Проектирование систем поддержки принятия решений
Федеральное агентство по образованию
Государственное
образовательное учреждение высшего
профессионального образования
«Санкт-петербургский
Филиал Санкт-петербургского государственного инженерно-экономического университета в городе Чебоксары
Кафедра: Информационных систем и математики
КУРСОВОЙ ПРОЕКТ
по дисциплине «Проектирование информационных систем»
на тему: «Проектирование систем поддержки принятия решений»
Выполнил: Охильков А.В.
студент группы
91-07
Проверила: ст. преп. Алякина Л.А.
Чебоксары-2011
Министерство образования и науки Российской Федерации
ГОУ ВПО Филиал «Санкт-Петербургского государственного инженерно-экономического университета» в г. Чебоксары
Кафедра информационных систем и математики
Дисциплина: «Проектирование информационных систем»
Задание на курсовой проект
студента группы 91 – 07
Охилькова Андрея Валерьевича
Тема: «Проектирование систем поддержки принятия решений»
Основные вопросы, подлежащие разработке (исследованию):
- Основные понятия и определения систем поддержки принятия решений
- Этапы разработки и проектирования систем поддержки принятия решений
- Принципы построения систем поддержки принятия решений
- Построение моделей бизнес-процессов в нотации IDEF 0 среде Ramus Educational
- Разработка информационно-логической модели в ERwin Data Modeler 7.3
- Создание в программной среде MS Visio диаграмм в соответствии с графической нотацией UML
Срок сдачи курсового проекта: «__»______2011 г.
Заведующий кафедрой: Шишкин Владимир Сергеевич
Руководитель
курсового проекта:____________
«__»_____ 2011 г
Министерство образования и науки Российской Федерации
ГОУ ВПО Филиал «Санкт-Петербургского государственного инженерно-экономического университета» в г. Чебоксары
Кафедра информационных систем и математики
Регистрационный номер №___
Факультет: Инженерно-экономический Курс: 4 Шифр________
Студент (Ф.И.О.) Охильков Андрей Валерьевич
Курсовой проект № ___ по ______________________________
допущен к защите «___»_____2011 г. Преподаватель ____________
Курсовой проект должна быть защищена _______________________
Курсовой проект защищен «__»______2011 г. с оценкой « »
Преподаватели (Ф.И.О., подпись) ____________________________
Рецензия
В курсовом проекте рассмотрены основы создания систем поддержки принятия решений, критерии их создания и эксплуатационные требования. Изучены основные компоненты систем и их архитектуры. Приведены задачи, решение которых значительно упрощается при внедрении систем поддержки принятия решений.
В практической части курсового проекта показан бизнес процесс деятельности рекламного агентства в диаграммах нотации IDEF 0, DFD, UML. В программной среде Ramus Educational созданные диаграммы соответствуют моделям «as is» и «to be».
Оглавление
Введение 5
Глава 1. Определение систем поддержки принятия решений 7
1.1. Основы систем, помогающих в принятии решений 7
1.2. Сущность и компоненты систем поддержки принятия решений 9
1.3. Виды систем поддержки принятия решений 16
1.4. Архитектура
систем поддержки принятия
Глава 2. Особенности проектирования систем поддержки принятия решений 23
2.1. Этапы
проектирования систем
2.2. Принципы построения систем поддержки принятия решений 29
2.3. Эксплуатационные
требования к системе
2.4. Задачи
системы поддержки принятия
Глава 3. Анализ бизнес-процессов деятельности рекламного агентства 32
3.1 Функциональная
модель деятельности
3.2. Информационно-логическая модель рекламного агентства 39
3.3. Создание
диаграмм в графической
Заключение 50
Список использованных источников 52
Введение
Принятие решения - акт целенаправленного воздействия на объект, основанный на анализе ситуации, определении цели, разработке программы достижения этой цели.
В той или иной степени системы поддержки принятия решений присутствуют в любой информационной системе. Поэтому, осознанно или нет, к задаче создания систем поддержки принятия решений организации приступают сразу после приобретения вычислительной техники и установки программного обеспечения. По мере развития бизнеса, упорядочения структуры организации и налаживания межкорпоративных связей, проблема разработки и внедрения систем поддержки принятия решений становится особенно актуальной. Одним из подходов к созданию таких систем стало использование хранилищ данных.
Современные системы поддержки принятия решения представляют собой системы, максимально приспособленные к решению задач повседневной управленческой деятельности, являются инструментом, призванным оказать помощь лицам, принимающим решения. С помощью систем поддержки принятия решения может производиться выбор решений некоторых неструктурированных и слабоструктурированных задач, в том числе и многокритериальных.
Целью данного курсового проекта является анализ и изучение проектирования систем поддержки принятия решений, их создание и введения в эксплуатацию.
Актуальность темы объясняется тем, что современное производство полностью зависит от принимаемых решений. И насколько уместными и качественными будут данные решения, настолько успешным будет предприятие, фирма или иная производственная структура. Возникает необходимость разработки инструментальных средств создания прикладных систем поддержки принятия решений, формализованного аппарата синтеза программного обеспечения систем поддержки принятия решений, ориентированных на решение того или иного класса задач и оптимальных в смысле заданных технико-экономических требований. В связи с этим актуальность темы исследования определяется необходимостью развития методологии создания систем поддержки решений.
Для этого были сформулированы следующие вопросы:
- Рассмотреть существующие виды систем поддержки принятия решений;
- Изучить архитектуру современных систем поддержки принятия решений;
- Разобрать основные этапы проектирования информационных систем поддержки принятия решений;
- Выявить эксплуатационные требования и задачи, которые должна решать система поддержки принятия решений.
В практической части были поставлены задачи, которые требуется решить:
- Составить в графической нотации IDEF0 диаграммы «as is» и «to be» бизнес процесса деятельности рекламного агентства;
- В графической нотации IDEF1X выполнить информационно-логическую модель деятельности рекламного агентства;
- Построить диаграммы UML, в т. ч.:
- Диаграммы деятельности;
- Диаграммы последовательности;
- Диаграммы классов;
- Диаграммы состояний;
- Диаграммы вариантов использования;
- Диаграммы развертывания;
- Диаграммы кооперации.
Глава 1.Определение систем поддержки принятия решений
1.1. Основы систем, помогающих в принятии решений
Система поддержки принятия решений (англ. DecisionSupportSystem, DSS) — компьютерная автоматизированная система, целью которой является помощь людям, принимающим решение в сложных условиях для полного и объективного анализа предметной деятельности. СППР возникли в результате слияния управленческих информационных систем и систем управления базами данных[14].
Это человеко-машинный вычислительный комплекс, ориентированный на анализ данных и обеспечивающий получение информации, необходимой для принятия решений в сфере управления. Такое разнообразие определений отображает широкий диапазон разных типов систем поддержки принятия решений. Но практически все виды этих компьютерных систем характеризуются четкой структурой, которая содержит три главных компонента, которые составляют основу классической структуры СППР, отличающей ее от других типов информационных систем.
Системы поддержки принятия решений обслуживают частично структурированные задачи, результаты которых трудно спрогнозировать заранее (имеют более мощный аналитический аппарат с несколькими моделями). Информацию получают из управленческих и операционных информационных систем. Используют эти системы все, кому необходимо принимать решение: менеджеры, специалисты, аналитики. Например, их рекомендации могут пригодиться при принятии решения покупать или взять оборудование в аренду[10].
Для анализа и выработок предложений в системах используются разные методы. Это могут быть: информационный поиск, интеллектуальный анализ данных, поиск знаний в базах данных, рассуждение на основе прецедентов, имитационное моделирование, эволюционные вычисления и генетические алгоритмы, нейронные сети, ситуационный анализ, когнитивное моделирование и др. Некоторые из этих методов были разработаны в рамках искусственного интеллекта. Если в основе работы систем поддержки принятия решений лежат методы искусственного интеллекта, то говорят об интеллектуальной системе, или ИСППР[15].
Главной
особенностью информационной технологии
поддержки принятия решений является
качественно новый метод
• система поддержки принятия решений в роли вычислительного звена и объекта управления;
• человек как управляющее звено, задающее входные данные и оценивающее полученный результат вычислений на компьютере.
Рис. 1. Информационная технология поддержки принятия решений как итерационный процесс
Окончание
итерационного процесса происходит
по воле человека. В этом случае можно
говорить о способности информационной
системы совместно с
1.2. Сущность и компоненты систем поддержки принятия решений
Системы поддержки принятия решений обладают следующими свойствами:
- интерактивность;
- интегрированность;
- доступность;
- гибкость;
- надежность.
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[15].
Рис. 2. Компоненты системы поддержки принятия решений
Подсистема обработки и хранения данных характеризуется всеми известными преимуществами построения и использования баз данных. Однако использование баз данных в составе систем поддержки принятия решений характеризуется определенными особенностями. Так, например, базы данных в составе систем поддержки принятия решений имеют значительно больший набор источников данных, включая внешние источники, особенно важные для принятия решений на высоких уровнях управления, а также источники некомпьютеризованных данных. Другой особенностью является возможность предварительного «сжатия» данных, поступающих из многочисленных источников, путем их предварительной совместной обработки процедурами агрегирования и фильтрации.
Данные играют в СППР важную роль. Они могут использоваться непосредственно пользователем или как исходные данные для расчета при помощи математических моделей[8].
Часть данных подсистема данных СППР получает от системы обработки операций, производимых фирмой. Однако лишь в редких случаях данные, полученные на уровне обработки коммерческих операций, оказываются полезными для систем поддержки принятия решений. Для того чтобы получить возможность использования, эти данные должны быть предварительно обработаны. Для этого имеются две возможности. Первая – использовать для обработки данных об операциях фирмы систем управления базами данных, входящую в СППР. Вторая – сделать обработку за пределами СППР, создав для этого специальную базу данных. Ясно, что вторая из указанных возможностей предпочтительнее для фирм, производящих большое количество коммерческих операций.
Обработанные данные об операциях фирмы образуют экстрактивные файлы, которые для повышения надежности и быстроты доступа хранятся за пределами СППР. Идея создания специальной базы данных для обработки операций фирмы базируется на целесообразности разделить сферу автоматической электронной обработки данных от сферы менее квалифицированного конечного пользователя. Помимо данных об операциях фирмы для функционирования СППР требуются и другие внутренние данные. Так, например, необходимы оценки управляющих, занятых в сферах маркетинга, финансов, производства, данные о движении персонала, инженерные данные и т. п. Эти данные должны быть своевременно собраны, введены и поддержаны.
Важное значение для поддержки решений на верхних уровнях управления, имеют данные из внешних источников. В числе необходимых внешних данных следует указать данные о конкурентах, национальной и мировой экономике. В отличие от внутренних данных внешние данные часто могут быть куплены у специализирующихся на их сборе организаций.
Подсистема данных, входящая в состав СППР, должна обладать следующими возможностями:
- возможностью составления комбинаций данных, получаемых из различных источников, посредством использования процедур агрегирования и фильтрации;
- быстрого прибавления или исключения того или иного источника данных;
- построения логической структуры данных в терминах пользователя;
- использования и манипулирования неофициальными данными для экспериментальной проверки рабочих альтернатив пользователя;
- управления данными при помощи широкого спектра функций управления, предоставляемых СУБД;
- обеспечения полной логической независимости базы данных, входящей в подсистему данных СППР, от других операционных баз данных, функционирующих в рамках фирмы.
Наряду с обеспечением доступа к данным система принятия решений обеспечивает доступ пользователя к моделям принятия решений. Это достигается введением в информационную систему соответствующих моделей и использованием в ней базы данных как механизма интеграции моделей и коммуникации между ними.
Процесс создания моделей должен быть гибким. Он должен включать в себя специальный язык моделирования, совокупность отдельных программных блоков и модулей, реализующих отдельные компоненты различных моделей, а также набор функций управления.
Использование моделей обеспечивает способность СППР к проведению анализа. Модели, используя математическую интерпретацию проблемы, при помощи определенных алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений. Например, модель линейного программирования дает возможность определить наиболее выгодную производственную программу выпуска нескольких видов продукции при заданных ограничениях на ресурсы.
Использование
моделей в составе
В настоящее время существует множество типов моделей и способов их классификации, например, по цели использования, области возможных приложений, способу оценки переменных и т. п.
Целью создания моделей являются либо оптимизация, либо описание некоторого объекта или процесса. Оптимизационные модели связаны с нахождением точек минимума или максимума некоторых показателей. Например, управляющие часто хотят знать, какие их действия ведут к максимизации прибыли (минимизации затрат). Модели оптимизации позволяют получать подобную информацию. Описательные модели описывают поведение некоторой системы и не предназначены для целей управления (оптимизации).
База моделей содержит основные технологии аналитического моделирования;
- анализ «если, то»;
- анализ чувствительности;
- оптимизационный анализ;
- анализ целевой функции;
- корреляционно-регрессионный анализ;
- анализ и прогнозирование на основе трендов.
Система управления базой моделей - программные средства, которые обеспечивают доступ к набору моделей, проводят обновление и замену базы моделей.
Модели в системах поддержки принятия решений образуют базу моделей, включающую в себя стратегические, тактические и оперативные модели, а также совокупность модельных блоков, модулей и процедур, используемых как элементы для построения моделей. Каждый тип моделей имеет свои уникальные характеристики.
Стратегические модели используются на высших уровнях управления для установления целей организации, объемов ресурсов, необходимых для их достижения, а также политики приобретения и использования этих ресурсов. Они могут быть также полезны для выбора вариантов размещения предприятий, прогнозирования политики конкурентов и т. п. Для стратегических моделей характерна значительная широта охвата, множество переменных, представление данных в сжатой агрегированной форме. Часто эти данные базируются на внешних источниках и могут иметь субъективный характер. Горизонт планирования в стратегических моделях обычно измеряется в годах. Эти модели обычно детерминистские, описательные, специализированные для использования на одной определенной фирме.
Тактические модели применяются управляющими среднего уровня для распределения и контроля использования имеющихся ресурсов. Среди возможных сфер их использования следует указать финансовое планирование, планирование требований к работникам, планирование увеличения продаж, построение схем компоновки предприятий. Эти модели применимы обычно лишь к отдельным частям фирмы (например, к системе производства и сбыта) и могут также включать в себя агрегированные показатели. Временной горизонт, охватываемый тактическими моделями, лежит между одним месяцем и двумя годами. Здесь также могут потребоваться данные их внешних источников, но основное внимание при реализации данных моделей должно быть уделено внутренним данным фирмы. Обычно тактические модели реализуются как детерминистские, оптимизационные и универсальные.
Оперативные модели используются на низших уровнях управления для поддержки принятия оперативных решений с горизонтом, измеряемым днями и неделями. Возможные применения этих моделей включают в себя введение дебиторских счетов и кредитных расчетов, календарное производственное планирование, управление запасами и т. д. Оперативные модели обычно используют для своих расчетов внутрифирменные данные. Они, как правило, детерминистские, оптимизационные и универсальные (т. е. могущие быть использованными в различных организациях).
Интерфейс должен обладать следующими возможностями:
- манипулировать различными формами диалога, изменяя их в процессе решения по выбору пользователя;
- передавать данные системе различными способами;
- получать данные от различных устройств системы в различном формате;
- гибко поддерживать (оказывать помощь по запросу, подсказывать) знания пользователя.
Эффективность и гибкость СППР в решении определенных задач во многом зависит от характеристик используемого интерфейса. Интерфейс включает в себя программную систему управления диалогом (СУД), компьютер и самого пользователя.
Язык пользователя – это те действия, которые пользователь производит в отношении системы путем использования возможностей клавиатуры, электронных карандашей, пишущих на экране, джойстика, «мыши», команд, подаваемых голосом, и т. п. Наиболее простой формой языка действий является создание форм входных и выходных документов. Получив входную форму (документ), пользователь заполняет его необходимыми данными и вводит в компьютер. Система поддержки принятия решений производит необходимый анализ и выдает результаты в виде выходного документа установленной формы.
Значительно возросла за последнее время популярность визуального интерфейса, в основу которого положено использование специального устройства – «мыши». С помощью этого устройства пользователь выбирает представленные ему на экране в форме картинок объекты и действия, реализуя, таким образом, язык действий.
Управление
компьютером при помощи человеческого
голоса – самая простая и поэтому
самая желанная форма языка действий.
Она еще недостаточно разработана
и поэтому мало популярна в
СППР. Существующие разработки требуют
от пользователя серьезных ограничений
(ограниченного набора слов и выражений;
специального устройства, учитывающего
особенности голоса пользователя; управление
должно осуществляться в виде дискретных
команд, а не в виде обычной гладкой
речи). Технология этого подхода
интенсивно совершенствуется, и в
ближайшем будущем можно
Совершенствование интерфейса СППР определяется успехами в развитии каждой из трех указанных компонент.
Важным
измерителем эффективности
1.3.Виды систем поддержки принятия решений
Существует большое количество систем поддержки принятия решений разного уровня, назначения, отраслевой и функциональной принадлежности.
Институциональные системы поддержки принятия решений - системы для решения сложных комплексных задач предприятия. Пример: решение задач стратегического планирования.
Специальные
системы поддержки принятия решений
(для данного случая) - системы
для решения несложных
СППР для решения проблем в конкретных отраслях (машиностроение, банковское дело) относят к отраслевым системам.
СППР функциональные - финансовые, маркетинговые.
Существуют СППР государственного уровня.
Возможно комбинирование обычных программных продуктов, которые формируют отчеты и СППР.
Наибольшее количество СППР помогает в решении задач по стратегическому планированию, управлению, развитию предприятия, далее - на операционное управление и распределение ресурсов. К известным коммерческим реализациям СППР принадлежат:
«Симплан» (корпоративное управление)
«Прожектор» (финансовое планирование)
«Инвестор» (управление инвестициями)
MarketingExpert (планирование маркетинговой деятельности).
Групповые СППР - это интерактивная компьютерная система, которая упрощает коллективное решение структурированных и слабоструктурированных проблем группой. Наиболее известными примерами группового обеспечения являются: LotusNotes, MicrosoftExchange, Communicator, GroupWise.
Исполнительные информационные системы - компьютерные системы, которые предназначены для обеспечения текущей и тематической информацией топ-менеджеров для поддержки исполнительных решений на базе использования сетевых рабочих станций. Специализация исполнительных информационных систем - мониторинг событий трендов как внутренних, так и внешних. Программное обеспечение исполнительных информационных систем: CommandCenter, Commander EIS, ExecutiveEdge.
Геоинформационные системы - набор программно-технических способов, предназначенных для реализации технологий обработки пространственно привязанной информации и генерации результирующих тематических и объектных карт.
Для подачи информации, связанной с географическими регионами, наиболее удобным представлением являются тематические карты, которые не только выступают как способ визуализации данных, но и дают возможность интерактивного взаимодействия пользователя и системы.
1.4. Архитектура систем поддержки принятия решений
На сегодняшний день можно выделить четыре наиболее популярных типа архитектур систем поддержки принятия решений:
- функциональная система поддержки принятия решений;
- независимые витрины данных;
- двухуровневое хранилище данных;
- трехуровневое хранилище данных.
Функциональная СППР (Рис. 3) является наиболее простой с архитектурной точки зрения. Такие системы часто встречаются на практике, в особенности в организациях с невысоким уровнем аналитической культуры и недостаточно развитой информационной инфраструктурой.
Источник данных
Источник данных
Источник данных
Источник данных
Рис. 3. Схема функциональной СППР
Характерной
чертой функциональной СППР является
то, что анализ осуществляется с
использованием данных из оперативных
систем.
Преимущества:
- Быстрое внедрение за счет отсутствия этапа перегрузки данных в специализированную систему
- Минимальные затраты за счет использования одной платформы
Недостатки:
- Единственный источник данных, потенциально сужающий круг вопросов, на которые может ответить система
- Оперативные системы характеризуются очень низким качеством данных с точки зрения их роли в поддержке принятия стратегических решений. В силу отсутствия этапа очистки данных, данные функциональной СППР, как правило, обладают невысоким качеством
- Большая нагрузка на оперативную систему. Сложные запросы могут привести к остановке работы оперативной системы, что весьма нежелательно
