أهمية نظم دعم الإدارة لمؤسسات الأعمال

أهمية نظم دعم الإدارة لشركات الأعمال!

تركز أنظمة دعم الإدارة على الاستخدامات الإدارية لموارد المعلومات. توفر هذه الأنظمة معلومات لإدارة التخطيط وصنع القرار. تستند المعلومات المقدمة من هذه الأنظمة إلى البيانات الداخلية والخارجية باستخدام أدوات تحليل البيانات المختلفة.

كما أنها توفر خيارًا للمستخدم لاختيار هذه الأدوات لغرض تحليل البيانات. هذه الأنظمة تخدم احتياجات مديري المعلومات في المستويات المتوسطة والعليا في التسلسل الهرمي الإداري.

هناك ثلاثة أنواع من أنظمة دعم الإدارة ، وهي:

أ) نظم دعم القرار ،

ب) نظم المعلومات (الدعم) التنفيذية و

ج) الأنظمة الخبيرة.

نظم دعم القرار:

تم تصميم أنظمة دعم القرار (DSS) لدعم عملية اتخاذ القرار للمديرين لتحسين فعاليتهم وبالتالي كفاءة المؤسسة. وهي تستند إلى فرضية أنه لا يمكن استبدال الحكم الإداري بأي حل قائم على الكمبيوتر. ومع ذلك ، من خلال تقديم الدعم للبيانات والنماذج ، من الممكن تحسين عملية صنع القرار حتى في حالة وجود مشكلات شبه منظمة وغير منظمة.

الغرض الأساسي من DSS هو توسيع قدرة عملية اتخاذ القرار من قبل المدير من خلال دعم الأدوات والبيانات المتاحة له تحت سيطرته المباشرة. لا تفترض DSS متطلبات محددة من المعلومات وأدوات محددة مسبقًا للتحليل لأنواع مختلفة من القرارات ولا تفرض أي حلول على المدير.

وبالتالي ، فإنه يعطي المرونة للمدير لتقرير البيانات المدخلة ، أداة التحليل ، عمق التحليل والاعتماد على نتائج التحليل لصنع القرار. يقدم DSS بيئة تفاعلية للمستخدمين ، وبالتالي يسمح للمدير بتجربة البيانات والنماذج لتطوير استراتيجية اتخاذ القرار المثلى في حالة معينة.

كما تم وصف نظام DSS كنظم معلومات تفاعلية تساعد المديرين على استخدام نماذج تحليل البيانات لحل المشكلات غير الهيكلية. يستخدم DSS التقنيات التي يمكن وصفها بأنها كتل البناء. وهي ممثلة في الشكل 10.3.

أنواع وخصائص DSS:

قد تكون DSS موجهة نحو البيانات أو موجهة نحو النموذج. البيانات DSSs الموجهة نحو البيانات لديها مدخلات أكبر لاسترجاع البيانات وتحليل البيانات. نظام DSS ذو التوجه النموذجي لديه تسهيلات قوية لمحاكاة سيناريوهات القرار من خلال تقدير نتيجة الإجراء وتوليد الاقتراحات. في الواقع ، من الصعب العثور على DSS حصريًا لاسترجاع البيانات وتحليلها أو ، ببساطة ، للنمذجة. في الواقع ، تحتوي معظم DSSs على مزيج من كلا النوعين من المرافق.

تتمتع DSS بالميزات التالية التي تجعلها متميزة عن الأنواع الأخرى من أنظمة المعلومات:

أ) لا تستهدف DSS أي نوع محدد من القرارات. لديه المرونة في الاستخدام في مواقف مختلفة غير متوقعة القرار.

ب) واجهة المستخدم ودية من مفاجآت صيف دبي يجعلها مختلفة عن غيرها من أنواع نظم المعلومات. وبمجرد أن يستخدم المدير نظام DSS لبعض الوقت ، فإن استخدامه غير المنتظم لا يؤثر سلبًا على سهولة الاستخدام.

ج) توفر المولدات والتقارير الرسومية في DSS طرقًا أفضل لتمثيل المعلومات الناتجة عن استخدام النماذج في DSS. هذه المرافق تضيف قيمة إلى المعلومات.

د) يقدم DSS أي مستخدم سيطرة كاملة على النظام. يتم التحكم في المدخلات وطرق المعالجة والمخرجات من قبل المستخدم.

فوائد من مفاجآت صيف دبي:

يجب أن يكون لنظام المعلومات تبريرا خاصا به ليكون مرشحًا يستحق النظر في إدراجه في محفظة التطبيقات الخاصة بالمؤسسة. وعادة ما تكون المبررات من حيث الفوائد في توليد المعلومات للمساعدة في إعداد التقارير الخارجية وعملية صنع القرار الإداري. تتضمن الفائدة التي يمكن أن تقدمها DSS ما يلي:

ا. تقييم عدد أكبر من البدائل لأن المرافق في DSS تقلل الوقت والجهد في جمع وتحليل البيانات للبدائل المختلفة.

ب. يصبح وضع النماذج والتنبؤ أمرًا سهلاً للمديرين الذين يستخدمون نظام DSS لتمكينهم من الحصول على مزيد من الإحصاءات حول عمليات الأعمال.

ج. الفائدة في التواصل بين المجموعات وبين المجموعة لأنه يجعل من الممكن أن يشرح للآخرين ، وكيف وصل واحد إلى استنتاج معين. يعين الأساس المنطقي الاحترام للاستنتاجات ويحصل على دعم الآخرين في المؤسسة.

د. تسهيلات لتحليل أسرع للبيانات المتعلقة باتخاذ القرارات غير المنظمة ، وبالتالي تحسين سرعة الاستجابة في حالات اتخاذ القرار غير المتوقعة.

ه. اكتشاف أسرع للفروق والاستثناءات. وقد وجد المستخدمون المتكررون لـ DSS أن DSS تمكنهم من توقع النتائج بمساعدة مرفق الاستعلام المخصص الفعال.

F. تحليل متعمق للبيانات ، وبالتالي ، أكثر فعالية استخدام موارد البيانات.

تطبيقات DSS:

لقد نجحت DSS في مشاريع ذات حجم متوسط ​​إلى كبير وفي سيناريوهات القرار التي تتطلب تحليلًا متعمقًا للبيانات الداخلية والخارجية. يعتمد نجاح DSS ، إلى حد كبير ، على دعم الإدارة العليا ، وانتظام ومدة الاستخدام ، وتدريب المدراء ، ومجموعة متنوعة من حالات اتخاذ القرار.

إذا كانت عملية الأعمال بسيطة ومتكررة بطبيعتها ، فقد لا تتمكن DSS من تبرير تكاليفها. تطبيق DSS على القرارات المنظمة لا يؤدي إلا إلى زيادة التكاليف والارتباك. وقد تبين أن نظام الترصد الديموغرافي مفيد في مجالات القرار التي تتطلب المرونة في البيانات والنمذجة لاتخاذ قرارات أفضل. المجالات النموذجية لتطبيق DSS في وظائف الإنتاج والتمويل من الأعمال هي:

إنتاج:

تحليل المشتريات وتقدير التكلفة والتحليل وتخطيط الإنتاج وجدولة القرارات أو اتخاذ قرارات الشراء أو الشراء ، تخطيط المخزون والتحكم فيه ، تحميل القوى العاملة ، إلخ.

المالية:

الميزنة الرأسمالية ، التخطيط المالي والتحليل ، التخطيط الضريبي ، التخطيط المالي الاستراتيجي ، الميزنة ، إدارة النقد ورأس المال العامل ، تحليل الديون وحقوق الملكية ، إدارة مخاطر الصرف الأجنبي ، تحليل الأداء المالي ، تحليل التباين ، إلخ.

يتم تطوير أنظمة دعم القرار باستخدام عملية مختلفة عن عملية تطوير النظام التقليدية حيث من المفترض أن تقوم بمعالجة البيانات الداخلية وكذلك الخارجية. يجب أن تكون مستقلة وتفاعلية.

نظم المعلومات التنفيذية:

تم تصميم DSS لتلبية احتياجات مديري المعلومات في المستويات المتوسطة إلى الأعلى. وهي تتعلق بالعمل القائم على القواعد الذي يقوم بنمذجة وتحليل البيانات لجعلها مفيدة في صنع القرار.

ومع ذلك ، في الجزء العلوي من المستوى الإداري ، هناك حاجة إلى التركيز بشكل أكبر على تعبئة المعلومات وتسليمها أكثر من التركيز على توليد المعلومات. يستحق المدير الأعلى بيئة أفضل للوصول إلى المعلومات أكثر من تلك التي يوفرها نظام دعم القرار.

يحتاج كبار المسؤولين التنفيذيين إلى الوصول السريع إلى المعلومات المحدّثة والموجزة وتقارير الاستثناءات مع تسهيلات المعلومات والتحليلات الشخصية. تسمى أنظمة المعلومات المصممة لتلبية احتياجات كبار المسؤولين التنفيذيين أنظمة المعلومات التنفيذية (EIS) أو أنظمة الدعم التنفيذي.

تعمل هذه الأنظمة كنظم إعلامية إلكترونية وتوفر مرونة هائلة في الاستخدام. يستخدم EIS المعلومات الداخلية والخارجية ويوفر بيئة تشغيل تفاعلية وسهلة الاستخدام.

تطبيقات EIS:

الإحاطة التنفيذية:

يقدم EIS معلومات محدثة حول جوانب مختلفة من مصلحة التنفيذية. وعموما ، تتعلق الإحاطة بأداء مختلف مراكز الربح وتقدم تقارير حالة عن مختلف أنشطة المؤسسة. على الرغم من وجود قدر معين من الإحاطة في DSS وكذلك تأتي المعلومات عندما يطلب منها ، من قواعد البيانات.

في EIS ، يتم تنزيل المعلومات بشكل دوري من قواعد البيانات في شكل تقارير نهائية. يضمن هذا التنزيل التلقائي عدم بقاء المسؤول التنفيذي بعيدًا عن اللمس خلال أيام الضغط الشديد من عبء العمل.

تحليل شخصي:

يقدم EIS مرافق لتحليل البيانات باستخدام نماذج اختيار المستخدم. تتوفر جداول البيانات والتقنيات الإحصائية في EIS للطلب. الفرق هنا هو أن EIS لا تساعد المستخدم في تحليل البيانات فحسب ، بل أيضا في تفسير نتائج التحليل.

الاستثناءات التقارير:

أحد المكونات الهامة في EIS هو نموذج الإبلاغ عن الاستثناءات. تلبي EIS هذا المطلب من المديرين التنفيذيين بفاعلية وتحذّر المدير التنفيذي للاختلافات الجوهرية من الخطط.

فهي تسمح بدرجات متفاوتة بإجراء مزيد من التحقيق في أسباب الانحرافات والتأثير المحتمل لعمليات الإنقاذ المقترحة. هذه القدرة على التحقيق في المسألة للحصول على أكثر من مجرد استثناء يجعل EIS أداة مفيدة جدا للسلطة التنفيذية في التفريغ الفعال لوظائفه.

التحليل القائم على النموذج:

يحتوي EIS على تسهيلات لتحليل المعلومات القائمة على النموذج وهذه الميزة مشتركة مع DSS. ولكن ، يختلف التحليل القائم على النموذج في EIS عن التحليل في DSS بمعنى أن بيانات الإدخال في EIS محدودة ويتم الحصول عليها من مصادر داخلية وخارجية على حد سواء.

وتجدر الإشارة إلى أن EIS ليست مجموعة معزولة من تقارير الكمبيوتر للمعلومات الخاصة بالسلطة التنفيذية. EIS عبارة عن مجموعة من الأدوات والتقنيات المتكاملة المنسجمة في بيئة نظام المعلومات الإجمالي للمؤسسة.

تجدر الإشارة إلى أن EIS يدعم جميع المستخدمين وليس بالضرورة كبار المسؤولين التنفيذيين للمشروع. يجب على جميع أولئك الذين يساعدون كبار المسؤولين التنفيذيين الوصول إلى EIS ويجب أن يلبي احتياجات المعلومات لكل هؤلاء الأشخاص.

مفاجآت صيف دبي و EIS:

تم العثور على بعض المرافق في EIS أيضا في مفاجآت صيف دبي ، وعلى هذا النحو ، خط التمييز في بعض الأحيان يصبح غير واضح. لا يمكن استبعاد التداخل في مثل هذه الأنظمة. يوضح الشكل 10.4 أنواع دعم المعلومات التي يوفرها هذان النظامان للمدير.

فوائد EIS:

يقدم EIS الفوائد التالية لمؤسسة أعمال:

أ) دعم المعلومات لاتخاذ القرارات الاستراتيجية:

يساعد نظام معلومات التعليم التنفيذي المديرين التنفيذيين في الاعتماد بشكل أكبر على الحقائق أكثر من الاعتماد على الحدس وحكم الأعمال على قراراتهم الاستراتيجية.

ب) تغيير التركيز:

إن استفسارات كبار المسؤولين التنفيذيين الكبار بشأن مجموعة من عوامل النجاح الحاسمة لها تأثير على أولويات الناس في المستويات الأدنى من الإدارة. وبالتالي ، فمن الأسهل على مسؤول تنفيذي يستخدم EIS أن ينقل الرسالة إلى المديرين الفنيين فيما يتعلق بالحاجة إلى الحفاظ على معايير الجودة ، فقط من خلال تقديم استفسارات متكررة من EIS فيما يتعلق بجودة المنتجات. يمكن أن تحدد استفسارات المسؤولين التنفيذيين أنشطة الأنشطة في المؤسسة وبالتالي تغيير الأولويات في المؤسسة.

يقال أن EIS هي واحدة من نظم المعلومات الهامة التي توفر فرصة للإدارة العليا للحصول على شعور حقيقي من فائدة نظم المعلومات في اتخاذ القرارات الاستراتيجية.

ومن المحتمل أيضًا أن يعزز هذا النظام في المؤسسة التفاهم بين الإدارة العليا ومتخصصي تكنولوجيا المعلومات وتحسين التواصل بين هؤلاء اللاعبين المهمين في تطوير البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات.

يمكن أن يوفر نظام معلومات الأثر الناجح رؤية الرؤية وموثوقية نظم المعلومات ككل ويساعد في تنفيذ أنظمة المعلومات الأخرى في المؤسسة.

عوامل النجاح الحاسمة في تنفيذ EIS:

تعتزم EIS لتوفير المعرفة المباشرة لكبار المسؤولين التنفيذيين بشأن الفوائد المحتملة لنظم المعلومات في المؤسسة. ولذلك ، فمن الضروري التأكد من أن EIS ، بمجرد التخطيط ، يجب أن يتم تنفيذه بنجاح.

يمكن أن تكون مشاكل التنفيذ في EIS عديدة لكن بعض من المشاكل الشائعة هي كما يلي:

أ) صعوبة في مواصفات النظام:

المستفيدون المستهدفون من EIS ليسوا واضحين بشأن متطلبات المعلومات المحددة الخاصة بهم ولا يملكون الوقت الكافي لتحديد مواصفات نظام المعلومات. وبالتالي ، فإن المستخدمين يستحقون بعض الخيارات لتجربتها قبل أن يتمكنوا من تحديد الخدمات المطلوبة من قبلهم. يعتبر النموذج الأولي استراتيجية أفضل في تصميم EIS.

ب) كميات كبيرة من البيانات:

تتطلب مرافق الاستعلام المخصصة الوصول إلى كمية كبيرة من البيانات. قد يتطلب إرضاء هذه الاستعلامات استخدام الأدوات الإحصائية لمعالجة البيانات المجمعة قبل أن تتمكن من تلبية متطلبات المعلومات في الاستعلام. قد يستغرق هذا بعض الوقت وقد تكون استجابة النظام بطيئة.

لذلك ، من الضروري توقع القضايا العريضة التي من المحتمل أن تركز عليها الاستعلامات ويمكن أن يتم تكوين وتخزين المعلومات المتعلقة بهذه القضايا بشكل منفصل للوصول إلى EIS.

ج) المقاومة من المستويات الدنيا:

من المحتمل أن يواجه EIS مقاومة أيضًا من الناس على جميع المستويات تقريبًا وأكثر من المديرين في مستويات جافا المنخفضة. وذلك لأن رئيسه الآن لديه إمكانية الوصول إلى أحدث المعلومات المتعلقة بالأداء اليومي في كل قسم حتى قبل أن يدرك رؤساء الأقسام ويفهموه. وتتوقع Rochartat تداعيات خطيرة على مثل الوصول إلى قواعد البيانات على السياسات الجديدة لملكية البيانات بين المديرين. ومع ذلك ، فإن البيانات - المدير الأساسي يمكن أن تعالج هذه المشكلة عن طريق التعامل بعناية مع زر توزيعات البيانات.

د) أساليب الإدارة:

سيكون من الصعب تنفيذ EIS في حالة الشركات التي لديها ثقافة الكراهية تكنولوجيا المعلومات. بعض كبار المسؤولين التنفيذيين لا يفضلون استخدام تكنولوجيا المعلومات في صنع القرار. لديهم المزيد من الثقة في حكمهم الأعمال وترغب في ترك تحليل البيانات إما لمرؤوسيهم أو لخبراء المجال الذين يساعدونهم.

هذه المشكلة خطيرة للغاية. لذلك ، تستهدف EIS في مثل هذه البيئات المراكز العليا. وهي محدودة ، في نطاقها ، إلى الخدمات التي يعرف معدل النجاح بأنها عالية جدا. بمجرد أن يتم إنشاء الثقة في تكنولوجيا المعلومات و EIS قد يضيف EIS المزيد من الخدمات لنفسه.

ه) زيادة الحجم والتكلفة:

إذا وجد المدير أن EIS مفيدًا ، فهو يتوقع أن يستخدمه مرؤوسوه أيضًا. أولئك الذين لا يستخدمونه ، يجدون صعوبة كبيرة في العيش حتى توقعات رئيسهم فيما يتعلق بالوعي فيما يتعلق ببيئة الأعمال. وبالتالي ، فإن EIS يحصل على طاقتها وتزيد التكاليف بشكل حاد لأن عدد المستخدمين يجب أن ينمو بنسب هندسية.

وبالتالي ، ينبغي تنفيذ EIS بعناية فائقة. من المستحسن اختيار وقت مناسب للتنفيذ. الناس يقاومون التغييرات أكثر عندما تكون الحركة سلسة وأكثر رغبة في تجربة شيء جديد في أزمة ما.

لذلك ، فإن أفضل وقت لتنفيذ EIS هو عندما يبحث الناس عن حلول جديدة لمشاكلهم. يعتبر التركيب التجريبي هو أكثر إستراتيجيات التركيب مناسبة لنظام EIS. يعتبر النهج الانتقائي أفضل في المراحل الأولى من تصميم EIS ويتم إضافة خدمات جديدة في EIS فقط بعد نجاح النموذج الأولي. تُعد مشاركة المستخدم ودعمه أمرًا حيويًا في التنفيذ الناجح لـ EIS.

النظم الخبيرة:

تتطلب التعقيدات والديناميكية المتزايدة في بيئة الأعمال الناشئة المزيد من التفاعل بين المدراء الوظيفيين والخبراء للحصول على المشورة في الوقت المناسب. لن يقوم هؤلاء الخبراء فقط بنقل المعلومات من مجموعات كبيرة من المعلومات المتنوعة ، ولكن أيضًا استخدام خبراتهم لتقديم النصيحة.

تقليديا ، توفر الخبرة المتاحة في المنظمة أساسا هاما لتحقيق وتحسين وتحسين موقفها التنافسي. وكل الأمور الأخرى متساوية ، فالشركات التي لا تتمتع بخبرة مماثلة تكون في وضع غير مؤات.

قد لا يكون الخبراء البشريون قادرين على مواجهة التحديات الجديدة ، بالنظر إلى قيود الوقت وتعقيدات البيئة الجديدة. إلى جانب ذلك ، قد لا يكون هناك تماثل واتساق في المشورة بشأن حالة اتخاذ قرار معين خلال فترة معينة.

ويرجع ذلك إلى عجز البشر الواضح عن التقاط تأثير متغيرات القرار المختلفة طوال الوقت. أدت متلازمة التعب المعلومات وحدود الخبراء البشريين في بيئة الأعمال المتغيرة في زيادة شعبية أنظمة خبراء الأعمال (BES).

تعمل هذه الأنظمة على محاكاة النشاط البشري والحفاظ على معرفة الأعمال وتنظيمها ، مما يوسع من قدرات صنع القرار للخبراء البشريين الشديدي التكلفة ، حتى يتمكن الآخرون من استخدام خبراتهم في اتخاذ القرارات. أنها توفر ميزة المرونة في التقاط وتمثيل المعلومات من أنواع مختلفة في أشكال متنوعة.

يتلقى نظام خبير الأعمال مشكلة من المستخدم ، ويحدد متطلبات البيانات الخاصة به ، ويحلل البيانات ذات الصلة ضد قواعد القرار (الواردة في نظام المعرفة). وبمجرد حل المشكلة ، يقوم النظام من خلال محرك الاستدلال الخاص به بالإبلاغ عن الحل للمستخدم ، كما يمكنه تفسير خط تفكيره للوصول إلى هذا الحل.

يمكن لنظام خبير الأعمال أن يكون بمثابة مساعدة للفعالية الإدارية من خلال تقديم المشورة. حلولها / نصائحها هي دائما متسقة وموحدة وشاملة ومنهجية. يعمل كحل مشكلة موحدة. نظام خبير الأعمال قادر على شرح خط المنطق الذي يستخدمه لحل مشكلة ما.

يمكن للمستخدم دراسة الأساس المنطقي ويكون حرا في قبول أو تعديل أو رفض الحل. بخلاف النظم الخبيرة الأخرى في مجال الطب والهندسة ، وما إلى ذلك ، فإن الهدف من نظام خبير الأعمال ليس استبدال التقييم من قبل خبراء (خبراء) بشري من قبل برنامج الكمبيوتر.

بدلا من ذلك ، فإن الهدف هو الحصول على خبرة الخبير البشري وجعلها متاحة في شكل موحد للخبير (الخبراء) البشري وغيرهم في المنظمة. فهم يضعون استراتيجيات لاستخدام المعرفة في مجالات التطبيق لتطوير حلول معقولة للمشاكل.

تشمل المناطق النموذجية لتطبيق نظام الخبراء في مجال الأعمال ما يلي:

أنا. اتخاذ أو شراء القرارات

ثانيا. قرارات إطلاق منتج جديد

ثالثا. تحديد حدود الائتمان

د. تطوير المنتج

v المشورة في مجال الاستثمار

السادس. تقييم الأداء

السابع. نظم الحوافز

الثامن. استعلام العميل

التاسع. تقييمات المشروع

س. جدولة الإنتاج

الحادي عشر. قرارات التوجيه

لبنات البناء لأنظمة خبراء الأعمال:

على الرغم من تطوير منهجية نظام الخبراء على مدى العقدين الماضيين ، إلا أنها لا تزال في مهدها عندما ينظر إليها من وجهة نظر مدير الأعمال. وبالتالي ، لا يوجد نموذج موحد لنظام خبير الأعمال. يحدد Holsapple ثلاثة مكونات أساسية لـ BES وهي واجهة المستخدم ومحرك الاستدلال ونظام المعرفة. يتم تمثيل العلاقات بين هذه المكونات في الشكل 10.5.

يطرح المستخدم مشكلة قبل BES باستخدام واجهة المستخدم. يحاول محرك الاستدلال فهم المشكلة ، وتكوينها بطريقة تسمح باستخدام نظام المعرفة لحلها. ثم يستخدم نظام المعرفة للبحث عن حلول للمشكلة.

يتكون نظام المعرفة من خبرة التفكير المنطقي المخزنة ويتم معالجته بواسطة محرك الاستدلال للبحث عن حلول للمشكلة. قد يتكون نظام المعرفة من أدوات تمثيل المعرفة مثل مجموعات القواعد ، وقواعد البيانات ، وجداول البيانات ، والهياكل الموجهة الإطار ، وقواعد الحالة ، والشبكات الدلالية ، والنصوص ، والرسومات ، وما إلى ذلك. قد يتفاعل محرك الاستدلال مع المستخدمين للحصول على مزيد من التفاصيل فيما يتعلق باتخاذ القرار. بيئة.

خيارات الشراء:

يعد نظام خبراء الأعمال نظامًا معقدًا ويتطلب التزامًا طويل المدى من جانب المؤسسة حتى تتمكن من تسليم السلع. نظرًا لديناميكيات الأعمال ، قد يتم تقليل فائدة BES بسبب التغيرات في بيئة الأعمال.

يمكن لبعض BESs أن تصبح قديمة حتى أثناء مرحلة التطوير إذا لم يتم التخطيط لها بشكل صحيح. من الضروري أن تكون على علم بخيارات الشراء ، بحيث يمكن تقليل وقت التطوير والتكلفة ، ويمكن الحفاظ على التوازن بين المرونة والكفاءة في النظام.

على نطاق واسع ، هناك ثلاثة خيارات للمشتريات لـ BES:

أ) الحصول على نظام مطور بالكامل:

يتوفر عدد من BESs الجاهزة لأنواع مختلفة من المشكلات المحددة في قائمة تطبيقات BES المذكورة سابقاً. تحتوي هذه الحلول الجاهزة على المكونات الثلاثة التي تم تطويرها بالكامل وهي جاهزة للاستخدام. لديهم مزايا أن تكون اقتصادية ، واختبارها بشكل جيد وسريع التنفيذ ولكن في العديد من حالات اتخاذ القرار ليست مناسبة.

ب) الحصول على قذيفة الذكاء الاصطناعي:

تتكون قذيفة الذكاء الاصطناعي من مدير مجموعة القواعد ومحرك الاستدلال. يتم توفير مدير مجموعة القواعد مع الخبرة التي تمثلها أدوات تمثيل المعرفة المختلفة. بمجرد تمثيل المعرفة الخبيرة ، يتم اختبار مجموعة القواعد على المعلومات السابقة وعندما يتم العثور عليها بشكل صحيح ، تصبح القوقعة قابلة للاستخدام بمساعدة المحرك الاستدلال.

يمنح هذا الخيار المرونة لمدير لتحديد مجموعات القواعد الخاصة به والحصول على BES مخصص الصنع تعمل في فترة قصيرة من الزمن. ومع ذلك ، فإن هذه القذائف المتوفرة في السوق لها مناطق خاصة بها من التطبيقات التي تناسبها أكثر من غيرها.

ج) نظام مخصص بني:

في حال كان الخياران الأولان غير عمليين أو يعتبران مستحسنين بسبب تفرد المشكلة ، يمكن للمرء أن يختار BES حسب الطلب. أنها تكلف أكثر وتستغرق وقتا أطول ، ولكنها مفيدة جدا في أنواع فريدة أو محددة من حالات صنع القرار.

فوائد النظم الخبيرة:

BESs مكلفة من حيث المال والوقت اللازم لتطويرها. ولذلك ، من الضروري أن تكون على دراية بفوائد BES بحيث يمكن إجراء تحليل منفعة التكاليف قبل الدخول في امتلاك BES.

فيما يلي الفوائد المحتملة من BESs:

أ) ترميز الخبرة:

الفائدة الكبيرة من نظام خبير الأعمال هو أنه يساعد في إضفاء الطابع الرسمي / تقنين القدرة على التفكير المنطقي للمؤسسة. في عملية تطوير BES ، تتم محاولات لتمثيل الخبرة في شكل قواعد ، أطر ، حالات ، نص ورسوم بيانية.

وهذا يؤدي إلى تجميع المعرفة المتعلقة بالخبرات التي تمسك بها حتى الآن من قبل الخبراء. يمكن لمثل هذا النوع من الخبرة أن يوفر أساسًا لتدريب أفضل للخبراء البشريين في المنظمة إلى جانب اتخاذ قرارات أفضل.

ب) تعزيز فهم عملية الأعمال:

يعزز فهم عملية صنع القرار التي قد تؤدي بدورها إلى تحسين العملية. خلال عملية التطوير ، يتم تحديد ومراجعة الطرق الحالية لصنع القرار. هذا يساعد في تحسين عملية صنع القرار. التفاعل المتكرر للخبراء مع BES هو عملية تعلّم عظيمة وينتج عن ذلك تعزيزًا متبادلًا لإمكانيات حل المشكلات لدى كل طرف.

ج) توافر الخبرة في الوقت المناسب:

BES قادرة على تقديم الخبرة عندما لا يتوفر خبير بشري. هذه الأنظمة لا تعاني من مشاكل التوافر الشائعة بين الخبراء البشريين. BESs متاحة للمستخدمين للتشاور في ساعات غريبة ، ليس لها أي ارتباطات مسبقة ، لا تمضي في إجازة لسبب أو لآخر ولا تستقيل من المؤسسة للانضمام إلى منافس.

د) سهولة النسخ:

التكلفة الهامشية لتكرار BES غير مهم. بمجرد نجاح BES في مكان واحد ، يمكن تكرارها في أماكن أخرى لها بيئات صنع قرار مماثلة ، دون ضياع الوقت أو الفرصة.

ه) يلغي طلبات الاستشارة الروتينية:

يمكن أن تساعد BES خبيراً بشرياً في تقليل عبء عمله عن طريق توجيه النوع الروتيني من طلبات التشاور إلى BES. وهذا يمكّن الخبير البشري من التركيز على مشاكل أكثر تحديًا لا تحلها BES.

و) الاتساق:

تقدم BES مشورة متسقة وموحدة بشأن المشاكل. مشورتهم لا تعاني من التغاضي عن بعض العوامل ، نسيان بعض الخطوات ، التحيز الشخصي أو المشاكل المزاجية.

ز) خط المنطق:

تقدم BES خط المنطق المستخدم مع الحل. وهذا يمكّن المدير من فحص الحلول بشكل نقدي ومعرفة ما إذا كان خط المنطق المستخدم صحيحًا أم لا. يساعد ذلك المدير على فهم نقاط القوة والضعف في الحل وتطبيق حكمه على العمل للوصول إلى القرارات.

ح) التطبيقات الاستراتيجية:

فوائد BES تساعد في التمييز بين المنتجات والخدمات وانخفاض التكاليف. كما أنها تساعد في تطوير الأسواق المتخصصة حيث قد لا يكون المنافسون من دون هذه الأنظمة فعالين. وبالتالي ، يمكن أن توفر BESs الميزة الإستراتيجية للمؤسسة.

عوامل النجاح الحاسمة في تنفيذ BES:

يقدم نقاد BES أسباباً عديدة لعدم قابلية BES للعمل. الانتقاد في معظم الحالات لا أساس له من الصحة. من الضروري أن تكون المشاكل المتعلقة بالتطوير والتنفيذ متوقعة وأن يتم اتخاذ الاحتياطات اللازمة لضمان نجاح BES.

يمكن الاطلاع على العوامل التالية في هذا الصدد:

أ) فعالية التكلفة:

معظم BESs مكلفة للغاية وأحيانا من الناحية الاقتصادية لاستخدام الخبراء البشريين. من الضروري الحفاظ على تكلفة BES منخفضة للتأكد من أن التكلفة مبررة بالفوائد المحتملة. يساعد أول خيارين للشراء في الحفاظ على تكلفة BES عند مستويات أدنى.

ب) انتقائي في النطاق:

قد يتطلب BES الأكثر طموحًا مدة أطول لعملية التطوير وتكاليف باهظة. قد نتذكر أنه ليس كل القرارات تقدم نفس معدل العائد على الاستثمار في BES.

ينبغي للمرء أن يكون انتقائيا في تضمين التطبيقات في BES و BES شامل ، ربما يتطلب الكثير من الخبرة في نظام المعلومات. ولا تزال تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي تتطور وقد يكون من المجدي اقتصاديا أن يكون لها نطاق أوسع بالنسبة إلى BES.

ج) سهولة الاستخدام:

BES هي أنظمة معقدة للغاية لديها تقنيات قوية لتحليل البيانات. فهي تتطلب الكثير من الجهد في التدريب قبل استخدامها بفعالية. ولذلك ، فمن الضروري أن يكون هناك واجهة مستخدم أكثر سهولة وأكثر هياكل واضحة وصريحة لا لبس فيها.

د) بيئة متعددة المستخدمين:

معظم BES هي أنظمة قائمة بذاتها. ومع ذلك ، فإن الكثير من الوقت ، تكون خبرة القرار نتيجة للنشاط الجماعي والجماعي. من المرجح أن تكون بيئة التشغيل متعددة الاستخدامات (BES) ذات بيئة متعددة المستخدمين أكثر نجاحًا من الأنظمة المستقلة.

ما الذي يحتاج المدير إلى معرفته عن BES:

تستخدم BES مضاعفات أدوات هندسة المعرفة التي قد يكون العديد منها بعيدًا عن فهم مدير وظيفي عادي. ومع ذلك ، كمستخدم لـ BES ، لا يحتاج المدير إلى معرفة التفاصيل الفنية لنظام المعرفة.

ما يحتاج إلى معرفته بشأن BES هو:

أنا. الفرص لتطبيق BES في الأنشطة التجارية للمرء والإمكانات النسبية لكل تطبيق في إضفاء الطابع الرسمي على المعرفة.

ثانيا. التقنيات الأساسية BES ومناطقها المفضلة للتطبيق.

ثالثا. جدوى استخدام غلاف الذكاء الاصطناعي.

د. دور BES في دعم الناس في أنشطتهم.

v. الجدوى الفنية والاقتصادية من BES.

الفوائد المحتملة من BES هي رائعة جدا. ربما ، ما هو مطلوب هو تطوير أدوات فعالة من حيث التكلفة لبناء BES والمشاركة على استعداد من قبل خبراء المجال في عملية التنمية التي هي في الطبيعة التطورية.

حدود أنظمة خبراء الأعمال:

لقد أثبتت BES فوائدها المحتملة في العديد من التطبيقات ، وعدد قليل منها كان ناجحًا جدًا. ومع ذلك ، هناك بعض القيود من BESs. ترجع هذه القيود إلى الافتراضات التي تقدمها BES بخصوص:

أنا. توافر خبير بشري في المجال قادر على التعبير عن المعرفة وله سجل مثبت في اتخاذ قرارات فعالة. ونادرا ما يكون مثل هؤلاء الخبراء متاحين ، خاصة في المجالات الجديدة حيث تكون المعرفة أيضا في حالة تطور.

ثانيا. بيئة صنع القرار بسيطة ، منظمة بشكل جيد وغير خاضعة للتغييرات المتكررة. في الواقع ، يتم اتخاذ القرار في بيئة معقدة وديناميكية ومتعددة الأبعاد. ونتيجة لذلك ، فإن التعبير عن المعرفة صعب للغاية.

تفتقر BES إلى المرونة اللازمة في ضوء ديناميكيات الأعمال. بيئة صنع القرار متعددة الأبعاد تجعل اتخاذ القرارات الجماعية أمرًا ضروريًا. أصبح الحصول على خبير يفهم جميع أبعاد مشاكل العمل أمراً صعباً بشكل متزايد. يمكن تذكر أن BES مناسبة تمامًا لأنواع محدودة من التطبيقات وليست لتحل محل خبراء البشر تمامًا.

ونتيجة لذلك ، تفقد BES شعبيتها. تعتبر مناسبة لنوع محدود من التطبيقات. يتم إضافة أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة مثل الشبكات العصبية ، والمنطق الضبابي ، والتفكير على أساس الحالة ، وما إلى ذلك إلى محركات الاستدلال لجعلها أكثر ملاءمة لاحتياجات العمل المتغيرة.

جنبا إلى جنب ، تبذل محاولات لاستخدام أدوات منظمة العفو الدولية لتطوير البرمجيات الإضافية لأداء وظائف محدودة. وتسمى هذه الوظائف الإضافية كعوامل ذكية.

عملاء أذكياء:

العوامل الذكية هي مكونات برامج تقوم بتنفيذ جزء من العملية باستخدام قاعدة معرفة. وهي تعمل بشكل عام مع أنظمة المعلومات المشتركة وتعمل بطريقة شبه مستقلة.

هذه البرامج التواصل مع المستخدمين وقواعد المعلومات لأداء المهام الذاتية. يتم دمج هذه البرامج في تطبيقات مختلفة لتعزيز خدمات تحليل المعلومات في نظام المعلومات. يتم استخدام هذه العوامل لمجموعة متنوعة من التطبيقات مثل:

أ) أنظمة الكشف والإنذار:

يتم استخدام العوامل الذكية لإنشاء نظام للكشف عن الاستثناءات في قواعد البيانات ، وأنظمة الاتصالات ، وما إلى ذلك ، وإصدار الإنذارات اللازمة للمستخدمين المعنيين. سوف تجد "الإدارة بالاستثناء" بعدًا جديدًا في الأنشطة الإدارية عندما يبدأ هؤلاء العملاء الذكيون في تقديم المعلومات.

ب) محركات البحث عن المعلومات:

كما يجري تطوير عوامل ذكية تعمل كمحركات بحث عن المعلومات للرد على الاستفسارات الواردة من أنواع مختلفة من المستخدمين. على سبيل المثال ، قد تحصل الوزارة على عدد من طلبات الحصول على المعلومات ، كل يوم. يمكن للوكلاء الذكيين تفسير الطلبات ونسخ المعلومات من قاعدة البيانات وإرسال الرد بالشكل المناسب إلى المستخدم.

وبالمثل ، يمكن للوكلاء الأذكياء أن يضيفوا قيمة إلى نظام معلومات السكك الحديدية عن طريق الإدارة السليمة لاستفسارات المسافرين بشأن مختلف العمليات. يعمل وكيل ذكي على ربط الإنترنت والشبكة الداخلية والأقراص المضغوطة للبحث عن عامل تصفية وتقديم معلومات مخصصة. يتوفر إصدار أصغر من محرك البحث هذا بالفعل في LOTUS-NOTES.

ج) تطبيقات سطح المكتب:

بما أن توافر الوكلاء الأذكياء يصبح أمرًا شائعًا على أجهزة الكمبيوتر الشخصية ، فإنهم سيعملون كمديرين اجتماعيين شخصيين وأمناء مكتبات شخصية ومستشارين ماليين شخصيين ، وما إلى ذلك. وسيقوم هؤلاء العملاء تلقائيًا بترتيب الاتصال الهاتفي مع العملاء ، وتحديد المواعيد وإصدار الإنذارات لضمان عدم تحديد الموعد تجاهل عن غير قصد.

سوف يبحث هؤلاء العملاء عن عمليات الكتابة عن الموضوعات محل الاهتمام من مجلات الإنترنت وجمع المعلومات من مصادر أخرى بما في ذلك المكتبات الإلكترونية والأقراص المدمجة لتوفير المعلومات التي يحصل عليها بمساعدة الأمناء ، اليوم.

أدوات تحليل المعلومات الجديدة:

يستخدم الوكلاء الذكيون مجموعة متنوعة من أدوات تحليل المعلومات. هذه الأدوات لا تنقح المعلومات من كومة البيانات فحسب ، بل تقوم أيضًا بتسليم المعلومات بطريقة ذات معنى. من أهم هذه الأدوات استخراج البيانات ، تخطيط البيانات ، تمثيل البيانات ، الشبكات العصبية ، إلخ.

أ) استخراج البيانات:

يشير تعدين البيانات إلى فحص كمية كبيرة من البيانات للاتجاهات والأنماط ، وإنشاء علاقات متقاطعة بين العوامل المختلفة التي قد تظل مخفية حتى الآن في كومة البيانات. وهي تنطوي على تقنيات الحفر لكسر أرقام المستوى الأعلى في أرقام المستوى الأدنى.

توفر "إشارات المرور" إشارات تنبيه عند مواجهة الاستثناءات. يجد استخراج البيانات تطبيقاته حيثما توجد علاقات معقدة ودقيقة بين المنتجات أو الخدمات الفردية التي ليس من السهل تحديدها ولكن لها آثار هامة على الإيرادات والربحية. تتمثل إحدى السمات البارزة في استخراج البيانات في أنها تقوم بتحليل البيانات المتاحة بالكامل بدلاً من التقاط عينات للتحليل. يوضح الشكل 10.6 عملية استخراج البيانات.

بدأ استخراج البيانات لأول مرة في تسويق السلع بالتجزئة وكان من الطبيعي تمامًا. ومع ذلك ، لديها تطبيقات في الأنشطة التجارية الأخرى كذلك. يمكن أن تساعد المديرين على إقامة علاقات بين مختلف العوامل التي تؤثر على متغيرات القرار المختلفة.

لا يزال استخراج البيانات كتقنية في مهدها. وهو يحمل وعدًا كبيرًا خاصة لأنه يمكن أن يساعد في تحديد الفرص وتمكين المديرين من الاستجابة السريعة للفرص الحالية والأخطار الوشيكة.

ب) تعيين البيانات:

توفر أدوات رسم خرائط البيانات طريقة عرض رسومية للمعلومات المتراكبة على خريطة لمنطقة أو منطقة جغرافية. يمكن أن توفر رؤية أسرع من الانتشار / التركيز الجغرافي للطلب على المنتجات وتفضيلات العملاء والتوقعات ومشاعر السوق.

كما يمكنهم المساعدة في تحديد العوامل المحلية التي تؤثر على سلوك السوق في أوقات مختلفة. يمكن أن تكون أدوات رسم الخرائط هذه مفيدة بشكل كبير في تحسين فهم معلومات البيانات الضخمة حيث تبين أن نسبة كبيرة من البيانات المخزنة ذات طبيعة جغرافية.

ومع ذلك ، يلزم إثراء أدوات رسم الخرائط بمزيد من التفاصيل المتعلقة بالخصائص المميزة لكل منطقة جغرافية وما يرتبط بها من أوجه التشابه في المناطق المجاورة.

ج) أدوات عرض البيانات:

تهدف هذه الأدوات في المقام الأول إلى تمثيل البيانات بمساعدة صور ثلاثية الأبعاد. قد تكون هذه المرئيات عبارة عن رسوم بيانية يمكن التنقل بها للحصول على مزيد من التفاصيل حول بيانات المكونات الخاصة بها ، وذلك بمساعدة أي جهاز تأشير مثل الماوس.

قد يتخذ المرئي أشكالًا أكثر إبداعًا مثل كرات كروية ذات أحجام وألوان مختلفة أو أي شكل آخر قد يكون مرتبطًا بشكل مباشر بموضوع أو سلوك البيانات. تمتلك أدوات التمثيل البصري للبيانات القدرة على تلخيص البيانات بطريقة تجعل المستخدمين يأخذون وقتًا أقل لتصور الموقف.

فهو يساعد في التركيز على الجزء المتعلق بالبيانات ذي الصلة حاليًا ويمكّن المستخدم من استكشافه أكثر في حال كان يهمه. يجب أيضًا أن تساعد تقنيات التمثيل البصري للبيانات في المحاكاة وتحليل الحساسية والإجابة على أسئلة "ماذا لو".

للحصول على لمحة عن تطبيقاتهم في الإدارة المالية ، دعونا نأخذ مثالاً لتحليل النسبة الكلاسيكية لقياس أداء المؤسسة. يمكن استخدام نسبة عالية عند استخدامها بعناية ، مساهمة كبيرة في تقديم نظرة ثاقبة في حالة الشؤون.

ولكن عدد كبير من النسب المتعلقة بمؤسسة ذات تفسيرات مختلفة عند مقارنتها بنسب الصناعة ونسب البلد سيكون مرهقًا للغاية ويقاوم الفهم للعلاقات المعقدة. يمكن أن تساعد تقنيات التمثيل البصري في وضعها في المنظور الصحيح.

يمكن للصورة ثلاثية الأبعاد التي تضع القيم في شكل كرات / مربعات ملونة ومكونات / قيم المستوى الأدنى الواردة في الكرات الأكبر التي تمثل قيمًا عالية المستوى أن تساعد في فهم العلاقات بشكل أفضل ومقارنة مع معايير الصناعة والدولة المماثلة. على سبيل المثال ، يمكن حساب عائد شركة مصرفية على الأصول المتداولة وعرضه مع القيم المعنية الخاصة بتكلفة الأموال ؛

سعر فائدة السوق ضريبة الفائدة / الضرائب الأخرى ؛ مزيج الأصول والمخاطر المالية جنبا إلى جنب مع نسب الصناعة في شكل جداول الأبعاد أو مجموعة من النسب. بدلا من ذلك ، يتم عرض نسبة الشركة ككرة على شاشة ملونة جنبا إلى جنب مع نسبة الصناعة في الألوان المتميزة والأحجام متناسبة. من خلال ضرب بمساعدة الماوس في كل كرة ، يمكن للمستخدم كسر فتح الكرة لإعطاء خمس كرات إضافية.

كل واحدة من هذه الكرات تمثل أحد العوامل المذكورة أعلاه. ترتبط أحجام هذه الكميات بأهميتها النسبية في تحديد قيمة العائد على الأصول المتداولة ، لكل من الشركة والصناعة.

د) الخوارزميات الجينية والشبكات العصبية:

كما يتم التعرف على الخوارزميات الجينية كأدوات فعالة لتحليل البيانات المالية. هذه الأدوات تضع قواعد وأنماط القرار من البيانات السابقة وتساعد في فرضيات المواقف المختلفة. مع توافر أدوات متقدمة للإحصائيات الضبابية ومرافق الحوسبة عالية السرعة ، تجد الخوارزميات الجينية الآن تطبيقات جديدة في النمذجة المالية.

تحاول الشبكات العصبية محاكاة أدمغة البشر بقوة إضافية في الدقة الحسابية في معالجة بيانات الحجم الكبير باستخدام خوارزميات معقدة. هذه الشبكات عند مواجهة البيانات ذات الصلة ، وحفر الأنماط في البيانات وتطوير النماذج ، واختبارها ، وتوقع الأحداث المستقبلية والتعلم من الأخطاء.

هذه العوامل الذكية لديها القدرة على تمكين المدراء من توقع التغييرات في بيئة الأعمال بشكل أسرع حتى يتمكنوا من تغيير استراتيجياتهم في الوقت المناسب. وبهذه الطريقة ، فإنها تساعد في تحسين القدرة على التكيف في العمليات التجارية.

Most of these tools try to analyse information on real time basis and thus the most recent scenario is presented to the manager without much of technical analysis done by himself.

Software giants like Oracle, Cognos and Comshare have started offering intelligent agents as add-ons with their traditional application products. Some of the others offer independent software tools for data management, modelling and information presentation. However, at present, these tools are very simple and in their primitive form.