Файл: Аналитический обзор существующих систем поддержки принятия решения ( Задачи, выполняемые системами поддержки принятия решений).pdf

ВВЕДЕНИЕ

На сегодняшний день многие российские предприятия переживают спад производства и снижение трудовой активности под влиянием условий конкурентного рынка. Рационально выстроенный процесс информатизации предприятий, активно освещаемый правительством Российской Федерации, способен обеспечить максимально прозрачное и эффективное управление бизнесом и предоставить управляющему звену возможность проводить текущую оценку состояния хозяйственной деятельности коммерческого предприятия, а так же более грамотно формулировать и описывать бизнес-цели, определять методы и пути достижения различных бизнес-задач.

Для достижения эффективной информатизации коммерческих предприятий необходимо внедрение автоматизированных компьютерных систем, которые с одной стороны, выполняли бы функцию снабжения максимально полной, актуальной, качественной и согласованной информацией, а с другой – могли обеспечивать максимально эффективный, быстрый и многоаспектный анализ данных. Первую функцию поддерживают, как правило, автоматизированные систем учета, в свою очередь вторую функцию реализуют системы поддержки принятия решений.

Российские торговые предприятия используют технологии СППР для решения таких задач, как планирование закупок и хранения, анализ совместных покупок, поиск шаблонов поведения во времени. Анализ данных о количестве покупок и наличии товара на складе в течение некоторого периода времени позволяет планировать закупку товаров, например, в ответ на сезонные колебания спроса на товар.

Хотелось бы подчеркнуть, что в современных системах поддержки принятия решений исключительное значение имеют данные и информация. В корпоративную базу данных вводятся данные о среде фирмы, а также она содержит данные, которые обеспечиваются информационной системой менеджмента.

Предмет исследования – системы поддержки принятия решений.

Целью является аналитический обзор существующих систем поддержки принятия решения. Для цели исследования необ решить следующие

• рассмотреть понятие и особенности систем поддержки принятия решений
• провести обзор наиболее популярных систем поддержки принятия решений.

Структурно работа состоит из введения, двух глав, заключения и списка литературы.

ГЛАВА 1. ПОНЯТИЕ И ОСОБЕННОСТИ СИСТЕМ
ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЙ РЕШЕНИЙ

1.1 Задачи, выполняемые системами поддержки принятия решений

Система поддержки принятия решений, СППР, Decision Support System, DSS – компьютерная автоматизированная система, еe целью является помощь людям, принимающим решение в сложных условиях для объективного анализа предметной деятельности.

В принципе, системой поддержки принятия решений можно назвать любой механизм, помогающий человеку принимать обоснованные решения, а не действовать на основе только интуиции. Поэтому элементы СППР есть практически в любых программах, которые дают возможность получить отчет либо построить график. Помимо СППР (DSS) таких систем существует множество. Например: BI (Business Intelligence), KDD, EPM (Enterprise PerformanceManagement), BPM (Business Performance Management), CPM (Corporate Performance Management) и прочие, но они мало отличаются друг от друга, и их предпочтительней называть аналитическими системами.

В идеале, аналитическая система должна решать такие задачи: извлечение информации, консолидация, очистка, предобработка данных, визуализация, моделирование, прогнозирование, доставка данных потребителю.

Эти операции и выполняются людьми в процессе принятия решений. Если написанная программа осуществляет хотя бы половину из данного списка, то ее можно называть «системой поддержки принятия решений».

СППР предназначена для поддержки многокритериальных решений в сложной информационной среде. При этом под многокритериальностью понимается тот факт, что результаты принимаемых решений оцениваются не по одному, а по совокупности многих показателей (критериев), которые рассматриваются одновременно.

Учет большого объема данных практически невозможен без помощи современной вычислительной техники, этим определяется информационная сложность. В этих условиях число возможных решений, как правило, весьма велико, и выбор наилучшего из них «на глаз» без полного анализа может приводить к грубым ошибкам.

Две основные задачи, решаемые системой поддержки принятия решений:

1. Оптимизация (выбор наилучшего решения из множества возможных);
2. Ранжирование (упорядочение возможных решений по предпочтительности).

В обеих задачах принципиальным моментом является выбор совокупности критериев, на основе которых в дальнейшем будут оцениваться и сопоставляться возможные (альтернативные) решения. Система СППР помогает пользователю сделать такой выбор.

Многими система поддержки принятия решений воспринимается как некая красная кнопка, которая по нажатию пальца определяет, кто стоит перед ней, какую проблему хочет решить и с какой точностью.

СППР, или DSS – мощный инструмент помощи участнику экономической деятельности, принимающему решения. Это единая система данных, моделей и средств доступная им (интерфейс). СППР призваны улучшить работу людей путем применения информационных технологий. В свою очередь, СППР можно условно разделить на два типа. Это так называемые информационные системы руководства (EIS), которые предназначены для немедленного реагирования на текущую ситуацию, и СППР с углубленной проработкой данных.

К системам поддержки принятия решений (СППР) часто относят очень широкий спектр инструментов – от простых надстроек над учетными и ERP-системами до решений класса Business Intelligence (BI), что является не совсем верным. Дело в том, что одна из ключевых особенностей СППР – это оперирование неструктурированными данными, работа в ситуациях с высокой степенью неопределенности, использование разнородной информации.

При этом результатом применения СППР, как правило, является получение рекомендаций и прогнозов, которые не всегда являются прямым указанием к дальнейшим действиям. Если же управленческие решения принимаются в соответствии с четким алгоритмом, то в этом случае речь скорее идет об автоматизированных системах управления (АСУ), которая в отличие от СППР, может «самостоятельно» или при минимальном участии человека дать рекомендации или осуществить прямое управленческое воздействие.

СППР применяются, в большинстве случаев, на верхнем уровне управления, имеющего стратегическое долгосрочное значение. К таким задачам относят формирование стратегии предприятия, разработка плана привлечения экономических ресурсов и т.д.

Максимальную пользу принесет внедрение СППР в рамках крупного предприятия: это ведет к сокращению затрат – как временных, так и финансовых. Эта система необходима и для прогнозирования продаж, для сегментации клиентов. Эффективно использование СППР для принятия важных решений в области прогнозирования поломок оборудования и, соответственно, плановых ремонтов. Оценка поставщиков в отделах закупок тоже решается с помощью СППР.

1.2 Особенности практического применения систем поддержки принятия решений

В наши дни системы поддержки принятия решений востребованы почти во всех областях и на всех стадиях экономики и управления, как в бизнесе, так и в государственных организациях, а также в социальной сфере. И в работе с СППР могут быть задействованы не только лица, наделенные правом принятия решений, но и менеджеры среднего звена.

Во всех сферах, где необходимы системы, существуют общие характеристики:

• стратегическое планирование и управление;
• большие массивы обрабатываемой и хранящейся информации;
• слабо структурированные или непрограммируемые процессы;
• быстрота реагирования на изменяющийся рынок или бизнес-процессы;
• большое количество аналитических процессов.

Для анализа и выработки предложений в СППР используются разные методы. К ним относятся: информационный поиск, интеллектуальный анализ данных, поиск знаний в базах данных, рассуждение на основе прецедентов, имитационное моделирование, генетические алгоритмы, нейронные сети и др.

Некоторые из них были разработаны в рамках искусственного интеллекта. Если в основе работы системы лежит один или несколько таких методов, то говорят об интеллектуальной СППР (ИСППР).

Итак, в каких же областях экономики и социальной сферы возможно использование СППР? Изначально СППР были востребованы банками и финансовыми структурами, в работе которых стратегическое планирование преобладает над операционным.

Но в последнее время системы поддержки принятия решений начинают активно использовать даже государственные ВУЗы. Это связанно с тем, что учебные заведения стремятся перейти на новый уровень управления.

Можно сделать следующий вывод: СППР необходима людям и организациям, стремящимся минимизировать риски, которые управляют своим капиталом с помощью стратегического планирования.

Основные направления, где применяются СППР:

• интернет-бизнес (построение рекомендательных систем для персонализации пользователей веб-сайтов, с целью выявление случаев мошенничества и т.д.);
• телекоммуникационный бизнес (к примеру, анализ доходности и риска клиентов);
• промышленное производство (прогнозирование качества производимого изделия);
• медицина (диагностика заболеваний);
• банковская деятельность (наиболее распространенная задача – кредитный скоринг, прогноз остатков на счетах и др.);
• энергетика (главная задача – прогноз потребления электроэнергии);
• страховой бизнес;
• государственные учреждения;
• государственное планирование на уровне Министерств и ведомств (например, СППР очень востребована в Минэкономразвития, на уровне планирования бюджетов различных областей и Республик РФ);
• маркетинговые, исследовательские агентства – и многие другие компании.

Цель любой модели или методики, закладываемой в СППР, – описание в математических терминах тех или иных событий или объектов. Компьютерная система, используя различные данные, исходную информацию, правила и лгоритмы, предлагает набор решений. Пользователь оценивает полученные результаты исходя из своих представлений и, в случае необходимости, уточняет запросы и т.д.

Ценность информации, получаемой от СППР, определяется моделями и сценариями, на которых основывается, а также полнотой и достоверностью исходных данных.

Показатели деятельности компании сравнительно легко можно получить из «внутренних» бизнес-приложений, однако постоянное обновление и обработка данных из внешних источников является достаточно сложной задачей.

Перечень используемых моделей работы с данными (Data Mining) достаточно широк: это и статистические методы, и нейронные сети, и так называемое «дерево решений» и многие другие. В целом можно сказать, что их настройка и применение требуют от пользователя высокого уровня подготовки.

По степени интеллектуальности обработки данных при анализе выделяют три класса задач анализа:

1. Информационно-поисковый. Система осуществляет поиск необходимых данных в соответствии с заранее определенными запросами. Задачи этого класса решаются построением систем информационно-поискового анализа на базе реляционных СУБД и статических запросов с использованием языка SQL.

2. Оперативно-аналитический. Система производит группировку и обобщение данных в любом виде, необходимом аналитику. Причем в этом случае заранее невозможно предсказать необходимые аналитику запросы. Для этого класса задач необходимо построение систем оперативного анализа с применением технологии оперативной аналитической обработки данных OLAP, использующей концепцию многомерного анализа данных.

3. Интеллектуальный. Система осуществляет поиск функциональных и логических закономерностей в накопленных данных, построение моделей и правил, которые объясняют найденные закономерности и/или с определенной вероятностью прогнозируют развитие некоторых процессов.

Создание и внедрение Системы поддержки принятия решений в социально-экономической сфере области осуществлялось совместно с Министерством экономического развития и торговли Российской Федерации и Правительством ряда республик РФ в рамках реализации мероприятий ФЦП «Электронная Россия».

Эта область предназначена для обеспечения поддержки принятия решений специалистами и руководством органов государственной власти на местах.