Системы поддержки принятия решений (СППР)

Под СППР принято понимать человеко-машинную систему, которая позволяет лицам, принимающим решения, использовать данные, знания, объективные и субъективные модели для анализа и решения слабо структурируемых задач. Любая СППР обладает характеристиками: используются и данные и модели; помогает менеджерам при решении слабо структурируемых и не структурируемых задач; поддерживает, а не заменяет выработку решений менеджера; улучшает эффективность решений.СППР включает 3 структурные единицы: 1)Языковая система в ней обеспечиваются коммуникации между пользователями и всеми компонентами СППР. С помощью языка системы пользователь формирует проблему и управляет процессом её решения. 2)Система знаний - она содержит информацию о проблемной области и практически совпадает с БЗ. 3)Система обработки проблем, является связующим звеном между языковой системой и системой знаний. Процесс принятия решений состоит из нескольких этапов:1)сбор данных; 2) распознавание проблемы; 3) формировка концептуальной модели; 4) формировка модели как есть; 5) верификация; 6) анализ; 7) поиск допустимых решений; 8) проверка правильности решения; 9) генерация решения; 10) выполнение. Принято СППР классифицировать по уровням:

· По пользовательскому уровню:

ü Пассивные, помогающие ППР, но не обеспечивающие выбор принятия решения;

ü Активные –помогают сделать выбор окончательного решения;

ü Кооперативные, позволяют лицу принимать решения изменять, пополнять или улучшать решения, а также посылать изменения в систему для проверки. Процесс проверки продолжается до тех пор пока не будет получено согласованного решения.

· По концептуальному уровню:

ü Управляемые сообщения, поддерживающие группу пользователей, работающих;

ü Управляемые данными- ориентированные на работу с дальнейшими доступами к данным, позволяет манипулировать данными;

ü Управляемые документами- осуществляет поиск и манипулирование документами в различных форматах;

ü Управление знаниями – обеспечивает решение задач в виде фактов, правил и процедур;

ü Управление моделями – дают возможность доступа и манипуляции с моделями статистического, финансового направления.

· По техническому уровню:

ü Предприятия – обслуживающие многих менеджеров и дающие возможность подключения к большим хранилищам информации;

ü Настольные – обслуживание локальных пользователей.

 

 

Сис-ы упр-я знаниями и сис-мы интеллектуального анализа данных.

Создание инф-х технологий различных направленностей попродило инструменты, которые обеспечивают безопасный доступ к источникам корпоративных данных. Инструменты обладают развитыми возможностями консолидации, анализа, представления данных и распространения готовых аналитических документов внутри организации.К инструментам относят: инстр-ты обработки произвольных запросов; системы выпуска отчета; инструменты OLAP (помогают анализировать, загружать данные, выявлять закономерности);системы интегрального анализа данных Data Mining,КД и др. Интеллектуальный анализ данных -общий термин,введенный для обозначения анализа данных с активным использованием математических методов и алгоритмов.Он включает 3 стадии: 1.выявление закономерностей 2.использование выявленных закономерностей для предсказания неизвестных значений 3.анализ исключений для выявления и толкования аномалий и найденных закономерностей. Математические методы делятся на 2группы:1.методы рассуждений на основе анализа претендентов.2.методы выявления и использования формализованных закономерностей, требующие извлечение инф-ии из первичных данных.