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                # 信息系統類型:TPS,DSS &金字塔圖 > 原文: [https://www.guru99.com/mis-types-information-system.html](https://www.guru99.com/mis-types-information-system.html) 一個典型的組織分為運營,中級和上級。 每個級別的用戶對信息的要求都不同。 為此,有許多信息系統支持組織中的每個級別。 本教程將探討信息系統的不同類型,使用它們的組織級別以及特定信息系統的特征。 在本教程中,您將學習不同的信息分類。 * [組織級別和信息要求的金字塔圖](#1) * [交易處理系統(TPS)](#2) * [管理信息系統(MIS)](#3) * [決策支持系統(DSS)](#4) * [商業人工智能技術](#5) * [在線分析處理(OLAP)](#6) ## 組織級別和信息要求的金字塔圖 了解組織的各個級別對于了解在各自級別上運行的用戶所需的信息至關重要。 下圖說明了典型組織的各個級別。 ![Types of Information System: TPS, DSS & Pyramid Diagram](https://img.kancloud.cn/10/bd/10bdde743e4bfb5201a24845bffd1209_631x388.png) **運營管理級別** 運營級別與執行組織的日常業務交易有關。 處于此管理級別的用戶示例包括銷售點的出納員,銀行出納員,醫院的護士,客戶服務人員等。 此級別的用戶可以使用結構化的決策。 這意味著他們已經定義了指導他們進行決策的規則。 例如,如果一家商店以信貸方式出售商品,而他們的信貸政策對借貸設置了一定的限制。 所有銷售人員需要根據系統中當前的信用信息來決定是否向客戶提供信用。 **戰術管理級別** 該組織級別由中層經理,部門負責人,主管等控制。該級別的用戶通常在運營管理級別監督用戶的活動。 戰術用戶做出半結構化的決策。 決策部分基于既定的準則和判斷力。 例如,戰術經理可以檢查客戶的信用額度和付款歷史,并決定進行例外處理以提高特定客戶的信用額度。 從某種意義上說,決策的結構是戰術經理必須使用現有信息來確定對組織有利的付款歷史和允許的增長百分比。 **戰略管理級別** 這是組織中的最高級別。 此級別的用戶做出非結構化的決定。 高級管理人員關心組織的長期計劃。 他們在制定非結構化決策時會使用戰術管理人員提供的信息和外部數據來指導他們。 ## 交易處理系統(TPS) 交易處理系統用于記錄組織的日常業務交易。 用戶在運營管理級別使用它們。 交易處理系統的主要目標是回答諸如以下的常規問題: * 今天如何出售打印機? * 我們手頭有多少庫存? * John Doe 的欠款是多少? 通過記錄日常業務交易,TPS 系統可以及時提供上述問題的答案。 * 運營經理的決策是例行且高度結構化的。 * 從交易處理系統產生的信息非常詳細。 例如,發放貸款的銀行要求工作人員所在的公司應與銀行簽訂諒解備忘錄(MoU)。 如果其雇主與銀行有諒解備忘錄的人申請貸款,則操作人員所要做的就是核實所提交的文件。 如果符合要求,則處理貸款申請文件。 如果他們不符合要求,則建議客戶與戰術管理人員聯系,以查看簽署諒解備忘錄的可能性。 交易處理系統的例子包括: * **銷售點系統** –記錄每日銷售額 * **薪資系統** –處理員工工資,貸款管理等 * **庫存控制系統** –跟蹤庫存水平 * **航空公司預訂系統**-航班預訂管理 ## 管理信息系統(MIS) 戰術管理者使用管理信息系統(MIS)來監視組織的當前績效狀態。 交易處理系統的輸出用作管理信息系統的輸入。 MIS 系統使用常規算法對輸入進行分析,即匯總,比較和總結結果,以生成報告,戰術管理者使用這些報告來監視,控制和預測未來的表現。 例如,來自銷售點系統的輸入可用于分析性能良好的產品和性能不好的產品的趨勢。 該信息可用于做出未來的庫存訂單,即增加性能良好產品的訂單,減少性能不好的產品的訂單。 管理信息系統的例子包括: * **銷售管理系統** –它們從銷售點系統獲取輸入 * **預算系統** –概述了組織內短期和長期花費的資金。 * **人力資源管理系統** –員工的整體福利,員工流動等 戰術經理負責半結構化決策。 MIS 系統提供做出結構化決策所需的信息,并根據戰術管理人員的經驗做出判斷,即根據第一季度的銷售額預測第二季度應訂購的商品或庫存量。 ## 決策支持系統(DSS) 決策支持系統被高級管理層用來做出非常規決策。 決策支持系統使用來自內部系統(事務處理系統和管理信息系統)和外部系統的輸入。 決策支持系統的主要目標是為獨特且頻繁變化的問題提供解決方案。 決策支持系統回答以下問題: * 如果我們將工廠的生產量增加一倍,對員工績效的影響將是什么? * 如果有新的競爭對手進入市場,我們的銷售將會怎樣? 決策支持系統使用復雜的數學模型和統計技術(概率,預測建模等)來提供解決方案,并且它們具有很高的交互性。 決策支持系統的示例包括; * **財務計劃系統** –使經理能夠評估實現目標的其他方法。 目的是找到實現目標的最佳方法。 例如,企業的凈利潤是使用總銷售額減去(商品成本+費用)公式計算得出的。 財務計劃系統將使高級管理人員能夠提出疑問,并調整總銷售額,商品成本等價值,以了解決策的效果和對凈利潤的影響,并找到最佳方法。 * **銀行貸款管理系統** –用于驗證貸款申請人的信用并預測收回貸款的可能性。 ## 商業中的人工智能技術 人工智能系統模仿人類的專業知識來識別大數據集中的模式。 諸如 Amazon,Facebook 和 Google 等公司使用人工智能技術來識別與您最相關的數據。 讓我們以 Facebook 為例,Facebook 通常會對您可能認識或上學的人做出非常準確的預測。 他們使用您提供給他們的數據,朋友提供的數據,并基于此信息對您可能認識的人進行預測。 亞馬遜也使用人工智能技術,根據您目前所獲得的商品來建議您應該購買的產品。 Google 還使用人工智能,根據您與 Google 的互動以及您所在的位置為您提供最相關的搜索結果。 這些技術極大地幫助了這些公司取得成功,因為它們能夠為客戶提供價值。 ## 在線分析處理(OLAP) 在線分析處理(OLAP)用于查詢和分析多維數據,并生成可以使用多維使用不同方式查看的信息。 假設一家公司銷售筆記本電腦,臺式機和[移動](/mobile-testing.html)設備。 他們有四(4)個分支 A,B,C 和 D。OLAP 可用于查看所有產品在所有地區的總銷售額,并將實際銷售額與預期銷售額進行比較。 每條信息(例如產品,銷售數量,銷售價值)都代表一個不同的維度 OLAP 系統的主要目標是在最短的時間內為臨時查詢提供答案,而不管所使用的數據集的大小如何。
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