Файл: Отличительные черты систем поддержки принятия решений.pdf
Добавлен: 14.06.2023
Просмотров: 79
Скачиваний: 3
Введение
В курсовой работе рассматривается тема «Отличительные черты систем поддержки принятия решений».
Объектом исследования являются системы поддержки принятия решений.
Предметом исследования являются типы архитектур, концепции систем поддержки принятия решений.
Целью работы является исследование архитектуры, структуры и компонентов систем поддержки принятия решений с применением известных классификаций.
Методы принятия решений существуют в практике человеческой деятельности почти с древних времен. Возможно, они даже ровесники сознательной деятельности человека. Теоретический интерес к методам и процедурам принятия решений возник в 60-х годах XX в. В данной проблематике выполнено большое количество работ учеными, как нашей страны, так и зарубежными. Понятно, что принятие решения является процессом, который по своей сложности и характеру сопоставим с процессом мышления в целом.
Стабилизация экономики ведет к росту конкуренции и повышения важности принятия правильных решений для успешной работы предприятий. Одним из основных факторов успеха в бизнесе, управлении и в повседневной жизни является скорость и качество принимаемых решений. Неудивительно, что попытки формализовать или автоматизировать процесс принятия решений начались практически сразу с появлением вычислительных машин и продолжаются до сих пор. С развитием компьютерных технологий тезис о взаимосвязи всех видов человеческой деятельности стал ощутимой реальностью. Количество информации, которая доступная пользователю компьютера, превысила скорость ее обработки. Последствия принятых решений стали проявляться не через годы, а буквально на следующий день, а времени на размышления остается все меньше и меньше. Поэтому данная тема актуальна на сегодняшний день.
Таким образом, определены главные задачи:
- Рассмотреть актуальность применения систем поддержки принятия решений;
- Проанализировать различные типы архитектур систем поддержки принятия решений;
- Исследовать классификацию систем поддержки принятия решений;
- Выделить отличительные концепции систем поддержки принятия решений;
- Проанализировать способы аналитической обработки данных в различных СППР, классифицировать задачи принятия решений.
Для достижения поставленных целей и задач необходимо выполнить следующие этапы работы:
- подбор литературы и изучение материалов по данной тематике;
- провести анализ предметной области;
- изучить виды систем поддержки принятия решений;
- выполнить анализ различных архитектур систем поддержки принятия решений;
- описать отличительные концепции систем поддержки принятия решений.
Теоретическая значимость состоит в рассмотрении типов существующих систем поддержки принятия решений.
Практическая значимость состоит в развернутом анализе отличительных архитектур, отличительных концепций и классификации систем поддержки принятия решений
Таким образом, на основе определенных выше задач и требований можно определить структуру и состав технического задания на курсовую работу.
Актуальность применения систем поддержки принятия решений
Термин "принятие решений" (ПР) встречается в различных научных дисциплинах. Прежде всего, следует назвать экономику, где исследуются проблемы рационального использования ограниченных ресурсов потребителем (покупателем товаров) и производителем. Считается, что у людей есть "внутренние весы", на которых "решается" привлекательность различных объектов, товаров - их полезность (выгодность). Экономика определяет правила рационального поведения людей в задачах выбора.
Определение "принятие решений" активно используется в психологии. Психологи давно изучают особенности человеческой системы переработки информации. Рассматривают гипотезы о том, как влияет организация человеческой памяти на процесс принятия решений. Психологи стремятся экспериментально определить границы человеческих возможностей в задачах выбора.
В такой науке как политология одним из главных объектов изучения является механизм принятия лидерами политических решений.
Принятие решений - один из основополагающих терминов в научном направлении, известный под названием "исследование операций".
Принятие решений является одним из направлений прикладной математики. Ставятся и решаются задачи обоснования свойств функции полезности в зависимости от тех или иных условий, налагаемых на правила выбора.
Термин "решение проблем", достаточно близок по своему характеру к термину "принятие решений", является центральным для искусственного интеллекта. В рамках этого направления создаются различные компьютерные системы, имитирующие поведение людей при решении тех или иных проблем. В информатике и вычислительной технике в последнее время уделяется большое внимание построению систем поддержки принятия решений (СППР), которые помогают ученым в задачах выбора.
Рассмотрение процессов и проблем принятия решений в различных научных дисциплинах носит, актуальный характер на сегодняшний день. Центральным для этих проблем является сам акт выбора человеком одного из вариантов решений. В отличие от других научных дисциплин в науке о ПР основным предметом является исследование процесса выбора. Эта наука изучает, как человек принимает решения и как следует ему в этом помогать, создавая специальные методы и компьютерные системы.
СППР - это прикладная научная дисциплина. Создание методов ПР требует рассмотрения математических, психологических и компьютерных проблем. В связи с этим в развитии принятия решений как научного направления участвуют математики, экономисты, финансисты, психологи, политологи, специалисты по искусственному интеллекту, теории организаций, информатики, вычислительной техники. Междисциплинарный характер во многом определяет специфику принятия решений как научного направления.
1.1 Отличительные типы архитектур для СППР
СППР - это совокупность интеллектуальных информационных приложений и инструментальных средств, которые используются для манипулирования данными, их анализа и представления результатов такого анализа конечному пользователю. Современные СППР позволяют предусматривать степень влияния принятых решений на дальнейшее развитие бизнеса [25-27].
Говоря об архитектуре, можно вкладывать в это слово разный смысл. Например, можно говорить о функциональной архитектуре, когда указываются функциональные модули системы и способы их взаимодействия. Архитектура реализации системы фиксирует способ реализации функций системы, ее компонентов, и их взаимосвязь. Можно также говорить и об архитектуре технических средств систем.
Далее, говоря об архитектуре СППР, мы имеем в виду архитектуру информационного обеспечения.
По мере роста и развития АИС, а также совершенствования алгоритмов принятия решений на основе агрегированных данных системы принятия решений многие исследователи столкнулись с проблемами, вызванными необходимостью обеспечить растущие потребности бизнеса. В АИС накопился объем данных, замедляющий процесс построения отчетов настолько, что менеджерский состав не успевает готовить на их основе соответствующие решения. Кроме того, с развитием межкорпоративных связей потребовалось привлекать к процессу анализа данные из внешних источников, не связанные непосредственно с производственными процессами, которые не входят в систему управления предприятием.
В СППР, оперирующих агрегированными данными, традиционная технология подготовки интегрированной информации на основе запросов и отчетов стала неэффективной из-за резкого увеличения количества и разнообразия выходных данных. Это начало очень задерживать менеджмент, для которого надо быстро принимать решение. Кроме того, постепенное накопление в БД предприятия данных для принятия решений и дальнейший их анализ начали негативно сказываться на оперативной работе с данными.
Решение было найдено и сформулировано в виде концепции хранилища данных (Data Warehouse, ХД) [7-9], которое выполняло бы функции предварительной подготовки и хранения данных для СППР на основе информации из системы управления предприятием (или базы данных предприятия), а также информации из сторонних источников, которые доступны на рынке информации в достаточном количестве.
Разработка и построение хранилищ данных - это весьма недешевая и трудоемкая задача. Успешность внедрения хранилища данных во многом зависит от уровня информации бизнес-процессов, информационных потоков на предприятии, объема и структуры данных, требований к скорости выполнения запросов и периодичности обновления хранилища, характера аналитических задач и тому подобное. С целью приблизить хранилище данных с условиями и специфики конкретной организации в настоящее время разработано несколько архитектур хранилищ данных: многомерные, реляционные, гибридные и виртуальные.
Сердцем системы поддержки принятия решений, без которого ее функционирование невозможно, является хранилище данных. Бизнес-информация в компании чаще всего распределена в несвязанных между собой информационных системах. Задача хранилища - собрать эти данные, структурировать их и превратить, то есть по сути сделать пригодными для проведения анализа и полезными для принятия управленческих решений. Какая информация попадает в хранилище? Преимущественно это актуальные и исторические данные с учетных приложений, систем класса ERP, систем управления взаимоотношениями с клиентами и управления складами, а также оперативные и стратегические планы (в частности бюджеты) и различные документы из внешних источников, например, о результатах маркетинговых исследований. Основное преимущество хранилища состоит в том, что в нем собирается бизнес-информация обо всех процессах, происходящих в компании, а не только об отдельных сферах ее деятельности.
Итак, хранилище данных - это не автоматизированная система принятия решений, и не экспертная система, не система логического вывода, а только оптимально организованная база данных, обеспечивающая максимально быстрый и комфортный доступ к информации, необходимой при принятии решений.
Сегодня можно выделить четыре наиболее популярные типы архитектуры СППР:
· Функциональная СППР;
· Независимые витрины данных;
· Двухуровневое хранилище данных;
· Трехуровневое хранилище данных.
Простейшими по архитектуре являются функциональные СППР (рис. 1.1). Они распространены в организациях, которые не выполняют глобальных задач и имеют невысокий уровень развития информационных технологий. Отличительной особенностью функциональных СППР является то, что анализу подвергаются данные, содержащиеся в операционных системах. Преимуществами подобных СППР является компактность через использование одной платформы и оперативность в связи с отсутствием необходимости перегружать данные в специализированную систему. Из недостатков можно отметить следующие: сужение круга решаемых вопросов с помощью системы, снижение качества данных из-за отсутствия этапа очищения их, увеличение нагрузки на операционную систему с потенциальной возможностью прекращения ее работы.
Рис. 1.1 Функциональная СППР
СППР, использующие независимые витрины данных (рис. 1.2). Применяются в организациях, имеющих несколько подразделений, в том числе отделы информационных технологий. Каждая конкретная витрина данных создается для выполнения определенных задач и ориентирована на отдельный круг пользователей. Это значительно повышает производительность системы. Внедрение подобных структур довольно простое. Из негативных моментов можно отметить то, что данные многократно вводятся в разные витрины, поэтому могут дублироваться. Это повышает затраты на хранение информации и затрудняет процедуру унификации. Наполнение витрин данных является достаточно сложным в связи с тем, что используются многочисленные источники. Отсутствует единая картина бизнеса организации, вследствие чего, нет окончательной консолидации данных.
Рис. 1.2 СППР, использующие независимые витрины данных
СППР на основе двухуровневого хранилища данных (рис. 1.3). Используется в больших компаниях, данные которых консолидированы в единую систему. Определение и способы обработки информации в этом случае унифицированы. Данные хранятся в единственном экземпляре. Минимальными являются затраты на сохранение данных. Отсутствуют проблемы, связанные с синхронизацией нескольких копий данных. Для обеспечения нормальной работы и обслуживания подобной СППР выделяется специализированная команда человек. Такая архитектура СППР лишена недостатков предыдущей, но в ней нет возможности структурировать данные для отдельных групп пользователей, а также ограничивать доступ к информации. Могут возникнуть трудности с производительностью системы.