Разнообразие форм подачи данных

Разнообразие форм подачи данных также очень важно. Оно включает в себя вывод информации в различных формах, что необходимо для составления более эффективных сводок и для предоставления информации в виде, например, таблиц, текста, графиков с использованием различных цветов, картинок, звуковых эффектов и т.п.

Гибкость просмотра информации

Поскольку на этом уровне гибкость очень важна, одна и та же информация может быть представлена или в общем виде, или с различными степенями детализации. Например, можно вывести график продаж компании за предыдущие периоды, а затем каждую его часть вывести в более подробной форме — в виде графика или таблицы (например, информация, разбитая по регионам, конкретному товару или именам торговых представителей), или в любой их комбинации, и так вплоть до максимально возможной степени детализации. Наибольшей степенью детализации, по крайней мере, теоретически, может быть предоставление отдельных счетов, хотя на практике это редко бывает востребовано пользователями из числа руководителей. Это свойство, заключающееся в продвижении от общих уровней к уровням с более подробной информацией, называется «увеличением степени детализации». Еще большая гибкость просмотра информации подразумевает возможность переключения между окнами с информацией по различным временным периодам и простого сравнения, например текущего периода с предыдущим, количества наличного товара с его запасами и т. д.

Виды анализа:

Сводки, сравнения, тенденции и прогнозы

Как уже упоминалось, важными элементами информационных систем для руководителей являются возможность предоставления сводок, обобщающих более подробную информацию, возможность сравнения данных по различным периодам и т. п. Большинство руководителей не желает вдаваться в детали, но предпочитает получать данные и сравнивать их на уровне общих представлений. Необходимы сводки по различным уровням, включая сводки по подразделениям. Зачастую бывает трудно составить подобную сводку (или сравнение) высокого уровня, поскольку она должна содержать в себе информацию нижнего уровня, которая берется из различных источников. Анализ тенденций изменений, основанный на данных предыдущих периодов, анализ временных рядов и различные типы прогнозирования также являются важными функциями, которые обычно предоставляются информационными системами для руководителей.

Сообщения об отклонениях от нормы

Некоторые информационные системы для руководителей имеют функцию анализа отклонений показателя от заданных норм или стандартов на определенное значение, что позволяет их зарегистрировать. Например, информационная система для руководителей может вывести информацию, что уровень обслуживания ниже или выше ожидаемого на 10% или когда продажи идут особенно хорошо или особенно плохо. Это предотвращает перегруженность пользователя информацией и концентрирует внимание на информации, которая своим появлением требует предпринять какие-либо действия.

Моделирование «что, если»

Помимо обеспечения наличия информации и ее вывода на экран, могут также иметь место возможности моделирования типа «что, если». Такие возможности означают, что пользователь может изменить некоторые параметры модели и выявить, к чему приведет такое изменение. Например, нужно узнать, каким будет окончательный результат, если цена конкретного товара поднимется на 5%. Модель даст ответ, основанный на встроенных в программу допущениях, например встроенной эластичности спроса на товар. Более совершенные системы предусматривают также изменение встроенных допущений и анализ чувствительности.

Другие функции

Обычно информационные системы для руководителей могут выполнять и другие полезные функции, которые не имеют непосредственного отношения к концепции таких систем, но с их наличием у руководителя появляется полный набор компьютерных средств, которыми, как правило, можно пользоваться как одним интегрированным программным пакетом. Сюда можно причислить функции электронной почты, факса, дневника, календаря, отслеживания событий и ведения записей, которые часто бывают включены в информационную систему для руководителей.

СИСТЕМЫПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

В результате изучения данной главы студент должен:

знать

• • положения и теоретические основы информатизации поддержки принятия решений в сфере управления;
• • современные представления о системах поддержки принятия решений;
• • историю и тенденции развития систем поддержки принятия решений;

уметь

• • обобщать и систематизировать современные концепции систем поддержки принятия решений;
• • давать самостоятельную оценку информационных систем, поддерживающих современные методы и модели принятия решений;

владеть

• • классификацией систем поддержки принятия решений;
• • навыком выделения уникальных особенностей системы поддержки принятия решений, отличающих ее от других информационных систем.

Определение и основные характеристики систем поддержки принятия решений

Системы поддержки принятия решений представляют собой класс информационных систем, в рамках которых опыт и неформализованные знания лица, принимающего решение, сочетаются с применением математического аппарата. Благодаря этому свойству такие системы могут быть с успехом использованы при решении неструктурированных задач.

Согласно классификации Г. Саймона^[1] все задачи принятия решений можно подразделить на следующие категории:

• • полностью структурированные, когда ЛПР известны все элементы задачи и взаимосвязи между ними. Такие решения носят рутинный, повторяющийся характер, поэтому их можно полностью автоматизировать и свести роль ЛПР в принятии таких решений практически к нулю;
• • слабоструктурированные, или смешанные, содержащие как качественные, гак и количественные элементы, о которых менеджер имеет неполное представление, поскольку знает лишь часть элементов и связей между ними;
• • неструктурированные, содержащие описание основных элементов, признаков и характеристик, количественные зависимости между которыми не известны.

Следует отметить, что в практике работы руководителя встречается относительно немного полностью структурированных или совершенно неструктурированных задач. При этом большинство управленческих задач могут быть классифицированы как слабоструктурированные.

В СППР активно используются субъективные предпочтения ЛПР, от которых зависит окончательное принятие решения. Такой подход дает менеджеру возможность использовать свои знания и опыт. Кроме того, ответственность ЛПР за принятые решения резко усиливает его мотивацию и побуждает к тщательному анализу информации. Таким образом, «субъективное» — не всегда плохо, а «объективное» — не всегда достижимо.

Существующие в настоящее время СППР, как правило, являются результатом мультидисциплинарных исследований, охватывающих такие области, как проектирование баз и хранилищ данных, искусственный интеллект, интерактивные компьютерные системы, методы имитационного моделирования.

В работах Г. Саймона, посвященных теории поддержки принятия решений, содержится следующий набор из шести утверждений. Первые три из них сформулированы в ставшей классической книге Administrative behavior¹

• • если информация, хранящаяся в компьютере, доступна тогда, когда это необходимо для принятия решения, то это может повысить рациональность принятия решений;
• • специализация функций принятия решений в значительной степени зависит от формирования надлежащих каналов связи с центрами решений;
• • когда необходимость в каком-либо конкретном знании возникает неоднократно, организация может предвидеть эту необходимость и, предоставляя человеку, обладающему этими знаниями, преимущество в принятии решений, добиться принятия более эффективного решения.

Три перечисленных утверждения особенно важны, если время, отведенное на принятие решения, ограничено.

В статье Applying information technology to organization design сформулированы еще три утверждения^{[2] [3]}:

• • для постиндустриального общества основной проблемой является не организация эффективного производства, а организация эффективного процесса принятия решений, т.е. обработки информации. Повышение эффективности принятия решений всегда будет важным фактором;
• • с точки зрения обработки информации разделение труда означает разложение общей системы принятия решений на относительно независимые подсистемы, каждая из которых может быть спроектирована на основе минимального взаимодействия с другими;
• • ключ к успешной разработке информационных систем заключается в согласовании технологий и внимания к пользователям. Дополнительный компонент для обработки информации, человек или машина, может повысить производительность системы, если будут выполнены следующие три условия:
• — компонент приносит больше результатов, чем требует вложений, экономит время и не требует дополнительного внимания;
• — компонент включает как активные, так и пассивные элементы. При этом активные элементы автоматически выбирают и фильтруют информацию;
• — компонент включает в себя аналитические и искусственные модели, которые способны решать задачи, оценивать и принимать решения.

Таким образом, автоматизированная поддержка принятия решений полезна и необходима в тех случаях, когда есть потребность в предоставлении релевантной, качественной информации лицам, принимающим решения, тогда, когда они в этой информации нуждаются.

С момента появления первых разработок в области систем поддержки принятия решений определение СППР непрерывно совершенствуется¹.

Ранние определения СППР (предложенные в начале 1970-х гг.) отражали следующие три момента: 1) возможность оперировать с неструктурированными или слабоструктурированными задачами (в отличие от задач, с которыми имеет дело исследование операций); 2) интерактивные автоматизированные (т.е. реализованные на базе компьютера) системы; 3) разделение данных и моделей.

Приведем некоторые определения СППР:

• • совокупность процедур обработки данных и суждений, помогающих руководителю в принятии решений, основанных на использовании моделей^{[4] [5]};
• • интерактивные автоматизированные системы, помогающие лицу, принимающему решения, использовать данные и модели для решения слабоструктурированных проблем^[6];
• • система, которая обеспечивает пользователям доступ к данным и (или) моделям таким образом, что пользователи могут принимать более обоснованные решения^[7].

Сформулировать общепринятое определение СППР трудно. Это объясняется тем, что ее конструкция существенно зависит от вида задач, для решения которых она разрабатывается, видов данных, возможностей программного обеспечения, а также от пользователей системы.

Тем не менее можно выделить некоторые общепризнанные элементы и характеристики СППР. Прежде всего, СППР — это интерактивная автоматизированная система, которая помогает ЛИР использовать данные и модели для принятия решений. Система должна обладать возможностью работать с интерактивными запросами, при этом язык формирования запросов должен быть достаточно простым для изучения.

Согласно Е. Тюрбану¹ СППР обладают следующими четырьмя основными характеристиками:

• • они используют как данные, так и модели;
• • они предназначены для помощи менеджерам в принятии решений для слабоструктурированных и неструктурированных задач;
• • они поддерживают, но не заменяют выработку решений менеджерами;
• • их цель состоит в повышении эффективности принимаемых решений.

Также Е. Тюрбан предложил список характеристик «идеальной»

СППР — она:

• • оперирует слабоструктурированными задачами;
• • предназначена для ЛПР различных уровней;
• • может быть адаптирована для группового и индивидуального использования;
• • поддерживает как взаимозависимые, так и последовательные решения;
• • поддерживает три фазы процесса решения: интеллектуальную часть, проектирование и выбор;
• • поддерживает различные методы решения, что может быть полезно при решении задачи группой ЛПР;
• • является гибкой и адаптируется к изменениям как внутренней среды организации, так и ее окружения;
• • проста в использовании и модификации;
• • повышает эффективность процесса принятия решений;
• • позволяет человеку управлять процессом принятия решений с помощью компьютера, а не наоборот;
• • поддерживает эволюционное использование и легко адаптируется к изменяющимся требованиям;
• • может быть легко построена, если может быть сформулирована логика конструкции СППР;
• • поддерживает моделирование;
• • позволяет использовать знания.

СППР состоит из двух основных подсистем — лица, принимающего решения, и информационной системы (ИС). Функция ЛПР как компонента СППР состоит не только в вводе данных, но и в принятии решений — на основе своих знаний и интуиции^{[8] [9]}.

Данные есть результат наблюдения за физическим объектом или явлением: например, ежедневным объемом производства, ежедневным объемом продаж или уровнем запасов продукта. База данных есть совокупность взаимосвязанных файлов. Системы управления базами данных представляют собой компьютерные программы, связанные с управлением большим количеством данных в физическом хранилище, а также с созданием и обновлением запросов к базам данных. СУБД могут представлять собой как «стороннее» программное обеспечение, так и быть встроенными в СППР.

Математические модели обычно встроены в СППР, а пользователи могут создавать, редактировать, обновлять или удалять модели. Современные СППР представляют пользователю довольно широкий выбор режимов работы: на основе интерфейсных меню, языка команд, вопросов и ответов, а также взаимодействие на основе форм, систем распознавания речи и графического пользовательского интерфейса. В частности, графический пользовательский интерфейс {graphic users interface) предусматривает использование иконок, кнопок, выпадающих меню и панелей. В последние годы эти элементы стали наиболее распространенным способом общения пользователей с информационными системами.

Простейшая архитектура СППР представлена на рис. 3.1, а ее место в комплексной информационной системе предприятия — на рис. 3.2.

Рис. 3.1. Архитектура СППР

Рис. 3.2. Место СППР в комплексной информационной системе предприятия

СППР отличаются от других управленческих информационных систем тем, что они направлены на повышение эффективности решений, а не на облегчение процесса принятия решений.

Модель принятия решений человеком предусматривает три этапа — разведку, разработку и выбор. При этом термин «поддержка» подразумевает довольно много различных действий и задач, выполняемых на каждом из перечисленных этапов.

На стадии разведки роль ЛПР заключается в определении проблемы, которую необходимо решить. Делается это на основе исходных данных, полученных и проанализированных системой обработки транзакций или управленческой информационной системой.

В литературе^[10] существует более 200 статей па тему классификации СППР по признаку их принадлежности к той или иной области применения. Современные инструменты и технологии создают новые возможности для развития СППР и изменяют процесс их внедрения в организациях. Они включают в себя аппаратные средства, прикладные математические разработки, методы искусственного интеллекта, хранилища данных, многомерные базы данных, интеллектуальный анализ данных, OLAP, телекоммуникационные технологии.

Основываясь на том, как при помощи системы осуществляется непосредственное определение решения, С. Л. Олтер предложил семь различных типов CIIIIP¹. Среди них имеются три типа систем, которые встречаются особенно часто:

• • системы хранения, позволяющие организовать доступ к отдельным элементам системы в режиме реального времени;
• • системы анализа данных, позволяющие пользователям получать, обрабатывать и отображать текущие и предыдущие результаты;
• • системы анализа информации, связывающие внутренние данные с внешними, используя статистические пакеты и другие модели для формирования управленческой информации.

Большинство СППР, использующиеся в настоящее время, были разработаны для формирования и оценки альтернатив по сценарию «чго-если», а также для «целенаправленного» анализа в проектировании и выборе этапов.

Как видно из рис. 3.3, процесс изучения и развития СППР состоит из трех основных этапов:

• 1) развитие специализированных СППР (пометка «А» на рис. 3.3). За последние 30 лет были разработаны и описаны в англоязычной литературе около 500 различных систем (пометка «Б»);
• 2) разработка теории СППР (пометки «Е», «Ж», «3», «И»), включая развитие теорий разработки, исполнения и оценки управленческих решений (пометки «В», «Г», «Д»);
• 3) исследование сопутствующих дисциплин (пометка «К»).

Поскольку управление данными и моделями в СППР неотделимы друг

от друга, многие исследователи развивают эти области параллельно.

Управление данными в СППР является необходимым на стадии разведки процесса принятия решения, но этого недостаточно для поддержки шагов разработки и выбора.

Для полноценной поддержки принятия решения на всех этапах система должна включать в себя следующие виды деятельности: проектирование, дедукцию, анализ, создание альтернатив, сравнение альтернатив, моделирование и оптимизацию^{[11] [12]}. Использование некоторых информационных систем, таких как системы поддержки транзакций и информационные управленческие системы (ИУС), зачастую является неизбежным.

Исследователи СППР также занимаются выявлением связей между работой людей и конечным результатом. Человеческий фактор включает в себя когнитивные вопросы (характерные особенности ЛПР в части обработки и использования информации для решения проблемы), личные вопросы, демографические характеристики (возраст, пол), а также персональные особенности (образование, уровень подготовки, наличие опыта, вовлеченность пользователя)^[13].

Рис. 3.3. Теория СППР и сопутствующие дисциплины

Существующие обзоры СППР показывают, что все большее число систем становится стратегическими инструментами, необходимыми для существования и устойчивого развития организаций¹. Дальнейшие исследования должны принимать во внимание, что СППР из необязательного программного обеспечения становятся жизненно необходимыми для бизнеса. Следовательно, индивидуальные различия, стили поведения, личные, демографические иные пользовательские характеристики могут стать критическими факторами успеха. Смещение фокуса исследований применения СППР с пользовательских проблем на задачи, а также на организационные и внешние факторы является необходимым для отражения действительности.

Оценка эффективности применения СППР связана с анализом затрат и выгод, получаемых от их внедрения. Уникальность данных систем состоит в том, что, хотя они обеспечивают значительную экономию средств и рост прибыли предприятия, оценка эффективности их применения представляется весьма проблематичной. Поэтому исследователи используют анализ последствий принимаемых решений, изменений в процессе принятия решений, концептуальных изменений в видении проблемы руководством, изменений в процедурах, а также анализ затрат и выгод, изменений в обслуживании, а также управленческие оценки системы^{[14] [15]}.

Сегодня СППР нашли широкое применение как в коммерческих, так и в некоммерческих организациях. В то же время есть две области, в которых они используются не столь часто — международный бизнес и учет/аудит^[16].

Особенности и основы построения компонентов СППР обеспечивают реализацию таких важных свойств построения информационных систем, как интерактивность, интегрированность, мощность, доступность, гибкость, надежность, робастность, управляемость.

Интерактивность СППР означает, что система реагирует на различные действия, посредством которых человек влияет на вычислительный процесс, в частности, в диалоговом режиме. Человек и система обмениваются информацией в темпе, который сравним со скоростью обработки информации человеком. Однако практика показывает, что лишь немногие руководители хотят и умеют вести прямой диалог с компьютером: многие предпочитают взаимодействие с системой через посредника или в режиме косвенного доступа, с возможностью пакетной обработки данных. Вместе с тем свойство интерактивности необходимо для исследования новых проблем и ситуаций при адаптивном проектировании прикладных СППР.

Интегрированность СППР — это совместимость составляющих системы управления данными и средств общения с пользователями в процессе поддержки принятия решений.

Мощность означает способность системы отвечать на существенные вопросы.

Доступность — это способность обеспечить предоставление ответов на запросы пользователя в нужной форме и в нужное время.

Гибкость характеризует возможность системы адаптироваться к изменениям потребностей и ситуаций.

Надежность означает способность системы выполнять требуемые функции в течение длительного периода.

Робастность — это способность системы восстанавливаться в случае возникновения ошибочных ситуаций как внешнего, так и внутреннего происхождения. Хотя между надежностью и робастностью существует определенная связь, это две разные характеристики: система, которая никогда не восстанавливается в случае возникновения ошибочных ситуаций, может быть надежной, не будучи робастной. Однако система с высоким уровнем робастности, которая может восстанавливаться и продолжать работу во многих ошибочных ситуациях, может быть отнесена к ненадежным, поскольку она может не обладать способностью выполнять необходимые процедуры.

Управляемость означает, что пользователь может контролировать действия системы, вмешиваясь в ход решения задачи.

Современные компьютерные системы поддержки принятия решений:

• • предоставляют руководителю помощь в процессе принятия решений и обеспечивают поддержку во всем диапазоне структурированных, полу- структурированных и неструктурированных задач;
• • поддерживают и делают более обоснованными соображения и оценки руководителя, но не заменяют и не отменяют их (контроль остается за человеком). Благодаря удобному интерфейсу пользователь чувствует себя комфортно и не боится работать с системой;
• • повышают эффективность принимаемых решений. В отличие от административных информационных систем, в которых акцент делается на максимальную производительность аналитического процесса, в СППР значительно более весомыми являются эффективность процесса принятия решений и самих решений;
• • интегрируют модели и аналитические методы с доступом к данным и выборкой данных. Для оказания помощи в принятии решений активизируются одна или несколько моделей (математических, статистических, имитационных, количественных, качественных или комбинированных). Содержание баз и хранилищ данных охватывает историю текущих и предшествующих операций, а также информацию внутреннего характера и информацию о среде;
• • просты в использовании даже для лиц, которые не имеют богатого опыта работы с компьютером. Системы являются «дружественными» для пользователей, не требуют глубоких знаний в области вычислительной техники и обеспечивают простую навигацию, диалоговую документацию, встроенные средства обучения и другие атрибуты программных интерфейсных систем;
• • построены по принципу интерактивного решения задач. Пользователь имеет возможность поддерживать диалог с СППР в непрерывном режиме, не ограничиваясь вводом отдельных команд с последующим ожиданием результатов;
• • ориентированы на гибкость и адаптивность к изменениям как во внешней среде, так и в подходах к решению задач, которые выбирает пользователь;
• • не навязывают пользователю какой-либо определенный процесс принятия решений. Пользователь имеет ряд возможностей и может выбирать их в форме и последовательности, которые соответствуют стилю «воображаемых моделей» его познавательной деятельности.

· [1] Simon Н. A. The new science of management decision. N. Y.: Harper and Row Publishers,I960; Simon H. A., Newell A. Heuristic problem solving: The next advance in operations research //Operations Research. 1958. Vol. 6. P. 1—10.

· [2] ' Simon Н. Л. Administrative behavior. A study of decision-making processes in administrativeorganizations. 3rd ed. London: The Free Press; Collier Macmillan Publishers, 1976.

· [3] Simon H. A. Applying information technology to organizational design // Public Administration Review. 1973. May — June. P. 268—278.

· [4] Keen Р. G. W. Decision support systems: The next decades // Decision Support Systems.1987. Vol. 3. P. 253-265.

· [5] Little J. D. C. Models and managers: The concept of a decision calculus // ManagementScience. 1970. Vol. 16. № 8. P. 466-485.

· [6] Power D. J. What is a DSS? // DStar. The On-Line Executive Journal for Data-IntensiveDecision Support. 1997. Vol. 1. № 3.

· [7] Edwards J. S. Expert systems in management and administration. Are they really differentfrom Decision Support Systems? // European Journal of Operational Research. 1992. Vol. 61.P. 114-121.

· [8] Turban Е. Decision support and expert systems: Management support systems. EnglewoodCliffs, N. J.: Prentice Hall, 1995.

· [9] Sprague R. Carlson E. D. Building effective Decision Support Systems. EnglewoodCliffs, N. J.: Prentice-Hall, 1982.

· [10] Еот S. В., Lee S. М., Somarajan С., Kim Е. В. Decision support systems applications research:A bibliography (1988—1994). URL: https://cstl-hcb.semo.edu/eom/6RINSIHT.HTM.

· [11] Alter 5. L. Decision support systems: Current practice and continuing challenges. Reading,MA: Addison-Wesley, 1980.

· [12] Sprague R. Carlson E. D. Building effective decision support systems.

· [13] Alavi M.yJoachimsthaler E. A. Revisiting DSS implementation research: a meta-analvsis ofthe literature and suggestions for researchers // MIS Quarterly. 1992. № 16 (1). P. 95—116.

· [14] Еот S. В. Decision Support Systems research (1970—1999). Lewiston, N. Y.: Edwin Mellen,2002.

· [15] Keen P. G. W., Scott-Motion M. S. Decision support systems: An organizational perspective.Reading, MA: Addison-Wesley, 1978.

· [16] Eom S. B. Decision support systems research (1970—1999)