Шешім қабылдауды қолдау жүйелері

Кіріспе

Бизнесті немесе ұйымдық шешім қабылдау қызметін қолдайтын ақпараттық жүйелер. Шешім қабылдауды қолдау жүйесі (DSS) – бизнес немесе ұйымдық шешім қабылдау қызметін қолдайтын ақпараттық жүйе. DSS ұйымның басқару, операциялар және жоспарлау деңгейлеріне (әдетте орта және жоғары басқару) қызмет етеді және адамдарға жылдам өзгеріп отыратын және алдын ала нақтыланбаған проблемалар бойынша шешім қабылдауға көмектеседі, яғни құрылымдалмаған және жартылай құрылымдалған шешімдердің проблемалары. Шешімдерді қолдау жүйелері толыққанды компьютерлендірілген, адаммен басқарылатын немесе олардың үйлесімі болуы мүмкін. Ғылыми қауым DSS-ті шешім қабылдау процесін қолдау құралы ретінде қарастырса, DSS пайдаланушылары оны ұйымдық процестерді жеңілдету құралы деп есептейді. Кейбір авторлар DSS анықтамасын шешім қабылдауға қолдау көрсететін кез келген жүйені қамтуға кеңейтті, ал кейбір DSS шешім қабылдау бағдарламалық компонентін қамтиды. Sprague (1980) дұрыс аталатын DSS-ті былай анықтайды: DSS жоғары деңгейдегі менеджерлердің жиі кездесетін, нашар құрылымдалған, толыққанды сипатталмаған проблемаларға бағытталған; DSS модельдерді немесе талдау техникаларын дәстүрлі деректерге қол жеткізу және алу функцияларымен біріктіруге тырысады; DSS, ең алдымен, компьютерлік білімі жетілмеген адамдардың оны интерактивті режимде оңай пайдалануына мүмкіндік беретін мүмкіндіктерге назар аударады; және DSS ортадағы өзгерістерге және пайдаланушының шешім қабылдау тәсіліне бейімделуге икемділік пен ырғалдылықты баса көрсетеді. DSS білімдік жүйелерді қамтиды. Дұрыс жобаланған DSS – бұл шешім қабылдаушыларға шикі деректерді, құжаттарды, жеке білімді және/немесе бизнес-модельдерді біріктіру арқылы пайдалы ақпаратты жинауға көмектесуге арналған, интерактивті бағдарламалық жүйе. Шешім қабылдау қолданбасы жинап, ұсына алатын әдеттегі ақпаратқа: ақпараттық активтердің тізімі (мұралық және реляциялық дерек көздері, кубтар, дерек қоймалары және дерек базалары), бір кезең мен келесі кезең арасындағы салыстырмалы сату көрсеткіштері, өнім сату болжамдарына негізделген күтілетін кіріс көрсеткіштері кіреді.

Information systems supporting business or organizational decision making activities

A decision support system (DSS) is an information system that supports business or organizational decision making activities. DSSs serve the management, operations and planning levels of an organization (usually mid and higher management) and help people make decisions about problems that may be rapidly changing and not easily specified in advance—i. e., unstructured and semi structured decision problems. Decision support systems can be either fully computerized or human powered, or a combination of both. While academics have perceived DSS as a tool to support decision making processes, DSS users see DSS as a tool to facilitate organizational processes. Some authors have extended the definition of DSS to include any system that might support decision making and some DSS include a decision making software component; Sprague (1980) defines a properly termed DSS as follows:
DSS tends to be aimed at the less well structured, underspecified problem that upper level managers typically face;
DSS attempts to combine the use of models or analytic techniques with traditional data access and retrieval functions;
DSS specifically focuses on features which make them easy to use by non computer proficient people in an interactive mode; and
DSS emphasizes flexibility and adaptability to accommodate changes in the environment and the decision making approach of the user. DSSs include knowledge based systems. A properly designed DSS is an interactive software based system intended to help decision makers compile useful information from a combination of raw data, documents, personal knowledge, and/or business models to identify and solve problems and make decisions. Typical information that a decision support application might gather and present includes:
inventories of information assets (including legacy and relational data sources, cubes, data warehouses, and data marts),
comparative sales figures between one period and the next,
projected revenue figures based on product sales assumptions.

Тарих

Шешімді қолдау тұжырымдамасы негізінен 1950 жылдардың соңы мен 1960 жылдардың басында Карнеги технология институтында жүргізілген ұйымдық шешім қабылдаудың теориялық зерттеулерінен және 1960 жылдары іске асырылған жұмыстардан пайда болды. 1970 жылдардың ортасында DSS жеке зерттеу саласына айналды және 1980 жылдары қарқынды дамыды. 1980 жылдардың ортасы мен соңында атқарушы ақпараттық жүйелер (EIS), топтық шешімдерді қолдау жүйелері (GDSS) және ұйымдық шешімдерді қолдау жүйелері (ODSS) бір пайдаланушыға және модельге бағытталған DSS-тен дамыды. Сол (1987) бойынша, DSS-тің анықтамасы мен көлемі жылдар бойы өзгеріп келді: 1970 жылдары DSS «шешім қабылдауға көмектесетін компьютерлік жүйе» деп сипатталды; 1970 жылдардың соңында DSS қозғалысы «шешім қабылдаушыларға деректер базаларын және модельдерді пайдаланып, дұрыс құрылымдалмаған проблемаларды шешуге көмектесетін интерактивті компьютерлік жүйелерге» назар аудара бастады; 1980 жылдары DSS «басқарушылық және кәсіби қызметтің тиімділігін арттыру үшін қолайлы және қолжетімді технологияны пайдаланатын» жүйелерді қамтамасыз етуі керек, ал 1980 жылдардың соңында DSS интеллектуалды жұмыс орындарын жобалауға қатысты жаңа міндеттерге тап болды. 1990 жылдан бастап деректер қоймасы және желілік аналитикалық өңдеу (OLAP) DSS аясын кеңейте бастады. Мыңжылдыққа жақындағанда жаңа веб-базалы аналитикалық қолданбалар енгізілді. DSS гипермәтіннің пайдаланушы интерфейсі парадигмасымен де әлсіз байланысқа ие. Вермонт университетінің PROMIS жүйесі (медициналық шешімдер қабылдау үшін) және Карнеги Меллон ZOG/KMS жүйесі (әскери және бизнес шешімдер қабылдау үшін) – бұл шешімді қолдау жүйелері, сонымен қатар пайдаланушы интерфейсі зерттеулерінде де маңызды табыстарға жетті. Бұған қоса, гипермәтін зерттеушілері көбінесе ақпараттық жүктемемен айналысса да, кейбір зерттеушілер, әсіресе Дуглас Энгельбарт, шешім қабылдаушыларға ерекше назар аударды. Есеп берудің жаңа және жақсы технологияларының пайда болуы DSS-ті басқаруды жобалаудың маңызды құрамы ретінде көруге мүмкіндік берді. Бұған дәлел ретінде білім беру ортасында DSS тақырыбын қызу талқылауды келтіруге болады.

The concept of decision support has evolved mainly from the theoretical studies of organizational decision making done at the Carnegie Institute of Technology during the late 1950s and early 1960s, and the implementation work done in the 1960s. DSS became an area of research of its own in the middle of the 1970s, before gaining in intensity during the 1980s. In the middle and late 1980s, executive information systems (EIS), group decision support systems (GDSS), and organizational decision support systems (ODSS) evolved from the single user and model oriented DSS. According to Sol (1987), the definition and scope of DSS have been migrating over the years: in the 1970s DSS was described as "a computer based system to aid decision making"; in the late 1970s the DSS movement started focusing on "interactive computer based systems which help decision makers utilize data bases and models to solve ill structured problems"; in the 1980s DSS should provide systems "using suitable and available technology to improve effectiveness of managerial and professional activities", and towards the end of 1980s DSS faced a new challenge towards the design of intelligent workstations. Beginning in about 1990, data warehousing and on line analytical processing (OLAP) began broadening the realm of DSS. As the turn of the millennium approached, new Web based analytical applications were introduced. DSS also have a weak connection to the user interface paradigm of hypertext. Both the University of Vermont PROMIS system (for medical decision making) and the Carnegie Mellon ZOG/KMS system (for military and business decision making) were decision support systems which also were major breakthroughs in user interface research. Furthermore, although hypertext researchers have generally been concerned with information overload, certain researchers, notably Douglas Engelbart, have been focused on decision makers in particular. The advent of more and better reporting technologies has seen DSS start to emerge as a critical component of management design. Examples of this can be seen in the intense amount of discussion of DSS in the education environment.

Қолданбалар

DSS теориялық тұрғыдан кез келген білім саласында құрылуы мүмкін. Мысалы, медициналық диагноз қою үшін клиникалық шешімді қолдау жүйесі. Клиникалық шешімдерді қолдау жүйесінің (CDSS) дамуында төрт кезең бар: бастапқы нұсқасы дербес және интеграцияны қолдамайды; екінші буын басқа медициналық жүйелермен интеграцияны қолдайды; үшінші стандартқа негізделген, ал төртінші қызмет моделіне негізделген. DSS бизнесте және басқаруда кеңінен қолданылады. Басқарушы басқару тақтасы және басқа да бизнес-жүргізуші бағдарламалық қамтамасыз ету шешімдерді жылдам қабылдауға, теріс үрдістерді анықтауға және бизнес ресурстарын жақсы бөлуге мүмкіндік береді. DSS-тің арқасында кез келген ұйымның барлық ақпараты кестелер, графиктер түрінде, яғни қорытынды түрде көрсетіледі, бұл басқаруға стратегиялық шешімдер қабылдауға көмектеседі. Мысалы, DSS-тің бір түрі - күрделі терроризмге қарсы жүйелерді басқару және дамыту. Басқа мысалдарға несиеге өтініш берушілердің несиелерін тексеріп отырған банктік несие қызметкері немесе бірнеше жобаға ұсыныстар жасаған және олардың шығындарымен бәсекеге қабілетті болатынын білгісі келетін инженерлік фирма жатады. ДСС-ны қолданудың, тұжырымдамалардың, қағидалар мен әдістердің өсу аймағы ауыл шаруашылығы өнімдерін өндіруде, тұрақты даму үшін маркетингте. Ауыл шаруашылығының ДҚЖ-лары 1990 жылдары дамып, кеңінен тарала бастады. Мысалы, DSSAT4 пакеті, 1980 және 1990 жылдары USAID-тің қаржылық қолдауымен әзірленген Агротехнологияны беру жөніндегі шешімді қолдау жүйесі, шаруашылық және саясат деңгейінде шешім қабылдауды жеңілдету үшін әлемдегі бірнеше ауыл шаруашылығы өндірісі жүйелерін тез бағалауға мүмкіндік берді. Нақты ауыл шаруашылығы шаруашылықтарының белгілі бір бөліктеріне шешімдер қабылдауға тырысады. Алайда, ауыл шаруашылығында ДСС-ны табысты қолдануда көптеген кедергілер бар. DSS орман шаруашылығында да кең таралған, онда ұзақ жоспарлау көкжиегі мен жоспарлау мәселелерінің кеңістіктік өлшемі арнайы талаптарды талап етеді. Орманды басқарудың барлық аспектілері, ағаштарды тасымалдау, жинауды жоспарлау, тұрақтылық және экожүйені қорғау қазіргі заманғы DSS-термен қарастырылған. Осыған байланысты бір немесе бірнеше басқару мақсаттарын қарастыру саудаға шығарылатын немесе шығарылмайтын тауарлар мен қызметтерді ұсынуға байланысты және көбінесе ресурстық шектеулерге және шешім қабылдау проблемаларына жатады. Орман шаруашылығын басқару шешімдерін қолдау жүйелерінің тәжірибелік қауымдастығы орман шешімдерін қолдау жүйелерін құру және пайдалану туралы білімнің үлкен қоймасын ұсынады. Нақты мысал ретінде Канаданың Ұлттық теміржол жүйесін қарастырайық, ол жүйелі түрде шешім қабылдауды қолдау жүйесін қолдана отырып, жабдықтарын сынақтан өткізеді. Темір жолдың кез келген проблемасы - тозған немесе ақаулы рельстер, бұл жылына жүздеген жолдың бұзылуына әкелуі мүмкін. DSS аясында Канаданың Ұлттық теміржол жүйесі басқа компаниялар өсіп жатқан кезде жолдан шығу жиілігін азайтуға қол жеткізді. DSS қауіп-қатерді бағалау үшін бөгеттер, мұнаралар, соборлар немесе қабырғалы ғимараттар сияқты ірі инженерлік құрылымдардың бақылау деректерін түсіндіру үшін пайдаланылды. Мысалы, Mistral - 1990 жылдары Ismes (Италия) компаниясы әзірлеген бөгеттердің қауіпсіздігін бақылауға арналған сарапшы жүйесі. Ол автоматты бақылау жүйесінен деректерді алады және бөгеттің жағдайын диагностикалайды. 1992 жылы Ридраколи бөгетіне (Италия) орнатылған алғашқы үлгісі күніне 24 сағат жұмыс істейді. Ол Италия мен шетелдегі бірнеше бөгеттерге (мысалы, Бразилиядағы Итайпу бөгеті) және Калейдос деген атпен ескерткіштерге орнатылған. Mistral - CESI-нің тіркелген сауда белгісі. GIS 90-шы жылдардан бастап DSS-пен бірлесіп, Валь-Пола апаты (Италия) аймағында жиналған мониторинг деректері негізінде картада нақты уақыт тәуекелдерді бағалауды көрсетуге сәтті пайдаланылды.

DSS can theoretically be built in any knowledge domain. One example is the clinical decision support system for medical diagnosis. There are four stages in the evolution of clinical decision support system (CDSS): the primitive version is standalone and does not support integration; the second generation supports integration with other medical systems; the third is standard based, and the fourth is service model based. DSS is extensively used in business and management. Executive dashboard and other business performance software allow faster decision making, identification of negative trends, and better allocation of business resources. Due to DSS, all the information from any organization is represented in the form of charts, graphs i. e. in a summarized way, which helps the management to take strategic decisions. For example, one of the DSS applications is the management and development of complex anti terrorism systems. Other examples include a bank loan officer verifying the credit of a loan applicant or an engineering firm that has bids on several projects and wants to know if they can be competitive with their costs. A growing area of DSS application, concepts, principles, and techniques is in agricultural production, marketing for sustainable development. Agricultural DSSes began to be developed and promoted in the 1990s. For example, the DSSAT4 package, The Decision Support System for Agrotechnology Transfer developed through financial support of USAID during the 1980s and 1990s, has allowed rapid assessment of several agricultural production systems around the world to facilitate decision making at the farm and policy levels. Precision agriculture seeks to tailor decisions to particular portions of farm fields. There are, however, many constraints to the successful adoption of DSS in agriculture. DSS is also prevalent in forest management where the long planning horizon and the spatial dimension of planning problems demand specific requirements. All aspects of Forest management, from log transportation, harvest scheduling to sustainability and ecosystem protection have been addressed by modern DSSs. In this context, the consideration of single or multiple management objectives related to the provision of goods and services that are traded or non traded and often subject to resource constraints and decision problems. The Community of Practice of Forest Management Decision Support Systems provides a large repository on knowledge about the construction and use of forest Decision Support Systems. A specific example concerns the Canadian National Railway system, which tests its equipment on a regular basis using a decision support system. A problem faced by any railroad is worn out or defective rails, which can result in hundreds of derailments per year. Under a DSS, the Canadian National Railway system managed to decrease the incidence of derailments at the same time other companies were experiencing an increase. DSS has been used for risk assessment to interpret monitoring data from large engineering structures such as dams, towers, cathedrals, or masonry buildings. For instance, Mistral is an expert system to monitor dam safety, developed in the 1990s by Ismes (Italy). It gets data from an automatic monitoring system and performs a diagnosis of the state of the dam. Its first copy, installed in 1992 on the Ridracoli Dam (Italy), is still operational 24/7/365. It has been installed on several dams in Italy and abroad (e. g., Itaipu Dam in Brazil), and on monuments under the name of Kaleidos. Mistral is a registered trade mark of CESI. GIS has been successfully used since the '90s in conjunction with DSS, to show on a map real time risk evaluations based on monitoring data gathered in the area of the Val Pola disaster (Italy).