Системы поддержки принятия решений и программные средства для их построения

Организационно-экономическое управление, представляет собой дискретный процесс целена­правленного воздействия на объект. Такое воздействие возмож­но, если известны правила принятия решения и информация, на основании которых оно принимается. Очевидно, что от этих двух условий во многом зависит качество управления. Таким образом, система, предназначенная для поддержки принятия решений, должна обладать по крайней мере двумя свойствами: 1) как можно полнее аккумулировать в себе знания и опыт в данной сфере принятия решений; 2) уметь генерировать про­стые и эффективные прототипы этих решений.

Взаимосвязь «цель-решение» не является однозначной вследствие существования множества путей достижения одной и той же цели.

Практически в каждой системе управления бюджетом любого уровня - от федеральных структур до региональных и руководства отдельных финансовых органов, есть люди, которые анализируют информацию и готовят решения. Насколько хорошо они это делают зависит, прежде всего, от их творческих способностей и профессиональной подготовки, но в немалой степени это зависит и от того, насколько хорошо они вооружены современными информационными технологиями. Когда аналитический материал требуется подготовить в условиях отчаянной нехватки времени, то без потери качества анализа не обойдется даже высококлассный профессионал, а часто требуемый материал просто не удается подготовить, и решение принимается только на основе опыта руководителя. Эффективность труда аналитика напрямую зависит от качества инструментария, которым он располагает.

Эффективное управление сложной бюджетной системой на всех уровнях (федеральном, субъектов Федерации, местное самоуправление) сегодня немыслимо без применения передовых информационных технологий - систем поддержки принятия решений (СППР).

СППР - это совокупность интеллектуальных информационных приложений и инструментальных средств, которые используются для манипулирования данными, их анализа и предоставления результатов такого анализа конечному пользователю. Современная СППР позволяет предсказывать степень влияния принятых решений в области бюджетной и налоговой политики на дальнейшее развитие бюджетного процесса.

СППРотносятся к одному из направлений, разрабатываемых в рамках искусственного интеллекта. Являясь результатом воплощения тех или иных господствующих в разное время на природу интеллекта взглядов, СППР прошли в своем развитии несколько этапов.

Развитие методов (принципов) представления знаний позволяют классифицировать известные сегодня информационные технологии, реали­зующие СППР, по способу отражения знаний на два класса:

1) СППР, воспроизводящие осознанные мыслительные процессы человека;

2) СППР, воспроизводящие неосознанные мыслительные процессы человека.

На рис. 1 показано, что СППР первого класса экономической направленности делятся на три подкласса:

1. Расчетно-диагностические системы.

2. Экспертные системы приближенных рассуждений.

3. Системы поддержки исполнения решений.

Рис.1 Классификация СППР по видам воспроизводимых знаний человеком.

Первый подкласс «Расчетно-диагностические системы» можно назвать мониторинговыми, ибо цель их создания заклю­чается в наблюдении за состоянием каких-либо объектов или процессов, своевременной сигнализации о появлении негатив­ных явлений, оценке последних и выдаче рекомендаций для их ликвидации.

Наибольшего развития эти системы достигли в мониторинге окружающей среды и в технике. В задачу первых входит отсле­живание отклонений в параметрах окружающей среды, а вторых — контроль за состоянием технических систем, а также поиск быстрого решения в случае отклонения характеристик от нормы. Сюда можно отнести информационные системы, сопровождаю­щие непрерывное производство, работу электростанций или контролирующие транспортные средства. Менее развитым явля­ется мониторинг социальной сферы, призванный прогнозиро­вать общественные явления и последствия принятия тех или иных социально значимых решений.

В экономической сфере дела обстоят значительно хуже, ибо до недавнего времени не было объективной потребности в по­добного рода системах. Такие понятия, как инфляция, дисконт, биржевой курс, эмиссия и прочие, практически отсутствовали в качестве показателей, используемых для управления предпри­ятием. Конкуренции не существовало, а потому только сравни­тельно недавно пришло осознание потребности в средствах, способных помочь в принятии решений в мире рыночных отношений. Например, стали полезными системы, могущие вовремя предупредить о произошедших изменениях в динамике биржевых и просчитать возможные последствия таких изменений в ближайшем и отдаленном будущем. Так возник экономический мониторинг, цель которого состоит в постоянном наблюдении запроцессом функционирования экономического объекта, виыявлении тенденций поведения, обусловленных изменением макроэкономической политики.

На рис. 2 представлена общая классификация мониторинговых информационных систем, причем классификационное дерево заполнено лишь для экономического мониторинга. Ме­тодология экономического мониторинга рассматривает следующие классы систем:

1) Производственный мониторинг, предназначенный дли выявления отклонений в финансовой (бухгалтерской) докумен­тации предприятия и товарно-фондовых биржах.

2) Институциональный мониторинг, предназначенный для выявления реакции предприятия на изменения законодательства и действия властных структур.

Если в мировой практике мониторинг товарно-фондовых бирж уже достаточно освоен, то финансовый мониторинг пока еще остается неразвитым. Цель мониторинга в данном случае состоит в выяснении ситуации, в которой находится предприятие и отыскании наиболее привлекательного решения по улучшению его финансово-хозяйственного состояния.

Второй подкласс «Экспертные системы приближенных рассуждений» предназначены не для поиска путей достижения главной цели, а оценки гипотез появления тех или иных событий.

В результате анализа средств построения систем поддержки принятия решений (СППР), можно выделить наиболее перспективные и развивающиеся технологии (рис. 3):

1) технология хранилища данных (Data Warehouse).

2) технология оперативной аналитической обработки (OLAP),

3) технология интеллектуальной обработки данных (Data Mining)

4) Системы поддержки исполнения решений (EPSS)

5) Мультиагентные системы (МА)

Хранилище данных – это предметно-ориентированный, интегрированный, неизменяемый и поддерживающий хронологию набор данных, специфическим образом организованный для целей поддержки принятия решений.

Рис. 2. Классификация мониторинговых информационных систем

Рис. 3. Технологии обработки данных для построения СППР.

Технология оперативной аналитической обработки – специфическая технология работы с базой данной, обеспечивающая получение немедленного ответа на поставленный вопрос в режиме ON-Line.

Интеллектуальная обработка данных – управляемый данными процесс извлечения зависимостей из разнородных баз данных.

Системы поддержки исполнения решений – технологии обеспечивающие поиск нужного решения и внедрение его в практику управления.

Мультиагентные системы – являются объединением объектно-ориентированной технологии и методов искусственного интеллекта. Применяются при создании распределенных систем.

Перечисленные три первых технологии не являются взаимонезависимыми и, как правило, используются совместно, дополняя друг друга специфическими свойственными каждой из них функциями.