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경제정보학이란 무엇인가? 경제 정보학의 기본 개념. 경제정보학의 대상과 주제




경제정보학경영, 경제, 비즈니스 분야에서 의사결정을 준비하고 내리는 데 사용되는 정보 시스템의 과학입니다. 경제 정보학의 목적은 경제 시스템에서 발생하는 비즈니스 및 조직 문제에 대한 솔루션을 제공하는 정보 시스템입니다. 경제적 목적). 즉, 경제정보학의 목적은 경제정보시스템이며, 그 궁극적인 목표는 경제시스템의 효과적인 관리이다.

1. EI는 프레젠테이션 형식이 구체적입니다. 기본 및 요약 문서 형태로 유형 매체에 확실히 반영되며, 신뢰성을 높이기 위해 법적으로 공식화된 정보, 즉 전통 문서 또는 전자 문서에 서명이 있는 경우에만 전송 및 처리가 수행됩니다(특별한 수단 필요) 및 조직적 조치).

2. EI는 체적입니다. 경제적 프로세스에 대한 고품질 관리는 이에 대한 자세한 정보 없이는 불가능합니다. 물질적, 비물질적 영역의 관리 개선과 생산량 증가는 그에 수반되는 정보 흐름의 증가를 동반합니다(처리 도구 및 커뮤니케이션 채널의 생산성 증가 필요).

Z. EI는 주기적입니다. 대부분의 생산 및 경제적 과정구성 단계의 반복성과 이러한 프로세스를 반영하는 정보(한 번 생성된 정보 처리 프로그램은 재사용 및 복제 가능)를 특징으로 합니다.

4. EI는 생산 결과를 반영합니다. 경제 활동자연 및 비용 지표 시스템을 사용합니다. 이 경우 정량적 수량과 디지털 값이 사용됩니다(처리가 편리함).

5. EI는 처리 방법 측면에서 구체적입니다. 처리 프로세스는 산술 연산과 무엇보다도 논리적(예: 정렬 또는 선택) 연산에 의해 지배되며 결과는 텍스트 문서, 표, 차트 및 그래프 형식으로 표시됩니다(자신을 특정 유형으로 제한할 수 있음). 특정 범위의 문제 지향적 소프트웨어 도구).

경제정보경제적 과정의 상태와 과정을 반영하는 변환되고 처리된 정보 세트입니다. 경제 정보는 경제 시스템 내에서 순환하며 물질적 재화와 서비스의 생산, 유통, 교환, 소비 과정을 수반합니다. 경제정보도 경영정보의 하나로 간주되어야 합니다. 경제 정보는 다음과 같습니다.

· 관리자(직접 주문, 계획된 작업 등의 형태)

· 알림(보고 지표에서 경제 시스템의 피드백 기능을 수행함).


정보는 물질적, 노동적, 금전적 자원과 유사한 자원으로 간주될 수 있습니다. 정보 자원은 과학, 생산, 관리 및 기타 문제를 해결하기 위해 시간과 공간의 전송을 보장하는 모든 형태로 유형 매체에 기록된 일련의 축적된 정보입니다.

8 .정보제품, 정보자원.

정보상품- 사용자의 요구에 따라 작성되어 제품 형태로 제공되는 문서화된 정보입니다. 정보상품은 소프트웨어 제품, 데이터베이스 및 데이터 뱅크 및 기타 정보. 결과 정보 활동정보상품과 서비스의 형태로 시장에 나타나는 정보상품이다.

정보를 다른 제품과 근본적으로 구별하는 정보 제품의 주요 특징에 대해 알아 보겠습니다.

첫째, 정보는 소비되면 사라지지 않고, 반복적으로 사용될 수 있다. 정보 제품은 사용 횟수에 관계없이 포함된 정보를 유지합니다.

둘째, 정보 제품은 시간이 지남에 따라 일종의 "진부화"를 겪습니다. 정보는 사용하면 낡아지지 않지만, 정보가 제공하는 지식이 더 이상 관련성이 없어지면 그 가치를 잃을 수 있습니다.

셋째, 정보상품과 서비스의 다양한 소비자들은 편안함을 느낀다. 다른 방법들정보를 제공하는 데는 노력이 필요하기 때문입니다. 이것이 정보를 다루는 속성이다.

넷째, 정보의 생산은 물질적인 상품의 생산과 달리 복제 비용에 비해 상당한 비용이 소요된다. 특정 정보 제품을 복사하는 것은 일반적으로 그것을 생산하는 것보다 훨씬 저렴합니다. 정보 제품의 이러한 속성(생산의 어려움 및 복제의 상대적 용이성)은 특히 정보 활동 범위 내에서 재산권 결정과 관련하여 많은 문제를 야기합니다.

정보 리소스- 이는 특정 문제를 해결하기 위해 소비자 간 시간과 공간의 정보 전달을 보장하는 물질적 매체에 기록된 주변 현실에 대한 축적된 정보입니다.

정보 자원은 다음을 포함하여 축적된 모든 정보라는 점에 유의해야 합니다.

· 신뢰할 수 없는 정보(“결함”);

· 관련성을 잃은 정보;

· 허위 진술과 비효과적인 접근 방식으로 제시된 정보;

· 비표준 방법을 사용하여 축적된 비교할 수 없는 데이터;

· 주관적인 해석의 결과로 구체성을 잃은 정보;

· 고의적인 "허위 정보".

저장매체에 따라, 정보 자원세 가지 주요 클래스로 나뉩니다.

· 지식과 자격을 갖춘 인력;

· 모든 유형의 문서와 모든 유형의 미디어에 대한 컬렉션;

· 무생물 및 ​​살아있는 자연의 물체 컬렉션(산업 디자인, 제제 및 기술, 표준 샘플 등)

정보 자원의 특징은 다음과 같습니다.

· 무진장성 - 사회가 발전하고 지식 소비가 증가함에 따라 보유고는 감소하지 않고 증가합니다.

· 무형성 - 다른 유형의 자원에 비해 복제, 전송 및 배포가 상대적으로 용이함을 보장합니다. 정보 자원은 정보 시스템 데이터 웨어하우스(도서관, 기록 보관소, 자금, 데이터베이스 및 기타 유형의 데이터 웨어하우스)에 있는 개별 문서 및 별도의 문서 세트입니다.

· 정보자원의 분류:

· 주(국가) 정보 자원 주 정보 자원은 연방예산으로부터 제공받고 지불되는 정보 자원입니다. 주 정보 자원의 내용(예): 주 당국의 활동, 법률 정보, 증권 거래소 및 금융 정보, 상업 정보.

· 기업의 정보자원 기업의 정보자원은 기업이나 조직에서 생성되거나 축적된 정보자원을 말하며 기업의 정보자원의 내용(예) : 경제활동에 대한 정보지원, 기업활동의 기획 및 운영관리, 사업계획, 대외경제활동 .

· 개인정보자원 개인정보자원은 개인이 생성, 관리하는 정보자원으로서, 개인의 활동과 관련된 자료를 담고 있습니다.

주제 1.1: 경제 정보학의 이론적 기초

주제 1.2: 정보 처리의 기술적 수단

주제 1.3: 시스템 소프트웨어

주제 1.4: 서비스 소프트웨어 및 알고리즘 기본

경제정보학 및 정보학

1.1. 경제정보학의 이론적 기초

1.1.1. 경제 정보학의 대상, 주제, 방법 및 임무

경제학에 정보 기술을 집중적으로 도입함으로써 컴퓨터 과학, 경제학 및 수학 간의 학제 간 연결을 기반으로 한 통합 응용 학문인 경제 정보학이라는 컴퓨터 과학의 방향 중 하나가 출현했습니다.

경제 정보학 연구의 이론적 기초는 컴퓨터 과학입니다. "정보학"(informatique)이라는 단어는 자동화된 정보 처리와 관련된 활동 분야를 정의하기 위해 프랑스에서 도입된 두 프랑스어 단어인 정보(정보)와 자동화(자동화)가 합쳐진 것에서 유래되었습니다.

컴퓨터 과학에 대한 정의는 다양합니다. 컴퓨터 과학은 정보 과학, 컴퓨터 기술을 사용하여 정보를 수집, 저장, 처리 및 표현하는 방법입니다.

컴퓨터과학은 과학정보 등의 구조와 일반적인 성질을 연구하는 응용학문이다. 컴퓨터 과학은 기초 과학, 응용 학문, 생산 분야로서의 컴퓨터 과학이라는 세 가지 상호 연관된 구성 요소로 구성됩니다.

컴퓨터 과학의 주요 목표는 다음과 같습니다.

  • 정보;
  • 컴퓨터;
  • 정보 시스템.

컴퓨터 과학의 일반적인 이론적 기초:

  • 정보;
  • 숫자 체계;
  • 코딩;
  • 알고리즘.

현대 컴퓨터 과학의 구조:

  1. 이론적인 컴퓨터 과학.
  2. 컴퓨터 공학.
  3. 프로그램 작성.
  4. 정보 시스템.
  5. 인공 지능.

경제정보학경영, 경제, 비즈니스 분야에서 의사결정을 준비하고 내리는 데 사용되는 정보 시스템의 과학입니다.

경제정보학의 대상경제 시스템(경제적 대상)에서 발생하는 비즈니스 및 조직 문제에 대한 솔루션을 제공하는 정보 시스템입니다. 즉, 경제정보학의 목적은 경제정보시스템이며, 그 궁극적인 목표는 경제시스템의 효과적인 관리이다.

정보시스템준비 및 의사 결정을 보장하기 위해 정보의 수집, 저장, 처리 및 전달을 제공하는 일련의 소프트웨어 및 하드웨어, 방법 및 사람입니다. 경제학에 사용되는 정보 시스템의 주요 구성 요소에는 하드웨어 및 소프트웨어, 비즈니스 애플리케이션 및 관리가 포함됩니다. 정보 시스템. 정보 시스템의 목적은 회사 관리를 위한 현대적인 정보 인프라를 구축하는 것입니다.

학문 분야의 주제 "경제 정보학"- 경제 데이터를 사용하여 정보 프로세스를 자동화하는 방법.

"경제 정보학"분야의 임무- 공부하는 이론적 기초컴퓨터 과학 및 경제 데이터 처리를 위한 응용 시스템 사용 기술과 개인용 컴퓨터 및 컴퓨터 네트워크용 프로그래밍 시스템을 습득합니다.

우크라이나 교육부

키예프 국립경제대학교

"경제 정보학"

소개.

인간은 항상 자신의 활동의 모든 영역에서 결정을 내렸습니다. 의사 결정의 중요한 영역은 생산과 관련이 있습니다. 생산량이 많을수록 결정을 내리기가 어렵고, 따라서 실수를 하기가 더 쉽습니다. 자연스러운 질문이 생깁니다. 이러한 오류를 피하기 위해 컴퓨터를 사용할 수 있습니까? 이 질문에 대한 답은 사이버네틱스라는 과학에 의해 제공됩니다.

사이버네틱스(관리 기술인 그리스어 "kybernetike"에서 파생됨)는 정보 수신, 저장, 전송 및 처리에 관한 일반 법칙에 대한 과학입니다.

사이버네틱스의 가장 중요한 분야는 경제 사이버네틱스입니다. 이는 사이버네틱스의 아이디어와 방법을 경제 시스템에 적용하는 것을 다루는 과학입니다.

경제 사이버네틱스는 경제 및 수학적 방법을 포함하여 경제 관리 프로세스를 연구하기 위해 일련의 방법을 사용합니다.

현재 생산 관리에 컴퓨터를 사용하는 경우가 많습니다. 그러나 대부분의 경우 컴퓨터는 소위 일상적인 작업, 즉 다양한 데이터 처리와 관련된 작업을 해결하는 데 사용되며, 컴퓨터를 사용하기 전에는 동일한 방식으로 수동으로 해결되었습니다. 컴퓨터를 사용하여 해결할 수 있는 또 다른 종류의 문제는 의사결정 문제입니다. 의사결정을 위해 컴퓨터를 사용하려면 수학적 모델을 만드는 것이 필요합니다.

결정을 내릴 때 컴퓨터를 사용하는 것이 꼭 필요한가요?

인간의 능력은 매우 다양합니다. 그것들을 순서대로 정리하면 육체적인 것과 정신적인 것의 두 가지 유형을 구분할 수 있습니다. 인간은 자신이 소유한 것만으로는 충분하지 않을 정도로 구성되어 있습니다. 그리고 그 능력을 키워가는 끝없는 과정이 시작됩니다. 더 많이 들어 올리기 위해 최초의 발명품 중 하나인 레버, 짐을 더 쉽게 움직일 수 있는 바퀴가 등장합니다. 이러한 도구는 여전히 인간 자신의 에너지만을 사용합니다. 시간이 지나면 신청이 시작됩니다 외부 소스에너지: 화약, 증기, 전기, 원자력. 현재 외부에서 사용되는 에너지가 얼마나 초과되는지 추정하는 것은 불가능합니다. 신체적 능력사람. 사람의 정신 능력에 관해서는 그들이 말했듯이 모든 사람이 자신의 상태에 불만족하지만 마음에는 만족합니다. 사람을 자신보다 똑똑하게 만드는 것이 가능합니까? 이 질문에 답하려면 인간의 모든 지적 활동이 공식화된 활동과 비공식적인 활동으로 구분될 수 있다는 점을 명확히 해야 합니다.

공식화된 활동은 특정 규칙에 따라 수행되는 활동입니다. 예를 들어, 계산 수행, 참고 도서 검색, 그래픽 작업은 의심할 여지 없이 컴퓨터에 맡길 수 있습니다. 그리고 컴퓨터가 할 수 있는 모든 일과 마찬가지로 컴퓨터는 그 일을 더 잘, 즉 사람보다 더 빠르고 더 잘 수행합니다.

비공식 활동은 우리에게 알려지지 않은 일부 규칙을 사용하여 발생하는 활동입니다. 사고, 추론, 직관, 상식 - 우리는 그것이 무엇인지 아직 알지 못하며, 무엇을 맡길지, 컴퓨터에 어떤 작업을 할당해야 할지 모르기 때문에 당연히 이 모든 것을 컴퓨터에 맡길 수 없습니다. .

정신 활동의 한 유형은 의사 결정입니다. 의사결정은 비공식적인 활동이라는 것이 일반적으로 받아들여지고 있습니다. 그러나 항상 그런 것은 아닙니다. 한편으로 우리는 어떻게 결정을 내리는지 모릅니다. 그리고 "우리는 상식을 사용하여 결정을 내린다"와 같은 다른 단어를 다른 사람의 도움으로 설명하는 것은 아무것도 제공하지 않습니다. 반면에 상당수의 의사결정 문제는 공식화될 수 있습니다. 공식화할 수 있는 의사결정 문제의 한 유형은 최적 의사결정 문제 또는 최적화 문제입니다. 최적화 문제는 수학적 모델과 컴퓨터 기술을 사용하여 해결됩니다.

현대 컴퓨터는 가장 많은 정보에 반응합니다. 높은 요구 사항. 초당 수백만 개의 작업을 수행할 수 있으며 메모리에는 모든 것이 포함될 수 있습니다. 필요한 정보, 디스플레이-키보드 조합은 사람과 컴퓨터 간의 대화를 제공합니다. 그러나 컴퓨터 제작의 성공과 응용 분야의 성과를 혼동해서는 안됩니다. 실제로 컴퓨터가 할 수 있는 일은 사람이 지정한 프로그램에 따라 원본 데이터를 결과로 변환하는 것뿐입니다. 우리는 컴퓨터가 결정을 내릴 수도 없고 내릴 수도 없다는 점을 분명히 이해해야 합니다. 결정은 이 목적을 위한 특정 권리를 부여받은 인간 지도자에 의해서만 내려질 수 있습니다. 그러나 유능한 관리자에게 컴퓨터는 다양한 솔루션을 개발하고 제공할 수 있는 훌륭한 조력자입니다. 그리고 이 세트에서 사람은 자신의 관점에서 볼 때 더 적합한 옵션을 선택할 것입니다. 물론 모든 의사결정 문제가 컴퓨터를 사용하여 해결될 수 있는 것은 아닙니다. 그럼에도 불구하고 컴퓨터에서 문제를 해결하는 것이 완전한 성공으로 끝나지 않더라도 이 문제에 대한 더 깊은 이해와 보다 엄격한 공식화에 기여하기 때문에 여전히 유용한 것으로 판명되었습니다.

솔루션 단계.

1. 작업 선택

2. 모델링

3. 알고리즘 작성

4. 프로그래밍

5. 초기 데이터 입력

6. 얻은 솔루션 분석



컴퓨터 없이도 결정을 내리려면 아무것도 필요하지 않은 경우가 많습니다. 생각하고 결정했어요. 좋은 사람이든 나쁜 사람이든 그 앞에 일어나는 모든 문제를 해결합니다. 사실, 이 경우 정확성이 보장되지 않습니다. 컴퓨터는 어떠한 결정도 내리지 않고 해결책을 찾는 데만 도움을 줍니다. 이 프로세스는 다음 단계로 구성됩니다.

1. 작업을 선택합니다.

문제, 특히 상당히 복잡한 문제를 해결하는 것은 매우 어려운 작업이며 많은 시간이 필요합니다. 그리고 작업이 제대로 선택되지 않으면 의사 결정을 위해 컴퓨터를 사용하는 데 시간이 낭비되고 실망할 수 있습니다. 작업이 충족해야 하는 기본 요구 사항은 무엇입니까?

A. 최소한 하나의 솔루션이 있어야 합니다. 솔루션 옵션이 없으면 선택할 수 있는 것이 없기 때문입니다.

B. 우리는 원하는 솔루션이 어떤 의미에서 최고여야 하는지 명확히 알아야 합니다. 왜냐하면 우리가 원하는 것이 무엇인지 모르면 컴퓨터는 우리가 최상의 솔루션을 선택하는 데 도움을 줄 수 없기 때문입니다.

문제의 선택은 의미 있는 공식화로 끝납니다. 문제를 일상어로 명확하게 표현하고, 연구의 목적을 강조하고, 한계를 지적하고, 문제 해결의 결과로 답변을 얻고 싶은 주요 질문을 제시하는 것이 필요합니다.

여기서 우리는 경제적 대상의 가장 필수적인 특징, 즉 모델을 구축할 때 고려하고 싶은 가장 중요한 종속성을 강조해야 합니다. 연구 대상 개발을 위한 몇 가지 가설이 형성되고, 확인된 종속성과 관계가 연구됩니다. 문제를 선택하고 그 내용을 공식화할 때 해당 주제 분야의 전문가(엔지니어, 기술자, 디자이너 등)와 협력해야 합니다. 일반적으로 이러한 전문가는 자신의 주제를 잘 알고 있지만 컴퓨터에서 문제를 해결하는 데 필요한 것이 무엇인지 항상 아는 것은 아닙니다. 따라서 문제에 대한 의미 있는 공식화는 컴퓨터 작업에 완전히 불필요한 정보로 과포화되는 경우가 많습니다.

2. 모델링

경제-수학적 모델은 연구 중인 경제적 대상이나 과정에 대한 수학적 설명으로 이해되며, 여기서 경제적 패턴은 수학적 관계를 사용하여 추상적인 형태로 표현됩니다.

모델 생성의 기본 원칙은 다음 두 가지 개념으로 요약됩니다.

1. 문제를 공식화할 때, 모델링되고 있는 현상을 상당히 광범위하게 다룰 필요가 있습니다. 그렇지 않으면 모델은 전역 최적을 제공하지 않으며 문제의 본질을 반영하지 않습니다. 위험은 한 부분을 최적화하는 것이 다른 부분을 희생시키고 전체 조직에 해를 끼칠 수 있다는 것입니다.

2. 모델은 최대한 단순해야 합니다. 모델은 평가, 검증, 이해가 가능해야 하며, 모델에서 얻은 결과는 작성자와 의사결정자 모두에게 명확해야 합니다.

실제로 이러한 개념은 종종 충돌합니다. 주로 데이터 수집 및 입력, 오류 확인, 결과 해석과 관련된 인간 요소가 있어 만족스럽게 분석할 수 있는 모델의 크기가 제한되기 때문입니다. 모델의 크기는 제한 요소로 사용되며, 적용 범위를 늘리려면 세부 사항을 줄여야 하며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

모델의 계층 구조 개념을 소개하겠습니다. 계층 구조의 더 높은 수준으로 올라갈수록 적용 범위는 늘어나고 세부 사항은 줄어듭니다. 이상 높은 수준차례로 낮은 수준에 대한 제한과 목표가 형성됩니다.

모델을 구축할 때 시간 측면도 고려해야 합니다. 즉, 계획 범위는 일반적으로 계층 구조가 성장함에 따라 증가합니다. 기업 전체의 장기 계획 모델에는 일상적인 세부 사항이 거의 포함되지 않는 반면, 개별 부서의 생산 계획 모델은 주로 이러한 세부 사항으로 구성됩니다.

문제를 공식화할 때 다음 세 가지 측면을 고려해야 합니다.

1. 조사할 요소: 연구의 목적은 상당히 느슨하게 정의되어 있으며 모델에 포함된 내용에 따라 크게 달라집니다. 이와 관련하여 엔지니어가 연구하는 요소는 일반적으로 표준이고 목적 함수는 최대 소득, 최소 비용 또는 일부 자원의 최소 소비로 표현되므로 엔지니어에게는 더 쉽습니다. 동시에, 예를 들어 사회학자들은 일반적으로 "사회적 효용" 등의 목표를 설정하고 특정 "효용"을 다양한 행위에 귀속시키고 이를 수학적 형식으로 표현해야 하는 어려운 위치에 있습니다.

2. 물리적 경계: 연구의 공간적 측면에 대한 자세한 고려가 필요합니다. 생산이 둘 이상의 지점에 집중되어 있는 경우 모델에서 해당 유통 프로세스를 고려해야 합니다. 이러한 프로세스에는 창고 보관, 운송 및 장비 예약 작업이 포함될 수 있습니다.

3. 시간 제한: 연구의 시간적 측면은 심각한 딜레마를 야기합니다. 일반적으로 계획 기간은 잘 알려져 있지만 선택을 해야 합니다. 시간 일정을 얻기 위해 시스템을 동적으로 모델링하거나 특정 시점의 정적 기능을 모델링해야 합니다.

동적(다단계) 프로세스를 모델링하는 경우 고려 중인 기간(단계) 수에 따라 모델 크기가 증가합니다. 이러한 모델은 일반적으로 개념적으로 단순하므로 대량의 출력 데이터를 해석하는 능력보다 허용 가능한 시간에 컴퓨터에서 문제를 해결하는 능력에 더 큰 어려움이 있습니다. c 특정 시점(예: 고정된 연도, 월, 일)에 시스템 모델을 구축한 다음 특정 간격으로 계산을 반복하는 것만으로도 충분할 때가 많습니다. 일반적으로 동적 모델에서 리소스의 가용성은 대략적으로 추정되며 모델 범위를 넘어서는 요인에 의해 결정됩니다. 따라서 모델 특성의 시간 의존성을 아는 것이 정말로 필요한지, 아니면 여러 고정 모멘트에 대해 정적 계산을 반복하여 동일한 결과를 얻을 수 있는지 신중하게 분석할 필요가 있습니다.

3. 알고리즘 작성.

알고리즘은 유사한 문제의 특정 클래스에서 특정 문제에 대한 순전히 기계적인 솔루션을 허용하는 유한한 규칙 집합입니다. 이는 다음을 의미합니다.

¨ 초기 데이터는 특정 한도 내에서 변경될 수 있습니다. (알고리즘의 방대함)

¨ 초기 데이터에 규칙을 적용하는 프로세스(문제 해결 경로)는 고유하게 정의됩니다. (알고리즘의 결정론)

¨ 규칙을 적용하는 프로세스의 각 단계에서 이 프로세스의 결과로 무엇을 고려해야 하는지 알 수 있습니다. (알고리즘의 효율성)

모델이 초기 데이터와 원하는 수량 사이의 관계를 설명하는 경우, 알고리즘은 초기 데이터에서 원하는 수량으로 이동하기 위해 수행해야 하는 일련의 작업입니다.

알고리즘을 작성하는 편리한 형태는 블록 다이어그램입니다. 이는 알고리즘을 매우 명확하게 설명할 뿐만 아니라 프로그램 작성의 기초이기도 합니다. 수학적 모델의 각 클래스에는 알고리즘으로 구현되는 자체 솔루션 방법이 있습니다. 그러므로 수학적 모델의 유형에 따라 문제를 분류하는 것이 매우 중요하다. 이 접근 방식을 사용하면 동일한 알고리즘을 사용하여 다양한 내용의 문제를 해결할 수 있습니다. 의사결정 문제에 대한 알고리즘은 일반적으로 너무 복잡해서 컴퓨터를 사용하지 않고 구현하는 것이 거의 불가능합니다.

4. 프로그램 작성.

알고리즘은 일반적인 수학 기호를 사용하여 작성되었습니다. 컴퓨터에서 읽을 수 있으려면 프로그램을 작성해야 합니다. 프로그램은 문제를 해결하기 위한 알고리즘에 대한 설명이며 컴퓨터 언어로 지정됩니다. 알고리즘과 프로그램은 "수학적 소프트웨어"라는 개념으로 통합됩니다. 현재 소프트웨어 비용은 컴퓨터 비용의 약 1.5배이며, 소프트웨어 비용은 지속적으로 상대적으로 증가하고 있습니다. 이미 오늘날 인수 대상은 바로 수학 소프트웨어이며 컴퓨터 자체는 단지 컨테이너, 포장일 뿐입니다.

모든 작업에 개별 프로그램이 필요한 것은 아닙니다. 오늘날 강력하고 현대적인 소프트웨어 도구인 응용 프로그램 소프트웨어 패키지(APP)가 만들어졌습니다.

PPP는 모델, 알고리즘, 프로그램의 조합입니다. 종종 귀하는 작업에 대해 훌륭하게 작동하고 많은 문제를 해결하는 기성 패키지를 선택할 수 있으며 그 중에서 우리의 패키지를 찾을 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 프로그래밍에 참여할 필요가 없기 때문에 많은 문제가 신속하게 해결됩니다.

PPP를 사용하여 문제나 모델을 변경하지 않고 문제를 해결할 수 없는 경우 모델을 PPP 입력으로 조정하거나 모델이 입력될 수 있도록 PPP 입력을 수정해야 합니다.

이 절차를 적응이라고 합니다. 적합한 PPP가 컴퓨터 메모리에 있는 경우 사용자의 임무는 필요한 필수 데이터를 입력하고 필요한 결과를 얻는 것입니다.

5. 초기 데이터 입력.

물론 초기 데이터를 컴퓨터에 입력하기 전에 수집해야 합니다. 더욱이, 종종 시도되는 것처럼 생산 시 모든 초기 데이터를 사용할 수 있는 것이 아니라 수학적 모델에 포함된 데이터만 사용할 수 있습니다. 결과적으로, 초기 데이터를 수집하는 것은 바람직할 뿐만 아니라 수학적 모델이 알려진 후에만 필요합니다. 프로그램을 갖고 초기 데이터를 컴퓨터에 입력하면 문제에 대한 해결책을 얻을 수 있습니다.

6. 얻은 솔루션 분석

불행하게도 수학적 모델링은 초기 데이터, 종종 신뢰할 수 없는 특정 문제에 대한 일회성 솔루션과 혼합되는 경우가 많습니다. 복잡한 개체를 성공적으로 관리하려면 변경된 상황을 고려하여 초기 데이터를 조정하면서 컴퓨터에서 모델을 지속적으로 다시 구축해야 합니다. 하나의 계산을 수행하기 위해 수학적 모델을 작성하는 데 시간과 돈을 소비하는 것은 부적절합니다. 경제-수학적 모델은 계획, 설계 및 생산 과정에서 발생하는 광범위한 질문에 대한 답을 얻을 수 있는 훌륭한 수단입니다. 컴퓨터는 운영 생산 관리 과정에서 발생하는 일상적인 결정을 내리는 데 있어 신뢰할 수 있는 보조자가 될 수 있습니다.

설명적 제한

이러한 제약 조건은 연구 중인 시스템의 기능을 설명합니다. 이는 질량, 에너지, 비용과 같은 개별 블록의 특성과 관련된 균형 방정식의 특별한 그룹을 나타냅니다. 선형 프로그래밍 모델에서 균형 방정식이 선형이어야 한다는 사실은 복잡한 화학 반응과 같은 근본적으로 비선형 종속성을 표현할 가능성을 배제합니다. 그러나 (적어도 대략적으로) 선형 설명을 허용하는 작동 조건의 변화를 모델에서 고려할 수 있습니다. 순서도의 전체 부분에 대해 잔액 비율을 입력할 수 있습니다. 정적(1단계) 모델에서는 이러한 관계가 다음과 같을 수 있습니다.

다음과 같은 형태로 존재합니다.

입력 + 출력 = 0

동적(다단계) 프로세스는 다음 관계로 설명됩니다.

입력 + 출력 + 누적 = 0,

여기에서 절감액은 검토 대상 기간 동안의 순증가로 이해됩니다.

자원 및 최종 소비에 대한 제한

이러한 제한으로 인해 상황은 매우 명확해졌습니다. 매우 간단한 형태로자원 제약은 자원 소비를 나타내는 변수의 상한이며, 최종 제품 소비 제약은 제품 생산을 나타내는 변수의 하한입니다. 리소스 제한은 다음과 같습니다.

A i1 X 1 + ... + A ij X j + ... + A in X n Bi,

여기서 Aij는 단위 Xj당 i번째 자원의 소비량, j = 1 ... n, Bi는 사용 가능한 자원의 총량입니다.

외부적으로 부과되는 조건

표적 기능의 정의

모델의 목적 함수는 일반적으로 다음 구성 요소로 구성됩니다.

1) 생산된 제품의 원가.

2) 건물 및 장비에 대한 자본 투자.

3) 자원 비용.

4) 운영 비용 및 장비 수리 비용.

경제 및 수학적 모델의 분류

프로세스 개체 현상 연구에서 중요한 단계는 이러한 개체 클래스 간의 연결을 설정하는 수단으로 사용되는 개체의 하위 클래스 시스템 역할을 하는 분류입니다. 분류는 객체의 본질적인 특성을 기반으로 합니다. 많은 징후가 있을 수 있으므로 수행되는 분류는 서로 크게 다를 수 있습니다. 모든 분류는 목표를 달성해야 합니다.

분류 목적의 선택에 따라 체계화할 개체가 분류되는 특성 집합이 결정됩니다. 분류의 목적은 내용이 완전히 다른 최적화 문제가 여러 유형의 기존 소프트웨어를 사용하여 컴퓨터에서 해결될 수 있음을 보여주는 것입니다.

다음은 분류 특성의 몇 가지 예입니다.

1 사용 영역

3. 수학적 모델 수업

경제학에서 발생하는 가장 일반적인 최적화 문제는 선형 프로그래밍 문제입니다. 이들의 유병률은 다음과 같이 설명됩니다.

1) 그들의 도움으로 그들은 자원 할당 문제를 해결합니다.

매우 다양한 작업이 매우 많이 줄어듭니다.

2) 이 문제를 해결하기 위한 신뢰할 수 있는 방법이 개발되어 제공된 소프트웨어에 구현되었습니다.

3) 더 많은 복잡한 문제가 선형 프로그래밍 문제로 축소됩니다.

관리 및 계획의 수학적 모델링

복잡한 시스템 관리를 담당하는 사람들이 사용할 수 있는 강력한 도구 중 하나는 모델링입니다. 모델은 실제 존재하는 형태와 다른 형태로 실제 객체, 시스템 또는 개념을 표현한 것입니다. 일반적으로 모델은 설명, 이해 또는 개선을 돕는 도구 역할을 합니다. 수학적 모델 분석은 관리자와 기타 리더에게 시스템의 동작을 예측하고 얻은 결과를 비교하는 데 사용할 수 있는 효과적인 도구를 제공합니다. 모델링을 사용하면 대체 조치의 결과를 논리적으로 예측할 수 있으며 그 중 어떤 조치가 선호되어야 하는지 매우 확실하게 보여줄 수 있습니다.

기업에는 몇 가지 유형의 자원이 있지만 총 자원 공급은 제한되어 있습니다. 따라서 중요한 작업이 발생합니다. 최적의 옵션최소한의 자원 지출로 목표 달성을 보장합니다. 따라서 효과적인 생산 관리는 목표를 달성할 뿐만 아니라 일부 효율성 기준의 극한(MIN, MAX) 값을 얻는 프로세스의 구성을 의미합니다.

K = F(X1,X2,...,Xn) -> 최소(최대)

함수 K는 목표 달성을 목표로 하는 행동의 결과를 수학적으로 표현한 것이므로 목표 함수라고 합니다.

복잡한 생산 시스템의 기능은 항상 수많은 매개변수에 의해 결정됩니다. 얻기 위해 최적의 솔루션이러한 매개변수 중 일부는 최대로 설정해야 하고 다른 매개변수는 최소로 설정해야 합니다. 질문이 생깁니다. 모든 요구 사항을 한 번에 가장 잘 충족하는 솔루션이 있을까요? 우리는 자신있게 대답할 수 있습니다. 아니요. 실제로 어떤 지표에 최대값이 있는 솔루션은 일반적으로 다른 지표를 최대값이나 최소값으로 바꾸지 않습니다. 따라서 최저 비용으로 최고 품질의 제품을 생산한다는 표현은 단순히 엄숙한 표현일 뿐 본질적으로 잘못된 것입니다. 동일한 비용으로 최고 품질의 제품을 얻거나 품질을 저하시키지 않고 생산 비용을 줄이는 것이 정확할 것입니다. 이러한 표현은 덜 아름답게 들리지만 목표를 명확하게 정의합니다. 목표를 선택하고 이를 달성하기 위한 기준, 즉 목적 함수를 공식화하는 것은 이질적인 변수를 측정하고 비교하는 가장 어려운 문제를 나타내며, 그 중 일부는 원칙적으로 안전과 비용 또는 품질과 같이 서로 비교할 수 없습니다. 그리고 단순함. 그러나 최적의 목표와 기준을 결정하는 데 동기 부여 요인으로 작용하는 것은 바로 이러한 사회적, 윤리적, 심리적 개념입니다. 실제 생산 관리 문제에서는 일부 기준이 다른 기준보다 더 중요하다는 점을 고려해야 합니다. 이러한 기준은 순위가 매겨질 수 있습니다. 즉, 상대적 중요성과 우선순위가 설정될 수 있습니다. 이러한 조건에서 최적의 솔루션은 우선순위가 가장 높은 기준이 최대값을 받는 솔루션으로 간주되어야 합니다. 이 접근법의 제한적인 경우는 주요 기준을 식별하는 원칙입니다. 이 경우 강철의 강도, 제품의 칼로리 함량 등과 같은 하나의 기준이 주요 기준으로 간주됩니다. 이 기준에 따라 최적화가 수행되며 나머지는 지정된 값보다 작지 않다는 단 하나의 조건만 적용됩니다. 순위가 매겨진 매개변수 간에 일반적인 산술 연산을 수행하는 것은 불가능하며 값의 계층 구조와 우선 순위의 척도를 설정하는 것만 가능하며 이는 자연 과학의 모델링과 큰 차이가 있습니다.

복잡한 기술 시스템을 설계할 때, 대규모 생산을 관리할 때, 군사 작전을 지휘할 때, 즉 책임 있는 결정이 필요한 상황에서는 큰 중요성가장 중요한 요소를 식별하고 상황을 전체적으로 다루며 목표 달성을 위한 최적의 경로를 선택할 수 있는 실제 경험이 있습니다. 경험은 또한 과거에 유사한 사례를 찾는 데 도움이 되며 가능하면 잘못된 행동을 피하는 데도 도움이 됩니다. 경험이란 의사결정자 자신의 실천뿐만 아니라 책에 설명되어 있고 지침, 권장 사항 및 기타 지침 자료로 요약된 다른 사람의 경험도 의미합니다. 당연히 솔루션이 이미 테스트된 경우, 즉 어떤 솔루션이 설정된 목표를 가장 잘 충족하는지 알 수 있는 경우 최적 제어의 문제는 존재하지 않습니다. 그러나 현실에서는 상황이 거의 똑같지 않기 때문에 항상 정보가 불완전한 상태에서 의사결정과 관리를 내려야 합니다. 그러한 경우에는 추측, 가정, 과학적 연구 결과, 특히 모델을 사용한 연구를 통해 누락된 정보를 얻으려고 노력합니다. 과학적 기반의 제어 이론은 여러 면에서 선택된 영향 하에서 제어 개체가 어떻게 작동하는지에 대한 누락된 정보를 보충하기 위한 일련의 방법입니다.

미래 행동의 특징을 포함하여 제어되는 객체와 프로세스에 대해 가능한 한 많은 정보를 얻으려는 욕구는 모델에서 우리가 관심을 갖는 속성을 연구함으로써 충족될 수 있습니다. 모델은 실제 객체를 표현하는 방법을 제공하므로 객체의 일부 속성을 쉽고 비용 효율적으로 탐색할 수 있습니다. 모델을 통해서만 모든 속성을 한 번에 연구할 수 있는 것이 아니라 주어진 고려 사항에 대해 가장 중요한 속성만 연구할 수 있습니다. 따라서 모델을 사용하면 시스템 자체를 연구할 때보다 시스템에 대한 단순화된 아이디어를 형성하고 원하는 결과를 더 쉽고 빠르게 얻을 수 있습니다. 생산 시스템의 모델은 우선 관리를 수행하는 직원의 마음 속에서 만들어집니다. 그는 이 모델을 사용하여 시스템 자체의 모든 기능과 동작의 세부 사항을 정신적으로 상상하고 모든 어려움을 예상하며 다양한 작동 모드에서 발생할 수 있는 모든 중요한 상황을 제공하려고 노력합니다. 그는 논리적 결론을 내리고 도면, 계획 및 계산을 수행합니다. 현대 기술 시스템과 생산 프로세스의 복잡성으로 인해 이를 연구하려면 다음을 사용해야 합니다. 다른 종류모델.

가장 간단한 것은 모든 크기의 자연 값에 상수 값, 즉 모델링 규모를 곱하는 규모 모델입니다. 큰 개체는 축소된 형태로 표시되고, 작은 개체는 확대된 형태로 표시됩니다.

아날로그 모델에서 연구 중인 프로세스는 직접적으로 연구되는 것이 아니라 유사한 현상, 즉 물리적 특성은 다르지만 동일한 수학적 관계로 설명되는 프로세스에 의해 연구됩니다. 이러한 모델링에는 기계, 열, 유압, 전기 및 기타 현상 간의 유추가 사용됩니다. 예를 들어, 스프링의 추 진동은 전기 회로의 전류 변동과 유사하고 진자의 움직임은 교류 발전기 출력의 전압 변동과 유사합니다. 과학 연구의 가장 일반적인 방법은 수학적 모델링을 사용하는 것입니다. 수학적 모델은 모델링된 객체 또는 프로세스의 입력 매개변수 값과 출력 매개변수 간의 형식적 관계를 설명합니다. 수학적 모델링에서는 물체의 특정한 물리적 특성과 그 안에서 발생하는 프로세스를 추상화하고 입력량을 출력량으로 변환하는 것만 고려합니다. 다양한 작동 모드에서 실제 물체의 동작을 실험적으로 결정하는 것보다 수학적 모델을 분석하는 것이 더 쉽고 빠릅니다. 또한, 수학적 모델 분석을 통해 특정 시스템의 가장 필수적인 속성을 강조할 수 있으며, 결정을 내릴 때 특별한 주의를 기울여야 합니다. 추가적인 장점은 수학적 모델링을 사용하면 연구 중인 시스템을 테스트하는 것이 어렵지 않다는 것입니다. 이상적인 조건또는 실제 물체나 프로세스의 경우 비용이 많이 들거나 위험과 관련된 극단적인 모드에서는 그 반대도 마찬가지입니다.

관리자와 그의 정보에 따라

의사 결정을 준비하는 직원, 의사 결정 조건 및 권장 사항 개발에 사용되는 수학적 방법이 변경됩니다.

불확실한 조건에서 수학적 모델링의 복잡성은 알려지지 않은 요인의 특성에 따라 달라집니다. 이 기준에 따라 문제는 두 가지 클래스로 구분됩니다.

1) 확률론적 문제, 알려지지 않은 요인이 확률 분포의 법칙 및 기타 통계적 특성을 알고 있는 확률 변수인 경우.

2) 불확실한 문제, 알려지지 않은 요인이 통계적 방법으로 설명될 수 없는 경우.

다음은 확률론적 문제의 예입니다.

우리는 카페를 조직하기로 결정했습니다. 하루에 얼마나 많은 방문객이 찾아올지 알 수 없습니다. 또한 각 방문자에 대한 서비스가 얼마나 오랫동안 지속될지는 알 수 없습니다. 그러나 이러한 확률변수의 특성은 통계적으로 얻을 수 있습니다. 확률 변수에 의존하는 효율성 지표도 확률 변수가 됩니다.

이 경우 효율성의 지표로 무작위 변수 자체가 아닌 평균값을 사용하고 다음과 같은 경우에 그러한 솔루션을 선택합니다.

이 평균값이 최대값 또는 최소값이 되는 지점입니다.

결론.

컴퓨터 과학은 현대 경제 과학에서 중요한 역할을 하며, 이로 인해 과학 발전에서 별도의 방향인 경제 컴퓨터 과학이 확인되었습니다. 이 새로운 방향은 경제학, 수학 및 컴퓨터 과학을 결합하여 경제학자들이 기업 활동 최적화 문제를 해결하고 산업 발전에 대해 전략적으로 중요한 결정을 내리고 생산 프로세스를 관리하는 데 도움이 됩니다.

개발된 소프트웨어 기반은 경제 프로세스의 수학적 모델을 기반으로 하며 경영 결정의 경제적 효과를 예측하기 위한 유연하고 신뢰할 수 있는 메커니즘을 제공합니다. 컴퓨터의 도움으로 인간이 해결할 수 없는 분석 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.

안에 최근에컴퓨터는 관리자와 경제학자의 작업장에서 필수적인 부분이 되었습니다.

서지.

1. Figurnov. 초보자를 위한 PC. M.: VSh – 1995.

2. Oseiko N. PC를 이용한 회계. 세 번째 버전. K.: 소프트아트, 1996.

3. 경제학의 정보 시스템. M.: VSh – 1996.

4. 리차드 B. 체이스, 니콜라스 J. 아퀼라노. 생산 및 운영 관리: 수명주기 접근 방식. 다섯 번째 판. 매사추세츠주 보스턴: 어윈 – 1989.

5. 벤젤 E.S. 운영 연구. 남: VSh – 1983년

6. Minu 수학 프로그래밍 M: 라디오 및 통신 1978

경제정보– 사회의 생산 관계를 특성화합니다(자원, 관리 프로세스, 재무 프로세스에 대한 경제적 정보). 속성: 알파-디지털 기호, 가변 볼륨 및 포스트 기호; 이산성, 이질성, 지속성, 재사용성, 긴 유효기간, 변화)

경제정보학경영, 경제, 비즈니스 분야에서 의사결정을 준비하고 내리는 데 사용되는 정보 시스템의 과학입니다.

물체경제 정보학은 경제 시스템(경제 대상)에서 발생하는 비즈니스 및 조직 문제에 대한 솔루션을 제공하는 정보 시스템입니다. 즉, 경제정보학의 목적은 경제정보시스템이며, 그 궁극적인 목표는 경제시스템의 효과적인 관리이다.

안건:경제 정보의 자동화된 처리와 그러한 처리의 타당성 입증, 주제 영역의 기능 분석, 문제의 알고리즘 표현 및 소프트웨어 구현을 위한 시스템 개발 기술 및 단계.

특징:기본 및 요약 문서 형태의 프리젠테이션 및 반영, 정보 처리 단계의 반복, 처리 과정에서 산술 및 로그 작업의 우세

비즈니스 프로세스 분석 및 설계.비즈니스 프로세스의 작업 순서를 설명하고 여기에 사용되는 데이터를 모델링하는 기능 모델링입니다.

기업 정보 시스템 아키텍처의 분석 및 설계.여기서 모델링 장치는 모델링 기능 및 데이터와 함께 다소 광범위하며 IS 성능을 분석하고 예측하는 엔지니어링 방법, 통계 도구, 경제 분석 등을 포함합니다.

IP 관리 개선운영연구, 조직이론, 물류 등의 방법을 포함한 경영이론의 방법으로 해결됩니다. 프로젝트 관리 방법과 모델은 매우 중요합니다.

IP의 경제성 분석 및 개선다양한 경제 분석 방법이 사용됩니다. 현재 우리는 신고전주의 도구, 새로운 제도적 경제 이론 및 경영 이론에 대해 이야기하고 있습니다.

15.기술. 정보 기술. 정보 프로세스.

기술- 모든 활동 분야에서 사용되는 일련의 방법, 프로세스 및 재료뿐만 아니라 기술 생산 방법에 대한 과학적 설명.

정보 기술 (정보기술, IT)– 컴퓨터 기술을 사용하여 데이터를 관리하고 처리하는 기술과 관련된 광범위한 분야 및 활동 영역.

정보처리 - 정보를 수신, 생성, 수집, 처리, 축적, 저장, 검색, 배포 및 사용하는 과정입니다.

인코딩(매체에 기록), 통신 채널을 통해 신호를 전송, 디코딩(수신 코드로 변환), 코드 처리.

현대 IT의 특징은 다음과 같습니다.

가공 노동력이 줄어들고 품질이 향상됩니다.

정보 처리의 상호작용적 성격, 광범위한 사용자, 정보 및 컴퓨팅 자원 작업의 집단적 성격;

통일된 IT 정보 공간, 컴퓨터 네트워크 및 통신 시스템을 기반으로 한 정보 및 컴퓨팅 자원의 공동 작업을 보장합니다.

멀티미디어(멀티미디어) IT, Paperless 기술을 지원합니다.

정보 기술은 다음과 같은 클래스로 나눌 수 있습니다.

1. 범용 IT(텍스트 문서 작업, 스프레드시트 계산, 데이터베이스 유지 관리, 컴퓨터 그래픽 작업 등).

2. 문제 해결을 위한 특수 모델 및 알고리즘(수학 장치, 통계, 프로젝트 관리 등)의 사용을 보장하는 방법 중심 IT입니다.

3. 주제 영역의 특성과 사용자의 정보 요구 사항을 고려한 문제 지향 IT.

정보 기술은 다음과 같은 방향으로 발전하고 있습니다: 컴퓨터 기술; 통신 및 통신 수단; 소프트웨어; IP를 생성하기 위한 설계 작업을 구성하는 방법론입니다.

IT 개발은 다음과 관련됩니다.

데이터 처리 하드웨어(컴퓨터, 저장 매체, 통신 및 통신 도구 등), 컴퓨터 부품 생산을 위한 산업 기술 분야의 발전;

소프트웨어 개발을 위한 방법 및 도구 개발, 컴퓨터 매체에 데이터를 저장하고 검색하는 방법;

16. 정보 사회. 현재 사회의 정보화. 정보사회라는 개념은 20세기 말에 등장했으며, 우리 문명 전체 발전의 새로운 국면인 후기산업사회 개념과 밀접하게 연관되어 있다. 정보사회의 특징:정보/지식은 생산의 주요 산물입니다. IT, 통신 및 서비스 부문의 고용 증가; 완전한 정보화(인터넷, TV), 정보 공간의 세계화; 사회 및 환경 관계 관리, 디지털 시장 개발, 전자 민주주의/국가에서 개인의 역할 증가

러시아 연방의 "정보 사회" 프로젝트:전자정부, 시민 삶의 질 향상, 정보격차 극복, 보안, 박물관 및 기록관 디지털 콘텐츠, ICT 시장 발전

정보화인구의 생활 방식의 중요한 변화와 관련된 복잡한 사회적 과정입니다. 컴퓨터 문맹 퇴치, 새로운 정보 기술 활용 문화 조성 등 여러 분야에서 진지한 노력이 필요합니다.

사회 발전의 원동력은 물질적인 제품이 아닌 정보적인 제품의 생산이어야 합니다. 정보사회에서는 생산의 변화뿐 아니라 삶의 방식 전반, 가치체계, 물질적 가치와 관련된 문화적 여가의 중요성이 커지고 있다. 정보사회에서는 지능과 지식이 생산되고 소비되며, 이로 인해 정신노동의 비중이 높아진다. 사람은 창의력을 발휘할 수 있는 능력이 필요하며 지식에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 사회 정보의 물질적, 기술적 기반은 컴퓨터 장비와 컴퓨터 네트워크, 정보 기술 및 통신을 기반으로 하는 다양한 유형의 시스템이 될 것입니다.

사회의 정보화- 정보자원의 형성과 활용을 기반으로 정보 요구를 충족하고 시민, 정부 기관, 지방 정부, 조직, 공공 협회의 권리를 실현하기 위한 최적의 조건을 조성하는 조직화된 사회 경제적, 과학 기술 프로세스입니다.

정보화의 목표는 생산성을 높이고 근로조건을 개선하여 국민의 삶의 질을 향상시키는 것입니다.

정보사회 발전의 주요 기준은 다음과 같다.

컴퓨터 가용성 컴퓨터 네트워크 개발 수준 정보 문화 보유, 즉 정보 기술 분야의 지식과 기술

경제정보학은 경제 및 비즈니스 분야에서 준비하고 의사결정을 내리는 데 사용되는 정보 시스템을 주제로 간주하는 지식 분야입니다. 비즈니스 프로세스는 "경제 정보학"의 방법으로 간주됩니다. 정보 시스템 프레젠테이션에는 정보 기술(프로그래밍, 하드웨어, 통신 및 데이터) 아키텍처, 비즈니스 애플리케이션(DSS, SCM, CRM) 및 정보 시스템 관리에 대한 설명이 포함됩니다. 또한 중요한 구성 요소는 채택된 관리 구조의 틀 내에서 IS의 구현, 운영 및 개발 단계에서 비용과 이익을 평가하는 문제를 논의하는 IS입니다.

비즈니스 용어 사전. Akademik.ru. 2001.

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서적

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  • 경제 정보학. 튜토리얼, . 주요 컴퓨터 기술, 미래 경제학자의 전문적인 활동에 사용됩니다. 주요 속성이 설명되어 있습니다. 경제정보그리고 요구사항...