурус данные сведения
Тема лекции: "Цели и задачи Информационные Сисиемы" План Введение I. Основная часть 1. Основные определения информации и информационного процесса 2. Цели информационных систем 3. Задачи информационных
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЛЕСОТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Институт
Толстолуцкий В.Ю. Д.м.н., профессор кафедры уголовного процесса и криминалистики Юридического факультета ННГУ им. Н.И. Лобачевского Методологическая основа понятия «криминалистически значимая информация»
2 семестр 8 лекций 16 лабораторных занятий 1 E-mail: [email protected] 2 овладеть навыками работы с компьютером как средством получения, обработки, управления и создания новой информации овладеть навыками
Приложение 2.2.4. Образовательный материал. Тема 1. Лекционный материал. Определение, назначение, цель По определению, САПР это организационно-техническая система, состоящая из совокупности комплекса средств
8а 8а класс 8а класс Планируемые результаты освоения учебного предмета «Информатика» в 8а классе Личностные результаты У обучающегося будут сформированы: понимание роли информационных процессов в современном
Занятие 3. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ И СИСТЕМ Основные этапы построения математической модели: 1. составляется описание функционирования системы в целом; 2. составляется
Кафедра общей врачебной практики и поликлинической терапии Факторы внешней и внутренней среды, влияющие на формирование отчетных форм Анализ статистической информации является основной стадией управленческого
1. Информатика Информатика наука о методах и способах сбора, хранения, обработки и передачи информации с помощью средств вычислительной техники. В разных странах Информатика называется по-разному. В англоязычных
Раздел 1. Предпринимательство и информационные системы управления его деятельностью Тема1. Предпринимательство как целенаправленная система. Информационные системы и их роль в управлении предпринимательством
АВТОНОМНАЯ НЕКОММЕРЧЕСКАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ИНСТИТУТ НЕПРЕРЫВНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «ПРОФЕССИОНАЛ» «15_» января 2018 г. ОЦЕНОЧНЫЕ МАТЕРИАЛЫ (ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ) ПРОГРАММА ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПЕРЕПОДГОТОВКИ Наименование
Киевский национальный экономический университет
Введение.
Всегда и во всех сферах своей деятельности человек принимал решения. Важная область принятия решений связана с производством. Чем больше объем производства, тем труднее принять решение и, следовательно, легче допустить ошибку. Возникает естественный вопрос: нельзя ли во избежание таких ошибок использовать ЭВМ? Ответ на этот вопрос дает наука, называемая кибернетика.
Кибернетика (произошло от греческого "kybernetike" – искусство управления) - наука об общих законах получения, хранения, передачи и переработки информации.
Важнейшей отраслью кибернетики является экономическая кибернетика - наука, занимающаяся приложением идей и методов кибернетики к экономическим системам.
Экономическая кибернетика использует совокупность методов исследования процессов управления в экономике, включая экономико- математические методы.
В настоящее время применение ЭВМ в управлении производством достигло больших масштабов. Однако, в большинстве случаев с помощью ЭВМ решают так называемые рутинные задачи, то есть задачи, связанные с обработкой различных данных, которые до применения ЭВМ решались так же, но вручную. Другой класс задач, которые могут быть решены с помощью ЭВМ - это задачи принятия решений. Чтобы использовать ЭВМ для принятия решений, необходимо составить математическую модель.
Так ли необходимо применение ЭВМ при принятии решений?
Возможности человека достаточно разнообразны. Если их упорядочить, то можно выделить два вида: физические и умственные. Так уж устроен человек, что того, чем он обладает, ему мало. И начинается бесконечный процесс увеличения его возможностей. Чтобы больше поднять, появляется одно из первых изобретений - рычаг, чтобы легче перемещать груз - колесо. В этих орудиях пока еще используется только энергия самого человека. Со временем начинается применение внешних источников энергии: пороха, пара, электричества, атомной энергии. Невозможно оценить, насколько используемая энергия внешних источников превышает сегодня физические возможности человека. Что же касается умственных способностей человека, то, как говорится, каждый недоволен своим состоянием, но доволен своим умом. А можно ли сделать человека умнее, чем он есть? Чтобы ответить на этот вопрос, следует уточнить, что вся интеллектуальная деятельность человека может быть подразделена на формализуемую и неформализуемую.
Формализуемой называют такую деятельность, которую выполняют по определенным правилам. Например, выполнение расчетов, поиск в справочниках, графические работы, несомненно могут быть поручены ЭВМ. И как все, что может делать ЭВМ, она это делает лучше, то есть быстрее и качественнее, чем человек.
Неформализуемой называют такую деятельность, которая происходит с применением каких-либо неизвестных нам правил. Мышление, соображение, интуиция, здравый смысл - мы пока еще не знаем, что это такое, и естественно, все это нельзя поручить ЭВМ, хотя бы потому, что мы просто не знаем, что поручать, какую задачу поставить перед ЭВМ.
Разновидностью умственной деятельности является принятие решений. Принято считать, что принятие решений относится к неформализуемой деятельности. Однако это не всегда так. С одной стороны, мы не знаем, как мы принимаем решение. И объяснение одних слов с помощью других типа "принимаем решение с помощью здравого смысла" ничего не дает. С другой стороны, значительное число задач принятия решений может быть формализовано. Одним из видов задач принятия решений, которые могут быть формализованы, являются задачи принятия оптимальных решений, или задачи оптимизации. Решение задачи оптимизации производится с помощью математических моделей и применения вычислительной техники.
Современные ЭВМ отвечают самым высоким требованиям. Они способны выполнять миллионы операций в секунду, в их памяти могут быть все необходимые сведения, комбинация дисплей-клавиатура обеспечивает диалог человека и ЭВМ. Однако не следует смешивать успехи в создании ЭВМ с достижениями в области их применения. По сути, все что может ЭВМ - это по заданной человеком программе обеспечить преобразование исходных данных в результат. Надо четко себе представлять, что ЭВМ решения не принимает и принимать не может. Решение может принимать только человек-руководитель, наделенный для этого определенными правами. Но для грамотного руководителя ЭВМ является великолепным помощником, способным выработать и предложить набор самых различных вариантов решений. А из этого набора человек выберет тот вариант который с его точки зрения окажется более пригодным. Конечно, далеко не все задачи принятия решений можно решить с помощью ЭВМ. Тем не менее, даже если решение задачи на ЭВМ и не заканчивается полным успехом, то все равно оказывается полезным, так как способствует более глубокому пониманию этой задачи и более строгой ее постановке.
Этапы решения.
Выбор задачи
Составление модели
Составление алгоритма
Составление программы
Ввод исходных данных
Анализ полученного решения
Чтобы человеку принять решение без ЭВМ, зачастую ничего не надо. Подумал и решил. Человек, хорошо или плохо, решает все возникающие перед ним задачи. Правда никаких гарантий правильности при этом нет. ЭВМ же никаких решений не принимает, а только помогает найти варианты решений. Данный процесс состоит из следующих этапов:
1. Выбор задачи.
Решение задачи, особенно достаточно сложной - достаточно трудное дело, требующее много времени. И если задача выбрана неудачно, то это может привести к потере времени и разочарованию в применении ЭВМ для принятия решений. Каким же основным требованиям должна удовлетворять задача?
Должно существовать как минимум один вариант ее решения, ведь если вариантов решения нет, значит выбирать не из чего.
Надо четко знать, в каком смысле искомое решение должно быть наилучшим, ведь если мы не знаем чего хотим, ЭВМ помочь нам выбрать наилучшее решение не сможет.
Выбор задачи завершается ее содержательной постановкой. Необходимо четко сформулировать задачу на обычном языке, выделить цель исследования, указать ограничения, поставить основные вопросы на которые мы хотим получить ответы в результате решения задачи.
Здесь следует выделить наиболее существенные черты экономического объекта, важнейшие зависимости, которые мы хотим учесть при построении модели. Формируются некоторые гипотезы развития объекта исследования, изучаются выделенные зависимости и соотношения. Когда выбирается задача и производится ее содержательная постановка, приходится иметь дело со специалистами в предметной области (инженерами, технологами, конструкторами и т.д.). Эти специалисты, как правило, прекрасно знают свой предмет, но не всегда имеют представление о том, что требуется для решения задачи на ЭВМ. Поэтому, содержательная постановка задачи зачастую оказывается перенасыщенной сведениями, которые совершенно излишни для работы на ЭВМ.
2. Составление модели
Под экономико-математической моделью понимается математическое описание исследуемого экономического объекта или процесса, при котором экономические закономерности выражены в абстрактном виде с помощью математических соотношений.
Основные принципы составления модели сводятся к следующим двум концепциям:
При формулировании задачи необходимо достаточно широко охватить моделируемое явление. В противном случае модель не даст глобального оптимума и не будет отражать суть дела. Опасность состоит в том, что оптимизация одной части может осуществляться за счет других и в ущерб общей организации.
Модель должна быть настолько проста, насколько это возможно. Модель должна быть такова, чтобы ее можно было оценить, проверить и понять, а результаты полученные из модели должны быть ясны как ее создателю, так и лицу, принимающему решение.
На практике эти концепции часто вступают в конфликт, прежде всего из-за того, что в сбор и ввод данных, проверку ошибок и интерпретацию результатов включается человеческий элемент, что ограничивает размеры модели, которая может быть проанализирована удовлетворительно. Размеры модели используются как лимитирующий фактор, и если мы хотим увеличить широту охвата, то приходится уменьшать детализацию и наоборот.
Введем понятие иерархии моделей, где широта охвата увеличивается, а детализация уменьшается по мере того, как мы переходим на более высокие уровни иерархии. На более высоких уровнях в свою очередь формируются ограничения и цели для более низких уровней.
При построении модели необходимо учитывать также и временной аспект: горизонт планирования в основном увеличивается с ростом иерархии. Если модель долгосрочного планирования всей корпорации может содержать мало каждодневных текущих деталей то модель планирования производства отдельного подразделения состоит в основном из таких деталей.
При формулировании задачи необходимо учитывать следующие три аспекта:
Исследуемые факторы: Цели исследования определены довольно свободно и в большой степени зависят от того, что включено в модель. В этом отношении Легче инженерам, так как исследуемые факторы у них обычно стандартны, а целевая функция выражается в терминах максимума дохода, минимума затрат или, возможно, минимума потребления какого-нибудь ресурса. В то же время социологи, к примеру, обычно задаются целью "общественной полезности" или в этом роде и оказываются в сложном положении, когда им приходится приписывать определенную "полезность" различным действиям, выражая ее в математической форме.
Физические границы: Пространственные аспекты исследования требуют детального рассмотрения. Если производство сосредоточено более чем в одной точке, то необходимо учесть в модели соответствующие распределительные процессы. Эти процессы могут включать складирование, транспортировку, а также задачи календарного планирования загрузки оборудования.
Министерство образования Украины
Киевский национальный экономический университет
«Экономическая информатика»
Введение.
Всегда и во всех сферах своей деятельности человек принимал решения. Важная область принятия решений связана с производством. Чем больше объем производства, тем труднее принять решение и, следовательно, легче допустить ошибку. Возникает естественный вопрос: нельзя ли во избежание таких ошибок использовать ЭВМ? Ответ на этот вопрос дает наука, называемая кибернетика.
Кибернетика (произошло от греческого "kybernetike" – искусство управления) - наука об общих законах получения, хранения, передачи и переработки информации.
Важнейшей отраслью кибернетики является экономическая кибернетика - наука, занимающаяся приложением идей и методов кибернетики к экономическим системам.
Экономическая кибернетика использует совокупность методов исследования процессов управления в экономике, включая экономико- математические методы.
В настоящее время применение ЭВМ в управлении производством достигло больших масштабов. Однако, в большинстве случаев с помощью ЭВМ решают так называемые рутинные задачи, то есть задачи, связанные с обработкой различных данных, которые до применения ЭВМ решались так же, но вручную. Другой класс задач, которые могут быть решены с помощью ЭВМ - это задачи принятия решений. Чтобы использовать ЭВМ для принятия решений, необходимо составить математическую модель.
Так ли необходимо применение ЭВМ при принятии решений?
Возможности человека достаточно разнообразны. Если их упорядочить, то можно выделить два вида: физические и умственные. Так уж устроен человек, что того, чем он обладает, ему мало. И начинается бесконечный процесс увеличения его возможностей. Чтобы больше поднять, появляется одно из первых изобретений - рычаг, чтобы легче перемещать груз - колесо. В этих орудиях пока еще используется только энергия самого человека. Со временем начинается применение внешних источников энергии: пороха, пара, электричества, атомной энергии. Невозможно оценить, насколько используемая энергия внешних источников превышает сегодня физические возможности человека. Что же касается умственных способностей человека, то, как говорится, каждый недоволен своим состоянием, но доволен своим умом. А можно ли сделать человека умнее, чем он есть? Чтобы ответить на этот вопрос, следует уточнить, что вся интеллектуальная деятельность человека может быть подразделена на формализуемую и неформализуемую.
Формализуемой называют такую деятельность, которую выполняют по определенным правилам. Например, выполнение расчетов, поиск в справочниках, графические работы, несомненно могут быть поручены ЭВМ. И как все, что может делать ЭВМ, она это делает лучше, то есть быстрее и качественнее, чем человек.
Неформализуемой называют такую деятельность, которая происходит с применением каких-либо неизвестных нам правил. Мышление, соображение, интуиция, здравый смысл - мы пока еще не знаем, что это такое, и естественно, все это нельзя поручить ЭВМ, хотя бы потому, что мы просто не знаем, что поручать, какую задачу поставить перед ЭВМ.
Разновидностью умственной деятельности является принятие решений. Принято считать, что принятие решений относится к неформализуемой деятельности. Однако это не всегда так. С одной стороны, мы не знаем, как мы принимаем решение. И объяснение одних слов с помощью других типа "принимаем решение с помощью здравого смысла" ничего не дает. С другой стороны, значительное число задач принятия решений может быть формализовано. Одним из видов задач принятия решений, которые могут быть формализованы, являются задачи принятия оптимальных решений, или задачи оптимизации. Решение задачи оптимизации производится с помощью математических моделей и применения вычислительной техники.
Современные
ЭВМ отвечают самым высоким требованиям. Они способны выполнять миллионы операций
в секунду, в их памяти могут быть все необходимые сведения, комбинация
дисплей-клавиатура обеспечивает диалог человека и ЭВМ. Однако не следует
смешивать успехи в создании ЭВМ с достижениями в области их применения. По
сути, все что может ЭВМ - это по заданной человеком программе обеспечить
преобразование исходных данных в результат. Надо четко себе представлять, что
ЭВМ решения не принимает и принимать не может. Решение может принимать только
человек-руководитель, наделенный для этого определенными правами. Но для
грамотного руководителя ЭВМ является великолепным помощником, способным
выработать и предложить набор самых различных вариантов решений. А из этого
набора человек выберет тот вариант который с его точки зрения окажется более
пригодным. Конечно, далеко не все задачи принятия решений можно решить с
помощью ЭВМ. Тем не менее, даже если решение задачи на ЭВМ и не заканчивается
полным успехом, то все равно оказывается полезным, так как способствует более
глубокому пониманию этой задачи и более строгой ее постановке.
Этапы решения.
1. Выбор задачи
2. Составление модели
3. Составление алгоритма
4. Составление программы
5. Ввод исходных данных
6. Анализ полученного решения
Чтобы
человеку принять решение без ЭВМ, зачастую ничего не надо. Подумал и решил.
Человек, хорошо или плохо, решает все возникающие перед ним задачи. Правда
никаких гарантий правильности при этом нет. ЭВМ же никаких решений не
принимает, а только помогает найти варианты решений. Данный процесс состоит из
следующих этапов:
1. Выбор задачи.
Решение задачи, особенно достаточно сложной - достаточно трудное дело, требующее много времени. И если задача выбрана неудачно, то это может привести к потере времени и разочарованию в применении ЭВМ для принятия решений. Каким же основным требованиям должна удовлетворять задача?
A. Должно существовать как минимум один вариант ее решения, ведь если вариантов решения нет, значит выбирать не из чего.
B.
Надо четко знать, в каком смысле искомое решение
должно быть наилучшим, ведь если мы не знаем чего хотим, ЭВМ помочь нам выбрать
наилучшее решение не сможет.
Выбор
задачи завершается ее содержательной постановкой. Необходимо четко
сформулировать задачу на обычном языке, выделить цель исследования, указать
ограничения, поставить основные вопросы на которые мы хотим получить ответы в
результате решения задачи.
Здесь
следует выделить наиболее существенные черты экономического объекта, важнейшие
зависимости, которые мы хотим учесть при построении модели. Формируются
некоторые гипотезы развития объекта исследования, изучаются выделенные
зависимости и соотношения. Когда выбирается задача и производится ее
содержательная постановка, приходится иметь дело со специалистами в предметной
области (инженерами, технологами, конструкторами и т.д.). Эти специалисты, как
правило, прекрасно знают свой предмет, но не всегда имеют представление о том,
что требуется для решения задачи на ЭВМ. Поэтому, содержательная постановка
задачи зачастую оказывается перенасыщенной сведениями, которые совершенно
излишни для работы на ЭВМ.
2. Составление модели
Под экономико-математической моделью понимается математическое описание исследуемого экономического объекта или процесса, при котором экономические закономерности выражены в абстрактном виде с помощью математических соотношений.
Основные принципы составления модели сводятся к следующим двум концепциям:
1. При формулировании задачи необходимо достаточно широко охватить моделируемое явление. В противном случае модель не даст глобального оптимума и не будет отражать суть дела. Опасность состоит в том, что оптимизация одной части может осуществляться за счет других и в ущерб общей организации.
2.
Модель должна быть настолько проста, насколько
это возможно. Модель должна быть такова, чтобы ее можно было оценить, проверить
и понять, а результаты полученные из модели должны быть ясны как ее создателю,
так и лицу, принимающему решение.
На практике эти концепции часто вступают в конфликт, прежде всего из-за того, что в сбор и ввод данных, проверку ошибок и интерпретацию результатов включается человеческий элемент, что ограничивает размеры модели, которая может быть проанализирована удовлетворительно. Размеры модели используются как лимитирующий фактор, и если мы хотим увеличить широту охвата, то приходится уменьшать детализацию и наоборот.
Введем
понятие иерархии моделей, где широта охвата увеличивается, а детализация
уменьшается по мере того, как мы переходим на более высокие уровни иерархии. На
более высоких уровнях в свою очередь формируются ограничения и цели для более
низких уровней.
При
построении модели необходимо учитывать также и временной аспект: горизонт
планирования в основном увеличивается с ростом иерархии. Если модель
долгосрочного планирования всей корпорации может содержать мало каждодневных
текущих деталей то модель планирования производства отдельного подразделения
состоит в основном из таких деталей.
При формулировании задачи необходимо учитывать следующие три аспекта:
1. Исследуемые факторы: Цели исследования определены довольно свободно и в большой степени зависят от того, что включено в модель. В этом отношении Легче инженерам, так как исследуемые факторы у них обычно стандартны, а целевая функция выражается в терминах максимума дохода, минимума затрат или, возможно, минимума потребления какого-нибудь ресурса. В то же время социологи, к примеру, обычно задаются целью "общественной полезности" или в этом роде и оказываются в сложном положении, когда им приходится приписывать определенную "полезность" различным действиям, выражая ее в математической форме.
2. Физические границы: Пространственные аспекты исследования требуют детального рассмотрения. Если производство сосредоточено более чем в одной точке, то необходимо учесть в модели соответствующие распределительные процессы. Эти процессы могут включать складирование, транспортировку, а также задачи календарного планирования загрузки оборудования.
3.
Временные границы: Временные аспекты
исследования приводят к серьезной дилемме. Обычно горизонт планирования хорошо
известен, но надо сделать выбор: либо моделировать систему в динамике, с тем,
чтобы получить временные графики, либо моделировать статическое
функционирование в определенный момент времени.
Если
моделируется динамический (многоэтапный) процесс, то размеры модели
увеличиваются соответственно числу рассматриваемых периодов времени (этапов).
Такие модели обычно идейно просты, так что основная трудность заключается
скорее в возможности решить задачу на ЭВМ за приемлемое время, чем в умении
интерпретировать большой объем выходных данных. с Зачастую бывает достаточно
построить модель системы в какой-то заданный момент времени, например в
фиксированный год, месяц, день, а затем повторять расчеты через определенные
промежутки времени. Вообще, наличие ресурсов в динамической модели часто
оценивается приближенно и определяется факторами, выходящими за рамки модели.
Поэтому необходимо тщательно проанализировать, действительно ли необходимо
знать зависимость от времени изменения характеристик модели, или тот же
результат можно получить, повторяя статические расчеты для ряда различных
фиксированных моментов.
3. Составление алгоритма.
Алгоритм - это конечный набор правил, позволяющих чисто механически решать любую конкретную задачу из некоторого класса однотипных задач. При этом подразумевается:
¨ исходные данные могут изменяться в определенных пределах: {массовость алгоритма}
¨ процесс применения правил к исходным данным (путь решения задачи) определен однозначно: {детерминированность алгоритма}
¨
на каждом шаге процесса применения правил
известно, что считать результатом этого процесса: {результативность алгоритма}
Если модель описывает зависимость между исходными данными и искомыми величинами, то алгоритм представляет собой последовательность действий, которые надо выполнить, чтобы от исходных данных перейти к искомым величинам.
Удобной
формой записи алгоритма является блок схема. Она не только достаточно наглядно
описывает алгоритм, но и является основой для составления программы. Каждый
класс математических моделей имеет свой метод решения, который реализуется в
алгоритме. Поэтому очень важной является классификация задач по виду
математической модели. При таком подходе задачи, различные по содержанию, можно
решать с помощью одного и того же алгоритма. Алгоритмы задач принятия решений,
как правило, настолько сложны, что без применения ЭВМ реализовать их практически
невозможно.
4. Составление программы.
Алгоритм записывают с помощью обычных математических символов. Для того, чтобы он мог быть прочитан ЭВМ необходимо составить программу. Программа - это описание алгоритма решения задачи, заданное на языке ЭВМ. Алгоритмы и программы объединяются понятием "математическое обеспечение". В настоящее время затраты на математическое обеспечение составляют примерно полторы стоимости ЭВМ, и постоянно происходит дальнейшее относительное удорожание математического обеспечения. Уже сегодня предметом приобретения является именно математическое обеспечение, а сама ЭВМ лишь тарой, упаковкой для него.
Далеко не для каждой задачи необходимо составлять индивидуальную программу. На сегодняшний день созданы мощные современные программные средства - пакеты прикладных программ (ППП).
ППП - это объединение модели, алгоритма и программы. Зачастую, к задаче можно подобрать готовый пакет, который прекрасно работает, решает многие задач, среди которых можно найти и наши. При таком подходе многие задачи будут решены достаточно быстро, ведь не надо заниматься программированием.
Если нельзя использовать ППП для решения задачи без изменения его или модели, то нужно либо модель подогнать под вход ППП, либо доработать вход ППП, чтобы в него можно было ввести модель.
Такую
процедуру называют адаптацией. Если подходящий ППП находится в памяти ЭВМ, то
работа пользователя заключается в том, чтобы ввести необходимые искомые данные
и получить требуемый результат.
5. Ввод исходных данных.
Прежде
чем ввести исходные данные в ЭВМ, их, естественно, необходимо собрать. Причем
не все имеющиеся на производстве исходные данные, как это часто пытаются
делать, а лишь те, которые входят в математическую модель. Следовательно, сбор
исходных данных не только целесообразно, но и необходимо производить лишь после
того, как будет известна математическая модель. Имея программу и вводя в ЭВМ
исходные данные, мы получим решение задачи.
6. Анализ полученного решения
К
сожалению достаточно часто математическое моделирование смешивают с одноразовым
решением конкретной задачи с начальными, зачастую недостоверными данными. Для
успешного управления сложными объектами необходимо постоянно перестраивать
модель на ЭВМ, корректируя исходные данные с учетом изменившейся обстановки. Нецелесообразно
тратить время и средства на составление математической модели, чтобы по ней
выполнить один единственный расчет. Экономико-математическая модель является
прекрасным средством получения ответов на широкий круг вопросов, возникающих
при планировании, проектировании и в ходе производства. ЭВМ может стать
надежным помощником при принятии каждодневных решений, возникающих в ходе
оперативного управления производством.
ОПИСАТЕЛЬНЫЕ
ОГРАНИЧЕНИЯ
Эти ограничения описывают функционирование исследуемой системы. Они представляют особую группу балансовых уравнений, связанных с характеристиками отдельных блоков, такими как масса, энергия, затраты. Тот факт, что в модели линейного программирования балансовые уравнения должны быть линейными, исключает возможность представления таких принципиально нелинейных зависимостей, как сложные химические реакции. Однако те изменения условий функционирования, которые допускают линейное описание (хотя бы приближенно) могут быть учтены в модели. Балансовые соотношения могут быть введены для какой-то законченной части блок-схемы. В статических (одноэтапных) моделях такие соотношения можно
представить в виде:
Вход + выход = 0
Динамический (многоэтапный) процесс описывается соотношениями:
Вход + выход + накопления = 0,
где
под накоплениями понимается чистый прирост за рассматриваемый период.
ОГРАНИЧЕНИЕ
НА РЕСУРСЫ И КОНЕЧНОЕ ПОТРЕБЛЕНИЕ
С этими ограничениями ситуация довольно ясная. В самом простом виде ограничения на ресурсы - это ограничения сверху на переменные, представляющие расход ресурсов, а ограничения на конечное потребление продуктов - это ограничения снизу на переменные, представляющие производство продукта. Ограничения на ресурсы имеют следующий вид:
A i1 X 1 + ... + A ij X j + ... + A in X n Bi,
где A ij - расход i-го ресурса на единицу X j , j = 1 ... n,
а Bi - общий объем имеющегося ресурса.
УСЛОВИЯ, НАЛАГАЕМЫЕ ИЗВНЕ
ОПРЕДЕЛЕНИЕ
ЦЕЛЕВОЙ ФУНКЦИИ
Целевая функция модели обычно состоит из следующих компонент:
1) Стоимость произведенного продукта.
2) Капиталовложения в здания и оборудование.
3) Стоимость ресурсов.
4) Эксплуатационные затраты и затраты на ремонт оборудования.
Классификация
экономико-математических моделей
Важным этапом изучения явлений предметов процессов является их классификация, выступающая как система соподчиненных классов объектов, используемая как средство для установления связей между этими классами объектов. Основой классификации являются существенные признаки объектов. Поскольку признаков может быть очень много то и выполненные классификации могут значительно отличаться друг от друга. Любая классификация должна преследовать достижение поставленных целей.
Выбор
цели классификации определяет набор тех признаков, по которым будут
классифицироваться объекты, подлежащие систематизации. Цель нашей классификации
- показать, что задачи оптимизации, совершенно различные по своему содержанию,
можно решить на ЭВМ с помощью нескольких типов существующего программного
обеспечения.
Приведем несколько примеров классификационных признаков:
1. Область применения
3.
Класс математической модели
Наиболее распространенными задачами оптимизации возникающими в экономике являются задачи линейного программирования. Такая их распространенность объясняется следующим:
1) С их помощью решают задачи распределения ресурсов, к которым
сводится очень большое число самых различных задач
2) Разработаны надежные методы их решения, которые реализованы в поставляемом программном обеспечении
3)
Ряд более сложных задач сводится к задачам линейного программирования
Математическое
моделирование в управлении и планировании
Один из мощных инструментов которым располагают люди, ответственные за управление сложными системами - моделирование. Модель является представлением реального объекта, системы или понятия в некоторой форме, отличной от формы их фактического реального существования. Обычно модель служит средством, помогающим в объяснении, понимании или совершенствовании. Анализ математических моделей дает в руки менеджеров и других руководителей эффективный инструмент, который может использоваться для предсказания поведения систем и сравнения получаемых результатов. Моделирование позволяет логическим путем прогнозировать последствия альтернативных действий и достаточно уверенно показывает какому из них следует отдать предпочтение.
Предприятие располагает некоторыми видами ресурсов, но общие запасы ресурсов ограничены. Поэтому возникает важная задача: выбор оптимального варианта, обеспечивающего достижение цели с минимальными затратами ресурсов. Таким образом эффективное руководство производством подразумевает такую организацию процесса, при которой не только достигается цель, но и получается экстремальное (MIN,MAX) значение некоторого критерия эффективности:
К = F(X1,X2,...,Xn) -> MIN(MAX)
Функция К является математическим выражением результата действия, направленного на достижение поставленной цели, и поэтому ее называют целевой функцией.
Функционирование
сложной производственной системы всегда определяется большим числом параметров.
Для получения оптимального решения часть этих параметров нужно обратить в
максимум, а другие в минимум. Возникает вопрос: существует ли вообще такое
решение, которое наилучшим образом удовлетворяет всем требованиям сразу? Можно
уверенно ответить - нет. На практике решение, при котором какой-либо показатель
имеет максимум, как правило, не обращает другие показатели ни в максимум ни в
минимум. Поэтому выражения типа: производить продукцию наивысшего качества с
наименьшими затратами - это просто торжественная фраза по сути неверная.
Правильно было бы сказать: получить продукцию наивысшего качества при той же
стоимости, или снизить затраты на производство продукции не снижая ее качества,
хотя такие выражения звучат менее красиво, но зато они четко определяют цели.
Выбор цели и формулирование критерия ее достижения, то есть целевой функции,
представляют собой труднейшую проблему измерения и сравнения разнородных переменных,
некоторые из которых в принципе несоизмеримы друг с другом: например
безопасность и стоимость, или качество и простота. Но именно такие социальные,
этические и психологические понятия часто выступают как факторы мотивации при
определении цели и критерия оптимальности. В реальных задачах управления
производством нужно учитывать то, что некоторые критерии имеют большую важность
чем другие. Такие критерии можно ранжировать, то есть устанавливать их
относительную значимость и приоритет. В подобных условиях оптимальным
приходится считать такое решение, при котором критерии имеющие наибольший
приоритет получают максимальные значения. Предельным случаем такого подхода
является принцип выделения главного критерия. При этом один какой-то критерий
принимается в качестве основного, например прочность стали, калорийность
продукта и т.д. По этому критерию производится оптимизация, к остальным
предъявляется только одно условие, чтобы они были не меньше каких-то заданных
значений. Между ранжированными параметрами нельзя проводить обычные
арифметические операции, возможно лишь установление их иерархии ценностей и
шкалы приоритетов, что является существенным отличием от моделирования в
естественных науках.
При проектировании сложных технических систем, при управлении крупным производством или руководстве военными действиями, то есть в ситуациях где необходимо принимать ответственные решения, большое значение имеет практический опыт, дающий возможность выделить наиболее существенные факторы, охватить ситуацию в целом и выбрать оптимальный путь для достижения поставленной цели. Опыт помогает также найти аналогичные случаи в прошлом и по возможности избежать ошибочных действий. Под опытом подразумевается не только собственная практика лица, принимающего решение но и чужой опыт, который описан в книгах, обобщен в инструкциях, рекомендациях и других руководящих материалах. Естественно, когда решение уже апробировано, то есть известно какое именно решение наилучшим образом удовлетворяет поставленным целям - проблемы оптимального управления не существует. Однако на самом деле практически никогда не бывает совершенно одинаковых ситуаций, поэтому принимать решения и осуществлять управление всегда приходится в условиях неполной информации. В таких случаях недостающую информацию пытаются получить используя догадки, предположения, результаты научных исследований и особенно изучение на моделях. Научно обоснованная теория управления во многом представляет собой набор методов пополнения недостающей информации о том как поведет себя объект управления при выбранном воздействии.
Стремление получить как можно больше информации об управляемых объектах и процессах включая и особенности их будущего поведения может быть удовлетворено путем исследования интересующих нас свойств на моделях. Модель дает способ представления реального объекта, который позволяет легко и с малыми затратами ресурсов исследовать некоторые его свойства. Только модель позволяет исследовать не все свойства сразу, а лишь те из них, которые наиболее существенны при данном рассмотрении. Поэтому модели позволяют сформировать упрощенное представление о системе и получить нужные результаты проще и быстрее чем при изучении самой системы. Модель производственной системы в первую очередь создается в сознании работника осуществляющего управление. На этой модели он мысленно пытается представить все особенности самой системы и детали ее поведения, предвидеть все трудности и предусмотреть все критические ситуации, которые могут возникнуть в различных режимах эксплуатации. Он делает логические заключения, выполняет чертежи планы и расчеты. Сложность современных технических систем и производственных процессов приводит к тому, что для их изучения приходится использовать различные виды моделей.
Простейшими являются масштабные модели в которых натурные значения всех размеров умножаются на постоянную величину - масштаб моделирования. Большие объекты представляются в уменьшенном виде, а малые в увеличенном.
В аналоговых моделях исследуемые процессы изучаются не непосредственно а по аналогичным явлениям, то есть по процессам имеющим иную физическую природу, но которые описываются такими же математическими соотношениями. Для такого моделирования используются аналогии между механическими, тепловыми, гидравлическими, электрическими и другими явлениями. Например колебания груза на пружине аналогичны колебаниям тока в электрическом контуре, также движение маятника аналогично колебаниям напряжения на выходе генератора переменного тока. Самым общим методом научных исследований является использование математического моделирования. Математической моделью описывает формальную зависимость между значениями параметров на входе моделируемого объекта или процесса и выходными параметрами. При математическом моделировании абстрагируются от конкретной физической природы объекта и происходящих в нем процессов и рассматривают только преобразование входных величин в выходные. Анализировать математические модели проще и быстрее, чем экспериментально определять поведение реального объекта в различных режимах работы. Кроме того анализ математической модели позволяет выделить наиболее существенные свойства данной системы, на которые надо обратить особое внимание при принятии решения. Дополнительное преимущество состоит в том, что при математическом моделировании не представляет труда испытать исследуемую систему в идеальных условиях или наоборот в экстремальных режимах, которые для реальных объектов или процессов требуют больших затрат или связаны с риском.
В зависимости от того, какой информацией обладают руководитель и его
сотрудники, подготавливающие решения, меняются и условия принятия решений и математические методы, применяемые для выработки рекомендаций.
Сложность математического моделирования в условиях неопределенности зависит от того какова природа неизвестных факторов. По этому признаку задачи делятся на два класса.
1) Стохастические задачи, когда неизвестные факторы представляют собой случайные величины, для которых известны законы распределения вероятностей и другие статистические характеристики.
2) Неопределенные задачи, когда неизвестные факторы не могут быть описаны
статистическими методами.
Вот пример стохастической задачи:
Мы решили организовать кафе. Какое количество посетителей придет в него за день нам неизвестно. Также неизвестно сколько времени будет продолжаться обслуживание каждого посетителя. Однако характеристики этих случайных величин могут быть получены статистическим путем. Показатель эффективности, зависящий от случайных величин также будет случайной величиной.
В данном случае мы в качестве показателя эффективности берем не саму случайную величину, а ее среднее значение и выбираем такое решение при
котором это среднее значение обращается в максимум или
минимум.
Заключение.
Информатика играет важную роль в современной экономической науке, что привело к выделению отдельного направления развития науки – экономическая информатика. Это новое направление объединяет в себе экономику, математику и информатику, и помогает экономистам решать задачи оптимизации деятельности предприятий, принимать стратегически важные решения о развитии промышленности и управлять производственным процессом.
Разработанная программная база основывается на математических моделях экономических процессов и предоставляет гибкий и надежный механизм предсказания экономического эффекта управленческих решений. С помочью ЭВМ быстро решаются аналитические задачи, решение которых не под силу человеку.
В последнее время компьютер стал
неотъемлемой частью рабочего места управленца и экономиста.
Список литературы.
1. Фигурнов. ПК для начинающих. М.:ВШ – 1995.
2. Осейко Н. Бухгалтерский учет с помощью ПК. Третье издание. К.: СофтАрт, 1996.
3. Информационные системы в экономике. М.: ВШ – 1996.
4. Richard B. Chase, Nicholas J. Aquilano. Production And Operations Management: A Life Cycle Approach. Fifth Edition. Boston, MA: Irwin – 1989.
5. Вентцель Е.С. Исследование операций. М: ВШ – 1983
6. Мину Математическое программирование М: Радио и связь 1978
Экономическая информатика (информатика от франц. information - информация и automatique - автоматический; буквально « наука об автоматизации обработки информации») - наука об информационных системах, применяющихся для подготовки и принятия решений в управлении, экономике и бизнесе, а также об экономике этих систем.
Экономическая информатика - новая дисциплина, возникшая во второй половине XX века в связи с быстрым развитием вычислительной техники и ростом её применения в экономике. В англосаксонских странах информатика называется computer science (буквально «наука о компьютерах»), а экономическая информатика - information systems (буквально «информационные системы»). Современная экономическая информатика - прежде всего, прикладная дисциплина, систематизирующая принципы разработки и эксплуатации информационных систем (далее - ИС), предназначенных для решения различных экономических задач. Таким образом, она находится на стыке собственно информатики (computer science ) и предметной областью управления организацией, для которой предназначались создаваемые специализированные системы. Даже в англосаксонских странах подобное специализированное прикладное знание в ряде случаев называется «информатикой», в частности, существуют биоинформатика и военная информатика.
Экономическая информатика имеет и общую область с экономической теорией. Эта общая область - экономика информации , дисциплина, изучающая экономические закономерности создания и распространения информации на рынках и в организациях. В экономической информатике она позволяет описать ценность информации и воздействие рынков информационных благ на ценность ИС.
Объект и предмет экономической информатики
Ядро экономической информатики включает, прежде всего, прикладное знание, необходимое для построения ИС в экономике и управлении организациями любой сферы - бизнесом, некоммерческими структурами и государственными органами. Под ИС в экономической информатике понимается система, предназначенная для сбора, передачи, обработки, хранения и выдачи информации потребителям с помощью вычислительного и коммуникационного оборудования, средств программного обеспечения и обслуживающего персонала .
Влияние информационных систем на экономику организаций, которые их внедряют и используют, описывается в терминах бизнес-процессов . Внедрение информационных систем создает новые ИТ-сервисы , которые, в свою очередь, меняют параметры бизнес-процессов организации, их производительность, качество и устойчивость. В результате этого, в случае успеха внедрения, возрастает текущая прибыльность и/или долгосрочная конкурентоспособность организации. Поэтому изучение бизнес-процессов коммерческих и некоммерческих организаций - одна из основных областей исследования экономической информатики. Эти исследования включают в себя изучение составляющих бизнес- процесса , его количественных и качественных характеристик, используемых им ИТ-сервисов , связь бизнес-процесса и его результатов со структурой организации и т.д. В результате этих исследований решается сразу несколько задач:
Наряду с бизнес-процессами, экономическая информатика исследует компоненты самой ИС : информационные технологии, приложения и управление. Информационные технологии - технологическая инфраструктура, обеспечивающая реализацию информационных процессов . Она включает в себя все виды компьютерного и телекоммуникационного оборудования, системное программное обеспечение, управляющее работой последнего, и инструментальные среды , поддерживающие работу приложений. Информационные технологии рассматриваются в экономической информатике как средства совершенствования бизнес-процессов и преодоления их ограничений. В то же время внедрение информационных технологий не ведет автоматически к улучшению бизнес-процессов, для этого оно должно сочетаться с внедрением приложений, изменением самих бизнес-процессов, повышением квалификации сотрудников предприятия и совершенствованием управления информационными системами . Важную часть информационных технологий составляют платформы - программные системы, позволяющие разрабатывать приложения.
Приложения - специализированные программы, непосредственно поддерживающие те или иные ИТ-сервисы в составе бизнес-процессов . Приложения могут быть отдельными продуктами (бизнес-приложения) или входить в состав тех или иных интегрированных систем управления (функциональные подсистемы). В настоящее время разработаны приложения для всех областей операционной деятельности предприятия и управления им - для закупок, производства, маркетинга и сбыта, технического обслуживания, управления кадрами, технологического развития, финансов, бухгалтерского учета и т.д. Разнообразие и сложность современных приложений вели к значительным трудностям при их совместной работе на одном и том же предприятии.
Длительное время эта проблема решалась путем создания крупных монолитных пакетов приложений, включающих себя вышеперечисленные приложения в качестве функциональных подсистем. В наше время развитие средств интеграции, основанных, прежде всего, на архитектуре СОА , привело к обратной тенденции, разработке более узко сфокусированных приложений, ориентированных на конкретные предметные области.
Например, компания SAP , крупнейший в мире производитель делового ПО, в настоящее время выпускает пакет приложений SAP Business Suite , включающий в себя ERP -систему SAP ERP , CRM -систему SAP CRM , систему управления жизненным циклом продукта SAP PLM , систему управления цепью поставок SAP SCM и систему управления взаимоотношениями с поставщиками SAP SRM . Следует подчеркнуть, что все перечисленное - разные приложения, интегрированные посредством сервисов СОА. Для поддержки сервисов СОА компания SAP создала собственную интеграционную платформу SAP NetWeaver . Аналогичные по назначению интеграционные платформы имеются у других лидеров рынка - Oracle Fusion Middleware у компании Oracle , IBM WebSphere у компании IBM и т.д. Каждая из этих платформ может работать не только с приложениями фирмы-изготовителя, но и с приложениями других фирм, что повышает гибкость создаваемых систем.
Наконец, управление информационными системами обеспечивает координацию между собой всех прочих компонентов ИС , а также координацию развития информационных систем с требованиями бизнеса. Управление корпоративными информационными системами включает в себя управление персоналом, пользователями, качеством, финансами и безопасностью, а также оперативное управление и управление развитием ИС . Тем самым, управление оказывается крайне важным компонентом ИС , а его совершенствование, соответствующее совершенствованию приложений и их технологического фундамента, - условием сбалансированного развития системы в целом. Согласно современным представлениям, управление ИС - это, прежде всего, управление ИТ-сервисами .
Отдельной задачей выступает анализ и проектирование архитектуры информационных систем предприятия. Здесь модельный аппарат несколько шире, наряду с моделированием функций и данных, он включает в себя инженерные методы анализа и прогнозирования производительности ИС , статистический инструментарий, экономический анализ и т.д. Особой проблемой является интеграция архитектуры ИС с архитектурой бизнеса и архитектурой организации, решаемая методами теории менеджмента.
Задача совершенствования управления ИС решается методами теории менеджмента, включая методы исследования операций, теории организаций, логистики и т.д. Большое значение имеют методы и модели управления проектами. В последнее время растет роль методов контроля проектов, обеспечивающих достижение запланированного экономического эффекта в ходе внедрения ИС .
Для решения задачи анализа и повышения экономической эффективности ИС используются разнообразные методы экономического анализа. В настоящее время речь идет о неоклассическом инструментарии, новой институциональной экономической теории и теории менеджмента. Каждый из подходов использует разнообразные методы, описанные в категории Экономическая теория . Эти же классы методов используются в экономическом анализе информации и рынков информационных благ.
Краткая история
Хотя предыстория информатики восходит, по меньшей мере, к 19 веку , история применения компьютеров в экономике началась лишь в 50-е гг. 20 века. С этого момента мы и будем отсчитывать историю экономической информатики.
В начальный период, в 50-е - 60-е гг., компьютер был редким и дорогостоящим ресурсом. Поэтому первой задачей экономической информатики стало повышение эффективности использования компьютера. Первыми шагами на этом пути стало создание операционной системы - пакета программ, организующего и обслуживающего вычислительный процесс на компьютере, и языков программирования высокого уровня, а также компиляторов с этих языков. Уже на этом этапе выяснилось, что экономические задачи, в отличие, например, от научных задач требуют намного более простых вычислительных алгоритмов, зато нуждается в средствах обработки больших объемов данных, имеющих сложную структуру. В результате был разработан язык COBOL , поддерживающий сложные иерархические структуры данных. Дальнейшим развитием этого подхода стала разработка специализированных платформ, позволявших создавать и поддерживать все более сложные базы данных. Эти платформы получили название систем управления базами данных (СУБД).
В 70-е - 80-е гг наступил следующий период истории экономической информатики, характеризующийся растущим проникновением компьютеров в бизнес. Параллельно усложнялись и становились все более разнообразными сами компьютеры и их инфраструктура. Появились новые классы компьютеров - мини-компьютеры и персональные компьютеры (ПК), локальные и глобальные компьютерные сети, новые классы программного обеспечения. В результате компьютеры автоматизировали уже не отдельные трудоемкие задачи, а целые функции предприятия, в том числе, столь важные, как планирование производства и закупок, бухгалтерский и управленческий учет, проектные работы и др. Для этих целей были разработаны новые классы приложений - системы MRP и, позже, MRP II , первые интегрированные системы управления производством, системы управления проектами и т.д. Это, в свою очередь, потребовало средств документирования соответствующих функций бизнеса и описания используемых в них данных. Результатом стали первые стандарты семейства IDEF , включая стандарт описания функций IDEF 0, стандарт моделирования данных IDEF 1X и ряд других.
В эти же годы экономическая информатика впервые столкнулась с так называемым «парадоксом производительности». Он состоял в том, что при растущих вложения бизнеса и государства в ИТ, никаких признаков роста производительности, связанного с этими вложениями, не наблюдалось. В чеканной форме эту проблему выразил Нобелевский лауреат Р.Солоу: «Мы видим компьютерный век везде, кроме статистики производительности». Несмотря на вызов Р.Солоу, в 80-е гг. никаких признаков позитивного влияния инвестиций в ИТ на производительность обнаружено не было.
Резко усложнившаяся вычислительная среда предприятия, в частности, взрывной ростиспользования персональных компьютеров, вызвала опережающий рост затрат на ИС. В связи с этим в управлении ИТ усилилось внимание к контролю затрат. Для решения этой проблемы компания Gartner Group разработала модель TCO , позволявшую учесть всю совокупность затрат на использование ИС на всем протяжении жизненного цикла последней. Хотя эта модель стала значительным прогрессом в учете затрат на ИТ, она имела ряд недостатков, вследствие чего её широкое использование в ряде случаев приводило к неверным выводам. Крупнейшей среди подобных ошибок стала инициатива разработки сетевого компьютера, специально предназначенного для снижения TCO корпоративных ИС . Целый ряд крупных производителей ПК выбросили на рынок свои сетевые компьютеры, не имевшие никакого успеха. Интересно, что позже, в 2000-е гг. идеи сетевого компьютера были вновь востребованы и на этот раз с гораздо большим успехом. Тем не менее, в 80-е гг. проект оказался преждевременным.
90-е гг. ознаменовались двумя крупными техническими новшествами - переходом на т.н. архитектуру «клиент-сервер» и широким распространением интернета. Новая архитектура ИС означала переход к распределенным приложениям, одна часть которых выполняла обработку данных как таковую и располагалась на специально выделенных для этого компьютерах (серверах), а другая обеспечивала передачу запросов серверам, получение ответов от последних и представление результатов запросов конечному пользователю (клиент). Именно по этой схеме была организована электронная почта, работа с базами данных, а также предоставление доступа в интернет.
Интернет стал другой, еще более значимой революцией 90-х гг. Следует отметить, что инфраструктура интернет в виде сетей передачи данных и глобальных компьютерных сетей была создана значительно раньше (первые сегменты сети ARPAnet , предшественника интернета, были созданы еще в 1969 г.), массовое использование интернета индивидуальными пользователями и корпорациями пришлось именно на 90-е гг. Это было обусловлено появлением «всемирной паутины» WWW - сети гиперссылок, связывавших массивы информации («страницы»), находящиеся как на одном сервере, так и на разных серверах. В это же время появились поисковые машины, позволявшие пользователям интернета быстро отыскивать необходимую информацию. Новая технология была быстро коммерциализирована, сначала для рекламы, затем и для непосредственного совершения сделок. Уже в 1994 г. появился книготорговый сайт Amazon .com , в 1995 г. - интернет-аукцион Ebay . Тогда же, в 90-е гг., сложилась платежная и логистическая инфраструктура интернет-трансакций. В результате возникло большое число бизнесов, существующих исключительно в интернете - т.н. дот-комов. Завышенные ожидания в отношении таких бизнесов породили так называемый «пузырь дот-комов» - неоправданный рост курсов акций интернет-компаний. Этот «пузырь» закончился крахом 2000 г.
Бурное развитие технологии поставило перед экономической информатикой новые задачи. Во-первых, всепроникающий характер ИТ породил потребность в интегрированном описании роли ИТ в бизнесе. Основой такого описания стало понятия бизнес-процесса и цепи создания стоимости . Это обеспечило целостный взгляд на бизнес-процесс, особенно важный при изменении последнего.
Во-вторых, возник целый ряд новых классов приложений, решающих вновь возникшие задачи управления бизнесом. Это были, прежде всего, ERP -системы, ставшие дальнейшим развитием систем MRP II . В дополнение к ним были созданы системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM ), управления взаимоотношениями с поставщиками (SRM ) управления цепью поставок в целом (SCM ).
Возросшие вычислительные мощности, а также мощности по хранению данных сделали возможным создание специализированных аналитических систем, обрабатывающих данные в реальном времени (OLAP ). Наконец, возникновение электронного бизнеса породило новый обширный класс систем, опосредующих электронные трансакции - B 2B , B 2C и др.
В-третьих, произошло дальнейшее усложнение задач ИТ-служб на предприятиях. Важную помощь в этих условиях могла оказать типовая модель бизнес-процессов ИТ-службы, содержащая основные задачи последней и хорошо зарекомендовавшие себя подходы к их решению. Такой моделью стала модель ITIL , первая версия которой появилась на рубеже 80-х - 90-х гг. Широкое признание модели в бизнесе и государственных структурах привело к быстрому совершенствованию библиотеки, и на рубеже 90х - 2000-х гг. вышла её вторая версия, а в 2007 г. - третья. В настоящее время библиотека ITIL стала de facto стандартом управления ИС в Европе. Еще одним ответом на усложнение задач ИТ-службы стал аутсорсинг ИС - передача всех или части функций обслуживания ИС на исполнение внешнему поставщику. Аутсорсинг стал популярным решением проблем ИТ-службы именно в 90-е гг.
Наконец, в 90-е гг. разрешился парадокс производительности ИТ. Целый ряд исследователей показал, что при наличии комплементарных изменений в бизнес-процессах фирмы вложения в ИС оказывают значимое положительное влияние на производительность. Одновременно был обнаружен значительный вклад вложений в ИС в капитализацию фирмы на фондовом рынке.
Современный этап развития ИС принес новые достижения. Одним из важнейших стала технология интеграции бизнес-приложений СОА, впервые позволившая обеспечить устойчивое и эффективное взаимодействие приложений различных поставщиков. Возможно, еще более важным продвижением стали т.н. «облачные вычисления», представляющие собой предоставление ИТ-сервисов через интернет, в котором детали ИТ-инфраструктуры скрыты от конечных пользователей услуги. Это устраняет большинство проблем совместимости приложений и их интеграции между собой. Облачные вычисления устраняют специфические требования, выдвигаемые рядом ИТ-сервисов к ИТ-инфраструктуре клиента, что позволяет получать ИТ-сервисы так же просто, как электропитание из электрической розетки. Важным фактором развития ИТ стало также широкое распространение ПО с открытым кодом, представляющее собой не столько техническое новшество, сколько альтернативную модель авторского права.
Параллельно развитию технологий развивались управление ИС и экономический анализ последних. В управлении основным направлением развития стало углубление аутсорсинга, переход от аутсорсинга отдельных функций сопровождения ИС к аутсорсингу бизнес-процессов в целом. Аутсорсинг повлиял и на развитие модели ITIL , которая в своей третьей версии ориентирована не столько на ИТ-службы предприятий, как ранее, сколько на провайдеров услуг аутсорсинга.
В экономике ИС одним из важнейших направлений стала экономика авторских прав. Развитие рынка информационных благ, с одной стороны, резко расширила объем потребления последних, с другой - ограничило права пользователей на потребление последнего. Жесткие ограничения, налагаемые на пользователей информационных благ, породили широкое обсуждение экономики авторского права с точки зрения баланса между стимулами для инноваций и монопольными правами производителей. Это углубило понимание института авторского права, но пока не привело к практическим рекомендациям в этой области.
Реальной альтернативой институту авторского права в области ПО стало ПО с открытым кодом. Лицензия GPL предоставляет пользователю четыре свободы: свобода использования ПО, свобода изучения ПО и изменения исходного кода, свобода распространения копий ПО и свобода распространения измененного ПО. Основное ограничение, налагаемое GPL , в том, что ПО, полученное в рамках GPL , должно и в дальнейшем распространяться на условиях GPL .
По особому пути развивалась экономическая информатика в СССР. Плановое хозяйство, с одной стороны, создавало целый ряд стимулов к внедрению информационных технологий и систем в народное хозяйство, с другой, накладывало крайне жёсткие ограничения на их использование. В результате внедрение информационных технологий и систем в народное хозяйство СССР носило ограниченный и непоследовательный характер, хотя и привело к целому ряду крупных успехов.
Первым успехом стало само создание отрасли вычислительной техники в СССР, которая несколько десятилетий оставалась на уровне передовых стран Запада. Среди создателей советской вычислительной техники следует упомянуть в первую очередь С.А. Лебедева, И.С.Брука, Б.И.Рамеева, В.М. Глушкова и Г.П.Лопато, создавших самостоятельные конструкторские школы разработки компьютеров и наладивших их серийное производство.
Развитие производства ЭВМ поставило вопрос об их использовании в народном хозяйстве. Уже в 1959 году А.И. Берг, А.И.Китов и А.А. Ляпунов в докладе «О возможностях автоматизации управления народным хозяйством» поставили вопрос об использовании компьютеров в управлении народным хозяйством. Однако технические возможности компьютеров того времени не позволяли широкомасштабного использования компьютеров в планировании - основной в то время функции управления народным хозяйством. Серьезные попытки такой автоматизации были предприняты лишь в 70-е гг. в виде попытки создания системы АСУ (автоматизированных систем управления) с ОГАС (Общегосударственной Автоматизированной системой сбора, хранения и обработки информации) на верхнем уровне.
Крупномасштабные инвестиции в АСУ не принесли ожидаемой отдачи. Использование АСУ натолкнулось на проблемы качества информации и оказалось несовместимым с реальными механизмами хозяйствования, функционирующими в социалистической экономике. В условиях шоковых экономических реформ 1990-х гг. разработчики АСУ не смогли приспособить их к новым экономическим условиям, в результате чего АСУ быстро сошли на нет. В современной России экономическая информатика не получила существенного развития, а имеющиеся работы носят фрагментарный характер.
Структура экономической информатики
В современной экономической информатике можно выделить следующие основные направления.
Прежде всего, это анализ и моделирование бизнес-процессов. Это - сложная и масштабная деятельность с учетом специфики отраслей и стран. Важной её частью является описание и анализ вновь возникших бизнес-процессов и моделей бизнеса. Сегодня такие модели основаны на все более широком использовании ИТ. Особенностью последних десятилетий стали сквозные бизнес-процессы, охватывающие целый ряд взаимосвязанных предприятий, объединенных, прежде всего, при посредстве ИС .
Сложность и, в то же время, динамизм современных ИС требуют особого внимания к проблемам архитектуры ИС . Именно своевременное и точное решение проблем архитектуры позволяет обеспечивать высокое качество ИТ-сервисов даже в условиях крупномасштабных изменений. Экономическая информатика создает теоретическую и методическую базу для таких решений. Сегодня в архитектуре ИС можно выделить несколько тенденций:
Обеспечение интеграции ИТ-архитектуры и архитектурой бизнеса и организации;
Построение ИТ-архитектуры организации на основе сети взаимосвязанных поставщиков услуг, осуществляющих аутсорсинг бизнес-процессов;
Корпоративные данные оказываются в центре современной ИТ-архитектуры, особенно в условиях развитого аутсорсинга;
Повышение гибкости ИТ-сервисов и простоты доступа к ним конечных пользователей, прежде всего, на основе облачных вычислений.
Отдельное направление экономической информатики - развитие управления ИС . Сегодня в этой области доминирует модель ITIL , однако вопрос о границах её применения остается нерешенным. Важным направлением исследований является также исследование аутсорсинга, критериев его успеха и путей достижения такового. Наконец, в современных условиях особую важность приобретает измерение и обеспечение экономической эффективности ИС , которое мы подробнее рассмотрим ниже.
Хотя «парадокс производительности» давно разрешен, исследования экономической эффективности ИС по-прежнему составляют важную часть экономической информатики. Сегодня основные направления повышения эффективности ИС уже намечены, это решение реальных задач бизнеса средствами ИТ, изменение бизнес-процессов, нацеленное на раскрытие потенциала ИТ, повышение квалификации персонала. Наряду с этим, ИС позволяют изменить портфель продуктов и услуг фирмы, сделать его более гибким и диверсифицированным.
Наконец, все большая ориентация на покупные компоненты ИС и покупные услуги, увеличивает значение рынка информационных благ. Изучение этого рынка методами экономической информатики имеет все большее значение для данной науки.
Неразрешенные проблемы и приоритетные направления
Несмотря на целый ряд успехов, сегодня в экономической информатике остается целый ряд нерешенных проблем. Вот важнейшие из них:
- От чего зависит успех ИС в организации? Несмотря на развитые рекомендации по разработке и внедрению ИС , проекты разработки и внедрения ИС заканчиваются неудачей в 30-50% случаев по разным оценкам.
- Как оценивать эффективность ИС в конкретных ситуациях? Исследования эффективности ИС пока не привели к разработке практически ценных методик, позволяющих оценивать эффективность конкретных проектов в этой области.
- Всегда ли передовой опыт является передовым? Ряд исследований показывает, что наблюдаемые сегодня организации принадлежат к нескольким различным типам (в оригинальной авторской терминологии - конфигурациям). Вероятно, разные конфигурации требуют различных ИС и различных подходов к их внедрению.
- Насколько разумно сегодняшнее авторское право? Ограничения, налагаемые современным авторским правом на конечных пользователей, рассматриваются как все более обременительные, к тому же, появляются вполне разумные альтернативы.
Рекомендуемая литература
Ф. Уэбстер. Теории информационного общества.
М. Портер. Конкуренция (сборник статей).
Г. Минцберг. Структура в кулаке.
Г.Минцберг. Менеджмент: природа и структура организаций глазами гуру.
Хесус Уэрта де Сото. Социализм, экономический расчет и предпринимательская функция.
Э.Фуруботн, Р. Рихтер, Институты и экономическая теория: достижения новой институциональной экономической теории.
Б. Гладких. Информатика от абака до интернета. Включая сюда компьютеры, серверы, периферийное оборудование, оборудование хранения данных и т.д. Именно в 19 веке были изобретены хранение информации на перфокартах, «аналитическая машина» Чарльза Бэббиджа и, наконец, табулятор - вычислительное устройство, обрабатывающее данные, хранящиеся на перфокартах
