Организации являются сложными объектами, потому что они представляют собой систему, которая направлена на достижение одних и тех же целей, ее работа определяется взаимодействием и работой различных факторов, как внутренних, так и внешних. Организацию можно изучать каждый день с разных точек зрения и дисциплин, таких как социология или психология компании.
Чтобы провести исследование организации в любой области, необходимо провести исчерпывающий сбор информации, чтобы иметь прочную основу и знания о том, что происходит внутри или вне организации. В зависимости от области изучения, как мы собираемся получить информацию, но во многих случаях эта информация неточна или точна, и мы ее отбрасываем, но полезна ли эта информация в какой-либо мере? Ответ: да, когда информация неточная или сбивающая с толку, несмотря на то, что становится проблемой, чтобы иметь возможность выполнить ее анализ успешно, очень полезно анализировать и делать различные выводы с помощью этого, что помогает дополнить точную информацию.
У организации есть потребность лучше понять свое поведение, это побудило исследователей найти методы исследования, которые адаптируются к необходимости анализа новых подходов с помощью информации, точной или неточной.
«Причина того, что естественный язык выражается нечеткими терминами, не в том, что человеческое мышление нечетко, а в том, что мир нечеткий» Джон Ф. Сова 1940
ЧТО ТАКОЕ DIFFUSE LOGIC?
Чтобы понять термин нечеткая информация, мы собираемся проанализировать и объяснить концепцию нечеткой логики, чтобы начать оттуда, количество и разнообразие приложений нечеткой логики растет, нечеткая логика является альтернативной логикой и отличается от классической логики. Нечеткая логика была разработана для имитации человеческого поведения.
Нечеткая логика зародилась в 1965 году и стала важным инструментом для управления сложными промышленными системами и процессами, а также домашней и развлекательной электроникой, диагностическими системами и другими системами. Она была предложена профессором Лотфи А. из Калифорнийского университета. Заде (Росас, 2012).
В чем разница между нечеткой логикой и обычной логикой? Нечеткая логика позволяет работать с информацией, которая не является точной, чтобы иметь возможность определять обычные оценки, напротив, традиционная логика позволяет работать с информацией, которая уже определена и точна.
ДЛЯ ЧЕГО МОЖНО ПРИМЕНИТЬ DIFFUSE LOGIC?
Это может применяться в сложных процессах, когда нет простой модели решения или точной математической модели. Это также полезно, когда вам нужно использовать знания эксперта, который использует неоднозначные, не очень точные концепции.
Напротив, нечеткая логика неприменима, когда проблема может быть решена с помощью линейной математической модели или когда у нее нет решения (López, 2011).
В настоящее время с развитием этого инструмента появилось множество приложений, которые тем или иным образом влияют на нашу повседневную жизнь, поскольку он был разработан в различных областях, таких как:
- Системы управления: управление движением, управление транспортными средствами, управление стиральными машинами, счетчиками и многое другое. Управление системами, которые мы видим ежедневно, - это движение транспортных средств, светофоры, один за другим и т. Д. Прогнозирование землетрясений, оптимизация расписаний Распознавание образов и компьютерное зрение, например отслеживание объектов с помощью камеры, распознавание объектов, системы фокусировки. информации, баз данных и экспертных систем, например.
Мы собираемся углубиться в концепцию информации применительно к этой теме, например , какая информация нам нужна для решения задач нечеткой логики? Мы скажем, что распространяют информацию ; Как упоминалось ранее, классическая логика основана на данных и точной информации, в этом случае нечеткая логика основана на знаниях и информации, которая не является точной, мы будем называть этот тип информации нечеткой информацией (UDLAP, 2011).
ИНФОРМАЦИОННАЯ КОНЦЕПЦИЯ
Для большей ясности этой концепции мы собираемся дать определение слову «информация».
Согласно Королевской испанской академии, информация - это передача или получение знаний, которые позволяют расширить или конкретизировать то, что есть у нас по данному предмету (RAE, 2015).
Основываясь на этой концепции, мы можем сказать, что информация состоит из группы данных, уже контролируемых и упорядоченных, которые служат для создания сообщения, основанного на определенном явлении или сущности, в зависимости от того, что вы хотите знать. Информация позволяет решать проблемы и принимать решения, поскольку ее использование - основа знаний.
РАСПРОСТРАНЯТЬ ИНФОРМАЦИЮ
Непонятная информация, неточная для идеального понимания. Распространение информации мешает организациям понять смысл информации.
Информация может быть нечеткой в ситуациях, когда взаимосвязанные данные не могут быть измерены для анализа. В качестве примера у нас есть источник внутренней информации, в котором измеряются данные, полученные в результате продаж, поэтому информация понятна для понимания и анализа, но в первичных источниках, таких как исследование рынка, могут быть разные переменные для мера, поскольку субъективные аспекты продукта становятся расплывчатой информацией.
Нечеткая информация - это: организованный набор данных, который составляет сообщение об определенном явлении или объекте, но который имеет характеристики нечеткости, точности или конкретности.
ИНФОРМАЦИЯ, РАСПРОСТРАНЯЕМАЯ В ОРГАНИЗАЦИЯХ
Для большинства организаций информация является жизненно важным элементом их повседневной деятельности. В настоящее время правильная обработка информации позволяет нам противостоять будущему и деловой конкуренции с гораздо большей вероятностью успеха.
Процесс достижения точки, когда информация, доступная компании, является достаточно надежной для принятия решений, очень сложен и может быть выполнен с помощью следующих элементов:
Распространенная информация в большинстве случаев не позволяет организациям понять истинную ценность или значение информации, что является желаемой целью информирования о том, что заставляет организации принять решение об удалении этой информации.
Информация может быть нечеткой в тех случаях, когда взаимосвязанные данные невозможно измерить для анализа. Например, анализируя внутреннюю информацию организации, можно легко получить данные о продажах, производстве или запасах, эти данные измеряются количественно, поэтому они становятся четкой информацией для понимания и анализа (Cancino, 2012).
С другой стороны, информация может стать разрозненной. В исследовании рынка, принимая во внимание вкусы людей относительно вкуса определенного продукта, в этом случае могут быть переменные, которые трудно измерить, например, субъективные аспекты продукта, классификаторы или эмоции, если предположить, что информация собрана с помощью опросов впоследствии эту информацию становится трудно измерить, она становится диффузной, что понятно для вашего понимания.
АНАЛИЗ РАССЕЯННОЙ ИНФОРМАЦИИ В ОРГАНИЗАЦИЯХ
Вот некоторые инструменты, которые могут быть полезны для обработки нечеткой информации:
Одним из наиболее часто используемых инструментов для анализа такого типа информации является уже упомянутый выше «Нечеткая логика», поскольку это один из самых последних методов анализа нечеткой информации, однако существует большое разнообразие инструментов, таких как простой анализ количественных данных.
ВЫВОД
Информация является фундаментальной частью компаний, и если мы не знаем, как ее использовать, мы не сможем правильно ее использовать, в этой статье есть разные типы информации, мы разделяем их на классическую или точную информацию и распространяем информацию, и мы говорим распространять информацию на эти данные которые не являются точными или ясными, но имеют реальное значение при принятии решений в компаниях.
Это может быть использовано для разрешения сложных процессов, когда нет простой модели решения или точной математической модели. Когда вам нужно использовать знания эксперта, который использует неоднозначные, не очень точные концепции, это нечеткая информация.
ССЫЛКИ
- Канчино, VJ (2012). Коммуникация и управление распространенной информацией., Получено из Gestiopolis: http://www.gestiopolis.com/comunicacion-manejo-de-informacion-difusa/López, J. (2011). Получено из Fuzzy Logic: http://members.tripod.com/jesus_alfonso_lopez/FuzzyIntro.htmlRAE. (2015). Определение информации. Получено в Королевской испанской академии: http://www.rae.es/Rosas, s. Л. (2012). Gestiópolis. Получено с сайта www.gestiopolis.com/el-uso-de-informacion-difusaen-la-toma-de-decisiones-empresarialesUDLAP. (2011). Сборник электронных диссертаций.
ЭТА ТЕМА
МОДЕЛЬ АНАЛИЗА РАССЕЯННОЙ ИНФОРМАЦИИ, ПРИМЕНЯЕМАЯ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ОБЛАСТИ ПРОДАЖ И MKT
ЦЕЛИ
- ВЫПОЛНЯЙТЕ СБОР ИНФОРМАЦИИ О ПРОДАЖАХ КОМПАНИИ КЛАССИФИКАЦИЮ ИНФОРМАЦИИ КЛАССИЧЕСКИМ И РАССЕЯННЫЙ АНАЛИЗ ОШИБОЧНОЙ ИНФОРМАЦИИ И ЕЕ ВОЗМОЖНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ САМОГО КОМПЛЕКСНОГО РЕШЕНИЯ
