Файл: Аналитический обзор существующих систем поддержки принятия решений.pdf

СППР имеют развитый аналитический аппарат по сравнению с управленческими информационными системами, а также включают некоторую совокупность математических моделей.

СППР – сложная структура с многочисленными компонентами, поэтому помимо источника данных она содержит OLAP систему – систему аналитической обработки данных для поддержки принятия важных решений.

OLAP (англ. online analytical processing, аналитическая обработка в реальном времени) – технология обработки данных, заключающаяся в подготовке суммарной (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу.

2. Анализ существующих систем поддержки принятия решения

2.1. Обзор систем поддержки принятия решений

Современные информационные системы интеллектуальной поддержки процессов разработки и реализации управленческих решений – СППР – представляют собой системы, максимально приспособленные к решению задач повседневной управленческой деятельности, являются инструментом, призванным оказать помощь лицам, принимающим решения (ЛПР). С помощью систем поддержки принятия решений может производиться выбор решений некоторых неструктурированных, а также слабоструктурированных задач, в том числе и многокритериальных. При этом под многокритериальностью понимается оценка принимаемых решений не по одному, а по совокупности нескольких показателей (или критериев) рассматриваемых в один момент времени. Информационная сложность заключается в необходимости учета достаточно больших объемов данных, которая практически невыполнима без помощи современной вычислительной техники ^[39].

Рассмотрим основные классы систем поддержки принятия решений.

1. Системы бизнес-интеллекта (BI-системы).

Наибольшей универсальностью среди ИТ-продуктов, служащих для поддержки принятия управленческих решений, обладают системы бизнес-интеллекта или BI-системы. В них выделяются такие подклассы, как хранилища данных (Data Warehouse), витрины данных (Data Marts), инструменты оперативной аналитической обработки (OLAP), средства обнаружения знаний (Knowledge Discovery), средства формирования запросов и построения отчетов (часто включаются в OLAP-системы, но могут быть реализованы и как самостоятельные инструменты)^[40].

Хранилища и витрины позволяют консолидировать данные предприятия, произвести необходимую обработку (очистить, агрегировать, обогатить данные); OLAP-системы предоставляют удобные средства построения запросов и визуального анализа многомерных данных; средства обнаружения знаний дают возможность преобразовать большие объемы чисел в легко интерпретируемые закономерности.

Также к классу BI-систем часто относят системы мониторинга ключевых показателей эффективности функционирования предприятия, которые могут применяться для измерения степени достижения намеченных целей, а, следовательно, и успешности реализации стратегии. Названия этих систем, как правило, содержат английское слово «dashboard» – «приборная панель» или «scorecard» – «оценочная карта»^[41].

В отдельный подкласс систем бизнес-интеллекта выделяются системы визуальной аналитики (Visual Analytics), служащие для поддержки принятия решений при помощи средств визуализации данных.

Список наиболее популярных BI-систем представлен в таблице 2.

Таблица 2

Лидеры в области систем Business Intelligence

2. Облачные BI-решения.

Наряду с поставщиками традиционных BI-решений стали появляться компании, предоставляющие SaaS-системы (англ. Software as a Service – программное-обеспечение-как-услуга) или, говоря другими словами, облачные решения. Их отличительной особенностью является то, что доступ к программному обеспечению предоставляется удаленно по сетевым каналам (для того, чтобы работать с системой, нужен только web-браузер)^[44].

С архитектурных позиций облачные вычисления – это стиль разработки и использования информационных технологий, в рамках которого программное обеспечение и динамично масштабируемые вычислительные ресурсы предоставляются пользователю через Интернет как сервис.

«Облачные вычисления» работают следующим образом: вместо приобретения, установки и управления собственными серверами для запуска приложений происходит аренда сервера у Microsoft, Google, Amazon или у другой компании. Далее пользователь управляет своими арендованными серверами через Интернет, оплачивая при этом только фактическое их использование для обработки и хранения данных.

Вычислительные облака состоят из тысяч серверов, размещенных в датацентрах, обеспечивающих работу тысяч приложений, которые используют одновременно миллионы абонентов. Облачная инфраструктура имеет защищенный доступ к вычислительным ресурсам, предусматривать возможность самоуправления и делегирования полномочий ^[45].

Облачные вычисления позволяют организациям существенно снизить затраты на аппаратное и программное обеспечение и их обновление, что снимает традиционные входные барьеры и позволяет использовать новые коммерческие возможности, усиливать конкуренцию компаний. SaaS-система разворачивается в дата-центре поставщика и не требует от пользователя значительных затрат на внедрение и содержание. Оплата при этом производится по принципу арендных платежей^[46].

При этом на облачных платформах можно обрабатывать и хранить не только внутрикорпоративные данные, но и информацию из внешних источников. Сервисы могут работать с различными источниками данных, от корпоративных информационных систем до датчиков IoT и метрик социальных сетей^[47].

Многие традиционные BI-системы (например, QlickView), имеют web-интерфейс и могут быть развернуты в частном облаке (т.е. на мощностях заказчика с исключением доступа со стороны). Облачные решения предоставляют также крупнейшие разработчики BI-систем: SAP – решение SAP Cloud for Analytics, которое является ее первым SaaS-сервисом, предназначенным для анализа данных; Microsoft – решение Power BI с голосовым сервисом Cortana; IBM – облачный сервис Watson Analytics, который умеет отвечать на вопросы, заданные на человеческом языке; и другие.

Список наиболее известных облачных BI-систем и их разработчиковпредставлен в таблице 3.

Таблица 3

Облачные BI-решения

3. Аналитические системы

Аналитические системы, как правило, сфокусированы на решении отдельных задач стратегического управления. Среди подобных систем можно выделить определенные подклассы.

1) Системы финансового анализа состояния предприятия.

Для оценки эффективности и доходности деятельности предприятия применяются методы финансового анализа. Эти методы позволяют перейти от отдельных учетных данных к определенным ценностным соотношениям - финансовым показателям и коэффициентам, анализ которых дает объективную оценку финансово-инвестиционного потенциала предприятия^[48].

Системы финансового анализа состояния предприятия должны решать две взаимосвязанные задачи:

1) Автоматизировать финансовое планирование и прогнозиро­вание, предоставлять возможность проведения сценарного анализа будущего финансового состояния предприятия или его отдельных видов бизнеса, т.е. изменения финансовых пока­зателен при изменении внешних или внутренних условий (темпов инфляции, условий внешнего финансирования и т.п.).

2) Осуществлять сбор, регистрацию, обработку и анализ фак­тической (отчетной) информации^[49].

К числу наиболее распространенных, отечественных разработок СППР класса систем финансового анализа относятся «Альт-Финансы», «Альт-Инвест» – разработанные исследовательско-консультационной фирмой «АЛЬТ», «Audit Expert» – разработан фирмой «Про-Инвест Консалтинг», «Инвестор», «Аналитик», «АФСП» – разработан фирмой «ИНЭК», «ФинЭкАнализ», программные продукты серии «Инталев» («Инталев: Корпоративные финансы», «Инталев: Бюджетное управление», «Инталев: Бизнес-процессы»), «Финансовый анализ: Проф», «Инвестиционный анализ» и др.

Среди зарубежных наиболее известны COMFAR (Computer Model for Feasibility Analysis and Reporting) и PROPSPIN (Project Profile Screening and Pre-appraisal Information system), созданные в UNIDO – Организации Объединенных Наций по промышленному развитию.

2) Системы инвестиционного и бизнес-планирования.

Бизнес-планирование предполагает точное изложение действий предприятия и связанных с ними поступлений и расходов. Формально, бизнес- планирование должно проводиться, когда стратегия сформирована и требуется создать план реализации конкретных действий в ее рамках. Однако часто бывает невозможно решить, какие из вариантов товарно-рыночной, ресурсно-рыночной, технологической и других стратегий следует выбрать, не представив и не выполнив анализ конкретных действий, которые будут реализованы в рамках полученной стратегии. Поэтому полезно использование инструментов бизнес-планирования на всех шагах этапа синтеза стратегии предприятия. То же можно сказать и о системах инвестиционного планирования, направленных на поддержку планирования вложения финансовых ресурсов в земельные участки, производственное оборудование, здания, природные ресурсы, развитие продукта, ценные бумаги и другие активы^[50].

К специализированным системам инвестиционного и бизнес- планирования относятся программы Comfar, Project Expert (Microsoft), «Альт-Инвест» (фирма «Альт-Инвест»), «Аналитик» (фирма «ИНЭК»), «ТЭО-ИНВЕСТ» (разработчик – Институт проблем управления РАН), ENERGY-INVEST (Научный центр при­кладных исследований РАО «ЕЭС России»)^[51].

3) Системы бюджетирования.

Системы бюджетирования предназначены для формирования финансовых и объемных планов, характеризующих операционную, инвестиционную и финансовую деятельность организации и разработанных на основании целей предприятия (Концепция Business Performance Management, 2004). Понятие «бюджетирование» шире понятия «планирование», поскольку оно подразумевает не только составление планов, но и систему их реализации, то есть систему учета, которая призвана помогать измерять результаты выполнения бюджетов, анализировать отклонения, выявлять причины, приведшие к этим отклонениям, и вырабатывать соответствующие решения. Отсюда следует, что системы бюджетирования следует включать в механизм контроллинга, и использовать его в процессе реализации стратегии^[52].

Популярными решениями систем бюджетирования являются «1С:Финансовое планирование» (комплексное программное решение для создания автоматизированного контроля бюджетных средств и финансовых потоков для многопрофильных компаний), Microsoft Business Solutions Navision (инструмент управленческого, бухгалтерского и налогового учета), «Контур Корпорация. Бюджет холдинга» (система предназначена для финансового планирования и бюджетирования многофилиальных предприятий и холдингов), SAP R/3 (комплексная система управления предприятием), КИС «Галактика» (система для организации планирования деятельностью предприятия для руководителя)^[53].

4) Системы оценки и прогнозирования стоимости предприятия.

Системы оценки и прогнозирования стоимости предприятия позволяют сформировать отчет о текущем его состоянии, на базе чего можно формировать соответствующие целевые показатели, определять рыночную стоимость компании для целей подготовки бизнес-планов, инвестиционных проектов.

5) Системы риск-менеджмента.

Так как стратегическое управление предприятием практически всегда связано с некоторой долей неопределенности и риска, то важным классом инструментов, поддерживающих системы управления, являются системы риск-менеджмента, которые должны охватывать все виды деятельности предприятия, быть интегрированными в систему управления и осуществлять непрерывный процесс контроля над рисками. Анализ рисков следует осуществлять при оценке необходимой привлекательности зон хозяйствования и при оценке выбранной стратегии. На этих шагах он может проводиться с использованием методик оценивания рисков (мозговой штурм, метод Дельфи, SWOT-анализ, матрица рисков). В качестве инструментария при этом хорошо подойдут ИТ-системы экспертного оценивания, информационные системы риск-менеджмента^[54].