Рассмотрим структуру системы поддержки принятия решений (рис. 3.2), а также функции составляющих ее блоков, которые определяют основные технологические операции. Компоненты СППР можно отнести к двум основным типам: хранилища данных и аналитических средств. Хранилище данных предоставляет единую среду хранения корпоративных данных, организованных в структурах, оптимизированных для выполнения аналитических операций. Аналитические средства позволяют конечному пользователю, не имеющему специальных знаний в области информационных технологий, осуществлять навигацию и представление данных в терминах предметной области. Для пользователей различной квалификации, СППР располагают различными типами интерфейсов доступа к своим сервисам.
Рис. 3.2. Основные компоненты информационной технологии поддержки принятия решений
В состав системы поддержки принятия решений входят три главных компонента: база данных, база моделей и программная подсистема, которая состоит из системы управления базой данных (СУБД), системы управления базой моделей (СУБМ) и системы управления интерфейсом между пользователем и компьютером.
База данных. Она играет в информационной технологии поддержки принятия решений важную роль. Часто используется термин хранилище данных, которое представляет собой банк данных определенной структуры, содержащий информацию о задаче, требующей приятия решения в историческом контексте. Главное назначение хранилища – обеспечивать быстрое выполнение произвольных аналитических запросов.
Главные преимущества хранилищ данных:
· Единый источник информации: человек, принимающий решения, получает выверенную единую информационную среду, на которой будут строиться все справочно-аналитические приложения в той предметной области, по которой построено хранилище. Эта среда будет обладать единым интерфейсом, унифицированными структурами хранения, общими справочниками и другими корпоративными стандартами, что облегчает создание и поддержку аналитических систем. Также, при проектировании информационного хранилища данных особое внимание уделяют достоверности информации, которая попадает в хранилище.
· Производительность: физические структуры хранилища данных специальным образом оптимизированы для выполнения абсолютно произвольных выборок, что позволяет строить действительно быстрые системы запросов.
· Быстрота разработки: специфическая логическая организация хранилища и существующее специализированное программное обеспечение позволяют создавать аналитические системы с минимальными затратами на программирование.
· Интегрированность: интеграция данных из разных источников уже сделана, поэтому не надо каждый раз производить соединение данных для запросов требующих информацию из нескольких источников. Под интеграцией понимается не только совместное физическое хранение данных, но и их предметное, согласованное объединение; очистку и выверку при их формировании; соблюдение технологических особенностей и т.д.
· Историчность и стабильность: систе6мы обработки оперативных данных оперируют с актуальными данными, срок применения и хранения которых обычно не превышает величины текущего периода (полугода-год), в то время как информационное хранилище данных нацелено на долговременное хранение информации в течение 10-15 лет. Стабильность означает, что фактическая информация в хранилище данных не обновляется и не удаляется, а только специальным образом адаптируется к изменениям атрибутов. Таким образом, появляется возможность осуществлять исторический анализ информации.
· Независимость: выделенность информационного хранилища существенно снижает нагрузку на систе6мы обработки оперативных данных со стороны аналитических приложений, тем самым производительность существующих систем не ухудшается, а на практике происходит уменьшение времени отклика и улучшение доступности систем.
Данные из базы данных могут использоваться непосредственно пользователем для расчетов при помощи математических моделей. Рассмотрим источники данных и их особенности.
1. Часть данных поступает от информационной системы операционного уровня. Чтобы использовать их эффективно, эти данные должны быть предварительно обработаны. Для этого имеются две возможности:
· использовать для обработки данных об конкретных операциях и изменениях показателей систему управления базой данных, входящую в состав системы поддержки принятия решений;
· сделать обработку за пределами системы поддержки принятия решений, создав для этого специальную базу данных. Этот вариант более предпочтителен для задач, в которых требуется обрабатывать большое количество разнородных изменений, за короткие интервалы времени. Обработанные данные об операциях образуют файлы, которые для повышения надежности и быстроты доступа хранятся за пределами системы поддержки принятия решений.
2. Помимо данных о внешних изменения для функционирования системы поддержки принятия решений требуются и другие внутренние данные о объекте управления, например данные о движении персонала, инженерные данные и т.п., которые должны быть своевременно собраны, введены и поддержаны.
3. Большое значение, особенно для поддержки принятия решений на верхних уровнях управления, имеют данные из внешних источников более высокого уровня. В числе необходимых внешних данных следует указать: данные о тенденциях национальной и мировой экономики; изменениях климата; нововведениях в правовой сфере и т.д. В отличие от внутренних данных внешние данные обычно приобретаются у организаций, специализирующихся на их сборе.
4. В настоящее время широко исследуется вопрос о включении в базу данных еще одного источника данных — документов, включающих в себя записи, письма, контракты, приказы и т.п. Если содержание этих документов будет записано в памяти и затем обработано по некоторым ключевым характеристикам (поставщикам, потребителям, датам, видам услуг и др.), то система получит новый мощный источник информации.
Система управления данными должна обладать следующими возможностями:
· составление комбинаций данных, получаемых из различных источников, посредством использования процедур агрегирования и фильтрации;
· быстрое прибавление или исключение того или иного источника данных;
· построение логической структуры данных в терминах пользователя;
· использование и манипулирование неофициальными данными для экспериментальной проверки рабочих альтернатив пользователя;
· обеспечение полной логической независимости этой базы данных от других операционных баз данных, функционирующих в рамках фирмы.
База моделей. Целью создания моделей являются описание и оптимизация некоторого объекта или процесса. Использование моделей обеспечивает проведение анализа в системах поддержки принятия решений. Модели, базируясь на математической интерпретации проблемы, при помощи определенных алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений.
Существует множество типов моделей и способов их классификации, например по цели использования, области возможных приложений, способу оценки переменных и т. п.
По цели использования модели подразделяются на оптимизационные, связанные с нахождением точек минимума или максимума некоторых показателей (например, управляющие часто хотят знать, какие их действия ведут к максимизации прибыли или минимизации затрат, уменьшению выбросов и т.д.), и описательные, описывающие поведение некоторой системы и не предназначенные для целей управления (оптимизации).
По способу оценки модели классифицируются на детерминистские, использующие оценку переменных одним числом при конкретных значениях исходных данных, и стохастические, оценивающие переменные несколькими параметрами, так как исходные данные заданы вероятностными характеристиками.
Детерминистские модели более популярны, чем стохастические, потому что они менее дорогие, их легче строить и использовать. К тому же часто с их помощью получается вполне достаточная информация для принятия решения.
По области возможных приложений модели разбираются на специализированные, предназначенные для использования только одной системой, и универсальные- для использования несколькими системами. Специализированные модели более дорогие, они обычно применяются для описания уникальных систем и обладают большей точностью.
В системах поддержки принятия решения база моделей состоит из стратегических, тактических и оперативных моделей, а также математических моделей в виде совокупности модельных блоков, модулей и процедур, используемых как элементы для их построения (см.рис.4.1.)
Система управления базой моделей должна обладать следующими возможностями: создавать новые модели или изменять существующие, поддерживать и обновлять параметры моделей, манипулировать моделями.
Система управления интерфейсом. Эффективность и гибкость информационной технологии во многом зависят от характеристик интерфейса системы поддержки принятия решений. Интерфейс определяет: язык пользователя; язык сообщений компьютера, организующий диалог на экране дисплея; знания 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 пользователя 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. С помощью манипулятора "мышь" пользователь выбирает представленные ему на экране в форме картинок объекты и команды, реализуя таким образом свои действия.
Управление компьютером при помощи человеческого голоса — самая простая и поэтому самая желанная форма языка пользователя. Она еще недостаточно разработана и поэтому малопопулярна. Существующие разработки требуют от пользователя серьезных ограничений: определенного набора слов и выражений; специальной надстройки, учитывающей особенности голоса пользователя; управления в виде дискретных команд, а не в виде обычной гладкой речи. Технология этого подхода интенсивно совершенствуется, и в ближайшем будущем можно ожидать появления систем поддержки принятия решений, использующих речевой ввод информации.
Язык сообщений — это то, что пользователь видит на экране дисплея (символы, графика, цвет), данные, полученные на принтере, звуковые выходные сигналы и т.п. Важным измерителем эффективности используемого интерфейса является выбранная форма диалога между пользователем и системой. В настоящее время наиболее распространены следующие формы диалога: запросно-ответный режим, командный режим, режим меню, режим заполнения пропусков в выражениях, предлагаемых компьютером.
Каждая форма в зависимости от типа задачи, особенностей пользователя и принимаемого решения может иметь свои достоинства и недостатки.
Долгое время единственной реализацией языка сообщений был отпечатанный или выведенный на экран дисплея отчет или сообщение. Теперь появилась новая возможность представления выходных данных — машинная графика. Она дает возможность создавать на экране и бумаге цветные графические изображения в трехмерном
виде. Использование машинной графики, значительно повышающее наглядность и интерпретируемость выходных данных, становится все более популярным в информационной технологии поддержки принятия решений.
За последние несколько лет наметилось новое направление, развивающее машинную графику, — мультипликация. Мультипликация оказывается особенно эффективной для интерпретации выходных данных систем поддержки принятия решений, связанных с моделированием физических систем и объектов.
Знания пользователя — это то, что пользователь должен знать, работая с системой. К ним относятся не только план действий, находящийся в голове у пользователя, но и учебники, инструкции, справочные данные, выдаваемые компьютером.
Совершенствование интерфейса системы поддержки принятия решений определяется успехами в развитии каждого из трех указанных компонентов. Интерфейс должен обладать следующими возможностями:
· манипулировать различными формами диалога, изменяя их в процессе принятия 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.