یک سازمان مدرن (شرکت)،باید از نظر عملیات و منابع خود را به عنوان یک سیستم عملیاتی پیچیده یکپارچه سازی منابع انسان، مواد، فنی، تکنولوژیکی، سازمانی، مالی، فکری و اطلاعاتی  مشاهده کند. این ادغام عمدتا شامل ادغام پروسه‌های پیاده سازی و مدیریت و توابع وظایف، از جمله برنامه ریزی، پیش بینی نظارت و ارزیابی فرآیندهای کار می‌باشد.
استراتژی عملیاتی هر سازمان مدرن، به عنوان یک سیستم عملیاتی باید بر هدف و کیفیت نتایج عملکرد آن تأکید کند. ابعاد نهادی همیشه به دنبال دستیابی به اهداف در یک پیکربندی خاص است که با چنین روش هایی تعیین می‌شود، به منظور دستیابی به این اهداف در زمان و مکان معین با توجه به معیارهای کیفیت جهانی می‌باشد. محیط عملیاتی سازمان مدرن، ارائه دهنده بافت موقعیتی و نوع رابطه براساس منابع دانش به اشتراک گذاشته شده و تعیین کننده معیارهای قابلیت اطمینان از عملیات می‌باشد. رابین هوش اولین شرکت دیجیتال مارکتینگ برمبنای هوش مصنوعی برای اطلاعات بیشتر کلیک کنید.
در سازمان کسب و کار مدرن، جهانی شدن و باز شدن به تأمین کننده خارجی و مشتریان باید در نظر گرفته شود؛ بنابراین، سیستم های کامپیوتری سبب اجرای پروژه های کسب و کار براساس روش های عملیاتی استاندارد می‌شوند. پیش نیازهای مهم برای عملکرد مؤثر سازمان‌ مدرن ، یک دانش از محیط کسب و کار و اطلاعات به روز شده در مورد فرآیندها، اهداف و معیار مشترک فرآیندهای کسب و کار می‌باشد. بر این اساس، سازمان  مدرن ، به عنوان مجموعه‌ای از عناصر منظم (E) که با یکدیگر در ارتباط (R) هستند و به دلیل اثر هم افزایی تقویت می‌شوند، مشاهده می‌شوند.

سازمان مدرن به عنوان یک سیستم عملیات

هر سازمان، به عنوان یک سیستم پیچیده، یک ساختار پویای تعریف شده توسط مجموعه ضرب دکارتی، ورودی (X) و خروجی (Y) و حالت سیستم (U) می باشد:
یک سازمان مدرن بر تضمین کیفیت با توجه به کارایی و قابلیت اطمینان کل متمرکز شده است. نقش و اهمیت جریان اطلاعات و مکانیزم تصمیم گیری در رابطه بین زیر سیستم های عملیاتی (کاری) و مدیریتی (کنترل) مهم می‌باشد. مشاهده سیستمی از یک سازمان مدرن تحمیل کننده ارزیابی بدون ابهامی از عناصر و اجزای آن می‌باشد.
یک بخش مهم از این منابع اطلاعات در سیستم های یکپارچه هم در نوع عملیاتی پردازش تراکنش بر خط و هم در نوع آنالیز تصمیم گیری پردازش تحلیلی برخط از جمله سیستم های هوش مصنوعی می‌باشد. کیفیت ارتباط با محیط عملیاتی توسط یک تعریف دقیق و بدون ابهام از ورودی و خروجی و همچنین جریان اطلاعات تعیین می‌شود. با در نظر گرفتن پایه‌ای برای تولید و مدیریت دانش، اطلاعات یک نوع خاص از منابع برای سازمان مدرن است. بررسی سطح اجرای اهداف بردار سازمان مستلزم نیاز به استفاده از معیارهای سیستمیک بررسی شده برای انواع قابلیت، قابلیت استفاده، قابلیت اطمینان، بهره وری (تعریف شده به عنوان نسبت ارزش و هزینه دستیابی)، ریسک، ایمنی و کیفیت سیستمیک می‌باشد که انواع ویژگی‌های سیستمیک از جمله قابلیت اطمینان و تابعیت را در نظر می‌گیرد. درنتیجه، سطح اجرای اهداف یک سازمان مدرن نیاز به یک ارزیابی جامع از منظر ویژگی‌های سیستمیک دارد که مستلزم استفاده از فناوری پیشرفته اطلاعات است.

سازمان مدرن به عنوان یک سیستم عملیات

جایگاه و نقش سیستم های اطلاعات در مدیریت سازمان

همان طور که قبلا ذکر شد، فناوری اطلاعات سازمان ها را از داخل و خارج به هم متصل می‌سازد. همه سازمان ها از اهمیت اقتصادی سیستم های پشتیبانی مدیریت آگاه هستند که این امر اغلب به علت محدودیت در زیرساخت واعتماد محدود در خدمات خارجی (به عنوان مثال ابررایانه) می‌باشد. در شرایطی که انگیزه برای تغییر از اختلال در عملکرد سازمان نشئت می‌گیرد، نوسازی سیستم مدیریت اطلاعات معمولا با یک جستجوی فوری برای یک راه حل شروع می‌شود. در روند سازمان دهی مجدد، پرسنل خارجی و یا اشخاص مربوطه با تخصص میان رشته‌ای، اغلب در این فرآیند درگیر هستند. با این حال، این امر نیاز به درک متقابل واعتماد می‌باشد. شایان ذکر است که بسیاری از سیستم‌ها را می‌توان براساس نیازهای سازمان تطبیق داد. این به این معنی است که یک سازمان به تدریج می‌تواند مدل های عملیاتی خود را بازسازی و زیر سیستم های مختلفی را پیاده سازی و با منابع ادغام سازد. در پاسخ به تقاضای بازار، سیستم های بسیار تخصصی MIS در ابتدا به راه‌حل‌های مدولار تکامل یافته و سطوح بیشتری از عملکرد را ارائه داده‌اند و اغلب به برنامه های کاربردی برای مصارف عمومی تبدیل شده‌اند. تکامل نرم افزار اختصاص داده شده به حمایت از مدیریت فرایندها در سازمان به توسعه سیستم‌ های برنامه ریزی منابع سازمانی منجر شده است. این سیستم ها ویژگی های جدیدی که توسط سیستم MIS  قابل حل نمی‌باشد را ارائه داده است. با استفاده از خدمات دیجیتال مارکتینگ برمبنای هوش مصنوعی شرکت رابین هوش می‌توانید به کسب و کار خود رونق ببخشید.
اغلب راه حل های ERP درواقع سیستم های چارچوب مدولار هستند که انطباق انعطاف پذیر به الزامات و استانداردهای توسعه یافته عملکرد در سازمان را میسر می‌سازد. از ویژگی‌های این سیستم نقطه ورود داده ها به سیستم و توانایی استفاده مجدد از این اطلاعات است. به عنوان مثال، اطلاعات در مورد پیمانکار جدید را می‌توان به سیستم توسط یک تلفن همراه وارد نمود. این داده در معاملات بعدی با مشتری از طریق ماژول CRM، در طول حمل ونقل در فروشگاه ماژول استفاده می‌شود، در حالی که پردازش تراکنش ها با ماژول حسابداری مالی و همچنین فرآیندهای مربوط به گزارش، نظارت و پیشگویی ماژول تحلیلی و یا کنترل در ارتباط است. به خصوص قابلیت های تحلیلی ارائه شده توسط سیستم های ERP قابل توجه می‌باشد. اگرچه تنوع آن‌ها شناسایی مجموعه‌ای از ویژگی‌های ارائه شده توسط این دسته از سیستم ها را دشوار می‌سازد، ولی با این حال، با توجه به شباهت سیستم عاملی که بر روی آن‌ها تعبیه شده است، شما می‌توانید به چند ناحیه از ماژول‌های تحلیلی معمولی اشاره کنید. اکثریت قریب به اتفاق سیستم ها از مدل داده های چندبعدی پردازش تحلیلی آنلاین -OLAP برای این منظور استفاده می‌کنند. علاوه بر پشتیبانی از فرایندهای تصمیم گیری، پردازش ساختارهای داده های چندبعدی، انجام تجزیه وتحلیل روند، تجزیه و تحلیل مالی و توابع آماری به طور کلی، باید همچنین به توانایی این سیستم برای کشف دانش و حقایق به دست آمده با استفاده از الگوریتم های داده کاوی (داده کاوی )(DM) اشاره کرد. در میان طیف گسترده‌ای از الگوریتم های مورداستفاده در فرآیندهای داده کاوی، الگوریتم های جاسازی شده در مدل های هوش مصنوعی شایسته تحسین ویژه‌ای هستند.

شناسایی سیستم ها و مدل های هوش مصنوعی

در حال حاضر، تعدادی از راه حل ارائه مدل تحلیلی پیشرفته تعبیه شده در سیستم های هوش مصنوعی در بازار وجود دارد. تکنیک های معمول مورداستفاده عبارت‌اند از شبکه های عصبی مصنوعی، روش های مبتنی بر نظریه مجموعه فازی و الگوریتم‌های تکاملی. برای مثال، یک مثال از یک راه حل مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی براساس یک شبکه عصبی چندلایه می‌باشد و یا به عنوان یک مورد خاص، الگوریتم پرسپترون الگوریتم شبکه های عصبی مایکروسافت (MNNA) این الگوریتم دارای این توانایی می‌باشد که به صورت پویا شبکه‌ای از سه لایه پیچیده را ایجاد کند.
شایان ذکر است که پیاده سازی های دولایه و آن‌هایی که عاری از لایه های پنهان می‌باشند، از یک مورد خاص از شبکه در محاسبه توسط رگرسیون لجستیک برای متغیرهای دوگانه استفاده می‌کنند. در نتیجه، در فرایند یادگیری، الگوریتم از نحوه گسترش با تأخیر انداختن خطا استفاده می‌کند. با این حال، یادگیری شبکه یک عملیات با درجه قابل توجهی از پیچیدگی است و ارتباط نزدیکی با مقادیر پارامترهای آغازین و کنترلی دارد. اگر می‌خواهید برای تبلیغ کسب وکارتان در شبکه های اجتماعی از رقبایتان پیشی بگیرید روی ارتباط سریع با سلبریتی ها کلیک کنید.
این الگوریتم با یک ارزیابی از مجموعه ای از داده های مورد آزمایش قرار گرفته شده و  استخراج داده های آموزشی شروع می‌شود. در هر تکرار، اندازه‌گیری ارزش نتیجه مورد بررسی قرار می‌گیرد تا زمانی که حالت به دست آید که در آن دقت شبکه دیگر افزایش نیابد. در مرحله بعد، تصمیم گیری در مورد پیچیدگی شبکه صورت می‌گیرد.

برای مدل های داده ای که به طور انحصاری به پیش بینی اختصاص داده شده‌اند، یک شبکه واحد که نشان دهنده یک مجموعه کامل از ویژگی‌های نگاشت می‌باشد ایجاد می‌گردد. اگر با این حال، مدل داده دارای صفات مورداستفاده در ورودی و شبکه های پیش بینی باشد، الگوریتم یک شبکه اختصاصی را برای هریک از ویژگی‌ها تعریف می‌کند. در اندازه گیری و محاسبات، از مجموعه ای از مقادير اعداد حقیقی استفاده می‌شود. برای اطلاع از قیمت دیجیتال مارکتینگ بر مبنای هوش مصنوعی کلیک کنید.
بدیهی است که مردم با استفاده از زبان توصیفی با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند. نابرابری در واقعیت را می‌توان با استفاده از منطق فازی حل نمود. مقادیر در محدوده [0و1] اساس محاسبات در نظریه مجموعه فازی را تشکیل می‌دهد. پردازش داده های واقعی توسط مدل فازی پس از یک عملیات مبهم انجام می‌شود، در حالی که انتقال نتایج به شکل واقعی از طریق عملیات معکوس حاصل می‌شود که به اصطلاح، فازی سازی نامیده می‌شود. تلاش برای مقایسه مقادیر متغیرها بر اساس محاسبات از راه دور از بردارهای متغیرها و یا به عبارت دیگر، میزان شباهت مقادیر می‌باشد.
دسته دیگر، الگوریتم‌های تکاملی است. این اصطلاح به الگوریتم‌های بهینه سازی با الهام از فرآیندهای تکامل بیولوژیکی (متقاطع، تولیدمثل، جهش و انتخاب) اشاره دارد. با تقلید از فرآیندهای زیست زادی، الگوریتم های این کلاسه به تدریج راه حل های بهتر و بهتری را با هر جمعیت جدید تشکیل می‌دهد. الگوریتم های جاسازی شده در مدل شبکه عصبی مصنوعی نقش مهمی در فرآیندهای داده کاوی ایفا می‌کنند. این امر می‌تواند به ویژه در تجزیه و تحلیل داده های ورودی پیچیده مفید باشد، منبعی که می‌تواند ماژول های سیستم های ERP مختلف و با داده های جمع آوری شده در سیستم های اختصاص یافته به OLAP باشد. برنامه های کاربردی در این زمینه عبارت است از پیش بینی نوسانات قیمت سهم، نوسانات نرخ ارز و یا ارزیابی طولانی مدت از دیگر ابزارهای مالی براساس داده های تاریخی و همچنین تجزیه و تحلیل و یا پیش بینی اثربخشی بازاریابی و تبلیغات و تجزیه و تحلیل تولید، فرآیندهای صنعتی، تدارکات، حمل ونقل و ذخیره سازی شما می‌توانید تقریبا از هر مدل پیش بینی برای تجزیه و تحلیل روابط پیچیده استفاده کنید. مدل های داده کاوی ارائه شده در اینجا به سیستم BI و سیستم های خبره با یک پایگاه دانش به عنوان فن آوری اطلاعات منجر می‌شود.
پیاده سازی موجود در بازار را می‌توان پس از خرید یک مجوز و یا از طریق دسترسی به خدمات در محاسبات ابری به دست آورد همان طور که قبلا ذکر شد، این راه حل را می‌توان به ویژه برای بخش SME که دارای سرمایه گذاری محدودی در تجهیزات کامپیوتر و فن آوری های به خصوص گران‌تر می‌باشد اختصاص داد.

برای مطالعه مقاله های دیگر در زمینه‌ی تحلیل داده کلیک کنید.

سازمان مدرن به عنوان یک سیستم عملیات