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第二章 管理資訊系統,決策支援系統與專家系統

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1 第二章 管理資訊系統,決策支援系統與專家系統
第二章 管理資訊系統,決策支援系統與專家系統

2 資訊決策與管理 作業管理階層 TPS ( Transaction Processing Systems) 技術管理階層 策略管理階層
Information Reporting System 策略管理階層 DSS( Decision Support System)

3 管理報告 vs 決策支援功能 決策支援系統 vs 管理資訊系統

4 Decision Support System(DSS)的應用
Ex : 美航分析型資訊管理系統 Ex : 地理資訊系統 ( GIS )

5 DSS所需的資源 資料資源 模式資源 硬體與網路資源 軟體資源 人力資源

6 DSS的模型 Linear programming 線性程式 Multiple regression forecasting 複迴歸預測
Net present value 資本預算現值

7 DSS的軟體 整合模式庫,資料庫,對話產生器以及其它介面 ex: IFPS, PC/FOCUS, Commander EIS,
Light Shift Microsoft Excel, Lotus 1-2-3

8 What –if 與報表不同在於 不同的選擇方案 無須預定設定資訊需求 幫助管理者經由不同的分析模型,找到制定決策所需資訊

9 分析模型的選擇 What – if Sensitivity analysis 敏感性分析
Goal –seeking analysis 目標搜尋分析 Optimization analysis 最佳化分析

10 EIS 高階主管資訊系統 EIS 的需求 EIS 的組成與特性 圖表式資訊 不需特別訓練即可操作 擷取公司內外部及其它廣泛來源資料
其設計須配合特定偏好及決策模式 有擷取比較追蹤及過濾資訊的功能

11 即時性分析的線上處理功能 提供對資訊之現況型態及未來趨勢的分析 例外及非正常運作的資訊報表 增進個人生產力之工具 與公司資料庫或其它軟體結合應用 電子通訊之功能 WWW, Internet

12 OLAP ( Online Analytical Processing )
線上分析處理系統基本作業 合併 Drill-down 根據不同觀點查閱資料庫

13 OLAP之應用 存取大量資料 分析各種不同商業型態的關係 集合資料 不同時間下比較資料 不同地區下資料匯整 資料間之複雜計算
快速反應使用者的查詢

14 GSS( Group Support System)
GDSS EMS Computer –Mediated Communication Systems

15 AI ( Artificial Intelligence) 人工智慧
Computer Science 電腦科學 生物學 心理學 語言學 數學 工程學

16 發展可以思考的電腦 看 聽走說及感覺

17 人工智慧的領域 認知科學 電腦科學 機器人學 自然介面 類神經網路 模糊邏輯 虛擬實境 專家系統

18 專家系統 專家系統的組成 硬體 知識庫 人力資源 硬體與網路資源

19 專家系統的應用 生產流程的監控 分類管理領域 設計開發 維護 時程控制 決策管理領域 診斷錯誤除錯

20 專家系統的優點與限制 優於單一決策者 沒有壓力與疲憊 知識保存再生共享 改善工作效率 範圍受限 無自學能力 主觀及 廣泛知識問題不佳
維護不易成本高

21 專家系統的適合性 組織中有專家的存在 有利於開發專家系統的條件 複雜需邏輯推理處理過程的問題與工作 需非結構化不確定不完全互衝突的資料
問題隨時間變異 問題範圍窄且主題清楚

22 專家系統的建置 是否滿足使用者需求 成本與時間 使用Shell LISP PROLOG 知識工程師與許多專家共事 溝通與領導技術

23 個案討論 安麗公司 :企業資訊入口網站


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