Системы поддержки принятия решений
В 1980-е годы американские и японские компании начали развивать информационные системы, которые разительно отличались от MIS. Эти системы положили начало процессу "интеллектуализации" ИС. Новые системы были меньшими, интерактивными, и их целью было помочь конечным пользователям работать со всеми типами данных, проводить аналитические исследования, строить модели и разыгрывать сценарии для решения слабоструктурированных и вообще неструктурированных проблем в инновационных проектах. Системы, предоставляющие такие возможности, называются системами поддержки принятия решений - СППР (Decision Support System - DSS) [9].
Рис. 25. Система поддержки принятия решения как составная часть КИС
В середине 1980-х такие системы стали использоваться в текущей деятельности крупных компаний и корпораций. В настоящее время DSS является обязательной частью корпоративных ИС (КИС) (рис. 25).
Приведем основные характеристики систем поддержки принятия решения:
предлагают гибкость использования, адаптируемость и быструю реакцию;
допускают управление входом и выходом;
работают практически без участия профессиональных программистов;
обеспечивают информационную поддержку для решений проблем, которые не могут быть определены заранее;
применяют сложный многомерный и многофакторный анализ и инструментальные средства моделирования.
Данные, приведенные в таблице 6, показывают различия между системами MIS и DSS.
Таблица 6. Различия между системами MIS и DSS
| Параметр | MIS | DSS |
| Концепция | Обеспечивает формализованные и частично формализованные данные для принятия структурированных решений | Обеспечивает интегрированные инструментальные средства, многомерные разнородные данные, динамические модели и язык интерпретации |
| Системный анализ | Выделяет информационные требования в соответствии с установленными правилами | Формирует порядок применения инструментальных средств и динамических правил в процессе работы |
| Проект | Поставляет информацию, основанную на утвержденных требованиях | Итеративный процесс добавления новых данных и информации, вытекающий из динамики среды |
| Источник данных | Внутренняя и частично внешняя среда | Внешняя и внутренняя среда |
| Пользователи | Менеджеры эксплуатационного и управленческого уровней | Высшее руководство, менеджеры департаментов, ИТ-служб, управленческого уровня, аналитики |
Хорошо разработанные DSS применяются на многих уровнях предприятия. Руководители компании и ведущие менеджеры могут пользоваться финансовыми модулями DSS, чтобы предсказать эффективность использования активов компании при изменении деловой активности или экономической ситуации в стране. Менеджерам среднего звена та же система может быть полезной для оценки перспективности краткосрочных инвестиций по выполняемым проектам. Для руководителей проектов - это инструмент для финансового планирования и распределения средств по планируемым закупкам.
DSS состоят из трех компонент: программного ядра и хранилища данных, аналитических средств обработки, анализа и представления информации, телекоммуникационных устройств.
Рис. 26. Основные компоненты системы поддержки принятия решения
Хранилище данных предоставляет единую среду хранения корпоративных данных, организованных в структуры и оптимизированных для выполнения аналитических операций.
Аналитические средства позволяют конечному пользователю, не имеющему специальных знаний в области информационных технологий, осуществлять навигацию и представление данных в терминах предметной области. Для пользователей различной квалификации DSS располагают различными типами интерфейсов доступа к своим сервисам (рис. 4.10).
Аналитические системы позволяют решать три основных задачи: анализ разнородной многомерной информации разной степени формализованности в реальном времени, последующий интеллектуальный анализ данных с построением моделей развития деловой ситуации и ведение отчетности.
Следовательно, применительно к бизнес-деятельности процесс принятия решения претерпевает разрыв как минимум в двух точках: на этапе выдвижения гипотез и на этапе экспериментальной верификации моделей. Ликвидировать эти разрывы призвано активно развивающееся направление информационных технологий - технология многомерного анализа данных (On-Line Analytical Processing - OLAP).
Коротко эту технологию можно охарактеризовать следующими словами: Быстрый Анализ Разделяемой Многомерной Информации (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information - FASMI).
Ценность технологии многомерного анализа данных для бизнеса определяется тем, что она позволяет извлекать из "сырых" структурированных (как правило, в виде таблиц) данных информацию и знания, использование которых в принятии и реализации решений позволяет создавать дополнительную стоимость в компании по сравнению со стоимостью, создаваемой в отсутствие такой информации.