Отличие аналитических систем от систем поддержки принятия решения

Информационная система – человеко-компьютерная система для поддержки принятия решений и производства информационных продуктов, использующая компьютерную информационную технологию.

В начале использования компьютеров их основной функцией была обработка данных, включавшая расчеты заработной платы и другие бухгалтерские операции. Сегодня такие компьютерные системы называют системами электронной обработки данных (СЭОД) или бухгалтерскими системами. По мере дальнейшего развития компьютерных технологий их использование перемещается в сферу управления. Они начинают использоваться для создания информации, необходимой менеджерам для принятия решений. Сначала появились так называемые информационные системы управления (ИСУ), создающие управленческие отчеты. Дальнейшее совершенствование ИСУ в направлении их большей специализации на решение плохо структурированных задач привело к появлению систем поддержки принятия решений (СППР). Использование ИСУ и СППР привлекает внимание управленцев и специалистов по обработке информации уже около двух десятилетий. За последние годы появились еще две новые информационные технологии. Первая из них, реализуемая в ИС автоматизации офиса, использует компьютер для улучшения коммуникационных возможностей персонала организаций в общении между собой. Вторая, в основе которой лежит моделирование процессов человеческого мышления, получила название «искусственный интеллект». Важнейшим приложением искусственного интеллекта стали экспертные системы, представляющие собой новый класс компьютерных информационных систем, основанных на обработке знаний.

В настоящее время указанные разновидности компьютерных информационных систем, реализующих различные информационные технологии, можно встретить работающими в рамках одной организации, где они выступают как подсистемы общей компьютерной системы фирмы. Ознакомимся более подробно с некоторыми из них.

1.1. Роль и место анализа в процессе принятия решения Современный этап развития рыночных отношений в российской экономике (начало ХХI века) характеризуется началом экономического подъема (2). Период времени быст-рых, в значительной мере интуитивных, импровизационных, а зачастую и силовых реше-ний меняется на зону продуманных, просчитанных выводов и решений – оперативных, инвестиционных.

Необходимо также принимать во внимание открытость экономики России и свя-занной с ней конкуренции с высокоразвитыми экономическими субъектами. В регионах мира со сложившейся развитой рыночной экономикой достижение заметного повышения прибыли (от долей процента) связано со сложной аналитической работой с использова- нием новейших достижений науки: математики всех направлений, информационных тех-нологий (IT), которые питают и подкрепляют экономические науки, менеджмент, марке-тинг, социологию, юриспруденцию и т.д. Начинают приобретать определяющее значение знания о протекающих хозяйственных процессах.

На успех ведения дела влияют как объективные, так и субъективные факторы. К объективным факторам можно отнести:

• закономерности протекания хозяйственных процессов,

• правовую среду,

• неписаные правила и традиции ведения дел,

• экономическую конъюнктуру и т.д.

Большое значение имеет субъективный фактор, под которым будем понимать влияние на ход бизнес-процессов работников предприятия и в особенности лиц, прини-мающих решения (ЛПР).

Для выработки и принятия соответствующих складывающейся обстановке реше-ний необходимы информация и знания, которые должны удовлетворять требованиям пол-ноты, достоверности, своевременности (актуальности), полезности.

Основополагающую роль в подготовке принятия решений играет его обоснование по имеющейся у ЛПР информации. Ее, как правило, получают из различных внутренних и внешних источников. В интересах выработки адекватного решения используются внут-ренние информационные ресурсы, которые складываются из отражения деятельности (функционирования) объекта в документах, других видах и способах сбора, обработки, хранения информации, а также внешние по отношению к объекту информационные ре-сурсы, например (если это предприятие) – корпорации, отрасли, региона, а также глобаль-ные – из средств массовой информации, специальной литературы, всемирной информаци-онной сети Internet и т.д.

Таким образом, границы информационного пространства как отображения дея-тельности предприятия и его взаимодействия с внешней средой, в рамках которого при-нимаются решения, выходят далеко за пределы предприятия.

Одной из первостепенных задач при подготовке и принятии решений является ана-лиз имеющейся в распоряжении ЛПР информации, который является фундаментом обос-нования решения.

Объемы информации, необходимой и используемой при принятии решений, дости-гают десятков и сотен мегабайт, а в крупных корпоративных и общегосударственных сис-темах и терабайт (10 байт). Информация характеризуется многоплановостью, сложно-стью отображаемых объектов и систем, а также связей между объектами, явлениями и процессами, скрытостью закономерностей.

Эти обстоятельства вынуждают использовать имеющиеся в настоящее время весь-ма развитые программно-технические средства. Широкое и эффективное применение этих средств стало одним из факторов выживаемости и успеха предприятия в условиях острой конкурентной борьбы. Получили широкое распространение автоматизированные инфор-мационные системы, которые в последние годы чаще называют информационные системы, подразумевая, что без автоматизации их просто невозможно представить.

Проблема анализа исходной информации для принятия решений оказалась на-столько серьезной, что появилось отдельное направление или вид информационных сис-тем – информационно-аналитические системы (ИАС), под которыми понимают комплекс аппаратных, программных средств, информационных ресурсов, методик, которые исполь-зуются для обеспечения автоматизации аналитических работ в целях обоснования приня-тия управленческих решений и других возможных применений.

1.2. Аспекты проблемы анализа и их реализация в программных продуктах

Вся проблема аналитической подготовки принятия решений имеет следующие аспекты:

– извлечение из многих источников разнородных данных, представленных в различных форматах и приведение их к единому формату и единой структуре;

– организация хранения и предоставления пользователям необходимой для принятия решений информации;

– собственно анализ, в том числе оперативный и интеллектуальный, и подготовка плано-вой или регулярной оценки состояния управляемого объекта в документов или экранных форм;

– подготовка результатов оперативного и интеллектуального анализа для эффектив-ного их восприятия потребителями и принятия на ее основе адекватных решений.

Аспект, касающийся сбора и хранения информации с сопутствующей доработкой, оформился в концепцию информационных хранилищ (Data Warehouse). Эта концепция состоит в том, что сведения о деятельности предприятия или иного объекта хозяйственной или иной деятельности накапливаются в течение длительного периода времени (годы) в информационном хранилище по определенным правилам. Они используются в различных временных режимах для анализа, как источник данных для разного рода отчетности и ра-боты с партнерами (Reporting) и обоснования управленческих решений.

В связи с большим объемом и сложностью аспект проблемы собственно анализа имеет два направления – оперативный анализ данных (информации), широко распространена аббревиатура англоязычного названия – On-Line Analytical Processing – OLAP. Основной за-дачей оперативного или OLAP-анализа является быстрое (в пределах секунд) извлечение не-обходимой аналитику или ЛПР для обоснования или принятия решения информации.

Интеллектуальный анализ информации – имеет также широко распространенное в русской специальной литературе англоязычное название Data mining. Предназначен для фундаментального исследования проблем в той или иной предметной области. Требова-ния по времени менее жестки, но используются более сложные методики. Ставятся, как правило, задачи и получают результаты стратегического значения. При решении сложных задач в режиме Data mining приходится использовать весьма мощные специальные про-граммные средства или, как говорят, инструменты.

Аспекты проблемы анализа и необходимые для их разрешения функции нашли вы-ражение в соответствующих программных продуктах. Соответственно средства автомати-зации анализа представлены в различных видах. Имеются комплексные информационно-аналитические системы, выполняющие в той или иной степени функции в соответствии с рассмотренными аспектами. Представлены на рынке программных продуктов и целевые программные системы, выполняющие в увеличенном объеме, расширенном составе и по-вышенной сложности какие-либо функции, например оперативного или интеллектуально-го анализа. ИАС информационно подпитывают системы поддержки принятия решений (СППР), в литературе также применяют аббревиатуру DSS (Decisin Support Sistem).

В целом сложился рынок инструментальных средств создания и поддержки OLAP-систем, информационных хранилищ (DWH), СППР (DSS), интеллектуального анализа Data mining (DMg), который получил обобщенное название – Business intelligence (BI), ко-торому пока не подобран русскоязычный термин.

Как правило, все инструментальные средства, предназначенные для автоматизации аналитических работ, приспособлены для обработки многомерных массивов информации, имеют также возможность импорта/экспорта данных в другие операционные среды, развитые средства визуального двумерного (2D) и трехмерного (3D) представления информации.

Модули, предназначенные для выполнения функций OLAP– анализа, входят также и в состав интегрированных информационных систем (ИИС) (системы, выполняющие весь комплекс автоматизации работ в информационном пространстве экономического или какого-либо другого объекта). Наиболее развитые ИИС выполняют функции и оператив-ного и интеллектуального анализа. Функциональный состав и место ИАС в системе применяемых на предприятии ин-формационных технологий отражен на рис. 1.1. Следует заметить, что ИАС играет объе-диняющую роль, консолидирует разрозненные IT-технологии в единую интегрированную информационную систему управления предприятием (корпорацией), как ее называют ИИСУП (26).

АСУ ТП – автоматизированные системы управления технологическими процессами.

САПР – системы автоматизированного проектирования.

ЭСУДО – электронные системы управления документооборотом.

ИИСУП – интегрированные системы управления предприятием.

Необходимо отметить следующее обстоятельство. Целевые программные про-дукты и ИИС весьма дороги и пока малодоступны для массового российского потре-бителя. Выходом из этого положения является использование редко применяемых на практике возможностей массовых программных инструментальных средств Excel, Mathcad, Stadia, Statistica и др.

До 2000 года господствующее положение на этом рынке занимали программные продукты иностранных фирм. В настоящее время положение меняется – появилось не-сколько разработанных в России пакетов программ такого назначения, способных по сво-им характеристикам успешно конкурировать с зарубежными, а по ряду параметров и пре-восходящие их. Главные преимущества российских продуктов по показателям це-на/качество, отсутствие проблем локализации и др.