Категории информационных систем

Системы поддержки принятия решений

В 1980-е годы американские и японские компании начали развивать информационные системы, которые разительно отличались от MIS. Эти системы положили начало процессу "интеллектуализации" ИС. Новые системы были меньшими, интерактивными, и их целью было помочь конечным пользователям работать со всеми типами данных, проводить аналитические исследования, строить модели и разыгрывать сценарии для решения слабоструктурированных и вообще неструктурированных проблем в инновационных проектах. Системы, предоставляющие такие возможности, называются системами поддержки принятия решений - СППР (Decision Support System - DSS) [Turban E., http://www.abc.org.ru/smd.html].

Рис. 6.11. Система поддержки принятия решения как составная часть КИС

В середине 1980-х такие системы стали использоваться в текущей деятельности крупных компаний и корпораций. В настоящее время DSS является обязательной частью корпоративных ИС (КИС) ( рис. 6.11).

Приведем основные характеристики систем поддержки принятия решения:

• предлагают гибкость использования, адаптируемость и быструю реакцию;
• допускают управление входом и выходом;
• работают практически без участия профессиональных программистов;
• обеспечивают информационную поддержку для решений проблем, которые не могут быть определены заранее;
• применяют сложный многомерный и многофакторный анализ и инструментальные средства моделирования.

Данные, приведенные в таблице 6.2, показывают различия между системами MIS и DSS.

Хорошо разработанные DSS применяются на многих уровнях предприятия. Руководители компании и ведущие менеджеры могут пользоваться финансовыми модулями DSS, чтобы предсказать эффективность использования активов компании при изменении деловой активности или экономической ситуации в стране. Менеджерам среднего звена та же система может быть полезной для оценки перспективности краткосрочных инвестиций по выполняемым проектам. Для руководителей проектов - это инструмент для финансового планирования и распределения средств по планируемым закупкам.

DSS состоят из трех компонент: программного ядра и хранилища данных, аналитических средств обработки, анализа и представления информации, телекоммуникационных устройств.

Рис. 6.12. Основные компоненты системы поддержки принятия решения

Хранилище данных предоставляет единую среду хранения корпоративных данных, организованных в структуры и оптимизированных для выполнения аналитических операций.

Аналитические средства позволяют конечному пользователю, не имеющему специальных знаний в области информационных технологий, осуществлять навигацию и представление данных в терминах предметной области. Для пользователей различной квалификации DSS располагают различными типами интерфейсов доступа к своим сервисам ( рис. 6.12).

Аналитические системы позволяют решать три основных задачи: анализ разнородной многомерной информации разной степени формализованности в реальном времени, последующий интеллектуальный анализ данных с построением моделей развития деловой ситуации и ведение отчетности.

Процесс принятия делового решения ( рис. 6.13) отличается от аналогичного процесса в научной или социальной сфере тем, что преобразование рабочей гипотезы в решение осложняется двумя объективно существующими проблемами.

Рис. 6.13. Итерационный процесс принятия решения

Первая из них состоит в том, что накопление личного опыта в ходе повседневной деятельности у бизнесменов отстает от динамичного изменения экономической ситуации - что особенно характерно для современной России. Вторая проблема заключается в том, что в предпринимательской деятельности - да еще в условиях свободного рынка - практически отсутствует возможность проведения целенаправленных экспериментов, которые позволяют проверять правильность гипотезы на практике.

Следовательно, применительно к бизнес-деятельности процесс принятия решения претерпевает разрыв как минимум в двух точках: на этапе выдвижения гипотез и на этапе экспериментальной верификации моделей. Ликвидировать эти разрывы призвано активно развивающееся направление информационных технологий - технология многомерного анализа данных (On-Line Analytical Processing - OLAP).

Коротко эту технологию можно охарактеризовать следующими словами: Быстрый Анализ Разделяемой Многомерной Информации (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information - FASMI).

Ценность технологии многомерного анализа данных для бизнеса определяется тем, что она позволяет извлекать из "сырых" структурированных (как правило, в виде таблиц) данных информацию и знания, использование которых в принятии и реализации решений позволяет создавать дополнительную стоимость в компании по сравнению со стоимостью, создаваемой в отсутствие такой информации.