Llojet e spr. Sistemet e mbështetjes së vendimeve (DSS) koncepti i përgjithshëm i DSS

Qëllimi i shkrimit të këtij artikulli ishte të bënte rishikim i shkurtër parimet e ndërtimit të sistemeve inteligjente të mbështetjes së vendimit ( ISPR), roli i mësimit të makinerive, teoria e lojës, modelimi klasik dhe shembuj të përdorimit të tyre në DSS. Qëllimi i artikullit joështë të gërmoni thellë në teorinë e rëndë të automatave, makinave vetë-mësuese, si dhe mjeteve të BI.

Prezantimi

Ka disa përkufizime ISPR të cilat, në përgjithësi, rrotullohen rreth të njëjtit funksionalitet. V pamje e përgjithshme IDSS është një sistem që ndihmon vendimmarrësit (Vendimmarrësit) në marrjen e këtyre vendimeve, duke përdorur mjetet e nxjerrjes së të dhënave, modelimit dhe vizualizimit, ka një UI miqësore (G), është i qëndrueshëm në cilësi, ndërveprues dhe fleksibël në cilësime.

Pse na duhet DSS:

1. Vështirësi në marrjen e vendimeve
2. Nevoja për një vlerësim të saktë të alternativave të ndryshme
3. Nevoja për funksionalitet parashikues
4. Nevoja për të dhëna me shumë rrjedha (për të marrë një vendim, nevojiten përfundime të bazuara në të dhëna, vlerësimet e ekspertëve, kufizimet e njohura, etj.)

DSS e parë (atëherë ende pa I) u rrit nga SPT (Sistemet e Përpunimit të Transaksioneve), në mesin e viteve '60 - fillim të viteve '70. Atëherë këto sisteme nuk kishin asnjë ndërveprim, duke qenë, në fakt, shtesa mbi RDBMS, me disa funksionalitete (jo të shkëlqyera). simulimi numerik... Një nga sistemet e para mund të quhet DYNAMO, i zhvilluar në thellësi të MIT dhe përfaqëson një sistem për simulimin e çdo procesi të bazuar në transaksionet historike. Pasi tregu i mainframe IBM 360 hyri në treg, filluan të shfaqen sisteme shareware, të cilat u përdorën në industrinë e mbrojtjes, shërbimet speciale dhe institutet kërkimore.

Që nga fillimi i viteve '80, tashmë mund të flasim për formimin Nënklasat DSS, si MIS (Management Information System), EIS (Executive Information System), GDSS (Group Decision Support Systems), ODSS (Organization Decision Support Systems), etj. Në fakt, këto sisteme ishin korniza të afta për të punuar me të dhëna në nivele të ndryshme të hierarkisë (nga individi në korporatë), dhe brenda saj ishte e mundur të zbatohej çdo logjikë. Një shembull është GADS (Gate Assignment Display System) i zhvilluar nga Texas Instruments për United Airlines, i cili mbështeti vendimmarrjen në Operacionet në terren - caktimin e portave, përcaktimin e kohës optimale të parkimit, etj.

Në fund të viteve 80 u shfaq PSPPR(E avancuar) e cila lejonte analizën "çka-nëse" dhe përdorte mjete modelimi më të avancuara.

Së fundi, që nga mesi i viteve '90 filloi të shfaqej dhe ISPR, e cila filloi të bazohej në statistika dhe mjete të mësimit të makinerive, teorinë e lojës dhe modelime të tjera komplekse.

Shumëllojshmëri DSS

Për momentin, ka disa mënyra klasifikimi DSS, ne do të përshkruajmë 3 të njohura:

Sipas zonës së aplikimit

• Biznesi dhe menaxhimi (çmimi, puna, produktet, strategjia, etj.)
• Inxhinieri (dizajni i produktit, kontrolli i cilësisë ...)
• Financa (huadhënie dhe kredi)
• Mjekësi (ilaçe, trajtime, diagnostike)
• Mjedisi

Sipas raportit të të dhënave/modelit(Metoda e Stephen Alter)

• FDS (Sistemet e sirtarit të skedarëve - sisteme për sigurimin e aksesit në të dhënat e nevojshme)
• DAS (Sistemet e Analizës së të Dhënave - Sisteme për manipulim të shpejtë të të dhënave)
• AIS (Analysis Information Systems - Sistemet e aksesit të të dhënave sipas llojit të zgjidhjes së kërkuar)
• AFM (s) (Modelet e Kontabilitetit dhe Financiar (sistemet) - sisteme për llogaritjen e pasojave financiare)
• RM (s) (Modelet e përfaqësimit (sistemet) - sistemet e simulimit, AnyLogic si shembull)
• OM (s) (Modelet e optimizimit (sistemet) - sisteme që zgjidhin problemet e optimizimit)
• SM (s) (Modele sugjerimi (sisteme) - Sisteme konkluzionesh të bazuara në rregulla)

Sipas llojit të mjeteve të përdorura

• Modeli i drejtuar - bazuar në modelet klasike (modele lineare, modele të menaxhimit të inventarit, transport, financiar, etj.)
• Të dhëna të drejtuara - bazuar në të dhënat historike
• Drejtuar nga komunikimi - sisteme të bazuara në vendimmarrjen në grup nga ekspertët (sisteme për lehtësimin e shkëmbimit të mendimeve dhe llogaritjen e vlerave mesatare të ekspertëve)
• Document Driven është në thelb një dyqan dokumentesh i indeksuar (shpesh shumëdimensional).
• Nxitur nga njohuritë - Papritmas, Nxitur nga Njohuria. Për më tepër, njohuritë e ekspertëve dhe të marra nga makina

Kërkoj një libër ankesash! DSS normale

Pavarësisht nga një shumëllojshmëri e tillë e opsioneve të klasifikimit, kërkesat dhe atributet e DSS përshtaten mirë në 4 segmente:

1. Cilësia
2. Organizimi
3. Kufizimet
4. Model

Në diagramin e mëposhtëm, ne do të tregojmë saktësisht se cilat kërkesa dhe në cilat segmente duhet të përshtaten:

Më vete, ne vërejmë atribute të tilla të rëndësishme si shkallëzueshmëria (në ditët e sotme një qasje e shkathët nuk është askund pa të), aftësia për të përpunuar të dhëna të këqija, përdorshmëria dhe ndërfaqja miqësore për përdoruesit, mungesa e kërkesës për burime.

Arkitektura dhe dizajni IDSS

Ka disa qasje se si të përfaqësohet arkitektonikisht një DSS. Ndoshta përshkrimi më i mirë i ndryshimit në qasje është "kush e di çfarë". Pavarësisht shumëllojshmërisë së qasjeve, po bëhen përpjekje për të krijuar një lloj arkitekture të unifikuar, të paktën në nivelin më të lartë.

Në të vërtetë, DSS mund të ndahet në 4 shtresa të mëdha:

1. Ndërfaqja
2. Modelimi
3. Minierat e të dhënave
4. Mbledhja e të dhënave

Dhe në këto shtresa mund të mbushni çdo mjet që dëshironi.

Në diagramin më poshtë, unë paraqes vizionin tim të arkitekturës, me një përshkrim të funksionalitetit dhe shembuj të mjeteve:

Arkitektura është pak a shumë e qartë, le të kalojmë në projektimin dhe ndërtimin e DSS.

Në thelb, këtu nuk ka shkencë raketore. Kur ndërtoni IDSS, duhet t'i përmbaheni hapave të mëposhtëm:

1. Analiza e domenit (në fakt, ku do të përdorim IDMS-në tonë)
2. Mbledhja e të dhënave
3. Analiza e të dhënave
4. Zgjedhja e modelit
5. Analiza eksperte \ interpretimi i modeleve
6. Model injeksion
7. Vlerësimi IDSS
8. Zbatimi i IDMS
9. Mbledhja e komenteve ( në çdo fazë, në fakt)

Në diagram, duket kështu:

Ekzistojnë dy mënyra për të vlerësuar IDSS. Së pari, matrica e atributeve të paraqitur më sipër. Së dyti, sipas listës së kontrollit të kritereve, e cila mund të jetë çdo gjë dhe varet nga detyra juaj specifike. Si shembull i një liste kontrolli të tillë, unë do të jepja sa vijon:

Më lejoni të theksoj se kjo është vetëm IMHO dhe ju mund të bëni një listë kontrolli të përshtatshme për veten tuaj.

Ku është mësimi i makinerive dhe teoria e lojës?

Pothuajse kudo! Të paktën në shtresën e modelimit.

Nga njëra anë, ka domene klasike, le t'i quajmë "të rënda", si menaxhimi i zinxhirit të furnizimit, prodhimi, inventari i mallrave dhe materialeve, e kështu me radhë. Në fusha të rënda, algoritmet tona të preferuara mund të sjellin njohuri shtesë për modelet klasike të provuara. Shembull: analitika parashikuese për dështimet e pajisjeve (mësimi i makinës) do të funksionojë mirë me një lloj analize FMEA (klasike).

Nga ana tjetër, në domenet "të lehta" si analitika e klientit, parashikimi i humbjes, shlyerjet e kredisë, algoritmet e mësimit të makinerive do të jenë në ballë. Dhe në vlerësimin, për shembull, ju mund të kombinoni klasikët me NLP, kur ne vendosim nëse do të lëshojmë një kredi bazuar në një paketë dokumentesh (vetëm i njëjti DSS i drejtuar nga dokumenti).

Algoritme klasike të mësimit të makinerive

Le të themi se kemi një problem: menaxheri i shitjeve për produktet e çelikut duhet të kuptojë, në fazën e marrjes së një aplikacioni nga klienti, se cila cilësi e produktit të përfunduar do të shkojë në magazinë dhe të zbatojë një lloj veprimi kontrolli nëse cilësia është më e ulët se sa kërkohet.

Ne vazhdojmë shumë thjesht:

Hapi 0. Përcaktoni variablin e synuar (mirë, për shembull, përmbajtjen e oksidit të titanit në produktin e përfunduar)
Hapi 1. Ne vendosim për të dhënat (i shkarkojmë ato nga SAP, Access dhe në përgjithësi nga kudo që arrijmë)
Hapi 2. Mbledhja e veçorive \ gjenerimi i të rejave
Hapi 3. Vizatoni procesin e rrjedhës së të dhënave dhe lansoni atë në prodhim
Hapi 4. Zgjidhni dhe trajnoni një model, filloni të rrotullohet në server
Hapi 5. Përcaktoni rëndësitë e veçorive
Hapi 6. Ne vendosim për futjen e të dhënave të reja. Lëreni menaxherin tonë t'i futë ato, për shembull, me dorë.
Hapi 7. Ne shkruajmë në gju një ndërfaqe të thjeshtë të bazuar në ueb, ku menaxheri fut vlerat e veçorive të rëndësishme me stilolapsa, ai rrotullohet në një server me një model dhe nxjerr cilësinë e parashikuar të produktit në të njëjtën ndërfaqe.

Voila, IDSS e nivelit të kopshtit është gati, mund ta përdorni.

Algoritme të ngjashme "të thjeshta" përdoren gjithashtu nga IBM në Tivoli DSS, i cili ju lejon të përcaktoni gjendjen e super-kompjuterëve tuaj (në radhë të parë Watson): bazuar në regjistrat, shfaqet informacioni mbi performancën e Watson, disponueshmëria e burimeve, bilanci i kostos kundrejt fitimit, kërkesat e mirëmbajtjes, etj. janë parashikuar.

Kompania ABB u ofron klientëve të saj DSS800 për të analizuar funksionimin e motorëve elektrikë të së njëjtës ABB në një linjë të prodhimit të letrës.

finlandez Vaisala, një prodhues sensorë për Ministrinë Finlandeze të Transportit përdor IDMS për të parashikuar se kur duhet të përdoret ngrirësi i akullit në rrugë për të shmangur aksidentet.

Përsëri finlandez Të dhënat e para ofron një IDPR për HR, e cila ndihmon në marrjen e vendimeve mbi përshtatshmërinë e një kandidati për një pozicion edhe në fazën e përzgjedhjes së CV.

Në aeroportin e Dubait, në terminalin e ngarkesave funksionon një DSS, i cili përcakton dyshimin e ngarkesës. Nën kapuç, algoritmet, bazuar në dokumentet shoqëruese dhe të dhënat e futura nga doganierët, nxjerrin në pah mallrat e dyshimta: veçoritë në këtë rast janë vendi i origjinës, informacioni mbi paketimin, informacioni specifik në fushat e deklarimit, etj.

Mijëra prej tyre!

Rrjetet nervore konvencionale

Përveç ML të thjeshtë, Deep Learning është i shkëlqyer për DSS.

Disa shembuj mund të gjenden në kompleksin ushtarako-industrial, për shembull në TACDSS (Sistemi Taktik Ajror i Mbështetjes së Vendimeve për Luftimin Ajror). Atje, neuronet dhe algoritmet evolucionare po rrotullohen brenda që ndihmojnë në përcaktimin e mikut apo armikut, në vlerësimin e probabilitetit për të goditur me breshëri në një moment të caktuar dhe detyra të tjera.

Në një botë pak më reale, merrni parasysh këtë shembull: në segmentin B2B, duhet të përcaktoni nëse do t'i jepni një kredi një organizate bazuar në një paketë dokumentesh. Në B2C, operatori do t'ju torturojë me pyetje në telefon, do të vendosë vlerat e veçorive në sistemin e tij dhe do të shprehë zgjidhjen e algoritmit, në B2B është disi më e ndërlikuar.

IDSS atje mund të ndërtohet si kjo: një huamarrës i mundshëm sjell një paketë dokumentesh të rënë dakord paraprakisht në zyrë (mirë, ose dërgon skanime me email, me nënshkrime dhe vula, siç pritej), dokumentet futen në OCR, më pas transferohen në Algoritmi NLP, i cili më tej i ndan fjalët në veçori dhe i ushqen ato në NN. Klientit i kërkohet të pijë kafe (në rastin më të mirë), ose këtu është hartuar karta dhe të shkojë të hyjë pas drekës, gjatë kësaj kohe gjithçka do të llogaritet dhe do të shfaqet një buzëqeshje jeshile ose e kuqe në ekranin e operatori. Epo, ose e verdhë, nëse duket se është në rregull, por nevojiten më shumë informacion për zotin e pyetjeve.

Algoritme të ngjashme përdoren edhe në Ministrinë e Punëve të Jashtme: formulari i aplikimit për vizë + certifikatat e tjera analizohen drejtpërdrejt në ambasadë / konsullatë, pas së cilës një nga 3 emoticon i shfaqet punonjësit në ekran: jeshile (për të lëshuar një vizë) , e verdhë (ka pyetje), e kuqe (aplikuesi në listën e ndalimit). Nëse keni marrë ndonjëherë vizë për në Shtetet e Bashkuara, atëherë vendimi që një oficer konsullor ju shpreh është pikërisht rezultat i algoritmit në lidhje me rregullat, dhe jo mendimi i tij subjektiv personal për ju :)

Në domenet e rënda, janë të njohura edhe DSS-të e bazuara në neurone, të cilat përcaktojnë vendndodhjet e akumulimit të tamponit në linjat e prodhimit (shih, për shembull, Tsadiras AK, Papadopoulos CT, O'Kelly MEJ (2013) Një sistem mbështetës vendimesh i bazuar në rrjetin nervor artificial për zgjidhjen e problemit të alokimit të tamponit në linja prodhimi të besueshme. Comput Ind Eng 66 (4): 1150-1162), Rrjetet nervore të përgjithshme Fuzzy bazuar në min-max (GFMMNN) për grumbullimin e konsumatorëve të ujit ( Arsene CTC, Gabrys B, Al-Dabass D (2012) Sistemi mbështetës i vendimeve për sistemet e shpërndarjes së ujit bazuar në rrjetet nervore dhe teorinë e grafikëve për zbulimin e rrjedhjeve. Expert Syst Appl 39 (18): 13214-13224) të tjera.

Në përgjithësi, duhet theksuar se NN-të janë më të përshtatshmet për marrjen e vendimeve në kushtet e pasigurisë, d.m.th. kushtet në të cilat jeton biznesi real. Algoritmet e grupimit përshtaten mirë gjithashtu.

Rrjetet Bayesian

Ndonjëherë ndodh që të dhënat tona të jenë heterogjene për sa i përket llojeve të pamjes. Le të marrim një shembull nga mjekësia. Një pacient u pranua tek ne. Ne dimë diçka për të nga pyetësori (gjinia, mosha, pesha, gjatësia, etj.) dhe anamneza (sulmet në zemër, për shembull). Le t'i quajmë këto të dhëna statike. Dhe ne mësojmë diçka për të në procesin e ekzaminimit dhe trajtimit periodik (disa herë në ditë matim temperaturën, përbërjen e gjakut etj.). Ne do t'i quajmë këto të dhëna dinamike. Është e qartë se një DSS e mirë duhet të jetë në gjendje të marrë parasysh të gjitha këto të dhëna dhe të nxjerrë rekomandime bazuar në tërësinë e informacionit.

Të dhënat dinamike përditësohen me kalimin e kohës, përkatësisht, modeli i modelit do të jetë si më poshtë: mësim-zgjidhje-të mësuarit, e cila në përgjithësi është e ngjashme me punën e një mjeku: për të përcaktuar përafërsisht diagnozën, për të pikuar ilaçin, për të kërkuar reagimin. Kështu, ne jemi vazhdimisht në një gjendje pasigurie nëse trajtimi do të funksionojë apo jo. Dhe gjendja e pacientit ndryshon në mënyrë dinamike. ato. ne duhet të ndërtojmë një DSS dinamike, dhe gjithashtu të drejtuar nga njohuritë.

Në raste të tilla, Rrjetet Dinamike Bayesiane (DBN) - një përgjithësim i modeleve të bazuara në filtrat Kalman dhe modelet e fshehura Markov - do të na ndihmojë në mënyrë të përsosur.

Le t'i ndajmë të dhënat e pacientit në statike dhe dinamike.

Nëse do të ndërtonim një rrjet bajezian statik, atëherë detyra jonë do të ishte të llogarisim probabilitetin e mëposhtëm:

,

Ku është nyja e rrjetit tonë (në fakt në krye të grafikut), d.m.th. vlera e secilës variabël (gjinia, mosha ....), dhe C është klasa e parashikuar (sëmundja).

Rrjeti statik duket si ky:

Por ky nuk është akull. Gjendja e pacientit ndryshon, koha kalon, është e nevojshme të vendosni se si ta trajtoni atë.

Kjo është ajo për të cilën është DBS.

Së pari, në ditën e takimit të pacientit, ndërtojmë një rrjet statik (si në foton e mësipërme). Pastaj, çdo ditë i ndërtimi i një rrjeti bazuar në të dhënat që ndryshojnë në mënyrë dinamike:

Prandaj, modeli agregat do të marrë formën e mëposhtme:

Kështu, ne do të llogarisim rezultatin duke përdorur formulën e mëposhtme:

ku T- koha kumulative e shtrimit në spital, N- numri i variablave në secilin nga hapat e DBS.

Është e nevojshme të zbatohet ky model në DSS në një mënyrë pak më ndryshe - përkundrazi, këtu është e nevojshme të shkohet nga e kundërta, së pari rregulloni këtë model, dhe më pas ndërtoni ndërfaqen përreth... Kjo është, në fakt, kemi bërë një model të fortë, brenda të cilit ka elementë dinamikë.

Teoria e lojës

Teoria e lojës, nga ana tjetër, është shumë më e përshtatshme për IDMS-të e krijuara për të marrë vendime strategjike. Le të japim një shembull.

Supozoni se ekziston një oligopol në treg (një numër i vogël rivalësh), ka një lider të caktuar dhe kjo (mjerisht) nuk është kompania jonë. Ne duhet të ndihmojmë menaxhmentin të marrë një vendim për vëllimin e produkteve tona: nëse do të prodhojmë produkte në vëllim dhe rivali ynë është, a do të shkojmë në territor negativ apo jo? Për thjeshtësi, le të marrim një rast të veçantë të oligopolit - duopol (2 lojtarë). Ndërsa jeni duke menduar, RandomForest është këtu ose CatBoost, ju sugjeroj të përdorni ekuilibrin klasik - Stackelberg. Në këtë model, sjellja e firmave përshkruhet nga një lojë dinamike me informacion të plotë të përsosur, ndërsa veçoria e lojës është prania e një firme lider, e cila së pari përcakton vëllimin e prodhimit të mallrave dhe firmat e tjera udhëhiqen. në llogaritjet e tyre me të.
Për të zgjidhur problemin tonë, ne vetëm duhet të llogarisim diçka që zgjidh problemin e mëposhtëm të optimizimit:

Për ta zgjidhur atë (surprizë-surprizë!), Thjesht duhet të barazoni derivatin e parë në lidhje me zero.

Për më tepër, për një model të tillë, ne vetëm duhet të dimë ofertën në treg dhe koston për produktin nga konkurrenti ynë, pastaj të ndërtojmë një model dhe të krahasojmë atë që rezulton. q me atë që menaxhmenti ynë dëshiron të hedhë në treg. Pajtohem, disi më e lehtë dhe më e shpejtë sesa sharrimi i NN.

Excel është gjithashtu i përshtatshëm për modele të tilla dhe DSS bazuar në to. Sigurisht, nëse të dhënat hyrëse duhet të llogariten, atëherë nevojitet diçka më e ndërlikuar, por jo shumë. E njëjta Power BI do ta bëjë këtë.

Të kërkosh një fitues në betejën ML kundër ToG është e pakuptimtë. Qasje shumë të ndryshme për zgjidhjen e problemit, me të mirat dhe të këqijat e tyre.

Ç'pritet më tej?

Me gjendjen aktuale të IDSS, duket se e keni kuptuar se ku të shkoni më pas?

Në një intervistë të fundit, Judah Pearl, krijuesi i atyre rrjeteve Bayesian, shprehu një mendim interesant. Për ta riformuluar pak, atëherë

“Të gjithë ekspertët e mësimit të makinerive që po bëjnë aktualisht është t'i përshtatin të dhënave një kurbë. Përshtatja është jo e parëndësishme, e ndërlikuar dhe e zymtë, por gjithsesi e përshtatshme.”

(lexo)

Me shumë mundësi, wangyu, pas 10 vitesh ne do të ndalojmë kodimin e modeleve dhe në vend të kësaj do të fillojmë të mësojmë kompjuterët kudo në mjediset e simuluara që po krijohen. Ndoshta, zbatimi i IDSS do të ndjekë këtë rrugë - përgjatë rrugës së AI dhe skynets dhe WAPR-ve të tjera.

Nëse shikoni një perspektivë më të afërt, e ardhmja e IDSS është në fleksibilitetin e zgjidhjeve. Asnjë nga metodat e propozuara (modelet klasike, mësimi i makinerive, DL, teoria e lojës) nuk është universale për sa i përket efikasitetit për të gjitha detyrat. Një DSS e mirë duhet të kombinojë të gjitha këto mjete + RPA, ndërsa module të ndryshme duhet të përdoren për detyra të ndryshme dhe të kenë ndërfaqe të ndryshme dalëse për përdorues të ndryshëm. Një lloj kokteji, i përzier, por aspak i tundur.

Letërsia

1. Merkert, Mueller, Hubl, Një studim i aplikimit të mësimit të makinerisë në sistemet e mbështetjes së vendimeve, Universiteti i Hoffenhaim 2015
2. Tarik, Rafi, Sistemet Inteligjente të Mbështetjes së Vendimeve- Një Kuadër, Indi, 2011
3. Sanzhez i Marre, Gibert, Evolucioni i Sistemeve të Mbështetjes së Vendimeve, Universiteti i Katalunjës, 2012
4. Ltifi, Trabelsi, Ayed, Alimi, Sistemi Dinamik i Mbështetjes së Vendimeve Bazuar në Rrjetet Bayesian, Universiteti i Sfaksit, Shkolla Kombëtare e Inxhinierëve (ENIS), 2012

Sistemet e mbështetjes së vendimeve(DSS) janë sisteme kompjuterike, pothuajse gjithmonë ndërvepruese, të krijuara për të ndihmuar një menaxher (ose mbikëqyrës) të marrë vendime. DSS përfshin të dhëna dhe modele për të ndihmuar vendimmarrësin të zgjidhë problemet, veçanërisht ato që nuk janë të formalizuara dobët. Të dhënat shpesh merren nga një sistem i përpunimit të pyetjeve në internet ose bazë të dhënash. Modeli mund të jetë një model i thjeshtë fitim-humbje për të llogaritur fitimin sipas supozimeve të caktuara, ose një lloj modeli kompleks optimizimi për të llogaritur ngarkesën për secilën makinë në dyqan. DSS dhe shumë nga sistemet e diskutuara në seksionet e mëposhtme nuk justifikohen gjithmonë nga qasja tradicionale kosto-përfitim; për këto sisteme, shumë nga përfitimet janë të paprekshme, si vendimmarrja më e thellë dhe kuptimi më i mirë i të dhënave.

Oriz. 1.4 tregon se një sistem mbështetës vendimi kërkon tre komponentë kryesorë: një model menaxhimi, menaxhimi i të dhënave për të mbledhur dhe përpunuar manualisht të dhënat dhe menaxhim i dialogut për të lehtësuar aksesin e përdoruesit në DSS. Përdoruesi ndërvepron me DSS përmes ndërfaqes së përdoruesit, duke zgjedhur modelin privat dhe grupin e të dhënave për t'u përdorur, dhe më pas DSS i prezanton rezultatet përdoruesit përmes të njëjtës ndërfaqe të përdoruesit. Modeli i qeverisjes dhe qeverisja e të dhënave kalojnë kryesisht pa u vënë re, duke filluar nga një model gjenerik relativisht i thjeshtë i fletëllogaritjes në një model kompleks, kompleks planifikimi të bazuar në programimin matematikor.

Oriz. 1.4. Komponentët e sistemit të mbështetjes së vendimit

Një lloj jashtëzakonisht i popullarizuar i DSS është në formën e një gjeneruesi të pasqyrave financiare. Duke përdorur një spreadsheet si Lotus 1-2-3 ose Microsoft Excel, krijohen modele për të parashikuar elementë të ndryshëm të një organizate ose gjendjeje financiare. Si të dhëna përdoren pasqyrat e mëparshme financiare të organizatës. Modeli fillestar përfshin supozime të ndryshme për tendencat e ardhshme në kategoritë e shpenzimeve dhe të ardhurave. Pas shqyrtimit të rezultateve të modelit bazë, menaxheri kryen një sërë studimesh çfarë-nëse duke modifikuar një ose më shumë nga supozimet për të përcaktuar efektin e tyre në bazë. Për shembull, një menaxher mund të hetojë ndikimin në rentabilitet nëse shitjet e produkteve të reja rriten me 10% në vit. Ose menaxheri mund të hetojë ndikimin e një rritjeje më të madhe se sa pritej në çmimin e lëndëve të para, për shembull, 7% në vend të 4% në vit. Ky lloj gjeneruesi i pasqyrave financiare është një DSS i thjeshtë por i fuqishëm për të udhëhequr vendimmarrjen financiare.

Një shembull i DSS për Koordinimin e Transaksionit të të Dhënave është një sistem vlerësimi i daljes nga policia i përdorur nga qytetet në Kaliforni. Ky sistem i mundëson punonjësit të policisë të shohë hartën dhe shfaq të dhënat e zonës gjeografike, tregon thirrjet e policisë, llojet e thirrjeve dhe kohën e thirrjeve. Aftësia grafike interaktive e sistemit lejon një oficer të manipulojë hartën, zonën dhe të dhënat për të gjetur shpejt dhe me lehtësi variacionet e alternativave të daljes nga policia.

Një shembull tjetër i DSS është një sistem interaktiv i planifikimit të vëllimit dhe prodhimit për një kompani të madhe letre. Ky sistem përdor të dhëna të detajuara të mëparshme, modele parashikuese dhe planifikimi për të luajtur në një kompjuter. tregues të përgjithshëm kompanitë sipas supozimeve të ndryshme të planifikimit. Shumica e kompanive të naftës po zhvillojnë DSS për të mbështetur vendimet e investimeve kapitale. Ky sistem përfshin kushte dhe modele të ndryshme financiare për krijimin e planeve të ardhshme, të cilat mund të paraqiten në formë tabelare ose grafike.

Të gjithë shembujt e dhënë të DSS referohen si DSS specifike. Ato janë aplikacione aktuale që ndihmojnë në procesin e vendimmarrjes. Në të kundërt, një gjenerator i sistemit të mbështetjes së vendimeve është një sistem që ofron një sërë aftësish për të ndërtuar shpejt dhe me lehtësi DSS specifike. Një gjenerator DSS është një paketë softuerike e krijuar për të funksionuar në një bazë pjesërisht të bazuar në kompjuter. Në shembullin tonë pasqyrat financiare Microsoft Excel ose Lotus 1-2-3 mund të konsiderohen gjeneratorë DSS, ndërsa modelet për hartimin e pasqyrave financiare për një degë private bazuar në Excel ose Lotus 1-2-3 janë DSS specifike.

DSS diskutohet më në detaje në Sec. 2.2.

DSS u shfaq për shkak të përpjekjeve të shkencëtarëve kryesisht amerikanë në fund të viteve 1970 - fillimi i viteve 1980, gjë që u lehtësua kryesisht nga përdorimi i gjerë i kompjuterëve personalë, paketave standarde të softuerit, si dhe përparimeve të rëndësishme në krijimin e sistemeve të inteligjencës artificiale (AI).

Karakteristikat dalluese të DSS.

DSS karakterizohet nga karakteristikat dalluese të mëposhtme.

Orientimi drejt zgjidhjes së detyrave të strukturuara (formalizuara) keq, tipike kryesisht për nivelet e larta të menaxhimit;

Mundësia e kombinimit metodat tradicionale aksesi dhe përpunimi i të dhënave kompjuterike me aftësitë e modeleve matematikore dhe metodave për zgjidhjen e problemeve të bazuara në to;

Përqendrohuni te përdoruesi i fundit jo-profesionist i një kompjuteri nëpërmjet përdorimit të një mënyre ndërvepruese të funksionimit;

Përshtatshmëri e lartë, duke siguruar aftësinë për t'u përshtatur me veçoritë e harduerit dhe softuerit ekzistues, si dhe me kërkesat e përdoruesit.

Vendi i DSS midis sistemeve të informacionit. Modeli i informacionit i disa organizatave mund të mendohet si modeli hierarkik i mëposhtëm, i cili përfshin tre nivelet e mëposhtme (shih Fig. 4.3):

Përpunimin e të dhënave,

Përpunimin e të dhënave,

Marrja e vendimeve.

Oriz. 4.3. Hierarkia e sistemeve të informacionit në kompani

Niveli i parë më i ulët është EDMS. Në hierarkinë e vendimeve të menaxhimit, ky nivel korrespondon me nivelin e kontrollit të menaxhimit që automatizon rrjedhën e punës në organizatë. Karakteristikat kryesore të EDMS janë:

Përpunimi i të dhënave në nivelin e kontrollit operacional,

Përpunimi efikas i transaksioneve tregtare të kryera nga organizata,

Planifikimi dhe optimizimi i performancës së kompjuterit,

Integrimi i skedarëve që përshkruajnë detyrat përkatëse,

Hartimi i raporteve për menaxhmentin.

Në nivelin e dytë të mesëm, që korrespondon me nivelin e kontrollit të menaxhmentit, theksi zhvendoset në procedurat e përpunimit të informacionit të kryera nga NJSP. Ky përpunim zakonisht i referohet aktiviteteve të planifikimit në fusha të tilla funksionale të organizatës si marketingu, prodhimi, financa, kontabiliteti, personeli. Karakteristikat kryesore të IMS duhet të merren parasysh:

Përgatitja e informacionit të dobishëm në nivelin e menaxhmentit të mesëm,

Strukturimi (renditja) e rrjedhave të informacionit,

Integrimi (unifikimi) i të dhënave të marra nga EDMS për fushat funksionale të biznesit (marketing IMS, prodhimi IMS, etj.),

Krijimi i një sistemi pyetje-përgjigje dhe përgatitja e raporteve për menaxhim (zakonisht duke përdorur bazat e të dhënave).

Në nivelin e tretë më të lartë të menaxhimit, që korrespondon me planifikimin strategjik, formohen vendimet më të rëndësishme të organizatës. DSS e përdorur në këtë nivel (siç do të jetë e qartë nga sa vijon, DSS mund të përdoret në çdo nivel menaxhimi) ka karakteristikat e mëposhtme:

Përgatitja e zgjidhjeve për menaxhmentin e lartë,

Sigurimi i përshtatshmërisë së lartë ndaj ndryshimeve dhe shpejtësia e lartë e përgjigjeve ndaj kërkesave të përdoruesve,

Ofrimi i asistencës në vendimmarrje për çdo menaxher individual.

Menaxhimi i të dhënave në një mjedis EDMS kryhet kryesisht për të përpunuar transaksionet aktuale tregtare të kryera nga firma. Krijimi i IMS u shoqërua me ardhjen e DBMS, e cila bëri të mundur organizimin e mënyrave të pyetjeve, përpunimit të të dhënave, si dhe krijimin e raporteve të ndryshme të menaxhimit. Sidoqoftë, avantazhi kryesor i krijimit të një DBMS ishte ulja e kostove të programimit aktual të lidhur me funksionimin e bazave të të dhënave. Duhet të theksohet se kërkesat e përdoruesve për sisteme të tilla janë relativisht të ulëta. Kërkesat për DSS janë shumë më serioze. Kjo ka të bëjë me kërkesën në rritje për të dhëna të besueshme, duke përfshirë ato të një natyre probabilistike, si dhe shtrëngimin e kufizimeve kohore për mënyrën e kërkesës dhe përdorimin e të dhënave që vijnë nga burime jo të kompjuterizuara. Pajtueshmëria me kërkesa të tilla siguron një shkëmbim të shpejtë të të dhënave midis bazave të të dhënave të përfshira në DSS dhe një bazë të dhënash të madhe që ruan informacione rreth operacioneve të kompanisë.

Pra, EDMS dhe IMS bëjnë të mundur plotësimin e nevojave për informacion të përdoruesit nëpërmjet aksesit të shpejtë në të dhënat e nevojshme dhe marrjes së raporteve (të ndërtuara me shkallë të ndryshme të përpunimit të të dhënave), të cilat lehtësojnë vendimmarrjen. Në rastin e një DSS, është më e saktë të flasim për aftësinë e sistemit, së bashku me përdoruesin, për të krijuar informacione të reja (shpesh në formën e alternativave të gatshme) për marrjen e vendimeve.

Duhet të theksohet se qasja e konsideruar për të vendosur vendin e DSS midis IS mund të mashtrojë pjesërisht lexuesin. Kështu, mund të duket se DSS mund të përdoret vetëm në nivelet më të larta të menaxhimit. Në fakt, ato mund të përdoren për të ndihmuar vendimmarrjen në çdo nivel të qeverisjes. Përveç kësaj, vendimet e marra në nivele të ndryshme të qeverisjes shpesh duhet të koordinohen. Prandaj, një funksion i rëndësishëm i DSS është koordinimi i vendimmarrësve në nivele të ndryshme të qeverisjes, si dhe brenda të njëjtit nivel. Dhe, së fundi, mund t'i duket lexuesit se ndihma në vendimmarrje është e vetmja gjë që menaxhmentit të nivelit të lartë mund t'i duhet nga sistemet e informacionit. Megjithatë, vendimmarrja është vetëm një nga funksionet e menaxherëve për të cilin ata marrin ndihmë nga sistemet e informacionit.

Vini re gjithashtu se vetë termi "sistemet e menaxhimit të informacionit" përdoret në literaturë në një kuptim të gjerë dhe të ngushtë. Në një kuptim të gjerë, ai përfshin çdo lloj të sistemeve kompjuterike të konsideruara (EDMS, IMS, DSS, etj.) të përdorura në interes të menaxherëve. Në një kuptim të ngushtë, ky term nënkupton një lloj IP që prodhon raporte të menaxhimit, d.m.th. ISU.

Struktura DSS

Deri më tani nuk kemi prekur strukturën e DSS, duke e konsideruar atë një lloj “kuti të zezë”. Ideja e parë e strukturës së DSS mund të merret nga shqyrtimi i Fig. 4.4.

Përveç përdoruesit, DSS përfshin tre komponentë kryesorë: një nënsistem për përpunimin dhe ruajtjen e të dhënave, një nënsistem për ruajtjen dhe përdorimin e modeleve dhe një nënsistem softuerësh. Ky i fundit përfshin një sistem të menaxhimit të bazës së të dhënave (DBMS), një sistem të menaxhimit të bazës së modelit (DBMS) dhe një sistem të menaxhimit të dialogut përdorues-kompjuter (DMS).

Nënsistemi i të dhënave. Nënsistemi i përpunimit dhe ruajtjes së të dhënave karakterizohet nga të gjitha avantazhet e njohura të ndërtimit dhe përdorimit të bazave të të dhënave. Megjithatë, përdorimi i bazave të të dhënave në DSS karakterizohet nga disa veçori (shih Fig. 4.5). Për shembull,

Oriz. 4.4. Struktura DSS

Bazat e të dhënave DSS kanë një grup dukshëm më të madh të burimeve të të dhënave, duke përfshirë burime të jashtme, të cilat janë veçanërisht të rëndësishme për vendimmarrje në nivele të larta të menaxhimit, si dhe burime të të dhënave jo të kompjuterizuara. Një veçori tjetër është mundësia e "ngjeshjes" paraprake të të dhënave që vijnë nga burime të shumta, nëpërmjet përpunimit paraprak të përbashkët të procedurave të grumbullimit dhe filtrimit.

Të dhënat luajnë një rol të rëndësishëm në DSS. Ato mund të përdoren drejtpërdrejt nga përdoruesi ose si të dhëna hyrëse për llogaritjet duke përdorur modele matematikore.

Një pjesë e të dhënave merren nga nënsistemi i të dhënave DSSS nga sistemi për operacionet e përpunimit të kryera nga firma. Megjithatë, vetëm në raste të rralla të dhënat e marra në nivelin e përpunimit të transaksioneve tregtare janë të dobishme për DSS. Për të qenë në gjendje ta përdorni atë, këto të dhëna duhet të përpunohen paraprakisht. Ka dy mundësi për këtë. E para është përdorimi i DBMS-së të përfshirë në DSS për përpunimin e të dhënave mbi operacionet e firmës. E dyta është që të bëhet përpunimi jashtë DSS duke krijuar një bazë të dhënash të veçantë për këtë. Është e qartë se e dyta nga këto opsione është e preferueshme për firmat që kryejnë një numër të madh transaksionesh tregtare.

IitUC. 4.5. Struktura e nënsistemit të të dhënave DSS

Të dhënat e përpunuara mbi operacionet e kompanisë formojnë skedarë nxjerrës, të cilët ruhen jashtë DSS për të përmirësuar besueshmërinë dhe shpejtësinë e aksesit. Ideja e krijimit të një baze të dhënash të veçantë për përpunimin e transaksioneve të kompanisë bazohet në përshtatshmërinë e ndarjes së sferës së përpunimit automatik elektronik të të dhënave nga sfera e përdoruesit përfundimtar më pak të kualifikuar. Përveç kësaj, përdoruesit fundorë të DSS, duke pritur një përgjigje të shpejtë nga sistemi ndaj kërkesave të tyre, do të konkurronin vazhdimisht për kohën e makinës me procesin e operacioneve të përpunimit. Prandaj, shumë organizata që punojnë me DSS përdorin një kompjuter të veçantë për të përpunuar transaksionet e tyre të biznesit, i cili operon brenda IMS qendrore.

Përveç të dhënave për operacionet e firmës, kërkohen të dhëna të tjera të brendshme për funksionimin e DSS. Për shembull, nevojiten vlerësime të menaxherëve të punësuar në fushat e marketingut, financës, prodhimit, të dhëna për lëvizjet e personelit, të dhëna inxhinierike etj.. Këto të dhëna duhet të mblidhen, futen dhe mirëmbahen në kohën e duhur.

Të dhënat nga burime të jashtme janë thelbësore, veçanërisht për mbështetjen e vendimeve në nivelet e larta të qeverisë. Të dhënat e kërkuara të jashtme duhet të përfshijnë të dhëna për konkurrentët, ekonomitë kombëtare dhe globale. Ndryshe nga të dhënat e brendshme, të dhënat e jashtme shpesh mund të blihen nga mbledhësit e të dhënave.

Aktualisht po studiohet gjerësisht çështja e përfshirjes së një burimi tjetër të dhënash në DSS – dokumente që përfshijnë regjistrime, letra, kontrata, urdhra etj. Nëse përmbajtja e këtyre dokumenteve regjistrohet në memorie (për shembull, në një videodisk) dhe më pas përpunohet sipas disa karakteristikave kryesore (furnizuesit, konsumatorët, datat, llojet e shërbimeve, etj.), DSS-të do të marrin një burim të ri të fuqishëm informacioni. .

Nënsistemi i të dhënave që është pjesë e DSS duhet të ketë aftësitë e mëposhtme:

Përpilimi i kombinimeve të të dhënave të marra nga burime të ndryshme nëpërmjet përdorimit të procedurave të grumbullimit dhe filtrimit;

Shtimi ose përjashtimi i shpejtë i një burimi të caktuar të të dhënave;

Ndërtimi i një strukture logjike të të dhënave për sa i përket përdoruesit;

Përdorimi dhe manipulimi i provave anekdotike për të testuar eksperimentalisht alternativat e punës së përdoruesit;

Menaxhimi i të dhënave duke përdorur një gamë të gjerë funksionesh menaxhimi të ofruara nga DBMS;

Sigurimi i pavarësisë së plotë logjike të bazës së të dhënave, e cila është pjesë e nënsistemit të të dhënave DSS, nga bazat e tjera të të dhënave operacionale që operojnë brenda kompanisë.

Nënsistemi i modeleve. Së bashku me sigurimin e aksesit në të dhëna, DSS ofron akses përdoruesi në modelet e vendimmarrjes. Kjo arrihet duke futur modele të përshtatshme në IS dhe duke përdorur një bazë të dhënash në të si një mekanizëm për integrimin e modeleve dhe komunikimin ndërmjet tyre (shih Fig. 4.6).

DSS-ja që rezulton do të kombinojë avantazhet e EDMS dhe IMS në drejtim të përpunimit të të dhënave dhe gjenerimit të raporteve të menaxhimit me avantazhet e metodave të kërkimit të operacioneve dhe ekonometrisë për sa i përket modelimit matematik të situatave dhe gjetjes së një zgjidhjeje.

Procesi i modelimit duhet të jetë fleksibël. Ai duhet të përfshijë një gjuhë të veçantë modelimi, një grup blloqesh programore individuale dhe module që zbatojnë komponentë individualë të modeleve të ndryshme, si dhe një grup funksionesh kontrolli.

Përdorimi i modeleve siguron aftësinë e DSS për të kryer analiza. Modelet, duke përdorur një interpretim matematikor të problemit, me ndihmën e algoritmeve të caktuara, ndihmojnë në gjetjen e informacionit që është i dobishëm për marrjen e vendimeve të duhura. Për shembull, modeli programimi linear bën të mundur përcaktimin e programit të prodhimit më fitimprurës për lëshimin e disa llojeve të produkteve me kufizime të burimeve të dhëna.

Përdorimi i modeleve si pjesë e sistemeve të informacionit filloi me përdorimin e metodave dhe teknikave statistikore analiza financiare, të cilat u zbatuan nga ekipe të gjuhëve algoritmike konvencionale. Më vonë, u krijuan gjuhë të veçanta që lejojnë simulimin e situatave të tilla si "çfarë do të ndodhë nëse?"

Aktualisht, ka shumë lloje modelesh dhe mënyra për t'i klasifikuar ato, për shembull, sipas qëllimit të përdorimit, zonës së aplikacioneve të mundshme, metodës së vlerësimit të variablave, etj.

Qëllimi i krijimit të modeleve është ose optimizimi ose përshkrimi i ndonjë objekti ose procesi. Modelet e optimizimit shoqërohen me gjetjen e pikëve minimale ose maksimale të disa treguesve. Për shembull, menaxherët shpesh duan të dinë se çfarë veprimesh ndërmarrin për të maksimizuar fitimet (minimizuar kostot). Modelet e optimizimit ofrojnë një informacion të tillë. Modelet përshkruese përshkruajnë sjelljen e disa sistemeve dhe nuk janë të destinuara për qëllime kontrolli (optimizimi).

Megjithëse shumica e sistemeve janë stokastike në natyrë (d.m.th., gjendja e tyre nuk mund të parashikohet me siguri absolute), shumica e modeleve matematikore janë ndërtuar si deterministe. Modelet përcaktuese përdorin vlerësime me një numër të variablave (në krahasim me modelet stokastike që vlerësojnë variablat me parametra të shumëfishtë). Modelet përcaktuese janë më të njohura se ato stokastike sepse janë më pak të kushtueshme dhe të vështira dhe më të lehta për t'u ndërtuar dhe përdorur. Përveç kësaj, shpesh është e mundur që me ndihmën e tyre të merret informacion i mjaftueshëm për të ndihmuar vendimmarrësin.

Nga pikëpamja e zonës së aplikacioneve të mundshme, modelet ndahen në modele të specializuara të destinuara për përdorim vetëm me një sistem, dhe universale - të destinuara për përdorim me disa sisteme. Të parat janë më të shtrenjta, zakonisht përdoren për të përshkruar sisteme unike dhe janë më të sakta se të dytat.

Baza e modeleve. Modelet në DSS formojnë një bazë modeli që përfshin modele strategjike, taktike dhe operacionale, si dhe një grup blloqesh modelesh, modulesh dhe procedurash të përdorura si elementë për ndërtimin e modeleve (shih Fig. 4.6). Çdo lloj modeli ka karakteristikat e veta unike.

Modelet strategjike përdoren në nivelet më të larta të menaxhimit për të përcaktuar qëllimet e organizatës, sasinë e burimeve të nevojshme për t'i arritur ato, si dhe politikat për blerjen dhe përdorimin e këtyre burimeve. Ato gjithashtu mund të jenë të dobishme për zgjedhjen e opsioneve për vendndodhjen e ndërmarrjeve, parashikimin e politikave të konkurrentëve, etj. Modelet strategjike karakterizohen nga një gjerësi e konsiderueshme mbulimi, shumë variabla dhe prezantimi i të dhënave në një formë koncize të grumbulluar. Shpesh këto të dhëna bazohen në burime të jashtme dhe mund të jenë subjektive. Horizonti i planifikimit në modelet strategjike zakonisht matet në vite. Këto modele janë zakonisht përcaktuese, përshkruese, të specializuara për përdorim në një firmë të caktuar.

Modelet taktike përdoren nga menaxherët e nivelit të mesëm për të alokuar dhe kontrolluar përdorimin e burimeve të disponueshme. Ndër fushat e mundshme të përdorimit të tyre duhet të tregohen: planifikimi financiar, kërkesat e planifikimit për punonjësit, planifikimi për të rritur shitjet, skemat e paraqitjes së ndërtesave për ndërmarrjet. Këto modele zakonisht janë të zbatueshme vetëm për pjesë të caktuara të firmës (për shembull, në sistemin e prodhimit dhe shpërndarjes) dhe mund të përfshijnë gjithashtu agregate. Horizonti kohor i mbuluar nga modelet taktike është nga një muaj deri në dy vjet. Mund të kërkojë edhe të dhëna nga burime të jashtme, por vëmendja kryesore në zbatimin e këtyre modeleve duhet t'i kushtohet të dhënave të brendshme të kompanisë. Në mënyrë tipike, modelet taktike zbatohen si deterministe, optimizuese dhe universale.

Modelet operacionale përdoren në nivele më të ulëta të qeverisjes për të mbështetur vendimmarrjen operacionale me një horizont të matur në ditë dhe javë. Aplikimet e mundshme të këtyre modeleve përfshijnë futjen e llogarive të arkëtueshme dhe shlyerjet e kredisë, kalendarizimin planifikimi i prodhimit, menaxhimi i inventarit etj. Modelet operative zakonisht përdorin të dhëna të brendshme për llogaritjet e tyre. Ata janë, si rregull, përcaktues, optimizues dhe me qëllim të përgjithshëm (d.m.th., ato mund të përdoren në organizata të ndryshme).

Përveç modeleve strategjike, taktike dhe operacionale, baza e modelit DSS përfshin një grup blloqesh modelesh, modulesh dhe procedurash. Kjo mund të përfshijë rutinat e programimit linear, Analiza statistikore seritë kohore, analiza e regresionit etj. - nga procedurat më të thjeshta deri te paketat komplekse softuerike. Blloqet e modeleve, modulet dhe procedurat mund të përdoren si individualisht, në mënyrë të pavarur për të ndihmuar përdoruesit e DSS, dhe në një kompleks, në total, për të ndërtuar dhe mirëmbajtur modele.

Sistemi i kontrollit të ndërfaqes. Efikasiteti dhe fleksibiliteti i DSS në zgjidhjen e problemeve të caktuara varet kryesisht nga karakteristikat e ndërfaqes së përdorur. Ndërfaqja përfshin një sistem softuerik të kontrollit të dialogut (DMS), një kompjuter dhe vetë përdoruesin.

Gjuha e përdoruesit janë veprimet që përdoruesi kryen në lidhje me sistemin duke përdorur aftësitë e tastierës, lapsave elektronikë, shkrimit në ekran, levës, "mouse", komandave zanore etj. Forma më e thjeshtë e gjuhës së veprimit është krijimi i formave hyrëse dhe dalëse. Pas marrjes së formularit të hyrjes (dokumentit), përdoruesi e plotëson atë me të dhënat e nevojshme dhe i fut në kompjuter. DSS kryen analizat e nevojshme dhe nxjerr rezultatet në formën e një dokumenti dalës të formularit të vendosur.

Është rritur ndjeshëm gjatë Kohët e fundit popullariteti i ndërfaqes vizuale të zhvilluar nga kompania amerikane "Apple Mackintosh", e cila bazohet në përdorimin e një pajisjeje të veçantë "miu". Me ndihmën e kësaj pajisjeje përdoruesi përzgjedh objektet dhe veprimet që i paraqiten në ekran në formë fotografie, duke realizuar kështu gjuhën e veprimeve.

Kontrolli i një kompjuteri me ndihmën e një zëri njerëzor është forma më e thjeshtë dhe për rrjedhojë më e dëshirueshme e gjuhës së veprimit. Ai është ende i pazhvilluar dhe për këtë arsye nuk është shumë i popullarizuar në DSS. Zhvillimet ekzistuese kërkojnë kufizime serioze nga përdoruesi (një grup i kufizuar fjalësh dhe shprehjesh; një pajisje e veçantë që merr parasysh veçoritë e zërit të përdoruesit; kontrolli duhet të kryhet në formën e komandave diskrete, dhe jo në formën e zakonshme fjalim i qetë). Teknologjia e kësaj qasjeje po përmirësohet intensivisht dhe në të ardhmen e afërt mund të presim shfaqjen e DSS-ve të reja të avancuara duke përdorur hyrjen e të folurit të informacionit.

Gjuha e mesazhit është ajo që përdoruesi sheh në ekranin e ekranit (simbolet, grafika, ngjyra), të dhënat e marra në printer, sinjalet e daljes së zërit, etj. Për një kohë të gjatë, zbatimi i vetëm i gjuhës së mesazhit ishte një raport i printuar ose i shfaqur (ose mesazh tjetër i kërkuar). Tani atij i është bashkuar një aftësi e re e prezantimit të daljes - grafika kompjuterike. Bën të mundur krijimin e imazheve grafike me ngjyra në formë tredimensionale në ekran dhe në letër. Përdorimi i grafikës kompjuterike, i cili rrit ndjeshëm dukshmërinë dhe interpretueshmërinë e të dhënave dalëse, po bëhet gjithnjë e më i popullarizuar në DSS.

Gjatë viteve të fundit, është shfaqur një drejtim i ri që zhvillon grafikën e makinës - animacionin. Animacioni rezulton të jetë veçanërisht efektiv për interpretimin e të dhënave dalëse të DSS në lidhje me modelimin e sistemeve fizike dhe objekteve. Kështu, për shembull, një DSS, i krijuar për t'u shërbyer klientëve në një bankë, duke përdorur modele vizatimore mund të shikojë në fakt opsione të ndryshme për organizimin e shërbimeve, në varësi të fluksit të vizitorëve, gjatësisë së lejuar të radhës, numrit të pikave të shërbimit, etj.

Në vitet e ardhshme, duhet të presim përdorimin e zërit njerëzor si gjuhë e mesazheve DSS. Si shembull i mundshëm, mund të përmendim përdorimin e kësaj forme në punën e DSS në sferën e financave, ku në procesin e gjenerimit të raporteve emergjente, arsyet e ekskluzivitetit të një pozicioni të caktuar shpjegohen me zë.

Njohuria e përdoruesit është ajo që përdoruesi duhet të dijë gjatë funksionimit të sistemit. Kjo përfshin jo vetëm planin e veprimit në kokën e përdoruesit, por edhe tekstet shkollore, udhëzimet, të dhënat referuese të lëshuara nga kompjuteri kur jepet një komandë për ndihmë. Udhëzimet dhe të dhënat e referencës të lëshuara nga sistemi me kërkesë të përdoruesit zakonisht nuk janë standarde, por varen nga vendi në kontekstin e zgjidhjes së problemit në të cilin ndodhet përdoruesi i DSS. Me fjalë të tjera, ndihma është e specializuar për sa i përket situatës.

Të ashtuquajturat skedarë komandues që përmbajnë udhëzime të programuara për ekzekutimin e procedurave standarde nga sistemi mund të jenë një ndihmë e madhe për përdoruesit e DSS. Skedarët e tillë aktivizohen duke shtypur një çelës dhe nuk kërkojnë që përdoruesi të njohë gjuhën e komandës. Një shembull janë procedurat që kryhen vazhdimisht brenda AWS për krahasimin e gjendjes së planifikuar dhe aktuale të prodhimit (vlerat në magazinë, vëllimet e prodhimit, arkëtimet në para, etj.).

Në rast të mungesës së qartë të njohurive të përdoruesve për këtë fushë lëndore dhe vetë DSS, kjo e fundit mund të përdoret si simulatorë nën drejtimin e përdoruesve me përvojë ose ekspertëve në fushën në studim.

Përmirësimi i ndërfaqes DSS përcaktohet nga suksesi në zhvillimin e secilit prej tre komponentëve të specifikuar.

Një masë e rëndësishme e efektivitetit të ndërfaqes së përdorur është forma e zgjedhur e dialogut midis përdoruesit dhe sistemit. Aktualisht, format e mëposhtme të dialogut janë më të zakonshmet: mënyra e kërkesë-përgjigje, mënyra e komandës, mënyra e menysë dhe mënyra e mbushjes së boshllëqeve në shprehjet e sugjeruara nga kompjuteri. Çdo formë, në varësi të llojit të detyrës, karakteristikave të përdoruesit dhe vendimit të marrë, mund të ketë avantazhet dhe disavantazhet e veta.

Ndërfaqja DSS duhet të ketë aftësitë e mëposhtme:

Manipuloni forma të ndryshme dialogu, duke i ndryshuar ato në procesin e vendimmarrjes sipas zgjedhjes së përdoruesit;

Transferimi i të dhënave në sistem në mënyra të ndryshme;

Merrni të dhëna nga pajisje të ndryshme të sistemit në një format të ndryshëm;

Mbani në mënyrë fleksibël (siguroni ndihmë sipas kërkesës, nxitni) njohuritë e përdoruesit.

Kërkesat operative për DSS nga këndvështrimi i përdoruesit.

Tre të parat nga kërkesat e mëposhtme lidhen me llojin e problemit që zgjidhet nga vendimmarrësi. Pjesa tjetër lidhet me llojin e ndihmës që i jepet.

1. DSS duhet të ofrojë ndihmë për vendimmarrje dhe të jetë veçanërisht efektive në zgjidhjen e detyrave të pastrukturuara dhe të strukturuara keq. Kjo i referohet detyrave në zgjidhjen e të cilave përdorimi i EDMS, IMS dhe modeleve të kërkimit operacional zakonisht nuk jepte rezultate.

2. DSS duhet të ofrojë ndihmë në marrjen e vendimeve nga drejtuesit e të gjitha niveleve, si dhe në koordinimin e vendimeve që kërkojnë pjesëmarrjen e disa niveleve të menaxhimit.

3. DSS duhet të ofrojë ndihmë në marrjen e vendimeve individuale dhe kolektive. Kjo i referohet zgjidhjeve në të cilat përgjegjësia ndahet midis disa menaxherëve ose brenda një grupi punonjësish.

4. DSS duhet të ofrojë asistencë në të gjitha fazat e procesit të vendimmarrjes. Siç do të tregohet më poshtë, nëse në fazat e studimit të problemit dhe mbledhjes së të dhënave, DSS ofron vetëm ndihmë shtesë (kontributi kryesor bëhet nga përdorimi i MIS), atëherë në të gjitha fazat vijuese (përveç fazës së vendimmarrjes ), mbizotëron ndihma e dhënë nga DSS.

5. DSS, duke ofruar ndihmë në marrjen e vendimeve të ndryshme, nuk mund të varet nga asnjëra prej tyre.

6. Përdorimi i DSS duhet të jetë i lehtë. Kjo sigurohet nga përshtatshmëria e lartë e sistemit në lidhje me llojin e detyrave, karakteristikat e mjedisit organizativ dhe përdoruesit, si dhe një ndërfaqe miqësore.

Grupi DSS

Gjithçka që u tha më lart për DSS lidhej kryesisht me mbështetjen e zgjidhjeve individuale. Megjithatë, menaxheri rrallë merr një vendim i vetëm. Bordet e drejtorëve, këshillat shkencorë dhe teknikë, ekipet e projektimit, komisionet e problemeve - kjo nuk është një listë e plotë e shembujve të një qasjeje kolektive ndaj vendimmarrjes. Grup DSS (Group DSS) janë sisteme kompjuterike ndërvepruese të krijuara për të ofruar mbështetje për grupet e punëtorëve në zgjidhjen e problemeve të strukturuara keq.

Marrja e vendimeve në grup është më e vështirë sesa vendimmarrja individuale, sepse përfshin nevojën për të pajtuar pikëpamje të ndryshme individuale. Prandaj, detyra kryesore e GSPPR është të përmirësojë komunikimin në ekipin e punës. Komunikimi i përmirësuar çon në kursime në kohën e punës, e cila mund të përdoret për një pasqyrë më të thellë të problemit dhe zhvillimin e alternativave më të mundshme për zgjidhjen e tij. Vlerësimi i më shumë alternativave çon në një vendim më të informuar.

Rëndësia e vendimmarrjes në grup, nga njëra anë, defektet kronike të komunikimit në grup (shih Kapitullin 2) dhe mundësitë e kufizuara për t'u marrë me to, nga ana tjetër, çuan në krijimin e një teknologjie të veçantë informacioni për të mbështetur vendimet në grup.

Pjesa më e madhe e kësaj teknologjie zbatohet përmes Office Automation Systems (CAO) 1 duke përmirësuar komunikimin midis punonjësve. GSNPR mund të jetë i specializuar (i përshtatur për të zgjidhur vetëm një lloj problemi) ose universal (i projektuar për të zgjidhur një gamë të gjerë çështjesh). Shumë GSSPR përmbajnë një mekanizëm të integruar softuerësh që parandalon zhvillimin e tendencave negative në komunikimin në grup (shfaqja e situatave të konfliktit, të menduarit në grup, etj.).

Struktura e GSSPR. GSSPR përfshin harduerin dhe softuerin, si dhe procedurat dhe personelin (shih Figurën 4.7).

Oriz. 4.7. Struktura e sistemit të mbështetjes së vendimeve në grup

Këta komponentë u ofrojnë anëtarëve të ekipit komunikim dhe mbështetje tjetër gjatë diskutimit të çështjeve. Në procesin e punës me sistemin, anëtarët e ekipit kanë akses të vazhdueshëm në bazën e të dhënave, modelin e bazës së të dhënave dhe aplikacione të ndryshme. Menaxheri i grupit është përgjegjës për zgjedhjen e procedurave të nevojshme për funksionimin e grupit. Menaxheri i grupit dhe anëtarët e tij kanë mundësinë të hyjnë në një dialog.

Mbeshtetje teknike. GSPPR zakonisht përdor një nga konfigurimet e mëposhtme të harduerit:

1. I vetmi kompjuter. Në këtë rast, të gjithë pjesëmarrësit mblidhen rreth një kompjuteri të vetëm dhe me radhë u përgjigjen pyetjeve që shfaqen në ekranin e monitorit derisa të merret një zgjidhje. Përdorimi i një konfigurimi të tillë këshillohet vetëm për qëllime edukative.

2. Një rrjet kompjuterash ose terminalesh. Secili pjesëmarrës ndodhet në kompjuterin ose terminalin e tij, duke pasur mundësinë të zhvillojë një dialog me procesorin qendror të sistemit.

3. Hapësirë ​​për marrjen e vendimeve. Në zemër të këtij konfigurimi GMPP është aplikacioni CAO1 i quajtur konferenca kompjuterike dhe i përshkruar në seksionin 4.4. Dhoma e vendimeve përfshin një rrjet kompjuterik lokal me një server që drejton menaxherin e sistemit. Ai është gjithashtu i pajisur me një ekran të përbashkët që lejon të gjithë anëtarët e grupit të demonstrojnë informacionin e nevojshëm (individual dhe të përmbledhur).

Software. Softueri GSPPR përfshin një bazë të dhënash, një model bazë të dhënash dhe programe të veçanta aplikimi. Ai ofron mundësinë e punës individuale dhe grupore të përdoruesve, si dhe zhvillimin e procedurave të vendimmarrjes në grup. Pra, për sa i përket punës në grup, softueri i SSSPR-së lejon

Kryen një përmbledhje numerike dhe grafike të propozimeve dhe rezultateve të votimit të anëtarëve të grupit;

Llogaritni peshat e alternativave të zgjidhjeve, bëni regjistrime anonime të propozimeve të marra, zgjidhni një drejtues grupi, ndërtoni procedura për ndërtimin e konsensusit, parandaloni zhvillimin e tendencave negative në komunikimin në grup;

Transferoni tekstin dhe të dhënat numerike midis anëtarëve të grupit, midis anëtarëve të grupit dhe menaxherit të grupit, si dhe midis anëtarëve të grupit dhe procesorit qendror të GSSPR.

Stafi. Ky komponent GMPP përfshin të gjithë anëtarët e ekipit dhe një lehtësues i cili është i pranishëm në çdo takim të ekipit dhe është përgjegjës për harduerin e sistemit dhe menaxhimin e ndryshimit në procedurat e diskutimit.

Pooyedoy. Procedurat janë një komponent i domosdoshëm i GSSPR, nëpërmjet të cilit sigurohet qëllimshmëria e shkëmbimit të pikëpamjeve, objektiviteti i arritjes së konsensusit dhe efektiviteti i përdorimit të softuerit dhe harduerit të sistemit.

Mbështetja e ofruar nga GSPPR. Për të analizuar punën e GSPPR, ne dallojmë tre nivele të mjeteve mbështetëse të ofruara nga këto sisteme:

Niveli 1. Mbështetja e komunikimit

Niveli 2. Mbështetja e vendimeve

Niveli 3. Mbështetje për rregullat e lojës

Niveli 1. Mbështetja e komunikimit. Në këtë nivel, GSSPR, duke përdorur aftësitë e CAO dhe programeve speciale, mund të ofrojë llojet e mëposhtme të mbështetjes:

Transferimi i mesazheve ndërmjet anëtarëve të grupit me anë të postës elektronike;

Formimi i një ekrani të përbashkët të dukshëm për të gjithë anëtarët e grupit dhe i aksesueshëm nga çdo vend pune;

Mundësia e hyrjes anonime të ideve (propozimeve) dhe vlerësimi anonim i tyre (rankimi);

Lëshimi në ekranin e përgjithshëm (ose monitorin e secilit vend pune) i të gjithë informacionit dalës që rezulton nga diskutimi (lista fillestare dhe përfundimtare e propozimeve, rezultatet e votimit, etj.);

Formimi i rendit të ditës për diskutim.

Niveli 2. Mbështetja e vendimeve. Në këtë nivel, GSPPR, duke përdorur mjete softuerike për modelimin dhe analizën e vendimmarrjes, mund të ofrojë llojet e mëposhtme të mbështetjes:

Planifikimi dhe modelimi financiar;

Përdorimi i pemëve të vendimit;

Përdorimi i modeleve probabiliste;

Përdorimi i modeleve të shpërndarjes së burimeve.

Niveli 3. Mbështetje për rregullat e lojës. Në këtë nivel, GSSPR përdor mjete të posaçme softuerike për të respektuar rregullat e vendosura për kryerjen e procedurave në grup (për shembull, vendosja e renditjes së fjalimeve dhe rregullave të votimit, pranueshmëria e pyetjeve në këtë moment, etj.).

një). Përpara se të fillojë takimi, drejtuesi i grupit takohet me drejtuesin e grupit për të planifikuar punën e grupit, për të zgjedhur softuerin dhe për të përshkruar axhendën.

2). Puna e grupit fillon me faktin që drejtuesi i tij i propozon grupit të zgjidhë një pyetje ose problem.

3). Më pas pjesëmarrësit futin përgjigjet e tyre nga tastiera, të cilat janë të disponueshme për të gjithë. Pasi pjesëmarrësit të kenë lexuar të gjitha propozimet e bëra, ata japin komente për to (pozitive ose negative).

4) . Organizatori, duke përdorur programin e përgjithësimit të propozimeve, kërkon terma, tema dhe ide të përgjithshme në propozimet e paraqitura dhe krijon prej tyre disa fjali të përgjithësuara me komente, të cilat u komunikohen të gjithë pjesëmarrësve.

5) . Drejtuesi fillon një diskutim mbi fjalitë e përgjithësuara (verbale ose elektronike). Në këtë fazë, me ndihmën e programeve të veçanta, bëhet renditja (caktimi i prioriteteve) i propozimeve të diskutuara.

6). Për pesë ose dhjetë fjalitë më të mira, fillon një diskutim i ri me synimin për t'i saktësuar dhe për t'i vlerësuar më tej.

7). Procesi (zhvillimi i propozimeve, përgjithësimi dhe renditja e tyre) përsëritet ose përfundon me votim përfundimtar. Kjo fazë përdor një program të veçantë të quajtur "komenti përfundimtar", i cili jep një koment për fjalitë e përzgjedhura të përgjithësuara.

NDËRTIMI DHE PËRDORIMI I SPPRES PËR PLANIFIKIM FINANCIAR

Shembulli i përshkruar bazohet në ngjarje reale që kanë ndodhur në një nga bankat perëndimore.

Në fund të vitit të ardhshëm financiar, banka, pasi zbuloi një rënie të ndjeshme të fitimeve, u ndje në rrezik. Analiza e situatës së krijuar shkoi përtej aktiviteteve të zakonshme të menaxhimit.

Ndonëse kjo bankë ishte ndër ato lideret, ndër të parat që prezantoi kartat e kreditit dhe sistemin e kompjuterizuar të kontabilitetit, zbatimi i politikës së kreditimit në të kryhej sërish me dorë.

Vendimi u mor për të krijuar një sistem të ri kompjuterik planifikimin financiar, e cila kryen analiza dhe parashikime, si dhe gjeneron raporte bazuar në përdorimin e të dhënave nga sistemi për përpunimin e transaksioneve kontabël që ekzistojnë tashmë në bankë. Në të njëjtën kohë, analiza kishte të bënte me mbulimin e dinamikës së ndryshimeve në treguesit kryesorë që vlerësojnë raportin e aktiveve të veta të bankës dhe fondeve të marra hua. Parashikimi ishte menduar të kryhej për dy horizonte konstante: 12 muaj dhe 5 vjet.

Sistemi i Planifikimit Financiar (FSP) është përdorur në tre fushat e mëposhtme:

Në fillim të çdo muaji lëshohej një raport mbi aktivitetet e bankës për muajin paraardhës;

Gjatë çdo muaji - për të zgjidhur probleme të veçanta aktuale dhe për të zhvilluar plane strategjike;

Në fund të çdo viti kalendarik - për zhvillimin e dokumenteve buxhetore vjetore.

Siç mund të shihet lehtë, ndryshe nga sistemi i informacionit të kontabilitetit që ekzistonte tashmë në bankë për llogaritjet e kontabilitetit (i cili ishte një EDMS i centralizuar), TFP e krijuar rishtazi është një DSS që ruan funksione të tilla standarde të këtyre sistemeve si.

Qasja në të dhëna në çdo kohë;

Mbështetja e vendimeve duke lëshuar raporte periodike të menaxhimit;

Përdorimi i modeleve matematikore të parashikimit për të vlerësuar alternativat dhe strategjitë;

Sigurimi i aftësisë për të punuar në një mënyrë dialogu (aftësia për të ndryshuar qëllimet dhe kufizimet kur kushtet dhe rrethanat ndryshojnë në tregjet financiare).

Të dhënat. Çdo muaj, të dhënat e marra regjistrohen në bazat e të dhënave që përmbajnë informacion retrospektiv për tre vitet e fundit në baza mujore dhe për shtatë vjet e gjysmë në pamje tremujore. Gjithashtu, bazat e të dhënave përmbajnë informacionin e marrë të parashikimit për 12 periudhat e ardhshme mujore.

Raporte dhe analiza. Çdo muaj, sistemi i planifikimit financiar nxjerr një grup të plotë dokumentesh financiare, duke përfshirë bilancin, pasqyrën e të ardhurave dhe raportet mbi treguesit kryesorë të biznesit. Të dhënat mujore të marra krahasohen me rezultatet e parashikimit, buxhetin dhe të dhënat e ngjashme të marra në vitin paraprak. Për më tepër, sistemi lëshon raporte periodike për aspekte veçanërisht të tensionuara (kritike) të aktiviteteve të bankës, për shembull, një raport mbi raportin e normave dhe vëllimeve të pagesave të interesit.

parashikimi. Të gjitha raportet e mësipërme mund të lëshohen nga sistemi për secilin nga 12 muajt e ardhshëm. Variablat shpjegues për këto raporte mund të futen drejtpërdrejt nga përdoruesit ose të gjenerohen automatikisht për arsye strategjike. Nëse është e nevojshme, këtu mund të përdorni modelet e optimizimit që janë në bazën e modeleve të sistemit. Parashikimi po “rrokulliset”, duke mbuluar vazhdimisht 12 muajt e ardhshëm, me një rivlerësim të vazhdueshëm të të dhënave në fillim të çdo muaji.

Përparësitë. Futja e TFP çoi në një rritje të përfitimit të bankës për shkak të faktorëve të mëposhtëm:

Ndërtimi i një mekanizmi për menaxhimin e treguesve më të rëndësishëm të bilancit, përfshirë likuiditetin dhe raportin e kapitalit të vet dhe të borxhit;

Krijimi i bazës për koordinim dhe vendimmarrje në nivel të planifikimit strategjik;

Mundësimi i menaxhmentit të lartë për t'iu përgjigjur shpejt ndryshimit të rregulloreve, kushteve të tregut dhe bankingut të brendshëm

rrethanat;

Ulja e kostos së krijimit të menaxhimit periodik nga

Pyetje vetë-testimi

1. Përshkruani situatën që e shtyu menaxhmentin e bankës të krijonte TFP.

2. Cilat janë përfitimet e prezantimit të TFP?

3. Përshkruani komponentët e TFP, duke vërtetuar se cilit lloj IP i përket.

3). DSS ka aftësinë të menaxhojë dialogun midis përdoruesit dhe sistemit, si dhe të menaxhojë të dhënat dhe modelet.

Institucioni Arsimor Buxhetor i Shtetit Federal i Arsimit të Lartë Profesional

"AKADEMIA RUSE E EKONOMISË POPULLORE

DHE SHËRBIMI PUBLIK

nën PRESIDENTIN E FEDERATISË RUSE "

Instituti Veriperëndimor i Menaxhimit

Fakulteti: Administrata Shtetërore dhe Komunale

Departamenti: Menaxhimi i Përgjithshëm dhe Logjistika

Puna e kursit

"Sistemet e mbështetjes së vendimeve"

student i vitit të 3-të

Arsimi me kohë të plotë

Fetiskin Ivan Yurievich

Menaxher pune

Profesor i Asociuar, Kandidat i Filologjisë

Mysin Nikolay Vasilievich

Shën Petersburg 2015

Prezantimi

Kapitulli 1. Aspektet teorike dhe konceptet e sistemeve të mbështetjes së vendimeve

1 Përkufizimi i një sistemi mbështetës vendimesh, funksionet e tij

2 Struktura e sistemeve të mbështetjes së vendimeve

3 Depo të të dhënave

4 teknologjitë OLAP

5 Minierat e të dhënave

6 Klasifikimet e sistemeve të mbështetjes së vendimeve

7 Aplikacione

8 Tregu DSS

9 Vlerësimi i Sistemit të Mbështetjes së Vendimeve (DSS)

Kapitulli 2 Praktika e zbatimit të DSS me shembullin e zyrave rajonale të Bankës së Rusisë

1 Formulimi i qëllimeve dhe objektivave të studimit, karakteristikat e objektit të hetuar

2 Vështrim i përgjithshëm dhe përshkrimi i punës

2.1 Zhvillimi i një DSS në menaxhimin e aktiviteteve të zyrave rajonale të Bankës së Rusisë

2.2 Përshkrimi i nënsistemeve funksionale

2.3 Zhvillimi i një DSS në nivel TU që zbaton zgjidhje metodologjike dhe instrumentale

3 Konkluzionet dhe rezultatet e aplikimit të këtij DSS

konkluzioni

Bibliografi

Prezantimi

Zhvillimi i marrëdhënieve të tregut, decentralizimi i menaxhimit, vjetërimi i shpejtë i informacionit përcaktojnë kërkesat e larta për një lider modern. Njohuria dhe përdorimi i shkathët i dispozitave të menaxhmentit lehtëson shumë punën e menaxherit, e ndihmon atë në përcaktimin e prioriteteve dhe sistematizimin e punës. Strukturat organizative shërbejnë si bazë mbi të cilën ndërtohen të gjitha aktivitetet e menaxhimit.

Organizatat krijojnë struktura për të siguruar koordinimin dhe kontrollin e aktiviteteve të departamenteve dhe punonjësve të tyre. Strukturat e organizatave ndryshojnë nga njëra-tjetra për nga kompleksiteti (d.m.th., shkalla e ndarjes së aktiviteteve në funksione të ndryshme), formalizimi (d.m.th., shkalla e përdorimit të rregullave dhe procedurave të paracaktuara), raporti i centralizimit dhe decentralizimit ( pra, nivelet në të cilat zgjidhjet e menaxhimit).

Marrëdhëniet strukturore në organizata janë fokusi i shumë studiuesve dhe liderëve. Për të arritur në mënyrë efektive qëllimet, është e nevojshme të kuptohet struktura e punës, departamentet dhe njësitë funksionale. Organizimi i punës dhe i njerëzve ndikon shumë në sjelljen e punëtorëve. Marrëdhëniet strukturore dhe të sjelljes, nga ana tjetër, ndihmojnë në vendosjen e qëllimeve të organizatës, ndikojnë në qëndrimet dhe sjelljen e punonjësve. Një qasje e strukturuar përdoret në organizata për të siguruar elementet bazë të aktiviteteve dhe marrëdhëniet ndërmjet tyre. Ai përfshin përdorimin e ndarjes së punës, mbulimin e kontrollit, decentralizimin dhe departamentizimin.

Në kushtet e dinamizmit të prodhimit modern dhe të strukturës shoqërore, menaxhimi duhet të jetë në gjendje zhvillim të vazhdueshëm, që sot nuk mund të sigurohet pa hulumtuar rrugët dhe mundësitë e këtij zhvillimi, pa zgjedhur drejtime alternative. Hulumtimi i menaxhimit kryhet në aktivitetet e përditshme të menaxherëve dhe personelit dhe në punën e grupeve të specializuara analitike, laboratorëve, departamenteve. Nevoja për kërkime mbi sistemet e menaxhimit diktohet nga një gamë mjaft e gjerë problemesh me të cilat duhet të përballen shumë organizata. Suksesi i punës së këtyre organizatave varet nga zgjidhja e drejtë e këtyre problemeve.

Struktura organizative e menaxhmentit është një nga konceptet kyçe të menaxhimit, e lidhur ngushtë me qëllimet, funksionet, procesin e menaxhimit, punën e menaxherëve dhe shpërndarjen e pushteteve ndërmjet tyre. Brenda kësaj strukture zhvillohet i gjithë procesi i menaxhimit (lëvizja e flukseve të informacionit dhe vendimmarrja e menaxhmentit), në të cilin marrin pjesë menaxherë të të gjitha niveleve, kategorive dhe specializimeve profesionale. Struktura mund të krahasohet me kornizën e një ndërtese të një sistemi menaxhimi, i ndërtuar në mënyrë që të gjitha proceset që ndodhin në të të kryhen në kohën e duhur dhe me efikasitet.

Dallimet në strukturën e organizatës, në veçoritë e funksionimit të tyre lënë një gjurmë shumë domethënëse aktivitetet e menaxhimit, dhe në disa raste kanë një ndikim vendimtar në të. Për më tepër, aktivitetet e drejtuesit, karakteristikat e tij psikologjike varen jo vetëm nga lloji i strukturës organizative, por edhe nga vendi i tij hierarkik në këtë strukturë, gjë që, në fakt, e bën temën e këtij kursi më të rëndësishme.

Formimi i bazuar shkencërisht i strukturave të menaxhimit organizativ është një detyrë urgjente e fazës moderne të përshtatjes së njësive të biznesit në një ekonomi tregu. Në kushtet moderne, është e nevojshme të përdoren gjerësisht parimet dhe metodat e hartimit të një organizate menaxhimi bazuar në një qasje sistematike.

QËLLIMI I KËSAJ PUNE KURSI është të eksplorojë parimin e hierarkisë në strukturën e menaxhimit të një organizate.

Për të arritur këtë qëllim, në punë janë identifikuar detyrat e mëposhtme:

studimi i thelbit dhe parimeve të ndërtimit të strukturave organizative, klasifikimi i tyre dhe fazat e zhvillimit historik;

studimi i thelbit dhe parimeve të ndërtimit të strukturave organizative;

ndërtimin e një strategjie për ndryshime organizative.

METODAT E KËRKIMIT: analitike, grafike.

Për të shkruar këtë vepër u përdorën punime shkencore dhe zhvillime të autorëve vendas dhe të huaj, kushtuar çështjeve të menaxhimit të procesit, krijimit të sistemeve për të mbështetur miratimin e vendimeve menaxheriale. Puna përdori materiale të botuara në shtypin rus dhe të huaj, si dhe u prezantua në faqet e specializuara profesionale të internetit.

Kapitulli 1. Aspektet teorike dhe konceptet e sistemeve të mbështetjes së vendimeve

1 Përkufizimi i një sistemi mbështetës vendimesh, funksionet e tij

Është e qartë se vendimet e marra për strategjinë dhe taktikat e zhvillimit të qytetit duhen menduar dhe justifikuar me kujdes. Kjo është veçanërisht e rëndësishme në sistemet socio-ekonomike, pasi vendimet e marra kanë të bëjnë me njerëzit e gjallë, gjendjen e tyre materiale dhe shpirtërore. Megjithatë, sot vendimmarrja nga kryetari, administrata e bashkisë dhe komitetet bazohet në përvojën dhe intuitën e drejtuesve. Por sistemet socio-ekonomike janë komplekse dhe sjellja e tyre është e vështirë të parashikohet për shkak të pranisë së një numri të madh të lidhjeve të drejtpërdrejta dhe reagime, shpesh jo të dukshme në shikim të parë. Truri i njeriut nuk është në gjendje të përballojë një detyrë të këtij dimensioni, prandaj është e nevojshme të sigurohet informacion dhe mbështetje analitike për vendimmarrje. Vitet e fundit, një drejtim i ri është formuar dhe përdoret në mënyrë aktive në fushën e automatizimit të punës menaxheriale - sistemet e mbështetjes së vendimeve. Ato përdoren me sukses në një gamë të gjerë industrish: telekomunikacion, financa, tregti, industri, mjekësi dhe shumë të tjera.

Koncepti i sistemeve të mbështetjes së vendimeve (DSS) përfshin një sërë mjetesh, të bashkuara nga një qëllim i përbashkët - për të lehtësuar miratimin e vendimeve të menaxhimit racional dhe efektiv.

Sistemi i mbështetjes së vendimeve (DSS) është një sistem i automatizuar kompjuterik, qëllimi i të cilit është të ndihmojë njerëzit që marrin vendime në kushte të vështira për një analizë të plotë dhe objektive të veprimtarisë lëndore. Është një sistem ndërveprues që përdor rregullat e vendimmarrjes dhe modelet përkatëse të bazës së të dhënave, si dhe një proces simulimi kompjuterik interaktiv.

DSS u ngrit si rezultat i bashkimit të sistemeve të informacionit të menaxhimit dhe sistemeve të menaxhimit të bazës së të dhënave. DSS janë sisteme njeri-makinë që lejojnë vendimmarrësit të përdorin të dhëna, njohuri, modele objektive dhe subjektive për të analizuar dhe zgjidhur probleme të pastrukturuara dhe të formalizuara dobët.

Procesi i vendimmarrjes është marrja dhe përzgjedhja e alternativës më optimale, duke marrë parasysh llogaritjen e gabuar të të gjitha pasojave. Kur zgjidhni alternativa, është e nevojshme të zgjidhni atë që përmbush më plotësisht qëllimin e vendosur, por në të njëjtën kohë është e nevojshme të merren parasysh një numër i madh kërkesash konfliktuale dhe, për rrjedhojë, të vlerësohet zgjidhja e zgjedhur sipas shumë kritereve.

Sistemi i mbështetjes së vendimeve është krijuar për të mbështetur vendimet me shumë kritere në një mjedis kompleks informacioni. Në të njëjtën kohë, multikriteri kuptohet si fakti që rezultatet e vendimeve të marra vlerësohen jo një nga një, por nga një grup shumë treguesish (kriteresh) të konsideruar njëkohësisht. Kompleksiteti i informacionit përcaktohet nga nevoja për të marrë parasysh një sasi të madhe të dhënash, përpunimi i të cilave është praktikisht i pamundur pa ndihmën e teknologjisë moderne kompjuterike. Në këto kushte, numri i zgjidhjeve të mundshme, si rregull, është shumë i madh, dhe zgjedhja e më të mirës "me sy", pa një analizë gjithëpërfshirëse, mund të çojë në gabime të mëdha.

Gjithashtu DSS mundëson lehtësimin e punës së menaxherëve të ndërmarrjeve dhe rritjen e efikasitetit të saj. Ato shpejtojnë shumë zgjidhjen e problemeve të biznesit. DSS ndihmon për të vendosur kontakte ndërpersonale. Në bazë të tyre, ju mund të kryeni edukim dhe trajnim. Këto sisteme informacioni ju lejojnë të rrisni kontrollin mbi aktivitetet e organizatës. Të kesh një DSS që funksionon mirë ofron përparësi të mëdha ndaj strukturave konkurruese. Falë propozimeve të paraqitura nga DSS, qasje të reja po hapen për zgjidhjen e detyrave të përditshme dhe jo standarde.

DSS karakterizohet nga karakteristikat e mëposhtme dalluese:

· fokusimi në zgjidhjen e detyrave të strukturuara dobët (formalizuara), tipike kryesisht për nivelet e larta të menaxhimit;

· aftësia për të kombinuar metodat tradicionale të aksesit dhe përpunimit të të dhënave kompjuterike me aftësitë e modeleve matematikore dhe metodave për zgjidhjen e problemeve të bazuara në to;

· fokusimi tek përdoruesi i fundit joprofesionist i një kompjuteri nëpërmjet përdorimit të një mënyre ndërvepruese të funksionimit;

· përshtatshmëri e lartë, duke siguruar aftësinë për t'u përshtatur me veçoritë e harduerit dhe softuerit ekzistues, si dhe me kërkesat e përdoruesit.

Sistemi i mbështetjes së vendimeve zgjidh dy detyra kryesore:

.zgjedhja e zgjidhjes më të mirë nga shumë të mundshme (optimizimi);

2.renditja e zgjidhjeve të mundshme sipas preferencës (renditjes).

Metoda të ndryshme përdoren për të analizuar dhe zhvilluar propozime në DSS. Ajo mund të jetë:

· kërkimi i informacionit,

· minierat e të dhënave,

· kërkimi i njohurive në bazat e të dhënave,

· arsyetimi i bazuar në precedentë,

· modelimi simulues,

· llogaritja evolucionare dhe algoritmet gjenetike,

· rrjetet nervore,

· analiza e situatës,

· modelimi kognitiv etj.

Disa nga këto teknika janë zhvilluar në kuadrin e inteligjencës artificiale. Nëse puna e DSS bazohet në metodat e inteligjencës artificiale, atëherë ata flasin për një DSS ose IDSS inteligjente.

Klasat e sistemeve afër DSS janë sisteme ekspertësh dhe sisteme të automatizuara të kontrollit.

Sistemi ju lejon të zgjidhni detyrat e menaxhimit operacional dhe strategjik bazuar në kredencialet e kompanisë.

Sistemi i mbështetjes së vendimeve është një grup mjetesh softuerike për analizën e të dhënave, modelimin, parashikimin dhe vendimet e menaxhimit, i përbërë nga zhvillimet e vetë korporatës dhe produktet softuerike të blera (Oracle, IBM, Cognos).

Hulumtimi teorik në zhvillimin e sistemeve të para të mbështetjes së vendimeve u krye në Institutin e Teknologjisë Carnegie në fund të viteve '50 dhe në fillim të viteve '60 të shekullit XX. Ekspertët nga Instituti i Teknologjisë në Masaçusets arritën të kombinojnë teorinë me praktikën në vitet '60. Në mesin dhe fundin e viteve 80 të shekullit XX, filluan të shfaqen sisteme të tilla si EIS, GDSS, ODSS. Në 1987, Texas Instruments zhvilloi Sistemin e Ekranit të Caktimit të Portave për United Airlines. Kjo bëri të mundur uljen e ndjeshme të humbjeve nga fluturimet dhe rregullimin e menaxhimit të aeroporteve të ndryshme, duke filluar nga Aeroporti Ndërkombëtar O. Hare në Çikago dhe përfundon në Stapleton në Denver, Kolorado. Në vitet '90, fushëveprimi i aftësive të DSS u zgjerua me prezantimin e magazinave të të dhënave dhe mjeteve OLAP. Shfaqja e teknologjive të reja të raportimit e ka bërë DSS të domosdoshëm në menaxhim.

1.2 Struktura e DSS

Nëse flasim për strukturën e DSS, ekzistojnë katër komponentë kryesorë:

· Depot e të dhënave të informacionit. Një magazinë e të dhënave është një bankë të dhënash e një strukture të caktuar, që përmban informacione rreth procesit të prodhimit të një kompanie në një kontekst historik. Qëllimi kryesor i dyqanit është të sigurojë ekzekutim të shpejtë të pyetjeve analitike arbitrare. (Për më shumë detaje mbi magazinat e të dhënave, shihni seksionin 1.3 të kapitullit 1.)

· Baza e të dhënave shumëdimensionale dhe mjetet e analizës OLAP (On-Line Analitycal Processing) - shërbimi është një mjet për analizimin e sasive të mëdha të të dhënave në kohë reale. (në detaje në paragrafin 1.4 të kapitullit 1)

· Mjetet e nxjerrjes së të dhënave. Me ndihmën e mjeteve të nxjerrjes së të dhënave, mund të kryeni eksplorim të thellë të të dhënave. (Për më shumë detaje, shih seksionin 1.5, Kapitulli 1.)

DSS bazohet në një grup modelesh të ndërlidhura me mbështetje të përshtatshme informacioni për sisteme kërkimore, ekspertë dhe inteligjente që përfshijnë përvojë në zgjidhjen e problemeve të menaxhimit dhe sigurojnë pjesëmarrjen e një ekipi ekspertësh në procesin e zhvillimit të vendimeve racionale.

Më poshtë në Fig. 1 është një diagram arkitektonik dhe teknologjik i informacionit dhe mbështetjes analitike të vendimeve:

Fig. 1 Skema arkitektonike dhe teknologjike e DSS

Sistemet analitike DSS ju lejojnë të zgjidhni tre detyra kryesore:

.Kontabiliteti,

.analiza e informacionit në kohë reale (OLAP),

.nxjerrja e të dhënave.

3 Depo të të dhënave

Është e qartë se vendimmarrja duhet të bazohet në të dhëna reale për objektin e kontrollit. Ky informacion zakonisht ruhet në bazat e të dhënave online të sistemeve OLTP. Megjithatë, kjo inteligjencë nuk është e përshtatshme për qëllime analize, pasi informacioni i grumbulluar nevojitet kryesisht për analiza dhe vendimmarrje strategjike. Përveç kësaj, për qëllime të analizës, është e nevojshme të jeni në gjendje të manipuloni shpejt informacionin, ta paraqisni atë në aspekte të ndryshme, t'i bëni pyetje të ndryshme ad hoc, gjë që është e vështirë të zbatohet në të dhënat operacionale për arsye të performancës dhe kompleksitetit teknologjik.

Zgjidhja për këtë problem është krijimi i një magazine të veçantë të të dhënave (DW) që përmban informacion të përmbledhur në një mënyrë të përshtatshme. Qëllimi i ndërtimit të një magazine të dhënash është të integrojë, përditësojë dhe rakordojë të dhënat operacionale nga burime heterogjene për të formuar një pamje të vetme të qëndrueshme të objektit të kontrollit në tërësi. Në të njëjtën kohë, koncepti i depove të të dhënave bazohet në njohjen e nevojës për të ndarë grupet e të dhënave të përdorura për përpunimin e transaksioneve dhe grupet e të dhënave të përdorura në sistemet e mbështetjes së vendimeve. Një ndarje e tillë është e mundur duke integruar të dhëna të detajuara të ndara në sisteme të ndryshme të përpunimit të të dhënave (DDS) dhe burime të jashtme në një depo të vetme, koordinimin e tyre dhe, ndoshta, grumbullimin.

Përparësitë kryesore të depove të të dhënave DSS duhet të theksohen:

· Një burim i vetëm informacioni: kompania merr një mjedis të vetëm informacioni të verifikuar mbi të cilin do të ndërtohen të gjitha aplikacionet referuese dhe analitike në fushën e temës për të cilën është ndërtuar depoja. Ky mjedis do të ketë një ndërfaqe të vetme, struktura të unifikuara ruajtjeje, referencë të përbashkët dhe standarde të tjera të korporatës, të cilat do të lehtësojnë krijimin dhe mirëmbajtjen e sistemeve analitike.

· Gjithashtu, gjatë projektimit të një magazine të dhënash informacioni, vëmendje e veçantë i kushtohet besueshmërisë së informacionit që shkon në depo të të dhënave.

· Performanca: Strukturat fizike të magazinës së të dhënave janë optimizuar posaçërisht për të kryer mostra krejtësisht të rastësishme, gjë që ju lejon të ndërtoni sisteme vërtet të shpejta të pyetjeve.

· Shpejtësia e zhvillimit: organizimi specifik logjik i depove dhe softveri ekzistues i specializuar ju lejojnë të krijoni sisteme analitike me kosto minimale programimi.

· Integrimi: integrimi i të dhënave nga burime të ndryshme tashmë është bërë, kështu që nuk ka nevojë të bëhet çdo herë një lidhje e të dhënave për pyetjet që kërkojnë informacion nga disa burime. Integrim nënkupton jo vetëm ruajtjen e përbashkët fizike të të dhënave, por edhe subjektin e tyre, bashkimin e koordinuar; pastrimi dhe rakordimi gjatë formimit të tyre; pajtueshmërinë me veçoritë teknologjike etj.

· Historikiteti dhe qëndrueshmëria: Sistemet OLTP funksionojnë me të dhëna të përditësuara, afati i përdorimit dhe ruajtjes së të cilave zakonisht nuk e kalon vlerën e periudhës aktuale të biznesit (gjashtë muaj deri në një vit), ndërsa magazina e të dhënave synohet për një kohë të gjatë. -ruajtje afatgjatë e informacionit për 10-15 vjet. Stabiliteti do të thotë që informacioni aktual në magazinën e të dhënave nuk përditësohet ose fshihet, por vetëm përshtatet posaçërisht për ndryshimet në atributet e biznesit. Kështu, bëhet e mundur të kryhet një analizë historike e informacionit.

· Pavarësia: ruajtja e dedikuar e informacionit zvogëlon ndjeshëm ngarkesën në sistemet OLTP nga aplikacionet analitike, në këtë mënyrë performanca e sistemeve ekzistuese nuk përkeqësohet, por në praktikë ka një rënie në kohën e përgjigjes dhe një përmirësim në disponueshmërinë e sistemit.

Kështu, depoja e të dhënave funksionon sipas skenarit të mëposhtëm. Sipas rregulloreve të specifikuara, ai mbledh të dhëna nga burime të ndryshme - bazat e të dhënave të sistemeve të përpunimit operacional. Magazinimi ruan kronologjinë: së bashku me të dhënat aktuale, të dhënat historike ruhen me një tregues të kohës me të cilën ato lidhen. Si rezultat, të dhënat e nevojshme të disponueshme për objektin e kontrollit mblidhen në një vend, sillen në një format të vetëm, bien dakord dhe, në disa raste, grumbullohen në nivelin minimal të kërkuar të përgjithësimit.

Dhe bazuar në depon e të dhënave, tashmë është e mundur të përgatiten raporte për menaxhim, të analizohen të dhënat duke përdorur teknologjitë OLAP dhe minierat e të dhënave.

Shërbimi i raportimit DSS ndihmon një organizatë për të përballuar krijimin e të gjitha llojeve të raporteve të informacionit, referencave, dokumenteve, fletëve përmbledhëse, etj., veçanërisht kur numri i raporteve të lëshuara është i madh dhe format e raporteve ndryshojnë shpesh. Mjetet DSS, duke automatizuar lëshimin e raporteve, u lejojnë atyre të transferojnë ruajtjen e tyre në formë elektronike dhe t'i shpërndajnë ato në rrjetin e korporatës midis punonjësve të kompanisë.

Së bashku me magazinat e mëdha të të dhënave të korporatave, Data Mart përdoret gjithashtu gjerësisht. Një treg i të dhënave kuptohet si një ruajtje e vogël e specializuar për një fushë të caktuar lëndore të ngushtë, e fokusuar në ruajtjen e të dhënave në lidhje me një temë biznesi. Projekti për krijimin e një data mart kërkon më pak investime dhe përfundon në një kohë shumë të shkurtër. Mund të ketë disa tregje të tilla të dhënash, për shembull, një treg për të dhënat e të ardhurave për departamentin e kontabilitetit të kompanisë dhe një treg për të dhënat e klientëve për departamentin e marketingut të një kompanie.

1.4 Teknologjitë OLAP

Duke ndërvepruar me sistemin OLAP, përdoruesi do të jetë në gjendje të kryejë shikim fleksibël të informacionit, të marrë pjesë arbitrare të të dhënave dhe të kryejë operacione analitike të detajimit, konvolucionit, shpërndarjes nga fundi në fund, krahasimi me kalimin e kohës. E gjithë puna me një sistem OLAP ndodh për sa i përket fushës së lëndës. Koncepti i përpunimit analitik në internet (OLAP) bazohet në një pamje shumëdimensionale të të dhënave.

Termi OLAP u krijua nga E. F. Codd në 1993. Në artikullin e tij, ai konsideroi mangësitë e modelit relacional, në radhë të parë pamundësinë për të "kombinuar, parë dhe analizuar të dhënat nga këndvështrimi i dimensioneve të shumëfishta, domethënë në mënyrën më të kuptueshme për analistët e korporatave", dhe përcaktoi të përgjithshmen. kërkesat për sistemet OLAP që zgjerojnë funksionalitetin e DBMS-ve relacionale dhe përfshijnë analizën multivariate si një nga karakteristikat e tij.

Sipas Codd, pamja konceptuale shumëdimensionale është pamja më e natyrshme e personelit drejtues në objektin e menaxhimit. Është një perspektivë e shumëfishtë e përbërë nga dimensione të shumta të pavarura përgjatë të cilave mund të analizohen grupe specifike të dhënash. Analiza e njëkohshme nëpër dimensione të shumta të të dhënave përkufizohet si analizë multivariate. Çdo dimension përfshin drejtimet e konsolidimit të të dhënave, të përbërë nga një seri nivelesh të njëpasnjëshme të grumbullimit, ku çdo nivel më i lartë korrespondon me një shkallë më të madhe të grumbullimit të të dhënave për dimensionin përkatës. Kështu, dimensioni Kontraktor mund të përcaktohet nga drejtimi i konsolidimit, i cili përbëhet nga nivelet e përgjithësimit "ndërmarrje - departament - departament - punonjës". Dimensioni Koha mund të përfshijë edhe dy drejtime konsolidimi - Viti - Tremujor - Muaj - Ditë dhe Javë - Ditë, sepse llogaritja e kohës sipas muajit dhe javës është e papajtueshme. Në këtë rast, bëhet e mundur që në mënyrë arbitrare të zgjidhni nivelin e dëshiruar të detajeve të informacionit për secilën nga matjet. Operacioni i shpimit korrespondon me lëvizjen nga fazat më të larta të konsolidimit në ato më të ulëta; përkundrazi, një operacion rrotullimi nënkupton kalimin nga nivelet më të ulëta në ato më të larta.

1.5 Minimi i të dhënave

Interesi më i madh në DSS është minimi i të dhënave, pasi ju lejon të kryeni analizën më të plotë dhe të thellë të problemit, bën të mundur zbulimin e marrëdhënieve të fshehura dhe marrjen e vendimit më të informuar. Prej disa kohësh, niveli modern i zhvillimit të harduerit dhe softuerit ka bërë të mundur mirëmbajtjen e gjerë të bazave të të dhënave të informacionit operacional në nivele të ndryshme të menaxhimit. Në rrjedhën e veprimtarisë së tyre, ndërmarrjet industriale, korporatat, strukturat e departamenteve, organet pushteti shtetëror dhe pushtetet vendore kanë grumbulluar sasi të mëdha të dhënash. Ata ruajnë në vetvete një potencial të madh për nxjerrjen e informacionit të dobishëm analitik, në bazë të të cilit është e mundur të identifikohen tendencat e fshehura, të ndërtohet një strategji zhvillimi dhe të gjenden zgjidhje të reja.

Miningja e të dhënave, IAD (Data Mining) është një proces mbështetës vendimesh i bazuar në kërkimin e modeleve të fshehura (modelet e informacionit) në të dhëna. Në këtë rast, informacioni i grumbulluar përgjithësohet automatikisht në informacion që mund të karakterizohet si njohuri.

Në përgjithësi, procesi IAD përbëhet nga tre faza:

.identifikimi i modeleve;

.duke përdorur modelet e zbuluara për të parashikuar vlera të panjohura (modelimi parashikues);

.analiza e përjashtimeve, e krijuar për të identifikuar dhe interpretuar anomalitë në modelet e gjetura.

Teknologjitë e reja kompjuterike që formojnë IAD janë sisteme eksperte dhe inteligjente, metoda të inteligjencës artificiale, bazat e njohurive, bazat e të dhënave, modelimi kompjuterik, rrjetet nervore, sistemet fuzzy. Teknologjitë moderne IAD lejojnë krijimin e njohurive të reja, zbulimin e modeleve të fshehura, parashikimin e gjendjes së ardhshme të sistemeve. Metoda kryesore për modelimin e zhvillimit socio-ekonomik të një qyteti është metoda e simulimit, e cila ju lejon të eksploroni sistemin e qytetit duke përdorur një qasje eksperimentale. Kjo bën të mundur luajtjen e strategjive të ndryshme të zhvillimit në model, krahasimin e alternativave, marrjen parasysh të ndikimit të shumë faktorëve, përfshirë ata me elementë pasigurie.

Modeli i ndërtuar në këtë punë i përket pikërisht një klase të tillë sistemesh. Mbi bazën e tij, organet e vetëqeverisjes lokale të niveleve strategjike dhe taktike kanë mundësinë të analizojnë dinamikën e zhvillimit të një sistemi urban kompleks socio-ekonomik, të identifikojnë ndërlidhjet që nuk janë të dukshme në shikim të parë, të krahasojnë alternativa të ndryshme, të analizojnë anomalitë dhe merrni vendimin më të informuar.

Përdorimi i metodave të kombinuara të vendimmarrjes në kombinim me inteligjencën artificiale dhe modelimin kompjuterik, procedurat e ndryshme të simulimit dhe optimizimit, vendimmarrja në kombinim me procedurat e ekspertëve është premtuese.

1.6 Klasifikimet e DSS

Sipas ndërveprimit të përdoruesit, ekzistojnë tre lloje të DSS:

· pasivët ndihmojnë në procesin e vendimmarrjes, por nuk mund të paraqesin një propozim specifik;

· pjesëmarrësit aktivë janë të përfshirë drejtpërdrejt në zhvillimin e zgjidhjes së duhur;

· ato bashkëpunuese përfshijnë ndërveprimin e DSS me përdoruesin. Një propozim i paraqitur nga sistemi, përdoruesi mund ta modifikojë, përmirësojë dhe më pas ta dërgojë përsëri në sistem për verifikim. Pas kësaj, propozimi i paraqitet përsëri përdoruesit dhe kështu me radhë derisa ai të miratojë vendimin.

Sipas metodës së mbështetjes, ato dallohen:

· DSS të orientuara nga modeli, përdorin akses në modele statistikore, financiare ose modele të tjera në punën e tyre;

· DSS, bazuar në komunikime, mbështet punën e dy ose më shumë përdoruesve të angazhuar në një detyrë të përbashkët;

· DSS e drejtuar nga të dhënat ka akses në seritë kohore të organizatës. Ata përdorin në punën e tyre jo vetëm të dhëna të brendshme, por edhe të jashtme;

· DSS-të e orientuara nga dokumentet manipulojnë informacionin e pastrukturuar të përmbajtur në formate të ndryshme elektronike;

· DSS e bazuar në njohuri ofron zgjidhje të specializuara të problemeve të bazuara në fakte.

Sipas fushës së përdorimit, ekzistojnë:

· Në të gjithë sistemin - ato punojnë me sisteme të mëdha ruajtjeje dhe përdoren nga shumë përdorues.

Sipas arkitekturës dhe parimit të funksionimit, ato dallohen:

· DSS funksionale.

Ato janë më të thjeshtat për sa i përket arkitekturës. Ato janë të zakonshme në organizatat që nuk i vendosin vetes synime globale dhe kanë një nivel të ulët të zhvillimit të teknologjisë së informacionit. Një tipar dallues i DSS funksionale është se analizohen të dhënat që përmbahen në skedarët e sistemeve operative. Përparësitë e DSS-ve të tilla janë kompaktësia për shkak të përdorimit të një platforme dhe efikasiteti për shkak të mungesës së nevojës për të ringarkuar të dhënat në një sistem të specializuar. Ndër mangësitë, mund të vërehen këto: ngushtimi i gamës së çështjeve të zgjidhura duke përdorur sistemin, ulja e cilësisë së të dhënave për shkak të mungesës së një faze për pastrimin e tyre, rritja e ngarkesës në sistemi operativ me mundësi për përfundimin e punës së tij.

· DSS duke përdorur marte të pavarura të të dhënave.

Ato përdoren në organizata të mëdha me disa departamente, duke përfshirë departamentet e teknologjisë së informacionit. Çdo treg specifik i të dhënave është krijuar për të zgjidhur probleme specifike dhe fokusohet në një rreth të veçantë përdoruesish. Kjo përmirëson shumë performancën e sistemit. Zbatimi i strukturave të tilla është mjaft i thjeshtë. Nga ana negative, mund të vërehet se të dhënat futen në mënyrë të përsëritur në vitrina të ndryshme, kështu që ato mund të dublikohen. Kjo rrit koston e ruajtjes së informacionit dhe ndërlikon procedurën e unifikimit. Plotësimi i të dhënave mars është mjaft i vështirë për shkak të faktit se ju duhet të përdorni burime të shumta. Nuk ka një pasqyrë të unifikuar të biznesit të organizatës për faktin se nuk ka konsolidim përfundimtar të të dhënave.

· DSS bazuar në ruajtjen e të dhënave me dy nivele.

Përdoret në kompani të mëdha, të dhënat e të cilave janë konsoliduar në sistem të unifikuar... Përkufizimet dhe metodat e përpunimit të informacionit në këtë rast janë të unifikuara. Për të siguruar funksionimin normal të një DSS të tillë, kërkohet që të caktohet një ekip i specializuar që do t'i shërbejë. Kjo arkitekturë DSS është e lirë nga disavantazhet e asaj të mëparshme, por nuk ka aftësinë të strukturojë të dhëna për grupe individuale të përdoruesve, si dhe të kufizojë aksesin në informacion. Vështirësitë mund të shfaqen me performancën e sistemit.

· DSS i bazuar në një depo të dhënash me tre nivele.

DSS të tilla përdorin një depo të dhënash, nga e cila formohen mars të dhënave, të përdorura nga grupe përdoruesish që zgjidhin probleme të ngjashme. Kështu, aksesi ofrohet si në të dhëna specifike të strukturuara ashtu edhe në një informacion të vetëm të konsoliduar. Plotësimi i të dhënave mars thjeshtohet duke përdorur të dhëna të verifikuara dhe të pastruara nga një burim i vetëm.

Ekziston një model i të dhënave të ndërmarrjes. DSS të tilla dallohen nga performanca e garantuar. Por ka tepricë të të dhënave, gjë që çon në një rritje të kërkesave për ruajtje. Përveç kësaj, një arkitekturë e tillë duhet të harmonizohet me shumë zona me kërkesa potencialisht të ndryshme.

Në varësi të përmbajtjes funksionale të ndërfaqes së sistemit, ekzistojnë dy lloje kryesore të DSS: EIS dhe DSS (Sistemi i Informacionit të Ekzekutimit) - sistemet e informacionit të menaxhimit të ndërmarrjes. Këto sisteme synojnë përdoruesit e papërgatitur, kanë një ndërfaqe të thjeshtuar, një grup bazë të aftësive të ofruara dhe forma fikse të paraqitjes së informacionit. Sistemet EIS paraqesin një pamje të përgjithshme vizuale të gjendjes aktuale të treguesve të biznesit të kompanisë dhe tendencave të zhvillimit të tyre, me mundësinë e thellimit të informacionit në shqyrtim në nivelin e objekteve të kompanive të mëdha. Sistemet EIS janë kthimi i vërtetë që sheh menaxhmenti i kompanisë nga zbatimi i teknologjive DSS. në njohuritë kompjuterike. Zakonisht, për zbatimin e sistemeve DSS (nëse ka të dhëna), mjafton të instaloni dhe konfiguroni softuer të specializuar nga ofruesit e zgjidhjeve për sistemet OLAP dhe Minierat e të Dhënave.

Kjo ndarje e sistemeve në dy lloje nuk do të thotë që ndërtimi i një DSS nënkupton gjithmonë zbatimin e vetëm të njërit prej këtyre llojeve. EIS dhe DSS mund të funksionojnë paralelisht, duke shkëmbyer të dhëna dhe/ose shërbime të përbashkëta, duke ofruar funksionalitetin e tyre si për menaxhmentin e lartë ashtu edhe për analistët e kompanive.

1.7 Aplikimet

Telekomunikacioni

Kompanitë e telekomunikacionit përdorin DSS për të përgatitur dhe për të marrë një sërë vendimesh që synojnë të mbajnë klientët e tyre dhe të minimizojnë largimin e tyre ndaj kompanive të tjera. DSS u lejon kompanive të kryejnë në mënyrë më efektive programet e tyre të marketingut, të kryejnë çmime më tërheqëse të shërbimeve të tyre.

Analiza e të dhënave me karakteristikat e thirrjeve ju lejon të identifikoni kategori të klientëve me stereotipe të ngjashme në mënyrë që të dalloni qasjen për tërheqjen e klientëve të një kategorie ose një tjetër.

Ka kategori klientësh që po ndryshojnë vazhdimisht ofruesit në përgjigje të disa fushatave reklamuese. DSS ju lejon të identifikoni më shumë shenjat karakteristike Klientë "të qëndrueshëm", d.m.th. klientët që i qëndrojnë besnikë një kompanie për një kohë të gjatë, duke bërë të mundur orientimin e politikës së tyre të marketingut drejt mbajtjes së kësaj kategorie të veçantë klientësh.

Bankare

DSS-të përdoren për të monitoruar më mirë aspekte të ndryshme të veprimtarisë bankare, të tilla si shërbimi i kartave të kreditit, kreditë, investimet, etj., gjë që mund të përmirësojë ndjeshëm efikasitetin operacional.

Zbulimi i mashtrimit, vlerësimi i rrezikut të huadhënies, parashikimi i ndryshimeve në klientelë - fushat e aplikimit të DSS dhe metodave të nxjerrjes së të dhënave. Klasifikimi i klientëve, identifikimi i grupeve të klientëve me nevoja të ngjashme mundëson një politikë marketingu të synuar, duke ofruar grupe shërbimesh më tërheqëse për një kategori të caktuar klientësh.

Sigurimi

Kompleti i aplikacioneve DSS në biznesin e sigurimeve mund të quhet klasik - është identifikimi i rasteve të mundshme të mashtrimit, analiza e rrezikut dhe klasifikimi i klientëve.

Zbulimi i disa stereotipeve në pretendimet për pagesën e kompensimit të sigurimit, në rastin e shumave të mëdha, mund të zvogëlojë numrin e rasteve të mashtrimit në të ardhmen.

Duke analizuar veçoritë karakteristike të rasteve të pagesave për detyrimet e sigurimit, Kompanitë e sigurimit mund të zvogëlojë humbjet e tyre. Të dhënat e marra do të çojnë, për shembull, në një rishikim të sistemit të zbritjeve për klientët që janë nën karakteristikat e identifikuara.

Klasifikimi i klientëve bën të mundur identifikimin e kategorive më fitimprurëse të klientëve për të synuar më saktë grupin ekzistues të shërbimeve dhe për të prezantuar shërbime të reja.

Shitje me pakicë

Kompanitë tregtare përdorin teknologjitë DSS për të zgjidhur probleme të tilla si planifikimi i blerjeve dhe ruajtjes, analizimi i blerjeve të përbashkëta dhe gjetja e modeleve të sjelljes me kalimin e kohës.

Analiza e të dhënave për numrin e blerjeve dhe disponueshmërinë e mallrave në magazinë për një periudhë të caktuar kohore ju lejon të planifikoni blerjen e mallrave, për shembull, në përgjigje të luhatjeve sezonale të kërkesës për mallra.

Shpesh, kur blen një produkt, blerësi blen së bashku me të një produkt tjetër. Identifikimi i grupeve të mallrave të tilla lejon, për shembull, vendosjen e tyre në raftet ngjitur me qëllim që të rritet mundësia e blerjes së tyre të përbashkët.

Kërkimi i modeleve të sjelljes në kohë i jep përgjigje pyetjes "Nëse një klient ka blerë një produkt sot, atëherë pas çfarë kohe do të blejë një produkt tjetër?" Për shembull, kur blen një aparat fotografik, një klient ka të ngjarë të blejë film, të zhvillojë dhe të printojë shërbime në të ardhmen e afërt.

Ilaçi

Shumë sisteme ekspertësh janë të njohur për bërjen e diagnozave mjekësore. Ato janë ndërtuar kryesisht në bazë të rregullave që përshkruajnë kombinimin e simptomave të ndryshme të sëmundjeve të ndryshme. Me ndihmën e rregullave të tilla, ata do të zbulojnë jo vetëm se me çfarë është i sëmurë pacienti, por edhe si ta trajtojnë atë. Rregullat ndihmojnë në zgjedhjen e mjeteve të mjekimit, përcaktimin e indikacioneve dhe kundërindikacioneve, navigimin e procedurave mjekësore, krijimin e kushteve për trajtimin më efektiv, parashikimin e rezultateve të kursit të përshkruar të trajtimit, etj. Teknologjitë e Minierave të të Dhënave bëjnë të mundur zbulimin e modeleve në të dhënat mjekësore që përbëjnë bazën e këtyre rregullave.

Gjenetika molekulare dhe inxhinieria gjenetike

Ndoshta detyra më e mprehtë dhe në të njëjtën kohë e qartë e zbulimit të modeleve në të dhënat eksperimentale është në gjenetikën molekulare dhe inxhinierinë gjenetike. Këtu ai formulohet si një përkufizim i të ashtuquajturve shënues, të cilët kuptohen si kode gjenetike që kontrollojnë disa karakteristika fenotipike të një organizmi të gjallë. Kode të tilla mund të përmbajnë qindra, mijëra ose më shumë elementë të lidhur.

Fonde të mëdha janë ndarë për zhvillimin e kërkimit gjenetik. Kohët e fundit në këtë fushë ka pasur një interes të veçantë për aplikimin e metodave të Data Mining. Ka disa firma të mëdha të specializuara në aplikimin e këtyre metodave për dekodimin e gjenomit të njeriut dhe të bimëve.

Kimi e aplikuar

Metodat e nxjerrjes së të dhënave përdoren gjerësisht në kiminë e aplikuar (organike dhe inorganike). Këtu shpesh lind pyetja e sqarimit të veçorive të strukturës kimike të përbërjeve të caktuara që përcaktojnë vetitë e tyre. Ky problem është veçanërisht i rëndësishëm në analizën e përbërjeve kimike komplekse, përshkrimi i të cilave përfshin qindra e mijëra elementë strukturorë dhe lidhjet e tyre.

1.8 Tregu DSS

Në tregun DSS, kompanitë ofrojnë llojet e mëposhtme të shërbimeve për krijimin e sistemeve të mbështetjes së vendimeve:

· Zbatimi i projekteve pilot në sistemet DSS, për t'i demonstruar menaxhmentit të Klientit potencialin cilësor të aplikacioneve analitike.

· Krijimi, së bashku me Klientin, i sistemeve DSS me funksione të plota, duke përfshirë një depo të dhënash dhe mjete të inteligjencës së biznesit.

· Projektimi i një arkitekture të magazinës së të dhënave, duke përfshirë strukturat e ruajtjes dhe proceset e menaxhimit.

· Krijimi i "data marts" për fushën e zgjedhur lëndore.

· Instalimi dhe konfigurimi i mjeteve OLAP dhe Business Intelligence; përshtatjen e tyre me kërkesat e Klientit.

· Analiza e mjeteve të analizës statistikore dhe "data mining" për përzgjedhjen e produkteve softuerike për arkitekturën dhe nevojat e Klientit.

· Integrimi i sistemeve DSS në intranetin e korporatës së Klientit, automatizimi i shkëmbimit elektronik të dokumenteve analitike ndërmjet përdoruesve të depove.

· Zhvillimi i Sistemeve të Informacionit Ekzekutiv (EIS) për funksionalitetin e kërkuar.

· Shërbimet për integrimin e bazave të të dhënave në një mjedis të unifikuar të ruajtjes së informacionit

· Trajnimi i specialistëve të Klientit në teknologjitë e magazinave të të dhënave dhe sistemeve analitike, si dhe puna me produktet e nevojshme softuerike.

· Ofrimi i shërbimeve të konsulencës për Klientin në të gjitha fazat e projektimit dhe funksionimit të magazinave të të dhënave dhe sistemeve analitike.

· Projekte gjithëpërfshirëse për krijimin/modernizimin e një infrastrukture kompjuterike që siguron funksionimin e një DSS: zgjidhje të çdo shkalle, nga sistemet lokale e deri te sistemet e një shkalle ndërmarrje / shqetësim / industri.

1.9 Vlerësimi i Sistemit të Mbështetjes së Vendimeve (DSS)

Kriteret për vlerësimin e DSS. Sistemi duhet të menaxhojë në mënyrë efektive të ardhurat dhe rreziqet në çdo kusht tregu, duke gjeneruar sinjale efektive për hyrjen dhe daljen nga tregu. Në të njëjtën kohë, frekuenca e transaksioneve duhet të jetë e moderuar, duke marrë parasysh kostot operative, komisionet, humbjet në spread, etj. Kompleksiteti i ndërtimit nuk duhet të trembë. Shumica e atyre që refuzojnë metodat numerike në favor të "intuitës" së tyre përfundojnë me rezultate nën mesataren.

Një karakteristikë e natyrshme e rëndësishme në vlerësimin e një sistemi është fitimi total (përfundimtar). Me kosto të larta operative, një karakteristikë e tillë si fitimi për operacion bëhet i rëndësishëm. Saktësia e vendimit (përqindja), e llogaritur si raport i numrit të transaksioneve fitimprurëse me numrin total të transaksioneve, është një karakteristikë e njohur për shumë tregtarë, megjithëse rëndësia e saj mbivlerësohet. Çështja është se shumë sisteme efektive kanë më shumë gjasa të marrin vendime të gabuara sesa ato të drejta, ndërsa shumë sisteme jofitimprurëse (ose pothuajse jofitimprurëse) kanë më shumë gjasa të marrin vendime të drejta.

Humbja maksimale e kapitalit është një karakteristikë e rëndësishme për matjen e rrezikut të strategjive të përdorura nga sistemi. Sistemet që i nënshtrohen humbjeve të mëdha periodike nuk mund të konsiderohen të përdorshme, edhe nëse, në fund, ato ofrojnë rezultat të mjaftueshëm. Në të njëjtën kohë, humbjet maksimale nënkuptojnë jo vetëm sasinë më të madhe të humbjeve nga një sekuencë operacionesh jofitimprurëse, por uljen maksimale të kapitalit gjatë periudhës në shqyrtim. Gjatë një rënie të tillë, sekuenca e operacioneve jofitimprurëse mund të ndërpritet nga operacione të veçanta fitimprurëse që nuk janë në gjendje të ndryshojnë natyrën e përgjithshme jofitimprurëse të periudhës së joefikasitetit të sistemit. Karakteristika kryesore e efikasitetit të sistemit llogaritet si raport i fitimit total me shumën e rënies së kapitalit gjatë periudhës së joefikasitetit maksimal të sistemit dhe zakonisht quhet raporti i të ardhurave / rrezikut. Ekzistojnë gjithashtu shumë vlerësime të tjera të efektivitetit të sistemit, ndonjëherë mjaft komplekse, që kërkojnë një sasi të madhe llogaritjesh statistikore, por në shumicën e rasteve karakteristikat e thjeshta të dhëna janë të mjaftueshme. Duhet të theksohet se gjatë vlerësimit të sistemit, mund të përdorni kriteret që rekomandohen teoria klasike menaxhimi i portofolit.

Optimizimi i sistemit konsiston në gjetjen e formulës më të mirë për treguesin - më e mira në kuptimin e marrjes me ndihmën e saj fitimin maksimal dhe / ose më të qëndrueshëm bazuar në të dhënat e mbledhura për një periudhë të gjatë kohore. Ky optimizim është i paqëndrueshëm nga brenda. Kritikët e saj do të vënë në dukje menjëherë se sjellja e çmimeve të ardhshme mund të ndryshojë nga sjellja e tyre në të kaluarën. Përkrahësit e një optimizimi të tillë duhet të binden për ekzistencën e modeleve të caktuara, stabilitetin në sjelljen e çmimeve, e cila nuk ndryshon ose nuk ndryshon ndjeshëm me kalimin e kohës.

Për të kontrolluar efektivitetin e faktit që rregullat e përdorura në analizën teknike japin fitim të qëndrueshëm në të ardhmen, duke u llogaritur vetë në bazë të të dhënave të kaluara, përdoret metoda e thjeshtë e mëposhtme e testimit (i ashtuquajturi modelim i verbër). Së pari, rregulli i vendimit optimizohet bazuar në të dhënat e kaluara, dhe më pas testohet kundër të dhënave të mëvonshme (të fundit). Në këtë mënyrë, ju mund të përcaktoni se sa mirë mund të parashikoni në përgjithësi të ardhmen nga të dhënat e kaluara duke përdorur një rregull të caktuar. Nëse një tregues me parametra optimalë funksionon mirë në të dhënat e mëvonshme, shpresohet se do të performojë mirë në të ardhmen.

Gjatë rivlerësimit të parametrave të sistemit, duhet kaluar në sistemin e ri vetëm nëse "përmirësimi" i arritur është statistikisht i rëndësishëm.

Robert Pelletier rekomandon kufizimin e numrit të parametrave gjatë ndërtimit të rregullave të vendimit, pasi rritja e tyre rrit numrin e shkallëve të lirisë së sistemit. Përveç kësaj, mund të ketë marrëdhënie midis tyre, domethënë, ato mund të rezultojnë të varura statistikisht, gjë që zakonisht shihet nga koeficienti i korrelacionit të tyre të ndërsjellë. Pelletier beson se një sistem i mirë duhet të përmbajë jo më shumë se 2-5 parametra.

Mostra për kontrollimin e treguesit duhet të jetë mjaft e madhe në mënyrë që të ketë të paktën 30 sinjale për periudhën e zgjedhur. Në këtë rast, periudha duhet të përfshijë një numër të plotë ciklesh të plota të gjata (me frekuencë të ulët) në mënyrë që të kufizohet ndikimi i kompensimeve në drejtim të shitjes ose blerjes. Kështu, për shembull, për një cikël të njohur 4-vjeçar të bursës, analiza duhet të kryhet mbi të dhënat për të paktën 8 vjet.

bankë e të dhënave inteligjente organizative

Kapitulli 2. Praktika e zbatimit të DSS në shembullin e zyrave rajonale të Bankës së Rusisë

1 Formulimi i qëllimeve dhe objektivave të studimit, karakteristikat e objektit të hetuar

Aktualisht Banka Qendrore Federata Ruse(më tej referuar si Banka e Rusisë) është një rregullator kryesor i sistemit bankar të Rusisë dhe në shumë aspekte është garantuesi i stabilitetit dhe stabilitetit ekonomik të tij. Sistemi i Bankës së Rusisë ka një kompleks Struktura organizative- zyra qendrore (në tekstin e mëtejmë AK), zyrat territoriale (në tekstin e mëtejmë TU) dhe ka më shumë se 80 mijë punonjës. Nga ana tjetër, zyrat rajonale kanë një rrjet qendrash për shlyerjen e parave të gatshme dhe nënndarje të tjera që mbështesin funksionimin e departamentit teknik. Aktualisht, Banka e Rusisë merret me zgjidhjen e detyrave kryesore të mëposhtme: uljen e përgjithshme të kostos, standardizimin e aktiviteteve të zyrave territoriale, përmirësimin e sistemit të menaxhimit të zyrave territoriale.

Qasja e procesit ndaj menaxhimit konsiderohet si mjeti kryesor për kryerjen e këtyre detyrave, eksperimenti për zbatimin e të cilit në Bankën e Rusisë filloi në vitin 2002. Qasja e procesitështë qasja mbizotëruese për ndërtimin e një sistemi menaxhimi fleksibël dhe efektiv, i cili është bërë i përhapur në praktikën botërore gjatë 10-15 viteve të fundit. Qasja e procesit presupozon një formulim të qartë të qëllimeve dhe strategjive të aktivitetit, një përshkrim të aktiviteteve në formën e një grupi procesesh të ndërlidhura që kanë rezultate konkrete në rezultat, një shpërndarje të qartë të përgjegjësisë midis të gjithë pjesëmarrësve në procese.

Siç tregon praktikë botërore, aplikimi efektiv i qasjes së procesit përcaktohet kryesisht nga prania e një sistemi informacioni dhe informatik që gjeneron dhe siguron informacionin e nevojshëm për vendimmarrje. Me ndihmën e një sistemi të tillë, në nivelin e KT të Bankës së Rusisë, do të ishte e mundur të përshkruhej dhe kontrollohej ekzekutimi i proceseve, të vlerësohej kostoja e tyre, të llogaritet ngarkesa reale, të bëhet një vlerësim i arsyeshëm i efektivitetit të proceset, punonjësit, departamentet, etj. Në nivelin e Azisë Qendrore të Bankës së Rusisë, sistemi do të lejonte krahasimin e specifikimeve teknike për tregues të ndryshëm të grumbulluar gjatë punës, shtypjen e specifikimeve teknike, përshkrimin e standardeve të procesit, përsëritjen e tyre në specifikimet teknike dhe zgjidhjen e një sërë problemesh të tjera.

E gjithë sa më sipër përcakton rëndësinë e temës së këtij kapitulli, e cila i kushtohet zhvillimit të qasjeve metodologjike, matematikore dhe softuerike-instrumentale për krijimin e një sistemi të mbështetjes së vendimeve në fushën e menaxhimit të veprimtarive të zyrave rajonale të Bankës së Shqipërisë. Rusia bazuar në qasjen e procesit (në tekstin e mëtejmë quhet Sistemi, DSS "Menaxhimi i Procesit").

Qëllimi i kësaj pune është të zhvillojë një mbështetje gjithëpërfshirëse metodologjike, matematikore, informative dhe softuerike-instrumentale të një sistemi të mbështetjes së vendimeve në detyrat e menaxhimit të aktiviteteve të zyrave rajonale të Bankës së Rusisë, duke përfshirë nivelin e administrimit teknik dhe qendror. zyrë.

2 Vështrim i përgjithshëm dhe përshkrimi i punës

2.1 Zhvillimi koncept i ri DSS në menaxhimin e aktiviteteve të zyrave rajonale të Bankës së Rusisë

U analizua specifika e Bankës së Rusisë, e cila konsiston në praninë e një strukture organizative komplekse, një sistem vertikal menaxhimi me dy nivele për institucionet territoriale, rregullimin e qartë të aktiviteteve bazuar në një kuadër rregullator në shkallë të gjerë, kompleksitetin e rrjedhës së dokumenteve. , veçoritë e menaxhimit financiar, kërkesat e informatizimit dhe sigurisë. siguria e informacionit... Si rezultat, u zbulua se produktet ekzistuese nuk janë plotësisht të përshtatshme për zgjidhjen e problemeve të menaxhimit të zyrave territoriale të Bankës së Rusisë.

Studimi i specifikave të Bankës së Rusisë dhe analiza e detyrave kryesore në menaxhimin e aktiviteteve të departamentit teknik bëri të mundur formulimin e parimeve konceptuale të mëposhtme për ndërtimin e DSS:

) Struktura me dy nivele. DSS i zhvilluar duhet të funksionojë në dy nivele - TU (rajonal) dhe CA (federal). Në nivel rajonal, DSS mbështet menaxhimin e specifikimeve teknike bazuar në një qasje procesi; në nivel federal, ofron mbledhjen e informacionit mbi aktivitetet nga të gjitha specifikimet teknike, ruajtjen dhe analizën e centralizuar të këtij informacioni, klasifikimin e specifikimeve teknike dhe formimi i standardeve;

) Cikli i plotë i menaxhimit bazuar në një qasje procesi. Për përmirësimin efektiv dhe të vazhdueshëm të aktiviteteve, një karakteristikë e rëndësishme e DSS është sigurimi i një cikli të plotë menaxhimi bazuar në një qasje procesi, i cili përfshin ekzekutimin e përsëritur të procedurave për përshkrimin e proceseve, monitorimin dhe kontrollin e performancës, analizimin e proceseve dhe riinxhinierimin.

Duke marrë parasysh strukturën me dy nivele të sistemit, cikli i kontrollit paraqitet në formën e mëposhtme (Fig. 2):

Oriz. 2. Cikli i mbështetjes së menaxhmentit në DSS

)Integrimi i qasjeve dhe teknologjive. Për të zgjidhur në mënyrë më efektive detyrat e përmirësimit të performancës së specifikimeve teknike në DSS-në e krijuar, është e nevojshme të integrohen qasjet dhe teknologjitë për menaxhimin e procesit të biznesit (BPMS), menaxhimin e performancës (CPM) dhe inteligjencën e biznesit (BI). Këto qasje duhet të zbatohen mbi parime uniforme arkitekturore dhe të funksionojnë brenda kuadrit të një infrastrukture të vetme informacioni dhe softuerike-teknologjike;

)Mbështetja e standardeve është e nevojshme për zgjidhjen e detyrave të standardizimit të aktiviteteve të TU. Në nivelin federal - zhvillimi, korrigjimi, analiza e standardeve të procesit, etj .; në nivel rajonal - “mbivendosje” e standardeve në proceset ekzistuese;

)Integrimi i proceseve në magazinën e të dhënave. Sistemet e klasës BPMS janë transaksionale dhe nuk kërkojnë një depo të dhënash. Banka e Rusisë duhet jo vetëm të organizojë menaxhimin e proceseve, por edhe të sigurojë analizën e tyre gjithëpërfshirëse - dinamike, krahasuese, strukturore, etj. Prandaj, informacioni mbi aktivitetet duhet të grumbullohet në depot e të dhënave të çdo specifikimi teknik, pjesë e të dhënat do të transferohen në nivelin federal (në një ruajtje të centralizuar);

)Zhvillimi i një baze metodologjike për analizë. Për një zgjidhje më të plotë dhe efektive të detyrave të analizimit të informacionit mbi aktivitetet e specifikimeve teknike, është e nevojshme të zhvillohet një bazë metodologjike dhe instrumentale në fushat e mëposhtme: llogaritja e kostos së proceseve, vlerësimi i kohëzgjatjes së proceseve, analiza e organizimit. struktura, efiçenca menaxhuese;

)Ndërveprimi me TPK. DSS duhet të ndërveprojë me sistemet standarde softuerike (TPK) që veprojnë në institucionet territoriale. Ndërveprimi organizohet me qëllim të: marrjes së të dhënave fillestare (për shembull, të dhëna për kostot e specifikimeve teknike); marrjen e informacionit të përditësuar rregullator dhe referues; marrjen e të dhënave për kryerjen e proceseve. Duke marrë parasysh këto parime, është zhvilluar një model konceptual i sistemit, që mbulon nivelet federale dhe rajonale të qeverisjes (Fig. 3):

Oriz. 3. Modeli konceptual i DSS në menaxhimin e aktiviteteve të zyrave rajonale të Bankës së Rusisë

Modeli konceptual i paraqitur plotëson plotësisht zgjidhjen e detyrave të menaxhimit të Bankës së Rusisë dhe përfshin komponentët e mëposhtëm:

· Sistemet e nivelit rajonal (në çdo zyrë territoriale). DSS e nivelit rajonal është i riprodhueshëm dhe ofron aftësi funksionale që janë uniforme për të gjitha specifikimet teknike. Informacioni në lidhje me aktivitetet e departamentit teknik grumbullohet në magazinën e të dhënave, mbi të cilën funksionojnë mjetet analitike BI.

· Sistemi i nivelit federal (në zyrën qendrore). DSS e nivelit federal është një komponent integrues që presupozon ruajtjen dhe përpunimin e centralizuar të informacionit në lidhje me aktivitetet e të gjitha specifikimeve teknike dhe aftësive funksionale të ndryshme nga sistemi i nivelit rajonal. Në sistemin e nivelit federal, formohen të dhëna (standardet e procesit, normat, etj.), Të cilat përsëriten në DSS të nivelit rajonal.

· Burimet e jashtme të informacionit sigurohen kryesisht me të dhëna DSS të nivelit rajonal, ku përfshihen sisteme të ndryshme softuerike që operojnë në institucionet territoriale. Burimet e jashtme mund të konsiderohen si komponentë të jashtëm të DSS.

Meqenëse sistemi i nivelit federal bazohet kryesisht në të dhënat e transmetuara nga sistemet e nivelit rajonal, para së gjithash është e nevojshme të zhvillohet informacioni, mbështetja matematikore dhe instrumentale për sistemin e nivelit rajonal si bazë për një DSS integrale të Banka e Rusisë. Në të njëjtën kohë, duhet theksuar se metodat dhe mjetet e zhvilluara do të përdoren në ndërtimin e një sistemi të nivelit federal. Gjatë studimit, u zhvillua struktura e DSS në nivel rajonal (Fig. 4), duke marrë parasysh shkallën e specifikimeve teknike, shumëllojshmërinë e funksioneve dhe proceseve të kryera, faktorët e praktikës ekzistuese të menaxhimit dhe Karakteristikat e automatizimit aktual.

Oriz. 4. Struktura e DSS në nivel rajonal të Bankës së Rusisë

2.2.2 Përshkrimi i nënsistemeve funksionale

Sistemi përfshin nënsisteme funksionale që ofrojnë ndërfaqe të përdoruesit dhe zbatojnë funksionet e biznesit, dhe nënsisteme teknologjike që mbështesin funksionimin e nënsistemeve funksionale bazuar në mekanizmat e unifikuar të menaxhimit të të dhënave dhe meta të dhënat e centralizuara. Funksionimi i të gjitha nënsistemeve kryhet nën kontrollin e nënsistemit të administrimit dhe sigurisë së informacionit, i cili siguron nivelin e duhur të mbrojtjes së të dhënave nga aksesi i paautorizuar në përputhje me kërkesat e Bankës së Rusisë. Gjatë studimit, duke marrë parasysh specifikat e Bankës së Rusisë, u zhvilluan dhe u vërtetuan kërkesat për informacion dhe mbështetje instrumentale të nënsistemeve funksionale.

Nënsistemi i përshkrimit të procesit ka për qëllim një përshkrim të zyrtarizuar të aktiviteteve në formën e një grupi procesesh të ndërlidhura, duke marrë parasysh specifikat e Bankës së Rusisë. Për të modeluar proceset në sistem, u përdorën standardet IDEF0 dhe IDEF3, të plotësuara me një sërë strukturash shtesë: operacionet e kontrollit, kalimet e kthimit, lidhjet me proceset e tjera, proceset ndihmëse, pikat e fillimit dhe përfundimit të procesit. Gjatë formimit të modelit të informacionit për përshkrimin e proceseve TU, u morën parasysh specifikat e Bankës së Rusisë dhe kërkesat e standardeve, si dhe parimet e mëposhtme:

· Mbështetja për versionimin nënkupton mbajtjen e një kronologjie të të gjitha ndryshimeve në përshkrimin e proceseve (ndryshimet në objekte regjistrohen si versione të renditura sipas datës). Për shkak të kësaj, është e mundur të merret një model i aktivitetit të TU në çdo datë;

· Mbështetja për ndryshimet e modelimit ofrohet duke ruajtur versione të përkohshme të objekteve, të cilat mund të miratohen ose anulohen sipas nevojës;

· Përshtatshmëria e modeleve të procesit përfshin zgjerimin e grupit të atributeve të modeleve të procesit, futjen e objekteve të reja dhe lidhjen me ato ekzistuese.

Duke marrë parasysh parimet dhe veçoritë e deklaruara gjatë studimit, u zhvillua një model informacioni i proceseve dhe objekteve të mjedisit të tyre (Fig. 5).

Oriz. 5. Ndërlidhja e objekteve kryesore të mjedisit të proceseve.

Në bazë të modelit të formuar të informacionit, nënsistemi i përshkrimit të procesit lejon zgjidhjen e detyrave kryesore të mëposhtme:

· formimi i një modeli holistik të formalizuar të veprimtarisë së TU;

· mbajtja e informacionit rreth aktiviteteve të përditësuara;

· gjenerimi i raporteve dhe certifikatave për dokumentimin e aktiviteteve të specifikimeve teknike.

Nënsistemi për monitorimin e ekzekutimit të proceseve siguron ekzekutimin e proceseve të formalizuara, drejtimin e detyrave midis interpretuesve në përputhje me përshkrimin, monitorimin e respektimit të afateve dhe efikasitetin e ekzekutimit, transformimin e të dhënave për ekzekutimin e proceseve nga burime të jashtme në një format të vetëm të unifikuar.

Si rezultat i studimit, u zhvillua cikli i jetës së proceseve dhe operacioneve (Fig. 6), të cilat, së bashku me shënimin për përshkrimin e proceseve, ofrojnë zgjidhje për detyrat e mëposhtme:

· organizimi i ekzekutimit të procesit;

· monitorimin dhe menaxhimin e ecurisë së ekzekutimit të proceseve;

· organizimi i kontrollit mbi ekzekutimin e proceseve në pikat kritike;

· formimi i raporteve analitike për menaxherët e niveleve të ndryshme të menaxhimit teknik (drejtuesit e sektorëve, departamenteve, departamenteve, menaxhmentit të lartë).

Oriz. 6. Cikli i jetes ekzekutimi i procesit

Nënsistemi i kostos së proceseve ka për qëllim llogaritjen e karakteristikave të kostos së proceseve dhe analizën e tyre në seksione të ndryshme, ofron mjete për një analizë të hollësishme të karakteristikave të kostos së proceseve, balancimin, analizën krahasuese, kryerjen opsione të ndryshme llogaritje.

Nënsistemi i analizës së aktivitetit zbaton mbështetje për analizën e aktiviteteve të TU në aspekte të ndryshme - efikasitet, kosto, personel, procese, etj., ndërsa mbledh dhe strukturon të dhëna nga burime të jashtme dhe nënsisteme të tjera. Nënsistemi analitik bazohet në metodologjinë CPM, duke marrë parasysh detyrat e Bankës së Rusisë dhe ofron një sërë aplikacionesh dhe mjetesh analitike për zgjidhjen e detyrave të mëposhtme:

.Menaxhimi i sistemit të qëllimeve, objektivave dhe treguesve strategjikë (duke marrë parasysh objektivat e përcaktuara në nivel federal nga Banka e Rusisë);

.Mbështetje vendimmarrëse në fushën e menaxhimit të personelit dhe strukturës organizative të TU;

.Monitorimi dhe analiza e treguesve të performancës.

Sistemi i qëllimeve strategjike, objektivave dhe treguesve është një sistem treguesish të balancuar (BSC) dhe treguesve kryesorë të performancës që mund të vendosen për proceset, departamentet, punonjësit, etj. Të gjitha qëllimet, objektivat dhe treguesit janë kronologjikë. Magazina e të dhënave është burimi i të dhënave për BSC. Vlerat e synuara të treguesve mund të vendosen në disa skenarë; treguesit mund të peshohen për të vlerësuar shkallën e arritjes së qëllimeve dhe objektivave. Bazuar në krahasimin e vlerave të synuara dhe aktuale, bëhet monitorimi dhe analiza e arritjes së qëllimeve.

Mbështetja e vendimeve në menaxhimin e personelit përfshin aplikime analitike për analizimin e strukturës organizative, analizimin e personelit në aspektin e disiplinës së performancës, efektivitetit dhe treguesve kryesorë të performancës, balancimin dhe shpërndarjen e përgjegjësive funksionale.

Monitorimi dhe analiza e treguesve të performancës kryhet duke përdorur mjetet e BI-së të bazuara në një depo, ndërsa ofron mundësinë për të krahasuar tregues të ndryshëm dhe lloje të ndryshme analizash (dinamike, strukturore, krahasuese, grupore, renditje, etj.).

2.2.3 Zhvillimi i një DSS në nivel TU që zbaton zgjidhje metodologjike dhe instrumentale

Në procesin e zhvillimit të DSS, u analizuan kërkesat për ndërtimin e sistemit, u zhvillua struktura logjike dhe fizike e të dhënave, u vërtetuan parimet themelore të ndërtimit të sistemit dhe problemet e zgjedhjes së teknologjive të informacionit për zbatim. të sistemit u zgjidhën.

Në strukturën e sistemit, identifikohen nënsisteme funksionale që zbatojnë logjikën e biznesit dhe ndërfaqen e përdoruesit, dhe nënsistemet teknologjike që sigurojnë funksionimin e nënsistemeve funksionale bazuar në mekanizmat e unifikuar të menaxhimit të të dhënave dhe metadatat e centralizuara.

Teknologjitë e mëposhtme të informacionit janë përzgjedhur për të zbatuar sistemin:

· si bazë për ruajtjen e informacionit - Sistemi i menaxhimit të bazës së të dhënave relacionale Oracle, versioni 9i;

· si një mjedis zhvillimi softuerësh dhe instrumental - kompleksi analitik "Parashikimi-5", i fokusuar në zhvillimin e sistemeve të informacionit dhe analitikës dhe sistemeve të mbështetjes së vendimeve në fusha të ndryshme të ekonomisë;

· për zhvillimin e komponentëve të uebit - mjedis i integruar Microsoft Visual Studio 2005 dhe platforma ASP.NET.

Gjatë krijimit të një DSS, një grup softuerësh dhe zgjidhjesh teknologjike po zhvillohet bazuar në parimet e përbashkëta arkitekturore për funksionimin më optimal dhe të besueshëm. Gjatë zhvillimit të procedurave për menaxhimin e një baze të dhënash komplekse, duke përfshirë segmente transaksionale dhe analitike, u zhvilluan dhe u zbatuan zgjidhjet e mëposhtme:

· Duke siguruar konsistencën e të dhënave të segmenteve transaksionale dhe analitike të bazës së të dhënave, për këtë është zhvilluar një sistem klasash të ndërlidhura, të fokusuara në përdorimin e një bërthame të unifikuar të përpunimit të transaksioneve, e cila bazohet në përdorimin e meta të dhënave Oracle DBMS. Në nivelin e tabelave, kontrolli i integritetit të të dhënave sigurohet me anë të DBMS për të përmirësuar besueshmërinë e funksionimit (Fig. 7):

Oriz. 7. Skema e menaxhimit të konsistencës së të dhënave DSS.

· Mbështetje për versionimin e objekteve duke ruajtur kontrollin e integritetit në nivelin DBMS. Për ta bërë këtë, çdo objekt ruhet në dy tabela: tabelën e objektit dhe tabelën e versionit të objektit;

· Shkallueshmëria e bazës së të dhënave në nivelin e atributeve dhe objekteve me kontroll të integritetit. Për atributet shtesë, integriteti kontrollohet në nivelin e këmbëzës; kur krijohen objekte të reja në tabela, krijohen automatikisht shkasat e unifikuar të kontrollit të integritetit;

· Optimizimi i marrjes dhe shkrimit në bazën e të dhënave për sasi të mëdha të dhënash. Pas krijimit të strukturës fizike u krye indeksimi i saj, për tabelat e magazinës së të dhënave u aplikuan mjetet e formimit të Ndarjeve të Oracle DBMS.

Burimet e të dhënave për plotësimin fillestar të DSS dhe përditësimin e mëvonshëm mund të jenë të dhëna nga sistemet standarde softuerike të operuara në TU: Sistemet e aktivitetit në fermë (VCD), Sistemet e menaxhimit të dokumenteve, Sistemet e automatizimit, etj. DSS ju lejon të shkarkoni përpunojnë përshkrime nga skedarët MS Word dhe Excel, të cilat janë të rëndësishme për institucionet territoriale që kanë drafte të modeleve të proceseve "në letër".

DSS i zhvilluar përdoret në mënyrë industriale në Bankën Kombëtare të Republikës së Bashkortostanit në më shumë se 300 vende pune të menaxherëve dhe specialistëve për të përshkruar proceset, për të organizuar dhe monitoruar ekzekutimin e proceseve, për të vërtetuar ndryshimet në strukturën organizative dhe për të analizuar aktivitetet. Sistemi përshkruan rreth 980 procese, rreth 730 prej tyre janë miratuar, rreth 200 procese lansohen rregullisht në modalitetin industrial.

2.3Konkluzionet dhe rezultatet e aplikimit të këtij DSS

Janë marrë rezultatet dhe përfundimet kryesore të mëposhtme:

Mbi bazën e konkluzioneve të marra, është paraqitur koncepti i një sistemi të integruar të mbështetjes së vendimeve në menaxhimin e aktiviteteve të menaxhimit teknik, i fokusuar në integrimin e qasjeve BPMS, BI dhe CPM, në të cilat janë ndërtuar metodat dhe algoritmet e zhvilluara nga autori. mbi bazën e një mjedisi të vetëm informacioni dhe instrumental. Koncepti kombinon metoda të reja dhe të njohura më parë për monitorimin dhe analizimin e aktiviteteve të institucioneve teknike bazuar në një qasje procesi, të përshtatur me specifikat e Bankës së Rusisë.

Një sistem mbështetës vendimesh për administrimin e aktiviteteve të një institucioni territorial në nivel rajonal është krijuar dhe testuar në specifikimet specifike teknike të Bankës së Rusisë. Përdorimi i DSS në specifikimet teknike lejon rritjen e kontrollueshmërisë së aktiviteteve bazuar në qasjen e procesit, përmirësimin e sistemit të kontrollit të brendshëm, optimizimin e strukturës ekzistuese organizative dhe formimin e një depoje për treguesit e performancës.

Si rezultat i zbatimit të sistemit, u arritën rezultatet e mëposhtme (si më poshtë nga raportet drejtuar menaxhmentit të Bankës së Rusisë):

· është përmirësuar sistemi i kontrollit të brendshëm të aktiviteteve;

· teknologjitë e përmirësuara për kryerjen e transaksioneve të emetimeve dhe cash-it dhe kostot e reduktuara të punës (për disa operacione deri në 10%);

· centralizimi i funksioneve të kryera nga qendrat e shlyerjes dhe parasë (13 funksione në 9 procese);

· Menaxhimi i qarkullimit të parave të gatshme u shndërrua në dy departamente të pavarura;

· pozitat u rishpërndanë ndërmjet departamenteve brenda departamentit të sigurisë dhe mbrojtjes së informacionit;

· u krye reduktimi i stafit në menaxhimin ekonomik dhe operacional; propozimet janë duke u përgatitur për të optimizuar rrjedhën e punës.

konkluzioni

Deri më sot, nuk ka asnjë lider të njohur në prodhimin e softuerit për ndërtimin e sistemeve DSS. Asnjë nga kompanitë nuk prodhon një zgjidhje të gatshme, e cila quhet "out of box", e përshtatshme për përdorim të drejtpërdrejtë në procesin e prodhimit të klientit. Krijimi i një DSS përfshin gjithmonë fazat e analizimit të të dhënave të klientit dhe proceseve të biznesit, dizajnimin e strukturave të ruajtjes, duke marrë parasysh nevojat e tij dhe proceset teknologjike.

Duke marrë parasysh madhësinë e burimeve financiare dhe të tjera të përfshira, kompleksitetin dhe dizajnin shumëfazor të sistemeve DSS, kostoja e lartë e gabimeve të projektimit është e dukshme. Gabimet në zgjedhjen e softuerit mund të sjellin kosto financiare, për të mos përmendur rritjen e kohës së projektit. Gabimet e projektimit të strukturës së të dhënave mund të çojnë në karakteristika të papranueshme të performancës dhe mund t'i vlejnë kohën e shpenzuar për ringarkimin e të dhënave, e cila ndonjëherë arrin disa ditë. Prandaj, me një kuptim të thellë të arkitekturës së depove të të dhënave, është e nevojshme të shmangni çdo gabim, i cili sjell një reduktim të ndjeshëm të kohës së ekzekutimit të projektit dhe aftësinë për të përfituar maksimumin nga zbatimi i DSS.

Veçmas duhet theksuar se problemet vendimmarrëse, përkatësisht DSS, janë të pazhvilluara në vendin tonë dhe pak aplikohen në praktikë. Përdorimi i programeve si ky i përshkruar këtu është jo vetëm shumë i thjeshtë, por edhe mjaft efektiv dhe nuk kërkon njohuri dhe investim të veçantë.

Disa dhjetëra firma të ndryshme prodhojnë produkte të afta për të zgjidhur probleme të caktuara që lindin në procesin e projektimit dhe funksionimit të sistemeve DSS. Kjo përfshin një DBMS, mjete të ngarkimit / transformimit / ngarkimit të të dhënave, mjete të analizës OLAP dhe shumë më tepër.

Një analizë e pavarur e tregut, studimi i të paktën disa prej këtyre mjeteve nuk është një detyrë e lehtë dhe që kërkon kohë.

Pra, në këtë punim u njohëm me sistemet e mbështetjes së vendimeve.

Në hyrje, vërtetohet rëndësia e kësaj teme, jepet qëllimi dhe objektivat e studimit, jepet një përshkrim i përgjithshëm i punës dhe identifikohet lënda e studimit.

Kapitulli i parë ofron aspekte dhe koncepte teorike të sistemeve të mbështetjes së vendimeve, ofron një klasifikim të detajuar të llojeve të DSS dhe fillimisht shpalos funksionet e tyre. Gjithashtu në këtë kapitull u njohëm me historikun e krijimit të sistemeve mbështetëse, shqyrtuam më në detaje strukturën e DSS dhe elementët kryesorë të tij. Janë dhënë tiparet dalluese të sistemeve të mbështetjes së vendimeve, si dhe sferat dhe fushat në të cilat ato mund të zbatohen.

Metodologjia e mbështetjes së vendimmarrjes është identifikuar dhe kjo na lejon të përmbledhim se aplikimi i saj bën të mundur:

· të zyrtarizojë procesin e gjetjes së një zgjidhjeje bazuar në të dhënat e disponueshme (procesi i gjenerimit të opsioneve të zgjidhjes);

· rendit kriteret dhe jep vlerësime kriteresh të parametrave fizikë që ndikojnë në problemin që zgjidhet (aftësia për të vlerësuar opsionet për zgjidhje);

· të përdorë procedurat e zyrtarizuara të miratimit gjatë marrjes së vendimeve kolektive;

· të përdorë procedurat formale për parashikimin e pasojave të vendimeve të marra;

· zgjidhni opsionin që çon në zgjidhjen optimale të problemit.

Nga kjo rezulton se jemi njohur me gjërat bazë dhe pjesën teorike për sistemet e mbështetjes së vendimeve.

Kapitulli i dytë përshkruan zbatimin praktik të DSS në fushën e menaxhimit të aktiviteteve të organizatës bazuar në qasjen e procesit (duke përdorur shembullin e zyrave rajonale të Bankës së Rusisë). Propozohet koncepti i ndërtimit të një DSS "Menaxhimi i aktiviteteve të zyrave rajonale të Bankës së Rusisë". Janë zhvilluar dhe vërtetuar modeli konceptual i DSS, struktura funksionale dhe kërkesat për komponentët kryesorë. Propozohet një grup metodash dhe mjetesh për të mbështetur vendimmarrjen në menaxhimin e specifikimeve teknike, duke marrë parasysh specifikat e Bankës së Rusisë. Kërkesat për informacion dhe mbështetje analitike të sistemit janë zhvilluar dhe vërtetuar, duke marrë parasysh detyrat urgjente të menaxhimit të zyrave rajonale të Bankës së Rusisë. Rezultatet e zbatimit të këtij sistemi paraqiten në bazë të raporteve drejtuar menaxhmentit të Bankës së Rusisë.

Kështu, ne kemi zbuluar se si këto sisteme të mbështetjes së vendimeve zbatohen në praktikë - në rastin tonë, në sektorin bankar.

Përdorimi i DSS është premtues vetëm sepse çdo vendim i menaxhimit është subjektiv, i bazuar në politikën e kompanisë, pasqyron qëllimet kryesore të organizatës dhe, më e rëndësishmja, nuk është domosdoshmërisht i vërtetë. E gjithë kjo çon në nevojën për të zyrtarizuar procesin e vendimmarrjes dhe tërheqjen e mjeteve ndihmëse për të reduktuar rrezikun e marrjes së vendimit të gabuar. Kjo e fundit rritet me akumulimin e informacionit që do të përpunohet. Kjo ndodh sepse një person ose nuk është në gjendje të përpunojë të gjithë informacionin e nevojshëm për të marrë një vendim vetë, ose nuk është në gjendje ta bëjë atë në kohë kur detyra është ende urgjente.

Bibliografi

1.Vesnin, V.R. Menaxhimi: Teksti mësimor - botimi i 4-të, i rishikuar. dhe shtesë - M .: TK Welby, 2009 .-- 342 f.

2.Gerchikova, I.N. Procesi i marrjes dhe zbatimit të vendimeve të menaxhimit / I.N. Gerchikova // Menaxhimi në Rusi dhe jashtë saj, 2013. Nr. 12. - 130 f.

.Goncharov, Menaxhimi i V.I. tutorial/ V.I. Goncharov. - Minsk: Shkolla moderne, 2010. - 255 f.

.Drobyshev, A.V. Metodat e vendimmarrjes. Metodat Delphi dhe ELECTRA. - Udhëzime metodike për të punë laboratorike në lëndën “Sistemet e mbështetjes së vendimeve”. - MGIEM. Përpiluar nga: I.E.Safonova, K.Yu.Mishin, S.V.Tsyganov: M., MGIEM, 2008 .-- 26 f.

.Evlanov, A.G. Teoria dhe praktika e vendimmarrjes. - M .: Ekonomi, 2010 .-- 212 f.

.Korotkov, E.M. Menaxhimi: një libër shkollor për beqarët / E.M. Korotkov. Moskë: Yurayt, 2012.- 85 f.

.Krivko, O.B. Teknologjia e Informacionit. M .: SOMINTEK. 2011 .-- 179 f.

.Lafta, J.K. Efikasiteti i menaxhimit të organizatës. - M .: Letërsia ruse e biznesit, 2009 .-- 320 f.

.Lafta, J.K. Efikasiteti i menaxhimit të organizatës. - M .: Letërsia ruse e biznesit, 2011 .-- 320 f.

.Makarov, S.F. Menaxher në punë. - M .: FINPRESS, 2009 .-- 155 f.

.Mescon, M. Bazat e Menaxhimit: Teksti mësimor / M. Mescon, M. Albert, F. Hedouri; M., 2012 .-- 387 f.

.Pankrukhina, A. P. Teoria e kontrollit: tekst shkollor / [Yu. P. Alekseev dhe të tjerët]; redaktuar nga A. L. Gaponenko, A. P. Pankrukhin. - Moskë: Shtëpia Botuese RAGS, 2010.- 213 f.

.Pirozhkov, V.A. Mbi zbatimin e një qasjeje procesi ndaj menaxhimit në formën e një sistemi mbështetës vendimesh "Menaxhimi i aktiviteteve të organizatës" [Tekst] / V.А. Pirozhkov // Buletini i Universitetit Tambov. Ser .: Shkencat Humane. - 2008. - Numri. 11.- 489 f.

.Polushkin, O. A. Menaxhimi strategjik: shënime leksionesh. - M .: EKSMO, 2007 .-- 138 f.

autoritetet rajonale // Reformat në Rusi dhe problemet

.Romashchenko, V.N. Vendimmarrja: situata dhe këshilla. - Kiev, 2012 .-- 154 f.

16.Rumyantseva Z.P. Menaxhimi i organizatës: një tutorial. - M .: INFRA-M, 2005 .-- 432 f.

.Saraev, A. D., Shcherbina O. A. Analiza e sistemit dhe teknologjitë moderne të informacionit // Procedurat e Akademisë së Shkencave të Krimesë. - Simferopol: SONAT, 2009 .-- 136 f.

.Safonova, I.E. Metodat e vendimmarrjes. Modifikimi i metodës Delphi dhe metodës së analizës së hierarkive. - Udhëzime metodike për punë laboratorike në lëndën “Sistemet e mbështetjes së vendimeve”. - MGIEM. Komp.:. 18.I.E.Safonova, A.V. Drobyshev, K.Yu.Mishin, S.V.Tsyganov: M., MGIEM, 2007 .-- 20 f.

.Safonova, I.E. Metodat e vendimmarrjes. Metoda e distancës minimale dhe metodat MaxiMin dhe MaxiMax. - Udhëzime metodike për punë laboratorike në lëndën “Sistemet e mbështetjes së vendimeve”. - MGIEM. Komp.:, 18. I.E.Safonova A.V. Drobyshev, K.Yu.Mishin, S.V.Tsyganov: M., 2007 .-- 19 f.

.Terelyansky, P.V. Sistemet e mbështetjes së vendimeve. Përvoja e projektimit: monografi / P.V. Terelyansky; VolgGTU - Volgograd, 2009. -127 f.

.Chernyakhovskaya L.R. Mbështetja e vendimeve në menaxhimin strategjik të ndërmarrjes bazuar në inxhinierinë e njohurive / LR Chernyakhovskaya et al. Ufa: Akademia e Shkencave e Republikës së Bashkortostanit, Gilem, 2010. - 128 f.

Dërgoni punën tuaj të mirë në bazën e njohurive është e thjeshtë. Përdorni formularin e mëposhtëm

Studentët, studentët e diplomuar, shkencëtarët e rinj që përdorin bazën e njohurive në studimet dhe punën e tyre do t'ju jenë shumë mirënjohës.

Dokumente të ngjashme

Hulumtimi i procesit teknologjik për prodhimin e betonit të gazuar. Modeli "si do të jetë" i procesit të diagnostikimit të gjendjes së procesit teknologjik të prodhimit të betonit të gazuar, duke marrë parasysh sistemin e mbështetjes së vendimeve. Prototipi i ndërfaqes DSS.

tezë, shtuar 17.06.2017


Studimi i qëllimit dhe detyrave kryesore që Eksperti i Projektit zgjidh - një sistem mbështetës vendimesh (DSS) i krijuar për menaxherët që hartojnë një model financiar të një ndërmarrje të re ose ekzistuese. Aplikacionet softuerike, fazat e punës.

abstrakt, shtuar më 19.05.2010


Klasifikimi i sistemeve të informacionit për menaxhimin e aktiviteteve të një ndërmarrje. Analiza e tregut dhe karakteristikat e sistemeve të inteligjencës së biznesit. Klasifikimi i metodave të vendimmarrjes të përdorura në DSS. Zgjedhja e platformës së inteligjencës së biznesit, kriteret e krahasimit.

tezë, shtuar 27.09.2016


Klasifikimi i sistemeve të mbështetjes së vendimeve. Analiza krahasuese metodologjitë për vlerësimin e rreziqeve të kreditimit me pakicë. Struktura e sistemit të mbështetjes së vendimeve, formimi i bazës fillestare të njohurive. Hartimi i një baze të dhënash të sistemit të informacionit.

tezë, shtuar 07/10/2017


Koncepti i sistemeve të mbështetjes së vendimeve. Gama e aplikacioneve Analytica 2.0. Softuer për modelimin sasior. Ndërfaqe grafike për zhvillimin e modelit. Metodat bazë të modelimit. Diagrami i ndikimit dhe pema e vendimeve.

test, shtuar 09/08/2011


Zhvillimi i algoritmit dhe softuerit për zgjidhjen e problemit të mbështetjes së vendimmarrjes për lëshimin e produkteve të reja. Mbështetje matematikore për problemin e mbështetjes së vendimmarrjes për nxjerrjen e produkteve të reja, të dhënat kryesore hyrëse dhe dalëse.

tezë, shtuar 03/08/2011


Llojet e sistemeve të informacionit administrativ: sistemet e raportimit, sistemet e mbështetjes së vendimeve, sistemet e mbështetjes së vendimeve strategjike. Renditja dhe filtrimi i listave në Microsoft Excel. Puna me bazat e të dhënave në Microsoft Access.

test, shtuar 19.11.2009