Dss – системы поддержки принятия решений – сппр. Системы поддержки принятия решений в бизнесе Поддержку принятия решений обеспечивают системы

Система поддержки принятия решений (СППР) – это компьютерные интерактивные системы, разработанные в помощь менеджеру (или руководителю) при принятии решений. СППР включают и данные, и модели, чтобы помочь лицу, принимающему решения решить проблемы, особенно те, которые плохо формализованы.

Системы ориентированы на главных управляющих и средних менеджеров, на изменения, гибкость и быструю реакцию. Акцент делается на моделях, предположениях и показе графики. Основа – профессиональный анализ и приемы проектирования. Эти системы по типу итерационные, не жесткие и никогда не закончены. Этого требует суть неструктурированных проблем, которые оригинальны и необычны, для них не имеется никаких алгоритмов для решения и каждая имеет свой ответ.

Поэтому СППР разработаны для поддержки слабоструктурированного и неструктурированного прикладного анализа, чтобы помогать проектировать, оценивать альтернативы и контролировать процесс реализации. Самый распространенный тип СППР – в виде генератора финансового отчета.

Преимущество компьютера состоит в его огромном быстродействии и памяти, что делает его необходимым практически во всех областях человеческой деятельности.

В принятии решений важнейшими областями, в которых компьютер становится ближайшим помощником человека, являются:

· быстрый доступ к информации, накопленной в компьютере лица, принимающего решение, или в компьютерной сети;

· осуществление оптимизации или интерактивной имитации, основанных на математических или эвристических моделях;

· нахождение в базах данных принятых ранее решений в ситуациях, подобных исследуемым, для использования ЛПР в подходящий момент;

· использование знаний лучших в своей области специалистов, включенных в базы знаний экспертных систем;

· представление результатов в наиболее подходящей для ЛПР форме.

· Но традиционное использование ЭВМ не самое эффективное. Руководитель, кроме информации из базы данных, кроме некоторых экономических или технологических расчетов, в своей деятельности встречается с большим количеством задач по управлению системой, которые не решаются в рамках традиционных информационных технологий.

· В связи с необходимостью решения задач подобного рода были разработаны компьютерные системы нового типа - системы поддержки принятия решений (СППР).

· СППР представляют собой системы обработки информации в целях интерактивной поддержки деятельности руководителя в процессе принятия решений.

· Можно выделить два основных направления такой поддержки:

· облегчение взаимодействия между данными, процедурами анализа и обработки данных и моделями принятия решений, с одной стороны, и ЛПР, как пользователя этих систем – с другой;

· предоставление вспомогательной информации, в особенности для решения неструктурированных или слабоструктурированных задач, для которых трудно заранее определить данные и процедуры соответствующих решений.

· Другими словами, СППР - это компьютеризированные помощники, поддерживающие руководителя в преобразовании информации в эффективные для управляемой системы действия. Эти системы должны обладать такими качествами, которые делают их не только полезными, но и незаменимыми для ЛПР. Как любые информационные системы, они должны обеспечивать специфические нужды процесса принятия решений в информации. Кроме того, и это, видимо, главное - СППР должна адаптироваться к его стилю работы, отражать его стиль мышления, ассистировать все (в идеале) или большинство важных аспектов деятельности ЛПР. СППР должны иметь возможность адаптироваться к изменению вычислительных моделей, общаться с пользователем на специфическом для управляемой области языке (в идеале на естественном), представлять результаты в такой форме, которая способствовала бы более глубокому пониманию результатов.

· При этом, естественно, роль СППР не в том, чтобы заменить руководителя, а в том, чтобы повысить его эффективность. Цель СППР заключается не в автоматизации процесса принятия решения, а в осуществлении кооперации, взаимодействия между системой и человеком в процессе принятия решений. СППР должна поддерживать интуицию, уметь распознавать двусмысленность и неполноту информации, и иметь средства для их преодоления. Они должны быть дружественными ЛПР, помогая им в концептуальном определении задач, предлагая привычные представления результатов.

· Каждый руководитель обладает присущими только ему знаниями, талантом, опытом и стилем работы. Одной из целей СППР является помощь человеку в улучшении этих своих качеств. Кроме известных требований к информационным системам (мощная СУБД, которая обеспечивает эффективный доступ к данным, их целостность и защиту; развитые аналитические и вычислительные процедуры, обеспечивающие обработку и анализ данных; транспортабельность, надежность, гибкость, возможность включения новых технологических процедур), СППР должны обладать специфическими чертами:

Возможностью выработки вариантов решений в специальных, неожиданных для ЛПР ситуациях;

Возможностью моделей, применяемых в системах, адаптироваться к конкретной, специфической реальности в результате диалога с пользователем;

Возможностью системы интерактивного генерирования моделей.

В связи с тем, что ЛПР не всегда имеет хорошо определенную цель в каждой ситуации, решение является исследовательским процессом, а СППР - средством более углубленного познания системы и усовершенствования своего стиля работы руководителем. Как правило, СППР имеют модульную структуру, что позволяет включать новые процедуры и модернизировать уже включенные в систему в соответствии с новыми требованиями.

Принятие решений предусматривает последовательное выполнение следующих шагов: осмысливание проблемы, диагностика, концептуальное или математическое моделирование, выработка альтернатив и выбор тех, которые в наибольшей степени удовлетворяют поставленным целям, а также мониторинг осуществления решения.

СППР призваны помочь ЛПР на каждом из перечисленных шагов и, следовательно, прогресс в разработке и расширении области их применения зависит и от концепции их построения, и от совершенства отражения каждой из функций, которую они поддерживают.

Прогресс последних лет выражается в интеграции в СППР систем, основанных на знаниях, что позволяет получать советы и объяснения предложенного решения.

Эволюция СППР также характеризуется и уровнем помощи, оказываемой ЛПР - от пассивной поддержки к расширенной, активной поддержке. Пассивная поддержка предоставляет удобный инструмент, не претендуя на изменение существующих способов действий ЛПР. Качество этих СППР зависит от удобства и доступности программного продукта, точнее сказать, от его интерфейса. Фактически это интерактивные информационные системы, предоставляющие руководителю только те услуги, которые он требует, и только в ответ на его требование. В пассивный подход включаются традиционные СППР, которые отвечают на вопрос "что если?" (what if?). ЛПР выбирает альтернативы и оценивает их, имея возможность анализировать простые альтернативы, обобщая, увеличивает эффективность процесса принятия решений.

В настоящее время создались предпосылки для перехода к расширенной поддержке принятия решений, в которой используются новые, нетрадиционные области, используются аналитические методы и, в частности, многокритериальный анализ. Этот подход более широко использует нормативный аспект получения эффективного решения, чем обычные СППР. Одновременно присутствуют процедуры анализа и объяснения полученного решения и оценки как преимуществ, так и возможных потерь.

Таким образом, ЛПР может оценить предложенный СППР вариант и принять решение, имея более широкий взгляд, как на само решение, так и на его последствия, благодаря консультациям, предоставленным системой.

Как правило, СППР используют информацию из баз данных и знаний и (или) предоставленную ЛПР. Известно, что руководители пользуются и информацией из текстуальных документов, отчетов, специальных обзоров, статей и др. Возможно и более широкое применение неструктурированной информации в СППР.

В настоящее время выделяют три класса СППР в зависимости от сложности решаемых задач и областей применения.

СППР первого класса, обладающие наибольшими функциональными возможностями, предназначены для применения в органах государственного управления высшего уровня (например, министерства) и органах управления больших компаний при планировании крупных комплексных целевых программ для обоснования решений относительно включения в программу различных политических, социальных или экономических мероприятий и распределения между ними ресурсов на основе оценки их влияния на достижение основной цели программы. СППР этого класса являются системами коллективного пользования, базы знаний которых формируются многими экспертами - специалистами в различных областях знаний.

СППР второго класса являются системами индивидуального пользования, базы знаний которых формируются самим пользователем. Они предназначены для использования государственными служащими среднего ранга, а также руководителями малых и средних фирм для решения оперативных задач управления.

СППР третьего класса являются системами индивидуального пользования, адаптирующимися к опыту пользователя. Они предназначены для решения часто встречающихся прикладных задач системного анализа и управления (например, выбор субъекта кредитования, выбор исполнителя работы, назначение на должность и пр.). Такие системы обеспечивают получение решения текущей задачи на основе информации о результатах практического использования решений этой же задачи, принятых в прошлом.

Конкурентоспособное производство должно основываться на новейших достижениях и в связи с этим достаточно легко переориентироваться на более совершенные технологии. Поэтому руководителю любого ранга следует обеспечить необходимую помощь в выработке и обосновании решений, адекватных изменяющимся условиям, в которых функционирует управляемая им система, и воздействиям со стороны среды. СППР являются мощным инструментом для выработки альтернативных вариантов действий, анализа последствий их применения и совершенствования навыков руководителя в столь важной области его деятельности как принятие решений.

- 2 Схема процесса принятия решений

Общая схема процесса принятия решений включает следующие основные этапы:

Этап 1. Предварительный анализ проблемы.

На этом этапе определяются:

Главные цели;

Уровни рассмотрения, элементы и структура системы (процесса), типы связей;

Подсистемы, используемые ими основные ресурсы и критерии качества функционирования подсистем;

Основные противоречия, узкие места и ограничения.

- Этап 2. Постановка задачи.

Постановка конкретной задачи принятия решений (ЗПР) включает:

Формулирование задачи;

Определение типа задачи;

Определение множества альтернативных вариантов и основных критериев для выбора из них наилучших;

Выбор метода решения ЗПР.

- Этап 3. Получение исходных данных.

На данном этапе устанавливаются способы измерения альтернатив. Это либо сбор количественных (статистических) данных, либо методы математического или имитационного моделирования, либо методы экспертной оценки. В последнем случае необходимо решить задачи формирования группы экспертов, проведения экспертных опросов, предварительного анализа экспертных оценок.

- Этап 4. Решение ЗПР с привлечением математических методов и вычислительной техники, экспертов и лица, принимающего решение.

На этом этапе производятся математическая обработка исходной информации, ее уточнение и модификация в случае необходимости. Обработка информации может оказаться достаточно трудоемкой, при этом может возникнуть необходимость совершения нескольких итераций и желание применить различные методы для решения задачи. Поэтому именно на этом этапе возникает потребность в компьютерной поддержке процесса принятия решений, которая выполняется с помощью автоматизированных систем принятия решений.

- Этап 5. Анализ и интерпретация полученных результатов.

Полученные результаты могут оказаться неудовлетворительными и потребовать изменений в постановке ЗПР. В этом случае необходимо будет возвратиться на этап 2 или этап 1 и пройти заново весь путь. Решение ЗПР может занимать достаточно длительный промежуток времени, в течение которого окружение задачи может измениться и потребовать корректировок в постановке задачи, а также в исходных данных (например, могут появиться новые альтернативы, требующие введения новых критериев).

Задачи принятия решений можно разделить на статические и динамические. К первым относятся задачи, которые не требуют многократного решения через короткие интервалы времени. К динамическим относятся ЗПР, которые возникают достаточно часто. Следовательно, итерационный характер процесса принятия решений можно считать закономерным, что подтверждает необходимость создания и использования эффективных систем компьютерной поддержки. ЗПР, требующие одного цикла, можно скорее считать исключением, чем правилом.

- 3 Компоненты системы поддержки принятия решений

Система поддержки принятия решений требует трех первичных компонентов:

Модель управления;

Модель управления данными для сбора и ручной обработки данных;

Модель управления диалогом для облегчения доступа пользователя к СППР.

Пользователь взаимодействует с СППР через пользовательский интерфейс, выбирая частную модель и набор данных, которые нужно использовать, а затем СППР представляют результаты пользователю через тот же самый пользовательский интерфейс. Модели управления и управления данными в значительной степени действуют независимо и варьируются от относительно простой типовой модели в электронной таблице до сложной комплексной модели планирования, основанной на математическом программировании.

С помощью электронной таблицы типа Microsoft Excel создаются модели, чтобы прогнозировать различные элементы организации или финансового состояния. В качестве данных используются предыдущие финансовые отчеты организации. Начальная модель включает различные предложения относительно будущих трендов в категориях расходов и доходов. После рассмотрения результатов базовой модели менеджер проводит ряд исследований типа «что, если», изменяя одно или большее количество предположений, чтобы определить их влияние на исходное состояние. Например, менеджер мог бы зондировать влияние на рентабельность, если бы продажа нового изделия росла на 10% ежегодно. Или менеджер мог бы исследовать влияние большего, чем ожидаемое, увеличение цены сырья, например 7% вместо 4% ежегодно. Этот тип генератора финансового отчета – простые, но мощные СППР для руководства при принятии решений, в том числе и финансовых.

Генератор системы поддержки принятия решений – это система, которая обеспечивает набор возможностей быстро и легко строить специфические СППР. Генератор СППР – пакет программ, разработанный для решения лишь частично с помощью компьютера слабоструктуризованных или неформализованных проблем.

- 4 Использование систем поддержки принятия решений

Система поддержки принятия решений помогают находить ответы не только на прямой вопрос «что если?», но и на подобные. Типичные вопросы по системам поддержки принятия решений (СППР):

1. Анализ примеров (casе analyses) – оценка значений выходных величин для заданного набора выходных переменных.

2. Параметрический (casе analyses) анализ – оценка поведения выходных величин при изменении значений исходных переменных.

3. Анализ чувствительности – исследование поведения результирующих переменных в зависимости от изменения значения одной или нескольких входных переменных.

4. Анализ возможностей – нахождение значений входной переменной, которые обеспечивают желаемый конечный результат (известен также под названием «поиск целевых решений», «анализ значений целей», «управление по целям»).

5. Анализ влияния – выявление для выбранной результирующей переменной всех входных переменных, влияющих на ее значение, и оценка величины изменения результирующей переменной при заданном изменении входной переменной, скажем на 1%.

6. Анализ данных – прямой ввод в модель раннее известных данных и манипулирование при прогнозировании.

7. Сравнение и агрегирование – сравнение результатов двух или более прогнозов, сделанных при различных входных предположениях, или сравнение предсказанных результатов с действительными, или объединение результатов, полученных при различных прогнозах или для разных моделей.

8. Командные последовательности – возможность, использовать, сохранять для последующего использования регулярно выполняемые серии команд и сообщений.

9. Анализ риска – оценка исполнения выходных переменных при случайных изменениях входных величин.

10. Оптимизация – поиск значений управляемых входных переменных, обеспечивающих наилучшее значение одной или нескольких результирующих переменных.

11. Примеры задач, решаемых с привлечением СППР : выбор методов завоевания рынка бытовой техники; оценка перспективности видов альтернативного горючего для автомобилей.

12. В последнее время СППР начинают применяться и в интересах малого и среднего бизнеса (например выбор варианта размещения торговых точек, выбор кандидатуры на замещение вакантной должности, выбор варианта информатизации и т.д.). В общем, они способны поддержать индивидуальный стиль и соответствовать персональным потребностям менеджера.

13. Существуют системы, созданные для решения сложных проблем в больших коммерческих и государственных организациях:

14. Система авиалиний. В отрасли авиаперевозок используется система поддержки принятия решений – Аналитическая Информационная Система Управления. Она была создана American Airlines, но используется и остальными компаниями, производителями самолетов, аналитиками авиаперевозок, консультантами и ассоциациями. Эта система поддерживает множество решений в этой отрасли путем анализа данных, собранных во время утилизации транспорта, оценки грузопотока, статистического анализа графика. Например, она позволяет делать прогнозы для авиарынка по долям компаний, выручке и рентабельности. Таким образом, эта система позволяет руководству авиакомпании принимать решения относительно цены билетов, запросов в транспорте и т.д.

15. Географическая система. Географическая информационная система – это специальная категория систем поддержки, которая позволяет интегрировать компьютерную графику с географическими БД и с другими функциями систем поддержки принятия решений. Например, IBMs GeoManager – это система, которая позволяет конструировать и показывать карты и другие визуальные объекты для помощи при принятии решений относительно географического распределения людей и ресурсов. Например, она позволяет создать географическую карту преступности и помогает верно перераспределить силы полиции. Также ее используют для изучения степени урбанизации, в лесной промышленности, железнодорожном бизнесе и т.д.

Системы поддержки принятия решений (DSS) - это компьютерные системы, почти всегда интерактивные, разработанные, чтобы помочь менеджеру (или руководителю) в принятии решений. DSS включают и данные, и модели, чтобы помочь принимающему решения решить проблемы, особенно те, которые плохо формализованы. Данные часто извлекаются из системы диалоговой обработки запросов или базы данных. Модель может быть простой типа "доходы и убытки", чтобы вычислить прибыль при некоторых предположениях, или комплексной типа оптимизационной модели для расчета загрузки для каждой машины в цехе. DSS и многие из систем, обсуждаемых в следующих разделах, не всегда оправдываются традиционным подходом стоимость - прибыль; для этих систем многие из выгод неосязаемы, типа более глубокого принятия решения и лучшего понимания данных.

Рис. 1.4 показывает, что система поддержки принятия решений требует трех первичных компонентов: модели управления, управления данными для сбора и ручной обработки данных и управления диалогом для облегчения доступа пользователя к DSS. Пользователь взаимодействует с DSS через пользовательский интерфейс, выбирая частную модель и набор данных, которые нужно использовать, а затем DSS представляют результаты пользователю через тот же самый пользовательский интерфейс. Модель управления и управление данными в значительной степени действуют незаметно и варьируются от относительно простой типовой модели в электронной таблице до сложной комплексной модели планирования, основанной на математическом программировании.

Рис. 1.4. Компоненты системы поддержки принятия решений

Чрезвычайно популярный тип DSS - в виде генератора финансового отчета. С помощью электронной таблицы типа Lotus 1-2-3 или Microsoft Excel создаются модели, чтобы прогнозировать различные элементы организации или финансового состояния. В качестве данных используются предыдущие финансовые отчеты организации. Начальная модель включает различные предположения относительно будущих трендов в категориях расхода и дохода. После рассмотрения результатов базовой модели менеджер проводит ряд исследований типа "что, если", изменяя одно или большее количество предположений, чтобы определить их влияние на исходное состояние. Например, менеджер мог бы зондировать влияние на рентабельность, если бы продажа нового изделия росла на 10% ежегодно. Или менеджер мог бы исследовать влияние большего, чем ожидаемое, увеличения цены сырья, например 7% вместо 4% ежегодно. Этот тип генератора финансового отчета - простые, но мощные DSS для руководства принятием финансовых решений.

Пример DSS по приведению транзакций данных - система определения размеров ассигнований на полицейские выезды, используемая городами Калифорнии. Эта система позволяет офицеру полиции увидеть карту и выводит данные географической зоны, показывает полиции звонки вызовов, типы вызовов и время вызовов. Интерактивная способность графики системы разрешает офицеру манипулировать картой, зоной и данными, чтобы быстро и легко предположить вариации альтернатив полицейских выездов.



Другой пример DSS - интерактивная система для планирования объема и производства в большой бумажной компании. Эта система использует детальные предыдущие данные, прогнозирующие и планирующие модели, чтобы проиграть на компьютере общие показатели компании при различных плановых предположениях. Большинство нефтяных компаний развивают DSS, чтобы поддержать принятие решения капиталовложений. Эта система включает различные финансовые условия и модели для создания будущих планов, которые могут быть представлены в табличной или графической форме.

Все приведенные примеры DSS названы специфическими DSS. Они -фактические приложения, которые помогают в процессе принятия решения. Напротив, генератор системы поддержки принятия решений - это система, которая обеспечивает набор возможностей быстро и легко строить специфические DSS. Генератор DSS - пакет программ, разработанный для выполнения на частично компьютерной основе. В нашем примере финансового отчета Microsoft Excel или Lotus 1-2-3 могут рассматриваться как генераторы DSS, в то время как модели для проектирования финансовых отчетов для частного отделения компании на базе Excel или Lotus 1-2-3 - это специфические DSS.

Более подробно DSS рассматриваются в разд. 2.2.

Для функционирования ИС необходимо обеспечить как наличие средств генерации данных так и средства их анализа. Имеющиеся в ИС средства построения запросов и различные механизмы поиска хотя и облегчают извлечение нужной информации, но все же не способны дать достаточно интеллектуальную ее оценку, т. е. сделать обобщение, группирование, удаление избыточных данных и повысить достоверность за счет исключения ошибок и обработки нескольких независимых источников информации (не только корпоративных БД, но и внешних). Проблема эта становится чрезвычайно важной в связи с лавинообразным возрастанием объема информации и увеличением требований к информационным системам по производительности – сегодня успех в управлении предприятием во многом определяется оперативностью принятия решений, данные для которых и предоставляет ИС.

В последние годы все активнее стали применяться понятие «принятие решения» и связанные с этим понятием системы, методы, средства поддержки принятия решений. Принятие решения – акт целенаправленного воздействия на объект, основанный на анализе ситуации, определении цели, разработке программы достижения этой цели.

Системы поддержки принятия решений (СППР, DSS, Decision Support System) возникли в начале 70-х 20 столетия благодаря развитию управленческих информационных систем и успехам в создании систем искусственного интеллекта. На развитие СППР важное влияние оказали достижения в области информационных технологий, в частности телекоммуникационные сети, персональные компьютеры, динамические электронные таблицы, экспертные системы. Системы подобного класса основаны на технологиях искусственного интеллекта, как правило, не входят в состав интегрированных систем управления предприятием, а являются разработками третьих фирм.

Представляют собой системы, разработанные для поддержки процессов принятия решений в сложных мало структурированных ситуациях, связанных с разработкой и принятием решений. Главной особенностью информационной технологии поддержки принятия решений является качественно новый метод организации взаимодействия человека и компьютера. Выработка решения, что является основной целью этой технологии, происходит в результате итерационного процесса, изображенного на рисунке, в котором участвуют:

Система поддержки принятия решений в роли вычислительного звена и объекта управления;

Человек как управляющее звено, задающее входные данные и оценивающее полученный результат вычислений на компьютере.

Окончание итерационного процесса происходит по воле человека. В этом случае можно говорить о способности информационной системы совместно с пользователем создавать новую информацию для принятия решений.


СППР могут включать в себя ситуационные центры, средства многомерного анализа данных и прочие инструменты аналитической, позволяют моделировать правила и стратегии бизнеса и иметь интеллектуальный доступ к неструктурированной информации. Используемые на этом уровне специальные математические методы позволяют прогнозировать динамику различных показателей, анализировать затраты по разным видам деятельности, уяснять их детальную структуру, формировать подробные бюджеты по разным схемам.

До сих пор нет единого определения СППР, в качестве примера можно привести следующие:

Это наиболее мощный представитель класса аналитических систем ориентированный на: анализ больших массивов данных; на выполнение более сложных запросов; моделирование процессов предметной области; прогнозирование; нахождение зависимостей между данными; для проведения анализа «что если»;

Это интерактивная прикладная система, которая обеспечивает конечным пользователям, принимающим решение, легкий и удобный доступ к данным и моделям с целью принятия решений в слабоструктурированных и неструктурированных ситуациях в разных областях человеческой деятельности;

Это такие системы, которые основываются на использовании моделей и процедур обработки данных и мыслей, которые помогают принимать решение;

Это интерактивные автоматизированные системы, которые помогают лицам, принимающим решение, использовать данные и модели для решения неструктурированных и слабоструктурированных проблем;

Это компьютерная информационная система, используемая для поддержки разных видов деятельности во время принятия решений в ситуациях, когда невозможно или нежелательно иметь автоматическую систему, полностью выполняющую весь процесс решений;

Это многоуровневая многофункциональная автоматизированная система выработки и реализации решений, которая формируется на основе: синтеза функциональных и структурных схем отдельных звеньев объекта; сквозных моделей и задач по стадиям жизненного цикла изделия и самого объекта; объединения разрозненных локальных подсистем в единую систему управления; создания взаимосвязанных контуров управления и усиления роли оперативного управления (для изучения логики и диагностики их течения); углубления системного и программно-целевого подхода к планированию и автоматического анализа работы объекта; развития единых сквозных норм и нормативов; создания разветвленной АРМ (как интеллектуальных терминалов), обеспечения программных взаимосвязей, согласования информации и диалога.

DSS – это человеко-машинный вычислительный комплекс, ориентированный на анализ данных и обеспечивающий получение информации, необходимой для принятия решений в сфере управления.

Такое разнообразие определений отображает широкий диапазон разных типов СППР. Но практически все виды этих компьютерных систем характеризуются четкой структурой, которая содержит три главных компонента, которые составляют основу классической структуры СППР, отличающей ее от других типов ИС:

Интерфейс пользователя, который дает возможность лицу, имеющее право принимать решения, проводить диалог с системой, используя разные программы ввода, форматы и технологии вывода;

Подсистема, предназначенная для сохранения, управления, выбора, отображения и анализа данных;

Подсистема, которая содержит набор моделей для обеспечения ответов на множество запросов пользователей, для аналитических задач.

Чтобы разобраться в работе СППР, необходимо понять суть проблем, которые она решает, а также организационные процессы, в которые она включена. Так, например, при определении возможности внедрения СППР следует учитывать:

Структурированность решаемых управленческих задач;

Уровень иерархии управления фирмой, на котором решение должно быть принято;

Принадлежность решаемой задачи к той или иной функциональной сфере бизнеса;

Вид используемой информационной технологии.

Системы поддержки принятия решений получили широкое применение в экономиках передовых стран мира, причем их количество постоянно возрастает. На уровне стратегического управления используется ряд СППР, в частности для долго-, средне- и краткосрочного, а также для финансового планирования, включая систему для распределения капиталовложений. Ориентированные на операционное управление СППР применяются в областях маркетинга (прогнозирования и анализ сбыта, исследования рынка и цен), научно-исследовательских и конструкторских работ, в управлении кадрами. Операционно-информационные применения связаны с производством, приобретением и учетом товарно-материальных запасов, их физическим распределением и бухгалтерским учетом.

Главной особенностью информационной является качественно новый метод организации взаимодействия человека и компьютера. Выработка решения, что является основной целью этой технологии, происходит в результате итерационного процесса (рис. 1), в котором участвуют:

· система поддержки принятия решений в роли вычислительного звена и объекта управления;

· человек как управляющее звено, задающее входные данные и оценивающее полученный результат вычислений на компьютере.

Рис. 1 Итерационный процесс информационной
технологии поддержки принятия решений

Окончание итерационного процесса происходит по воле человека. В этом случае можно говорить о способности информационной системы совместно с пользователем созда­вать новую информацию для принятия решений.

Дополнительно к этой особенности информационной технологии поддержки принятия решений можно указать еще ряд ее отличительных характеристик:

· ориентация на решение плохо структурированных задач;

· сочетание традиционных методов доступа и обработки компьютерных данных с возможностями математических моделей и методами решения задач на их основе;

· направленность на непрофессионального пользователя компьютера;

· высокая адаптивность, обеспечивающая возможность приспосабливаться к особенностям имеющегося технического и программного обеспечения, а также требованиям пользователя.

Информационная технология поддержки принятия решений может использоваться на любом уровне управления. Кроме того, решения, принимаемые на различных уровнях управления, часто должны координироваться. Поэтому важной функцией и систем, и технологий является координация лиц, принимающих решения, как на разных уровнях управления, так и на одном уровне.

Система поддержки принятия решений (СППР) (англ. Decision Support System, DSS ) - компьютерная автоматизированная система, целью которой является помощь людям, принимающим решение в сложных условиях для полного и объективного анализа предметной деятельности. СППР возникли в результате слияния управленческих информационных систем и систем управления базами данных.

СППР - это информационно-аналитическая система , решающая задачи по информационному и интеллектуальному обеспечению лица, принимающего решения (ЛПР).

Системы поддержки принятия решений (СППР, DSS, Decision Support System) возникли в начале 70-х 20 столетия благодаря развитию управленческих информационных систем и успехам в создании систем искусственного интеллекта. На развитие СППР важное влияние оказали достижения в области информационных технологий, в частности телекоммуникационные сети, персональные компьютеры, динамические электронные таблицы, экспертные системы. Системы подобного класса основаны на технологиях искусственного интеллекта, как правило, не входят в состав интегрированных систем управления предприятием, а являются разработками третьих фирм.

До сих пор нет единого определения СППР, в качестве примера можно привести следующие:

1. Это наиболее мощный представитель класса аналитических систем ориентированный на:

¾ Анализа больших массивов данных,

¾ на выполнение более сложных запросов,

¾ моделирование процессов предметной области,

¾ прогнозирование,

¾ нахождение зависимостей между данными

¾ для проведения анализа "что если"

2. Это интерактивная прикладная система, которая обеспечивает конечным пользователям, принимающим решение, легкий и удобный доступ к данным и моделям с целью принятия решений в слабоструктурированных и неструктурированных ситуациях в разных областях человеческой деятельности

3. Это такие системы, которые основываются на использовании моделей и процедур обработки данных и мыслей, которые помогают принимать решение

4. это интерактивные автоматизированные системы, которые помогают лицам, принимающим решение, использовать данные и модели для решения неструктурованных и слабоструктурованых проблем

5. это компьютерная информационная система, используемая для поддержки разных видов деятельности во время принятия решений в ситуациях, когда невозможно или нежелательно иметь автоматическую систему, полностью выполняющую весь процесс решений

6. это многоуровневая многофункциональная автоматизированная система выработки и реализации решений, которая формируется на основе:

¾ синтеза функциональных и структурных схем отдельных звеньев объекта;

¾ сквозных моделей и задач по стадиям жизненного цикла изделия и самого объекта;

¾ объединения разрозненных локальных подсистем в единую систему управления;

¾ создания взаимосвязанных контуров управления и усиления роли оперативного управления (для изучения логики и диагностики их течения);

¾ углубления системного и программно-целевого подхода к планированию и автоматического анализа работы объекта;

¾ развития единых сквозных норм и нормативов;

¾ создания разветвленной АРМ (как интеллектуальных терминалов), обеспечения программных взаимосвязей, согласования информации и диалога.

Основные компоненты СППР.

DSS – это человеко-машинный вычислительный комплекс, ориентированный на анализ данных и обеспечивающий получение информации, необходимой для принятия решений в сфере управления. Такое разнообразие определений отображает широкий диапазон разных типов СППР. Но практически все виды этих компьютерных систем характеризуются четкой структурой, которая содержит три главных компонента, которые составляют основу классической структуры СППР, отличающей ее от других типов ИС:

1. интерфейса пользователя, который дает возможность лицу, которое имеет право принимать решения, проводить диалог с системой, используя разные программы ввода, форматы и технологии вывода;

2. подсистемы, предназначенной для сохранения, управления, выбора, отображения и анализа данных;

3. подсистемы, которая содержит набор моделей для обеспечения ответов на множество запросов пользователей, для аналитических задач.

Рассмотрим структуру системы поддержки принятия решений (рис. 2), а также функции составляющих ее блоков, которые определяют основные технологические операции.

Рис. 2. Основные компоненты информационной
технологии поддержки принятия решений

В состав системы поддержки принятия решений входят три главных компонента: база данных, база моделей и программная подсистема, которая состоит из системы управления базой данных (СУБД), системы управления базой моделей (СУБМ) и системы управления интерфейсом между пользователем и компьютером.

База данных играет в информационной технологии поддержки принятия решений (СППР) важную роль. Данные могут использоваться непосредственно пользователем для расчетов при помощи математических моделей. Рассмотрим источники данных и их особенности:

1. Часть данных поступает от информационной системы операционного уровня. Чтобы использовать их эффективно, эти данные должны быть предварительно обработаны.

Для этого существуют две возможности:

– использовать для обработки данных об операциях фирмы систему управления базой данных, входящую в состав системы поддержки принятия решений;

– сделать обработку за пределами системы поддержки принятия решений, создав для этого специальную базу данных. Этот вариант более предпочтителен для фирм, производящих большое количество коммерческих операций. Обработанные данные об операциях фирмы образуют файлы, которые для повышения надежности и быстроты доступа хранятся за пределами системы поддержки принятия решений.

2. Помимо данных об операциях фирмы для функционирования системы поддержки принятия решений требуются и другие внутренние данные, например данные о движении персонала, инженерные данные и т.п., которые должны быть своевременно собраны, введе­ны и поддержаны.

3. Важное значение, особенно для поддержки принятия решений на верхних уровнях управления, имеют данные из внешних источников. В числе необходимых внешних данных следует указать данные о конкурентах, национальной и мировой экономике. В отличие oт внутренних внешние данные обычно приобретаются у специализирующихся на их сборе организаций.

4. В настоящее время широко исследуется вопрос о включении в базу данных еще одного источника данных – документов, содержащих записи, письма, контракты, приказы и т.п. Если содержание этих документов будет записано в памяти и затем обработано по некоторым ключевым характеристикам (поставщикам, потребителям, датам, видам услуг и др.), то система получит новый мощный источник информации.

Система управления данными (СУБД) должна обладать следующими возможностями:

составление комбинаций данных, получаемых из различных источников посредством использования процедур агрегирования и фильтрации;

быстрое прибавление или исключение того или иного источника данных;

построение логической структуры данных в терминах пользователя;

использование и манипулирование неофициальными данными для экспериментальной проверки рабочих альтернатив пользователя;

обеспечение полной логической независимости этой базы данных от других операционных баз данных, функционирующих в рамках фирмы.

База моделей . Целью создания моделей являются описание и оптимизация некоторого объекта или процесса. Использование моделей обеспечивает проведение анализа в системах поддержки принятия решений. Модели, базируясь на математической интерпретации проблемы, при помощи определенных алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений.

Например,модель линейного программирования дает возможность определить наиболее выгодную производственную программу выпуска нескольких видов продукции при заданных ограничениях на ресурсы.

Использование моделей в составе информационных систем началось с применения статистических методов и методов финансового анализа, которые реализовывались командами обычных алгоритмических языков. Позже были созданы специальные языки, позволяющие моделировать ситуации типа «что будет, если?» или «как сделать, чтобы?» Такие языки, созданные специально для построения моделей, дают возможность построить модели определенного типа, обеспечивающие нахождение решения при гибком изменении переменных.

Существует множество типов моделей и способов их классификации, например по цели использования, области возможных приложений, способу оценки переменных и т.п.

По цели использования модели подразделяются на оптимизационные , связанные с нахождением точек минимума или максимума некоторых показателей (например, управляющие часто хотят знать, какие их действия ведут к максимизации прибыли или минимизации затрат), и описательные , описывающие поведение некоторой системы и не предназначенные для целей управления (оптимизации).

По способу оценки модели классифицируются на детерминистские , использующие оценку переменных одним числом при конкретных значениях исходных данных, и стохастические , оценивающие переменные несколькими параметрами, так как исходные данные заданы вероятностными характеристиками.

Детерминистские модели более популярны, чем стохастические, потому что они менее дорогие, их легче строить и использовать. К тому же часто с их помощью получается вполне достаточная информация для принятия решения.

По области возможных приложений модели разбиваются на специализированные , предназначенные для использования только одной системой, и универсальные – для использования несколькими системами.

Специализированные модели более дорогие, они обычно применяются для описания уникальных систем и обладают большей точностью.

В системах поддержки принятия решения база моделей состоит из стратегических, тактических и оперативных моделей , а также математических моделей (рис. 6.6) в виде совокупности модельных блоков, модулей и процедур, используемых как элементы для их построения.

Рис. 6.6. Типы моделей, составляющих базу моделей

Стратегические модели используются на высших уровнях управления для установления целей организации, объемов ресурсов, необходимых для их достижения, а также политики приобретения и использования этих ресурсов. Они могут быть также полезны при выборе вариантов размещения предприятий, прогнозировании политики конкурентов и т.п. Для стратегических моделей характерны значительная широта охвата, множество переменных, представление данных в сжатой агрегированной форме. Часто эти данные базируются на внешних источниках и могут иметь субъективный характер. Горизонт плани­рования в стратегических моделях, как правило, измеряется в годах. Эти модели обычно детерминистские, описательные, специализированные для использования на одной опреде­ленной фирме.

Тактические модели применяются управляющими среднего уровня для рас­пределения и контроля использования имеющихся ресурсов. Среди возможных сфер их ис­пользования следует указать финансовое планирование, планирование требований к работникам, планирование увеличения продаж, построение схем компоновки предприятий. Эти модели применимы обычно лишь к отдельным частям фирмы (например к системе производства и сбыта) и могут также включать в себя агрегированные показатели. Временной горизонт, охватываемый тактическими моделями, – от одного месяца до двух лет. Здесь также могут потребоваться данные из внешних источников, но основное внимание при реализации данных моделей должно быть уделено внутренним данным фирмы. Обычно тактические модели реализуются как детерминистские, оптимизационные и универсальные.

Оперативные модели используются на низших уровнях управления для под­держки принятия оперативных решений с горизонтом, измеряемым днями и неделями. Возможные применения этих моделей включают в себя ведение дебиторских счетов и кредитных расчетов, календарное производственное планирование, управление запасами и т.д. Оперативные модели обычно используют для расчетов внутрифирменные данные. Они, как правило, детерминистские, оптимизационные и универсальные (т.е. могут быть использованы в различных организациях).

Математические модели состоят из совокупности модельных блоков, модулей и процедур, реализующих математические методы. Сюда могут входить процедуры линейного программирования, статистического анализа временных рядов, регрессионного анализа и т.п. – от простейших процедур до сложных ППП. Модельные блоки, модули и процедуры могут использоваться как по отдельности, так и комплексно для построения и поддержания моделей.

Система управления базой моделей (СУБМ) должна обладать следующими возможностями: создавать новые модели или изменять существующие, поддерживать и обновлять парамет­ры моделей, манипулировать моделями.

Система управления интерфейсом . Эффективность и гибкость информационной технологии во многом зависят от характеристик интерфейса системы поддержки принятия решений. Интерфейс определяет: язык пользователя; язык сообщений компьютера, органи­зующий диалог на экране дисплея; знания пользователя.

Язык пользователя – это те действия, которые пользователь производит в отношении системы путем использования возможностей клавиатуры; электронных карандашей, пишущих на экране; джойстика; «мыши»; команд, подаваемых голосом, и т.п. Наиболее простой формой языка пользователя является создание форм входных и выход­ных документов. Получив входную форму (документ), пользователь заполняет его необхо­димыми данными и вводит в компьютер. Система поддержки принятия решений производит необходимый анализ и выдает результаты в виде выходного документа установленной формы.

Значительно возросла за последнее время популярность визуального интерфейса . С помощью манипулятора «мышь» пользователь выбирает представленные ему на экране в форме картинок объекты и команды, реализуя таким образом свои действия.

Управление компьютером при помощи человеческого голоса – самая простая и поэтому самая желанная форма языка пользователя. Она еще недостаточно разработана и поэ­тому малопопулярна. Существующие разработки требуют от пользователя серьезных ограничений: определенного набора слов и выражений; специальной надстройки, учиты­вающей особенности голоса пользователя; управления в виде дискретных команд, а не в виде обычной гладкой речи. Технология этого подхода интенсивно совершенствуется, и в ближайшем будущем можно ожидать появления систем поддержки принятия решений, ис­пользующих речевой ввод информации.

Язык сообщений – это то, что пользователь видит на экране дисплея (символы, графика, цвет), данные, полученные на принтере, звуковые выходные сигналы и т.п. Важным измерителем эффективности используемого интерфейса является выбранная форма диалога между пользователем и системой. В настоящее время наиболее распространены следующие формы диалога : запросно-ответный режим, командный режим, режим меню, режим заполнения пропусков в выражениях, предлагаемых компьютером.

Каждая форма в зависимости от типа задачи, особенностей пользователя и принимаемого решения может иметь свои достоинства и недостатки.

Долгое время единственной реализацией языка сообщений был отпечатанный или выведенный на экран дисплея отчет или сообщение. Теперь появилась новая возможность представления выходных данных – машинная графика. Она дает возможность создавать на экране и бумаге цветные графические изображения в трехмерном виде. Использование машинной графики значительно повышает наглядность и интерпретируемость выходных данных и становится все более популярным в информационной технологии поддержки принятия решений.

За последние несколько лет наметилось новое направление, развивающее машинную графику, – мультипликация. Мультипликация оказывается особенно эффективной для интерпретации выходных данных систем поддержки принятия решений, связанных с моделированием физических систем и объектов.

Например,система поддержки принятия решений, предназначенная для обслуживания клиентов в банке, с помощью мультипликационных моделей может реально просмотреть различные варианты организации обслуживания в зависимости от потока посетителей, допустимой длины очереди, количества пунктов обслуживания и т.п.

В ближайшие годы следует ожидать использования в качестве языка сообщений человеческого голоса. Сейчас эта форма применяется в системе поддержки принятия решений сферы финансов, где в процессе генерации чрезвычайных отчетов голосом поясняются причины исключительности той или иной позиции.

Знания пользователя – это то, что пользователь должен знать, работая с системой. К ним относятся не только план действий, находящийся в голове у пользователя, но и учебники, инструкции, справочные данные, выдаваемые компьютером.

Совершенствование интерфейса системы поддержки принятия решений определяется успехами в развитии каждого из трех указанных компонентов. Интерфейс должен обладать следующими возможностями:

– манипулировать различными формами диалога, изменяя их в процессе принятия решения по выбору пользователя;

–передавать данные системе различными способами;

– получать данные от различных устройств системы в различном формате;

– гибко поддерживать знания пользователя (оказывать помощь по запросу, подсказывать).

В результате изучения данной главы студент должен:

знать

  • положения и теоретические основы информатизации поддержки принятия решений в сфере управления;
  • современные представления о системах поддержки принятия решений;
  • историю и тенденции развития систем поддержки принятия решений;

уметь

  • обобщать и систематизировать современные концепции систем поддержки принятия решений;
  • давать самостоятельную оценку информационных систем, поддерживающих современные методы и модели принятия решений;

владеть

  • классификацией систем поддержки принятия решений;
  • навыком выделения уникальных особенностей системы поддержки принятия решений, отличающих ее от других информационных систем.

Определение и основные характеристики систем поддержки принятия решений

Системы поддержки принятия решений представляют собой класс информационных систем, в рамках которых опыт и неформализованные знания лица, принимающего решение, сочетаются с применением математического аппарата. Благодаря этому свойству такие системы могут быть с успехом использованы при решении неструктурированных задач.

Согласно классификации Г. Саймона все задачи принятия решений можно подразделить на следующие категории:

  • полностью структурированные, когда ЛПР известны все элементы задачи и взаимосвязи между ними. Такие решения носят рутинный, повторяющийся характер, поэтому их можно полностью автоматизировать и свести роль ЛПР в принятии таких решений практически к нулю;
  • слабоструктурированные, или смешанные, содержащие как качественные, гак и количественные элементы, о которых менеджер имеет неполное представление, поскольку знает лишь часть элементов и связей между ними;
  • неструктурированные , содержащие описание основных элементов, признаков и характеристик, количественные зависимости между которыми не известны.

Следует отметить, что в практике работы руководителя встречается относительно немного полностью структурированных или совершенно неструктурированных задач. При этом большинство управленческих задач могут быть классифицированы как слабоструктурированные.

В СППР активно используются субъективные предпочтения ЛПР, от которых зависит окончательное принятие решения. Такой подход дает менеджеру возможность использовать свои знания и опыт. Кроме того, ответственность ЛПР за принятые решения резко усиливает его мотивацию и побуждает к тщательному анализу информации. Таким образом, «субъективное» - не всегда плохо, а «объективное» - не всегда достижимо.

Существующие в настоящее время СППР, как правило, являются результатом мультидисциплинарных исследований, охватывающих такие области, как проектирование баз и хранилищ данных, искусственный интеллект, интерактивные компьютерные системы, методы имитационного моделирования.

В работах Г. Саймона, посвященных теории поддержки принятия решений, содержится следующий набор из шести утверждений. Первые три из них сформулированы в ставшей классической книге Administrative behavior 1

  • если информация, хранящаяся в компьютере, доступна тогда, когда это необходимо для принятия решения, то это может повысить рациональность принятия решений;
  • специализация функций принятия решений в значительной степени зависит от формирования надлежащих каналов связи с центрами решений;
  • когда необходимость в каком-либо конкретном знании возникает неоднократно, организация может предвидеть эту необходимость и, предоставляя человеку, обладающему этими знаниями, преимущество в принятии решений, добиться принятия более эффективного решения.

Три перечисленных утверждения особенно важны, если время, отведенное на принятие решения, ограничено.

В статье Applying information technology to organization design сформулированы еще три утверждения :

  • для постиндустриального общества основной проблемой является не организация эффективного производства, а организация эффективного процесса принятия решений, т.е. обработки информации. Повышение эффективности принятия решений всегда будет важным фактором;
  • с точки зрения обработки информации разделение труда означает разложение общей системы принятия решений на относительно независимые подсистемы, каждая из которых может быть спроектирована на основе минимального взаимодействия с другими;
  • ключ к успешной разработке информационных систем заключается в согласовании технологий и внимания к пользователям. Дополнительный компонент для обработки информации, человек или машина, может повысить производительность системы, если будут выполнены следующие три условия:
  • - компонент приносит больше результатов, чем требует вложений, экономит время и не требует дополнительного внимания;
  • - компонент включает как активные, так и пассивные элементы. При этом активные элементы автоматически выбирают и фильтруют информацию;
  • - компонент включает в себя аналитические и искусственные модели, которые способны решать задачи, оценивать и принимать решения.

Таким образом, автоматизированная поддержка принятия решений полезна и необходима в тех случаях, когда есть потребность в предоставлении релевантной, качественной информации лицам, принимающим решения, тогда, когда они в этой информации нуждаются.

С момента появления первых разработок в области систем поддержки принятия решений определение СППР непрерывно совершенствуется 1 .

Ранние определения СППР (предложенные в начале 1970-х гг.) отражали следующие три момента: 1) возможность оперировать с неструктурированными или слабоструктурированными задачами (в отличие от задач, с которыми имеет дело исследование операций); 2) интерактивные автоматизированные (т.е. реализованные на базе компьютера) системы; 3) разделение данных и моделей.

Приведем некоторые определения СППР:

  • совокупность процедур обработки данных и суждений, помогающих руководителю в принятии решений, основанных на использовании моделей ;
  • интерактивные автоматизированные системы, помогающие лицу, принимающему решения, использовать данные и модели для решения слабоструктурированных проблем ;
  • система, которая обеспечивает пользователям доступ к данным и (или) моделям таким образом, что пользователи могут принимать более обоснованные решения .

Сформулировать общепринятое определение СППР трудно. Это объясняется тем, что ее конструкция существенно зависит от вида задач, для решения которых она разрабатывается, видов данных, возможностей программного обеспечения, а также от пользователей системы.

Тем не менее можно выделить некоторые общепризнанные элементы и характеристики СППР. Прежде всего, СППР - это интерактивная автоматизированная система, которая помогает ЛИР использовать данные и модели для принятия решений. Система должна обладать возможностью работать с интерактивными запросами, при этом язык формирования запросов должен быть достаточно простым для изучения.

Согласно Е. Тюрбану 1 СППР обладают следующими четырьмя основными характеристиками:

  • они используют как данные, так и модели;
  • они предназначены для помощи менеджерам в принятии решений для слабоструктурированных и неструктурированных задач;
  • они поддерживают, но не заменяют выработку решений менеджерами;
  • их цель состоит в повышении эффективности принимаемых решений.

Также Е. Тюрбан предложил список характеристик «идеальной»

СППР - она:

  • оперирует слабоструктурированными задачами;
  • предназначена для ЛПР различных уровней;
  • может быть адаптирована для группового и индивидуального использования;
  • поддерживает как взаимозависимые, так и последовательные решения;
  • поддерживает три фазы процесса решения: интеллектуальную часть, проектирование и выбор;
  • поддерживает различные методы решения, что может быть полезно при решении задачи группой ЛПР;
  • является гибкой и адаптируется к изменениям как внутренней среды организации, так и ее окружения;
  • проста в использовании и модификации;
  • повышает эффективность процесса принятия решений;
  • позволяет человеку управлять процессом принятия решений с помощью компьютера, а не наоборот;
  • поддерживает эволюционное использование и легко адаптируется к изменяющимся требованиям;
  • может быть легко построена, если может быть сформулирована логика конструкции СППР;
  • поддерживает моделирование;
  • позволяет использовать знания.

СППР состоит из двух основных подсистем - лица, принимающего решения, и информационной системы (ИС). Функция ЛПР как компонента СППР состоит не только в вводе данных, но и в принятии решений - на основе своих знаний и интуиции .

Данные есть результат наблюдения за физическим объектом или явлением: например, ежедневным объемом производства, ежедневным объемом продаж или уровнем запасов продукта. База данных есть совокупность взаимосвязанных файлов. Системы управления базами данных представляют собой компьютерные программы, связанные с управлением большим количеством данных в физическом хранилище, а также с созданием и обновлением запросов к базам данных. СУБД могут представлять собой как «стороннее» программное обеспечение, так и быть встроенными в СППР.

Математические модели обычно встроены в СППР, а пользователи могут создавать, редактировать, обновлять или удалять модели. Современные СППР представляют пользователю довольно широкий выбор режимов работы: на основе интерфейсных меню, языка команд, вопросов и ответов, а также взаимодействие на основе форм, систем распознавания речи и графического пользовательского интерфейса. В частности, графический пользовательский интерфейс {graphic users interface) предусматривает использование иконок, кнопок, выпадающих меню и панелей. В последние годы эти элементы стали наиболее распространенным способом общения пользователей с информационными системами.

Простейшая архитектура СППР представлена на рис. 3.1, а ее место в комплексной информационной системе предприятия - на рис. 3.2.

Рис. 3.1.


Рис. 3.2.

СППР отличаются от других управленческих информационных систем тем, что они направлены на повышение эффективности решений, а не на облегчение процесса принятия решений.

Модель принятия решений человеком предусматривает три этапа - разведку, разработку и выбор. При этом термин «поддержка» подразумевает довольно много различных действий и задач, выполняемых на каждом из перечисленных этапов.

На стадии разведки роль ЛПР заключается в определении проблемы, которую необходимо решить. Делается это на основе исходных данных, полученных и проанализированных системой обработки транзакций или управленческой информационной системой.


Рис. 3.3.

Существующие обзоры СППР показывают, что все большее число систем становится стратегическими инструментами, необходимыми для существования и устойчивого развития организаций 1 . Дальнейшие исследования должны принимать во внимание, что СППР из необязательного программного обеспечения становятся жизненно необходимыми для бизнеса. Следовательно, индивидуальные различия, стили поведения, личные, демографические иные пользовательские характеристики могут стать критическими факторами успеха. Смещение фокуса исследований применения СППР с пользовательских проблем на задачи, а также на организационные и внешние факторы является необходимым для отражения действительности.

Оценка эффективности применения СППР связана с анализом затрат и выгод, получаемых от их внедрения. Уникальность данных систем состоит в том, что, хотя они обеспечивают значительную экономию средств и рост прибыли предприятия, оценка эффективности их применения представляется весьма проблематичной. Поэтому исследователи используют анализ последствий принимаемых решений, изменений в процессе принятия решений, концептуальных изменений в видении проблемы руководством, изменений в процедурах, а также анализ затрат и выгод, изменений в обслуживании, а также управленческие оценки системы .

Сегодня СППР нашли широкое применение как в коммерческих, так и в некоммерческих организациях. В то же время есть две области, в которых они используются не столь часто - международный бизнес и учет/аудит .

Особенности и основы построения компонентов СППР обеспечивают реализацию таких важных свойств построения информационных систем, как интерактивность, интегрированность, мощность, доступность, гибкость, надежность, робастность, управляемость.

Интерактивность СППР означает, что система реагирует на различные действия, посредством которых человек влияет на вычислительный процесс, в частности, в диалоговом режиме. Человек и система обмениваются информацией в темпе, который сравним со скоростью обработки информации человеком. Однако практика показывает, что лишь немногие руководители хотят и умеют вести прямой диалог с компьютером: многие предпочитают взаимодействие с системой через посредника или в режиме косвенного доступа, с возможностью пакетной обработки данных. Вместе с тем свойство интерактивности необходимо для исследования новых проблем и ситуаций при адаптивном проектировании прикладных СППР.

Интегрированность СППР - это совместимость составляющих системы управления данными и средств общения с пользователями в процессе поддержки принятия решений.

Мощность означает способность системы отвечать на существенные вопросы.

Доступность - это способность обеспечить предоставление ответов на запросы пользователя в нужной форме и в нужное время.

Гибкость характеризует возможность системы адаптироваться к изменениям потребностей и ситуаций.

Надежность означает способность системы выполнять требуемые функции в течение длительного периода.

Робастность - это способность системы восстанавливаться в случае возникновения ошибочных ситуаций как внешнего, так и внутреннего происхождения. Хотя между надежностью и робастностью существует определенная связь, это две разные характеристики: система, которая никогда не восстанавливается в случае возникновения ошибочных ситуаций, может быть надежной, не будучи робастной. Однако система с высоким уровнем робастности, которая может восстанавливаться и продолжать работу во многих ошибочных ситуациях, может быть отнесена к ненадежным, поскольку она может не обладать способностью выполнять необходимые процедуры.

Управляемость означает, что пользователь может контролировать действия системы, вмешиваясь в ход решения задачи.

Современные компьютерные системы поддержки принятия решений:

  • предоставляют руководителю помощь в процессе принятия решений и обеспечивают поддержку во всем диапазоне структурированных, полу- структурированных и неструктурированных задач;
  • поддерживают и делают более обоснованными соображения и оценки руководителя, но не заменяют и не отменяют их (контроль остается за человеком). Благодаря удобному интерфейсу пользователь чувствует себя комфортно и не боится работать с системой;
  • повышают эффективность принимаемых решений. В отличие от административных информационных систем, в которых акцент делается на максимальную производительность аналитического процесса, в СППР значительно более весомыми являются эффективность процесса принятия решений и самих решений;
  • интегрируют модели и аналитические методы с доступом к данным и выборкой данных. Для оказания помощи в принятии решений активизируются одна или несколько моделей (математических, статистических, имитационных, количественных, качественных или комбинированных). Содержание баз и хранилищ данных охватывает историю текущих и предшествующих операций, а также информацию внутреннего характера и информацию о среде;
  • просты в использовании даже для лиц, которые не имеют богатого опыта работы с компьютером. Системы являются «дружественными» для пользователей, не требуют глубоких знаний в области вычислительной техники и обеспечивают простую навигацию, диалоговую документацию, встроенные средства обучения и другие атрибуты программных интерфейсных систем;
  • построены по принципу интерактивного решения задач. Пользователь имеет возможность поддерживать диалог с СППР в непрерывном режиме, не ограничиваясь вводом отдельных команд с последующим ожиданием результатов;
  • ориентированы на гибкость и адаптивность к изменениям как во внешней среде, так и в подходах к решению задач, которые выбирает пользователь;
  • не навязывают пользователю какой-либо определенный процесс принятия решений. Пользователь имеет ряд возможностей и может выбирать их в форме и последовательности, которые соответствуют стилю «воображаемых моделей» его познавательной деятельности.