Нововведения информационных технологий 2017



Резюме Для аналізу і розв’язання економічних задач, сучасні інформаційні технології пропонують широкий спектр засобів прийняття рішень із використанням даних, знань, об’єктивних чи суб’єктивних моделей, технологій видобування знань.
Розглянуті у посібнику експертні технології видобування знань та прийняття рішень – виявлення знань в базах даних (Knowledge Discovery in Databases), технологія аналітичної обробки даних в реальному часі (OLAP), технологія аналізу сховищ даних (Data Mining), нейромережні технології штучного інтелекту та експертні системи дозволяють з більшою ефективністю отримати знання на основі аналізу прихованих закономірностей у масивах даних та прийняти оптимальне у певній ситуації рішення, використовуючи сучасні програмні засоби.

Рис.3.4.
Для прикладу можна взяти обсяг даних у всесвітній мережі Інтернет, що збільшується щохвилини.

Цілеспрямовані технологічні процеси Наведені на рис.1.1 процеси характеризуються різною можливістю керування, а саме: автоматичні процеси – всі дії виконуються без будь-яких• відхилень, в автоматичному режимі; хаотичні процеси – причинно-наслідкові зв’язки мають• статистичний, імовірнісний характер; програмована технологія – визначена послідовність процесів• обробки інформації відповідно до заданої програми; професійно-технічна технологія – визначена послідовність• - 7 - процесів обробки деталей, виробів, вузлів за певним технологічним процесом; науково-технічна технологія – визначена послідовність• процесів обробки технологічного об’єкту (інформації, деталей, виробів, вузлів) згідно заданого технологічного процесу та із застосуванням засобів інтелектуальної обробки інформації; науково-дослідна технологія – не визначена повністю• послідовність процесів обробки технологічного об’єкту у відповідності із заданим технологічним процесом, що може змінюватись для отримання бажаного результату і потребує застосування засобів інтелектуальної обробки інформації.
Переваги фасетного методу класифікації: гнучкість структури;• можливість включення нових фасет і виключення старих.• Недоліки: нетрадиційність;• складність у випадку обробки даних.• Для фасетної класифікації сума елементів підмножин може бути - 25 - більшою за кількість елементів усієї множини, що беруть участь у класифікації.