Bài tập lớn Môn Hệ chuyên gia | Đại học Xây Dựng Hà Nội

lOMoAR cPSD| 59078336
TRƯỜNG ĐẠI HỌC XÂY DỰNG
Khoa công nghệ thông tin ---- ----
BÀI TẬP LỚN MÔN HỆ CHUYÊN GIA
Đề tài: IES – DSS – ES Nhóm : 07
Thành viên : Vũ Hoàng Việt – 224764
Phạm Tiến Thành – 1547164
Nguyễn Mạnh Tiến – 194764
Đỗ Anh Tuấn – 211464 Lớp : 64PM2
Hà Nội – 02 – 2023
Tích hợp hệ thống chuyên gia,
Hệ thống thông tin điều hành, và
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định
Efraim Turban and Hugh J. Watson 1. GIỚI THIỆU
Thuật ngữ Hệ thống thông tin điều hành (EIS) được đặt ra tại MIT vào cuối những
năm 1970. Được ca ngợi là một công nghệ mới (xem Rockart và Treacy 1982), khái
niệm đã lan rộng với đà phát triển thành hàng trăm tập đoàn lớn. Một nghiên cứu
được thực hiện tại MIT Trung tâm Nghiên cứu Hệ thống Thông tin cho thấy rằng
khoảng một phần ba số lượng lớn các tập đoàn ở Mỹ hiện đã cài đặt hoặc đang triển
khai một số loại EIS. Nghiên cứu (Rockart và
DeLong 1986) cũng chỉ ra rằng khoảng phần trăm SO thuộc khảo sát EIS đã được
sử dụng trực tiếp bởi giám đốc điều hành hàng đầu (ví dụ: CEO, CFO). Đó là, cứ sáu
giám đốc điều hành hàng đầu thì có khoảng một người sử dụng trực tuyến với EIS.
Một số nghiên cứu gần đây cung cấp các mô tả chung về EIS, ví dụ, xem Brody
(1988) và McNurlin ( 1987). Các nghiên cứu trường hợp cụ thể được cung cấp bởi
Houdeshel và Watson ( 1987), Fedorowicz (1986), và trong một số đặc biệt của Informrim Cenfer (1988).
Gần đây, khái niệm EIS có liên quan đến DSS. Ví dụ, từ năm 1986 Viện Khoa
học Quản lý đã kết hợp trong Hội nghị DSS của mình một EIS đặc biệt phổ biến với
những người tham dự hội nghị (xem El Sawy 1987 và Fedorowicz 1986).
Một khía cạnh của mối quan hệ giữa EIS và DSS là sự tích hợp của lOMoAR cPSD| 59078336
hai. Khi phân tích dữ liệu và các khả năng khác được thêm vào EIS, hệ thống kết quả
đôi khi được gọi là Hệ thống hỗ trợ điều hành (ESS) (xem Rockart và DeLong 1988).
Khi Ben Heineman là CEO của Northwest Industries, hệ thống anh ấy đã sử dụng là
một EIS với tùy chọn sử dụng các hệ thống hỗ trợ quyết định dựa trên nền tảng
Express (Rockart và Treacy 1982).
Mục đích của trang này là mô tả cách làm cho ESS trở nên hữu ích
hơn hoặc “thông minh” hơn bằng cách thêm các khả năng của hệ thống chuyên gia
(ES) vào nó. Đặc biệt. tờ giấy bao gồm theo chủ đề: Khái niệm về EIS Khả năng ES Tích hợp ES Tích hợp ES và EIS
Quá trình ra quyết định và sự hỗ trợ của nó Cách tích hợp
Các chủ đề nghiên cứu đề xuất Kết luận 2. KHÁI NIỆM VỀ ESS
Có sự nhầm lẫn đáng kể về các điều khoản EIS và ESS. Thường xuyên họ đang được
sử dụng thay thế cho nhau.
Tuyên bố sau đây được cung cấp bởi Execucom Systems Corporation
(Austin.TX) để chứng minh sự khác biệt giữa hai hệ thống: “Bởi vì EIS chỉ phục vụ
cho các giám đốc điều hành hàng đầu, sẽ không cải thiện được sự phối hợp và kiểm
soát ngoại trừ thông qua tác động gián tiếp của việc tập trung sự chú ý trong toàn tổ
chức vào *M_ của nhà điều hành các yếu tố thành công. “ Thiếu sót nghiêm trọng
nhất của EIS, tuy nhiên, nó chỉ giúp nhà điều hành hiểu được vị trí của tổ chức hiện
nay-nó làm được rất ít trong việc giúp họ hình dung nó có thể ở đâu trong tương lai.
Nó cung cấp thông tin, nhưng không phải trí thông minh. Để biến thông tin thành trí
thông minh, bạn phải hiểu nó có thể ảnh hưởng đến tương lai của bạn như thế nào.”
Hệ thống hỗ trợ điều hành là một ứng dụng dựa trên máy tính hỗ trợ việc lập
kế hoạch, phân tích của giám đốc điều hành, và nhu cầu truyền thông bên cạnh thông
tin của họ cần. Điều này đòi hỏi phải kết hợp các khả năng EIS và DSS trong một hệ thống duy nhất.
EIS tập trung vào hiện tại, thường trình bày cho giám đốc điều hành thông tin
trong khung thời gian ngân sách của tổ chức. Hơn nữa, nó chỉ là một công nghệ trưng
bày, định hướng trình bày báo cáo tĩnh. đồ thị, và thông tin văn bản dựa trên nhu cầu.
Nó không cung cấp khả năng phân tích để giúp người điều hành giải thích, chẩn đoán
và hiểu thông tin được trình bày cho họ. Ngoài ra, một EIS không làm gì để giúp
giám đốc điều hành dự báo tác động của các quyết định và kế hoạch khác nhau mà
anh/cô có thể thực hiện, hoặc để hiểu tác động của các tình huống khác nhau có thể
áp đặt lên tổ chức từ bên ngoài.
Không phải ai cũng ủng hộ ý tưởng này. Như đã thảo luận bởi Brady (1988),
có nhiều người tin rằng EIS và DSS phải là những sản phẩm hoàn toàn độc lập. Lập
luận chính ủng hộ ý kiến này là các giám đốc điều hành hàng đầu không làm nhiều
phân tích; thay vào đó, họ ủy thác nó. Lập luận phản biện chính là các giám đốc điều
hành cấp hai và các giám đốc điều hành trẻ muốn thực hiện tất cả hoạt động. Rõ ràng
là có một vị trí cho cả hai loại hệ thống. Trong trang này, chúng tôi xử lý ESS như lOMoAR cPSD| 59078336
một EIS/DSS tích hợp; nghĩa là, chúng tôi giả định rằng nó sẽ cung cấp khả năng
phân tích cho các giám đốc điều hành.
Cấu trúc đơn giản hóa của ESS được thể hiện trong Hình 1. Nói chung, đầu ra
của EIS được sử dụng để xác định các cơ hội và/hoặc vấn đề trong khi DSS được sử
dụng để phân tích những việc cần làm với những cơ hội và/hoặc vấn đề này. 3. KHẢ NĂNG ES
Để đánh giá đóng góp tiềm năng của ES cho ESS điều hữu ích là kiểm tra khả năng.
Chúng tôi làm như vậy bằng cách xem xét hai khía cạnh: ES có thể làm gì và ở lĩnh
vực nào đã được tìm thấy là thành công.
Tranh 1. Cấu trúc đơn giản hóa của ESS EIS Giao diện DSS Các thành phần khác ví dụ như sự
Những gì ES có thể làm. Các hệ chuyên gia được thiết kế để bắt chước các chuyên
gia của con người. Như vậy họ là đã từng: •
Đưa ra lời khuyên về các vấn đề phức tạp, chuyên biệt. •
Dạy hoặc đào tạo người không chuyên. •
Cung cấp tư vấn kịp thời (hoặc “ý kiến thứ hai”). •
Giải thích cách đạt được kết luận, hoặc tại sao cần thêm thông tin.
BẢNG 1 Các loại chung của hệ chuyên gia
Tên loại Vấn đề được giải quyết Diễn
dịch Suy luận mô tả tình huống từ dữ liệu cảm biến
Sự dự đoán Suy luận các hậu quả có thể xảy ra từ
các tình huống nhất định
Chẩn đoán Suy luận trục trặc hệ thống từ các quan sát
Thiết kế Định cấu hình các đối tượng dưới các ràng buộc
Lập kế hoạch Phát triển các kế hoạch để đạt được các mục tiêu lOMoAR cPSD| 59078336
Theo dõi So sánh các quan sát để lập kế hoạch
ho các lỗ hổng, gắn cờ ngoại lệ Gỡ lỗi Quy
định các biện pháp khắc phục sự cố
Sửa chữa Thực hiện một kế hoạch để quản lý
một biện pháp khắc phục theo quy định Hướng dẫn Chẩn
đoán, sửa lỗi. và sửa bài cho các hiệu suất cơ bản
Điều khiển Phiên dịch, dự đoán. sửa chữa, giám
sát các hành vi hệ thống
Tích hợp ES với DSS (một chủ đề được nghiên cứu kỹ lưỡng), sau đó chúng ta sẽ
thảo luận về tích hợp ES với EIS (một chủ đề mới nổi). Cuối cùng, việc tích hợp ES
với EIS/DSS kết hợp (cái mà chúng tôi gọi là ESS) được xem xét. 4. TÍCH HỢP ES VÀ DSS
Việc tích hợp ES và DSS đôi khi đã được ủng hộ bởi một số nhà nghiên cứu và những
người trong nghề (ví dụ, xem Bonczek et al. 1981, Kowalik 1986, Lee và Lee 1988,
Luconi et al. 1986 và Scott Morton 1984).
Sự tích hợp như vậy xuất hiện dưới nhiều tên khác nhau (ES/DSS, XDSS, DSS,
DSS/ES, EDSS thông minh) có thể tăng hiệu quả của DSS cũng như cho phép việc
sử dụng DSS để giải quyết các vấn đề khá phức tạp.
Mục đích của việc tích hợp như vậy là để cải thiện việc xây dựng và sử dụng DSS và
nó được thảo luận trong các tài liệu tham khảo ở trên. Một sự tích hợp như vậy có
thể giả định cấu hình khác nhau (xem Teng et al. 1988 và Turban and Watkins 1986).
Việc tích hợp với DSS có thể tham gia bằng cách tích hợp ES với mô hình cơ sở,
giao diện hoặc với toàn bộ hệ thống. Bảng 2 cung cấp một danh sách các tài liệu tham khảo đại diện.
Các khả năng nâng cao mà ES có thể cung cấp cho DSS và cho ESS là nhiều. Ví dụ, nó có thể:
Cung cấp khả năng suy luận cho DBMS, Cho phép
truy cập dễ dàng hơn vào cơ sở dữ liệu,
Mở rộng quy trình truy vấn.
Giúp xác định vấn đề,
Cung cấp giải thích về đầu ra của các mô hình, Kích
hoạt một giao diện đơn giản hơn.
BẢNG 2 Tài liệu tham khảo về tích hợp ES/DSS Thành phần Tác giả Cơ
sở dữ liệu Al-Zobaidie and Grimson và sự
quản lý của nó (1987). Brodiie and Mylpoulos (1986) Hsu and Skevington (1987), Jarke and Vasiliou (1984), Kerscgberg (1986), lOMoAR cPSD| 59078336
King (1985) and Yasdi (1985). Cơ
sở mô hình và Blanning (1988), Fedorowicz và quản
lý của nó Williams (1986) Elam và Konsynsky (1987).
Giao diện hộp thoại Harris (1987) Ishikawa (1987)
Sawaragi et al. (1986). DSS như một hệ thống Sawaragi et al. (1986) Turban
(ví dụ: thêm (1988), King (1989a,b).
giải thích, mở rộng ranh giới ra
quyết định, và cải thiện quyết định quá trình
Tích hợp Expert S_vsrems. Hệ thống thông tin Execxbe và DSS 5. TÍCH HỢP ES VÀ EIS
Có rất ít thảo luận trong tài liệu về việc tích hợp ES và EIS hoặc về cách làm cho EIS
thông minh hơn. Nó chỉ đơn giản là một chủ đề rất mới. Tuy nhiên, có một số nghiên
cứu liên quan đến chức năng EIS (ví dụ: sử dụng ES trong xác định vấn đề). Những
điều này sẽ được mô tả trong phần tiếp theo của chúng tôi. King (1989a) đã báo cáo
nỗ lực tạo tiền đề cho sự tích hợp như vậy . : sử dụng Nói chung, đóng góp chính của
ES cho EIS có thể là trong việc diễn giải lượng thông tin khổng lồ được giám sát bởi
EIS. ví dụ, xem xét các bất thường hoặc kiểm tra các xu hướng tiềm ẩn. Một lĩnh vực
khác là cung cấp các giải thích cho các câu hỏi mà người dùng có thể đưa ra. Mối
quan tâm đặc biệt là khả năng tiếp cận các cơ sở dữ liệu thương mại.
Các cơ sở dữ liệu trực tuyến thương mại được phát triển độc lập với nhau, với các
ngôn ngữ lệnh, cấu trúc tệp và giao thức truy cập khác nhau. Nếu người ta thêm vào
điều này sự phức tạp của tìm kiếm, sự gia tăng của các cơ sở dữ liệu trực tuyến (vài
nghìn) và việc thiếu tiêu chuẩn hóa, thì không khó để hiểu tại sao cần có kiến thức
sâu rộng để sử dụng các cơ sở dữ liệu này một cách hiệu quả. Các hệ thống chuyên
gia đang được sử dụng (thường là với bộ xử lý ngôn ngữ tự nhiên) làm giao diện cho
các cơ sở dữ liệu đó. Cơ sở tri thức của ES bao gồm tri thức về chiến lược tìm kiếm.
Ví dụ, một hệ thống như vậy có thể tư vấn cho người dùng thông thường về cách
thực hiện một tìm kiếm đơn giản hoặc nó có thể hướng dẫn người dùng có kinh
nghiệm hơn trong việc truy cập các cơ sở dữ liệu được tổ chức khó khăn. Nhìn chung,
nó có thể làm cho một hệ thống trực tuyến trở nên trong suốt đối với người dùng. Để
biết chi tiết, xem Kehoe (1985) và Hawkins (1988).
6. QUÁ TRÌNH RA QUYẾT ĐỊNH VÀ SỰ HỖ TRỢ CỦA QUÁ TRÌNH RA QUYẾT ĐỊNH
Việc tích hợp ES với EIS và DSS có thể được khám phá tốt nhất bằng cách xem
%.ipport quản lý được cung cấp bởi một hệ thống như vậy. Để hiểu được sự hỗ trợ
như vậy, chúng tôi sẽ sử dụng quy trình ra quyết định dựa trên Simon. Các bước
trong quy trình này như trong Hình 2 là:
Bước a. Vấn đề tìm kiếm cơ hội. Bước này liên quan đến việc thu thập thông tin từ
nhiều nguồn khác nhau để xác định các vấn đề và cơ hội. Bước này là bước được
EIS hỗ trợ chủ yếu. Hệ thống giám sát môi trường, chuẩn bị báo cáo, tập trung vào
các chỉ số chính, cho phép điều tra “đi sâu vào”, v.v. Bước này có thể yêu cầu thông
tin bổ sung, lời khuyên của chuyên gia, xác minh, v.v.
Bước b. Phân tích. Một khi vấn đề (cơ hội) đã được xác định, một câu hỏi được đặt
ra: phải làm gì với nó? Ở bước này, một phân tích được yêu cầu. Phân tích có thể là
định tính hoặc định lượng (hoặc kết hợp). Phân tích định lượng có thể được hỗ trợ bởi DSS. lOMoAR cPSD| 59078336
Bước c. Sự lựa chọn. Trong bước này, một quyết định được đưa ra liên quan đến vấn
đề (hoặc cơ hội) dựa trên kết quả phân tích. Bước này có thể được hỗ trợ bởi DSS
(nếu đó là một người ra quyết định duy nhất) hoặc bởi GDSS nếu đó là một nhóm.
Bước đ. Thực hiện. Trong trường hợp quyết định đưa ra một sự thay đổi, nó cần phải được thực hiện. 7. TÍCH HỢP ES
Hình 3 cho thấy khả năng tích hợp ES trong quy trình được hỗ trợ bởi EWDSS;
những gì chúng ta gọi là “ESS thông minh” hoặc ES/EIS/DSS tích hợp. Hình này
trình bày một tiềm năng sử dụng của bảy hệ chuyên gia khác nhau. Các lĩnh vực ứng
dụng của chúng được đánh dấu từ ES 1 đến ES 7. lOMoAR cPSD| 59078336
ES 1. Hệ thống này có thể giúp thiết kế luồng thông tin cho ban điều hành (ví dụ:
giám sát cái gì, khi nào). và trong việc giải thích (xem Bảng 1) của thông tin thu thập
được. Vì một số thông tin không rõ ràng nên sự kết hợp giữa ES và điện toán thần
kinh có thể rất hữu ích. Toàn bộ lĩnh vực quét, giám sát, dự báo (ví dụ: xu hướng) và
đánh giá (hoặc giải thích) có thể được hỗ trợ rất nhiều bởi tự động hóa nói chung (ví
dụ: E-mail, v.v.) và đặc biệt là bởi ES. Xem Fahey và Narayana (1986) để biết quy
trình phân tích môi trường và Fedorowicz (1989) để thảo luận về hỗ trợ máy tính nói
chung. Cuối cùng, việc sử dụng ES với các cơ sở dữ liệu bên ngoài đã được thảo luận trong phần 5.
ES 2. Dựa trên thông tin thu thập được, xác định vấn đề (cơ hội) là thực hiện. Các hệ
chuyên gia có thể đóng một vai trò quan trọng trong bước này vừa là hỗ trợ cho EIS
(xem King 1989a) và giúp định nghĩa chính xác vấn đề (xem Courtney et al. 1987).
ES 3. Phân tích định tính dựa trên việc sử dụng kiến thức chuyên môn. Ở đây, người
ta có thể thay thế các chuyên gia với ES (tiết kiệm đáng kể thời gian và tiền bạc). Ví
dụ, một ES có thể cung cấp tư vấn về các vấn đề pháp lý hoặc thuế có liên quan đến
vấn đề. Một cách sử dụng khác có thể có của ES tại thời điểm này thời gian dành cho
việc hỗ trợ các phương pháp dự báo định tính.
ES 4. Sự hỗ trợ của ES cho phân tích định lượng đã được thảo luận chi tiết trong
phần f4. Đặc biệt quan trọng là khả năng giải thích của kết quả phân tích. Cácphân
tích có thể được thực hiện bởi các nhà phân tích nhân viên.
ES 5. Lựa chọn cuối cùng có thể do một cá nhân hoặc một nhóm đưa ra. Cả hai có
thể cần giải thích thông tin được tạo ra trong quá trình phân tích và thực hiện các dự
đoán bổ sung. Đây là hai loại chung điển hình của ES. Tuy nhiên, những người ra
quyết định có thể sử dụng ES để giúp phát triển thiết kế và lập kế hoạch cuối cùng
(bao gồm cả kế hoạch thực hiện) của hành động được đề xuất. Vai trò của ES trong
GDSS có thể cực kỳ quan trọng; hiện tại chúng tôi có rất ít thông tin về chủ đề này.
ES 6. ES rất hữu ích trong việc tăng cơ hội thực hiện thành công (xem Turban và
Watkins 1988). Những lợi ích chính là giải thích và năng lực đào tạo.
ES 7. Giao diện người dùng tuyệt vời là chìa khóa để triển khai thành công bất kỳ
hoạt động quản lý nào hệ thống hỗ trợ. ES có thể cải thiện giao diện, đặc biệt khi kết
hợp với bộ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (xem Harris 1987). Khả năng tích hợp của ES
và giao diện là được đề cập trong phần 4.
ES khác. Các ES khác có thể được sử dụng để giúp xây dựng EIS/ESS hoặc để tư
vấn về cách để sử dụng nó trong các tình huống khác nhau.
8. CÁCH TÍCH HỢP (KHỚP NỐI ES, EIS VÀ DSS) lOMoAR cPSD| 59078336
Việc tích hợp ES với EIS và DSS có thể được thực hiện theo nhiều cách. Nó phụ
thuộc vào mục đích của hệ thống, trên phần cứng, mạng và các công cụ phát triển.
Vấn đề là có một số cách khác nhau để cấu trúc từng thành phần. Ví dụ, Sprague và
Carlson (1982) đề xuất bốn kiến trúc khác nhau cho một DSS. Sau đó, có một số
cách để kết nối ES với các bộ phận khác. Ví dụ, Al-Zobai-die và Gromson (1987)
xác định ba kiến trúc khác nhau để ghép ES và dữ liệu căn cứ. King (1989b) phân
biệt giữa liên kết truyền thông với liên kết hợp nhất cách tiếp cận để tích hợp ES và
DSS. Nói chung, tích hợp vật lý có thể được thực hiện theo một trong hai cách: thông
qua một cách tiếp cận truy cập hoặc các thành phần có thể được nhúng vào nhau. Sử
dụng cách tiếp cận truy cập, các công cụ phát triển ES hoặc các chương trình ứng
dụng ES có thể truy cập EIS, DSS hoặc các chương trình khác theo một trong ba
cách: thông qua một bộ xử lý, sử dụng đa bộ xử lý, hoặc thông qua mạng. Trong cách
tiếp cận nhúng, phần mềm ES được nhúng trong EIS hoặc DSS (hoặc các chương
trình khác). Cách tiếp cận này có thể được coi là “thế hệ thứ hai” của việc tích hợp
ES và các hệ thống thông thường. Nó nhúng các khả năng ES giá trị gia tăng trong
các chương trình. Người dùng nhìn thấy một ứng dụng duy nhất mà họ có thể làm
việc cùng. Không có sự phân biệt giữa ES và các bộ phận thông thường. Một ví dụ
về công cụ phát triển tích hợp là Executive Edge (từ Execucorn Systems
Corporation). Sản phẩm này tập trung vào một trình tạo DSS (IFPS/PLUS) được bổ
sung thêm các khả năng của EIS và cơ sở giải thích về ES. công cụ có thể được sử
dụng để xây dựng một hệ thống hỗ trợ quản lý khá toàn diện. Trong việc xây dựng
các hệ thống tích hợp, cấu trúc vật lý có thể trở thành một yếu tố quan trọng. Trong
khi các hệ thống nhúng có vẻ được ưa chuộng, chúng còn hơn thế nữa. khó khăn
hoặc tốn kém hơn để xây dựng. Có nhiều thành phần tiêu chuẩn hơn có thể hỗ trợ
các phương pháp tiếp cận. dẫn đến tiết kiệm thời gian và/hoặc tiền bạc.
Việc lựa chọn một chế độ tích hợp thích hợp nằm ngoài phạm vi của bài báo này.
Tuy nhiên nó chắc chắn nên được xem xét trong giai đoạn thiết kế của một dự án tích hợp.
9. ĐỀ XUẤT CÁC CHỦ ĐỀ NGHIÊN CỨU
Sự tích hợp của ES, EIS và DSS và mối quan hệ giữa các công nghệ là mới bắt đầu
được điều tra. Đối với các nghiên cứu gần đây, xem King (1989a). El Sawy (1989),
và Người bạn (1989). Sau đây là một số vấn đề được đề xuất làm đề tài nghiên cứu:
Sở thích điều hành của EIS so với ESS.
Có nên thiết kế ES/EIS/lXS cho một nhóm không?
Yêu cầu hệ thống thông tin-làm rõ thêm,
Cách EIS giao tiếp với DSS và với một hệ thống chuyên gia, cả về chức năng và vật lý.
Phương pháp phân tích và phát triển hệ thống thích hợp nhất cho một ESS thông minh là gì?
ESS thông minh đang thực sự được sử dụng như thế nào? Chúng ta có thể phát triển
các hướng dẫn sẽ cho phép giám đốc điều hành để tận dụng tối đa các hệ thống này?
Một phương pháp để phân tích lợi ích chi phí trước khi cài đặt một ESS thông minh
và một phương pháp đánh giá vận hành ESS thông minh.
Ai sẽ xây dựng ESS thông minh và chịu trách nhiệm về nó?
Ở đâu và làm thế nào để có được kiến thức cần thiết cho các hệ thống như vậy. 10. PHẦN KẾT LUẬN
ESS thông minh hoặc ES/EIS/DSS tích hợp là một chủ đề mới nổi đáng được quan
tâm nhiều chú ý. Nói ngắn gọn mục đích của một hệ thống như vậy là làm cho người
điều hành hiệu quả (cho phép họ tiết kiệm thời gian) và hiệu quả hơn (đưa ra quyết
định tốt hơn). Tích hợp ES, EIS và DSS chỉ có ý nghĩa nếu việc tích hợp EIS và DSS
tạo ra nghĩa (vấn đề vẫn còn gây tranh cãi). Mục tiêu trên có thể đạt được bằng cách
sử dụng máy tính để tự động hóa nhiều tác vụ hiện đang được thực hiện thủ công. lOMoAR cPSD| 59078336
như vậy tự động hóa là mong muốn, nếu và chỉ khi nó có thể được thực hiện một
cách kinh tế và nếu cung cấp hỗ trợ có chất lượng cao.
Bài viết này là một nỗ lực tiên phong để thu hút sự chú ý đến một hệ thống tích hợp
như vậy và với một số lợi ích, hạn chế và chi phí của nó. Chúng tôi hy vọng rằng nó
sẽ thu hút sự chú ý của cả các nhà nghiên cứu và các học viên cố gắng tăng cường
sự hỗ trợ trên máy vi tính của hoạt động quản lý. Câu hỏi:
Các lĩnh vực ứng dụng của ES?
Elasticsearch (ES) là một công cụ tìm kiếm và phân tích dữ liệu mã nguồn mở được
sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau. ES được phân loại từ ES1 đến ES7
để phân biệt các phiên bản khác nhau của công cụ. Các phiên bản này được phát triển
với các tính năng và cải tiến mới được thêm vào để cải thiện hiệu suất và tính năng
của ES. Các lĩnh vực ứng dụng của ES từ ES1 đến ES7 được mô tả như sau:
ES1: ES1 chủ yếu được sử dụng để xây dựng các ứng dụng tìm kiếm đơn giản và
cho các trang web cỡ nhỏ hoặc trang web với số lượng truy cập trung bình.
ES2: ES2 được cải tiến về hiệu suất và khả năng mở rộng, với khả năng hỗ trợ lên
đến hàng triệu tài liệu và khả năng mở rộng đáng kể so với ES1.
ES5: ES5 chú trọng đến khả năng phân tích dữ liệu, bao gồm cải tiến về cú pháp truy
vấn và việc tối ưu hóa khả năng tìm kiếm văn bản và các giá trị số học.
ES6: ES6 cải thiện nhiều về khả năng phân tích dữ liệu, bao gồm khả năng xử lý các
kiểu dữ liệu phức tạp hơn, đặc biệt là phổ biến với ngành phân tích dữ liệu và các
dịch vụ tìm kiếm lớn.
ES7: ES7 chủ yếu tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu suất, bao gồm cải thiện về tốc
độ xử lý và tính năng mới để cải thiện khả năng tìm kiếm và phân tích dữ liệu.
Các cách tiếp cận để tích hợp ES vật lý với EIS và DSS là gì?
Có hai cách tiếp cận để tích hợp ES với EIS và DSS:
Cách tiếp cận truy cập: Các công cụ phát triển ES hoặc các chương trình ứng dụng
ES có thể truy cập EIS, DSS hoặc các chương trình khác theo một trong ba cách:
thông qua một bộ xử lý, sử dụng đa bộ xử lý, hoặc thông qua mạng.
Cách tiếp cận nhúng: Phần mềm ES được nhúng trong EIS hoặc DSS (hoặc các
chương trình khác). Cách tiếp cận này có thể được coi là “thế hệ thứ hai” của việc
tích hợp ES và các hệ thống thông thường. Nó nhúng các khả năng ES giá trị gia tăng
trong các chương trình và không có sự phân biệt giữa ES và các bộ phận thông
thường. Một ví dụ về công cụ phát triển tích hợp là Executive Edge từ Execucorn
Systems Corporation, tập trung vào một trình tạo DSS (IFPS/PLUS) được bổ sung
thêm các khả năng của EIS và cơ sở giải thích về ES. Dịch:
Bài báo đề cập đến chủ đề 'Hệ thống thông minh ESS hoặc ES / EIS / DSS tích hợp'
là một chủ đề mới nổi đang xứng đáng được chú ý. Mục đích của một hệ thống như
vậy là làm cho người quản lý hiệu quả hơn (giúp cho họ tiết kiệm thời gian) và (đưa
ra các quyết định tốt hơn). Tích hợp ES, EIS và DSS chỉ hợp lý nếu tích hợp EIS và
DSS có ý nghĩa (vấn đề vẫn còn đang tranh cãi). Mục tiêu trên có thể đạt được bằng
cách sử dụng máy tính để tự động hóa nhiều công việc hiện đang được thực hiện thủ
công. Sự tự động hóa này là mong muốn, nếu và chỉ nếu nó có thể được thực hiện
một cách kinh tế và nếu hỗ trợ được cung cấp là chất lượng cao.
Bài báo này là một nỗ lực tiên phong để chú ý đến một hệ thống tích hợp như vậy và
một số lợi ích, giới hạn và chi phí của nó. Hy vọng nó sẽ thu hút sự chú ý của cả nhà
nghiên cứu và nhà thực hành nhằm nâng cao sự hỗ trợ bằng máy tính cho các hoạt động quản lý. Tham khảo: lOMoAR cPSD| 59078336
Al-Zobaidie, A. và J. B. Crimson, "Hệ thống chuyên gia và hệ thống cơ sở dữ liệu:
Làm thế nào để họ phục vụ lẫn nhau?", Hệ thống thông tin, (Tháng 2 năm 1987).
Blanning, R. W., "Ứng dụng của quản lý mô hình trí tuệ nhân tạo", Proc. 21st HICSS, Hawaii, tháng 1 năm 1988.
Bonczek, R. H., C. Holsapple và A. Whinston, Foundations of Decision Support
Systems, Academic Press, New York, 1981. (Định nghĩa các khái niệm và tiêu chuẩn
của các hệ thống hỗ trợ ra quyết định, cung cấp kiến thức về lý thuyết quyết định,
lập kế hoạch, tài chính và các ứng dụng của chúng.)
Brodie, M. L. và J. Mylpoulos, On Knowledge Base Management Systems:
Integrating Artificial Intelligence and Database Techniques. Springer-Verlag, New
York, 1986. (Tập trung vào việc phát triển các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu có kiến
thức và sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa quá trình quản lý cơ sở dữ
liệu và truy xuất thông tin.)
Brody, H., “Computers Invade the Executive Suite,” High Technology, (Tháng 2 năm
1988). Burkan, W., “Wringing Every Last Dollar from Your EIS/DSS,” DSS 89
Trans., Tháng 6 năm 1989. Courtney, J. F., Jr., và đồng nghiệp, “A KnowledgeBased
DSS for Managerial Problem Diagnosis,” Decision Sci., (Mùa hè năm 1987).
Harris, L. R., "Mối liên kết ngôn ngữ tự nhiên; Một ghi chú về trí tuệ nhân tạo,"
Trung tâm Thông tin, (tháng 4 năm 1987)
Hawkins, D. T., "Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo và hệ thống chuyên gia cho Tìm kiếm
trực tuyến," Trực tuyến, (tháng 1 năm 1988).
Hayes-Roth, F. và đồng nghiệp, Xây dựng hệ thống chuyên gia, Addison-Wesley, New York, 1983.
(Houdeshel, G. và H. J. Watson, "Hệ thống thông tin quản lý và hỗ trợ ra quyết định
(MIDS) tại Lockheed-Georgia," MIS Quart., (tháng 3 năm 1987).
Hsu và Skevington đề xuất một khung conceptual cho việc tích hợp dữ liệu và kiến
thức trong các doanh nghiệp sản xuất trong bài báo "Integration of Data and
Knowledge in Manufacturing Enterprises: A Conceptual Framework" (J.
Manufacturing Systems, tháng 4 năm 1987). Ishikawa đề xuất hệ thống KID, một
giao diện ngôn ngữ tự nhiên dựa trên kiến thức để truy cập vào hệ thống cơ sở dữ
liệu trong bài báo "KID, Knowledge-based Natural Language Interface for Accessing
Database Systems" (IEEE Expert, mùa hè năm 1987). Jarke và Vassiliou mô tả việc
kết hợp các hệ thống chuyên gia với hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu trong cuốn sách
"Artificial Intelligence Application for Business", được biên tập bởi W. Reitman và
xuất bản bởi APLEX Publishing Corporation vào năm 1984. Kehoe đề cập đến các
giao diện và hệ thống chuyên gia cho truy xuất trực tuyến trong bài báo "Interfaces
and Expert Systems for Online Retrieval" (Online Rev., tháng 12 năm 1985).
Kerschberg là biên tập viên của cuốn sách "Expert Database
Systems" được xuất bản vào năm 1986 bởi Benjamin/Cummings ở Menlo Park, California.
Câu hỏi 1: Hệ thống thông minh ESS hoặc ES / EIS / DSS tích hợp có mục đích gì
và làm thế nào để đạt được mục tiêu đó?
Trả lời: Mục đích của hệ thống thông minh ESS hoặc ES / EIS / DSS tích hợp là giúp
cho người quản lý hiệu quả hơn và đưa ra các quyết định tốt hơn. Để đạt được mục
tiêu này, hệ thống tích hợp phải sử dụng máy tính để tự động hóa nhiều công việc
hiện đang được thực hiện thủ công, cung cấp hỗ trợ chất lượng cao và có thể thực hiện một cách kinh tế.
Câu hỏi 2: Bài báo đề cập đến những gì về giới hạn và chi phí của hệ thống thông
minh ESS hoặc ES / EIS / DSS tích hợp?
Trả lời: Bài báo nhắc đến rằng vẫn còn tranh cãi về ý nghĩa của việc tích hợp EIS và
DSS trong hệ thống thông minh ESS hoặc ES / EIS / DSS tích hợp. Ngoài ra, việc tự
động hóa nhiều công việc có thể đòi hỏi đầu tư lớn và chi phí cao. Tuy nhiên, nếu