Система поддержки принятия решений, СППР, Decision Support System, DSS
-
компьютерная автоматизированная система, целью которой является помощь людям, принимающим решение в сложных условиях для полного и объективного анализа предметной деятельности.
СППР возникли в результате слияния управленческих информационных систем и систем управления базами данных.
Система поддержки принятия решений предназначена для поддержки многокритериальных решений в сложной информационной среде. При этом под многокритериальностью понимается тот факт, что результаты принимаемых решений оцениваются не по одному, а по совокупности многих показателей (критериев) рассматриваемых одновременно. Информационная сложность определяется необходимостью учета большого объема данных, обработка которых без помощи современной вычислительной техники практически невыполнима. В этих условиях число возможных решений, как правило, весьма велико, и выбор наилучшего из них "на глаз", без всестороннего анализа может приводить к грубым ошибкам.
Система поддержки решений СППР решает две основные задачи:
выбор наилучшего решения из множества возможных (оптимизация),
упорядочение возможных решений по предпочтительности (ранжирование).
В обеих задачах первым и наиболее принципиальным моментом является выбор совокупности критериев, на основе которых в дальнейшем будут оцениваться и сопоставляться возможные решения (будем называть их также альтернативами). Система СППР помогает пользователю сделать такой выбор.
Для анализа и выработок предложений в СППР используются разные методы. Это могут быть: - информационный поиск,
интеллектуальный анализ данных,
поиск знаний в базах данных,
рассуждение на основе прецедентов,
имитационное моделирование,
эволюционные вычисления и генетические алгоритмы,
нейронные сети,
ситуационный анализ,
когнитивное моделирование и др.
Некоторые из этих методов были разработаны в рамках искусственного интеллекта. Если в основе работы СППР лежат методы искусственного интеллекта, то говорят об интеллектуальной СППР или ИСППР.
Близкие к СППР классы систем — это экспертные системы и автоматизированные системы управления.
Система позволяет решать задачи оперативного и стратегического управления на основе учетных данных о деятельности компании.
Система поддержки принятия решений представляет собой комплекс программных инструментальных средств для анализа данных, моделирования, прогнозирования и принятия управленческих решений, состоящий из собственных разработок корпорации и приобретаемых программных продуктов (Oracle, IBM, Cognos).
Теоретические исследования в области разработки первых систем поддержки принятия решений проводились в технологическом институте Карнеги в конце 50-х начале 60-х годов XX века. Объединить теорию с практикой удалось специалистам из Массачусетского технологического института в 60-х годах. В середине и конце 80-х годов XX столетия стали появляться такие системы, как EIS, GDSS, ODSS. В 1987 году компания Texas Instruments разработала для United Airlines Gate Assignment Display System. Это позволило значительно снизить убытки от полетов и отрегулировать управление различными аэропортами, начиная от Международного аэропорта O’Hare в Чикаго и заканчивая Stapleton в Денвере, штат Колорадо. В 90-х годах сфера возможностей СППР расширялась благодаря внедрению хранилищ данных и инструментов OLAP. Появление новых технологий отчетности сделало СППР незаменимой в менеджменте.
Классификации СППР
По взаимодействию с пользователем выделяют три вида СППР:
пассивные помогают в процессе принятия решений, но не могут выдвинуть конкретного предложения;
активные непосредственно участвуют в разработке правильного решения;
кооперативные предполагают взаимодействие СППР с пользователем. Выдвинутое системой предложение пользователь может доработать, усовершенствовать, а затем отправить обратно в систему для проверки. После этого предложение вновь представляется пользователю, и так до тех пор, пока он не одобрит решение.
По способу поддержки различают:
модельно-ориентированные СППР, используют в работе доступ к статистическим, финансовым или иным моделям;
СППР, основанные на коммуникациях, поддерживают работу двух и более пользователей, занимающихся общей задачей;
СППР, ориентированные на данные, имеют доступ к временным рядам организации. Они используют в работе не только внутренние, но и внешние данные;
СППР, ориентированные на документы, манипулируют неструктурированной информацией, заключенной в различных электронных форматах;
СППР, ориентированные на знания, предоставляют специализированные решения проблем, основанные на фактах.
По сфере использования выделяют:
общесистемные
настольные СППР.
Общесистемные работают с большими СХД и применяются многими пользователями. Настольные являются небольшими системами и подходят для управления с персонального компьютера одного пользователя.
Архитектура СППР
Функциональные СППР
Являются наиболее простыми с точки зрения архитектуры. Они распространены в организациях, не ставящих перед собой глобальных задач и имеющих невысокий уровень развития информационных технологий. Отличительной особенностью функциональных СППР является то, что анализу подвергаются данные, содержащиеся в файлах операционных систем. Преимуществами подобных СППР являются компактность из-за использования одной платформы и оперативность в связи с отсутствием необходимости перегружать данные в специализированную систему. Из недостатков можно отметить следующие: сужение круга вопросов, решаемых с помощью системы, снижение качества данных из-за отсутствия этапа их очистки, увеличение нагрузки на операционную систему с потенциальной возможностью прекращения ее работы.
СППР, использующие независимые витрины данных
Применяются в крупных организациях, имеющих несколько подразделений, в том числе отделы информационных технологий. Каждая конкретная витрина данных создается для решения определенных задач и ориентирована на отдельный круг пользователей. Это значительно повышает производительность системы. Внедрение подобных структур достаточно просто. Из отрицательных моментов можно отметить то, что данные многократно вводятся в различные витрины, поэтому могут дублироваться. Это повышает затраты на хранение информации и усложняет процедуру унификации. Наполнение витрин данных достаточно сложно в связи с тем, что приходится использовать многочисленные источники. Отсутствует единая картина бизнеса организации, вследствие того что нет окончательной консолидации данных.
СППР на основе двухуровневого хранилища данных
Используется в крупных компаниях, данные которых консолидированы в единую систему. Определения и способы обработки информации в данном случае унифицированы. На обеспечение нормальной работы подобной СППР требуется выделить специализированную команду, которая будет ее обслуживать. Такая архитектура СППР лишена недостатков предыдущей, но в ней нет возможности структурировать данные для отдельных групп пользователей, а также ограничивать доступ к информации. Могут возникнуть трудности с производительностью системы.
СППР на основе трехуровневого хранилища данных
Такие СППР применяют хранилище данных, из которого формируются
витрины данных, используемые группами пользователей, решающих сходные задачи. Таким образом, обеспечивается доступ, как к конкретным структурированным данным, так и к единой консолидированной информации. Наполнение витрин данных упрощается ввиду использования проверенных и очищенных данных, находящихся в едином источнике. Имеется корпоративная модель данных. Такие СППР отличает гарантированная производительность. Но существует избыточность данных, которая ведет к росту требований на их хранение. Кроме того, необходимо согласовать подобную архитектуру с множеством областей, имеющих потенциально различные запросы.
Структура СППР
Выделяют четыре основных компонента:
информационные хранилища данных;
средства и методы извлечения, обработки и загрузки данных (ETL);
многомерная база данных и средства анализа OLAP;
средства Data Mining.
Динамическое моделирование
Особый класс систем стратегического управления и поддержки принятия решений представляют собой системы, позволяющие осуществлять динамическое моделирование процессов. При использовании методов динамического моделирования деятельность компании описывается в виде математической модели, в которой все бизнес-задачи и процессы представляются как система взаимосвязанных вычисляемых показателей.
Решаемые вопросы
СППР позволяет облегчить работу руководителям предприятий и повысить ее эффективность. Они значительно ускоряют решение проблем в бизнесе. СППР способствуют налаживанию межличностного контакта. На их основе можно проводить обучение и подготовку кадров. Данные информационные системы позволяют повысить контроль над деятельностью организации. Наличие четко функционирующей СППР дает большие преимущества по сравнению с конкурирующими структурами. Благодаря предложениям, выдвигаемым СППР, открываются новые подходы к решению повседневных и нестандартных задач.
Использование системы позволяет найти ответы на множество вопросов, возникающих у руководителей компании, например:
У генерального директора:
На сколько процентов выполнен план по продажам, доходу, прибыли, расходам;
Какова доля рынка, принадлежащего компании;
Каковы тенденции развития сегмента рынка, на котором представлена компания;
Каковы ключевые показатели производительности компании в текущем периоде;
Каковы тенденции изменения ключевых показателей производительности компании со временем.
У руководителя отдела по работе с партнерами:
Какие из партнеров приносят наибольший доход, прибыль;
Какие проекты, группы продуктов лучше всего продает данный партнер;
Каковы тенденции изменения продаж через партнеров.
У руководителя финансового департамента:
Сколько каждый проект стоит моему предприятию;
Сколько стоит поддержка продаваемых проектов;
Какие проекты в этом году стоят больше, чем в прошлом;
Как расходы различных подразделений и компании в целом соотносятся с доходами.
У руководителя департамента бюджетного планирования и контроля:
Насколько точно различные подразделения компании соблюдают установленный бюджет;
Каковы тенденции расходов по различным подразделениям, статьям бюджета.
У руководителя департамента закупок:
Какие из моих поставщиков предлагают наилучшее соотношение цена/качество;
Какие из поставщиков доставляют товары быстрее остальных Медленнее остальных;
Как часто происходят задержки поставок от того или иного поставщика;
Каких поставщиков выбрать для поставок крупных/небольших партий продукта.
У руководителя планового отдела (отдела стратегического планирования):
Насколько предприятие выполняет план по продажам, доходам, прибыли;
Какие области бизнеса вносят положительный вклад, а какие - отрицательный;
Каков прогноз ключевых показателей производительности на следующий период (месяц, квартал, год).
У руководителя отдела сервисного обслуживания:
Каково среднее время выполнения заявки на обслуживание;
Каковы расходы на выполнение одной заявки;
Каково среднее время до первой поломки данной модели.
У руководителя отдела кадров:
Какова производительность персонала, прошедшего определенное обучение перед теми, кто его не проходил;
Каковы тенденции ежегодного роста персонала компании в различных регионах, подразделениях;
Каково прогнозируемое количество персонала на следующий год;
Каковы прогнозы по поводу состава;
Какие сотрудники нуждаются в обучении;
Каким набором навыков должен обладать сотрудник чтобы хорошо выполнять свои обязанности.
У руководителя отдела анализа качества:
Какие проекты доставляются вовремя, а какие - с запозданием;
Имеют ли определенные клиенты или проекты недопустимо долгий срок поставки;
Изменилось ли время доставки определенных продуктов со временем;
Насколько быстрее или медленнее стала поставка продуктов (услуг) в определенный сегмент рынка;
Каковы основные причины отказа от продукта (услуги).
Процесс создания системы управленческой отчетности, анализа данных и поддержки принятия решений состоит из следующих этапов:
Анализ существующих на предприятии информационных потоков и процедур управления предприятием;
Выявление показателей, влияющих на финансово-экономическое состояние предприятия и отражающих эффективность ведения бизнеса (на основе данных из уже использующихся систем);
Выработка процедур, обеспечивающих получение управленческим персоналом необходимой информации в нужное время, в нужном месте и в нужном виде;
Настройка программных средств многомерного анализа;
Обучение персонала Заказчика работе с программными средствами многомерного анализа.
Итог – продуманные решения опирающиеся на информационный фундамент, адекватные действия, квалифицированное исполнение и как результат успех всего предприятия.
Терелянский, П. В. Системы поддержки принятия решений. Опыт проектирования : монография / П. В. Терелянский ; ВолгГТУ. — Волгоград, 2009. — 127 с.
Alter S. L. Decision support systems : current practice and continuing challenges. Reading, Mass.: Addison-Wesley Pub., 1980.
Bonczek R.H., Holsapple C., Whinston A.B. Foundations of Decision Support Systems.- New York: Academic Press, , 1981.
Davis G. Management Information Systems: Conceptual Foundations, Structure, and Development. — New York: McGraw-Hill, 1974.
Druzdzel M. J., Flynn R. R. Decision Support Systems. Encyclopedia of Library and Information Science. — A. Kent, Marcel Dekker, Inc., 1999.
Edwards J.S. Expert Systems in Management and Administration — Are they really different from Decision Support Systems? // European Journal of Operational Research, 1992. — Vol. 61. — pp. 114—121.
Eom H., Lee S. Decision Support Systems Applications Research: A Bibliography (1971—1988) // European Journal of Operational Research, 1990. — N 46. — pp. 333—342.
Finlay P. N. Introducing decision support systems. — Oxford, UK Cambridge, Mass., NCC Blackwell: Blackwell Publishers, 1994.
Ginzberg M.I., Stohr E.A. Decision Support Systems: Issues and Perspectives // Processes and Tools for Decision Support / ed. by H.G. Sol.. — Amsterdam: North-Holland Pub.Co, 1983.
Golden B., Hevner A., Power D.J. Decision Insight Systems: A Critical Evaluation // Computers and Operations Research, 1986. — v. 13. — N2/3. — p. 287—300.
Haettenschwiler P. Neues anwenderfreundliches Konzept der Entscheidungs-unterstutzung. Gutes Entscheiden in Wirtschaft, Politik und Gesellschaft. Zurich: Hochschulverlag AG, 1999. — S. 189—208.
Holsapple C.W., Whinston A.B. Decision Support Systems: A Knowledge-based Approach. — Minneapolis: West Publishing Co., 1996.
Keen P.G.W. Decision support systems: a research perspective. Decision support systems : issues and challenges. G. Fick and R. H. Sprague. Oxford ; New York: Pergamon Press, 1980.
Keen P.G.W. Decision Support Systems: The next decades // Decision Support Systems, 1987. — v. 3. — pp. 253—265.
Keen P.G.W., Scott Morton M. S. Decision support systems : an organizational perspective. Reading, Mass.: Addison-Wesley Pub. Co., 1978.
Little J.D.C. Models and Managers: The Concept of a Decision Calculus // Management Science, 1970. — v. 16. — N 8.
Marakas G. M. Decision support systems in the twenty-first century. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall, 1999.
Power D. J. “What is a DSS?” // The On-Line Executive Journal for Data-Intensive Decision Support, 1997. — v. 1. — N3.
Power D. J. Web-based and model-driven decision support systems: concepts and issues. Americas Conference on Information Systems, Long Beach, California, 2000.
Power D.J. A Brief History of Decision Support Systems. DSSResources.COM, World Wide Web, http://DSSResources.COM/history/dsshistory.html, version 2.8, May 31, 2003.
Scott Morton M. S. Management Decision Systems: Computer-based Support for Decision Making. — Boston: Harvard University, 1971.
Sprague R. H., Carlson E. D. Building Effective Decision Support Systems. — Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1982.
Sprague R.H. A Framework for the Development of Decision Support Systems // MIS Quarterly, 1980. — v. 4. — pp. 1-26.
Thierauf R.J. Decision Support Systems for Effective Planing and Control. -Englewood Cliffs, N.J: Prentice Hall, Inc, 1982. — 536 p.
Знаете ли Вы, что такое мысленный эксперимент, gedanken experiment? Это несуществующая практика, потусторонний опыт, воображение того, чего нет на самом деле. Мысленные эксперименты подобны снам наяву. Они рождают чудовищ. В отличие от физического эксперимента, который является опытной проверкой гипотез, "мысленный эксперимент" фокуснически подменяет экспериментальную проверку желаемыми, не проверенными на практике выводами, манипулируя логикообразными построениями, реально нарушающими саму логику путем использования недоказанных посылок в качестве доказанных, то есть путем подмены. Таким образом, основной задачей заявителей "мысленных экспериментов" является обман слушателя или читателя путем замены настоящего физического эксперимента его "куклой" - фиктивными рассуждениями под честное слово без самой физической проверки. Заполнение физики воображаемыми, "мысленными экспериментами" привело к возникновению абсурдной сюрреалистической, спутанно-запутанной картины мира. Настоящий исследователь должен отличать такие "фантики" от настоящих ценностей.
Релятивисты и позитивисты утверждают, что "мысленный эксперимент" весьма полезный интрумент для проверки теорий (также возникающих в нашем уме) на непротиворечивость. В этом они обманывают людей, так как любая проверка может осуществляться только независимым от объекта проверки источником. Сам заявитель гипотезы не может быть проверкой своего же заявления, так как причина самого этого заявления есть отсутствие видимых для заявителя противоречий в заявлении.
Это мы видим на примере СТО и ОТО, превратившихся в своеобразный вид религии, управляющей наукой и общественным мнением. Никакое количество фактов, противоречащих им, не может преодолеть формулу Эйнштейна: "Если факт не соответствует теории - измените факт" (В другом варианте " - Факт не соответствует теории? - Тем хуже для факта").
Максимально, на что может претендовать "мысленный эксперимент" - это только на внутреннюю непротиворечивость гипотезы в рамках собственной, часто отнюдь не истинной логики заявителя. Соответсвие практике это не проверяет. Настоящая проверка может состояться только в действительном физическом эксперименте.
Эксперимент на то и эксперимент, что он есть не изощрение мысли, а проверка мысли. Непротиворечивая внутри себя мысль не может сама себя проверить. Это доказано Куртом Гёделем.
Понятие "мысленный эксперимент" придумано специально спекулянтами - релятивистами для шулерской подмены реальной проверки мысли на практике (эксперимента) своим "честным словом". Подробнее читайте в FAQ по эфирной физике.
