Файл: Влияние информационных технологий на системы поддержки принятия решений.pdf

ВВЕДЕНИЕ

Данная курсовая работа представляет собой исследование на тему «Влияние информационных технологий на развитие систем поддержки принятия решений». В исследовании будет описана история развития систем поддержки принятия решений параллельно с развитием информационных технологий. Будет дано описание систем поддержки принятия решений, их типов и задач, которые они решают. Будет дано описание информационных технологий, которые используются в системах поддержки принятия решений.

Данная работа имеет практическую пользу в виде описания существующего положения вещей в информационных технологиях, реализующих системы принятия решений. С возможностью предположения развития систем поддержки принятия решений в ближайшем будущем.

Источники данных, использованных в данной работе, заслуживают полного доверия, по причине того, что являются работами авторов, которые имеют безусловный авторитет в области СППР. В некоторых случаях использованы данные из статей в сети интернет, которые многократно перепечатывались на разных сайтах без указания авторства, однако содержат данные соответствующие основным фактам о СППР, так как перекликаются в данными из работ авторитетных авторов. Так же использованы материалы предоставленные преподавательским составом для изучения дисциплины «Системы поддержки принятия решений».

1. История развития СППР и ИТ

Системы принятия решений существовали задолго до появления компьютеров. Правда назывались они тогда по другому. Аналогами СППР были военные советы, кабинеты министров, боярская дума, всевозможные совещательные органы и другие мероприятия направленные на выработку решения заданной проблемы оптимальным образом. Информационные технологии, определяемые в как «процессы, методы поиска, сбора, хранения, обработки, предоставления, распространения информации и способы осуществления таких процессов и методов»^[[1]], существовали уже тогда. Действительно, без достаточного количества качественной информации - невозможно было бы принять ни одного достаточно взвешенного решения. Представьте только, что во время войны одна из сторон не пользуется разведкой и вообще ничего не знает о своем противнике, скорее всего ей пришлось бы не сладко во время конфликта.

---

Системы поддержки принятия решений в современном понимании имеют следующие определения:

«Системы поддержки принятия решений являются человеко-машинными объектами, которые позволяют лицам, принимающим решения (ЛПР), использовать данные, знания, объективные и субъективные модели для анализа и решения слабоструктурированных и неструктурированных проблем»^[[2]].

«Система поддержки принятия решений – это компьютерная система, позволяющая ЛПР сочетать собственные субъективные предпочтения с компьютерным анализом ситуации при выработке рекомендаций в процессе принятия решения»^[[3]].

«компьютерная информационная система, используемая для различных видов деятельности при принятии решений в ситуациях, где невозможно или нежелательно иметь автоматическую систему, полностью выполняющую весь процесс решения»^[[4]].

Все три определения не противоречат, а дополняют друг друга и достаточно полно характеризуют СППР^[[5]].

Также все эти определения плотно пересекаются с определением информационных технологий в плане использования компьютера, данных и информации:

«приёмы, способы и методы применения средств вычислительной техники при выполнении функций сбора, хранения, обработки, передачи и использования данных» (ГОСТ 34.003-90)^[[6]].

Вообще, исходя из определения ИТ, система поддержки принятия решений является ее частным случаем и рассматриваться в отрыве от информационных технологий не может.

Согласно работе Д.Д. Пауэр^[[7]], история современных систем поддержки принятия решений начинается примерно в 1965 году , тогда были созданы первые информационные системы менеджмента (Management Information Systems - MIS). В то время стоимость создания больших информационных систем была велика и поэтому они нашли свое применение в достаточно больших компаниях. MIS использовались для обеспечения менеджеров структурированными регулярными докладами. Большая часть этой информации поступала из систем транзакций и бухгалтерского учета.

В конце 60-х годов появляется новый тип ИС - модель-ориентированные СППР (Model-oriented Decision Support Systems - DSS) или системы управленческих решений (Management Decision Systems - MDS). По мнению первооткрывателей СППР Keen P. G. W., Scott Morton M. S . (1978), концепция поддержки решений была развита на основе «теоретических исследований в области принятия решений. и технических работ по созданию интерактивных компьютерных систем»^[[8]]. Примерно в это же время (с начала 1970-х) происходит переход на 4-й этап информационной технологии, основным инструментарием которой становятся большие ЭВМ и создаваемые на их базе автоматизированные системы управления (АСУ) и информационно-поисковые системы (ИПС), оснащенные широким спектром базовых и специализированных программных комплексов. Центр тяжести технологии еще более смещается на формирование содержательной стороны информации для управленческой среды различных сфер общественной жизни, особенно на организацию аналитической работы^[[9]].

---

В 1974 г. Гордон Дэвис (Gordon Davis), проф. Университета Миннесоты, опубликовал обратившую на себя внимание статью по ИСМ. Он определил ИСМ как интегрированную систему человек-машина, обеспечивающую информацией, необходимой для операций, менеджмента и принятия решений в организациях (стр.5). Главы 12 и 13 его работы, озаглавленные «Информационно-системная поддержка принятия решений» и «Информационно-системная поддержка планирования и контроля» создали фундамент для развития различных исследовательских и практических направлений СППР. 

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 СППР. И с тех самых пор стало понятно, что системы поддержки принятия решений могут быть разработаны для поддержки всех тех, кто принимает решения на любом возможном уровне любой организации. Они необходимы в осуществлении операций, в финансовом менеджменте и для принятия стратегических решений. СППР могут использовать данные, связанные с пространственными характеристиками, структурированных многомерных данных и вообще не структурированных документах. 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.^[[10]] Также в этот период был разработан новый вид СППР для поддержки группового использования. Этот период времени совпадает с началом пятого этапа развития информационных технологий, характеризующийся развитием персональных компьютеров и систем коммуникаций между ними.

Начиная с 1990-х, разрабатываются так называемые Data Warehouses - хранилища данных.

В 1993 г Е. Коддом (E.F. Codd) для СППР специального вида был предложен термин OLAP (Online Analytical Processing)- оперативный анализ данных (онлайновая аналитическая обработка данных) для поддержки принятия важных решений. Исходные данные для анализа представлены в виде многомерного куба, по которому можно получать нужные разрезы - отчёты. Выполнение операций над данными осуществляется OLAP-машиной. По способу хранения данных различают OLAP со многими измерениями (Multidimensional OLAP MOLAP), реляционный OLAP (Relational OLAP - ROLAP) и гибридный OLAP (Hybrid OLAP - HOLAP). По месту размещения OLAP-машины различаются OLAP-клиенты и OLAP-серверы. OLAP-клиент производит построение многомерного куба и вычисления на клиентском ПК, а OLAP-сервер получает запрос, вычисляет и хранит агрегатные данные на сервере, выдавая только результаты.

---

В начале нового тысячелетия была создана СППР на основе Web - семантический Web, которая обеспечивала поиск информации с использованием формализации представления содержания, семантики, смысла искомых объектов, что позволило обеспечить необходимые условия сходимости поискового процесса к желаемому результату, существенно сократить время поиска при «расплывчатом» формулировании запроса и «недетерминированной» постановки целей.

Дальнейшее развитие СППР происходит по пути усложнения интеллектуальных информационных технологий (ИИТ), позволяющих более глубоко описывать проблемные ситуации.^[[11]]

Таким образом очевидно, что развитие систем поддержки принятия решений неразрывно исторически связано с историей развития информационных технологий.

Далее рассмотрим какие технологии используются в системах поддержки принятия решений.

2. Классификация СППР.

Системы поддержки принятия решений можно классифицировать по нескольким признакам:

1. По характеру взаимодействия с пользователем:

1.1. пассивные - система помогает с анализом информации, но не выдвигает конкретного решения;

1.2. активные – система предлагает варианты решения

1.3. кооперативные – система не только предлагает вариант решения, но и имеет возможность проверить введенное в нее решение

2. По топологии системы

2.1. Сосредоточенные – система установлена на локальном компьютере.

2.2. Распределенные – система используется на компьютерах распределенных пространственно, или по функциональным характеристикам. Фактически состоит из локальных систем поддержки принятия решений, объединенных в вычислительную сеть. Принятие решений происходит сообща, путем согласования принятых частных решений.

3. По функциональному наполнению и интерфейсу^[[12]]

3.1. Информационные системы руководства предприятия EIS (Execution Information System). Рассчитаны на неподготовленных пользователей. Отображает общую картину состояния предприятия, с возможностью декомпозиции до уровня крупных объектов.

3.2. Полнофункциональные системы поддержки принятия решений, требуют от пользователя углубленных знаний в предметной области и в области информационных технологий.

Необходимо заметить, что данные интерфейсы могут присутствовать в одной системе. Используя одни и те же данные.

---

4. По основным операциям, которые они выполняют.^[[13]]

4.1. Картотечные системы. Обеспечивают доступ к данным. Включают в себя контроль оборудования в реальном времени, проведение инвентаризаций, мониторинг системы. Простые запросы и инструменты отчетности, которые работают с OLTP также попадают в эту категорию.

4.2. Системы анализа данных. Осуществляют манипулирование данными с помощью компьютерных инструментов разработанных под специальную задачу или с помощью более общих инструментов и оператора. Примеры включают анализ бюджета, анализ инвестиций. Большинство систем с хранилищем данных попадает в данную категорию.

4.3. Аналитическая информационная система. Осуществляет доступ к ряду баз данных ориентированных на решение и к малым моделям. Примеры включают прогнозирование продаж на основе базы данных маркетинга. Анализ конкурентов. Анализ и планирование продуктов. OLAP системы попадают в эту категорию.

4.4. Системы бухучета и финансового моделирования. Рассчитывают последовательности возможных действий. Примерами являются расчет возможной прибыльности нового продукта. Анализ точки безубыточности. Генерирование оценок доходов и балансов счетов. Этот тип моделей должен быть использован с «Что если?» и анализом чувствительности.

4.5. Репрезентативные модели. Оценивают последовательность действий на основе моделей симуляции, которые содержат причинные связи и определения учета. Примерами являются модели реакции рынка. Модели анализа рынка. Симуляции оборудования и производства.

4.6. Модели оптимизации. Осуществляют выработку последовательности действий посредством генерации последовательности оптимальных решений с перечнем ограничений. Примеры содержат системы расписаний. Распределение ресурсов. Оптимизация использования материала.

4.7. Модели предложений. Выполняют логическую обработку данных, приводящую к конкретному предложению решения. Используются для хорошо структурированных или хорошо известных задач. Примерами являются расчет страхового тарифа. Расчет кредита.

Еще одна система классификации систем поддержки принятия решений заключается в классификации по инструменту или компоненту СППР, который обеспечивает основную функциональность в системе.^[[14]]

1. Управляемые моделями (Model-Driven DSS). Системы поддержки принятия решений основанные на моделях. Включают в себя системы, которые используют бухгалтерские, финансовые, репрезентационные и оптимизационные модели. Модельные СППР предоставляют инструменты для доступа и манипуляций с моделями. Простые статистические и аналитические инструменты предоставляют наиболее детализированый уровень функционирования. Некоторые OLAP системы, которые предоставляют возможность сложного анализа данных, могут быть классифицированы как гибридные СППР системы предоставляющие функциональность моделирования, поиска данных и объединение данных. СППР управляемые моделями используют данные и параметры предоставляемые лицами принимающими решения чтобы помочь им в анализе ситуации. Однако обычно эти системы не предполагают интенсивной обработки данных. Сверхбольшие базы данных обычно не необходимы в модельных СППР. Вместе с тем, данные для специфического анализа, могут быть извлечены из сверхбольших баз данных.
2. Управляемые данными (Data-Driven DSS). Эта категория предоставляет возможность анализа больших объемов структурированных данных. Эти системы включают каталог файлов и управление системой отчетов. Хранилище данных и аналитические системы, системы информирования для руководства(EIS) и пространственные системы поддержки принятия решений. EIS предназначены для высшего руководства. Пространственные СППР отображают пространственные даные для поддержки решений. Системы бизнес-аналитики (BI) являются одним из примеров систем управляемых данными. Системы управляемые данными работают с временными рядами, внешними и внутренними данными компании. Простые файловые системы, доступ к которым осуществляется с помощью простых запросов и поисковых инструментов предоставляют наиболее детализированный уровень функциональности, включая агрегацию и простые вычисления. Системы хранилищ данных предоставляют дополнительную функциональность. Системы управляемые данными с OLAP системой предоставляют высший уровень функциональности и поддержки решений, которые зависят от анализа большого количества исторических данных.
3. Управляемые сообщениями (Communication-Driven DSS), или групповые (Group DSS). Хотя классификация по групповым системам возникла раньше, более поздняя классификация систем как управляемых связями является более широкой. Эти системы включают в себя коммуникации и сотрудничество в поддержке принятия решений. Такие системы предназначены для выработке решения по проблеме над которой работает группа лиц принимающих решение.
4. Управляемые документами (Document-Driven DSS). Системы этого типа помогают управляющим собирать, получать, классифицировать и управлять неструктурирванными документами, включая Web страницы. Системы под управлением документов интегрируют различные технологии хранения и обработки данных для обеспечения полноценного поиска и анализа документов. Web обеспечивает доступ к огромным базам документов. Включая гипертекстовые документы, изображения, звуки и видео. Поисковые механизмы являются мощными инструментами помощи в принятии решений, связанные с системами управляемыми документами.
5. Управляемые знаниями (Knowledge-Driven DSS). Подобные системы еще называют Suggestion DSS («рекомендательные») или Management Expert System («экспертные системы для управления»). Эти системы предлагают или рекомендуют действия для менеджеров. Они используют бизнес-правила и базу знаний. Такие системы являются персональными компьютерными системами с экспертизой решения определенных задач. Экспертиза состоит из знаний в предметной области, понимания проблем и навыков решения некоторых таких проблем. Одной из технологий, используемых в таких системах является технология «data mining». Эта технология относится к классу аналитических приложений, которые ищут скрытые взаимосвязи в данных. Механизмы «Data mining» могут быть использованы для создания гибридных систем управляемых данными и знаниями.

---