Axborot tizimlari
6.4-rasm. Qaror qabul qilishni qo‘llab-quvvatlash axborot tizimining
Yüklə 3,4 Mb. Pdf görüntüsü
|
- Bu səhifədəki naviqasiya:
- 6.5-rasm. QQQT asosiy komponentlari
|
108
6.4-rasm. Qaror qabul qilishni qo‘llab-quvvatlash axborot tizimining umumiy tuzilishi. DSS biznes va menejmentda keng qo‘llaniladi. Boshqaruv paneli va boshqa biznes samaradorligini oshiruvchi dasturiy ta’minot tez qaror qabul qilish, salbiy tendentsiyalarni aniqlash va biznes resurslarini yaxshiroq taqsimlash imkonini beradi. DSS tufayli har qanday tashkilotning barcha ma’lumotlari jadvallar, grafikalar shaklida, ya’ni umumlashtirilgan tarzda taqdim etiladi, bu esa boshqaruvga strategik qaror qabul qilishga yordam beradi. Masalan, DSS dasturlaridan biri bu antiterrorga qarshi kompleks tizimlarni boshqarish va rivojlantirishdir. Boshqa misollar qatoriga bank kredit bo‘yicha mutaxassisi, kredit talabnoma beruvchisi yoki bir nechta loyihalar bo‘yicha takliflari bo‘lgan va ularning xarajatlari bilan raqobatdosh bo‘la oladimi yoki yo‘qligini bilmoqchi bo‘lgan muhandislik kompaniyasining kreditini tekshirishni ham kiritish mumkin. DSSning qo‘llanilishi, tushunchalari, printsiplari va texnikasi tobora kengayib bormoqda qishloq xo‘jaligi mahsuloti uchun marketing barqaror rivojlanish. Masalan, DSSAT4 paket, moliyaviy ko‘magi orqali ishlab chiqilgan USAID 80-90-yillar davomida fermer xo‘jaligi va siyosat darajasida qarorlar qabul qilishni osonlashtirish uchun dunyodagi bir nechta qishloq xo‘jaligi mahsulotlarini ishlab 109 chiqarish tizimini tezkor baholashga imkon berdi. Aniq qishloq xo‘jaligi qarorlarni fermer xo‘jaliklari dalalarining alohida qismlariga moslashtirishga intiladi. Ammo qishloq xo‘jaligida DSSni muvaffaqiyatli qabul qilish uchun ko‘plab cheklovlar mavjud. 6.5-rasm. QQQT asosiy komponentlari DSS ham keng tarqalgan boshqarish. Bu yerda uzoq rejalashtirish ufqlari va rejalashtirish muammolarining fazoviy o‘lchamlari aniq talablarni talab qiladi. O‘rmonlarni boshqarishning barcha jihatlari, loglarni tashish, o‘rim-yig‘im rejalashtirishdan tortib, barqarorlik va ekotizimni muhofaza qilishgacha zamonaviy DSSlar tomonidan hal qilindi. Shu nuqtai nazardan, savdo-sotiq qilinadigan yoki sotilmaydigan va ko‘pincha resurs cheklovlari va qarorlar bilan bog‘liq muammolarga duch keladigan tovar va xizmatlarni taqdim etish bilan bog‘liq bo‘lgan bitta yoki bir nechta boshqaruv maqsadlarini ko‘rib chiqish. O‘rmonni boshqarish bo‘yicha qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimlari amaliyoti jamoatchiligi o‘rmonlarning qarorlarini qo‘llab- quvvatlash tizimlarini qurish va ulardan foydalanish bo‘yicha bilimlarga oid katta omborni taqdim etadi. Bunga aniq bir misol Kanada milliy temir yo‘li qaror qabul qilishni qo‘llab-quvvatlash tizimidan foydalangan holda o‘z uskunalarini muntazam ravishda sinovdan o‘tkazadigan tizim. Hech 110 kim duch keladigan muammo temir yo‘l eskirgan yoki nuqsonli relslar bo‘lib, natijada yuzlab relslardan chiqib ketish yiliga. DSS asosida Kanada milliy temir yo‘l tizimi relslardan chiqib ketish holatlarini kamaytirishga muvaffaq bo‘ldi, shu bilan birga boshqa kompaniyalar ham ko‘paymoqda. QQQT tizimlar korxonaning intelektual resurslar yoki biznesni intelektual tahlil qilish vositasi (Business Intelligence BI) sining bir qismi hisoblanadi. Shuningdek, axborotni intelektual qidirish tizimi (Data Mining DM) ham BI-texnologiyaning muhim qismi hisoblanadi. Data Mining bu turli sohalarda qaror qabul qilish uchun zarur bo‘lgan ilgari ma’lum bo‘lmagan, aniq bo‘lmagan, amalda foydali va bilimlarni talqin etish imkoniyatiga ega xom ma’lumotlarda aniqlash jarayonidir. Data Mining texnologiyalari rahbar va tahlilchilar uchun kundalik faoliyatlarida muhim ahamiyatga ega. Bizmesmenlar Data Mining usuli yordamida raqobat kurashida sezilarli ustunlikka erishishlari mumkinligini anglashdi. Data Mining (Discovery-driven Data Mining) texnologiyasining asosida xom ma’lumotlardagi ko‘p jihatli o‘zaro munosabat fragmentlarini aks ettiruvchi shablonlar konsepsiyasi (Patterns) namoyon bo‘ladi. Bu shablonlar o‘zida ma’lumotlarni tanlash xususiyatiga ega qonuniylikni aks ettiradi va kishiga tushunarli shaklda qulay ko‘rinishi mumkin. Shablonlarni qidirish tanlov tuzilishi va tahlil qilinuvchi ko‘rsatkichlar miqdorining taqsimlangan shakli haqidagi tajribada ko‘rilmagan takliflarning chegaralanmagan doiradadagi usullari bilan amalga oshiriladi. 6.6-rasmda Data Mining texnologiyasidan foydalanib ma’lumotlarni hosil qilish sxemasi ko‘rsatilgan. |