Вступ

Інформаційні системи менеджменту в даний час переживають період свого розвитку. Поряд із широко відомими комплексами, що входять до складу Microsoft Office, з’явилися нові системи, орієнтовані винятково на задачі менеджменту різного рівня. Наприклад, Manager Expert, Project Expert, Підприємство 1С . Відзначимо, що Microsoft Office не тільки не втратив з їхньою появою своєї значимості, але в цілому ряді випадків виявляється незамінним з погляду прийняття рішення на основі інформації, отриманої і обробленої іншими системами. Крім того, відкритість одного з програмних продуктів MicroSoft Office – MS Excel дозволила включити до його складу нечітку логіку і математику, нейронні мережі, генетичні й еволюційні алгоритми і у такий спосіб дозволила істотно підвищити його ефективність для прийняття рішень.

Cистеми підтримки прийняття рішень є головною категорією інформаційних систем менеджменту й основною тенденцією розвитку комп'ютеризації в цій сфері. В методичних вказівках розкриті технології реалізації основних аналітичних методів, що можуть самостійно застосовуватися кінцевим користувачем - менеджером.

Описано універсальні технології, що базуються на засобах Microsoft Office Excel. Розглядається генерація варіантів рішень і остаточний вибір управлінського рішення (сценарію дій); методи, що дозволяють прийняти суб’єктивні оцінки керівника як вихідні дані формального аналізу для вироблення рішення, що враховує інтереси керівника.

Інформаційні системи менеджменту (ІСМ) - це мобільні системи, що дозволяють менеджерам вільно й оперативно, на своєму робочому місці, використовувати залежно від ситуації, спеціальні засоби проектування та розробки альтернатив рішення. Таке наукове трактування ІСМ додає особливу привабливість ІСМ з боку бізнесменів і менеджерів. Аналогічно тому, як функціональна сутність автоматизованої бухгалтерської інформаційної системи визначається сутністю бухгалтерського обліку, так і сутність інформаційних систем менеджменту визначається сутністю менеджменту як особливостями предметної області. Особливий статус інформаційних систем у менеджменті був усвідомлений у 1970 роках, у зв'язку з виникненням концепції систем підтримки прийняття рішень (СППР). Інформаційні системи менеджменту створюються на основі вивчення технології прийняття рішень з використанням методології системного підходу.

Програмувальні (структуровані) рішення можуть бути деталізовані і розписані заздалегідь, приводячи до визначеного (детермінованого) алгоритмічного рішення. Якщо структуроване рішення носить імовірнісний характер, воно повинно бути визначене через імовірності можливих виходів.

Непрограмувальні (неструктуровані) рішення виникають, коли неможливо дати попередню специфікацію більшої частини процедур ухвалення рішення. Більшість реальних ситуацій залежить від випадкових подій і невідомих факторів. Деякі процедури можуть бути визначені, але цього недостатньо для автоматизованого одержання конкретної рекомендації, тобто досить часто рішення можуть бути напівструктурованими. Менеджер повинен робити разові запити в базу даних організації чи компанії і вести діалог з комп’ютеризованою інформаційною системою, поступово наближаючись до формулювання рішення. Тут виявляються корисними інтерактивні й автономні системи підтримки рішень, а також експертні системи, що менеджер може використовувати залежно від ситуації. Наприклад, використовуючи програмні модулі "що, якщо" (what if), що існують в електронних таблицях, менеджер може ставити конкретні питання, наприклад: "Який обсяг продажів буде беззбитковим, якщо знизити рекламні витрати на 10, 20, 25%?"

База даних СППР створюється для підтримки унікального рішення і може містити інформацію з інших БД (внутрішніх і зовнішніх), дані з особистих БД менеджера, а також підсумкову інформацію. Людські ресурси СППР - це кінцеві користувачі-менеджери, що можуть створювати свої невеликі СППР. Однак, великі складні СППР як програмні продукти створюються колективом професіоналів в сфері обробки даних і групою висококваліфікованих менеджерів-експертів. Характерною рисою і важливою складовою частиною СППР є використання бази моделей для підтримки рішень. Інформатика надає різним наукам метод спрощення й аналізу реальності за допомогою побудови моделей. Моделі - це спрощені абстракції реальних основних елементів системи і їхніх відносин, істотних для ухвалення рішення. У сфері менеджменту і бізнесу широко застосовуються спеціальні моделі як простий спосіб аналізу і формалізації ділових проблем. Звичайно ці моделі мають табличний (матричний), математичний чи графічний вигляд.

База моделей для СППР - це спеціально організований набір математичних моделей (загально-цільових і специфічних). Частина моделей представляє і підтримує рутинні обчислення, наприклад, однофакторні і двофакторні "what if" моделі (таблиці підстановки). Більш складні математичні моделі представляють зв’язки між багатьма змінними. Наприклад, до складних моделей відносять множинну регресію, загальну задачу лінійного програмування. Моделі можуть зберігатися у вигляді спеціальних програм, командних файлів, модулів і електронних таблиць. Так, наприклад, для збереження і повторного використання моделі оптимізаційної проблеми в Excel існують спеціальні діалогові засоби. Аналіз бухгалтерського балансу може бути представлений як комплекс табличних моделей. Аналіз конкурентоспроможності в маркетингу добре підтримується комплексом матричних, табличних і графічних моделей . Загальні рекомендації при цьому дані з використанням елементів штучного інтелекту, тобто до складу бази моделей СППР можуть входити і моделі штучного інтелекту.

Набір технологій аналітичного моделювання

Для підтримки рішень найчастіше використовуються такі основні технології аналітичного моделювання:

• аналіз "що, якщо" (what if аналіз);

• аналіз чутливості;

• оптимізаційний аналіз;

• аналіз цільової функції ("how can"- аналіз);

• кореляційно-регресійний аналіз;

• аналіз і прогнозування на основі трендів.

Програмні засоби аналізу "що, якщо" дають можливість користувачу змінювати значення одних змінних (факторів), чи їх зв’язок (формули), спостерігаючи зміни значень залежних змінних. Якщо, наприклад, витрати на рекламу істотно впливають на прибуток, то в електронній таблиці користувач може змінити суму витрат на рекламу (змінну) і ввести формули обчислення прибутку з урахуванням можливого діапазону змін (відношення між змінними). Потім можна спостерігати можливі зміни в чистому прибутку. Ці процедури менеджер може повторювати доти, доки не буде знайдений простір прийнятних результатів. Використовується однофакторний і двофакторний аналіз "що, якщо" засобами MS Excel, а також аналіз чутливості прогнозів, оскільки аналіз чутливості прогнозів є варіантом аналізу "що, якщо". Аналіз чутливості звичайно використовується, коли менеджер ще не визначився в межах ключових змінних. Цей вид аналізу ефективно реалізується також засобами спеціалізованих генераторів підтримки рішення, наприклад у програмі інвестиційного моделювання Project Expert.

Однак можлива зовсім інша, протилежна аналітична постановка питання, ніж у what if аналізі, при якому відшукується діапазон прийнятних значень залежної змінної. Так, менеджера може цікавити, наприклад, питання, скільки буде потрібно робочого часу (чи іншого виду ресурсу - матеріалу, потужності устаткування тощо), якщо фірма бажає одержати конкретний розмір прибутку. Таку аналітичну постановку називають "how can"- аналізом, чи аналізом цільової функції. У табличній моделі, після створення формул зв’язку прибутку і ресурсів, відкривають спеціальний діалог підбора параметра, встановлюючи в одній клітинці мету (бажаний розмір прибутку), і вказуючи іншу клітинку, в якій необхідно підібрати відповідне цій меті значення ресурсу. Процедура повторюється для кожного виду ресурсу і значення мети. Цей метод широко застосовується при пошуку беззбиткового обсягу продажів конкретного товару при заданій ціні і витратах.

Сучасні СППР, що застосовуються в маркетингових дослідженнях, допомагають менеджеру з маркетингу будувати карту ринку, визначати ціну продукції, обсяги продажів, досліджувати канали просування, аналізувати вплив реклами, керувати асортиментом товарів. СППР можуть робити прогноз продажів і рентабельності, використовуючи внутрішні і зовнішні дані про покупців, конкурентів, продавців і іншу економічну і демографічну інформацію.

Моделювання технологічних процесів в інформаційних системах менеджменту

Сценарії як моделі технологічних процесів

Як показали дослідження, інтереси фінансово-кредитних установ, в першу чергу, інтереси виробничих підприємств, що збільшуються, багато в чому стримувалися такими обставинами: теоретичні моделі, з одного боку, дозволяють одержати точні вирази для необхідних характеристик портфеля, але, з іншого боку, обмеження, зроблені при побудові цієї моделі, настільки серйозні, що говорити про адекватність отриманих результатів досить складно (це, зокрема, відноситься до дослідження поводження ринкової вартості портфеля, наприклад з метою оцінки ринкового ризику). Особливо це позначається на портфелях, що складаються з трудомістких для теоретичного аналізу фінансових похідних (опціони і їх модифікації).

На перший погляд, вищевказаного недоліку позбавлений метод імітаційного моделювання (метод Монте-Карло). Однак застосування його до оцінки реальних портфелів вимагає настільки значних обчислювальних ресурсів, що говорити про оперативність спостереження за змінами характеристик портфеля не доводиться. Звідси випливає необхідність пошуку апроксимаційних методів оцінок портфелів опціонів без імітаційного моделювання у вищезгаданий спосіб. Одним з найбільш популярних методів прискорення імітаційного моделювання є сценарний підхід.

Сценарії what if

Надійне керування ринковими ризиками неможливе без розуміння ступеня впливу тієї чи іншої характеристики ринку на портфель у цілому. Один із прийомів, що дозволяє оцінити можливі наслідки цих змін у теорії ризику-менеджменту називається what if сценарій. Сама назва what if припускає, що основною задачею тут є пошук відповіді на типове питання: "Що відбудеться з портфелем, якщо певна характеристика ринку зміниться на певне значення?"

Надзвичайно великі можливості для аналізу ризиків та управління ризиками надають електронні таблиці MS Excel, який має в своєму складі такий інструмент, як Диспетчер сценаріїв. Диспетчер сценаріїв використовується для створення списку значень для підстановки в змінювані клітини листа. Кожен сценарій є набором припущень, які можна використовувати для прогнозування результатів перерахування листа. Використовуючи диспетчер сценаріїв можна:

• створювати кілька сценаріїв, у кожному з яких міститься до 32 значень підстановки в клітини листа;

• привласнювати імена, зберігати і виконувати сценарії листа;

• створювати підсумкові звіти по сценаріях;

• поєднувати сценарії;

• захищати сценарії від змін;

• приховувати сценарії;автоматично відслідковувати зміни сценарію.

Створення сценарію

• На вкладці Данные в групі Работа с данными потрібно обрати команду Анализ "что если", Диспетчер сценариев.

• У вікні Диспетчер сценариев (рис. 1) необхідно клацнути кнопку Добавить.

Рис. 1.

• У вікні Добавление сценария вказується ім’я сценарію та адреси клітинок, значення яких будуть змінюватися у цьому сценарії (рис. 2).

Рис. 2.

• Після натиснення кнопки OK відкривається вікно, у відповідних полях якого вказуються нові значення змінюваних клітинок.

• Для кожного нового сценарію потрібно повторювати попередні пункти. Після створення всіх сценаріїв можна клацнути кнопку Отчет та обрати форму звіту Структура чи Сводная таблица.

У звіті у вигляді структури сценарію наглядно відображаються значення змінюваних та результуючих клітинок. На базі створеного звіту обирається сценарій з певним набором вихідних даних. Цей сценарій можна взяти за основу та далі створити кілька сценаріїв із кращими результатами. Таким чином, задача з кількома змінними вирішується методом послідовного наближення з використанням інструменту Диспетчер сценариев.

Способи прогнозування значень за допомогою аналізу "що якщо"

Використання сценаріїв MS Excel

Як вже зазначалось раніше, сценарій Microsoft Excel являє собою набір значень підстановки, використовуваний для прогнозування поводження моделі. Існує можливість створення і збереження в листі різних сценаріїв і переключення на кожній з цих сценаріїв для перегляду результатів. Так, якщо потрібно сформувати бюджет, але річний прибуток точно не відомий, то для прибутку визначаються різні значення, а потім для кожного сценарію виконується аналіз "що якщо" (див. рис. 3).

Рис. 3.

Приклад структури сценаріїв наведений на рис. 4.

Рис. 4.

Таблиці підстановки даних

Таблицею підстановки даних називається діапазон клітинок, що показує, як зміна значень підстановки впливає на результат, що повертається формулою. Таблиці підстановки забезпечують швидкий доступ до виконання однієї операції різними способами, а також можливість перегляду і порівняння отриманих результатів. Наприклад, можливо, використовувати таблицю підстановки з однієї змінною, якщо необхідно відобразити те, як різні ставки впливають на місячні виплати по заставних.

На рис. 5 наведений приклад використання таблиці даних з одною змінною. Клітинка D2 містить формулу обчислення суми щомісячної плати, що посилається на клітинку введення B3. Для створення таблиці даних потрібно виділити діапазон клітинок С2:D5, на вкладці Данные в групі Работа с данными обрати команду Анализ "что если", Таблица данных і ввести посилання на клітинку В3 у поле Подставлять значения по строкам, оскільки значення відсоткових ставок для підстановки введені у стовпець клітинок С3:С5.

Рис. 5.

Таблиці даних з двома змінними можуть демонструвати те, як різні ставки і терміни позик будуть впливати на виплати по заставних. На рис. 6 наведений приклад використання таблиці даних з двома змінними. Клітинка C2 містить формулу платежу, що використовує клітинки введення: B3 і B4. Для створення таблиці даних потрібно виділити діапазон клітинок С2:Е5, на вкладці Данные в групі Работа с данными обрати команду Анализ "что если", Таблица данных і ввести посилання на клітинку В3 у поле Подставлять значения по строкам, оскільки значення відсоткових ставок для підстановки введені у стовпець клітинок С3:С5, а також ввести посилання на клітинку В4 у поле Подставлять значения по столбцам, оскільки значення строків у місяцях для підстановки введені у рядок клітинок D2:E2.

Рис. 6.

Підбір параметра і пошук рішення

Підбір параметра. Якщо результат для однієї формули відомий, а значення, що вводиться, не відоме, то варто використовувати інструмент Подбор параметра. При підборі параметра значення клітинки (параметра), що впливає, змінюється доти, поки формула, що залежить від цієї клітинки, не поверне задане значення. На рис. 7 використовується команда Анализ "что если", Подбор параметра на вкладці Данные в групі Работа с данными для зміни ставок в клітинці B3, поки значення платежів в клітинці B4 не стане дорівнювати 900.

Рис. 7.

Пошук рішення. Крім того існує можливість визначення значення клітинки, коли необхідно змінити значення в кількох клітинках і задовольнити кільком граничним умовам. При використанні засобів пошуку рішення клітинки, які використовуються, повинні бути пов’язані формулами. Розглянемо використання інструменту MS Excel Поиск решения.