КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Концепция систем поддержки принятия решений (СППР)
Эта концепция включает ряд средств, объединенных общей целью — способствовать принятию рациональных и эффективных управленческих решений. Система поддержки принятия решений — это диалоговая автоматизированная система, использующая правила принятия решений и соответствующие модели с базами данных, а также интерактивный компьютерный процесс моделирования. Основу СППР составляет комплекс взаимосвязанных моделей с соответствующей информационной поддержкой исследования, экспертные и интеллектуальные системы, включающие опыт решения задач управления и обеспечивающие участие коллектива экспертов в процессе выработки рациональных решений. На рисунке приведена архитектурно-технологическая схема информационно-аналитической поддержки принятия решений. Рисунок -Архитектурно-технологическая схема СППР хранилища данных Ясно, что принятие решений должно основываться на реальных данных об объекте управления. Такая информация обычно хранится в оперативных базах данных OLTP-систем. Но эти оперативные данные не подходят для целей анализа, так как для анализа и принятия стратегических решений в основном нужна агрегированная информация. Кроме того, для целей анализа необходимо иметь возможность быстро манипулировать информацией, представлять ее в различных аспектах, производить различные нерегламентированные запросы к ней, что затруднительно реализовать на оперативных данных по соображениям производительности и технологической сложности. Решением данной проблемы является создание отдельного хранилища данных (ХД), содержащего агрегированную информацию в удобном виде. Целью построения хранилища данных является интеграция, актуализация и согласование оперативных данных из разнородных источников для формирования единого непротиворечивого взгляда на объект управления в целом. Концепция хранилищ данных предполагает не просто единый логический взгляд на данные предприятия, а действительную реализацию единого интегрированного источника данных. Хранилище данных функционирует по следующему сценарию. По заданному регламенту в него собираются данные из различных источников — БД систем оперативной обработки. В хранилище поддерживается хронология: наравне с текущими хранятся исторические данные с указанием времени, к которому они относятся. В результате необходимые доступные данные об объекте управления собираются в одном месте, приводятся к единому формату, согласовываются и в ряде случаев агрегируются до минимально требуемого уровня обобщения. На основе хранилища данных возможно составление отчетности для руководства, анализ данных с помощью OLAP-технологий и интеллектуальный анализ данных (Data Mining). OLAP-технологии. В основе концепции оперативной аналитической обработки (OLAP) лежит многомерное представление данных. Термин «OLAP» ввел Е.Ф. Кодд в 1993 г. Он рассмотрел недостатки реляционной модели, в первую очередь невозможность «объединять, просматривать и анализировать данные с точки зрения множественности измерений, то есть самым понятным для корпоративных аналитиков способом», и определил общие требования к системам OLAP, расширяющим функциональность реляционных СУБД и включающим многомерный анализ как одну из своих характеристик. По Кодду, многомерное концептуальное представление (multir dimensional conceptual view) является наиболее естественным взглядом управляющего персонала на объект управления. Оно представляет собой множественную перспективу, состоящую из нескольких независимых измерений, вдоль которых могут быть проанализированы определенные совокупности данных. Одновременный анализ по нескольким измерениям данных определяется как многомерный анализ. Каждое измерение включает направления консолидации данных, состоящие из серии последовательных уровней обобщения, где каждый вышестоящий уровень соответствует большей степени агрегации данных по соответствующему измерению. Так, измерение «Исполнитель» может определяться направлением консолидации, состоящим из уровней обобщения «предприятие—подразделение — отдел—служащий». Измерение «Время» может даже включать два направления консолидации: «год — квартал — месяц — день» и «неделя — день», поскольку счет времени по месяцам и по неделям несовместим. В этом случае становится возможным произвольный выбор желаемого уровня детализации информации по каждому из измерений. Операция спуска (drilling down) соответствует движению от высших ступеней консолидации к низшим; напротив, операция подъема (rolling up) означает движение от низших уровней к высшим. Интеллектуальный анализ данных. Наибольший интерес в СППР представляет интеллектуальный анализ данных (Data mining), так как он позволяет провести наиболее полный и глубокий анализ проблемы, дает возможность обнаружить скрытые взаимосвязи, принять наиболее обоснованное решение. Современный уровень развития аппаратных и программных средств с некоторых пор сделал возможным повсеместное ведение баз данных оперативной информации на разных уровнях управления. В процессе деятельности промышленные предприятия, корпорации, ведомственные структуры, органы государственной власти и местного самоуправления накопили большие объемы данных, и существуют большие потенциальные возможности по извлечению полезной аналитической информации, на основе которой можно выявлять скрытые тенденции, строить стратегию развития, находить новые решения. Интеллектуальный анализ данных (ИАД)—это процесс поддержки принятия решений, основанный на поиске в данных скрытых закономерностей (шаблонов информации). При этом накопленные сведения автоматически обобщаются до информации, которая может быть охарактеризована как знания. В общем случае процесс ИАД состоит из трех стадий: 1) выявление закономерностей; 2) использование выявленных закономерностей для предсказания неизвестных значений (прогностическое моделирование); 3) анализ исключений, предназначенный для выявления и толкования аномалий в найденных закономерностях. Бизнес-инжиниринг. Не роскошь, а средство управления Бизнес-инжиниринг, как и многие другие методы управления, пришел к нам с Запада. В бизнес-инжиниринге во главу угла ставится процессный подход, где объектом управления являются процессы на предприятии. Итак, в чем же суть процессного подхода в управлении? До сих пор, фактически, господствовал функциональный подход. То есть, считалось, что фирма - это некий механизм, который обладает набором функций. Эти функции распределяются среди подразделений, где их исполняют сотрудники предприятия в зависимости от своей специализации. Именно сочетание функционального и процессного подхода к управлению предприятием, как правило, является "золотой серединой". Функциональная структура предприятия определяет "что делать", а процессная - "как делать". Это две неразрывные стороны управления. Если менеджер, управленец, руководитель фирмы сможет посмотреть на организацию именно с этой точки зрения, то бизнес-инжиниринг станет для него действительно полезным и эффективным инструментом управления. Вся деятельность по управлению и совершенствованию бизнес-процессов осуществляется с помощью техники бизнес-инжиниринга, которая реализует следующие возможности: Создание (дизайн) бизнес-процессов Для этого используется специальный язык описания бизнес-процессов. Он позволяет описывать существующие процессы ("как есть"), а также создавать модели будущего. Модель включает в себя описание всех составляющих процесса - функции, ресурсы, участников, цели, информацию, результаты, события, направление и последовательность действий, - таким образом, отражая существующую реальность или представление о ней в будущем. Все участники процесса выполняют свои функциональные обязанности в соответствии с этой моделью. Каждый сотрудник четко знает все свои действия в рамках всех процессах, в которых он задействован. Поскольку описание имеет многоуровневую структуру (сначала описывается процесс на макроуровне, т.е. на уровне предприятия, а затем переходит к описанию нижнего уровня с более высокой степенью детализации), это обеспечивает системность, структурную взаимосвязанность. Действия всех подразделений и сотрудников, выполняющих свои обязанности в соответствии с такой моделью, отлажены, скоординированы и направлены в русло общего процесса для достижения общего результата. Изменение бизнес-процессов Любые изменения условий ведения бизнеса - появление нового направления деятельности, расширение продуктовой линейки, изменения в схеме поставок, установка оборудования с другой технологией - все это требует немедленной трансформации затронутых бизнес-процессов. Существующая модель корректируется, изменения доводятся до исполнителей, и они начинают выполнять функции в соответствии с новыми условиями. Постоянная адаптация бизнес-процессов к изменяющимся условиям - эффективный механизм управления бизнесом. Анализ бизнес-процессов Модель процесса (имеющегося или проектируемого), благодаря наглядности описания, дает возможность эффективного анализа того, насколько оптимально он ведет к поставленной цели. В качестве анализируемых факторов могут выступать логистика процесса, его продолжительность и стоимость (в том числе распределение их по этапам), и другие, от которых может зависеть эффективность выполнения. Данные анализа позволяют изменять процесс, постоянно повышая его качество. Оптимизация бизнес-процессов Постоянно осуществляя мониторинг и проводя анализ бизнес-процессов, предприятие находит резервы повышения эффективности своей деятельности путем оптимизации бизнес-процессов. Могут быть выявлены и устранены следующие факторы: дублирование функций, "узкие" места, чрезмерная стоимость каких-либо операций, низкое качество выполнения операций, наличие излишних операций, несогласованность действий участников и т.п. Оптимизация может быть двух типов - постоянное совершенствование процессов (эволюционный путь) и периодическое радикальное изменение (революционный путь). Первый способ используется в рамках текущей деятельности, когда предприятию не нужны резкие изменения. Второй путь используется, когда необходимы преобразования в связи с существенно изменившимся порядком деятельности, например, проведением комплексной автоматизации. В таких случаях ставится задача как бы "начать все с нуля". Такой подход позволяет избежать применения к старым процессам новых технологий. Техника революционной оптимизации бизнес-процессов называется реинжинирингом, мы говорили об этом в предыдущей статье. Документирование бизнес-процессов Все действия и изменения в управлении бизнес-процессами необходимо отражать документально. Модели бизнес-процессов создаются в виде описаний, представляющих собой диаграммы на бумажных и электронных носителях. Все это в комплексе составляет репозиторий бизнес-процессов предприятия. Любые изменения обязательно отражаются в моделях, чтобы предприятие могло постоянно поддерживать актуальную версию всего комплекса бизнесов-процессов. Аналогичным образом можно планировать будущие процессы и сохранять их в виде версий, которые анализируются, проверяются и отлаживаются, и только потом становятся рабочими.
Дата добавления: 2014-01-07; Просмотров: 2499; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |