Роль, место и приоритеты информации в принятии управленческих решений - неоспоримы. Как инструмент познания процессов и явлений, она становится глобальным ресурсом научно-технического прогресса и развития всего человечества.

Центральная задача информации в системе принятия решений - улучшение информированности ЛПР. Степень информированности - отношение фактического уровня информации к требуемому. Потребность в информации - разница между ними. Вспомогательными критериями обеспеченности информацией являются: количество информации (полнота); ее значимость; точность; надежность; понятность (например, отсутствие семантических ошибок); актуальность; гибкость; экономическая эффективность информационного процесса (соотношение прибыли от информации и затрат на нее); учет защищенности информации.

Информационные технологии достаточно разнообразны. При их выборе следует учесть:

- когда, как часто, как долго осуществляется связь;

- кто с кем связывается;

- как связаны участники («звезда», «круг», «колесо», «цепь», «селектор»);

- что является предметом информации и чем она осуществляется.

Классификация информационных технологий представлена на рисунке.

Из всего обилия компьютерных информационных систем рассмотрим два типа:

- управленческие информационные системы (MIS),

- системы обеспечения принятия решения (DSS - decision support system).

В MIS данные собираются, обрабатываются и представляются менеджеру таким образом, чтобы обеспечить оперативное управление. Основные компоненты MIS - база данных, компьютерная система и форма, в которой данные распределяются.

Примеры информации, которая формируется в базах данных, - цены, выход продукции, скорость, число распоряжений, наличие ресурсов и потоки рабочей силы. Для MIS существенно, чтобы базы данных содержали нужное количество и необходимый тип правильной высококачественной информации. Эта информация должна быть тщательно организована.

Компьютер в MIS обрабатывает данные и генерирует информацию для различных подразделений фирмы. Она является основой формирования моделей управленческих решений и самих решений. Построение модели остается творческим процессом.

DSS отличаются от MIS тем, что менеджер обычно является внутренним компонентом DSS, а не внешним, как в MIS. Иными словами, менеджер взаимодействует с компьютерной информационной системой так, чтобы получить решения в итеративном процессе. Следовательно, DSS часто интегрирует экономико-математические модели как первичные элементы системы, с которой ЛПР взаимодействует

Дополнительным аспектом DSS является взаимодействие между ее составными частями. Например, решения по запасам влияют не только на производство, но и на маркетинг, распределение продукции и издержки. Потоки информации обеспечивают разработку «кооперативного» решения.

Решения менеджера не означают конца операций DSS. Они и их последствия в форме обратной связи обеспечивают дополнительные данные в базе данных. Таким образом, идеальная DSS - это динамичная система с непрерывным обновлением данных.

Развитие таких систем - экспертные системы. Это компьютерные программы, включающие базы знаний по частным проблемам и механизмы взаимодействия элементов этих баз - по сути интеллектуальные DSS.

База знаний включает в себя большую сумму знаний относительно проблем, «запомненных в системе». Исследователи находят, что использование этой массы знаний более эффективно, чем использование специальных решающих процедур. Экспертные системы являются консультантами в принятии решений, т.к. содержат факты, знания и правила, которые взаимодействуют в проблемной области.

Выгоды оперирования реальным знанием и способности экспертных систем ведут к созданию и использованию систем с искусственным интеллектом. Центральным моментом искусственного интеллекта является использование более эвристики (или правил перебора), чем алгоритмов обработки информации. Эвристика включает инструкции, правдоподобные аргументы или правила перебора для принятия решений и таким образом отражает человеческое поведение точнее, чем алгоритмы.

Другой важной характеристикой систем с искусственным интеллектом является то, что они оперируют символами так же хорошо, как числами.

Экспертные системы с искусственным интеллектом находят применение в планировании, управлении производством, обслуживании оборудования, т. е. в областях, где решения в области управления не могут полностью основываться на алгоритмах.

Таким образом, рационально подобранная совокупность методов и программно-технических средств, объединенных в технологическую цепочку, будет способствовать более качественному анализу при принятии решений о выборе приоритетов, планировании и предпочтительности функциональных направлений, оценки эффективности деятельности.