ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОНЯТИЯ СППР

В литературе встречается большое количество различных определений того, что означает понятие системы поддержки решений (СППР). Ниже приводятся самые распространенные из них:

СППР – система, используемая для поддержки принятия управленческих решений.

СППР – совокупность процедур по обработке данных и суждений, помогающих руководителю в принятии решений, основанная на использовании моделей.

СППР – это интерактивные автоматизированные системы, помогающие лицу, принимающему решения, использовать данные и модели для решения слабоструктуризированных проблем.

СППР – это система, которая обеспечивает пользователям доступ к данным и/или моделям, так что они могут принимать лучшие решения.

СППР – это человеко-машинный вычислительный комплекс, ориентированный на анализ данных и обеспечивающий получение информации, необходимой для принятия решений в сфере управления.

СППР – это средство для «вычисления решений», которое основано «на использовании ряда процедур по обработке данных и суждений, помогающих лицу, принимающему решение (ЛПР), в принятии решения».

СППР – «интерактивные автоматизированные системы, которые помогают ЛПР использовать данные и модели, чтобы решать неструктурированные проблемы».

СППР – «компьютерная информационная система, используемая для поддержки различных видов деятельности при принятии решения в ситуациях, где невозможно или нежелательно иметь автоматические системы, которые полностью выполняют весь процесс принятия решения». СППР не заменяет ЛПР, автоматизируя процесс принятия решения, а оказывает ему помощь в ходе решения поставленной задачи.

СППР – интерактивная компьютерная система, предназначенная для поддержки принятия решений в слабоструктурированных и неструктурированных проблемах различных видов человеческой деятельности.

В общем, все определения либо прямо, либо подразумевают следующие пункты: участие человека, автоматизированной/ информационной системы и проблему, которую СППР помогает решить. Упоминается также область деятельности, в которой может использоваться СППР.

В литературе говорится о четырех основных характеристиках СППР: СППР использует и данные, и модели; СППР предназначены для помощи менеджерам в принятии решений для слабоструктурированных и неструктурированных задач; они поддерживают, а не заменяют, выработку решений менеджерами; цель СППР – улучшение эффективности решений.

СППР состоит из трех основных частей:

- Модуль для сбора и хранения информации, получаемой из внутренних и внешних источников.

- Модуль диалога пользователя с системой, позволяющая задавать ему, какие данные следует выбирать и как их обрабатывать.

- Аналитический модуль.

Основная задача СППР – предоставить аналитикам инструмент для выполнения углубленного анализа данных. По степени интеллектуальности обработки данных при анализе выделяют три класса задач анализа:

- Информационно-поисковый. Система осуществляется поиск необходимых данных в соответствии с заранее определенными запросами. Этот класс задач решается построением систем информационно-поискового анализа на базе реляционных СУБД и статических запросов.

- Оперативно-аналитический. Система производит группировку и обобщение данных в любом виде, необходимом аналитику. Этот класс задач решается построением систем оперативного анализа с использованием технологии оперативной аналитической обработки данных OLAP, использующую концепцию многомерного анализа данных.

- Интеллектуальный. Система осуществляет поиск функциональных и логических закономерностей в накопленных данных, построение моделей и правил, которые объясняют найденные закономерности и/или с определенной вероятностью прогнозируют развитие некоторых процессов. Этот класс задач решается построением систем интеллектуального анализа, реализующего методы и алгоритмы Data Mining.

Хранилища данных.Специфика работы аналитических систем делает практически невозможным их прямое использование на оперативных данных. Это объясняется различными причинами, в том числе разрозненностью данных, хранением их в форматах различных СУБД и в разных «уголках» корпоративной сети, но, что наиболее важно, неприменимостью структур данных оперативных систем для выполнения задач анализа. Для этих целей создается специализированная среда хранения данных, называемая хранилищем данных (Data Warehouse).

Хранилище данных представляет собой банк данных определенной структуры, содержащий информацию о производственном процессе компании в историческом контексте. Главное назначение хранилища – обеспечивать быстрое выполнение произвольных аналитических запросов.

Ниже перечислены главные преимущества хранилищ данных:

- Единый источник информации: компания получает выверенную единую информационную среду, на которой будут строиться все справочно-аналитические приложения в той предметной области, по которой построено хранилище. Эта среда будет обладать единым интерфейсом, унифицированными структурами хранения, общими справочниками и другими корпоративными стандартами, что облегчает создание и поддержку аналитических систем. Также, при проектировании информационного хранилища данных особое внимание уделяют достоверности информации, которая попадает в хранилище.

-Производительность: физические структуры хранилища данных специальным образом оптимизированы для выполнения абсолютно произвольных выборок, что позволяет строить действительно быстрые системы запросов.

-Быстрота разработки: специфическая логическая организация хранилища и существующее специализированное ПО позволяют создавать аналитические системы с минимальными затратами на программирование.

-Интегрированность: интеграция данных из разных источников уже сделана, поэтому не надо каждый раз производить соединение данных для запросов требующих информацию из нескольких источников. Под интеграцией понимается не только совместное физическое хранение данных, но и их предметное, согласованное объединение; очистку и выверку при их формировании; соблюдение технологических особенностей и т.д.

-Историчность и стабильность: OLTP-системы оперируют с актуальными данными, срок применения и хранения которых обычно не превышает величины текущего бизнес-периода (полугода-год), в то время как информационное хранилище данных нацелено на долговременное хранение информации в течении 10-15 лет. Стабильность означает, что фактическая информация в хранилище данных не обновляется и не удаляется, а только специальным образом адаптируется к изменениям бизнес-атрибутов. Таким образом, появляется возможность осуществлять исторический анализ информации.

-Независимость: выделенность информационного хранилища существенно снижает нагрузку на OLTP-системы со стороны аналитических приложений, тем самым производительность существующих систем не ухудшается, а на практике происходит уменьшение времени отклика и улучшение доступности систем.

Наряду с большими корпоративными хранилищами данных широкое применение находят также витрины данных (Data Mart). Под витриной данных понимается небольшое специализированное хранилище для некоторой узкой предметной области, ориентированное на хранение данных, связанных одной бизнес-тематикой. Проект по созданию витрины данных требует меньших вложений и выполняется в очень короткие сроки. Таких витрин данных может быть несколько, скажем витрина данных по доходам для бухгалтерии компании и витрина данных по клиентам для маркетингового отдела компании.

Аналитические системы. Аналитические системы СППР позволяют решать три основных задачи: ведение отчётности, анализ информации в реальном времени (OLAP) и интеллектуальный анализ данных.

Сервис отчётности СППР помогает организации справиться с созданием всевозможных информационных отчетов, справок, документов, сводных ведомостей и пр., особенно когда число выпускаемых отчетов велико и формы отчётов часто меняются. Средства СППР, автоматизируя выпуск отчётов, позволяют перевести их хранение в электронный вид и распространять по корпоративной сети между служащими компании.

OLAP (On-Line Analitycal Processing) - сервис представляет собой инструмент для анализа больших объемов данных в режиме реального времени. Взаимодействуя с OLAP-системой, пользователь сможет осуществлять гибкий просмотр информации, получать произвольные срезы данных, и выполнять аналитические операции детализации, свертки, сквозного распределения, сравнения во времени. Вся работа с OLAP-системой происходит в терминах предметной области.

OLAP-системы являются частью более общего понятия Business Intelligence, которое включает в себя помимо традиционного OLAP-сервиса средства организации совместного использования документов, возникающих в процессе работы пользователей хранилища. Технология Business Intelligence обеспечивает электронный обмен отчетными документами, разграничение прав пользователей, доступ к аналитической информации из Интернет и Интранет.

Интеллектуальный анализ данных или «добыча данных» (Data Mining). При помощи средств добычи данных можно проводить глубокие исследования данных. Эти исследования включают в себя: поиск зависимостей между данными (напр., “Верно ли, что рост продаж продукта А обусловлен ростом продаж продукта В ?”); выявление устойчивых бизнес-групп (напр. “Какие группы клиентов, близких по поведенческим и другим характеристикам, можно выделить? Какие характеристики клиентов при этом оказывают наибольшее влияние на классификацию?“); прогнозирование поведения бизнес-показателей (напр. “Какой объем перевозок ожидается в следущем месяце?“); оценка влияния решений на бизнес компании (напр. “Как изменится спрос на товар А среди группы потребителей Б, если снизить цену на товар С ?“); поиск аномалий (напр. “С какими сегментами клиентской базы связаны наиболее высокие риски?“).

Типы СППР. В зависимости от функционального наполнения интерфейса системы выделяют два основных типа СППР: EIS и DSS.

EIS (Executive Information System) – информационные системы руководства предприятия. Эти системы ориентированы на неподготовленных пользователей, имеют упрощенный интерфейс, базовый набор предлагаемых возможностей, фиксированные формы представления информации. EIS-системы рисуют общую наглядную картину текущего состояния бизнес-показателей работы компании и тенденции их развития, с возможностью углубления рассматриваемой информации до уровня крупных объектов компании. EIS–системы – та реальная отдача, которую видит руководство компании от внедрения технологий СППР.

DSS (Desicion Support System) – полнофункциональные системы анализа и исследования данных, рассчитанные на подготовленных пользователей, имеющих знания как в части предметной области исследования, так и в части компьютерной грамотности. Обычно для реализации DSS-систем (при наличии данных) достаточно установки и настройки специализированного ПО поставщиков решений по OLAP-системам и Data Mining.

Такое деление систем на два типа не означает, что построение СППР всегда предполагает реализацию только одного из этих типов. EIS и DSS могут функционировать параллельно, разделяя общие данные и/или сервисы, предоставляя свою функциональность как высшему руководству, так и специалистам аналитических отделов компаний.

1. На уровне пользователя СППР делится на:

- Пассивные СППР – система, которая помогает процессу принятия решения, но не может вынести предложение, какое решение принять;

- Активные СППР – система, которая может сделать предложение, какое решение следует выбрать;

- Кооперативные СППР – система, которая позволяет ЛПР изменять, пополнять или улучшать решения, предлагаемые системой, посылая затем эти изменения в систему для проверки. Система изменяет, пополняет или улучшает эти решения и посылает их опять пользователю. Процесс продолжается до получения согласованного решения.

2. На концептуальном уровне различают:

- СППР, управляемые сообщениями (Communication-Driven DSS) – СППР, которые поддерживают группу пользователей, работающих над выполнением общей задачи;

- СППР, управляемые данными (Data-Driven DSS) – СППР, которые в основном ориентируются на доступ и манипуляции с данными;

- СППР, управляемые документами (Document-Driven DSS) – СППР, которые управляют, осуществляют поиск и манипулируют неструктурированной информацией, заданной в различных форматах;

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

- СППР, управляемые моделями (Model-Driven DSS) – СППР, характеризующиеся возможностью доступа и манипуляции с математическими моделями (статистическими, финансовыми, оптимизационными, имитационными);

- Интер-организованные и Интра-организованные СППР (Inter-Organizational и Intra-Organizational DSS);

- Специфически функциональные СППР или СППР общего назначения (Function-Specific и General Purpose DSS);

- СППР на базе Web (Web-Based DSS);

- Гибридные СППР – СППР, позволяющие осуществлять сложный анализ данных, которые обеспечивают моделирование, поиск и обработку данных.

3. На техническом уровне различают:

- СППР всего предприятия – СППР, которая подключена к большим хранилищам информации и обслуживает многих менеджеров предприятия;

- Настольную СППР – это малая система, обслуживающая лишь один компьютер пользователя.

4. В зависимости от данных, с которыми эти системы работают, СППР условно можно разделить на:

- Оперативные СППР – предназначены для немедленного реагирования на изменения текущей ситуации в управлении финансово-хозяйственными процессами компании. Такие СППР получили название Информационных Систем Руководства (Executive Information Systems, ИСР). По сути, они представляют собой конечные наборы отчетов, построенные на основании данных из транзакционной информационной системы предприятия, в идеале адекватно отражающей в режиме реального времени основные аспекты производственной и финансовой деятельности.

- Стратегические СППР – ориентированы на анализ значительных объемов разнородной информации, собираемых из различных источников. Важнейшей целью этих СППР является поиск наиболее рациональных вариантов развития бизнеса организации с учетом влияния различных факторов, таких как конъюнктура целевых для организации рынков, изменения финансовых рынков и рынков капиталов, изменения в законодательстве и др. Такие СППР предполагают достаточно глубокую проработку данных, специально преобразованных так, чтобы их было удобно использовать в ходе процесса принятия решений. Неотъемлемым компонентом СППР этого уровня являются правила принятия решений, которые на основе агрегированных данных дают возможность менеджерам организации обосновывать свои решения, использовать факторы устойчивого роста бизнеса организации и снижать риски. Технологии этого типа строятся на принципах многомерного представления и анализа данных (OLAP).

5. В зависимости от функционального наполнения интерфейса системы выделяют два основных типа СППР: EIS и DSS.

- EIS (Execution Information System) – информационные системы руководства предприятия. Эти системы ориентированы на неподготовленных пользователей, имеют упрощенный интерфейс, базовый набор предлагаемых возможностей, фиксированные формы представления информации. EIS-системы рисуют общую наглядную картину текущего состояния бизнес-показателей работы компании и тенденции их развития, с возможностью углубления рассматриваемой информации до уровня крупных объектов компании. EIS-системы – та реальная отдача, которую видит руководство компании от внедрения технологий СППР;

- DSS (Desicion Support System) – полнофункциональные системы анализа и исследования данных, рассчитанные на подготовленных пользователей, имеющих знания как в части предметной области исследования, так и в части компьютерной грамотности. Обычно для реализации DSS-систем (при наличии данных) достаточно установки и настройки специализированного ПО поставщиков решений.