4.4. Технологии систем поддержки принятия решений

До появления аналитических систем предпринимались попытки создания автоматизированных систем управления на основе анализа данных локальных баз предприятия. Однако реализованные функции значительно отличались от функций ведения бизнеса, так как данные, собранные в локальных базах, не адекватны информации, которая нужна лицам, принимающим решения.

Отличие систем поддержки принятия решений (СППР) от автоматизированных систем управления заключается в следующем:

автоматизированные системы управления О9нованы на локальных базах данных.

СППР - на информационных хранилищах, витринах данных;

автоматизированные системы управления используют только внутренние данные. СППР используют внутренние и внешние данные;

в автоматизированных системах управления используется одна модель данных

чаще всего - реляционная. В СППР применяются разные модели данных: витрин, реляционных и многомерных баз данных;

обе системы различаются архитектурой хранения данных;

автоматизированные системы управления обслуживают запросы, СППР обеспечивают интеллектуальные запросы;

в отличие от автоматизированных систем управления СППР обеспечивает интеллектуальную поддержку принятия решений.

Автоматизация деловых процессов, применяемая в системах электронного документооборота и групповой работы, автоматически обеспечила контроль исполнения деловых операций на уровне каждого сотрудника предприятия. Тем самым надобность в исполнительных информационных системах EIS отпала. Управленческие системы (MIS) разрабатываются на базе обработки детализированных данных предприятия как АРМ руководства всех уровней. Появление аналитических систем и технологий интеллектуального выбора данных позволило создать интеллектуальные системы поддержки принятия решений (DSS).

Системы поддержки принятия решений DSS (Decision Support System) на базе аналитических данных подсказывают или помогают выбрать руководящему персоналу обоснованное решение, приносящее успех предприятию. Они предназначены для:

Анализа данных, оценки сложившейся ситуаций для выработки решения;

Выявления ограничений на принимаемое решение, противоречивых требований, формируемых внутренней и внешней средой;

Генерация списка возможных решений (альтернатив);

Оценки альтернатив с учетом ограничений и противоречивых требований для

выбора решения;

Анализа последствий принимаемого решения;

Окончательного выбора решения.

Такие задачи относятся к классу слабо структурированных и неструктурированных задач, где невозможно без вмешательства человека дать четкие алгоритмы зависимостей между данными. В этих задачах количественные или качественные зависимости показателей либо неизвестны, либо заранее не определены. В хорошо структурированных задачах можно найти алгоритм построения количественных или качественных зависимостей, что упрощает их автоматизацию.

Решение слабо структурированных задач основано на использовании экономико-математических моделей, методов экспертных оценок, многопроходного анализа данных.

Пользователями систем поддержки принятия решений являются руководители высших уровней управления предприятием и менеджеры аналитических служб. Отличие систем поддержки принятия решений от аналитических систем заключается в следующем. Аналитические системы подготавливают аналитическую информацию. Руководитель может на ее основе принять решение. Системы поддержки принятия решений проводят дальнейший анализ аналитической информации для выработки подсказки, списка решений или единственного обоснованного решения. Для реализации этих функций разработаны серверы DSS.

В настоящее время эксплуатируются четыре варианта архитектур СППР:

функциональные СППР на основе внутренних локальных баз данных;

на базе независимых витрин данных, информация которых не дублируется;

на базе двухуровневой структуры информационного хранилища;

на базе трехуровневой структуры информационного хранилища.

Системы поддержки принятия решений проникают во все сферы экономической и финансовой деятельности: банковские, маркетинговые, финансовые системы, электронный бизнес, торговлю, корпоративные информационные системы.

Следует запомнить

Задачи управления требуют нетривиальных подходов к их решению, так как для принятия решений требуются не просто данные, но их новый вид - знания. Управленческое решение необходимо принимать, учитывая противоречивые требования и быстро меняющуюся обстановку.

Технологии экспертных систем основаны на формализованном способе представления знаний эксперта ~ специалиста в исследуемой предметной области. Для представления знаний использовались фреймовые модели.

Технологии интеллектуального анализа данных обеспечивают формирование аналитических данных путем очищения данных локальных баз посредством статистических методов. Интеллектуальный анализ данных выполняют аналитические системы (OLAP), технологии добычи данных (Data Mining), деловые интеллектуальные технологии (BIS). Наибольший эффект достигается при использовании информационных хранилищ и многомерных баз данных.

Структурные аналитические технологии выполняют интеллектуальный анализ текстовой информации.

Технологии систем поддержки принятия решений (DSS) используют аналитические данные OLAP - систем и систем интеллектуального выбора данных для выработки решения.

Основные понятия

Фрейм, слот, агрегатные данные, измерение, факт, многомерная база данных, гиперкуб, интеллектуальный запрос.