«А.А. Захарова ВВЕДЕНИЕ В СПЕЦИАЛЬНОСТЬ ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА (В ЭКОНОМИКЕ) Учебное пособие Издательство Томского политехнического университета 2008 ББК 65с УДК [004:33](075.8) З–38 Захарова А.А. З–38 Введение в ...»

Система дополнительно дает возможность получить доступ также и к календарям других менеджеров. Она может автоматически согласовать время встречи с их собственными расписаниями.

Использование электронного календаря оказывается особенно эффективным для менеджеров высших уровней управления, рабочие дни которых расписаны надолго вперёд.

Факсимильная связь. Эта связь основана на использовании факс-аппарата, способного читать документ на одном конце коммуникационного канала и воспроизводить его изображение на другом.

Факсимильная связь вносит свой вклад в принятие решений за счет быстрой и лёгкой рассылки документов участникам группы, решающей определённую проблему, независимо от их географического положения.

База данных. В автоматизированном офисе база данных концентрирует в себе данные о производственной системе фирмы так же, как в технологии обработки данных на операционном уровне. Информация в базу данных может также поступать из внешнего окружения фирмы.

Специалисты должны владеть основными технологическими операциями по работе в среде баз данных.

Информация из базы данных поступает на вход компьютерных приложений (программ), таких, как текстовый процессор, табличный процессор, электронная почта, компьютерные конференции и пр. Любое компьютерное приложение автоматизированного офиса обеспечивает работникам связь друг с другом и с другими фирмами.

Полученная из баз данных информация может быть использована и в некомпьютерных технических средствах для передачи, тиражирования, хранения.

Система управления электронным документооборотом.

В середине 1990-х гг. в связи с распространением компьютерных технологий и ростом количества электронных документов возник спрос на полнофункциональные универсальные системы, которые настраивались бы на решение любых задач. Но в этот же период времени поставщики операционных систем и традиционных офисных приложений стали включать в свои продукты типовые функции документоориентированных систем: версионность, выписка-возврат документов и пр. Многие пользователи стали задаваться вопросом: "Зачем покупать систему управления документами, когда все и так есть в самой операционной системе, например в Windows?" Это и вызвало задержку широкого внедрения столь необходимых систем управления электронными документами.

Безусловно, можно работать и без развитой системы управления электронными документами (СУЭД). В качестве среды распространения документов в этом случае, как правило, применяется общеизвестная программа Microsoft Outlook. С ее помощью пересылаются файлы с документами, эта же программа используется и для пересылки необходимых образцов документов, получаемых путем сканирования первичных бумажных оригиналов. К сожалению, работа в подобной структуре приводит к появлению ряда проблем, связанных с организацией документооборота.

1. Отсутствие единообразия классификаторов и словарей. Поскольку в подобной структуре нет единого базового компонента, структурные подразделения организации вынуждены локально формировать собственные системы классификаторов, а также словарей и нормативов.

2. Отсутствие автоматизированных корпоративных справочников.

3. Регистрация документов проводится вручную. Все необходимые сведения о документах заносятся в какие-либо таблицы или списки, не обрабатываемые автоматизированными системами.

4. Маршрутизация документов не автоматизирована. Каждый документ направляется только по маршруту, выбираемому очередным исполнителем. Однако это не самое лучшее решение – документ (особенно при согласовании) должен обходить сотрудников по цепочке, определяемой регламентами, принятыми в организации.

5. Затруднено проведение контроля за исполнением.

6. Затруднен мониторинг версионности документа, сложен процесс согласования. При подобной схеме работы у каждого исполнителя в цепочке может создаваться "своя" версия документа.

7. Невозможность автоматизированного поиска документов.

Производители систем управления документами быстро поняли тенденции рынка, и у продуктов появились дополнительные возможности:

- коллективная работа, управление потоками данных (workflow), - работа с образами документов, интеграция с системами OCR, электронной почтой, Интернетом. Системы управления документами стали тесно срастаться с системами управления знаниями.

Сегодня крупным организациям, учреждениям, предприятиям нужны мощные современные интеллектуальные системы, которые в то же время должны быть как можно менее заметны. Развитие внутренних и внешних бизнес-отношений ведет к тому, что системы управления документами и знаниями скоро станут необходимыми и обязательными для любой крупной и средней организации.

В этой связи более целесообразной организацией документооборота представляется схема, приведенная на (рис. 6.5).

Документы пересылаются с помощью СУЭД, которая содержит единые для всей организации базы справочников, классификаторов, словарей и нормативов. Маршрутизация документов определяется внутренними регламентами в зависимости от вида документа. В организации создается архив электронных документов, включающий два компонента:

- электронный архив, содержащий электронные образы документов;

- базу данных, содержащую электронные документы, созданные в принятых в организации средах.

Бухгалтерия Маркетинг безопасности Рис. 6.5. Схема организации документооборота современного офиса Обмен документами с внешними организациями обеспечивается с помощью информационного портала. Корпоративный информационный портал - средство коллективной работы сотрудников предприятия (организации) с корпоративными территориально распределенными информационными ресурсами на основе применения Web-технологий.

Как показала практика, внедрение систем управления электронными документами и переход к полноценному электронному документообороту позволяют обеспечить следующие результаты:

- сокращение времени обработки документов на 75%;

- рост производительности труда персонала функциональных подразделений на 20-25%;

- повышение качества бизнес-процессов;

- улучшение исполнительской дисциплины;

- рост уровня информационной безопасности;

- возможность перехода к применению электронной цифровой подписи;

- надежное взаимодействие между рабочими группами;

- переход к использованию единой базы знаний организации.

Достижение перечисленных показателей создает безусловные предпосылки повышения эффективности деятельности организации в целом.

6.5. Информационная технология поддержки принятия решений Системы поддержки принятия решений и соответствующая им информационная технология появились усилиями в основном американских учёных в конце 70-х - начале 80-х, чему способствовали широкое распространение персональных компьютеров, стандартных пакетов прикладных программ, а также успехи в создании систем искусственного интеллекта.

Главной особенностью информационной технологии поддержки принятия решений является качественно новый метод организации взаимодействия человека и компьютера. Выработка решения, что является основной целью этой технологии, происходит в результате итерационного процесса, в котором участвуют:

- система поддержки принятия решений в роли вычислительного звена и объекта управления;

- человек как управляющее звено, задающее входные данные и оценивающее полученный результат вычислений на компьютере.

Окончание итерационного процесса происходит по воле человека.

В этом случае можно говорить о способности информационной системы совместно с пользователем создавать новую информацию для принятия решений.

Дополнительно к этой особенности информационной технологии поддержки принятия решений можно указать ещё ряд её отличительных характеристик:

- ориентация на решение плохо структурированных (формализованных) задач;

- сочетание традиционных методов доступа и обработки компьютерных данных с возможностями математических моделей и методами решения задач на их основе;

- направленность на непрофессионального пользователя компьютера;

- высокая адаптивность, обеспечивающая возможность приспосабливаться к особенностям имеющегося технического и программного обеспечения, а также требованиям пользователя.

Информационная технология поддержки принятия решений может использоваться на любом уровне управления. Кроме того, решения, принимаемые на различных уровнях управления, часто должны координироваться. Поэтому важной функцией и систем, и технологий является координация лиц, принимающих решения, как на разных уровнях правления, так и на одном уровне.

Структура системы поддержки принятия решений представлена на рисунке 6.6.

Внешние и

СУБД СУБМ

База данных. Часть данных поступает от информационной системы операционного уровня. Чтобы использовать их эффективно, эти данные должны быть предварительно обработаны. Для этого имеются две возможности:

- использовать для обработки данных об операциях фирмы систему управления базой иных, входящую в состав системы поддержки принятия решений;

- сделать обработку за пределами системы поддержки принятия решений, создав для этого специальную базу данных. Этот вариант более предпочтителен для фирм, производящих большое количество коммерческих операций. Обработанные данные об операциях фирмы образуют файлы, которые для повышения надежности и быстроты доступа хранятся за пределами системы поддержки принятия решений.

Помимо данных об операциях фирмы для функционирования системы поддержки принятия решений требуются и другие внутренние данные, например данные о движении персонала, инженерные данные и т.п., которые должны быть своевременно собраны, введены и поддержаны.

Важное значение, особенно для поддержки принятия решений на верхних уровнях управления, имеют данные из внешних источников. В числе необходимых внешних данных следует указать данные о конкурентах, национальной и мировой экономике. В отличие от внутренних данных внешние данные обычно приобретаются у специализирующихся на их сборе организаций.

Ещё один источник данных - документы, включающие в себя записи, письма, контракты, приказы и т.п.

Система управления данными должна обладать следующими возможностями:

- составление комбинаций данных, получаемых из различных источников, посредством использования процедур агрегирования и фильтрации;

- быстрое прибавление или исключение того или иного источника данных;

- построение логической структуры данных в терминах пользователя;

- использование и манипулирование неофициальными данными для экспериментальной проверки рабочих альтернатив пользователя;

- обеспечение полной логической независимости этой базы данных от других операционных баз данных, функционирующих в рамках фирмы.

База моделей. Целью создания моделей являются описание и оптимизация некоторого объекта или процесса. Использование моделей обеспечивает проведение анализа в системах поддержки принятия решений. Модели, базируясь на математической интерпретации проблемы, при помощи определённых алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений.

Использование моделей в составе информационных систем началось с применения статистических методов и методов финансового анализа, которые реализовывались командами обычных алгоритмических языков. Позже были созданы специальные языки, позволяющие моделировать ситуации типа «что будет, если ?» или «как сделать, чтобы?».

Такие языки, созданные специально для построения моделей, дают возможность построения моделей определённого типа, обеспечивающих нахождение решения при гибком изменении переменных.

Существует множество типов моделей и способов их классификации, например, по цели использования, области возможных приложений, способу оценки переменных и т. п.

По цели использования модели подразделяются на оптимизационные, связанные с нахождением точек минимума или максимума некоторых показателей (например, управляющие часто хотят знать, какие их действия ведут к максимизации прибыли или минимизации затрат), и описательные, описывающие поведение некоторой системы и не предназначенные для целей управления (оптимизации).

По способу оценки модели классифицируются на детерминированные, использующие оценку переменных одним числом при конкретных значениях исходных данных, и стохастические, оценивающие переменные несколькими параметрами, так как исходные данные заданы вероятностными характеристиками.

Детерминированные модели более популярны, чем стохастические, потому что они менее дорогие, их легче строить и использовать. К тому же часто с их помощью получается вполне достаточная информация для принятия решения.

По области возможных приложений модели разбиваются на специализированные, предназначенные для использования только одной системой, универсальные - для использования несколькими системами.

Специализированные модели более дорогие, они обычно применяются для описания уникальных систем и обладают большей точностью.

В системах поддержки принятия решения база моделей состоит из стратегических, тактических и оперативных моделей, а также математических моделей в виде совокупности модельных блоков, модулей и процедур, используемых как элементы для их построения.

Стратегические модели используются на высших уровнях управления для установления целей организации, объемов ресурсов, необходимых для их достижения, а также политики приобретения и использования этих ресурсов. Они могут быть также полезны при выборе вариантов размещения предприятий, прогнозировании политики конкурентов и т.п. Для стратегических моделей характерны значительная широта охвата, множество переменных, представление данных в сжатой агрегированной форме. Часто эти данные базируются на внешних источниках и могут иметь субъективный характер. Горизонт планирования в стратегических моделях, как правило, измеряется в годах. Эти модели обычно детерминированные, описательные, специализированные для использования на одной определённой фирме.

Тактические модели применяются управляющими среднего уровня для распределения и контроля использования имеющихся ресурсов.

Среди возможных сфер их использования следует указать: финансовое планирование, планирование требований к работникам, планирование увеличения продаж, построение схем компоновки предприятий. Эти модели применимы обычно лишь к отдельным частям фирмы (например, к системе производства и сбыта) и могут также включать в себя агрегированные показатели. Временной горизонт, охватываемый тактическими моделями, - от одного месяца до двух лет. Здесь также могут потребоваться данные из внешних источников, но основное внимание при реализации данных моделей должно быть уделено внутренним данным фирмы. Обычно тактические модели реализуются как детерминированные, оптимизационные и универсальные.

Оперативные модели используются на низших уровнях управления для поддержки принятия оперативных решений с горизонтом, измеряемым днями и неделями. Возможные применения этих моделей включают в себя ведение дебиторских счетов и кредитных расчетов, календарное производственное планирование, управление запасами и т.д.

Оперативные модели обычно используют для расчетов внутрифирменных данных. Они, как правило, детерминированные, оптимизационные и универсальные (т.е. могут быть использованы в различных организациях).

Математические модели состоят из совокупности модельных блоков, модулей и процедур, реализующих математические методы.

Сюда могут входить процедуры линейного программирования, статистического анализа временных рядов, регрессионного анализа и т.п. — от простейших процедур до сложных ППП. Модельные блоки, модули и процедуры могут использоваться как поодиночке, так и комплексно для построения и поддержания моделей.

Система управления базой моделей должна обладать следующими возможностями: создавать новые модели или изменять существующие, поддерживать и обновлять параметры моделей, манипулировать моделями.

Система управления интерфейсом. Эффективность и гибкость информационной технологии во многом зависят от характеристик интерфейса системы поддержки принятия решений. Интерфейс определяет: язык пользователя; язык сообщений компьютера, организующий диалог на экране дисплея; знания пользователя.

Язык пользователя - это те действия, которые пользователь производит в отношении системы путем использования возможностей клавиатуры, «мыши» и т.п. Наиболее простой формой языка пользователя является создание форм входных и выходных документов. Получив входную форму (документ), пользователь заполняет его необходимыми данными и вводит в компьютер. Система поддержки принятия решений производит необходимый анализ и выдает результаты в виде выходного документа установленной формы.

Язык сообщений - это то, что пользователь видит на экране дисплея (символы, графика, цвет), данные, полученные на принтере, звуковые выходные сигналы и т.п. Важным измерителем эффективности используемого интерфейса является выбранная форма диалога между пользователем и системой.

Знания пользователя - это то, что пользователь должен знать, работая с системой. К ним относятся не только план действий, находящийся в голове у пользователя, но и учебники, инструкции, справочные данные, выдаваемые компьютером.

Совершенствование интерфейса системы поддержки принятия решений определяется успехами в развитии каждого из трёх указанных компонентов. Интерфейс должен обладать следующими возможностями:

- манипулировать различными формами диалога, изменяя их в процессе принятия решения по выбору пользователя;

- передавать данные системе различными способами;

- получать данные от различных устройств системы в различном формате;

- гибко поддерживать (оказывать помощь по запросу, подсказывать) знания пользователя.

6.6. Информационная технология экспертных систем В экономической деятельности приходится решать разнообразные задачи. Достаточно хорошо структурированные задачи решаются на основе программных систем, построенных на формализованных моделях.

Однако не всегда и не везде экономические задачи можно решить только на строго детерминированных принципах. Существует класс задач, при решении которых операторы управления, как правило, вынуждены прибегать к так называемым интуитивным, или эвристическим, решениям. Эти решения основаны на нечетких алгоритмах. Решения, получаемые при этом, неоптимальные в математическом смысле, тем не менее, учитывают сложную природу взаимосвязи реальных объектов, процессов и их элементов между собой и внешней средой. Поэтому синтез моделей объектов или процессов, которые учитывают еще и профессиональные знания (опыт, интуицию) ЛПР, позволяет повысить обоснованность принимаемых решений и добиться нового качества управления сложными экономическими системами.

Один из основных путей улучшения качества управления сложными организационными системами - создание интеллектуальных информационных технологий (ИИТ).

Главная идея использования технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникнет необходимость. Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, экспертные системы представляют собой компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил (эвристик). Эвристики не гарантируют получения оптимального результата с такой же уверенностью, как обычные алгоритмы, используемые для решения задач в рамках технологии поддержки принятия решений. Однако часто они дают в достаточной степени приемлемые решения для их практического использования. Всё это делает возможным использовать технологию экспертных систем в качестве советующих систем. Сходство информационных технологий, используемых в экспертных системах и системах поддержки принятия решений, состоит в том, что обе они обеспечивают высокий уровень поддержки принятия решений. Однако имеются три существенных различия:

- решение проблемы в рамках систем поддержки принятия решений отражает уровень её понимания пользователем и его возможности получить и осмыслить решение. Технология экспертных систем, наоборот, предлагает пользователю принять решение, превосходящее его возможности;

- способность экспертных систем пояснять свои рассуждения в процессе получения решения. Очень часто эти пояснения оказываются более важными для пользователя, чем само решение.

- использование нового компонента информационной технологии – знаний.

Создание ИИТ связано с решением комплекса проблем синтеза в экспертной системе базы знаний. Синтез базы знаний (БЗ) - это не только сложная научная проблема, но и длительный, трудоемкий и слабоструктурированный процесс. До 90 % времени при создании систем с БЗ идет на процесс приобретения и формализации знаний. Эффективность экспертной системы (ЭС) в значительной степени определяется знаниями, введенными в БЗ. ЭС - это средство информационной технологии, автоматизирующее процесс представления знаний и процедур получения и генерации (вывода) знаний.

Создание и модификация БЗ осуществляются совместными усилиями эксперта и инженера по знаниям. Для этой цели создается интеллектуальный редактор БЗ. Он представляет собой программу, работающую в диалоговом режиме, который облегчает работу с БЗ. Решатель (блок логического вывода) производит вывод (генерацию) нового знания, т.е. решает поставленную задачу на основе имеющихся в БЗ. При желании пользователь ЭС может получить объяснение того, как была решена займа. Для этого в ЭС включают блок объяснений. Взаимодействие с ЭС пользователя происходит при помощи интерфейса пользователя. Центральный блок ЭС - база знаний.

Знания - это особая форма информации, представляющая собой совокупность структурированных теоретических и эмпирических положений предметной области, которые обладают определенными свойствами и связаны синтаксическими, семантическими и прагматическими отношениями. Грань, отделяющая информацию от знаний, условна.

Признается, что знания имеют пять важных свойств, позволяющих считать их таковыми: внутренняя интерпретируемость, рекурсивная структурируемость, взаимосвязь единиц, наличие-семантического пространства с метрикой и активность.

В настоящее время не создано баз знаний, в которых в полной мере были бы реализованы все свойства знаний. Основные причины этого - ограниченные возможности используемых моделей представления знаний, неполнота знаний предметной области, несовершенство методов приобретения знаний и несоответствие типов используемых знаний и моделей их представления.

Представление знаний в АИИС не только фундаментальное понятие, но и решающий аспект их разработки. Выбор МПЗ важен ввиду их многообразия и размытости критерием выбора. Последствия неудачного решения проблемы представления знаний могут быть катастрофическими. Используемый в АИИС формализм представления знаний определяет характер их получения и накопления. В результате создается БЗ, ориентированная на определенную структуру представления, а не на сущность самих знаний.

В системах искусственного интеллекта используются в основном четыре типа моделей представления знаний: логическая, продукционная, семантическая сеть и фрейм.

Основными компонентами информационной технологии экспертных систем представлены на рисунке 6.7.

В современных экспертных системах генерация знаний базируется на следующих основных компонентах:

- подсистема приобретения знаний;

- интерфейсе пользователя;

- подсистема объяснений;

- машина вывода;

- доска объявлений (рабочая память);

- подсистеме совершенствования вывода.

Такая структура обеспечивает пользователю возможность наполнения экспертной системы нужными данными и знаниями и проведения консультации с системой при решении экономических задач. Среда разработки используется разработчиком ЭС для введения и представления экспертных знаний. Среда консультации доступна пользователям для получения экспертных знаний и подсказок.

В подсистеме приобретения знаний происходит сбор, передача и преобразование опыта решения экономических задач из определенных источников знаний в компьютерные программы при их создании или расширении. Источники знаний - это эксперты, специалисты, базы данных, научные отчеты, учебная литература, опыт пользователейэкономистов и др.

планировщик, интерпретатор Рис. 6.7. Основные компоненты информационной технологии экспертных систем:

Извлечение знаний в силу своей сложности - узкое место в создании и технологии ЭС. Для построения БЗ нужен инженер по знаниям.

Он оказывает эксперту методическую помощь в структурировании его знаний о предметной области, интерпретирует и интегрирует ответы на вопросы, находит аналогии, предлагает контрмеры и выявляет затруднения в определи концептуального уровня задач.

В базе знаний содержится все необходимое для понимания, формирования и решения задачи. Она содержит два основных элемента:

факты (данные) из предметной области и специальные правила, или так называемые эвристики, которые управляют использованием фактов при генерации знаний. Кроме того, БЗ может включать мета-правила, т.е.

правила о правилах для решения проблем и получения выводов. Эвристики выражают формальные суждения о предметной области. Для ЭС первичный исходный материал – знания, а не факты.

«Мозг» экспертной системы - машина вывода, или интерпретатор правил. Этот блок - программа ЭВМ, поддерживающая методологию обработки информации из БЗ, получение и представление заключений и рекомендаций посредством формирования и организации последовательности процедур, необходимых для решения задачи. Машина вывода состоит из следующих основных элементов:

- интерпретатор, выполняющий выбранные процедуры с применением соответствующих правил базы знаний;

- планировщик, управляющий процессом выполнения процедур посредством оценки эффекта применения различных правил с точки зрения приоритетов или других критериев.

Доска объявлений как область рабочей памяти выделяется для описания текущей задачи посредством специфицированных входных данных. Она используется также для записи промежуточных результатов. Здесь регистрируются текущие гипотезы и управляющая информация. В частности, план (стратегия для решения задачи), повестка (потенциальные действия, ожидающие выполнения), решения (гипотезы и альтернативные способы действий, порожденные ЭС).

Интерфейс пользователя ЭС играет существенную роль в эффективности решения задач. ЭС имеет лингвистический процессор, который обеспечивает дружественный и проблемно-ориентированный интерфейс пользователя с ЭВМ. Здесь может использоваться многооконное меню с естественным языком и графикой.

Подсистема объяснения обеспечивает возможность проверки соответствия выводов их посылкам и имеет важное значение как при передаче опыта, так и при решении задач. Подсистема объяснения может проследить соответствие и объяснить поведение ЭС, интерактивно отвечая на вопросы типа: «Как было получено это заключение?», «Почему эта альтернатива была отвергнута?», «Какова последовательность подготовки решения?» и др.

Компонент совершенствования вывода основан на обратной связи. В процессе решения задач ЭС проводит двусторонний диалог с пользователем. Она запрашивает его о фактах, уточняя конкретную ситуацию решаемой задачи. После получения ответов ЭС пытается получить заключение. Эта попытка выполняется машиной вывода. Она определяет, какие эвристики необходимо использовать, чтобы установить порядок применения знаний из БЗ. При необходимости пользователь может запросить объяснение ЭС ее заключений. Истинность вывода зависит от метода, который был выбран для представления знаний, полноты БЗ и логического аппарата машины вывода.

Эксперты проводят тщательную работу по накоплению знаний, опыта, набора правил порождения знаний и др. Это позволяет в дальнейшем анализировать и оценивать успешность принятых решений, методик и средств, задействованных при построении и эксплуатации ЭС.

Это приводит к «очищению» знаний, улучшению их представления и выработки, к совершенствованию технологии ЭС в целом.

В осуществлении процесса приобретения знаний принимают участие инженеры по знаниям, программисты и так называемые источники знаний. В роли источников знаний выступают эксперты, факты, примеры, данные предметной области, в частности учебники, монографии, статьи, инструкции и т.п. Инженеры по знаниям и эксперты в процессе приобретения знаний могут выполнять различные функции в зависимости от применяемых методов извлечения, получения и формирования знаний, а также наличия и степени развитости средств автоматизации.

Инженер по знаниям выполняет следующие основные функции:

- управление процессом коммуникации в форме последовательности содержательных сообщений;

- переработка сведений, включающая все возможные способы анализа и синтеза информации;

- идентификация и конструирование понятий, выяснение и фиксирование их смысла, а также установление отношений между ними и когнитивными элементами;

- хранение информации путем запоминания, выборки и документирования.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Учебник / Под ред. проф. Г.А. Титоренко. - М.: ЮНИТИ, 2002. – 2. Гринберг А.С., Шестаков В.М. Информационные технологии моделирования процессов управления экономикой: Учебное пособие. – М.:

ЮНИТИ, 2003. – 273 с.

3. Годин В.В., Корнеев И.К. Информационное обеспечение управленческой деятельности: Учебник. – М.: Мастерство: Высшая школа, 2001.

– 240 с.

4. Грабауров В.А. Информационные технологии для менеджеров. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 368с.

5. Гринберг А.С., Горбачев Н.Н., Бондаренко А.С. Информационные технологии управления: Учебное пособие. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007.

– 319 с.

6. Гринберг А.С., Король И.А. Информационный менеджмент: Учебное пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 415 с.

7. Информатика: Учебник / Под ред. проф. Н.В.Макаровой. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 768 с.

8. Информационные системы в экономике: Учебник / Под ред.

Г.А.Титоренко. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. - 463 с.

9. Исаев Г.Н. Информационные системы в экономике: Учебное пособие. – М.: Омега-Л, 2006. - 462 с.

10. Карминский A.M., Черников Б.В. Информационные системы в экономике: В 2-х ч. Ч. 1. Методология создания: Учебное пособие. – М.:

Финансы и статистика, 2006. – 336 с.

11. Костров А.В. Основы информационного менеджмента: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 336с.

12. Мишенин А.И. Теория экономических информационных систем:

Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 240 с.

13. Симионов Ю.Ф. Бормотов В.В. Информационный менеджмент – Ростов н/Д.: Феникс, 2006. – 250 с.

14. Устинова Г.М. Информационные системы менеджмента: основные аналитические технологии в процессе принятия решений: Учебное пособие. - Спб.: ДиаСофтЮП, 2000. – 357 с.

ВВЕДЕНИЕ В СПЕЦИАЛЬНОСТЬ

«ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА (В ЭКОНОМИКЕ)»

Томского политехнического университета NATIONAL QUALITY ASSURANCE по стандарту