• Гідрологія і Гідрометрія
• Господарське право
• Економіка будівництва
• Економіка природокористування
• Економічна теорія
• Земельне право
• Історія України
• Кримінально виконавче право
• Медична радіологія
• Методи аналізу
• Міжнародне приватне право
• Міжнародний маркетинг
• Основи екології
• Предмет Політологія
• Соціальне страхування
• Технічні засоби організації дорожнього руху
• Товарознавство продовольчих товарів

Системи підтримки прийняття рішень

В 1980-е роки американські і японські компанії почали розвивати інформаційні системи, які разюче відрізнялися від MIS. Ці системи поклали початок процесу "інтелектуалізації" ИС. Нові системи були меншими, інтерактивними, і їхньою метою було допомогти кінцевим користувачам працювати з усіма типами даних, проводити аналітичні дослідження, будувати моделі й грати сценарії для рішення слабоструктурированных і взагалі неструктурованих проблем в інноваційних проектах. Системи, що надають такі можливості, називаються системами підтримки прийняття рішень - СППР (Decision Support System - DSS) [Turban E.,

Рис. 2.1. Система підтримки ухвалення рішення як складова частина КИСНУВ

У середині 1980-х такі системи стали використовуватися в поточній діяльності великих компаній і корпорацій. У цей час DSS є обов'язковою частиною корпоративних ИС (КИСНУВ).

Приведемо основні характеристики систем підтримки ухвалення рішення:

• пропонують гнучкість використання, адаптируемость і швидку реакцію;
• допускають керування входом і виходом;
• працюють практично без участі професійних програмістів;
• забезпечують інформаційну підтримку для рішень проблем, які не можуть бути визначені заздалегідь;
• застосовують складний багатомірний і багатофакторний аналіз і інструментальні засоби моделювання.

Добре розроблені DSS застосовуються на багатьох рівнях підприємства. Керівники компанії й ведучі менеджери можуть користуватися фінансовими модулями DSS, щоб пророчити ефективність використання активів компанії при зміні ділової активності або економічної ситуації в країні. Менеджерам середньої ланки та ж система може бути корисної для оцінки перспективності короткострокових інвестицій по виконуваних проектах. Для керівників проектів - це інструмент для фінансового планування й розподілу засобів по планованих закупівлях.

DSS складаються із трьох компонентів: програмного ядра й сховища даних, аналітичних засобів обробки, аналізу й подання інформації, телекомунікаційних пристроїв.

Рис. 2.2. Основні компоненти системи підтримки ухвалення рішення

Сховище даних надає єдине середовище зберігання корпоративних даних, організованих у структури й оптимізованих для виконання аналітичних операцій.

Аналітичні засоби дозволяють кінцевому користувачеві, що не має спеціальних знань в області інформаційних технологій, здійснювати навігацію й подання даних у термінах предметної області. Для користувачів різної кваліфікації DSS мають у своєму розпорядженні різні типи інтерфейсів доступу до своїх сервісів

Аналітичні системи дозволяють вирішувати три основних завдання: аналіз різнорідної багатомірної інформації різного ступеня формализованности в реальному часі, наступний інтелектуальний аналіз даних з побудовою моделей розвитку ділової ситуації й ведення звітності.

Процес ухвалення ділового рішення (рис. 2.3)відрізняється від аналогічного процесу в науковій або соціальній сфері тим, що перетворення робочої гіпотези в рішення ускладнюється двома об'єктивно існуючими проблемами.

Рис. 2. 3. Ітераційний процес ухвалення рішення

Перша з них полягає в тому, що нагромадження особистого досвіду в ході повсякденної діяльності в бізнесменів відстає від динамічної зміни економічної ситуації - що особливо характерно для сучасної Росії. Друга проблема полягає в тім, що в підприємницькій діяльності - так ще в умовах вільного ринку - практично відсутня можливість проведення цілеспрямованих експериментів, які дозволяють перевіряти правильність гіпотези на практиці.

Отже, стосовно до бізнес-діяльності процес ухвалення рішення перетерплює розрив як мінімум у двох крапках: на етапі висування гіпотез і на етапі експериментальної верифікації моделей. Ліквідувати ці розриви покликаний активно, що розвивається напрямок, інформаційних технологій - технологія багатомірного аналізу даних ( On-Line Analytical Processing - OLAP).

Коротко цю технологію можна охарактеризувати наступними словами: Швидкий Аналіз Поділюваної Багатомірної Інформації (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information - FASMI).

Цінність технології багатомірного аналізу даних для бізнесу визначається тим, що вона дозволяє витягати з "сирих" структурованих (як правило, у вигляді таблиць) даних інформацію й знання, використання яких у прийнятті й реалізації рішень дозволяє створювати додаткову вартість у компанії в порівнянні з вартістю, створюваної під час відсутності такої інформації.

Читайте також:

1. I. Органи і системи, що забезпечують функцію виділення
2. I. Особливості аферентних і еферентних шляхів вегетативного і соматичного відділів нервової системи
3. II. Анатомічний склад лімфатичної системи
4. III. Сприйняття й засвоєння учнями навчального матеріалу
5. IV. Прийняття рішень у полі четвертої інформаційної ситуації
6. IV. Розподіл нервової системи
7. IV. Система зв’язків всередині центральної нервової системи
8. IV. Сприйняття та усвідомлення навчального матеріалу
9. IV. Філогенез кровоносної системи
10. POS-системи
11. V здатність до встановлення та підтримки гарних особистих стосунків і веденню етичного способу життя.
12. V. Прийняття рішень у полі п’ятої інформаційної ситуації

Переглядів: 1118