Majandusinformaatika(arvutiteadus prantsuse keelest. teavet- teave ja automaatne- automaatne; sõna otseses mõttes "teabetöötluse automatiseerimise teadus" - infosüsteemide teadus, mida kasutatakse juhtimis-, majandus- ja äriotsuste ettevalmistamiseks ja tegemiseks, samuti nende süsteemide ökonoomika.

Majandusinformaatika on uus distsipliin, mis tekkis 20. sajandi teisel poolel seoses arvutitehnoloogia kiire arengu ja selle rakendamise kasvuga majandusteaduses. Anglosaksi riikides nimetatakse arvutiteadust arvutiteaduseks (sõna-sõnalt “arvutiteaduseks”) ja majandusinfoteadust infosüsteemideks (sõna-sõnalt “infosüsteemideks”). Kaasaegne majandusinformaatika on eelkõige rakenduslik distsipliin, mis süstematiseerib erinevate majandusprobleemide lahendamiseks mõeldud infosüsteemide (edaspidi IS) arendamise ja toimimise põhimõtteid. Seega on see arvutiteaduse enda ja organisatsiooni juhtimise ainevaldkonna ristumiskohas, mille jaoks loodavad spetsiaalsed süsteemid olid mõeldud. Isegi anglosaksi riikides nimetatakse selliseid spetsiifilisi rakendusteadmisi mõnel juhul "arvutiteaduseks", eriti bioinformaatika ja sõjalise informaatika.

Majandusarvutiteadusel on ühine valdkond ka majandusteooriaga. See üldvaldkond on teabe ökonoomika, distsipliin, mis uurib teabe loomise ja levitamise majandusmustreid turgudel ja organisatsioonides. Majandusarvutiteaduses võimaldab see kirjeldada informatsiooni väärtust ja infokaupade turgude mõju IP väärtusele.

Majandusinformaatika objekt ja aine

Majandusinformaatika tuumaks on ennekõike rakenduslikud teadmised, mis on vajalikud IS-i ülesehitamiseks majanduses ja organisatsioonide juhtimiseks mis tahes valdkonnas - ettevõtluses, mittetulunduslikes struktuurides ja valitsusasutustes. Majandusinformaatikas mõistetakse IP all süsteemi, mis on mõeldud teabe kogumiseks, edastamiseks, töötlemiseks, säilitamiseks ja tarbijatele väljastamiseks, kasutades arvutus- ja sideseadmeid, tarkvara ja teeninduspersonali.

Mõjutamine infosüsteemid neid rakendavate ja kasutavate organisatsioonide ökonoomika kohta on kirjeldatud terminites äriprotsessid. Rakendamine infosüsteemid loob uusi IT-teenuseid, mis omakorda muudavad parameetreid äriprotsessid organisatsioonid, nende tootlikkus, kvaliteet ja jätkusuutlikkus. Selle tulemusena suureneb juurutamise õnnestumise korral organisatsiooni senine kasumlikkus ja/või pikaajaline konkurentsivõime. Seetõttu õppimine äriprotsessidäri- ja mittetulundusühingud on üks peamisi majandusinformaatika uurimisvaldkondi. Need uuringud hõlmavad komponentide uurimist äriprotsess, selle kvantitatiivsed ja kvalitatiivsed omadused, kasutatavad IT-teenused, äriprotsessi ja selle tulemuste seos organisatsiooni struktuuriga jne. Nende uuringute tulemusena lahendatakse korraga mitu probleemi:

Koos äriprotsessidega uurib majandusinformaatika IS-i enda komponente: infotehnoloogiat, rakendusi ja juhtimist. Infotehnoloogia - tehnoloogiline infrastruktuur, mis tagab teostuse teabeprotsessid. See hõlmab igat tüüpi arvuti- ja telekommunikatsiooniseadmeid, süsteemitarkvara, mis juhib viimaste tööd, ja instrumentaalkeskkondi, mis toetavad rakenduste tööd. Infotehnoloogiaid käsitletakse majandusinformaatikas kui vahendit äriprotsesside täiustamiseks ja nende piirangute ületamiseks. Samas ei too infotehnoloogia kasutuselevõtt automaatselt kaasa äriprotsesside täiustamist, selleks tuleb see kombineerida rakenduste juurutamise, äriprotsesside endi muudatuste, ettevõtte töötajate täiendõppe ja parema juhtimisega; infosüsteemid. Infotehnoloogia oluliseks osaks on platvormid – tarkvarasüsteemid, mis võimaldavad rakendusi arendada.

Rakendused on spetsiaalsed programmid, mis toetavad otseselt teatud IT-teenuseid äriprotsesside osana. Rakendused võivad olla eraldi tooted (ärirakendused) või teatud integreeritud haldussüsteemide osad (funktsionaalsed allsüsteemid). Nüüdseks on välja töötatud rakendused kõikidele ettevõtte toimimise ja juhtimise valdkondadele – hanked, tootmine, turundus ja müük, hooldus, personalitöö, tehnoloogiline arendus, rahandus, raamatupidamine jne. Kaasaegsete rakenduste mitmekesisus ja keerukus on muutnud nende jaoks ühes ettevõttes koos töötamise keeruliseks.

Pikka aega lahendati see probleem suurte monoliitsete rakenduspakettide loomisega, mis sisaldasid ülaltoodud rakendusi funktsionaalsete alamsüsteemidena. Tänapäeval on eelkõige SOA-arhitektuuril põhinevate integratsioonitööriistade arendamine toonud kaasa vastupidise trendi, kitsamalt fokusseeritud ja konkreetsetele ainevaldkondadele keskendunud rakenduste arendamise.

Näiteks maailma suurim majandustarkvara tootja SAP annab hetkel välja rakenduste paketi SAP Business Suite, mis sisaldab ERP süsteemi SAP ERP, CRM süsteemi SAP CRM, toote elutsükli juhtimissüsteemi SAP PLM, tarneahela haldussüsteemi SAP SCM ja tarnijasuhete haldussüsteem SAP SRM. Tuleb rõhutada, et kõik ülaltoodud on erinevad SOA-teenuste kaudu integreeritud rakendused. SOA teenuste toetamiseks on SAP loonud oma integratsiooniplatvormi SAP NetWeaver. Teistel turuliidritel on integratsiooniplatvormid sarnase eesmärgiga - Oracle Fusion Middleware, IBM WebSphere jne. Kõik need platvormid võivad töötada mitte ainult tootja rakendustega, vaid ka teiste ettevõtete rakendustega, mis suurendab loodud süsteemide paindlikkust.

Lõpetuseks, infosüsteemide haldamine tagab koordineerimise kõigi teiste IS-i komponentide vahel, samuti infosüsteemide arendamise kooskõlastamise ärinõuetega. Ettevõtte infosüsteemide haldus hõlmab personali-, kasutaja-, kvaliteedi-, finants- ja turvajuhtimist, aga ka operatiivjuhtimist ja IS-i arendusjuhtimist. Seega osutub juhtimine IS-i äärmiselt oluliseks komponendiks ning selle täiustamine, mis vastab rakenduste ja nende tehnoloogilise vundamendi täiustamisele, on süsteemi kui terviku tasakaalustatud arengu tingimuseks. Tänapäevaste ideede kohaselt on IS-i juhtimine ennekõike IT-teenuste juhtimine.

Eraldi tööülesanne on ettevõtete infosüsteemide arhitektuuri analüüs ja projekteerimine. Siin on modelleerimisaparaat mõnevõrra laiem, hõlmates koos modelleerimisfunktsioonide ja andmetega insenerimeetodeid IS-i jõudluse analüüsimiseks ja prognoosimiseks, statistilisi tööriistu, majandusanalüüsi jne. Eriliseks probleemiks on IS arhitektuuri integreerimine äriarhitektuuri ja organisatsiooni arhitektuuriga, mida lahendatakse juhtimisteooria meetoditega.

IS-i juhtimise täiustamise probleem lahendatakse juhtimisteooria meetoditega, sealhulgas operatsioonide uurimise, organisatsiooniteooria, logistika jne meetoditega. Projektijuhtimise meetodid ja mudelid on väga olulised. Viimasel ajal on kasvanud projektide kontrollimeetodite roll, mis tagavad planeeritud majandusliku efekti saavutamise ISi juurutamisel.

Infosüsteemide analüüsimise ja majandusliku efektiivsuse parandamise probleemi lahendamiseks kasutatakse erinevaid majandusanalüüsi meetodeid. Praegu räägime neoklassikalistest tööriistadest, uuest institutsionaalsest majandusteooriast ja juhtimisteooriast. Iga lähenemisviis kasutab erinevaid tehnikaid, mida on kirjeldatud kategoorias Majandusteooria. Neid samu meetodeid kasutatakse teabe ja teabekaupade turgude majanduslikus analüüsis.

Lühiajalugu

Kuigi arvutiteaduse eelajalugu ulatub vähemalt 19. sajandisse, algas arvutite kasutamise ajalugu majanduses alles 50ndatel. 20. sajandil. Sellest hetkest loeme majandusinformaatika ajalugu.

Algperioodil, 50ndatel ja 60ndatel, oli arvuti haruldane ja kallis ressurss. Seetõttu oli majandusinformaatika esimeseks ülesandeks arvutikasutuse efektiivsuse tõstmine. Esimesed sammud sellel teel olid operatsioonisüsteemi loomine - arvutis arvutusprotsessi korraldav ja hooldav tarkvarapakett ning kõrgetasemelised programmeerimiskeeled, samuti nendest keeltest kompilaatorid. Juba selles etapis sai selgeks, et majandusprobleemid nõuavad erinevalt näiteks teadusprobleemidest palju lihtsamaid arvutusalgoritme, kuid nõuavad vahendeid suurte ja keeruka struktuuriga andmemahtude töötlemiseks. Selle tulemusena töötati välja COBOL-keel, mis toetab keerulisi hierarhilisi andmestruktuure. Selle lähenemisviisi edasiarenduseks oli spetsiaalsete platvormide väljatöötamine, mis võimaldasid luua ja hooldada üha keerukamaid andmebaase. Neid platvorme nimetatakse andmebaasihaldussüsteemideks (DBMS).

70ndatel ja 80ndatel algas majandusinformaatika ajaloos järgmine periood, mida iseloomustas arvutite kasvav tungimine ettevõtlusse. Samal ajal muutusid arvutid ise ja nende infrastruktuur keerukamaks ja mitmekesisemaks. Ilmunud on uued arvutiklassid - mini- ja personaalarvutid (PC), kohalikud ja globaalsed arvutivõrgud, uued tarkvaraklassid. Selle tulemusena ei automatiseerinud arvutid enam üksikuid töömahukaid ülesandeid, vaid ettevõtte terveid funktsioone, sealhulgas selliseid olulisi nagu tootmise ja ostude planeerimine, raamatupidamine ja juhtimisarvestus, projekteerimistööd jne. Selleks loodi uued rakenduste klassid. välja töötatud - MRP ja hiljem MRP II, esimesed integreeritud tootmisjuhtimissüsteemid, projektijuhtimissüsteemid jne. See omakorda eeldas vahendeid asjakohaste ärifunktsioonide dokumenteerimiseks ja nendes kasutatavate andmete kirjeldamiseks. Tulemuseks olid IDEF-i perekonna esimesed standardid, sealhulgas IDEF 0 funktsioonikirjelduse standard, IDEF 1X andmemodelleerimise standard ja mitmed teised.

Neil samadel aastatel puutus majandusarvutiteadus esimest korda kokku niinimetatud tootlikkuse paradoksiga. See seisnes selles, et kuigi ettevõtete ja valitsuse investeeringud IT-sse kasvasid, ei olnud nende investeeringutega seotud tootlikkuse kasvu märke. Nobeli preemia laureaat R. Solow väljendas seda probleemi selgelt: "Arvutiajastut näeme kõikjal, välja arvatud tootlikkuse statistika." Vaatamata R. Solowi väljakutsele, 80. a. Puudusid tõendid IT-investeeringute positiivse mõju kohta tootlikkusele.

Ettevõtte järsult keerulisem arvutuskeskkond, eelkõige personaalarvutite kasutamise plahvatuslik kasv, on põhjustanud IP-kulude kiirenenud kasvu. Selle tulemusena on IT-juhtimine suurendanud oma tähelepanu kulude kontrollile. Selle probleemi lahendamiseks töötas Gartner Group välja TCO mudeli, mis võimaldas arvestada kogu IP kasutamise kogukulu viimase kogu elutsükli jooksul. Kuigi see mudel oli oluline edasiminek IT-kuluarvestuses, oli sellel mitmeid puudusi, mille tulemusena selle laialdane kasutamine viis mõnel juhul valede järeldusteni. Suurim neist vigadest oli algatus töötada välja võrguarvuti, mis on spetsiaalselt loodud ettevõtte IP TCO vähendamiseks. Mitmed suuremad personaalarvutite tootjad on oma võrku ühendatud arvutid turule toonud, kuid see ei õnnestunud. Huvitaval kombel hiljem, 2000. aastatel. Võrguarvuti ideed olid taas nõutud ja seekord palju suurema eduga. Siiski 80. aastatel. projekt osutus ennatlikuks.

90ndad tähistasid kaks suurt tehnilist uuendust – üleminek nn. klient-server arhitektuur ja Interneti laialdane kasutamine. Uus IS arhitektuur tähendas üleminekut hajutatud rakendustele, millest üks osa teostas andmetöötlust kui sellist ja asus spetsiaalselt selleks (serveriteks) mõeldud arvutites ning teine ​​tagas päringute edastamise serveritesse, saades viimastelt vastuseid ning päringute tulemuste esitamine lõppkasutajale (kliendile). Selle skeemi järgi korraldati e-post, andmebaasidega töötamine ja Interneti-juurdepääsu võimaldamine.

Internetist sai 90ndate teine, veelgi olulisem revolutsioon. Tuleb märkida, et Interneti-infrastruktuur andmevõrkude ja globaalsete arvutivõrkude kujul loodi palju varem (interneti eelkäija ARPAneti võrgu esimesed segmendid loodi juba 1969. aastal), Interneti massiline kasutamine. üksikute kasutajate ja ettevõtete poolt toimus täpselt 90ndatel gg. Selle põhjuseks oli "World Wide Web" WWW tekkimine - hüperlinkide võrk, mis ühendas teabemassiivid ("lehed"), mis asuvad nii samas serveris kui ka erinevates serverites. Samal ajal ilmusid otsingumootorid, mis võimaldasid Interneti-kasutajatel kiiresti vajalikku teavet leida. Uus tehnoloogia viidi kiiresti turule, esmalt reklaami, seejärel otsetehingute jaoks. Juba 1994. aastal ilmus raamatumüügisait Amazon.com ja 1995. aastal veebioksjon Ebay. Samal ajal, 90ndatel, kujunes välja internetitehingute makse- ja logistikataristu. Selle tulemusena on tekkinud suur hulk ärisid, mis eksisteerivad eranditult internetis – nn. dot-com. Paisutatud ootused sellistele ettevõtetele tekitasid nn dot-comi mulli - Interneti-ettevõtete aktsiahindade põhjendamatu tõusu. See "mull" lõppes 2000. aasta krahhiga.

Tehnoloogia kiire areng on seadnud majandusinformaatikale uusi väljakutseid. Esiteks on IT läbiv olemus tekitanud vajaduse integreeritud kirjelduse järele IT rollist ettevõtluses. See kirjeldus põhineb äriprotsesside ja väärtusahelad. See andis tervikliku ülevaate äriprotsessist, mis on eriti oluline viimase muutmisel.

Teiseks on tekkinud terve rida uusi rakenduste klasse, mis lahendavad uusi ärijuhtimise probleeme. Need olid ennekõike ERP süsteemid, millest sai MRP II süsteemide edasiarendus. Lisaks neile loodi kliendisuhete halduse (CRM), tarnijasuhete halduse (SRM) ja tarneahela halduse (SCM) süsteemid.

Suurenenud arvutusvõimsus ja andmesalvestusmaht on võimaldanud luua spetsiaalseid analüütilisi süsteeme, mis töötlevad andmeid reaalajas (OLAP). Lõpuks andis elektroonilise äri tekkimine aluse uue laia klassi süsteemidele, mis vahendavad elektroonilisi tehinguid – B2B, B2C jne.

Kolmandaks on IT-teenuste ülesanded ettevõtetes veelgi keerulisemaks muutunud. Olulist abi võiks neis tingimustes pakkuda IT-teenuste äriprotsesside standardmudel, mis sisaldab viimaste põhiülesandeid ja hästi tõestatud lähenemisi nende lahendamiseks. Selline mudel oli ITIL-mudel, mille esimene versioon ilmus 80-90ndate vahetusel. Mudeli laialdane tuntus ettevõtluses ja riigiasutustes viis raamatukogu kiire täiustamiseni ja 90ndate – 2000ndate vahetusel. ilmus selle teine ​​versioon ja 2007. aastal kolmas. Praegu on ITIL-i raamatukogust saanud Euroopas IP-halduse de facto standard. Teine vastus IT-teenuse ülesannete keerukuse suurenemisele on olnud IS-i allhange – IS-i hooldusfunktsioonide täielik või osaline üleandmine välisele tarnijale. Allhangetest sai 90ndatel populaarne IT-teenuste probleemide lahendus.

Lõpuks 90ndatel. IT tootlikkuse paradoks on lahendatud. Mitmed teadlased on näidanud, et täiendavate muutuste korral äriprotsessid ettevõtete intellektuaalomandi investeeringutel on tootlikkusele märkimisväärne positiivne mõju. Samal ajal avastati IP-sse tehtud investeeringute oluline panus ettevõtte kapitalisatsiooni aktsiaturul.

IP arendamise praegune etapp on toonud uusi saavutusi. Üks olulisemaid oli SOA ärirakenduste integreerimise tehnoloogia, mis võimaldas esmakordselt tagada erinevate tarnijate rakenduste stabiilse ja efektiivse interaktsiooni. Ehk veelgi olulisem edasiminek oli nn. “pilvandmetöötlus”, mis kujutab endast IT-teenuste osutamist Interneti kaudu, mille puhul IT-taristu üksikasjad on teenuse lõppkasutajate eest varjatud. See kõrvaldab enamiku rakenduste ühilduvuse ja integreerimise probleemidest. Pilvandmetöötlus välistab spetsiifilised nõuded, mida mitmed IT-teenused kliendi IT-taristule esitavad, muutes IT-teenustele ligipääsu sama lihtsaks kui pistikupesast saadavale toitele. Oluliseks teguriks IT arengus on olnud ka avatud lähtekoodiga tarkvara laialdane kasutamine, mis ei kujuta endast mitte niivõrd tehnilist uuendust, kuivõrd alternatiivset autoriõiguse mudelit.

Paralleelselt tehnoloogia arenguga arenes IP-haldus ja viimaste majandusanalüüs. Juhtimises on peamiseks arengusuunaks olnud allhangete süvendamine, üleminek üksikute IS-i tugifunktsioonide sisseostmiselt äriprotsesside kui terviku allhankele. Outsourcing mõjutas ka ITIL-i mudeli väljatöötamist, mis oma kolmandas versioonis on keskendunud mitte niivõrd ettevõtete IT-teenustele, nagu varem, vaid allhanketeenuse pakkujatele.

IP majanduses on üheks olulisemaks valdkonnaks saanud autoriõiguse ökonoomika. Infokaupade turu areng ühelt poolt laiendas järsult viimaste tarbimismahtu, teisalt piiras kasutajate õigusi viimast tarbida. Teabekaupade kasutajatele seatud ranged piirangud on tekitanud laialdase arutelu autoriõiguse ökonoomika üle, pidades silmas tasakaalu innovatsioonistiimulite ja tootjate monopoolsete õiguste vahel. See on süvendanud arusaamist autoriõiguse institutsioonist, kuid pole veel toonud kaasa praktilisi soovitusi selles valdkonnas.

Avatud lähtekoodiga tarkvarast on saanud tõeline alternatiiv tarkvaravaldkonna autoriõiguse institutsioonile. GPL-litsents annab kasutajale neli vabadust: tarkvara kasutamise vabadus, tarkvara uurimise ja lähtekoodi muutmise vabadus, tarkvara koopiate levitamise vabadus ja muudetud tarkvara levitamise vabadus. Peamine GPL-i kehtestatud piirang on see, et GPL-i alusel saadud tarkvara tuleb jätkuvalt levitada GPL-i tingimuste alusel.

Majandusinformaatika arenes NSV Liidus erilist rada pidi. Plaanimajandus lõi ühelt poolt hulga stiimuleid infotehnoloogiate ja -süsteemide juurutamiseks rahvamajandusse, teisalt seadis nende kasutamisele ülikarmid piirangud. Seetõttu oli infotehnoloogiate ja -süsteemide juurutamine NSV Liidu rahvamajandusse piiratud ja ebajärjekindel, kuigi tõi kaasa mitmeid suuri edusamme.

Esimene edu oli arvutitehnoloogia tööstuse loomine NSV Liidus, mis püsis mitu aastakümmet arenenud lääneriikide tasemel. Nõukogude arvutitehnoloogia loojatest tuleb ennekõike nimetada S.A. Lebedeva, I.S. Bruka, B.I., V.M. Glushkov ja G.P Lopato, kes lõid arvutite arendamiseks iseseisvad disainikoolid ja lõid nende masstootmise.

Arvutitootmise areng on tõstatanud küsimuse nende kasutamisest rahvamajanduses. Juba 1959. aastal A.I. Berg, A.I. Kitov ja A.A. Ljapunov oma ettekandes “Rahvamajanduse juhtimise automatiseerimise võimalustest” tõstatas küsimuse arvutite kasutamisest rahvamajanduse juhtimisel. Arvutite tolleaegsed tehnilised võimalused aga ei võimaldanud arvuteid laialdaselt kasutada planeerimisel – tolleaegse rahvamajanduse juhtimise põhifunktsioonina. Tõsiseid katseid taoliseks automatiseerimiseks tehti alles 70ndatel. katse näol luua ACS-süsteem (automatiseeritud juhtimissüsteemid), mille tipptasemel on OGAS (riiklik automatiseeritud süsteem teabe kogumiseks, säilitamiseks ja töötlemiseks).

Suuremahulised investeeringud automatiseeritud juhtimissüsteemidesse ei toonud oodatud tulu. Automatiseeritud juhtimissüsteemide kasutamisel tekkis probleeme teabe kvaliteediga ja see osutus kokkusobimatuks sotsialistlikus majanduses toimivate reaalmajanduslike mehhanismidega. 1990. aastate šoki majandusreformide kontekstis. ACS-i arendajad ei suutnud neid uute majandustingimustega kohandada, mistõttu ACS hääbus kiiresti. Kaasaegsel Venemaal ei ole majandusinformaatika märkimisväärselt arenenud ja olemasolevad tööd on fragmentaarsed.

Majandusinformaatika struktuur

Kaasaegses majandusinformaatikas saab eristada järgmisi põhisuundi.

Esiteks on see äriprotsesside analüüs ja modelleerimine. Tegemist on keeruka ja mastaapse tegevusega, mis arvestab majandusharude ja riikide eripärasid. Selle oluliseks osaks on äsja tekkinud äriprotsesside ja ärimudelite kirjeldamine ja analüüs. Tänapäeval põhinevad sellised mudelid IT üha suureneval kasutamisel. Viimaste aastakümnete eripäraks on olnud täielikud äriprotsessid, mis hõlmavad mitmeid omavahel seotud ettevõtteid, mida ühendab ennekõike IP.

Kaasaegse IS-i keerukus ja samas dünaamilisus nõuavad erilist tähelepanu IS-i arhitektuuri probleemidele. Just arhitektuursete probleemide õigeaegne ja täpne lahendamine võimaldab meil tagada kvaliteetsed IT-teenused ka suuremahuliste muutuste korral. Majandusinformaatika loob sellisteks otsusteks teoreetilise ja metodoloogilise aluse. Tänapäeval võib IS-i arhitektuuris eristada mitmeid suundi:

IT-arhitektuuri ning äri- ja organisatsiooniarhitektuuri integratsiooni tagamine;

Organisatsiooni IT-arhitektuuri loomine, mis põhineb omavahel ühendatud teenusepakkujate võrgustikul, kes tellivad äriprotsesse;

Ettevõtte andmed on kaasaegse IT-arhitektuuri keskmes, eriti arenenud allhanke tingimustes;

IT-teenuste paindlikkuse suurendamine ja lõppkasutajate juurdepääs neile lihtsus, peamiselt pilvandmetöötluse baasil.

Omaette majandusinformaatika valdkond on IP halduse arendamine. Tänapäeval domineerib selles valdkonnas ITIL-mudel, kuid lahendamata jääb küsimus selle rakenduse piiridest. Oluliseks uurimisvaldkonnaks on ka allhanke uurimine, selle edu kriteeriumid ja selle saavutamise viisid. Lõpetuseks, tänapäevastes tingimustes on eriti oluline IP majandusliku efektiivsuse mõõtmine ja tagamine, millest räägime allpool lähemalt.

Kuigi "tootlikkuse paradoks" on juba ammu lahendatud, on IS-i kuluefektiivsuse uurimine endiselt majandusarvutite oluline osa. Tänaseks on infosüsteemide efektiivsuse tõstmise põhisuunad juba välja toodud, nendeks on reaalsete äriprobleemide lahendamine IT abil, IT potentsiaali vallandamisele suunatud äriprotsesside muutmine ning töötajate kvalifikatsiooni tõstmine. Koos sellega võimaldab IP muuta ettevõtte toodete ja teenuste portfelli, muutes selle paindlikumaks ja mitmekesisemaks.

Lõpuks suurendab üha suurem keskendumine ostetud IS komponentidele ja ostetud teenustele teabekaupade turu tähtsust. Selle turu uurimine majandusinformaatika meetoditega on selle teaduse jaoks üha olulisem.

Lahendamata probleemid ja prioriteetsed valdkonnad

Hoolimata mitmetest edusammudest on majandusinformaatikas tänaseni säilinud mitmeid lahendamata probleeme. Siin on neist olulisemad:

• Mis määrab IS-i edu organisatsioonis? Vaatamata väljatöötatud soovitustele infosüsteemide arendamiseks ja juurutamiseks lõppevad infosüsteemide arendamise ja juurutamise projektid erinevatel hinnangutel 30-50% juhtudest ebaõnnestumisega.
• Kuidas hinnata IS-i efektiivsust konkreetsetes olukordades? IS-i efektiivsuse uuringud ei ole veel viinud praktiliselt väärtuslike meetodite väljatöötamiseni, mis võimaldavad hinnata konkreetsete projektide tulemuslikkust selles valdkonnas.
• Kas parimad tavad on alati parimad tavad? Mitmed uuringud näitavad, et tänapäeval vaadeldavad organisatsioonid kuuluvad mitmesse erinevasse tüüpi (algse autori terminoloogias konfiguratsioonid). Tõenäoliselt vajavad erinevad konfiguratsioonid erinevaid IC-sid ja erinevaid lähenemisviise nende rakendamiseks.
• Kui mõistlik on tänane autoriõiguse seadus? Kaasaegse autoriõigusega lõppkasutajatele seatud piiranguid peetakse üha koormavamaks ja tekkimas on mõistlikud alternatiivid.

Soovitatav lugemine

F. Webster. Infoühiskonna teooriad.

M. Porter. Konkurss (artiklite kogumik).

G. Mintzberg. Struktuur rusikas.

G. Mintzberg. Juhtimine: organisatsioonide olemus ja struktuur guru pilgu läbi.

Jeesus Huerta de Soto. Sotsialism, majandusarvutused ja ettevõtlusfunktsioon.

E. Furubotn, R. Richter, Institutsioonid ja majandusteooria: uue institutsionaalse majandusteooria saavutused.

B. Gladkikh. Arvutiteadus aabitsast Internetini. See hõlmab arvuteid, servereid, välisseadmeid, salvestusseadmeid jne.

19. sajandil leiutati perfokaartidele teabe salvestamine, Charles Babbage'i analüütiline mootor ja lõpuks tabulaator, arvutusseade, mis töötleb perfokaartidele salvestatud andmeid.

Lugatšov M.I.

nime saanud Moskva Riiklik Ülikool M.V.Lomonosova, majandusdoktor, professor, juhataja. Majandusinformaatika osakond, Majandusteaduskond, ТП@ ökon. gshi. w

Majandusinformaatika ülikoolis

haridus Venemaal

MÄRKSÕNAD

Arvutiteadus, majandusinformaatika, rakendusinformaatika, äriinformaatika, IT-haridus.

MÄRKUS

Püüame esitada pildi majandusarvutite arengust Venemaal, arvestades ülikoolide struktuuride dünaamikat, mis pakuvad laialdast koolitust arvutiteaduse valdkonna spetsialistidele üldiselt. Majandusliku arvutiteaduse lõid kaks omavahel tihedalt seotud teadmiste voogu, mis kujunesid matemaatika ja majanduse sügavustes. Teadus- ja kaitseosakondade vajadustele vastamiseks ilmunud arvutitel oli ilmselt tohutu potentsiaal nende kasutamiseks traditsioonilistes (mittesõjalistes) teadusharudes ja rahvamajanduses. Selle potentsiaali realiseerimiseks oli vaja uut tüüpi spetsialisti, kes oleks suuteline tõhusalt kasutama ja arendama tekkivaid arvutusvõimeid. Valmistage need ette

Spetsialistide vastu olid võimelised vaid uued instituudid ja teaduskonnad, mille õppekavad ühendaksid matemaatikute, füüsikute, majandusteadlaste ja programmeerimise valdkonna spetsialistide pädevused – mis moodustas infotehnoloogia arengu fundamentaalse aluse. Tulevikku vaadates võib märkida, et sellised instituudid ja teaduskonnad on loodud ja lahendavad edukalt IT- ja IS-valdkonna spetsialistide koolitamise ülesandeid. Ainuke mõte on siin selles, et majandusteadlased pole end selles tegevuses veel piisavalt tõestanud.

Arvutiajastu algus NSV Liidus. Matemaatika, tehnoloogia ja majandus.

Nagu teada, alustas NSVL-i esimese arvuti - väikese elektroonilise arvutusmasina (MESM) - loomise tööd Kiievis S. A. Lebedevi juhitud meeskond 1948. aastal. MESM pandi tööle 1951. aasta detsembris.

4. detsembril 1948 registreeris NSV Liidu Ministrite Nõukogu Riiklik Komitee kõrgtehnoloogia rahvamajandusse juurutamiseks I. S. Bruki ja B. I. Ramejevi leiutise “Automaatne digitaalne elektroonikamasin” nr 10475 all. See leiutis äratati ellu NSVL Teaduste Akadeemia Energeetikainstituudis Moskvas I. S. Bruki juhitavas laboris arvuti M-1 näol. 1952. aasta jaanuaris viidi M-1 proovikäitlusse. Üks esimesi M-1 lahendas I. V. Kurtšatovi instituudi akadeemik S. L. Sobolevi rühma tuumauuringute probleeme. Seda toodeti ühes eksemplaris, kuid selle arhitektuur ja paljud põhimõttelised otsused võeti hiljem aluseks seeriasõidukite “Minsk”, “Hrazdan” jne väljatöötamisel.

Kuid matemaatika ei elanud ainult traditsioonilistes teaduslikes ja tehnilistes arvutustes. Aastatel 1923–24 sõnastas V. V. Leontjev tööstusharudevahelise tasakaalu loomise probleemi, mis nõudis suurt arvutusvõimsust18. 30ndate lõpus ilmusid L. V. Kantorovichi teosed, mis lõid aluse matemaatika tungimiseks majandusarvutustesse. Sõnastati kuulus “vineeriusalduse” probleem, mis sai aluseks majandusplaneerimise optimeerimiskäsitluse kujunemisele. 1937. aastal lahendas L. V. Kantorovich kohaliku vineerifondi inseneride palvel ülesande leida parim viis 5 tüüpi materjali töötlemiseks 8 masinal, millest igaüks on iga materjalitüübi jaoks kindel. Näiliselt lihtsas ülesandes nägi ja sõnastas Kantorovich esimest korda lineaarse programmeerimise probleemi ja pakkus selle lahendamiseks välja meetodi, mis vähendas oluliselt optimaalsete lahenduste otsimist ja eeldas vajalikku rakendust.

18 1973. aastal pälvis V. V. Leontjev Nobeli majandusauhinna sisend-väljundi tasakaalu konstrueerimise meetodi "sisend-väljund" väljatöötamise eest.

arvutitehnoloogia.19

Oluline etapp L.V loovuses. Kantorovitš avaldati 1948. aastal ajakirjas "Matemaatikateaduste edusammud" suure artikliga "Funktsionaalne analüüs ja rakendusmatemaatika" ning seejärel 1956. aastal "Funktsionaalne analüüs ja arvutusmatemaatika", mis muutis funktsionaalanalüüsi arvutusmatemaatika loomulikuks keeleks. Akadeemik S.L. Sobolev, vaid paar aastat hiljem oli arvutusmatemaatikat ilma funktsionaalse analüüsita sama võimatu ette kujutada kui ilma arvutiteta.

Neid ideid funktsionaalse analüüsi ja arvutusmatemaatika ühtsusest, aga ka seostest majandusega, kehastas järjekindlalt L.V. Kantorovitš tõi ellu: korraldades 1948. aastal Leningradi Riikliku Ülikooli matemaatika-mehaanikateaduskonnas "arvutusmatemaatika" spetsialistide koolitust ja hiljem - 1958. aastal - Leningradi majandusteaduskonnas eriala "majandusküberneetika" loomisel. Riiklik ülikool 1959. aastal sai L. V. Kantorovitšist Leningradi Riikliku Ülikooli majandusteaduskonna kuulsa “kuuenda kursuse” üks korraldajatest (ja õppejõududest). “Kuuendal kursusel” registreeriti matemaatika meetodite ja arvutite süvaõppeks tavalise viienda kursuse lõpetajad ja hulk noori majandusteadlasi. Tuleb märkida, et mõned selle kursuse lõpetajad avaldasid märgatavat mõju Nõukogude ja Venemaa majandusteaduse arengule, eriti NSVL Teaduste Akadeemia akadeemikud: A.G. Aganbegyan, A.I.Ančiškin, N.Ja.Petrakov, S.S.Šatalin.

Loomulikult ei olnud arvutusmatemaatika ning majandus- ja matemaatiliste meetodite valdkonna spetsialistide koolitamise protsessid isoleeritud. Samal ajal toimusid Moskvas ja Moskva Riiklikus Ülikoolis sarnased protsessid arvutitehnoloogia kasutamisele teaduses ja majanduses. 1949. aastal loodi Moskva mehaanika-matemaatikateaduskonna juurde arvutusmatemaatika osakond. State University, mida aastatel 1952-1960 juhtis juba eespool tsiteeritud akadeemik S. L. Sobolev. Sel ajal õpetasid osakonnas sellised silmapaistvad spetsialistid nagu A. A. Ljapunov, M. V. Keldysh, M. R. Shura-Bura jt.

1958. aastal lõi väljapaistev majandusteadlane ja statistik, NSVL Teaduste Akadeemia akadeemik V. S. Nemtšinov Teaduste Akadeemias majandus- ja matemaatiliste meetodite labori ning 1962. aastal Moskva Riikliku Ülikooli majandusteaduskonna osakonna. Majandusanalüüsi matemaatilised meetodid (MMAE). Kuulsad L. V. Kantorovitši 6. kursuse lõpetajad - S. S. Šatalin (juhatas osakonda

19 1965. aastal asus L.V Kantorovitš koos V.S. Nemchinov ja V.V. Novožilov sai Lenini preemia "lineaarse programmeerimismeetodi ja majanduse matemaatiliste mudelite teadusliku arendamise eest". 1975. aastal pälvisid L. V. Kantorovich ja T. Koopmans Nobeli majandusauhinna lineaarse programmeerimise aluste loomise eest.

1970 -1983) ja N.Ya Petrakov - Venemaa Teaduste Akadeemia turuprobleemide instituudi direktor (1990-2014). L. V. Kantorovich ise juhtis selles osakonnas 20. sajandi 70ndatel mitu aastat teaduslikku seminari. Vajaduse selle osakonna lõpetajate järele kujundas suures osas 1963. aastal loodud samanimelise labori baasil 1963. aastal loodud ENSV Teaduste Akadeemia Keskmajanduse ja Matemaatika Instituut (ENSV CEMI AS), mis töötas aastaid. professionaalse puukoolina Moskva Riikliku Ülikooli MMAE osakonna spetsialistide koolitamiseks. NSVL Teaduste Akadeemia CEMI loodi loomulikult V. S. Nemchinovi initsiatiivil ja osalusel. Instituudi esimeseks direktoriks sai akadeemik N.P.

1950. ja 60. aastad andsid palju juurde teadlikkusele vajadusest laiendada spetsialistide ettevalmistust tarkvara, mitte ainult tehnoloogiliste, vaid ka majanduslike protsesside vallas. Seda soodustasid ennekõike arvutusmatemaatika genereeritud uue teaduse “Operatsiooniuuringud” probleemid, varude juhtimise probleemide lahendamise algoritmid, aga ka ettevõtte juhtimise teaduslike põhimõtete sõnastamine. Kogemus on olemas esimese äriinfosüsteemi Material Resource Planning (MRP) kasutamisest, mis töötati välja 1950ndatel USA-s, kuid mis alustas tegelike äriprobleemidega tegelemist 1960ndatel. Isegi need, kes kahtlesid, olid lõpuks veendunud elektrooniliste arvutite (arvutite) kasutamise tohututes võimalustes majanduses.

Selle suuna arengu oluliseks etapiks Moskva Riiklikus Ülikoolis oli professor I. S. Berezini juhtimisel 1955. aastal NSVL ülikooliruumis esimese arvutikeskuse loomine. Moskva Riikliku Ülikooli arvutikeskusest on saanud arvutusmatemaatika osakonna spetsialistide koolitamise baas. Arvutuskeskus on loonud teadus-tehnilise platvormi arvutitarkvara valdkonna koolitavate spetsialistide kontingendi oluliseks laiendamiseks. Mehaanika-matemaatikateaduskonna arvutusmatemaatika osakonna ja Arvutuskeskuse (CC MSU) baasil korraldati MSU arvutusmatemaatika ja küberneetika teaduskond (CMC). Uue teaduskonna asutaja ja esimene dekaan oli Moskva Riikliku Ülikooli Arvutuskeskuse teadusdirektor ja mehaanika-matemaatikateaduskonna arvutusmatemaatika osakonna juhataja akadeemik A. N. Tihhonov. Andrei Nikolajevitš oli esimene, kes mitte ainult ei mõistnud teaduse ja rahvamajanduse vajadusi uut tüüpi spetsialistide järele, vaid suutis ka saavutada riigis arvutusmatemaatika ja programmeerimise valdkonna personali koolitamise süsteemi loomise. 1970. aasta veebruaris andis NSVL Kõrgharidusministeerium välja korralduse nr 114, millega kinnitati Moskva Riikliku Ülikooli arvutusmatemaatika-matemaatikateaduskonna struktuur. Moskva Riikliku Ülikooli arvutusmatemaatika ja matemaatika teaduskond sai 1970. aastate alguses NSV Liidu suurtes ülikoolides vastloodud ligi 50 sarnase teaduskonna nimekirjas esimeseks. Tekkinud on terve haru arvutitarkvara valdkonna spetsialistide koolitamist,

mis pidi toetama suuri muudatusi Nõukogude arvutitehnoloogia loomise ja kasutamise poliitikas. See puudutas riigi üleminekut uutele infotehnoloogia standarditele - "Unified System" - arvutisarja kasutuselevõtt, mis kopeeris IBM-360 seeria Ameerika arvutite arhitektuuri. Vajadus sellise lahenduse järele oli juba välja kujunenud: selle dikteeris V. M. Gluškovi juhtimisel välja töötatud riikliku automatiseeritud süsteemi (OGAS) kontseptsioon. OGAS oli mõeldud riikliku raamatupidamis- ja kontrolliprobleemi lahendamiseks sotsialistlike planeerimis- ja juhtimismeetodite takistamatuks rakendamiseks NSV Liidus,

Arvutirevolutsioon nõukogude stiilis

18. märtsil 1968 anti välja NSVL raadiotööstuse ministri käskkiri nr 138 NICEVT loomise ja ühtse arvutisüsteemi (ES COMPUTER) “Ryad” arendamise emaorganisatsiooniks määramise kohta. Sellest ajast peale pole vaibunud vaidlused ja arutelud selle üle, kas otsus toota EL-i masinaid IBM S/360 suurarvuti arhitektuuri kopeerimise teel.

Tuleb märkida, et kuni 1968. aastani oli NSV Liidus arvutite loomine üsna halvasti koordineeritud. NSV Liidu eri paigus tegutses mitu disainibürood, mis töötasid välja imelisi teise põlvkonna arvuteid, mis töötasid erinevates matemaatikas ja vastasid oma tehnoloogilistele standarditele. Vaieldamatu liider oli S.A. Lebedevi disainibüroo võimas BESM-6, mis kasutas 6-bitist sõna. Rahvamajanduses olid populaarsed 7-bitise baidiga Minski arvutid (ainult V. V. Pržijalkovski disainitud arvutit Minsk-32 toodeti lõpuks umbes 3000 tükki). Penzas toodetud Uurali seeria sõidukite perekond, mille töötas välja BI Rameev, oli väga progressiivne. Ukraina “Mir”, Jerevani “Nairi”, Vilniuse “Ruta-110” ja Moskva “Setun” olid oma eelised. (Pange tähele, et ainulaadne arvuti Setun, mis kasutas kolmekomponentset numbrisüsteemi, töötati välja Moskva Riiklikus Ülikoolis N. P. Brusentsovi juhtimisel). Pole vaja lisada, et iga pere varustati oma välisseadmete ja originaaltarkvaraga. See andekas ja huvitav arvutite valik suutis lahendada erineva iseloomuga kohalikke probleeme, kuid nende abiga ei olnud võimalik luua riiklikku infrastruktuuri teabeprotsesside korraldamiseks. Seega kõlas küsimus kodumaise elektroonilise arvutitehnika arendamise väljavaadete kohta väga asjakohaselt. 1966. aastal mainiti riigi majanduskavas, et uued kolmanda põlvkonna arvutid tuleks ehitada "ühtsele struktuursele ja mikroelektroonilisele tehnoloogilisele baasile ning arvutikeskuste ja automatiseeritud infotöötlussüsteemide ühilduvatele programmeerimissüsteemidele".

ITMiVT ametlikus aruandes 1966. aasta keskel oli selge vastus, kuidas

S.A. Lebedev ei lubanud meil "Ryad" ehitada. Koos akadeemik V. M. Glushkoviga avaldas ta aga arvamust, et kolmanda põlvkonna arvuti IBM S/360 kopeerimine tähendaks maailmastandarditest mitmeaastase mahajäämist, kuna S/360 seeriat hakati tootma juba 1964. aastal. Kui vaid need silmapaistvad teadlased teaksid, kui optimistlik nende hinnang oli.

NSV Liidus eksisteerinud mitmekesisuses olid Uurali perekonna arvutid kõige lähemal kolmanda põlvkonna nõuetele. Bashir Iskanderovich Rameev sõnastas ja rakendas arvutite perekonna idee tarkvara ja disaini ühilduvuse põhimõttel iseseisvalt ja varem kui IBM S/360 seeria. ENSV Raadiotööstuse Ministeeriumi Riikliku Komisjoni otsuse väljatöötamisel 1968. aastal aga kodumaist varianti üldse ei arvestatud. Arutelus osalesid vaid Ameerika IBM ja Briti ICL. Komisjoni tehtud valik ei jäta endiselt ükskõikseks arvutitehnoloogia valdkonna spetsialiste. Arutelu selle üle, kas see otsus oli strateegiline viga ja kes on süüdi, jätkub. Riiklike komisjonide koosolekute protokollides on kirjas kodumaiste arendajate Lebedevi, Ramejevi, Gluškovi ja teiste vastuväited, kuid NSVL Teaduste Akadeemia presidendi M.V.Keldõši ja NSV Liidu raadiotööstuse ministri kindel seisukoht

V.D Kalmykova lahendas probleemi IBM S/360 kopeerimise kasuks.

See oli Nõukogude arvutitööstuse jaoks traagiline otsus, mis hävitas selle arengu strateegilised juhised. Kodumaiste arenduste hiiglaslik intellektuaalne kapital toodetud ja paljutõotavate arvutiseadmete, aga ka vastava tarkvara näol muutus tarbetuks koos selle kandjaga - kõrgelt kvalifitseeritud spetsialistide suure salgaga. Mõned said ümber õppida, kuid keskenduti uute spetsialistide koolitamisele. Tõsi, alles jäi tõsine sõjalistel eesmärkidel arendajate kontingent, mille eesotsas oli üliõpilane

S.A. Lebedeva - akadeemik V.S. V. S. Burtsevi juhtimisel välja töötatud raketisüsteemide S-300 arvutitugi lahendab endiselt edukalt määratud ülesandeid. Lisaks toidab tema maha jäänud teaduslik pärand siiani superarvutite arendajate ideid.

Majanduslikust aspektist võib aga kindlalt väita, et NSVL Raadiotööstuse Ministeeriumi Riikliku Komisjoni 1968. aastal vastu võetud otsustel ei olnud riigi rahvamajandusele rahvuslikus mastaabis saatuslikku mõju. Ükski, isegi tehnoloogilisest aspektist parim, kodumaise arvutitehnika arendamiseks ei suudaks parandada ebatõhusat sotsialistliku rahvamajanduse süsteemi. Idealistlik plaanimajandus oli hukule määratud isegi siis, kui OGAS projekt oleks edukalt ellu viidud, kuna sellel majandusel puudusid loomulikud turumehhanismid majanduse juhtimiseks. Planeeringu elemendid võivad olla head ja

kasulikud, kui need ei väida, et need on alati ja kõikjal universaalselt rakendatavad. Lääne majandusteadlased, eelkõige L. von Mises, tõestasid juba 1920. aastatel ratsionaalse majandusarvutuse võimatust süsteemis, kus puudub tootmisressursside eraomand ega tegelikud (turu)hinnad (von Misesi teoreem). Enne tehnoloogilist ümberseadet NSV Liidus oli vaja majandust reformida - luua tingimused reaalsete majanduslike iseregulatsiooni instrumentide tekkeks. Nii oli 1968. aastal NSV Liidus täiesti võimalik IBM unustada, loota paljutõotavale Uurali arvutiperekonnale või jätta kõik olemasolevad - negatiivseid tagajärgi rahvamajandusele võib olla vähem. Samas on raske eitada olulisi edusamme, mis on ilmnenud riikliku programmeerimistööstuse arengus, mille spetsialistid omandasid rahvusvahelistele standarditele ülemineku käigus uusi võimalusi töökorralduseks ja pääsesid ligi maailma akumuleeritud programmiraamatukogudele. . Ettevalmistust ja otsustamist konkreetsetes valdkondades, sealhulgas rahvamajanduses, on rikastanud juurdepääs juba loodud tööstuse rakenduste andmebaasidele.

IT-spetsialistide koolituse uus ajastu

Niisiis nõudis teaduse arengu ja NSV Liidu rahvamajanduse ühtne arvutitoe poliitika piisavat massilist personalitoetust. Metoodilist tööd vajalike spetsialistide üleliidulise väljaõppe korraldamisel juhtis tegelikult Moskva Riikliku Ülikooli arvutusmatemaatika-matemaatikateaduskond, tuginedes NSV Liidu Teaduste Akadeemia kõrgeimate spetsialistide autoriteedile ja teadmistele. IT-spetsialistide koolitamise meetodite "akadeemiline" pakkumine võib olla kadedaks igale maailma teaduskeskusele. Regulatiivse komponendi andis NSVL Haridusministeerium.

Võib märkida, et maailmas on IT-spetsialistide koolitamiseks metoodiliste aluste loomise kontroll traditsiooniliselt olnud professionaalsete avalike organisatsioonide huvivaldkond. Ameerika Ühendriikides on selle rolli võtnud ACM (Association for Computing Machinery) ja IEEE arvutiühing (IEEECS).

kes on seda tööd teinud alates 60ndatest. eelmisel sajandil. 1965. aastal töötas ACM-i organisatsiooni hariduskomitee välja esimese arvutiteaduse bakalaureuseõppe standardprogrammi kavandi, mis pärast läbivaatamist avaldati 1968. aastal lõplikul kujul, saades nimeks Curriculum 68. Normatiivkomponenti ei olnud. väljatöötatud dokumendis oli see Ameerika ülikoolidele soovitusliku iseloomuga, kuid kujunes de facto üsna kiiresti rahvusvaheliseks IT-spetsialistide koolitamise standardiks “Computing Curriculum (CC)”. Sponsorid ACM ja IEEE-CS

Peter Denningi töörühm koostas 1989. aastal raporti "Arvutamine kui distsipliin". Uues distsipliinis “Arvutitehnika” eristati kahte komponenti: “Arvutiteadus” ja “Arvutitehnika” See sisaldub hiljem metoodiliselt põhiõppekavas CC2001, mis töötati välja versioonides CC2005. Kuid CC2005 sisaldas juba põhimõttelist erinevust eelmistest versioonidest - see viitab selgelt vajadusele koolitada spetsialiste rakendustööstuse jaoks. Ülemaailmsed erialaorganisatsioonid AIS (Infosüsteemide Liit) ja AITP (Infotehnoloogiaprofessionaalide Liit) loovad IS2002. Arvutusperre ilmub uus täisliige – infosüsteemid. CC2005 “Andmetöötlus” hõlmab järgmisi valdkondi: arvutitehnika (CE), arvutiteadus (CS), tarkvaratehnika (SE), infotehnoloogia (IT), infosüsteemid (infosüsteemid – IS). Venemaa kõrgharidus vastab ka erialaülikooli koolituse rakenduste koostamise, arendamise ja käitamise spetsialistide vajadusele 2000. aastal ilmus uus riiklik haridusstandard erialale 351340 „Rakendusinformaatika (valdkonna järgi)“ (ministeeriumi korraldus). Venemaa haridus, 14. märts 2000).

Dokumendis on täpsustatud: „Arvutiteaduse eriala lõpetajal (eriala kvalifikatsiooniga) peab olema spetsialiseerumine, mille määrab arvutiteaduse meetodite ja professionaalse suunitlusega infosüsteemide rakendusala, konkreetsel erialal õpitud erialade loetelu, infodistsipliinid ja lõputöö. kvalifitseeriv töö." Samal ajal määratakse kvalifitseeritud teadmiste rakendusvaldkond: „Arvutiteadlane (valdkonna kvalifikatsiooniga) tegeleb suuremal määral professionaalselt orienteeritud kestaga (mida ta kujundab, loob ja rakendab), mis koosneb eritarkvara, infotugi ja organisatsioonilised meetmed, mis toetavad konkreetsete protsesside toimimist rakendusvaldkonnas ning vähemal määral tegelevad infosüsteemi tuumaga (arvutusvahendite kompleksi, operatsioonisüsteemi, andmebaasihaldussüsteemide arendamine, jne)."

Veidi hiljem, 2003. aastal, avati teine ​​erialastandard 080500 "Äriinformaatika" (Vene Föderatsiooni Haridusministeeriumi korraldus 8. juulist 2003) spetsialistide koolitamiseks, kelle kutsetegevuse valdkond "sisaldab: Ettevõtlus arhitektuuri projekteerimine, IP ja IKT ettevõtte juhtimise arendamise strateegiline planeerimine, IP ja IKT ettevõtte juhtimise organisatsiooni elutsükli protsessid, Protsesside analüütiline tugi

teha otsuseid ettevõtte juhtimise kohta."

Seega võtab Venemaa majandus vastu rakendusinformaatika spetsialiste, et pakkuda IT-tuge infoprotsessidele järgmistes tööstusharudes: "majandus, õigus, politoloogia, psühholoogia, sotsioloogia, politoloogia, psühholoogia, ökoloogia, humanitaar-sotsiaalteadused jt. professionaalsele orienteeritud infosüsteemid...", samuti "Äriinformaatika" spetsialistid ettevõtetesiseste infoprotsesside toetamiseks.

Nüüd on rakendustööstuse IT-spetsialistide koolitamise de facto globaalne metoodiline standard Infosüsteemid 2010 (IS2010) õppekava, mille on Wiki ressurssi kasutades loonud kogu professionaalne IT-maailm. Selle suuna lõpetajate kõige terviklikum erialavaldkond on kirjeldatud CC2005-s. Samuti eristatakse IS-i ja IT-spetsialistide koolituse sihtvaldkondi: „Selle eriala (infosüsteemid) spetsialistid tegelevad eelkõige selle infoga, mida arvuti suudab ettevõttele anda, et see saaks paremini määratleda ja saavutada oma eesmärke. nagu protsessidega, mida ettevõte infotehnoloogia abil juurutab või täiustab. ... Infosüsteemid keskendub infotehnoloogia infoaspektidele. Infotehnoloogiad on selline täiendus: nende huvivaldkond on tehnoloogiad ise, kuid mitte informatsioon, mida nad töötlevad. IT-programmid on loodud selleks, et toota lõpetajaid, kellel on õige kombinatsioon teoreetilistest teadmistest ja praktilistest oskustest, et hallata organisatsiooni infotehnoloogiat ja inimesi, kes seda kasutavad.

Majandusinformaatika didaktiline roll

Esitatud „Rakendusinformaatika“, „Äriinformaatika“ valdkonna spetsialistide riikliku koolituse õppekavade kirjeldus ja sellega tihedalt seotud Ameerika õppekava „Infosüsteemid - IS 2010“ lubab võtta kasutusele uue suuna: „Majandusinformaatika“. et analüüsida üldist ja erinevat ning hinnata selle väljavaateid.

Esiteks tuleb märkida, et “Majandusinformaatika” ei ole kantud riiklikusse erialaõppe erialade nimekirja ning üks käesoleva uuringu eesmärk on tõestada selle teema käsitlemise otstarbekust, võib-olla teiste valdkondade kontekstis, mis arutatakse allpool.

Majandusinformaatika on majanduses ja ettevõtluses kasutatavate infosüsteemide teadus, samuti nende süsteemide ökonoomika.

See määratlus sisaldab viidet piirkondade erinevustele

rakendused: majandusinformaatika tegeleb infosüsteemide kasutamise kulude ja tulude võrdlemisega traditsioonilises majandusanalüüsi skeemis. Nii “Rakendusinformaatika” kui “Äriinformaatika” ja “IS -2010” on suunatud infotehnoloogia rakendusvaldkonna spetsialistide koolitamisele ainevaldkonna probleemide lahendamiseks. Selliste otsuste tõhususe hindamine jääb klassikalise majandusteaduse teemaks. Lisaks vajab infotoode, millel on palju mittetriviaalseid hinnakujunduse, tarbimise ja arendamise omadusi, majanduslikku kirjeldamist ja uurimist. On traditsioonilised majandusküsimused: infotoodete tootmine ja levitamine. Moore'i seadus nõuab majanduslikku tõlgendust, mille kohaselt on produktiivsemal infotootel madalamad kulud. Infotoodete turg kujuneb ja areneb oma seaduspärasuste järgi: sellel ringlevad ka reaalsed materiaalsed üksused, kuid selle turu peamiseks mootoriks on immateriaalne teenus või teenus, mille omadus on ammendamatus ja piirkulud kipuvad nulli. Siin luuakse "infoõhust" uued tööstusharud (hasartmängud) ja hiiglaslikud varandused tekivad "millestki". Lõpuks muutub informatsioon ise kaubaks, mille kirjeldamiseks klassikalised majandusmudelid ei sobi: nõudlus ei tekita pakkumist. Ilmuvad infotooted, mille majanduslikud omadused nõuavad tänapäevast tõlgendamist: piiramatu juurdepääs lõppkasutajatele tasuta pakutavatele pilveteenustele, infotehnoloogiatoodete tarbijaomaduste kasv ilma nende hinda tõstmata. Ebatavaline on ka infotoote hinnastruktuur, mille puhul piirkulud kipuvad nulli jääma.

Tänapäeval näeb infosüsteemide ökonoomika välja sama loomulik kui mis tahes rahvamajanduse haru – näiteks põllumajandusökonoomika või tööstusökonoomika. Kuid infoturul on teraviljaturuga vähe ühist ja infotoodete turu kirjeldamiseks on vaja uusi uuringuid.

Üldjuhul tuleb üldmajandusinformaatika küsimuste arutamisel andmetöötlusega märkida, et nendel teadustel on otsene seos vaid infotehnoloogiate (IT) ja infosüsteemide (IS) käsitlemisel. Samal ajal on majandusteadlaste jaoks mõistes “infotehnoloogia” esiteks “teave”, “teave”, infoprotsesse pakkuvad teenused ja alles seejärel “tehnoloogia”. Nagu ülalpool märgitud, on infosüsteemid majandusinformaatika uurimisobjekt ja nimetust ennast iseloomustab pigem definitsiooni "informatsioon" kui "arvutamine" olemasolu - mis tuleneb otseselt "arvutamise" põhisuunast, kuna tänapäevased rakendusülesanded. , sealhulgas

majanduslik sisu – seostatakse eelkõige sisuka info töötlemise ja analüüsiga, pidades arvutusi ennast vajalikuks ligipääsetavaks töövahendiks.

Infosüsteemide efektiivsusest rääkides võib märkida “Majandusinformaatika” tekkimise objektiivset asjakohasust: tänaseks on infosüsteemide kasutuskeskkond kvalitatiivselt muutunud. Mõnede ekspertide sõnul on traditsiooniline IP kasutamise alane nõustamine, mille eesmärk on sõnastada rakendamise eesmärgid ja eesmärgid ning valida konkreetsele ettevõttele parim IP, praktiliselt kadunud. Infosüsteemide aktiivse sisenemise aastakümnete jooksul organisatsioonide planeerimise, juhtimise ja otsustamise praktikasse on välja kujunenud piisavalt kvalifitseeritud kasutajate kontingent, kes on suuteline iseseisvalt vastama tehniliste kirjelduste koostamise esialgsetele küsimustele. Lisaks on IT-valdkonna standardiseerimine võimaldanud konvergentsiprotsesse, mis on praktikas minimeerinud IS-i tüübi valikul tekkivate vigade tagajärjed. Nõustamise põhiküsimuseks oli infosüsteemi toimimise efektiivsuse probleem, selle mõju ettevõtte väärtuse loomise protsessidele. Sellele küsimusele saab vastata ainult ühel viisil: anda lähenemisviisid arvutite kasutamise kulude ja tulude hindamiseks.

Ilmselge on, et eelpool käsitletud õppekavade ja õppekavade järgi valmistuvatel IT-spetsialistidel puudub majandustegevusala. See pole üllatav: IT-spetsialistide tegevusvaldkond on ettevõtluse inseneri- ja tehnoloogilised teenused. Kulude ja tulude väljaselgitamise ja hindamise peensused kuuluvad majanduse valdkonda ning IT-tudengeid traditsiooniliselt ei huvita. Pealegi ei ole sellise hindamisega tehtav töö struktureeritud ja seda ei saa taandada tuttavaks äriprotsessiks või kindla iteratsioonide arvuga tuntud algoritmiks. See on majandusteadlaste asi.

Mis on majandusinformaatika erialal õppimise tulemus? Mida teavad ja oskavad täismahus koolitustsükli läbinud lõpetajad?

Majandusteadlaste IT-koolituse korraldamisel on põhiline kahe olulise sätte sõnastamine.

Esimene on IT ja IS "sisenemispunkti" õige määratlus konkreetsesse majanduse ja ärivaldkonda. Majanduse ja ettevõtluse jaoks mängib seda rolli äriprotsess ja IT-teenuste pakkumine, hariduses - haridusprotsess, tervishoius - meditsiiniprotsess jne. Konkreetse rakenduse põhiolemuse eripäraks on selle protsessi iseloom, laialdane levik ainevaldkonnas, korratavus ajas ja ruumis. Põhiolemuse täpsustamine on spetsialistide - majandusteadlaste ülesanne. Nende IT- ja IS-spetsialistide koolitamise eesmärk on anda neile teadmised, oskused ja oskused kirjeldamaks IT-teenuseid, mida kasutatakse

äriprotsesside automatiseerimine.

Teine säte on IT ja IS valdkonna tulevaste spetsialistide koolitamise eesmärkide selge määratlemine. Meie hinnangul võimaldavad head teadmised, oskused ja vilumused IT ja IP valdkonnas lõpetajal saada konkurentsieelise erialaturul. Klassikaliste ülikoolide ja kaasaegsete teadusasutuste jaoks tundub loomulik sõnastada IT ja IS roll põhiliste äriprotsesside – teadus- ja haridustegevuse – efektiivsuse tõstmise vahenditena. Nende vahendite kasutamise peamine eesmärk on parandada spetsialistide koolituse kvaliteeti ning tagada tegevustegevuse kõrge juhtimistase ja organisatsiooni konkurentsivõime. Kõrgeima professionaalse taseme saavutamine majanduses ja ettevõtluses on ülikoolide poolt võimalik vaid oma IT-spetsialistide koolitamise loogilise ahela ülesehitamisel. Selle ahela elemendid või etapid on teada: bakalaureusekraad - magistrikraad - magistrikraad. Tavapäraselt võime eeldada, et igal etapil on oma IT-koolituse tase. Basic - bakalaureuse kraadi jaoks, professionaalne - magistrikraadi jaoks, teadustöö - magistrandile. Koolituse edu on noorte spetsialistide, ülikooli ja kogu tööstuse jaoks märgatavam, kui iga etapi tulemuseks on konkreetse aine, mitte tehnikavaldkonna spetsialist. Selleks on vaja luua vastav institutsionaalne keskkond, mille elemendiks saab riiklik haridussüsteem koos haridusstandarditega ja sellele vastav eriala - majandusinformaatika.

Sarnased ettepanekud kehtiksid ka teistele erialadele: ajalooline informaatika, bioloogia, meditsiini, ... Tundub, et need peaksid kõik olema esindatud ülikooli erialade nimekirjas. Aga Haridusministeeriumi uue korralduse eelnõu järgi on selles nimekirjas ainult äri-, bio-, geo- ja rakendusinformaatika.

Tegelikult on selliste spetsialistide koolitamine käimas, see toimub sageli intuitiivselt ja sõltub oluliselt subjektiivsetest teguritest. Aastakümneid kestnud infotehnoloogiate ja -süsteemide laialdane kasutamine on aga juba loonud piisava erialase reservi tööstuse kompetentsidest, on ideid kutsestandarditest – see kõik peaks viima vastavate aineerialade ja kõrghariduse erialade ametliku loomiseni.

Järeldus

Üle maailma ja Venemaal on juba moodustatud erialarühmad, mis tegelevad infosüsteemide ökonoomika probleemidega. Kaasaegsetes tingimustes muutuvad need küsimused võtmetähtsusega infosüsteemide valiku, juurutamise ja toimimise küsimuste lahendamisel

ettevõtted ja organisatsioonid.

Hetkel puudub süsteem spetsialistide koolitamiseks, mis suudaks analüüsida infosüsteemide juurutamise majanduslikke tagajärgi. Praegune IT-haridussüsteem lahendab peamiselt tehniliste spetsialistide koolitamise probleemi.

Konkreetsete rakenduskõrghariduse sektorite uuendusliku arengu tagamine eeldab IT-spetsialistide koolitamise süsteemi loomist rakenduslike humanitaar- ja sotsiaalmajanduslike sektorite piires. See eeldab erialade loomist mitte ainult rakenduslikus (tehnilises), vaid ka aineinfoteaduses.

Kirjandus

1. Kantorovich L.V., “Tootmise korraldamise ja planeerimise matemaatilised meetodid”, L.: Leningradi Riikliku Ülikooli kirjastus, 1939. - 67 lk.

2. Kantorovich L.V. Funktsionaalne analüüs ja rakendusmatemaatika. "Matemaatikateaduste edusammud" 1948

3. Kantorovich L.V. Funktsionaalne analüüs ja arvutusmatemaatika, 1956. http://en.cs.msu.ru/node/62 - arvutiteaduse ajalugu aastani 2000.

4. Maxon: Nõukogude küberneetika kaks tragöödiat. EYE OF THE PLANET teabe- ja analüütiline portaal^M, 29.02.2012.

5. Ludwig von Mises. Die Wirtschaftsreсhnung im sozialistischen Gemeinwesen", Archiv fuer Sozialwissenschaften und Sozialpolitik, XLVII kd, nr 1 (aprill 1920).

6. Mises L. Inimtegevus. Traktaat majandusteooriast. M., Majandus, 2000.

7. “Investeeringute efektiivsus IT-sse”, M., SoDIT, 2013, 194 lk ISBN 978-5-4465-0104-5.

8. Sukhomlin V.A. Infotehnoloogia valdkonna rahvusvahelised haridusstandardid. Rakendusinformaatika, nr 1 (37), 2012.

9. Arvutiõppe õppekavad 2001 (CC2001). Arvutiteadus, lõpparuanne, (15. detsember 2001). The Joint Task Force on Computing Curriculies, IEEE Computer Society, Association for Computing Machinery.

10. Arvutiõppe õppekavad 2005 (CC2005). Ülevaatearuanne, mis hõlmab arvutitehnika, arvutiteaduse, infosüsteemide, infotehnoloogia ja tarkvaratehnika bakalaureuseõppe programme. The Association for Computing Machinery (ACM), The Association for Information Systems (AIS), The Computer Society (IEEE-CS), 30. september 2005.

11. J.T. Gorgone, G.B. Davis, J.S. Valacich, H.Topi, D.L. Feinstein, H.E. Longenecker, Jr. IS 2002, Infosüsteemide bakalaureuseõppekavade näidisõppekava ja juhendid. Arvutusmasinate Liit (ACM), Infosüsteemide Liit (AIS), Infotehnoloogia spetsialistide ühendus AITP.

12. H. Topi, J. S. Valacich, R. T. Wright, K. M. Kaiser, J. F. Nunamaker, Jr., J. C. Sipior, G. J. de Vreede. IS 2010, Infosüsteemide bakalaureuseõppekavade näidisõppekava ja juhendid. Arvutusmasinate Liit (ACM), Infosüsteemide Liit (AIS).

13. Lugatšov M.I., Abramov V.G., Skripkin K.G., Tihhomirov V.V. Metoodika programmide väljatöötamiseks distsipliinis "Informaatika" mittepõhihariduse valdkondade jaoks. Max Press, M., 2006.

14. Lugachev M.I., Skripkin K.G., IT-pädevused majandushariduse osana. Moskva Riikliku Ülikooli bülletään. 6. sari, “Majandus”, nr 4, 2009.

15. Venemaa Haridus- ja Teadusministeeriumi korralduse eelnõu „Kõrghariduse erialade ja koolitusvaldkondade nimekirjade kinnitamise kohta“ http://www.consultant.ru/law/hotdocs/26905.html

Ukraina haridusministeerium

Kiievi Rahvamajandusülikool

"Majandusinformaatika"

Sissejuhatus.

Inimene on alati teinud otsuseid kõigis oma tegevusvaldkondades. Oluline otsustusvaldkond on seotud tootmisega. Mida suurem on tootmismaht, seda raskem on otsust langetada ja seega ka eksimine. Tekib loomulik küsimus: kas selliste vigade vältimiseks on võimalik arvutit kasutada? Vastuse sellele küsimusele annab teadus, mida nimetatakse küberneetikaks.

Küberneetika (tuletatud kreeka sõnast "kybernetike" - juhtimiskunst) on teadus teabe vastuvõtmise, säilitamise, edastamise ja töötlemise üldistest seadustest.

Küberneetika kõige olulisem haru on majandusküberneetika – teadus, mis tegeleb küberneetika ideede ja meetodite rakendamisega majandussüsteemides.

Majandusküberneetika kasutab majanduse juhtimisprotsesside uurimiseks meetodite kogumit, sealhulgas majanduslikke ja matemaatilisi meetodeid.

Praegu on arvutite kasutamine tootmisjuhtimises jõudnud laiaulatuslikule tasemele. Enamasti lahendatakse arvutitega aga nn rutiinseid ülesandeid ehk siis erinevate andmete töötlemisega seotud ülesandeid, mida enne arvutite kasutamist lahendati samamoodi, kuid käsitsi. Veel üks probleemide rühm, mida saab arvuti abil lahendada, on otsustusprobleemid. Arvuti kasutamiseks otsuste tegemiseks on vaja luua matemaatiline mudel.

Kas otsuste tegemisel on tõesti vaja arvuteid kasutada?

Inimvõimed on üsna mitmekesised. Kui paneme need järjekorda, saame eristada kahte tüüpi: füüsilist ja vaimset. Inimene on nii üles ehitatud, et sellest, mis tal on, ei piisa talle. Ja algab lõputu oma võimete suurendamise protsess. Rohkema tõstmiseks ilmub üks esimesi leiutisi – hoob koorma kergemaks liigutamiseks – ratas. Need tööriistad kasutavad ikkagi ainult inimese enda energiat. Aja jooksul hakatakse kasutama väliseid energiaallikaid: püssirohtu, auru, elektrit, aatomienergiat. Kui palju välistest allikatest kasutatav energia ületab tänapäeval inimese füüsilisi võimeid, on võimatu hinnata. Mis puutub inimese vaimsetesse võimetesse, siis, nagu öeldakse, on kõik rahulolematud tema seisundiga, kuid on rahul oma mõistusega. Kas inimest on võimalik teha targemaks, kui ta on? Sellele küsimusele vastamiseks tuleks selgitada, et kogu inimese intellektuaalse tegevuse saab jagada formaliseeritud ja mitteametlikuks.

Formaliseeritud tegevus on tegevus, mida tehakse teatud reeglite järgi. Näiteks arvutuste tegemise, teatmeteostes otsimise ja graafilise töö võib kahtlemata usaldada arvutile. Ja nagu kõik, mida arvuti suudab, teeb ta seda paremini ehk kiiremini ja paremini kui inimene.

Mitteametlik tegevus on tegevus, mis toimub teatud meile tundmatute reeglite järgi. Mõtlemine, kaalutlus, intuitsioon, terve mõistus – me ei tea veel, mis see on, ja loomulikult ei saa seda kõike arvutile usaldada, kasvõi juba sellepärast, et me lihtsalt ei tea, mida usaldada, milline ülesanne arvutile määrata.

Vaimse tegevuse liik on otsuste tegemine. Üldtunnustatud seisukoht on, et otsuste tegemine on mitteametlik tegevus. See ei ole aga alati nii. Ühest küljest me ei tea, kuidas me otsuseid teeme. Ja mõnede sõnade selgitamine teiste abiga nagu "me teeme otsuseid tervet mõistust kasutades" ei anna midagi. Teisest küljest saab olulise osa otsustusprobleemidest vormistada. Üks otsustusprobleemide tüüp, mida saab formaliseerida, on optimaalne otsustusprobleem või optimeerimisprobleem. Optimeerimisülesanne lahendatakse kasutades matemaatilisi mudeleid ja arvutitehnoloogiat.

Kaasaegsed arvutid vastavad kõrgeimatele nõuetele. Need on võimelised sooritama miljoneid toiminguid sekundis, nende mällu mahub kogu vajalik info ning kuvari-klaviatuuri kombinatsioon tagab dialoogi inimese ja arvuti vahel. Siiski ei tohiks segi ajada edu arvutite loomisel saavutustega nende rakendusvaldkonnas. Tegelikult ei saa arvuti teha muud, kui vastavalt inimese määratud programmile tagada lähteandmete teisenemine tulemusteks. Peame selgelt aru saama, et arvuti ei tee ega saa teha otsuseid. Otsuse saab teha ainult inimjuht, kellel on selleks teatud õigused. Kuid pädeva juhi jaoks on arvuti suurepärane abiline, mis suudab välja töötada ja pakkuda mitmesuguseid lahendusi. Ja sellest komplektist valib inimene selle variandi, mis tema vaatenurgast sobivamaks osutub. Muidugi ei saa kõiki otsustusprobleeme arvuti abil lahendada. Sellegipoolest, isegi kui probleemi lahendamine arvutis ei lõpe täieliku eduga, osutub see siiski kasulikuks, kuna see aitab kaasa selle probleemi sügavamale mõistmisele ja selle rangemale sõnastamisele.

Lahenduse etapid.

1. Ülesande valimine

2. Modelleerimine

3. Algoritmi koostamine

4. Programmeerimine

5. Algandmete sisestamine

6. Saadud lahuse analüüs

Selleks, et inimene saaks ilma arvutita otsuse teha, ei vaja ta sageli midagi. Mõtlesin ja otsustasin. Inimene, olgu hea või halb, lahendab kõik probleemid, mis tema ees tekivad. Tõsi, antud juhul pole õigsuse garantiid. Arvuti ei tee mingeid otsuseid, vaid aitab ainult lahendusi leida. See protsess koosneb järgmistest sammudest:

1. Ülesande valimine.

Probleemi, eriti üsna keeruka probleemi lahendamine on üsna keeruline ja nõuab palju aega. Ja kui ülesanne on valitud halvasti, võib see kaasa tuua ajakaotuse ja pettumuse arvuti kasutamisel otsuste tegemisel. Millistele põhinõuetele peab ülesanne vastama?

V. Sellel peab olema vähemalt üks lahendus, sest kui lahendusvariante pole, siis pole ka midagi valida.

B. Peame selgelt teadma, mis mõttes peaks otsitav lahendus olema parim, sest kui me ei tea, mida tahame, ei saa arvuti aidata meil parimat lahendust valida.

Probleemi valik lõpeb selle mõtestatud sõnastamisega. Probleem on vaja selgelt sõnastada tavakeeles, tuua välja uurimistöö eesmärk, näidata piirangud ning püstitada peamised küsimused, millele soovime probleemi lahendamise tulemusena vastuseid saada.

Siin tuleks välja tuua majandusobjekti olemuslikumad tunnused, olulisemad sõltuvused, millega soovime mudeli ehitamisel arvestada. Moodustatakse mõned hüpoteesid uurimisobjekti arendamiseks, uuritakse tuvastatud sõltuvusi ja seoseid. Kui probleem on välja valitud ja selle sisu sõnastatud, tuleb tegeleda vastava ainevaldkonna asjatundjatega (insenerid, tehnoloogid, disainerid jne). Need spetsialistid tunnevad reeglina oma teemat väga hästi, kuid neil pole alati aimu, mida on vaja arvutiprobleemi lahendamiseks. Seetõttu osutub probleemi mõtestatud sõnastus sageli arvutiga töötamiseks täiesti ebavajaliku teabega üleküllatuks.

2. Modelleerimine

Majanduslik-matemaatilist mudelit mõistetakse kui uuritava majandusobjekti või -protsessi matemaatilist kirjeldust, milles majandusmustreid väljendatakse abstraktsel kujul, kasutades matemaatilisi seoseid.

Mudeli loomise põhiprintsiibid taanduvad kahele järgmisele kontseptsioonile:

1. Probleemi sõnastamisel on vaja modelleeritavat nähtust üsna laialt katta. Vastasel juhul ei anna mudel globaalset optimumi ega kajasta asja olemust. Oht seisneb selles, et ühe osa optimeerimine võib tulla teiste arvelt ja kogu organisatsiooni arvelt.

2. Mudel peaks olema võimalikult lihtne. Mudel peab olema selline, et seda on võimalik hinnata, kontrollida ja mõista ning mudelist saadavad tulemused peavad olema selged nii selle loojale kui ka otsustajale.

Praktikas on need mõisted sageli vastuolus eelkõige seetõttu, et andmete kogumise ja sisestamise, vigade kontrollimise ja tulemuste tõlgendamisega on seotud inimlik element, mis piirab rahuldavalt analüüsitava mudeli suurust. Mudeli suurust kasutatakse piirava tegurina ja kui tahame katvuse laiust suurendada, peame vähendama detaili ja vastupidi.

Tutvustame mudelite hierarhia kontseptsiooni, kus hierarhia kõrgematele tasanditele liikudes katvuse laius suureneb ja detailsus väheneb. Kõrgematel tasanditel kujunevad omakorda piirangud ja eesmärgid madalamatele tasemetele.

Mudeli koostamisel tuleb arvestada ka ajaaspektiga: planeerimishorisont üldiselt suureneb koos hierarhia kasvamisega. Kui terve ettevõtte pikaajalise planeerimise mudel võib sisaldada vähe igapäevaseid, igapäevaseid detaile, siis üksiku divisjoni tootmise planeerimise mudel koosneb peamiselt sellistest detailidest.

Probleemi sõnastamisel tuleb arvesse võtta kolme järgmist aspekti:

1. Uuritavad tegurid: Uuringu eesmärgid on üsna lõdvalt määratletud ja sõltuvad suuresti sellest, mis mudelis sisaldub. Sellega seoses on inseneridel lihtsam, kuna nende uuritavad tegurid on tavaliselt standardsed ja eesmärgifunktsiooni väljendatakse maksimaalse sissetuleku, minimaalsete kulude või võib-olla mõne ressursi minimaalse tarbimise kaudu. Samas seavad näiteks sotsioloogid tavaliselt eesmärgiks "sotsiaalse kasulikkuse" vms ja satuvad raskesse olukorda, et erinevatele tegevustele tuleb omistada teatud "kasulikkus", väljendades seda matemaatilisel kujul.

2. Füüsilised piirid: uuringu ruumilised aspektid nõuavad üksikasjalikku kaalumist. Kui tootmine on koondunud rohkem kui ühte punkti, siis tuleb mudelis arvestada vastavate jaotusprotsessidega. Need protsessid võivad hõlmata lao-, transpordi- ja seadmete planeerimise ülesandeid.

3. Ajapiirangud: uuringu ajalised aspektid kujutavad endast tõsist dilemma. Tavaliselt on planeerimishorisont hästi teada, kuid tuleb teha valik: kas modelleerida süsteemi dünaamiliselt, et saada ajagraafikuid, või modelleerida staatilist toimimist teatud ajahetkel.

Kui modelleeritakse dünaamilist (mitmeastmelist) protsessi, siis mudeli suurus suureneb vastavalt vaadeldavate ajaperioodide (etappide) arvule. Sellised mudelid on tavaliselt kontseptuaalselt lihtsad, seega seisneb põhiraskus pigem suutlikkuses probleem arvutis vastuvõetava aja jooksul lahendada, mitte aga suure hulga väljundandmete tõlgendamises. c Sageli piisab sellest, kui koostate süsteemi mudeli teatud ajahetkel, näiteks kindlal aastal, kuul, päeval ja seejärel korrake arvutusi teatud ajavahemike järel. Üldiselt hinnatakse ressursside kättesaadavust dünaamilises mudelis sageli ligikaudselt ja määravad mudelist väljapoole jäävad tegurid. Seetõttu tuleb hoolikalt analüüsida, kas tõesti on vaja teada mudeli karakteristikute ajasõltuvust või on võimalik saada sama tulemus, kui korrata staatilisi arvutusi mitmete erinevate fikseeritud hetkede jaoks.

3. Algoritmi koostamine.

Algoritm on piiratud reeglite kogum, mis võimaldab puhtmehaanilist lahendust mis tahes konkreetsele probleemile teatud sarnaste probleemide klassist. See tähendab:

¨ algandmed võivad teatud piirides muutuda: (algoritmi massiivsus)

¨ algandmetele reeglite rakendamise protsess (probleemi lahendamise tee) on üheselt määratletud: (algoritmi determinism)

¨ reeglite rakendamise protsessi igas etapis on teada, mida selle protsessi tulemuseks pidada: (algoritmi tõhusus)

Kui mudel kirjeldab seost lähteandmete ja soovitud suuruste vahel, siis algoritm on tegevuste jada, mis tuleb sooritada, et liikuda algandmetelt soovitud suurusteni.

Algoritmi kirjutamise mugav vorm on plokkskeem. See mitte ainult ei kirjelda üsna selgelt algoritmi, vaid on ka programmi koostamise aluseks. Igal matemaatiliste mudelite klassil on oma lahendusmeetod, mis on realiseeritud algoritmis. Seetõttu on väga oluline ülesannete klassifitseerimine matemaatilise mudeli tüübi järgi. Selle lähenemisviisi abil saab erineva sisuga probleeme lahendada sama algoritmi abil. Otsustusprobleemide algoritmid on reeglina nii keerulised, et neid on peaaegu võimatu rakendada ilma arvutit kasutamata.

4. Programmi koostamine.

Algoritm on kirjutatud tavaliste matemaatiliste sümbolite abil. Selleks, et arvuti seda loeks, on vaja luua programm. Programm on ülesande lahendamise algoritmi kirjeldus, mis on määratletud arvutikeeles. Algoritme ja programme ühendab matemaatilise tarkvara mõiste. Praegu on tarkvara hind ligikaudu poolteist korda suurem kui arvuti hind ning tarkvara kallinemine toimub pidevalt. Juba täna on soetamise teemaks just matemaatiline tarkvara ja arvuti ise on selle jaoks vaid konteiner, pakend.

Iga ülesanne ei nõua individuaalset programmi. Tänaseks on loodud võimsad kaasaegsed tarkvaratööriistad – rakendustarkvarapaketid (APP).

PPP on mudeli, algoritmi ja programmi kombinatsioon. Tihti saab ülesande jaoks valida valmis paketi, mis töötab suurepäraselt ja lahendab paljusid probleeme, sealhulgas meie oma. Sellise lähenemisega lahenevad paljud probleemid piisavalt kiiresti, sest pole vaja programmeerimisega tegeleda.

Kui PPP-d ei ole võimalik probleemi lahendamiseks kasutada ilma seda või mudelit muutmata, siis peate kas kohandama mudelit PPP-sisendiga või muutma PPP-sisendit nii, et mudelit saaks sellesse sisestada.

Seda protseduuri nimetatakse kohanemiseks. Kui arvuti mälus on sobiv PPP, siis on kasutaja ülesanne sisestada vajalikud andmed ja saada soovitud tulemus.

5. Algandmete sisestamine.

Enne algandmete arvutisse sisestamist on loomulikult vaja need kokku koguda. Veelgi enam, mitte kõik tootmises saadaolevad algandmed, nagu sageli üritatakse, vaid ainult need, mis on matemaatilises mudelis sisalduvad. Järelikult pole algandmete kogumine mitte ainult soovitatav, vaid ka vajalik alles pärast matemaatilise mudeli teadasaamist. Omades programmi ja sisestades algandmed arvutisse, saame probleemile lahenduse.

6. Saadud lahuse analüüs

Kahjuks segatakse matemaatiline modelleerimine üsna sageli esialgsete, sageli ebausaldusväärsete andmetega konkreetse probleemi ühekordse lahendusega. Keeruliste objektide edukaks haldamiseks on vaja mudelit pidevalt arvutis ümber ehitada, kohandades lähteandmeid muutunud olukorda arvestades. Ei ole kohane kulutada aega ja raha matemaatilise mudeli koostamisele, et teha selle põhjal üksainus arvutus. Majanduslik-matemaatiline mudel on suurepärane vahend vastuste saamiseks paljudele küsimustele, mis tekivad planeerimise, projekteerimise ja tootmise käigus. Arvutist võib saada usaldusväärne abiline operatiivse tootmisjuhtimise käigus tekkivate igapäevaste otsuste tegemisel.

KIRJELDAVAD PIIRANGUD

Need piirangud kirjeldavad uuritava süsteemi toimimist. Need esindavad spetsiaalset tasakaaluvõrrandite rühma, mis on seotud üksikute plokkide omadustega, nagu mass, energia, kulud. Asjaolu, et lineaarses programmeerimismudelis peavad tasakaaluvõrrandid olema lineaarsed, välistab võimaluse esitada selliseid põhimõtteliselt mittelineaarseid sõltuvusi keeruliste keemiliste reaktsioonidena. Mudelis saab aga arvesse võtta neid töötingimuste muutusi, mis võimaldavad lineaarset kirjeldamist (vähemalt ligikaudselt). Tasakaalusuhteid saab sisestada vooskeemi mõne täieliku osa jaoks. Staatilistes (üheastmelistes) mudelites võivad sellised seosed olla

esineb kujul:

Sisend + väljund = 0

Dünaamilist (mitmeastmelist) protsessi kirjeldavad seosed:

Sisend + väljund + akumulatsioon = 0,

kus säästu all mõistetakse vaatlusaluse perioodi netokasvu.

PIIRANGUD RESSURSSILE JA LÕPPTARBIMISELE

Nende piirangutega on olukord üsna selge. Lihtsamal kujul on ressursipiirangud ressursside tarbimist tähistavate muutujate ülemised piirid ja lõpptoote tarbimise piirangud toote tootmist esindavate muutujate alumised piirid. Ressursipiirangud on järgmised:

A i1 X 1 + ... + A ij X j + ... + A X n Bi-s,

kus A ij on i-nda ressursi tarbimine ühiku X j kohta, j = 1 ... n ja Bi on saadaoleva ressursi kogumaht.

VÄLISELT KEHTESTATUD TINGIMUSED

SIHTFUNKTSIOONI MÄÄRATLUS

Mudeli eesmärkfunktsioon koosneb tavaliselt järgmistest komponentidest:

1) Toodetud toote maksumus.

2) Kapitaliinvesteeringud hoonetesse ja seadmetesse.

3) Ressursikulu.

4) Kasutuskulud ja seadmete remondikulud.

Majanduslike ja matemaatiliste mudelite klassifikatsioon

Protsesside objektide nähtuste uurimise oluline etapp on nende klassifikatsioon, mis toimib objektide alluvate klasside süsteemina, mida kasutatakse nende objektide klasside vaheliste seoste loomise vahendina. Klassifikatsioon põhineb objektide olulistel omadustel. Kuna märke võib olla palju, võivad sooritatavad klassifikatsioonid üksteisest oluliselt erineda. Iga klassifikatsioon peab püüdlema oma eesmärkide saavutamise poole.

Klassifitseerimise eesmärgi valik määrab tunnuste kogumi, mille järgi süstematiseeritavad objektid klassifitseeritakse. Meie klassifikatsiooni eesmärk on näidata, et täiesti erineva sisuga optimeerimisülesandeid saab lahendada arvutis, kasutades mitut tüüpi olemasolevat tarkvara.

Siin on mõned näited klassifitseerimistunnuste kohta:

1. Kohaldamisala

3. Matemaatilise mudeli klass

Kõige tavalisemad majandusteaduses tekkivad optimeerimisprobleemid on lineaarse programmeerimise probleemid. Nende levimust seletatakse järgmisega:

1) Nende abiga lahendavad nad ressursside jaotamise probleeme, millele

väheneb väga suur hulk väga erinevaid ülesandeid

2) Nende lahendamiseks on välja töötatud ja kaasasolevas tarkvaras juurutatud usaldusväärsed meetodid

3) Mitmed keerulisemad ülesanded taandatakse lineaarse programmeerimise ülesanneteks

Matemaatiline modelleerimine juhtimises ja planeerimises

Üks võimsamaid tööriistu, mis on komplekssete süsteemide haldamise eest vastutavatele inimestele kättesaadavad, on modelleerimine. Mudel on reaalse objekti, süsteemi või kontseptsiooni esitus mingil kujul, mis erineb selle tegeliku tegeliku olemasolu vormist. Tavaliselt toimib mudel vahendina, mis aitab selgitada, mõista või täiustada. Matemaatiliste mudelite analüüs annab juhtidele ja teistele juhtidele tõhusa tööriista, mille abil saab ennustada süsteemide käitumist ja võrrelda saadud tulemusi. Modelleerimine võimaldab loogiliselt ennustada alternatiivsete tegude tagajärgi ja näitab üsna kindlalt, millist neist eelistada.

Ettevõttel on teatud tüüpi ressursse, kuid ressursside kogupakkumine on piiratud. Seetõttu kerkib oluline ülesanne: valida optimaalne variant, mis tagab eesmärgi saavutamise minimaalse ressursikuluga. Seega tähendab tõhus tootmisjuhtimine protsessi sellist korraldamist, mille käigus saavutatakse mitte ainult eesmärk, vaid saadakse ka mõne tõhususe kriteeriumi äärmuslik (MIN, MAX) väärtus:

K = F(X1,X2,...,Xn) -> MIN(MAX)

Funktsioon K on eesmärgi saavutamisele suunatud tegevuse tulemuse matemaatiline väljend ja seetõttu nimetatakse seda sihtfunktsiooniks.

Kompleksse tootmissüsteemi toimimise määrab alati suur hulk parameetreid. Optimaalse lahenduse saamiseks tuleb mõned neist parameetritest pöörata maksimumile ja teised miinimumile. Tekib küsimus: kas on üldse lahendust, mis kõige paremini rahuldaks korraga kõiki nõudeid? Võime julgelt vastata – ei. Praktikas ei muuda lahendus, kus mis tahes näitajal on maksimum, teisi näitajaid ei maksimumiks ega miinimumiks. Seetõttu on sellised väljendid nagu: toota kõrgeima kvaliteediga tooteid madalaima hinnaga lihtsalt pidulik lause ja sisuliselt valed. Õige oleks öelda: saada kõrgeima kvaliteediga tooteid sama hinnaga või vähendada tootmiskulusid ilma selle kvaliteeti langetamata, kuigi sellised väljendid kõlavad vähem kaunilt, kuid need määratlevad selgelt eesmärgid. Eesmärgi valimine ja selle saavutamise kriteeriumi ehk eesmärgifunktsiooni sõnastamine on kõige keerulisem probleem heterogeensete muutujate mõõtmisel ja võrdlemisel, millest mõned on põhimõtteliselt üksteisega võrreldamatud: näiteks ohutus ja maksumus või kvaliteet. ja lihtsus. Kuid just sellised sotsiaalsed, eetilised ja psühholoogilised mõisted toimivad sageli motivatsiooniteguritena optimaalsuse eesmärgi ja kriteeriumi määramisel. Tegelike tootmisjuhtimisprobleemide puhul tuleb arvestada, et mõned kriteeriumid on olulisemad kui teised. Selliseid kriteeriume saab järjestada, st määrata nende suhtelise tähtsuse ja prioriteedi. Sellistes tingimustes tuleb pidada optimaalseks lahendust, mille puhul kõrgeima prioriteediga kriteeriumid saavad maksimaalsed väärtused. Selle lähenemisviisi piirav juhtum on peamise kriteeriumi kindlaksmääramise põhimõte. Sel juhul võetakse peamiseks kriteeriumiks üks kriteerium, näiteks terase tugevus, toote kalorisisaldus jne. Selle kriteeriumi alusel viiakse optimeerimine läbi ainult ühe tingimuse järgi: need ei tohi olla väiksemad kui mõned määratud väärtused. Järjestatud parameetrite vahel on võimatu teha tavalisi aritmeetilisi tehteid, on võimalik kehtestada ainult nende väärtuste hierarhia ja prioriteetide skaala, mis on oluline erinevus loodusteaduste modelleerimisest.

Komplekssete tehniliste süsteemide projekteerimisel, suurtootmise juhtimisel või sõjaliste operatsioonide juhtimisel, st olukordades, kus on vaja teha vastutustundlikke otsuseid, on suur tähtsus praktilisel kogemusel, mis võimaldab välja selgitada olulisemad tegurid, hõlmata olukorda tervikuna ja vali eesmärgi saavutamiseks optimaalne tee. Kogemus aitab ka minevikus sarnaseid juhtumeid leida ja võimalusel ekslikke tegusid vältida. Kogemus ei tähenda ainult otsustaja enda praktikat, vaid ka teiste inimeste kogemust, mis on kirjeldatud raamatutes, kokku võetud juhendites, soovitustes ja muudes juhendmaterjalides. Loomulikult, kui lahendus on juba testitud ehk siis teada, milline lahendus seatud eesmärke kõige paremini rahuldab, siis optimaalse kontrolli probleemi ei eksisteeri. Kuid tegelikkuses ei ole olukorrad peaaegu kunagi täpselt ühesugused, seega tuleb otsuseid ja juhtimist alati teha puuduliku teabe tingimustes. Sellistel juhtudel püütakse puuduvat teavet hankida oletuste, oletuste, teadusliku uurimistöö tulemuste ja eriti mudelite abil uurides. Teaduslikult põhjendatud kontrolliteooria on paljuski meetodite kogum puuduva teabe täiendamiseks selle kohta, kuidas juhtobjekt valitud mõju all käitub.

Soovi saada võimalikult palju teavet kontrollitavate objektide ja protsesside kohta, sealhulgas nende tulevase käitumise tunnuste kohta, saab rahuldada, uurides mudelitel meile huvipakkuvaid omadusi. Mudel annab võimaluse reaalse objekti kujutamiseks, mis võimaldab lihtsalt ja kulutõhusalt uurida selle mõningaid omadusi. Ainult mudel võimaldab meil uurida mitte kõiki omadusi korraga, vaid ainult neid, mis on antud kaalutluse jaoks kõige olulisemad. Seetõttu võimaldavad mudelid luua süsteemist lihtsustatud ettekujutuse ja saada soovitud tulemusi lihtsamalt ja kiiremini kui süsteemi enda uurimisel. Tootmissüsteemi mudel luuakse ennekõike juhtimist teostava töötaja peas. Seda mudelit kasutades püüab ta vaimselt ette kujutada süsteemi enda funktsioone ja selle käitumise üksikasju, ette näha kõiki raskusi ja ette näha kõik kriitilised olukorrad, mis erinevates töörežiimides võivad tekkida. Ta teeb loogilisi järeldusi, teostab jooniseid, plaane ja arvutusi. Kaasaegsete tehnosüsteemide ja tootmisprotsesside keerukus tähendab, et nende uurimiseks tuleb kasutada erinevat tüüpi mudeleid.

Lihtsamad on skaalamudelid, milles igas suuruses looduslikud väärtused korrutatakse konstantse väärtusega - modelleerimisskaalaga. Suured objektid on kujutatud vähendatud kujul ja väikesed suurendatud kujul.

Analoogmudelites ei uurita uuritavaid protsesse otseselt, vaid analoogsete nähtustega ehk protsessidega, millel on erinev füüsikaline olemus, kuid mida kirjeldavad samad matemaatilised seosed. Selliseks modelleerimiseks kasutatakse analoogiaid mehaaniliste, termiliste, hüdrauliliste, elektriliste ja muude nähtuste vahel. Näiteks raskuse võnkumised vedrul on sarnased voolu kõikumisega elektriahelas ja pendli liikumine on sarnane pinge kõikumisega vahelduvvoolugeneraatori väljundis. Kõige tavalisem teadusliku uurimistöö meetod on matemaatilise modelleerimise kasutamine. Matemaatiline mudel kirjeldab formaalset seost modelleeritava objekti või protsessi sisendis olevate parameetrite väärtuste ja väljundparameetrite vahel. Matemaatilises modelleerimises abstraheeritakse objekti spetsiifilisest füüsikalisest olemusest ja selles toimuvatest protsessidest ning arvestatakse ainult sisendsuuruste muutmist väljundsuurusteks. Matemaatiliste mudelite analüüsimine on lihtsam ja kiirem kui reaalse objekti käitumise eksperimentaalne määramine erinevates töörežiimides. Lisaks võimaldab matemaatilise mudeli analüüs välja tuua antud süsteemi kõige olulisemad omadused, millele tuleks otsuse tegemisel erilist tähelepanu pöörata. Täiendavaks eeliseks on see, et matemaatilise modelleerimisega ei ole keeruline testida uuritavat süsteemi ideaaltingimustes või, vastupidi, ekstreemsetes tingimustes, mis reaalsete objektide või protsesside jaoks on kulukad või seotud riskiga.

Olenevalt sellest, mis infost juhi ja tema

Otsuseid ette valmistavad töötajad, otsuste tegemise tingimused ja soovituste koostamiseks kasutatavad matemaatilised meetodid muutuvad.

Matemaatilise modelleerimise keerukus määramatuse tingimustes sõltub tundmatute tegurite olemusest. Selle kriteeriumi alusel jagatakse probleemid kahte klassi.

1) Stohhastilised probleemid, kui tundmatud tegurid on juhuslikud suurused, mille tõenäosusjaotuse seadused ja muud statistilised tunnused on teada.

2) Ebakindlad probleemid, kui tundmatuid tegureid ei ole võimalik statistiliste meetoditega kirjeldada.

Siin on näide stohhastilisest probleemist:

Otsustasime korraldada kohviku. Me ei tea, kui palju külastajaid sinna päevas tuleb. Samuti pole teada, kui kauaks iga külastaja jaoks teenust jätkub. Nende juhuslike suuruste tunnuseid saab aga statistiliselt saada. Juhuslikest suurustest sõltuv efektiivsusnäitaja on ka juhuslik suurus.

Sel juhul võtame efektiivsuse indikaatorina mitte juhuslikku muutujat ennast, vaid selle keskmist väärtust ja valime sellise lahenduse, kui

mille juures see keskmine väärtus muutub maksimumiks või miinimumiks.

Järeldus.

Arvutiteadusel on tänapäevases majandusteaduses oluline roll, mis on viinud teaduse arengus omaette suuna – majandusarvutiteaduse – väljaselgitamiseni. See uus suund ühendab majanduse, matemaatika ja arvutiteaduse ning aitab majandusteadlastel lahendada ettevõtete tegevuse optimeerimise probleeme, teha strateegiliselt olulisi tööstuse arendamise otsuseid ja juhtida tootmisprotsessi.

Väljatöötatud tarkvarabaas põhineb majandusprotsesside matemaatilistel mudelitel ning pakub paindlikku ja usaldusväärset mehhanismi juhtimisotsuste majandusliku mõju prognoosimiseks. Arvutite abil saab kiiresti lahendada analüütilisi probleeme, mida inimene ei suuda lahendada.

Viimasel ajal on arvutist saanud juhi ja majandusteadlase töökoha lahutamatu osa.

Viited.

1. Figurnov. Arvuti algajatele. M.: VSh – 1995.

2. Oseiko N. Raamatupidamine arvuti abil. Kolmas väljaanne. K.: SoftArt, 1996.

3. Infosüsteemid majanduses. M.: VSh – 1996.

4. Richard B. Chase, Nicholas J. Aquilano. Tootmise ja operatsioonide juhtimine: olelusringi lähenemisviis. Viies väljaanne. Boston, MA: Irwin – 1989.

5. Ventzel E.S. Operatsiooniuuringud. M: VSh – 1983

6. Minu Matemaatiline programmeerimine M: Raadio ja side 1978. a

Oma hea töö esitamine teadmistebaasi on lihtne. Kasutage allolevat vormi

Üliõpilased, magistrandid, noored teadlased, kes kasutavad teadmistebaasi oma õpingutes ja töös, on teile väga tänulikud.

Postitatud aadressil http://www.allbest.ru/

Majandusinformaatika põhimõisted

Plaan

• 4. Infotehnoloogia
• Järeldus

1. Majandusinformaatika põhimõisted

Majandusinformaatika objekt, õppeaine, meetodid ja ülesanded

Infotehnoloogiate intensiivne juurutamine majandusteadusesse on toonud kaasa arvutiteaduse ühe suuna - majandusinformaatika - tekkimise, mis on arvutiteaduse, majanduse ja matemaatika interdistsiplinaarsetel seostel põhinev integreeritud rakendusdistsipliin.

Majandusinformaatika õppimise teoreetiliseks aluseks on arvutiteadus. Sõna “informaatika” (informatique) tuleneb kahe prantsuskeelse sõna: information (information) ja automatique (automaatika) ühinemisest, mis võeti Prantsusmaal kasutusele selleks, et määratleda automatiseeritud infotöötlusega seotud tegevusvaldkonda.

Arvutiteaduse määratlusi on palju. Arvutiteadus on teadus teabest, selle kogumise, salvestamise, töötlemise ja esitamise meetoditest arvutitehnoloogia abil. Arvutiteadus on rakendusdistsipliin, mis uurib teadusinformatsiooni struktuuri ja üldisi omadusi jne. Arvutiteadus koosneb kolmest omavahel seotud komponendist: arvutiteadus kui fundamentaalteadus, kui rakendusdistsipliin ja kui tootmisharu.

Arvutiteaduse peamised objektid on:

teave;

arvutid;

infosüsteemid.

Arvutiteaduse üldised teoreetilised alused:

teave;

numbrisüsteemid;

kodeerimine;

algoritmid.

Kaasaegse arvutiteaduse struktuur:

1. Teoreetiline arvutiteadus.

2. Arvutitehnoloogia.

3. Programmeerimine.

4. Infosüsteemid.

5. Tehisintellekt.

Majandusinformaatika on infosüsteemide teadus, mida kasutatakse juhtimis-, majandus- ja äriotsuste ettevalmistamiseks ja langetamiseks.

Majandusinformaatika objektiks on infosüsteemid, mis pakuvad lahendusi majandussüsteemides (majandusobjektides) tekkivatele äri- ja organisatsiooniprobleemidele. See tähendab, et majandusinformaatika objektiks on majandusinfosüsteemid, mille lõppeesmärk on majandussüsteemi efektiivne juhtimine.

Infosüsteem on tarkvara ja riistvara, meetodite ja inimeste kogum, mis tagab teabe kogumise, säilitamise, töötlemise ja edastamise, et tagada ettevalmistamine ja otsustamine. Majanduses kasutatavate infosüsteemide põhikomponentide hulka kuuluvad: riist- ja tarkvara, ärirakendused ja infosüsteemide haldamine. Infosüsteemide eesmärk on luua kaasaegne infotaristu ettevõtte juhtimiseks.

Majandusinformaatika õppeaine on tehnoloogia, infoprotsesside automatiseerimise meetodid majandusandmete abil.

Majandusinformaatika ülesandeks on õppida arvutiteaduse teoreetilisi aluseid ning omandada majandusandmete töötlemise rakendussüsteemide ning personaalarvutite ja arvutivõrkude programmeerimissüsteemide kasutamise oskused.

2. Andmed, teave ja teadmised

Andmete, teabe, teadmiste põhimõisted

Majandusinformaatikas kasutatavad põhimõisted on: andmed, informatsioon ja teadmised. Neid mõisteid kasutatakse sageli vaheldumisi, kuid nende mõistete vahel on põhimõttelisi erinevusi.

Mõiste andmed tuleneb sõnast andmed - fakt ja informatsioon (informatio) tähendab selgitust, esitust, s.o. teave või sõnum.

Andmed on teabe kogum, mis on salvestatud kindlale andmekandjale püsivaks säilitamiseks, edastamiseks ja töötlemiseks sobival kujul. Andmete teisendamine ja töötlemine võimaldab teil saada teavet.

Teave on andmete teisendamise ja analüüsi tulemus. Informatsiooni ja andmete erinevus seisneb selles, et andmed on fikseeritud teave sündmuste ja nähtuste kohta, mis salvestatakse teatud andmekandjatele ning teave ilmneb andmetöötluse tulemusena konkreetsete probleemide lahendamisel. Näiteks salvestatakse andmebaasidesse erinevaid andmeid ning teatud nõudmisel annab andmebaasihaldussüsteem vajaliku info.

Informatsioonil on ka teisi definitsioone, näiteks informatsioon on informatsioon keskkonna objektide ja nähtuste, nende parameetrite, omaduste ja oleku kohta, mis vähendavad määramatuse astet ja ebatäielikke teadmisi nende kohta.

Teadmised on töödeldud informatsioon, mis on salvestatud ja praktikaga kontrollitud, mida on kasutatud ja mida saab otsuste tegemiseks uuesti kasutada.

majandusinformaatika tarkvara teave

Teadmised on teatud tüüpi teave, mis on salvestatud teadmistebaasi ja peegeldab spetsialisti teadmisi konkreetses ainevaldkonnas. Teadmised on intellektuaalne kapital.

Formaalsed teadmised võivad olla otsustamist reguleerivate dokumentide (standardite, määruste) või õpikute, probleemide lahendamist kirjeldavate juhiste kujul. Mitteametlikud teadmised on teatud ainevaldkonna spetsialistide teadmised ja kogemused.

Tuleb märkida, et nende mõistete (andmed, teave, teadmised) universaalseid määratlusi ei ole, neid tõlgendatakse erinevalt. Otsused tehakse saadud info ja olemasolevate teadmiste põhjal.

Otsustamine on olemasoleva teabe põhjal mõnes mõttes parima lahendusvariandi valimine vastuvõetavate hulgast.

Probleemi lahendamiseks töödeldakse olemasolevate teadmiste põhjal fikseeritud andmeid, seejärel analüüsitakse saadud teavet olemasolevate teadmiste abil. Analüüsi põhjal pakutakse välja kõik teostatavad lahendused ning valiku tulemusena tehakse üks mõnes mõttes parim otsus. Lahenduse tulemused lisavad teadmisi.

Olenevalt kasutusalast võib info olla erinev: teaduslik, tehniline, juhtimis-, majanduslik jne. Majandusinfo pakub huvi majandusinformaatikale.

3. Majandusinfo ja infotehnoloogia

Majandusinformatsioon on teisendatud ja töödeldud teabe kogum, mis kajastab majandusprotsesside seisu ja kulgu. Majandusteave ringleb majandussüsteemis ning kaasneb materiaalsete kaupade ja teenuste tootmise, levitamise, vahetamise ja tarbimise protsessidega. Majandusteavet tuleks käsitleda ühe juhtimisteabe liigina.

Majandusteave võib olla:

juht (otsete korralduste, planeeritud ülesannete jms vormis);

teavitamine (aruandlusnäitajates täidab majandussüsteemis tagasiside funktsiooni).

Informatsiooni võib käsitleda materiaalsete, tööjõu- ja rahaliste ressurssidega sarnase ressursina. Teaberessursid on materiaalsele andmekandjale mis tahes kujul salvestatud akumuleeritud teabe kogum, mis tagab selle edastamise ajas ja ruumis teaduslike, tootmis-, juhtimis- ja muude probleemide lahendamiseks.

4. Infotehnoloogia

Teabe kogumine, säilitamine, töötlemine ja edastamine numbrilisel kujul toimub infotehnoloogia abil. Infotehnoloogiate eripära on see, et neis on nii töö subjektiks kui tooteks informatsioon ning töövahenditeks arvutid ja side. Infotehnoloogia põhieesmärk on kasutajale vajaliku teabe tootmine selle töötlemise sihipäraste toimingute tulemusena.

Teatavasti on infotehnoloogia meetodite, tootmis- ja tarkvaratehnoloogiliste vahendite kogum, mis on ühendatud tehnoloogiliseks ahelaks, mis tagab teabe kogumise, säilitamise, töötlemise, väljastamise ja levitamise.

Infotehnoloogia seisukohalt eeldab informatsioon infoallikana materiaalset kandjat, edastajat, sidekanalit, info vastuvõtjat ja vastuvõtjat.

Teade allikast adressaadile edastatakse sidekanalite või meediumi kaudu.

Teave on suhtlusvorm hallatavate ja juhtimisobjektide vahel mis tahes juhtimissüsteemis. Vastavalt üldisele kontrolliteooriale võib juhtimisprotsessi kujutada kahe süsteemi – kontrolli ja juhitava – koosmõjuna.

Ettevõtte juhtimissüsteem toimib teabe alusel rajatise seisukorra, selle sisendite (materjal, tööjõud, finantsressursid) ja väljundite (valmistoodang, majandus- ja finantstulemused) kohta vastavalt eesmärgile (tagama ettevõtte tootmist). vajalikud tooted).

Juhtimine toimub juhtimismõju esitamisega (tootmisplaan) arvestades tagasisidet - hallatava süsteemi (tootmise) hetkeseisu ja väliskeskkonda - turgu, kõrgemaid juhtorganeid.

Juhtimissüsteemi eesmärk on kujundada juhitavale süsteemile selliseid mõjusid, mis ajendaksid viimast aktsepteerima kontrolli eesmärgiga määratud olekut.

Seoses tööstusettevõttega võime teatud kokkuleppega eeldada, et juhtimise eesmärk on tootmisprogrammi elluviimine tehniliste ja majanduslike piirangute raames; kontrollmõjutajad on osakonna tööplaanid, tagasisideandmed tootmise edenemise kohta: toote tootmine ja liikumine, seadmete seisukord, laoseisud jne.

Ilmselgelt pole plaanid ja tagasiside sisu midagi muud kui teave. Seetõttu on kontrollitoimingute moodustamise protsessid just majandusinformatsiooni muutmise protsessid. Nende protsesside rakendamine on juhtimisteenuste, sealhulgas majanduslike teenuste põhisisu. Majandusinfole esitatakse järgmised nõuded: täpsus, usaldusväärsus, tõhusus.

Teabe täpsus tagab selle üheselt mõistetava kõikide tarbijate poolt. Usaldusväärsus määrab nii sissetuleva kui ka tekkiva teabe lubatud moonutuse taseme, mille juures süsteemi toimimise efektiivsus säilib. Tõhusus peegeldab teabe asjakohasust vajalike arvutuste ja otsuste tegemisel muutuvates tingimustes.

Arvutiteadus ja infosüsteemid

Sõna "süsteem" tuleb kreeka sõnast systema, mis tähendab osadest või paljudest elementidest koosnevat tervikut. Süsteem on omavahel ühendatud elementide kogum, mis toimib konkreetse eesmärgi saavutamiseks.

Süsteemide peamised omadused: eesmärk, sisendid, väljundid, tagasiside ja väliskeskkond. Süsteemid erinevad üksteisest oluliselt nii koostise kui ka põhieesmärkide poolest. Süsteemid hõlmavad arvuti riist- ja tarkvara, telekommunikatsiooni, elu toetavaid süsteeme, haridussüsteeme jne.

Majandussüsteemide hulka kuuluvad: tööstusettevõtted, kaubandusorganisatsioonid, kommertspangad, valitsusasutused jne.

Seega on majandusinformaatika objektiks majandusinfosüsteemid, mille lõppeesmärk on majandussüsteemi efektiivne juhtimine. Seega on infosüsteemi põhieesmärk luua kaasaegne infrastruktuur ettevõtte, organisatsiooni või asutuse juhtimiseks.

Infosüsteemide abil lahendatavate probleemide mitmekesisus on viinud paljude erinevate süsteemide tekkeni, mis erinevad ülesehituse põhimõtete ja neisse põimitud teabe töötlemise reeglite poolest. Infosüsteeme saab klassifitseerida mitmete erinevate tunnuste järgi.

Infosüsteemide klassifikatsioon ülesannete struktuuri alusel.

Infosüsteeme luuakse kolme tüüpi ülesandeid:

struktureeritud (formaliseeritud);

struktureerimata (formaliseerimata);

osaliselt struktureeritud.

Struktureeritud (formaliseeritud) ülesanne on ülesanne, mille kõik elemendid ja nendevahelised seosed on teada.

Struktureerimata (mitteformaliseeritav) ülesanne on ülesanne, mille puhul ei ole võimalik elemente tuvastada ja nende vahel seoseid luua.

Infosüsteemid poolstruktureeritud ülesannete jaoks. Poolstruktureeritud probleemide lahendamiseks kasutatavad infosüsteemid jagunevad kahte tüüpi: juhtimisaruandeid loovad ja eelkõige andmetöötlusele keskendunud infosüsteemid; võimalike lahendusalternatiivide väljatöötamine.

Infosüsteemide turu klassifikatsioon süsteemi skaala järgi:

Kohalikud süsteemid (1C, BEST, Info – raamatupidaja jne)

Väikesed integreeritud süsteemid (Skala, Parus, Galaktika jt)

Keskmise suurusega integreeritud süsteemid (MFG-PRO ja teised)

Suured integreeritud süsteemid (SAP/R3 muud)

Süsteemide klassifikatsioon, mis põhineb äriprobleemide klassifikatsioonil.

Juhtimisinfosüsteemide klassifitseerimise põhimõtted:

1. Strateegilise juhtimise tase (3 - 5 aastat)

2. Keskpika juhtimise tase (1 - 1,5 aastat)

3. Operatiivjuhtimise tase (kuu - kvartal - pool aastat)

4. Operatiivjuhtimise tase (päev - nädal)

5. Reaalajas kontrollkiht

Infosüsteemide klassifikatsiooni on ka teisi liike. Välismaal on välja töötatud eriprogramme

Ettevõtte juhtimise infosüsteemide standardid: MRP, MRP-II, ERP, ERPII süsteemid.

MRP on süsteem materiaalsete ressursside nõuete planeerimiseks (annab vajaliku koguse lattu allesjäävaid materjale).

RP-II - mõeldud tootmisressursside planeerimiseks, s.o. toodete tootmiseks kasutatud ressursse.

ERP – mõeldud materjali-, tootmis- ja inimressursside planeerimiseks ja haldamiseks. SAP R/3 on ERP (Enterprise Resource Planning) süsteem ettevõtte ressursihalduse ehk SAP ER jaoks. ERP II – mõeldud ettevõtete ressursside ja välissuhete haldamiseks.

Erinevate ressursside planeerimiseks ja haldamiseks kasutatavaid infosüsteeme nimetatakse integreeritud juhtimissüsteemideks või ettevõtte infosüsteemideks.

Majanduses kasutatavate infosüsteemide põhikomponentide hulka kuuluvad: riist- ja tarkvara, ärirakendused ja infosüsteemide haldamine.

1. Infosüsteemide riist- ja tarkvara:

infotöötluse tehnilised vahendid (arvutid ja välisseadmed);

süsteemi- ja teenindustarkvara (operatsioonisüsteemid ja utiliidid)

Office'i rakendustarkvara (MS Office);

arvutivõrgud (sideseadmed, võrgutarkvara ja võrgurakendused);

andmebaasid ja andmepangad.

2. Ärirakendused (rakendusprogrammid):

kohalikud infosüsteemid (1C: Raamatupidamine, Infin, Parus jne);

väikesed infosüsteemid (1C: Enterprise, Parus, Galaktika jne);

keskmised infosüsteemid (PEOPLE SOFT, BAAN, SCALA jne);

integreeritud juhtimissüsteemid (ERP).

3. Infosüsteemide haldamine on ette nähtud ettevõtte infoprotsesside (personalijuhtimine, arendus, kvaliteet, ohutus, operatiivjuhtimine jne) juhtimiseks ja toetamiseks.

Seega koosnevad majandusinformaatikas käsitletavad infosüsteemid kolmest põhikomponendist:

infotehnoloogia (arvuti riist- ja tarkvara, telekommunikatsioon, andmed);

funktsionaalsed allsüsteemid (tootmine, raamatupidamine ja rahandus, müük, turundus, personal) ja ärirakendused (rakendusprogrammid äriprobleemide lahendamiseks);

infosüsteemide haldamine (personal, kasutajad, IS arendus, finants)

Praegu on majandusinfosüsteemi ehitamiseks kõige sobivam kasutada valmislahendusi, mis realiseeritakse valmis rakendusprogrammide kujul.

Järeldus

Arvutiteadusel on tänapäevases majandusteaduses oluline roll, mis on viinud teaduse arengus omaette suuna – majandusarvutiteaduse – väljaselgitamiseni. See uus suund ühendab majanduse, matemaatika ja arvutiteaduse ning aitab majandusteadlastel lahendada ettevõtete tegevuse optimeerimise probleeme, teha strateegiliselt olulisi tööstuse arendamise otsuseid ja juhtida tootmisprotsessi.

Väljatöötatud tarkvarabaas põhineb majandusprotsesside matemaatilistel mudelitel ning pakub paindlikku ja usaldusväärset mehhanismi juhtimisotsuste majandusliku mõju prognoosimiseks. Arvutite abil saab kiiresti lahendada analüütilisi probleeme, mida inimene ei suuda lahendada. Viimasel ajal on arvutist saanud juhi ja majandusteadlase töökoha lahutamatu osa.

Kasutatud kirjanduse loetelu

1. Infosüsteemid majanduses. Karminski A.M., Tšernikov B.V. Moskva: Rahandus ja statistika 2006. 320 lk.

2. Majandusinformaatika: Õpik ülikoolidele. Konyukhovsky P.V. Peterburi: Peeter 2001. 560 lk.

3. Majandusinformaatika. Kosareva V.P., Eremina L.V. - Moskva: rahandus ja statistika, 2002, 592 lk.

Postitatud saidile Allbest.ru

Sarnased dokumendid

Infoühiskonna mõiste, selle kultuur, ressursid, tooted, liides ja selle liigid. Arvutiteaduse olemus ja aine, selle ülesanded. Andmed ja teave, kodeerimismeetodid ja parameetrite arvutamine. Info mõõtühikud, selle kvaliteedi tunnused.

esitlus, lisatud 19.12.2011


Arvutiteaduse teke ja areng, struktuur ja seos teiste teadustega, sarnasused ja erinevused küberneetikaga. Inforevolutsioonid ja arvutitehnoloogia arenguetapid. Informatsioon kui teaduslik kategooria. Infoprotsessid ja süsteemid.

abstraktne, lisatud 21.12.2010


Arvutiteaduse põhimõisted. Teave, selle liigid, omadused, mõõtühikud ja töötlemismeetodid. Käsuread disketi vormindamiseks, operatsioonisüsteemi ülekandmiseks ja failistruktuuri loomiseks. Arvutis töötavad programmid.

test, lisatud 13.04.2012


Arvutiteaduse tekkimine ja areng. Selle struktuur ja tehnilised vahendid. Arvutiteaduse kui teaduse õppeaine ja põhiülesanded. Teabe määratlus ja selle olulisemad omadused. Infotehnoloogia kontseptsioon. Infosüsteemi toimimise põhietapid.

abstraktne, lisatud 27.03.2010


esitlus, lisatud 15.04.2014


Infoprotsessid organisatsioonilises ja majandussfääris, majandusinfo töötlemise tehnoloogiad ja meetodid. Kohalikud ja globaalsed võrgustikud majanduses. Infosüsteemid raamatupidamises ja auditeerimises, haldusjuhtimises.

test, lisatud 05.02.2009


Teabe asjakohasus (ajakohasus). Inforessursid ja infotehnoloogiad. Infohulga määramise lähenemisviisid. Teabe omadused, selle kvalitatiivsed omadused. Arvutiteaduse roll ühiskonna arengus. Natuke infoteooriast.

esitlus, lisatud 06.11.2011


Informaatikavahendite õppe integreerimise pedagoogiliste eeldustega tutvumine. Loogilise ja algoritmilise mõtlemise arendamine arvutiteaduse õppes. Hariduse arvutitehnoloogia kirjeldus. Tervist säästvate tehnoloogiate kasutamine laste tervise heaks.

test, lisatud 26.02.2015


Majandusinfo mõiste, selle klassifikaatorid. Teabe klassifitseerimise ja kodeerimise süsteemid. Selle moodustamise dokumentatsioon ja tehnoloogiad. Workflow tehnoloogiate rakendamine, nende funktsioonid. Infokandjate tüübid, kaasaegsed salvestustehnoloogiad.

kursusetöö, lisatud 27.09.2013


Infoprotsessid inimtegevuse seisukohalt. Küsimused arvuti struktuuri ja selle põhiomaduste tundmise kohta. Arvutiteaduse põhimõisted, definitsioonid ja olemus. Programmeerimise alused, loogikalülitused. Graafikaga töötamise põhitõed.

Majandusinformaatika on infosüsteemide teadus, mida kasutatakse juhtimis-, majandus- ja äriotsuste ettevalmistamiseks ja langetamiseks. Majandusinformaatika objektiks on infosüsteemid, mis pakuvad lahendusi majandussüsteemides (majandusobjektides) tekkivatele äri- ja organisatsiooniprobleemidele. See tähendab, et majandusinformaatika objektiks on majandusinfosüsteemid, mille lõppeesmärk on majandussüsteemi efektiivne juhtimine.

1. EI on esitusvormilt konkreetne. Kindlasti kajastub see materiaalsetel andmekandjatel esmaste ja koonddokumentide näol usaldusväärsuse suurendamiseks, edastatakse ja töödeldakse ainult juriidiliselt vormistatud teavet, st kui traditsioonilistel või elektroonilistel dokumentidel on allkiri (vajab erivahendeid); ja organisatsioonilised meetmed).

2. EI on mahuline. Majandusprotsesside kvaliteetne juhtimine on võimatu ilma nende kohta üksikasjaliku teabeta. Juhtimise parandamisega ning tootmismahtude suurendamisega materiaalses ja mittemateriaalses sfääris kaasneb sellega kaasnevate infovoogude kasv (nõuab töötlemisvahendite ja sidekanalite tootlikkuse tõstmist).

Z. EI on tsükliline. Enamikku tootmis- ja majandusprotsesse iseloomustab nende koostisosade ja neid protsesse kajastava teabe korratavus (üks kord loodud teabetöötlusprogramme saab taaskasutada ja paljundada).

4. EI kajastab tootmis- ja majandustegevuse tulemusi kasutades looduslike ja kulunäitajate süsteemi. Sel juhul kasutatakse kvantitatiivseid koguseid ja digitaalseid väärtusi (neid on mugav töödelda).

5. EI on töötlemismeetodite osas spetsiifiline. Töötlemisprotsessis domineerivad aritmeetilised ja ennekõike loogilised (näiteks sortimine või valik) toimingud ning tulemused esitatakse tekstidokumentide, tabelite, diagrammide ja graafikute kujul (mis võimaldab piirduda teatud hulk probleemipõhiseid tarkvaratööriistu).

Majandusteave on teisendatud ja töödeldud infokogum, mis kajastab majandusprotsesside seisu ja kulgu. Majandusteave ringleb majandussüsteemis ning kaasneb materiaalsete kaupade ja teenuste tootmise, levitamise, vahetamise ja tarbimise protsessidega. Majandusteavet tuleks käsitleda ühe juhtimisteabe liigina. Majandusteave võib olla:

· juht (otsete korralduste, planeeritud sihtide jms vormis);

· teavitamine (aruandlusnäitajates, täidab majandussüsteemis tagasiside funktsiooni).

Informatsiooni võib käsitleda materiaalsete, tööjõu- ja rahaliste ressurssidega sarnase ressursina. Teaberessursid on materiaalsele andmekandjale mis tahes kujul salvestatud akumuleeritud teabe kogum, mis tagab selle edastamise ajas ja ruumis teaduslike, tootmis-, juhtimis- ja muude probleemide lahendamiseks.

8 .Infotoode.

Infotoode- vastavalt kasutajate vajadustele koostatud dokumenteeritud teave, mis on esitatud toote kujul. Infotooted on tarkvaratooted, andmebaasid ja andmepangad ning muu teave. Infotegevuse tulemuseks on infotoode, mis ilmub turule infokaupade ja -teenustena.

Märgime teabetoote põhiomadusi, mis eristavad teavet põhimõtteliselt teistest toodetest.

Esiteks, info ei kao tarbimisel, vaid seda saab korduvalt kasutada. Teabetoode säilitab selles sisalduva teabe, olenemata sellest, mitu korda seda kasutatakse.

Teiseks läbib teabetoode aja jooksul omamoodi "vananemise". Kuigi teave kasutamisel ei kulu, võib see kaotada oma väärtuse, kuna selle kaudu pakutavad teadmised ei ole enam asjakohased.

Kolmandaks tunnevad erinevad teabekaupade ja -teenuste tarbijad erinevat teabe edastamise viisi, sest teabetoote tarbimine nõuab pingutust. See on adresseerimisteabe omadus.

Neljandaks nõuab teabe tootmine erinevalt materiaalsete hüvede tootmisest olulisi kulutusi võrreldes paljundamise kuludega. Teatava teabetoote kopeerimine on tavaliselt palju odavam kui selle tootmine. See infotoote omadus – tootmise keerukus ja suhteline replikatsioonilihtsus – tekitab eelkõige palju probleeme seoses omandiõiguste kindlaksmääramisega teabetegevuse raames.

Teabeallikad- see on akumuleeritud teave ümbritseva reaalsuse kohta, mis on salvestatud materiaalsetele kandjatele, mis tagab teabe edastamise ajas ja ruumis tarbijate vahel konkreetsete probleemide lahendamiseks.

Tuleb märkida, et teaberessurss on kogu kogutud teave, sealhulgas:

· ebausaldusväärne teave ("defektoloogiline");

· aktuaalsuse kaotanud teave;

· teave, mis on esitatud valeväidete ja ebatõhusate lähenemisviiside kaudu;

· mittestandardsete meetoditega kogutud võrreldamatud andmed;

· subjektiivsete tõlgenduste tulemusena oma eripära kaotanud teave;

· tahtlik “desinformatsioon”.

Sõltuvalt teabekandjast jagatakse teaberessursid kolme põhiklassi:

· teadmisi ja kvalifikatsiooni omavad töötajad;

· igat tüüpi dokumendid ja nende kogud igat tüüpi andmekandjatel;

· eluta ja elusa looduse esemete kogud (tööstuslikud kujundused, koostised ja tehnoloogiad, tüüpnäidised jne);

Teaberessursside funktsioonide hulgas on järgmised:

· ammendamatus - ühiskonna arenedes ja teadmiste tarbimise kasvades selle varud mitte ei vähene, vaid kasvavad;

· immateriaalsus – mis tagab nende taastootmise, edastamise ja levitamise suhtelise lihtsuse võrreldes teist tüüpi ressurssidega. Inforessursid on üksikud dokumendid ja eraldiseisvad dokumendikogumid infosüsteemide andmeladudes: raamatukogud, arhiivid, fondid, andmebaasid ja muud tüüpi andmelaod.

· Teaberessursside klassifikatsioon:

· Riigi (riiklikud) teaberessursid on föderaaleelarvest saadud ja tasutud teabeallikad (näited): riigiasutuste tegevus, õiguslik teave, börsi- ja finantsteave.

· Ettevõtete inforessursid on ettevõtete ja organisatsioonide juures loodud või kogutud inforessursid (näited): majandustegevuse, ettevõtte tegevuse planeerimise ja operatiivjuhtimise infotoed, äriplaanid, välismajandustegevus. .

· Isikuandmete ressursid on isiku loodud ja hallatavad teabeallikad, mis sisaldavad tema isikliku tegevusega seotud andmeid