Інформаційна технологія пітримки прийняття рішень

Характеристика і призначення.Системи підтримки прийняття рішень і відповідна їм інформаційна технологія з'явилися зусиллями в основному американських учених наприкінці 70-х - початку 80-х рр., чому сприяли широке поширення персональних комп'ютерів, стандартних пакетів прикладних програм, а також успіхи в створенні систем штучного інтелекту.

Головною особливістю інформаційної технології підтримки прийняття рішень є якісно новий метод організації взаємодії людини і комп'ютера. Вироблення рішення, що є основною метою цієї технології, відбувається в результаті ітераційного процесу (мал. 3.15), у якому беруть участь:

· система підтримки прийняття рішень у ролі обчислювальної ланки й об'єкта керування;

· людина як керуюча ланка, що задає вхідні дані й оцінюють отриманий результат обчислень на комп'ютері.

Рис. 3.15. Інформаційна технологія підтримки прийняття рішень як ітераційний процес

Закінчення ітераційного процесу відбувається з волі людини. У цьому випадку можна говорити про здатність інформаційної системи разом з користувачем створювати нову інформацію для прийняття рішень.

Додатково до цієї особливості інформаційної технології підтримки прийняття рішень можна вказати ще ряд її відмітних характеристик:

· орієнтація на рішення погано структурованих (формалізованих) задач;

· сполучення традиційних методів доступу й обробки комп'ютерних даних з можливостями математичних моделей і методами рішення задач на їхній основі;

· спрямованість на непрофесійного користувача комп'ютера;

· висока адаптивність, що забезпечує можливість пристосовуватися до особливостей наявного технічного і програмного забезпечення, а також вимогам користувача.

Інформаційна технологія підтримки прийняття рішень може використовуватися на будь-якому рівні керування. Крім того, рішення, прийняті на різних рівнях керування, часто повинні координуватися. Тому важливою функцією і систем, і технологій є координація облич, що приймають рішення як на різних рівнях керування, так і на одному рівні.

Основні компоненти

Розглянемо структуру системи підтримки прийняття рішень (мал. 3.16), а також функції складових її блоків, що визначають основні технологічні операції.

Рис. 3.16. Основні компоненти інформаційної технології підтримки прийняття рішень

До складу системи підтримки прийняття рішень входять три головних компоненти: база даних, база моделей і програмна підсистема, що складається із системи керування базою даних (СУБД), системи керування базою моделей (СУБМ) і системи керування інтерфейсом між користувачем і комп'ютером.

База даних. Вона грає в інформаційній технології підтримки прийняття рішень важливу роль. Дані можуть використовуватися безпосередньо користувачем для розрахунків за допомогою математичних моделей. Розглянемо джерела даних і їхньої особливості.

1. Частина даних надходить від інформаційної системи операційного рівня. Щоб використовувати їхній ефективно, ці дані повинні бути попередньо оброблені. Для цього маються дві можливості:

· використовувати для обробки даних про операції фірми систему керування базою даних, що входить до складу системи підтримки прийняття рішень;

· зробити обробку за межами системи підтримки прийняття рішень, створивши для цього спеціальну базу даних. Цей варіант більш кращий для фірм, що роблять велику кількість комерційних операцій. Оброблені дані про операції фірми утворять файли, що для підвищення надійності і швидкості доступу зберігаються за межами системи підтримки прийняття рішень.

2. Крім даних про операції фірми для функціонування системи підтримки прийняття рішень вимагаються й інші внутрішні дані, наприклад дані про рух персоналу, інженерні дані і т.п., що повинні бути вчасно зібрані, введені і підтримані.

3. Важливе значення, особливо для підтримки прийняття рішень на верхніх рівнях керування, мають дані з зовнішніх джерел. У числі необхідних зовнішніх даних варто вказати дані про конкурентів, національній і світовій економіці. На відміну від внутрішніх даних зовнішні дані звичайно здобуваються в спеціалізуються на їхньому зборі організації.

4. В даний час широко досліджується питання про включення в базу даних ще одного джерела даних - документів, що включають у себе запису, листа, контракти, накази і т.п. Якщо зміст цих документів буде записано в пам'яті і потім оброблено по деяких ключових характеристиках (постачальникам, споживачам, датам, видам послуг і ін.), те система одержить нове могутнє джерело інформації.

Система керування даними повинна мати наступні можливості:

· складання комбінацій даних, одержуваних з різних джерел, за допомогою використання процедур агрегирования і фільтрації;

· швидкий чи додаток виключення того чи іншого джерела даних;

· побудова логічної структури даних у термінах користувача;

· використання і маніпулювання неофіційними даними для експериментальної перевірки робочих альтернатив користувача;

· забезпечення повної логічної незалежності цієї бази даних від інших операційних баз даних, що функціонують у рамках фірми.

База моделей. Метою створення моделей є опис і оптимізація деякого чи об'єкта процесу. Використання моделей забезпечує проведення аналізу в системах підтримки прийняття рішень. Моделі, базуючи на математичній інтерпретації проблеми, за допомогою визначених алгоритмів сприяють перебуванню інформації, корисної для прийняття правильних рішень.

Приклад 3.28. Модель лінійного програмування дає можливість визначити найбільш вигідну виробничу програму випуску декількох видів продукції при заданих обмеженнях на ресурси.

Використання моделей у складі інформаційних систем почалося з застосування статистичних методів і методів фінансового аналізу, що реалізовувалися командами звичайних алгоритмічних мов. Пізніше були створені спеціальні мови, що дозволяють моделювати ситуації типу "що буде, якщо ?" чи "як зробити, щоб?". Такі мови, створені спеціально для побудови моделей, дають можливість побудови моделей визначеного типу, що забезпечують перебування рішення при гнучкій зміні перемінних.

Існує безліч типів моделей і способів їхньої класифікації, наприклад по меті використання, області можливих додатків, способу оцінки перемінних і т.п..

По меті використання моделі підрозділяються на оптимизационные, зв'язані з перебуванням крапок чи мінімуму максимуму деяких показників (наприклад, що керують часто хочуть знати, які їхні дії ведуть до максимізації чи прибутку мінімізації витрат), і описові, що описують поводження деякої системи і не призначені для цілей керування (оптимізації).

По способі оцінки моделі класифікуються на детерміністські, що використовують оцінку перемінних одним числом при конкретних значеннях вихідних даних, і стохастические, що оцінюють перемінні декількома параметрами, тому що вихідні дані задані вероятностными характеристиками.

Детерміністські моделі більш популярні, чим стохастические, тому що вони менш дорогі, їх легше будувати і використовувати. До того ж часто з їхньою допомогою виходить цілком достатня інформація для ухвалення рішення.

По області можливих додатків моделі розбираються на спеціалізовані, призначені для використання тільки однією системою, і універсальні- для використання декількома системами.

Спеціалізовані моделі більш дорогі, вони звичайно застосовуються для опису унікальних систем і мають більшу точність.

У системах підтримки ухвалення рішення база моделей складається зі стратегічних, тактичних і оперативних моделей, а також математичних моделей у виді сукупності модельних блоків, модулів і процедур, використовуваних як елементи для їхньої побудови (див. мал. 3.16).

Стратегічні моделі використовуються на вищих рівнях керування для встановлення цілей організації, обсягів ресурсів, необхідних для їхнього досягнення, а також політики придбання і використання цих ресурсів. Вони можуть бути також корисні при виборі варіантів розміщення підприємств, прогнозуванні політики конкурентів і т.п. Для стратегічних моделей характерна значна широта охоплення, безліч перемінних, представлення даних у стиснутої агрегированной формі. Часто зги дані базуються на зовнішніх джерелах і можуть мати суб'єктивний характер. Обрій планування в стратегічних моделях, як правило, виміряється в літах. Ці моделі звичайно детерміністські, описові, спеціалізовані для використання на одній визначеній фірмі.

Тактичні моделі застосовуються керуючими середнього рівня для розподілу і контролю використання наявних ресурсів. Серед можливих сфер їхнього використання варто вказати: фінансове планування, планування вимог до працівників, планування збільшення продажів, побудова схем компонування підприємств. Ці моделі застосовні звичайно лише до окремих частин фірми (наприклад, до системи виробництва і збуту) і можуть також містити в собі агрегированные показники. Часовий обрій, охоплюваний тактичними моделями, ? від одного місяця до двох років. Тут також можуть знадобитися дані з зовнішніх джерел, але основна увага при реалізації даних моделей повинне бути приділено внутрішнім даним фірми. Звичайно тактичні моделі реалізуються як детерміністські, оптимизационные й універсальні.

Оперативні моделі використовуються на нижчих рівнях керування для підтримки прийняття оперативних рішень з обрієм, вимірюваним днями і тижнями. Можливі застосування цих моделей містять у собі ведення дебіторських рахунків і кредитних розрахунків, календарне виробниче планування, керування запасами і т.д. Оперативні моделі звичайно використовують для розрахунків внутріфірмові дані. Вони, як правило, детерміністські, оптимизационные й універсальні (тобто можуть бути використані в різних організаціях).

Математичні моделі складаються із сукупності модельних блоків, модулів і процедур, що реалізують математичні методи. Сюди можуть входити процедури лінійного програмування, статистичного аналізу тимчасових рядів, регресійного аналізу і т.п. ? від найпростіших процедур до складних ППП. Модельні блоки, модулі і процедури можуть використовуватися як поодинці, так і комплексно для побудови і підтримки моделей.

Система керування базою моделей повинна мати наступні можливості: створювати нові чи моделі змінювати існуючі, підтримувати й обновляти параметри моделей, маніпулювати моделями.

Система керування інтерфейсом. Ефективність і гнучкість інформаційної технології багато в чому залежать від характеристик інтерфейсу системи підтримки прийняття рішень. Інтерфейс визначає: мова користувача; мова повідомлень комп'ютера, що організує діалог на екрані дисплея; знання користувача.

Мова користувача - це ті діїї, що користувач робить у відношенні системи шляхом використання можливостей клавіатури; електронних олівців, що пишуть на екрані; джойстика; "миші"; команд, подаваних голосом, і т.п. Найбільш простою формою мови користувача є створення форм вхідних і вихідних документів. Одержавши вхідну форму (документ), користувач заповнює його необхідними даними і вводить у комп'ютер. Система підтримки прийняття рішень робить необхідний аналіз і видає результати у виді вихідного документа установленої форми.

Значно зросла за останнім часом популярність візуального інтерфейсу. За допомогою маніпулятора "миша" користувач вибирає представлені йому на екрані у формі картинок об'єкти і команди, реалізуючи в такий спосіб свої дії.

Керування комп'ютером за допомогою людського голосу - найпростіша і тому сама бажана форма мови користувача. Вона ще недостатньо розроблена і тому малопопулярна. Існуючі розробки жадають від користувача серйозних обмежень: визначеного набору слів і виражень; спеціальної надбудови, що враховує особливості голосу користувача; керування у виді дискретних команд, а не у виді звичайної гладкої мови. Технологія цього підходу інтенсивно удосконалюється, і в найближчому майбутньому можна екати появи систем підтримки прийняття рішень, що використовують мовне введення інформації.

Мова повідомлень - це те, що користувач бачить на екрані дисплея (символи, графіка, колір), дані, отримані на принтері, звукові вихідні сигнали і т.п. Важливим вимірником ефективності використовуваного інтерфейсу є обрана форма діалогу між користувачем і системою. В даний час найбільш поширені наступні форми діалогу: запитально-відповідний режим, командний режим, режим меню, режим заповнення пропусків у вираженнях, пропонованих комп'ютером.

Кожна форма в залежності від типу задачі, особливостей користувача і прийнятого рішення може мати свої достоїнства і недоліки.

Довгий час єдиною реалізацією мови повідомлень був видрукуваний чи виведений на екран дисплея чи звіт повідомлення. Тепер з'явилася нова можливість представлення вихідних даних - машинна графіка. Вона дає можливість створювати на екрані і папері кольорові графічні зображення в тривимірному виді. Використання машинної графіки, значно підвищувальна наочність і интерпретируемость вихідних даних, стає усе більш популярним в інформаційній технології підтримки прийняття рішень.

За останні кілька років намітився новий напрямок, що розвиває машинну графіку, - мультиплікація. Мультиплікація виявляється особливо ефективної для інтерпретації вихідних даних систем підтримки прийняття рішень, зв'язаних з моделюванням фізичних систем і об'єктів.

Приклад 3.29. Система підтримки прийняття рішень, призначена для обслуговування клієнтів у банку, за допомогою мультиплікаційних моделей може реально переглянути різні варіанти організації обслуговування в залежності від потоку відвідувачів, припустимої довжини черги, кількості пунктів обслуговування і т.п.

В найближчі роки варто очікувати використання як мову повідомлень людського голосу. Зараз ця форма застосовується в системі підтримки прийняття рішень сфери фінансів, де в процесі генерації надзвичайних звітів голосом пояснюються причини винятковості тієї чи іншої позиції.

Знання користувача - це те, що користувач повинний знати, працюючи із системою. До них відносяться не тільки план дій, що знаходиться в голові в користувача, але і підручники, інструкції, довідкові дані, видавані комп'ютером.

Удосконалювання інтерфейсу системи підтримки прийняття рішень визначається успіхами в розвитку кожного з трьох зазначених компонентів. Інтерфейс повинний мати наступні можливості:

· маніпулювати різними формами діалогу, змінюючи їх у процесі ухвалення рішення на вибір користувача;

· передавати дані системі різними способами;

· одержувати дані від різних пристроїв системи в різному форматі;

· гнучко підтримувати (робити допомога по запиті, підказувати) знання користувача.