****************** Государственный Технический Университет

Кафедра ************************************ 
 
 

     Курсовая  работа

по дисциплине: «Теория принятия решений» 

на тему: «Системы поддержки принятия решений». 
 
 
 
 

Калининград

2011 

Оглавление

1. Введение…………………………………………………………………. 3

2. Системы поддержки принятия решений …………………….……….. 4

3. Классификация СППР ……………………..…………………………... 5

4. Эволюция СППР………………………………………………………… 7

5. Классификация задач…………………………...….….……….……….. 8

6. Структурирование множества альтернатив ……………….…………. 9

7. Области применения …………………………………………………... 11

8. Рынок СППР……………………………………………………………. 13

9. Заключение ……………………………………………………………... 14

Список литературы ……………………………………………………….. 15

1. Введение

     Информационная  система может быть определена с технической точки зрения как набор взаимосвязанных компонентов, которые собирают, обрабатывают, запасают и распределяют информацию, чтобы поддержать принятие решений и управление в организации.

     С позиции делового видения информационная система представляет собой организационные  и управленческие решения, основанные на информационных технологиях, в ответ  на вызов, посылаемый окружающей средой.

     Понимать  информационные системы - это не означает быть грамотным в использовании  компьютеров, менеджер должен более  широко понимать сущность организации, управления и технологий информационных систем и их возможность обеспечить решение проблем в деловой  окружающей среде.

      Деятельность  менеджеров связана с необходимостью ежедневно принимать решения  различной сложности. Существенную помощь в этом оказывают информационные системы, в основном автоматизированные информационные системы.

      В первую очередь эта помощь связана  с необходимостью сбора требуемой  для принятия решения информации. Однако обладание информацией - необходимое, но недостаточное условие для  принятия правильного решения. Необходимо еще хорошо знать предметную область, обладать навыками принятия решений, владеть  целым набором средств и методов. Поэтому при принятии действительно  сложных решений необходимо привлекать экспертов - специалистов в различных  областях знаний. Однако чтобы эффективно использовать знания, экспертов, нужно, во-первых, знать, какие эксперты Вам  необходимы, во-вторых, какие вопросы  ставить перед ними, и, наконец, как  использовать их знания для принятия решения. При этом задача принятия решения  все равно остается за менеджером.

      Главной задачей при принятии решения  является выбор варианта, наилучшего для достижения некоторой цели, или  ранжирование множества возможных  вариантов по степени их влияния  на достижение этой цели.

      Применительно к задаче выбора варианта информатизации в качестве главной цели фирмы  может быть повышение рентабельности фирмы, а критериями оценки вариантов  могут выступать затраты на информатизацию, способность поддерживать решения, возможность адаптации к другим видам деятельности фирмы, возможность  защиты информации, время реакции  на запрос, надежность оборудования и  пр.

      Примерами могут служить: выбор направления  развития фирмы, варианта автоматизации  деятельности компании, определение  варианта размещения филиала, типа выпускаемого или закупаемого товара, выбор  помещения под офис, типа оборудования, кредитора, соисполнителя работы, назначение на вакантную должность одного из многих кандидатов и т.д.

      Следующие задачи принятия решений - поиск критериев  оценки альтернатив и преодоление  многокритериальности. Наконец - сама задача выбора, а затем и реализации решений. Существует много методов  решения проблем, возникающих на стадиях и этапах процесса принятия решений. Все эти методы в виде соответствующего математического  аппарата реализованы в специальных  информационных системах - системах поддержки  принятия решений (СППР).

     Системы поддержки принятия решений уже  достаточно давно используются в  развитых странах, но пока еще не получили широкого распространения в нашей  стране.

2. Системы поддержки принятия решений

     Системы поддержки принятия решений (DSS) - это компьютерные системы, почти всегда интерактивные, разработанные, чтобы помочь менеджеру (или руководителю) в принятии решений. DSS включают и данные, и модели, чтобы помочь принимающему решения решить проблемы, особенно те, которые плохо формализованы.

     Несмотря  на то, что история исследований задач и процессов принятия решений  восходит к 1738г., когда Бернулли и  Ла Плас установили логарифмическую  форму нелинейной функции полезности денег, актуальность они не потеряли.

Применение СППР основано на экономической целесообразности и определяется сложностью задач, которые  решают с их помощью.

      Итак, система поддержки принятия решений - диалоговая автоматизированная информационная система, использующая правила принятия решений и соответствующие модели с базами данных, а также интерактивный  компьютерный процесс моделирования, поддерживающий принятие самостоятельных  и неструктурированных решений  отдельными менеджерами и личным опытом лица, принимающего решения, для  получения конкретных, реализуемых  решений проблем, не поддающихся  решению обычными методами. Системы  поддержки принятия решений - это  одна из важнейших категорий информационных систем управления.

      В последнее время СППР начинают применяться  и в интересах малого и среднего бизнеса (например, выбор варианта размещения торговых точек, выбор кандидатуры  на замещение вакантной должности, выбор варианта информатизации и  т. д.). В общем, они способны поддержать индивидуальный стиль и соответствовать  персональным потребностям менеджера.

3. Классификация СППР

     Для СППР отсутствует не только единое общепринятое определение, но и исчерпывающая  классификация. Разные авторы предлагают разные классификации.

     На  уровне пользователя Haettenschwiler (1999) делит  СППР на пассивные, активные и кооперативные СППР.

     Пассивной СППР называется система, которая помогает процессу принятия решения, но не может вынести предложение, какое решение принять.

     Активная СППР может сделать предложение, какое решение следует выбрать.

     Кооперативная позволяет ЛПР изменять, пополнять или улучшать решения, предлагаемые системой, посылая затем эти изменения в систему для проверки. Система изменяет, пополняет или улучшает эти решения и посылает их опять пользователю. Процесс продолжается до получения согласованного решения.

     На  концептуальном уровне Power (2003) отличает СППР,

• управляемые сообщениями (Communication-Driven DSS), СППР,
• управляемые данными (Data-Driven DSS), СППР,
• управляемые документами (Document-Driven DSS), СППР,
• управляемые знаниями (Knowledge-Driven DSS) и СППР,
• управляемые моделями (Model-Driven DSS). СППР.

       Управляемые моделями, характеризуются в основном доступ и манипуляции с математическими моделями (статистическими, финансовыми, оптимизационными, имитационными). Отметим, что некоторые OLAP-системы, позволяющие осуществлять сложный анализ данных, могут быть отнесены к гибридным СППР, которые обеспечивают моделирование, поиск и обработку данных.

     Управляемая сообщениями (Communication-Driven DSS) (ранее групповая  СППР - GDSS) СППР поддерживает группу пользователей, работающих над выполнением общей  задачи.

     СППР, управляемые данными (Data-Driven DSS) или  СППР, ориентированные на работу с  данными (Data-oriented DSS) в основном ориентируются  на доступ и манипуляции с данными. СППР

     Управляемые документами (Document-Driven DSS), управляют, осуществляют поиск и манипулируют неструктурированной информацией, заданной в различных форматах. Наконец, СППР.

     Управляемые знаниями (Knowledge-Driven DSS) обеспечивают решение задач в виде фактов, правил, процедур.

     На  техническом уровне Power (1997) различает  СППР всего предприятия и настольную СППР. СППР всего предприятия подключена к большим хранилищам информации и обслуживает многих менеджеров предприятия. Настольная СППР – это  малая система, обслуживающая лишь один компьютер пользователя. Существуют и другие классификации (Alter , Holsapple и Whinston, Golden, Hevner и Power). Отметим лишь, что превосходная для своего времени классификация Alter‘a, которая разбивала все СППР на 7 классов, в настоящее время несколько устарела.

     В зависимости от данных, с которыми эти системы работают, СППР условно  можно разделить на оперативные  и стратегические. Оперативные СППР предназначены для немедленного реагирования на изменения текущей  ситуации в управлении финансово-хозяйственными процессами компании. Стратегические СППР ориентированы на анализ значительных объемов разнородной информации, собираемых из различных источников. Важнейшей целью этих СППР является поиск наиболее рациональных вариантов  развития бизнеса компании с учетом влияния различных факторов, таких  как конъюнктура целевых для  компании рынков, изменения финансовых рынков и рынков капиталов, изменения  в законодательстве и др. СППР первого  типа получили название Информационных Систем Руководства (Executive Information Systems, ИСР). По сути, они представляют собой  конечные наборы отчетов, построенные  на основании данных из транзакционной информационной системы предприятия, в идеале адекватно отражающей в  режиме реального времени основные аспекты производственной и финансовой деятельности. Для ИСР характерны следующие основные черты:

     • отчеты, как правило, базируются на стандартных для организации  запросах; число последних относительно невелико;

     • ИСР представляет отчеты в максимально  удобном виде, включающем, наряду с  таблицами, деловую графику, мультимедийные возможности и т. п.;

     • как правило, ИСР ориентированы  на конкретный вертикальный рынок, например финансы, маркетинг, управление ресурсами.

     СППР  второго типа предполагают достаточно глубокую проработку данных, специально преобразованных так, чтобы их было удобно использовать в ходе процесса принятия решений. Неотъемлемым компонентом  СППР этого уровня являются правила  принятия решений, которые на основе агрегированных данных дают возможность менеджерам компании обосновывать свои решения, использовать факторы устойчивого роста бизнеса компании и снижать риски. СППР второго типа в последнее время активно развиваются. Технологии этого типа строятся на принципах многомерного представления и анализа данных (OLAP).

     При создании СППР можно использовать Web-технологии. В настоящее время СППР на основе Web-технологий для ряда компаний являются синонимами СППР предприятия.

     Архитектура СППР представляется разными авторами по-разному. Приведем пример. Marakas (1999) предложил  обобщенную архитектуру, состоящую  из 5 различных частей: (a) система  управления данными (the data management system - DBMS), (b) система управления моделями (the model management system – MBMS), (c) машина знаний (the knowledge engine (KE)), (d) интерфейс пользователя (the user interface) и (e) пользователи (the user(s)).

4. Эволюция СППР

      В процессе своего развития системы поддержки  принятия решений прошли следующий  эволюционный путь

      Первые  системы - системы обработки транзакций (TSP)-это компьютерные системы, предназначенные  для выполнения рутинных операций регистрации, накопления, хранения и выдачи информации в заранее заданной форме. Как  видим, в рамках таких систем принятие решений обеспечивалось только информацией.

      Следующим этапом развития информационных систем было появление концепции автоматизированной системы управления. У нас эта  концепция получила название АСУ, а  на Западе - МIS (Management Information System). MIS - это  компьютерная система, предназначенная  для выборки и интеграции данных из многих источников для обеспечения  своевременной информацией, необходимой  для принятия управленческих решений. Основные положения этой концепции - централизация обработки информации в едином вычислительном центре, использование  аппаратных и программных средств  обработки данных в целях сокращения персонала и накладных расходов, появление понятия базы данных, систем управления базами данных. Существует довольно много достоинств и недостатков  у этой концепции. Мы не будем их обсуждать здесь в, полной мере, поскольку недостатки устранялись, а завоевания этой концепции использовались в последующих поколениях систем.

      Уровень поддержки решений при использовании  данной концепции - информационный, применяются  отдельные модели и методы для  принятия оптимальных решений.

      Отметим, что в существенной мере характер всех поколений систем и их концепций  определялся техническими возможностями  обработки информации, имеющимися на тот период.

      Системы автоматизации конторской деятельности реализовывали распределенные базы данных. Устранялась излишняя централизация. Появились локальные вычислительные сети на базе средних ЭВМ. Уровень  поддержки решений - информационный, применяются отдельные модели и  методы для принятия оптимальных  решений. OAS - это компьютерная система  для выполнения комплекса операций функционирования системы управления как таковой.

      Следующий этап - системы DDS. DDS - это диалоговая компьютерная система, использующая формализованные  правила и модели объекта управления совместно с базой данных и  личным опытом менеджера для выработки  и проверки вариантов управленческих решений. Как видим, система этого  рода не обеспечивает информационно  процесс принятия решений, а участвует  в нем. 

5. Классификация задач 

    Любая задача принятия решения представляется в виде: <T, A, K, X, F, G, D>, где T – постановка задачи, A – множество допустимых альтернатив, K – множество критериев выбора (способов оценки эффективности вариантов решения), X – множество методов измерения отношения между вариантами F – отображение множества допустимых вариантов на множество критериальных оценок, G – система предпочтений экспертов, D – решающее правило, отражающее эту систему предпочтения.

    Каждый  из элементов этого набора может  служить классификационным признаком.

    Традиционно рассматривается следующая классификация:

     1) По виду отображения F

     F: A * K

    Может иметь детерминированный, вероятностный  и неопределенный вид. В связи  с этим выделяются следующие задачи:

• в условиях определенности (если имеется достаточное и достоверное количество информации, пример – задачи оптимизации)
• в условиях риска. Возникает, когда возможные исходы можно описать с помощью некоторого вероятностного распределения. Такое описание может быт получено либо статистическими, либо экспертными методами.
• в условиях неопределенности. Все остальные задачи. Информация о задаче неполная, неточная. Форм. методы либо отсутствуют, либо слишком сложны.

     2) По мощности множества К. Задачи  могут быть однокритериальные  и многокритериальные.

     3) По типу системы предпочтения  экспертов (G)

• системы предпочтения одного ЛПР (задачи индивидуального принятия решений)
• коллективная ЗПР

6. Структурирование множества альтернатив 

Рассмотрим  основные типы структур. Первый из них  называется КЛАССИФИКАЦИЯ. 

                                                                            рис. 1 

     Слева изображено неструктурированное множество  альтернатив. Справа показано разбиение  исходного множества на 4 класса. Можно считать, что каждый класс  есть подмножество исходного множества  альтернатив. Здесь важно отметить, что классы НЕУПОРЯДОЧЕНЫ друг относительно друга. Т.е. нельзя сказать, что какой-то класс "важнее (лучше, старше, дороже и п.т.)" другого. Например, людей можно классифицировать по полу или национальности. Правильная постановка диагноза - также пример классификации. Компьютерные системы, помогающие врачу ставить диагноз, существуют. И решают они именно задачу классификации, т.е. отнесения больного к нужному классу, который эквивалентен названию болезни. (А как же быть с легкими и тяжелыми заболеваниями? Ведь по определению классы НЕ упорядочены. Действительно, заболевания можно упорядочивать по тяжести, но здесь мы договоримся не принимать это в расчет.)

    Второй  способ структурирования называется СТРАТИФИКАЦИЯ. Это название произошло от английского термина "страта", (strata) что означает "слой", "пласт". Иными словами, стратификация есть разбиение множества на ряд уровней или слоев. В отличие от классов, страты упорядочены.

                                                    рис. 2

    Серая и зеленая альтернативы помещены на верхнюю страту. Это означает, что они одинаковы по значимости (для ЛПР) и, одновременно, важнее (лучше) остальных альтернатив. В примере  с обменом квартиры, если удалось  стратифицировать варианты, то окончательный  выбор, естественно, будет сделан среди  вариантов, занимающих верхнюю страту. Удобно считать, что страты выражают некоторые уровни "качества". Несколько  примеров классических стратификаций:

• оценки уровня знаний ("отлично", "хорошо" и т.д.)
• звезды отелей
• спортивные разряды

    Связь страт с неким абстрактным "качеством" крайне важна для понимания идеи стратификации. Пятизвездный отель  не просто лучше двухзвездного, а  можно говорить на сколько он лучше.

    Следующий способ структурирования называется РАНЖИРОВАНИЕ. Внешне он напоминает стратификацию (см. предыдущий рисунок), но в отличие от нее уровни НЕ выражают "качества", а трактуются просто как "номер в списке". Это различие настолько важно, что на нем стоит остановиться подробнее. Упорядочение называется ранжировкой, если указан только номер места объекта в упорядочении (и больше ничего). Если нам сообщают только места, полученные спортсменами по результатам соревнований (но не сообщают результаты), то это - типичная ранжировка. Например, объявляют, что первые 3 места распределились следующим образом:

1. Иванов
2. Петров
3. Сидоров

    Если  указанные спортсмены - прыгуны в  высоту, то, зная результаты каждого, можно  было бы говорить на сколько, к примеру, Иванов прыгнул выше Петрова или  Сидорова. Знание только мест (без результатов) дает нам право говорить, что Иванов лучше Петрова, но не дает нам возможности  говорить "на сколько лучше". Места  в ранжировке естественно называются "рангами". Ранг 1 принято присваивать  наилучшему объекту. (Вспомним морское "капитан 1-го ранга"). Итак, в отличие  от стратификации, здесь играет роль только номер "полочки", на которую  кладут альтернативы. Один и тот  же ранг может быть присвоен нескольким объектам. Тогда ранжировка называется нестрогой. Тогда как в строгой  ранжировке каждому объекту присваивается  уникальный номер ранга. В терминах спортивного примера, нестрогая  ранжировка - это когда Петров и  Сидоров делят второе место.

Мы рассмотрели  в общих чертах основные понятия  структуризации множества альтернатив. Вспомним теперь, что структура была нам нужна не сама по себе, а с  целью выполнить ВЫБОР. Классификация  здесь стоит особняком, поскольку  для нее выбор сводится по сути к выбору определенного класса, к  которому следует отнести альтернативу. Стратификация и ранжировка предоставляют  нам более широкие возможности  выбора. Методы структуризации - это  по существу и есть сердцевина поддержки  принятия решений.

7. Области применения

Телекоммуникации

Телекоммуникационные  компании используют СППР для подготовки и принятия комплекса решений, направленных на сохранение своих клиентов и минимизацию  их оттока в другие компании. СППР позволяют  компаниям более результативно  проводить свои маркетинговые программы, вести более привлекательную  тарификацию своих услуг.

Анализ  записей с характеристиками вызовов  позволяет выявлять категории клиентов с похожими стереотипами поведения, с тем чтобы дифференцировано подходить к привлечению клиентов той или иной категории.

Есть  категории клиентов, которые постоянно  меняют провайдеров, реагируя на те или  иные рекламные компании. СППР позволяют  выявить наиболее характерные признаки «стабильных» клиентов, т.е. клиентов, длительное время остающихся верными  одной компании, давая возможность  ориентировать свою маркетинговую  политику на удержание именно этой категории клиентов. 
 

Банковское  дело

СППР  используются для более качественного  мониторинга различных аспектов банковской деятельности, таких как  обслуживание кредитных карт, займов, инвестиций и так далее, что позволяет  значительно повысить эффективность  работы.

Выявление случаев мошенничества, оценка риска  кредитования, прогнозирование изменений  клиентуры – области применения СППР и методов добычи данных. Классификация  клиентов, выделение групп клиентов со сходными потребностями позволяет  проводить целенаправленную маркетинговую  политику, предоставляя более привлекательные  наборы услуг той или иной категории  клиентов.

Страхование

Набор применений СППР в страховом бизнесе  можно назвать классическим - это  выявление потенциальных случаев  мошенничества, анализ риска, классификация  клиентов.

Обнаружение определенных стереотипов в заявлениях о выплате страхового возмещения, в случае больших сумм, позволяет  сократить число случаев мошенничества  в будущем.

Анализируя  характерные признаки случаев выплат по страховым обязательствам, страховые  компании могут уменьшить свои потери. Полученные данные приведут, например, к пересмотру системы скидок для  клиентов, подпадающих под выявленные признаки.

Классификация клиентов дает возможность выявить  наиболее выгодные категории клиентов, чтобы точнее ориентировать существующий набор услуг и вводить новые  услуги.

Розничная торговля

Торговые  компании используют технологии СППР для решения таких задач, как  планирование закупок и хранения, анализ совместных покупок, поиск шаблонов поведения во времени.

Анализ  данных о количестве покупок и  наличии товара на складе в течение  некоторого периода времени позволяет  планировать закупку товаров, например, в ответ на сезонные колебания  спроса на товар.

Часто, покупая какой либо товар покупатель приобретает вместе с ним и  другой товар. Выявление групп таких  товаров позволяет, например, помещать их на соседних полках, с тем, чтобы  повысить вероятность их совместной покупки.

Поиск шаблонов поведения во времени дает ответ на вопрос «Если сегодня  покупатель приобрел один товар, то через  какое время он купит другой товар?». Например, приобретая фотоаппарат, покупатель, вероятно, в ближайшем будущем  станет приобретать пленку, пользоваться услугами по проявке и печати.

7. Рынок СППР

     На  рынке СППР компании предлагают следующие  виды услуг по созданию систем поддержки  принятия решений:

• Реализация пилот-проектов по СППР-системам, с целью демонстрации руководству Заказчика качественного потенциала аналитических приложений.
• Создание совместно с Заказчиком полнофункциональных СППР-систем, включая хранилище данных и средства Business Intelligence.
• Проектирование архитектуры хранилища данных, включая структуры хранения и процессы управления.
• Создание «витрин данных» для выделенной предметной области.
• Установка и настройка средств OLAP и Business Intelligence; их адаптация к требованиям Заказчика.
• Анализ инструментов статистического анализа и «добычи данных» для выбора программных продуктов под архитектуру и потребности Заказчика.
• Интеграция систем СППР в корпоративные интранет-сети Заказчика, автоматизация электронного обмена аналитическими документами между пользователями хранилища.
• Разработка Информационных Систем Руководителя (EIS) под требуемую функциональность.
• Услуги по интеграции баз данных в единую среду хранения информации
• Обучение специалистов Заказчика технологиям хранилищ данных и аналитических систем, а также работе с необходимыми программными продуктами.
• Оказание консалтинговых услуг Заказчику на всех стадиях проектирования и эксплуатации хранилищ данных и аналитических систем.
• Комплексные проекты создания/модернизации вычислительной инфраструктуры, обеспечивающей функционирование СППР: решения любого масштаба, от локальных систем до систем масштаба предприятия/концерна/отрасли.