Системи підтримки прийняття рішень. В 1980-е роки американські і японські компанії почали розвивати інформаційні системи, які разюче відрізнялися від MIS

В 1980-е роки американські і японські компанії почали розвивати інформаційні системи, які разюче відрізнялися від MIS. Ці системи поклали початок процесу "інтелектуалізації" ИС. Нові системи були меншими, інтерактивними, і їхньою метою було допомогти кінцевим користувачам працювати з усіма типами даних, проводити аналітичні дослідження, будувати моделі й грати сценарії для рішення слабоструктурированных і взагалі неструктурованих проблем в інноваційних проектах. Системи, що надають такі можливості, називаються системами підтримки прийняття рішень - СППР (Decision Support System - DSS) [Turban E.,

Рис. 2.1. Система підтримки ухвалення рішення як складова частина КИСНУВ

У середині 1980-х такі системи стали використовуватися в поточній діяльності великих компаній і корпорацій. У цей час DSS є обов'язковою частиною корпоративних ИС (КИСНУВ).

Приведемо основні характеристики систем підтримки ухвалення рішення:

• пропонують гнучкість використання, адаптируемость і швидку реакцію;
• допускають керування входом і виходом;
• працюють практично без участі професійних програмістів;
• забезпечують інформаційну підтримку для рішень проблем, які не можуть бути визначені заздалегідь;
• застосовують складний багатомірний і багатофакторний аналіз і інструментальні засоби моделювання.

Добре розроблені DSS застосовуються на багатьох рівнях підприємства. Керівники компанії й ведучі менеджери можуть користуватися фінансовими модулями DSS, щоб пророчити ефективність використання активів компанії при зміні ділової активності або економічної ситуації в країні. Менеджерам середньої ланки та ж система може бути корисної для оцінки перспективності короткострокових інвестицій по виконуваних проектах. Для керівників проектів - це інструмент для фінансового планування й розподілу засобів по планованих закупівлях.

DSS складаються із трьох компонентів: програмного ядра й сховища даних, аналітичних засобів обробки, аналізу й подання інформації, телекомунікаційних пристроїв.

Рис. 2.2. Основні компоненти системи підтримки ухвалення рішення

Сховище даних надає єдине середовище зберігання корпоративних даних, організованих у структури й оптимізованих для виконання аналітичних операцій.

Аналітичні засоби дозволяють кінцевому користувачеві, що не має спеціальних знань в області інформаційних технологій, здійснювати навігацію й подання даних у термінах предметної області. Для користувачів різної кваліфікації DSS мають у своєму розпорядженні різні типи інтерфейсів доступу до своїх сервісів

Аналітичні системи дозволяють вирішувати три основних завдання: аналіз різнорідної багатомірної інформації різного ступеня формализованности в реальному часі, наступний інтелектуальний аналіз даних з побудовою моделей розвитку ділової ситуації й ведення звітності.

Процес ухвалення ділового рішення (рис. 2.3)відрізняється від аналогічного процесу в науковій або соціальній сфері тим, що перетворення робочої гіпотези в рішення ускладнюється двома об'єктивно існуючими проблемами.

Рис. 2. 3. Ітераційний процес ухвалення рішення

Перша з них полягає в тому, що нагромадження особистого досвіду в ході повсякденної діяльності в бізнесменів відстає від динамічної зміни економічної ситуації - що особливо характерно для сучасної Росії. Друга проблема полягає в тім, що в підприємницькій діяльності - так ще в умовах вільного ринку - практично відсутня можливість проведення цілеспрямованих експериментів, які дозволяють перевіряти правильність гіпотези на практиці.

Отже, стосовно до бізнес-діяльності процес ухвалення рішення перетерплює розрив як мінімум у двох крапках: на етапі висування гіпотез і на етапі експериментальної верифікації моделей. Ліквідувати ці розриви покликаний активно, що розвивається напрямок, інформаційних технологій - технологія багатомірного аналізу даних (On-Line Analytical Processing - OLAP).

Коротко цю технологію можна охарактеризувати наступними словами: Швидкий Аналіз Поділюваної Багатомірної Інформації (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information - FASMI).

Цінність технології багатомірного аналізу даних для бізнесу визначається тим, що вона дозволяє витягати з "сирих" структурованих (як правило, у вигляді таблиць) даних інформацію й знання, використання яких у прийнятті й реалізації рішень дозволяє створювати додаткову вартість у компанії в порівнянні з вартістю, створюваної під час відсутності такої інформації.

Поиск по сайту: