WordPress

Система поддержки принятия решений на предприятии

Система поддержки принятия решений на предприятии - картинка 1
На странице мы попытались полностью раскрыть тему: "Система поддержки принятия решений на предприятии". Если все же возникнуть вопросы, то вы всегда можете написать дежурному специалисту.

Системы поддержки принятия решений

СППР возникли в результате слияния управленческих информационных систем и систем управления базами данных.

Система поддержки принятия решений предназначена для поддержки многокритериальных решений в сложной информационной среде. При этом под многокритериальностью понимается тот факт, что результаты принимаемых решений оцениваются не по одному, а по совокупности многих показателей (критериев) рассматриваемых одновременно. Информационная сложность определяется необходимостью учета большого объема данных, обработка которых без помощи современной вычислительной техники практически невыполнима. В этих условиях число возможных решений, как правило, весьма велико, и выбор наилучшего из них «на глаз», без всестороннего анализа может приводить к грубым ошибкам.

Система поддержки решений СППР решает две основные задачи:

  • выбор наилучшего решения из множества возможных (оптимизация),
  • упорядочение возможных решений по предпочтительности (ранжирование).

В обеих задачах первым и наиболее принципиальным моментом является выбор совокупности критериев, на основе которых в дальнейшем будут оцениваться и сопоставляться возможные решения (будем называть их также альтернативами). Система СППР помогает пользователю сделать такой выбор.

Для анализа и выработок предложений в СППР используются разные методы. Это могут быть: — информационный поиск,

  • интеллектуальный анализ данных,
  • поиск знаний в базах данных,
  • рассуждение на основе прецедентов,
  • имитационное моделирование,
  • эволюционные вычисления и генетические алгоритмы,
  • нейронные сети,
  • ситуационный анализ,
  • когнитивное моделирование и др.

Некоторые из этих методов были разработаны в рамках искусственного интеллекта. Если в основе работы СППР лежат методы искусственного интеллекта, то говорят об интеллектуальной СППР или ИСППР.

Близкие к СППР классы систем — это экспертные системы и автоматизированные системы управления.

Система позволяет решать задачи оперативного и стратегического управления на основе учетных данных о деятельности компании.

Система поддержки принятия решений представляет собой комплекс программных инструментальных средств для анализа данных, моделирования, прогнозирования и принятия управленческих решений, состоящий из собственных разработок корпорации и приобретаемых программных продуктов (Oracle, IBM, Cognos).

Теоретические исследования в области разработки первых систем поддержки принятия решений проводились в технологическом институте Карнеги в конце 50-х начале 60-х годов XX века. Объединить теорию с практикой удалось специалистам из Массачусетского технологического института в 60-х годах. В середине и конце 80-х годов XX столетия стали появляться такие системы, как EIS, GDSS, ODSS. В 1987 году компания Texas Instruments разработала для United Airlines Gate Assignment Display System. Это позволило значительно снизить убытки от полетов и отрегулировать управление различными аэропортами, начиная от Международного аэропорта O’Hare в Чикаго и заканчивая Stapleton в Денвере, штат Колорадо. В 90-х годах сфера возможностей СППР расширялась благодаря внедрению хранилищ данных и инструментов OLAP. Появление новых технологий отчетности сделало СППР незаменимой в менеджменте.

Классификации СППР

По взаимодействию с пользователем выделяют три вида СППР:

  • пассивные помогают в процессе принятия решений, но не могут выдвинуть конкретного предложения;
  • активные непосредственно участвуют в разработке правильного решения;
  • кооперативные предполагают взаимодействие СППР с пользователем. Выдвинутое системой предложение пользователь может доработать, усовершенствовать, а затем отправить обратно в систему для проверки. После этого предложение вновь представляется пользователю, и так до тех пор, пока он не одобрит решение.

По способу поддержки различают:

  • модельно-ориентированные СППР, используют в работе доступ к статистическим, финансовым или иным моделям;
  • СППР, основанные на коммуникациях, поддерживают работу двух и более пользователей, занимающихся общей задачей;
  • СППР, ориентированные на данные, имеют доступ к временным рядам организации. Они используют в работе не только внутренние, но и внешние данные;
  • СППР, ориентированные на документы, манипулируют неструктурированной информацией, заключенной в различных электронных форматах;
  • СППР, ориентированные на знания, предоставляют специализированные решения проблем, основанные на фактах.

По сфере использования выделяют:

Общесистемные работают с большими СХД и применяются многими пользователями. Настольные являются небольшими системами и подходят для управления с персонального компьютера одного пользователя.

Архитектура СППР

Функциональные СППР

Являются наиболее простыми с точки зрения архитектуры. Они распространены в организациях, не ставящих перед собой глобальных задач и имеющих невысокий уровень развития информационных технологий. Отличительной особенностью функциональных СППР является то, что анализу подвергаются данные, содержащиеся в файлах операционных систем. Преимуществами подобных СППР являются компактность из-за использования одной платформы и оперативность в связи с отсутствием необходимости перегружать данные в специализированную систему. Из недостатков можно отметить следующие: сужение круга вопросов, решаемых с помощью системы, снижение качества данных из-за отсутствия этапа их очистки, увеличение нагрузки на операционную систему с потенциальной возможностью прекращения ее работы.

СППР, использующие независимые витрины данных

Применяются в крупных организациях, имеющих несколько подразделений, в том числе отделы информационных технологий. Каждая конкретная витрина данных создается для решения определенных задач и ориентирована на отдельный круг пользователей. Это значительно повышает производительность системы. Внедрение подобных структур достаточно просто. Из отрицательных моментов можно отметить то, что данные многократно вводятся в различные витрины, поэтому могут дублироваться. Это повышает затраты на хранение информации и усложняет процедуру унификации. Наполнение витрин данных достаточно сложно в связи с тем, что приходится использовать многочисленные источники. Отсутствует единая картина бизнеса организации, вследствие того что нет окончательной консолидации данных.

СППР на основе двухуровневого хранилища данных

Используется в крупных компаниях, данные которых консолидированы в единую систему. Определения и способы обработки информации в данном случае унифицированы. На обеспечение нормальной работы подобной СППР требуется выделить специализированную команду, которая будет ее обслуживать. Такая архитектура СППР лишена недостатков предыдущей, но в ней нет возможности структурировать данные для отдельных групп пользователей, а также ограничивать доступ к информации. Могут возникнуть трудности с производительностью системы.

СППР на основе трехуровневого хранилища данных

Такие СППР применяют хранилище данных, из которого формируются витрины данных, используемые группами пользователей, решающих сходные задачи. Таким образом, обеспечивается доступ, как к конкретным структурированным данным, так и к единой консолидированной информации. Наполнение витрин данных упрощается ввиду использования проверенных и очищенных данных, находящихся в едином источнике. Имеется корпоративная модель данных. Такие СППР отличает гарантированная производительность. Но существует избыточность данных, которая ведет к росту требований на их хранение. Кроме того, необходимо согласовать подобную архитектуру с множеством областей, имеющих потенциально различные запросы.

Структура СППР

Выделяют четыре основных компонента:

  • информационные хранилища данных;
  • средства и методы извлечения, обработки и загрузки данных (ETL);
  • многомерная база данных и средства анализа OLAP;
  • средства Data Mining.

Динамическое моделирование

Особый класс систем стратегического управления и поддержки принятия решений представляют собой системы, позволяющие осуществлять динамическое моделирование процессов. При использовании методов динамического моделирования деятельность компании описывается в виде математической модели, в которой все бизнес-задачи и процессы представляются как система взаимосвязанных вычисляемых показателей.

Решаемые вопросы

СППР позволяет облегчить работу руководителям предприятий и повысить ее эффективность. Они значительно ускоряют решение проблем в бизнесе. СППР способствуют налаживанию межличностного контакта. На их основе можно проводить обучение и подготовку кадров. Данные информационные системы позволяют повысить контроль над деятельностью организации. Наличие четко функционирующей СППР дает большие преимущества по сравнению с конкурирующими структурами. Благодаря предложениям, выдвигаемым СППР, открываются новые подходы к решению повседневных и нестандартных задач.

Использование системы позволяет найти ответы на множество вопросов, возникающих у руководителей компании, например:

У генерального директора:

  • На сколько процентов выполнен план по продажам, доходу, прибыли, расходам;
  • Какова доля рынка, принадлежащего компании;
  • Каковы тенденции развития сегмента рынка, на котором представлена компания;
  • Каковы ключевые показатели производительности компании в текущем периоде;
  • Каковы тенденции изменения ключевых показателей производительности компании со временем.

У руководителя отдела по работе с партнерами:

  • Какие из партнеров приносят наибольший доход, прибыль;
  • Какие проекты, группы продуктов лучше всего продает данный партнер;
  • Каковы тенденции изменения продаж через партнеров.

У руководителя финансового департамента:

  • Сколько каждый проект стоит моему предприятию;
  • Сколько стоит поддержка продаваемых проектов;
  • Какие проекты в этом году стоят больше, чем в прошлом;
  • Как расходы различных подразделений и компании в целом соотносятся с доходами.

У руководителя департамента бюджетного планирования и контроля:

  • Насколько точно различные подразделения компании соблюдают установленный бюджет;
  • Каковы тенденции расходов по различным подразделениям, статьям бюджета.

У руководителя департамента закупок:

  • Какие из моих поставщиков предлагают наилучшее соотношение цена/качество;
  • Какие из поставщиков доставляют товары быстрее остальных Медленнее остальных;
  • Как часто происходят задержки поставок от того или иного поставщика;
  • Каких поставщиков выбрать для поставок крупных/небольших партий продукта.

У руководителя планового отдела (отдела стратегического планирования):

  • Насколько предприятие выполняет план по продажам, доходам, прибыли;
  • Какие области бизнеса вносят положительный вклад, а какие — отрицательный;
  • Каков прогноз ключевых показателей производительности на следующий период (месяц, квартал, год).

У руководителя отдела сервисного обслуживания:

  • Каково среднее время выполнения заявки на обслуживание;
  • Каковы расходы на выполнение одной заявки;
  • Каково среднее время до первой поломки данной модели.

У руководителя отдела кадров:

  • Какова производительность персонала, прошедшего определенное обучение перед теми, кто его не проходил;
  • Каковы тенденции ежегодного роста персонала компании в различных регионах, подразделениях;
  • Каково прогнозируемое количество персонала на следующий год;
  • Каковы прогнозы по поводу состава;
  • Какие сотрудники нуждаются в обучении;
  • Каким набором навыков должен обладать сотрудник чтобы хорошо выполнять свои обязанности.

У руководителя отдела анализа качества:

  • Какие проекты доставляются вовремя, а какие — с запозданием;
  • Имеют ли определенные клиенты или проекты недопустимо долгий срок поставки;
  • Изменилось ли время доставки определенных продуктов со временем;
  • Насколько быстрее или медленнее стала поставка продуктов (услуг) в определенный сегмент рынка;
  • Каковы основные причины отказа от продукта (услуги).

Процесс создания системы управленческой отчетности, анализа данных и поддержки принятия решений состоит из следующих этапов :

  • Анализ существующих на предприятии информационных потоков и процедур управления предприятием;
  • Выявление показателей, влияющих на финансово-экономическое состояние предприятия и отражающих эффективность ведения бизнеса (на основе данных из уже использующихся систем);
  • Выработка процедур, обеспечивающих получение управленческим персоналом необходимой информации в нужное время, в нужном месте и в нужном виде;
  • Настройка программных средств многомерного анализа;
  • Обучение персонала Заказчика работе с программными средствами многомерного анализа.

Итог – продуманные решения опирающиеся на информационный фундамент, адекватные действия, квалифицированное исполнение и как результат успех всего предприятия.

http://bourabai.ru/tpoi/dss.htm

Системы поддержка принятия решений управления (СППР)

Программные системы поддержки принятия решений в управлении (СППР, англ Executive Decision Support Systems, EDS) помогают предприятиям достигать взвешенного выбора решения среди возможных альтернатив и распространять результаты заинтересованным лицам

Чтобы претендовать на включение в категорию Систем поддержки принятия решений в управлении (СППР), программный продукт должен:

  • Обеспечить анализ сценариев;
  • Иметь встроенные инструменты для сбора обратной связи;
  • Анализировать и визуализировать входные данные;
  • Формировать множество критериев выбора, множество альтернатив и помогать производить выбор решения;
  • Позволять делиться возможными вариантами и итоговыми решениями с внутренними и внешними заинтересованными сторонами (заинтересованными лицами)

http://soware.ru/categories/executive-decision-support-systems

Аналитические приложения

Рекомендации по выбору экспертной системы

На этапе реализации экспертной системы происходит физическое наполнение базы знаний и настройка всех программных механизмов в рамках выбранного инструментального средства, а при необходимости — и программирование специализированных модулей.

Особенности реализации экспертной системы во многом определяются характером инструментального средства, в качестве которого могут выступать программные оболочки ( shells ), генераторы (интегрированные среды), языки представления знаний (языки программирования).

Оболочки имеют реализованные механизмы вывода, накопления, объяснения знаний, диалоговый компонент , что, с одной стороны, упрощает разработку программной части экспертной системы , поскольку не требуется программирование, а с другой стороны, усложняет разработку базы знаний вследствие возможного несоответствия системы требованиям структуры.

Использование языков представления знаний , таких как язык логического программирования PROLOG , язык функционального программирования LISP , язык объектно-ориентированного программирования SmallTalk , язык продукционных правил ОPS5 и другие, повышает гибкость разрабатываемой системы и одновременно увеличивает трудоемкость разработки.

Скелетные оболочки. Наиболее распространенными инструментальными средствами для создания экспертных систем являются генераторы или интегрированные среды разработки, например, G2 (фирма Gensym , дистрибьютор фирма ArgusSoft ), ART -Enterprise (фирма Inference , дистрибьютор фирма «Метатехнология»), GURU (фирма MDBS , дистрибьютор фирма «ЦПС», Тверь).

Указанные среды позволяют настраивать программные средства на особенности проблемных областей. При необходимости предоставляют возможность программировать на встроенных языках и осуществлять эффективный экспорт/импорт данных с другими инструментальными средствами.

Проблемно- и предметно-ориентированные системы. Преимущество предметно-ориентированных систем заключается в более простой адаптации к конкретной предметной области, а следовательно, и в сокращении затрат на разработку. Например, интеллектуальная система для разработки финансовых приложений Cogensys Judgment Software (Cogensys Corp) стоит 200 тыс. долл.

Экспертные системы реального времени. Среди специализированных инструментальных средств интеллектуальных систем основной удельный вес занимают экспертные системы реального времени, позволяющие динамически управлять непрерывными процессами (70% рынка).

Бесспорным лидером в разработке экспертных систем реального времени является фирма Gensym с инструментальным средством G2 (дистрибьютор в России — фирма ArgusSoft ), имеющая внедрения в таких компаниях, как IBM, NASA , General Electric , Nissan и др.

На базе G2 , в свою очередь, созданы такие проблемно-ориентированные комплексы, как GDA для решения задач диагностики, разработки, ReThink для моделирования бизнес-процессов (бизнес- реинжиниринга ), NeurOnline для поддержки нейронной сети, IPS для решения задач динамического планирования, FaultExpert для управления телекоммуникациями и др.

Например, G2 (фирма Gensym , дистрибьютор фирма ArgusSoft), ART -Enterprise (фирма Inference , дистрибьютор фирма «Метатехноло-гия»), GURU (фирма MDBS , дистрибьютор фирма «ЦПС», Тверь), которые позволяют настраивать программные средства на особенности проблемных областей, при необходимости предоставляют возможность программировать на встроенных языках и осуществлять эффективный экспорт/импорт данных с другими инструментальными средствами.

Отечественные экспертные системы. Среди отечественных разработок следует отметить экспертную оболочку ЭКО ( ArgusSoft ) и программный комплекс SIMER-MIRAGE (Исследовательский центр искусственного интеллекта ИПС РАН), который предоставляет инструментальные средства как автоматизации разработки, так и поддержки экспертных систем.

В процессе жизненного цикла разработки экспертной системы инструментальные средства могут сменять друг друга по мере расширения базы знаний. Так, на этапе проектирования прототипа требуется его быстрая разработка в ущерб производительности, в то время как на этапе разработки промышленной версии на первый план выходит обеспечение эффективности функционирования.

На выбор инструментальных средств экспертной системы , в основе которых лежит определенный метод представления знаний , ос-новное влияние оказывает класс решаемых задач (проблемных областей). И прежде всего, характер полученной концептуальной модели , определяющий множество требований в части отображения объектов , действий над объектами, методов обработки неопределенностей, механизмов вывода.

Инструментальные средства, в свою очередь, характеризуются определенными возможностями по реализации этих требований.

Сущность алгоритма выбора инструментальных средств сводится к наложению требований проблемной области на возможности инструментальных средств и определению наилучших по заданным ограничениям (таблица 12.2).

В таблице 12.3. оценки инструментальных средств для решения различных классов задач заданы в рангах.

Таблица 12.3. Рекомендации по выбору инструментальных средств
Классы решаемых задачПрограммные инструментальные средства
НазваниеЭКОGURUNexpert ObjectLEVELART EnterpriseG2
Интерпретация311123
Диагностика122232
Прогнозирование234343
Проектирование3515
Планирование5451

В качестве других критериев, по которым можно судить о возможности создания экспертной системы , следует отметить следующие:

  • наличие экспертов, компетентных в избранном круге вопросов, которые согласны сотрудничать при создании ЭС;
  • поставленная проблема должна быть достаточно важной и актуальной. Это могут быть проблемы, требующие высокого уровня экспертизы, либо простые, но трудоемкие, многократно повторяющиеся проверки. Нет смысла тратить время на решение проблем, которые возникают редко и могут быть разрешены человеком с обычной квалификацией;
  • необходимо четко ограничивать круг решаемых задач, т. е. предметная область выбирается достаточно узкой, чтобы избежать «комбинаторного взрыва» объема информации, необходимой для компетентного решения поставленной задачи;
  • необходима согласованность мнений экспертов о том, как следует решать поставленные задачи, какие факты необходимо использовать и каковы общие правила вынесения суждений. В противном случае невозможно расширить базу знаний за пределы опыта одного человека и осуществить синтез экспертных знаний из нескольких областей;
  • должно быть достаточно исходных данных для проверки работоспособности экспертной системы в выбранной предметной обла-сти, чтобы разработчики смогли убедиться в достижимости некоторого заданного уровня ее функционирования;
  • должна обеспечиваться возможность постепенного наращивания системы. База знаний должна легко расширяться и коррек-тироваться, так как правила часто меняются с появлением новых фактов.
Системы поддержки принятия решений
Определение систем поддержки принятия решений

Большинство авторов под системами поддержки принятия решений ( СППР ) понимают интерактивные компьютерные системы, которые помогают лицу, принимающему решение ( ЛПР ), использовать информацию и модели для решения слабо структурированных или трудно формализуемых задач

Результат внедрения СППР заключается в повышении эффективности принимаемых решений. Значимость для менеджеров — создание инструмента, находящегося под их полным контролем, который не пытается предопределить цели или навязать свое решение.

Выделим специфические особенности СППР :

  • позволяют ликвидировать разрыв между аналитиками и лицами, принимающими решения, поскольку их конечными пользовате-лями являются именно специалисты, принимающие решения, а не технические специалисты;
  • используют экономико-математические методы и модели для обоснования альтернатив (вариантов управленческих решений);
  • содержат базу данных;
  • отображают информацию в формате и терминологии, которые привычны ЛПР ;
  • выборочно предоставляют информацию и избегают избыточности информации.
Характеристика различных систем поддержки принятия решений

Представим характеристику существующих систем поддержки принятия решений в виде таблицы 12.4.

http://www.intuit.ru/studies/courses/3481/723/lecture/14238?page=8

Система поддержки принятия решений

экономические науки

  • Аверьянова Марина Юрьевна , бакалавр, студент
  • Крымский федеральный университет имени В. И. Вернадского, Гуманитарно-педагогическая академия
  • Похожие материалы

    Эффективное управление в туризме зависит от комплекса применения многих факторов, в котором часто от процедуры принимаемых решений и их практического воплощения в жизнь зависит успех предприятия. Чтобы управление действительно было действенным и эффективным необходимо придерживаться определённых методологических основ и подходов к принятию решений.

    Система поддержки принятия решений сопряжена с выбором действия, трудно принять решение без специальной обработки альтернатив выбора. Сейчас руководитель туристской фирмы часто принимает решение, основываясь на интуитивном опыте работы, а иногда и на эмоциях. Любое принятое решение руководством всегда отражается на финансовой основе предприятия в большей или меньшей степени.

    Подход, основывающийся на интуиции и догадках, не редко приводит к ошибкам, разочарованности и даже банкротству, что недопустимо в эпоху цифровых технологий.

    Система поддержки принятия решений (СППР) (англ. Decision Support System, DSS) — компьютерная автоматизированная система, целью которой является помощь людям, принимающим решение в сложных условиях для полного и объективного анализа предметной деятельности. СППР возникли в результате слияния управленческих информационных систем и систем управления базами данных.

    Для руководителя система поддержки принятия решений (СППР) — это перспективный способ управления бизнесом и персоналом. СППР важный элемент иерархии современных информационных технологий СИТ. Встречаются крайне редко СППР созданных специально для туризма, то есть связанных с оказанием разного рода услуг.

    Существуют на данный момент множество западных платформ класса SYMIX, Syteline, SyteGuide, R3, данные программы могут использоваться как для туризма, так и для любой другой сферы связанные с оказанием услуг. Российские разработки (Галактика) считаются достаточно сложными в использовании, но весьма эффективными.

    Отечественная разработка корпорации «Галактика ERP» — создает впечатление надёжной системы, которая может решить множество задач. Как заявляют разработчики: «интегрированная система управления предприятием «Галактика ERP» обладает широким функциональными возможностями, отличными интеграционными свойствами и создана с учётом национальной специфики, лучшего бизнес-опыта и передовых методик управления». Данная корпорация дает возможность решить еще много различных задач по управлению предприятием — бухгалтерские отчёты, логистические решение и т.д.

    Система поддержки принятия решений на предприятии - картинка 6

    Рисунок 1. Принт-скрин системы поддержки принятия решений

    Принятие решений — в большинстве случаев заключаются в генерации возможных альтернатив решений, их оценке в выборе лучшей альтернативы для предприятия. В тоже время неоднозначная неотъемлемая часть процессов принятия решений связана с субъективностью оценки, которую делает человек. Система поддержки принятия решений заключается в помощи решения и выбора лучшего решения существующего вопроса.

    Компьютерная поддержка процесса принятия решений основывается на формализации методов получения исходных данных и оценок, даваемых СППР и алгоритмизации самого процесса обработки решения.

    Основные функции СППР (системы поддержки принятия решений):

    • помощь в оценки ситуации, осуществление выбора критериев и оценка их относительной важности;
    • генерация возможных решений (сценариев действий);
    • осуществление оценки сценариев (действий, решений) и выбор лучшего на основание экспертов фирмы предоставляемой систему;
    • обеспечение постоянного обмена информации и помощи в согласовании групповых решений;
    • моделирование принимаемых решений (если это возможно);
    • осуществление компьютерного динамического анализа, возможных последствий принимаемых решений;
    • сбор данных о результатах реализации принятых решений и оценке результатов.

    Все выше перечисленные функции обуславливают весь принцип работы системы поддержки принятия решений.

    Данная система в первую очередь нужна для того, чтобы помочь лицу принимающему решение избавиться от субъективности. А ведь из-за субъективности принятия решений прибыль предприятия может сократиться от 2 до 8%. Обратимся к простым математическим решениям, к примеру, если прибыть фирмы в месяц составляет 2 млн. у.е., то 2% от 2 млн. у.е. — 20 тыс. у.е. В свою очередь за 20 тыс. компания может приобрести доступ к программам с удаленным доступом, и фирма может пользоваться базой знаний «системы поддержки принятия решений». Этой частью «утерянных денег» можно пользоваться, чтобы в дальнейшем решить проблемы на предприятии и окупить затраты на покупку программного обеспечения на систему.

    Итак, система поддержки принятия решений это четко описанный ход действий, без ошибочный, который поможет руководителю предприятия или другому лицу принять правильное объективное решение.

    Электронное периодическое издание зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор), свидетельство о регистрации СМИ — ЭЛ № ФС77-41429 от 23.07.2010 г.

    Соучредители СМИ: Долганов А.А., Майоров Е.В.

    http://novainfo.ru/article/17023

    Система поддержки принятия решений на предприятии

    Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

    • АБB
    • АБB
    • АБB
    • А
    • А
    • А
    • А
    • А
    • RU
    • EN

    Версия для слабовидящих

    • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
    • Курсы
    • Информационные системы поддержки принятия решений

    Программа дисциплины

    Информационные системы поддержки принятия решений

    Программа дисциплины

    Аннотация

    Система поддержки принятия решений на предприятии - картинка 7

    Цель освоения дисциплины

    Система поддержки принятия решений на предприятии - картинка 8

    Планируемые результаты обучения

    Система поддержки принятия решений на предприятии - картинка 9

    Содержание учебной дисциплины

    Система поддержки принятия решений на предприятии - картинка 10

    Элементы контроля

    Домашнее задание (проектирование многоагентной модели)

    Домашнее задание (построение многоагентной модели NetLogo)

    Домашнее задание (разработка многоагентной модели Jason)

    Групповой проект по реализации концептуального многомерного представления — инф. пакета

    Групповой проект по реализации STAR-схемы и запросов на основе информационного пакета

    http://www.hse.ru/edu/courses/358331674

    Система поддержки принятия решений (СППР)
    Decision Support Systems (DSS)

    Компьютерная система, которая путем сбора и анализа большого количества информации может влиять на процесс принятия решений организационного плана в бизнесе и предпринимательстве. Интерактивные системы позволяют руководителям получить полезную информацию из первоисточников, проанализировать ее, а также выявить существующие бизнес-модели для решения определенных задач. С помощью СППР можно проследить за всеми доступными информационными активами, получить сравнительные значения объемов продаж, спрогнозировать доход организации при гипотетическом внедрении новой технологии, а также рассмотреть все возможные альтернативные решения.

    Содержание

    История

    Теоретические исследования в области разработки первых систем поддержки принятия решений проводились в технологическом институте Карнеги в конце 50-х начале 60-х годов XX века. Объединить теорию с практикой удалось специалистам из Массачусетского технологического института в 60-х годах. В середине и конце 80-х годов XX столетия стали появляться такие системы, как EIS, GDSS, ODSS. В 1987 году компания Texas Instruments разработала для United Airlines Gate Assignment Display System. Это позволило значительно снизить убытки от полетов и отрегулировать управление различными аэропортами, начиная от Международного аэропорта O’Hare в Чикаго и заканчивая Stapleton в Денвере, штат Колорадо. В 90-х годах сфера возможностей СППР расширялась благодаря внедрению хранилищ данных и инструментов OLAP. Появление новых технологий отчетности сделало СППР незаменимой в менеджменте.

    Классификации

    По взаимодействию с пользователем выделяют три вида СППР:

    • пассивные помогают в процессе принятия решений, но не могут выдвинуть конкретного предложения;
    • активные непосредственно участвуют в разработке правильного решения;
    • кооперативные предполагают взаимодействие СППР с пользователем. Выдвинутое системой предложение пользователь может доработать, усовершенствовать, а затем отправить обратно в систему для проверки. После этого предложение вновь представляется пользователю, и так до тех пор, пока он не одобрит решение.

    По способу поддержки различают:

    • модельно-ориентированные СППР, используют в работе доступ к статистическим, финансовым или иным моделям;
    • СППР, основанные на коммуникациях, поддерживают работу двух и более пользователей, занимающихся общей задачей;
    • СППР, ориентированные на данные, имеют доступ к временным рядам организации. Они используют в работе не только внутренние, но и внешние данные;
    • СППР, ориентированные на документы, манипулируют неструктурированной информацией, заключенной в различных электронных форматах;
    • СППР, ориентированные на знания, предоставляют специализированные решения проблем, основанные на фактах.

    По сфере использования выделяют общесистемные и настольные СППР. Общесистемные работают с большими СХД и применяются многими пользователями. Настольные являются небольшими системами и подходят для управления с персонального компьютера одного пользователя.

    Архитектура

    Функциональные СППР

    Являются наиболее простыми с точки зрения архитектуры. Они распространены в организациях, не ставящих перед собой глобальных задач и имеющих невысокий уровень развития информационных технологий. Отличительной особенностью функциональных СППР является то, что анализу подвергаются данные, содержащиеся в операционных системах. Преимуществами подобных СППР являются компактность из-за использования одной платформы и оперативность в связи с отсутствием необходимости перегружать данные в специализированную систему. Из недостатков можно отметить следующие: сужение круга вопросов, решаемых с помощью системы, снижение качества данных из-за отсутствия этапа их очистки, увеличение нагрузки на операционную систему с потенциальной возможностью прекращения ее работы.

    СППР, использующие независимые витрины данных

    Применяются в крупных организациях, имеющих несколько подразделений, в том числе отделы информационных технологий. Каждая конкретная витрина данных создается для решения определенных задач и ориентирована на отдельный круг пользователей. Это значительно повышает производительность системы. Внедрение подобных структур достаточно просто. Из отрицательных моментов можно отметить то, что данные многократно вводятся в различные витрины, поэтому могут дублироваться. Это повышает затраты на хранение информации и усложняет процедуру унификации. Наполнение витрин данных достаточно сложно в связи с тем, что приходится использовать многочисленные источники. Отсутствует единая картина бизнеса организации, вследствие того что нет окончательной консолидации данных.

    СППР на основе двухуровневого хранилища данных

    Используется в крупных компаниях, данные которых консолидированы в единую систему. Определения и способы обработки информации в данном случае унифицированы. На обеспечение нормальной работы подобной СППР требуется выделить специализированную команду, которая будет ее обслуживать. Такая архитектура СППР лишена недостатков предыдущей, но в ней нет возможности структурировать данные для отдельных групп пользователей, а также ограничивать доступ к информации. Могут возникнуть трудности с производительностью системы.

    СППР на основе трехуровневого хранилища данных

    Такие СППР применяют хранилище данных, из которого формируются витрины данных, используемые группами пользователей, решающих сходные задачи. Таким образом, обеспечивается доступ как к конкретным структурированным данным, так и к единой консолидированной информации. Наполнение витрин данных упрощается ввиду использования проверенных и очищенных данных, находящихся в едином источнике. Имеется корпоративная модель данных. Такие СППР отличает гарантированная производительность. Но существует избыточность данных, которая ведет к росту требований на их хранение. Кроме того, необходимо согласовать подобную архитектуру с множеством областей, имеющих потенциально различные запросы.

    Структура

    Выделяют четыре основных компонента:

    • информационные хранилища данных;
    • средства и методы извлечения, обработки и загрузки данных (ETL (Extract Transform Load));
    • многомерная база данных и средства анализа OLAP;
    • средства Data Mining.

    Преимущества

    СППР позволяет облегчить работу руководителям предприятий и повысить ее эффективность. Они значительно ускоряют решение проблем в бизнесе. СППР способствуют налаживанию межличностного контакта. На их основе можно проводить обучение и подготовку кадров. Данные информационные системы позволяют повысить контроль над деятельностью организации. Наличие четко функционирующей СППР дает большие преимущества по сравнению с конкурирующими структурами. Благодаря предложениям, выдвигаемым СППР, открываются новые подходы к решению повседневных и нестандартных задач.

    Динамическое моделирование

    Особый класс систем стратегического управления и поддержки принятия решений представляют собой системы, позволяющие осуществлять динамическое моделирование процессов. При использовании методов динамического моделирования деятельность компании описывается в виде математической модели, в которой все бизнес-задачи и процессы представляются как система взаимосвязанных вычисляемых показателей. Читать статью Динамическое моделирование

    http://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%A1%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0_%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%B4%D0%B5%D1%80%D0%B6%D0%BA%D0%B8_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BD%D1%8F%D1%82%D0%B8%D1%8F_%D1%80%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9_(%D0%A1%D0%9F%D0%9F%D0%A0,_Decision_Support_Systems,_DSS)

Добавить комментарий

Мы в соцсетях

Подписывайтесь на наши группы в социальных сетях