Информационные системы маркетинга

Требование третьей нормальной формы сводится к тому, чтобы все нёключевые поля зависели только от первичного ключа и не зависели друг от друга. Другими словами, нужно иметь возможность изменять значение любого неключевого поля, не изменяя значения любого другого поля базы данных. Это требование исключает любое поле, значения в котором получаются как результат вычислений, использующих значения других полей.

8. Современное состояние информационных систем и динамика их развития. Влияние научно- технического прогресса и развития мультимедийных технологий на эволюцию информационных систем маркетинга. Программные продукты в маркетинге. Национальные и международные базы данных и базы знаний

8.1 Современное состояние информационных систем и динамика их развития

В разработках информационных систем прочные позиции заняли объектные технологии. Их использование в этой области продолжает расширяться. В значительной мере этому способствует создание развитой объектной инфраструктуры.

Большой вклад в ее формирование вносит консорциум OMG (Object Management Group), который вот уже почти полтора десятилетия ведет активную работу по созданию комплекса стандартов интероперабельных неоднородных распределенных объектных сред.

Существенный вклад в компонентные технологии внесла корпорация Microsoft, которая первой разработала компонентную объектную модель COM (Component Object Model) и ее распределенную версию DCOM (Distributed Component Model), ставшие основой ряда программных продуктов компании.

Важное значение имеет создание компанией Sun Microsystems и широкое распространение объектного языка программирования Java, а также основанного на этом языке комплекса средств компонентной разработки приложений из повторно используемых объектных компонентов -- компонентная модель JavaBeans, архитектура Enterprise JavaBeans, а также технология Java 2 Enterprise Edition. Наряду с указанными общими элементами объектной инфраструктуры, независимыми от класса информационных систем, созданы также ее элементы, ориентированные на отдельные классы систем, -- системы баз данных, Web, текстовые системы. Основой разработки коммерческих объектных СУБД стал стандарт объектных баз данных консорциума ODMG (Object Data Management Group).

Объектный подход нашел применение и в технологиях Web. Технология Java-аплетов обеспечивает мобильность программного обеспечения в среде Web с помощью Web-браузеров со встроенной виртуальной машиной Java (Java Virtual Machine, JVM). Консорциумом W3C был разработан стандарт DOM (Document Object Model), обеспечивающий объектное представление XML-документов -- единицы информационных ресурсов в новой технологической платформе Web, основанной на языке XML. Языковые средства DOM используются как спецификации API для XML-ориентированных СУБД. Для работы с текстовыми информационными ресурсами объектные типы данных, поддерживаемые расширителями типов, используются в объектно-реляционных серверах DB2, Oracle, Informix.

Объектное направление в области информационных систем хорошо оснащено инструментальными средствами CASE, основанными на методах объектного анализа и проектирования и использующими стандартизованный консорциумом OMG язык UML (Unified Modeling Language) для представления метаданных. ''Интеграция неоднородных информационных ресурсов.'' Благодаря активным разработкам информационных систем многие организации стали обладателями коллекций информационных ресурсов разной природы, каждая из которых поддерживается собственными программными средствами, обеспечивающими для пользователя свой специфический интерфейс. Под интеграцией информационных ресурсов понимается обеспечение пользователям доступа к нескольким источникам информационных ресурсов в терминах единого материализованного или виртуального представления, исключающего избыточность информации на логическом или семантическом уровне.

Неоднородность информационных ресурсов может проявляться в различных аспектах, например:

* в различии парадигм моделирования данных (реляционная модель, объектная модель и т.п.);

* в многообразии сред представления ресурсов (текстовая, аудио и т.д.);

* в разной степени структурированности данных (структурированные, слабоструктурированные, неструктурированные);

* в различиях интерпретации их содержания, в различии программных систем, которые их поддерживают, и т.д.

Интеграция информационных ресурсов охватывает большой комплекс проблем, к числу которых относятся, в частности:

* разработка интегрирующих моделей данных;

* создание методов отображения моделей данных;

* создание архитектур систем интеграции;

* разработка адаптеров (Wrapper) - компонентов таких архитектур, обеспечивающих интероперабельность интегрируемых неоднородных информационных ресурсов;

* создание посредников (Mediator) - компонентов архитектур интеграции, обеспечивающих семантическую интеграцию информационных ресурсов;

* интеграция схем объединяемых баз данных;

* разработка языков описания онтологии;

* создание методов слияния онтологии и др.

Технологии интеграции неоднородных информационных ресурсов уже находят практическое применение. Некоторые относительно простые возможности интеграции обеспечиваются программными продуктами. Более сложные проблемы семантической интеграции пока еще являются предметом изучения многих исследовательских проектов.

Архитектура распределенных систем. Распределенные информационные системы стали в настоящее время обыденной реальностью. В многочисленных корпоративных информационных системах используются распределенные базы данных. Отработаны методы распределения данных и управления распределенными данными, архитектурные подходы, обеспечивающие масштабируемость систем, реализующие принципы многозвенной архитектуры «клиент-сервер», а также архитектуры промежуточного слоя.

Начинают применяться на практике мобильные архитектуры. Это относится как к системам баз данных, так и к приложениям Web.

Возрождается подход к построению распределенных систем, основанный на одноранговой архитектуре, при котором, в отличие от доминирующей сегодня в распределенных системах архитектуры «клиент-сервер», роли взаимодействующих сторон в сети не фиксируются. Они назначаются в зависимости от ситуации в сети, от загруженности ее узлов.

В связи с интенсивным развитием коммуникационных технологий активно развиваются мобильные информационные системы. Разработаны технические средства и программное обеспечение для их создания. Благодаря этому стали развиваться мобильные системы баз данных. Многие научные коллективы проводят исследования специфических особенностей таких систем, создают разнообразные их прототипы. Важным инструментом для разработки мобильного программного обеспечения стали технологии Java. Создан стандарт протокола беспроводного доступа приложений в Web (WirelessApplication Protocol, WAP), который уже поддерживается некоторыми моделями сотовых телефонов. На основе WAP и языка XML консорциум W3C разработал язык разметки для беспроводных коммуникаций WML (Wireless Markup Language).

''Поддержка метаданных.'' В разработках информационных систем больше внимания стали уделять метаданным. Здесь предпринимаются шаги в двух направлениях -- стандартизация представления метаданных и обеспечение их поддержки в системе. В информационных системах используются разнообразные способы и средства представления метаданных (различного рода репозитории метаданных). Отсутствие унификации в этой области значительно осложняет решение проблем мобильности приложений, повторного использования и интеграции информационных ресурсов и информационных технологий, а также реинжиниринга информационных систем. Для преодоления указанных трудностей активно ведутся разработки стандартов метаданных, ориентированных на различные информационные технологии. В этой области уже существует ряд международных, национальных и индустриальных стандартов, определяющих представление метаданных и обмен метаданными в информационных системах. Некоторые из них уже приобрели статус стандартов де-факто. Ограничимся здесь упоминанием лишь наиболее значимых из них.

Вероятно, первым стандартом де-факто этой категории был язык описания данных CODASYL для баз данных сетевой структуры. Из более поздних стандартов следует назвать: стандарт языка запросов SQL для реляционных баз данных, содержащий определение так называемой информационной схемы -- совокупности представлений схем реляционных баз данных; компонент стандарта объектных баз данных ODMG, описывающий интерфейсы репозитория объектных схем; международный стандарт IRDS (Information Resource Dictionary Systems), описывающий системы для создания и поддержки справочников информационных ресурсов организации.

Далее следует упомянуть разработанный консорциумом OMG стандарт CWM (Common Warehouse Metamodel) представления метаданных хранилищ данных , основанный на ранее созданном для более широких целей стандарте OIM (Open Information Model) консорциума MDC (Meta Data Coalition).

Новая технологическая платформа XML для Web также включает стандарты представления метаданных. Поддержка метаданных -- это одно из важнейших нововведений Web, радикальным образом изменяющее технологии управления его информационными ресурсами. В то время как в технологиях баз данных поддержка метаданных была изначально необходимой, в Web первого поколения метаданные не поддерживались.

К числу стандартов метаданных Web относится подмножество языка XML, используемое для описания логической структуры XML-документов некоторого типа. Это описание называется DTD (Document Type Definition)-Кроме того, платформа XML включает стандарт XML Schema, предлагающий более развитые возможности для описания XML-документов. Стандарт RDF (Resource Definition Framework) определяет простой язь<к представления знаний для описания содержимого XML-документов. Наконец, разрабатываемый стандарт OWL (Ontology Web Language) определяет формальный язык описания онтологии, предназначенный для семантического Web.

Стандарт языка UML (Unified Modeling Language), обеспечивающий представление метаданных инструментов CASE для визуального объектного анализа и проектирования, разработан консорциумам OMG. Этот язык поддерживается во многих программных продуктах CASE. Консорциум OMG создал также стандарт XMI (XML Metadata Interchange) для обмена метаданными между инструментами CASE, использующими язык UML.

Следует упомянуть здесь также стандарт Дублинского ядра (Dublin Core, DC) -- набора элементов метаданных для описания содержания Документов различной природы. Этот стандарт быстро приобрел популярность и нашел, в частности, широкое применение в среде Web .

Работы по развитию существующих и созданию новых стандартов представления метаданных для информационных систем продолжаются.

''Семантическая обработка информационных ресурсов.'' Ранее, еще в 70--80-е годы, предпринимались попытки создания систем, основанных на знаниях. Был выполнен ряд посвященных этим проблемам исследовательских проектов в Стэнфордском университете (США), в университете Торонто (Канада) и других крупных научных центрах. Были созданы различные исследовательские прототипы систем баз данных, поддерживающих семантические модели данных, а также информационно-поисковых систем, в которых в качестве языков запросов использовались естественные языки. Поисковые системы такого типа создавались и в нашей стране. В последние годы активно велись работы по семантическому текстовому поиску. Консорциум W3C и несколько крупных исследовательских центров в США и Европе развернули и активно проводят работы по созданию семантического Web. В то время как действующая реализация Web предусматривает интерпретацию информационных ресурсов человеком, семантический Web позволит создавать приложения с компьютерной их интерпретацией. Он будет располагать также средствами логического вывода.

''Управление потоками данных.'' Управление потоками данных -- одно из новых формирующихся направлений в области информационных систем, связанное с обработкой данных сетевого трафика, данных, порождаемых различного рода датчиками, потоков сообщений электронной почты и т.п. Стали создаваться предназначенные для этой цели инструментальные средства, которые называют системами управления потоками данных (Data Stream Management System, DSMS) общего назначения. Возникло специфическое направление, связанное с потоками документов, в текстовых системах -- фильтрация потоков.

Специфика этого класса информационных систем состоит в том, что, в отличие от систем баз данных и систем текстового поиска, они имеют дело не с базой данных или коллекцией документов, содержащейся в среде хранения информационных ресурсов системы, а с потоком транзитных ресурсов, которые нужно обрабатывать «на проходе». В связи с этим необходимо разрабатывать новые технологии для решения проблем, связанных с информационными ресурсами такой природы.

''Совместное использование информационных технологий.'' В последние годы стали появляться инструментальные средства и крупные информационные системы, в которых совместно используются различные информационные технологии из области баз данных, текстовых систем и Web. Так, создан ряд коммерческих СУБД, которые наряду с традиционными для технологий баз данных функциями управления данными предоставляют возможности текстового поиска. Простейшие возможности контекстного поиска обеспечивают популярные Web-браузеры. Поисковые машины Web используют реализованную в этой среде технологию доступа к информационным ресурсам вместе с технологиями текстового поиска. В новом классе СУБД, называемых XML-ориентированными, совместно используются технологии баз данных и технологии XML. В среде Web обеспечивается доступ к базам данных SQL по запросам пользователей. Создаются интегрированные системы, предусматривающие доступ к базам данных и к текстовым информационным ресурсам с использованием единого интерфейса. Одна из таких систем создана компанией IBM.

С середины 90-х годов во многих странах стали активно разрабатываться информационные системы нового класса, называемые электронными библиотеками. Одной из основных особенностей продвинутых систем такого рода является поддержка и обеспечение интеграции неоднородных информационных ресурсов. Поэтому настоятельной необходимостью в электронных библиотеках стало совместное использование различных информационных технологий -- технологий баз данных, технологий текстового поиска, технологий Web.

''Рост масштабов информационных систем.'' Совершенствование технических возможностей средств вычислительной техники, развитие коммуникационных средств и технологий управления информационными ресурсами в последние годы привели к появлению более крупных информационных систем. Речь идет о масштабах систем не только относительно объема поддерживаемых информационных ресурсов, но и числа их пользователей. Появились системы очень больших баз данных, поддерживающие многие гигабайты и даже петабайты данных, системы текстового поиска с очень большими коллекциями документов. Объем информационных ресурсов Web в настоящее время исчисляется многими миллионами страниц. Корпоративные системы баз данных насчитывают тысячи пользователей. На порядок больше пользователей имеют некоторые информационные сервисы Web. Количество таких крупных систем продолжает расти.

''Глобализация информационных систем.'' Усиливается тенденция к глобализации информационных систем. Глобализация информационных систем имеет две стороны -- обеспечение глобального доступа пользователей к системе и интеграция информационных ресурсов, распределенных в глобальной сети. Уникальной глобальной информационной системой является Web. В нем воплощаются обе указанные стороны глобализации информационных систем. Он обеспечивает глобальный доступ к явно представленным на Web-сайтах информационным ресурсам, а также к ресурсам «скрытого» Web. Вместе с тем на платформе Web создаются разнообразные приложения, обеспечивающие интеграцию распределенных в Web информационных ресурсов. Многочисленные глобальные системы создаются в настоящее время как приложения Web для электронного бизнеса, для поддержки научной кооперации различных коллективов ученых во многих областях знаний в международном и национальном масштабе, в библиотечном деле и в других сферах. Среда Web предоставляет для поддержки таких систем идеальные условия.

''Конвергенция технологий.'' Одна из важных тенденций в области информационных систем состоит в конвергенции различных пластов технологий информационных систем. Имеет место взаимопроникновение идей, заимствование подходов и техники из смежных областей информационных технологий.

Действительно, в системах текстового поиска используются заимствованные из технологий баз данных методы прямого доступа к информационным ресурсам на основе техники индексирования. Технологии Web используют методы текстового поиска, отработанные за долгие годы в специально предназначенных для этого системах текстового поиска. В технологической платформе XML, создаваемой для Web нового поколения, используются многие ключевые концепции и подходы к управлению данными, созданные в области баз данных, такие как модель данных, схема, многоуровневое представление данных, ограничения целостности данных и др. В свою очередь, в технологиях баз данных зарождается новый класс систем баз данных, предназначенных для поддержки коллекций XML-документов. Появились коммерческие XML-ориентированные СУБД.

''Развитие стандартов информационных технологий.'' Последнее десятилетие стало периодом интенсивной деятельности по стандартизации различных аспектов информационных технологий. Эта деятельность осуществляется не только силами официальных органов стандартизации, но и многочисленными специально для этих целей учрежденными индустриальными консорциумами.

Благодаря созданию стандартов в этой области обеспечивается переносимость приложений и информационных ресурсов между различными программно-аппаратными платформами, интероперабельность программных продуктов различных поставщиков и созданных на их основе приложений, повторное использование ресурсов, в частности метаданных и программных компонентов приложений. Появилась возможность измерения производительности различных систем на эталонных тестах и сравнительной оценки результатов измерений и т.д.

Создано немалое количество международных, национальных и индустриальных стандартов разного назначения, многие из которых стали уже стандартами де-факто. Стандарты реляционных и объектных баз данных, многочисленные стандарты Web, хранилищ данных, интероперабельных неоднородных распределенных объектных сред, стандарты геоданных, компонентных моделей и архитектур представляют лишь часть проведенной в этой области огромной работы.

еятельность по созданию и развитию стандартов информационных технологий активно продолжается.

''Автоматизированная разработка информационных систем.'' Крупное достижение технологий современных информационных систем состоит в создании методов их анализа и проектирования, которые в течение двух-трех десятилетий прошли испытания на практике. На их основе разработаны инструментальные средства CASE, которые поставляются многими компаниями -- разработчиками программного обеспечения. Такие технологии широко применяются прежде всего для создания систем баз данных. Важное место в этой области принадлежит методам объектного анализа и проектирования. Консорциумом OMG создан стандарт унифицированного визуального языка моделирования UML, основанного на таких методах. Язык UML поддерживают в настоящее время многие программные продукты.

Разработчики Web-сайтов также располагают развитым инструментальным оснащением, которое существенно облегчает создание страниц Web со сложным дизайном, позволяет динамически генерировать страницы Web на основе содержимого баз данных по запросам пользователей, разрабатывать и отлаживать встраиваемые в страницы Web Java-скрипты и т.д.

Создатели систем текстового поиска имеют в своем распоряжении вспомогательные средства для автоматизированной разработки тезаурусов, словарей и т.д., для сканирования и ввода документов, автоматического их индексирования.

Важная тенденция в области информационных систем состоит в том, что повышается удельный вес систем, которые создаются с использованием тех или иных средств автоматизированной разработки.

Повышается культура проектирования и реализации крупных информационных систем, основанных на технологиях баз данных. Все большее признание специалистов получают стандарты системного проектирования, обеспечивающие эффективное управление жизненным циклом создаваемой системы, отсутствие упущений в процессе разработки, высокое ее качество.В условиях рыночной экономики уделяется серьезное внимание управлению проектами систем, не только технологическим, но и экономическим их аспектам. Для этого развиваются необходимые методы и создаются инструментальные средства.

8.2 Влияние научно- технического прогресса и развития мультимедийных технологий на эволюцию информационных систем маркетинга

Научно-технический прогресс самым непосредственным образом влияет на глобализацию экономики и взаимное проникновение информационных технологий. И это обстоятельство в первую очередь связано с дальнейшим совершенствованием технических и программных средств ИТ. Например, соотношение стоимость -- производительность: по оценкам специалистов, улучшение фактически составит величину 100, т.е. будет возрастать преимущество компьютеров над ручной обработкой. В ближайшие 5-10 лет компьютеры будут стоить приблизительно столько же, сколько сегодня, но они станут почти в 50 раз мощнее (по скорости обработки, памяти и т.д.). В то же время, стоимость ручного труда увеличится вдвое. Таким образом, соотношение «стоимость-производительность» компьютеров по сравнению с ручным трудом составит 100. Это означает, что компьютеры будут иметь все большие сравнительные преимущества. Со временем, все больше рутинных заданий будут более экономично выполнены компьютером, чем человеком.

Графический и другие дружественные пользовательские интерфейсы. Графический пользовательский интерфейс -- это программное обеспечение, которое обеспечивает пользователям прямое управление видимыми объектами и действиями на экране вместо сложного командного синтаксиса. Проявляется тенденция упрощения интерфейса насколько это возможно. Одним из путей развития является представление интеллектуального интерфейса, который понимает пожелания пользователя, даже когда они выражены на обычном языке.

Хранение и память. CD-ROM и другие средства хранения увеличивают вторичное хранение, позволяя таким образом хранить огромные объемы информации. Большие объемы памяти будут поддерживать и обеспечивать использование мультимедиа и такие развивающиеся компьютерные технологии, как искусственный интеллект.

Хранилища данных. Для хранения постоянно возрастающих объемов информации компании создают гигантские «хранилища», которые содержат триллионы байтов данных, организованных для легкого доступа конечного пользователя. Эти хранилища интегрированы с Интернет так, что они могут быть доступны из различных мест в любое время.

Мультимедиа и виртуальная реальность. Компьютеры будут играть большую роль в интеграции различных типов медиа (голос, текст, графики, видео и анимация) для улучшения образования, тренингов, рекламы, связи и принятия решений. Виртуальная реальность является осуществлением интерактивной трехмерной графики, которая позволяет пользователям войти в виртуальный мир.

Технологии сетевых вычислений. Эти технологии дают пользователям возможность взаимодействовать с другими пользователями и обеспечивают доступ к базам данных в организации и в любом другом месте.

Главными направлениями развития технологий сетевых вычислений являются следующие:

архитектура клиент-сервер будет преобладающей архитектурой;

домашние компьютерные средства будут интегрированы с телефоном, телевизором и другими электронными средствами;

использование Интернет будет расти, приведя к информационным супер трафикам, основным на оптоволоконных сетях. Они изменят образ информационной среды, в которой мы живем, учимся и работаем;

интранет станут доминирующими сетевыми системами в большинстве организаций;

электронная коммерция будет развиваться быстрыми темпами, изменяя организационную структуру, процессы, процедуры, менеджмент и способы ведения бизнеса;

интеллектуальные программные агенты будут странствовать сквозь базы данных и сети, выполняя задания для своих хозяев. Успех электронной коммерции будет зависеть от развития интеллектуальных программных агентов, которые помогут навигации в Интернет, доступу к базам данных и реализации деятельности пользователей в условиях электронной коммерции.

Новая информационная технология решения задач и интеллектуальные системы. Интеллектуальные системы, такие как экспертные системы, системы обработки естественного языка и нейронные вычислительные системы увеличивают производительность и облегчают выполнение сложных задач. Они также обеспечивают поддержку, когда информационный поток неполный или нечеткий. Интеллектуальные системы могут использоваться индивидуально, но во многих случаях они интегрированы между собой и с другими информационными системами.

Рассмотрим более подробно системы поддержки принятия решений (Decision Support System - DSS) - это компьютерные системы, включают и данные, и модели и разработанные, чтобы помочь руководителю в принятии решений.

На схеме показано, что система поддержки принятия решений требует трех первичных компонентов: модели управления; управления данными для сбора и ручной обработки данных; пользовательский интерфейс.

Пользователь взаимодействует с DSS через пользовательский интерфейс, выбирая частную модель и набор данных, которые нужно использовать, а затем DSS представляют результаты пользователю через тот же самый пользовательский интерфейс. Модель управления и управление данными варьируются от относительно простой типовой модели в электронной таблице до сложной комплексной модели планирования, основанной на математическом программировании.

Примеры DSS:

Генератора финансового отчета. С помощью электронной таблицы Microsoft Excel создаются модели, чтобы прогнозировать различные элементы организации или финансового состояния. В качестве данных используются предыдущие финансовые отчеты организации.

Интерактивная система для планирования объема и производствам. Эта система использует детальные предыдущие данные, прогнозирующие и планирующие модели, чтобы проиграть на компьютере общие показатели компании при различных плановых предположениях.

Исполнительные информационные системы (Executive Support System)

Ключевая концепция исполнительной информационной системы (ESS) состоит в том, что такая система поставляет всю совокупность текущей информации относительно рынка и состояния организации. ESS использует современную графику, связь и методы хранения данных, обеспечивая исполнителям легкий интерактивный доступ к информации.

ESS использует данные, которые были отфильтрованы и представлены в форме, полезной для руководителей, кроме того ESS включают качественные данные типа информации о конкурентоспособности, оценки и прогнозы.

Например, программа Commander Decision является клиент-сервером и программой на базе intranet (локальная сеть, взаимодействующая с Internet), способствует быстрому широкому применению ориентированных на покупателей приложений типа поддержки принятия решения, таких, как анализ выполнения, исполнительные информационные системы и управление сообщениями. Commander Decision допускает, чтобы деловые пользователи получали информацию в любом виде, включая карты, диаграммы, вставки, запросы, вычисления и даже персональные напоминания об условиях предусмотренных встреч.

Добыча данных (Data Mining)

Добыча данных, которая иногда рассматривается как вспомогательный аппарат систем поддержки принятия решений (DSS), является особенно полезной, когда организация имеет большие объемы данных в базе.

Добыча данных (DM) использует ряд технологий типа деревьев решений и нейронных сетей, чтобы искать или добывать полезную информацию из крупных объемов данных, запасенных в базе данных организации.

Применение добычи данных:

Рыночная сегментация - идентифицирует общие характеристики клиентов, которые покупают одинаковые изделия у вашей компании;

Характеристика клиентов - предсказывает, какие клиенты, вероятно, могут оставить вашу компанию и уйти к конкуренту;

Обнаружение мошенничества - идентифицирует тех, чьи действия, наиболее вероятно, будут мошенническими;

Прямой маркетинг - идентифицирует, какие проспекты должны быть включены в список рассылки, чтобы получить самую высокую эффективность;

Интерактивный маркетинг - показывает индивидуумов, обращающихся к Web-site, как наиболее интересных для наблюдения;

Анализ потребительской корзины - предполагает, какие изделия или услуги обычно приобретаются вместе (например, перчатки и сумочка)

Анализ тренда - показывает отличия между типичным клиентом в текущем месяце и в предыдущем месяце.

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence)

Идея искусственного интеллекта (AI), т.е. изучение того, как компьютеры могут "думать", появилась в конце 70-х. AI-исследования развились в пять отдельных, но связанных областей: естественные языки, робототехника, системы ощущения (системы зрения и слуха), экспертные системы и нейронные сети.

Чтобы работать с естественными языками, необходимо создание систем, которые переводят обычные человеческие инструкции в язык, который компьютеры могут понимать и выполнять.

Робототехника в большей степени относится к промышленности.

Исследование систем ощущения направлено на создание машин, обладающих визуальными и слуховыми способностями, которые воздействуют на их физическое поведение. Другими словами, это исследование нацелено на создание роботов, которые могут "видеть" или "слышать" и реагировать соответственно тому, что они видят или слышат.

Экспертные системы (Expert Systems)

Экспертные системы (ES) - это системы, которые используют логику принятия решения человеческого эксперта.

Чтобы спроектировать экспертную систему, специалист, называемый инженером знания очень тесно работает с одним или большим количеством экспертов в изучаемой области. Инженеры знания пробуют узнавать все относительно способа, которым эксперт принимает решения. Знание, полученное инженером знания, затем загружается в компьютерную систему, в базу знаний (рис. 8.2.). Эта база знаний содержит правила и заключения, которые используются в принятии решений, - параметры, или факты, необходимые для решения.

Другие главные фрагменты экспертной системы это -

создатель заключения - логический каркас, который автоматически проводит линию рассуждения;

интерфейс пользователя - блок, используемый конечным пользователем;

подсистема объяснения - чтобы разъяснять доводы, что система движется в направлении решения;

подсистема накопления знания - чтобы помочь инженеру знания в регистрации правил заключения и параметров в базе знаний;

рабочая область - чтобы использовать компьютер, поскольку решение сделано.

Классический пример экспертной системы - MYCIN, она была создана в "Stanford University" в середине 70-х годов, чтобы диагностировать обращения по болезням крови и менингита.

Нейронные сети (Neural Networks)

Нейронные сети (NN) - устроены по аналогии с тем, как работает человеческая нервная система, но фактически используют статистический анализ, чтобы распознать модели из большого количества информации посредством адаптивного изучения.

Ключевая характеристика нейронных сетей в том, что они обучаются. Программе нейронных сетей сначала дается набор данных, состоящих из многих переменных, связанных с большим количеством исходов, в которых результаты известны.

Программа анализирует данные и обрабатывает все зависимости (корреляции), а затем выбирает набор переменных, которые строго соответствуют уже известным результатам, как начальная модель.

Эта начальная модель используется, чтобы попробовать предсказать результаты различных случаев, а предсказанные результаты сравниваются с известными результатами.

Базируясь на этом сравнении, программа изменяет модель, регулируя параметры переменных или даже заменяя их.

Этот процесс программа нейронных сетей повторяет много раз, стремясь улучшить прогнозирующую способность при наладке модели. Когда в этом итерационном подходе дальнейшее усовершенствование исчерпывается, программа готова делать предсказания для будущих случаев.

Виртуальная реальность (Virtual Reality)

Виртуальная реальность (VR) предполагает использование машинных систем для создания окружающей среды, которая кажется реальной пользователю.

Виртуальная реальность в основном применяется в развлекательных целях.

Использование VR в неразвлекательных установках разделяется на две категории: обучение и проектирование.

В научно-исследовательской работе в Университете Северной Каролины виртуальная реальность использовалась в медицинских целях, например для представления объемной модели опухоли внутри тела пациента.

Фирма IBM развили систему виртуальной реальности, чтобы помочь в проектировании автомобилей.

Системы поддержки работы группы (Group Support Systems)

Системы поддержки работы группы. (GSS) - важный вариант DSS, в котором система разработана, чтобы поддержать группу, а не индивидуума. GSS, иногда называемые системами поддержки принятия решений группы или системами электронных встреч.

Это специализированный тип группового программного обеспечения, которое специально предназначено для поддержки встреч.

В типовом исполнении (рис. 8.3.) компьютерная встреча представляет собой микрокомпьютеры для каждого участника, связанные локальной вычислительной сетью.

Географические информационные системы (Geographical Information System)

Географические информационные системы (GIS) - пространственные системы поддержки принятия решений.

GIS собирает, запасает, преобразует, демонстрирует и анализирует данные, пространственно привязанные к земле. GIS имеет дисплей с богатыми возможностями демонстрации окружающей среды, что очень полезно для людей, принимающих решения.

Выявление удобных участков - одно из наиболее распространенных деловых использований GIS, другие приложения включают рыночный анализ и планирование, материально-техническое снабжение и распределение, технику моделирования эксплуатационных условий и модели территориального расширения банков.

GIS необходима в таких областях как управление природными ресурсами, государственная служба, космическая индустрия, военное и градостроительное проектирование, а также в бизнесе. Фирма Mc-Donalds, у которой успех зависит от лучшего расположения, чем у конкурентов, была одной из первых, кто распознал деловые выгоды от применения GIS.

8.3 Аналитические программы для маркетинговой деятельности

1) Marketing Analytic - программа для автоматизации маркетингового учета, анализа и планирования.

Программный комплекс Marketing Analytic является полнофункциональной системой, предназначенной для решения задач, возникающих в процессе учета маркетинговой деятельности (включая учет продаж), маркетинговом анализе, включающем обработку результатов маркетинговых исследований (внешних и внутренних факторов), а также в процессе разработки стратегического и оперативного планов маркетинга, приводящем к построению и контролю маркетинговых бюджетов (бюджет продаж и коммерческих расходов). Система включает следующие модули:

С-Commerce: инструментарий учета, краткосрочного планирования и бюджетирования маркетинговой деятельности предприятия.

Analyzer: инструмент анализа продаж и маркетинговой деятельности по многим измерениям (клиентам, товарным группам, каналам сбыта, конкурентам) и их аналитическим признакам.

Predictor: специализированный инструмент практического прогнозирования, нацеленный на решение задач прогноза сбыта продукции на конкурентных рынках .

Portfolio: инструмент стратегического анализа и планирования маркетинга.

Geo: инструмент пространственного анализа данных с помощью цифровых географических карт.

2) Касатка - программа для организации стратегического и оперативного маркетингового планирования.

Разработчик: Kasatka Consulting Group

Основная концепция программы заключается в следующем. Представьте, что Вам надо изготовить и собрать часовой механизм. Для этого Вы сначала изготавливаете все маленькие запчасти для часов, а затем соединяете их в часовой механизм.

Науки маркетинг и менеджмент достаточно объемные и сложные. И для того, чтобы сложное сделать простым, необходимо сложное раздробить на маленькое и понятное. А затем вокруг этого маленького создать информационное поле, чтобы это маленькое было легко и просто решить и сделать. А после этого маленькое объединить опять в большое. Поэтому программа большой вопрос разбивает по логике на более мелкие, мелкие разбивает на элементарные и элементарные окружает информационной логической средой. И, решая маленькие задачи, вы очень просто решаете большие сложные вопросы. Именно так Касатка сложное делает простом.

3) БЭСТ-маркетинг - программа представляет собой инструментарий, позволяющий оценить рыночные позиции предприятия.

Разработчик: Интеллект-Сервис

Программная система "БЭСТ-Маркетинг" представляет собой удобный и эффективный инструментарий, позволяющий оценить рыночные позиции предприятия в условиях конкуренции. Система может использоваться на предприятиях производства, торговли и сферы услуг. Бесспорным достоинством данной программы является предельная простота терминологии интерфейса, которая рассчитана на самого обычного пользователя, не имеющего специального образования в области маркетинга. Ввод информации осуществляется в виде естественных самоочевидных оценок по принципу "хуже/лучше", "важно/второстепенно". Вводимые качественные данные преобразуются системой в количественные, что позволяет проводить соответствующие расчеты. В числе методик, на которых базируется "БЭСТ-Маркетинг" - SWOT-анализ и модель Розенберга, метод 4Р, матрица Анзоффа.

Возможности системы "БЭСТ - Маркетинг":

Анализ рынка:

определение перспективных рыночных ниш;

анализ конкурентоспособности товара;

анализ рекламы, рекомендации по повышению ее эффективности;

рекомендации по стимулированию продаж.

Анализ конкурентов:

степень присутствия конкурентов на рынке;

сравнительный анализ по товару;

сравнительный анализ рекламных компаний.

Финансовое планирование маркетинговой деятельности:

прогноз продаж;

бюджет рекламы;

сводный бюджет;

подготовка бюджета затрат по продвижению продукции и контроль за его исполнением.

Благодаря программной системе "БЭСТ-Маркетинг" предприятие сможет оценить свои сильные и слабые стороны в рекламной и маркетинговой политике и получить комплекс рекомендаций по укреплению позиций на рынке.

4) КонСи - серия программ, автоматизирующих отдельные участки маркетингового анализа и управления.

Разработчик: КонСи

КонСи-МАРКЕТИНГ: Организация работы региональных менеджеров. Ведение досье на клиентов и истории общения с ними. Воздействие на клиентов почтовой рассылкой, Internet-маркетинг. Анализ динамики контактов с клиентами, анализ реакции на рекламные воздействия. КонСи-ЦЕНОВОЙ МОНИТОРИНГ: Организация легального наблюдения за конкурентами. Технология накопления цен конкурентов и представления цен в сопоставимой валюте и единицах измерения. Методы расчета оптимальных продажных цен. Индексные методы анализа цен конкурентов.

КонСи-РЕГИОНАЛЬНЫЙ МАРКЕТИНГ: Модели и методы анализа маркетинговой работы в регионах. Математические модели анализа влияния регионального фактора на продажи. Стратегический анализ потенциала регионов. Анализ реакции региональной клиентуры на рекламные воздействия. Методы прогнозирования региональных продаж.

КонСи-СЕГМЕНТИРОВАНИЕ И РЫНКИ: Рынок сегментируют для того, чтобы товар или услуга находила своего покупателя. Покупатель должен получить выгоду от приобретения товара, тогда он будет его приобретать еще и еще. Но как понять, какие выгоды ищут потребители? Идея разделения потребителей на отдельные сегменты рынка популярна среди маркетологов. На вопросы - "какие потребители должны быть сгруппированы вместе?" и "как эти потребители могут быть определены?" - бывает сложно ответить и выполнить группировку без специального программного обеспечения, предназначенного для сегментирования.

5) Marketing Expert - программа для разработки маркетинговой стратегии компании.

Система помогает оценить реальное положение компании на рынке, провести сравнительный анализ ее сбытовой деятельности с конкурентами, сформировать оптимальную структуру сбыта.

Система позволяет определить доходность различных сегментов рынка и товаров, долю рынка компании и темпы ее роста. Вы можете задать необходимый уровень прибыльности, и Marketing Expert рассчитает стоимость товаров, необходимую для его достижения.

Применение общепринятых аналитических методик (GAP-анализ, сегментный анализ, SWOT- анализ. Portfolio-анализ) оказывает неоценимую помощь при разработке оптимальных стратегии и тактики работы компании на рынке, оценке рисков и расчете основных плановых финансовых результатов. Разработанный с применением Marketing Expert стратегический план маркетинга может быть использован для прогнозирования объемов сбыта в программе Project Expert.

6) МаркетингМикс - программно-методический комплекс для маркетингового планирования и управления.

Разработчик: Корпоративные финансы

Основная часть диска, оформленная представленная на нем как самостоятельный программный комплекс - это шаблоны для разработки маркетингового плана. Комплект шаблонов, выполненных в формате MS Office 97/2000, позволит вам разработать полный маркетинговый план и провести расчет таких важных его элементов, как:

Анализ Рост / Доля рынка (матрица BCG);

Анализ рыночной привлекательности (матрица GE, пример ее отображения вы можете увидеть на картинке справа);

Анализ конкурентных позиций компании (SWOT-анализ);

Маркетинговый бюджет.

Все шаблоны легко автоматически подстраиваются под условия вашей компании, а открытая реализация позволяет вам легко дополнять стандартные возможности собственными элементами или даже использовать наши шаблоны как компоненты в своих документах и методиках. И, наконец, МаркетингМикс содержит коллекцию методических материалов по маркетинговому анализу и управлению. Их использование поможет вам правильно и эффективно применять предлагаемый инструментарий и готовить грамотные документы.

Программы организации исследований и вспомогательные системы

1) ДА-Система - программа для аналитической обработки маркетинговых, социологических и иных данных.

Разработчик: Контекст

ДА-система - это универсальный, простой и, вместе с тем, мощный современный инструмент обработки и анализа данных. Он поддерживает все операции при работе с данными -- от ввода и обмена данными до анализа и отчета. В нем используется оригинальная отечественная технология детерминационного анализа (ДА-технология).

Разработчики наиболее развитых статистических пакетов обычно гордятся тем, что их пакеты содержат много методов, на любой вкус. Мы гордимся не количеством методов, а единой технологией, которая отвечает потребностям большинства практических пользователей в самых разных областях. Дело в том, что методов десятки и даже сотни, а задач, которые нужно решать на практике, гораздо меньше. Их не так сложно перечислить. Что действительно необходимо для решения практических задач, так это иметь возможность:

изучать связи между характеристиками; строить новые характеристики, которые более удобны, более близки к практическим проблемам, чем те, что уже имеются в наличии;получать хорошие, легко читаемые таблицы и графики; оценивать, насколько выборка отражает свойства генеральной совокупности.

Добавим необходимость вводить данные, обмениваться ими с другими системами и базами данных. Кроме того, нужен сервис, отвечающий современным требованиям, позволяющий легко управлять данными и создавать отчеты. Это практически все, что действительно необходимо для полноценной обработки и анализа данных. Чтобы решать эти проблемы, не нужно много методов. Необходимо создать минимальный набор эффективных методов, которые решают ключевые задачи. Во-первых, таких методов не может быть много. Во всяком случае их не может быть значительно больше, чем задач. Во-вторых, они должны представлять собой логически единую систему.

2) Forecast Expert - программа для прогнозирования рядов данных.

Разработчик: Про-Инвест ИТ

Forecast Expert дает возможность пользователям, даже не искушенным в области математической статистики, получать достоверные прогнозы в области, производства, маркетинга и финансов. Система позволяет с высокой степенью надежности предсказывать спрос на услуги или продукцию компании, будущие объемы их реализации или доходов компании, остатки денежных средств на счетах, а также курсы валют, акций или фьючерсов и другие значимые показатели.

9. Классификация и структура средств обработки данных. Организационно-технические и периферийные средства. Технические средства для поиска и сбора данных, средства составления и размножения документов, средства хранения и передачи информации, средства автоматизации денежных расчетов. Назначение и классификация компьютерных сетей. Защита информации в информационных системах и компьютерных сетях

Одной из важнейших составляющих информатизации становится переход денежно-кредитной и финансовой сферы к электронным деньгам.

Основные направления использования электронных денег следующие:

Торговля без наличных. Оплата производится с использованием кредитных карточек. Имея вместо наличных денег кредитную карточку, покупатель при любой покупке расплачивается не наличными, а автоматически снимает со своего счета в банке нужную сумму денег и пересылает ее на счет магазина. Система торговли без наличных POS (англ. Points of Sale System -- система кассовых автоматов) выполняет следующие функции:

верификацию кредитных карточек (т.е. удостоверение их подлинности);

снятие денег со счета покупателя;

перечисление их на счет продавца.

POS -- наиболее массовая и показательная ветвь системы электронных денег. Она способна также обнаруживать малейшие хищения наличных денег и товаров. Сведения на кредитную карточку наносятся методом магнитной записи. В каждую кредитную карточку вставлена магнитная карта -- носитель информации. На магнитную карту заранее записываются следующие данные:

номер личного счета;

название банка;

страна;

категория платёжеспособности клиента;

размер предоставленного кредита и т.д.

Считается, что сами по себе кредитные карточки экономят 10% расходов на оплату товаров.

Разменные автоматы. Они устанавливаются банками только для своих клиентов, которым предварительно выданы кредитные карточки. Клиент вставляет в автомат кредитную карточку и набирает личный код и сумму, которую он желает иметь наличными. Автомат по банковской сети проверяет правильность кода, снимает указанную сумму со счета клиента и выдает её наличными. Часто несколько банков объединяются и создают общую сеть разменных автоматов.

Банковские сделки на дому. За небольшую месячную плату при наличии дома персонального компьютера и модема вкладчик может связываться через телефонную сеть с компьютеризованными банковскими организациями и получать от них богатый набор услуг.

Встречные зачёты. По всему миру активно внедряются электронные системы потребительского кредита и взаимных расчетов между банками по общему итогу. Такие системы реализуются в виде автоматических клиринговых (англ. clearing -- очистка) вычислительных сетей ACH (Automated Clearing House). По сети идут не только банковские документы, но и информация, важная для принятия ответственных финансовых решений.

Оплата устно. Она заключается в оплате счетов по телефону с гарантированным опознаванием кредитора по паролю и голосу. Другой способ состоит в использовании устройства, способного передавать по телефону факсимильные изображения денежных чеков и счетов (факсимильный -- от лат. fac simile, -- точное воспроизведение подписи, документа и т.д. графическими средствами).

Наряду с очевидными и очень большими преимуществами с электронными деньгами связаны и сложные проблемы -- от финансовых до правовых ("электронные ограбления", перелив электронных денег из одной страны в другую и др.). Электронные деньги есть неизбежный результат научно-технического прогресса в денежно-кредитной сфере.

Системы телеобработки данных.

Исторически первыми системами распределенной обработки данных были системы телеобработки данных и многомашинные вычислительные комплексы.

Системы телеобработки данных -- представляют собой информационно-вычислительные системы, которые выполняют дистанционную централизованную обработку данных, поступающих в центр обработки по каналам связи.

Многомашинные вычислительные комплексы -- это системы, состоящие из нескольких относительно самостоятельных компьютеров, связанных между собой устройствами обмена информацией, в частности каналами связи.

Техническое обеспечение систем телеобработки -- это совокупность технических средств, основными задачами которой являются: ввод данных в систему передачи данных по каналам связи, сопряжение каналов связи с компьютером, обработка данных и выдача результатных данных абоненту

Наряду с техническим обеспечением, для осуществления режима телеобработки на компьютере должно быть установлено специализированное программное обеспечение, выполняющее функции: обеспечения работы компьютера в различных режимах телеобработки, управления сетью телеобработки данных, управления очередями сообщений, редактирования сообщений, обработки ошибочных сообщений и т. п.

Понятие компьютерной сети.

Компьютерные сети -- это системы компьютеров, объединенных каналами передачи данных, обеспечивающие эффективное предоставление различных информационно-вычислительных услуг пользователям посредством реализации удобного и надежного доступа к ресурсам сети.

Информационные системы, использующие возможности компьютерных сетей, обеспечивают выполнение следующих задач:

- хранение и обработка данных;

- организация доступа пользователей к данным;

- передача данных и результатов обработки данных пользователям.

Эффективность решения перечисленных задач обеспечивается:

- дистанционным доступом пользователей к аппаратным, программным и информационным ресурсам;

- высокой надежностью системы;

- возможностью оперативного перераспределения нагрузки;

- специализацией отдельных узлов сети для решения определенного класса задач;