uy » Ko'rsatmalar » Taktik qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari (DSS) DSS haqida umumiy tushuncha

Taktik qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari (DSS) DSS haqida umumiy tushuncha

Kirish

Zamonaviy qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari (DSS) kundalik boshqaruv faoliyati muammolarini hal qilish uchun maksimal darajada moslashtirilgan tizimlar bo'lib, ular qaror qabul qiluvchilarga (DM) yordam berish uchun mo'ljallangan vositadir. DSS yordamida ba'zi tuzilmagan va yarim tizimli muammolar, jumladan, ko'p mezonli echimlarni tanlash mumkin.

DSS, qoida tariqasida, ma'lumotlar bazalari nazariyasi, sun'iy intellekt, interaktiv kompyuter tizimlari va simulyatsiya usullarini o'z ichiga olgan multidisipliner tadqiqotlar natijasidir.

To'g'ri ta'kidlanganidek, "...DSSni yaratish bo'yicha birinchi ishlanmalar paydo bo'lganidan beri DSSning aniq ta'rifi mavjud emas edi ...".

DSSning dastlabki ta'riflari (o'tgan asrning 70-yillari boshlarida) quyidagi uchta nuqtani aks ettirdi: (1) operatsion tadqiqotlar bilan shug'ullanadigan muammolardan farqli o'laroq, tuzilmagan yoki yarim tizimli muammolar bilan ishlash qobiliyati; (2) interaktiv avtomatlashtirilgan (ya'ni, kompyuterga asoslangan) tizimlar; (3) ma'lumotlar va modellarni ajratish. Bu erda DSS ta'riflari keltirilgan: DSS - bu modellardan foydalanishga asoslangan qarorlar qabul qilishda menejerga yordam beradigan ma'lumotlarni qayta ishlash protseduralari va mulohazalar to'plami.

DSS ning yaratilish tarixi

O'tgan asrning 60-yillari o'rtalariga qadar yirik axborot tizimlarini (AT) yaratish juda qimmatga tushdi, shuning uchun birinchi boshqaruv AT (boshqaruv axborot tizimlari - MIS) shu yillarda faqat juda yirik kompaniyalarda yaratilgan. MIS menejerlar uchun davriy tuzilgan hisobotlarni tayyorlash uchun mo'ljallangan.

60-yillarning oxirida ATning yangi turi paydo bo'ldi - Modelga asoslangan qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari (DSS) yoki boshqaruv qarorlarini qabul qilish tizimlari (MDS).

DSS Keen PGW kashfiyotchilari Skott Morton MS (1978) fikriga ko'ra, qarorlarni qo'llab-quvvatlash kontseptsiyasi "qarorlarni qabul qilish sohasidagi nazariy tadqiqotlar ... va interaktiv kompyuter tizimlarini yaratish bo'yicha texnik ishlar" asosida ishlab chiqilgan. "

1971 yilda Skott Mortonning kitobi nashr etildi, unda birinchi marta matematik modellardan foydalanishga asoslangan DSSni amalga oshirish natijalari tasvirlangan.

1974 yil - ishda boshqaruv ISning ta'rifi - MIS (Menejment axborot tizimi) berilgan: "MIS - bu tashkilotda operatsiyalar, boshqaruv va qarorlar qabul qilish funktsiyalarini qo'llab-quvvatlovchi integratsiyalashgan inson-mashina axborot ta'minoti tizimi. Tizimlar kompyuter texnikasi va dasturiy ta'minoti, boshqaruv va qaror qabul qilish modellari va ma'lumotlar bazasidan foydalanadi.

1975 yil - J.D.C. Menejmentda DSS uchun dizayn mezonlari taklif qilingan ishda ozgina.

1978 yil - DSS bo'yicha darslik nashr etildi, unda DSSni yaratish aspektlari: tahlil qilish, loyihalash, amalga oshirish, baholash va ishlab chiqish har tomonlama tavsiflangan.

1980 yil - S. Alterning dissertatsiyasi nashr etildi, unda u DSS tasnifi asoslarini berdi.

1981 yil - Bonchek, Holsapple va Whinston kitobda DSS dizaynining nazariy asoslarini yaratdilar. Ular barcha DSSga xos bo'lgan 4 ta zarur komponentni aniqladilar: 1) Language System (LS) - DSS barcha xabarlarni qabul qila oladi; 2) Taqdimot tizimi (PS) (DSS o'z xabarlarini chiqarishi mumkin); 3) Bilimlar tizimi (KS) - DSS bo'yicha barcha bilimlar saqlanadi; 4) Qayta ishlash vazifalari tizimi (Problem-Processing System (PPS)) - DSS ishlayotgan vaqtda muammoni tanib olishga va hal qilishga harakat qiladigan dasturiy ta'minot "mexanizmi".

1981 yil - Kitobda R. Sprague va E. Carlson, amalda qanday qilib DSSni qurish mumkinligini tasvirlab berdi. Shu bilan birga, ijro etuvchi axborot tizimi (EIS) ishlab chiqildi - menejer tomonidan boshqaruv qarorlarini qabul qilishni qo'llab-quvvatlash uchun joriy adekvat ma'lumotlarni taqdim etishga mo'ljallangan kompyuter tizimi.

1990-yillardan boshlab maʼlumotlar ombori deb ataluvchi vositalar ishlab chiqildi.

Yangi ming yillikning boshida Internetga asoslangan DSS yaratildi.

2005-yil 27-oktabrda Moskva shahrida boʻlib oʻtgan “Salomatlikni muhofaza qilishda axborot va telemeditsina texnologiyalari” (ITTHC 2005) xalqaro konferensiyasida A. Pastuxov (Rossiya) DSS ning yangi klassi – PSTM (Personal Information Systems of Top-menejerlar) ni taqdim etdi. PSTM va mavjud DSS o'rtasidagi asosiy farq - ma'lumotni avtomatik rejimda mantiqiy-analitik qayta ishlash va ma'lumotlarni bir ekranda ko'rsatish bilan qaror qabul qiladigan aniq shaxs uchun tizimni qurishdir.

DSS tasniflari

DSS uchun nafaqat umumiy qabul qilingan ta'rif, balki to'liq tasniflash ham mavjud. Turli mualliflar turli tasniflarni taklif qilishadi.

Foydalanuvchi darajasida Haettenschwiler (1999) DSSni passiv, faol va kooperativ DSSga ajratadi. Passiv DSS - bu qaror qabul qilish jarayoniga yordam beradigan, ammo qanday qaror qabul qilish bo'yicha taklif qila olmaydigan tizim. Faol DSS qaysi yechimni tanlashni taklif qilishi mumkin. Kooperativ qaror qabul qiluvchilarga tizim tomonidan taklif qilingan echimlarni o'zgartirish, to'ldirish yoki yaxshilash imkonini beradi, so'ngra ushbu o'zgarishlarni tekshirish uchun tizimga yuboradi. Tizim ushbu echimlarni o'zgartiradi, to'ldiradi yoki yaxshilaydi va ularni foydalanuvchiga qaytarib yuboradi. Jarayon kelishilgan yechim olinmaguncha davom etadi.

Konseptual jihatdan Power (2003) aloqaga asoslangan DSS, ma'lumotlarga asoslangan DSS, hujjatga asoslangan DSS, bilimga asoslangan DSS ) va modelga asoslangan DSS ni ajratib turadi. Modelga asoslangan DSSlar asosan matematik modellarga (statistik, moliyaviy, optimallashtirish, simulyatsiya) kirish va ularni manipulyatsiya qilish bilan tavsiflanadi. Ma'lumotlarni murakkab tahlil qilishga imkon beruvchi ba'zi OLAP tizimlarini modellashtirish, qidirish va ma'lumotlarni qayta ishlashni ta'minlaydigan gibrid DSSlar sifatida tasniflash mumkinligini unutmang.

Muloqotga asoslangan DSS (sobiq GDSS) DSS umumiy vazifa ustida ishlaydigan foydalanuvchilar guruhini qo'llab-quvvatlaydi.

DSS, ma'lumotlarga asoslangan (Data-Driven DSS) yoki DSS, ma'lumotlar bilan ishlashga yo'naltirilgan (Data-oriented DSS) asosan ma'lumotlarga kirish va manipulyatsiya qilishga qaratilgan. Hujjatga asoslangan DSS (DSS) turli formatlarda ko'rsatilgan tuzilmagan ma'lumotlarni boshqaradi, qidiradi va manipulyatsiya qiladi. Nihoyat, bilimga asoslangan DSS faktlar, qoidalar, protseduralar ko'rinishidagi muammolarni hal qiladi.

Ustida texnik daraja Power (1997) korxona miqyosidagi DSS va ish stoli DSS o'rtasida farq qiladi. Korxona miqyosidagi DSS katta axborot omborlariga ulangan va ko'plab korxona menejerlariga xizmat qiladi. Ish stoli DSS kichik tizim faqat bitta foydalanuvchining kompyuteriga xizmat qiladi. Boshqa tasniflar mavjud (Alter, Holsapple va Whinston, Golden, Hevner va Power). Shuni ta'kidlash kerakki, Alter'a tasnifi, o'z davri uchun juda yaxshi, barcha DSS-larni 7 sinfga ajratgan, hozir biroz eskirgan.

Ushbu tizimlar ishlaydigan ma'lumotlarga qarab, DSS shartli ravishda operatsion va strategik bo'linishi mumkin. Operatsion DSSlar kompaniyaning moliyaviy va biznes jarayonlarini boshqarishdagi mavjud vaziyatdagi o'zgarishlarga darhol javob berish uchun mo'ljallangan. Strategik DSSlar turli manbalardan to'plangan katta miqdordagi heterojen ma'lumotlarni tahlil qilishga qaratilgan. Ushbu DSSlarning eng muhim maqsadi kompaniya uchun maqsadli bozorlar kon'yunkturasi, o'zgarishlar kabi turli omillar ta'sirini hisobga olgan holda kompaniya biznesini rivojlantirishning eng oqilona variantlarini topishdir. moliyaviy bozorlar va kapital bozorlari, qonunchilikdagi o'zgarishlar va boshqalar. Birinchi turdagi DSS deb nomlangan Axborot tizimlari Ko'rsatmalar (Executive Information Systems, IRS). Aslida, ular real vaqt rejimida ishlab chiqarish va moliyaviy faoliyatning asosiy tomonlarini ideal tarzda adekvat tarzda aks ettiruvchi korxonaning tranzaktsion axborot tizimi ma'lumotlari asosida tuzilgan cheklangan hisobotlar to'plamidir. ISR quyidagi asosiy xususiyatlarga ega:

hisobotlar, qoida tariqasida, tashkilot uchun standart so'rovlarga asoslanadi; ikkinchisining soni nisbatan kichik;
WIS hisobotlarni eng qulay shaklda taqdim etadi, jumladan, jadvallar, biznes grafiklari, multimedia imkoniyatlari va boshqalar;
qoida tariqasida, ITBlar ma'lum bir vertikal bozorga yo'naltirilgan, masalan, moliya, marketing, resurslarni boshqarish.

Ikkinchi turdagi DSS qaror qabul qilish jarayonida ulardan foydalanish qulay bo'lishi uchun maxsus o'zgartirilgan ma'lumotlarni etarlicha chuqur o'rganishni o'z ichiga oladi. Ushbu darajadagi DSSning ajralmas qismi qaror qabul qilish qoidalari bo'lib, ular yig'ilgan ma'lumotlarga asoslanib, kompaniya menejerlariga o'z qarorlarini asoslash, omillardan foydalanish imkonini beradi. barqaror o'sish kompaniyaning ishi va risklarni kamaytirish. Ikkinchi turdagi DSS so'nggi paytlarda faol rivojlanmoqda. Ushbu turdagi texnologiyalar ko'p o'lchovli ma'lumotlarni taqdim etish va tahlil qilish tamoyillariga asoslanadi (

DSS arxitekturasi turli mualliflar tomonidan turli yo'llar bilan taqdim etiladi. Keling, bir misol keltiraylik. Marakas (1999) 5 xil qismdan iborat umumiy arxitekturani taklif qildi: (a) ma'lumotlarni boshqarish tizimi (DBMS), (b) modelni boshqarish tizimi (MBMS), (c) bilim mashinasi (bilim mexanizmi (KE)), (d) foydalanuvchi interfeysi va (e) foydalanuvchi (lar).

Eslatmalar (tahrirlash)

Shuningdek qarang

Qarorlar nazariyasi

Havolalar

Adabiyot

Larichev O. I., Petrovskiy A. V. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari. Ularning hozirgi holati va rivojlanish istiqbollari. // Fan va texnologiya natijalari. Ser. Texnik kibernetika. - T.21. M .: VINITI, 1987, p. 131-164, http://www.raai.org/library/papers/Larichev/Larichev_Petrovsky_1987.pdf
Saraev A.D., Shcherbina O.A. Tizim tahlili va zamonaviy axborot texnologiyalari// Qrim Fanlar Akademiyasi materiallari. - Simferopol: SONAT, 2006 .-- S. 47-59, http://matmodelling.pbnet.ru/Statya_Saraev_Shcherbina.pdf
Alter S. L. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari: joriy amaliyot va davom etayotgan muammolar. Reading, Massa.: Addison-Uesli nashriyoti, 1980 yil.
Bonchek R.H., Holsapple C., Whinston A.B. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlarining asoslari. - Nyu-York: Akademik matbuot, 1981 yil.
Davis G. Boshqaruv axborot tizimlari: kontseptual asoslar, tuzilma va rivojlanish. - Nyu-York: MakGrou-Xill, 1974 yil.
Druzdzel M. J., Flynn R. R. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari. Kutubxona va axborot fanlari entsiklopediyasi. - A. Kent, Marsel Dekker, Inc., 1999 yil.
Edvards J.S. Boshqaruv va boshqaruv sohasidagi ekspert tizimlari - ular haqiqatan ham qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlaridan farq qiladimi? // Yevropa operativ tadqiqotlar jurnali, 1992. - jild. 61. - bet. 114-121.
Eom H., Li S. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari ilovalari tadqiqoti: Bibliografiya (1971-1988) // Yevropa operativ tadqiqotlar jurnali, 1990. - N 46. - pp. 333-342.
Finlay P. N. Qaror qabul qilishni qo'llab-quvvatlash tizimlarini joriy etish. - Oksford, Buyuk Britaniya, Kembrij, Mass., NCC Blackwell: Blackwell Publishers, 1994.
Ginzberg M.I., Stohr E.A. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari: muammolar va istiqbollar // Qarorlarni qo'llab-quvvatlash jarayonlari va vositalari / ed. tomonidan H.G. Sol .. - Amsterdam: North-Holland Pub.Co, 1983 yil.
Oltin B., Xevner A., Power D.J. Qaror qabul qilish tizimlari: tanqidiy baholash // Kompyuterlar va operatsion tadqiqotlar, 1986. - v. 13. - N2 / 3. - p. 287-300.
Haettenschwiler P. Neues anwenderfreundliches Konzept der Entscheidungs-unterstutzung. Gutes Entscheiden Wirtschaft, Politik und Gesellschaft. Zurich: Hochschulverlag AG, 1999. - S. 189-208.
Holsapple C.W., Whinston A.B. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari: bilimga asoslangan yondashuv. - Minneapolis: West Publishing Co., 1996 yil.
Keen P.G.W. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari: tadqiqot istiqboli. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari: muammolar va muammolar. G.Fik va R.H.Sprague. Oksford; Nyu-York: Pergamon Press, 1980 yil.
Keen P.G.W. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari: keyingi o'n yilliklar // Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari, 1987. - v. 3. - bet. 253-265.
Keen P.G.W., Scott Morton M.S. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari: tashkiliy istiqbol. Reading, Massa.: Addison-Wesley Pub. Ko., 1978 yil.
Kichik I.D.C. Modellar va menejerlar: qarorlar hisobi kontseptsiyasi // Boshqaruv fani, 1970. - v. 16. - N 8.
Marakas G. M. Yigirma birinchi asrda qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 1999 yil.
Power D. J. "DSS nima?" // Intensiv ma'lumotlarga asoslangan qarorlarni qo'llab-quvvatlash uchun On-Line Executive Journal, 1997. - v. 1. - N3.
Power D. J. Internetga asoslangan va modelga asoslangan qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari: tushunchalar va muammolar. Axborot tizimlari bo'yicha Amerika konferentsiyasi, Long Beach, Kaliforniya, 2000 yil.
Power D.J. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlarining qisqacha tarixi. DSSResources.COM, World Wide Web, 2.8 versiyasi, 2003 yil 31-may.
Skott Morton M.S. Boshqaruv qarorlari tizimlari: qaror qabul qilish uchun kompyuterga asoslangan yordam. - Boston: Garvard universiteti, 1971 yil.
Sprague R. H., Carlson E. D. Samarali qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlarini qurish. - Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Xall, 1982 yil.
Sprague R.H. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlarini rivojlantirish uchun asos // MIS Quarterly, 1980. - v. 4. - bet. 1-26.
Thierauf R.J. Samarali rejalashtirish va nazorat qilish uchun qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari. -Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, Inc, 1982 .-- 536 p.

Wikimedia fondi. 2010 yil.

Boshqa lug'atlarda "DSS" nima ekanligini ko'ring:

DSS- Yong'inga qarshi ishlar bo'yicha ixtisoslashtirilgan korxona YoAJ http://www.sppr.ru/ Moskva, DSS qarorlarini qo'llab-quvvatlash tizimini tashkil etish DSS boshqaruv Prizmatik osma chiroq simob ... Qisqartmalar va qisqartmalar lug'ati

DSS RK- Komi Respublikasi sanoatchilar, tadbirkorlar va ish beruvchilar uyushmasi, Komi Respublikasi

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 batafsil tarixiy ma'lumotlardan, bashorat qilish va rejalashtirish modellaridan turli xil rejalashtirish taxminlari ostida kompaniyaning umumiy ish faoliyatini kompyuterda ko'rsatish uchun foydalanadi. Ko'pchilik neft kompaniyalari kapital qo'yish bo'yicha qaror qabul qilishni qo'llab-quvvatlash uchun DSSni ishlab chiqish. 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.

Berilgan barcha DSS misollari maxsus DSSlar 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 misolimizda 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.

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

Project Expert 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. Chakana kreditlash risklarini baholash usullarini qiyosiy tahlil qilish. 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

Ushbu maqolaning maqsadi qarorlarni qabul qilishni qo'llab-quvvatlashning aqlli tizimlarini qurish tamoyillari haqida qisqacha ma'lumot berish edi ( 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:

Qaror qabul qilishda qiyinchilik
Turli xil variantlarni to'g'ri baholash zarurati
Bashoratli funksionallikka ehtiyoj
Ko'p bosqichli kiritish zarurati (qaror qabul qilish uchun sizga ma'lumotlar, ekspert xulosalari, ma'lum cheklovlar va boshqalarga asoslangan xulosalar kerak bo'ladi).

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, aslida RDBMS ustidan yuqori tuzilmalar bo'lib, raqamli modellashtirishning ba'zi (umuman katta emas) funksionalligi bilan. 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 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:

Sifat
Tashkilot
Cheklovlar
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:

Interfeys
Modellashtirish
Ma'lumotlarni qazib olish
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:

Domen tahlili (aslida biz IDMS dan foydalanamiz)
Ma'lumotlar yig'ish
Ma'lumotlarni tahlil qilish
Model tanlash
Ekspert tahlili \ modellarni talqin qilish
Inyeksiya modeli
IDSS baholash
IDMSni amalga oshirish
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, etkazib berish 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'lat 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:

Qadam 0. 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 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 prognoz qilingan 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 haqidagi 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.

IDSS-ni shunday qurish mumkin: potentsial qarz oluvchi ofisga oldindan kelishilgan hujjatlar to'plamini olib keladi (yaxshi yoki elektron pochta orqali skanerlash, imzolar va muhrlar bilan yuboriladi), 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 aynan shu erda tuzilgan va tushlikdan keyin kirish uchun boradi, bu vaqt ichida hamma narsa hisoblab chiqiladi va ekranda yashil yoki qizil tabassum paydo bo'ladi. operator. 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, NN noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish uchun eng mos ekanligini ta'kidlash kerak, 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 (haroratni, qon tarkibini va hokazolarni kuniga bir necha marta 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 katta 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 hajmini 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

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

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. Kimdan to'g'ri qaror Ushbu tashkilotlarning muvaffaqiyati ana shu muammolarga 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), bu barcha darajadagi, toifalar va kasbiy ixtisosliklarning menejerlarini o'z ichiga oladi. 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 boshqaruv faoliyatiga juda muhim iz qoldiradi 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 mavzuni berilgan mavzuga aylantiradi. muddatli ish eng dolzarb.

Tashkiliy boshqaruv tuzilmalarini ilmiy asoslangan holda shakllantirish xo‘jalik yurituvchi sub’yektlarni ishlab chiqarishga moslashtirishning zamonaviy bosqichining dolzarb vazifasidir. bozor iqtisodiyoti... 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. V o'tgan yillar 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 o'z ichiga oladi butun chiziq umumiy maqsad bilan birlashtirilgan vositalar - oqilona va samarali boshqaruv qarorlarini qabul qilishga yordam berish.

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 ayni paytda ko'p sonli qarama-qarshi talablarni hisobga olish va shuning uchun tanlangan echimni ko'plab mezonlar bo'yicha baholash kerak.

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 raqam mumkin bo'lgan yechimlar, qoida tariqasida, juda katta va ulardan eng yaxshisini "ko'z bilan" tanlash, keng qamrovli tahlil qilmasdan, 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'qitishni amalga oshirishingiz 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;

· birlashtirish 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'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 yechimlarni 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,

· bilimlarni izlash ma'lumotlar bazalari,

· pretsedentlarga asoslangan fikrlash,

· simulyatsiya modellashtirish,

· evolyutsion hisoblash va genetik algoritmlar,

· neyron tarmoqlari,

· vaziyatni tahlil qilish,

· kognitiv modellashtirish va boshqalar.

Ushbu texnikalarning bir nechtasi 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 olib borilgan. 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 qulay shaklda jamlangan ma'lumotlarni o'z ichiga olgan alohida ma'lumotlar omborini (DW) yaratishdir. 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 tranzaksiyani qayta ishlash uchun foydalaniladigan ma'lumotlar to'plamini va qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlarida foydalaniladigan 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 ma'lumotlarni integratsiyalash allaqachon amalga oshirilgan, shuning uchun har safar bir nechta manbalardan ma'lumot talab qiladigan so'rovlar uchun ma'lumotlar ulanishini o'rnatishga hojat 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 haqidagi zarur mavjud ma'lumotlar bir joyda to'planadi, yagona formatga keltiriladi, kelishilgan va ba'zi hollarda umumlashtirishning minimal talab darajasiga jamlanadi.

Va ma'lumotlar ombori asosida boshqaruv uchun hisobotlarni tayyorlash, OLAP texnologiyalari va ma'lumotlarni qazib olishdan foydalangan holda ma'lumotlarni tahlil qilish 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 tarqatish imkonini beradi korporativ tarmoq kompaniya xodimlari o'rtasida.

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. belgilangan Umumiy talablar relyatsion DBMS funksionalligini kengaytiruvchi va ularning xususiyatlaridan biri sifatida ko'p o'lchovli tahlilni o'z ichiga olgan OLAP tizimlariga.

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'lcham 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 muqobillarni solishtirish, anomaliyalarni tahlil qilish va o'zini o'zi boshqarish imkoniyatini qo'lga kiritadi. eng ma'lumotli qaror qabul qilish.

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.

ichida ishlatilgan yirik kompaniyalar, ularning ma'lumotlari yagona tizimda birlashtirilgan. 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 qadar chuqurlashtirish imkoniyati bilan kompaniyaning 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'lumotlarni va / yoki xizmatlarni almashishi mumkin, bu 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 "barqaror" mijozlarning eng xarakterli xususiyatlarini aniqlash imkonini beradi, 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

DSS ilovalari to'plami sug'urta biznesi klassik deb atash mumkin - bu firibgarlikning potentsial holatlarini aniqlash, xavflarni tahlil qilish, 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 mijoz bugun bitta mahsulotni sotib olgan bo'lsa, 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 uchun 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.

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

· Integratsiya DSS tizimlari Buyurtmachining korporativ intranetiga, 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.

Maksimal yo'qotishlar o'z mablag'lari 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 tizimning maksimal samarasizligi davrida umumiy foydaning kapitalning kamayishi miqdoriga nisbati sifatida hisoblanadi va odatda daromad / xavf nisbati deb ataladi. Tizimning samaradorligini ko'plab boshqa baholashlar ham 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 portfelni boshqarishning klassik nazariyasi tomonidan tavsiya etilgan mezonlardan foydalanishingiz mumkin.

Tizimni optimallashtirish ko'rsatkich uchun eng yaxshi formulani topishdan iborat - uning yordami bilan uzoq vaqt davomida to'plangan ma'lumotlar asosida 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, taniqli 4 uchun yozgi tsikl fond bozori tahlili 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) asosiy tartibga soluvchi hisoblanadi bank tizimi Rossiya va 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’minlovchi 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. Jarayonli yondashuv - so'nggi 10-15 yil ichida jahon amaliyotida keng tarqalgan bo'lib, moslashuvchan va samarali boshqaruv tizimini yaratishga qaratilgan ustuvor yondashuv. Jarayonli yondashuv maqsadlar va faoliyat strategiyalarini aniq shakllantirishni, natijada aniq natijalarga ega bo'lgan o'zaro bog'liq jarayonlar majmuasi ko'rinishidagi faoliyat tavsifini, 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 taqqoslash, 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 muassasalarni boshqarishning vertikal ikki bosqichli tizimi, keng ko'lamli normativ-huquqiy bazaga asoslangan faoliyatni aniq tartibga solish, ish jarayonining murakkabligi mavjudligidan iborat. , Xususiyatlari moliyaviy menejment, axborotlashtirish va ta'minlash uchun talablar 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. Samarali va doimiy takomillashtirish DSS ning muhim xususiyati jarayonlarni tavsiflash, ishlashni kuzatish va nazorat qilish, jarayonlarni tahlil qilish va reinjiniring uchun protseduralarni takroriy bajarishni 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 hamma uchun yagona texnik xususiyatlarni taqdim etadi funksionallik... 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 darajadagi 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, hududiy darajadagi DSS ma'lumotlari bilan ta'minlanadi, jumladan, hududiy muassasalarda ishlaydigan turli xil dasturiy ta'minot tizimlari. Tashqi manbalarni DSS ning tashqi komponentlari deb hisoblash mumkin.

Federal darajadagi tizim asosan mintaqaviy darajadagi tizimlardan uzatiladigan ma'lumotlarga asoslanganligi sababli, birinchi navbatda mintaqaviy darajadagi tizimning ajralmas DSS uchun asos sifatida axborot, matematik va instrumental yordamni 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 shartlar miqyosi, bajariladigan funksiyalar 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 qo'llab-quvvatlashga 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 monitoring qilish va boshqarish;

· muhim nuqtalarda jarayonlarning bajarilishi ustidan nazoratni tashkil etish;

· menejerlar uchun tahliliy hisobotlarni shakllantirish turli darajalarda TU (sektorlar, bo'limlar, bo'limlar rahbarlari, yuqori boshqaruv).

Guruch. 6. Jarayonni bajarishning hayot aylanishi

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, turli xil hisoblash variantlarini amalga oshirish.

Faoliyatni tahlil qilish quyi tizimi tashqi manbalardan va boshqa quyi tizimlardan ma'lumotlarni to'plash 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. Ma'lumotlar ombori BSC uchun ma'lumotlar manbai. 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-vositalari yordamida 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'i 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 ta'minot va texnologik echimlar to'plami 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 bazasini 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 DSS dan 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 boshqaruvi pul muomalasi ikkita mustaqil bo'limga aylantirildi;

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

· xo'jalik va tezkor 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 tanlashda xatolarga olib kelishi mumkin moliyaviy xarajatlar, loyihani amalga oshirish muddatini ko'paytirish haqida gapirmasa ham bo'ladi. 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);

· qilishda rasmiylashtirilgan tasdiqlash tartib-qoidalaridan foydalaning kollektiv qarorlar;

· 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 asoslangan holda 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. - “Qaror qabul qilishni qo‘llab-quvvatlash tizimlari” kursi bo‘yicha laboratoriya ishlari bo‘yicha uslubiy ko‘rsatmalar. - 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 boshqaruv: 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.

Taktik qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari (DSS) DSS haqida umumiy tushuncha

Kirish

DSS ning yaratilish tarixi

DSS tasniflari

Eslatmalar (tahrirlash)

Shuningdek qarang

Havolalar

Adabiyot

Boshqa lug'atlarda "DSS" nima ekanligini ko'ring:

Yaxshi ishingizni bilimlar bazasiga yuborish oddiy. Quyidagi shakldan foydalaning

Shunga o'xshash hujjatlar

Kirish

DSS ning xilma-xilligi

Qo'llash sohasi bo'yicha

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

Amaldagi asboblar to'plamining turi bo'yicha

Men shikoyat kitobini talab qilaman! oddiy DSS

IDSS arxitekturasi va dizayni

Mashinani o'rganish va o'yin nazariyasi qayerda?

Klassik mashinani o'rganish algoritmlari

An'anaviy neyron tarmoqlari

Bayes tarmoqlari

O'yin nazariyasi

Keyin nima?

Adabiyot

Mashhur