Дванадцять ознак корисності інформації для ОПР

Слід зазначити, що є різні атрибути інформації, за якими мож-на визначити, чи може подана інформація бути кори­сною для ОПР. Потрібно усвідомити, завдяки яким саме характе­ристикам інформація стає корисною для творців рішень з погля­ду поліпшення очікуваних результатів. Можна виділити такі дванадцять ознак корисності інформації [103]:

1. Своєчасність (Timeliness).

2. Достатність (Sufficiency).

3. Рівні деталізації та агрегації (Level of detail and aggregation).

4. Зрозумілість (Understandability).

5. Недопущення зміщення (Freedom from bias).

6. Релевантність (Decision relevance).

7. Зіставлюваність (Comparability).

8. Надійність (Reliability).

9. Надмірність (Redundancy).

10. Економічна ефективність (рентабельність) (Cost Efficiency).

П.Квантифікація (можливість кількісного вираження якісної інформації) (Quantifiability).

12. Прийнятність формату (Appropriateness of format). Доречність кожної з цих дванадцяти категорій розглянемо з позицій ситуації необхідності прийняття рішення, ОПР та середо­вища, що впливає на прийняття рішення. Важливо зрозуміти, що оцінка кожної категорії не є абсолютно правильною чи зовсім неправильною. Все залежить від контексту розв'язуваної про­блеми.

Своєчасність

Своєчасність означає, що інформація має бути доступ­ною для ОПР до того моменту, поки вона для неї має значення. Звичайно, ОПР не дізнаються негайно про те, що сталася якась подія, існує деякий проміжок між подією та часом, коли дані про

неї введені в систему. Також існує певний проміжок часу між моментом, коли дані в системі скореговані, та коли ці дані стали доступними для ОПР.

Своєчасність інформації стосується затримки повідомлення про подію або проміжку часу від моменту, коли подія відбулася, до моменту, коли ОПР довідалася про цю подію. СППР має за­безпечувати своїх користувачів інформацією настільки швидко, щоб задовольнити їхні потреби без зайвих витрат, або жертвуючи іншими атрибутами інформації.

Достатність

Друге питання, яке необхідно розглянути, — «чи до­статньо наявних даних для підтримки прийняття рішення?» Достатність можна трактувати так: «чи є обсяг вибірки до­статнім для тієї точ-ності прийняття рішення, яка бажана для ОПР?»

Припустимо, що ОПР хоче оцінити річний прибуток від роз­міщення загальнодержавної реклами, розміщуючи її в заголовках жовтих сторінок довідників. Три довідники, ймовірно, не забез­печать достатньої віддачі від реклами на загальнодержавному рів­ні, тому що існують величезні регіональні відмінності в даних щодо видавництва, величини території метрополії та типу конку­рентів. Однак, якщо мета полягає в оцінюванні кількості реклами в конкретній метрополії, то інформація про три довідники буде достатньою.

Достатність включає в себе також достатньо довгий часовий горизонт для правильного оцінювання ефективності зміни полі­тики. З тих пір, як достатність може впливати на спроможність ОПР робити висновки на основі конкретних даних, вирішальним для розробників СППР є чутливість як до висловлених потреб ОПР, так і до тих, які вони мають на увазі. Однак, за створення СППР може бути відомо, що система ймовірно буде використо­вуватися для підтримки прийняття таких рішень, які непередба­чені під час її розроблення, тому важливо створювати попере­джуючі пристрої в системі для того, щоб ОПР знали, коли даних недостатньо для розв'язування їхньої задачі. Найправильніший підхід полягає у створенні попереджуючого вікна з точним ви­значенням сукупності, з якої зроблено вибірку, та у пропонуванні ОПР оцінити подібність тієї сукупності з сукупністю, на підставі якої ОПР будуть висновувати.

Рівні деталізації і агрегації

Рівні деталізації та агрегування даних є також важли­
вими показниками визначення корисності інформації. Метою
розроблення СППР має бути забезпечення такого рівня концент­
рації даних, щоб вони були придатними для підготовлення альте­
рнативних рішень. Якщо неможливо чітко визначити межі рівнів
підтримки прийняття рішень, то це зумовлює зберігання даних на
нижніх рівнях групування та дає змогу ОПР групувати дані так,
як їй необхідно. '

Моделювання з використанням різних рівнів агрегування да­них може допомогти менеджерам виявити нові проблеми або можливості. Шляхом варіації аналізу даних від найвищого рівня («великої картини») до фокусування на довільному рівні ОПР може визначати такі тенденції, які неможливо помітити інакше. Однак, агрегування може також використовуватися для обґрун­тування рішень, якщо тільки воно зроблено в процесі побудови моделі. Здебільшого найкращим є такий підхід до організації ба­зи або сховища даних, який забезпечує доступ до зовсім незгру-пованих даних. Це не тільки дає змогу ОПР вибирати рівень, на якому слід групувати дані, а також уможливлює окремим ОПР розгляд проблеми на різних рівнях.

Певна річ, загальне розгрупування потребує від системи зруч­ного механізму, за допомогою якого ОПР може проглядати дані за різноманітними способами групування, та зручного методу точ­ного вибору виду групування для його застосування у разі при­йняття рішення. Цей підхід використовують багато систем, зокрема OLAP, разом з відповідними методами зберігання даних.

Зрозумілість

Якщо творці рішень не розуміють інформацію, що збе­рігається в базі даних, то вони не зможуть використовувати її до­статньо ефективно. Вирішення цього питання полягає у спро­щенні подання даних у базі даних без втрати їх значення. Одним із аспектів зрозумілості даних є схема їх кодування. Якщо дані закодовані, а ключ до коду недоступний або не є очевидним, то ОПР не зможе використовувати ці дані. Якщо дехто вводить «М» та «F» для поля «стать», то переважна більшість осіб, які володі­ють англійською, можуть визначити схему кодування. Однак введення кодів «1» і «2» в те саме поле спричиняє двозначність їх тлумачення. Ці коди необхідно обов'язково пояснювати в системі.

Розробникам необхідно бути зацікавленими в якісному по­данні кількісних даних. Наприклад, прийнято пропускати десят­кову крапку у записах даних, яка за моделювання вводиться на логічному рівні. Якщо дані будуть використовуватися тільки все­редині моделі, яка може їх трансформувати, то така практика є прийнятною. Однак, якщо дані ретельно вивчаються користува­чем з інших причин, то відсутність десяткової крапки може його збентежити.

Єдиний підхід для забезпечення того, щоб ОПР могли розумі­ти призначення полів — включення в систему електронного слов­ника даних. Він має забезпечувати пояснення для всіх полів, а та­кож для назв цих полів. Залежно від застосування системи, можливо є сенс вносити до словника назви, за якими поля будуть ідентифікуватися в різних відділах, а також інформацію про дже­рела даних та як їх можна використовувати. Доступ до словника може забезпечуватися через загальний його пошук на запит ко­ристувача або за допомогою контекстно-залежного вікна допомо­ги, яке активізується користувачем. Останній підхід є переваж­ним з погляду забезпечення кращої підтримки прийняття рішень, хоча попередній є легшим у разі програмування.

Поиск по сайту: