BEC _ note 2-2 (IT & corporate governance) Flashcards
【16.IT 1】
expert systemとは
expert systemとは、専門家の持つ知識をベースとして構築し、専門知識をルールに従って適用することで問題解決を行うプログラム。
machine learning(機械学習)とは(3つ)
① supervised learning(教師あり学習)
→ 問題と正解の両方のデータを与えるもの。
→ 入力データと出力データのセットを教師データ(training data)と呼び、supervised learningでのみ与えられる。
② unsupervised learning(教師なし学習)
→ 大量のデータを与え、データのグループ分けや情報の収集を行うことができる。
③ reinforcement learning(強化学習)
→ 出力データに価値づけを行うことで、その価値を最大化するように最適化する手法。将棋や囲碁などのゲームに使われる。。
deep learning(深層学習)とは
・input layer - hidden layer - output layerのうち、hidden layerを2層以上に多層化させた「neural network」のこと。
・機械学習の応用の一つ。従来は特徴量(feature values)を人が与えていたが、deep learningでは、機会が自動的に学習。
weak AI / strong AIとは
・weak AIは、限定されたタスクに特化して処理するAIのこと(画像認識、多言語翻訳、自動運転など)。他方、strong AIは、人間と同等の知識を有するAIのこと。
・現在のAIはすべて、weak AI。
<用語> ・マルチプログラミング ・アプリケーション・ソフトウェア ・ユーティリティ・ソフトウェア ・RPA ・distributed ledger technology
・マルチプログラミング(同時に複数のプログラムを実行するオペレーティング・システムの機能のこと)
・アプリケーション・ソフトウェア(特定の目的のために作られたソフト。 ワープロ、表計算、メールなど)
・ユーティリティ・ソフトウェア(OS、アプリケーション・ソフトなどの機能を補い、使い勝手や性能などを向上させる単機能・小規模なソフトのこと。電卓、時計・カレンダー、ファイル圧縮、周辺機器の操作・管理、スクリーンショットなど)
・RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション。人がパソコン上で日常的に行っている作業を自動化など。単純作業を自動化できる、判断を伴うものは対応不可)
・distributed ledger technology(分散型台帳技術。ブロックチェーンを支える技術で、取引履歴を分散保存し参加者で共有)
APIとは
・API(Application Programming Interface)とは、Webサービスの間をつなぐインターフェースの総称。
(例)ネットショッピングでは、カード会社提供のAPIが使わる。ネットショップはカード会社に対し、APIを通じ、「顧客が打込むカード情報を確認してほしい」と要求。打込まれた情報は、(ネットショップを経由せず、)直接カード会社のサーバに届く。確認後、ネットショップ宛に「決済、完了」とだけ連絡。
企業におけるinformation systemsの種類(5つ)
① executive support system (ESS)
→ (DSSやMISのような特定の問題に対応するための意思決定支援ではなく、)企業の戦略を決定する役員等のための情報システム。事業環境の変化、新規事業の開拓など長期的な検討をする際に、競争優位を握るカギに関する情報等を提供することを目的。
② decision-support system (DSS)
→ 経営レベルが利用するための、semi-structuredないしunstructuredな意思決定を効率化するためのもの。競合他社の状況や他の経済指標などと共に、それらを分析するためのツールを提供。
③ management information system (MIS)
→ 日常的な業務報告などを提供。structuredな意思決定を効率化するためのもの。
④ knowledge work system (KWS)
→ ワープロ、電子メール、スケジュール管理ソフトなど。
→ expert system。
⑤ transaction processing system (TPS)
→ operational levelで活用。ホテル予約、部品の買入れ、給与計算など。
コンピューターのハードウェアの構成(大きく2つ、小さく5つ)
① processing unit(処理装置)
・CPU(arithmetic-logic unit, control unit)
・primary storage (RAM)
② peripheral devices(周辺機器)
・secondary storage
・input devise
・output devise
Access timeとは
Access timeとは、CPUからデータの転送要求があった後、そのデータが主記憶装置(RAM)からCPUに転送完了されるまでの時間のこと。主記憶装置の性能を測る基準の一つ。
・system softwareとは
・application softwareとは
・language processorとは
・system softwareとは、ハードの管理などコンピュータを有効に利用させるための機能を持つプログラムのこと。OSやlanguage processorなど。
・application softwareとは、特定の目的を処理するためのプログラムのこと。
・language processorとは、high-level language programsをコンピュータが理解・実行できるmachine languageに翻訳するプログラムのこと。
EPRシステムとは、メリット(2つ)、デメリット(2つ)
・全社的に経営資源を管理するためのアプリケーション・ソフト・パッケージのこと。各部門ごとに別々に構築されたシステムを統合し、相互に参照・利用できるようしたもの。
・メリット
① 意思決定プロセスを助け、反応性や柔軟性が増進。
② データの冗長性(redundancy)が抑えられる。
・デメリット
① 他のモジュールに影響を及ぼすことなく、あるモジュールに変更を加えることは難しい。
② 導入や研修に係るコストが高い。
VANとは
・VAN(value-added network)とは、独立した第三者である事業者が、取引企業のために(インターネットではない)専用ネットワークを提供し、データ伝送などのサービスを行うもの。例えば、全銀システムなど。
・VANは、データ伝送におけるセキュリティーの向上に貢献する。
・high-level language programs / low-level language programsとは
・第四世代言語(fourth-generation language)とは
・source codeとは、またsource codeをコンピュータが実行可能な言語に翻訳するソフトは
・high-level language programsは、より人間よりの言語。low-level language programsは、よりコンピュータよりの言語。
・第四世代言語(fourth-generation language)とは、プログラミング技術をあまり持たない人やエンドユーザでも比較的容易に使いこなせるような、non-procedural languageのこと(JAVA, C++など)。
・source codeとは、機械言語に訳される前のhigh-level languageのこと。source codeをコンピュータが実行可能な言語に翻訳するソフトを、compilerという(interpreterは、一命令毎に機械言語に翻訳するソフト)。
programing languageの分類(大きく2つ、小さく4つ)
<low-level language>
・machine language(機械言語)とは、0と1の二進法で記述された言語。現在はほぼ目にすることはない。
・assembly language(アセンブラ言語)とは、二進法に代わって、人が使いやすいよう記号に置き換えたもの。
<high-level language>
・procedural language(手続型言語)とは、特定の問題を解決するため、必要な手順を順序立てて記述できるように設定された言語。例えば、Basic, COBOL, FORTRANなど。
・non-procedural language(非手続型言語)とは、プログラムの経験がなくても比較的容易に使いこなせるようにしたもの。例えばC++, Javaなど。
data hierarchy(データ階層)(5つ)
・database ・file ・record ・field ・byte / bit
<データベースに関する用語>① ・テーブル ・カラム ・レコード ・フィールド ・キーフィールド ・フォーリンキー ・インデックス
・テーブル(エクセルのシートに相当するもの)
・カラム(列)
・レコード(行)
・フィールド(レコードを構成する1つ1つの要素のこと)
・キーフィールド(主キー。テーブル内のレコードを一意的に識別するためのフィールド)
・フォーリンキー(foreign key、外部キー。関連付けたテーブル間を結ぶために設定するキー)
・インデックス(レコードを高速に検索するための仕組み。データ・テーブルとは別に、別テーブル(インデックス・テーブル)を作成し、それを使ってレコードを検索)
<データベースに関する用語>② ・DBMS ・schema ・index ・data dictionary
・DBMS(DataBase Management System: データベース全体を管理するシステム)
・schema(データベースの仕様を記載したもの)
・index(特定のファイルを素早く抽出するための仕組み)
・data dictionary(各データに関する情報(定義、特徴、セキュリティなど)を保存し、それらを組織するツール)
DBMS(DataBase Management System)とは
concurrent controlによる利点は
logical view / physical viewとは
・DBMS(DataBase Management System)とは、企業の持つデータを一元的に管理し、保存されたデータに容易にアクセルできるようにするソフトウェア。
・concurrent control(並行処理制御)により、レコードデータは常に最新の状態に維持・反映される。
・logical view は、エンドユーザの視点から、データベースの機能性についての表示。他方、physical viewは、エンジニアの視点から、物理層におけるソフトウェアの位置やその構造・連結などの表示。その他、Process view、Development viewというのもある。
big dataの特徴(3つ)
・volume(膨大な量)
・velocity(生成・更新が高速に繰り返される)
・variety(データ形式の多様さ)
(解説)(かつては大領データの処理に大きな時間とコストを要したが、)ハードの性能向上やデータ処理技術の進化により、多様な領域でビッグデータの利用が期待。
ビッグデータで良く用いられる、unstructured data(非構造化データ)とは
unstructured data(非構造化データ)とは、画像・音声・文書などのようにデータ構造に規則性がなく、行や列で表現できないデータのこと。
<ビッグデータに利用される技術> ・machine learning ・data mining ・Hadoop ・in-memory technology
・machine learning(機械学習。コンピュータ自身が、データから反復的に学習しパターンを認識する手法)
・data mining(大量のデータから情報を抽出し、新たな発見を見出す手法)
・Hadoop(分散処理を支えるオープンソースのソフトウェア。大量のデータの高速処理を可能とする)
・in-memory technology(処理するデータやプログラムをメモリ上に格納することにより、高速処理が可能となる)
BI(business intellegence)とは、またそれを支えるツール(5つ)
・BIとは、企業の持つ膨大なデータを収集・蓄積・分析することにより、各種意思決定や経営戦略の実現に寄与すること。
・BIに関するツール(5つ)
① ELT tool(Extract Transform Load、販売管理システムなど各基幹システムからデータを抽出し、DWHに格納するソフト)
② DWH(Data WareHouse、蓄積したデータを時系列に保管したデータベース)
③ Data mart(DWHから必要なデータを抽出し、分析しやすいデータ構造に変換するソフト)
④ OLAP tool(OnLine Analytical Processing、データ分析ソフトのこと)
⑤ dashboard(グラフ等に表示するソフト)
データ分析の手法(4つ)
① descriptive analysis(記述的分析)
→ 過去に何が起きたかをデータから明らかにする分析。
② diagnostic analysis(診断的分析)
→ (過去に何が起きたかだけではなく、)なぜ起きたかを明らかに分析。
③ predictive analysis(予測分析)
→ 過去のデータを使用し、将来、何がどのくらいの確率で発生するか予測する分析。
④ prescriptive analysis(処方的分析)
→ 予測され鵜事態を最適化するには、何をすべきかを明らかにする分析。