Файл: Повышение эффективности работы системы поддержки принятия решений путем внедрения современных информационных технологий..pdf

Система поддержки принятия решений включает три главных компонента: базу данных, базу моделей и программную подсистему, которая состоит из системы управления базой данных, систему управления базой моделей (СУБМ) и систему управления интерфейсом между пользователем и компьютером. Основные компоненты структуры информационной технологии изображены на рисунке 3 (Рис.3).

Рис. 3 Основные компоненты информационной технологии поддержки принятия решений

Характеристики интерфейса СППР влияют на эффективность и гибкость информационной. Интерфейс определяется языком пользователя; языком сообщений компьютера, организующего диалог на экране дисплея; знаниями пользователя.[7,8]

Языком пользователя являются те действия, которые пользователь производит в отношении системы, используя клавиатуру, электронные карандаши, пишущие на экране, джойстик, «мышь», команды, подаваемые голосом и т.д. Наиболее простая форма языка пользователя это создание форм входных и выходных документов. Пользователь заполняет входную форму необходимыми данными и вводит в компьютер. СППР, в свою очередь, выполняет необходимый анализ и представляет результаты в виде выходного документа установленной формы.

Язык сообщений — это то, что отображается на экране дисплея (символы, графика, цвет) , а также данные, полученные на принтере, звуковые выходные сигналы и т.п. Важный измеритель эффективности применяемого интерфейса - выбранная форма диалога между пользователем и системой.[7,8] На сегодняшний день наиболее популярными являются такие формы диалога: командный режим, запросно-ответный режим, режим заполнения пропусков в выражениях, предлагаемых компьютером, режим меню. Каждая форма зависит от типа задачи, особенностей пользователя и принимаемого решения и имеет свои плюсы и минусы. Продолжительное время единственной реализацией языка сообщений был отпечатанный или выведенный на экран дисплея отчет или сообщение. Сейчас доступна возможность представления выходных данных в виде машинной графики, которая создает на экране и бумаге цветные трехмерные графические изображения. Применение машинной графики во многом повышает наглядность и интерпретируемость выходных данных, поэтому становится все более востребованной в информационной технологии поддержки принятия решений.

Знаниями пользователя являются, по сути, вся информация, которую пользователь должен знать при работе с системой. Он должен владеть не только планом действий, находящимся в голове у пользователя, но и учебниками, инструкциями, справочными данными, выдаваемыми компьютером.[7]

Успехи развития каждого из трех описанных выше компонентов совершенствуют интерфейс и СППР в целом. Необходимо, чтобы интерфейс обладал такими возможностями, как:

• манипулирование разными формами диалога, возможность изменений форм диалога в процессе принятия решения по выбору пользователя;
• возможность передачи данных системе различными способами;
• возможность приема данных от разных устройств системы в разном формате;
• гибкость поддержки знаний пользователя и оказания помощи по запросу пользователя.

Отметим некоторые особенности информационной технологии СППР, а именно:

— ориентацию на решение задач, имеющих не конкретную структуру;

— возможность сочетать традиционные методы доступа и обработки компьютерных данных с возможностями математических моделей и методами решения задач на основе этих моделей;

— технологии направлены на непрофессионального пользователя компьютера;

— обладание высокой адаптивностью, обеспечивающей возможность приспосабливаться к особенностям имеющегося технического и программного обеспечения, а также требованиям пользователя.

Основная особенность информационной технологии поддержки принятия решений заключается в качественно новом методе организации взаимодействия человека и компьютера. Основная цель технологии - выработка решения, которая является результатом итерационного процесса. Итерационный процесс информационной технологии СППР продемонстрирован в ПРИЛОЖЕНИИ 3. Такой процесс состоит из:

— системы поддержки принятия решений в роли вычислительного звена и объекта управления;

— человека как управляющего звена, задающего входные данные и оценивающего полученный результат вычислений на компьютере.[7,8]

2.3 Система OLAP

Быстрое и верное принятие управленческого решения требует достаточного объема информации, понятной для понимания, а значит, правильно обработанной. Именно для этого процесса работы с информацией необходимы информационные технологии поддержки принятия управленческих решений. Полагают, что на сегодняшний день мы уже живем в мире высоких технологий, а значит, данные технологии уже достаточно разработаны. Несмотря на это, все еще ведутся все новые и новые поиски в данном направлении с целью оптимизации управленческого процесса.[7,8] Рассмотрим подробнее информационные технологии поддержки принятия управленческих решений.

Самой популярной является система OLAP^[2]. OLAP (Online Analytical Processing), означает оперативный анализ данных. То есть, OLAP это некоторое хранилище данных, которое предназначено для последующей обработки и представлении данных в удобной форме для анализа.[8]

Можно сказать, что OLAP - удобный инструмент анализа.

Централизация и удобное структурирование - это далеко не все, что нужно аналитику. Он еще нуждается в инструменте для просмотра и визуализации информации. Традиционным отчетам, даже построенным на основе единого хранилища, не хватает важной составляющей - гибкости. Такие отчеты не поддаются "поворотам", "разворотам" или "свертке", т.е. не всегда возможно получить необходимый вид данных. Разумеется, можно пригласить программиста и он сделает новый отчет достаточно быстро - скажем, в течение часа. Выходит, что возможности аналитика провести проверку в течение дня ограничатся не более чем двумя идеями. А ему таких идей может приходить в голову по нескольку в час. И чем больше "срезов" и "разрезов" данных аналитик видит, тем больше у него идей, которые, в свою очередь, для проверки требуют все новых и новых "срезов". Таким инструментом и является OLAP.[8]

Несмотря на то, что OLAP не является необходимым атрибутом хранилища данных, его все чаще применяют для того, чтобы анализировать накопленные в этом хранилище сведения.

Схема хранилища данных представлена на рисунке 4 (Рис. 4).

Рис. 4. Схема хранилища данных

В реляционное хранилище собираются оперативные, очищаются, интегрируются и складываются данные из различных источников. Эти данные уже на этом этапе доступны для анализа при помощи различных средств построения отчетов. Затем данные (полностью или частично) подготавливаются для OLAP-анализа. Данные загружаются в специальную БД^[3] OLAP или остаются в реляционном хранилище. Важным элементом хранилища являются метаданные, то есть информация о структуре, размещении и трансформации данных. Это обеспечивает эффективное взаимодействие различных компонентов хранилища.[7,8]

Подводя итог, можем сказать, что OLAP это объединение средств многомерного анализа данных, которые накоплены в хранилище. В теории средства OLAP применимы и непосредственно к оперативным данным или их точным копиям, чтобы не создавать помех оперативным пользователям. Но, если поступать таким образом, повышается риск анализа оперативных данных, непригодных для анализа напрямую.

Многомерность в OLAP-приложениях разделяют на три уровня:

- Многомерное представление данных - средства конечного пользователя, которые обеспечивают многомерную визуализацию и манипулирование данными; слой многомерного представления абстрагируется от физической структуры данных и воспринимает данные как многомерные.[7,8]

- Многомерная обработка - средство (язык) формулирования многомерных запросов (традиционный реляционный язык SQL здесь оказывается непригодным) и процессор, который умеет обрабатывать и выполнять такой запрос.

- Многомерное хранение - средства физической организации данных, которые обеспечивают эффективное выполнение многомерных запросов.

Все OLAP-средства обязательно обладают первыми двумя[8]. Третий уровень, хотя и является широко распространенным, не является обязательным, поскольку данные для многомерного представления могут извлекаться и из обычных реляционных структур; процессор многомерных запросов в таком случае транслирует многомерные запросы в SQL-запросы, выполняющиеся реляционной СУБД^[4].

Конкретные OLAP-продукты, как правило, являются либо средством многомерного представления данных, OLAP-клиентом (например, Pivot Tables в Excel 2000 фирмы Microsoft или ProClarity фирмы Knosys), либо многомерной серверной СУБД, OLAP-сервером (например, Oracle Express Server или Microsoft OLAP Services).[5,8]

В OLAP-сервер обычно встроен слой многомерной обработки, но может быть выделен в чистом виде, как, например, компонент Pivot Table Service фирмы Microsoft.

Рассмотрим роль управленческих решений. Управленческие решения на предприятии необходимы во всех сферах его деятельности: подготовке производства, в производстве, сбыте, работе с персоналом, финансах и др. Основной задачей управления является координация деятельности подразделений для наиболее эффективного их использования по решению стратегических, тактических и текущих задач предприятия. Для этого необходим высокий профессионализм сотрудников, широкая информационная поддержка анализа состояния и тенденций развития, компетентность в принятии стратегических и тактических решений, планирование и координация деятельности подразделений для достижения общих целей, проведение организационных и текущих мероприятий по поддержанию бизнеса, организация контроля деятельности и развития коллектива и личности в нем.

Архитектура СППР является надстройкой над оперативными информационными системами, которые используются на предприятии. Целью разработки и внедрения СППР является информационная поддержка актуализированных возможностей и комфортных условий для высшего руководства и ведущих специалистов для принятия обоснованных решений в соответствии со сформированными целями.[2,8]

Концептуально решение поставленной проблемы базируется на обеспечении доступа к данным и информации и формировании адаптивной системы моделей бизнеса.

При этом необходимо обеспечение:

1. доступа к данным внутренних и внешних источников информации, которые используют серийно выпускаемые базы данных;

2. управления данными и информацией в разнородных (многоплатформных) комплексах, что позволяет обеспечить их открытость (мобильность, локализуемость и интероперабельность);

3. хранение данных и информации в унифицированных форматах, которые пригодны для дальнейшего анализа, синтеза и представления, включая модели типа "что, если?";

4. анализа и синтеза финансовой и экономической информации, моделирования состояний, процессов и условий;

5. представления информации в виде диаграмм, графиков и географических карт в форме, которая интуитивно понятна и удобна руководству для выработки решений.[8]

Таким образом, цель создания СППР - обеспечить методическую и информационную поддержку принятия решений по ключевым финансово-экономическим и производственным вопросам высшим руководством и менеджерами среднего звена предприятия на основе оперативного статистического анализа и прогноза финансовых и экономических показателей.

3. МЕТОДЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Современные информационные системы интеллектуальной поддержки процессов разработки и реализации управленческих решений это системы, максимально приспособленные к решению задач повседневной управленческой деятельности, они являются инструментом, который призван оказать помощь лицам, принимающим решения (ЛПР)[5]. Благодаря СППР есть возможность производить выбор решений некоторых неструктурированных, а также слабоструктурированных задач, в том числе и многокритериальных. При этом под многокритериальностью подразумевается оценка принимаемых решений не по одному, а по совокупности нескольких показателей (или критериев), которые рассматриваются в один момент времени. Информационной сложностью является необходимость учета достаточно больших объемов данных, который невозможно выполнить без помощи современной вычислительной техники.[7,8] В данных условиях число возможных решений, обычно, весьма велико, и выбор оптимального из них без всестороннего анализа, чаще всего приведет к грубым ошибкам.