Информационная система Скачать
презентацию
<<  Информационная система организации Автоматизации производственных процессов  >>
Информационные системы в менеджменте
Информационные системы в менеджменте
Структура системы управления
Структура системы управления
Структура системы управления
Структура системы управления
Первый контур системы управления
Первый контур системы управления
Процесс управления организацией
Процесс управления организацией
Технология управления
Технология управления
Технология управления
Технология управления
История ИС
История ИС
Стратификация КИС по уровням управления
Стратификация КИС по уровням управления
Стратификация КИС по уровням управления
Стратификация КИС по уровням управления
Стратификация КИС по уровням управления
Стратификация КИС по уровням управления
Стратификация КИС по уровням управления
Стратификация КИС по уровням управления
Стратификация КИС по уровням управления
Стратификация КИС по уровням управления
Структура экспертной системы поддержки принятия решения
Структура экспертной системы поддержки принятия решения
Структура экспертной системы поддержки принятия решения
Структура экспертной системы поддержки принятия решения
СППР
СППР
Разновидности существующих ИС для СППР
Разновидности существующих ИС для СППР
Разновидности существующих ИС для СППР
Разновидности существующих ИС для СППР
Разновидности существующих ИС для СППР
Разновидности существующих ИС для СППР
Разновидности существующих ИС для СППР
Разновидности существующих ИС для СППР
Современные системы поддержки принятия решений
Современные системы поддержки принятия решений
Предназначение СППР
Предназначение СППР
Классификации СППР
Классификации СППР
СППР, управляющие сообщениями
СППР, управляющие сообщениями
Оперативные СППР
Оперативные СППР
Архитектура СППР
Архитектура СППР
Архитектура СППР
Архитектура СППР
Функциональная СППР
Функциональная СППР
Архитектура
Архитектура
Архитектура
Архитектура
Независимые витрины данных
Независимые витрины данных
Хранилище данных
Хранилище данных
Хранилище данных
Хранилище данных
Двухуровневое хранилище данных
Двухуровневое хранилище данных
Архитектура СППР: трехуровневое хранилище данных
Архитектура СППР: трехуровневое хранилище данных
Архитектура СППР: трехуровневое хранилище данных
Архитектура СППР: трехуровневое хранилище данных
Трехуровневое хранилище данных
Трехуровневое хранилище данных
Методы поддержки принятия решений
Методы поддержки принятия решений
Информационный поиск
Информационный поиск
Интеллектуальный анализ данных
Интеллектуальный анализ данных
Извлечение знаний в базах данных
Извлечение знаний в базах данных
Рассуждение на основе прецедентов
Рассуждение на основе прецедентов
Имитационное моделирование
Имитационное моделирование
Генетические алгоритмы
Генетические алгоритмы
Искусственные нейронные сети
Искусственные нейронные сети
Методы искусственного интеллекта
Методы искусственного интеллекта
Картинки из презентации «Информационные системы в менеджменте» к уроку экономики на тему «Информационная система»

Автор: Trofimov. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока экономики, скачайте бесплатно презентацию «Информационные системы в менеджменте.ppt» со всеми картинками в zip-архиве размером 386 КБ.

Скачать презентацию

Информационные системы в менеджменте

содержание презентации «Информационные системы в менеджменте.ppt»
Сл Текст Сл Текст
1Информационные системы в менеджменте. Системы Поддержки 23и процессы преобразования данных. Преимущества: Данные хранятся
процессов Принятия Решений. в единственном экземпляре Минимальные затраты на хранение данных
2Структура системы управления. Любого типа упорядоченность Отсутствуют проблемы, связанные с синхронизацией нескольких
возникает в результате какого-то воздействия окружающей среды на копий данных Данные консолидируются на уровне предприятия, что
систему. Система, приспосабливаясь к изменяющимся условиям, позволяет иметь единую картину бизнеса Недостатки: Данные не
накапливает полезную для себя информацию, повышает уровень своей структурируются для поддержки потребностей отдельных
организованности. По существу, вся содержащаяся в системе пользователей или групп пользователей Возможны проблемы с
структурная информация вводится окружающей средой, и ее производительностью системы Возможны трудности с разграничением
изменение (саморазвитие) обусловлено в основном длительным прав пользователей на доступ к данным.
влиянием среды. Таким образом, структуру системы можно 24Архитектура СППР: Трехуровневое хранилище данных.
рассматривать как связанную, внутреннюю информацию, которая 25Трехуровневое хранилище данных. Хранилище данных
возникает во втором контуре управления в результате циркуляции представляет собой единый централизованный источник
оперативной информации в первом контуре управления. корпоративной информации. Витрины данных представляют
3Структура системы управления. Первый контур системы подмножества данных из хранилища, организованные для решения
управления {Y(t)?U10(t)} обеспечивает стабилизацию выходов Y(t) задач отдельных подразделений компании. Конечные пользователи
объекта (гомеостазис) и отвечает за его эволюционное развитие. имеют возможность доступа к детальным данным хранилища, в случае
Второй контур управления {Y(t)?U20(t)?U21(t)}, накапливая если данных в витрине недостаточно, а также для получения более
информацию о входах {X(t), U10(t), U20(t)} и выходах {Y(t)} полной картины состояния бизнеса. Преимущества: Создание и
объекта, обеспечивает его революционное (скачкообразное) наполнение витрин данных упрощено, поскольку наполнение
развитие. происходит из единого стандартизованного надежного источника
4Процесс управления организацией. Цели. Планирование. очищенных нормализованных данных Витрины данных синхронизированы
Планирование. Анализ. Регулирование. Учет. Объект управления. и совместимы с корпоративным представлением. Имеется
Решение. Показатели. Альтернативы. Ситуация. Задания. Факт. корпоративная модель данных. Существует возможность сравнительно
5Технология управления. Технологию управления представим в лёгкого расширения хранилища и добавления новых витрин данных
виде совокупности четырех основных функций менеджмента: Гарантированная производительность Недостатки: Существует
планирование, учет, анализ и регулирование Планирование – избыточность данных, ведущая к росту требований на хранение
процесс принятия решения, которое вырабатывается на основе данных Требуется согласованность с принятой архитектурой многих
целей, формулируемых вышестоящей организацией, и альтернатив, областей с потенциально различными требованиями (например,
генерируемых на фазе «Анализ». Учет – процесс получения скорость внедрения иногда конкурирует с требованиями следовать
объективной информации о складывающейся на объекте ситуации архитектурному подходу).
путем сбора фактических значений параметров и их обработки по 26Методы поддержки принятия решений. Для поддержки принятия
заданным алгоритмам. Анализ – процесс генерирования альтернатив решений c помощью информационных технологий, включая анализ и
на основании складывающейся на объекте ситуации и желаемых выработку альтернатив, в СППР используются следующие методы: 1)
значений параметров, задаваемых ЛПР на фазе «Планирование», с информационный поиск; 2) интеллектуальный анализ данных; 3)
одной стороны, и постановка диагноза и выявление причин извлечение (поиск) знаний в базах данных; 4) рассуждение на
отклонения движения системы от заданной траектории, с другой основе прецедентов; 5) имитационное моделирование; 6)
стороны. Регулирование – процесс формирования и контроль генетические алгоритмы; 7) искусственные нейронные сети; 8)
исполнения заданий предприятию и его подразделениям для методы искусственного интеллекта.
реализации выбранного на фазе «Планирование» решения. 27Информационный поиск. Информационный поиск (ИП) (англ.
6История ИС для разработки управленческих решений. Первыми Information retrieval) — процесс поиска неструктурированной
стали информационные системы, предназначенные для обработки документальной информации и наука об этом поиске. Термин
электронных данных – СОД (Electronic Data Processing – EDP). «информационный поиск» был впервые введён Кельвином Муром в 1948
Информационные системы (оперативного) управления ? ИСУ в его докторской диссертации, опубликован и употребляется в
(Management Information System ? MIS) предназначены для литературе с 1950. Сначала системы автоматизированного
автоматизации таких функций, как: учет, регулирование и частично информационного поиска, или информационно-поисковые системы
функции анализа. Система поддержки принятия решений ? СППР (ИПС), использовались лишь для управления информационным взрывом
(Decision Support System – DSS) представляет собой вид в научной литературе. Многие университеты и публичные библиотеки
информационной системы, предназначенной для помощи менеджеру при стали использовать ИПС для обеспечения доступа к книгам,
решении плохо структурированных задач, возникающих в процессе журналам и другим документам. Широкое распространение ИПС
принятия решений Экспертные системы (ЭС) представляют собой получили с появлением сети Интернет. У русскоязычных
раздел искусственного интеллекта и используются в СППР для пользователей наибольшей популярностью пользуются поисковые
повышения производительности и качества принимаемых решений. системы Google, Yandex и Rambler.
Стратегические информационные системы – СИС корпоративного типа 28Интеллектуальный анализ данных. Интеллектуальный анализ
(Enterprise Strategic System - ESS) предназначены для оказания данных (англ. Data Mining) — выявление скрытых закономерностей
помощи высшему руководству компании (Top Managers) в процессе или взаимосвязей между переменными в больших массивах
поддержки принятия стратегических решений. необработанных данных. Подразделяется на задачи классификации,
7Стратификация КИС по уровням управления. моделирования и прогнозирования и другие. Термин «Data Mining»
8Стратификация КИС по уровням управления. введен Григорием Пятецким-Шапиро в 1989 году. Английский термин
9Структура экспертной системы поддержки принятия решения. «Data Mining» не имеет однозначного перевода на русский язык
10СППР (DSS) - это. Компьютерная автоматизированная система, (добыча данных, вскрытие данных, информационная проходка,
целью которой является помощь лицам, принимающим решение в извлечение данных/информации) поэтому в большинстве случаев
сложных условиях, для полного и объективного анализа предметной используется в оригинале. Наиболее удачным непрямым переводом
деятельности; совокупность процедур по обработке данных и считается термин «интеллектуальный анализ данных». Data Mining
суждений, помогающих руководителю в принятии решений, основанная включает методы и модели статистического анализа и машинного
на использовании моделей; интерактивные автоматизированные обучения, дистанцируясь от них в сторону автоматического анализа
системы, помогающие лицу, принимающему решения, использовать данных. Инструменты Data Mining позволяют проводить анализ
данные и модели для решения слабо структурированных проблем; данных предметными специалистами (аналитиками), не владеющими
система, которая обеспечивает пользователям доступ к данным соответствующими математическими знаниями.
и/или моделям, так что они могут принимать лучшие решения. 29Извлечение знаний в базах данных. Извлечение (поиск) знаний
11Разновидности существующих ИС для СППР. в базах данных (Knowledge Discovery in Databases – KDD) ?
12Разновидности существующих ИС для СППР. процесс обнаружения полезных знаний в базах данных. Эти знания
13Современные Системы Поддержки Принятия Решений. являются могут быть представлены в виде закономерностей, правил,
результатом мультидисциплинарного исследования и включают прогнозов, связей между элементами данных и др. Главным
теории: баз данных (Data Base ? DB) и баз знаний (Data Knowledge инструментом поиска знаний в процессе KDD являются аналитические
– DK); искусственного интеллекта (Artificial Intelligence ? AI); технологии Data Mining, реализующие задачи классификации,
интерактивных компьютерных систем; методов имитационного кластеризации, регрессии, прогнозирования, предсказания и т.д.
моделирования и др. возникли в результате слияния управленческих Однако, в соответствии с концепцией KDD, эффективный процесс
информационных систем и систем управления базами данных и поиска знаний не ограничивается их анализом. KDD включает
знаний. Современные СППР используют следующие информационные последовательность операций, необходимых для поддержки
технологии: хранилища данных (Data Warehouse ? DW); средства аналитического процесса. К ним относятся: Консолидация данных.
оперативной (в реальном масштабе времени) аналитической Подготовка анализируемых выборок данных. Очистка данных от
обработки информации (On-Line Analytical Processing ? OLAP); факторов, мешающих их корректному анализу. Трансформация –
средства извлечения данных – (Data Mining ? DM), текстов (Text оптимизация данных. Анализ данных – применение методов и
Mining – TM) и визуальных образов (Image Mining – IM). технологий Data Mining Интерпретация и визуализация результатов
14Предназначение СППР. СППР использует и данные, и модели; анализа, их применение в бизнес-приложениях.
СППР предназначены для помощи менеджерам в принятии решений для 30Рассуждение на основе прецедентов. Прецедент ? случай,
слабоструктурированных и неструктурированных задач; СППР имевший место ранее и служащий примером или оправданием для
поддерживают, а не заменяют, выработку решений менеджерами; Цель последующих случаев подобного рода. Вывод на основе прецедентов
СППР — улучшение эффективности решений. (CBR – Case-Based Reasoning) является подходом, позволяющим
15Классификации СППР. Пассивной СППР называется система, решить новую задачу, используя или адаптируя решение уже
которая помогает процессу принятия решения, но не может вынести известной задачи. Как правило, такие методы рассуждений включают
предложение, какое решение принять. Активная СППР может сделать в себя четыре основных этапа, образующие так называемый цикл
предложение, какое решение следует выбрать. Кооперативная рассуждения на основе прецедентов или CBR-цикл. Основная цель
позволяет ЛПР изменять, пополнять или улучшать решения, использования аппарата прецедентов в рамках СППР и, в частности,
предлагаемые системой, посылая затем эти изменения в систему для систем экспертной диагностики сложных объектов, заключается в
проверки. Система изменяет, пополняет или улучшает эти решения и выдаче готового решения ЛПР для текущей ситуации на основе
посылает их опять пользователю. Процесс продолжается до прецедентов, которые уже имели место в прошлом при управлении
получения согласованного решения. данным объектом или процессом.
16Классификации СППР. 1. СППР, управляющие сообщениями 31Имитационное моделирование. Имитационное моделирование — это
(Communication-Driven DSS, ранее групповая СППР — GDSS), метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как
поддерживает группу пользователей, работающих над выполнением они проходили бы в действительности. Такую модель можно
общей задачи. 2. СППР, управляющие данными (Data-Driven DSS) или «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного
СППР, ориентированные на работу с данными (Data-oriented DSS) в их множества. При этом результаты будут определяться случайным
основном ориентируются на доступ и манипуляции с данными. 3. характером процессов. По этим данным можно получить достаточно
СППР, управляющие документами (Document-Driven DSS), управляют, устойчивую статистику. Имитационное моделирование — это метод
осуществляют поиск и манипулируют неструктурированной исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью с
информацией, заданной в различных форматах. 4. СППР, управляющие достаточной точностью описывающей реальную систему и с ней
знаниями (Knowledge-Driven DSS), обеспечивают решение задач в проводятся эксперименты с целью получения информации об этой
виде фактов, правил, процедур. 5. СППР, управляющие моделями системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией
(Model-Driven DSS), характеризуются в основном доступом и (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к
манипуляциями с математическими моделями (статистическими, экспериментам на реальном объекте). Имитационное моделирование —
финансовыми, оптимизационными, имитационными). 6. Отметим, что это частный случай математического моделирования. Существует
некоторые OLAP-системы, позволяющие осуществлять сложный анализ класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны
данных, могут быть отнесены к гибридным СППР, которые аналитические модели, либо не разработаны методы решения
обеспечивают моделирование, поиск и обработку данных. полученной модели. В этом случае математическая модель
17Классификации СППР. Оперативные СППР предназначены для заменяется имитатором или имитационной моделью.
немедленного реагирования на изменения текущей ситуации в 32Генетические алгоритмы. Генетический алгоритм (англ. genetic
управлении финансово-хозяйственными процессами компании. algorithm) — это эвристический алгоритм поиска, используемый для
Стратегические СППР ориентированы на анализ значительных объемов решения задач оптимизации и моделирования путем
разнородной информации, собираемых из различных источников. последовательного подбора, комбинирования и вариации искомых
Важнейшей целью этих СППР является поиск наиболее рациональных параметров с использованием механизмов, напоминающих
вариантов развития бизнеса компании с учетом влияния различных биологическую эволюцию. Является разновидностью эволюционных
факторов, таких как конъюнктура целевых для компании рынков, вычислений (англ. evolutionary computation). Отличительной
изменения финансовых рынков и рынков капиталов, изменения в особенностью генетического алгоритма является акцент на
законодательстве и др. СППР первого типа получили название использование оператора «скрещивания», который производит
Информационных Систем Руководства (Executive Information Systems операцию рекомбинации решений-кандидатов, роль которой
? EIS). По сути, они представляют собой конечные наборы отчетов, аналогична роли скрещивания в живой природе. Описание алгоритма.
построенных на основании данных из транзакционной информационной Задача кодируется таким образом, чтобы её решение могло быть
системы предприятия, в идеале адекватно отражающих в режиме представлено в виде вектора («хромосома»). Случайным образом
реального времени основные аспекты производственной и финансовой создаётся некоторое количество начальных векторов («начальная
деятельности. СППР второго типа предполагают достаточно глубокую популяция»). Они оцениваются с использованием «функции
проработку данных, специально преобразованных так, чтобы их было приспособленности», в результате чего каждому вектору
удобно использовать в ходе процесса принятия решений. присваивается определённое значение («приспособленность»),
Неотъемлемым компонентом СППР этого уровня являются правила которое определяет вероятность выживания организма,
принятия решений, которые на основе агрегированных данных дают представленного данным вектором. После этого с использованием
возможность менеджерам компании обосновывать свои решения, полученных значений приспособленности выбираются векторы
использовать факторы устойчивого роста бизнеса компании и (селекция), допущенные к «скрещиванию». К этим векторам
снижать риски. Технологии этого типа строятся на принципах применяются «генетические операторы» (в большинстве случаев
многомерного представления и анализа данных (OLAP). «скрещивание» - crossover и «мутация» - mutation), создавая
18Архитектура СППР: Функциональная СППР. таким образом следующее «поколение». Особи следующего поколения
19Функциональная СППР. Функциональная СППР является наиболее также оцениваются, затем производится селекция, применяются
простой с архитектурной точки зрения. Такие системы часто генетические операторы и т. д.
встречаются на практике, в особенности в организациях с 33Искусственные нейронные сети. Искусственные нейронные сети
невысоким уровнем аналитической культуры и недостаточно развитой (ИНС) — математические модели, а также их программные или
информационной инфраструктурой. Характерной чертой аппаратные реализации, построенные по принципу организации и
функциональной СППР является то, что анализ осуществляется с функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных
использованием данных из оперативных систем. Преимущества: клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении
Быстрое внедрение за счет отсутствия этапа перегрузки данных в процессов, протекающих в мозге при мышлении, и при попытке
специализированную систему Минимальные затраты за счет смоделировать эти процессы. Первой такой моделью мозга был
использования одной платформы Недостатки: Единственный источник перцептрон. Впоследствии эти модели стали использовать в
данных, потенциально сужающий круг вопросов, на которые может практических целях, как правило, в задачах прогнозирования. С
ответить система Оперативные системы характеризуются очень точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет
низким качеством данных с точки зрения их роли в поддержке собой частный случай методов распознавания образов,
принятия стратегических решений. В силу отсутствия этапа очистки дискриминантного анализа, методов кластеризации и т. п. С
данных, данные функциональной СППР, как правило, обладают математической точки зрения обучение нейронных сетей, это
невысоким качеством Большая нагрузка на оперативную систему. многопараметрическая задача нелинейной оптимизации. С точки
Сложные запросы могут привести к остановке работы оперативной зрения кибернетики, нейронная сеть используется в задачах
системы, что весьма нежелательно. адаптивного управления и как алгоритмы для робототехники. С
20Архитектура СППР: Независимые витрины данных. точки зрения развития вычислительной техники и программирования,
21Независимые витрины данных. Независимые витрины данных часто нейронная сеть — способ решения проблемы эффективного
появляются в организации исторически и встречаются в крупных параллелизма. А с точки зрения искусственного интеллекта, ИНС
организациях с большим количеством независимых подразделений, является основой философского течения коннективизма и основным
зачастую имеющих свои собственные отделы информационных направлением в структурном подходе по изучению возможности
технологий. Преимущества: Витрины данных можно внедрять построения (моделирования) естественного интеллекта с помощью
достаточно быстро Витрины проектируются для ответов на компьютерных алгоритмов.
конкретный ряд вопросов Данные в витрине оптимизированы для 34Методы искусственного интеллекта. Искусственный интеллект
использования определенными группами пользователей, что (ИИ) (англ. Artificial intelligence, AI) — это наука и
облегчает процедуры их наполнения, а также способствует разработка интеллектуальных машин и систем, особенно
повышению производительности Недостатки: Данные хранятся интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то,
многократно в различных витринах данных. Это приводит к чтобы понять человеческий интеллект. При этом используемые
дублированию данных и, как следствие, к увеличению расходов на методы не обязаны быть биологически правдоподобны. Но проблема
хранение и потенциальным проблемам, связанным с необходимостью состоит в том, что неизвестно какие вычислительные процедуры мы
поддержания непротиворечивости данных Потенциально очень сложный хотим называть интеллектуальным. А так как мы понимаем только
процесс наполнения витрин данных при большом количестве некоторые механизмы интеллекта, то под интеллектом в пределах
источников данных Данные не консолидируются на уровне этой науки мы понимаем только вычислительную часть способности
предприятия, таким образом, отсутствует единая картина бизнеса. достигнуть целей в мире. Единого ответа на вопрос чем занимается
22Архитектура СППР: Двухуровневое хранилище данных. искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор,
23Двухуровневое хранилище данных. Двухуровневое хранилище пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо
данных строится централизованно для предоставления информации в определения, рассматривая в его свете достижения этой науки.
рамках компании. Для поддержки такой архитектуры необходима Обычно эти определения сводятся к следующим: тест Тьюринга;
выделенная команда профессионалов в области хранилищ данных.Это когнитивное моделирование; логический подход; агентно-
означает, что вся организация должна согласовать все определения ориентированный подход.
«Информационные системы в менеджменте» | Информационные системы в менеджменте.ppt
http://900igr.net/kartinki/ekonomika/Informatsionnye-sistemy-v-menedzhmente/Informatsionnye-sistemy-v-menedzhmente.html
cсылка на страницу

Информационная система

другие презентации об информационной системе

«Отдел кадров» - Цель и назначение автоматизации. Технические средства. Аналог - 1С: Зарплата и кадры. Общие сведения. Отдел кадров. Безопасность труда. Отдел кадров занимает важное место в структуре организации. Диаграмма потоков данных. Задачи, прошедшие автоматизацию. Среда разработки. Основные интерфейсы системы.

«Закупка скоропортящихся товаров» - Приложения и роли. Скоропортящиеся продукты. Аттестация поставщиков. Первый экран. Условные обозначения. Планирование потребности в скоропортящихся продуктах. Особые требования к ППМ. Ключевые шаги процесса. Диаграмма выполнения. Предпосылки. Планирование потребности. Аналитические отчеты. Автоматические подкритерии.

«Система бюджетирования» - Интеграция с АВС. Отчеты. Функциональные возможности системы. Документы системы. Определение состава и количества ресурсов. Периоды бюджетирования. Критерии привлекательности объектов затрат. Компоненты системы. Анализ затрат. Алгоритм работы в системе. Документ. Мастера. Прогнозный бюджет по ресурсам.

«Информационные системы в менеджменте» - Рассуждение на основе прецедентов. Независимые витрины данных. Интеллектуальный анализ данных. СППР. Структура экспертной системы поддержки принятия решения. Имитационное моделирование. Методы поддержки принятия решений. Оперативные СППР. Первый контур системы управления. Архитектура СППР. Двухуровневое хранилище данных.

«Информационная система управления» - Структура процесса проектирования ИС. Аспекты представлений о проектируемых объектах. Основополагающие принципы создания ИС. Стадии проектирования ИС. Методы моделирования информационных связей. Объем и характер информации. Основные этапы разработки консалтинговых проектов. Основы создания и функционирования информационной системы.

«Информационная система организации» - Классификация информационных систем по признаку структурированности. Программное обеспечение. Функции ИС. Типы обеспечивающих систем. Структура управления организации. Информационные системы. Производственные системы. Система кадров. Техническое обеспечение. Прочие системы (ИС руководства). Период времени.

Урок

Экономика

124 темы
Картинки
Презентация: Информационные системы в менеджменте | Тема: Информационная система | Урок: Экономика | Вид: Картинки
900igr.net > Презентации по экономике > Информационная система > Информационные системы в менеджменте.ppt