1.    Информационные системы и их роль в организациях.

Понимание информационных систем и их роли в организациях является фундаментальной концепцией в области систем управленческой информации MIS (MANAGEMENT INFORMATION SYSTEM).

Информационные системы представляют собой интегрированные наборы компонентов, которые собирают, обрабатывают, хранят и распространяют информацию для поддержки принятия решений, координации, контроля, анализа и визуализации в организации.

1.1.      Ключевые компоненты информационной системы

Ключевые компоненты информационной системы обычно включают:

• Данные (Data): необработанные факты и цифры, которые собираются и обрабатываются для создания значимой информации.
• Аппаратное обеспечение (Hardware): физическое оборудование, такое как компьютеры, серверы, сетевые устройства и устройства хранения, используемые для обработки и хранения данных.
• Программное обеспечение (Software): программы и приложения, которые облегчают обработку и анализ данных.
• Люди: лица, которые используют, управляют и поддерживают информационную систему.
• Процедуры: руководящие принципы и протоколы для надлежащего использования и управления информационной системой.
• Сети: связи, которые обеспечивают передачу данных и связь между различными компонентами.

Роль информационных систем в организациях можно обобщить следующим образом:

Поддержка принятия решений (Decision Support): информационные системы предоставляют данные и аналитические инструменты, помогающие менеджерам принимать обоснованные решения. Они помогают в решении проблем, стратегическом планировании и принятии оперативных решений.

DSS – Decision Support System

СППР – Системы поддержки принятия решений

Эффективность и производительность (Efficiency and Productivity): информационные системы автоматизируют и оптимизируют бизнес-процессы, сокращая объем ручного труда и повышая общую эффективность и производительность.

Коммуникация и сотрудничество (Communication and Collaboration): информационные системы обеспечивают бесперебойную коммуникацию и сотрудничество между сотрудниками, командами и отделами, способствуя более сплоченной и взаимосвязанной рабочей среде.

Хранение и извлечение данных (Data Storage and Retrieval): информационные системы хранят огромные объёмы данных, делая их легкодоступными для анализа, составления отчётов и исторических ссылок.

Конкурентное преимущество (Competitive Advantage): организации могут получить конкурентное преимущество, эффективно используя информационные системы для сбора рыночной информации, анализа тенденций и быстрого реагирования на меняющиеся условия ведения бизнеса.

Управление взаимоотношениями с клиентами CRM (Customer Relationship Management): информационные системы играют решающую роль в управлении данными клиентов, взаимодействиями и отзывами, улучшая обслуживание и удовлетворённость клиентов.

(Пример: https://solutions.1c.ru/crm)

Интеграция бизнес-процессов (Business Process Integration): информационные системы интегрируют различные функциональные области в организации, обеспечивая плавную координацию и обмен информацией между отделами.

Инновации и новые возможности (Innovation and New Opportunities): информационные системы могут открывать новые пути для инноваций и роста бизнеса, позволяя исследовать новые технологии и бизнес-модели.

Управление рисками (Risk Management): информационные системы помогают выявлять потенциальные риски и уязвимости, позволяя организациям внедрять меры по их снижению.

RMS — Risk Management System

Соответствие требованиям и отчётность (Compliance and Reporting): информационные системы облегчают соблюдение нормативных требований и оптимизируют процессы отчетности, создавая точные и своевременные отчеты.

Понимание роли информационных систем в организациях имеет важное значение для руководителей, менеджеров и сотрудников бизнеса, поскольку помогает им использовать весь потенциал технологий для достижения организационных целей, улучшения процесса принятия решений и адаптации к постоянно меняющемуся бизнес-ландшафту.

1.2.      Связь между данными, информацией и знаниями.

Связь между данными, информацией и знаниями можно описать как иерархическую прогрессию, где каждый элемент строится на предыдущем, представляя собой возрастающий уровень абстракции и полезности. Давайте рассмотрим каждую из этих концепций:

Данные:

Данные относятся к сырым, необработанным фактам, цифрам, символам или наблюдениям, обычно представленным в виде чисел, текста, изображений или любых других дискретных элементов. Данные сами по себе не имеют контекста, значения или интерпретации. Например, числа «123456» или буквы «ABCD» являются точками данных, которые не имеют собственного значения, пока они не будут обработаны или помещены в контекст.

Информация:

Информация извлекается из данных в процессе их организации, структурирования и интерпретации, чтобы сделать их значимыми и релевантными. Информация обеспечивает контекст, значение и цель для данных. Она отвечает на вопросы «что», «где», «когда» и «кто» о данных. Например, данные «123456» и «ABCD» можно преобразовать в информацию, такую ​​как «Идентификатор клиента: 123456» и «Код продукта: ABCD», что сделает их более значимыми и понятными.

Знания:

Знания выходят за рамки простой информации. Это понимание, инсайты и осведомлённость, полученные из информации в сочетании с опытом, контекстом и экспертизой. Знания подразумевают способность применять информацию для решения проблем, принятия решений и создания новых идей. Они представляют собой аспекты «почему» и «как», связанные с информацией. Например, знания подразумевают понимание взаимосвязи между потребностями конкретного клиента (информацией) и рекомендацию наиболее подходящего продукта для удовлетворения этих потребностей.

Чтобы проиллюстрировать взаимосвязь между данными, информацией и знаниями, рассмотрим следующий пример:

• Данные: «Температура: 30 °C, влажность: 70 %»
• Информация: «Текущая температура составляет 30 °C, а влажность составляет 70 %».
• Знания: «Судя по текущим показателям температуры и влажности, день, скорее всего, будет жарким и влажным. Людям следует избегать обезвоживания и длительных занятий на открытом воздухе».

В этом примере данные представляют собой необработанные значения температуры и влажности. Информация получается путём организации и представления данных осмысленным образом. Знания выходят за рамки информации и предоставляют действенные идеи и понимание, позволяя людям принимать обоснованные решения и предпринимать соответствующие действия.

Подводя итог:

• данные формируют основу,
• информация строится на этой основе,
• знания представляют собой высший уровень понимания и применения в этих иерархических отношениях.

Преобразование данных в знания включает в себя извлечение смысла и способность эффективно использовать это понимание.

1.3.      Эволюция и история информационных систем.

Эволюция и история информационных систем восходят к древним временам, когда люди впервые начали использовать инструменты для записи и передачи информации. На протяжении столетий информационные системы прошли через несколько важных этапов, которые привели к современному технологическому ландшафту.

1.3.1.         Краткий обзор основных этапов эволюции информационных систем

Доисторические и древние информационные системы:

Самые ранние информационные системы были примитивными и опирались на такие методы, как наскальные рисунки, рисунки на камнях, деревьях и пр., и устное общение для записи и передачи информации. В древних цивилизациях появились системы письма, такие как клинопись в Месопотамии и иероглифы в Египте, что позволило обеспечить более постоянное и организованное хранение данных.

Информационные системы на бумажных носителях:

С изобретением бумаги и инструментов для письма, таких как перья и чернила, информацию можно было документировать и хранить более эффективно. Библиотеки и архивы сыграли решающую роль в сохранении знаний и обеспечении их доступности для учёных и учащихся.

Механические калькуляторы и промышленная революция:

В XVII и XVIII веках появились механические калькуляторы, такие как калькулятор Паскаля и разностная машина Бэббиджа, которые проложили путь к автоматизированной обработке данных. Промышленная революция принесла достижения в области машиностроения и производства, заложив основу для более сложных информационных систем.

Рисунок 1. Калькулятор Паскаля.

Перфокарты и ранние вычисления:

В XIX веке перфокарты были введены в качестве средства хранения и обработки информации. Они использовались в различных приложениях, таких как управление ткацкими станками в текстильной промышленности. В начале XX века электромеханические машины, такие как табуляторные машины Холлерита, использовались для обработки данных, в частности, в переписи населения США 1890 года.

Рисунок 2. Герман Холлерит и его табулятор

Компьютеры Mainframe и рост бизнес-вычислений:

Середина 20-го века ознаменовалась эрой мейнфреймов. Эти большие, мощные машины в основном использовались правительствами и крупными корпорациями для обработки данных и бизнес-приложений. Семейство компьютеров System/360 компании IBM, представленное в 1964 году, стало важной вехой в области мейнфреймов.

Рисунок 3. Компьютер System/360 компании IBM.

Персональные компьютеры и революция микрокомпьютеров:

В 1970-х и 1980-х годах появление персональных компьютеров ПК (PC — Personal Computer) и микропроцессоров произвело революцию в информационных системах. ПК предоставили вычислительную мощность частным лицам и малому бизнесу, сделав обработку информации более доступной.

Рисунок 4. IBM PC (В СССР – ЕС1840).

Интернет и Всемирная паутина WWW (World Wide Web):

1990-е годы стали свидетелями широкого распространения Интернета и развития Всемирной паутины. Это открыло новые возможности для общения, совместной работы и доступа к информации в глобальном масштабе, изменив способ обмена и потребления информации.

Рисунок 5. ARPANET – прообраз сети Интернет.

Мобильные и облачные вычисления (Mobile and Cloud Computing):

21-й век принёс эру мобильных вычислений с появлением смартфонов и планшетов. Также появились облачные вычисления, позволяющие хранить данные и приложения и получать к ним удалённый доступ, что произвело революцию в том, как компании управляют и обрабатывают информацию.

Рисунок 6. Mobile and Cloud Computing.

Большие данные и аналитика (Big Data and Analytics):

С взрывным ростом цифровых данных из различных источников фокус сместился на управление и анализ огромных объёмов информации. Технологии больших данных и расширенная аналитика стали необходимыми для извлечения ценных сведений из сложных наборов данных.

Рисунок 7. Упрощённая схема аналитики больших данных.

Искусственный интеллект и Интернет вещей:

В последние годы наблюдается быстрый прогресс в области искусственного интеллекта ИИ (AI, Artificial Intelligence) и Интернета вещей IoT (Internet of Things). Системы на базе ИИ могут обрабатывать, анализировать и интерпретировать данные, в то время как устройства IoT подключают физические объекты к Интернету, генерируя огромные объёмы данных для анализа и принятия решений.

Эволюция информационных систем продолжается, с постоянными разработками в таких областях, как ИИ, машинное обучение (machine learning), блокчейн (blockchain) и квантовые вычисления (quantum computing), обещающими ещё более преобразующие изменения в будущем. Эти достижения продолжат формировать то, как организации управляют и используют информацию для своей выгоды.

Рисунок 8. Машинное обучение системы распознавания изображений.

(Продолжение часть 2 — здесь)