Информационные системы поддержки принятия решений

Современный уровень использования информационных систем для ведения бизнеса ставит перед руководством компаний ряд проблем, связанных с необходимостью принятия управленческих решений, базирующихся на результатах анализа огромных объемов разнородной и разобщенной информации. В связи с этим в последнее время наблюдается повышенный интерес к различным технологиям и программным продуктам в бизнес – аналитике.

Под термином «business intelligence» (BI) понимают процесс анализа информации, включающих три составляющие: интеграцию, анализ и отчетность [11].

Среди обширной линейки BI-продуктов принято выделять BI-инструменты (корпоративные BI-наборы или сокращенно EBIS; BI-платформы; генераторы запросов и отчетов, OLAP, системы поддержки принятия решений; средства data – mining) и BI-приложения.

Современные системы поддержки принятия решения (СППР или по англ. Decision Support Systems, DSS) представляют собой системы, максимально приспособленные к решению задач повседневной управленческой деятельности, являются инструментом, призванным оказать помощь лицам, принимающим решения (ЛПР) [17]. С помощью СППР может производиться выбор решений некоторых неструктурированных и слабоструктурированных задач, в том числе и многокритериальных.

Для анализа и выработки предложений в системах DSS используются разные методы интеллектуальной обработки данных, в т.ч. имитационное моделирование, нечеткое моделирование, генетические алгоритмы, нейронные сети и др. В большинстве случаев DSS система - это интерактивная автоматизированная система, которая помогает пользователю (ЛПР) использовать данные и модели для идентификации и решения задач и принятия решений.

В настоящий момент для систем класса DSS нет единого определения, существует несколько вариантов классификации.

Одна из существующих классификаций делит DSS системы на уровне пользователя (аналитика) на пассивные, активные и кооперативные.

На концептуальном уровне DSS системы бывают [12,13]:

· управляемые сообщениями (Communication-Driven DSS),

· управляемые данными (Data-Driven DSS),

· управляемые документами (Document-Driven DSS),

· управляемые знаниями (Knowledge-Driven DSS),

· управляемые моделями (Model-Driven DSS).

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

СППР, управляемые данными (Data-Driven 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.

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

Принято выделять DSS уровня предприятия и настольную систему принятия решений. СППР уровня предприятия подключена к хранилищам данным (Data Warehouse) и обслуживает многих менеджеров предприятия. Настольная СППР - это малая система, обслуживающая запросы одного аналитика.

В зависимости от данных, с которыми системы принятия решений работают, можно разделить оперативные и стратегические системы принятия управленческих решений.

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.

СППР первого типа получили название административных информационных систем (Executive Information Systems, EIS). По сути, они выдают конечные наборы отчетов, построенные на основании данных из транзакционной информационной системы предприятия (TPS).

СППР второго типа строятся на принципах многомерного представления и анализа данных (OLAP).

Структура DSS системы включает в себя пять компонентов:

· систему управления данными (the data management system - DBMS),

· систему управления моделями (the model management system - MBMS),

· платформу обработки знаний (the knowledge engine, KE),

· пользовательского интерфейса (the user interface),

· пользователя системы.

Дата добавления: 2014-11-20