Технология мультимедиа. Качественно новый уровень был достигнут при переходе к обработке не только текстовой и графической информации, но звука и изображений, в том числе и движущихся. Это породило мультимедийные технологии. Оснащение компьютеров устройствами ввода и вывода звуковой и видеоинформации ( микрофоны, акустические системы, видеокамеры, сканеры) позволило наполнять машинную память принципиально новыми типами данных и, после соответствующей обработки, извлекать их, то есть доводить до пользователя. Сказать, что компьютер просто интегрировал в себе функции бытовых устройств ( аудио- и видеомагнитофона, а также телевизора) явно недостаточно. Программное обеспечение позволяет вести обработку аудио- и видеоданных, в том числе и в режиме реального времени, а это создает предпосылки для нетрадиционного использования ресурсов компьютера.
В частности, возможно создание или воссоздание динамической трехмерной картины на экране монитора, сопровождаемой необходимыми звуковыми эффектами. Это привело к особому явлению виртуальная реальность обеспечила подход к решению принципиально новых задач: построение компьютерных тренажеров, воспроизведение трудно моделируемых традиционными способами процессов ( например, природных явлений).
Сочетание сетевых и мультимедийных технологий привело к возможности передачи по компьютерным сетям видео- и аудиоинформации. Поэтому трансляция фильмов и телепередач в сети, обмен речевыми сообщениями, организация и проведение видеоконференций стали реальностью. А серьезности таких технологий говорит тот факт, что распространение аудио- и видеозаписей в цифровом формате между пользователями сетей может существенно подорвать или уничтожить индустрию тиражирования компактдисков и видеокассет.
Разновидностью мультимедийных технологий являются геоинформационные технологии. С их помощью осуществляется обработка картографической информации, либо служащей предметом самостоятельного изучения, либо выступающей фоновой обстановкой для отображения других типов визуальных данных.
Технологии баз данных. Хранение информации в памяти ЭВМ давно перестало быть чем-то экзотическим. Современные автоматизированные системы позволяют накапливать и вести огромные массивы информации, а также эффективно осуществлять поиск и выдачу требуемых данных пользователям. В основу построения этих систем положена концепция баз данных. Согласно этой концепции данные непосредственно не связаны с прикладными программами, а все операции по манипулированию ими возлагаются на специальную программу, называемую система управления базами данных (СУБД).
Современные СУБД, помимо непосредственного управления данными, организуют взаимодействие с пользователями и, обладая развитыми средствами ведения диалога, ориентированы на работу не только с профессионалами в области программирования. Особое распространение базы данных получили в период массового внедрения в практику персональных компьютеров. Появились разнообразные СУБД, разработанные для широкого круга применений, и технология баз данных стала доминирующей в сфере компьютерного хранения информации.
Распространение этой технологии на уровень сетевой среды привело к появлению распределенных баз данных (РБД) и систем управления этими базами (СУРБД). Распределенные базы данных стали основой построения географически рассредоточенных информационных систем. Их основным достоинством является возможность накопления практически неограниченных объемов информации, повышение надежности их хранения и удовлетворение запросов на выдачу данных в любую точки пространства, охватываемого сетью.
Другая ветвь развития технологии бах данных – это хранилища данных (ХД), накапливающие агрегированную информацию. Они предназначены для совместного использования с обычными БД и имеют следующие отличия. Данные из хранилищ данных не удаляются, позволяя строить временные срезы информации, например, отслеживать динамику развития каких-либо процессов Хранимые данные агрегируют по нескольким изменениям, давая возможность оперативно предоставлять нужные данные различным категориям пользователей. При пополнении хранилищ автоматически формируются новые агрегаты данных, зависящие от старых, и пользователям может выдаваться интегрированная информация. Поддержание в хранилищах различных уровней обобщения создает предпосылки к проведению анализа «вглубь» с целью уточнения запрашиваемых данных.
Предполагается наполнять хранилища данных текстовыми, аудио-, видео- документами, включая элементы интерактивного общения. Возникает проблема хранения огромного количества информации, отдельные единицы которой могут быть востребованы с различной частотой и требования по оперативности их выдачи дифференцированы. Использование носителей информации на магнитных дисках становится нерентабельным, что порождает необходимость размещения данных на магнитных лентах и оптических дисках.
Технология хранилищ данных может быть распространена на уровень территориально-распределенных сетей и сами хранилища могут строиться распределенными. Конгломератом технологий сетей, хранилищ данных и сетевых компьютеров явились сети данных. Это специализированные сети, решающие задачу оптимального накопления и ведения данных в пространстве и служащие информационным базисом при их сопряжении с традиционными вычислительными сетями.
Сети данных позволяют хранить огромные массивы информации ( технология SAN –Storage Area Network).В общем случае SAN – это специализированная выделенная подсеть, предназначенная для обмена между серверами и внешней памятью, в качестве устройств которой могут использоваться диски мэйнфреймов («больших»ЭВМ), ленточные накопители и другие. Вынос устройств внешней памяти за пределы конкретных серверов позволяет организовать высокопроизводительные хранилища информации и разгрузить на одном устройстве копии данных, принадлежащие разным серверам, получать доступ к информации с любого сервера, что способствует повышению их мобильности.
Технологии моделирования. Моделирование прочно утвердилось в практике управления, научных исследований, производства, обучения. Разработка и применение моделей шагнули из области искусства в сферу промышленного освоения. В настоящее время в широком ассортименте представлены инструментальные средства, предназначенные для построения машинных моделей и проведения экспериментов на них. При этом основное внимание уделяется автоматизации процесса моделирования, начиная от конструирования модели и заканчивая обработкой экспериментальных данных.
Основными пользователями подобных систем моделирования являются не математики, а специалисты- прикладники. В их компетенцию входит: постановка задачи и выбор стратегии ее решения, разработка концептуальной схемы модели и ее формализация. Детализация исследуемого объекта осуществляется до требуемого уровня. Далее на компьютере идет конструирование модели из отдельных агрегатов и ее настройка на реальные условия в соответствии с исходными данными .Указывается характер получаемого результата и подлежащая выявлению зависимость результата от параметров исследуемого объекта и среды. Программа- построитель проводит сборку модели на базовом языке моделирования, а планировщик задает порядок использования модели. После этого реализуется запуск модели на компьютере и обработка результатов в соответствии с запланированным экспериментом. Пользователю выдаются интегрированные данные в виде таблиц или графиков. Сам процесс исполнения моделя может быть визуализирован, то есть на экран выводятся динамически меняющиеся образы, отражающие состояния модели в любой текущий момент времени, отдельные временные срезы могут запоминаться для дальнейшего детализированного изучения, а пользователь в интерактивном режиме может вносить коррективы в сам процесс моделирования.
Технологии искусственного интеллекта. Развитие технических и программных средств неизбежно приведет к становлению новых технологий решения сложных задач управления, принятия решений, обучения и т.д.
В настоящее время ЭВМ используется для решения подобных задач только в том случае, если они хорошо структурированы, то есть известны стандартные процедуры, детально описывающие алгоритмы решения. Однако большинство задач относится к категории слабо структурированных, для которых детальное описание процесса решения не представляется возможным. Методологической основой решения задач названного класса является построение экспертных систем и систем поддержки принятия решений.
Экспертные системы предназначены для моделирования поведения опытных специалистов при решении задач по какому- либо узкому вопросу в определенной предметной областью. Такие системы призваны оказывать помощь управленцам, когда их собственных знаний, опыта и интуиции недостаточно для самостоятельного решения возникающих проблем. В идеале экспертные системы должны быть способны заменить человека в случае невозможности им своевременного принятия решения.
Перед системами поддержки принятия решений не ставят столь глобальных целей. Они предназначены для оказания помощи пользователям ( работникам управленческого персонала, аналитикам) в неструктурируемых или слабострукрурируемых ситуациях выбора. Такие системы выступают в роли референта, который позволяет расширить способности человека, но не заменяет его мнение или систему предпочтений. Они предназначены для использования в ситуациях, когда процесс принятия решения невозможно полностью формализовать и реализовать на ЭВМ ввиду необходимости учета субъективного мнения.