Введение

Информационные системы, поддерживающие предпринимательскую или организационную деятельность по принятию решений

Система поддержки принятия решений (СППР) – это информационная система, поддерживающая предпринимательскую или организационную деятельность по принятию решений. СППР используются на уровнях управления, операционной деятельности и планирования организации (обычно среднего и высшего звена) и помогают лицам, принимающим решения, решать проблемы, которые могут быстро меняться и не могут быть четко определены заранее – то есть неструктурированные и полуструктурированные проблемы принятия решений. Системы поддержки принятия решений могут быть полностью компьютеризированными, управляемыми человеком или представлять собой их комбинацию. В то время как исследователи рассматривают СППР как инструмент для поддержки процессов принятия решений, пользователи СППР воспринимают их как инструмент для упрощения организационных процессов. Некоторые авторы расширили определение СППР, включив в него любую систему, способную поддерживать принятие решений, а некоторые СППР включают программный компонент для принятия решений. Спраг (1980) определяет СППР следующим образом:

СППР обычно ориентированы на менее структурированные, недостаточно определенные проблемы, с которыми сталкиваются руководители высшего звена;
СППР стремятся объединить использование моделей или аналитических методов с традиционными функциями доступа и извлечения данных;
СППР специально ориентированы на функции, обеспечивающие простоту использования для людей, не имеющих глубоких знаний в области компьютерных технологий, в интерактивном режиме;
СППР подчеркивают гибкость и адаптивность для приспособления к изменениям в окружающей среде и подходу пользователя к принятию решений. СППР включают системы, основанные на знаниях. Правильно спроектированная СППР – это интерактивная программная система, предназначенная для помощи лицам, принимающим решения, в сборе полезной информации из различных источников, таких как исходные данные, документы, личные знания и/или бизнес-модели, для выявления и решения проблем и принятия решений. Типичная информация, которую может собирать и представлять приложение для поддержки принятия решений, включает в себя:

инвентаризацию информационных активов (включая устаревшие и реляционные источники данных, кубы, хранилища данных и маркетплейсы данных),
сравнительные данные о продажах за разные периоды,
прогнозируемые данные о доходах, основанные на предположениях о продажах продукции.

История

Концепция поддержки принятия решений развилась главным образом из теоретических исследований организационного принятия решений, проведенных в Технологическом институте Карнеги в конце 1950-х и начале 1960-х годов, и работ по внедрению, выполненных в 1960-х годах. DSS стала самостоятельной областью исследований в середине 1970-х годов, а затем приобрела большую интенсивность в 1980-х годах. В середине и конце 1980-х годов из ориентированных на одного пользователя и модели систем поддержки принятия решений (DSS) развились системы поддержки принятия решений группами (GDSS), системы поддержки принятия решений организацией (ODSS) и системы информационной поддержки руководителей (EIS). Согласно Солу (1987), определение и область применения DSS менялись с годами: в 1970-х годах DSS описывалась как "компьютерная система, помогающая в принятии решений"; в конце 1970-х годов движение DSS начало фокусироваться на "интерактивных компьютерных системах, которые помогают лицам, принимающим решения, использовать базы данных и модели для решения слабо структурированных проблем"; в 1980-х годах DSS должна была предоставлять системы "с использованием подходящих и доступных технологий для повышения эффективности управленческой и профессиональной деятельности", а к концу 1980-х годов DSS столкнулась с новой задачей – проектированием интеллектуальных рабочих станций. Начиная примерно с 1990 года, хранилища данных и онлайн-аналитическая обработка (OLAP) начали расширять область применения DSS. По мере приближения нового тысячелетия появились новые аналитические приложения на основе веб-технологий. DSS также имеет косвенную связь с парадигмой пользовательского интерфейса гипертекста. Система PROMIS Университета Вермонта (для принятия медицинских решений) и система ZOG/KMS Университета Карнеги — Меллона (для принятия военных и деловых решений) были системами поддержки принятия решений, которые также стали важными прорывами в исследованиях пользовательского интерфейса. Более того, хотя исследователи гипертекста в основном были обеспокоены информационной перегрузкой, некоторые исследователи, в частности Дуглас Энгельбарт, сосредоточились конкретно на лицах, принимающих решения. С появлением более совершенных технологий отчетности DSS начала рассматриваться как критически важный компонент разработки управленческих систем. Примером этого является активное обсуждение DSS в образовательной среде.

Приложения

DSS теоретически может быть построена в любой области знаний. Одним из примеров является система поддержки клинических решений для медицинской диагностики. Существует четыре этапа в эволюции клинической системы поддержки принятия решений (CDSS): примитивная версия является автономной и не поддерживает интеграцию; второе поколение поддерживает интеграцию с другими медицинскими системами; третье – основано на стандартах, а четвертое – на сервисной модели. DSS широко используется в бизнесе и управлении. Исполнительная панель управления и другое программное обеспечение для повышения эффективности бизнеса позволяют быстрее принимать решения, выявлять негативные тенденции и лучше распределять ресурсы бизнеса. Благодаря DSS вся информация из любой организации представляется в виде диаграмм, графиков, то есть в обобщенном виде, что помогает руководству принимать стратегические решения. Например, одним из приложений DSS является управление и разработка сложных антитеррористических систем. Другие примеры включают банковского кредитного специалиста, проверяющего кредитоспособность заемщика, или инженерную фирму, участвующую в нескольких проектах и желающую оценить свою конкурентоспособность по затратам. Растущая область применения DSS, концепций, принципов и методов – сельскохозяйственное производство и маркетинг для устойчивого развития. Разработка и продвижение сельскохозяйственных СУП начались в 1990-х годах. Например, пакет DSSAT4, Система поддержки принятия решений для передачи агротехнологий, разработанная при финансовой поддержке USAID в 1980-х и 1990-х годах, позволила быстро оценить несколько систем сельскохозяйственного производства по всему миру для облегчения принятия решений на уровне фермы и на уровне государственной политики. Точное земледелие стремится адаптировать решения к конкретным участкам сельскохозяйственных полей. Однако существует множество ограничений для успешного внедрения DSS в сельском хозяйстве. DSS также широко используется в лесном хозяйстве, где длительный горизонт планирования и пространственная составляющая планирования предъявляют особые требования. Современные ССП охватывают все аспекты управления лесами – от транспортировки древесины и планирования вырубки до устойчивости и защиты экосистем. В этом контексте рассматривается возможность реализации одной или нескольких целей управления, связанных с поставкой товаров и услуг, которые могут быть предметом торговли или не быть ею, и часто ограничены ресурсами и проблемами принятия решений. Сообщество практики систем поддержки принятия решений в области лесного хозяйства предоставляет обширный репозиторий знаний о создании и использовании систем поддержки принятия решений в области лесного хозяйства. Конкретный пример – система канадских национальных железных дорог, которая регулярно тестирует свое оборудование с использованием системы поддержки принятия решений. Проблема, с которой сталкивается любая железная дорога, – это изношенные или дефектные рельсы, которые могут привести к сотням сходов с рельсов в год. Благодаря DSS канадской национальной железнодорожной системе удалось снизить частоту сходов с рельсов, в то время как другие компании испытывали рост этого показателя. DSS использовалась для оценки рисков при интерпретации данных мониторинга крупных инженерных сооружений, таких как плотины, башни, соборы или каменные здания. Например, Mistral – это экспертная система для мониторинга безопасности плотин, разработанная в 1990-х годах компанией Ismes (Италия). Она получает данные из автоматической системы мониторинга и проводит диагностику состояния плотины. Первый экземпляр, установленный в 1992 году на плотине Ридраколи (Италия), до сих пор работает круглосуточно, 365 дней в году. Она была установлена на нескольких плотинах в Италии и за рубежом (например, на плотине Итайпу в Бразилии) и на памятниках под названием Kaleidos. Mistral является зарегистрированным товарным знаком CESI. С 1990-х годов ГИС успешно используется в сочетании с DSS для отображения на карте оценок рисков в реальном времени на основе данных мониторинга, собранных в районе катастрофы в Валь-Поле (Италия).