Технологии систем поддержки принятия решений

До появления аналитических систем предпринимались попытки создания автома­тизированных систем управления на основе анализа данных локальных баз предприятия. Однако реализованные функции значительно отличались от функций ведения бизнеса, так как данные, собранные в локальных базах, не адекватны информации, которая нужна ли­цам, принимающим решения.

Отличие систем поддержки принятия решений (СППР) от автоматизированных систем управления заключается в следующем:

• автоматизированные системы управления О9нованы на локальных базах данных.
СППР - на информационных хранилищах, витринах данных;

• автоматизированные системы управления используют только внутренние данные. СППР используют внутренние и внешние данные;

• в автоматизированных системах управления используется одна модель данных
чаще всего - реляционная. В СППР применяются разные модели данных: витрин, реляци­онных и многомерных баз данных;

• обе системы различаются архитектурой хранения данных;

• автоматизированные системы управления обслуживают запросы, СППР обеспе­чивают интеллектуальные запросы;

• в отличие от автоматизированных систем управления СППР обеспечивает интел­лектуальную поддержку принятия решений.

• Автоматизация деловых процессов, применяемая в системах электронного доку­ментооборота и групповой работы, автоматически обеспечила контроль исполнения дело­вых операций на уровне каждого сотрудника предприятия. Тем самым надобность в ис­полнительных информационных системах EIS отпала. Управленческие системы (MIS) разрабатываются на базе обработки детализированных данных предприятия как АРМ ру­ководства всех уровней. Появление аналитических систем и технологий интеллектуально­го выбора данных позволило создать интеллектуальные системы поддержки принятия решений (DSS).

• Системы поддержки принятия решений DSS (Decision Support System) на базе аналитических данных подсказывают или помогают выбрать руководящему персоналу обоснованное решение, приносящее успех предприятию. Они предназначены для:

• Анализа данных, оценки сложившейся ситуаций для выработки решения;

• Выявления ограничений на принимаемое решение, противоречивых требований, формируемых внутренней и внешней средой;

• Генерация списка возможных решений (альтернатив);

• Оценки альтернатив с учетом ограничений и противоречивых требований для
выбора решения;

• Анализа последствий принимаемого решения;

• Окончательного выбора решения.

• Такие задачи относятся к классу слабо структурированных и неструктурированных задач, где невозможно без вмешательства человека дать четкие алгоритмы зависимостей между данными. В этих задачах количественные или качественные зависимости показате­лей либо неизвестны,, либо заранее не определены. В хорошо структурированных задачах можно найти алгоритм построения количественных или качественных зависимостей, что упрощает их автоматизацию.

• Решение слабо структурированных задач основано на использовании экономико-математических моделей, методов экспертных оценок, многопроходного анализа данных.

Пользователями систем поддержки принятия решений являются руководители выс­ших уровней управления предприятием и менеджеры аналитических служб. Отличие систем поддержки принятия решений от аналитических систем заключается в следующем. Аналити­ческие системы подготавливают аналитическую информацию. Руководитель может на ее ос­нове принять решение. Системы поддержки принятия решений проводят дальнейший анализ аналитической информации для выработки подсказки, списка решений или единственного обоснованного решения. Для реализации этих функций разработаны серверы DSS.

В настоящее время эксплуатируются четыре варианта архитектур СППР:

• функциональные СППР на основе внутренних локальных баз данных;

• на базе независимых витрин данных, информация которых не дублируется;
• на базе двухуровневой структуры информационного хранилища;

• на базе трехуровневой структуры информационного хранилища.

Схема движения возможных потоков данных в управленческих системах приведе­на на рис. 4.2. На схеме показаны возможные пути движения данных при использовании трехуровневой структуры информационного хранилища. На конкретных предприятиях может использоваться часть из них, или иные схемы с использование других средств. По­ясним схему.

Информационные хранилища получают оперативную информацию из внутренних источников данных организации (от функциональных подсистем). Если в организации реализован электронный документооборот, то его данные также размещены в информаци­онном хранилище. По интернету могут быть получены данные из внешних источников (web-серверов правительственных и законодательных органов, конкурентов и т.д.).

При размещении внутренних и внешних данных в информационное хранилище ис­пользуются средства погружения, которые выполняют очищение, синхронизацию, агреги­рование и преобразование данных информационного хранилища в целостную и взаимо­связанную информацию.

Для снятия нагрузки с основного информационного хранилища организации мож­но использовать витрины данных. Они содержат, в основном, информацию, используемую АРМ сотрудников, включая АРМ генерального директора (MIS). Они обеспечивают запросы, связанные с поиском и обработкой детализированных данных.

Система электронного документооборота обеспечивает управление документами и деловыми операциями. Тем самым реализуется разделение работ между сотрудниками, исполнительная система EIS на уровне каждого сотрудника.

OLAP-системы, инструменты Data Mining, технологии BIS предоставляют интел­лектуальный капитал аналитическим службам и руководству предприятия всех уровней для подсказки решения. Заметим, что достаточно присутствие одной системы.

Системы поддержки принятия решений (DSS) используют аналитические данные OLAP-систем и систем интеллектуального выбора данных для выработки решения. Они также могут посредством транзакций обращаться к информационному хранилищу.

На рынке средств доступа к информации аналитические системы занимают до 40% сегмента IAT (Information Access Tools). Наблюдаются следующие тенденции:

• Ощутима бизнес-потребность в доступе к не структурируемой информации: текстам, графической, аудио-видео информации. Ее интеграция со структурируемыми дан­ными приведет к появлению нового класса инструментов.

• Наблюдается тенденция слияния OLAP-систем с инструментами интеллектуаль­ного выбора данных.

• Большинство информационных хранилищ обеспечиваются средствами получе­ния аналитических данных.

• Системы поддержки принятия решений проникают во все сферы экономической и финансовой деятельности: банковские, маркетинговые, финансовые системы, электронный бизнес, торговлю, корпоративные информационные системы.