VII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2015

Зачастую у компаний возникают сложности с получением качественной аналитики. Как правило, это связано с тем, что данные хранятся в не удобном для анализа виде, при этом объем накопленных данных с годами постоянно растет. Кроме того, в компании могут одновременно использоваться несколько разных учетных систем, интеграция между которыми часто слабо развита.

В настоящие время активно развиваются системы поддержки принятия решений (СППР). Они представляют собой автоматизированные компьютерные системы, которая создана для помощи в принятии решений в сложных условиях для полного объективного анализа деятельности. Они с успехом применяются в самых разных отраслях: телекоммуникациях, финансовой сфере, торговле, промышленности, медицине и многих других.

Прогнозирование и планирование деятельности предприятия является наиболее перспективной сферой практического применения. Для решения проблем в этой сфере в состав СППР включают большой набор методов и моделей в том числе математическое программирование, статистический анализ, теорию статистических решений и принятия решений при неопределенности, эвристические методы, включающие адаптивность и обучение при решении слабоструктурированных задач, методы теории игр и многие другие подходы.

СППР состоят из двух компонент: хранилища данных и аналитических средств. Хранилище данных предоставляет единую среду хранения корпоративных данных, организованных в структурах, оптимизированных для выполнения аналитических операций. Аналитические средства позволяют конечному пользователю, не имеющему специальных знаний в области информационных технологий, осуществлять навигацию и представление данных в терминах предметной области. Для пользователей различной квалификации, СППР располагают различными типами интерфейсов доступа к своим сервисам.

Пользователь взаимодействует с СППР через пользовательский интерфейс, выбирая частную модель и набор данных, которые нужно использовать, а затем СППР представляет результаты пользователю через тот же самый пользовательский интерфейс.

Процесс принятия человеком, как блоком принятия решений в СППР, включает четыре стадии:

• распознание или осмысление;

• традиционные-управляющие информационные системы (помогают опознавать проблемы);

• проект или продумывание;

• выбор;

• реализация.

СППР помогают находить ответы на следующие типичные вопросы:

• анализ примеров – оценка значений выходных величин для заданного набора значений входных переменных;

• параметрический анализ – оценка поведения выходных величин при изменении значений входных переменных;

• анализ чувствительности – исследование поведения результатирующих переменных в зависимости от изменения значений одной или нескольких входных переменных;

• анализ возможности – нахождения значения входной переменной которые обеспечивают желаемый результат;

• анализ влияния – выявление для выбранной результатирующей переменной всех входных переменных, влияющих на ее значение;

• анализ данных – прямой ввод в модель ранее имеющихся данных и манипулирование ими при прогнозировании;

• сравнения и агрегирование – сравнение результатов двух или более прогнозов, сделанных при различных входных положениях;

• командные последовательности – возможность записывать, исполнять, сохранять для последующего использования, регулярно выполняемые серии команд и сообщений;

• анализ риска – оценка изменения выходных параметров при случайных изменениях входных величин;

• оптимизация – поиск значений управляемых входных величин обеспечивающих наилучшее значение одной или нескольких результирующих переменных.

Модель управления и управления данными действуют, в основном, незаметно и варьируются от простой модели до сложной комплексной модели планирования, основанной на математическом программировании.

Система поддержки решений СППР решает две основные задачи:

• выбор наилучшего решения из множества возможных (оптимизация),

• 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 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, 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.

Выделяется несколько видов СППР:

• активные (разрабатывают правильное решение) непосредственно участвуют в разработке правильного решения;

• пассивные (не выделяют конкретного предложения решения, лишь помогают в процессе принятия решения);

• кооперативные (система разрабатывает решение, которое пользователь может доработать, после чего отправить его обратно в систему для проверки ).

С помощью СППР можно проследить за всеми доступными информационными активами, получить сравнительные значения объемов продаж, спрогнозировать доход организации при гипотетическом внедрении новой технологии, а также рассмотреть все возможные альтернативные решения.

Эти системы повышают эффективность работы предприятия, позволяют облегчить и улучшить работу руководителя, открываются новые подходы к решению повседневных и неординарных задач. Кроме того, программы СППР не только просты, но и достаточно эффективны и не требуют особых знаний и капиталовложений.

Код для цитирования: Скопировать