2014-02-17
1018
Характеристика ЭСППР по выделенным признакам
Приведем характерные особенности ЭСППР по выделенным выше признакам.
| Таблица 12.5. Особенности ЭСППР по выделенным признакам | |
| 1. Технические спецификации | |
| 1.1. Наименование системы | ЭСППР |
| 1.2. Тип пользователя | Лицо, принимающее решения |
| IT-составляющая (перечень используемых информационных технологий) | Программное обеспечение ЭСППР разработано на языке программирования MS Visual C# в среде Microsoft Visual Studio 2005. База данных системы разработана и функционирует в РСУБД Microsoft SQL Server 2005. Аналитическая отчетность системы реализо-вана и функционирует в ProСlarity Analytics Server. Многомерные витрины данных для аналитической отчетности реализованы и функционируют в Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services |
| 1.4. Совместимость с другими программными продуктами | В текущей версии системы совместимость не реализована |
| 2. Особенности интерфейса | Обеспечивает доступ конечных пользователей к системе с применением технологии "Тонкий клиент" (через интернет-браузер и веб-сервер) |
| 3. Методы принятия решений, используемые в СППР | Текущая версия системы содержит около 50-ти математических методов принятия решений |
| 4. Особенности ввода исходных данных | Входные данные задаются пользователем вручную либо копируются из существующих в системе вариантов решения задачи |
| 5. Особенности представления результата решения задачи | Выходные данные формируются в виде отчета, содержащего результаты решения задачи с использованием различных математических методов. В ЭСППР реализован модуль аналитической отчетности, характеризующий эффективность использования системы |
| 6. Наличие базы знаний | База знаний содержит набор правил выбора соответствующих моделей и методов принятия решений для обоснования альтернатив в зависимости от конкретной реализации элементов поставленной задачи |
| 7. Наличие базы данных | База данных содержит информацию, необходимую для проведения расчетов; описания задач и методов принятия решений; формирования отчетов; поддержки многоязычного интерфейса, добавления новых методов принятия решений без изменения программного кода системы |
| 8. Оценка альтернатив | |
| 8.1. Способы задания множества альтернатив | Множество альтернатив может быть конечным или представлено в виде подмножества n-мерного пространства |
| 8.2. Способы задания предпочтений на множестве альтернатив | Могут быть заданы количественные оценки или порядковые оценки альтернатив по каждому критерию (признаку) |
| 8.3. Принципы согласования оценок альтернатив по различным признакам | Принципы большинства; Парето; последовательного рассмотрения критериев. Возможно решение задачи в два этапа: на первом этапе для согласования оценок альтернатив с позиций различных критериев (признаков) применяется принцип Парето, на втором этапе - принцип большинства |
| 8.4. Способы задания относительной значимости признаков (критериев) | Экспертно в 10- или 100-балльной шкале |
| 8.5. Проверка согласованности оценок альтернатив по отдельным признакам | отсутствует |
| 9. Возможность согласования оценок альтернатив в различных проблемных ситуациях | |
| 9.1. Принципы согласования оценок альтернатив в различных проблемных ситуациях в условиях неопределенности | Принципы Парето; пессимизма; оптимизма; Гурвица; антагонистического игрока; Сэвиджа; Лапласа |
| 9.2. Принципы согласования оценок альтернатив в различных проблемных ситуациях с учетом вероятности их появления | Принципы большинства; Байеса |
| 10. Организация работы с экспертами | |
| 10.1. Возможность привлечения экспертов | Работа с экспертами реализована во всех методах принятия групповых решений |
| 10.2. Учет коэффициентов компетентности экспертов | Коэффициенты компетентности экспертов вводятся в 10- или 100-балльной шкале |
| 10.3. Принципы согласования оценок экспертов | Принципы большинства и Парето. Возможно решение задачи в два этапа. На первом этапе для согласования оценок альтернатив с позиций различных экспертов применяется принцип Парето, на втором этапе - принцип большинства |
| 10.4. Оценка согласованности мнений экспертов | отсутствует |
Специализированные аналитические приложения
Специализированные аналитические приложения
Перечисленные выше классы аналитических приложений носят общий характер и в той или иной мере могут быть использованы организациями различной отраслевой принадлежности (хотя конкретные модели, конечно же, будут учитывать как особенности отрасли, так и индивидуальные особенности отдельных организаций). Тем не менее, нельзя забывать и о том, что отраслевая специфика может порождать специфические классы аналитических задач, свойственных тем или иным предметным областям. Информатизацию таких задач осуществляют специализированные аналитические приложения для конкретных предметных областей. Примерами таких решений могут служить системы инвестиционного анализа и системы анализа рынка ценных бумаг.
Системы инвестиционного анализа помогают произвести экономическую оценку инвестиционных проектов с учетом предполагаемых инвестиций и ожидаемых результатов на основе довольно широкого набора методов и моделей. Примерами таких систем могут служить отечественные разработки Project Expert и Prime Expert.
Системы анализа рынка ценных бумаг позволяют анализировать сведения, поступающие из различных источников информации о фондовом рынке, включая открытые базы данных и системы биржевой торговли. Примерами таких систем могут служить системы технического анализа Omega Research ProSuite и MetaStock. Кроме того, среди аналитических приложений этого класса присутствуют системы, реализующие другие методы, например, методы фундаментального анализа ценных бумаг, статистические или нейросетевые методы.
Можно отметить, что круг информационных систем, относящихся к аналитическим приложениям, весьма широк. Впрочем, это не удивительно, учитывая емкость понятия "экономический анализ", разнообразие аналитических задач и применяемых для их решения методов и моделей. Также отметим, что хотя большинство аналитических систем так или иначе основаны на обработке количественной информации, это не исключает возможности использования экспертных оценок, применяемых для поддержки принятия решений в случаях, когда по тем или иным причинам количественные оценки не представляются возможными.
Лекция 13
