Вопрос 2 – Количественные меры неопределенности и
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА
Федеральное государственное бюджетное образовательное
учреждение высшего образования
“петербургский государственный
университет путей сообщения ИМПЕРАТОРА АЛЕКСАНДРА I”
Кафедра «Менеджмент и маркетинг»
М.Ю. Кукин
Б1.Б.12 «ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В
МЕНЕДЖМЕНТЕ»
КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ
для направления 38.03.02 «Менеджмент»
по профилям
«Финансовый менеджмент»
«Маркетинг»
«Логистика»
Форма обучения – очная, заочная
«Управление человеческими ресурсами»
«Производственный менеджмент»
Форма обучения – очная
Санкт-Петербург 2016
Содержание
Введение. 3
Лекция №1 – Информация и её роль в современном обществе. 3
Лекция №2 – Информационные технологии. 12
Лекция №3 – Системы хранения информации. 17
Лекция №4 – Управленческие информационные системы и информационные системы для руководителей. 36
Лекция №5 – Системы автоматизации документооборота. 55
Лекция №6 – Информационные технологи в решении отдельных управленческих задач 75
Лекция №7 – Интегрированные системы управления. 99
Лекция №8 – Электронный бизнес 116
Лекция №9 – Электронный маркетинг. 131
Введение
Целью изучения дисциплины «Информационные технологии в менеджменте» является профессиональная подготовка в составе других дисциплин базовой части учебного плана в соответствии с требованиями, установленными федеральным государственным образовательным стандартом для формирования у выпускника общепрофессиональных и профессиональных компетенций, способствующих решению профессиональных задач в соответствии с видами профессиональной деятельности.
|
|
Структура конспекта соответствует часам, отведенным в рабочей программе по дисциплине для очной формы обучения. Данный конспект может использоваться также обучающимися по заочной форме в качестве источника теоретического материала для самостоятельной работы, включая подготовку к промежуточной аттестации.
Лекция №1 – Информация и её роль в современном обществе
Вопрос 1 – Понятие информации. Информационные уровни
Одна из проблем XXI в. — увеличение количества и объемов информационных потоков. Эффективное решение этой проблемы в интенсивном применении достижений науки, техники и технологий. Едва ли найдется специалист, сомневающийся в том, что социальное развитие России в настоящее время в значительной мере зависит от уровня использования наукоемких технологий. В полной мере это относится и к автоматизации процессов обработки информации. В последние годы особенно интенсивно данное направление развивается в области экономической деятельности. Это естественно, поскольку экономика — определяющий фактор развития любой страны. В проблеме автоматизации экономической информации большое значение придается созданию и эксплуатации автоматизированных информационных технологий и систем в различных областях экономики. При этом особенно важным представляется решение задач генерации и передачи знаний специалистам различных уровней.
|
|
В настоящее время компьютерные технологии применяются в широком спектре трудовых процессов, в той или иной мере связанных с информацией, — от подготовки простейшего письма до разработки вариантов оптимального решения в управлении крупными инвестиционными проектами. Применение компьютерной техники, расширенной периферийной аппаратуры, устройств передачи данных и телекоммуникаций позволяет специалистам решать профессиональные задачи с более высокими показателями эффективности.
В «Концепции национальной политики России в области качества продукции и услуг» отмечается, что качество продукции - один из важнейших факторов реализации национальных интересов в следующих сферах деятельности государства: экономической, социальной, военной, международной, информационной, экологической. В тексте Концепции ожидается улучшение качества процессов обработки информации. К сожалению, приходится признать, что за прошедшие сорок лет попытки применения средств вычислительной техники в области управления экономикой в логическом отношении дальше решения задач тривиальной обработки данных не продвинулись.
|
|
Для обеспечения вывода автоматизированных информационных систем на более высокий качественный уровень следует интенсифицировать другие стороны этой проблемы. Одной из таких сторон, по-видимому, является повышение уровня логического преобразования данных. В результате преобразования должна быть получена информационная субстанция, обладающая способностью «погружать» пользователя в такую информационную среду, которая бы максимально адекватно отображала состояние управляемых объектов. Более того, логический аппарат преобразования данных в информационную субстанцию должен обеспечивать подготовку научно обоснованных вариантов принятия решений, их реализацию, выработку критериев для оценки и эффективности реализованных решений.
|
|
При изучении определенной проблемы исходят из базового набора понятий, составляющего конструкцию содержания проблемы.
В общепринятом смысле понятие «информация» (от лат. information — разъяснение, изложение) — это сведения, передаваемые людьми устным, письменным или другим способом. Со временем появляются новые определения понятия. Каждое определение формируется в зависимости от конкретных условий применения этого понятия. Постепенно слово «информация» превратилось в общенаучное. В настоящее время оно воспринимается как универсальная категория, как материя и энергия, пространство и время. Информация существует во времени и пространстве, может передаваться между поколениями через века и тысячелетия.
Отличительная черта информации — ее способность подвергаться обработке в соответствии с потребностями человека, задачами специалиста. Подавляющая масса информации собирается, передается и обрабатывается с помощью знаков. Знаки — это сигналы, которые могут передавать информацию при наличии соглашения об их смысловом содержании между источниками и приемниками информации. Это могут быть, например, звуковые волны, алфавиты, радиоволны, электроимпульсы, светосигналы и др.
Набор знаков, для которых существует указанное соглашение, называется знаковой системой. Многие знаковые системы, естественно нельзя четко ограничить. Однако при обработке данных на ЭВМ наличие точного перечня знаков и логико-арифметических правил обязательно. Таким образом, в сфере социальной коммуникации проявляется не только технологический, но и логический аспект переработки информации.
В рамках понятия «информация» в широком смысле слова может быть веделено несколько уровней: сведения, данные, информация (в узком смысле слова), знания.
Базовым уровнем являются сведения. Сведения— это характеристики, признаки, свойства объектов. В методологическом отношении объекты реального мира — предметы и явления (процессы) — воспринимаются через проявляемые ими свойства. Форма представления сведений может быть произвольной, описания свойств объектов и процессов могут передаваться как строгими научными текстами, так и стихами, фильмами, живописью…
Данные— это сведения об объектах реального мира, представленные в регламентной форме. Форма представления данных может регламентироваться приказами, стандартами, инструкциями, другими нормативными документами соответствующей управляющей системы. Типичный пример регламентной формы – сравнительная таблица тактико-технических характеристик автомобилей, где в каждой строке приводятся в соответствующих единицах значения мощности двигателя, объема багажника, максимальной скорости различных автомобилей, каждому из которых соответствует столбец этой таблицы.
Информация (в узком смысле)- это результат логической переработки данных, который снижает неопределенность ситуации, тем самым помогая человеку принять верное решение. Среди методов логической переработки можно указать, в частности, сравнение, анализ, синтез, классификацию, индукцию, формализацию, моделирование и др.
Такой подход к термину «информация» характерен для прикладной математики, в которой даже выделяется отдельный раздел – «Теория информации», автором которой считается Клод Шеннон. Обратившись к теории информации, можно лучше понять роль информационных технологий в менеджменте.
Данные и информация, которые организованы и обработаны таким образом, что они могут передавать понимание, опыт, навыки, мнения применительно к конкретной задаче, образуют высший информационный уровень – знания.
Вопрос 2 – Количественные меры неопределенности и
Информации
Рассмотрение данного вопроса целесообразно осуществить на практическом примере.
Финансовому менеджеру поручено вложить крупную сумму денежных средств в акции, по которым в ближайшее время будут выплачены высокие дивиденды. В общем случае размер дивидендов является случайной величиной с тем или иным законом распределения.
Ситуация в которой находится менеджер, размышляющий о покупке акций конкретной компании, может быть отнесена к одной из трех категорий:
- неопределенность (для этой компании не известна вероятность выплаты дивидендов и их размер);
- риск (известна вероятность выплаты дивидендов того или иного размера, по которой можно найти математическое ожидание размера дивидендов по акциям);
- определенность (имеются стопроцентные гарантии выплаты дивидендов фиксированного размера).
Очевидно, что проще всего принять решение о покупке в условиях определенности, а труднее – в условиях неопределенности.
Предположим, что компания может:
- не выплатить дивиденды с вероятностью P1;
- выплатить малые дивиденды с вероятностью P2;
- выплатить средние дивиденды с вероятностью P3;
- выплатить высокие дивиденды с вероятностью P4.
Шеннон предложил в таком случае в качестве количественной меры непредсказуемости (неопределенности) ситуациииспользовать информационную энтропию:
(2.1)
От основания используемого логарифма зависит название единицы (например, в случае натурального логарифма единицей измерения будет «нат»). Один из наиболее распространенных вариантов оценки информационной энтропии – использование логарифмов по основанию 2. Единица получила название «бит» и равна энтропии ситуации с двумя возможными равновероятными исходами:
(2.2)
Максимальное значение энтропии будет соответствовать ситуации неопределенности (все варианты развития событий равновероятны):
P1=P2= P3=P4=1/4
(2.3)
Информация в данной теории представляет из себя разницу между максимально возможной энтропией и энтропией реальной ситуации.
(2.4)
В ситуации определенности гарантированно осуществиться, например, третий вариант. В этом случае P3=1, а P1=P2=P4=0. Найденная по формуле энтропия в ситуации определенности будет равна нулю (H=0), а информация – двум битам.
Таким образом, в рассмотренном примере для принятия максимально обоснованного решения финансовому менеджеру требуется всего 2 бита информации. Его задача извлечь эти 2 бита, тщательно обработав большие объемы сведений (которые могут измеряться миллионами и миллиардами бит) о компании, полученных из различных источников. И вот в решении этой задачи ему и призваны помочь информационные технологии.
Дата добавления: 2018-02-28; просмотров: 661; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!