Системы поддержки и принятия решений

На концептуальном уровне Power (2003) отличает СППР,

· управляемые сообщениями (Communication-Driven DSS), СППР,

· управляемые данными (Data-Driven DSS), СППР,

· управляемые документами (Document-Driven DSS), СППР,

· управляемые знаниями (Knowledge-Driven DSS) и СППР,

· управляемые моделями (Model-Driven DSS). СППР.

Управляемые моделями, характеризуются в основном доступ и манипуляции с математическими моделями (статистическими, финансовыми, оптимизационными, имитационными). Отметим, что некоторые OLAP-системы, позволяющие осуществлять сложный анализ данных, могут быть отнесены к гибридным СППР, которые обеспечивают моделирование, поиск и обработку данных.

Управляемая сообщениями (Communication-Driven DSS) (ранее групповая СППР - GDSS) СППР поддерживает группу пользователей, работающих над выполнением общей задачи.

СППР, управляемые данными (Data-Driven DSS) или СППР, ориентированные на работу с данными (Data-oriented DSS) в основном ориентируются на доступ и манипуляции с данными. СППР

Управляемые документами (Document-Driven DSS), управляют, осуществляют поиск и манипулируют неструктурированной информацией, заданной в различных форматах. Наконец, СППР.

Управляемые знаниями (Knowledge-Driven DSS) обеспечивают решение задач в виде фактов, правил, процедур.

На техническом уровне Power (1997) различает СППР всего предприятия и настольную СППР. СППР всего предприятия подключена к большим хранилищам информации и обслуживает многих менеджеров предприятия. Настольная СППР – это малая система, обслуживающая лишь один компьютер пользователя. Существуют и другие классификации (Alter , Holsapple и Whinston, Golden, Hevner и Power). Отметим лишь, что превосходная для своего времени классификация Alter‘a, которая разбивала все СППР на 7 классов, в настоящее время несколько устарела.

В зависимости от данных, с которыми эти системы работают, СППР условно можно разделить на оперативные и стратегические. Оперативные СППР предназначены для немедленного реагирования на изменения текущей ситуации в управлении финансово-хозяйственными процессами компании. Стратегические СППР ориентированы на анализ значительных объемов разнородной информации, собираемых из различных источников. Важнейшей целью этих СППР является поиск наиболее рациональных вариантов развития бизнеса компании с учетом влияния различных факторов, таких как конъюнктура целевых для компании рынков, изменения финансовых рынков и рынков капиталов, изменения в законодательстве и др. СППР первого типа получили название Информационных Систем Руководства (Executive Information Systems, ИСР). По сути, они представляют собой конечные наборы отчетов, построенные на основании данных из транзакционной информационной системы предприятия, в идеале адекватно отражающей в режиме реального времени основные аспекты производственной и финансовой деятельности. Для ИСР характерны следующие основные черты:

• отчеты, как правило, базируются на стандартных для организации запросах; число последних относительно невелико;

• ИСР представляет отчеты в максимально удобном виде, включающем, наряду с таблицами, деловую графику, мультимедийные возможности и т. п.;

• как правило, ИСР ориентированы на конкретный вертикальный рынок, например финансы, маркетинг, управление ресурсами.

СППР второго типа предполагают достаточно глубокую проработку данных, специально преобразованных так, чтобы их было удобно использовать в ходе процесса принятия решений. Неотъемлемым компонентом СППР этого уровня являются правила принятия решений, которые на основе агрегированных данных дают возможность менеджерам компании обосновывать свои решения, использовать факторы устойчивого роста бизнеса компании и снижать риски. СППР второго типа в последнее время активно развиваются. Технологии этого типа строятся на принципах многомерного представления и анализа данных (OLAP).

При создании СППР можно использовать Web-технологии. В настоящее время СППР на основе Web-технологий для ряда компаний являются синонимами СППР предприятия.

Архитектура СППР представляется разными авторами по-разному. Приведем пример. Marakas (1999) предложил обобщенную архитектуру, состоящую из 5 различных частей: (a) система управления данными (the data management system - DBMS), (b) система управления моделями (the model management system – MBMS), (c) машина знаний (the knowledge engine (KE)), (d) интерфейс пользователя (the user interface) и (e) пользователи (the user(s)).

Система поддержки принятия решений (СППР) "Выбор"

Система поддержки принятия решений (СППР) "Выбор" - аналитическая система, основанная на методе анализа иерархий (МАИ), является простым и удобным средством, которое поможет структурировать проблему, построить набор альтернатив, выделить характеризующие их факторы, задать значимость этих факторов, оценить альтернативы по каждому из факторов, найти неточности и противоречия в суждениях лица принимающего решение (ЛПР)/эксперта, проранжировать альтернативы, провести анализ решения и обосновать полученные результаты. Система опирается на математически обоснованный метод анализа иерархий Томаса Саати.

СППР, основанная на методе анализа иерархий (МАИ), является простым и удобным средством, которое поможет структурировать проблему, построить набор альтернатив, выделить характеризующие их факторы, задать значимость этих факторов, оценить альтернативы по каждому из факторов, найти неточности и противоречия в суждениях ЛПР/эксперта, проранжировать альтернативы, провести анализ решения и обосновать полученные результаты.

СППР МАИ может использоваться при решении следующих типовых задач:

· оценка качества организационных, проектных и конструкторских решений;

· определение политики инвестиций в различных областях;

· задачи размещения (выбор места расположения вредных и опасных производств, пунктов обслуживания);

· распределение ресурсов;

· проведение анализа проблемы по методу "стоимость-эффективность";

· стратегическое планирование;

· проектирование и выбор оборудования, товаров;

· выбор профессии, места работы, подбор кадров.

Основные положения метода анализа иерархий были разработаны известным американским математиком Т.Л.Саати и опубликованы в 1977г. Томас Саати является одним из самых ярких представителей прикладной науки. Об этом говорят не только его математическая эрудиция и глубина новых теоретических результатов, но и диапазон приложений. Он был прав, предпослав к одной из своих монографий эпиграф: "Я люблю обе стороны математики: чистую - как возвышенный уход от реальности, прикладную - как страстное стремление к жизни". [6]

МАИ используется для решения слабо структуризованных и неструктуризованных проблем. Методология решения таких проблем опирается на системный подход, при котором проблема рассматривается как результат взаимодействия и, более того, взаимозависимости множества разнородных объектов, а не просто как их изолированная и автономная совокупность.

Принятие решения при помощи программы «Выбор»

Для наглядного применения программы «Выбор» попытаемся решить следующую задачу. Нам необходимо произвести отбор кандидатов на освободившуюся должность заместителя начальника отдела информатизации из числа сотрудников отдела. Кандидатов будем оценивать по нескольким критериям: стаж работы в организации, ответственность, образование, коммуникабельность. Мы имеем 4-х претендентов на эту должность.

ФИО	Критерий
	Стаж работы	Ответственность	Коммуникабельность	Образование
Иванов	5	Очень ответственный	Коммуникабельный	Высшее техническое
Петров	2	Достаточно ответственный	Замкнут (не коммуникабельный)	Высшее гуманитарное
Сидоров	1	Не ответственный	Очень коммуникабельный	Средне- специальное
Потапов	3	ответственный	Достаточно коммуникабельный	Незаконченное высшее

 

С помощью программы попытаемся проанализировать кто из претендентов наиболее подходит.

Сначала нам необходимо ввести в программу данные по критериям и фамилии претендентов. (рис 3)

рис. 3

Затем мы запускаем выполнение вычислений, где нам необходимо относительно каждого уровня произвести оценку нескольких факторов, тем самым расставив предпочтения (рис. 4)

рис. 4

Для каждого критерия производим оценку, допустим по стажу работы Иванов имеет большее предпочтение так как он проработал на нашем предприятии дольше Петрова. (рис. 5)

рис. 5

Полученные матрицы парных сравнений по критерию стаж работы (рис. 6):

рис. 6

Иванов проработал дольше всех на предприятии, поэтому ему достается самая высокая оценка, а Сидоров проработал мало, у него самая маленькая.

Полученные матрицы парных сравнений по критерию ответственность (рис. 7):

рис. 7

Из этой матрицы мы видим, что наибольшая оценка опять достается Иванову, он признан самым ответственным всегда выполняя поручения, Сидоров же наоборот очень часто срывал сроки и относился халатно, поэтому у него самая маленькая оценка.

Полученные матрицы парных сравнений по критерию коммуникабельность (рис. 8):

рис. 8

Здесь мы видим очень интересную картину, по нашим наблюдениям наиболее коммуникабельным признан Сидоров, который по предыдущим критериям был аутсайдером, а вот Петров оказался позади всех, и признан замкнутым человеком.

Полученные матрицы парных сравнений по критерию образование (рис. 9):

рис. 9

Комментирую эту матрицу мы должны вспомнить постановку задачи, нам нужен заместитель начальника отдела информатизации, т.е. это должен быть человек хорошо разбирающийся в работе отдела, а значит техник по образованию, но с другой стороны это руководящая должность и возможно человек долго проработавший в отделе хоть и с гуманитарным образованием должен иметь равные шансы. Поэтому как мы видим на рис. 9, Иванову и Петрову проставлены одинаковые оценки, меньше всего у Сидорова т.к. руководитель должен иметь высшее образование.

Относительно кандидатов мы расставили оценки по критериям. А как же оценки относительно самой цели? Что для нас является важнее? Стаж, образование, коммуникабельность или ответственность? Думаю уровняем шансы, нам нужен кандидат в равной степени удовлетворяющий всем параметрам. Расставляем приоритеты поровну. (рис. 10)

рис. 10

Вычисления закончены, получаем результат (рис. 11):

рис. 11

Очевидно, что наиболее подходящим кандидатом на должность заместителя начальника отдела является Иванов. 
Заключение

Итак, в этой работе мы познакомились с системами поддержки принятия решений, историей их создания и классификацией. Научились решать простейшие задачи по принятию решений при многих критериях при помощи программного продукта «Выбор».

Необходимо отдельно отметить, что проблемы принятия решений, а именно СППР слабо развиты в нашей стране и мало применяются на практике. Данной работой доказано, что применение программ подобной той, что описана здесь не только очень просто, но и достаточно эффективно и не требует особых знаний и капиталовложений. 
Список литературы

1. Ларичев О.И., Петровский А.В. Системы  поддержки принятия решений. Современное  состояние и перспективы их  развития. // Итоги науки и техники. Сер.Техническая кибернетика. - Т.21. М.: ВИНИТИ, 1987.

2. Сараев А.Д., Щербина О.А. Системный  анализ и современные информационные  технологии //Труды Крымской Академии  наук. - Симферополь: СОНАТ, 2006.

3. Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005

4. www.wikipedia.org

5. www.gorskiy.ru

6. www.cfin.ru