व्यापार उद्यमों के लिए प्रबंधन सहायता प्रणालियों का महत्व

व्यापार उद्यमों के लिए प्रबंधन समर्थन प्रणाली का महत्व!

प्रबंधन समर्थन प्रणाली सूचना संसाधनों के प्रबंधकीय उपयोगों पर ध्यान केंद्रित करती है। ये सिस्टम योजना और निर्णय लेने के प्रबंधन के लिए जानकारी प्रदान करते हैं। इन प्रणालियों द्वारा प्रदान की गई जानकारी विभिन्न डेटा विश्लेषण उपकरणों का उपयोग करके आंतरिक और बाहरी दोनों डेटा पर आधारित है।

वे डेटा विश्लेषण के उद्देश्य के लिए इन उपकरणों से बाहर का चयन करने के लिए उपयोगकर्ता को एक विकल्प भी प्रदान करते हैं। ये प्रणालियाँ प्रबंधकीय पदानुक्रम में मध्यम और शीर्ष स्तरों पर प्रबंधकों की जानकारी की जरूरत को पूरा करती हैं।

तीन प्रकार की प्रबंधन सहायता प्रणालियाँ हैं, अर्थात्:

क) निर्णय समर्थन प्रणाली,

बी) कार्यकारी सूचना (सहायता) सिस्टम और

c) विशेषज्ञ प्रणाली।

निर्णय समर्थन प्रणाली:

निर्णय समर्थन प्रणाली (DSS) को उनकी प्रभावशीलता में सुधार करने के लिए प्रबंधकों की निर्णय लेने की प्रक्रिया का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है और इस प्रकार उद्यम की दक्षता। वे इस आधार पर आधारित हैं कि प्रबंधकीय निर्णय को किसी भी कंप्यूटर आधारित समाधान द्वारा प्रतिस्थापित नहीं किया जा सकता है। हालांकि, डेटा और मॉडल के समर्थन की पेशकश करके, अर्ध-संरचित और असंरचित समस्याओं के मामले में भी निर्णय लेने की प्रक्रिया में सुधार करना संभव है।

DSS का मूल उद्देश्य किसी प्रबंधक के निर्णय लेने की प्रक्रिया की क्षमता को उसके प्रत्यक्ष नियंत्रण के तहत उपलब्ध उपकरणों और डेटा का समर्थन करके विस्तारित करना है। DSS न तो विभिन्न प्रकार के निर्णयों के लिए विशिष्ट सूचना आवश्यकताओं और विश्लेषण के लिए पूर्वनिर्धारित उपकरण निर्धारित करता है और न ही यह किसी प्रबंधक पर कोई समाधान थोपता है।

इस प्रकार, यह प्रबंधक को इनपुट डेटा, विश्लेषण का उपकरण, विश्लेषण की गहराई और निर्णय लेने के लिए विश्लेषण के परिणाम पर निर्भरता का लचीलापन देता है। DSS उपयोगकर्ताओं के लिए एक इंटरैक्टिव वातावरण प्रदान करता है और इस प्रकार किसी भी स्थिति में इष्टतम निर्णय लेने की रणनीति विकसित करने के लिए प्रबंधक को डेटा और मॉडल के साथ प्रयोग करने की अनुमति देता है।

DSS को इंटरेक्टिव सूचना प्रणाली के रूप में भी वर्णित किया गया है जो प्रबंधकों को बिना किसी समस्या के समाधान के लिए डेटा विश्लेषण मॉडल का उपयोग करने में मदद करता है। DSS उन तकनीकों का उपयोग करता है जिन्हें इसके निर्माण खंड के रूप में कहा जा सकता है। उन्हें चित्र 10.3 में दर्शाया गया है।

DSS के प्रकार और विशेषताएं:

DSS डेटा ओरिएंटेड या मॉडल ओरिएंटेड हो सकता है। डेटा उन्मुख DSS में डेटा पुनर्प्राप्ति और डेटा विश्लेषण का अधिक इनपुट होता है। मॉडल उन्मुख डीएसएस में एक कार्रवाई के परिणाम का अनुमान लगाकर और सुझाव उत्पन्न करके निर्णय परिदृश्यों के अनुकरण के लिए शक्तिशाली सुविधाएं हैं। वास्तव में, डेटा पुनर्प्राप्ति और विश्लेषण के लिए या बस, मॉडलिंग के लिए एक डीएसएस विशेष रूप से ढूंढना मुश्किल है। वास्तव में, अधिकांश डीएसएस में दोनों प्रकार की सुविधाओं का मिश्रण होता है।

DSS में निम्नलिखित विशेषताएं हैं जो उन्हें अन्य प्रकार की सूचना प्रणालियों से अलग बनाती हैं:

क) डीएसएस किसी भी विशिष्ट प्रकार के निर्णयों का लक्ष्य नहीं रखता है। इसमें विभिन्न अप्रत्याशित निर्णय स्थितियों में उपयोग की लचीलापन है।

b) DSS का उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस इसे अन्य प्रकार की सूचना प्रणालियों से अलग बनाता है। एक बार एक प्रबंधक ने कुछ समय के लिए डीएसएस का उपयोग किया है, इसका अनियमित उपयोग उपयोग की आसानी पर प्रतिकूल प्रभाव नहीं डालता है।

ग) डीएसएस में रिपोर्ट जनरेटर और ग्राफिक सुविधाएं डीएसएस में मॉडल के उपयोग से उत्पन्न जानकारी का प्रतिनिधित्व करने के बेहतर तरीके प्रदान करती हैं। ये सुविधाएं सूचना के मूल्य को जोड़ती हैं।

डी) डीएसएस सिस्टम पर किसी भी उपयोगकर्ता को पूर्ण नियंत्रण प्रदान करता है। इनपुट, प्रोसेसिंग की विधि और आउटपुट उपयोगकर्ता द्वारा नियंत्रित किए जाते हैं।

DSS से लाभ:

एक सूचना प्रणाली का उद्यम के पोर्टफोलियो में शामिल करने पर विचार करने लायक उम्मीदवार होने का अपना औचित्य होना चाहिए। बाहरी रिपोर्टिंग और प्रबंधकीय निर्णय लेने की प्रक्रिया में सहायता करने के लिए जानकारी उत्पन्न करने के लाभों के संदर्भ में आमतौर पर औचित्य हैं। DSS द्वारा दिए जाने वाले लाभ में ये शामिल हैं:

ए। बड़ी संख्या में विकल्पों का मूल्यांकन क्योंकि DSS में सुविधाएं विभिन्न विकल्पों के लिए डेटा एकत्र करने और विश्लेषण में समय और प्रयास को कम करती हैं।

ख। DSS का उपयोग करने वाले प्रबंधकों के लिए मॉडलिंग और पूर्वानुमान आसान हो जाता है जिससे वे व्यवसाय प्रक्रियाओं में अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।

सी। इंट्रा-ग्रुप और इंटर-ग्रुप संचार में उपयोगिता क्योंकि यह दूसरों को समझाने के लिए संभव बनाता है, कैसे किसी विशेष निष्कर्ष पर पहुंचे हैं। औचित्य निष्कर्ष के लिए सम्माननीयता प्रदान करता है और उद्यम में दूसरों की सहायता करता है।

घ। असंरचित निर्णय लेने के लिए डेटा के त्वरित विश्लेषण की सुविधा, जिससे अप्रत्याशित निर्णय लेने की स्थितियों में प्रतिक्रिया की गति में सुधार होता है।

ई। भिन्नताओं और अपवादों का त्वरित स्थान। DSS के बार-बार उपयोगकर्ताओं ने पाया है कि DSS उन्हें कुशल तदर्थ क्वेरी सुविधा की मदद से परिणामों का अनुमान लगाने में सक्षम बनाता है।

च। डेटा का गहन विश्लेषण और इसलिए, डेटा संसाधन का अधिक प्रभावी उपयोग।

DSS के अनुप्रयोग:

डीएसएस ने मध्यम से बड़े आकार के उद्यमों में और आंतरिक और बाहरी डेटा के गहन विश्लेषण की आवश्यकता वाले निर्णय परिदृश्यों में सफलता पाई है। DSS की सफलता काफी हद तक, शीर्ष प्रबंधन सहायता, नियमितता और उपयोग की लंबाई, प्रबंधकों के प्रशिक्षण और निर्णय की विभिन्न स्थितियों पर निर्भर करती है।

यदि व्यवसाय प्रक्रिया सरल और दोहरावदार है, तो DSS अपनी लागतों का औचित्य नहीं दे सकता है। DSS संरचित निर्णयों पर लागू होता है जो केवल लागत और भ्रम को जोड़ता है। डीएसएस को निर्णय क्षेत्रों में उपयोगी पाया गया है जहां बेहतर निर्णय लेने के लिए डेटा और मॉडलिंग में लचीलापन आवश्यक है। व्यवसाय के उत्पादन और वित्त कार्यों में डीएसएस के आवेदन के विशिष्ट क्षेत्र हैं:

उत्पादन:

अधिप्राप्ति विश्लेषण, लागत अनुमान और विश्लेषण, उत्पादन योजना और समय-निर्धारण, निर्णय लेना या खरीदना, सूची नियोजन और नियंत्रण, जनशक्ति लोडिंग, आदि।

वित्त:

पूंजी बजट, वित्तीय योजना और विश्लेषण, कर योजना, रणनीतिक वित्तीय योजना, बजट, नकदी और कार्यशील पूंजी प्रबंधन, ऋण और इक्विटी वित्तपोषण विश्लेषण, विदेशी मुद्रा जोखिम प्रबंधन, वित्तीय प्रदर्शन विश्लेषण, विचरण विश्लेषण, आदि।

निर्णय समर्थन प्रणाली पारंपरिक प्रणाली विकास प्रक्रिया से अलग एक प्रक्रिया का उपयोग करके विकसित की जाती है क्योंकि वे आंतरिक और बाहरी डेटा को संसाधित करने वाली होती हैं। उन्हें स्वतंत्र और इंटरैक्टिव होने की आवश्यकता है।

कार्यकारी सूचना प्रणाली:

DSS को मध्य से शीर्ष स्तर तक प्रबंधकों की सूचना की जरूरतों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वे नियम-आधारित काम करते हैं जो मॉडलिंग और डेटा के विश्लेषण के लिए निर्णय लेने में उपयोगी बनाते हैं।

हालांकि, प्रबंधकीय स्तर के शीर्ष पर, सूचना की पीढ़ी की तुलना में पैकेजिंग और सूचना के वितरण पर अधिक ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है। शीर्ष प्रबंधक डीएसएस द्वारा प्रदान की गई जानकारी की तुलना में बेहतर वातावरण का हकदार है।

शीर्ष अधिकारियों को व्यक्तिगत जानकारी और विश्लेषण की सुविधाओं के साथ अप-टू-डेट, संक्षिप्त जानकारी और अपवाद रिपोर्टों तक तेजी से पहुंच की आवश्यकता होती है। शीर्ष अधिकारियों की ऐसी जरूरतों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन की गई सूचना प्रणालियों को कार्यकारी सूचना प्रणाली (ईआईएस) या कार्यकारी सहायता प्रणाली कहा जाता है।

ये सिस्टम इलेक्ट्रॉनिक ब्रीफिंग सिस्टम के रूप में कार्य करते हैं और उपयोग में जबरदस्त लचीलापन प्रदान करते हैं। ईआईएस आंतरिक के साथ-साथ बाहरी जानकारी का उपयोग करता है और एक इंटरैक्टिव और उपयोगकर्ता के अनुकूल ऑपरेटिंग वातावरण प्रदान करता है।

EIS के आवेदन:

कार्यकारी ब्रीफिंग:

ईआईएस कार्यकारी के हित के विभिन्न पहलुओं पर नवीनतम जानकारी प्रदान करता है। ब्रीफिंग, आम तौर पर, विभिन्न लाभ केंद्रों के प्रदर्शन से संबंधित होती है और उद्यम की विभिन्न गतिविधियों पर स्थिति रिपोर्ट पेश करती है। यद्यपि डीएसएस में एक निश्चित मात्रा में ब्रीफिंग होती है और साथ ही डेटाबेस से जानकारी कब और कैसे मांगी जाती है।

ईआईएस में, जानकारी स्वचालित रूप से समाप्त रिपोर्ट के रूप में डेटाबेस से समय-समय पर डाउनलोड की जाती है। यह स्वचालित डाउनलोडिंग सुनिश्चित करती है कि कार्यभार के अत्यधिक दबाव के दिनों में कार्यकारी लंबे समय तक संपर्क से बाहर न रहे।

वैयक्तिकृत विश्लेषण:

ईआईएस उपयोगकर्ता की पसंद के मॉडल का उपयोग करके डेटा विश्लेषण के लिए सुविधाएं प्रदान करता है। स्प्रेडशीट और सांख्यिकीय तकनीक ईआईएस में पूछने के लिए उपलब्ध हैं। यहां, अंतर यह है कि ईआईएस न केवल डेटा के विश्लेषण में उपयोगकर्ता की मदद करता है, बल्कि विश्लेषण के परिणाम की व्याख्या में भी है।

अपवाद रिपोर्टिंग:

ईआईएस का एक महत्वपूर्ण घटक अपवाद रिपोर्टिंग मॉड्यूल है। ईआईएस अधिकारियों की इस आवश्यकता को प्रभावी ढंग से पूरा करता है और योजनाओं से पर्याप्त भिन्नता के कार्यकारी की पुष्टि करता है।

वे अलग-अलग डिग्री, विचलन के कारणों की जांच और प्रस्तावित निस्तारण कार्यों के संभावित प्रभाव की अनुमति देते हैं। इस मामले की जांच करने की क्षमता केवल अपवाद से थोड़ा अधिक पाने के लिए ईआईएस को अपने कार्यों के कुशल निर्वहन में कार्यकारी के लिए एक बहुत उपयोगी उपकरण बनाती है।

मॉडल आधारित विश्लेषण:

ईआईएस में मॉडल आधारित सूचना विश्लेषण के लिए सुविधाएं हैं और यह सुविधा डीएसएस के साथ आम है। लेकिन, ईआईएस में मॉडल आधारित विश्लेषण इस मायने में डीएसएस से अलग है कि ईआईएस में इनपुट डेटा सीमित और आंतरिक और बाहरी दोनों स्रोतों से प्राप्त होता है।

यह ध्यान दिया जा सकता है कि ईआईएस कार्यकारी के लिए सूचना की कंप्यूटर रिपोर्टों का एक अलग संग्रह नहीं है। ईआईएस एकीकृत उपकरण और प्रौद्योगिकियों का एक समूह है जो उद्यम के कुल सूचना प्रणाली वातावरण में बुना जाता है।

यह ध्यान दिया जा सकता है कि ईआईएस सभी उपयोगकर्ताओं का समर्थन करता है और जरूरी नहीं कि उद्यम के शीर्ष अधिकारी हों। जो लोग शीर्ष अधिकारियों की मदद करते हैं, उन्हें ईआईएस तक पहुंच होनी चाहिए और इसे ऐसे सभी लोगों की जानकारी की जरूरतों को पूरा करना चाहिए।

DSS और EIS:

ईआईएस में कुछ सुविधाएं डीएसएस में भी पाई जाती हैं और जैसे, कभी-कभी भेद की रेखा धुंधली हो जाती है। ऐसी प्रणालियों में ओवरलैपिंग को खारिज नहीं किया जा सकता है। चित्र 10.4 उन सूचनाओं के प्रकार को दर्शाता है जो ये दो सिस्टम एक प्रबंधक को प्रदान करते हैं।

EIS के लाभ:

ईआईएस एक व्यावसायिक उद्यम को निम्नलिखित लाभ प्रदान करता है:

क) रणनीतिक निर्णयों के लिए सूचना का समर्थन:

ईआईएस अपने रणनीतिक निर्णयों के लिए अंतर्ज्ञान और व्यावसायिक निर्णय की तुलना में तथ्यों पर अधिक भरोसा करने में अधिकारियों की मदद करता है।

ख) फोकस बदलना:

महत्वपूर्ण सफलता कारकों के एक सेट के बारे में एक शीर्ष कार्यकारी के अक्सर प्रश्नों का प्रबंधन के निचले स्तर पर लोगों की प्राथमिकताओं पर प्रभाव पड़ता है। इस प्रकार, ईआईएस का उपयोग कर एक कार्यकारी के लिए यह आसान है कि वह गुणवत्ता मानकों को बनाए रखने की आवश्यकता के बारे में कार्यात्मक प्रबंधकों को संदेश दे, बस उत्पादों की गुणवत्ता के बारे में ईआईएस से लगातार प्रश्न बनाकर। कार्यकारी के प्रश्न उद्यम में गतिविधियों का जोर निर्धारित कर सकते हैं और इस प्रकार उद्यम में प्राथमिकताओं को बदल सकते हैं।

ईआईएस को महत्वपूर्ण सूचना प्रणालियों में से एक कहा जाता है, जो शीर्ष प्रबंधन के लिए रणनीतिक निर्णय लेने में सूचना प्रणालियों की उपयोगिता का वास्तविक अनुभव प्राप्त करने का अवसर प्रदान करता है।

एक उद्यम में इस तरह की प्रणाली भी शीर्ष प्रबंधन और आईटी पेशेवरों के बीच समझ को बढ़ावा देने और आईटी बुनियादी ढांचे के विकास में इन महत्वपूर्ण खिलाड़ियों के बीच संचार में सुधार की संभावना है।

सफल ईआईएस समग्र रूप से सूचना प्रणालियों को दृश्यता और विश्वसनीयता प्रदान कर सकता है और उद्यम में अन्य सूचना प्रणालियों को लागू करने में मदद कर सकता है।

ईआईएस कार्यान्वयन में महत्वपूर्ण सफलता कारक:

ईआईएस का इरादा उद्यम में सूचना प्रणाली के संभावित लाभों के बारे में शीर्ष अधिकारियों को प्रथम ज्ञान प्रदान करना है। इसलिए, यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि एक बार नियोजित ईआईएस को सफलतापूर्वक लागू किया जाना चाहिए।

ईआईएस में कार्यान्वयन की समस्याएं कई हो सकती हैं लेकिन कुछ सामान्य हैं जो इस प्रकार हैं:

क) प्रणाली विनिर्देश में कठिनाई:

ईआईएस के लक्षित उपयोगकर्ता न तो अपनी विशिष्ट सूचना आवश्यकता के बारे में स्पष्ट हैं और न ही सूचना प्रणाली के विनिर्देशों को चाक करने का समय है। इस प्रकार, उपयोगकर्ता अपने द्वारा अपेक्षित सेवाओं को निर्दिष्ट करने में सक्षम होने से पहले कुछ विकल्पों के लिए प्रयास करते हैं। ईआईएस के डिजाइन में प्रोटोटाइप को एक बेहतर रणनीति माना जाता है।

बी) डेटा की बड़ी मात्रा:

तदर्थ क्वेरी सुविधाएं बड़ी मात्रा में डेटा तक पहुंच की मांग करती हैं। ऐसे प्रश्नों की संतुष्टि के लिए सांख्यिकीय उपकरणों के उपयोग की आवश्यकता हो सकती है जो बल्क डेटा को संसाधित करने से पहले क्वेरी में जानकारी की आवश्यकता को पूरा कर सकते हैं। इसमें समय लग सकता है और सिस्टम की प्रतिक्रिया धीमी हो सकती है।

इसलिए, आवश्यक है कि उन व्यापक मुद्दों की आशा की जाए, जिन पर ध्यान केंद्रित करने की संभावना है और ऐसे मुद्दों के बारे में जानकारी ईआईएस तक पहुंच के लिए नियमित रूप से उत्पन्न और संग्रहीत की जा सकती है।

ग) निचले स्तरों से प्रतिरोध:

ईआईएस को लगभग सभी स्तरों पर लोगों से और कम जावा स्तर पर प्रबंधकों से अधिक प्रतिरोध का सामना करने की संभावना है। ऐसा इसलिए है क्योंकि अब बॉस के पास विभागीय प्रमुखों के माध्यम से जाने और इसे समझने से पहले ही प्रत्येक विभाग में दिन-प्रतिदिन के कामकाज के बारे में नवीनतम जानकारी प्राप्त करने की पहुंच है। Rochart प्रबंधकों के बीच डेटा स्वामित्व की नई राजनीति पर डेटाबेस तक ऐसी पहुंच के गंभीर निहितार्थों का अनुमान लगाता है। हालाँकि, एक डेटा- बेस मैनेजर डेटा के डिस्ट्रीब्यूशन बटन को सावधानी से हैंडल करके इस समस्या का समाधान कर सकता है।

डी) प्रबंधन शैलियों:

आईटी प्रतिकूल संस्कृति वाले उद्यमों के मामले में ईआईएस को लागू करना मुश्किल होगा। कुछ शीर्ष अधिकारी निर्णय लेने में आईटी के उपयोग का पक्ष नहीं लेते हैं। उन्हें अपने व्यावसायिक निर्णय पर अधिक भरोसा है और डेटा विश्लेषण को अपने अधीनस्थों या डोमेन विशेषज्ञों को छोड़ने की इच्छा रखते हैं जो उनकी मदद करते हैं।

यह समस्या काफी गंभीर है। इसलिए, ऐसे वातावरण में ईआईएस शीर्ष पदों पर लक्षित हैं। वे सीमित हैं, गुंजाइश में, सेवाओं के लिए जहां सफलता दर बहुत अधिक है। एक बार आईटी और ईआईएस में विश्वास उत्पन्न हो जाने के बाद ईआईएस खुद के लिए और सेवाएं जोड़ सकता है।

ई) आकार और लागत में वृद्धि:

यदि प्रबंधक को ईआईएस उपयोगी लगता है, तो वह अपने अधीनस्थों से भी इसका उपयोग करने की अपेक्षा करता है। जो लोग इसका उपयोग नहीं करते हैं, उन्हें अपने बॉस की उम्मीदों पर खरा उतरना बहुत मुश्किल लगता है, जहां तक ​​कारोबारी माहौल के बारे में जागरूकता का सवाल है। इस प्रकार, ईआईएस अतिभारित हो जाता है और लागत में तेजी से वृद्धि होती है क्योंकि उपयोगकर्ताओं की संख्या ज्यामितीय अनुपात में बढ़ेगी।

इस प्रकार, ईआईएस का कार्यान्वयन बहुत सावधानी से किया जाना चाहिए। यह सलाह दी जाती है कि कार्यान्वयन के लिए एक उपयुक्त समय का चयन करें। जब लोग सुचारू होते हैं तो लोग परिवर्तनों का विरोध करते हैं और संकट में कुछ नया करने की कोशिश करने के लिए अधिक तैयार होते हैं।

इसलिए, ईआईएस कार्यान्वयन का सबसे उपयुक्त समय वह है जब लोग अपनी समस्याओं के नए समाधान खोज रहे हैं। पायलट स्थापना को EIS के लिए सबसे उपयुक्त स्थापना रणनीति माना जाता है। ईआईएस डिजाइन के प्रारंभिक चरणों में एक चयनात्मक दृष्टिकोण बेहतर है और प्रारंभिक मॉडल सफल होने के बाद ही ईआईएस में नई सेवाएं जोड़ी जाती हैं। ईआईएस के सफल कार्यान्वयन में उपयोगकर्ता की भागीदारी और समर्थन महत्वपूर्ण है।

विशेषज्ञ प्रणालियां:

उभरते कारोबारी माहौल में बढ़ती जटिलताओं और गतिशीलता को विशेषज्ञों के साथ कार्यात्मक 'प्रबंधकों की अधिक सहभागिता की आवश्यकता है ताकि समय पर सलाह मिल सके। ये विशेषज्ञ न केवल विविध जानकारियों के विशाल पूल से जानकारी को बहाते हैं, बल्कि सलाह देने के लिए अपनी विशेषज्ञता का भी उपयोग करते हैं।

परंपरागत रूप से, एक संगठन में उपलब्ध विशेषज्ञता ने अपनी प्रतिस्पर्धी स्थिति को प्राप्त करने, सुधारने और बनाए रखने के लिए एक महत्वपूर्ण आधार प्रदान किया है। अन्य सभी चीजें समान हैं, तुलनीय विशेषज्ञता वाली कंपनियां नुकसान का कारण हैं।

समय की जटिलताओं और नए परिवेश की जटिलताओं को देखते हुए, मानव विशेषज्ञ नई चुनौतियों का सामना करने में सक्षम नहीं हो सकते हैं। इसके अलावा, एक अवधि में किसी निर्णय की स्थिति के लिए एकरूपता और सलाह की स्थिरता नहीं हो सकती है।

ऐसा इसलिए है क्योंकि हर समय विभिन्न निर्णय चर के प्रभाव को पकड़ने के लिए मनुष्य की स्पष्ट अक्षमता होती है। सूचना थकान सिंड्रोम और बदलते कारोबारी माहौल में मानव विशेषज्ञों की सीमाओं के परिणामस्वरूप व्यवसाय विशेषज्ञ प्रणालियों (बीईएस) की बढ़ती लोकप्रियता हुई है।

ये प्रणालियां मानव गतिविधि का अनुकरण करती हैं और व्यावसायिक ज्ञान को कैप्चर और व्यवस्थित करती रहती हैं, जिससे महंगी और दुर्लभ मानव विशेषज्ञों की निर्णय लेने की क्षमताओं का विस्तार होता है, ताकि अन्य अपने निर्णय के अनुभवों का उपयोग कर सकें। वे विभिन्न रूपों में विभिन्न प्रकार की जानकारी को कैप्चर करने और प्रतिनिधित्व करने में लचीलेपन का लाभ प्रदान करते हैं।

एक व्यावसायिक विशेषज्ञ प्रणाली उपयोगकर्ता से एक समस्या प्राप्त करती है, अपनी डेटा आवश्यकताओं की पहचान करती है, निर्णय नियमों के विरुद्ध प्रासंगिक डेटा का विश्लेषण करती है (एक ज्ञान प्रणाली में निहित)। एक बार समस्या हल हो जाने के बाद, इसके इंट्रेंस इंजन के माध्यम से सिस्टम उपयोगकर्ता के समाधान की रिपोर्ट करता है और उस समाधान तक पहुंचने में तर्क की अपनी पंक्ति की व्याख्या करने में भी सक्षम होता है।

एक व्यावसायिक विशेषज्ञ प्रणाली सलाह प्रदान करके प्रबंधकीय प्रभावशीलता के लिए सहायता के रूप में कार्य कर सकती है। इसके समाधान / सलाह हमेशा सुसंगत, समान, संपूर्ण और व्यवस्थित होते हैं। यह एक मानकीकृत समस्या समाधान के रूप में कार्य करता है। व्यापार विशेषज्ञ प्रणाली किसी समस्या को हल करने के लिए उपयोग की जाने वाली तर्क की पंक्ति को समझाने में सक्षम है।

एक उपयोगकर्ता तर्क का अध्ययन कर सकता है और समाधान को स्वीकार, संशोधित या अस्वीकार करने के लिए स्वतंत्र है। चिकित्सा, इंजीनियरिंग आदि के क्षेत्र में अन्य विशेषज्ञ प्रणालियों के विपरीत, व्यवसाय विशेषज्ञ प्रणाली का उद्देश्य कंप्यूटर प्रोग्राम द्वारा मानव विशेषज्ञ (ओं) द्वारा मूल्यांकन को बदलना नहीं है।

बल्कि इसका उद्देश्य मानव विशेषज्ञ की विशेषज्ञता हासिल करना है और इसे मानकीकृत रूप में मानव विशेषज्ञ (संगठन) और अन्य को संगठन में उपलब्ध कराना है। वे आवेदन क्षेत्रों में ज्ञान का उपयोग करने के लिए रणनीतियों का काम करते हैं ताकि समस्याओं का समाधान हो सके।

व्यवसाय में विशेषज्ञ प्रणाली के आवेदन के विशिष्ट क्षेत्रों में शामिल हैं:

मैं। निर्णय लें या खरीदें

ii। नए उत्पाद लॉन्च के फैसले

iii। ऋण सीमा का निर्धारण

iv। उत्पाद विकास

v। निवेश परामर्श

vi। निष्पादन मूल्यांकन

vii। प्रोत्साहन प्रणाली

viii। ग्राहक क्वेरी

झ। परियोजना का मूल्यांकन

एक्स। उत्पादन कार्यक्रम

xi। रूटिंग निर्णय

व्यावसायिक विशेषज्ञ प्रणालियों के निर्माण खंड:

यद्यपि विशेषज्ञ प्रणाली पद्धति पिछले दो दशकों में विकसित की गई है, यह अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है जब एक व्यापार प्रबंधक के दृष्टिकोण से देखा जाता है। इस प्रकार, व्यवसाय विशेषज्ञ प्रणाली के लिए कोई मानक मॉडल नहीं है। होल्सप्पल ने BES के तीन बुनियादी घटकों अर्थात् यूजर इंटरफेस, इंट्रेंस इंजन और नॉलेज सिस्टम की पहचान की। इन घटकों के बीच संबंधों को चित्र 10.5 में दर्शाया गया है।

उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के उपयोग से BES के समक्ष एक समस्या उत्पन्न होती है। निष्कर्ष इंजन समस्या को समझने की कोशिश करता है, इसे इस तरह से तैयार करता है ताकि इसे हल करने के लिए ज्ञान प्रणाली का उपयोग किया जा सके। तब यह समस्या के समाधान की तलाश करने के लिए ज्ञान प्रणाली का उपयोग करता है।

ज्ञान प्रणाली में संग्रहित तर्क विशेषज्ञता होती है और समस्या के समाधान की तलाश के लिए इंजेक्शन इंजन द्वारा संबोधित किया जाता है। ज्ञान प्रणाली में नियम, सेट, डेटाबेस, स्प्रेडशीट, फ्रेम-ओरिएंटेड स्ट्रक्चर, केस बेस, सिमेंटिक नेट, टेक्स्ट, ग्राफिक्स इत्यादि जैसे ज्ञान प्रतिनिधित्व उपकरण शामिल हो सकते हैं। निर्णय लेने के संबंध में अधिक जानकारी प्राप्त करने के लिए इंट्रेंस इंजन उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत कर सकता है। वातावरण।

खरीद विकल्प:

एक व्यवसाय विशेषज्ञ प्रणाली एक जटिल प्रणाली है और माल देने में सक्षम होने के लिए उद्यम के हिस्से पर दीर्घकालिक प्रतिबद्धता की आवश्यकता होती है। व्यवसाय की गतिशीलता के कारण, व्यापारिक वातावरण में परिवर्तन के कारण BES की उपयोगिता कम हो सकती है।

विकास के चरण के दौरान भी कुछ BES अप्रचलित हो सकते हैं यदि वे ठीक से नियोजित नहीं हैं। खरीद विकल्पों के बारे में पता होना आवश्यक है, ताकि विकास के समय और लागत को कम किया जा सके और प्रणाली में लचीलेपन और दक्षता के बीच संतुलन बनाए रखा जा सके।

मोटे तौर पर, BES के लिए तीन खरीद विकल्प हैं:

क) पूरी तरह से विकसित प्रणाली हासिल करें:

पहले से उल्लेखित BES के अनुप्रयोगों की सूची में पहचानी गई विभिन्न प्रकार की समस्याओं के लिए कई तैयार BES उपलब्ध हैं। इन तैयार किए गए समाधानों में सभी तीन घटक पूरी तरह से विकसित हैं और राज्य का उपयोग करने के लिए तैयार हैं। उनके पास किफायती, अच्छी तरह से परीक्षण और त्वरित कार्यान्वयन के फायदे हैं लेकिन कई निर्णय स्थितियों में वे उपयुक्त नहीं हैं।

बी) कृत्रिम बुद्धिमत्ता खोल प्राप्त करें:

कृत्रिम बुद्धिमत्ता शेल में एक नियम सेट प्रबंधक और एक अंतर्ग्रहण इंजन होता है। नियम सेट प्रबंधक को विभिन्न ज्ञान प्रतिनिधित्व उपकरणों द्वारा प्रस्तुत विशेषज्ञता के साथ प्रदान किया जाता है। एक बार विशेषज्ञ ज्ञान का प्रतिनिधित्व करने के बाद, यह निर्धारित किया जाता है कि पिछली जानकारी पर नियमों का परीक्षण किया गया है और एक बार सही पाए जाने के बाद, इंजेक्शन इंजन की मदद से शेल प्रयोग करने योग्य हो जाता है।

यह विकल्प एक प्रबंधक को अपने स्वयं के नियम सेटों को परिभाषित करने और थोड़े समय में कस्टम मेड बीईएस परिचालन प्राप्त करने की सुविधा देता है। हालांकि, ऐसे शेल जो बाजार में उपलब्ध हैं, उनके अनुप्रयोगों के अपने क्षेत्र हैं जिनके लिए वे सबसे अधिक अनुकूल हैं।

सी) कस्टम निर्मित प्रणाली:

यदि समस्या के अनूठेपन के कारण पहले दो विकल्प संभव नहीं हैं या उन्हें उचित माना जाता है, तो कोई कस्टम मेड BES का विकल्प चुन सकता है। वे अधिक खर्च करते हैं और अधिक समय लेते हैं, लेकिन, विशिष्ट या विशिष्ट प्रकार के निर्णय लेने की स्थितियों में बहुत उपयोगी होते हैं।

विशेषज्ञ प्रणालियों के लाभ:

BES उन्हें विकसित करने के लिए आवश्यक धन और समय दोनों के हिसाब से महंगे हैं। इसलिए, BES के लाभों से अवगत होना आवश्यक है ताकि BES के अधिग्रहण में आने से पहले लागत लाभ विश्लेषण किया जा सके।

BES के संभावित लाभ निम्नलिखित हैं:

क) विशेषज्ञता का कोडिंग:

व्यवसाय विशेषज्ञ प्रणाली का महत्वपूर्ण लाभ यह है कि यह किसी संगठन की तर्क क्षमता को औपचारिक बनाने / संहिताबद्ध करने में मदद करता है। बीईएस के विकास की प्रक्रिया में, नियमों, फ्रेम, मामलों, पाठ और रेखांकन के रूप में विशेषज्ञता का प्रतिनिधित्व करने का प्रयास किया जाता है।

यह विशेषज्ञों द्वारा अब तक छाती पर मजबूती से रखे गए विशेषज्ञता के बारे में ज्ञान का संकलन है। विशेषज्ञता का ऐसा भंडार संगठन में मानव विशेषज्ञों के बेहतर प्रशिक्षण के लिए एक आधार प्रदान कर सकता है इसके अलावा बेहतर निर्णय लेने की ओर अग्रसर कर सकता है।

ख) व्यापार प्रक्रिया की बढ़ी समझ:

यह निर्णय लेने की प्रक्रिया की समझ को बढ़ाता है जिससे प्रक्रिया में सुधार हो सकता है। विकास प्रक्रिया के दौरान, निर्णय लेने के मौजूदा तरीकों की पहचान और समीक्षा की जाती है। यह निर्णय लेने की प्रक्रिया को बेहतर बनाने में मदद करता है। बीईएस के साथ विशेषज्ञों की बार-बार बातचीत एक महान सीखने की प्रक्रिया है और परिणामस्वरूप एक-दूसरे की समस्या सुलझाने की क्षमताओं में पारस्परिक वृद्धि होती है।

ग) विशेषज्ञता की समय पर उपलब्धता:

मानव विशेषज्ञ उपलब्ध नहीं होने पर BES विशेषज्ञता प्रदान करने में सक्षम है। इन प्रणालियों में उपलब्धता की समस्या नहीं है जो मानव विशेषज्ञों के बीच काफी आम है। बीईएस उपयोगकर्ताओं को विषम समय पर परामर्श के लिए उपलब्ध हैं, उनकी कोई पूर्व व्यस्तता नहीं है, एक कारण या दूसरे के लिए छुट्टी पर आगे न बढ़ें और एक प्रतियोगी में शामिल होने के लिए उद्यम से इस्तीफा न दें।

घ) आसान प्रतिकृति:

बीईएस की नकल करने की सीमांत लागत नगण्य है। एक बार एक जगह पर एक BES सफल होने के बाद, इसे समय या अवसर की हानि के बिना, समान निर्णय लेने वाले वातावरण वाले अन्य स्थानों पर दोहराया जा सकता है।

ई) नियमित परामर्श अनुरोधों को समाप्त करता है:

बीईएस, बीईएस के नियमित प्रकार के परामर्श अनुरोधों को निर्देशित करके अपने कार्य भार को कम करने में एक मानव विशेषज्ञ की मदद कर सकता है। यह मानव विशेषज्ञ को BES द्वारा हल नहीं होने वाली अधिक चुनौतीपूर्ण समस्याओं पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाता है।

च) संगति:

BES समस्याओं पर सुसंगत और समान सलाह प्रदान करता है। उनकी सलाह कुछ कारकों को नजरअंदाज नहीं करती है, कुछ चरणों, व्यक्तिगत पूर्वाग्रह या स्वभाव संबंधी समस्याओं को भूल जाती हैं।

छ) तर्क की रेखा:

BES समाधान के साथ उपयोग की जाने वाली तर्क की एक पंक्ति प्रदान करता है। यह प्रबंधक को गंभीर रूप से समाधानों की जांच करने और यह पता लगाने में सक्षम बनाता है कि उपयोग की जाने वाली तर्क की रेखा वैध है या नहीं। यह प्रबंधक को समाधान की ताकत और कमजोरियों को समझने में मदद करता है और निर्णय पर पहुंचने के लिए अपने व्यापार निर्णय को लागू करता है।

ज) रणनीतिक अनुप्रयोग:

BES के लाभ उत्पाद और सेवा भेदभाव और कम लागत में मदद करते हैं। वे आला बाजारों को विकसित करने में भी मदद करते हैं जहां ऐसे सिस्टम के बिना प्रतिस्पर्धी प्रभावी नहीं हो सकते हैं। इस प्रकार, बीईएस एक उद्यम को रणनीतिक बढ़त प्रदान कर सकता है।

BES के कार्यान्वयन में महत्वपूर्ण सफलता कारक:

BES के आलोचक BES की अव्यवहारिकता के कई कारण प्रदान करते हैं। अधिकांश मामलों में आलोचना निराधार नहीं है। यह आवश्यक है कि विकास और कार्यान्वयन से संबंधित समस्याओं का पूर्वानुमान लगाया जाए और बीईएस की सफलता सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक सावधानी बरती जाए।

इस संबंध में निम्नलिखित कारकों को ध्यान में रखा जा सकता है:

क) लागत प्रभावशीलता:

अधिकांश बीईएस बहुत महंगे हैं और कभी-कभी मानव विशेषज्ञों का उपयोग करना किफायती है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि लागत संभावित लाभों द्वारा उचित है, BES की लागत को कम रखना आवश्यक है। पहले दो खरीद विकल्प निचले स्तर पर BES की लागत को बनाए रखने में मदद करते हैं।

b) स्कोप में सेलेक्टिव:

अधिक महत्वाकांक्षी बीईएस को विकास प्रक्रिया की लंबी अवधि और भारी लागतों की आवश्यकता हो सकती है। यह याद किया जा सकता है कि सभी निर्णय BES में निवेश पर समान दर से रिटर्न नहीं देते हैं।

बीईएस और एक व्यापक बीईएस में अनुप्रयोगों को शामिल करने में एक का चयन किया जाना चाहिए, शायद सूचना प्रणाली विशेषज्ञता की बहुत आवश्यकता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियाँ अभी भी विकसित हो रही हैं और BES के लिए व्यापक गुंजाइश होना आर्थिक रूप से व्यवहार्य हो सकता है।

ग) उपयोगकर्ता मित्रता:

बीईएस डेटा विश्लेषण के लिए शक्तिशाली तकनीक वाले बहुत जटिल सिस्टम हैं। इससे पहले कि वे प्रभावी ढंग से उपयोग किए जा सकें, उन्हें बहुत सारे प्रशिक्षण प्रयासों की आवश्यकता होती है। इसलिए, अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल उपयोगकर्ता-इंटरफ़ेस और अधिक स्पष्ट और अस्पष्ट मेनू संरचनाओं के लिए आवश्यक है।

डी) बहु-उपयोगकर्ता वातावरण:

अधिकांश BES अकेले सिस्टम हैं। हालांकि, कई बार, निर्णय विशेषज्ञता सामूहिक और समूह गतिविधि का एक परिणाम है। बहु-उपयोगकर्ता वातावरण वाले BES अकेले खड़े सिस्टम की तुलना में अधिक सफल होने की संभावना है।

BES के बारे में एक प्रबंधक को क्या जानना चाहिए:

BES ज्ञान इंजीनियरिंग उपकरणों के गुणकों का उपयोग करता है जिनमें से कई एक साधारण कार्यात्मक प्रबंधक की समझ से परे हो सकते हैं। हालांकि, बीईएस के उपयोगकर्ता के रूप में, एक प्रबंधक को ज्ञान प्रणाली के तकनीकी विवरण को जानने की आवश्यकता नहीं है।

BES के बारे में उसे क्या जानना चाहिए:

मैं। किसी की व्यावसायिक गतिविधियों में बीईएस के आवेदन के अवसर और ज्ञान की औपचारिकता में प्रत्येक आवेदन के सापेक्ष क्षमता।

ii। बेसिक BES प्रौद्योगिकियां और उनके पसंदीदा क्षेत्र।

iii। कृत्रिम बुद्धि खोल का उपयोग करने की व्यवहार्यता।

iv। अपनी गतिविधियों में लोगों का समर्थन करने में बीईएस की भूमिका।

v। BES की तकनीकी और आर्थिक व्यवहार्यता।

बीईएस से संभावित लाभ काफी आकर्षक हैं। शायद, बीईएस के निर्माण के लिए लागत प्रभावी उपकरण विकसित करना आवश्यक है और विकास प्रक्रिया में डोमेन विशेषज्ञों द्वारा भागीदारी की आवश्यकता है जो प्रकृति में विकासवादी है।

व्यवसाय विशेषज्ञ प्रणालियों की सीमाएं:

BES ने कई अनुप्रयोगों में अपने संभावित लाभों को साबित किया है और काफी कुछ बहुत सफल रहे हैं। हालाँकि, BES की कुछ सीमाएँ हैं। ये सीमाएँ BES के संबंध में बनाई गई मान्यताओं के कारण हैं:

मैं। एक इच्छुक डोमेन मानव विशेषज्ञ की उपलब्धता जो ज्ञान को स्पष्ट करने में सक्षम है और प्रभावी निर्णय लेने में एक सिद्ध रिकॉर्ड है। इस तरह के विशेषज्ञ शायद ही कभी उपलब्ध होते हैं, खासकर नए डोमेन में जहां ज्ञान भी विकास की स्थिति में होता है।

ii। निर्णय लेने का वातावरण सरल है, अच्छी तरह से संरचित है और अक्सर परिवर्तनों के अधीन नहीं है। वास्तव में, निर्णय लेने का कार्य जटिल, गतिशील और बहुआयामी वातावरण में होता है। फलस्वरूप, ज्ञान की कलाकारी बहुत कठिन है।

BES में लचीलेपन की कमी होती है जिसकी आवश्यकता व्यवसाय की गतिशीलता के प्रकाश में होती है। बहु-आयामी निर्णय लेने का वातावरण समूह निर्णय को आवश्यक बनाता है। एक विशेषज्ञ प्राप्त करना जो व्यावसायिक समस्याओं के सभी आयामों को समझता है, तेजी से मुश्किल होता जा रहा है। यह याद किया जा सकता है कि BES सीमित प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए अच्छी तरह से अनुकूल हैं और पूरी तरह से मानव विशेषज्ञों की जगह लेने के लिए नहीं हैं।

परिणामस्वरूप, BES अपनी लोकप्रियता खो रहे हैं। उन्हें सीमित प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त माना जाता है। नए कृत्रिम बुद्धि उपकरण जैसे कि तंत्रिका नेटवर्क, फ़ज़ी लॉजिक, केस आधारित तर्क आदि, उन्हें व्यापार की बदलती जरूरतों के लिए अधिक उपयुक्त बनाने के लिए इंजेक्शन इंजनों में जोड़ा जा रहा है।

कंधे से कंधा मिलाकर सीमित कार्यों को करने के लिए ऐड-ऑन सॉफ़्टवेयर विकसित करने के लिए एआई टूल्स का उपयोग करने का प्रयास किया जा रहा है। इन ऐड-ऑन को बुद्धिमान एजेंट कहा जाता है।

बुद्धिमान एजेंट:

बुद्धिमान एजेंट सॉफ़्टवेयर घटक हैं जो ज्ञान के आधार का उपयोग करके प्रक्रिया का एक हिस्सा करते हैं। वे आम तौर पर साझा सूचना प्रणालियों के साथ काम करते हैं और एक अर्ध-स्वायत्त तरीके से काम करते हैं।

ये कार्यक्रम उपयोगकर्ताओं के साथ संवाद करते हैं और सूचनाओं को स्वयं निहित कार्य करने के लिए आधार बनाते हैं। इन कार्यक्रमों को सूचना प्रणाली की सूचना विश्लेषण सेवाओं को बढ़ाने के लिए विभिन्न अनुप्रयोगों में एकीकृत किया जाता है। इन एजेंटों का उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए किया जा रहा है जैसे:

क) डिटेक्शन और अलार्म सिस्टम:

बुद्धिमान एजेंटों का उपयोग डेटा बेस, संचार प्रणाली आदि में अपवादों का पता लगाने और संबंधित उपयोगकर्ताओं को आवश्यक अलार्म जारी करने के लिए किया जा रहा है। 'प्रबंधन द्वारा अपवाद' प्रबंधकीय गतिविधियों में एक नया आयाम मिलेगा जब ऐसे बुद्धिमान एजेंट सूचना देना शुरू करते हैं।

बी) सूचना खोज इंजन:

विभिन्न प्रकार के उपयोगकर्ताओं से प्राप्त प्रश्नों के उत्तर के लिए सूचना खोज इंजन के रूप में कार्य करने के लिए बुद्धिमान एजेंट भी विकसित किए जा रहे हैं। उदाहरण के लिए, एक मंत्रालय को रोज़ाना सूचना के लिए कई अनुरोध मिल सकते हैं। बुद्धिमान एजेंट डेटाबेस से अनुरोधों और सूचनाओं की व्याख्या कर सकते हैं और उपयोगकर्ता को उपयुक्त रूप में उत्तर भेज सकते हैं।

इसी तरह, बुद्धिमान एजेंट विभिन्न सूचनाओं के संबंध में यात्री पूछताछ के उचित प्रबंधन द्वारा रेलवे सूचना प्रणाली में मूल्य जोड़ सकते हैं। एक बुद्धिमान एजेंट फ़िल्टर, खोज और वैयक्तिकृत जानकारी देने के लिए इंटरनेट, आंतरिक नेटवर्क और CD-ROM को जोड़ता है। ऐसे खोज इंजन का एक छोटा संस्करण पहले से ही LOTUS-NOTES में उपलब्ध है।

ग) डेस्क टॉप एप्लिकेशन:

जैसे-जैसे बुद्धिमान एजेंटों की उपलब्धता पीसी पर आम होती जाती है, वे व्यक्तिगत मीटिंग मैनेजर, पर्सनल लाइब्रेरियन, पर्सनल फाइनेंशियल एडवाइजर्स आदि के रूप में कार्य करते हैं। ये एजेंट ग्राहकों के साथ अपने आप टेलिफोनिक संपर्क की व्यवस्था करेंगे, नियुक्तियों को ठीक करेंगे और यह सुनिश्चित करने के लिए अलार्म जारी करेंगे कि नियुक्ति नहीं है। अनजाने में नजरअंदाज कर दिया।

ये एजेंट इंटरनेट पत्रिकाओं से रुचि के विषयों पर राइट-अप की तलाश करेंगे और इलेक्ट्रॉनिक पुस्तकालयों और सीडी-रोम सहित अन्य स्रोतों से जानकारी एकत्र करेंगे, जो कि आज सचिवों की सहायता से प्राप्त होती है।

नई सूचना विश्लेषण उपकरण:

बुद्धिमान एजेंट विभिन्न प्रकार के सूचना विश्लेषण उपकरणों का उपयोग करते हैं। ये उपकरण न केवल आंकड़ों के ढेर से जानकारी को बहाते हैं, बल्कि सूचना को सार्थक तरीके से वितरित करते हैं। इन उपकरणों में महत्वपूर्ण हैं डेटा माइनिंग, डेटा मैपिंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, न्यूरल नेटवर्क आदि।

क) डेटा खनन:

डेटा माइनिंग से तात्पर्य ट्रेंड और पैटर्न के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की जांच से है, विभिन्न कारकों के बीच क्रॉस रिलेशनशिप स्थापित करना जो डेटा के ढेर में छिपे रह सकते हैं। इसमें उच्च स्तर के आंकड़ों को निचले स्तर के आंकड़ों में तोड़ने के लिए ड्रिल डाउन तकनीक शामिल है।

अपवादों का सामना होने पर 'ट्रैफिक लाइट्स' अलर्ट संकेत प्रदान करती हैं। डेटा माइनिंग इसके अनुप्रयोगों को पाता है जहाँ व्यक्तिगत उत्पादों या सेवाओं के बीच जटिल और सूक्ष्म संबंध हैं जिनकी पहचान करना आसान नहीं है लेकिन राजस्व और लाभप्रदता के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ हैं। डेटा माइनिंग की एक उल्लेखनीय विशेषता यह है कि यह विश्लेषण के लिए नमूने लेने के बजाय पूरे उपलब्ध डेटा का विश्लेषण करता है। चित्र 10.6 डेटा खनन की प्रक्रिया को दिखाता है।

डेटा माइनिंग ने रिटेल कमोडिटी मार्केटिंग में अपनी शुरुआत की और यह काफी स्वाभाविक था। हालाँकि, यह अन्य व्यावसायिक गतिविधियों में भी है। यह विभिन्न निर्णयों को प्रभावित करने वाले विभिन्न कारकों के बीच संबंध स्थापित करने में प्रबंधकों की मदद कर सकता है।

तकनीक के रूप में डेटा खनन अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है। यह विशेष रूप से एक महान वादा करता है क्योंकि यह अवसरों की पहचान करने में मदद कर सकता है और प्रबंधकों को मौजूदा अवसरों और आसन्न खतरों पर जल्दी से प्रतिक्रिया करने में सक्षम कर सकता है।

बी) डेटा मैपिंग:

डेटा मैपिंग टूल भौगोलिक क्षेत्र या क्षेत्र के नक्शे पर सुपरइम्पोज़ की गई जानकारी का चित्रमय दृश्य प्रदान करते हैं। वे उत्पादों और ग्राहकों की वरीयताओं, अपेक्षाओं और बाजार की भावनाओं की मांग के भौगोलिक प्रसार / एकाग्रता का त्वरित दृश्य प्रदान कर सकते हैं।

वे समय के विभिन्न बिंदुओं पर बाजार के व्यवहार को प्रभावित करने वाले स्थानीय कारकों की पहचान करने में भी मदद कर सकते हैं। Such mapping tools can be of great help in improving comprehension of voluminous data information as it has been found that a large proportion of data stored is geographical in nature.

However, mapping tools need to be enriched with more details regarding the characteristic features of each geographical area and the associated similarities of neighbouring areas.

c) Data visualisation tools:

These tools primarily aim at representing data with the help of three dimensional visuals. These visuals may be histograms that may be navigated for further details of its component data, with the help of any pointing device like mouse.

The visual may take more imaginative shapes such as spherical balls of varying sizes and colours or any other shape that may be directly related to the subject matter or behaviour of data. Data visualisation tools have the ability to summarise data in such a way that the users take less time to visualise the situation.

It helps in focusing on the currently relevant part of data and enables the user to explore for more in case it interests him. Data visualisation techniques should also help in simulation, sensitivity analysis and answering 'what if' questions.

To get a glimpse of their applications in financial management, let us take an example of the classical ratio analysis for measuring the performance of an enterprise. Ratio when used carefully, can contribute a lot in providing an insight into the state of affairs.

But, a large number of ratios relating to an enterprise with varying interpretations when compared with industry and country ratios would be too cumbersome and resist comprehension of intricate relationships. Visualisation techniques can help in putting them in the right perspective.

A three dimensional visual putting the values in the form of coloured balls/boxes and the components/lower level values contained in the bigger balls representing high level values can help in better understanding of relationships and comparison with corresponding industry and country standards. For example, a banking company yield on performing assets may be calculated and shown along with the concerned values of Cost of funds;

Market interest rate; interest tax/other taxes; Asset mix; and Financial risk along with the industry ratios in the form of two dimensional tables or array of ratios. Alternatively, the company's ratio is shown as a ball on a colour monitor along with the industry's ratio in distinguishing colours and proportionate sizes. By hitting with the help of a mouse at each ball, the user can break open the ball to give five additional balls.

Each one of these balls represents one of the factors listed above. The sizes of these balls are associated with their relative significance in determining the value of yield on performing assets, both for the company and the industry.

d) Genetic algorithms and neural networks:

Genetic algorithms are also being recognised as effective tools for analysis of financial data. These tools establish decision rules and patterns from the past data and help in hypothesising various situations. With the availability of advanced tools of fuzzy statistics and high speed computing facilities, genetic algorithms are now finding new applications in financial modelling.

Neural networks try to emulate human brains with the additional strength in arithmetic accuracy in processing large volume data using complex algorithms. These networks when confronted with relevant data, dig out patterns in data and develop models, test them, forecast future events and learn from mistakes.

These intelligent agents have the potential of enabling managers to anticipate changes in business environment more promptly so that they can change their strategies well in time. In this way, they help in improving the adaptability of the business processes.

Most of these tools try to analyse information on real time basis and thus the most recent scenario is presented to the manager without much of technical analysis done by himself.

Software giants like Oracle, Cognos and Comshare have started offering intelligent agents as add-ons with their traditional application products. Some of the others offer independent software tools for data management, modelling and information presentation. However, at present, these tools are very simple and in their primitive form.