Пример отличия информации от данных. Понятие информации. Информация и данные. Отличия понятий информации и данных

В самом начале этой главы необходимо подчеркнуть разли чия между понятиями данные и информация. Между ними есть разница и довольно существенная. Согласно теории информации под данными следует понимать все те сведения, которые собираются и, что особенно важно, подвергаются специальной обработ ке с целью вьщеления из них (в том числе и с помощью расчетов) только тех сведений, которые окажутся необходимыми и полезны ми для решения данной конкретной задачи. Эти обработанные данные будут представлять собой информацию. А необработан ные сведения принято называть данными. Таким образом - подобная аналогия здесь вполне уместна - данные можно уподобить какой-либо руде, а информацию - добытым из нее полезным веществам. Данные всегда ассоциируют с избытком сведений, информацию же - с необходимой достаточностью. Информация, другими словами,- это то, что способствует приращению знаний, она всегда несет на себе печать новизны, представляет собой новые сведения. Но если сосредоточиться на маркетинговых исследова ниях, информация - это не любые новые сведения. В конечном итоге - это такие новые сведения, которые восприняты и оцене ны соответствующими службами (специалистами) для совершения конкретных профессиональных действий.

Передача данных и появление информации

Многочисленные трансформации данных на пути их превращения в информацию можно проследить по схеме, предложенной профессором Е.Г. Ясиным (рис. 5.1).

Согласно этой схеме какая-то часть данных на пути движения к получателю первоначально теряется в физических каналах их передачи в форме так называемого физического шума (например, при проведении анкетирования в маркетинговых исследованиях некоторые анкеты оказались неправильно заполненными и их изымают из предстоящей обработки). Дошедшие до получателя данные (принятые) могут быть не все поняты им и восприняты в силу, допустим, недостаточного уровня знаний. Непонятые и невоспринятые данные проходят мимо сознания получателя в форме семантического шума. И наконец, из воспринятых получателем данных некоторая часть может быть просто им проигнорирована из-за того, что окажется излишней или просто непригодной для решаемых задач. В форме прагматического шума эта часть сообщений также проходит мимо сознания получателя. Оставшаяся часть данных и представляет собой собственно информацию, которая может быть использована в решении практических задач. Ясно, что на этапе оценки, по схеме Ясина, происходит и обработка данных, производятся необходимые вычислительные процедуры, сравнения и т.п.

На практике понятия данные и информация часто отождествляют между собой, т.е. подменяют одно другим, что не способствует улучшению взаимопонимания между, допустим, исследователями рынка и заказчиками такого исследования при заключении между ними контрактов на проведение маркетинговых исследований. Но иногда такие отождествления вполне допустимы. В данной книге понятие информация будет применяться значительно чаще, чем понятие данные, хотя иногда автор воспользуется и понятием данные. Объяснение здесь простое: все дело в сложившихся традициях. В маркетинге, когда говорят об обосновании решений, чаще применяют термин информация, даже если речь идет о выборе для этого обоснования необходимых сведений (т.е. собственно информации) из их больших массивов (т.е. из массивов данных). А термин данные применяют в основном при первоначальном сборе любых сведений. Большого противоречия теории информации здесь нет, а поэтому сложившаяся традиция не нарушается.

Компания "Ксерокс" в последние годы позиционирует себя не как производитель копировальных аппаратов, а как компания по обработке документов. Компания "ЗМ" называет себя компаний по инновационному решению задач. "ИБМ" идентифицирует себя как компания, создающая долгосрочные экономические преимущества для клиентов, объединяя свои знания в области бизнеса с широкими технологическими возможностями. Компания Steelcase, которая производит конторское оборудование, утверждает, что она продает собственные знания и услуги, которые позволяют создать лучшие условия пребывания людей на своих рабочих местах. Что добавляет стоимость в деятельность всех этих компаний? Это в основном решения, базирующиеся на знаниях: технические и технологические ноу-хау, дизайн продукта, маркетинговые исследования, выявление истинных нужд клиентов. Именно знания дают устойчивое конкурентное преимущество этим компаниям.

Рассмотрим, в чем отличие знаний от данных и информации. То, что это разные вещи, руководители начинают осознавать особенно ярко после того, как в организации потрачены значительные средства для создания той или иной базы данных, или информационной системы, или же просто эти средства потрачены на компьютеризацию, причем без соответствующего эффекта.

Данные - это совокупность различных объективных фактов. В корпорациях это, например, структурированные записи о трансакциях (в частности, данные обо всех продажах: сколько, когда и кто купил, сколько и когда заплатил и пр.). Эти данные не говорят о том, почему покупатель пришел именно сюда и придет ли он еще раз.

Информация - это иерархическая совокупность данных о тех или иных аспектах реального мира. Информация - это поток сообщений, а знание создается из этого потока, оно находится в зависимости от мнений и убеждений носителя знания.

Информация - это своего рода послание, обычно в форме документа или в видео- либо в аудиоформе. Она имеет получателя и отправителя. Она информирует, т.е. "придает форму", получателю путем изменения его оценок или поведения. Насколько послание является информацией, определяет получатель. Именно он оценивает, насколько полученное сообщение информирует его, а насколько оно представляет собой просто информационный шум.

Данные превращаются в информацию несколькими путями:

o контекстуализация : мы знаем, для чего эти данные нужны;

o подсчет : мы обрабатываем данные математически;

o коррекция : мы исправляем ошибки и ликвидируем пропуски;

o сжатие : мы сжимаем, концентрируем, агрегируем данные.

Знания - понятие более глубокое и широкое, чем просто данные или информация. Каждое предприятие в ходе своей деятельности осуществляет сбор данных, их структуризацию и генерирование нового знания. Чаще всего это знание касается технологии, если речь идет о материальном производстве, а также технологии работы с клиентами и технологии взаимодействия друг с другом, если речь идет о предприятии, осуществляющем обслуживание клиентов. Также это может быть знание относительно окружающей среды предприятия - о демографических, макроэкономических, социальных, макроэкономических, технологических и конъюнктурных трендах.

Отличие знаний от информации и данных: пример

У компании Chrysler имеется собрание компьютерных файлов, которые носят название "Книга инженерных знаний" и представляют собой исчерпывающие данные и информацию о создании автомобилей этой компании, которыми может пользоваться каждый разработчик новых автомобилей. Когда управляющий получил данные о проведенных крэш-тестах, то он отказался их поместить в файлы без соответствующей обработки. Он предложил ответить на следующие вопросы:

o почему эти тесты проводились;

o каковы результаты по сравнению другими аналогичными тестами данной компании других лет и конкурентов;

o какие выводы дачи тесты для конструкции автомобиля и его основных узлов?

Аналогичные вопросы трансформируют информацию в знания; более того, ответы на эти вопросы добавляют информации ценность, или, говоря другими словами, добавляют стоимость. На практике встречаются противоположные примеры, когда путем добавления ненужной, пустой информации исходная информация теряет в своей цене. Происходит потеря стоимости за счет размывания нужной информации в потоке информационного шума.

Знание - это комбинация опыта, ценностей, контекстной информации, экспертных оценок, которая дает общие рамки для оценки и инкорпорирования нового опыта и информации. Знание существует в сознании тех, кто знает. В организациях оно фиксируется не только в документах, но и в процессах, процедурах, нормах, в целом в практике деятельности.

Точно так же как информация возникает из данных, так и знания возникают из информации путем:

o сравнения, определения области применения (как и когда мы можем применить информацию об этом явлении к другому, аналогичному);

o установления связей (как эта информация соотносится с другой информацией);

o оценки (как можно оценить данную информацию и как ее оценивают другие);

o определения области применения (какое применение имеет эта информация к тем или иным решениям или действиям).

Процесс трансформации данных в информацию, а информации в знания показан на рис. 14.1.

Рис. 14.1. Данные, информация и знания

Различают индивидуальные и групповые знания. Традиционные представления исходят из того, что знания - это прерогатива отдельных людей, при этом группа - это лишь простая сумма членов этой группы, а групповое знание - сумма их знаний.

Существует другая, современная точка зрения, в соответствии с которой группа людей формирует новую сущность со своей уникальной спецификой. В рамках этого представления можно говорить о групповом поведении и о групповом знании соответственно. Это новое представление широко используется в рамках науки об управлении знаниями. Таким образом, знание может быть не только у отдельного человека, но и у группы людей. Тогда говорят о том, что что-то знает организация в целом, что-то знает группа, бригада и т.д.

Билл Гейтс в своей книге "Бизнес со скоростью мысли" пишет о необходимости повышения корпоративного IQ. При этом он имеет в виду не только количество умных сотрудников, но и накопление знаний в компании в целом и свободное распространение информации, которое позволяет сотрудникам пользоваться идеями друг друга.

Знание может быть явным и неявным. Явное знание может быть выражено в виде слов и цифр и может передаваться в формализованном виде на носителях. Это относится к тем видам знаний, которые передаются в форме предписаний, инструкций, книг, на различных носителях, в виде памятных записок и пр.

Неявное знание в принципе не формализуется и может существовать лишь вместе с его обладателем - человеком или группой лиц.

Существует два вида неявного знания. Первое - это технические навыки, которые проявляются у мастеров своего дела и выступают, как правило, результатом многолетней практики. Второе - это верования, идеалы, ценности и ментальные модели, которые мы используем, не задумываясь о них.

Неявные знания формируются и развиваются в процессе создания и укрепления позитивной корпоративной культуры и с помощью средств группового взаимодействия (ретриты, творческие группы и пр.).

Отношение к явному и неявному знанию со стороны коммерческих фирм весьма противоречиво. С одной стороны, многие фирмы стремятся перевести неявное знание в явное. Это делается для того, чтобы, с одной стороны, не зависеть от отдельных личностей, а с другой - продублировать значимые достижения. В то же время эти фирмы не заинтересованы в том, чтобы основные конкурентные преимущества перешли в форму, готовую для дублирования. Именно поэтому многие компании стараются сохранять некоторые из своих конкурентных преимуществ в тех формах, которые не поддаются дублированию (специфические тренинги, корпоративная культура, специальные системы обслуживания и пр.).

Носителем как явного, так и неявного знания может быть не только конкретная личность, но и организация . Следовательно, можно говорить и о неявном групповом знании, которое лежит в основе устойчивых моделей коллективных реакций и внутренних взаимодействий.

В западной литературе для обозначения неявного группового знания иногда используется термин "рутины" (routines), которые есть повторяющиеся по шаблону действия, регулярные поведенческие шаблоны организации или фирмы. Рутины - это то, что происходит автоматически, без инструкций и в отсутствие процедуры выбора; при этом рутины не могут быть кодифицированы.

В русском языке под рутиной понимаются заведенный порядок, установившаяся практика, определенный режим, шаблон, сложившиеся правила, касающиеся занятий людей. В то же время понятие "рутина" имеет еще один опенок: это косный порядок, т.е. такой порядок, который тяготеет к старому, привычному, в силу своей отсталости невосприимчивый к новому, прогрессивному. В тех случаях, когда термин "рутина" применяется для обозначения группового неявного знания, то оттенки, относящиеся к косности, отсутствуют.

Таким образом, персональное неявное знание - это, прежде всего, умения. В то же время групповое неявное знание - это, прежде всего, рутины. Рутины существуют не изолированно, а образуя взаимозависимость. Некоторые рутины могут быть неявными для одних членов группы (организации) и явными для других. Таким образом, границы между явными и неявными знаниями относительны, также можно говорить о степени неявности этих знаний. Соотношение явных и неявных, индивидуальных и групповых знаний представлено в табл. 14.1.

Таблица 14.1

Соотношение знаний

Наличие неявных знаний в организации заставляет подходить к управлению знаниями нетрадиционным способом. Традиционно под управлением знаниями понимают создание, развитие и использование различных баз данных и знаний. Наличие неявных знаний смещает внимание к средствам прямого общения между людьми. Важно не только и не столько создать корпоративную энциклопедию, в которой записано все, что кто-либо из работников знал и с чем сталкивался. В случае с неявными знаниями важнее иметь под рукой координаты людей, которые знают рецепт и имеют соответствующий опыт, создать культуру общения, используя "мозговые штурмы", совещания, "разборы полетов" и соответствующие средства общения, такие как электронная почта, персональные сайты, телеконференции и пр.

Данные - это тоже знания, однако знания совершенно особого рода. В первом приближении данные -это результат языковой фиксации единичного наблюдения, эксперимента, факта или ситуации . Примерами данных могут быть:

а) «такого-то числа, такого-то года, в момент t в определенной местности шел дождь» (метеорологическое данное)";

б) «цена деловой древесины в такой-то день такого-то года, по сведениям такой-то биржи, составляла столько-то долларов за тонну» (торговое данное);

в) «дефицит государственного бюджета в такой-то стране составлял в таком-то году столько-то миллиардов долларов» (финансовое данное);

г) «в такой-то момент времени автоматическая лаборатория, направляющаяся к Юпитеру, отклонилась от расчетной траектории на столько-то градусов, столько-то тысяч километров в таком-то направлении» (данные из сферы космической технологии).

С технологической точки зрения некоторые специалисты понятие «данные», как правило, определяют как информацию, которая хранится в базах данных и обрабатывается прикладными программами, или информация, представленная в виде последовательности символов и предназначенная для обработки в ЭВМ , т.е. данные включают только ту часть знаний, которые формализованы в такой степени, что над ними могут осуществляться процедуры формализованной обработки с помощью различных технических средств.

Данные - это информация, представленная в формализованном виде, пригодном для автоматической обработки при возможном участии человека . Данные - это информация, записанная (закодированная) на языке машины . Данные - это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления в предметной области, а также их свойства .

Между информацией и данными существует различие; Данные могут рассматриваться как признаки или записанные наблюдения, которые по каким-то причинам не используются, а только хранятся. Следовательно, в данный момент времени они не оказывают воздействия на поведение, на принятие решений. Однако данные превращаются в информацию, если такое воздействие существует.

Например, основной массив данных для ЭВМ состоит из таких признаков, которые не воздействуют на поведение. Пока эти данные не организованы соответствующим образом и не отражаются в виде выходного результата, чтобы руководитель действовал в соответствии с ними, они не являются информацией. Они остаются данными до тех пор, пока сотрудник не обратился к ним в связи с осуществлением тех или иных действий или в связи с некоторым решением, которое он обязан принять.

Данные превращаются в информацию, когда осознается их значение. Можно также сказать, что в том случае, когда появляется возможность использовать данные для уменьшения неопределенности о чем-либо, данные превращаются в информацию.

Циклы жизни данных

Подобно веществу и энергии, данные можно собирать, обрабатывать, хранить, изменять их формы. Однако у них есть некоторые особенности. Прежде всего, данные могут создаваться и исчезать. Так, например, данные о некотором вымершем животном могут исчезнуть, когда сжигается кусок угля с его отпечатками. Данные могут стираться, терять точность и т.д. Данные могут быть охарактеризованы циклом жизни (рис. 1.9), в котором основное значение имеют три аспекта - зарождение, обработка, хранение и поиск .

Воспроизведение и использование данных может осуществляться в различные моменты их цикла жизни и поэтому на схеме не показаны.

Рис. 1.9. Цикл «жизни» данных

При обработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:

1) данные как результат измерений и наблюдений:

2) данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники);

3) модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций;

4) данные в компьютере на языке описания данных;

5) базы данных на машинных носителях.

Модели данных

Модель данных является ядром любой базы данных. Появление этого термина в начале 70-х годов двадцатого столетия связывается с работами американского кибернетика Э.Ф. Кодда, в которых отражался математический аспект модели данных, употребляемой в смысле структуры данных. В связи с потребностями развития технологии обработки данных в теории автоматизированных банков информации (АБИ) во второй половине 70-х годов появился инструментальный аспект модели данных, в содержание этого термина были включены ограничения, налагаемые на структуры данных и операции с ними.

В современной трактовке модель данных определяется как совокупность правил порождения структур данных в базах данных, операций над ними, а также ограничений целостности, определяющей допустимые связи и значения данных, последовательности их изменения .

Таким образом, модель данных представляет собой множество структур данных, ограничений целостности и операций манипулирования данными. Исходя из этого, можно сформулировать следующее рабочее определение: модель данных – это совокупность структур данных и операций их обработки.

В настоящее время различают" три основных типа моделей данных: иерархическая, сетевая и реляционная. Иерархическая модель данных организует данные в виде древовидной структуры и является реализацией логических связей: родовидовых отношений или отношений «целое - часть». Например, структура высшего учебного заведения - это многоуровневая иерархия (см. рис. 1.10).

Рис. 1.10. Пример иерархической структуры

Иерархическая (древовидная) БД состоит из упорядоченного набора деревьев; более точно, из упорядоченного набора нескольких экземпляров одного типа дерева. В этой модели исходные элементы порождают другие элементы, причем эти элементы в свою очередь порождают следующие элементы. Каждый порожденный элемент имеет только один порождающий элемент. Организационные структуры, списки материалов, оглавление в книгах, планы проектов, расписание встреч и многие другие совокупности данных могут быть представлены в иерархическом виде.

Основными недостатком данной модели является: а) сложность отображения связи между объектами типа «многие ко многим»; б) необходимость использования той иерархии, которая была заложена в основу БД при проектировании. Потребность в постоянной реорганизации данных (а часто невозможность этой реорганизации) привели к созданию более общей модели – сетевой.

Сетевой подход к организации данных является расширением иерархического подхода. Данная модель отличается от иерархической тем, что каждый порожденный элемент может иметь более одного порождающего элемента. Пример сетевой модели данных приведен на рис 1.11.

Поскольку сетевая БД может представлять непосредственно все виды связей, присущих данным соответствующей организации, по этим данным можно перемещаться, исследовать и запрашивать их всевозможными способами, т.е. сетевая модель не связана всего лишь одной иерархией. Однако для того, чтобы составить запрос к сетевой БД, необходимо достаточно глубоко вникнуть в её структуру (иметь под рукой схему этой БД) и выработать свой механизм навигации по базе данных, что является существенным недостатком этой модели БД.

Рис. 1.11. Пример сетевой структуры

Одним из недостатков рассмотренных выше моделей данных является то, что в некоторых случаях при иерархическом и сетевом представлении рост базы данных может привести к нарушению логического представления данных. Такие ситуации возникают при появлении новых пользователей, новых приложений и видов запросов, при учете других логических связей между элементами данных. Эти недостатки позволяет избежать реляционная модель данных.

Реляционной считается такая база данных, в которой все данные представлены для пользователя в виде прямоугольных таблиц значений данных, и все операции над базой данных сводятся к манипуляциям с таблицами.

Таблица состоит из столбцов (полей) и строк (записей); имеет имя, уникальное внутри базы данных. Таблица отражает тип объекта реального мира (сущность), а каждая ее строка - конкретный объект. Так, таблица Спортивная секция содержит сведения обо всех детях, занимающихся в данной -спортивной секции, а ее строки представляют собой набор значений атрибутов каждого конкретного ребёнка. Каждый столбец таблицы - это совокупность значений конкретного атрибута объекта. Столбец Вес, например, представляет собой совокупность всех весовых категорий детей, занимающихся в секции. В столбце Пол могут содержаться только два различных значения: «муж.» и «жен.». Эти значения выбираются из множества всех возможных значений атрибута объекта, которое называется доменом. Так, значения в столбце Вес выбираются из множества всех возможных весов детей.

Каждый столбец имеет имя, которое обычно записывается в верхней части таблицы. Эти столбцы называются полями таблицы. При проектировании таблиц в рамках конкретной СУБД имеется возможность выбрать для каждого поля его тип, т.е. определить для него набор правил по его отображению, а также определить те операции, которые можно, выполнять над данными, хранящимися в этом поле. Наборы типов могут различаться у разных СУБД.

Имя поля должно быть уникальным в таблице, однако различные таблицы могут иметь поля с одинаковыми именами. Любая таблица должна иметь, по крайней мере, одно поле; поля расположены в таблице в соответствии с порядком следования их имен при ее создании. В отличие от полей, строки не имеют имен; порядок их следования в таблице не определен, а количество логически не ограничено. Строки называются записями таблицы.

Так как строки в таблице не упорядочены, невозможно выбрать строку по ее позиции - среди них не существует "первой", "второй", "последней". Любая таблица имеет один или несколько столбцов, значения в которых однозначно идентифицируют каждую ее строку. Такой столбец (или комбинация столбцов) называется первичным ключом. В таблице Спортивная секция первичный ключ - это столбец Ф.И.О. (рис. 1.12).

Такой выбор первичного ключа имеет существенный недостаток: невозможно записать в секцию двух детей с одним и тем же значением поля Ф.И.О., что на практике встречается не так уж редко. Именно поэтому, часто вводят искусственное поле для нумерации записей в таблице. Таким полем, например, может быть номер в журнале для каждого ребёнка, который сможет обеспечить уникальность каждой записи в таблице. Если таб.лица удовлетворяет этому требованию, она называется отношением (relation).

Рис. 1.12. Реляционная модель данных

Реляционные модели данных обычно могут поддерживать четыре типа связей между таблицами:

1) Один к Одному (пример: в одной таблице хранятся сведения о школьниках, в другой сведения о прохождении школьниками прививок).

2) Один ко Многим (пример: в одной таблице хранятся сведения об учителях, в другой сведения о школьниках, у которых эти учителя являются классными руководителями).

3) Много к Одному (в качестве примера можно предложить предыдущий случай, рассматривая его с другой стороны, а именно со стороны таблицы, в которой хранятся сведения о школьниках).

4) Много ко Многим (пример: в одной таблице хранятся заказы на поставку товаров, а в другой - фирмы, исполняющие эти заказы, причем для выполнения одного заказа могут объединяться несколько фирм/

Реляционное представление данных имеет целый ряд преимуществ. Оно понятно пользователю, не являющемуся специалистом в области программирования, позволяет легко добавлять новые описания объектов и их характеристики, обладает большой гибкостью при обработке запросов.

Вопросы и задания

1. Дайте определение понятию «данные».

2. Что называется циклом жизни данных?

3. Какие модели данных вы знаете?

4. Укажите преимущества и недостатки каждой модели данных.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ

Рассуждая над вопросом отличия информации от данных, невольно задумываешься, а есть ли у них что-то общее?

Мы так часто в речи заменяем одно слово другим, что не замечаем, как наши высказывания становятся абсурдными. Чтобы не попадать в глупую ситуацию, следует разобраться, что каждое из них обозначает.

Между данными и информацией существует настольно тесная связь, что существование одного без другого либо невозможно, либо просто бессмысленно.

Данные являются основой информации. По сути, они представляют собой просто набор символов. Но после того, как они прошли операцию интерпретации некой воспринимающей системой, данные становятся информацией.

Условие возникновения

Итак, информация возникает только в том случае, если имеется в наличии некий источник, содержащий данные, и, непосредственно, получатель. Данные могут преобразовываться в информацию несколькими путями: посредством подсчета, коррекции, сжатия, контекстуализации и разбития на категории.

Данные являются зафиксированными на каком-либо источнике сведениями. В последнее время количество данных достигло невероятного роста. Это было вызвано быстрым ростом сети Интернет.

Измерение

Данные измерить нельзя. Как только мы станем подсчитывать данные, начнется процесс обработки. А значит, данные автоматически перейдут в разряд «информации». Информацию измерить можно. Для этого достаточно оценить уровень знаний до поступления информации и после нее.

Результат преобразования

Человеческий мозг, подобно самому совершенному компьютеру, обрабатывает полученные нами данные и выдает некую информацию. А когда возникает необходимость ее применить для другого мыслительного процесса, то для него эта информация в свою очередь становится данными, из которых будет получена новая информация.

Конечной стадией преобразования информации, прошедшей многократную обработку в течении некоторого промежутка времени, становятся знания.

Выводы сайт

1. Данные и информация тесно взаимосвязаны.
2. Данные фиксированы, они реально существуют в каждую единицу времени. Информация возникает только при переработке этих данных.
3. Данные после преобразования становятся информацией. Многократно проверенная информация — знания.
4. Информация, в отличие от данных, субстанция измеряемая.

• · Информация - знания, касающиеся понятий и объектов (факты, события, вещи, процессы, идеи) в человеческом мозге;
• · Данные - представление переработанной информации, пригодной для передачи, толкования, или обработки (компьютерные файлы, бумажные документы, записи в информационной системе).
• 1. Данные и информация тесно взаимосвязаны.
• 2. Данные фиксированы, они реально существуют в каждую единицу времени. Информация возникает только при переработке этих данных.
• 3. Данные после преобразования становятся информацией. Многократно проверенная информация - знания.
• 4. Информация, в отличие от данных, субстанция измеряемая.

Моделирование процесса принятия управленческих решений позволяет сделать значительный шаг в сторону количественных оценок и количественного анализа результатов принимаемых решений. Создание и использование моделей процесса принятия решений позволяет даже качественно оцениваемые управленческие ситуации оценивать количественно с помощью специально вводимых вербальночисловых шкал.

Использование моделирования процесса принятия управленческих решений позволяет поднять его на качественно новый уровень, разработать и внедрить в практику принятия управленческих решений современные технологии. Именно профессиональное использование моделей процесса принятия решения позволяет руководителю организации контролировать свою интуицию и обеспечивать большую степень непротиворечивости, согласованности и надежности принимаемых управленческих решений. Но с другой стороны, использование моделей позволяет более полно реализовать интуицию, опыт и знания лица, принимающего решение. Необходимо понимать, что модель позволяет найти рациональное решение лишь для того упрощенного варианта ситуации принятия решения, которое используется в модели.

Выделяют три базовых типа моделей: физическая, аналоговая и математическая

Физическая (описательная или портретная) - изображает предмет или ситуацию, показывая как она выглядит. Например: копии автомобилей, самолетов, уменьшенное чертежи завода и т др.

Аналоговая - изображение предмета, или ситуации другими средствами Например: озеро на карте - голубым цветом организационная схема; графики соотношение различных показателей деятельности предприятия

Математическая (символьная) - использование символов для характеристики объекта в виде математических уравнений

На основе этих базовых моделей разрабатываются различные типы моделей и методов принятия управленческих решений. Рассмотрим самые распространенные из них

Теория игр - используется для оценки влияния принятого решения на конкурентов. В бизнесе игровые модели используются для прогнозирования реакции конкурентов на изменение цен, сбыта, новую продукцию Эта модель рустоваться достаточно редкий.

Теория очередей, или оптимального обслуживания - используется для определения оптимального количества каналов обслуживания потребителей относительно их потребностям. Принципиальной проблемой считается уравновешивания расходов на дополнительные каналы обслуживаниями и потерь от обслуживания на уровне ниже, чем оптимальная.

Модель управления запасами - используются для определения времени размещения заказов на ресурсы и их количества, а также массы готовой продукции на складах Цель модели - сведение к минимуму потерь от недостачи или чрезмерного с обеспечения запасами.

Модель линейного программирования - используют для определения оптимального способа распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей (планирование дифференциации услуг, распределение работников и т.д.)

Имитационное моделирование - имитация конкретного процесса или модели, ее экспериментальное использование для определения изменений реальной ситуации

Экономический анализ - оценка издержек, прибыли и рентабельности предприятия часто используют метод безубыточности, т.е. определение момента с которого предприятие становится безубыточным