Файл: Влияние информационных технологий на развитие систем поддержки принятия решений.pdf

• 1. Методы принятия решений, используемые в СППР

Большинство существующих СППР используют какой-либо один математический метод принятия решений, в основном метод анализа иерархий Томаса Л. Саати. Важнейшим преимуществом СППР является многообразие используемых методов принятия решений, поскольку в этом случае альтернативы оцениваются с позиций различных математических моделей, отражающих отдельные аспекты задачи принятия решения.

• 1. Влияние информационных технологий на развитие систем поддержки принятия решений

За последние десятилетия информационные технологии достигли высокого уровня развития. В связи с этим большинство развивающихся компаний используют автоматизированные средства, позволяющие эффективно хранить, обрабатывать и распределять накопленные данные. Современные системы поддержки принятия решений (СППР) появились благодаря развитию управленческих информационных систем и систем управления базами данных (СУБД) и представляют собой системы, приспособленные к решению текущих задач, возникающих в управленческой деятельности. Это мощный инструмент, позволяющий помочь лицам, принимающим решения (ЛПР), решить сложные неструктурированные задачи. Как правило, системы поддержки принятия решений являются результатом мультидисциплинарного исследования, которое включает в себя теории баз данных, методов имитационного моделирования, искусственного интеллекта, нейронных сетей, ситуационного анализа и интерактивных компьютерных систем. В настоящее время нет единого общепринятого определения СППР, т. к. строение системы напрямую зависит от тех задач, для решения которых она используется, а также от доступных знаний, данных и информации, на основе которых принимаются решения.

Рассмотрим, как информационные технологии влияли на развитие СППР.

Ранний период

С 1965 года толчком в развитие послужило разработка системы “IBM system-360” и других более мощных универсальных систем что привело к созданию в больших компаниях систем информации для менеджмента (Management Information Systems - MIS). Они были сфокусированы на обеспечение менеджеров структурированными регулярными докладами. Большая часть этой информации поступала из систем транзакций и бухгалтерского учета.

К концу 1970-х ряд компаний и отдельных исследователей разработали интерактивные информационные системы, использующие различные модели и группы данных для помощи менеджерам в анализе слабоструктурированных проблем. Все эти разнородные системы были объединены общим понятием DSS. И с тех самых пор стало понятно, что DSS могут быть разработаны для поддержки всех тех, кто принимает решения на любом возможном уровне любой организации. В DSS использовалось множество моделей, включая модели оптимизации и стимуляции. Статистические пакеты были также признаны в качестве необходимого инструмента для построения DSS.

---

А в начале 1980-х гг. исследователи в области искусственного интеллекта начали работу по созданию экспертных систем в бизнесе и менеджменте.

Так же в начале 80-х исследователи из академических институтов создали новую категорию ПО для поддержки группового принятия решений. Самыми ранними вариантами групповых DSS были «Mindsight» компании «Execucom Systems», «GroupSystems», созданные в Аризонском Университете, и система «SAMM», созданная исследователями Университета Миннесоты. Диксон, Пул и Дисанктис (Dickson, Poole and DeSanctis) сообщали в 1992 г., что Б.Гэллап, диссертант из Миннесоты, решил в 1984 г. спроектировать свою собственную систему группового DSS на BASIC’е с возможностью ее работы на университетском компьютере ВАКС’е (VAX). Эта система стала началом исследований групповых DSS в Миннесоте. 

В 90-х годах сфера возможностей СППР расширялась благодаря внедрению хранилищ данных и инструментов OLAP. В 1992-1993 гг. некоторые продавцы стали рекомендовать объектно-ориентированные технологии для построения возможностей последующей поддержки принятия решений. В 1994 г. многие компании начали обновлять свою сетевую инфраструктуру и стали на деле использовать OLAP способности для своих баз данных. Приблизительно в 1993 г. специалисты по долговременным хранилищам данных и EIS нашли друг друга. Так две технологии объединили свои усилия. В 1995 г. долговременные хранилища и WWW начали воздействовать на практиков и теоретиков, интересующихся DSS-технологиями. Основанные на возможностях Интернета и доступные по Интернету DSS стали реальностью около 1995 г.

С развитием облачных решений для СППР открывается доступ к вычислительным ресурсам, которые будут доступны только по требованию. Эластичность, эффективность и сокращение расходов привлекают многие предприятия рассмотреть вариант миграции приложений в облако. Веб-системы поддержки принятия решений (WB-DSS) являются системам поддержки принятия решений, которые доступны в удаленно через сеть Интернет. Они имеют не уступающие настольным системам границы функционала. Однако имеют характерные признаки, отличающие их от настольных аналогов:

- Доступность в интернете;

- Поддержка частных лиц / клиентов / сотрудников / менеджеров / групп в процессе принятия решений, независимо от их физического местоположения или времени;

- Использование данных, баз знаний, документов и моделей, которые имеют возможность обратиться к огромному разнообразию больших групп пользователей и др.

Основными отличиями веб-версии систем поддержки принятия решений от настольных аналогов являются несколько весьма весомых признаков. В первую очередь - доступность глобальной аудитории. При размещении на удаленном сервере доступность к ресурсам ограничивается лишь фантазией разработчиков и кошельком владельца, поскольку вычислительные мощности, расположенные в «облаках», приведут к определенным затратам.

---

Другим немаловажным признаком является простота использования. Такие системы направлены на снижение нагрузки на ЛПР и не требуют дополнительного обучения работы с системой - интуитивно понятный интерфейс позволяет быстро приступить к работе. Весомым фактором также является безопасность. Проблемы безопасности могут ограничить применение WB-DSS в чувствительных областях. В таких случаях WB-DSS требует дополнительных компонентов для предотвращения угроз безопасности и ошибках в различных точках обмена информацией.

Мы видим, что СППР развивается совместно с информационными технологиями. СППР изменяется, вбирает в себя современные тенденции в информационных технологиях. Важно отметить, что дальнейшее развитие систем поддержки принятия решений происходит по принципу усложнения интеллектуальных информационных технологий, способных более глубоко описывать проблемные ситуации с различных точек зрения.

Глава 2 Обзор программных комплексов, осуществляющих задачи принятия решений

На само деле программного обеспечения, помогающего принимать решения очень большое количество. Мы разморит только малую часть.

Система поддержки принятия решений (СППР) "Выбор" - аналитическая система, основанная на методе анализа иерархий (МАИ), является простым и удобным средством, которое поможет структурировать проблему, построить набор альтернатив, выделить характеризующие их факторы, задать значимость этих факторов, оценить альтернативы по каждому из факторов, найти неточности и противоречия в суждениях лица принимающего решение (ЛПР)/эксперта, проранжировать альтернативы, провести анализ решения и обосновать полученные результаты. Система опирается на математически обоснованный метод анализа иерархий Томаса Саати.

СППР МАИ может использоваться при решении следующих типовых задач:

 оценка качества организационных, проектных и конструкторских решений;

 определение политики инвестиций в различных областях;

 задачи размещения (выбор места расположения вредных и опасных производств, пунктов обслуживания);

 распределение ресурсов;

 проведение анализа проблемы по методу "стоимость-эффективность";

 стратегическое планирование;

---

 проектирование и выбор оборудования, товаров;

 выбор профессии, места работы, подбор кадров.

Основные положения метода анализа иерархий были разработаны известным американским математиком Т.Л.Саати и опубликованы в 1977г. Томас Саати является одним из самых ярких представителей прикладной науки. Об этом говорят не только его математическая эрудиция и глубина новых теоретических результатов, но и диапазон приложений. Он был прав, предпослав к одной из своих монографий эпиграф: "Я люблю обе стороны математики: чистую - как возвышенный уход от реальности, прикладную - как страстное стремление к жизни".

МАИ используется для решения слабо структурированных и неструктурированных проблем. Методология решения таких проблем опирается на системный подход, при котором проблема рассматривается как результат взаимодействия и, более того, взаимозависимости множества разнородных объектов, а не просто как их изолированная и автономная совокупность.

CППР "Эксперт"

С истема поддержки принятия решений "Эксперт" - это инструмент для формализации и решения слабоструктурированных и неструктурированных задач планирования, прогнозирования и управления.

Особенности системы:

1.  Система базируется на современных методах поддержки принятия решений, применявшихся в США, Мексике, Канаде и других странах для решения задач аналитического планирования.

2.  Поддержка как числовых значений, так и субъективных вербальных предпочтений пользователя.

3.  Возможность анализа данных на предмет согласованности и достоверности, исправление несогласованности.

4.  Удобный графический интерфейс, инструменты для формализации проблемы, анализа результатов.

5.  Возможность обработки любых внешних данных.

6.  Обработка совместных суждений, достижение консенсуса

7.  Подробные печатные отчеты.

8.  Наличие библиотеки решений типовых задач в области финансов, экономики, управлении персоналом, предприятием и т.п.

9.  Низкие системные требования.

Наличие библиотеки типовых иерархий и заданных парных сравнений для решения задач управления, прогнозирования и управления из различных сфер деятельности.

Система Поддержки Принятия Решений «Советник» - универсальная программа оценки решений, предназначенная для многокритериальной оценки вариантов принимаемых решений посредством расчета рейтингов.

Позволяет составить список критериев, которым должно удовлетворять решение проблемы, определить весовую, рейтинговую значимость каждого критерия. Далее, составить список альтернатив и указать вес каждой альтернативы по каждому критерию. В итоге, применяя известный из теории принятия решений метод среднеарифметических рангов, рассчитывается результирующий рейтинг каждой альтернативы. При этом решения, достойные к принятию, будут иметь наибольший рейтинг.

---

То есть, программа позволяет через расчет рейтинга отбросить худшие решения и принимать те решения, которые наилучшим образом удовлетворяют задаваемым критериям.

Crystal Info 7.5 - система поддержки принятия решений, основанная на гибкой технологии доступа к данным и их обработки. Crystal Info (ранее: Seagate Info) обеспечивает стандартизацию документооборота и отчетности в масштабе предприятия. Поддерживается технология OLAP, что позволяет получать ответы на важные для бизнеса вопросы "на лету".

В Crystal Info имеются средства для просмотра отчетов и данных, представленных в виде многомерных массивов, через Web-браузеры. Это делает Crystal Info практически независимой от используемых серверных платформ. Для представления результатов анализа используются средства, заимствованные из Crystal Reports, что дает возможность получать легкие для восприятия и просто красивые отчеты, которые могут содержать диаграммы и графики, подотчеты и т. п. Кроме того, Crystal Info имеет обширный арсенал средств для автоматизированного распространения отчетов, в том числе и по Internet. Отчеты могут выводиться на Web-сервер или рассылаться по электронной почте тем, для кого они предназначены. Составление и рассылка отчетов может производиться по заранее составленному расписанию или инициироваться теми или иными внешними событиями. Это позволяет отказаться от "бюрократических" методов работы, когда одним из звеньев в цепи передачи важной для принятия решений информации соответствующим должностным лицам является человек. Crystal Info поддерживает все основные источники данных PC и SQL-серверов; ODBC-совместимые; многомерные данные (OLAP); может работать со специфичными для программных продуктов Microsoft данными, такими, как Exchange или Outlook.

Большинство крупных компаний в своих КИС используют разнородные источники информации (например, ERP-системы SAP, Peoplesoft, iRenaissance, MFG/Pro, Baan). Прозрачный доступ к данным, который обеспечивает Crystal Info, позволяет интегрировать все существующие технологии в целях решения задачи анализа. Новая технология Open OLAP дает возможность интегрировать многомерные OLAP-данные из разнородных источников: Crystal Info, Crystal Holos, Hyperion Essbase, OLE DB for OLAP providers (Microsoft SQL Server OLAP Services and Applix TM1), IBM DB2 OLAP Services и Informix MetaCube. Все OLAP- источники могут быть представлены в рамках единого интерфейса. Эффективное выполнение отчетов возможно и на платформах UNIX (Sun Solaris 2.5.1, HP-UX 10.20, IBM AIX 4.2.1).

Crystal Info интегрирован с программой архивации и резервного копирования Crystal Backup Exec, что обеспечивает высокую сохранность данных и возможность их быстрого восстановления при потере. Пользователи могут устанавливать опции резервного копирования как глобально для всей системы, так и для отдельных объектов.

---