Выделяют три типа таких инструментальных средств:
1. Средства многомерного анализа - также известные как OLAP (On-Line Analytical Processing) - программное обеспечение, которое дает пользователю возможность наблюдать данные в различных измерениях, направлениях или сечениях.
2. Инструментальные средства запросов (Query Tools) - программное обеспечение, позволяющее формировать запросы к данным по содержанию или образцу.
3. Инструментальные средства поиска данных (Data Mining Tools) - программное обеспечение, которое осуществляет автоматический поиск важных образцов (моделей), или зависимостей в данных.
Наличие в обучающей системе, построенной на основе классической DSS (Decision support system), развитых средств моделирования и советующих средств качественно меняет загрузку ЛПР в направлении интеллектуализации их деятельности. Это достигается за счет увеличения информационных потоков, проходящих через обучающую систему, являющейся неотемлемой частью МРИС. Такой прирост связан с развитием информационных технологий, которые в настоящее время дают всю больше возможностей переработки малоформализуемой информации. Развитие в математике и информатике таких направлений, как нечеткие множества, многозначные логики и др., совершенствование средств программирования и технических средств позволяет осуществлять такую обработку.
Внедрение в практику систем, построенных на основе подхода DSS характеризуется множеством проблем, в их числе слабая интеграция программных средств, обеспечивающих характерные возможности DSS. Это можно объяснить относительно малым опытом создания и использования по-настоящему развитых DSS-систем и большой стоимостью их разработки. Последний фактор связан с необходимостью обеспечения адекватности, заложенных в DSS модель для полноценного управления, а также чрезмерное усложнение системы и
одновременно необходимость развития дружественности систем, что совпадает с возможностями развития средств вычислительной техники.
Желаемые качества гибкости и адаптивности обучающей системы требуют от нее глубокой параметризации, что делает ее чрезвычайно сложной. Поэтому необходимы решения, которое позволяли бы имея основной алгоритм обучения обеспечить его индивидуальный характер. Для этого можно использовать подход, применяющийся в цепях Маркова. В каждый момент времени объем незнания не зависит от предшествующего процесса обучения. Тогда для ликвидации незнания нет необходимости возвращаться на шаг назад, но обучаемый должен иметь удобный инструментарий и необходимую информацию, чтобы разобраться с незнанием самостоятельно. Этому решению как нельзя более соответствует подход ЕPSS (Electronic perfomance support system) – использования электронных систем поддержки исполнения, обеспечивающий получение основных знаний и осуществляющий поддержку принятия решений для выработки навыков и умений.
Для EPSS характерными тенденциями по сравнению с DSS являются:
увеличение малоформализуемого информационного потока, проходящего через ЭИС;
более дружественный интерфейс;
более полный учет требований пользователя, его психологических особенностей, менталитета;
более гибкая система технологических настроек;
более гибкая и более полная система обучения пользователя новой для него функциональной информационной технологии.
EPSS углубляет DSS делая его более комфортным для обучаемого за счет улучшения инструментария и предоставляет пользователю возможность постоянного совершенствования знаний. EPSS характеризуется совокупностью функциональной информационной технологии и технологии, которую назовем образовательной. Любая функциональная информационная технология в EPSS немыслима без добавки, которой, в нашем случае, является образовательная технология. Синтез функциональной информационной и образовательной технологий образует образовательную информационную технологию, состовляющей основу обучающей системы МРИС.
Особенно важной отличительной особенностью EPSS является системная интеграция констатирующих, моделирующих, обучающих и советующих технологий в единую систему.
Внутри обучающей системы, должен присутствовать встроенный ЕPSS блок, который оценивал бы принципиальную возможность решения, принятого обучаемым и его эффективность, а также распознавал бы сделанные ошибки и определял бы для системы в целом способы устранения их источников, т.е. методику и форму подкачки знаний, наиболее удачных для обучаемого (см. рис. 2.10).
Детализация должна осуществляться с определенным акцентом на область незнания обучаемого. Таким образом, стратегия обучения может постоянно меняться, являясь функцией психологических особенностей обучаемого (образное, логическое мышление) и суммы знаний об объекте познания, которыми обладает обучаемый.
Таким образом ЕPSS должна содержать:
1.Констатирующее программное обеспечение, то есть соответствующие данные. Например, учебный материал, примеры, случаи и т.д.
2.Моделирующее программное обеспечение, подготавливающее ответ на вопрос: – “Что будет если... ?”.
3.Советующее программное обеспечение, которое может дать ответ на вопрос “Как сделать, чтобы... ?”.
Обычно обучающая система хорошего качества меняет стратегию обучения в зависимости от контекста ответов на контрольные вопросы. При этом обучаемый следует определенному алгоритму обучения, в который заложен ряд траекторных целей на выполнение которых, всегда одних и тех же, система должна вывести любых обучаемых и распознав незнание пытаться его локализовать и ликвидировать подкачкой необходимых знаний и их закрепления. Если же этого сделать не удается система поднимается на понятие выше и действует по такому же алгоритму. Локализация же незнания сводится к его детализации. Однако направление детализации может быть различным, и это различие зависит, прежде всего, от признаков классификации понятий, которые мы закладываем в систему. Упрощенно контур обучение состоит из двух блоков. Первый блок, используя какую-либо стратегию, осуществляет дозированное представление обучаемому знаний. Это представление может происходить по линейной или сетевой схеме. По мере продвижения по графу обучения система периодически переключается на блок контроля, который может быть построен различными способами.
Стратегия обучения не меняется в зависимости от ответов, хотя правильность ответов и проверяется. В традиционных обучающих системах используется именно такая схема и на каждый вопрос предлагаются альтернативные ответы, один или несколько. Недостаток такого решения заключается в том, что необходимо очень четко, без неоднозначности сформулировать вопросы и определить ответы. Из альтернативных ответов трудно выделить смысл непонимания, хотя принципиально этот недостаток преодолим за счет увеличения числа контрольных вопросов.
Если стратегия обучения меняется, то мы можем говорить об управлении процессом обучения, которое по функциям ничем не отличается от управления любым другим объектом: учет – ответ на контрольные вопросы; анализ – распознавания содержания ответов; планирование действий системы по адаптации стратегии обучения; регулирование – предъявление очередной порции знаний, требуемого уровня и смысла.
Таким образом, EPSS является мощным средством повышения эффективности МРИС, обеспечивая индивидуальное обучение, улучшение управления системой за счет усиления функций поддержки и улучшение адаптивных свойств системы к требованиям конкретного пользователя. Развитие общества и бизнеса требует адекватного инструментария для управления. Знание тенденций и основных направлений развития информатики, позволяют выработать научно-обоснованные стратегии целенаправленного управления процессом ее развития. Глобальная информатизация общества является одной из причин его развития, поэтому вопросам взаимной адаптации и трансформации естественных структур и искусственно созданных информационных систем следует уделять самое пристальное внимание.
33. Каковы особенности, позитивные и негативные стороны
внедрения DSS-систем?
В небольшой инфраструктуре далеко не каждый процесс следует подробно описывать при помощи третьего уровня, только самые важные, порядок исполнения которых критичен с точки зрения безопасности, или же во внешних требованиях, например, стандарте PCI DSS, содержится прямое условие их подробной детализации. Во всех других случаях уровень декомпозиции должен определяться здравым смыслом.
34. Что такое заказная ИС?
Под заказными или уникальными системами обычно понимаются системы, создаваемые для конкретного предприятия, не имеющие аналогов и не подлежащие в дальнейшем тиражированию. Подобные системы используются либо для автоматизации деятельности предприятий с уникальными характеристиками, либо для решения крайне ограниченного круга специальных задач. В основном подобные системы применяются в органах государственного управления, образования, здравоохранения, военных организациях. Заказные системы, как правило, либо вообще не имеют прототипов, либо использование прототипа требует значительных его изменений, имеющих качественный характер. В этом плане разработка заказной системы по существу является НИОКР . Как любыеНИОКР , она характеризуется повышенным риском в плане получения требуемых результатов. Для снижения рисков и расходов на разработку целесообразно использовать апробированную на практике методику. Желательно, чтобы в состав методики входили следующие элементы:
· модель технологического процесса (последовательность технологических операций, требования к входной и выходной информации и результатам);
· модель процесса управления самим технологическим процессом (этапы, процессы управления качеством, результатами, требования к квалификации специалистов);
· инструментальные средства, используемые при разработке.
Одним из примеров такой методики является комплексное использование подхода CDM Advantageгм, метода управления проектами PJM и CASE-средства Designer/2000 в качестве инструментального средства корпорации Oracle .
35. Что такое уникальная ИС?
36. Что такое тиражируемая ИС?
Тиражируемая система не требует доработки со стороны разработчика, и пользователь должен принимать ее, как таковую. Например, тиражируемая информационная система (хотя она так и не воспринимается) - Microsoft BackOffice. Эта система существует сама по себе и может решать определенные корпоративные задачи, но попробуйте заcтавить Microsoft что-то в ней изменить! К корпоративным тиражируемым системам относятся также "1С:Торговля" и в меньшей степени "Экипаж". Чем выше мы поднимаемся, тем большую видим гибкость - система превращается в полузаказную. "Галактику" я уже не назову тиражируемой. Здесь необходимы этапы настройки, внедрения.
В принципе тиражируемые системы предназначены для малых предприятий. Но есть какой-то критический масштаб предприятия, начиная с которого дешевле, правильнее и быстрее пойти на затраты, связанные с доработкой ПО, чем на затраты, обусловленные необходимостью реорганизации деятельности. Маленькие компании способны "подогнать" свои бизнес-процессы под требования тиражируемых систем - у них и бизнес-процессы короткие. Более крупные так не могут.
- Какова тогда для Вас мерка - что значит "крупное предприятие"?
Крупное предприятие - это сотни документов в месяц и более пяти человек в цепочках бизнес-процессов.
Обычно еще называют количество рабочих мест в системе, но это ерунда, а не критерий. Потому что если у меня работают четыре экономиста, то для создания корпоративной системы складываются намного более сложные условия, чем при наличии сотни кассиров кассовых аппаратов.
37. Что такое система-конструктор?
С технологической (архитектурной) точки зрения система-конструктор – это программный продукт, который: включает ядро, в котором определена принципиальная модель предметной области, а также базовый набор классов (максимально абстрактных) и основных методов работы с ними; включает конфигурацию, которая представляет собой реализацию информационной системы, построенной из классов и методов ядра; включает инструментарий, позволяющий пользователю строить свой собственный вариант конфигурации
Задачи управления в каждой организации, несомненно, являются уникальными, но, как правило, для всякого конкретного вида деятельности можно выделить типовые задачи. Подробный перечень типовых испецифических задач и их взаимосвязей может стать прототипом технического задания на систему.
При анализе функциональности системы-конструктора целесообразно все требуемые функции подразделить на ряд категорий: а) функции, уже реализованные в типовых конфигурациях системы-конструктора; б) функции, не реализованные в типовых конфигурациях, но которые можно реализовать при помощи средств конфигурирования; в) функции, которые нельзя реализовать (собственными силами) без коренной переделки системы.
ИС – трансформер , реализует базовую функциональность по управлению данными, по реализации бизнес логики и предоставлению графического пользовательского интерфейса, но не имеет реализованной бизнес модели для начала эксплуатации в рамках какой-либо предметной области.
38. Что такое адаптация ИС?
39. Что такое адаптируемые ИС?
Адаптируемые системы
Проблема адаптации программного обеспечения АСУП, т. е. приспособления к условиям работы на конкретном предприятии, была осознана с самого начала работ по автоматизации управления.
Содержание и методы адаптации эволюционировали вместе с методологией создания и внедрения систем. Суть проблемы в том, что в конечном итоге каждая АСУП уникальна, но вместе с тем ей присущи и общие, типовые свойства. Любая подсистема программного обеспечения отображает обе эти стороны АСУП. В технологическом смысле адаптация программного обеспечения АСУП - это переход от базовой системы, отображающей типовые свойства системы, к окончательному решению, приспособленному для работы в данной АСУП.
Требования к адаптации и сложность их реализации существенно зависят от проблемной области, масштабов системы, степени соотношения между формализованным и неформализованным при решении задач управления.
Даже первые программы, решавшие отдельные задачи управления, создавались с учётом необходимости их настройки по параметрам. Поскольку на раннем этапе остро стоял вопрос обеспечения вычислительными мощностями, то главное внимание уделялось настройке потребностей в оперативной памяти, способам остановки при решении задач оптимизации, управлению программой для обхода программных модулей, не используемых в конкретном расчёте.
С появлением типовых решений в виде пакетов прикладных программ (ППП ) появилась необходимость в специальных процедурах предварительной генерации. Процедуры охватывали параметры, которые определяли режим функционирования программного обеспечения, требования к информационному обеспечению, условия подключения и использования внешних программ. Применение ППП как базовых систем привело к увеличению формализованной составляющей в системе управления предприятием. Усложнилась и адаптация систем к условиям предприятия. Появились подразделения эксплуатации программного обеспечения, занимавшиеся, в том числе, и вопросами адаптации программных систем. Стало очевидно, что адаптация в АСУП является не только программно-технической, но и организационной проблемой.
Интерактивные системы, сделавшие управленцев всех уровней непосредственными пользователями вычислительных систем, привели и к новому пониманию проблемы адаптации. Глубинные причины были прежними - смещение соотношения между формализованным и неформализованным в сторону формализации процесса Управления. Основная сложность заключалась в том, что формализация затронула не только типовые, но и уникальные функциональности в системе управления предприятием.
Из всего множества трудностей, проявившихся на данном этапе развития АСУП, следует остановиться на двух. Первая - организация дружественного интерфейса между пользователем и вычислительной средой. В ходе развития систем управления в арсенал средств организации интерфейса вошли меню различного вида, электронные доски и панели, диаграммы типа диаграмм Черноффа и Ишикавы, графика и многое другое. Вторая трудность носила системный характер. Прежний подход - настройка системы силами консультантов практически без участия управленцев - стал невозможен. Выяснилось, что во многих случаях оказывается неэффективной организация внедрения, при которой будущие пользователи сначала формулируют требования к системе с учётом специфики предприятия во всех деталях, а затем консультанты настраивают систему на условия применения. Существует ряд причин подобной неэффективности. Во-первых, как правило, управленцы - практики не владеют методологиями системного анализа. Во-вторых, объём информации, касающейся деталей в организации управления на конкретном предприятии, оказывается слишком велик. В-третьих, не всегда эта информация оказывается полезной и консультантам в силу её "одноразового" характера. В-четвертых, при такой организации трудно реализовать принцип новых задач, для этого в процессе внедрения потребовались бы дополнительные итерации.
Поэтому были предложены методики разработки и внедрения программного обеспечения, в основу которых были положены новые принципы:
· привлечение пользователей к разработке системы, в том числе и к разработке программного обеспечения;
· прототипирование программного обеспечения;
· совмещение процесса обучения пользователей работе с базовой системой создания прототипа программного обеспечения.
Примером может служить подход, предложенный компанией Computer Associates в начале 90-х годов для проектов типа MRPII/ERP на базе системы CA-CAS .
Прототип ПО АСУП в дальнейшем может использоваться в следующих работах:
· при обучении более широкого круга персонала;
· при опытной эксплуатации;
· при модификации с целью получения окончательного варианта ПО.
Такой подход позволил в определённой степени решить проблему адаптации системы управления и в динамике, поскольку работники предприятия в ходе создания прототипа приобретали навыки работы со средствами проектирования и модификации системы.
Дальнейшее развитие методов и средств адаптации базовых систем направлено на достижение следующих целей:
· повышение уровня автоматизации проектирования и внедрения систем;
· обеспечение непрерывного управления конфигурацией и параметрами системы на всех стадиях её жизненного цикла;
· сокращение сроков внесения изменений в конфигурацию и параметры системы по мере модернизации производственного процесса и управления;
· совмещение типовых решений, проверенных практикой, с решениями, зависящими от конкретных условий предприятия.
Примером одного из многочисленных средств адаптации базовых систем является методология Orgware, используемая фирмой BAAN.
Разработка АСУП на предприятии может вестись как "от нуля", так и на основе референционной модели (Reference Model ).
Референционная модель представляет собой описание облика системы, функций, организационных структур и процессов, типовых в каком-либо смысле (отрасль, тип производства и т. д.). В ней отражаются типовые особенности, присущие определённому классу предприятий. Ряд компаний - производителей адаптивных АСУП совместно с крупными консалтинговыми фирмами в течение ряда лет ведёт разработку референционных моделей для различных отраслей. Существуют подобные модели для предприятий автомобильной, авиационной и других отраслей. Каждая модель является типовым проектным решением , на основе которого можно строить конкретные проекты.
Следует отметить, что адаптации и референционные модели входят в состав многих систем класса MRPII/ERP , что позволяет значительно сократить сроки их внедрения на предприятии.
Если в распоряжении предприятия нет референционной модели, то модель её уровня надо создавать в процессе проектирования как исходную. На основе исходной модели затем происходит проектирование, уточнение и детализация системы управления. Референционная модель в начале работ по автоматизации управления предприятием может представлять собой описание существующей системы и служить, таким образом, точкой отсчёта, с которой начинаются работы по совершенствованию системы управления.
Процесс проектирования системы может включать несколько фаз.
Результаты первой фазы: границы действия будущей системы и концептуальная бизнес-модель , которая отражает в укрупнённом виде функциональную структуру системы управления и связки функций управления для различных видов заказов, проходящих через систему.
В ходе второй фазы создается и документируется в репозитарии референционная бизнес-модель . Как правило, референционная модель включает следующие компоненты:
· иерархию бизнес-функций, представляющую собой нисходящую иерархическую структуру, описывающую в укрупнённом виде функциональную структуру будущей системы. При этом для нижних элементов структуры допускается задание нескольких вариантов реализации;
· модели бизнес-процессов. Это более глубокие модели, показывающие, как должны реализоваться функции. Внешне они напоминают традиционные блок-схемы и описывают последовательность элементарных действий, которые могут быть выполнены системой, другими приложениями, ручными действиями, бизнес-процессами более глубокого уровня;
· модель организационной структуры, которая описывает структуру организации, отношения между подразделениями и людьми и роли, предписываемые управленцам.
На следующей фазе создается проектная модель предприятия (Project Model ), которая является развитием и уточнением функциональной структуры для конкретного предприятия. Она может быть создана и минуя референционную модель, но такой подход не является эффективным для сложных проектов.
Заключительная фаза - привязка проектной модели к ролям, заданным детализированной моделью организационной структуры, к функциям системы и техническим средствам. В результате создаётся комплексная конфигурация программного и организационного обеспечения, технических средств.
40. Какие существуют способы приобретения ИС?
покупка готовой ИС;
покупка и доработка ИС;
аутсорсинг ИС.
41. Каковы преимущества и недостатки покупки ИС?
Способ приобретения ИС - последовательность действий от определения и формализации потребностей в информационной системе до момента, пока ИС не будет внедрена на предприятии.
Классификация способов приобретения ИС:
покупка готовой ИС;
разработка ИС (самостоятельная или заказная);
покупка и доработка ИС;
аутсорсинг ИС.
Преимуществами закупки готовых ИС являются : время разработки равное нулю; система тиражирована (наличие документации)
Недостатками закупки готовых ИС являются : система тиражирована (Вопросы защиты информации); необходима адаптация к предъявляемым требованиям.
Недостатками разработки ИС специализированной фирмой являются: длительное время разработки
Недостатками самостоятельной разработки ИС являются : длительное время разработки; отсутствия должной квалификации разработчиков; необходимость создания отдела ИТ.
Преимуществами самостоятельной разработки ИС являются : система уникальна; хорошая адаптация к предъявляемым требованиям
Преимуществами разработки ИС специализированной фирмой являются: система уникальна; хорошая адаптация к предъявляемым требованиям; наличие должной квалификации разработчиков.
Аутсорсинг ИС – это: заказ информационной системы фирмой-потребителем у фирмы-производителя ИС; сдача ИС фирмой-производителем в аренду фирме-потребителю ИС; выполнение сторонней фирмой обработки информации для фирмы-потребителя.
: возможность сфокусировать внимание компании на ее основном бизнесе; возможность гибко реагировать на изменения на рынке и внутри компании; отсутствие необходимости в расширении штата компании; сокращение затрат на операции.
Недостатками аутсорсинга ИС являются: возможность потери поставщика (надежность)
42. Каковы преимущества и недостатки разработки ИС фирмой-
разработчиком ИС?
Преимущества:
Проект выполняет высококлассная команда профессионалов;
Полноценное документирование проекта;
Разрабатываются с учетом специфики конкретного предприятия, требований и пожеланий специалистов предприятия, которые будут эту ИС использовать;
Могут быть реализованы нестандартные, экзотические функции, которые никогда не появятся в коробочных системах;
Бывает, что на предприятии работает другая ИС, которую заказчик не хочет менять (или даже несколько). В таком случае могут быть заказаны средства интеграции этих систем в одну с целью сохранения бизнес-процессов и накопленных данных;
Отсутствует лишняя функциональность. Интерфейс не перегружен и работать с такой системой обычно проще;
Заказные системы производительнее универсальных и предъявляют меньшие требования к аппаратуре;
Заказная система может развиваться разработчиком в требующемся заказчику направлении;
Разработка, настройка и сопровождение находится в одних руках профессионалов, что повышает устойчивость системы;
Недостатки:
Часто самая большая стоимость;
Часто занимает самое длительное время;
Наличие самого периода разработка;
Отсутствует возможность заранее познакомиться с системой, "пощупать ее руками";
43. Каковы преимущества и недостатки разработки ИС
собственными силами?
Преимущества:
Хорошая адаптация к предъявляемым требованиям;
Продукт не тиражируем (индивидуален);
Возможность быстрого изменения функциональности
Недостатки:
Разработка не закончится никогда;
Плохая адаптивность;
Необходимо создавать команду, либо отрывать от работы текущих сотрудников ИТ отдела;
Часто учитываются пожелания руководства в ущерб качеству разработки;
Проект может захлебнуться:
– из-за нехватки квалификации внутренних специалистов;
– из-за ухода ведущих специалистов;
– из-за нехватки внутренних ресурсов;
Часто плохая документированность системы;
44. Каковы преимущества и недостатки покупки и доработки
Покупка ИС :
При покупке ИС необходимо:
Оценить сам программный продукт (функционал и другие свойства);
Оценить обеспечивающую технологию и платформу;
Оценить качество обслуживания (HotLine,скорая помощь, новые версии, обучение и др.);
Оценить фирму-поставщика;
Преимущества:
Время разработки равно нулю;
Система тиражирована;
Часто имеется возможность выбора из нескольких готовых систем;
Помимо ИС вы покупаете и бизнес процессы;
Недостатки:
Необходима адаптация под организационную структуру, функциональные требования и т.д.;
Система тиражируема: вопросы защиты, новизны и др. вызывают определенные опасения;
Высокая степень риска;
Потребности сотрудников в функционале системы скорее всего будет удовлетворены не полностью;
Покупка и доработка ИС:
В этом случае покупается ядро системы (например, в бухгалтерии это проводки), а остальное доделывается.
Преимущества:
Покупаемое ядро является отлаженным и законченным компонентом;
Возможная доработка именно требуемой функциональности;
Не надо платить за то, что компании не нужно;
Недостатки:
Необходим отдел информационных технологий;
Схема эффективна, если объем работ по доведению относительно невелик;
Часто можно доработать только в рамках информационной модели ядра;
45. Каковы преимущества и недостатки заказных, уникальных и
тиражируемых информационных систем?
ИС делятся на индивидуальные и тиражируемые системы, а также на самостоятельные и заказные разработки.
Основные аргументы за и против этих вариантов приведены в
таблице.
Самостоятельная разработка
"+" Полное соответствие текущим требованиям организации
Наличие предыдущих наработок
"-" Большая стоимость разработки (особенно по сравнению со стоимостью «коробочных» продуктов)
Возникновение проблем, связанных с модификацией системы
Готовая (тиражируемая) система (адаптированная)
"+" Поддержка и обновление версий
Соответствие российским и международным стандартам
"-" Высокая стоимость готовых систем (среднего и особенно высшего класса)
Зависимость от фирмы разработчика
Недостатками зарубежных ИС
46. Каковы преимущества и недостатки отечественных и
зарубежных информационных систем?
Отечественная или зарубежная тиражируемая система.
Существуют два полярных мнения:
1) сколько бы ни стоила отечественная система, она предпочтительнее импортной, внедрение которой обходится несравнимо дороже. Кроме того, отечественные системы лучше приспособлены к условиям российского бизнеса;
2) единственными системами, которые позволяют полностью автоматизировать все аспекты управления предприятием, являются зарубежные системы типа ERP. Поэтому, несмотря на их более высокую стоимость, предприятиям следует выбирать именно ERP-системы, жизнеспособность которых подтверждена мировым опытом.
Преимуществами зарубежных ИС являются : высокое качество; большая функциональность; высокая надежность
Преимуществами отечественных ИС являются : адаптированность к российским условиям.
Недостатками зарубежных ИС являются: необходимость адаптации к российским условиям
Недостатками отечественных ИС являются: не достаточно высокое качество; не достаточно большая функциональность; не достаточно высокая надежность
47. Каковы преимущества и недостатки аутсорсинга?
Аутсорсинг ИС – это:
заказ информационной системы фирмой-потребителем у фирмы-производителя ИС;
сдача ИС фирмой-производителем в аренду фирме-потребителю ИС;
выполнение сторонней фирмой обработки информации для фирмы-потребителя.
Цели аутсорсинга
Снижение издержек (правда, более актуально для зарубежных стран, где ставка почасовой оплаты гораздо выше, чем в России);
При необходимости резкого сокращения срока работ (при высокой загруженности IT-специалистов);
В случае, если невозможно выполнить задачу силами своих сотрудников;
Функции и задачи аутсорсинга
Разработка и внедрение больших информационных систем;
Консалтинговые услуги (проведение тендеров, поиск партнеров, экспертные оценки, содействие в стратегии развития, подготовка регламентов, ИТ-аудит и т.п.);
Обслуживание и ремонт компьютерной и серверной техники;
Телекоммуникационные услуги;
Поддержка локальных сетей;
Обслуживание телефонного и офисного оборудования;
Развитие информационной безопасности;
Поддержку дорогостоящих с точки зрения ИТ бизнес-процессов (процессинг, выпуск пластиковых карт);
Преимуществами аутсорсинга ИС являются :
возможность сфокусировать внимание компании на ее основном бизнесе;
возможность гибко реагировать на изменения на рынке и внутри компании;
отсутствие необходимости в расширении штата компании;
сокращение затрат на операции.
Недостатками аутсорсинга ИС являются:
возможность потери поставщика (надежность)
48. Какие составляющие включает цена приобретения ИС?
Цена приобретения информационной системы включает стоимость программного продукта, стоимость СУБД, стоимость операционной системы
стоимость услуг: оценка стоимости сопутствующих профессиональных услуг, а затем соотношения между стоимостью лицензий и стоимостью этих услуг.
Стоимость инсталляции зависит от степени настройки решения в соответствии с индивидуальными требованиями заказчика; того, кто ее проводит и как она оценивается.
Стоимость аппаратного обеспечения: необходимые дополнительные устройства и аппаратура (серверы, запоминающие устройства, сетевое оборудование и т.д.).
Стоимость обновления версий и технической поддержки: какой процент от стоимости лицензии составляет стоимость обновления и технической поддержки в течение года; возможные скидки
Существуют следующие типы (сектора) ПО:
Универсальное – создаётся для массовой продажи многочисленным пользователям;
Специализированное – рассчитанное на конкретную группу пользователей;
Уникальное – разрабатывается по индивидуальному заказу для решения конкретной задачи.
От типа ПО зависит соотношение материальной и интеллектуальной составляющей и явных и неявных затрат в TCO.
Стоимость ИС и «железа» при покупке - современные политики лицензирования. Программное обеспечение защищено от несанкционированного копирования законами об авторских правах. Законы об авторских правах предусматривают сохранение за автором (издателем) программного обеспечения нескольких эксклюзивных прав, самое важное из которых - право на производство копий программного обеспечения.
Приобретение программного продукта - это приобретение лицензии (права) на его использование. Программное обеспечение на компьютере находится "в пользовании", когда оно помещено в постоянную память (обычно на жесткий диск, но возможно и на cd-rom или другое устройство для хранения информации) или загружено в оперативную память (ОЗУ).
Цена приобретения никогда не исчерпывает всех затрат, связанных с использованием информационных ресурсов, а в ряде случаев может оказаться даже и неосновной их статьей.
49. Какие составляющие совокупная стоимость владения ИС?
Совокупная стоимость владения (ТСО – Total Cost of Ownership) информационной системой – это: сумма прямых и косвенных затрат, которые несет владелец ИС за период ее жизненного цикла
Для функционирования ИС необходимо обеспечить как наличие средств генерации данных так и средства их анализа. Имеющиеся в ИС средства построения запросов и различные механизмы поиска хотя и облегчают извлечение нужной информации, но все же не способны дать достаточно интеллектуальную ее оценку, т. е. сделать обобщение, группирование, удаление избыточных данных и повысить достоверность за счет исключения ошибок и обработки нескольких независимых источников информации (не только корпоративных БД, но и внешних). Проблема эта становится чрезвычайно важной в связи с лавинообразным возрастанием объема информации и увеличением требований к информационным системам по производительности – сегодня успех в управлении предприятием во многом определяется оперативностью принятия решений, данные для которых и предоставляет ИС.
В последние годы все активнее стали применяться понятие «принятие решения» и связанные с этим понятием системы, методы, средства поддержки принятия решений. Принятие решения – акт целенаправленного воздействия на объект, основанный на анализе ситуации, определении цели, разработке программы достижения этой цели.
Системы поддержки принятия решений (СППР, DSS, Decision Support System) возникли в начале 70-х 20 столетия благодаря развитию управленческих информационных систем и успехам в создании систем искусственного интеллекта. На развитие СППР важное влияние оказали достижения в области информационных технологий, в частности телекоммуникационные сети, персональные компьютеры, динамические электронные таблицы, экспертные системы. Системы подобного класса основаны на технологиях искусственного интеллекта, как правило, не входят в состав интегрированных систем управления предприятием, а являются разработками третьих фирм.
Представляют собой системы, разработанные для поддержки процессов принятия решений в сложных мало структурированных ситуациях, связанных с разработкой и принятием решений. Главной особенностью информационной технологии поддержки принятия решений является качественно новый метод организации взаимодействия человека и компьютера. Выработка решения, что является основной целью этой технологии, происходит в результате итерационного процесса, изображенного на рисунке, в котором участвуют:
Система поддержки принятия решений в роли вычислительного звена и объекта управления;
Человек как управляющее звено, задающее входные данные и оценивающее полученный результат вычислений на компьютере.
Окончание итерационного процесса происходит по воле человека. В этом случае можно говорить о способности информационной системы совместно с пользователем создавать новую информацию для принятия решений.
СППР могут включать в себя ситуационные центры, средства многомерного анализа данных и прочие инструменты аналитической, позволяют моделировать правила и стратегии бизнеса и иметь интеллектуальный доступ к неструктурированной информации. Используемые на этом уровне специальные математические методы позволяют прогнозировать динамику различных показателей, анализировать затраты по разным видам деятельности, уяснять их детальную структуру, формировать подробные бюджеты по разным схемам.
До сих пор нет единого определения СППР, в качестве примера можно привести следующие:
Это наиболее мощный представитель класса аналитических систем ориентированный на: анализ больших массивов данных; на выполнение более сложных запросов; моделирование процессов предметной области; прогнозирование; нахождение зависимостей между данными; для проведения анализа «что если»;
Это интерактивная прикладная система, которая обеспечивает конечным пользователям, принимающим решение, легкий и удобный доступ к данным и моделям с целью принятия решений в слабоструктурированных и неструктурированных ситуациях в разных областях человеческой деятельности;
Это такие системы, которые основываются на использовании моделей и процедур обработки данных и мыслей, которые помогают принимать решение;
Это интерактивные автоматизированные системы, которые помогают лицам, принимающим решение, использовать данные и модели для решения неструктурированных и слабоструктурированных проблем;
Это компьютерная информационная система, используемая для поддержки разных видов деятельности во время принятия решений в ситуациях, когда невозможно или нежелательно иметь автоматическую систему, полностью выполняющую весь процесс решений;
Это многоуровневая многофункциональная автоматизированная система выработки и реализации решений, которая формируется на основе: синтеза функциональных и структурных схем отдельных звеньев объекта; сквозных моделей и задач по стадиям жизненного цикла изделия и самого объекта; объединения разрозненных локальных подсистем в единую систему управления; создания взаимосвязанных контуров управления и усиления роли оперативного управления (для изучения логики и диагностики их течения); углубления системного и программно-целевого подхода к планированию и автоматического анализа работы объекта; развития единых сквозных норм и нормативов; создания разветвленной АРМ (как интеллектуальных терминалов), обеспечения программных взаимосвязей, согласования информации и диалога.
DSS – это человеко-машинный вычислительный комплекс, ориентированный на анализ данных и обеспечивающий получение информации, необходимой для принятия решений в сфере управления.
Такое разнообразие определений отображает широкий диапазон разных типов СППР. Но практически все виды этих компьютерных систем характеризуются четкой структурой, которая содержит три главных компонента, которые составляют основу классической структуры СППР, отличающей ее от других типов ИС:
Интерфейс пользователя, который дает возможность лицу, имеющее право принимать решения, проводить диалог с системой, используя разные программы ввода, форматы и технологии вывода;
Подсистема, предназначенная для сохранения, управления, выбора, отображения и анализа данных;
Подсистема, которая содержит набор моделей для обеспечения ответов на множество запросов пользователей, для аналитических задач.
Чтобы разобраться в работе СППР, необходимо понять суть проблем, которые она решает, а также организационные процессы, в которые она включена. Так, например, при определении возможности внедрения СППР следует учитывать:
Структурированность решаемых управленческих задач;
Уровень иерархии управления фирмой, на котором решение должно быть принято;
Принадлежность решаемой задачи к той или иной функциональной сфере бизнеса;
Вид используемой информационной технологии.
Системы поддержки принятия решений получили широкое применение в экономиках передовых стран мира, причем их количество постоянно возрастает. На уровне стратегического управления используется ряд СППР, в частности для долго-, средне- и краткосрочного, а также для финансового планирования, включая систему для распределения капиталовложений. Ориентированные на операционное управление СППР применяются в областях маркетинга (прогнозирования и анализ сбыта, исследования рынка и цен), научно-исследовательских и конструкторских работ, в управлении кадрами. Операционно-информационные применения связаны с производством, приобретением и учетом товарно-материальных запасов, их физическим распределением и бухгалтерским учетом.
Главной особенностью информационной является качественно новый метод организации взаимодействия человека и компьютера. Выработка решения, что является основной целью этой технологии, происходит в результате итерационного процесса (рис. 1), в котором участвуют:
· система поддержки принятия решений в роли вычислительного звена и объекта управления;
· человек как управляющее звено, задающее входные данные и оценивающее полученный результат вычислений на компьютере.
Рис. 1 Итерационный процесс информационной
технологии поддержки принятия решений
Окончание итерационного процесса происходит по воле человека. В этом случае можно говорить о способности информационной системы совместно с пользователем создавать новую информацию для принятия решений.
Дополнительно к этой особенности информационной технологии поддержки принятия решений можно указать еще ряд ее отличительных характеристик:
· ориентация на решение плохо структурированных задач;
· сочетание традиционных методов доступа и обработки компьютерных данных с возможностями математических моделей и методами решения задач на их основе;
· направленность на непрофессионального пользователя компьютера;
· высокая адаптивность, обеспечивающая возможность приспосабливаться к особенностям имеющегося технического и программного обеспечения, а также требованиям пользователя.
Информационная технология поддержки принятия решений может использоваться на любом уровне управления. Кроме того, решения, принимаемые на различных уровнях управления, часто должны координироваться. Поэтому важной функцией и систем, и технологий является координация лиц, принимающих решения, как на разных уровнях управления, так и на одном уровне.
Система поддержки принятия решений (СППР) (англ. Decision Support System, DSS ) - компьютерная автоматизированная система, целью которой является помощь людям, принимающим решение в сложных условиях для полного и объективного анализа предметной деятельности. СППР возникли в результате слияния управленческих информационных систем и систем управления базами данных.
СППР - это информационно-аналитическая система , решающая задачи по информационному и интеллектуальному обеспечению лица, принимающего решения (ЛПР).
Системы поддержки принятия решений (СППР, DSS, Decision Support System) возникли в начале 70-х 20 столетия благодаря развитию управленческих информационных систем и успехам в создании систем искусственного интеллекта. На развитие СППР важное влияние оказали достижения в области информационных технологий, в частности телекоммуникационные сети, персональные компьютеры, динамические электронные таблицы, экспертные системы. Системы подобного класса основаны на технологиях искусственного интеллекта, как правило, не входят в состав интегрированных систем управления предприятием, а являются разработками третьих фирм.
До сих пор нет единого определения СППР, в качестве примера можно привести следующие:
1. Это наиболее мощный представитель класса аналитических систем ориентированный на:
¾ Анализа больших массивов данных,
¾ на выполнение более сложных запросов,
¾ моделирование процессов предметной области,
¾ прогнозирование,
¾ нахождение зависимостей между данными
¾ для проведения анализа "что если"
2. Это интерактивная прикладная система, которая обеспечивает конечным пользователям, принимающим решение, легкий и удобный доступ к данным и моделям с целью принятия решений в слабоструктурированных и неструктурированных ситуациях в разных областях человеческой деятельности
3. Это такие системы, которые основываются на использовании моделей и процедур обработки данных и мыслей, которые помогают принимать решение
4. это интерактивные автоматизированные системы, которые помогают лицам, принимающим решение, использовать данные и модели для решения неструктурованных и слабоструктурованых проблем
5. это компьютерная информационная система, используемая для поддержки разных видов деятельности во время принятия решений в ситуациях, когда невозможно или нежелательно иметь автоматическую систему, полностью выполняющую весь процесс решений
6. это многоуровневая многофункциональная автоматизированная система выработки и реализации решений, которая формируется на основе:
¾ синтеза функциональных и структурных схем отдельных звеньев объекта;
¾ сквозных моделей и задач по стадиям жизненного цикла изделия и самого объекта;
¾ объединения разрозненных локальных подсистем в единую систему управления;
¾ создания взаимосвязанных контуров управления и усиления роли оперативного управления (для изучения логики и диагностики их течения);
¾ углубления системного и программно-целевого подхода к планированию и автоматического анализа работы объекта;
¾ развития единых сквозных норм и нормативов;
¾ создания разветвленной АРМ (как интеллектуальных терминалов), обеспечения программных взаимосвязей, согласования информации и диалога.
Основные компоненты СППР.
DSS – это человеко-машинный вычислительный комплекс, ориентированный на анализ данных и обеспечивающий получение информации, необходимой для принятия решений в сфере управления. Такое разнообразие определений отображает широкий диапазон разных типов СППР. Но практически все виды этих компьютерных систем характеризуются четкой структурой, которая содержит три главных компонента, которые составляют основу классической структуры СППР, отличающей ее от других типов ИС:
1. интерфейса пользователя, который дает возможность лицу, которое имеет право принимать решения, проводить диалог с системой, используя разные программы ввода, форматы и технологии вывода;
2. подсистемы, предназначенной для сохранения, управления, выбора, отображения и анализа данных;
3. подсистемы, которая содержит набор моделей для обеспечения ответов на множество запросов пользователей, для аналитических задач.
Рассмотрим структуру системы поддержки принятия решений (рис. 2), а также функции составляющих ее блоков, которые определяют основные технологические операции.
Рис. 2. Основные компоненты информационной
технологии поддержки принятия решений
В состав системы поддержки принятия решений входят три главных компонента: база данных, база моделей и программная подсистема, которая состоит из системы управления базой данных (СУБД), системы управления базой моделей (СУБМ) и системы управления интерфейсом между пользователем и компьютером.
База данных играет в информационной технологии поддержки принятия решений (СППР) важную роль. Данные могут использоваться непосредственно пользователем для расчетов при помощи математических моделей. Рассмотрим источники данных и их особенности:
1. Часть данных поступает от информационной системы операционного уровня. Чтобы использовать их эффективно, эти данные должны быть предварительно обработаны.
Для этого существуют две возможности:
– использовать для обработки данных об операциях фирмы систему управления базой данных, входящую в состав системы поддержки принятия решений;
– сделать обработку за пределами системы поддержки принятия решений, создав для этого специальную базу данных. Этот вариант более предпочтителен для фирм, производящих большое количество коммерческих операций. Обработанные данные об операциях фирмы образуют файлы, которые для повышения надежности и быстроты доступа хранятся за пределами системы поддержки принятия решений.
2. Помимо данных об операциях фирмы для функционирования системы поддержки принятия решений требуются и другие внутренние данные, например данные о движении персонала, инженерные данные и т.п., которые должны быть своевременно собраны, введены и поддержаны.
3. Важное значение, особенно для поддержки принятия решений на верхних уровнях управления, имеют данные из внешних источников. В числе необходимых внешних данных следует указать данные о конкурентах, национальной и мировой экономике. В отличие oт внутренних внешние данные обычно приобретаются у специализирующихся на их сборе организаций.
4. В настоящее время широко исследуется вопрос о включении в базу данных еще одного источника данных – документов, содержащих записи, письма, контракты, приказы и т.п. Если содержание этих документов будет записано в памяти и затем обработано по некоторым ключевым характеристикам (поставщикам, потребителям, датам, видам услуг и др.), то система получит новый мощный источник информации.
Система управления данными (СУБД) должна обладать следующими возможностями:
составление комбинаций данных, получаемых из различных источников посредством использования процедур агрегирования и фильтрации;
быстрое прибавление или исключение того или иного источника данных;
построение логической структуры данных в терминах пользователя;
использование и манипулирование неофициальными данными для экспериментальной проверки рабочих альтернатив пользователя;
обеспечение полной логической независимости этой базы данных от других операционных баз данных, функционирующих в рамках фирмы.
База моделей . Целью создания моделей являются описание и оптимизация некоторого объекта или процесса. Использование моделей обеспечивает проведение анализа в системах поддержки принятия решений. Модели, базируясь на математической интерпретации проблемы, при помощи определенных алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений.
Например,модель линейного программирования дает возможность определить наиболее выгодную производственную программу выпуска нескольких видов продукции при заданных ограничениях на ресурсы.
Использование моделей в составе информационных систем началось с применения статистических методов и методов финансового анализа, которые реализовывались командами обычных алгоритмических языков. Позже были созданы специальные языки, позволяющие моделировать ситуации типа «что будет, если?» или «как сделать, чтобы?» Такие языки, созданные специально для построения моделей, дают возможность построить модели определенного типа, обеспечивающие нахождение решения при гибком изменении переменных.
Существует множество типов моделей и способов их классификации, например по цели использования, области возможных приложений, способу оценки переменных и т.п.
По цели использования модели подразделяются на оптимизационные , связанные с нахождением точек минимума или максимума некоторых показателей (например, управляющие часто хотят знать, какие их действия ведут к максимизации прибыли или минимизации затрат), и описательные , описывающие поведение некоторой системы и не предназначенные для целей управления (оптимизации).
По способу оценки модели классифицируются на детерминистские , использующие оценку переменных одним числом при конкретных значениях исходных данных, и стохастические , оценивающие переменные несколькими параметрами, так как исходные данные заданы вероятностными характеристиками.
Детерминистские модели более популярны, чем стохастические, потому что они менее дорогие, их легче строить и использовать. К тому же часто с их помощью получается вполне достаточная информация для принятия решения.
По области возможных приложений модели разбиваются на специализированные , предназначенные для использования только одной системой, и универсальные – для использования несколькими системами.
Специализированные модели более дорогие, они обычно применяются для описания уникальных систем и обладают большей точностью.
В системах поддержки принятия решения база моделей состоит из стратегических, тактических и оперативных моделей , а также математических моделей (рис. 6.6) в виде совокупности модельных блоков, модулей и процедур, используемых как элементы для их построения.
Рис. 6.6. Типы моделей, составляющих базу моделей
Стратегические модели используются на высших уровнях управления для установления целей организации, объемов ресурсов, необходимых для их достижения, а также политики приобретения и использования этих ресурсов. Они могут быть также полезны при выборе вариантов размещения предприятий, прогнозировании политики конкурентов и т.п. Для стратегических моделей характерны значительная широта охвата, множество переменных, представление данных в сжатой агрегированной форме. Часто эти данные базируются на внешних источниках и могут иметь субъективный характер. Горизонт планирования в стратегических моделях, как правило, измеряется в годах. Эти модели обычно детерминистские, описательные, специализированные для использования на одной определенной фирме.
Тактические модели применяются управляющими среднего уровня для распределения и контроля использования имеющихся ресурсов. Среди возможных сфер их использования следует указать финансовое планирование, планирование требований к работникам, планирование увеличения продаж, построение схем компоновки предприятий. Эти модели применимы обычно лишь к отдельным частям фирмы (например к системе производства и сбыта) и могут также включать в себя агрегированные показатели. Временной горизонт, охватываемый тактическими моделями, – от одного месяца до двух лет. Здесь также могут потребоваться данные из внешних источников, но основное внимание при реализации данных моделей должно быть уделено внутренним данным фирмы. Обычно тактические модели реализуются как детерминистские, оптимизационные и универсальные.
Оперативные модели используются на низших уровнях управления для поддержки принятия оперативных решений с горизонтом, измеряемым днями и неделями. Возможные применения этих моделей включают в себя ведение дебиторских счетов и кредитных расчетов, календарное производственное планирование, управление запасами и т.д. Оперативные модели обычно используют для расчетов внутрифирменные данные. Они, как правило, детерминистские, оптимизационные и универсальные (т.е. могут быть использованы в различных организациях).
Математические модели состоят из совокупности модельных блоков, модулей и процедур, реализующих математические методы. Сюда могут входить процедуры линейного программирования, статистического анализа временных рядов, регрессионного анализа и т.п. – от простейших процедур до сложных ППП. Модельные блоки, модули и процедуры могут использоваться как по отдельности, так и комплексно для построения и поддержания моделей.
Система управления базой моделей (СУБМ) должна обладать следующими возможностями: создавать новые модели или изменять существующие, поддерживать и обновлять параметры моделей, манипулировать моделями.
Система управления интерфейсом . Эффективность и гибкость информационной технологии во многом зависят от характеристик интерфейса системы поддержки принятия решений. Интерфейс определяет: язык пользователя; язык сообщений компьютера, организующий диалог на экране дисплея; знания пользователя.
Язык пользователя – это те действия, которые пользователь производит в отношении системы путем использования возможностей клавиатуры; электронных карандашей, пишущих на экране; джойстика; «мыши»; команд, подаваемых голосом, и т.п. Наиболее простой формой языка пользователя является создание форм входных и выходных документов. Получив входную форму (документ), пользователь заполняет его необходимыми данными и вводит в компьютер. Система поддержки принятия решений производит необходимый анализ и выдает результаты в виде выходного документа установленной формы.
Значительно возросла за последнее время популярность визуального интерфейса . С помощью манипулятора «мышь» пользователь выбирает представленные ему на экране в форме картинок объекты и команды, реализуя таким образом свои действия.
Управление компьютером при помощи человеческого голоса – самая простая и поэтому самая желанная форма языка пользователя. Она еще недостаточно разработана и поэтому малопопулярна. Существующие разработки требуют от пользователя серьезных ограничений: определенного набора слов и выражений; специальной надстройки, учитывающей особенности голоса пользователя; управления в виде дискретных команд, а не в виде обычной гладкой речи. Технология этого подхода интенсивно совершенствуется, и в ближайшем будущем можно ожидать появления систем поддержки принятия решений, использующих речевой ввод информации.
Язык сообщений – это то, что пользователь видит на экране дисплея (символы, графика, цвет), данные, полученные на принтере, звуковые выходные сигналы и т.п. Важным измерителем эффективности используемого интерфейса является выбранная форма диалога между пользователем и системой. В настоящее время наиболее распространены следующие формы диалога : запросно-ответный режим, командный режим, режим меню, режим заполнения пропусков в выражениях, предлагаемых компьютером.
Каждая форма в зависимости от типа задачи, особенностей пользователя и принимаемого решения может иметь свои достоинства и недостатки.
Долгое время единственной реализацией языка сообщений был отпечатанный или выведенный на экран дисплея отчет или сообщение. Теперь появилась новая возможность представления выходных данных – машинная графика. Она дает возможность создавать на экране и бумаге цветные графические изображения в трехмерном виде. Использование машинной графики значительно повышает наглядность и интерпретируемость выходных данных и становится все более популярным в информационной технологии поддержки принятия решений.
За последние несколько лет наметилось новое направление, развивающее машинную графику, – мультипликация. Мультипликация оказывается особенно эффективной для интерпретации выходных данных систем поддержки принятия решений, связанных с моделированием физических систем и объектов.
Например,система поддержки принятия решений, предназначенная для обслуживания клиентов в банке, с помощью мультипликационных моделей может реально просмотреть различные варианты организации обслуживания в зависимости от потока посетителей, допустимой длины очереди, количества пунктов обслуживания и т.п.
В ближайшие годы следует ожидать использования в качестве языка сообщений человеческого голоса. Сейчас эта форма применяется в системе поддержки принятия решений сферы финансов, где в процессе генерации чрезвычайных отчетов голосом поясняются причины исключительности той или иной позиции.
Знания пользователя – это то, что пользователь должен знать, работая с системой. К ним относятся не только план действий, находящийся в голове у пользователя, но и учебники, инструкции, справочные данные, выдаваемые компьютером.
Совершенствование интерфейса системы поддержки принятия решений определяется успехами в развитии каждого из трех указанных компонентов. Интерфейс должен обладать следующими возможностями:
– манипулировать различными формами диалога, изменяя их в процессе принятия решения по выбору пользователя;
–передавать данные системе различными способами;
– получать данные от различных устройств системы в различном формате;
– гибко поддерживать знания пользователя (оказывать помощь по запросу, подсказывать).
Секция «Информационно-экономические системы»
УДК 658.5.011
СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
А. А. Стародубцев Научный руководитель - Д. В. Тихоненко
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева
Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: [email protected]
Описано, зачем нужны системы поддержки принятия решений, чем они могут быть полезны и их классификация.
Ключевые слова: СППР, принятие решений, система поддержки.
DECISION SUPPORT SYSTEM
A. A. Starodubcev Scientific Supervisor - D. V. Tkhonenko
Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: [email protected]
The article explains why need a decision support system, than they can be useful and their classification.
Keywords: DSS, making decisions, support system.
Система поддержки принятия решений (СППР) - компьютерная автоматизированная система, целью которой является помощь людям, принимающим решение в сложных условиях для полного и объективного анализа предметной деятельности.
СППР возникли в результате слияния управленческих информационных систем и систем управления базами данных.
Система поддержки принятия решений предназначена для поддержки многокритериальных решений в сложной информационной среде. При этом под многокритериальностью понимается тот факт, что результаты принимаемых решений оцениваются не по одному, а по совокупности многих показателей (критериев) рассматриваемых одновременно. Информационная сложность определяется необходимостью учета большого объема данных, обработка которых без помощи современной вычислительной техники практически невыполнима. В этих условиях число возможных решений, как правило, весьма велико, и выбор наилучшего из них «на глаз», без всестороннего анализа может приводить к грубым ошибкам .
Система поддержки решений СППР решает две основные задачи. Во-первых, выбор наилучшего решения из множества возможных (оптимизация). Во-вторых, упорядочение возможных решений по предпочтительности (ранжирование).
В обеих задачах первым и наиболее принципиальным моментом является выбор совокупности критериев, на основе которых в дальнейшем будут оцениваться и сопоставляться возможные решения (будем называть их также альтернативами). Система СППР помогает пользователю сделать такой выбор .
Для анализа и выработок предложений в СППР используются разные методы. Это могут быть:
Информационный поиск;
Интеллектуальный анализ данных;
Поиск знаний в базах данных;
Рассуждение на основе прецедентов;
Имитационное моделирование;
Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2016. Том 2
Эволюционные вычисления и генетические алгоритмы;
Нейронные сети;
Ситуационный анализ;
Когнитивное моделирование и др.
Некоторые из этих методов были разработаны в рамках искусственного интеллекта. Если в основе работы СППР лежат методы искусственного интеллекта, то говорят об интеллектуальной СППР или ИСППР.
Система позволяет решать задачи оперативного и стратегического управления на основе учетных данных о деятельности компании.
Система поддержки принятия решений представляет собой комплекс программных инструментальных средств для анализа данных, моделирования, прогнозирования и принятия управленческих решений, состоящий из собственных разработок корпорации и приобретаемых программных продуктов (Oracle, IBM, Cognos).
Теоретические исследования в области разработки первых систем поддержки принятия решений проводились в технологическом институте Карнеги в конце 50-х начале 60-х годов XX века. Объединить теорию с практикой удалось специалистам из Массачусетского технологического института в 60-х годах. В середине и конце 80-х годов XX столетия стали появляться такие системы, как EIS, GDSS, ODSS. В 1987 году компания Texas Instruments разработала для United Airlines Gate Assignment Display System. Это позволило значительно снизить убытки от полетов и отрегулировать управление различными аэропортами, начиная от Международного аэропорта O"Hare в Чикаго и заканчивая Stapleton в Денвере, штат Колорадо. В 90-х годах сфера возможностей СППР расширялась благодаря внедрению хранилищ данных и инструментов OLAP. Появление новых технологий отчетности сделало СППР незаменимой в менеджменте .
Выделяют несколько больших групп СППР.
По взаимодействию с пользователем выделяют три вида СППР:
Пассивные помогают в процессе принятия решений, но не могут выдвинуть конкретного предложения;
Активные непосредственно участвуют в разработке правильного решения;
Кооперативные предполагают взаимодействие СППР с пользователем. Выдвинутое системой предложение пользователь может доработать, усовершенствовать, а затем отправить обратно в систему для проверки. После этого предложение вновь представляется пользователю, и так до тех пор, пока он не одобрит решение.
По способу поддержки различают:
Модельно-ориентированные СППР, используют в работе доступ к статистическим, финансовым или иным моделям;
СППР, основанные на коммуникациях, поддерживают работу двух и более пользователей, занимающихся общей задачей;
СППР, ориентированные на данные, имеют доступ к временным рядам организации. Они используют в работе не только внутренние, но и внешние данные;
СППР, ориентированные на документы, манипулируют неструктурированной информацией, заключенной в различных электронных форматах;
СППР, ориентированные на знания, предоставляют специализированные решения проблем, основанные на фактах.
По сфере использования выделяют:
Общесистемные
Настольные СППР.
Общесистемные работают с большими системами хранения данных (СХД) и применяются многими пользователями. Настольные являются небольшими системами и подходят для управления с персонального компьютера одного пользователя.
В структуре СППР фигурирует четыре основных компонента:
Информационные хранилища данных;
Средства и методы извлечения, обработки и загрузки данных (ETL);
Многомерная база данных и средства анализа OLAP;
Средства Data Mining.
Секция «Информационно-экономические системыi»
СППР позволяет облегчить работу руководителям предприятий и повысить ее эффективность. Они значительно ускоряют решение проблем в бизнесе. СППР способствуют налаживанию межличностного контакта. На их основе можно проводить обучение и подготовку кадров. Данные информационные системы позволяют повысить контроль над деятельностью организации. Наличие четко функционирующей СППР дает большие преимущества по сравнению с конкурирующими структурами. Благодаря предложениям, выдвигаемым СППР, открываются новые подходы к решению повседневных и нестандартных задач.
Использование системы позволяет найти ответы на множество вопросов, возникающих как и у генерального директора, так и у руководителя какого-либо отдела.
Процесс создания системы управленческой отчетности, анализа данных и поддержки принятия решений состоит из следующих этапов:
Анализ существующих на предприятии информационных потоков и процедур управления предприятием;
Выявление показателей, влияющих на финансово-экономическое состояние предприятия и отражающих эффективность ведения бизнеса (на основе данных из уже использующихся систем);
Выработка процедур, обеспечивающих получение управленческим персоналом необходимой информации в нужное время, в нужном месте и в нужном виде;
Настройка программных средств многомерного анализа;
Обучение персонала Заказчика работе с программными средствами многомерного анализа.
Итог - продуманные решения, опирающиеся на информационный фундамент, адекватные действия, квалифицированное исполнение и как результат успех всего предприятия.
1. Системы поддержки принятия решений, назначение и решаемые задачи [Электронный ресурс]. URL: http://referatz.ru/works/296331/ (дата обращения: 10.03.2016).
Системы поддержки принятия решений (DSS) - это компьютерные системы, почти всегда интерактивные, разработанные, чтобы помочь менеджеру (или руководителю) в принятии решений. DSS включают и данные, и модели, чтобы помочь принимающему решения решить проблемы, особенно те, которые плохо формализованы. Данные часто извлекаются из системы диалоговой обработки запросов или базы данных. Модель может быть простой типа "доходы и убытки", чтобы вычислить прибыль при некоторых предположениях, или комплексной типа оптимизационной модели для расчета загрузки для каждой машины в цехе. DSS и многие из систем, обсуждаемых в следующих разделах, не всегда оправдываются традиционным подходом стоимость - прибыль; для этих систем многие из выгод неосязаемы, типа более глубокого принятия решения и лучшего понимания данных.
Рис. 1.4 показывает, что система поддержки принятия решений требует трех первичных компонентов: модели управления, управления данными для сбора и ручной обработки данных и управления диалогом для облегчения доступа пользователя к DSS. Пользователь взаимодействует с DSS через пользовательский интерфейс, выбирая частную модель и набор данных, которые нужно использовать, а затем DSS представляют результаты пользователю через тот же самый пользовательский интерфейс. Модель управления и управление данными в значительной степени действуют незаметно и варьируются от относительно простой типовой модели в электронной таблице до сложной комплексной модели планирования, основанной на математическом программировании.
Рис. 1.4. Компоненты системы поддержки принятия решений
Чрезвычайно популярный тип DSS - в виде генератора финансового отчета. С помощью электронной таблицы типа Lotus 1-2-3 или Microsoft Excel создаются модели, чтобы прогнозировать различные элементы организации или финансового состояния. В качестве данных используются предыдущие финансовые отчеты организации. Начальная модель включает различные предположения относительно будущих трендов в категориях расхода и дохода. После рассмотрения результатов базовой модели менеджер проводит ряд исследований типа "что, если", изменяя одно или большее количество предположений, чтобы определить их влияние на исходное состояние. Например, менеджер мог бы зондировать влияние на рентабельность, если бы продажа нового изделия росла на 10% ежегодно. Или менеджер мог бы исследовать влияние большего, чем ожидаемое, увеличения цены сырья, например 7% вместо 4% ежегодно. Этот тип генератора финансового отчета - простые, но мощные DSS для руководства принятием финансовых решений.
Пример DSS по приведению транзакций данных - система определения размеров ассигнований на полицейские выезды, используемая городами Калифорнии. Эта система позволяет офицеру полиции увидеть карту и выводит данные географической зоны, показывает полиции звонки вызовов, типы вызовов и время вызовов. Интерактивная способность графики системы разрешает офицеру манипулировать картой, зоной и данными, чтобы быстро и легко предположить вариации альтернатив полицейских выездов.
Другой пример DSS - интерактивная система для планирования объема и производства в большой бумажной компании. Эта система использует детальные предыдущие данные, прогнозирующие и планирующие модели, чтобы проиграть на компьютере общие показатели компании при различных плановых предположениях. Большинство нефтяных компаний развивают DSS, чтобы поддержать принятие решения капиталовложений. Эта система включает различные финансовые условия и модели для создания будущих планов, которые могут быть представлены в табличной или графической форме.
Все приведенные примеры DSS названы специфическими DSS. Они -фактические приложения, которые помогают в процессе принятия решения. Напротив, генератор системы поддержки принятия решений - это система, которая обеспечивает набор возможностей быстро и легко строить специфические DSS. Генератор DSS - пакет программ, разработанный для выполнения на частично компьютерной основе. В нашем примере финансового отчета Microsoft Excel или Lotus 1-2-3 могут рассматриваться как генераторы DSS, в то время как модели для проектирования финансовых отчетов для частного отделения компании на базе Excel или Lotus 1-2-3 - это специфические DSS.
Более подробно DSS рассматриваются в разд. 2.2.
