теми обліку клієнтів і т.д. При цьому можуть бути використані старі напрацювання (наприклад, бухгалтерія, система реєстрації товару на складі і т.д.), інтеграція яких в інформаційну систему буде не дуже трудомістка. Не виключено, що буде потрібно розробка окремих спеціалізованих компонентів і інтеграція їх у єдину систему.
Абсолютно для всіх компаній необхідно мати у складі інформаційної системи стандартний набір додатків, таких як текстові редактори, електронні таблиці, комунікаційні програми і т.д. Одним з критеріїв вибору подібних систем повинна бути можливість їх нескладної інтеграції в корпоративну інформаційну систему.
Етап VII. p> Необхідно відзначити спеціальний клас додатків - систем підтримки прийняття рішень, дозволяють моделювати правила і стратегії бізнесу і мати інтелектуальний доступ до неструктурованої інформації. Системи подібного класу засновані на технологіях штучного інтелекту.
Розрізняють два напрямки в розвитку технологій штучного інтелекту:
В· Технологія виведення, заснованого на правилах;
В· Технологія виведення, заснованого на прецедентах.
Практично всі ранні експертні системи моделювали процес прийняття експертом рішення як чисто дедуктивний процес з використанням виведення, заснованого на правилах. Це означало, що в систему закладалася сукупність правил "Якщо ... то ...", згідно з якими на підставі вхідних даних генерувалося те чи інше ув'язнення з проблеми. Така модель була основою для створення експертних систем перших поколінь, які були досить зручні як для розробників, так і для користувачів-експертів. Проте з плином часу було усвідомлено, що дедуктивна модель емулює один з найбільш рідкісних підходів, якому слід експерт при вирішенні проблеми.
Насправді, замість того щоб вирішувати кожну задачу, виходячи з первинних принципів, експерт часто аналізує ситуацію в цілому і згадує, які рішення приймалися р анее в подібних ситуаціях. Потім він або безпосередньо використовує ці рішення, або при необхідності, адаптує їх до обставин, що змінилися для конкретної проблеми.
Моделювання такого підходу до вирішення проблем, заснованого на досвіді минулих ситуацій, призвело до появі технології виводу, заснованого на прецедентах (по-англійськи: Case-Based Reasoning, або CBR), і надалі - до створення програмних продуктів, що реалізують цю технологію.
Прецедент - це опис проблеми або ситуації в сукупності з детальним зазначенням дій, вживаються в даній ситуації або для вирішення даної проблеми. Хоча не всі CBR-системи повністю включають етапи, наведені нижче, підхід, заснований на прецедентах, в цілому складається з наступних компонентів:
В· отримання докладної інформації про поточну проблеми;
В· зіставлення (Порівняння) цієї інформації з деталями прецедентів, що зберігаються в базі, для виявлення аналогічних випадків;
В· вибір прецеденту, найбільш близького до поточної проблеми, з бази прецедентів;
В· ад...
