Objet et sujet de l'informatique économique. Informatique économique. Structure de l'informatique économique

Ministère de l'éducation de l'Ukraine

Université nationale d'économie de Kiev

"Informatique économique"

Introduction.

Toujours et dans toutes les sphères de son activité, une personne a pris des décisions. Un domaine important de la prise de décision est lié à la production. Plus le volume de production est important, plus il est difficile de prendre une décision et, par conséquent, il est plus facile de se tromper. Une question naturelle se pose : est-il possible d'utiliser un ordinateur pour éviter de telles erreurs ? La réponse à cette question est donnée par une science appelée cybernétique.

La cybernétique (dérivé du grec "kybernetike" - l'art de gérer) - la science de lois générales recevoir, stocker, transmettre et traiter des informations.

La branche la plus importante de la cybernétique est la cybernétique économique - une science qui traite de l'application des idées et des méthodes de la cybernétique aux systèmes économiques.

La cybernétique économique utilise un ensemble de méthodes pour étudier les processus de gestion dans l'économie, y compris des méthodes économiques et mathématiques.

À l'heure actuelle, l'utilisation des ordinateurs dans la gestion de la production a atteint une grande échelle. Cependant, dans la plupart des cas, à l'aide d'ordinateurs, des tâches dites de routine sont résolues, c'est-à-dire des tâches liées au traitement de diverses données, qui, avant l'utilisation d'ordinateurs, étaient résolues de la même manière, mais manuellement. Une autre classe de problèmes qui peuvent être résolus à l'aide d'ordinateurs sont les problèmes de prise de décision. Pour utiliser un ordinateur pour la prise de décision, il est nécessaire de faire un modèle mathématique.

Est-il nécessaire d'utiliser des ordinateurs pour prendre des décisions ?

Les capacités humaines sont assez diverses. S'ils sont ordonnés, alors deux types peuvent être distingués: physique et mental. L'homme est ainsi arrangé que ce qu'il possède ne lui suffit pas. Et le processus sans fin d'augmentation de ses capacités commence. Pour soulever plus, l'une des premières inventions apparaît - un levier, pour faciliter le déplacement de la charge - la roue. Pour l'instant, seule l'énergie de la personne elle-même est utilisée dans ces outils. Au fil du temps, l'application commence sources externesénergie : poudre à canon, vapeur, électricité, énergie atomique. Il est impossible d'estimer à quel point l'énergie utilisée à partir de sources externes dépasse les capacités physiques d'une personne aujourd'hui. Quant aux facultés mentales d'une personne, alors, comme on dit, tout le monde est insatisfait de son état, mais satisfait de son esprit. Est-il possible de rendre une personne plus intelligente qu'elle ne l'est ? Pour répondre à cette question, il convient de préciser que toute activité intellectuelle humaine peut être divisée en formalisable et non formalisable.

Formalisable est une activité qui s'effectue selon certaines règles. Par exemple, l'exécution de calculs, de recherches dans des annuaires, de travaux graphiques, sans doute, peut être confiée à un ordinateur. Et comme tout ce qu'un ordinateur peut faire, il le fait mieux, c'est-à-dire plus vite et mieux qu'une personne.

Non formalisable est une telle activité qui se produit avec l'application de règles qui nous sont inconnues. Pensée, raisonnement, intuition, bon sens - nous ne savons toujours pas ce que c'est, et naturellement, tout cela ne peut pas être confié à un ordinateur, ne serait-ce que parce que nous ne savons tout simplement pas quoi confier, quelle tâche confier à un ordinateur.

La prise de décision est une sorte d'activité mentale. Il est généralement admis que la prise de décision est une activité non formalisée. Par contre, ce n'est pas toujours le cas. D'une part, nous ne savons pas comment nous prenons une décision. Et l'explication de certains mots à l'aide d'autres comme "on prend une décision avec l'aide du bon sens" ne donne rien. En revanche, un nombre important de tâches décisionnelles peuvent être formalisées. L'un des types de problèmes de prise de décision qui peuvent être formalisés sont les problèmes de prise de décision optimale, ou problèmes d'optimisation. Le problème d'optimisation est résolu à l'aide de modèles mathématiques et de l'utilisation de la technologie informatique.

Les ordinateurs modernes répondent aux exigences les plus élevées. Ils sont capables d'effectuer des millions d'opérations par seconde, ils peuvent avoir toutes les informations nécessaires en mémoire, la combinaison écran-clavier permet un dialogue entre une personne et un ordinateur. Cependant, il ne faut pas confondre les succès dans la création d'ordinateurs avec les avancées dans le domaine de leur application. En fait, tout ce qu'un ordinateur peut faire, c'est, selon un programme donné par une personne, assurer la transformation des données initiales en résultat. Il faut bien comprendre que l'ordinateur ne prend pas et ne peut pas prendre de décisions. La décision ne peut être prise que par une personne-responsable, dotée de certains droits à cet effet. Mais pour un manager compétent, un ordinateur est un excellent assistant, capable de développer et de proposer un ensemble de solutions diverses. Et à partir de cet ensemble, une personne choisira l'option qui, de son point de vue, sera la plus appropriée. Bien sûr, tous les problèmes de prise de décision ne peuvent pas être résolus à l'aide d'un ordinateur. Néanmoins, même si la résolution d'un problème sur ordinateur n'aboutit pas à un succès complet, elle s'avère tout de même utile, puisqu'elle contribue à une compréhension plus approfondie de ce problème et à sa formulation plus rigoureuse.

Étapes de résolution.

1. Sélection de la tâche

2. Compilation du modèle

3. Élaboration d'un algorithme

4. Programmation

5. Saisie des données initiales

6. Analyse de la solution obtenue

Pour qu'une personne puisse prendre une décision sans ordinateur, souvent rien n'est nécessaire. J'ai réfléchi et décidé. Une personne, bonne ou mauvaise, résout tous les problèmes qui se posent devant elle. Certes, il n'y a aucune garantie d'exactitude dans ce cas. L'ordinateur ne prend aucune décision, mais aide seulement à trouver des solutions. Ce processus comprend les étapes suivantes :

1. Sélection d'une tâche.

Résoudre un problème, en particulier un problème assez complexe, est une tâche plutôt difficile qui demande beaucoup de temps. Et si la tâche est choisie sans succès, cela peut entraîner une perte de temps et une déception dans l'utilisation des ordinateurs pour la prise de décision. Quelles sont les exigences de base que la tâche doit satisfaire ?

A. Il doit y avoir au moins une solution, parce que s'il n'y a pas de solutions, alors il n'y a rien à choisir.

B. Nous devons clairement savoir dans quel sens la solution souhaitée doit être la meilleure, car si nous ne savons pas ce que nous voulons, l'ordinateur ne pourra pas nous aider à choisir la meilleure solution.

Le choix de la tâche est complété par sa formulation substantielle. Il est nécessaire de formuler clairement le problème dans un langage ordinaire, de mettre en évidence le but de l'étude, d'indiquer les limites, de soulever les principales questions auxquelles nous souhaitons obtenir des réponses à la suite de la résolution du problème.

Ici, nous devons mettre en évidence les caractéristiques les plus significatives de l'objet économique, les dépendances les plus importantes que nous voulons prendre en compte lors de la construction d'un modèle. Certaines hypothèses pour le développement de l'objet d'étude sont formées, les dépendances et relations identifiées sont étudiées. Lorsqu'une tâche est choisie et que son énoncé significatif est fait, il faut faire affaire avec des spécialistes du domaine (ingénieurs, technologues, concepteurs, etc.). Ces spécialistes, en règle générale, connaissent très bien leur sujet, mais n'ont pas toujours une idée de ce qui est nécessaire pour résoudre un problème sur un ordinateur. Par conséquent, la formulation significative du problème s'avère souvent sursaturée d'informations totalement inutiles pour travailler sur un ordinateur.

2. Compilation du modèle

Un modèle économique-mathématique est compris comme une description mathématique de l'objet ou du processus économique étudié, dans lequel les modèles économiques sont exprimés sous une forme abstraite à l'aide de relations mathématiques.

Les principes de base pour compiler un modèle se résument aux deux concepts suivants :

1. Lors de la formulation du problème, il est nécessaire de couvrir assez largement le phénomène simulé. Sinon, le modèle ne donnera pas un optimum global et ne reflétera pas l'essence de la question. Le danger est que l'optimisation d'une partie peut se faire au détriment des autres et au détriment de l'organisation globale.

2. Le modèle doit être aussi simple que possible. Le modèle doit être tel qu'il puisse être évalué, testé et compris, et les résultats obtenus à partir du modèle doivent être clairs tant pour son créateur que pour le décideur.

Dans la pratique, ces concepts sont souvent en conflit, principalement parce qu'il y a un élément humain impliqué dans la collecte et la saisie des données, la vérification des erreurs et l'interprétation des résultats, ce qui limite la taille du modèle qui peut être analysé de manière satisfaisante. La taille du modèle est utilisée comme facteur limitant, et si nous voulons augmenter l'étendue de la couverture, nous devons réduire les détails et vice versa.

Introduisons le concept de hiérarchie de modèles, où l'étendue augmente et les détails diminuent à mesure que nous passons aux niveaux supérieurs de la hiérarchie. Aux niveaux supérieurs, à leur tour, des restrictions et des objectifs sont formés pour les niveaux inférieurs.

Lors de la construction d'un modèle, il est également nécessaire de prendre en compte l'aspect temporel : l'horizon de planification augmente principalement avec la croissance de la hiérarchie. Si le modèle de planification à long terme de l'ensemble de l'entreprise peut contenir peu de détails quotidiens, le modèle de planification de la production d'une division individuelle se compose principalement de ces détails.

Lors de la formulation d'une tâche, les trois aspects suivants doivent être pris en compte :

1. Facteurs à l'étude : Les objectifs de l'étude sont assez vaguement définis et dépendent fortement de ce qui est inclus dans le modèle. À cet égard, c'est plus facile pour les ingénieurs, car les facteurs qu'ils étudient sont généralement standard et la fonction objectif est exprimée en termes de revenu maximum, de coûts minimum ou, éventuellement, de consommation minimum d'une ressource. Dans le même temps, les sociologues, par exemple, se fixent généralement l'objectif de "l'utilité publique" ou quelque chose comme ça, et se retrouvent dans la position difficile de devoir attribuer une certaine "utilité" à diverses actions, en l'exprimant sous forme mathématique .

2. Limites physiques : Les aspects spatiaux de l'étude doivent être examinés en détail. Si la production est concentrée en plusieurs points, il est nécessaire de prendre en compte les processus de distribution correspondants dans le modèle. Ces processus peuvent inclure des tâches d'entreposage, de transport et de planification du chargement de l'équipement.

3. Limites temporelles : Les aspects temporels de l'étude conduisent à un sérieux dilemme. Généralement l'horizon de planification est bien connu, mais un choix doit être fait : soit simuler le système dynamiquement afin d'obtenir des horaires, soit simuler le fonctionnement statique à un certain moment.

Si un processus dynamique (multi-étapes) est modélisé, la taille du modèle augmente en fonction du nombre de périodes de temps (étapes) considérées. De tels modèles sont généralement conceptuellement simples, de sorte que la principale difficulté réside plutôt dans la capacité à résoudre un problème sur un ordinateur dans un temps acceptable que dans la capacité à interpréter une grande quantité de données de sortie. c Il suffit souvent de construire un modèle du système à un moment donné, par exemple une année, un mois, un jour fixes, puis de répéter les calculs à certains intervalles. En général, la disponibilité des ressources dans un modèle dynamique est souvent approximée et déterminée par des facteurs extérieurs à la portée du modèle. Par conséquent, il est nécessaire d'analyser attentivement s'il est vraiment nécessaire de connaître la dépendance temporelle du changement des caractéristiques du modèle, ou si le même résultat peut être obtenu en répétant les calculs statiques pour un certain nombre de moments fixes différents.

3. Élaboration d'un algorithme.

Un algorithme est un ensemble fini de règles qui permettent de résoudre purement mécaniquement tout problème spécifique à partir d'une certaine classe de tâches du même type. Cela implique:

¨ les données initiales peuvent évoluer dans certaines limites : (massivité de l'algorithme)

¨ le processus d'application des règles aux données initiales (la manière de résoudre le problème) est défini de manière unique : (déterminisme d'algorithme)

¨ à chaque étape du processus d'application des règles, on sait ce qu'il faut considérer comme résultat de ce processus : (performance de l'algorithme)

Si le modèle décrit la relation entre les données initiales et les valeurs souhaitées, alors l'algorithme est une séquence d'actions qui doivent être effectuées pour passer des données initiales aux valeurs souhaitées.

Une forme pratique d'écriture d'un algorithme est un schéma fonctionnel. Il décrit non seulement l'algorithme assez clairement, mais constitue également la base de la compilation du programme. Chaque classe de modèles mathématiques a sa propre méthode de résolution, qui est implémentée dans l'algorithme. Par conséquent, il est très important de classer les problèmes selon le type de modèle mathématique. Avec cette approche, les problèmes avec un contenu différent peuvent être résolus en utilisant le même algorithme. Les algorithmes pour les problèmes de prise de décision, en règle générale, sont si complexes qu'il est pratiquement impossible de les mettre en œuvre sans l'utilisation d'un ordinateur.

4. Programmation.

L'algorithme est écrit en utilisant des symboles mathématiques ordinaires. Pour qu'il soit lu par un ordinateur, il est nécessaire d'écrire un programme. Un programme est une description d'un algorithme de résolution d'un problème, donnée dans un langage informatique. Algorithmes et programmes sont unis par le concept de "logiciel". À l'heure actuelle, le coût des logiciels représente environ une fois et demie le coût d'un ordinateur, et le prix relatif des logiciels ne cesse d'augmenter. Déjà aujourd'hui, le sujet de l'acquisition est précisément le logiciel, et l'ordinateur lui-même n'est qu'un conteneur, un emballage pour celui-ci.

Il n'est pas nécessaire d'élaborer un programme individuel pour chaque tâche. À ce jour, de puissants outils logiciels modernes ont été créés - des progiciels d'application (APP).

PPP est une combinaison de modèle, d'algorithme et de programme. Souvent, pour une tâche, vous pouvez choisir un package prêt à l'emploi qui fonctionne très bien, résout de nombreux problèmes, parmi lesquels vous pouvez trouver le nôtre. Avec cette approche, de nombreuses tâches seront résolues assez rapidement, car vous n'avez pas besoin de faire de programmation.

S'il est impossible d'utiliser le PPP pour résoudre le problème sans le modifier ou le modèle, alors soit le modèle doit être ajusté à l'entrée PPP, soit l'entrée PPP doit être modifiée afin que le modèle puisse y être introduit.

Ce processus s'appelle l'adaptation. Si un PPP approprié se trouve dans la mémoire de l'ordinateur, le travail de l'utilisateur consiste à saisir les données de recherche nécessaires et à obtenir le résultat souhaité.

5. Saisie des données initiales.

Avant de saisir les données initiales dans l'ordinateur, elles doivent bien sûr être collectées. De plus, pas toutes les données initiales disponibles en production, comme on essaie souvent de le faire, mais seulement celles qui sont incluses dans le modèle mathématique. Par conséquent, la collecte des données initiales n'est pas seulement opportune, mais doit également être effectuée uniquement après que le modèle mathématique est connu. Ayant un programme et entrant les données initiales dans l'ordinateur, nous obtiendrons une solution au problème.

6. Analyse de la solution obtenue

Malheureusement, très souvent, la modélisation mathématique est confondue avec une solution ponctuelle à un problème spécifique avec des données initiales souvent peu fiables. Pour une gestion réussie d'objets complexes, il est nécessaire de reconstruire constamment le modèle sur un ordinateur, en corrigeant les données initiales en tenant compte de l'évolution de la situation. Il est inapproprié de consacrer du temps et de l'argent à la compilation d'un modèle mathématique afin d'effectuer un seul calcul sur celui-ci. Le modèle économique-mathématique est un excellent moyen d'obtenir des réponses à un large éventail de questions qui se posent lors de la planification, de la conception et de la production. Un ordinateur peut devenir un assistant fiable dans la prise de décisions quotidiennes qui surviennent au cours de la gestion opérationnelle de la production.

LIMITES DESCRIPTIVES

Ces contraintes décrivent le fonctionnement du système étudié. Ils représentent un groupe spécial d'équations d'équilibre liées aux caractéristiques des blocs individuels, telles que la masse, l'énergie, les coûts. Le fait que dans le modèle de programmation linéaire les équations d'équilibre doivent être linéaires exclut la possibilité de représenter des dépendances fondamentalement non linéaires comme des réactions chimiques complexes. Cependant, les modifications des conditions de fonctionnement qui permettent une description linéaire (au moins approximativement) peuvent être prises en compte dans le modèle. Des ratios d'équilibre peuvent être saisis pour certaines parties complétées du schéma fonctionnel. Dans les modèles statiques (à une étape), ces relations peuvent être

présente sous la forme :

Entrée + sortie = 0

Le processus dynamique (en plusieurs étapes) est décrit par les relations :

Entrée + sortie + accumulation = 0,

où l'accumulation est comprise comme la croissance nette pour la période considérée.

LIMITATION DES RESSOURCES ET DE LA CONSOMMATION FINALE

Avec ces restrictions, la situation est assez claire. Dans le très forme simple les contraintes de ressources sont des contraintes supérieures sur les variables représentant la consommation de ressources, et les contraintes de consommation du produit final sont des contraintes inférieures sur les variables représentant la production d'un produit. Les limites de ressources sont les suivantes :

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

où A ij est la consommation de la ième ressource par unité X j , j = 1 ... n, et Bi est le montant total de la ressource disponible.

CONDITIONS EXTÉRIEURES

DÉFINITION DE LA FONCTION OBJECTIVE

La fonction objectif du modèle comprend généralement les composants suivants :

1) Le coût du produit fabriqué.

2) Investissement dans les bâtiments et l'équipement.

3) Le coût des ressources.

4) Coûts d'exploitation et coûts de réparation des équipements.

Classification des modèles économiques et mathématiques

Une étape importante dans l'étude des phénomènes d'objets de processus est leur classification, qui agit comme un système de classes subordonnées d'objets, utilisé comme moyen d'établir des liens entre ces classes d'objets. La base de la classification est caractéristiques essentielles objets. Comme il peut y avoir beaucoup de signes, les classifications effectuées peuvent différer considérablement les unes des autres. Toute classification doit poursuivre la réalisation d'objectifs.

Le choix de l'objectif de la classification détermine l'ensemble des caractéristiques selon lesquelles les objets à systématiser seront classés. Le but de notre classification est de montrer que des problèmes d'optimisation, complètement différents dans leur contenu, peuvent être résolus sur un ordinateur en utilisant plusieurs types de logiciels existants.

Voici quelques exemples de fonctionnalités de classification :

1 domaine d'utilisation

3. Classe de modèle mathématique

Les problèmes d'optimisation les plus courants qui se posent en économie sont les problèmes de programmation linéaire. Cette prévalence s'explique par :

1) Avec leur aide, ils résolvent les problèmes d'allocation des ressources, auxquels

un très grand nombre de tâches très différentes

2) Des méthodes fiables pour leur solution ont été développées, qui sont mises en œuvre dans le logiciel fourni

3) Un certain nombre de problèmes plus complexes sont réduits à des problèmes de programmation linéaire

Modélisation mathématique en gestion et planification

L'un des outils puissants dont disposent les personnes responsables de la gestion de systèmes complexes est la modélisation. Un modèle est une représentation d'un objet, d'un système ou d'un concept réel sous une forme différente de la forme de leur existence réelle réelle. Généralement, un modèle sert d'outil pour aider à expliquer, comprendre ou améliorer. L'analyse de modèles mathématiques fournit aux gestionnaires et autres dirigeants un outil efficace qui peut être utilisé pour prédire le comportement des systèmes et comparer les résultats obtenus. La modélisation permet de prédire de manière logique les conséquences d'actions alternatives et montre en toute confiance laquelle doit être préférée.

L'entreprise dispose de certains types de ressources, mais les ressources totales sont limitées. Par conséquent, une tâche importante se pose: le choix de la variante optimale qui garantit la réalisation de l'objectif avec une dépense minimale de ressources. Ainsi, une gestion efficace de la production implique une telle organisation du processus, dans laquelle non seulement l'objectif est atteint, mais également une valeur extrême (MIN,MAX) d'un certain critère d'efficacité est obtenue :

K = F(X1,X2,...,Xn) -> MIN(MAX)

La fonction K est une expression mathématique du résultat d'une action visant à atteindre le but, et c'est pourquoi on l'appelle la fonction objectif.

Le fonctionnement d'un système de production complexe est toujours déterminé par un grand nombre de paramètres. Pour obtenir la solution optimale, certains de ces paramètres doivent être tournés au maximum, et d'autres au minimum. La question se pose : existe-t-il même une telle solution qui réponde le mieux à toutes les exigences à la fois ? Vous pouvez répondre en toute confiance - non. En pratique, une décision qui maximise un exposant ne fait généralement pas d'autres exposants un maximum ou un minimum. Par conséquent, des expressions telles que : produire des produits de la plus haute qualité au moindre coût ne sont qu'une expression solennelle qui est fondamentalement incorrecte. Il serait correct de dire: obtenir le produit de la plus haute qualité au même coût, ou réduire le coût de production sans réduire sa qualité, bien que de telles expressions sonnent moins belles, mais elles définissent clairement les objectifs. Le choix d'un but et la formulation d'un critère pour l'atteindre, c'est-à-dire une fonction objectif, est le problème le plus difficile de mesurer et de comparer des variables hétérogènes, dont certaines sont en principe incommensurables entre elles : par exemple, la sécurité et la coût, ou qualité et simplicité. Mais ce sont précisément ces concepts sociaux, éthiques et psychologiques qui agissent souvent comme facteurs de motivation dans la détermination de l'objectif et du critère d'optimalité. Dans les tâches réelles de gestion de la production, il faut tenir compte du fait que certains critères sont plus importants que d'autres. Ces critères peuvent être hiérarchisés, c'est-à-dire que leur importance relative et leur priorité peuvent être établies. Dans ces conditions, la solution optimale est celle dans laquelle les critères les plus prioritaires reçoivent les valeurs maximales. Le cas limite de cette approche est le principe de sélection du critère principal. Dans ce cas, un critère est pris comme principal, par exemple la résistance de l'acier, la teneur en calories du produit, etc. Selon ce critère, l'optimisation est effectuée, une seule condition est imposée aux autres, de sorte qu'elles ne soient pas inférieures à certaines valeurs données. Il est impossible d'effectuer des opérations arithmétiques ordinaires entre les paramètres classés, il est seulement possible d'établir leur hiérarchie de valeurs et leur échelle de priorité, ce qui est une différence significative par rapport à la modélisation en sciences naturelles.

Lors de la conception de systèmes techniques complexes, de la gestion d'une production à grande échelle ou de la direction d'opérations militaires, c'est-à-dire dans des situations où il est nécessaire de prendre des décisions responsables, l'expérience pratique est d'une grande importance, ce qui permet d'identifier les facteurs les plus significatifs, de couvrir les situation dans son ensemble et choisir la meilleure façon d'atteindre l'objectif. . L'expérience permet également de retrouver des cas similaires dans le passé et, si possible, d'éviter les actions erronées. Par expérience, on entend non seulement la propre pratique du décideur, mais aussi l'expérience de quelqu'un d'autre, qui est décrite dans des livres, résumée dans des instructions, des recommandations et d'autres documents d'orientation. Naturellement, lorsque la solution a déjà été testée, c'est-à-dire que l'on sait quelle solution satisfait le mieux les objectifs fixés, le problème du contrôle optimal ne se pose pas. Cependant, dans la réalité, les situations ne sont presque jamais exactement les mêmes, de sorte que les décisions et la gestion doivent toujours être prises dans des conditions d'informations incomplètes. Dans de tels cas, les informations manquantes sont recherchées à l'aide de suppositions, d'hypothèses, de résultats de recherche et, en particulier, d'études de modèles. La théorie du contrôle basée sur la science est en grande partie un ensemble de méthodes pour reconstituer les informations manquantes sur la façon dont l'objet de contrôle se comportera sous l'impact sélectionné.

Le désir d'obtenir autant d'informations que possible sur les objets et processus contrôlés, y compris les caractéristiques de leur comportement futur, peut être satisfait en étudiant les propriétés qui nous intéressent sur des modèles. Le modèle fournit un moyen de représenter un objet réel, ce qui permet d'explorer facilement et à moindre coût certaines de ses propriétés. Seul le modèle permet d'étudier non pas toutes les propriétés à la fois, mais seulement celles qui sont les plus significatives dans cette considération. Par conséquent, les modèles vous permettent de former une vue simplifiée du système et d'obtenir les résultats souhaités plus facilement et plus rapidement que lors de l'étude du système lui-même. Le modèle du système de production est d'abord créé dans l'esprit du travailleur exerçant le contrôle. Sur ce modèle, il essaie mentalement d'imaginer toutes les caractéristiques du système lui-même et les détails de son comportement, de prévoir toutes les difficultés et de prévoir toutes les situations critiques qui peuvent survenir dans divers modes de fonctionnement. Il tire des conclusions logiques, exécute des dessins, des plans et des calculs. La complexité des systèmes techniques et des processus de production modernes conduit au fait que pour leur étude, il est nécessaire d'utiliser différents types de modèles.

Les plus simples sont les modèles à l'échelle dans lesquels les valeurs naturelles de toutes les tailles sont multipliées par une valeur constante - l'échelle de modélisation. Les grands objets sont représentés sous une forme réduite, et les petits objets sous une forme agrandie.

Dans les modèles analogiques, les processus étudiés ne sont pas étudiés directement, mais par des phénomènes analogues, c'est-à-dire par des processus de nature physique différente, mais décrits par les mêmes relations mathématiques. Pour une telle modélisation, des analogies entre des phénomènes mécaniques, thermiques, hydrauliques, électriques et autres sont utilisées. Par exemple, les oscillations d'une charge sur un ressort sont similaires aux oscillations de courant dans un circuit électrique, et le mouvement d'un pendule est similaire aux oscillations de tension à la sortie d'un alternateur. La méthode de recherche la plus courante est l'utilisation de la modélisation mathématique. Un modèle mathématique décrit une relation formelle entre les valeurs des paramètres à l'entrée de l'objet ou du processus simulé et les paramètres de sortie. Dans la modélisation mathématique, on fait abstraction de la nature physique spécifique de l'objet et des processus qui s'y déroulent et on ne considère que la transformation des valeurs d'entrée en valeurs de sortie. Il est plus facile et plus rapide d'analyser des modèles mathématiques que de déterminer expérimentalement le comportement d'un objet réel dans différents modes de fonctionnement. De plus, l'analyse du modèle mathématique vous permet de mettre en évidence les propriétés les plus importantes de ce système, auxquelles il convient d'accorder une attention particulière lors de la prise de décision. Un avantage supplémentaire est qu'en modélisation mathématique, il n'est pas difficile de tester le système étudié dans des conditions idéales ou inversement dans des conditions extrêmes, qui pour des objets ou des processus réels sont coûteux ou risqués.

Selon les informations que le gestionnaire et son

les décideurs changent, ainsi que les conditions de prise de décision et les méthodes mathématiques utilisées pour formuler des recommandations.

La complexité de la modélisation mathématique sous incertitude dépend de la nature des inconnues. Sur cette base, les tâches sont divisées en deux classes.

1) Problèmes stochastiques, lorsque les facteurs inconnus sont des variables aléatoires pour lesquelles les lois de distribution de probabilité et d'autres caractéristiques statistiques sont connues.

2) Tâches incertaines, lorsque les facteurs inconnus ne peuvent pas être décrits par des méthodes statistiques.

Voici un exemple de problème stochastique :

Nous avons décidé d'organiser un café. Nous ne savons pas combien de visiteurs viendront par jour. On ne sait pas non plus combien de temps chaque visiteur sera servi. Cependant, les caractéristiques de ces variables aléatoires peuvent être obtenues statistiquement. Un indicateur d'efficacité qui dépend de variables aléatoires sera également une variable aléatoire.

Dans ce cas, on prend comme indicateur d'efficacité non pas la variable aléatoire elle-même, mais sa valeur moyenne et on choisit une telle solution pour

auquel cette valeur moyenne devient un maximum ou un minimum.

Conclusion.

L'informatique joue un rôle important dans la science économique moderne, ce qui a conduit à l'attribution d'une direction distincte dans le développement de la science - l'informatique économique. Cette nouvelle direction combine l'économie, les mathématiques et l'informatique et aide les économistes à résoudre les problèmes d'optimisation des activités des entreprises, à prendre des décisions stratégiques concernant le développement de l'industrie et à gérer le processus de production.

La base logicielle développée est basée sur des modèles mathématiques de processus économiques et fournit un mécanisme de prédiction flexible et fiable effet économique décisions de gestion. Avec l'aide d'un ordinateur, les problèmes analytiques sont rapidement résolus, dont la solution dépasse le pouvoir d'une personne.

Récemment, l'ordinateur est devenu une partie intégrante du lieu de travail d'un gestionnaire et d'un économiste.

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Lugachev M.I.

Université d'Etat de Moscou M.V. Lomonosov, docteur en économie, professeur, chef. Département d'informatique économique, Faculté d'économie, TP @ econ . Shi. w

L'informatique économique à l'université

éducation en Russie

MOTS CLÉS

Informatique, informatique économique, informatique appliquée, informatique de gestion, enseignement de l'informatique.

ANNOTATION

L'article est consacré à la description de l'évolution de la discipline "Informatique économique" dans les universités russes. Les principales sources de la formation de l'informatique économique sont discutées: la création d'ordinateurs, la formation de mathématiques computationnelles et d'économie mathématique. Le rôle fondamental d'intégration des académiciens L.V. Kantorovich et A.N. Tikhonov dans la création des fondements fondamentaux de l'enseignement de l'informatique en Russie est démontré. L'ambiguïté des conséquences de la transition de la technologie informatique domestique vers une seule série d'ordinateurs "Ryad", créée sur la base de l'IBM-360, est notée en termes de résultats économiques et techniques de la transformation. Une attention particulière est portée à la formation des informaticiens dans le cadre des référentiels "Applied Informatics", "Business Informatics" et montre l'insuffisance de cette formation pour résoudre tâches moderneséconomie systèmes d'information, qui fait l'objet de l'informatique économique. C'est la formation informatique universitaire classique des économistes qui sous-tend la logique de présentation de la matière dans cet article.

Nous essaierons de présenter une image du développement de l'informatique économique en Russie, compte tenu de la dynamique des structures universitaires qui offrent une formation approfondie de spécialistes dans le domaine de l'informatique en général. L'informatique économique a été créée par deux courants de connaissances étroitement liés, formés dans les profondeurs des mathématiques et de l'économie. Les ordinateurs qui sont apparus en réponse aux besoins des départements scientifiques et de la défense avaient évidemment un énorme potentiel pour leur utilisation dans les branches traditionnelles (non militaires) de la science et économie nationale. Pour réaliser ce potentiel, des spécialistes d'un nouveau type étaient nécessaires, capables d'utiliser et de développer efficacement les capacités informatiques émergentes. Préparez un tel

les spécialistes n'étaient capables que de nouveaux instituts et facultés, dont les programmes combineraient les compétences de mathématiciens, physiciens, économistes, spécialistes dans le domaine de la programmation - qui ont constitué les bases fondamentales du développement technologies de l'information. Pour l'avenir, on peut noter que de tels instituts et facultés ont été créés et résolvent avec succès les tâches fixées pour la formation de spécialistes dans le domaine de l'informatique et des SI. Le point ici est seulement que les économistes dans cette activité ne se sont pas encore suffisamment montrés.

Le début de l'ère informatique en URSS. Mathématiques, technologie et économie.

Comme vous le savez, les travaux sur la création du premier ordinateur en URSS - une petite machine informatique électronique (MESM) - ont été lancés à Kiev par une équipe dirigée par S. A. Lebedev en 1948. Le MESM a été mis en service en décembre 1951.

Le 4 décembre 1948, le Comité d'État du Conseil des ministres de l'URSS pour l'introduction de la technologie de pointe dans l'économie nationale a enregistré l'invention de I. S. Bruk et B. I. Rameev "Machine électronique numérique automatique" sous le n° 10475. Cette invention a été mise en pratique à l'Institut de l'énergie de l'Académie des sciences de l'URSS à Moscou, dans un laboratoire dirigé par I. S. Bruk sous la forme de l'ordinateur M-1. En janvier 1952, le M-1 a été mis en opération d'essai. L'un des premiers M-1 a résolu les problèmes de recherche nucléaire du groupe de l'académicien S. L. Sobolev, à l'Institut I. V. Kurchatov. Il a été réalisé en un seul exemplaire, mais son architecture et de nombreuses décisions fondamentales ont ensuite été prises comme base pour le développement de machines en série "Minsk", "Razdan", etc.

Mais les mathématiques ne vivaient pas seulement dans les calculs scientifiques et techniques traditionnels. En 1923-24, V.V. Leontiev a formulé le problème de la construction d'un équilibre intersectoriel nécessitant une grande puissance de calcul18. À la fin des années 30, les travaux de L.V. Kantorovich sont apparus, ce qui a jeté les bases de la pénétration des mathématiques dans calculs économiques. Le fameux problème de « confiance en contreplaqué » a été formulé, qui est devenu la base de la formation d'une approche d'optimisation dans la planification économique. En 1937, L.V. Kantorovich, à la demande des ingénieurs de la fiducie locale de contreplaqué, a résolu le problème de la recherche la meilleure façon traitement de 5 types de matières sur 8 machines avec une certaine productivité de chacune d'elles pour chaque type de matière. Dans un problème apparemment simple, L.V. Kantorovich a vu et pour la première fois formulé le problème de la programmation linéaire et a proposé une méthode pour le résoudre, réduisant considérablement l'énumération dans la recherche de solutions optimales et supposant l'application nécessaire

18 En 1973, V.V. Leontiev a été récompensé prix Nobel sur l'économie.

technologie informatique.19

Une étape importante dans l'œuvre de L.V. Kantorovich a été publié dans "Uspekhi Mathematical Sciences" en 1948, son grand article "Functional Analysis and Applied Mathematics", puis - en 1956 "Functional Analysis and Computational Mathematics", qui a fait de l'analyse fonctionnelle le langage naturel des mathématiques computationnelles. Selon l'académicien S.L. Sobolev, en quelques années, il était tout aussi impossible d'imaginer des mathématiques computationnelles sans analyse fonctionnelle que sans ordinateurs.

Ces idées sur l'unité de l'analyse fonctionnelle et des mathématiques computationnelles, ainsi que sur le lien avec l'économie, ont été constamment incarnées par L.V. Kantorovich à la vie: lors de l'organisation en 1948 de la formation de spécialistes en "mathématiques computationnelles" à la Faculté de mathématiques et de mécanique de l'Université d'État de Leningrad et plus tard - en 1958 - lors de la création de la spécialité "Cybernétique économique" à la Faculté d'économie de l'État de Leningrad Université En 1959, LV Kantorovich est devenu l'un des organisateurs (et enseignants) de la célèbre "sixième année" de la Faculté d'économie de l'Université d'État de Leningrad. Les diplômés de la cinquième année habituelle et un certain nombre de jeunes économistes ont été inscrits en "sixième année" pour une étude approfondie des méthodes mathématiques et des ordinateurs. Il convient de noter que certains diplômés de ce cours ont eu un impact notable sur le développement de l'Union soviétique et russe. économie, en particulier, ce sont des académiciens de l'Académie des sciences de l'URSS: A.G. Aganbegyan, A.I. Anchishkin, N.Ya. Petrakov, S.S. Shatalin.

Il est naturel que les processus de développement de la formation de spécialistes dans le domaine des mathématiques computationnelles et des méthodes économiques-mathématiques n'aient pas été isolés. Dans le même temps, des processus similaires de formation de la base de l'utilisation de la technologie informatique dans les sciences et l'économie se déroulaient à Moscou et à l'Université d'État de Moscou.En 1949, le Département de mathématiques computationnelles a été créé à la Faculté de mécanique et de mathématiques de Moscou. State University, qui en 1952-1960 était dirigée par l'académicien SL Sobolev, déjà cité par nous ci-dessus. À cette époque, des spécialistes exceptionnels tels que A. A. Lyapunov, M. V. Keldysh, M. R. Shura-Bura et d'autres enseignaient au département.

En 1958, un éminent économiste et statisticien, académicien de l'Académie des sciences de l'URSS VS Nemchinov, a créé un laboratoire de méthodes économiques et mathématiques à l'Académie des sciences et, en 1962, à la Faculté d'économie de l'Université d'État de Moscou, le Département de Méthodes mathématiques d'analyse économique (MMAE). Diplômés célèbres de la 6e année de L.V. Kantorovich - S.S. Shatalin (dirigé le département de

19 En 1965, L.V. Kantorovich, avec V.S. Nemchinov et V.V. Novozhilov a reçu le prix Lénine "pour le développement scientifique de la méthode de programmation linéaire et des modèles mathématiques de l'économie". En 1975, L.V. Kantorovich et T. Koopmans ont reçu le prix Nobel d'économie pour avoir créé les bases de la programmation linéaire.

1970 -1983) et N.Ya. Petrakov - Directeur de l'Institut des problèmes de marché de l'Académie russe des sciences (de 1990 à 2014). L.V. Kantorovich lui-même a dirigé un séminaire scientifique dans ce département dans les années 1970 pendant plusieurs années. Le besoin de diplômés de ce département a été en grande partie formé par l'Institut central d'économie et de mathématiques de l'Académie des sciences de l'URSS (CEMI Académie des sciences de l'URSS) créé en 1963 sur la base du laboratoire du même nom, qui a servi pendant de nombreuses années comme une pépinière professionnelle pour les spécialistes de la formation au Département de MMAE MGU. Le CEMI de l'Académie des sciences de l'URSS a bien sûr été créé à l'initiative et avec la participation de V.S. Nemchinov. L'académicien N.P. Fedorenko est devenu le premier directeur de l'Institut et, en 1985, il a été remplacé par l'académicien V.L. Makarov, l'étudiant le plus proche de L.V. Kantorovich.

Les années 1950 et 1960 ont beaucoup contribué à la prise de conscience de la nécessité d'élargir la formation de spécialistes dans le domaine des logiciels, non seulement technologiques, mais aussi des processus économiques. Tout d'abord, cela a été facilité par les problèmes générés par les mathématiques computationnelles nouvelle science"Recherche d'opérations", algorithmes de résolution de problèmes de gestion des stocks, ainsi que formulation de principes scientifiques de gestion d'entreprise. Il existe une expérience d'utilisation du premier système d'information d'entreprise Material Resource Planning (MRP), développé dans les années 1950 aux USA, mais acquis sur de vrais problèmes d'entreprise dans les années 1960. Même ceux qui doutaient ont finalement été convaincus des énormes possibilités d'utilisation des ordinateurs électroniques (ordinateurs) dans l'économie.

Une étape importante dans le développement de cette direction à l'Université d'État de Moscou a été l'organisation sous la direction du professeur I.S. Berezin en 1955 d'un centre informatique, le premier dans l'espace universitaire de l'URSS. Le Centre de calcul de l'Université d'État de Moscou est devenu la base de formation des spécialistes du Département de mathématiques computationnelles. Le Centre de Calcul a créé une plate-forme scientifique et technique pour un élargissement significatif du contingent de spécialistes de la formation dans le domaine des logiciels informatiques. Sur la base du Département de mathématiques computationnelles de la Faculté de mécanique et de mathématiques et du Centre de calcul (CC MGU), la Faculté de mathématiques computationnelles et de cybernétique (CMC) de MSU a été organisée. Le fondateur de la nouvelle faculté et son premier doyen était l'académicien A.N. Tikhonov, directeur scientifique du Centre de calcul de l'Université d'État de Moscou et chef du Département de mathématiques computationnelles du Mekhmat. Andrey Nikolayevich a été le premier à réaliser non seulement les besoins de la science et de l'économie nationale en spécialistes d'un nouveau type, mais a également réussi à créer dans le pays un système de formation du personnel dans le domaine des mathématiques informatiques et de la programmation. En février 1970, l'ordre du ministère de l'Enseignement supérieur de l'URSS n ° 114 a été publié sur l'approbation de la structure de la faculté du VMK MSU. La faculté du CMC de l'Université d'État de Moscou est devenue la première de la liste de près de 50 facultés similaires nouvellement créées au début des années 1970 dans les grandes universités de l'URSS. Toute une branche de spécialistes de la formation dans le domaine des logiciels informatiques est apparue,

qui était censé soutenir des changements majeurs dans la politique soviétique de création et d'utilisation de la technologie informatique. Il s'agissait de la transition du pays vers de nouvelles normes de technologie de l'information - l'introduction du "système unifié" - une gamme d'ordinateurs qui copiait l'architecture des ordinateurs américains de la série IBM-360. Le besoin d'une telle solution est déjà apparu: il a été dicté par le concept du système automatisé national (OGAS) développé sous la direction de V.M. Glushkov. OGAS a été conçu pour résoudre le problème national de comptabilité et de contrôle pour l'application sans entrave des méthodes socialistes de planification et de gestion en URSS,

Révolution informatique soviétique

Le 18 mars 1968, l'arrêté du ministre de l'Industrie de la radio de l'URSS n ° 138 a été publié sur la création de NITSEVT et sa nomination en tant qu'organisation principale pour le développement du système informatique unifié (ES COMPUTER) Ryad. Depuis lors, les différends et les discussions sur l'opportunité de la décision de produire des machines de l'UE en copiant l'architecture mainframe IBM S/360 n'ont pas cessé.

Il convient de noter que jusqu'en 1968, la création d'ordinateurs en URSS était plutôt mal coordonnée. Il y avait plusieurs bureaux d'études dans différentes parties de l'URSS, qui ont développé de merveilleux ordinateurs de deuxième génération qui fonctionnaient dans diverses mathématiques et répondaient à leurs propres normes technologiques. Le leader incontesté était le puissant BESM-6 du bureau d'études de S.A. Lebedev, qui utilisait un mot de 6 bits. Dans l'économie nationale, les ordinateurs Minsk avec des octets de 7 bits étaient populaires (seuls les ordinateurs Minsk-32, conçus par VV Przhialkovsky, ont finalement été produits à environ 3 000 pièces). La famille de machines de la série Ural, développée par B.I. Rameev, produite à Penza, était très progressive. Le "Mir" ukrainien, le "Nairi" d'Erevan, le "Ruta-110" de Vilnius, le "Setun" moscovite avaient leurs avantages. (Notez que l'unique ordinateur Setun, qui utilisait le système de numération ternaire, a été développé à l'Université d'État de Moscou sous la direction de N.P. Brusentsov). Il n'est pas nécessaire d'ajouter que chaque famille était dotée de ses propres périphériques et logiciels originaux. Cette variété d'ordinateurs talentueux et intéressants pouvait résoudre des problèmes locaux de nature diverse, mais il était impossible de créer une infrastructure nationale pour organiser les processus d'information avec leur aide. Ainsi, la question des perspectives de développement de l'ingénierie informatique électronique nationale semblait très d'actualité. En 1966, le plan économique national mentionne que les nouveaux ordinateurs de troisième génération devraient être construits sur une « base technologique structurelle et microélectronique unique et des systèmes de programmation compatibles pour les centres de calcul et systèmes automatisés traitement d'informations".

Dans le rapport officiel de l'ITMiVT, au milieu de 1966, une réponse claire, comme

mais S.A. Lebedev n'a pas permis de construire le Ryad. Cependant, avec l'académicien V. M. Glushkov, il a exprimé l'opinion que la copie d'ordinateurs de troisième génération IBM S / 360 signifierait un retard de plusieurs années sur les normes mondiales, puisque la série S / 360 a commencé à être produite en 1964. Si seulement ces éminents scientifiques savaient à quel point leur évaluation était optimiste.

Dans la diversité qui existait en URSS, les ordinateurs de l'Oural étaient les plus proches des exigences de la troisième génération. Bashir Iskanderovich Rameev a formulé et mis en œuvre l'idée d'une famille d'ordinateurs sur le principe de la compatibilité logicielle et constructive de manière indépendante et antérieure à la série IBM S / 360. Cependant, lors de l'élaboration de la décision de la Commission d'État du ministère de l'Industrie de la radio de l'URSS en 1968, la version nationale n'a pas du tout été prise en compte. Seuls l'américain IBM et le britannique ICL ont participé à la discussion. Le choix opéré par la commission ne laisse toujours pas indifférents les experts du domaine de l'informatique. Le débat sur la question de savoir si cette décision était une erreur stratégique et qui est à blâmer se poursuit. Les procès-verbaux des réunions des commissions d'État corrigent les objections des développeurs nationaux Lebedev, Rameev, Glushkov et d'autres - mais la position ferme du président de l'Académie des sciences de l'URSS M.V. Keldysh et du ministre de l'industrie radiophonique de l'URSS

VD Kalmykov a tranché la question en faveur de la copie de l'IBM S/360.

Ce fut une décision tragique pour l'industrie informatique soviétique qui a détruit orientations stratégiques son développement. Le gigantesque capital intellectuel des développements nationaux sous la forme d'une technologie informatique manufacturée et prometteuse, ainsi que des logiciels correspondants, est devenu inutile avec son support - un grand détachement de spécialistes hautement qualifiés. Quelqu'un a pu se recycler, mais le repère a été pris pour former de nouveaux professionnels. Certes, il restait un sérieux contingent de développeurs à des fins militaires, dirigé par un étudiant

S.A. Lebedeva - Académicien V.S. Burtsev. Le logiciel informatique des systèmes de missiles S-300, développé sous la direction de V.S. Burtsev, résout toujours avec succès les tâches définies. De plus, l'héritage scientifique qu'il a laissé nourrit encore les idées des développeurs de la technologie des superordinateurs.

Cependant, du point de vue de l'économie, on peut affirmer avec certitude que les décisions adoptées en 1968 par la Commission d'État du Ministère de l'industrie radiophonique de l'URSS n'ont pas eu une force décisive à l'échelle nationale pour l'économie nationale. du pays. Non, même la meilleure option du point de vue technologique pour le développement de l'ingénierie informatique nationale pourrait corriger le système socialiste inefficace de l'économie nationale. L'économie planifiée idéaliste était également condamnée si le projet OGAS avait été mis en œuvre avec succès, car il n'y avait pas de mécanismes de marché naturels pour gérer l'économie dans cette économie. Les éléments de planification peuvent être bons et

utiles s'ils ne prétendent pas être universellement applicables, toujours et partout. Les économistes occidentaux, en particulier - L. von Mises, dans les années 1920, ont prouvé l'impossibilité d'un calcul économique rationnel dans un système où il n'y a pas propriété privée sur les ressources de production et il n'y a pas de prix réels (de marché) (le théorème de von Mises). Avant le rééquipement technologique en URSS, il était nécessaire de réformer l'économie - de créer les conditions de l'émergence de véritables instruments économiques d'autorégulation. Ainsi, en 1968, en URSS, il était tout à fait possible d'oublier IBM, de s'appuyer sur la famille prometteuse d'ordinateurs Ural ou de laisser tous ceux existants - les conséquences négatives pour l'économie nationale pourraient être moins importantes. Dans le même temps, il est difficile de nier les progrès significatifs apparus dans le développement de l'industrie nationale de la programmation, dont les spécialistes, dans la transition vers les normes internationales, ont acquis de nouvelles possibilités d'organisation du travail et ont eu accès aux bibliothèques mondiales accumulées de programmes. Préparation et prise de décision dans des domaines spécifiques, y compris l'économie nationale - tout en étant enrichi par l'accès aux bases de données déjà établies des applications de l'industrie.

Une nouvelle ère de formation informatique

Ainsi, une politique logicielle unifiée développements scientifiques et l'économie nationale de l'URSS nécessitait un soutien en personnel de masse adéquat. Le travail méthodologique sur l'organisation de la formation paneuropéenne des spécialistes nécessaires était en fait dirigé par la faculté du CMC de l'Université d'État de Moscou, s'appuyant sur l'autorité et les connaissances des plus hauts professionnels de l'Académie des sciences de l'URSS. La mise à disposition "académique" de la méthodologie de formation des informaticiens pourrait faire l'envie de n'importe quel centre scientifique dans le monde. La composante normative a été fournie par le Ministère de l'éducation de l'URSS.

On peut noter que dans le monde, la maîtrise de la création de socles méthodologiques pour la formation des informaticiens est traditionnellement un domaine d'intérêt pour les professionnels organismes publics. Aux États-Unis, l'Association for Computing Machinery (ACM) et la Computer Society de l'IEEE ou IEEECS ont assumé ce rôle.

qui font ce travail depuis les années 1960. le siècle dernier . En 1965, le comité d'éducation de l'organisation ACM a élaboré la première ébauche d'un programme modèle pour les cours de premier cycle en informatique (informatique), qui, après révision, a été publié en 1968 dans sa forme finale, devenant connu sous le nom de Curriculum 68. Il n'était pas un élément normatif dans le document élaboré, il avait un caractère de recommandation pour les universités américaines, mais de facto s'est rapidement transformé en standard international formation d'informaticiens "Curriculum Informatique (CC)". Parrainé par ACM et IEEE-CS

Le groupe de Peter Denning en 1989 a préparé un rapport "Computing as a Discipline". Dans la nouvelle discipline "Informatique", deux composantes ont été distinguées: "Informatique" et "Ingénierie informatique", Cela a trouvé une incarnation méthodologique à l'avenir dans le programme fondamental CC2001, qui a été développé dans les versions CC2005. Mais SS2005 contenait déjà une différence fondamentale par rapport aux versions précédentes - elle indique clairement la nécessité de former des spécialistes pour les industries appliquées. Les organisations professionnelles mondiales AIS (Association of Information Systems) et AITP (Association for Information Technology Professionals) - créent IS2002. Un nouveau membre à part entière apparaît dans la famille informatique - les systèmes d'information. СС2005 "Informatique" comprend les domaines suivants : génie informatique (génie informatique - CE), informatique (science informatique - CS), génie logiciel (génie logiciel - SE), systèmes de technologie de l'information (technologie de l'information - IT), systèmes d'information (information Systèmes - SI). L'enseignement supérieur russe répond également au besoin de spécialistes pour la préparation, le développement et l'exploitation d'applications dans la formation universitaire professionnelle en 2000, une nouvelle norme éducative d'État de la spécialité 351340 «Informatique appliquée (par région)» apparaît (ordre du ministère de Education de la Russie du 14.03.2000).

Le document précise: «Un diplômé - informaticien (avec une qualification dans le domaine) doit avoir une spécialisation déterminée par le domaine d'application des méthodes informatiques et des systèmes d'information à vocation professionnelle, une liste des disciplines étudiées dans un domaine particulier, des disciplines de l'information et remise des diplômes travail admissible". Dans le même temps, le domaine d'application des connaissances qualifiées est également déterminé: «L'informatique (avec des qualifications dans le domaine) traite dans une plus large mesure d'une coque à vocation professionnelle (qu'il conçoit, crée et applique), consistant en des des logiciels, des supports d'information et des mesures organisationnelles pour soutenir le fonctionnement des processus spécifiques dans le domaine d'application, et dans une moindre mesure traite du cœur du système d'information (développement d'un ensemble d'outils informatiques, système d'exploitation, systèmes de gestion de bases de données, etc. ).

Un peu plus tard, en 2003, une autre norme de la spécialité 080500 «Informatique de gestion» a été ouverte (arrêté du ministère de l'Éducation de la Fédération de Russie du 8 juillet 2003) pour la formation de spécialistes dont le domaine d'activité professionnelle «comprend : Conception d'une architecture d'entreprise, Planification stratégique pour le développement de la gestion d'entreprise SI et TIC, Processus d'organisation cycle de la vie SI et TIC de gestion d'entreprise, Support analytique des processus

prise de décision pour la gestion de l'entreprise ».

Ainsi, l'économie russe reçoit des spécialistes en "informatique appliquée" pour fournir un support informatique aux processus d'information dans les industries suivantes : "économie, droit, sciences politiques, psychologie, sociologie, sciences politiques, psychologie, écologie, humanitaire et social et autres dans lesquelles des systèmes d'information à vocation professionnelle... », ainsi que des spécialistes en « informatique de gestion » pour assurer les processus d'information au sein des entreprises.

Désormais, la norme méthodologique mondiale de facto pour la formation des informaticiens pour les industries appliquées est le programme Information Systems 2010 (IS2010), créé par l'ensemble du monde professionnel de l'informatique à l'aide d'une ressource Wiki. Le domaine professionnel le plus complet des diplômés de cette direction est décrit dans СС2005. Ici, une distinction est également faite entre les domaines cibles de formation des spécialistes des SI et des informaticiens : « Les professionnels de cette spécialité (Systèmes d'Information) s'occupent principalement des informations que peut donner un ordinateur à une entreprise pour qu'elle puisse mieux définir et réaliser ses objectifs. objectifs, ainsi qu'avec les processus qu'une entreprise introduit ou améliore à l'aide des technologies de l'information. ... Les systèmes d'information se concentrent sur les aspects informationnels des technologies de l'information. La technologie de l'information est un tel complément : leur domaine d'intérêt est la technologie elle-même, mais pas l'information qu'elle traite. Les programmes informatiques sont conçus pour produire des diplômés possédant la bonne combinaison de connaissances théoriques et de compétences pratiques pour gérer les technologies de l'information d'une organisation et les personnes qui utilisent ces technologies.

Le rôle didactique de l'informatique économique

La description présentée des curricula pour la formation nationale des spécialistes dans le domaine de "l'Informatique Appliquée", "Business Informatics" et le cursus américain "Information Systems - IS 2010" proches d'eux nous permet d'introduire une nouvelle direction : "Economic Informatics", afin d'analyser le commun et le différent et d'évaluer ses perspectives.

Tout d'abord, il convient de noter que "l'informatique économique" n'est pas inscrite dans la liste nationale des spécialités de formation professionnelle et l'un des objectifs de cette étude est de prouver la faisabilité d'envisager cette question, peut-être dans le cadre d'autres domaines, ce qui être discuté ci-dessous.

L'informatique économique est la science des systèmes d'information utilisés dans l'économie et les affaires, ainsi que l'économie de ces systèmes.

Cette définition contient une indication de la différence entre les zones

applications: l'informatique économique traite de la comparaison des coûts et des avantages de l'utilisation des systèmes d'information dans le schéma traditionnel analyse économique. "Applied Informatics", "Business Informatics" et "IS -2010" sont axés sur la formation de spécialistes dans le domaine de l'application des technologies de l'information pour résoudre des problèmes dans le domaine. L'évaluation de l'efficacité de telles solutions reste l'objet économie classique. En outre, cela nécessite une description et une étude économiques d'un produit d'information qui possède de nombreuses propriétés non triviales de tarification, de consommation et de développement. Il y a des enjeux économiques traditionnels : la production et la distribution de produits d'information. La loi de Moore nécessite une interprétation économique, selon laquelle un produit d'information plus productif a un coût moindre. Le marché des produits d'information se forme et se développe selon ses propres lois : des entités matérielles réelles y circulent également, mais le principal moteur de ce marché est un service immatériel ou un service qui a la propriété d'être inépuisable et des coûts marginaux tendant vers zéro. Ici, de nouvelles industries (jeux) se créent à partir de « l'air de l'information », des fortunes gigantesques surgissent « de rien ». Enfin, l'information elle-même devient une marchandise, qui ne peut être décrite par les modèles économiques: La demande ne génère pas l'offre. Des produits d'information apparaissent, dont les propriétés économiques nécessitent une interprétation moderne : accès illimité aux services cloud fournis gratuitement aux utilisateurs finaux, croissance des propriétés de consommation des produits des technologies de l'information sans augmenter leur prix. La structure du prix d'un produit d'information est également inhabituelle, dans laquelle les coûts marginaux tendent vers zéro.

De nos jours, l'économie des systèmes d'information semble aussi naturelle que l'économie de n'importe quelle branche de l'économie nationale - par exemple, l'économie de l'agriculture ou l'économie de l'industrie. Mais le marché de l'information a peu de points communs avec le marché des céréales, et de nouvelles recherches sont nécessaires pour décrire le marché des produits d'information.

En général, lorsque l'on discute des questions d'informatique économique générale avec l'informatique, il convient de noter que ces sciences n'ont un lien direct que lorsque les technologies de l'information (TI) et les systèmes d'information (SI) sont pris en compte. Dans le même temps, pour les économistes, dans le terme "technologie de l'information" - en premier lieu sont "l'information", "l'information", les services qui fournissent des processus d'information, et ensuite seulement - la "technologie". Comme indiqué ci-dessus, les systèmes d'information sont l'objet d'étude de l'informatique économique, et le nom lui-même est caractérisé par la présence de la définition "informationnel", et non "informatique" - directement issue de la direction fondamentale de "l'informatique", puisque moderne tâches appliquées, y compris

contenu économique - sont principalement associés au traitement et à l'analyse d'informations significatives, en considérant les calculs réels comme un outil accessible nécessaire.

Parlant de l'efficacité des SI, on peut noter la pertinence objective de l'émergence de « l'Informatique Economique » : aujourd'hui l'environnement d'utilisation des systèmes d'information a changé qualitativement. Selon certains experts, le conseil traditionnel dans le domaine de l'utilisation de la propriété intellectuelle a pratiquement disparu, visant à formuler les buts et objectifs de mise en œuvre et à choisir la meilleure option IP pour une entreprise spécifique. Au fil des décennies d'entrée active des SI dans la pratique de la planification, de la gestion et de la prise de décision des organisations, un contingent d'utilisateurs suffisamment qualifié s'est formé pour répondre de manière indépendante aux questions initiales de la formulation des termes de référence. De plus, la normalisation informatique a fourni des processus de convergence qui ont en pratique minimisé les conséquences de l'erreur de sélection du type de CI. L'enjeu principal du conseil était le problème de l'efficacité du fonctionnement du SI, son impact sur les processus de création de valeur de l'entreprise. Il n'y a qu'une seule façon de répondre à cette question : donner des approches pour estimer les coûts et les avantages de l'utilisation des ordinateurs.

Il est évident que espace économique il n'y a pas d'activités pour les informaticiens qui se préparent selon les cursus et cursus évoqués ci-dessus. Ce n'est pas surprenant : le domaine d'activité des informaticiens est de l'ordre de l'ingénierie, des services technologiques aux entreprises. Les subtilités de l'identification et de l'évaluation des coûts et des bénéfices appartiennent au domaine de l'économie et n'intéressent traditionnellement pas les étudiants en informatique. De plus, le travail sur une telle évaluation n'est pas structuré et ne peut être réduit à un processus métier familier ou à un algorithme bien connu avec un nombre fixe d'itérations. C'est l'affaire des économistes.

Quel est le résultat des études dans le domaine de l'informatique économique? Que sauront et que sauront faire les diplômés ayant achevé le cycle complet de formation ?

La formulation de deux dispositions importantes est fondamentale dans l'organisation de la formation informatique des économistes.

Le premier est bonne définition IT et IS "points d'entrée" dans un domaine spécifique de l'économie et des affaires. Pour l'économie et les entreprises, ce rôle est joué par le processus commercial et la fourniture de services informatiques, pour l'éducation - le processus éducatif, pour la santé - le processus médical, etc. Une caractéristique distinctive de l'essence principale d'une application particulière est sa nature de processus, sa distribution de masse dans le domaine, sa répétition dans le temps et dans l'espace. La spécification de l'entité principale est la tâche de spécialistes - des économistes. La formation de ces professionnels dans le domaine de l'informatique et des SI a pour objectif de leur apporter les connaissances, les compétences et les capacités à décrire les services informatiques utilisés pour

automatisation des processus métiers.

La deuxième disposition est une définition claire des objectifs de formation des futurs spécialistes dans le domaine de l'informatique et des SI. À notre avis, de bonnes connaissances, compétences et capacités dans le domaine de l'informatique et des SI permettent à un diplômé d'acquérir un avantage concurrentiel sur le marché professionnel. Pour les universités classiques et les NRU modernes, il semble naturel de formuler le rôle de l'informatique et du SI comme des outils pour accroître l'efficacité des processus métier de base : activités scientifiques et éducatives. Le but principal de l'utilisation de ces outils est d'améliorer la qualité de la formation des spécialistes et d'assurer un haut niveau de gestion des activités opérationnelles et la compétitivité de l'organisation. Atteindre le plus haut niveau professionnel en économie et en affaires par les universités n'est possible qu'en construisant une chaîne logique de formation de leurs propres informaticiens. Les éléments ou étapes de cette chaîne sont connus : licence - master - études supérieures. Classiquement, on peut supposer que chaque étape correspond à son propre niveau de formation informatique. De base - pour un baccalauréat, professionnel - pour une maîtrise, recherche - pour un étudiant diplômé. Le succès de la formation sera plus perceptible à la fois pour les jeunes spécialistes, pour l'université et pour l'ensemble de l'industrie, si le résultat de chaque étape est un spécialiste dans un sujet particulier, et non dans un domaine technique. A cette fin, il est nécessaire de créer un environnement institutionnel approprié, dont un élément sera système nationaléducation avec des normes éducatives et la spécialité correspondante - informatique économique.

Des propositions similaires seraient valables pour d'autres spécialités : informatique historique, biologie, médecine, ... Il semble qu'elles devraient toutes être représentées dans la liste des spécialités universitaires. Mais selon le projet de nouvel arrêté du ministère de l'Éducation, seules l'informatique de gestion, la bio-, la géo- et l'informatique appliquée figurent sur cette liste.

En fait, la formation de tels spécialistes est en cours, elle est souvent réalisée de manière intuitive et dépend de manière significative de facteurs subjectifs. Cependant, des décennies d'utilisation généralisée des technologies et des systèmes d'information ont déjà créé une réserve professionnelle suffisante de compétences industrielles, il y a des idées sur les normes professionnelles - tout cela devrait conduire à la création officielle des spécialisations et spécialités correspondantes de l'enseignement supérieur.

Conclusion

Dans le monde et en Russie, des groupes professionnels traitant des problèmes d'économie des systèmes d'information se sont déjà constitués. V conditions modernes ces questions deviennent essentielles pour décider du choix, de la mise en œuvre et de l'exploitation des systèmes d'information sur

entreprises et organisations.

Actuellement, il n'existe pas de système de formation de spécialistes capables d'analyser conséquences économiques mise en place de systèmes d'information. Le système actuel de formation en informatique résout principalement le problème de la formation de spécialistes techniques.

Assurer le développement innovant de branches appliquées spécifiques de l'enseignement supérieur nécessite la création d'un système de formation d'informaticiens dans les secteurs humanitaires et socio-économiques appliqués. Cela nécessite la création de spécialités non seulement en informatique appliquée (technique), mais aussi en informatique.

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12. H. Topi, J.S. Valacich, R.T. Wright, K.M. Kaiser, J.F. Nunamaker, Jr., J.C. Sipior, G.J. de Vreede. IS 2010, Model Curriculum and Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Information Systems. Association pour les machines informatiques (ACM), Association pour les systèmes d'information (AIS).

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15. Projet d'arrêté du Ministère de l'éducation et des sciences de la Fédération de Russie "portant approbation des listes de spécialités et de domaines de formation dans l'enseignement supérieur" http://www.consultant.ru/law/hotdocs/26905.html

Informations économiques- caractérise les relations de production dans la société (informations économiques sur les ressources, processus de gestion, processus financiers). Propriétés : caractères alpha-civr, caractères val volume et post ; discrétion, hétérogénéité, persistance, réutilisabilité, longue durée de conservation, changement)

Informatique économique est la science des systèmes d'information utilisée pour préparer et prendre des décisions en gestion, en économie et en affaires.

objet l'informatique économique sont des systèmes d'information qui apportent une solution aux problèmes entrepreneuriaux et organisationnels qui se posent dans les systèmes économiques ( objets économiques). C'est-à-dire que l'objet de l'informatique économique est le système d'information économique, dont le but ultime est Gestion efficace système économique.

Chose: technologie et stades de développement des systèmes de traitement automatisé de l'information économique et justification de la faisabilité d'un tel traitement, analyse fonctionnelle du domaine, représentation algorithmique du problème et sa mise en œuvre logicielle.

Particularités : représentation et réflexion sous forme de premier et documents consolidés, la répétition des étapes de traitement de l'information, la prédominance des arithmétiques et des opérations de journalisation dans le processus de traitement

Analyse et conception de processus métiers. Modélisation fonctionnelle, qui décrit la séquence d'opérations d'un processus métier, ainsi que la modélisation des données qui y sont utilisées.

Analyse et conception de l'architecture des systèmes d'information d'entreprise. Ici, le dispositif du modèle est un peu plus large, parallèlement à la modélisation des fonctions et des données, il intègre des méthodes d'ingénierie d'analyse et de prédiction des performances du SI, des outils statistiques, d'analyse économique, etc.

Amélioration de la gestion de la propriété intellectuelle résolus par les méthodes de la théorie de la gestion, y compris les méthodes de recherche opérationnelle, la théorie de l'organisation, la logistique, etc. Les méthodes et les modèles de gestion de projet sont d'une grande importance.

Analyse et amélioration de l'efficacité économique de la propriété intellectuelle diverses méthodes d'analyse économique sont utilisées. Actuellement, nous parlons d'outils néoclassiques, de nouvelle économie institutionnelle et de théorie de la gestion.

15. Technologie. Informatique. Processus d'information.

La technologie- un ensemble de méthodes, procédés et matériaux utilisés dans toute industrie, ainsi qu'une description scientifique des méthodes de production technique.

Informatique (Information Technologique (IT)– un large éventail de disciplines et de domaines d'activité liés aux technologies de contrôle et de traitement de données utilisant l'informatique.

processus d'information - le processus d'obtention, de création, de collecte, de traitement, d'accumulation, de stockage, de recherche, de distribution, d'utilisation des informations.

Codage (enregistrement sur un support), transmission du signal sur un canal de communication, décodage (conversion en un code reçu), traitement du code.

Les caractéristiques de l'informatique moderne sont les suivantes :

Moins de travail de transformation, plus de qualité ;

le caractère interactif du traitement de l'information, la diversité des utilisateurs et le caractère collectif du travail avec l'information et les ressources informatiques ;

mise à disposition d'un espace unique d'information informatique, travail collectif avec des ressources d'information et de calcul basées sur des réseaux informatiques et des systèmes de télécommunications;

prise en charge de l'informatique multi-environnements (multimédia), technologie sans papier.

La technologie de l'information peut être divisée en classes:

1. Informatique à usage général (travail avec des documents texte, calculs dans des feuilles de calcul, maintenance de bases de données, travail avec des infographies, etc.).

2. Informatique orientée méthode, permettant l'utilisation de modèles et d'algorithmes spéciaux pour résoudre des problèmes (appareil mathématique, statistiques, gestion de projet, etc.).

3. Informatique axée sur les problèmes, en tenant compte des spécificités du domaine, des besoins d'information des utilisateurs.

Les technologies de l'information se développent dans les domaines suivants : informatique ; moyens de communication et communication; Logiciel; méthodologie d'organisation du travail de conception pour créer le SI.

Le développement informatique est lié à :

progrès dans le domaine du matériel informatique (ordinateurs, supports d'information, moyens de communication et de communication, etc.), technologies industrielles pour la production de la base élémentaire des ordinateurs;

développement de méthodes et d'outils pour le développement de logiciels, méthodes de stockage et de récupération de données sur supports machines;

16. Société de l'information. L'informatisation de la société à l'heure actuelle. Le concept de société de l'information s'est formé à la fin du XXe siècle, il est étroitement lié au concept de société post-industrielle, une nouvelle phase dans le développement de toute notre civilisation. Particularités de la société de l'information : L'information/le savoir est le produit principal de la production ; augmentation de l'emploi dans les technologies de l'information, les communications et les services ; informatisation continue (Internet, TV), globalisation de l'espace informationnel ; l'accroissement du rôle de l'individu dans la gestion des relations sociales et écologiques, le développement des marchés numériques, la e-démocratie/État

Projet "Société de l'information" de la Fédération de Russie : e-gouvernement, amélioration de la qualité de vie des citoyens, réduction de la fracture numérique, sécurité, contenu numérique pour les musées et les archives, développement du marché des TIC

Informatisation est un processus social complexe associé à des changements importants dans le mode de vie de la population. Cela nécessite des efforts sérieux dans de nombreux domaines, notamment l'élimination de l'analphabétisme informatique, la formation d'une culture d'utilisation des nouvelles technologies de l'information, etc.

Le moteur du développement de la société devrait être la production d'informations et non un produit matériel. Dans la société de l'information, non seulement la production change, mais tout le mode de vie, le système de valeurs, l'importance des loisirs culturels par rapport aux valeurs matérielles augmentent. Dans la société de l'information, l'intellect et les connaissances sont produits et consommés, ce qui entraîne une augmentation de la part du travail mental. La capacité d'être créatif sera exigée d'une personne, la demande de connaissances augmente. La base matérielle et technologique de l'information de la société sera constituée de divers types de systèmes basés sur la technologie informatique et les réseaux informatiques, la technologie de l'information et les télécommunications.

Informatisation de la société- un processus socio-économique et scientifique-technique organisé de création des conditions optimales pour répondre aux besoins d'information et exercer les droits des citoyens, des autorités publiques, des gouvernements locaux, des organisations, des associations publiques basé sur la formation et l'utilisation des ressources d'information.

L'informatisation a pour but d'améliorer la qualité de vie des personnes en augmentant la productivité et en facilitant leurs conditions de travail.

Les principaux critères de développement de la société de l'information sont les suivants :

Disponibilité des ordinateurs ; niveau de développement des réseaux informatiques Possession d'une culture de l'information, c'est-à-dire connaissances et compétences dans le domaine des technologies de l'information

1.1.1. Objet, sujet, méthodes et tâches de l'informatique économique

L'introduction intensive des technologies de l'information dans l'économie a conduit à l'émergence d'un des domaines de l'informatique - l'informatique économique, qui est une discipline appliquée intégrée basée sur des connexions interdisciplinaires entre l'informatique, l'économie et les mathématiques. La base théorique de l'étude de l'informatique économique est l'informatique. Le mot « informatics » (informatique) est issu de la fusion de deux mots français : information (information) et automatique (automatique), introduits en France pour définir le domaine d'activité concerné par le traitement automatisé de l'information. Il existe de nombreuses définitions de l'informatique. L'informatique est la science de l'information, de la manière dont elle est collectée, stockée, traitée et fournie à l'aide de la technologie informatique. L'informatique est une discipline appliquée qui étudie la structure et les propriétés générales de l'information scientifique, etc. L'informatique comprend trois composantes interdépendantes : l'informatique en tant que science fondamentale, en tant que discipline appliquée et en tant que branche de production. Les principaux objets de l'informatique sont :

 informations ;

 ordinateurs ;

 systèmes d'information ; Fondements théoriques généraux de l'informatique :

 informations ;

 systèmes de numération ;

 codage ;

 Algorithmes. La structure de l'informatique moderne : 1. L'informatique théorique. 2. Technologie informatique. 3. Programmation. 4. Systèmes d'information. 5. Intelligence artificielle. Informatique économique est la science des systèmes d'information utilisée pour préparer et prendre des décisions en gestion, en économie et en affaires. L'objet de l'informatique économique sont des systèmes d'information qui apportent une solution aux problèmes entrepreneuriaux et organisationnels qui se posent dans les systèmes économiques (objets économiques). C'est-à-dire que l'objet de l'informatique économique est les systèmes d'information économique, dont le but ultime est la gestion efficace du système économique. Système d'Information est un ensemble de logiciels et de matériels, de méthodes et de personnes qui assurent la collecte, le stockage, le traitement et la délivrance d'informations pour en assurer l'élaboration et la prise de décision. Les principaux composants des systèmes d'information utilisés dans l'économie comprennent : les logiciels et le matériel, les applications métiers et la gestion des systèmes d'information. Le but des systèmes d'information est de créer une infrastructure d'information moderne pour la gestion de l'entreprise. Sujet de discipline- technologies, moyens d'automatiser les processus d'information à partir de données économiques. La tâche de la discipline- étude de fondements théoriques l'informatique et l'acquisition de compétences dans l'utilisation de systèmes appliqués de traitement de données économiques et de systèmes de programmation pour ordinateurs personnels et réseaux informatiques. Plus...>>> Sujet : 1.1.2. Données, informations et connaissances

1.1.2. Données, informations et connaissances

Concepts de base de données, d'informations, de connaissances. Les concepts de base utilisés en informatique économique comprennent : les données, l'information et la connaissance. Ces concepts sont souvent utilisés comme synonymes, mais il existe des différences fondamentales entre ces concepts. Le terme données vient du mot données - fait, et information (informatio) signifie clarification, présentation, c'est-à-dire information ou message. Données- il s'agit d'un ensemble d'informations enregistrées sur un support spécifique sous une forme adaptée à un stockage, une transmission et un traitement permanents. Transformer et traiter les données permet d'obtenir des informations. Information est le résultat de la transformation et de l'analyse des données. La différence entre les informations et les données est que les données sont des informations fixes sur des événements et des phénomènes stockés sur certains supports, et que les informations apparaissent à la suite du traitement des données lors de la résolution de problèmes spécifiques. Par exemple, les bases de données stockent diverses données et, sur demande, le système de gestion de base de données émet les informations requises. Il existe d'autres définitions de l'information, par exemple, l'information est une information sur les objets et les phénomènes de l'environnement, leurs paramètres, propriétés et état, qui réduisent le degré d'incertitude et l'incomplétude des connaissances à leur sujet. Connaissance- ce sont les informations traitées enregistrées et vérifiées par la pratique, qui ont été utilisées et peuvent être réutilisées pour la prise de décision. La connaissance est un type d'information stockée dans une base de connaissances et reflète les connaissances d'un spécialiste dans un domaine particulier. La connaissance est un capital intellectuel. Les connaissances formelles peuvent prendre la forme de documents (normes, réglementations) qui réglementent la prise de décision ou de manuels, d'instructions décrivant comment résoudre des problèmes. Les connaissances informelles sont les connaissances et l'expérience des spécialistes dans un domaine particulier. Il convient de noter qu'il n'existe pas de définitions universelles de ces concepts (données, informations, connaissances), ils sont interprétés de différentes manières. Les décisions sont prises sur la base des informations reçues et des connaissances disponibles. Faire des décisions- c'est le choix de la meilleure solution dans un certain sens parmi l'ensemble des solutions réalisables sur la base des informations disponibles. La relation entre les données, les informations et les connaissances dans le processus de prise de décision est illustrée dans la figure.

Pour résoudre le problème, des données fixes sont traitées sur la base des connaissances existantes, puis les informations obtenues sont analysées à l'aide des connaissances existantes. Sur la base de l'analyse, toutes les solutions réalisables sont proposées et, à la suite du choix, une décision est la meilleure dans un certain sens. Les résultats de la décision reconstituent les connaissances. Selon le périmètre d'utilisation, les informations peuvent être différentes : scientifiques, techniques, managériales, économiques, etc. Pour l'informatique économique, l'information économique est intéressante.

Thème 1.1 : Fondements théoriques de l'informatique économique

Thème 1.2 : Moyens techniques de traitement de l'information

Rubrique 1.3 : Logiciel système

Thème 1.4 : Logiciels de service et bases de l'algorithmique

Informatique et informations économiques

1.1. Fondements théoriques de l'informatique économique

1.1.1. Objet, sujet, méthodes et tâches de l'informatique économique

L'introduction intensive des technologies de l'information dans l'économie a conduit à l'émergence d'un des domaines de l'informatique - l'informatique économique, qui est une discipline appliquée intégrée basée sur des connexions interdisciplinaires entre l'informatique, l'économie et les mathématiques.

La base théorique de l'étude de l'informatique économique est l'informatique. Le mot « informatics » (informatique) est issu de la fusion de deux mots français : information (information) et automatique (automatics), introduits en France pour définir le domaine d'activité impliqué dans traitement automatisé information.

Il existe de nombreuses définitions de l'informatique. L'informatique est la science de l'information, de la manière dont elle est collectée, stockée, traitée et fournie à l'aide de la technologie informatique.

L'informatique est une discipline appliquée qui étudie la structure et les propriétés générales de l'information scientifique, etc. L'informatique comprend trois composantes interdépendantes : l'informatique en tant que science fondamentale, en tant que discipline appliquée et en tant que branche de production.

Les principaux objets de l'informatique sont :

• information;
• des ordinateurs;
• Systèmes d'information.

Fondements théoriques généraux de l'informatique :

• information;
• systèmes de numération;
• codage;
• algorithmes.

La structure de l'informatique moderne :

1. Informatique théorique.
2. Ingénierie informatique.
3. La programmation.
4. Systèmes d'information.
5. Intelligence artificielle.

Informatique économique est la science des systèmes d'information utilisée pour préparer et prendre des décisions en gestion, en économie et en affaires.

L'objet de l'informatique économique sont des systèmes d'information qui apportent une solution aux problèmes entrepreneuriaux et organisationnels qui se posent dans systèmes économiques(objets économiques). C'est-à-dire que l'objet de l'informatique économique est les systèmes d'information économique, dont le but ultime est la gestion efficace du système économique.

Système d'Information est un ensemble de logiciels et de matériels, de méthodes et de personnes qui assurent la collecte, le stockage, le traitement et la délivrance d'informations pour en assurer l'élaboration et la prise de décision. Les principaux composants des systèmes d'information utilisés dans l'économie comprennent : les logiciels et le matériel, les applications métiers et la gestion des systèmes d'information. Le but des systèmes d'information est de créer une infrastructure d'information moderne pour la gestion de l'entreprise.

Sujet de discipline "Informatique économique"- les moyens d'automatiser les processus d'information à partir de données économiques.

La tâche de la discipline "Informatique économique"- étudier les fondements théoriques de l'informatique et acquérir des compétences dans l'utilisation des systèmes appliqués de traitement des données économiques et des systèmes de programmation pour les ordinateurs personnels et les réseaux informatiques.