Sppr turlari. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari (DSS) DSS haqida umumiy tushuncha

Ushbu maqolani yozishdan maqsad qilish edi qisqa sharh Qarorlarni qo'llab-quvvatlashning aqlli tizimlarini qurish tamoyillari ( ISPR), mashinani o'rganishning o'rni, o'yin nazariyasi, klassik modellashtirish va DSSda ulardan foydalanish misollari. Maqolaning maqsadi emas avtomatlar, o'z-o'zini o'rganish mashinalari, shuningdek, BI vositalarining og'ir nazariyasini chuqur o'rganishdir.

Kirish

Bir nechta ta'riflar mavjud ISPR bu, umuman olganda, bir xil funksionallik atrofida aylanadi. V umumiy ko'rinish, IDMS – qaror qabul qiluvchilarga (qaror qabul qiluvchilarga) maʼlumotlarni yigʻish, modellashtirish va vizualizatsiya vositalaridan foydalangan holda ushbu qarorlarni qabul qilishda yordam beradigan tizim boʻlib, doʻstona (G) UIga ega, sifat jihatidan barqaror, interaktiv va sozlashlarda moslashuvchan.

Nima uchun bizga DSS kerak:

1. Qaror qabul qilishda qiyinchilik
2. Turli xil variantlarni to'g'ri baholash zarurati
3. Bashoratli funksionallikka ehtiyoj
4. Ko'p oqimli kiritish zarurati (qaror qabul qilish uchun ma'lumotlarga asoslangan xulosalar kerak, ekspert baholashlari, ma'lum cheklovlar va boshqalar)

Birinchi DSS (o'shanda mensiz) SPT (Transaction Processing Systems) dan 60-yillarning o'rtalarida - 70-yillarning boshlarida paydo bo'lgan. Keyin bu tizimlar hech qanday interaktivlikka ega emas edi, ular aslida RDBMS orqali qo'shimchalar bo'lib, ba'zi (ajoyib emas) funksionallikka ega edi. raqamli simulyatsiya... Birinchi tizimlardan birini MIT chuqurligida ishlab chiqilgan va tarixiy tranzaktsiyalar asosida har qanday jarayonlarni simulyatsiya qilish tizimini ifodalovchi DYNAMO deb atash mumkin. IBM 360 meynframe bozori bozorga kirgandan so'ng, mudofaa sanoati, maxsus xizmatlar va ilmiy-tadqiqot institutlarida qo'llaniladigan Shareware tizimlari paydo bo'la boshladi.

80-yillarning boshidan beri biz shakllanish haqida gapirishimiz mumkin DSS kichik sinflari, masalan, MIS (Boshqaruv axborot tizimi), EIS (Ijroiya axborot tizimi), GDSS (Guruh qarorlarini qo'llab-quvvatlash tizimlari), ODSS (Tashkilot qarorlarini qo'llab-quvvatlash tizimlari) va boshqalar. Aslida, bu tizimlar turli darajadagi ma'lumotlar bilan ishlashga qodir bo'lgan ramkalar edi. ierarxiyaning (individualdan korporativgacha) va uning ichida har qanday mantiqni amalga oshirish mumkin edi. Masalan, United Airlines uchun Texas Instruments tomonidan ishlab chiqilgan GADS (Gate Assignment Display System) dala operatsiyalarida qaror qabul qilishni qo'llab-quvvatladi - darvozalarni belgilash, optimal to'xtash vaqtini aniqlash va hokazo.

80-yillarning oxirida paydo bo'ldi PSPPR(Kengaytirilgan) bu nima bo'lsa-da tahlil qilish imkonini berdi va yanada ilg'or modellash vositalaridan foydalandi.

Nihoyat, 90-yillarning o'rtalaridan boshlab paydo bo'la boshladi va ISPR, bu statistika va mashinani o'rganish vositalari, o'yin nazariyasi va boshqa murakkab modellashtirishga asoslana boshladi.

DSS ning xilma-xilligi

Ayni paytda bir necha usullar mavjud tasnifi DSS, biz uchta mashhurni tasvirlaymiz:

Qo'llash sohasi bo'yicha

• Biznes va boshqaruv (narx, mehnat, mahsulotlar, strategiya va boshqalar)
• Muhandislik (mahsulot dizayni, sifat nazorati ...)
• Moliya (qarz berish va kreditlar)
• Tibbiyot (dorilar, davolash, diagnostika)
• Atrof muhit

Ma'lumotlar / model nisbati bo'yicha(Stiven Alter usuli)

• FDS (Fayl tortmasi tizimlari - kerakli ma'lumotlarga kirishni ta'minlash tizimlari)
• DAS (Data Analysis Systems - tezkor ma'lumotlarni manipulyatsiya qilish tizimlari)
• AIS (Axborotni tahlil qilish tizimlari - kerakli yechim turi bo'yicha ma'lumotlarga kirish tizimlari)
• AFM (lar) (Buxgalteriya hisobi va moliyaviy modellar (tizimlar) - moliyaviy natijalarni hisoblash tizimlari)
• RM (lar) (Vakillik modellari (tizimlari) - simulyatsiya tizimlari, misol sifatida AnyLogic)
• OM (lar) (Optimallashtirish modellari (tizimlari) - optimallashtirish muammolarini hal qiluvchi tizimlar)
• SM(lar) (taklif modellari (tizimlari) - qoidaga asoslangan xulosa chiqarish tizimlari)

Amaldagi asboblar to'plamining turi bo'yicha

• Modelga asoslangan - klassik modellarga asoslangan (chiziqli modellar, inventarlarni boshqarish modellari, transport, moliyaviy va boshqalar).
• Data Driven - tarixiy ma'lumotlarga asoslangan
• Muloqotga asoslangan - ekspertlar tomonidan guruh qarorlarini qabul qilishga asoslangan tizimlar (fikr almashishni osonlashtirish va o'rtacha ekspert qiymatlarini hisoblash tizimlari)
• Document Driven aslida indekslangan (ko'pincha ko'p o'lchovli) hujjatlar omboridir
• Bilimga asoslangan - To'satdan, bilimga asoslangan. Bundan tashqari, ham mutaxassis, ham mashinadan olingan bilim

Men shikoyat kitobini talab qilaman! oddiy DSS

Tasniflashning turli xil variantlariga qaramay, DSS talablari va atributlari 4 ta segmentga mos keladi:

1. Sifat
2. Tashkilot
3. Cheklovlar
4. Model

Quyidagi diagrammada biz qaysi talablarni va qaysi segmentlarga mos kelishini aniq ko'rsatamiz:

Alohida-alohida, biz miqyoslilik (hozirda bitta tezkor yondashuv bu holda hech qayerda bo'lmaydi), yomon ma'lumotlarni qayta ishlash qobiliyati, qulaylik va foydalanuvchilarga qulay interfeys, resurslarga talabning yo'qligi kabi muhim atributlarni ta'kidlaymiz.

IDSS arxitekturasi va dizayni

DSS ni arxitekturaviy tarzda ifodalashning bir necha yondashuvlari mavjud. Ehtimol, yondashuvlardagi farqning eng yaxshi tavsifi "kim biladi". Yondashuvlarning xilma-xilligiga qaramay, hech bo'lmaganda yuqori darajada, qandaydir yagona arxitekturani yaratishga urinishlar qilinmoqda.

Darhaqiqat, DSS ni 4 ta katta qatlamga bo'lish mumkin:

1. Interfeys
2. Modellashtirish
3. Ma'lumotlarni qazib olish
4. Ma'lumotlar yig'ish

Va bu qatlamlarda siz xohlagan vositalarni to'ldirishingiz mumkin.

Quyidagi diagrammada men arxitektura haqidagi tasavvurimni funksionallik tavsifi va asboblar misollari bilan taqdim etaman:

Arxitektura ko'proq yoki kamroq aniq, keling, DSSni loyihalash va qurishga o'tamiz.

Asosan, bu erda raketa ilmi yo'q. IDSS ni yaratishda siz quyidagi bosqichlarga amal qilishingiz kerak:

1. Domen tahlili (aslida biz IDMS dan foydalanamiz)
2. Ma'lumotlar yig'ish
3. Ma'lumotlarni tahlil qilish
4. Model tanlash
5. Ekspert tahlili \ modellarni talqin qilish
6. Inyeksiya modeli
7. IDSS baholash
8. IDMSni amalga oshirish
9. Fikrlar to'plami ( har qanday bosqichda, aslida)

Diagrammada u quyidagicha ko'rinadi:

IDSSni baholashning ikki yo'li mavjud. Birinchidan, yuqorida keltirilgan atribut matritsasi. Ikkinchidan, har qanday narsa bo'lishi mumkin bo'lgan va sizning aniq vazifangizga bog'liq bo'lgan mezon nazorat ro'yxatiga ko'ra. Bunday nazorat ro'yxatiga misol sifatida men quyidagilarni keltiraman:

Shuni ta'kidlashim kerakki, bu faqat IMHO va siz o'zingiz uchun qulay nazorat ro'yxatini qilishingiz mumkin.

Mashinani o'rganish va o'yin nazariyasi qayerda?

Deyarli hamma joyda! Hech bo'lmaganda modellashtirish bilan bog'liq qatlamda.

Bir tomondan, klassik domenlar mavjud, keling, ularni "og'ir" deb ataymiz, masalan, ta'minot zanjirini boshqarish, ishlab chiqarish, tovarlar va materiallarni inventarizatsiya qilish va hokazo. Og'ir domenlarda bizning sevimli algoritmlarimiz tasdiqlangan klassik modellar uchun qo'shimcha tushunchalar keltirishi mumkin. Misol: uskunaning nosozliklari bo'yicha bashoratli tahlillar (mashinani o'rganish) qandaydir FMEA tahlili (klassik) bilan ajoyib ishlaydi.

Boshqa tomondan, "engil" domenlarda mijozlar tahlili, ishdan bo'shatishni bashorat qilish, kreditni qaytarish, mashinani o'rganish algoritmlari birinchi o'rinda turadi. Va ball olishda, masalan, biz hujjatlar to'plami (faqat bir xil hujjatga asoslangan DSS) asosida kredit berish to'g'risida qaror qabul qilganimizda, klassikani NLP bilan birlashtira olasiz.

Klassik mashinani o'rganish algoritmlari

Aytaylik, bizda muammo bor: po'latdan yasalgan buyumlarni sotish bo'yicha menejer mijozdan arizani qabul qilish bosqichida tayyor mahsulotning qaysi sifati omborga borishini tushunishi va agar sifat bo'lmasa, qandaydir nazorat choralarini qo'llashi kerak. talab qilinganidan pastroq.

Biz juda oddiy harakat qilamiz:

0-qadam. Maqsadli o'zgaruvchini aniqlang (yaxshi, masalan, tayyor mahsulotdagi titan oksidi miqdori)
1-qadam. Biz ma'lumotlar to'g'risida qaror qabul qilamiz (biz uni SAP, Access va umuman biz yetib boradigan hamma joydan yuklab olamiz)
2-qadam. Xususiyatlarni yig'ish \ yangilarini yaratish
Qadam 3. Ma'lumotlar oqimi jarayonini chizing va uni ishlab chiqarishga yo'naltiring
4-qadam. Modelni tanlang va o'rgating, uni serverda aylantirishni boshlang
5-qadam. Aniqlang xususiyat ahamiyati
Qadam 6. Biz yangi ma'lumotlarni kiritish haqida qaror qabul qilamiz. Menejerimiz ularni, masalan, qo'l bilan kiritsin.
7-qadam. Biz tizzaga oddiy veb-interfeysni yozamiz, unda menejer qalamlar yordamida muhim xususiyatlarning qiymatlarini kiritadi, u modelli serverda aylanadi va prognozlangan mahsulot sifatini bir xil interfeysga tupuradi.

Voila, bolalar bog'chasi darajasidagi IDSS tayyor, siz undan foydalanishingiz mumkin.

Shu kabi "oddiy" algoritmlar tomonidan ham qo'llaniladi IBM Superkompyuterlaringizning holatini aniqlashga imkon beruvchi Tivoli DSS-da (birinchi navbatda Watson): jurnallar asosida Watson ishlashi to'g'risidagi ma'lumotlar ko'rsatiladi, resurslarning mavjudligi, xarajat va foyda balansi, texnik xizmat ko'rsatish talablari va boshqalar. . bashorat qilinadi.

Kompaniya ABB o'z mijozlariga qog'oz ishlab chiqarish liniyasida bir xil ABB elektr motorlarining ishlashini tahlil qilish uchun DSS800 ni taklif qiladi.

fin Vaysala, Finlyandiya Transport vazirligi uchun sensor ishlab chiqaruvchi avtohalokatlarning oldini olish uchun yo‘llarda muzdan tozalash vositasidan qachon foydalanishni bashorat qilish uchun IDMS’dan foydalanadi.

Yana fin Foredata rezyumeni tanlash bosqichida ham nomzodning lavozimga muvofiqligi to'g'risida qaror qabul qilishga yordam beradigan HR uchun IDPRni taklif qiladi.

Dubay aeroportida yuk terminalida DSS ishlamoqda, bu yukning shubhasini aniqlaydi. Qopqoq ostida, bojxona xodimlari tomonidan kiritilgan hujjatlar va ma'lumotlarga asoslangan algoritmlar shubhali tovarlarni ajratib ko'rsatishadi: bu holda xususiyatlar - kelib chiqqan mamlakat, paketdagi ma'lumotlar, deklaratsiya maydonlaridagi aniq ma'lumotlar va boshqalar.

Ulardan minglab!

An'anaviy neyron tarmoqlari

Oddiy ML-dan tashqari, Deep Learning DSS uchun juda yaxshi.

Ba'zi misollarni harbiy-sanoat kompleksida, masalan, Amerika TACDSS (taktik havo jangi qarorlarini qo'llab-quvvatlash tizimi) topish mumkin. U erda neyronlar va evolyutsion algoritmlar ichkarida aylanadi, ular do'st yoki dushmanni aniqlashda, ma'lum bir daqiqada voleybol bilan urish ehtimolini baholashda va boshqa vazifalarda yordam beradi.

Bir oz haqiqiyroq dunyoda ushbu misolni ko'rib chiqing: B2B segmentida siz hujjatlar to'plami asosida tashkilotga kredit berish-bermaslik kerakligini aniqlashingiz kerak. B2C-da operator sizni telefonda savollar bilan qiynoqqa soladi, o'z tizimidagi funktsiyalarning qiymatlarini qo'yadi va algoritm yechimini ovozli qiladi, B2B-da bu biroz murakkabroq.

IDSSni shunday qurish mumkin: potentsial qarz oluvchi ofisga oldindan kelishilgan hujjatlar to'plamini olib keladi (yaxshi yoki elektron pochta orqali skanerlarni yuboradi, imzolar va muhrlar bilan kutilganidek), hujjatlar OCRga yuboriladi, so'ngra bankka o'tkaziladi. NLP algoritmi, so'zlarni qo'shimcha funktsiyalarga ajratadi va ularni NN ga uzatadi. Mijozdan qahva ichish so'raladi (eng yaxshisi) yoki karta o'sha erda tuzilgan va tushlikdan keyin kirish uchun boradi, bu vaqt ichida hamma narsa hisoblab chiqiladi va operator ekranida yashil yoki qizil tabassum paydo bo'ladi. . Xo'sh, yoki sariq, agar u yaxshi ko'rinsa, lekin so'rovlar xudosi uchun ko'proq ma'lumot kerak.

Xuddi shunday algoritmlar Tashqi ishlar vazirligida ham qo'llaniladi: viza uchun ariza shakli + boshqa sertifikatlar to'g'ridan-to'g'ri elchixona / konsullikda tahlil qilinadi, shundan so'ng ekranda xodimga 3 ta kulgichdan biri ko'rsatiladi: yashil (viza berish uchun) , sariq (savollar bor), qizil (to'xtash ro'yxatidagi arizachi). Agar siz hech qachon AQShga viza olgan bo'lsangiz, unda konsullik xodimining sizga aytadigan qarori siz haqingizda uning shaxsiy subyektiv fikri emas, balki qoidalar bilan birgalikda algoritm natijasidir :)

Og'ir domenlarda neyronga asoslangan DSSlar ham ma'lum bo'lib, ular ishlab chiqarish liniyalarida bufer to'planish joylarini aniqlaydi (masalan, qarang: Tsadiras AK, Papadopulos CT, O'Kelly MEJ (2013) Ishonchli ishlab chiqarish liniyalarida buferni taqsimlash muammosini hal qilish uchun sun'iy neyron tarmoqqa asoslangan qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimi. Comput Ind Eng 66 (4): 1150-1162), suv iste'molchilarini klasterlash uchun min-max (GFMMNN) asosidagi umumiy noaniq neyron tarmoqlari ( Arsen CTC, Gabrys B, Al-Dabass D (2012) Qochqinlarni aniqlash uchun neyron tarmoqlar va grafiklar nazariyasiga asoslangan suv taqsimlash tizimlari uchun qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimi. Expert Syst Appl 39 (18): 13214-13224) va boshqalar.

Umuman olganda, shuni ta'kidlash kerakki, NN noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish uchun eng mos keladi, ya'ni. haqiqiy biznes yashaydigan sharoitlar. Klasterlash algoritmlari ham yaxshi mos keladi.

Bayes tarmoqlari

Ba'zida bizning ma'lumotlarimiz tashqi ko'rinish turlari bo'yicha heterojen bo'lishi mumkin. Keling, tibbiyotdan bir misol keltiraylik. Bizga bir bemor yotqizildi. Biz u haqida so'rovnoma (jinsi, yoshi, vazni, bo'yi va boshqalar) va anamnezdan (masalan, yurak xuruji) biror narsa bilamiz. Keling, ushbu ma'lumotni statik deb ataymiz. Va biz davriy tekshiruv va davolanish jarayonida u haqida biror narsa bilib olamiz (kuniga bir necha marta haroratni, qon tarkibini va hokazolarni o'lchaymiz). Biz bu ma'lumotlarni dinamik deb ataymiz. Yaxshi DSS barcha ma'lumotlarni hisobga olishi va to'liq ma'lumotlarga asoslangan tavsiyalar berishi aniq.

Vaqt o'tishi bilan dinamik ma'lumotlar yangilanadi, mos ravishda modelning sxemasi quyidagicha bo'ladi: o'rganish-hal qilish-o'rganish, bu odatda shifokorning ishiga o'xshaydi: tashxisni taxminiy aniqlash, dori-darmonlarni tomizish, reaktsiyani izlash. Shunday qilib, biz muolajalar yordam beradimi yoki yo'qmi, doimo noaniqlik holatidamiz. Va bemorning ahvoli dinamik ravishda o'zgaradi. Bular. Biz dinamik DSS, shuningdek, bilimga asoslangan yaratishimiz kerak.

Bunday hollarda Dynamic Bayesian Networks (DBN) - Kalman filtrlari va Hidden Markov modellari asosidagi modellarning umumlashtirilishi bizga mukammal yordam beradi.

Keling, bemor ma'lumotlarini statik va dinamikga ajratamiz.

Agar biz statik Bayes tarmog'ini qurayotgan bo'lsak, unda bizning vazifamiz quyidagi ehtimollikni hisoblash bo'ladi:

,

Bizning to'rimizning tuguni qayerda (grafikning yuqori qismi, aslida), ya'ni. har bir o'zgaruvchining qiymati (jins, yosh ....) va C - bashorat qilingan sinf (kasallik).

Statik panjara quyidagicha ko'rinadi:

Ammo bu muz emas. Bemorning ahvoli o'zgaradi, vaqt o'tadi, uni qanday davolash kerakligini hal qilish kerak.

Bu DBS uchun mo'ljallangan.

Birinchidan, bemorni tayinlash kunida biz statik panjara quramiz (yuqoridagi rasmda bo'lgani kabi). Keyin, har kuni i dinamik ravishda o'zgaruvchan ma'lumotlarga asoslangan tarmoq yaratish:

Shunga ko'ra, agregat model quyidagi shaklni oladi:

Shunday qilib, biz quyidagi formula yordamida natijani hisoblaymiz:

Qayerda T- jami kasalxonaga yotqizilgan vaqt; N- DBS ning har bir bosqichidagi o'zgaruvchilar soni.

Ushbu modelni DSS-da biroz boshqacha tarzda amalga oshirish kerak - to'g'rirog'i, bu erda teskari tomondan borish kerak, avval ushbu modelni tuzatish kerak, keyin esa atrofida interfeys yaratish... Ya'ni, aslida biz qattiq modelni yaratdik, uning ichida dinamik elementlar mavjud.

O'yin nazariyasi

O'yin nazariyasi, o'z navbatida, strategik qarorlar qabul qilish uchun mo'ljallangan IDMSlarga ko'proq mos keladi. Keling, bir misol keltiraylik.

Aytaylik, bozorda oligopoliya mavjud (kam sonli raqiblar), ma'lum bir etakchi bor va bu (afsuski) bizning kompaniyamiz emas. Biz rahbariyatga mahsulotimiz hajmi to'g'risida qaror qabul qilishda yordam berishimiz kerak: agar biz mahsulot hajmi bo'yicha ishlab chiqarmoqchi bo'lsak va raqibimiz bo'lsa, biz salbiy hududga kiramizmi yoki yo'qmi? Oddiylik uchun oligopoliyaning alohida holatini olaylik - duopoliya (2 o'yinchi). Siz o'ylayotganingizda, RandomForest bu erda yoki CatBoost, men sizga klassik - Stackelberg muvozanatidan foydalanishni tavsiya qilaman. Ushbu modelda firmalarning xatti-harakati to'liq mukammal ma'lumotga ega dinamik o'yin bilan tavsiflanadi, o'yinning xususiyati esa birinchi navbatda mahsulot ishlab chiqarish hajmini belgilaydigan etakchi firmaning mavjudligi, qolgan firmalar esa boshqariladi. uning hisob-kitoblarida.
Muammoni hal qilish uchun biz quyidagi optimallashtirish muammosini hal qiladigan narsani hisoblashimiz kerak:

Buni hal qilish uchun (ajablanib-ajablanib!), Siz faqat birinchi hosilani nolga tenglashtirishingiz kerak.

Bundan tashqari, bunday model uchun biz faqat bozordagi ta'minotni va raqobatchidan mahsulot narxini bilishimiz kerak, keyin modelni qurishimiz va natijani solishtirishimiz kerak. q bizning rahbariyatimiz bozorga chiqarmoqchi bo'lgan narsa bilan. Qabul qilaman, NNni arralashdan ko'ra biroz osonroq va tezroq.

Excel bunday modellar va ularga asoslangan DSS uchun ham mos keladi. Albatta, agar kirish ma'lumotlarini hisoblash kerak bo'lsa, unda murakkabroq narsa kerak, lekin ko'p emas. Xuddi shu Power BI buni amalga oshiradi.

ML va ToG jangida g'olibni izlash befoyda. Muammoni hal qilishda o'zining ijobiy va salbiy tomonlari bilan juda boshqacha yondashuvlar.

Keyin nima?

IDSS ning hozirgi holati bilan keyingi qayerga borishni tushunganga o'xshaydi?

Yaqinda bergan intervyusida o'sha Bayes tarmoqlarini yaratuvchisi Judah Pearl qiziqarli fikr bildirdi. Keyin biroz o'zgartirish uchun

"Mashinani o'rganish bo'yicha barcha mutaxassislar hozirda ma'lumotlarga egri chiziq qo'yish bilan shug'ullanmoqdalar. Fitting ahamiyatsiz, murakkab va g'amgin, ammo baribir mos keladi.

(o'qish)

Katta ehtimol bilan, vangyu, 10 yildan keyin biz modellarni qattiq kodlashni to'xtatamiz va buning o'rniga hamma joyda yaratilayotgan simulyatsiya qilingan muhitda kompyuterlarni o'rgatishni boshlaymiz. Ehtimol, IDSS-ni amalga oshirish ushbu yo'ldan boradi - AI va boshqa skynets va WAPRlar yo'li bo'ylab.

Agar siz yaqinroq nuqtai nazardan qarasangiz, IDSS kelajagi yechimlarning moslashuvchanligidadir. Taklif etilgan usullarning hech biri (klassik modellar, mashinani o'rganish, DL, o'yin nazariyasi) barcha vazifalar uchun samaradorlik nuqtai nazaridan universal emas. Yaxshi DSS ushbu barcha vositalarni + RPA-ni birlashtirishi kerak, shu bilan birga turli xil modullar turli vazifalar uchun ishlatilishi va turli foydalanuvchilar uchun turli chiqish interfeyslariga ega bo'lishi kerak. Kokteylning bir turi, aralashtiriladi, lekin hech qanday holatda chayqalmaydi.

Adabiyot

1. Merkert, Myuller, Hubl, Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlarida mashinani o'rganishni qo'llash bo'yicha tadqiqot, Hoffenhaim universiteti 2015
2. Tariq, Rafi, Qarorlarni qabul qilishni qo'llab-quvvatlashning aqlli tizimlari - A Framework, Hindiston, 2011 yil
3. Sanzhez va Marre, Gibert, Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlarining evolyutsiyasi, Kataloniya universiteti, 2012 yil
4. Ltifi, Trabelsi, Ayed, Alimi, Bayes tarmoqlariga asoslangan dinamik qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimi, Sfaks universiteti, Milliy muhandislar maktabi (ENIS), 2012 yil

Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari(DSS) deyarli har doim interaktiv kompyuter tizimlari bo'lib, menejerga (yoki supervayzerga) qaror qabul qilishda yordam berish uchun mo'ljallangan. DSS qaror qabul qiluvchiga muammolarni, ayniqsa yomon rasmiylashtirilmagan muammolarni hal qilishga yordam beradigan ma'lumotlar va modellarni o'z ichiga oladi. Ma'lumotlar ko'pincha onlayn so'rovlarni qayta ishlash tizimidan yoki ma'lumotlar bazasidan olinadi. Model ma'lum taxminlar bo'yicha foydani hisoblash uchun oddiy daromad va zarar modeli yoki do'kondagi har bir mashina uchun yukni hisoblash uchun murakkab optimallash modeli bo'lishi mumkin. DSS va keyingi bo'limlarda muhokama qilingan ko'plab tizimlar har doim ham an'anaviy foyda-xarajat yondashuvi bilan oqlanmaydi; bu tizimlar uchun chuqurroq qaror qabul qilish va ma'lumotlarni yaxshiroq tushunish kabi ko'pgina afzalliklar nomoddiydir.

Guruch. 1.4 qarorni qo'llab-quvvatlash tizimi uchta asosiy komponentni talab qilishini ko'rsatadi: boshqaruv modeli, ma'lumotlarni yig'ish va qo'lda qayta ishlash uchun ma'lumotlarni boshqarish va foydalanuvchining DSSga kirishini osonlashtirish uchun dialog boshqaruvi. Foydalanuvchi DSS bilan foydalanuvchi interfeysi orqali o'zaro aloqada bo'lib, foydalanish uchun shaxsiy model va ma'lumotlar to'plamini tanlaydi va keyin DSS natijalarni bir xil foydalanuvchi interfeysi orqali foydalanuvchiga taqdim etadi. Boshqaruv modeli va ma’lumotlarni boshqarish nisbatan oddiy umumiy elektron jadval modelidan matematik dasturlash asosidagi murakkab, murakkab rejalashtirish modeligacha e’tibordan chetda qoladi.

Guruch. 1.4. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimining tarkibiy qismlari

DSSning juda mashhur turi moliyaviy hisobot ishlab chiqaruvchisi shaklida. Lotus 1-2-3 yoki Microsoft Excel kabi elektron jadval yordamida tashkilot yoki moliyaviy holatning turli elementlarini bashorat qilish uchun modellar yaratiladi. Ma'lumotlar sifatida tashkilotning oldingi moliyaviy hisobotlaridan foydalaniladi. Dastlabki model xarajatlar va daromadlar toifalarining kelajakdagi tendentsiyalari haqidagi turli taxminlarni o'z ichiga oladi. Boshlang'ich model natijalarini ko'rib chiqqandan so'ng, menejer bir yoki bir nechta taxminlarni o'zgartirib, ularning asosiy ko'rsatkichga ta'sirini aniqlash uchun bir qator nima bo'lsa-da tadqiqotlarini o'tkazadi. Misol uchun, agar yangi mahsulot sotish har yili 10% ga oshgan bo'lsa, menejer rentabellikka ta'sirini tekshirishi mumkin. Yoki menejer xom ashyo narxining kutilganidan kattaroq o'sishi ta'sirini tekshirishi mumkin, masalan, har yili 4% o'rniga 7%. Ushbu turdagi moliyaviy hisobot ishlab chiqaruvchisi moliyaviy qarorlar qabul qilishda rahbarlik qilish uchun oddiy, ammo kuchli DSS hisoblanadi.

Ma'lumotlar tranzaksiyasini muvofiqlashtirish uchun DSS misoli Kaliforniyadagi shaharlar tomonidan qo'llaniladigan politsiya chiqish ballari tizimidir. Ushbu tizim politsiya xodimiga xaritani ko'rish imkonini beradi va geografik hudud ma'lumotlarini ko'rsatadi, politsiya chaqiruvlari, qo'ng'iroq turlari va qo'ng'iroq vaqtlarini ko'rsatadi. Tizimning interaktiv grafik qobiliyati ofitserga politsiyadan chiqish muqobil variantlarini tez va oson taxmin qilish uchun xarita, zona va ma'lumotlarni manipulyatsiya qilish imkonini beradi.

DSS ning yana bir misoli yirik qog'oz kompaniyasi uchun interaktiv hajm va ishlab chiqarishni rejalashtirish tizimidir. Ushbu tizim kompyuterda o'ynash uchun batafsil oldingi ma'lumotlardan, bashorat qilish va rejalashtirish modellaridan foydalanadi. umumiy ko'rsatkichlar turli rejalashtirish taxminlari ostida kompaniyalar. Ko'pgina neft kompaniyalari kapital qo'yish bo'yicha qarorlarni qo'llab-quvvatlash uchun DSSni ishlab chiqmoqda. Ushbu tizim jadval yoki grafik ko'rinishda taqdim etilishi mumkin bo'lgan kelajak rejalarini yaratish uchun turli xil moliyaviy shartlar va modellarni o'z ichiga oladi.

Yuqoridagi DSS misollarining barchasi maxsus DSS deb ataladi. Ular qaror qabul qilish jarayonida yordam beradigan haqiqiy ilovalardir. Bundan farqli o'laroq, qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimining generatori - bu aniq DSS-larni tez va oson qurish uchun imkoniyatlar to'plamini ta'minlaydigan tizim. DSS generatori qisman kompyuter asosida ishlash uchun mo'ljallangan dasturiy ta'minot to'plamidir. Bizning misolimizdagi moliyaviy hisobotda Microsoft Excel yoki Lotus 1-2-3 DSS generatorlari hisoblanishi mumkin, Excel yoki Lotus 1-2-3 asosidagi xususiy filial uchun moliyaviy hisobotlarni loyihalash modellari esa o'ziga xos DSS hisoblanadi.

DSS sek.da batafsilroq muhokama qilinadi. 2.2.

DSS asosan amerikalik olimlarning sa'y-harakatlari tufayli 1970-yillarning oxiri - 1980-yillarning boshlarida paydo bo'ldi, bu ko'p jihatdan shaxsiy kompyuterlarning keng qo'llanilishi, standart dasturiy paketlar, shuningdek, sun'iy intellekt (AI) tizimlarini yaratishda sezilarli yutuqlarga erishdi.

DSS ning o'ziga xos xususiyatlari.

DSS quyidagi o'ziga xos xususiyatlar bilan tavsiflanadi.

Asosan yuqori darajadagi boshqaruv uchun xos bo'lgan yomon tuzilgan (rasmiylashtirilgan) vazifalarni hal qilishga yo'naltirilganlik;

Kombinatsiya qilish imkoniyati an'anaviy usullar matematik modellar imkoniyatlari va ular asosidagi masalalarni yechish usullari bilan kompyuter ma'lumotlariga kirish va qayta ishlash;

Interaktiv ish rejimidan foydalanish orqali kompyuterning professional bo'lmagan oxirgi foydalanuvchisiga e'tibor qaratish;

Mavjud apparat va dasturiy ta'minotning o'ziga xos xususiyatlariga, shuningdek, foydalanuvchi talablariga moslashish qobiliyatini ta'minlovchi yuqori moslashuvchanlik.

DSS ning axborot tizimlari orasidagi o'rni. Ba'zi bir tashkilotning axborot modeli quyidagi uchta darajani o'z ichiga olgan quyidagi ierarxik model sifatida ko'rib chiqilishi mumkin (4.3-rasmga qarang):

Ma'lumotlarni qayta ishlash,

Ma'lumotlarni qayta ishlash,

Qarorlar qabul qilish.

Guruch. 4.3. Kompaniyadagi axborot tizimlari ierarxiyasi

Birinchi eng past daraja - EDMS. Boshqaruv qarorlari ierarxiyasida bu daraja tashkilotdagi ish jarayonini avtomatlashtiradigan boshqaruv nazorati darajasiga mos keladi. EDMS ning asosiy xususiyatlari quyidagilardan iborat:

Operatsion nazorat darajasida ma'lumotlarni qayta ishlash,

Tashkilot tomonidan amalga oshiriladigan tijorat operatsiyalarini samarali qayta ishlash,

Kompyuter ish faoliyatini rejalashtirish va optimallashtirish,

Tegishli vazifalarni tavsiflovchi fayllarni integratsiyalash,

Boshqaruv uchun hisobotlarni tuzish.

Boshqaruv nazorati darajasiga mos keladigan ikkinchi o'rta darajada, asosiy e'tibor ISU tomonidan amalga oshiriladigan ma'lumotlarni qayta ishlash protseduralariga qaratiladi. Ushbu qayta ishlash odatda tashkilotning marketing, ishlab chiqarish, moliya, buxgalteriya hisobi, xodimlar kabi funktsional sohalarida rejalashtirish faoliyatini nazarda tutadi. IMSning asosiy xususiyatlarini hisobga olish kerak:

O'rta boshqaruv darajasida foydali ma'lumotlarni tayyorlash,

Axborot oqimlarining tuzilishi (tartibi),

Biznesning funktsional yo'nalishlari (IMS marketing, IMS ishlab chiqarish va boshqalar) bo'yicha EDMSdan olingan ma'lumotlarni integratsiyalash (unifikatsiya qilish),

So'rovlar-javob tizimini yaratish va boshqaruv uchun hisobotlarni tayyorlash (odatda ma'lumotlar bazalari yordamida).

Strategik rejalashtirishga mos keladigan boshqaruvning uchinchi yuqori darajasida tashkilotning eng muhim qarorlari shakllantiriladi. Ushbu darajada qo'llaniladigan DSS (quyida aniq bo'lganidek, DSS har qanday boshqaruv darajasida ishlatilishi mumkin) quyidagi xususiyatlarga ega:

Yuqori boshqaruv uchun yechimlar tayyorlash,

O'zgarishlarga yuqori moslashuvchanlikni va foydalanuvchi so'rovlariga javob berishning yuqori tezligini ta'minlash,

Har qanday individual menejerga qaror qabul qilishda yordam berish.

EDMS muhitida ma'lumotlarni boshqarish asosan firma tomonidan amalga oshirilayotgan joriy tijorat operatsiyalarini qayta ishlash uchun amalga oshiriladi. IMSning yaratilishi DBMSning paydo bo'lishi bilan bog'liq bo'lib, bu so'rovlar, ma'lumotlarni qayta ishlash rejimlarini tashkil qilish, shuningdek, turli xil boshqaruv hisobotlarini yaratish imkonini berdi. Biroq, ma'lumotlar bazasini yaratishning asosiy afzalligi ma'lumotlar bazalarining ishlashi bilan bog'liq joriy dasturlash xarajatlarini kamaytirish edi. Shuni ta'kidlash kerakki, bunday tizimlar uchun foydalanuvchi talablari nisbatan past. DSS uchun talablar ancha jiddiyroq. Bu ishonchli ma'lumotlarga, jumladan, ehtimollik xarakteriga ega bo'lgan talabning ortib borishi, shuningdek, so'rov rejimi uchun vaqt cheklovlarining kuchaytirilishi va kompyuter bo'lmagan manbalardan keladigan ma'lumotlardan foydalanish bilan bog'liq. Bunday talablarga rioya qilish DSSga kiritilgan ma'lumotlar bazalari va kompaniya faoliyati to'g'risidagi ma'lumotlarni saqlaydigan katta ma'lumotlar bazasi o'rtasida tezkor ma'lumotlar almashinuvini ta'minlaydi.

Shunday qilib, EDMS va IMS qaror qabul qilishni osonlashtiradigan zarur ma'lumotlarga tezkor kirish va hisobotlarni olish (ma'lumotlarni qayta ishlashning turli darajalari bilan tuzilgan) orqali foydalanuvchining axborot ehtiyojlarini qondirishga imkon beradi. DSS holatida, tizimning foydalanuvchi bilan birgalikda qaror qabul qilish uchun yangi ma'lumotlarni (ko'pincha tayyor alternativalar shaklida) yaratish qobiliyati haqida gapirish to'g'riroq.

Shuni ta'kidlash kerakki, DSS ning IS o'rtasida o'rnini aniqlash bo'yicha ko'rib chiqilgan yondashuv qisman o'quvchini chalg'itishi mumkin. Shunday qilib, DSS faqat boshqaruvning eng yuqori darajalarida ishlatilishi mumkindek tuyulishi mumkin. Aslida, ular hukumatning istalgan darajasida qaror qabul qilishda yordam berish uchun ishlatilishi mumkin. Bundan tashqari, hukumatning turli darajalarida qabul qilingan qarorlar ko'pincha muvofiqlashtirilishi kerak. Shu sababli, DSS ning muhim vazifasi turli darajadagi hukumatlar, shuningdek, bir darajadagi qarorlar qabul qiluvchilarni muvofiqlashtirishdir. Va nihoyat, o'quvchiga qaror qabul qilishda yordam berish yuqori darajadagi boshqaruv axborot tizimlaridan kerak bo'lishi mumkin bo'lgan yagona narsa bo'lib tuyulishi mumkin. Biroq, qaror qabul qilish menejerlar funktsiyalaridan biri bo'lib, ular uchun axborot tizimlaridan yordam oladi.

Shuni ham yodda tutingki, "axborotni boshqarish tizimlari" atamasining o'zi adabiyotda keng va tor ma'noda qo'llaniladi. Keng ma'noda u menejerlar manfaatlarida qo'llaniladigan har qanday ko'rib chiqiladigan kompyuter tizimlarini (EDMS, IMS, DSS va boshqalar) o'z ichiga oladi. Tor ma'noda, bu atama boshqaruv hisobotlarini ishlab chiqaradigan IP turini anglatadi, ya'ni. ISU.

DSS tuzilishi

Hozirgacha biz DSS tuzilishiga to'xtalmadik, uni o'ziga xos "qora quti" deb hisoblaymiz. DSS tuzilishi haqidagi birinchi g'oyani rasmni ko'rib chiqishdan olish mumkin. 4.4.

Foydalanuvchiga qo'shimcha ravishda DSS uchta asosiy komponentni o'z ichiga oladi: ma'lumotlarni qayta ishlash va saqlash uchun quyi tizim, modellarni saqlash va ishlatish uchun quyi tizim va dasturiy ta'minot quyi tizimi. Ikkinchisiga ma'lumotlar bazasini boshqarish tizimi (DBMS), model bazasini boshqarish tizimi (DBMS) va foydalanuvchi va kompyuter dialogini boshqarish tizimi (DMS) kiradi.

Ma'lumotlar quyi tizimi. Ma'lumotlarni qayta ishlash va saqlash quyi tizimi ma'lumotlar bazalarini yaratish va ulardan foydalanishning barcha ma'lum afzalliklari bilan tavsiflanadi. Biroq, DSSda ma'lumotlar bazalaridan foydalanish ma'lum o'ziga xosliklar bilan tavsiflanadi (4.5-rasmga qarang). Misol uchun,

Guruch. 4.4. DSS tuzilishi

DSSdagi ma'lumotlar bazalari boshqaruvning yuqori darajalarida qarorlar qabul qilish uchun ayniqsa muhim bo'lgan tashqi manbalarni o'z ichiga olgan ancha kengroq ma'lumotlar manbalariga, shuningdek, kompyuterda bo'lmagan ma'lumotlar manbalariga ega. Yana bir xususiyat - yig'ish va filtrlash protseduralarini birgalikda qayta ishlash orqali bir nechta manbalardan olingan ma'lumotlarni dastlabki "siqishni" imkoniyati.

DSSda ma'lumotlar muhim rol o'ynaydi. Ular to'g'ridan-to'g'ri foydalanuvchi tomonidan yoki matematik modellar yordamida hisob-kitoblar uchun kirish ma'lumotlari sifatida ishlatilishi mumkin.

Ma'lumotlarning bir qismi DSSS ma'lumotlar quyi tizimi tomonidan firma tomonidan amalga oshiriladigan qayta ishlash operatsiyalari tizimidan olinadi. Biroq, kamdan-kam hollarda, tijorat operatsiyalarini qayta ishlash darajasida olingan ma'lumotlar DSS uchun foydalidir. Undan foydalanish uchun ushbu ma'lumotlar oldindan qayta ishlanishi kerak. Buning uchun ikkita imkoniyat mavjud. Birinchisi, firma faoliyati to'g'risidagi ma'lumotlarni qayta ishlash uchun DSSga kiritilgan ma'lumotlar bazasidan foydalanish. Ikkinchisi, buning uchun maxsus ma'lumotlar bazasini yaratish orqali qayta ishlashni DSSdan tashqarida amalga oshirishdir. Ko'p sonli tijorat operatsiyalarini amalga oshiradigan firmalar uchun ushbu variantlardan ikkinchisi afzalroq ekanligi aniq.

IitUC. 4.5. DSS ma'lumotlar quyi tizimi tuzilishi

Kompaniya faoliyati bo'yicha qayta ishlangan ma'lumotlar kirish tezligi va ishonchliligini oshirish uchun DSSdan tashqarida saqlanadigan ekstraktiv fayllarni tashkil qiladi. Kompaniya tranzaktsiyalarini qayta ishlash uchun maxsus ma'lumotlar bazasini yaratish g'oyasi ma'lumotlarni avtomatik elektron qayta ishlash sohasini past malakali oxirgi foydalanuvchi sohasidan ajratish maqsadga muvofiqligiga asoslanadi. Bundan tashqari, DSS-ning oxirgi foydalanuvchilari tizimdan o'z so'rovlariga tezkor javob kutishlari bilan, operatsiyalarni qayta ishlash jarayoni bilan doimiy ravishda mashina vaqti uchun raqobatlashadilar. Shu sababli, DSS bilan ishlaydigan ko'plab tashkilotlar o'zlarining biznes operatsiyalarini qayta ishlash uchun markaziy IMS doirasida ishlaydigan alohida kompyuterdan foydalanadilar.

DSS ning ishlashi uchun firma faoliyati to'g'risidagi ma'lumotlarga qo'shimcha ravishda boshqa ichki ma'lumotlar ham talab qilinadi. Masalan, marketing, moliya, ishlab chiqarish sohalarida ishlaydigan menejerlarni baholash, kadrlar harakati to'g'risidagi ma'lumotlar, muhandislik ma'lumotlari va boshqalar kerak.Bu ma'lumotlar o'z vaqtida to'planishi, kiritilishi va saqlanishi kerak.

Tashqi manbalardan olingan ma'lumotlar, ayniqsa hukumatning yuqori darajadagi qarorlarini qo'llab-quvvatlash uchun juda muhimdir. Talab qilinadigan tashqi ma'lumotlar raqobatchilar, milliy va global iqtisodiyotlar haqidagi ma'lumotlarni o'z ichiga olishi kerak. Ichki ma'lumotlardan farqli o'laroq, tashqi ma'lumotlarni ko'pincha ma'lumot yig'uvchilardan sotib olish mumkin.

Hozirgi vaqtda DSSga boshqa ma'lumotlar manbasini kiritish masalasi keng ko'lamda o'rganilmoqda - yozuvlar, xatlar, shartnomalar, buyruqlar va boshqalarni o'z ichiga olgan hujjatlar. Agar ushbu hujjatlarning mazmuni xotirada (masalan, videodiskda) yozib olinsa va keyin ba'zi asosiy belgilarga (etkazib beruvchilar, iste'molchilar, sanalar, xizmatlar turlari va boshqalar) muvofiq qayta ishlansa, DSS yangi kuchli ma'lumot manbasini oladi. .

DSS tarkibiga kiruvchi ma'lumotlar quyi tizimi quyidagi imkoniyatlarga ega bo'lishi kerak:

Birlashtirish va filtrlash tartib-qoidalarini qo'llash orqali turli manbalardan olingan ma'lumotlar kombinatsiyasini tuzish;

Muayyan ma'lumot manbasini tezda qo'shish yoki chiqarib tashlash;

Foydalanuvchi nuqtai nazaridan mantiqiy ma'lumotlar strukturasini qurish;

Foydalanuvchining ish alternativalarini eksperimental tekshirish uchun anekdot dalillaridan foydalanish va manipulyatsiya qilish;

DBMS tomonidan taqdim etilgan boshqaruv funktsiyalarining keng doirasi yordamida ma'lumotlarni boshqarish;

DSS ma'lumotlar quyi tizimiga kiruvchi ma'lumotlar bazasining kompaniya ichida faoliyat yurituvchi boshqa operatsion ma'lumotlar bazalaridan to'liq mantiqiy mustaqilligini ta'minlash.

Modellarning quyi tizimi. Ma'lumotlarga kirishni ta'minlash bilan bir qatorda, DSS foydalanuvchiga qaror qabul qilish modellariga kirishni ta'minlaydi. Bunga ATga tegishli modellarni kiritish va undagi maʼlumotlar bazasidan modellarni birlashtirish va ular oʻrtasida aloqa oʻrnatish mexanizmi sifatida foydalanish orqali erishiladi (4.6-rasmga qarang).

Olingan DSS ma'lumotlarni qayta ishlash va boshqaruv hisobotlarini yaratish nuqtai nazaridan EDMS va IMSning afzalliklarini vaziyatlarni matematik modellashtirish va yechim topish nuqtai nazaridan operatsion tadqiqot usullari va ekonometrikaning afzalliklari bilan birlashtiradi.

Modellashtirish jarayoni moslashuvchan bo'lishi kerak. U maxsus modellashtirish tilini, turli modellarning alohida komponentlarini amalga oshiradigan individual dastur bloklari va modullar to'plamini, shuningdek, boshqaruv funktsiyalari to'plamini o'z ichiga olishi kerak.

Modellardan foydalanish DSS ning tahlil qilish qobiliyatini ta'minlaydi. Modellar muammoning matematik talqinidan foydalanib, ma'lum algoritmlar yordamida to'g'ri qaror qabul qilish uchun foydali bo'lgan ma'lumotlarni topishga yordam beradi. Masalan, model chiziqli dasturlash berilgan resurs cheklovlari bilan bir nechta turdagi mahsulotlarni chiqarish uchun eng foydali ishlab chiqarish dasturini aniqlash imkonini beradi.

Modellardan axborot tizimlarining bir qismi sifatida foydalanish statistik usullar va usullardan foydalanish bilan boshlandi moliyaviy tahlil, ular an'anaviy algoritmik tillar guruhlari tomonidan amalga oshirildi. Keyinchalik, "agar nima bo'ladi?" kabi vaziyatlarni taqlid qilishga imkon beruvchi maxsus tillar yaratildi.

Hozirgi vaqtda modellarning ko'plab turlari va ularni tasniflash usullari mavjud, masalan, foydalanish maqsadi, mumkin bo'lgan qo'llanilishi sohasi, o'zgaruvchilarni baholash usuli va boshqalar.

Modellarni yaratishdan maqsad - optimallashtirish yoki biron bir ob'ekt yoki jarayonning tavsifi. Optimallashtirish modellari ba'zi ko'rsatkichlarning minimal yoki maksimal nuqtalarini topish bilan bog'liq. Masalan, menejerlar ko'pincha foydani ko'paytirish (xarajatlarni minimallashtirish) uchun qanday harakatlar qilishlarini bilishni xohlashadi. Optimallashtirish modellari bunday ma'lumotlarni taqdim etadi. Ta'riflovchi modellar ba'zi tizimlarning xatti-harakatlarini tavsiflaydi va boshqarish (optimallashtirish) maqsadlari uchun mo'ljallanmagan.

Aksariyat tizimlar tabiatan stokastik bo'lsa ham (ya'ni, ularning holatini mutlaq aniqlik bilan bashorat qilib bo'lmaydi), aksariyat matematik modellar deterministik sifatida qurilgan. Deterministik modellar o'zgaruvchilarning bir sonli taxminlaridan foydalanadi (bir nechta parametrli o'zgaruvchilarni baholaydigan stokastik modellardan farqli o'laroq). Deterministik modellar stokastik modellarga qaraganda ko'proq mashhurdir, chunki ular arzonroq va qiyin, shuningdek, qurish va ishlatish osonroq. Bundan tashqari, ko'pincha ularning yordami bilan qaror qabul qiluvchiga yordam berish uchun etarli ma'lumot olish mumkin.

Mumkin bo'lgan qo'llash sohasi nuqtai nazaridan, modellar faqat bitta tizim bilan foydalanish uchun mo'ljallangan ixtisoslashtirilgan modellarga bo'linadi va universal - bir nechta tizimlar bilan foydalanish uchun mo'ljallangan. Birinchisi qimmatroq, odatda noyob tizimlarni tavsiflash uchun ishlatiladi va ikkinchisiga qaraganda aniqroqdir.

Modellar bazasi. DSS-dagi modellar strategik, taktik va operatsion modellarni, shuningdek, modellarni qurish uchun elementlar sifatida ishlatiladigan model bloklari, modullar va protseduralar to'plamini o'z ichiga olgan model bazasini tashkil qiladi (4.6-rasmga qarang). Har bir turdagi model o'ziga xos xususiyatlarga ega.

Strategik modellar tashkilotning maqsadlarini, ularga erishish uchun zarur bo'lgan resurslar miqdorini, shuningdek, ushbu resurslarni sotib olish va ulardan foydalanish siyosatini belgilash uchun boshqaruvning eng yuqori darajalarida qo'llaniladi. Ular, shuningdek, korxonalarni joylashtirish variantlarini tanlash, raqobatchilar siyosatini prognoz qilish va boshqalar uchun foydali bo'lishi mumkin. Strategik modellar qamrovning sezilarli kengligi, ko'plab o'zgaruvchilar va ma'lumotlarning qisqacha jamlangan shaklda taqdim etilishi bilan tavsiflanadi. Ko'pincha bu ma'lumotlar tashqi manbalarga asoslangan va sub'ektiv bo'lishi mumkin. Strategik modellarda rejalashtirish gorizonti odatda yillar bilan o'lchanadi. Ushbu modellar odatda deterministik, tavsiflovchi, ma'lum bir firmada foydalanish uchun ixtisoslashgan.

Taktik modellar mavjud resurslarni taqsimlash va ulardan foydalanishni nazorat qilish uchun o'rta darajadagi menejerlar tomonidan qo'llaniladi. Ulardan foydalanishning mumkin bo'lgan yo'nalishlari orasida quyidagilarni ko'rsatish kerak: moliyaviy rejalashtirish, xodimlarga qo'yiladigan talablarni rejalashtirish, sotishni ko'paytirishni rejalashtirish, korxonalarni joylashtirish sxemalarini qurish. Bu modellar odatda firmaning faqat ma'lum qismlariga (masalan, ishlab chiqarish va tarqatish tizimiga) nisbatan qo'llaniladi va agregatlarni ham o'z ichiga olishi mumkin. Taktik modellar qamrab olgan vaqt ufqi bir oydan ikki yilgacha. Shuningdek, u tashqi manbalardan ma'lumotlarni talab qilishi mumkin, ammo ushbu modellarni amalga oshirishda asosiy e'tibor kompaniyaning ichki ma'lumotlariga qaratilishi kerak. Odatda, taktik modellar deterministik, optimallashtirish va universal sifatida amalga oshiriladi.

Operatsion modellar hukumatning quyi darajalarida kunlar va haftalar bilan o'lchanadigan ufq bilan operativ qarorlar qabul qilishni qo'llab-quvvatlash uchun qo'llaniladi. Ushbu modellarning mumkin bo'lgan qo'llanilishi debitorlik va kredit hisob-kitoblarini joriy etish, kalendarlashtirishni o'z ichiga oladi. ishlab chiqarishni rejalashtirish, inventarizatsiyani boshqarish va boshqalar. Operatsion modellar odatda o'z hisob-kitoblari uchun ichki ma'lumotlardan foydalanadilar. Ular, qoida tariqasida, deterministik, optimallashtirish va umumiy maqsadli (ya'ni, ular turli tashkilotlarda qo'llanilishi mumkin).

Strategik, taktik va operatsion modellardan tashqari, DSS model bazasi model bloklari, modullari va protseduralari to'plamini o'z ichiga oladi. Bu chiziqli dasturlash tartiblarini o'z ichiga olishi mumkin, statistik tahlil vaqt seriyalari, regressiya tahlili va boshqalar. - eng oddiy protseduralardan murakkab dasturiy paketlargacha. Model bloklari, modullari va protseduralari DSS foydalanuvchilariga yordam berish uchun alohida, mustaqil ravishda, shuningdek, kompleksda, jamlangan holda, modellarni yaratish va saqlash uchun ishlatilishi mumkin.

Interfeys boshqaruv tizimi. Muayyan muammolarni hal qilishda DSS ning samaradorligi va moslashuvchanligi ko'p jihatdan ishlatiladigan interfeysning xususiyatlariga bog'liq. Interfeys dialog boshqaruvi dasturiy ta'minot tizimi (DMS), kompyuter va foydalanuvchining o'zini o'z ichiga oladi.

Foydalanuvchi tili - foydalanuvchining klaviatura, elektron qalamlar, ekranga yozish, joystik, "sichqoncha", ovozli buyruqlar va boshqalar imkoniyatlaridan foydalangan holda tizimga nisbatan bajaradigan harakatlari. Harakat tilining eng oddiy shakli kirish va chiqish shakllarini yaratishdir. Kirish shaklini (hujjatni) olgandan so'ng, foydalanuvchi uni kerakli ma'lumotlar bilan to'ldiradi va uni kompyuterga kiritadi. DSS zarur tahlillarni amalga oshiradi va natijalarni belgilangan shakldagi chiqish hujjati shaklida chiqaradi.

Sezilarli darajada oshdi Yaqinda Amerikaning "Apple Mackintosh" kompaniyasi tomonidan ishlab chiqilgan vizual interfeysning mashhurligi, bu maxsus "sichqoncha" qurilmasidan foydalanishga asoslangan. Ushbu qurilma yordamida foydalanuvchi ekranda o'ziga rasm ko'rinishida taqdim etilgan ob'ektlar va harakatlarni tanlaydi va shu bilan harakatlar tilini amalga oshiradi.

Kompyuterni inson ovozi yordamida boshqarish eng oddiy va shuning uchun harakat tilining eng maqbul shaklidir. U hali ham rivojlanmagan va shuning uchun DSSda unchalik mashhur emas. Mavjud ishlanmalar foydalanuvchidan jiddiy cheklovlarni talab qiladi (cheklangan so'zlar va iboralar to'plami; foydalanuvchi ovozining o'ziga xos xususiyatlarini hisobga oladigan maxsus qurilma; boshqaruv oddiy silliq ko'rinishda emas, balki diskret buyruqlar shaklida amalga oshirilishi kerak. nutq). Ushbu yondashuv texnologiyasi jadal takomillashtirilmoqda va yaqin kelajakda ma'lumotni nutqiy kiritishdan foydalangan holda yangi ilg'or DSSlar paydo bo'lishini kutishimiz mumkin.

Xabar tili - foydalanuvchi displey ekranida ko'rgan narsa (ramzlar, grafikalar, ranglar), printerda olingan ma'lumotlar, ovozli chiqish signallari va boshqalar. Uzoq vaqt davomida xabarlar tilining yagona amalga oshirilishi chop etilgan yoki ko'rsatilgan hisobot (yoki boshqa kerakli xabar) edi. Endi unga yangi chiqish taqdimoti qobiliyati - kompyuter grafikasi qo'shildi. Bu ekranda va qog'ozda uch o'lchovli shaklda rangli grafik tasvirlarni yaratish imkonini beradi. Chiqarilgan ma'lumotlarning ko'rinishi va izohlanishini sezilarli darajada oshiradigan kompyuter grafikasidan foydalanish DSSda tobora ommalashib bormoqda.

So'nggi bir necha yil ichida mashina grafikasi - animatsiyani rivojlantiruvchi yangi yo'nalish paydo bo'ldi. Animatsiya jismoniy tizimlar va ob'ektlarni modellashtirish bilan bog'liq DSS chiqish ma'lumotlarini sharhlash uchun ayniqsa samarali bo'lib chiqdi. Masalan, bankda mijozlarga xizmat ko'rsatish uchun mo'ljallangan DSS, multfilm modellaridan foydalangan holda, tashrif buyuruvchilar oqimiga, ruxsat etilgan navbat uzunligiga, xizmat ko'rsatish punktlari soniga va hokazolarga qarab xizmatlarni tashkil qilishning turli xil variantlarini ko'rishi mumkin.

Kelgusi yillarda biz DSS xabarlari tili sifatida inson ovozidan foydalanishni kutishimiz kerak. Mumkin bo'lgan misol sifatida biz ushbu shakldan DSSning moliya sohasidagi ishida foydalanishni ko'rsatishimiz mumkin, bu erda favqulodda hisobotlarni yaratish jarayonida ma'lum bir pozitsiyaning eksklyuzivligi sabablari ovoz bilan tushuntiriladi.

Foydalanuvchi bilimi - bu foydalanuvchi tizimni ishlatish vaqtida bilishi kerak bo'lgan narsadir. Bu nafaqat foydalanuvchining boshidagi harakatlar rejasini, balki yordam uchun buyruq berilganda kompyuter tomonidan chiqarilgan darsliklar, ko'rsatmalar, ma'lumotnoma ma'lumotlarini ham o'z ichiga oladi. Foydalanuvchining iltimosiga binoan tizim tomonidan chiqarilgan ko'rsatmalar va ma'lumotnoma ma'lumotlari odatda standart emas, lekin DSS foydalanuvchisi joylashgan muammoni hal qilish kontekstidagi joyga bog'liq. Boshqacha qilib aytganda, yordam vaziyat nuqtai nazaridan ixtisoslashgan.

Tizim tomonidan standart protseduralarni bajarish uchun dasturlashtirilgan ko'rsatmalarni o'z ichiga olgan buyruq fayllari DSS foydalanuvchisiga katta yordam berishi mumkin. Bunday fayllar bir tugmani bosish orqali faollashtiriladi va foydalanuvchidan buyruq tilini bilishni talab qilmaydi. Masalan, ishlab chiqarishning rejalashtirilgan va haqiqiy holatini (ombordagi qiymatlar, ishlab chiqarish hajmlari, pul oqimi va boshqalar) taqqoslash uchun AWS doirasida doimiy ravishda amalga oshiriladigan protseduralar.

Agar foydalanuvchining ushbu fan sohasi va DSS ning o'zi haqida aniq bilimlari yo'q bo'lsa, ikkinchisidan tajribali foydalanuvchilar yoki o'rganilayotgan sohadagi mutaxassislar rahbarligida simulyator sifatida foydalanish mumkin.

DSS interfeysini takomillashtirish belgilangan uchta komponentning har birini ishlab chiqishdagi muvaffaqiyat bilan belgilanadi.

Amaldagi interfeys samaradorligining muhim o'lchovi foydalanuvchi va tizim o'rtasidagi dialogning tanlangan shaklidir. Hozirgi vaqtda dialogning quyidagi shakllari eng keng tarqalgan: so'rov-javob rejimi, buyruq rejimi, menyu rejimi va kompyuter tomonidan taklif qilingan ifodalarda bo'shliqni to'ldirish rejimi. Har bir shakl, vazifa turiga, foydalanuvchi xususiyatlariga va qabul qilingan qarorga qarab, o'zining afzalliklari va kamchiliklariga ega bo'lishi mumkin.

DSS interfeysi quyidagi imkoniyatlarga ega bo'lishi kerak:

Muloqotning turli shakllarini manipulyatsiya qilish, ularni qaror qabul qilish jarayonida foydalanuvchining xohishiga ko'ra o'zgartirish;

Ma'lumotlarni tizimga turli usullar bilan uzatish;

Tizimning turli qurilmalaridan ma'lumotlarni boshqa formatda qabul qilish;

Foydalanuvchi bilimlarini moslashuvchan saqlash (so'rov bo'yicha yordam ko'rsatish, tezkor).

Foydalanuvchi nuqtai nazaridan DSS uchun operatsion talablar.

Quyidagi talablarning dastlabki uchtasi qaror qabul qiluvchi tomonidan hal qilinadigan muammo turiga tegishli. Qolganlari unga ko'rsatilgan yordam turiga bog'liq.

1. DSS qaror qabul qilishda yordam berishi va tuzilmagan va yomon tuzilgan vazifalarni hal qilishda ayniqsa samarali bo'lishi kerak. Bu hal qilishda EDMS, IMS va operatsion tadqiqot modellaridan foydalanish odatda natija bermagan vazifalarni anglatadi.

2. DSS barcha darajadagi menejerlar tomonidan qaror qabul qilishda, shuningdek, boshqaruvning bir necha darajalari ishtirokini talab qiladigan qarorlarni muvofiqlashtirishda yordam berishi kerak.

3. DSS ham individual, ham jamoaviy qarorlar qabul qilishda yordam berishi kerak. Bu mas'uliyat bir nechta menejerlar yoki bir guruh xodimlar o'rtasida taqsimlangan echimlarni nazarda tutadi.

4. DSS qaror qabul qilish jarayonining barcha bosqichlarida yordam ko'rsatishi kerak. Quyida ko'rsatilgandek, agar muammoni o'rganish va ma'lumotlarni yig'ish bosqichlarida DSS faqat qo'shimcha yordam ko'rsatsa (asosiy hissa MISdan foydalanish orqali amalga oshiriladi), keyin barcha keyingi bosqichlarda (qaror qabul qilish bosqichidan tashqari) ), DSS tomonidan taqdim etilgan yordam keng tarqalgan.

5. Turli qarorlarni qabul qilishda yordam ko'rsatadigan DSS, ularning hech biriga bog'liq bo'lishi mumkin emas.

6. DSS dan foydalanish oson bo'lishi kerak. Bu tizimning vazifalar turiga, tashkiliy muhit va foydalanuvchi xususiyatlariga nisbatan yuqori moslashuvchanligi, shuningdek, do'stona interfeys bilan ta'minlanadi.

DSS guruhi

DSS haqida yuqorida aytilganlarning barchasi, birinchi navbatda, individual echimlarni qo'llab-quvvatlash bilan bog'liq edi. Biroq, menejer kamdan-kam hollarda yolg'iz qaror qabul qiladi. Direktorlar kengashlari, ilmiy-texnik kengashlar, dizayn guruhlari, muammoli komissiyalar - bu qarorlar qabul qilishda jamoaviy yondashuv misollarining to'liq ro'yxati emas. Guruh DSS (Group DSS) - bu noto'g'ri tuzilgan muammolarni hal qilishda ishchilar guruhlariga yordam berish uchun mo'ljallangan interaktiv kompyuter tizimlari.

Guruh qarorlarini qabul qilish individual qaror qabul qilishdan ko'ra qiyinroqdir, chunki u turli individual nuqtai nazarlarni kelishish zarurligini o'z ichiga oladi. Shu sababli, GSPPRning asosiy vazifasi ishchi guruhdagi aloqani yaxshilashdir. Muloqotning yaxshilanishi ish vaqtini tejashga olib keladi, bu muammoni chuqurroq tushunish va uni hal qilishning ko'proq mumkin bo'lgan muqobillarini ishlab chiqish uchun ishlatilishi mumkin. Ko'proq alternativalarni baholash yanada oqilona qaror qabul qilishga olib keladi.

Guruh qarorlarini qabul qilishning ahamiyati, bir tomondan, surunkali guruhli aloqa nuqsonlari (2-bobga qarang) va ular bilan kurashish imkoniyatlarining cheklanganligi, boshqa tomondan, guruh qarorlarini qo'llab-quvvatlash uchun maxsus axborot texnologiyalarini yaratishga olib keldi.

Ushbu texnologiyaning aksariyati xodimlar o'rtasidagi aloqani yaxshilash uchun Office Automation Systems (CAO) 1 orqali amalga oshiriladi. GSNPR ixtisoslashgan (faqat bitta turdagi muammolarni hal qilish uchun moslashtirilgan) yoki universal (keng doiradagi masalalarni hal qilish uchun mo'ljallangan) bo'lishi mumkin. Ko'pgina GSSPRlar o'rnatilgan dasturiy ta'minot mexanizmini o'z ichiga oladi, bu guruh muloqotida salbiy tendentsiyalarning rivojlanishiga to'sqinlik qiladi (nizoli vaziyatlarning paydo bo'lishi, guruhli fikrlash va boshqalar).

GSSPR tuzilishi. GSSPR apparat va dasturiy ta'minotni, shuningdek protseduralar va xodimlarni o'z ichiga oladi (4.7-rasmga qarang).

Guruch. 4.7. Guruh qarorlarini qo'llab-quvvatlash tizimining tuzilishi

Ushbu komponentlar muammolarni muhokama qilishda jamoa a'zolariga aloqa va boshqa yordam beradi. Tizim bilan ishlash jarayonida jamoa a'zolari ma'lumotlar bazasi, modellar bazasi va turli xil ilovalardan doimiy foydalanish imkoniyatiga ega. Guruh menejeri guruh faoliyati uchun zarur bo'lgan tartiblarni tanlash uchun javobgardir. Guruh menejeri va uning a'zolari dialogga kirishish imkoniyatiga ega.

Texnik yordam. GSPPR odatda quyidagi apparat konfiguratsiyalaridan birini ishlatadi:

1. Yagona kompyuter. Bunday holda, barcha ishtirokchilar bitta kompyuter atrofida to'planadi va yechim olinmaguncha monitor ekranida paydo bo'lgan savollarga navbatma-navbat javob beradi. Bunday konfiguratsiyadan faqat ta'lim maqsadlarida foydalanish tavsiya etiladi.

2. Kompyuterlar yoki terminallar tarmog'i. Har bir ishtirokchi o'z kompyuterida yoki terminalida bo'lib, tizimning markaziy protsessori bilan muloqot qilish imkoniyatiga ega.

3. Qaror qabul qilish uchun xona. Ushbu GMPP konfiguratsiyasining markazida kompyuter konferentsiyasi deb ataladigan va 4.4-bo'limda tasvirlangan CAO1 ilovasi mavjud. Qaror qabul qilish xonasida tizim boshqaruvchisi ishlaydigan serverga ega mahalliy kompyuter tarmog'i mavjud. Shuningdek, u guruhning barcha a'zolariga kerakli ma'lumotlarni (individual va jamlangan) namoyish qilish imkonini beruvchi umumiy ekran bilan jihozlangan.

Dasturiy ta'minot. GSPPR dasturi ma'lumotlar bazasi, namunaviy ma'lumotlar bazasi va maxsus amaliy dasturlarni o'z ichiga oladi. Bu foydalanuvchilarning individual va guruhli ishlashi, shuningdek, guruh qarorlarini qabul qilish tartib-qoidalarini o'tkazish imkoniyatini beradi. Shunday qilib, guruh ishi nuqtai nazaridan, SSSPR dasturiy ta'minoti imkon beradi

Guruh a’zolarining takliflari va ovoz berish natijalarining raqamli va grafik jamlanmasini bajarish;

Yechim muqobillarining og'irligini hisoblang, qabul qilingan takliflarni anonim tarzda yozib oling, guruh rahbarini tanlang, konsensus yaratish tartib-qoidalarini yarating, guruh muloqotida salbiy tendentsiyalarning rivojlanishiga yo'l qo'ymaslik;

Guruh a'zolari o'rtasida, guruh a'zolari va guruh menejeri o'rtasida, shuningdek, guruh a'zolari va GSSPR markaziy protsessori o'rtasida matn va raqamli ma'lumotlarni uzatish.

Xodimlar. Ushbu GMPP komponenti barcha jamoa a'zolarini va har bir jamoa yig'ilishida ishtirok etuvchi va tizim apparati va muhokama jarayonlaridagi o'zgarishlarni boshqarish uchun mas'ul bo'lgan fasilitatorni o'z ichiga oladi.

Pooyedooy. Protseduralar GSSPRning zarur tarkibiy qismi bo'lib, ular orqali fikr almashishning maqsadliligi, konsensusga erishishning ob'ektivligi va tizimning dasturiy va texnik vositalaridan foydalanish samaradorligi ta'minlanadi.

GSPPR tomonidan taqdim etilgan yordam. GSPPR ishini tahlil qilish uchun biz ushbu tizimlar tomonidan taqdim etiladigan yordam vositalarining uchta darajasini ajratamiz:

1-daraja. Muloqotni qo'llab-quvvatlash

2-darajali. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash

3-daraja. O'yin qoidalarini qo'llab-quvvatlash

1-daraja. Muloqotni qo'llab-quvvatlash. Ushbu darajadagi GSSPR CAO va maxsus dasturlarning imkoniyatlaridan foydalangan holda quyidagi yordam turlarini taqdim etishi mumkin:

Guruh a'zolari o'rtasida elektron pochta orqali xabarlarni uzatish;

Guruhning barcha a'zolariga ko'rinadigan va har bir ish joyidan foydalanish mumkin bo'lgan umumiy ekranni shakllantirish;

g'oyalarni (takliflarni) anonim kiritish va ularni anonim baholash (reyting) imkoniyati;

Umumiy ekranga (yoki har bir ish joyining monitoriga) muhokamadan kelib chiqadigan barcha chiqish ma'lumotlarini chiqarish (takliflarning dastlabki va yakuniy ro'yxati, ovoz berish natijalari va boshqalar);

Muhokama uchun kun tartibini shakllantirish.

2-darajali. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash. Ushbu darajada qaror qabul qilishni modellashtirish va tahlil qilish uchun dasturiy vositalardan foydalangan holda GSPPR quyidagi yordam turlarini taqdim etishi mumkin:

Rejalashtirish va moliyaviy modellashtirish;

Qaror daraxtlaridan foydalanish;

Ehtimoliy modellardan foydalanish;

Resurslarni taqsimlash modellaridan foydalanish.

3-daraja. O'yin qoidalarini qo'llab-quvvatlash. Ushbu darajadagi GSSPR guruh tartib-qoidalarini o'tkazishning belgilangan qoidalariga rioya qilish uchun maxsus dasturiy vositalardan foydalanadi (masalan, nutqlar tartibini va ovoz berish qoidalarini belgilash, hozirgi vaqtda savollarning maqbulligi va boshqalar).

biri). Yig‘ilish boshlanishidan oldin guruh rahbari guruh ishini rejalashtirish, dasturiy ta’minotni tanlash va kun tartibini belgilash uchun guruh rahbari bilan uchrashadi.

2). Guruhning ishi uning rahbari guruhga savol yoki muammoni hal qilishni taklif qilishidan boshlanadi.

3). Keyin ishtirokchilar o'z javoblarini klaviaturadan kiritadilar, ular hamma uchun ochiq bo'ladi. Ishtirokchilar bildirilgan barcha takliflarni o'qib chiqqandan so'ng, ularga sharhlar beradilar (ijobiy yoki salbiy).

4) . Tashkilotchi taklifni umumlashtirish dasturidan foydalanib, taqdim etilgan takliflarda umumiy atamalar, mavzular va g'oyalarni izlaydi va ulardan sharhlar bilan bir nechta umumlashtirilgan jumlalarni tuzadi va ular barcha ishtirokchilarga etkaziladi.

5) . Rahbar umumlashtirilgan jumlalar (og'zaki yoki elektron) bo'yicha muhokamani boshlaydi. Ushbu bosqichda maxsus dasturlar yordamida muhokama qilingan takliflar reytingi (ustivor yo'nalishlarni belgilash) amalga oshiriladi.

6). Eng yaxshi besh yoki o'nta jumlalar uchun ularni aniqlashtirish va ularni yanada baholash maqsadida yangi muhokama boshlanadi.

7). Jarayon (takliflarni ishlab chiqish, ularni umumlashtirish va tartiblash) takrorlanadi yoki yakuniy ovoz berish bilan tugaydi. Ushbu bosqichda tanlangan umumlashtirilgan jumlalarga sharh beradigan "yakuniy sharh" deb nomlangan maxsus dastur qo'llaniladi.

MOLIYAVIY REJAJLASH UCHUN SPPRES QURILISH VA FOYDALANISH

Ta'riflangan misol G'arb banklaridan birida sodir bo'lgan haqiqiy voqealarga asoslangan.

Kelgusi moliyaviy yil oxirida foydaning sezilarli darajada pasayishini aniqlagan bank o'zini xavf ostida his qildi. Tugallangan vaziyatni tahlil qilish odatiy boshqaruv faoliyati doirasidan tashqariga chiqdi.

Garchi bu bank kredit kartalari va kompyuterlashtirilgan hisob tizimini birinchilardan bo'lib joriy etgan yetakchi banklar qatorida bo'lsa-da, unda kredit siyosatini amalga oshirish baribir qo'lda amalga oshirildi.

Yangi kompyuter tizimini yaratish to'g'risida qaror qabul qilindi moliyaviy rejalashtirish, tahlil va prognozlashni amalga oshiradigan, shuningdek, bankda mavjud bo'lgan buxgalteriya operatsiyalarini qayta ishlash tizimi ma'lumotlaridan foydalanish asosida hisobotlarni ishlab chiqaradi. Shu bilan birga, tahlil bankning o'z aktivlari va jalb qilingan mablag'lar nisbatini baholovchi asosiy ko'rsatkichlar o'zgarishi dinamikasini qamrab olishga taalluqlidir. Prognozlash ikki doimiy ufq uchun amalga oshirilishi kerak edi: 12 oy va 5 yil.

Moliyaviy rejalashtirish tizimi (FSP) quyidagi uchta yo'nalishda qo'llaniladi:

Har oy boshida bankning o‘tgan oydagi faoliyati to‘g‘risida hisobot chiqarildi;

Har oy davomida - maxsus dolzarb muammolarni hal qilish va strategik rejalarni ishlab chiqish;

Har bir kalendar yil oxirida - yillik byudjet hujjatlarini ishlab chiqish uchun.

Ko'rinib turibdiki, buxgalteriya hisobi uchun bankda allaqachon mavjud bo'lgan buxgalteriya hisobi ma'lumotlari tizimidan farqli o'laroq (bu markazlashtirilgan EDMS edi), yangi yaratilgan TFP bu tizimlarning standart funktsiyalarini saqlaydigan DSS hisoblanadi.

Ma'lumotlarga istalgan vaqtda kirish;

Vaqti-vaqti bilan boshqaruv hisobotlarini chiqarish orqali qarorlarni qo'llab-quvvatlash;

Variantlar va strategiyalarni baholash uchun matematik prognozlash modellaridan foydalanish;

Muloqot rejimida ishlash qobiliyatini ta'minlash (moliyaviy bozorlarda sharoitlar va sharoitlar o'zgarganda maqsad va cheklovlarni o'zgartirish qobiliyati).

Ma'lumotlar. Har oyda olingan ma'lumotlar oxirgi uch yil uchun retrospektiv ma'lumotlarni o'z ichiga olgan ma'lumotlar bazalarida har oyda va etti yarim yil davomida har chorakda qayd etiladi. Bundan tashqari, ma'lumotlar bazalarida keyingi 12 oylik davrlar uchun olingan prognoz ma'lumotlari mavjud.

Hisobotlar va tahlillar. Har oy moliyaviy rejalashtirish tizimi moliyaviy hujjatlarning to'liq to'plamini, shu jumladan balans, daromadlar to'g'risidagi hisobot va biznesning asosiy ko'rsatkichlari bo'yicha hisobotlarni chiqaradi. Olingan oylik ma'lumotlar o'tgan yilda olingan prognoz natijalari, byudjet va shunga o'xshash ma'lumotlar bilan taqqoslanadi. Bundan tashqari, tizim bank faoliyatining o‘ta keskin (tanqidiy) jihatlari bo‘yicha davriy hisobotlarni, masalan, foizlar to‘lovlari stavkalari va hajmlarining nisbati to‘g‘risidagi hisobotni chiqaradi.

Prognozlash. Yuqoridagi barcha hisobotlar keyingi 12 oyning har biri uchun tizim tomonidan chiqarilishi mumkin. Ushbu hisobotlar uchun tushuntirish o'zgaruvchilari to'g'ridan-to'g'ri foydalanuvchilar tomonidan kiritilishi yoki strategik sabablarga ko'ra avtomatik ravishda yaratilishi mumkin. Agar kerak bo'lsa, bu erda siz tizim modellari bazasida joylashgan optimallashtirish modellaridan foydalanishingiz mumkin. Prognozlash doimiy ravishda keyingi 12 oyni qamrab olgan holda, har oyning boshida ma'lumotlarni doimiy ravishda qayta baholash bilan "aylanmoqda".

Afzalliklar. TFPning joriy etilishi quyidagi omillar tufayli bank rentabelligining oshishiga olib keldi:

Balansning eng muhim ko'rsatkichlarini, shu jumladan likvidlik va o'z va qarz kapitali nisbatlarini boshqarish mexanizmini yaratish;

Strategik rejalashtirish darajasida muvofiqlashtirish va qarorlar qabul qilish uchun asos yaratish;

Yuqori rahbariyatga o'zgaruvchan qoidalar, bozor sharoitlari va ichki bank faoliyatiga tezkor javob berishga imkon berish

holatlar;

dan davriy boshqaruvni yaratish xarajatlarini kamaytirish

O'z-o'zini tekshirish uchun savollar

1. Bank rahbariyatini TFPni yaratishga undagan vaziyatni tasvirlab bering.

2. TFPni joriy etishning qanday afzalliklari bor?

3. TFP komponentlarini tavsiflab bering, uning qanday IP turiga tegishli ekanligini asoslang.

3). DSS foydalanuvchi va tizim o'rtasidagi dialogni boshqarish, shuningdek, ma'lumotlar va modellarni boshqarish qobiliyatiga ega.

Federal davlat byudjeti oliy kasbiy ta'lim muassasasi

RUS XALQ IQTISODIYoTI AKADEMİYASI

VA DAVLAT XIZMATI

Rossiya Federatsiyasi Prezidenti huzurida "

Shimoli-g'arbiy boshqaruv instituti

Fakultet: Davlat va shahar boshqaruvi

Kafedra: Umumiy boshqaruv va logistika

Kurs ishi

"Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari"

3-kurs talabasi

To'liq vaqtda ta'lim

Fetiskin Ivan Yurievich

Ish menejeri

dotsent, filologiya fanlari nomzodi

Mysin Nikolay Vasilevich

Sankt-Peterburg 2015 yil

Kirish

1-bob. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlarining nazariy jihatlari va tushunchalari

1 Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimining ta'rifi, uning vazifalari

2 Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlarining tuzilishi

3 Ma'lumotlar ombori

4 OLAP texnologiyasi

5 Ma'lumotlarni qazib olish

6 Qaror qabul qilishni qo'llab-quvvatlash tizimlarining tasnifi

7 Ilovalar

8 DSS bozori

9 Qaror qabul qilish tizimini baholash (DSS)

2-bob Rossiya Bankining mintaqaviy bo'limlari misolida DSSni amalga oshirish amaliyoti

1 Tadqiqotning maqsad va vazifalarini shakllantirish, o'rganilayotgan ob'ektning xususiyatlari

2 Umumiy ko'rinish va ish tavsifi

2.1 Rossiya Bankining hududiy bo'linmalari faoliyatini boshqarishda DSSni ishlab chiqish

2.2 Funktsional quyi tizimlarning tavsifi

2.3 Uslubiy va instrumental echimlarni amalga oshiradigan TU darajasida DSSni ishlab chiqish

3 Ushbu DSSni qo'llashning xulosalari va natijalari

Xulosa

Adabiyotlar ro'yxati

Kirish

Rivojlanayotgan bozor munosabatlari, boshqaruvni markazsizlashtirish, axborotning tez eskirishi zamonaviy rahbarga qo'yiladigan yuqori talablarni belgilaydi. Boshqaruv qoidalarini bilish va mohirona foydalanish menejer ishini sezilarli darajada osonlashtiradi, unga ustuvorliklarni aniqlashga va ishni tizimlashtirishga yordam beradi. Tashkiliy tuzilmalar barcha boshqaruv faoliyati quriladigan asos bo'lib xizmat qiladi.

Tashkilotlar o'z bo'limlari va xodimlarining faoliyatini muvofiqlashtirish va nazorat qilishni ta'minlash uchun tuzilmalarni yaratadilar. Tashkilotlarning tuzilmalari bir-biridan murakkabligi (ya'ni, faoliyatning turli funktsiyalarga bo'linish darajasi), rasmiylashtirish (ya'ni, oldindan o'rnatilgan qoidalar va tartiblardan foydalanish darajasi), markazlashtirish va markazsizlashtirish nisbati bilan farqlanadi. ya'ni boshqaruv yechimlari darajasi).

Tashkilotlardagi tuzilmaviy munosabatlar ko'plab tadqiqotchilar va rahbarlarning diqqat markazida bo'ladi. Maqsadlarga samarali erishish uchun ish, bo'limlar va funktsional birliklarning tuzilishini tushunish kerak. Mehnat va odamlarning tashkil etilishi ishchilarning xatti-harakatlariga katta ta'sir ko'rsatadi. Strukturaviy va xulq-atvor munosabatlari, o'z navbatida, tashkilot maqsadlarini belgilashga yordam beradi, xodimlarning munosabati va xatti-harakatlariga ta'sir qiladi. Tashkilotlarda faoliyatning asosiy elementlarini va ular o'rtasidagi munosabatlarni ta'minlash uchun tizimli yondashuv qo'llaniladi. Bu mehnat taqsimotidan foydalanish, nazoratni qamrab olish, markazsizlashtirish va idoraviylashtirishni o'z ichiga oladi.

Zamonaviy ishlab chiqarish va ijtimoiy tuzilmaning dinamikasi sharoitida boshqaruv bir holatda bo'lishi kerak uzluksiz rivojlanish, buni bugungi kunda ushbu rivojlanish yo'llari va imkoniyatlarini o'rganmasdan, muqobil yo'nalishlarni tanlamasdan ta'minlab bo'lmaydi. Boshqaruv tadqiqotlari rahbarlar va xodimlarning kundalik faoliyatida va ixtisoslashtirilgan tahliliy guruhlar, laboratoriyalar, bo'limlar ishida amalga oshiriladi. Boshqaruv tizimlari bo'yicha tadqiqotlar o'tkazish zarurati ko'plab tashkilotlar duch keladigan muammolarning juda keng doirasi bilan bog'liq. Bu tashkilotlar faoliyatining muvaffaqiyati ana shu muammolarni to‘g‘ri hal etishga bog‘liq.

Boshqaruvning tashkiliy tuzilmasi maqsadlari, funktsiyalari, boshqaruv jarayoni, menejerlar faoliyati va ular o'rtasidagi vakolatlarning taqsimlanishi bilan chambarchas bog'liq bo'lgan boshqaruvning asosiy tushunchalaridan biridir. Ushbu tuzilma doirasida butun boshqaruv jarayoni (axborot oqimlarining harakati va boshqaruv qarorlarini qabul qilish) amalga oshiriladi, unda barcha darajadagi, toifalar va kasbiy ixtisosliklarning menejerlari ishtirok etadilar. Tuzilmani boshqaruv tizimi binosining ramkasi bilan taqqoslash mumkin, unda sodir bo'ladigan barcha jarayonlar o'z vaqtida va samarali amalga oshirilishi uchun qurilgan.

Tashkilot tuzilishidagi, ularning ishlash xususiyatlaridagi farqlar juda muhim iz qoldiradi boshqaruv faoliyati, va ba'zi hollarda unga hal qiluvchi ta'sir ko'rsatadi. Bundan tashqari, rahbarning faoliyati, uning psixologik xususiyatlari nafaqat tashkiliy tuzilmaning turiga, balki uning ushbu tuzilmadagi ierarxik o'rniga ham bog'liq bo'lib, bu, aslida, ushbu kurs ishining mavzusini eng dolzarb qiladi.

Tashkiliy boshqaruv tuzilmalarini ilmiy asoslangan holda shakllantirish xo‘jalik yurituvchi subyektlarni bozor iqtisodiyotiga moslashtirishning zamonaviy bosqichining dolzarb vazifasidir. Zamonaviy sharoitda tizimli yondashuvga asoslangan boshqaruv tashkilotini loyihalash tamoyillari va usullaridan keng foydalanish zarur.

BU KURS ISHINING MAQSADI - tashkilotning boshqaruv tuzilmasidagi ierarxiya tamoyilini o'rganishdir.

Ushbu maqsadga erishish uchun ishda quyidagi vazifalar belgilandi:

tashkiliy tuzilmalarni qurishning mohiyati va tamoyillarini, ularning tasnifini va tarixiy rivojlanish bosqichlarini o'rganish;

tashkiliy tuzilmalarni qurishning mohiyati va tamoyillarini o'rganish;

tashkiliy o'zgarishlar strategiyasini yaratish.

TADQIQOT USULLARI: analitik, grafik.

Ushbu ishni yozish uchun jarayonlarni boshqarish, boshqaruv qarorlarini qabul qilishni qo'llab-quvvatlash tizimlarini yaratish masalalariga bag'ishlangan mahalliy va xorijiy mualliflarning ilmiy ishlari va ishlanmalaridan foydalanilgan. Ishda rus va xorijiy matbuotda chop etilgan materiallar, shuningdek, ixtisoslashgan professional Internet saytlarida taqdim etilgan materiallardan foydalanilgan.

1-bob. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlarining nazariy jihatlari va tushunchalari

1 Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimining ta'rifi, uning vazifalari

Ko‘rinib turibdiki, shaharni rivojlantirish strategiyasi va taktikasi bo‘yicha qabul qilingan qarorlar puxta o‘ylab, asosli bo‘lishi kerak. Bu, ayniqsa, ijtimoiy-iqtisodiy tizimlarda muhim ahamiyatga ega, chunki qabul qilingan qarorlar tirik odamlarga, ularning moddiy va ma'naviy holatiga tegishli. Shunga qaramay, bugungi kunda shahar hokimi, shahar hokimligi, qo‘mitalar tomonidan qarorlar qabul qilinishi rahbarlarning tajribasi va sezgisiga asoslanadi. Ammo ijtimoiy-iqtisodiy tizimlar murakkab va ularning xatti-harakatlarini ko'p sonli to'g'ridan-to'g'ri va qayta aloqa aloqalari mavjudligi sababli oldindan aytish qiyin, ko'pincha birinchi qarashda ko'rinmaydi. Inson miyasi bu o'lchamdagi vazifani bajara olmaydi, shuning uchun qaror qabul qilish uchun axborot va tahliliy yordam berish kerak. So'nggi yillarda boshqaruv ishini avtomatlashtirish sohasida yangi yo'nalish shakllandi va faol foydalanilmoqda - qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari. Ular turli sohalarda muvaffaqiyatli qo'llaniladi: telekommunikatsiya, moliya, savdo, sanoat, tibbiyot va boshqa ko'plab sohalarda.

Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari (DSS) tushunchasi umumiy maqsad bilan birlashtirilgan bir qator vositalarni o'z ichiga oladi - oqilona va samarali boshqaruv qarorlarini qabul qilishga yordam beradi.

Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimi (DSS) - bu kompyuterning avtomatlashtirilgan tizimi bo'lib, uning maqsadi qiyin sharoitlarda qaror qabul qiladigan odamlarga mavzu faoliyatini to'liq va ob'ektiv tahlil qilish uchun yordam berishdir. Bu qaror qabul qilish qoidalari va tegishli ma'lumotlar bazasi modellaridan foydalanadigan interaktiv tizim, shuningdek, interaktiv kompyuter simulyatsiyasi jarayoni.

DSS boshqaruv axborot tizimlari va ma'lumotlar bazasini boshqarish tizimlarining birlashishi natijasida paydo bo'ldi. DSS - bu qaror qabul qiluvchilarga tuzilmagan va yomon rasmiylashtirilgan muammolarni tahlil qilish va hal qilish uchun ma'lumotlar, bilimlar, ob'ektiv va sub'ektiv modellardan foydalanishga imkon beruvchi inson-mashina tizimlari.

Qaror qabul qilish jarayoni barcha oqibatlarning noto'g'ri hisoblanishini hisobga olgan holda eng maqbul alternativani olish va tanlashdir. Muqobil variantlarni tanlashda, belgilangan maqsadga to'liq javob beradigan birini tanlash kerak, lekin shu bilan birga ko'plab qarama-qarshi talablarni hisobga olish va shuning uchun tanlangan echim variantini ko'pchilik bo'yicha baholash kerak. mezonlar.

Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimi murakkab axborot muhitida ko'p mezonli qarorlarni qo'llab-quvvatlash uchun mo'ljallangan. Shu bilan birga, ko'p mezon deganda qabul qilingan qarorlar natijalari birma-bir emas, balki bir vaqtning o'zida ko'rib chiqiladigan ko'plab ko'rsatkichlar (mezonlar) majmui bilan baholanishi tushuniladi. Axborotning murakkabligi zamonaviy kompyuter texnologiyalari yordamisiz qayta ishlash deyarli mumkin bo'lmagan katta hajmdagi ma'lumotlarni hisobga olish zarurati bilan belgilanadi. Bunday sharoitlarda mumkin bo'lgan echimlar soni, qoida tariqasida, juda katta va har tomonlama tahlil qilmasdan, eng yaxshisini "ko'z bilan" tanlash qo'pol xatolarga olib kelishi mumkin.

Shuningdek, DSS korxona menejerlarining ishini osonlashtirish va uning samaradorligini oshirish imkonini beradi. Ular biznes muammolarini hal qilishni sezilarli darajada tezlashtiradi. DSS shaxslararo aloqani o'rnatishga yordam beradi. Ularning asosida siz ta'lim va o'quv mashg'ulotlarini o'tkazishingiz mumkin. Ushbu axborot tizimlari tashkilot faoliyati ustidan nazoratni oshirish imkonini beradi. Yaxshi ishlaydigan DSSga ega bo'lish raqobatdosh tuzilmalarga nisbatan katta afzalliklarni beradi. DSS tomonidan ilgari surilgan takliflar tufayli kundalik va nostandart vazifalarni hal qilish uchun yangi yondashuvlar ochilmoqda.

DSS quyidagi o'ziga xos xususiyatlar bilan tavsiflanadi:

· asosan boshqaruvning yuqori darajalariga xos bo'lgan noto'g'ri tuzilgan (rasmiylashtirilgan) vazifalarni hal qilishga e'tibor qaratish;

· kompyuter ma'lumotlariga kirish va qayta ishlashning an'anaviy usullarini matematik modellar va ular asosidagi muammolarni hal qilish usullari imkoniyatlari bilan birlashtirish qobiliyati;

· interaktiv ish rejimidan foydalanish orqali kompyuterning professional bo'lmagan oxirgi foydalanuvchisiga e'tiborni qaratish;

· mavjud apparat va dasturiy ta'minotning o'ziga xos xususiyatlariga, shuningdek, foydalanuvchi talablariga moslashish qobiliyatini ta'minlovchi yuqori moslashuvchanlik.

Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimi ikkita asosiy vazifani hal qiladi:

.mumkin bo'lgan ko'plab echimlardan eng yaxshisini tanlash (optimallashtirish);

2.mumkin bo'lgan echimlarni afzal ko'rish (reyting) bo'yicha tartiblash.

DSSda takliflarni tahlil qilish va ishlab chiqish uchun turli usullar qo'llaniladi. Bu bo'lishi mumkin:

· ma'lumot qidirish,

· ma'lumotlarni qazib olish,

· ma'lumotlar bazalarida bilimlarni qidirish;

· pretsedentlarga asoslangan mulohazalar,

· simulyatsiya modellashtirish,

· evolyutsion hisoblash va genetik algoritmlar,

· neyron tarmoqlari,

· vaziyatni tahlil qilish,

· kognitiv modellashtirish va boshqalar.

Ushbu texnikalarning ba'zilari sun'iy intellekt doirasida ishlab chiqilgan. Agar DSS ishi sun'iy intellekt usullariga asoslangan bo'lsa, ular aqlli DSS yoki IDSS haqida gapirishadi.

DSSga yaqin tizimlar sinflari ekspert tizimlari va avtomatlashtirilgan boshqaruv tizimlaridir.

Tizim kompaniyaning ma'lumotlari asosida operativ va strategik boshqaruv vazifalarini hal qilish imkonini beradi.

Qaror qabul qilishni qoʻllab-quvvatlash tizimi korporatsiyaning oʻz ishlanmalaridan va sotib olingan dasturiy mahsulotlardan (Oracle, IBM, Cognos) tashkil topgan maʼlumotlarni tahlil qilish, modellashtirish, prognozlash va boshqaruv qarorlarini qabul qilish uchun dasturiy vositalar toʻplamidir.

Birinchi qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlarini ishlab chiqish bo'yicha nazariy tadqiqotlar Karnegi texnologiya institutida XX asrning 50-yillari oxiri va 60-yillari boshlarida amalga oshirildi. Massachusets texnologiya instituti mutaxassislari 60-yillarda nazariyani amaliyot bilan uyg‘unlashtirishga muvaffaq bo‘lishdi. XX asrning 80-yillari oʻrtalari va oxirlarida EIS, GDSS, ODSS kabi tizimlar paydo boʻla boshladi. 1987 yilda Texas Instruments kompaniyasi United Airlines uchun Gate Assignment Display tizimini ishlab chiqdi. Bu parvozlardagi yo'qotishlarni sezilarli darajada kamaytirish va O xalqaro aeroportidan tortib turli aeroportlarni boshqarishni tartibga solish imkonini berdi. Quyon Chikagoda va Kolorado shtatining Denver shahridagi Stapletonda tugaydi. 90-yillarda ma'lumotlar ombori va OLAP vositalarining joriy etilishi bilan DSS imkoniyatlari doirasi kengaydi. Yangi hisobot texnologiyalarining paydo bo'lishi DSSni boshqaruvda ajralmas holga keltirdi.

1.2 DSSning tuzilishi

Agar DSS tuzilishi haqida gapiradigan bo'lsak, to'rtta asosiy komponent mavjud:

· Ma'lumotlar omborlari. Ma'lumotlar ombori - bu tarixiy kontekstda kompaniyaning ishlab chiqarish jarayoni haqidagi ma'lumotlarni o'z ichiga olgan ma'lum bir tuzilmaning ma'lumotlar banki. Do'konning asosiy maqsadi - o'zboshimchalik bilan tahliliy so'rovlarning tezkor bajarilishini ta'minlash. (Ma'lumotlar omborlari haqida batafsil ma'lumot uchun 1-bobning 1.3-bo'limiga qarang.)

· Ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazasi va tahlil vositalari OLAP (On-Line Analyticcal Processing) - bu xizmat real vaqt rejimida katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilish vositasidir. (1-bandning 1.4-bandida batafsil)

· Ma'lumotlarni qidirish vositalari. Ma'lumotlarni qazib olish vositalari yordamida siz chuqur ma'lumotlarni o'rganishingiz mumkin. (Batafsil ma'lumot uchun 1.5-bo'lim, 1-bo'limga qarang.)

DSS boshqaruv muammolarini hal qilish tajribasini o'z ichiga olgan va oqilona qarorlarni ishlab chiqish jarayonida ekspertlar guruhining ishtirokini ta'minlaydigan tadqiqot, ekspert va intellektual tizimlarni tegishli axborot bilan ta'minlovchi o'zaro bog'liq modellar to'plamiga asoslanadi.

Quyida 1-rasmda axborot va analitik qarorlarni qo‘llab-quvvatlashning arxitektura-texnologik diagrammasi keltirilgan:

1-rasm DSSning arxitektura-texnologik sxemasi

DSS analitik tizimlari uchta asosiy vazifani hal qilishga imkon beradi:

.buxgalteriya hisobi,

.real vaqtda ma'lumotlarni tahlil qilish (OLAP),

.ma'lumotlarni qazib olish.

3 Ma'lumotlar ombori

Ko'rinib turibdiki, qaror qabul qilish boshqaruv ob'ekti haqidagi haqiqiy ma'lumotlarga asoslanishi kerak. Ushbu ma'lumotlar odatda OLTP tizimlarining onlayn ma'lumotlar bazalarida saqlanadi. Biroq, bu razvedka tahlil qilish uchun mos emas, chunki jamlangan ma'lumotlar asosan tahlil qilish va strategik qarorlar qabul qilish uchun kerak. Bundan tashqari, tahlil qilish uchun ma'lumotni tezda manipulyatsiya qilish, uni turli jihatlarda taqdim etish, unga turli xil maxsus so'rovlar berish kerak, bu esa unumdorlik va texnologik murakkablik sababli operatsion ma'lumotlarda amalga oshirish qiyin.

Ushbu muammoni hal qilish - o'z ichiga olgan alohida ma'lumotlar omborini (DW) yaratish jamlangan ma'lumotlar qulay tarzda. Ma'lumotlar omborini qurishdan maqsad - bir butun sifatida boshqarish ob'ektining yagona izchil ko'rinishini shakllantirish uchun heterojen manbalardan olingan operatsion ma'lumotlarni birlashtirish, yangilash va muvofiqlashtirish. Shu bilan birga, ma'lumotlar ombori tushunchasi tranzaksiyalarni qayta ishlash uchun foydalaniladigan ma'lumotlar to'plamini va qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlarida qo'llaniladigan ma'lumotlar to'plamini ajratish zarurligini tan olishga asoslanadi. Bunday bo'linish turli xil ma'lumotlarni qayta ishlash tizimlarida (DDS) va tashqi manbalarda ajratilgan batafsil ma'lumotlarni yagona omborga birlashtirish, ularni muvofiqlashtirish va, ehtimol, yig'ish orqali mumkin.

DSS ma'lumotlar omborining asosiy afzalliklarini ta'kidlash kerak:

· Yagona ma'lumot manbai: kompaniya tekshirilgan yagona axborot muhitini oladi, unda barcha ma'lumotnoma va tahliliy ilovalar ombori qurilgan mavzu hududida quriladi. Ushbu muhit yagona interfeysga, yagona saqlash tuzilmalariga, umumiy ma'lumotnoma va boshqa korporativ standartlarga ega bo'lib, analitik tizimlarni yaratish va ularga xizmat ko'rsatishni osonlashtiradi.

· Shuningdek, ma'lumotlar omborini loyihalashda ma'lumotlar omboriga tushadigan ma'lumotlarning ishonchliligiga alohida e'tibor beriladi.

· Ishlash: Ma'lumotlar omborining jismoniy tuzilmalari to'liq tasodifiy namunalarni bajarish uchun maxsus optimallashtirilgan, bu sizga haqiqatan ham tezkor so'rov tizimlarini yaratishga imkon beradi.

· Rivojlanish tezligi: omborning o'ziga xos mantiqiy tashkil etilishi va mavjud ixtisoslashtirilgan dasturiy ta'minot sizga minimal dasturlash xarajatlari bilan analitik tizimlarni yaratishga imkon beradi.

· Integratsiya: turli manbalardan olingan ma'lumotlarning integratsiyasi allaqachon amalga oshirilgan, shuning uchun har safar bir nechta manbalardan ma'lumot talab qiladigan so'rovlar uchun ma'lumotlar ulanishini o'rnatishning hojati yo'q. Integratsiya deganda nafaqat ma'lumotlarni birgalikda jismoniy saqlash, balki ularning predmeti, muvofiqlashtirilgan birlashuvi ham tushuniladi; ularning shakllanishi vaqtida tozalash va yarashtirish; texnologik xususiyatlarga muvofiqligi va boshqalar.

· Tarixiylik va barqarorlik: OLTP tizimlari eng so'nggi ma'lumotlar bilan ishlaydi, ulardan foydalanish va saqlash muddati odatda joriy biznes davri qiymatidan (olti oydan bir yilgacha) oshmaydi, ma'lumotlar ombori esa uzoq muddatli ma'lumotlarga qaratilgan. -axborotni 10-15 yil muddatga saqlash. Barqarorlik ma'lumotlar omboridagi haqiqiy ma'lumotlarning yangilanmasligi yoki o'chirilmasligi, faqat biznes atributlaridagi o'zgarishlarga maxsus moslashtirilganligini anglatadi. Shunday qilib, ma'lumotlarning tarixiy tahlilini amalga oshirish mumkin bo'ladi.

· Mustaqillik: ajratilgan ma'lumotlarni saqlash tahliliy ilovalardan OLTP tizimlariga yukni sezilarli darajada kamaytiradi, shu bilan mavjud tizimlarning ishlashi yomonlashmaydi, lekin amalda javob berish vaqti qisqaradi va tizim mavjudligi yaxshilanadi.

Shunday qilib, ma'lumotlar ombori quyidagi stsenariy bo'yicha ishlaydi. Belgilangan qoidalarga muvofiq, u turli manbalardan ma'lumotlarni to'playdi - operatsion qayta ishlash tizimlarining ma'lumotlar bazalari. Saqlash xronologiyani saqlaydi: joriy ma'lumotlar bilan bir qatorda tarixiy ma'lumotlar ular bilan bog'liq bo'lgan vaqtni ko'rsatgan holda saqlanadi. Natijada, boshqaruv ob'ekti to'g'risidagi zarur mavjud ma'lumotlar bir joyda to'planadi, yagona formatga keltiriladi, kelishiladi va ba'zi hollarda umumlashtirishning minimal talab darajasiga jamlanadi.

Va ma'lumotlar ombori asosida boshqaruv uchun hisobotlarni tayyorlash, OLAP texnologiyalaridan foydalangan holda ma'lumotlarni tahlil qilish va ma'lumotlarni qazib olish allaqachon mumkin.

DSS hisobot xizmati tashkilotga har qanday ma'lumot hisobotlari, ma'lumotnomalar, hujjatlar, yig'ma varaqlar va boshqalarni yaratishda yordam beradi, ayniqsa chiqarilgan hisobotlar soni ko'p bo'lsa va hisobot shakllari tez-tez o'zgarib turadi. Hisobotlarni chiqarishni avtomatlashtiradigan DSS vositalari ularni saqlashni elektron shaklga o'tkazish va kompaniya xodimlari o'rtasida korporativ tarmoq orqali tarqatish imkonini beradi.

Katta korporativ ma'lumotlar omborlari bilan bir qatorda Data Mart ham keng qo'llaniladi. Data mart deganda ma'lum bir tor mavzu bo'yicha, bitta biznes mavzusiga oid ma'lumotlarni saqlashga qaratilgan kichik ixtisoslashtirilgan saqlash tushuniladi. Data mart yaratish loyihasi kamroq sarmoya talab qiladi va juda qisqa vaqt ichida yakunlanadi. Bir nechta bunday ma'lumotlar martlari bo'lishi mumkin, masalan, kompaniyaning buxgalteriya bo'limi uchun daromad ma'lumotlari va kompaniyaning marketing bo'limi uchun mijozlar ma'lumotlari marti.

1.4 OLAP texnologiyalari

OLAP tizimi bilan o'zaro aloqada bo'lgan holda, foydalanuvchi ma'lumotni moslashuvchan ko'rishni amalga oshirishi, o'zboshimchalik bilan ma'lumotlar bo'laklarini olishi va vaqt o'tishi bilan detallashtirish, konvolyutsiya, oxirigacha taqsimlash, taqqoslashning analitik operatsiyalarini bajarishi mumkin bo'ladi. OLAP tizimi bilan barcha ishlar mavzu sohasi bo'yicha amalga oshiriladi. Onlayn analitik ishlov berish (OLAP) kontseptsiyasi ma'lumotlarning ko'p o'lchovli ko'rinishiga asoslanadi.

OLAP atamasi 1993 yilda E. F. Codd tomonidan kiritilgan. U o'z maqolasida relyatsion modelning kamchiliklarini, birinchi navbatda, "ma'lumotlarni bir nechta o'lchovlar nuqtai nazaridan, ya'ni korporativ tahlilchilar uchun eng tushunarli tarzda birlashtirish, ko'rish va tahlil qilish" mumkin emasligini ko'rib chiqdi va umumiy modelni belgilab berdi. relyatsion ma'lumotlar bazalarining funksionalligini kengaytiruvchi va ko'p o'lchovli tahlilni uning xususiyatlaridan biri sifatida o'z ichiga olgan OLAP tizimlariga qo'yiladigan talablar.

Koddning fikriga ko'ra, ko'p o'lchovli kontseptual ko'rinish boshqaruv ob'ektidagi boshqaruv xodimlarining eng tabiiy ko'rinishidir. Bu ma'lum ma'lumotlar to'plamini tahlil qilish mumkin bo'lgan bir nechta mustaqil o'lchovlardan tashkil topgan bir nechta istiqboldir. Ma'lumotlarning bir nechta o'lchamlari bo'yicha bir vaqtning o'zida tahlil qilish ko'p o'lchovli tahlil sifatida aniqlanadi. Har bir o'lchov ketma-ket yig'ish darajalaridan iborat bo'lgan ma'lumotlarni birlashtirish yo'nalishlarini o'z ichiga oladi, bunda har bir yuqori daraja mos keladigan o'lchov uchun ma'lumotlarni yig'ishning kattaroq darajasiga mos keladi. Shunday qilib, Pudratchi o'lchovi "korxona - bo'lim - bo'lim - xodim" umumlashtirish darajalaridan iborat konsolidatsiya yo'nalishi bo'yicha aniqlanishi mumkin. Vaqt o'lchami hatto ikkita birlashtirish yo'nalishini ham o'z ichiga olishi mumkin - Yil - Chorak - Oy - Kun va Hafta - Kun, chunki vaqtni oy va hafta bo'yicha hisoblash mos kelmaydi. Bunday holda, har bir o'lchov uchun kerakli ma'lumot darajasini o'zboshimchalik bilan tanlash mumkin bo'ladi. Burg'ulash operatsiyasi konsolidatsiyaning yuqori bosqichlaridan pastki bosqichlarga o'tishga mos keladi; aksincha, to'plash operatsiyasi quyi darajadan yuqori darajaga o'tishni anglatadi.

1.5 Ma'lumotlarni qazib olish

DSS-ga eng katta qiziqish - bu ma'lumotlarni qazib olish, chunki u muammoni eng to'liq va chuqur tahlil qilish imkonini beradi, yashirin munosabatlarni aniqlash va eng oqilona qaror qabul qilish imkonini beradi. Bir muncha vaqtdan beri apparat va dasturiy ta'minotni rivojlantirishning zamonaviy darajasi boshqaruvning turli darajalarida tezkor ma'lumotlar bazalarini keng miqyosda saqlash imkonini berdi. Faoliyati jarayonida sanoat korxonalari, korporatsiyalar, idoraviy tuzilmalar, organlar davlat hokimiyati va mahalliy hukumatlar katta hajmdagi ma'lumotlarni to'plashdi. Ular o'zlarida foydali tahliliy ma'lumotlarni olish uchun katta imkoniyatlarni saqlaydilar, buning asosida yashirin tendentsiyalarni aniqlash, rivojlanish strategiyasini qurish va yangi echimlarni topish mumkin.

Ma'lumotni qazib olish, IAD (Data Mining) - bu ma'lumotlarda yashirin naqshlarni (axborot naqshlari) qidirishga asoslangan qarorlarni qo'llab-quvvatlash jarayoni. Bunday holda, to'plangan ma'lumotlar avtomatik ravishda bilim sifatida tavsiflanishi mumkin bo'lgan ma'lumotlarga umumlashtiriladi.

Umuman olganda, IAD jarayoni uch bosqichdan iborat:

.naqshlarni aniqlash;

.noma'lum qiymatlarni bashorat qilish uchun aniqlangan naqshlardan foydalanish (bashoratli modellashtirish);

.topilgan naqshlardagi anomaliyalarni aniqlash va izohlash uchun mo'ljallangan istisnolarni tahlil qilish.

IADni tashkil etuvchi yangi kompyuter texnologiyalari ekspert va intellektual tizimlar, sun'iy intellekt usullari, bilimlar bazalari, ma'lumotlar bazalari, kompyuter modellashtirish, neyron tarmoqlar, loyqa tizimlardir. Zamonaviy IAD texnologiyalari yangi bilimlarni yaratish, yashirin naqshlarni ochish, tizimlarning kelajakdagi holatini bashorat qilish imkonini beradi. Shaharning ijtimoiy-iqtisodiy rivojlanishini modellashtirishning asosiy usuli bu simulyatsiya usuli bo'lib, shahar tizimini eksperimental yondashuv yordamida o'rganish imkonini beradi. Bu modelda turli xil rivojlanish strategiyalarini o'ynash, muqobillarni solishtirish, ko'plab omillarning, shu jumladan noaniqlik elementlarining ta'sirini hisobga olish imkonini beradi.

Ushbu ishda qurilgan model ana shunday tizimlar sinfiga tegishli. Uning asosida strategik va taktik darajadagi mahalliy o'zini o'zi boshqarish organlari murakkab ijtimoiy-iqtisodiy shahar tizimining rivojlanish dinamikasini tahlil qilish, birinchi qarashda ko'rinmaydigan o'zaro bog'liqliklarni aniqlash, turli xil alternativalarni solishtirish, anomaliyalarni tahlil qilish va amalga oshirishga qodir. eng ma'lumotli qaror.

Qaror qabul qilishning kombinatsiyalangan usullarini sun'iy intellekt va kompyuter modellashtirish, turli simulyatsiya va optimallashtirish protseduralari, ekspert protseduralari bilan birgalikda qaror qabul qilish bilan birgalikda qo'llash istiqbolli.

1.6 DSS tasniflari

Foydalanuvchilarning o'zaro ta'siriga ko'ra, DSSning uch turi mavjud:

· passivlar qaror qabul qilish jarayonida yordam beradi, lekin aniq taklifni ilgari sura olmaydi;

· faol ishtirokchilar to'g'ri echimni ishlab chiqishda bevosita ishtirok etadilar;

· kooperativlar DSS ning foydalanuvchi bilan o'zaro ta'sirini o'z ichiga oladi. Tizim tomonidan ilgari surilgan taklif, foydalanuvchi o'zgartirishi, yaxshilashi va keyin tekshirish uchun tizimga yuborishi mumkin. Shundan so'ng, taklif foydalanuvchiga yana taqdim etiladi va u qarorni tasdiqlamaguncha davom etadi.

Qo'llab-quvvatlash usuli bo'yicha ular quyidagilarga bo'linadi:

· modelga yo'naltirilgan DSS, o'z ishlarida statistik, moliyaviy yoki boshqa modellardan foydalanish;

· Aloqalarga asoslangan DSS, umumiy vazifa bilan shug'ullanadigan ikki yoki undan ortiq foydalanuvchilarning ishini qo'llab-quvvatlaydi;

· Ma'lumotlarga asoslangan DSS tashkilotning vaqt seriyasiga kirish huquqiga ega. Ular o'z ishlarida nafaqat ichki, balki tashqi ma'lumotlardan ham foydalanadilar;

· Hujjatga yo'naltirilgan DSSlar turli xil elektron formatlardagi tuzilmagan ma'lumotlarni manipulyatsiya qiladi;

· Bilimga asoslangan DSS ixtisoslashtirilgan, faktlarga asoslangan muammoli yechimlarni taqdim etadi.

Foydalanish doirasiga ko'ra quyidagilar mavjud:

· Tizim miqyosida - ular katta saqlash tizimlari bilan ishlaydi va ko'plab foydalanuvchilar tomonidan qo'llaniladi.

Arxitektura va ishlash printsipi bo'yicha ular quyidagilarga bo'linadi:

· Funktsional DSS.

Ular arxitektura jihatidan eng oddiy. Ular o'z oldiga global maqsadlar qo'ymaydigan va axborot texnologiyalari rivojlanishining past darajasiga ega bo'lgan tashkilotlarda keng tarqalgan. Funktsional DSS ning o'ziga xos xususiyati shundaki, operatsion tizimlar fayllaridagi ma'lumotlar tahlil qilinadi. Bunday DSS-larning afzalliklari bitta platformadan foydalanish tufayli ixchamlik va ma'lumotlarni ixtisoslashtirilgan tizimga qayta yuklash zarurati yo'qligi sababli samaradorlikdir. Kamchiliklar orasida quyidagilarni ta'kidlash mumkin: tizim yordamida hal qilinadigan muammolar doirasini toraytirish, ularni tozalash bosqichi yo'qligi sababli ma'lumotlar sifatini pasaytirish, yukni oshirish. operatsion tizim uning ishini tugatish ehtimoli bilan.

· Mustaqil ma'lumotlar martlaridan foydalangan holda DSS.

Ular bir nechta bo'limlari, jumladan, axborot texnologiyalari bo'limlari bo'lgan yirik tashkilotlarda qo'llaniladi. Har bir maxsus ma'lumotlar bozori muayyan muammolarni hal qilish uchun yaratilgan va foydalanuvchilarning alohida doirasiga qaratilgan. Bu tizimning ish faoliyatini sezilarli darajada yaxshilaydi. Bunday tuzilmalarni amalga oshirish juda oddiy. Salbiy tomondan shuni ta'kidlash mumkinki, ma'lumotlar qayta-qayta turli xil do'konlarga kiritiladi, shuning uchun ularni takrorlash mumkin. Bu ma'lumotni saqlash xarajatlarini oshiradi va birlashtirish jarayonini murakkablashtiradi. Bir nechta manbalardan foydalanishingiz kerakligi sababli ma'lumotlar marshrutlarini to'ldirish juda qiyin. Ma'lumotlarning yakuniy konsolidatsiyasi yo'qligi sababli tashkilot faoliyatining yagona rasmi mavjud emas.

· Ikki bosqichli ma'lumotlarni saqlashga asoslangan DSS.

Ma'lumotlari birlashtirilgan yirik kompaniyalarda qo'llaniladi yagona tizim... Bu holda ma'lumotlarni qayta ishlashning ta'riflari va usullari birlashtirilgan. Bunday DSSning normal ishlashini ta'minlash uchun unga xizmat ko'rsatadigan ixtisoslashgan guruhni ajratish talab qilinadi. Ushbu DSS arxitekturasi avvalgisining kamchiliklaridan mahrum, ammo u foydalanuvchilarning alohida guruhlari uchun ma'lumotlarni tuzish, shuningdek, ma'lumotlarga kirishni cheklash qobiliyatiga ega emas. Tizimning ishlashi bilan bog'liq qiyinchiliklar paydo bo'lishi mumkin.

· DSS uch bosqichli ma'lumotlar omboriga asoslangan.

Bunday DSSlar ma'lumotlar omboridan foydalanadi, undan ma'lumotlar marshrutlari shakllanadi va shu kabi muammolarni hal qiladigan foydalanuvchilar guruhlari tomonidan foydalaniladi. Shunday qilib, kirish alohida tuzilgan ma'lumotlarga ham, yagona konsolidatsiyalangan ma'lumotlarga ham taqdim etiladi. Bir manbadan tasdiqlangan va tozalangan ma'lumotlardan foydalangan holda ma'lumotlar marshrutlarini to'ldirish soddalashtirilgan.

Korxona ma'lumotlar modeli mavjud. Bunday DSSlar kafolatlangan ishlash bilan ajralib turadi. Ammo ma'lumotlarning ortiqcha miqdori mavjud, bu esa saqlash talablarining oshishiga olib keladi. Bundan tashqari, bunday arxitektura potentsial turli xil talablarga ega bo'lgan ko'plab hududlar bilan uyg'unlashishi kerak.

Tizim interfeysining funksional mazmuniga ko'ra, DSSning ikkita asosiy turi mavjud: EIS va DSS.(Execution Information System) - korxona boshqaruvi axborot tizimlari. Ushbu tizimlar tayyor bo'lmagan foydalanuvchilarga mo'ljallangan, soddalashtirilgan interfeysga, taklif qilinadigan imkoniyatlarning asosiy to'plamiga va ma'lumotlarni taqdim etishning qat'iy shakllariga ega. EIS tizimlari ko'rib chiqilayotgan ma'lumotlarni kompaniyaning yirik ob'ektlari darajasiga chuqurlashtirish imkoniyati bilan kompaniya biznes ko'rsatkichlarining hozirgi holati va ularning rivojlanish tendentsiyalarining umumiy vizual tasvirini yaratadi. EIS-tizimlari kompaniya rahbariyati DSS texnologiyalarini joriy etishdan ko'radigan haqiqiy daromaddir (Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimi) 7 - tadqiqot mavzusi bo'yicha ham, bilimga ega bo'lgan o'qitilgan foydalanuvchilar uchun mo'ljallangan to'liq xususiyatli ma'lumotlarni tahlil qilish va tadqiqot tizimlari. kompyuter savodxonligida. Odatda, DSS tizimlarini amalga oshirish uchun (agar ma'lumotlar mavjud bo'lsa), OLAP tizimlari va Data Mining uchun echimlar provayderlaridan maxsus dasturiy ta'minotni o'rnatish va sozlash kifoya.

Tizimlarning ikki turga bo'linishi DSSni qurish har doim ushbu turlardan faqat bittasini amalga oshirishni nazarda tutadi degani emas. EIS va DSS parallel ravishda ishlashi mumkin, umumiy ma'lumotlar va / yoki xizmatlarni almashadi, ularning funktsional imkoniyatlarini kompaniyalarning yuqori rahbariyati va tahlilchilariga taqdim etadi.

1.7 Ilovalar

Telekommunikatsiya

Telekommunikatsiya kompaniyalari DSS-dan o'z mijozlarini saqlab qolish va ularning boshqa kompaniyalarga bo'lgan ta'sirini kamaytirishga qaratilgan qarorlar to'plamini tayyorlash va qabul qilish uchun foydalanadilar. DSS kompaniyalarga o'z marketing dasturlarini yanada samaraliroq amalga oshirish, xizmatlariga yanada jozibador narxlarni belgilash imkonini beradi.

Qo'ng'iroqlar xususiyatlariga ega yozuvlarni tahlil qilish, u yoki bu toifadagi mijozlarni jalb qilish yondashuvini farqlash uchun o'xshash stereotiplarga ega bo'lgan mijozlar toifalarini aniqlash imkonini beradi.

Muayyan reklama kampaniyalariga javoban doimiy ravishda provayderlarni o'zgartiradigan mijozlar toifalari mavjud. DSS sizga eng ko'p aniqlash imkonini beradi xarakterli belgilar"Barqaror" mijozlar, ya'ni. uzoq vaqt davomida bitta kompaniyaga sodiq qolgan mijozlar, bu ularning marketing siyosatini mijozlarning ushbu aniq toifasini saqlab qolishga yo'naltirish imkonini beradi.

Bank ishi

DSSlar bank faoliyatining turli jihatlarini, masalan, kredit kartalari, kreditlar, investitsiyalar va hokazolarga xizmat ko'rsatishni yaxshiroq nazorat qilish uchun ishlatiladi, bu esa operatsion samaradorlikni sezilarli darajada oshirishi mumkin.

Firibgarlikni aniqlash, kreditlash xavfini baholash, mijozlar tarkibidagi o'zgarishlarni bashorat qilish - DSS va ma'lumotlarni qidirish usullarini qo'llash sohalari. Mijozlarni tasniflash, o'xshash ehtiyojlarga ega bo'lgan mijozlar guruhlarini aniqlash mijozlarning ma'lum bir toifasi uchun yanada jozibador xizmatlar to'plamini taqdim etadigan maqsadli marketing siyosatini amalga oshirishga imkon beradi.

Sug'urta

Sug'urta biznesidagi DSS ilovalari to'plamini klassik deb atash mumkin - bu firibgarlikning mumkin bo'lgan holatlarini aniqlash, xavflarni tahlil qilish va mijozlarni tasniflash.

Sug'urta tovonini to'lash bo'yicha da'volarda ma'lum stereotiplarni aniqlash, katta miqdorda bo'lsa, kelajakda firibgarlik holatlari sonini kamaytirishi mumkin.

Sug'urta majburiyatlari bo'yicha to'lovlar holatlarining xarakterli xususiyatlarini tahlil qilish; Sug'urta kompaniyalari yo'qotishlarini kamaytirishi mumkin. Olingan ma'lumotlar, masalan, aniqlangan xususiyatlarga ega bo'lgan mijozlar uchun chegirmalar tizimini qayta ko'rib chiqishga olib keladi.

Mijozlarni tasniflash mavjud xizmatlar to'plamini yanada aniqroq yo'naltirish va yangi xizmatlarni joriy qilish uchun mijozlarning eng foydali toifalarini aniqlash imkonini beradi.

Chakana savdo

Savdo kompaniyalari xaridlarni va saqlashni rejalashtirish, qo'shma xaridlarni tahlil qilish va vaqt o'tishi bilan xatti-harakatlar modellarini topish kabi muammolarni hal qilish uchun DSS texnologiyalaridan foydalanadilar.

Xaridlar soni va ma'lum vaqt oralig'ida omborda tovarlar mavjudligi to'g'risidagi ma'lumotlarni tahlil qilish, masalan, tovarlarga bo'lgan talabning mavsumiy tebranishlariga javoban tovarlarni sotib olishni rejalashtirish imkonini beradi.

Ko'pincha, mahsulotni sotib olayotganda, xaridor u bilan birga boshqa mahsulotni sotib oladi. Bunday tovarlar guruhlarini aniqlash, masalan, ularni birgalikda sotib olish ehtimolini oshirish uchun ularni qo'shni javonlarga joylashtirish imkonini beradi.

Xulq-atvor namunalarini o'z vaqtida izlash "Agar xaridor bugun bitta mahsulotni sotib olgan bo'lsa, u qaysi vaqtdan keyin boshqa mahsulotni sotib oladi?" degan savolga javob beradi. Misol uchun, kamera sotib olayotganda, mijoz yaqin kelajakda kino, ishlab chiqish va bosib chiqarish xizmatlarini sotib olishi mumkin.

Dori

Ko'pgina ekspert tizimlari tibbiy tashxis qo'yish uchun ma'lum. Ular asosan turli kasalliklarning turli belgilarining kombinatsiyasini tavsiflovchi qoidalar asosida qurilgan. Bunday qoidalar yordamida ular nafaqat bemorning nima bilan kasallanganligini, balki uni qanday davolash kerakligini ham bilib olishadi. Qoidalar dori vositalarini tanlashga, ko'rsatmalar va kontrendikatsiyalarni aniqlashga, tibbiy muolajalarni boshqarishga, eng samarali davolanish uchun shart-sharoitlarni yaratishga, belgilangan davolash kursining natijalarini bashorat qilishga va hokazolarga yordam beradi. Data Mining texnologiyalari tibbiy ma'lumotlardagi naqshlarni aniqlash imkonini beradi. bu qoidalarning asosini tashkil qiladi.

Molekulyar genetika va genetik muhandislik

Eksperimental ma'lumotlarda naqshlarni aniqlashning eng keskin va ayni paytda aniq vazifasi molekulyar genetika va genetik muhandislik bo'lishi mumkin. Bu erda u tirik organizmning ma'lum fenotipik xususiyatlarini boshqaradigan genetik kodlar deb ataladigan markerlarning ta'rifi sifatida tuzilgan. Bunday kodlar yuzlab, minglab yoki undan ortiq tegishli elementlarni o'z ichiga olishi mumkin.

Genetika tadqiqotlarini rivojlantirish uchun katta mablag' ajratilmoqda. So'nggi paytlarda ushbu sohada Data Mining usullarini qo'llash alohida qiziqish uyg'otdi. Inson va o'simlik genomlarini dekodlash uchun ushbu usullarni qo'llashga ixtisoslashgan bir qancha yirik firmalar mavjud.

Amaliy kimyo

Data Mining usullari amaliy kimyoda (organik va noorganik) keng qo'llaniladi. Bu erda ko'pincha ularning xususiyatlarini aniqlaydigan ba'zi birikmalarning kimyoviy tuzilishining xususiyatlarini aniqlash haqida savol tug'iladi. Bu muammo, ayniqsa, tavsifi yuzlab va minglab strukturaviy elementlar va ularning bog'lanishlarini o'z ichiga olgan murakkab kimyoviy birikmalarni tahlil qilishda dolzarbdir.

1.8 DSS bozori

DSS bozorida kompaniyalar qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimini yaratish uchun quyidagi xizmatlar turlarini taklif qilishadi:

· Buyurtmachi rahbariyatiga analitik ilovalarning yuqori sifatli salohiyatini namoyish etish maqsadida DSS tizimlarida pilot loyihalarni amalga oshirish.

· Buyurtmachi bilan birgalikda to'liq xususiyatli DSS tizimlarini, jumladan ma'lumotlar omborini va Business Intelligence vositalarini yaratish.

· Saqlash tuzilmalari va boshqaruv jarayonlarini o'z ichiga olgan ma'lumotlar ombori arxitekturasini loyihalash.

· Tanlangan fan sohasi uchun "ma'lumotlar martlari" ni yaratish.

· OLAP va Business Intelligence vositalarini o'rnatish va sozlash; ularning mijozning talablariga moslashishi.

· Buyurtmachining arxitekturasi va ehtiyojlari uchun dasturiy mahsulotlarni tanlash uchun statistik tahlil vositalari va "ma'lumotlar qazib olish" tahlili.

· DSS tizimlarini Buyurtmachining korporativ intranetiga integratsiyalashuvi, ombor foydalanuvchilari o'rtasida tahliliy hujjatlarning elektron almashinuvini avtomatlashtirish.

· Kerakli funksionallik uchun Ijroiya axborot tizimlarini (EIS) ishlab chiqish.

· Ma'lumotlar bazalarini yagona axborotni saqlash muhitiga integratsiyalash xizmatlari

· Buyurtmachi mutaxassislarini ma'lumotlar ombori va analitik tizimlar texnologiyalari, shuningdek zarur dasturiy mahsulotlar bilan ishlash bo'yicha o'qitish.

· Ma'lumotlar ombori va tahliliy tizimlarni loyihalash va ishlatishning barcha bosqichlarida Buyurtmachiga maslahat xizmatlarini ko'rsatish.

· DSS ishlashini ta'minlaydigan hisoblash infratuzilmasini yaratish / modernizatsiya qilish bo'yicha kompleks loyihalar: mahalliy tizimlardan tortib korxona / konsern / sanoat miqyosidagi tizimlargacha bo'lgan har qanday miqyosdagi echimlar.

1.9 Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimini (DSS) baholash

DSSni baholash mezonlari. Tizim har qanday bozor sharoitida daromadlar va risklarni samarali boshqarishi, bozorga kirish va chiqish uchun samarali signallarni yaratishi kerak. Shu bilan birga, operatsiyalarning chastotasi operatsion xarajatlar, komissiyalar, tarqalish bo'yicha yo'qotishlar va boshqalarni hisobga olgan holda o'rtacha bo'lishi kerak. Qurilishning murakkabligi qo'rqitmasligi kerak. Raqamli usullarni o'zlarining "sezgi" foydasiga rad etganlarning aksariyati o'rtacha natijalardan pastroq natijalarga erishadilar.

Tizimni baholashda tabiiy muhim xususiyat - bu umumiy (yakuniy) foyda. Yuqori operatsion xarajatlar bilan har bir operatsiyadan foyda kabi xususiyat muhim bo'ladi. Foydali bitimlar sonining bitimlarning umumiy soniga nisbati sifatida hisoblangan qarorning aniqligi (foiz) ko'plab treyderlar uchun mashhur xususiyatdir, garchi uning ahamiyati haddan tashqari oshirilgan. Gap shundaki, ko'plab samarali tizimlar to'g'ri qarorlarga qaraganda noto'g'ri qarorlar qabul qilish ehtimoli ko'proq, ko'plab notijorat (yoki deyarli notijorat) tizimlar to'g'ri qaror qabul qilish ehtimoli ko'proq.

O'z kapitalining maksimal yo'qolishi tizim tomonidan qo'llaniladigan strategiyalar xavfini o'lchash uchun muhim xususiyatdir. Vaqti-vaqti bilan katta yo'qotishlarga duchor bo'lgan tizimlar, hatto oxir-oqibat, ular etarli natijani ta'minlasa ham, foydalanishga yaroqli deb hisoblanmaydi. Shu bilan birga, maksimal yo'qotishlar nafaqat foyda keltirmaydigan operatsiyalar ketma-ketligidan yo'qotishlarning eng katta miqdorini, balki ko'rib chiqilayotgan davrda kapitalning maksimal pasayishini ham anglatadi. Bunday pasayish davrida foyda keltirmaydigan operatsiyalar ketma-ketligi tizimning samarasizligi davrining umumiy foydasiz xarakterini o'zgartirishga qodir bo'lmagan alohida foydali operatsiyalar bilan uzilishi mumkin. Tizim samaradorligining asosiy xarakteristikasi umumiy foydaning tizimning maksimal samarasizligi davrida kapitalning kamayishi miqdoriga nisbati sifatida hisoblanadi va odatda daromad / xavf nisbati deb ataladi. Bundan tashqari, tizimning samaradorligini ko'plab boshqa baholashlar mavjud, ba'zan juda murakkab, katta miqdordagi statistik hisob-kitoblarni talab qiladi, lekin ko'p hollarda berilgan oddiy xususiyatlar etarli. Shuni ta'kidlash kerakki, tizimni baholashda siz tavsiya etilgan mezonlardan foydalanishingiz mumkin klassik nazariya portfelni boshqarish.

Tizimni optimallashtirish ko'rsatkich uchun eng yaxshi formulani topishdan iborat - uning yordami bilan uzoq vaqt davomida to'plangan ma'lumotlarga asoslangan maksimal va / yoki eng barqaror foyda olish ma'nosida eng yaxshisi. Ushbu optimallashtirish ichki jihatdan mos kelmaydi. Uning tanqidchilari darhol kelajakdagi narxlarning xatti-harakatlari o'tmishdagi xatti-harakatlaridan farq qilishi mumkinligini ta'kidlaydilar. Bunday optimallashtirish tarafdorlari o'zgarmas yoki vaqt o'tishi bilan sezilarli darajada o'zgarmaydigan ma'lum naqshlar, narx xatti-harakatlaridagi barqarorlik mavjudligiga ishonch hosil qilishlari kerak.

Texnik tahlilda qo'llaniladigan qoidalar o'tmishdagi ma'lumotlar asosida hisoblangan holda kelajakda barqaror foyda keltirishi samaradorligini tekshirish uchun quyidagi oddiy sinov usuli qo'llaniladi (ko'r-ko'rona modellashtirish deb ataladi). Birinchidan, qaror qabul qilish qoidasi o'tgan ma'lumotlar asosida optimallashtiriladi, so'ngra u keyingi (so'nggi) ma'lumotlarga nisbatan sinovdan o'tkaziladi. Shunday qilib, siz berilgan qoidadan foydalanib, o'tmishdagi ma'lumotlardan kelajakni qanchalik yaxshi bashorat qilishingiz mumkinligini aniqlashingiz mumkin. Agar optimal parametrlarga ega bo'lgan indikator keyingi ma'lumotlarda yaxshi ishlasa, kelajakda u yaxshi ishlaydi deb umid qilinadi.

Tizim parametrlarini qayta ko'rib chiqishda, agar olingan "yaxshilanish" statistik ahamiyatga ega bo'lsa, yangi tizimga o'tish kerak.

Robert Pelletier qaror qabul qilish qoidalarini tuzishda parametrlar sonini cheklashni tavsiya qiladi, chunki ularning ko'payishi tizimning erkinlik darajalari sonini oshiradi. Bundan tashqari, ular o'rtasida aloqalar bo'lishi mumkin, ya'ni ular statistik jihatdan bog'liq bo'lib chiqishi mumkin, bu odatda ularning o'zaro bog'liqlik koeffitsientidan ko'rinadi. Pelletierning fikricha, yaxshi tizim 2-5 parametrdan oshmasligi kerak.

Ko'rsatkichni tekshirish uchun namuna tanlangan davr uchun kamida 30 ta signal bo'lishi uchun etarlicha katta bo'lishi kerak. Bunday holda, sotish yoki sotib olish yo'nalishidagi ofsetlarning ta'sirini cheklash uchun davr to'liq uzun (past chastotali) tsikllarning butun sonini o'z ichiga olishi kerak. Shunday qilib, masalan, ma'lum 4 yillik fond bozori tsikli uchun tahlil kamida 8 yil davomida ma'lumotlar bo'yicha amalga oshirilishi kerak.

tashkiliy aqlli ma'lumotlar banki

2-bob. Rossiya bankining mintaqaviy idoralari misolida DSSni amalga oshirish amaliyoti

1 Tadqiqotning maqsad va vazifalarini shakllantirish, o'rganilayotgan ob'ektning xususiyatlari

Hozirda Markaziy bank Rossiya Federatsiyasi(bundan buyon matnda Rossiya Banki deb yuritiladi) Rossiya bank tizimining asosiy tartibga soluvchisi bo'lib, ko'p jihatdan uning barqarorligi va iqtisodiy barqarorligining kafolati hisoblanadi. Rossiya Banki tizimi kompleksga ega tashkiliy tuzilma- markaziy apparat (keyingi o'rinlarda CA), hududiy idoralar (bundan buyon matnda TU deb yuritiladi) va 80 mingdan ortiq xodimga ega. O'z navbatida, hududiy bo'limlarda naqd pul hisob-kitob markazlari tarmog'i va texnik bo'lim faoliyatini ta'minlaydigan boshqa bo'linmalar mavjud. Hozirgi vaqtda Rossiya Banki quyidagi asosiy vazifalarni hal qilish bilan shug'ullanadi: umumiy xarajatlarni kamaytirish, hududiy idoralar faoliyatini standartlashtirish, hududiy idoralarni boshqarish tizimini takomillashtirish.

Menejmentga jarayonli yondashuv ushbu vazifalarni bajarishning asosiy vositasi sifatida qaraladi, uni amalga oshirish bo'yicha tajriba Rossiya Bankida 2002 yilda boshlangan. Jarayonga yondashuv so'nggi 10-15 yil ichida jahon amaliyotida keng tarqalgan bo'lib, moslashuvchan va samarali boshqaruv tizimini yaratishga qaratilgan ustuvor yondashuv hisoblanadi. Jarayon yondashuvi faoliyatning maqsadlari va strategiyalarini aniq shakllantirishni, natijada aniq natijalarga ega bo'lgan o'zaro bog'liq jarayonlar to'plami shaklida faoliyatni tavsiflashni, jarayonlarning barcha ishtirokchilari o'rtasida javobgarlikni aniq taqsimlashni nazarda tutadi.

Ko'rsatilganidek jahon amaliyoti, jarayon yondashuvining samarali qo'llanilishi asosan qaror qabul qilish uchun zarur bo'lgan ma'lumotlarni ishlab chiqaruvchi va ta'minlovchi axborot va hisoblash tizimining mavjudligi bilan belgilanadi. Bunday tizim yordamida Rossiya Bankining TC darajasida jarayonlarning bajarilishini tavsiflash va nazorat qilish, ularning narxini baholash, haqiqiy yukni hisoblash, samaradorligini oqilona baholash mumkin bo'ladi. jarayonlar, xodimlar, bo'limlar va boshqalar. Rossiya Bankining Markaziy Osiyo darajasida tizim ish jarayonida to'plangan turli ko'rsatkichlar bo'yicha texnik shartlarni solishtirish, texnik shartlarni terish, jarayon standartlarini tavsiflash, ularni texnik shartlarda takrorlash va boshqa bir qator muammolarni hal qilish imkonini beradi.

Yuqorida aytilganlarning barchasi Bankning hududiy bo'linmalari faoliyatini boshqarish sohasida qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimini yaratish uchun uslubiy, matematik va dasturiy-instrumental yondashuvlarni ishlab chiqishga bag'ishlangan ushbu bob mavzusining dolzarbligini belgilaydi. Rossiya jarayon yondashuviga asoslangan (bundan keyin Tizim, DSS "Jarayonlarni boshqarish").

Ushbu ishning maqsadi Rossiya bankining mintaqaviy bo'linmalari faoliyatini boshqarish vazifalarida, shu jumladan texnik ma'muriyat va markaziy boshqaruv darajasida qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimini kompleks uslubiy, matematik, axborot va dasturiy-instrumental qo'llab-quvvatlashni ishlab chiqishdan iborat. idora.

2 Umumiy ko'rinish va ish tavsifi

2.1 Rivojlanish yangi kontseptsiya DSS Rossiya bankining hududiy bo'linmalari faoliyatini boshqarishda

Rossiya Bankining o'ziga xosligi tahlil qilindi, bu murakkab tashkiliy tuzilma, hududiy muassasalar uchun vertikal ikki bosqichli boshqaruv tizimi, keng ko'lamli normativ-huquqiy bazaga asoslangan faoliyatni aniq tartibga solish, hujjat aylanishining murakkabligi mavjudligidan iborat. , moliyaviy boshqaruvning xususiyatlari, axborotlashtirish va xavfsizlik talablari. axborot xavfsizligi... Natijada, mavjud mahsulotlar Rossiya Bankining hududiy idoralarini boshqarish muammolarini hal qilish uchun to'liq mos emasligi aniqlandi.

Rossiya Bankining o'ziga xos xususiyatlarini o'rganish va texnik bo'lim faoliyatini boshqarishdagi asosiy vazifalarni tahlil qilish DSSni qurishning quyidagi kontseptual tamoyillarini shakllantirishga imkon berdi:

) Ikki qavatli tuzilish. Ishlab chiqilgan DSS ikki darajada ishlashi kerak - TU (mintaqaviy) va CA (federal). Mintaqaviy darajada, DSS texnologik yondashuvga asoslangan texnik xususiyatlarni boshqarishni qo'llab-quvvatlaydi; federal darajada, u barcha texnik spetsifikatsiyalardan faoliyat to'g'risida ma'lumot to'plashni, ushbu ma'lumotlarni markazlashtirilgan saqlash va tahlil qilishni, texnik xususiyatlarni tasniflashni ta'minlaydi. standartlarni shakllantirish;

) Jarayon yondashuviga asoslangan boshqaruvning to'liq tsikli. Faoliyatni samarali va uzluksiz takomillashtirish uchun DSS ning muhim xususiyati jarayonlarni tavsiflash, ishlashni monitoring qilish va nazorat qilish, jarayonlarni tahlil qilish va reinjiniring uchun protseduralarning takroriy bajarilishini o'z ichiga olgan jarayon yondashuviga asoslangan to'liq boshqaruv tsiklini ta'minlashdir.

Tizimning ikki darajali tuzilishini hisobga olgan holda, boshqaruv sikli quyidagi shaklda taqdim etiladi (2-rasm):

Guruch. 2. DSSda boshqaruvni qo'llab-quvvatlash sikli

)Yondashuvlar va texnologiyalar integratsiyasi. Yaratilgan DSSda texnik spetsifikatsiyalar ishlashini takomillashtirish vazifalarini eng samarali hal qilish uchun biznes jarayonlarini boshqarish (BPMS), samaradorlikni boshqarish (CPM) va biznes razvedkasi (BI) uchun yondashuvlar va texnologiyalarni integratsiya qilish kerak. Ushbu yondashuvlar yagona arxitektura tamoyillari asosida amalga oshirilishi va yagona axborot va dasturiy-texnologik infratuzilma doirasida ishlashi kerak;

)Standartlarni qo'llab-quvvatlash TU faoliyatini standartlashtirish vazifalarini hal qilish uchun zarurdir. Federal darajada - jarayonlar standartlarini ishlab chiqish, tuzatish, tahlil qilish va hk.; mintaqaviy darajada - mavjud jarayonlar bo'yicha standartlarning "bir-biriga mos kelishi";

)Jarayonlarni ma'lumotlar omboriga integratsiyalash. BPMS sinfidagi tizimlar tranzaktsion hisoblanadi va ma'lumotlar omborini talab qilmaydi. Rossiya Banki nafaqat jarayonlarni boshqarishni tashkil etishi, balki ularning har tomonlama tahlilini ta'minlashi kerak - dinamik, qiyosiy, tarkibiy va boshqalar. Shuning uchun, faoliyat to'g'risidagi ma'lumotlar har bir texnik spetsifikatsiyaning ma'lumotlar omborida to'planishi kerak. ma'lumotlar federal darajaga (markazlashtirilgan saqlashga) o'tkaziladi;

)Tahlilning uslubiy asoslarini ishlab chiqish. Texnik spetsifikatsiyalar faoliyati to'g'risidagi ma'lumotlarni tahlil qilish vazifalarini yanada to'liq va samarali hal qilish uchun quyidagi yo'nalishlarda uslubiy va instrumental bazani ishlab chiqish kerak: jarayonlarning narxini hisoblash, jarayonlarning davomiyligini baholash, tashkiliy tahlil qilish. tuzilma, boshqaruv samaradorligi;

)TPK bilan o'zaro ta'sir. DSS hududiy muassasalarda ishlaydigan standart dasturiy ta'minot tizimlari (TPK) bilan o'zaro aloqada bo'lishi kerak. O'zaro hamkorlik quyidagi maqsadlarda tashkil etiladi: dastlabki ma'lumotlarni olish (masalan, texnik shartlar xarajatlari to'g'risidagi ma'lumotlar); dolzarb me'yoriy va ma'lumotnoma ma'lumotlarini olish; jarayonlarning bajarilishi bo'yicha ma'lumotlarni olish. Ushbu tamoyillarni hisobga olgan holda, federal va mintaqaviy boshqaruv darajalarini qamrab oluvchi tizimning kontseptual modeli ishlab chiqildi (3-rasm):

Guruch. 3. Rossiya bankining hududiy bo'linmalari faoliyatini boshqarishda DSSning kontseptual modeli

Taqdim etilgan kontseptual model Rossiya Bankining boshqaruv vazifalarini hal qilishga to'liq javob beradi va quyidagi tarkibiy qismlarni o'z ichiga oladi:

· Mintaqaviy darajadagi tizimlar (har bir hududiy idorada). Mintaqaviy darajadagi DSS takrorlanadi va barcha texnik xususiyatlar uchun bir xil bo'lgan funktsional imkoniyatlarni ta'minlaydi. Texnik bo'lim faoliyati to'g'risidagi ma'lumotlar analitik BI-vositalari ishlaydigan ma'lumotlar omborida to'planadi.

· Federal darajadagi tizim (markaziy idorada). Federal darajadagi DSS - bu mintaqaviy tizimdan farq qiladigan barcha texnik xususiyatlar va funktsional imkoniyatlarning faoliyati to'g'risidagi ma'lumotlarni markazlashtirilgan saqlash va qayta ishlashni nazarda tutadigan integratsiyalashgan komponent. Federal darajadagi tizimda mintaqaviy darajadagi DSSda takrorlanadigan ma'lumotlar (jarayon standartlari, normalar va boshqalar) shakllanadi.

· Tashqi ma'lumot manbalari asosan mintaqaviy darajadagi DSS ma'lumotlari bilan ta'minlanadi, bularga hududiy muassasalarda ishlaydigan turli xil dasturiy ta'minot tizimlari kiradi. Tashqi manbalarni DSS ning tashqi komponentlari deb hisoblash mumkin.

Federal darajadagi tizim ko'p jihatdan mintaqaviy darajadagi tizimlardan uzatiladigan ma'lumotlarga asoslanganligi sababli, birinchi navbatda mintaqaviy darajadagi tizimni ajralmas DSS uchun asos sifatida axborot, matematik va instrumental qo'llab-quvvatlashni ishlab chiqish kerak. Rossiya banki. Shu bilan birga, ishlab chiqilgan usullar va vositalar federal darajadagi tizimni qurishda qo'llanilishini ta'kidlash kerak. Tadqiqot jarayonida texnik spetsifikatsiyalar ko'lami, bajariladigan funktsiyalar va jarayonlarning xilma-xilligi, mavjud boshqaruv amaliyoti omillari, shuningdek, ishlab chiqarishni boshqarishning asosiy omillarini hisobga olgan holda, mintaqaviy darajadagi DSS tuzilmasi ishlab chiqildi (4-rasm). joriy avtomatlashtirishning xususiyatlari.

Guruch. 4. Rossiya bankining mintaqaviy darajasida DSS tuzilmasi

2.2.2 Funktsional quyi tizimlarning tavsifi

Tizim foydalanuvchi interfeyslarini ta'minlovchi va biznes funktsiyalarini amalga oshiradigan funktsional quyi tizimlarni va ma'lumotlarni boshqarishning yagona mexanizmlari va markazlashtirilgan metama'lumotlarga asoslangan funktsional quyi tizimlarning ishlashini ta'minlaydigan texnologik quyi tizimlarni o'z ichiga oladi. Barcha quyi tizimlarning ishlashi ma'muriyat va axborot xavfsizligi quyi tizimi nazorati ostida amalga oshiriladi, bu Rossiya Bankining talablariga muvofiq ma'lumotlarni ruxsatsiz kirishdan himoya qilishning tegishli darajasini ta'minlaydi. Tadqiqot davomida Rossiya Bankining o'ziga xos xususiyatlarini hisobga olgan holda, funktsional quyi tizimlarni axborot va instrumental ta'minlashga qo'yiladigan talablar ishlab chiqildi va asoslandi.

Jarayonni tavsiflash quyi tizimi Rossiya Bankining o'ziga xos xususiyatlarini hisobga olgan holda, o'zaro bog'liq jarayonlar to'plami shaklida faoliyatni rasmiylashtirilgan tavsiflash uchun mo'ljallangan. Tizimdagi jarayonlarni modellashtirish uchun bir qator qo'shimcha tuzilmalar bilan to'ldirilgan IDEF0 va IDEF3 standartlari qo'llanildi: boshqaruv operatsiyalari, qaytish o'tishlari, boshqa jarayonlarga ulanishlar, yordamchi jarayonlar, jarayonning boshlanish va tugash nuqtalari. TU jarayonlarini tavsiflash uchun axborot modelini shakllantirishda Rossiya Bankining o'ziga xos xususiyatlari va standartlar talablari, shuningdek quyidagi tamoyillar hisobga olingan:

· Versiyalashni qo'llab-quvvatlash jarayonlar tavsifidagi barcha o'zgarishlarning xronologiyasini saqlashni nazarda tutadi (ob'ektlardagi o'zgarishlar sana bo'yicha tartiblangan versiyalar sifatida qayd etiladi). Shu tufayli istalgan sanaga TU faoliyatining modelini olish mumkin;

· Modellashtirish o'zgarishlarini qo'llab-quvvatlash ob'ektlarning vaqtinchalik versiyalarini saqlash orqali ta'minlanadi, ular kerak bo'lganda tasdiqlanishi yoki bekor qilinishi mumkin;

· Jarayon modellarining moslashtirilishi jarayon modellarining atributlari to'plamini kengaytirishni, yangi ob'ektlarni kiritishni va mavjudlari bilan bog'lashni o'z ichiga oladi.

O'rganish jarayonida bayon etilgan tamoyillar va o'ziga xos xususiyatlarni hisobga olgan holda, jarayonlar va ularning muhiti ob'ektlarining axborot modeli ishlab chiqildi (5-rasm).

Guruch. 5. Jarayonlar muhitining asosiy ob'ektlarining o'zaro bog'liqligi.

Shakllangan axborot modeli asosida jarayonni tavsiflash quyi tizimi quyidagi asosiy vazifalarni hal qilishga imkon beradi:

· TU faoliyatining yaxlit rasmiylashtirilgan modelini shakllantirish;

· faoliyati to'g'risidagi ma'lumotlarni yangilab turish;

· texnik shartlar faoliyatini hujjatlashtirish bo'yicha hisobotlar va sertifikatlar yaratish.

Jarayonlarning bajarilishini monitoring qilish quyi tizimi rasmiylashtirilgan jarayonlarning bajarilishini, tavsifga muvofiq ijrochilar o'rtasida vazifalarni yo'naltirishni, bajarilish muddatlariga rioya qilish va samaradorligini nazorat qilishni, tashqi manbalardan jarayonlarning bajarilishi to'g'risidagi ma'lumotlarni yagona yagona formatga aylantirishni ta'minlaydi.

Tadqiqot natijasida jarayonlar va operatsiyalarning hayot aylanishi ishlab chiqildi (6-rasm), bu jarayonlarni tavsiflash uchun belgilar bilan birgalikda quyidagi vazifalarni hal qilishni ta'minlaydi:

· jarayonning bajarilishini tashkil etish;

· jarayonlarning bajarilishini nazorat qilish va boshqarish;

· muhim nuqtalarda jarayonlarning bajarilishi ustidan nazoratni tashkil etish;

· texnik boshqaruvning turli darajadagi menejerlari (sektorlar, bo'limlar, bo'limlar rahbarlari, yuqori boshqaruv) uchun tahliliy hisobotlarni shakllantirish.

Guruch. 6. Hayot sikli jarayonning bajarilishi

Jarayonlar tannarxining quyi tizimi jarayonlarning tannarx xususiyatlarini hisoblash va ularni turli bo'limlarda tahlil qilish uchun mo'ljallangan, jarayonlarning tannarx xususiyatlarini batafsil tahlil qilish, muvozanatlash, qiyosiy tahlil qilish, o'tkazish uchun vositalarni taqdim etadi. turli xil variantlar hisoblash.

Faoliyatni tahlil qilish quyi tizimi tashqi manbalardan va boshqa quyi tizimlardan ma'lumotlarni yig'ish va tizimlashtirishda turli jihatlar - samaradorlik, xarajatlar, xodimlar, jarayonlar va boshqalar bo'yicha TU faoliyatini tahlil qilishni qo'llab-quvvatlaydi. Analitik quyi tizim Rossiya Bankining vazifalarini hisobga olgan holda CPM metodologiyasiga asoslanadi va quyidagi vazifalarni hal qilish uchun analitik ilovalar va vositalar to'plamini taqdim etadi:

.Strategik maqsadlar, vazifalar va ko'rsatkichlar tizimini boshqarish (Rossiya Banki tomonidan federal darajada belgilangan maqsadlarni hisobga olgan holda);

.Xodimlarni boshqarish va TUning tashkiliy tuzilmasi sohasida qarorlar qabul qilishni qo'llab-quvvatlash;

.Faoliyat ko'rsatkichlarini monitoring qilish va tahlil qilish.

Strategik maqsadlar, vazifalar va ko'rsatkichlar tizimi - bu jarayonlar, bo'limlar, xodimlar va boshqalar uchun o'rnatilishi mumkin bo'lgan muvozanatlashtirilgan ko'rsatkichlar (BSC) va asosiy faoliyat ko'rsatkichlari tizimi. Barcha maqsadlar, vazifalar va ko'rsatkichlar xronologikdir. BSC uchun ma'lumotlar manbai ma'lumotlar ombori hisoblanadi. Ko'rsatkichlarning maqsadli qiymatlari bir nechta stsenariylarda belgilanishi mumkin; ko'rsatkichlar maqsad va vazifalarga erishish darajasini baholash uchun tortilishi mumkin. Maqsadli va haqiqiy qiymatlarni taqqoslash asosida maqsadlarga erishish monitoringi va tahlili amalga oshiriladi.

Xodimlarni boshqarish bo'yicha qarorlarni qo'llab-quvvatlash tashkiliy tuzilmani tahlil qilish, xodimlarni ishlash intizomi, samaradorlik va asosiy faoliyat ko'rsatkichlari nuqtai nazaridan tahlil qilish, funktsional mas'uliyatni muvozanatlash va taqsimlash uchun analitik ilovalarni o'z ichiga oladi.

Samaradorlik ko'rsatkichlarini monitoring qilish va tahlil qilish turli ko'rsatkichlarni va har xil tahlil turlarini (dinamik, tarkibiy, qiyosiy, klaster, reyting va boshqalar) solishtirish imkoniyatini ta'minlagan holda, omborga asoslangan BI vositalaridan foydalangan holda amalga oshiriladi.

2.2.3 Uslubiy va instrumental echimlarni amalga oshiradigan TU darajasida DSSni ishlab chiqish

DSSni ishlab chiqish jarayonida tizimni qurishga qo'yiladigan talablar tahlil qilindi, ma'lumotlarning mantiqiy va fizik tuzilishi ishlab chiqildi, tizimni qurishning asosiy tamoyillari asoslandi va amalga oshirish uchun axborot texnologiyalarini tanlash muammolari. tizimi hal qilindi.

Tizim tuzilmasida biznes mantig'ini va foydalanuvchi interfeysini amalga oshiradigan funktsional quyi tizimlar va ma'lumotlarni boshqarishning yagona mexanizmlari va markazlashtirilgan metama'lumotlarga asoslangan funktsional quyi tizimlarning ishlashini ta'minlaydigan texnologik quyi tizimlar aniqlanadi.

Tizimni amalga oshirish uchun quyidagi axborot texnologiyalari tanlangan:

· axborotni saqlash uchun asos sifatida - Oracle relational ma'lumotlar bazasini boshqarish tizimining 9i versiyasi;

· dasturiy ta'minot va instrumental ishlab chiqish muhiti sifatida - iqtisodiyotning turli sohalarida axborot-tahliliy tizimlar va qarorlarni qabul qilishni qo'llab-quvvatlash tizimlarini rivojlantirishga yo'naltirilgan "Prognoz-5" tahliliy majmuasi;

· veb-komponentlarni ishlab chiqish uchun - Microsoft Visual Studio 2005 integratsiyalashgan muhiti va ASP.NET platformasi.

DSSni yaratish jarayonida eng maqbul va ishonchli ishlash uchun umumiy arxitektura tamoyillari asosida dasturiy va texnologik echimlar majmuasi ishlab chiqilmoqda. Murakkab ma'lumotlar bazasini, shu jumladan tranzaktsion va tahliliy segmentlarni boshqarish protseduralarini ishlab chiqishda quyidagi echimlar ishlab chiqilgan va qo'llanilgan:

· Ma'lumotlar bazasining tranzaksiya va analitik segmentlari ma'lumotlarining izchilligini ta'minlash, buning uchun Oracle DBMS metama'lumotlaridan foydalanishga asoslangan tranzaksiyalarni qayta ishlashning yagona yadrosidan foydalanishga yo'naltirilgan o'zaro bog'liq sinflar tizimi ishlab chiqilgan. Jadvallar darajasida ishlash ishonchliligini oshirish uchun ma'lumotlar yaxlitligini nazorat qilish DBMS yordamida ta'minlanadi (7-rasm):

Guruch. 7. DSS ma'lumotlarining izchilligini boshqarish sxemasi.

· DBMS darajasida yaxlitlikni nazorat qilishda ob'ektlarni versiyalashtirishni qo'llab-quvvatlash. Buning uchun har bir ob'ekt ikkita jadvalda saqlanadi: ob'ektlar jadvali va ob'ekt versiyasi jadvali;

· Butunlikni nazorat qiluvchi atributlar va ob'ektlar darajasida ma'lumotlar bazasining kengaytirilishi. Qo'shimcha atributlar uchun yaxlitlik trigger darajasida boshqariladi, jadvallarda yangi ob'ektlar yaratilganda, yaxlitlikni boshqarishning birlashtirilgan triggerlari avtomatik ravishda yaratiladi;

· Katta hajmdagi ma'lumotlar uchun ma'lumotlar bazasini olish va yozishni optimallashtirish. Jismoniy tuzilma yaratilgandan so'ng, uni indekslash amalga oshirildi, ma'lumotlar ombori jadvallari uchun Oracle DBMS bo'limlarini shakllantirish vositalari qo'llanildi.

DSSni dastlabki to'ldirish va keyinchalik yangilash uchun ma'lumotlar manbalari TUda ishlaydigan standart dasturiy ta'minot tizimlarining ma'lumotlari bo'lishi mumkin: xo'jalik ichidagi faoliyat tizimlari (VCD), hujjatlarni boshqarish tizimlari, avtomatlashtirish tizimlari va boshqalar. DSS yuklab olish imkonini beradi. MS Word va Excel fayllaridan jarayon tavsiflari, bu jarayonlarning "qog'ozda" modellari loyihalariga ega bo'lgan hududiy muassasalar uchun muhimdir.

Ishlab chiqilgan DSS sanoat rejimida Boshqirdiston Respublikasi Milliy bankida menejerlar va mutaxassislarning 300 dan ortiq ish joylarida jarayonlarni tavsiflash, jarayonlarning bajarilishini tashkil etish va nazorat qilish, tashkiliy tuzilmadagi o'zgarishlarni asoslash va faoliyatni tahlil qilish uchun qo'llaniladi. Tizim 980 ga yaqin jarayonni tavsiflaydi, ulardan 730 ga yaqini tasdiqlangan, 200 ga yaqin jarayon muntazam ravishda sanoat rejimida ishga tushiriladi.

2.3Ushbu DSSni qo'llashning xulosalari va natijalari

Quyidagi asosiy natijalar va xulosalar olindi:

Olingan xulosalar asosida BPMS, BI va CPM yondashuvlarini integratsiyalashuviga yo'naltirilgan texnik boshqaruv faoliyatini boshqarishda qarorlarni qo'llab-quvvatlashning integratsiyalashgan tizimi kontseptsiyasi taqdim etilgan bo'lib, unda muallif tomonidan ishlab chiqilgan usullar va algoritmlar qurilgan. yagona axborot va instrumental muhit asosida. Kontseptsiya Rossiya Bankining o'ziga xos xususiyatlariga moslashtirilgan texnologik yondashuvga asoslangan texnik institutlar faoliyatini monitoring qilish va tahlil qilishning yangi va ilgari ma'lum bo'lgan usullarini birlashtiradi.

Hududiy darajadagi hududiy muassasa faoliyatini boshqarish bo'yicha qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimi yaratilgan va Rossiya Bankining o'ziga xos texnik xususiyatlarida sinovdan o'tgan. Texnik spetsifikatsiyalarda DSSdan foydalanish jarayonga yondashuv asosida faoliyatning nazorat qilinishini oshirish, ichki nazorat tizimini takomillashtirish, mavjud tashkiliy tuzilmani optimallashtirish va samaradorlik ko'rsatkichlari omborini shakllantirish imkonini beradi.

Tizimni joriy etish natijasida quyidagi natijalarga erishildi (Rossiya Banki rahbariyatiga taqdim etilgan hisobotlardan quyidagicha):

· faoliyatni ichki nazorat qilish tizimi takomillashtirildi;

· emissiya va kassa operatsiyalarini amalga oshirish uchun takomillashtirilgan texnologiyalar va mehnat xarajatlarini kamaytirish (ba'zi operatsiyalar uchun 10% gacha);

· hisob-kitob-kassa markazlari tomonidan amalga oshiriladigan funksiyalarni markazlashtirish (9 ta jarayonda 13 ta funksiya);

· naqd pul muomalasini boshqarish ikkita mustaqil bo'limga aylantirildi;

· xavfsizlik va axborotni himoya qilish bo'limi tarkibidagi bo'limlar o'rtasida lavozimlar qayta taqsimlandi;

· xo'jalik va operativ boshqaruvda xodimlarni qisqartirish amalga oshirildi; ish jarayonini optimallashtirish bo‘yicha takliflar tayyorlanmoqda.

Xulosa

Bugungi kunga qadar DSS tizimlarini qurish uchun dasturiy ta'minot ishlab chiqarishda tan olingan etakchi yo'q. Kompaniyalarning hech biri mijozning ishlab chiqarish jarayonida to'g'ridan-to'g'ri foydalanish uchun mos bo'lgan "qutidan tashqari" deb ataladigan tayyor yechim ishlab chiqarmaydi. DSSni yaratish har doim mijozning ma'lumotlari va biznes jarayonlarini tahlil qilish, uning ehtiyojlari va texnologik jarayonlarini hisobga olgan holda saqlash tuzilmalarini loyihalash bosqichlarini o'z ichiga oladi.

Taqdim etilgan moliyaviy va boshqa resurslarning hajmini, DSS tizimlarining murakkabligi va ko'p bosqichli dizaynini hisobga olgan holda, dizayn xatolarining yuqori narxi aniq. Dasturiy ta'minotni tanlashdagi xatolar moliyaviy xarajatlarga olib kelishi mumkin, bu loyiha vaqtini ko'paytirishni nazarda tutmaydi. Ma'lumotlar tuzilmasini loyihalashdagi xatolar qabul qilib bo'lmaydigan ishlash ko'rsatkichlariga olib kelishi mumkin va ma'lumotlarni qayta yuklash uchun sarflangan vaqtga arziydi, bu ba'zan bir necha kunga etadi. Shuning uchun, ma'lumotlar omborlari arxitekturasini chuqur anglagan holda, har qanday xatolarga yo'l qo'ymaslik kerak, bu loyihani amalga oshirish vaqtini sezilarli darajada qisqartirishga va DSSni amalga oshirishdan maksimal darajada foydalanish imkoniyatiga olib keladi.

Alohida ta'kidlash joizki, qaror qabul qilish muammolari, ya'ni DSS mamlakatimizda kam rivojlangan va amaliyotda kam qo'llaniladi. Bu erda tasvirlangan dasturlardan foydalanish nafaqat juda oddiy, balki juda samarali va maxsus bilim va sarmoyani talab qilmaydi.

Bir necha o'nlab turli firmalar DSS tizimlarini loyihalash va ishlatish jarayonida yuzaga keladigan muayyan muammolarni hal qilishga qodir mahsulotlarni ishlab chiqaradilar. Bunga DBMS, ma'lumotlarni yuklash / o'zgartirish / yuklash vositalari, OLAP tahlil vositalari va boshqalar kiradi.

Bozorni mustaqil tahlil qilish, ushbu vositalarning kamida bir nechtasini o'rganish oson va ko'p vaqt talab qiladigan ish emas.

Shunday qilib, biz ushbu ishda qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari bilan tanishdik.

Kirish qismida ushbu mavzuning dolzarbligi asoslanadi, tadqiqotning maqsad va vazifalari keltiriladi, ishning umumiy tavsifi beriladi, tadqiqot predmeti aniqlanadi.

Birinchi bobda qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlarining nazariy jihatlari va tushunchalari berilgan, DSS turlarining batafsil tasnifi berilgan va dastlab ularning funktsiyalari ochib berilgan. Shuningdek, ushbu bobda biz qo'llab-quvvatlash tizimlarini yaratish tarixi bilan tanishdik, DSS tuzilishi va uning asosiy elementlarini batafsil ko'rib chiqdik. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlarining o'ziga xos xususiyatlari, shuningdek, ularni qo'llash mumkin bo'lgan sohalar va sohalar keltirilgan.

Qarorlarni qabul qilishni qo'llab-quvvatlash metodologiyasi aniqlandi va bu bizga uni qo'llash quyidagilarni amalga oshirishga imkon berishini umumlashtirish imkonini beradi:

· mavjud ma’lumotlar asosida yechim topish jarayonini rasmiylashtirish (yechim variantlarini yaratish jarayoni);

· mezonlarni tartiblash va hal qilinayotgan muammoga ta'sir qiluvchi jismoniy parametrlarning mezonli baholarini berish (yechim variantlarini baholash qobiliyati);

· jamoaviy qarorlar qabul qilishda rasmiylashtirilgan tasdiqlash tartib-qoidalaridan foydalanish;

· qabul qilingan qarorlar oqibatlarini bashorat qilishning rasmiy tartib-qoidalaridan foydalanish;

· muammoning optimal yechimiga olib keladigan variantni tanlang.

Bundan kelib chiqadiki, biz qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari haqida asosiy narsalar va nazariy qism bilan tanishdik.

Ikkinchi bobda jarayon yondashuvi asosida tashkilot faoliyatini boshqarish sohasida DSS ning amaliy tatbiq etilishi tasvirlangan (Rossiya Bankining mintaqaviy idoralari misolida). "Rossiya Bankining mintaqaviy bo'limlari faoliyatini boshqarish" DSSni qurish kontseptsiyasi taklif etiladi. DSS ning kontseptual modeli, funktsional tuzilmasi va asosiy komponentlariga qo'yiladigan talablar ishlab chiqildi va asoslandi. Rossiya Bankining o'ziga xos xususiyatlarini hisobga olgan holda texnik xususiyatlarni boshqarishda qarorlar qabul qilishni qo'llab-quvvatlash uchun usullar va vositalar to'plami taklif etiladi. Tizimning axborot-tahliliy ta'minotiga qo'yiladigan talablar Rossiya Bankining hududiy bo'linmalarini boshqarishning dolzarb vazifalarini hisobga olgan holda ishlab chiqilgan va asoslantirilgan. Ushbu tizimni joriy etish natijalari Rossiya Banki rahbariyatiga hisobotlar asosida taqdim etiladi.

Shunday qilib, biz ushbu qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari amalda - bizning holatlarimizda, bank sektorida qanday qo'llanilishini aniqladik.

DSS dan foydalanish istiqbolli bo'ladi, chunki har qanday boshqaruv qarori sub'ektiv bo'lib, kompaniya siyosatiga asoslanadi, tashkilotning asosiy maqsadlarini aks ettiradi va eng muhimi, har doim ham to'g'ri emas. Bularning barchasi qaror qabul qilish jarayonini rasmiylashtirish va noto'g'ri qaror qabul qilish xavfini kamaytirish uchun yordamchi vositalarni jalb qilish zarurligiga olib keladi. Ikkinchisi qayta ishlanadigan ma'lumotlarning to'planishi bilan ortadi. Buning sababi shundaki, odam o'zi qaror qabul qilish uchun barcha kerakli ma'lumotlarni qayta ishlay olmaydi yoki vazifa hali ham dolzarb bo'lgan vaqtda buni amalga oshira olmaydi.

Adabiyotlar ro'yxati

1.Vesnin, V.R. Menejment: Darslik - 4-nashr, Qayta ishlangan. va qo'shimcha - M .: TK Welby, 2009 .-- 342 b.

2.Gerchikova, I.N. Boshqaruv qarorlarini qabul qilish va amalga oshirish jarayoni / I.N. Gerchikova // Rossiyada va chet elda menejment, 2013. No 12. - 130 p.

.Goncharov, V.I. Boshqaruv: Qo'llanma/ V.I.Goncharov. - Minsk: Zamonaviy maktab, 2010. - 255 p.

.Drobishev, A.V. Qaror qabul qilish usullari. Delphi va ELECTRA usullari. - Metodik ko'rsatmalar Kimga laboratoriya ishi"Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari" kursi bo'yicha. - MGIEM. Tuzuvchilar: I.E.Safonova,., K.Yu.Mishin, S.V.Tsyganov: M., MGIEM, 2008. - 26 b.

.Evlanov, A.G. Qaror qabul qilish nazariyasi va amaliyoti. - M .: Iqtisodiyot, 2010 .-- 212 b.

.Korotkov, E.M. Menejment: bakalavrlar uchun darslik / E.M. Korotkov. Moskva: Yurayt, 2012.- 85 b.

.Krivko, O.B. Axborot texnologiyalari. M .: SOMINTEK. 2011 .-- 179 b.

.Lafta, J.K. Tashkilotni boshqarish samaradorligi. - M .: Rus biznes adabiyoti, 2009 .-- 320 b.

.Lafta, J.K. Tashkilotni boshqarish samaradorligi. - M .: Rus biznes adabiyoti, 2011 .-- 320 b.

.Makarov, S.F. Ishda menejer. - M .: FINPRESS, 2009 .-- 155 b.

.Mescon, M. Menejment asoslari: Darslik / M. Mescon, M. Albert, F. Hedouri; M., 2012 .-- 387 b.

.Pankruxina, A. P. Nazorat nazariyasi: darslik / [Yu. P. Alekseev va boshqalar]; A. L. Gaponenko, A. P. Pankruxin tomonidan tahrirlangan. - Moskva: RAGS nashriyoti, 2010.- 213 p.

.Pirojkov, V.A. "Tashkilot faoliyatini boshqarish" qarorlarini qo'llab-quvvatlash tizimi shaklida boshqaruvga jarayonli yondashuvni amalga oshirish to'g'risida [Matn] / V.A. Pirojkov // Tambov universiteti axborotnomasi. Ser .: Gumanitar fanlar. - 2008. - Nashr. 11.- 489 b.

.Polushkin, O. A. Strategik menejment: ma'ruza matnlari. - M .: EKSMO, 2007 .-- 138 b.

Mintaqaviy hokimiyatlar // Rossiyadagi islohotlar va muammolar

.Romashchenko, V.N. Qaror qabul qilish: vaziyatlar va maslahatlar. - Kiev, 2012 .-- 154 b.

16.Rumyantseva Z.P. Tashkilotni boshqarish: o'quv qo'llanma. - M .: INFRA-M, 2005 .-- 432 b.

.Saraev, A. D., Shcherbina O. A. Tizim tahlili va zamonaviy axborot texnologiyalari // Qrim Fanlar Akademiyasi materiallari. - Simferopol: SONAT, 2009 .-- 136 p.

.Safonova, I.E. Qaror qabul qilish usullari. Delfi usulining modifikatsiyasi va ierarxiyalarni tahlil qilish usuli. - “Qaror qabul qilishni qo‘llab-quvvatlash tizimlari” kursi bo‘yicha laboratoriya ishlari bo‘yicha uslubiy ko‘rsatmalar. - MGIEM. Komp.:. 18.I.E.Safonova, A.V.Drobyshev, K.Yu.Mishin, S.V.Tsyganov: M., MGIEM, 2007 .-- 20 b.

.Safonova, I.E. Qaror qabul qilish usullari. Minimal masofa usuli va MaxiMin va MaxiMax usullari. - “Qaror qabul qilishni qo‘llab-quvvatlash tizimlari” kursi bo‘yicha laboratoriya ishlari bo‘yicha uslubiy ko‘rsatmalar. - MGIEM. Komp.:, 18. I.E.Safonova A.V.Drobyshev, K.Yu.Mishin, S.V.Tsyganov: M., 2007 .-- 19 b.

.Terelyanskiy, P.V. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari. Dizayn tajribasi: monografiya / P.V. Terelyanskiy; VolgGTU. - Volgograd, 2009. -127 p.

.Chernyaxovskaya L.R. Bilim muhandisligi asosida strategik korxona boshqaruvida qarorlarni qo'llab-quvvatlash / LR Chernyakhovskaya va boshqalar Ufa: Boshqirdiston Respublikasi Fanlar akademiyasi, Gilem, 2010. - 128 p.

Yaxshi ishingizni bilimlar bazasiga yuborish oddiy. Quyidagi shakldan foydalaning

Bilimlar bazasidan o‘z o‘qish va faoliyatida foydalanayotgan talabalar, aspirantlar, yosh olimlar sizdan juda minnatdor bo‘ladi.

Shunga o'xshash hujjatlar

Gazbeton ishlab chiqarishning texnologik jarayonini tadqiq qilish. Qaror qabul qilishni qo'llab-quvvatlash tizimini hisobga olgan holda gazbeton ishlab chiqarishning texnologik jarayonining holatini diagnostika qilish jarayonining "qanday bo'ladi" modeli. DSS interfeysi prototipi.

dissertatsiya, 06/17/2017 qo'shilgan


Loyiha mutaxassisi hal qiladigan maqsad va asosiy vazifalarni o'rganish - yangi yoki mavjud korxonaning moliyaviy modelini loyihalashtirgan menejerlar uchun mo'ljallangan qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimi (DSS). Dasturiy ta'minot ilovalari, ish bosqichlari.

referat, 2010-05-19 qo'shilgan


Korxona faoliyatini boshqarish uchun axborot tizimlarining tasnifi. Bozor tahlili va Business Intelligence tizimlarining xususiyatlari. DSSda qo'llaniladigan qaror qabul qilish usullarining tasnifi. Biznes razvedkasi platformasini tanlash, taqqoslash mezonlari.

dissertatsiya, 27/09/2016 qo'shilgan


Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlarining tasnifi. Qiyosiy tahlil chakana kreditlash risklarini baholash metodologiyasi. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimining tuzilishi, dastlabki bilimlar bazasini shakllantirish. Axborot tizimining ma'lumotlar bazasini loyihalash.

dissertatsiya, 07/10/2017 qo'shilgan


Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari kontseptsiyasi. Analytica 2.0 dastur oralig'i. Miqdoriy modellashtirish dasturi. Modelni ishlab chiqish uchun grafik interfeys. Modellashtirishning asosiy usullari. Ta'sir diagrammasi va qarorlar daraxti.

test, 09/08/2011 qo'shilgan


Yangi mahsulotlarni chiqarish bo'yicha qarorlar qabul qilishni qo'llab-quvvatlash muammosini hal qilish uchun algoritmik va dasturiy ta'minotni ishlab chiqish. Yangi mahsulotlarni chiqarish, asosiy kirish va chiqish ma'lumotlari bo'yicha qaror qabul qilishni qo'llab-quvvatlash muammosini matematik qo'llab-quvvatlash.

dissertatsiya, 03/08/2011 qo'shilgan


Ma'muriy axborot tizimlarining turlari: hisobot tizimlari, qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari, strategik qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari. Microsoft Excelda ro'yxatlarni saralash va filtrlash. Microsoft Access-da ma'lumotlar bazalari bilan ishlash.

test, 11/19/2009 qo'shilgan