8 Manažerské informační systémy, systémy pro podporu rozhodování, koncept analytických systémů a jeho základní vrstvy, agregace a sumarizace. Flashcards
Informační systém
= Informační systém je soubor vzájemně propojených komponent, které slouží k získávání, ukládání, zpracování a sdílení informací v organizaci
Manažerské informační systémy
podporují rozhodování manažerů na základě poskytovaných informací
Důležité je zajištění kvalitních a relevantních dat, která jsou potřebná pro správné rozhodování
Manažerské informační systémy mají klíčový význam pro řízení a správu organizací, avšak vyžadují kvalitní a komplexní přístup při jejich návrhu, implementaci a využívání.
Typy IS podle úrovně řízení:
1, EIS (Executive Information System) – strategické IS, vrcholové vedení, hospodaření firmy, dlouhodobý horizont
2, MIS (Management Information System) – manažerské IS, např. marketing, řízení zásob, evidenční a analytické práce, střednědlouhý, MULTIDIMENZIONÁLNÍ DB A MOŽNÁ I RELAČNÍ
3, TPS (Transaction Processing System) – provozní IS, výrobní operace, krátkodobý, RELAČNÍ DB
Systémy pro podporu rozhodování
Decision Support Systems – DSS
poskytují uživateli varianty k rozhodování.
Obecně jsou DSS interaktivní počítačové systémy skládající se ze tří hlavních komponent:
1, Dialogový subsystém
2, Modelově orientovaný subsystém
3, Databázový subsystém
Strojové učení (Machine learning)
- Schopnost systému učit se nebo predikovat stavy, které zajímají uživatele.
1, Učení s učitelem – regrese, neuronové sítě, stromy
2, Učení bez učitele – shlukování, redukce
3, Posilující učení – Q-učení, TD-učení
Analytické systémy
Slouží k odhalování skrytých informací pro snadné pochopení a předvídání potřeb uživatelů
Založené na konceptech Business Intelligence a využívají OLAP a datové sklady
Analytické systémy se obvykle skládají ze 3 vrstev:
1, Vrstva pro transformaci dat – nejčastěji ETL nástroje
2, Vrstva pro ukládaní dat – datové sklady a datová tržiště
3, Vrstva pro analytické zpracování dat
Agregace a sumarizace
Agregace a sumarizace jsou dvě různé techniky, které se používají v datové analýze pro získání shrnutých informací z většího množství dat
Základním rozdílem mezi agregací a sumarizací je:
Agregace se používá ke vytvoření nových skupin a výpočtu hodnot pro každou skupinu
Sumarizace se používá k získání shrnutí dat a důležitých informací bez vytváření nových skupin
Agregace
Obvykle vrací pouze jedinou hodnotu ze všech hodnot relace
Agregace se používá k redukci počtu řádků v relační tabulce a zároveň k získání přehledného souhrnu
Např.: AVG, MIN, MAX, COUNT, SUM, OR, XOR, INTERSECT
Používá se k vytvoření nových skupin dat na základě určitého kritéria a následně vypočítání agregovaných hodnot pro každou skupinu
Sumarizace
Používá se k vytvoření shrnutí dat a získání důležitých informací bez vytváření nových skupin
Používá se k vytvoření snadno srozumitelných výstupů a prezentací, které umožňují rychlé pochopení dat a odhalení důležitých trendů
