Система поддержки принятия решения: назначение, область применения

Системы поддержки принятия решений(DSS) - это компьютерные системы, почти всегда интерактивные, разработанные, чтобы помочь менеджеру (или руководителю) в принятии решений. DSS ключают и данные, и модели, чтобы помочь принимающему решения решить проблемы, особенно те, которые плохо формализованы. Данные часто извлекаются из системы диалоговой обработки запросов или базы данных. Модель может быть простой типа "доходы и убытки", чтобы вычислить прибыль при некоторых предположениях, или комплексной типа оптимизационной модели для расчета загрузки для каждой машины в цехе. DSS многие из систем, обсуждаемых в следующих разделах, не всегда правдываются традиционным подходом стоимость - прибыль; для этих систем многие из выгоднеосязаемы, типа более глубокого принятия решения и лучшего понимания данных.

Рис. 1.4 показывает, что система поддержки принятия решений требует трех первичных компонентов: модели управления, управления данными для сбора и ручной обработки данных и управления диалогом

для облегчения доступа пользователя к SS. Пользователь взаимодействует с DSS через пользовательский интерфейс, выбирая частную модель и набор данных, которые нужно использовать, а затем DSS представляют результаты пользователю через тот же самый пользовательский интерфейс.

Модель управления и управление данными в значительной степени действуют незаметно и варьируются

от относительно простой типовой модели в электронной таблице до сложной комплексной модели

планирования, основанной на математическом программировании

Чрезвычайно популярный тип DSS- в виде генератора финансового отчета. С помощью электронной таблицы типа Lotus 1-2-3 или Microsoft Excel создаются модели, чтобы прогнозировать различные элементы организации или финансового состояния. В качестве данных используются предыдущие финансовые отчеты организации. Начальная модель включает различные предположения относительно будущих трендов в категориях расхода и дохода. После рассмотрения результатов базовой модели менеджер проводит ряд исследований типа "что, если", изменяя одно или большее количество предположений, чтобы определить их влияние на исходное состояние. Например, менеджер мог бы зондировать влияние на рентабельность, если бы продажа нового изделия росла на 10% ежегодно. Или менеджер мог бы исследовать влияние большего, чем ожидаемое, увеличения цены сырья, например 7% вместо 4% ежегодно. Этот тип генератора финансового отчета - простые, но мощные DSS

Для руководства принятием финансовых решений.

Пример DSS по приведению транзакций данных - система определения размеров ассигнований на полицейские выезды, используемая городами Калифорнии. Эта система позволяет офицеру полиции увидеть карту и выводит данные географической зоны, показывает полиции звонки вызовов, типы вызовов и время вызовов. Интерактивная способность графики системы разрешает офицеру манипулировать картой, зоной и данными, чтобы быстро и легко предположить вариации альтернатив полицейских выездов.

Характеристика систем поддержки принятия решений

•DSS предлагают гибкость пользователей, адаптируемость и быструю реакцию.

• DSS допускают, чтобы пользователи управляли входом и выходом.

•DSS оперируют с небольшой помощью профессиональных программистов или без нее.

•DSSобеспечивают поддержку для решений и проблем, которые не могут быть определены заранее.

•DSS используют сложный анализ и инструментальные средства моделирования

Из чего состоят?

База данных DSS-собрание текущих или исторических данных из ряда приложений или групп, организованных для легкого доступа к областям применения.

Модель - собрание математических и аналитических моделей, которые могут быть сделаны

легкодоступными для пользователя DSS

Система программного обеспечения DSS которая обеспечивает простое взаимодействие между пользователями системы, базой данных DSS и эталонным вариантом.

Для чего нужны?

1. Анализ примеров (case analysis) - оценка значений выходных величин для заданного набора значений входных переменных.

2. Параметрический ("что, если?") анализ - оценка поведения выходных величин при изменении

значений входных переменных.

3. Анализ чувствительности - исследование поведения результирующих переменных в зависимости

от изменения значений одной или нескольких входных переменных.

4. Анализ возможностей - нахождение значений входной переменной, которые обеспечивают

желаемый конечный результат (известен также под названием "поиск целевых решений", "анализ

значений целей", "управление по целям").

5. Анализ влияния - выявление для выбранной результирующей переменной всех входных

переменных, влияющих на ее значение, и оценка величины изменения результирующей переменной при

заданном изменении входной переменной, скажем, на 1%.

6. Анализ данных - прямой ввод в модель ранее имевшихся данных и манипулирование ими при

прогнозировании.

7. Сравнение и агрегирование - сравнение результатов двух или более прогнозов, сделанных при

различных входных предположениях, или сравнение предсказанных результатов с действительными,

или объединение результатов, полученных при различных прогнозах или для разных моделей.

8. Командные последовательности (

sequences

) - возможность записывать, исполнять, сохранять для

последующего использования регулярно выполняемые серии команд и сообщений.

9. Анализ риска - оценка изменения выходных переменных при случайных изменениях входных

величин.

10. Оптимизация - поиск значений управляемых входных переменных, обеспечивающих наилучшее

значение одной или нескольких результирующих переменных