Общая характеристика систем поддержки принятия решений

Принятие решения в большинстве случаев заключается в генерации возможных альтернативных решений, их оценке и выборе лучшего варианта. В сложных и ответственных моментах лицо, принимающее решение, обращается к опытным и знающим людям (экспертам) за подтверждением своего решения. Такие обращения представляют собой процесс поддержки принятия решения.

При выборе варианта приходится учитывать большое число неопределенных и противоречивых факторов. Неопределенность является неотъемлемой частью процессов принятия решений, и их можно разделить на три класса:

• неопределенность, связанная с неполнотой знаний о проблеме, по которой должно быть принято решение;

• неопределенность, связанная с невозможностью полногоучета реакции окружающей среды на принимаемые решения;

• неопределенность, связанная с неправильным пониманиемсвоих целей лицом, принимающим решение.

Противоречивость возникает из-за неоднозначности оценки ситуаций, ошибки в выборе приоритетов, что, в конечном итоге, сильно осложняет принятие решений. Исследования показывают, что лица, принимающие решения (ЛПР) без дополнительной аналитической поддержки, как правило, используют упрощенные, а иногда и противоречивые правила выбора решения.

Системы поддержки принятия решений. Основными функциями таких систем являются:

• оказание помощи ЛПР при анализе исходной информации(оценке сложившейся обстановки и ограничений, накладываемых внешней средой);

• выявление и ранжирование приоритетов, учет неопределенности в оценках ЛПР и формирование его предпочтений;

• генерация возможных решений (формирование списка альтернатив);

• оценка возможных альтернатив, исходя из предпочтенийЛПР, и ограничение, накладываемое внешней средой;

• анализ возможных последствий принимаемых решений;

• выбор лучшего, с точки зрения ЛПР, возможного варианта.

Процесс принятия решений (ППР) может протекать по двум основным схемам: интуитивно-эмпирической (основанной на сравнении проблемной ситуации с ранее встречавшимися схожими ситуациями) и формально-эвристической (основанной на построении и исследовании модели проблемной ситуации). Независимо от схемы процесса принятия решений информационное обеспечение управления является одним из решающих факторов принятия эффективных решений. Обычно под информационным обеспечением управления понимают совокупность информационных ресурсов, средств, методов и технологий, способствующих эффективному проведению всего процесса управления, в том числе разработке и реализации управленческих решений.

При построении модели проблемной ситуации исследуют структуру ППР, которая определяется такими элементами, как состояние исходных данных задачи, модель ситуации принятия решения, ограничения, варианты решений и их последствия, внешние факторы объективного и субъективного характера. Совокупность перечисленных элементов образует определенную среду (систему) принятия решений. Назовем такую систему системой поддержки принятия решений (СППР). Другими словами, СППР — система, обеспечивающая лицо, принимающее решение, необходимыми для принятия решения данными, знаниями, выводами и/или рекомендациями.

Ориентация на компьютерные информационные технологии позволяет выделить новый класс СППР — информационно-аналитические системы поддержки принятия решений (ИА СППР). ИА СППР — это класс человеко-машинных систем, предназначенных для оказания помощи ЛПР в их профессиональной деятельности по использованию данных, знаний и моделей при подготовке и принятии обоснованных решений.

Особенности автоматизированных СППР наиболее ярко проявляются в рамках следующих классификационных признаков: концептуальные модели, решаемые задачи, области применения.

Рассматривая существующие концептуальные модели СППР, выделяют подходы, основанные на использовании идеологии информационных систем, искусственного интеллекта и инструментальный подход.

В рамках информационного подхода СППР относят к классу автоматизированных информационных систем, основное назначение которых — «улучшить деятельность работников умственного труда (knowledge workers) в организациях путем применения информационной технологии». Главными компонентами этой модели являются: интерфейс «пользователь—система», база данных и база моделей.

В рамках «интеллектуальных систем» СППР, основанные на знаниях, существенно отличаются от экспертных систем своей целевой направленностью: СППР призвана помочь ЛПР в решении стоящей перед ним проблемы, а ЭС — заменить человека при решении проблемы.

При инструментальном подходе, в зависимости от специфики решаемых задач и используемых технологических средств, выделяют три уровня систем: прикладные, генераторы и инструментальные.

В современных условиях динамичности рынка, обострения конкуренции, комплексности управления бизнес-процессами к СППР предъявляются следующие требования:

• анализ и интеграция множества внешних и внутренних источников маркетинговой, производственной и финансовойинформации;

• повышение оперативности анализа эффективности бизнес-процессов и прогнозирование их развития;

• расширение сферы лиц, участвующих в подготовке и принятии управленческих решений;

• автоматизация извлечения знаний о закономерностях вразвитии ситуаций для принятия своевременных решенийи др.

Для реализации перечисленных требований широко используются информационные хранилища (Data Warehouse), системы оперативного анализа данных (OLAP) и интеллектуального анализа данных (Data Mining).

Информационное хранилище представляет собой базу обобщенной информации, формируемую из множества внешних и внутренних источников, на основе которых выполняются статистические группировки и интеллектуальный анализ данных. По сравнению с базами данных для оперативной обработки транзакций информационные хранилища обеспечивают более гибкое и простое формирование произвольных справочно-аналитиче-ских запросов, а также применение специализированных методов статистического и интеллектуального анализа данных.

Подсистема хранения данных представляет собой многомерное хранилище, организованное в виде:

• физической структуры, в которую с определенной периодичностью загружаются данные из файлов-источников,принадлежащих базам оперативных данных;

• виртуальной структуры, которая динамически используетсяпри запросах, вызывающих физическое манипулирование сфайлами-источниками из реляционных баз данных (какнадстройка над реляционными базами данных), обеспечивая удобный интерфейс пользователя;

• гибридной структуры, которая используется при построении многоуровневых информационных хранилищ, применяемых на разных уровнях управления корпоративных информационных систем.

Подсистема метаинформации представляет собой описание структуры информационного хранилища: состав показателей, иерархий агрегации измерений, форматов данных, используемых функций, физического размещения на сервере, прав доступа пользователей, частоты обновления.

Подсистема представления данных (организация витрин данных) представляет собой предметно-ориентированное хранилище, как правило, агрегированной информации, предназначенное для использования группой пользователей в рамках конкретного вида деятельности (маркетинга, финансового менеджмента и др.).

Подсистема оперативного анализа данных (OLAP) используется лицами, подготавливающими информацию для принятия решений путем выполнения различных статистических группировок исходных данных.

Подсистема интеллектуального анализа данных (Data Mining) используется специальной категорией пользователей-аналитиков, которые на основе информационных хранилищ обнаруживают закономерности в деятельности предприятия и на рынке, используемые в дальнейшем для обоснования стратегических или тактических решений.

Таким образом, обоснование принятия решений в сфере экономики и бизнеса по выпуску новой и модернизации существующей продукции, расширению или сокращению финансово-хозяйственной деятельности предполагает широкое использование систем поддержки принятия управленческих решений на основе применения экономико-математических методов моделирования, экспертных систем, статистических методов прогнозирования и методов интеллектуального анализа данных.