1484
.pdf1.8. Основные типы СППР
Компьютерная поддержка процесса принятия решений, так или иначе, основана на формализации методов получения исходных и промежуточных оценок, даваемых конструктором, и алгоритмизации самого процесса выработки решения.
Можно выделить основные типы СППР. К ним относятся:
-автоматизированные информационные системы (EIS – executive information system);
-системы поддержки принятия решений (DSS – decision support system);
-экспертные системы (ES – expert system).
Практика применения перечисленных инструментов связана с необходимостью решения трех типов задач в процессе принятия решений:
-хорошо структурированных;
-полуструктурированных;
-неструктурированных.
Решение задач первого типа связано с применением EIS на основе четко определенных алгоритмов, непосредственно решающих поставленные задачи для информационного обеспечения руководства данными, способствующими принятию целесообразных решений, а также в результате реализации аналитических моделей, имеющих точное математическое описание.
DSS – предназначены для оказания помощи руководству при принятии решений в условиях недостаточно структурированных данных, которые невозможно полностью специфицировать. Характерная особенность DSS заключается в интерактивном характере обращения
кней и ее способностях адаптироваться к требованиям обстановки. Как правило, применение DSS связано с использованием баз данных, наполненных необходимой для принятия решений информацией.
ES – применяются для принятия решений в условиях обращения
кплохо структурированным задачам, не имеющим строго алгоритмического решения.
Объединение информационных систем EIS с DSS и ES привело к последующему уровню интеграции и появлению систем поддержки руководства (ESS – Executive Support System).
21
Человеко-машинная процедура принятия решений с помощью СППР представляет собой итеративный процесс взаимодействия конструктора и компьютера (Трахтенгерц Э).
Системы поддержки принятия решений в САПР:
1.Генерируют возможные варианты конструкторских решений.
2.Осуществляют оценку этих вариантов и выбирают лучший.
3.Обеспечивают постоянный обмен информацией между конструкторами о принимаемых ими решениях и помогают согласовывать групповые решения.
4.Моделируют принимаемые решения (в тех случаях, когда это возможно).
5.Оценивают соответствие выполнения принятых конструкторских решений намеченным целям.
1.9. Классификации СППР
Для СППР отсутствует не только единое общепринятое определение, но и исчерпывающая классификация. Разные авторы предлагают разные классификации. На основе анализа различных источников можно выделить следующие направления в классификации СППР:
1)классификация на уровне пользователя;
2)классификация на концептуальном уровне;
3)классификация на техническом уровне;
4)классификация в зависимости от данных;
5)классификация в зависимости от количества лиц принимающих решение (от числа одновременных пользователей).
На уровне пользователя Haettenschwiler (1999) делит СППР на пассивные, активные и кооперативные СППР [12].
Пассивной СППР называется система, которая помогает процессу принятия решения, но не может вынести предложение, какое решение принять.
Активная СППР может сделать предложение, какое решение следует выбрать.
Кооперативная позволяет ЛПР изменять, пополнять или улучшать решения, предлагаемые системой, посылая затем эти изменения
всистему для проверки. Система изменяет, пополняет или улучшает эти решения и посылает их опять пользователю. Процесс продолжается до получения согласованного решения.
22
На концептуальном уровне Power (2003) [21] отличает:
1.СППР, управляемые сообщениями (Communication-Driven
DSS);
2.СППР, управляемые данными (Data-Driven DSS);
3.СППР, управляемые документами (Document-Driven DSS);
4.СППР, управляемые знаниями (Knowledge-Driven DSS);
5.СППР, управляемые моделями (Model-Driven DSS).
СППР, управляемые моделями, характеризуются в основном доступом и манипуляцией с математическими моделями (статистическими, финансовыми, оптимизационными, имитационными). Отметим, что некоторые OLAP-системы, позволяющие осуществлять сложный анализ данных, могут быть отнесены к гибридным СППР, которые обеспечивают моделирование, поиск и обработку данных.
Управляемая сообщениями (Communication-Driven DSS) (ранее групповая СППР – GDSS) СППР поддерживает группу пользователей, работающих над выполнением общей задачи.
СППР, управляемые данными (Data-Driven DSS), или СППР, ориентированные на работу с данными (Data-oriented DSS), в основном ориентируются на доступ и манипуляции с данными.
СППР, управляемые документами (Document-Driven DSS), управляют, осуществляют поиск и манипулируют неструктурированной информацией, заданной в различных форматах.
Наконец, СППР, управляемые знаниями (Knowledge-Driven DSS), обеспечивают решение задач в виде фактов, правил, процедур.
На техническом уровне Power (1997) [19] различает СППР всего предприятия и настольную СППР. СППР всего предприятия подключена к большим хранилищам информации и обслуживает многих менеджеров предприятия. Настольная СППР – это малая система, обслуживающая лишь один компьютер пользователя. Существуют и другие классификации (Alter [3], Holsapple и Whinston [13], Golden, Hevner и Power [11]). Отметим лишь, что превосходная для своего времени классификация Alter‘a, которая разбивала все СППР на 7 классов, в настоящее время несколько устарела.
В зависимости от данных, с которыми эти системы работают, СППР условно можно разделить на оперативные и стратегические.
Оперативные СППР предназначены для немедленного реагирования на изменения текущей ситуации в управлении финансовохозяйственными процессами компании.
23
Стратегические СППР ориентированы на анализ значительных объемов разнородной информации, собираемых из различных источников.
Важнейшей целью этих СППР является поиск наиболее рациональных вариантов развития бизнеса компании с учетом влияния различных факторов, таких как конъюнктура целевых для компании рынков, изменения финансовых рынков и рынков капиталов, изменения в законодательстве и др. СППР первого типа получили название Информационных систем руководства (Executive Information Systems, ИСР). По сути, они представляют собой конечные наборы отчетов, построенные на основании данных из транзакционной информационной системы предприятия, в идеале адекватно отражающей в режиме реального времени основные аспекты производственной и финансовой деятельности. Для ИСР характерны следующие основные черты:
1)отчеты, как правило, базируются на стандартных для организации запросах; число последних относительно невелико;
2)ИСР представляет отчеты в максимально удобном виде, включающем, наряду с таблицами, деловую графику, мультимедийные возможности и т. п.;
3)как правило, ИСР ориентированы на конкретный вертикальный рынок, например финансы, маркетинг, управление ресурсами.
СППР второго типа предполагают достаточно глубокую проработку данных, специально преобразованных так, чтобы их было удобно использовать в ходе процесса принятия решений. Неотъемлемым компонентом СППР этого уровня являются правила принятия решений, которые на основе агрегированных данных дают возможность менеджерам компании обосновывать свои решения, использовать факторы устойчивого роста бизнеса компании и снижать риски. СППР второго типа в последнее время активно развиваются. Технологии этого типа строятся на принципах многомерного представления и анализа данных (OLAP).
При создании СППР можно использовать Web-технологии. В настоящее время СППР на основе Web-технологий для ряда компаний являются синонимами СППР предприятия.
Архитектура СППР представляется разными авторами поразному. Приведем пример. Marakas (1999) [18] предложил обобщенную архитектуру, состоящую из 5 различных частей: а) система управления данными (the data management system – DBMS); б) система управления моделями (the model management system – MBMS);
24
в) машина знаний (the knowledge engine (KE)); г) интерфейс пользова-
теля (the user interface); д) пользователи (the user(s)).
1.10. Системы поддержки работы группы
(Group Support Systems)
Системы поддержки работы группы (Group Support Systems - GSS) – важный вариант DSS, в котором система разработана, чтобы поддержать группу, а не индивидуума. GSS, иногда называемые системами поддержки принятия решений группы или системами электронных встреч, стремятся воспользоваться преимуществом возможностей группы, чтобы находить лучшие решения, чем решения личностей, действующих отдельно. Это специализированный тип группового программного обеспечения, которое специально предназначено для поддержки встреч. Менеджеры расходуют значительную часть своего времени на участие в работе групп (встречи, комитеты, конференции). В среднем у менеджеров это составляет 35% рабочего времени в неделю, у главных управляющих – от 50 до 80%. GSS старается сделать сеансы электронных встреч группы более производительными.
GroupSystems, разработанные в университете Аризоны, являются превосходным примером программного обеспечения GSS. GroupSystems используются более чем 1200 клиентами, включая 500 преуспе-
вающих компаний типа "Chevron", "Hewlett-Packard", IBM и "Procter and Gamble", а также правительственные организации типа армии США, флота, морских пехотинцев и военно-воздушных сил. В типовом исполнении (рис. 2) компьютерная встреча представляет собой микрокомпьютеры для каждого участника, связанные локальной вычислительной сетью. Большой общий экран облегчает общий просмотр информации, когда это желательно. GroupSystems, установленная на каждой машине в сети, обеспечивает компьютеризированную поддержку для генерации идей, располагая их по приоритетам и выявляя основную идею.
Каждый участник сеанса группы (например, сеанса мозгового штурма) имеет возможность обеспечить вход анонимно, и открыто через компьютерную клавиатуру. Это сделано специально, чтобы никто не мог быть осмеян с "глупой идеей". Каждая идея или комментарий оценивается сама по себе лучше, чем от лица, внесшего ее. Кроме того, в сеансе голосования на участников не будет влиять, как кто-то
25
голосует. Таким образом, GSS типа GroupSystems должна генерировать более высококачественные идеи и решения, которые лучше представляются группой.
Раньше работа в области GSS проводилась без поддержки традиционного сеанса группы, как описано выше. Новый акцент направлен на поддержку работы команды вне зависимости от того, работает ли бригада в "одно время, в одном месте" при традиционной встрече или способом "различное время, различное место". Например, отдаленная GroupSystems допускает, чтобы члены группы использовали GroupSystems по World Wide Web так же, как через ЛВС. "Ventana Corporation" в настоящее время развивает версию клиента - сервера GroupSystems, который разрешит поддерживать встречи "в любом месте, в любое время" через WWW или локальную сеть компании или комбинацией их обоих.
Рис. 2. Схема системы поддержки работы группы
Вопросы для самостоятельной работы
1.Назовите четыре основные характеристики СППР.
2.Чем отличаются структурированные и неструктурированные задачи?
3.Что представляет собой идеальная СППР?
4.Что такое современная система поддержки принятия решений?
5.Что такое активная и пассивная поддержка?
6.В чем состоит основное назначение современных СППР?
26
2.ПРИМЕРЫ КСППР
2.1.Программы семейства «Император»
Программы семейства «Император» представляют собой универсальные системы подготовки принятия решений для бизнесменов, политиков, работников управления, экспертов и для работников других сфер.
Возможности программ позволяют решать задачи выбора решений из множества допустимых, распределения ресурсов, планирования, прогнозирования.
Воснове системы поддержки принятия решения, реализованной
впрограмме «Император», лежит процедура рейтингования альтернативных вариантов решений по методу анализа иерархий.
Данная методология соответствует естественному ходу человеческого мышления и обобщает подход, реализующийся в наиболее распространенных экспертных системах, основанных на байесовском логическом выводе.
Программа «Император» дает удобный инструментарий для обработки информации, но не заменяет человека, принимающего решения.
Разработчики семейства программ «Император» предлагают пользователю три основных конфигурации: стандартную, профессиональную и конфигурация для стратегического анализа и прогноза.
Имеются следующие программные версии:
Версия ИМПЕРАТОР – 3С (стандартная конфигурация) име-
ет следующие возможности:
1. Организация “пространства имен” (понятийной сетки) для проекта.
2. Создание и редактирование графических схем ситуаций принятия решения.
3. Сбор данных путем проведения парных сравнений в различных шкалах (возможен учет качественных предпочтений лица, принимающего решения).
4. Поиск противоречий в сравнениях и средства для их минимизации.
5. Расчет приоритетов альтернативных решений.
6. Комментирование всех этапов построения иерархических моделей принятия решения.
27
7.Работа с библиотеками, содержащими проекты с типичными моделями принятия решений.
8.Создание аналитических отчетов в формате Microsoft Word.
9.Сохранение и загрузка моделей в файле формата Excel (в частности, импорт данных из Excel).
10.Синтез моделей ситуаций принятия решения из нескольких иерархических моделей.
Версия ИМПЕРАТОР – 3П (профессиональная конфигура-
ция) имеет дополнительно следующие возможности:
-сохранение данных, использующихся для расчета приоритетов решений, в проекты библиотеки и обмен данными между проектами;
-создание сценариев проверки качества результатов моделирова-
ния:
1) проверка устойчивости результатов по отношению к изменению ситуации принятия решения;
2) поиск существенных факторов, влияющих на принятие реше-
ния;
3) моделирование динамики изменения данных о ситуации принятия решения;
4) сохранение сценариев в библиотеке проектов.
Версия ИМПЕРАТОР – 3АП (конфигурация для стратегиче-
ского анализа и прогноза) имеет дополнительно следующие возможности:
решение обратных задач (восстановление данных в модели принятия решения по известному результату и заданных ограничениях для оценки возможности сближения прогнозируемых и желаемых результатов в задачах планирования);
решение задач выбора одной или нескольких альтернатив из группы возможных с учетом действия случайных обстоятельств (сохранение условий в библиотеке);
решение задач типа “распределение ресурсов” с учетом действия случайных обстоятельств;
сохранение условий (сохранение условий в библиотеке).
28
2.2.Программно-аналитическая платформа Deductor
2.2.1.Общая характеристика ПАП Deductor
Deductor – аналитическая платформа для создания законченных аналитических решений. В нем сосредоточены самые современные методы извлечения, манипулирования, визуализации данных, кластеризации, прогнозирования и многие другие технологии интеллектуального анализа данных.
Для коммерческого применения можно использовать только Deductor Professional или Enterprise. Academic версия предназначена ис-
ключительно для образовательных целей, имеет ограниченные возможности интеграции отсутствует механизм автоматической обработки и прочее. Поддерживается только 2 источника и приемника данных: Deductor Warehouse и текстовые файлы с разделителями. Механизмы анализа и визуализации представлены в полном объеме.
Deductor является аналитической платформой, т.е. основой для создания законченных прикладных решений. Реализованные в Deductor технологии позволяют на базе единой архитектуры пройти все этапы построения аналитической системы: от создания хранилища данных до автоматического подбора моделей и визуализации полученных результатов.
Deductor предоставляет аналитикам инструментальные средства, необходимые для решения самых разнообразных аналитических задач: корпоративная отчетность, прогнозирование, сегментация, поиск закономерностей – эти и другие задачи, где применяются такие мето-
дики анализа, как OLAP, Knowledge Discovery in Databases и Data Mining. Deductor является идеальной платформой для создания систем поддержки принятий решений.
2.2.2. Решаемые задачи
Реализованные в Deductor технологии могут использоваться как в комплексе, так и по отдельности для решения широкого спектра биз- нес-проблем:
1. Системы корпоративной отчетности. Готовое хранилище данных и гибкие механизмы предобработки, очистки, загрузки, визуализации позволяют быстро создавать законченные системы отчетности в сжатые сроки.
29
2.Обработка нерегламентированных запросов. Конечный пользователь может с легкостью получить ответ на вопросы типа "Сколько было продаж товара по группам в Московскую область за прошлый год с разбивкой по месяцам?" и просмотреть результаты наиболее удобным для него способом.
3.Анализ тенденций и закономерностей, планирование, ранжирование. Простота использования и интуитивно понятная модель данных позволяет вам проводить анализ по принципу "что-если", соотносить ваши гипотезы со сведениями, хранящимися в базе данных, находить аномальные значения, оценивать последствия принятия биз- нес-решений.
4.Прогнозирование. Построив модель на исторических примерах, вы можете использовать ее для прогнозирования ситуации в будущем. По мере изменения ситуации нет необходимости перестраивать все, необходимо всего лишь дообучить модель.
5.Управление рисками. Реализованные в системе алгоритмы дают возможность достаточно точно определиться с тем, какие характеристики объектов и как влияют на риски, благодаря чему можно прогнозировать наступление рискового события и заблаговременно принимать необходимые меры к снижению размера возможных неблагоприятных последствий.
6.Анализ данных маркетинговых и социологических исследований. Анализируя сведения о потребителях, можно определить, кто является вашим клиентом и почему. Как изменяются их пристрастия в зависимости от возраста, образования, социального положения, материального состояния и множества других показателей. Понимание этого будет способствовать правильному позиционированию ваших продуктов и стимулированию продаж.
7.Диагностика. Механизмы анализа, имеющиеся в системе Deductor, с успехом применяются в медицинской диагностике и диагностике сложного оборудования. Например, можно построить модель на основе сведений об отказах. При ее помощи быстро локализовать проблемы и находить причины сбоев.
8.Обнаружение объектов на основе нечетких критериев. Часто встречается ситуация, когда необходимо обнаружить объект, основываясь не на таких четких критериях, как стоимость, технические характеристики продукта, а на размытых формулировках, например, найти продукты, похожие на ваши с точки зрения потребителя.
30