Комплексні значення показників розвитку підприємства за період 2005 – 2009 рр.

Функціональна складова	Фінанси	Внутрішні бізнес-процеси	Клієнти та ринок	Персонал
2005р.	0,864	0,399	0,690	0,367
2006р.	0,594	0,081	0,319	0,319
2007р.	0,158	0,490	0,184	0,482
2008р.	0,468	0,310	0,766	0,533
2009р.	0,468	0,548	0,750	0,997

На основі комплексних показників розрахуємо інтегральний показник розвитку ПрАТ «Артемівськ Вайнері» та представимо результати у таблиці 3.4.

Таблиця 3.3

Комплексні показники розвитку за функціональними складовими

Функціональна складова	Інтегральний показник
Фінанси	0,380
Внутрішні бізнес-процеси	0,592
Клієнти та ринок	0,662
Персонал	0,164

Як бачимо, значення інтегрального показника може коливатися у межах від 0 до 1. Чим ближчим є значення інтегрального показника до 1, тим краще. Дивлячись на таблицю 3.4. можна сказати, що в запропонованій системі показників розвитку найбільш ефективною функціональна складова «Клієнти та ринок», найменш ефективною – «Персонал».

Таблиця 3.4

Інтегральні показники розвитку ПрАт «Артемівськ Вайнері» за період 2005 – 2009 рр.

Рік	Інтегральний показник
2005	0,723
2006	0,255
2007	0,283
2008	0,684
2009	0,892

Значення інтегрального показника, що розрахований за допомогою таксономічного аналізу, може коливатися від 0 до 1. Чим ближче є значення до 1 цього показника, тим краще. Виходячи з розрахованих даних в табл. 3.4 значень інтегральних показників можна стверджувати, що ПрАТ «Артемівськ Вайнері» характеризується достатньо високим рівнем розвитку.

Судячи з даних таблиці 3.5 можна сказати, що впровадження окремих елементів управління в кінці 2009 року принесло чималу користь підприємству. Ефект цього впровадження видно за різницею інтегрального показника у 2009 та 2008 роках, яка склала 0,208.

Динаміку інтегрального показника розвитку можна побачити на рисунку 3.2.

Рисунок 3.3 Динаміка інтегрального показника розвитку

Дивлячись на рисунок можна сказати, що найкращим значення інтегрального показника було у 2009 році, а саме, після впровадження окремих елементів управління на ПрАТ «Артемівськ Вайнері»

Всі етапи проведення аналізу можна роздивитися в додатках Б.

3.3 Обрунтування вибору стратегії розвитку ПрАт «Артемівськ Вайнері» з використанням методу дерева рішень

Метод дерева рішень - це один з методів автоматичного аналізу величезних масивів даних. Перші ідеї створення "дерев рішень" починаються з робіт П.Ховленда і Е.Ханта кінця 50-х років XX століття. Проте основоположною роботою, що дала імпульс для розвитку цього напряму, стала книга Е.Ханта, Дж.Мерина і П.Стоуна "Experiments in Induction", яку було опубліковано в 1966 р.

Область використання методу "дерева рішень" можна об'єднати в три класи:

опис даних: застосування "дерева рішень" дозволяє зберігати інформацію про вибірку даних в компактній і зручній для обробки формі, що містить в собі точні описи об'єктів;

класифікація: застосування "дерева рішень" дозволяє справитися із завданнями класифікації, тобто відношення об'єктів до одного з описаних класів; регресія: якщо змінна має недостовірні значення, то застосування "дерева рішень" дозволяє визначити залежність цієї цільової змінної від незалежних (вхідних) змінних.

Для прийняття рішення за допомогою "дерева рішень" необхідно виконати такі крокі:

1) оцінити стан ринку вектором чинників X = (x1, x2, x3, x4) (цей крок виконується користувачем системи);

2) визначити клас зростання прибули шляхом руху вектора X = (x1, x2, x3, x4) по дереву рішень з верхніх рівнів до нижніх (цей крок виконується системою).

У методиці використовується ієрархічна структурна схема. Для її побудови прийняті відповідні позначення елементів (подій) і логічних операцій.

В основу методу "дерева цілей" покладено підпорядкованість, розгортаємість і ранжування цілей. Дерево цілей з кількісними показниками, що використовуються в якості одного із засобів при прийнятті рішень, і носить назву "дерева рішень".

Головна перевага "дерева рішень" перед іншими методами - можливість пов'язати ставлення цілі з діями, що підлягають реалізації в сьогоденні. При побудові багаторівневого "дерева рішень" досягнення мети кожного з рівнів моделі забезпечується комплексом заходів попереднього рівня. Кожен рівень "дерева рішень" повинен займати певне місце в ієрархічній послідовності, складеної на основі дотримання причинно-наслідкових зв'язків.

Для "дерева рішень" будується матриця. Вводяться коефіцієнти взаємної корисності рішень, одержувані опитуванням експертів. Вони показують вплив ступеня важливості одних рішень на інші.

Застосування методу "дерева рішень" дозволяє:

• визначати шляхи досягнення мети з виконанням кількісної оцінки складності виникають завдань та оцінкою труднощі здійснення того чи іншого варіанту;

• поліпшувати якість рішень в умовах невизначеності.

Таблиця 3.6