Модуль поддержки принятия управленческих решений на медицинском предприятии

Тип работы:
Дипломная
Предмет:
Программирование


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Содержание

  • Введение
  • 1. Теоретическая часть
  • 1.1 Определение DSS (СППР)
  • 1.2 Общая схема принятия решений
  • 1.3 Классификация СППР
  • Классификация на уровне пользователя
  • Классификация по функциональному наполнению интерфейса системы
  • Классификация на концептуальном уровне
  • Классификация по архитектуре
  • Классификация в зависимости от вида данных, с которыми работают СППР
  • Классификация СППР по уровням
  • Классификация СППР по функциональным возможностям
  • Классификация СППР по уровню распределенности
  • 1.4 Перспективы развития систем поддержки принятия решений
  • 1.5 Аналитические методы в средствах разведки данных (DataMining)
  • 1.6 Анализ данных в медицинских информационных системах и СППР
  • Выводы по разделу 1
  • 2. Аналитическая часть
  • 2.1 Ассоциативные правила (AssociationRules)
  • Численные ассоциативные правила (QuantitativeAssociationRules)
  • 2.2 Apriori — масштабируемый алгоритм поиска ассоциативных правил
  • Свойство анти-монотонности
  • Алгоритм Apriori
  • 2.3 FPG — альтернативный алгоритм поиска ассоциативных правил
  • Алгоритм Frequent Pattern-Growth Strategy (FPG)
  • Извлечение частых предметных наборов из FP-дерева
  • Выводы по разделу 3
  • 4. Эффективность применения модуля поддержки принятия управленческих решений и полученные с его помощью результаты
  • 4.1 Эффективность модуля ППУР
  • Эффективность поиска ассоциативных правил
  • Эффективность графиков приобретения услуг
  • Эффективность оценки загруженности персонала
  • 4.2 Полученные результаты
  • Результаты поиска ассоциативных правил
  • Результаты построения графиков приобретенных услуг
  • Результаты оценки загруженности персонала
  • Выводы по разделу 4
  • Сноски

Введение

Актуальность темы обусловлена тем, что современные медицинские предприятия оснащены передовыми технологиями: медицинское оборудование, информационные системы управления данными, лаборатории, что порождает необходимость в автоматизированном анализе данных с помощью встроенного модуля поддержки принятия решений.

Медицинский учет, медицинская отчетность и их анализ являются последовательными и взаимно связанными звеньями. Взаимная связь этих звеньев заключается в следующем: правильно организованный медицинский учет способствует рациональной организации труда медицинского персонала для улучшения медицинского обслуживания и создает возможность последовательно накапливать данные о деятельности учреждения.

Медицинская документация представляет собой набор документов, предназначенных для записи данных о состоянии здоровья населения и отдельных лиц, отражающих характер, объем и качество оказываемой медицинской помощи, для ее организации и управления службами здравоохранения.

Система поддержки принятия решений позволяет использовать полученные данные, на основе которых помогает менеджеру в принятии решения, а также обеспечивают поддержку принимаемого решения менеджером. 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 сезонные вспышки заболеваний, посещаемость, распространенность вида заболевания, количество операций, занятость медицинского персонала и др.

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.

СППР в медицинских информационных системах используются для помощи менеджерам и руководителям в принятии решений на основе анализа большого количества статистической информации. Например, помощь с составлением рабочего графика, выявление перспективных путей развития предприятия или предупреждение о возможной нехватке врача-специалиста, в связи с большой проходимостью пациентов или сезонными вспышками заболеваний

Предметами данного исследования являются системы автоматизированной обработки информации.

Объектом исследования является — программное обеспечение систем автоматизированной обработки информации.

Цель работы: разработать и внедрить программный модуль поддержки принятия управленческих решений для информационной системы медицинского предприятия ООО «Центр Эндохирургических Технологий».

Исходя из цели работы были поставлены следующие задачи:

— Рассмотреть существующие методы информационной поддержки принятия решения.

— Рассмотреть различные методы и алгоритмы DataMining в задачах поддержки принятия решений

— Разработать модуль поддержки принятие управленческих решений с использованием методов DataMining (метод ассоциативных правил, секвенциальный анализ, и т. д.)

— Интегрировать программный модуль поддержки принятия управленческих решений с информационной системой предприятия.

1. Теоретическая часть

Одной из возможных технологий организации подобного взаимодействия, является технология систем поддержки принятия решений (СППР). Современные системы поддержки принятия решения представляют собой системы, максимально приспособленные к решению задач повседневной управленческой деятельности, являются инструментом, призванным оказать помощь лицам, принимающим решения (ЛПР). С помощью СППР может производиться выбор решений некоторых неструктурированных и слабоструктурированных задач, в том числе и многокритериальных.

1.1 Определение DSS (СППР)

Для функционирования ИС необходимо обеспечить как наличие средств генерации данных так и средства их анализа. Имеющиеся в ИС средства построения запросов и различные механизмы поиска хотя и облегчают извлечение нужной информации, но все же не способны дать достаточно интеллектуальную ее оценку, т. е. сделать обобщение, группирование, удаление избыточных данных и повысить достоверность за счет исключения ошибок и обработки нескольких независимых источников информации (не только корпоративных БД, но и внешних). Проблема эта становится чрезвычайно важной в связи с лавинообразным возрастанием объема информации и увеличением требований к инфосистемам по производительности — сегодня успех в управлении предприятием во многом определяется оперативностью принятия решений, данные для которых и предоставляет ИС.

СППР представляют собой системы, разработанные для поддержки процессов принятия решений в сложных мало структурированных ситуациях, связанных с разработкой и принятием решений. Главной особенностью информационной технологии поддержки принятия решений является качественно новый метод организации взаимодействия человека и компьютера. Выработка решения, что является основной целью этой технологии, происходит в результате итерационного процесса, изображенного на рисунке 1, в котором участвуют:

— 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.

Рисунок 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 пользователем создавать новую информацию для принятия решений.

СППР могут включать в себя ситуационные центры, средства многомерного анализа данных и прочие инструменты аналитической, позволяют моделировать правила и стратегии бизнеса и иметь интеллектуальный доступ к неструктурированной информации. Используемые на этом уровне специальные математические методы позволяют прогнозировать динамику различных показателей, анализировать затраты по разным видам деятельности, уяснять их детальную структуру, формировать подробные бюджеты по разным схемам.

До сих пор нет единого определения СППР, в качестве примера можно привести следующие:

— это наиболее мощный представитель класса аналитических систем ориентированный на:

— анализ больших массивов данных,

— на выполнение более сложных запросов,

— моделирование процессов предметной области,

— прогнозирование,

— нахождение зависимостей между данными

— для проведения анализа «что если»

— это интерактивная прикладная система, которая обеспечивает конечным пользователям, принимающим решение, легкий и удобный доступ к данным и моделям с целью принятия решений в слабоструктурированных и неструктурированных ситуациях в разных областях человеческой деятельности

— это такие системы, которые основываются на использовании моделей и процедур обработки данных и мыслей, которые помогают принимать решение

— это интерактивные автоматизированные системы, которые помогают лицам, принимающим решение, использовать данные и модели для решения неструктурированных и слабоструктурированных проблем

— это компьютерная информационная система, используемая для поддержки разных видов деятельности во время принятия решений в ситуациях, когда невозможно или нежелательно иметь автоматическую систему, полностью выполняющую весь процесс решений

— это многоуровневая многофункциональная автоматизированная система выработки и реализации решений, которая формируется на основе:

· синтеза функциональных и структурных схем отдельных звеньев объекта;

модуль поддержка принятие решение

· сквозных моделей и задач по стадиям жизненного цикла изделия и самого объекта;

· объединения разрозненных локальных подсистем в единую систему управления;

· создания взаимосвязанных контуров управления и усиления роли оперативного управления (для изучения логики и диагностики их течения);

· углубления системного и программно-целевого подхода к планированию и автоматического анализа работы объекта;

· развития единых сквозных норм и нормативов;

· создания разветвленной АРМ (как интеллектуальных терминалов), обеспечения программных взаимосвязей, согласования информации и диалога.

DSS (СППР) — 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 СППР. 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 ИС:

Три компонента — основа классической структуры СППР:

· интерфейс пользователя, который дает возможность лицу, которое имеет право принимать решения, проводить диалог с системой, используя разные программы ввода, форматы и технологии вывода;

· подсистема, предназначенная для сохранения, управления, выбора, отображения и анализа данных;

подсистема, которая содержит набор моделей для обеспечения ответов на множество запросов пользователей, для аналитических задач.

1.2 Структура СППР

В состав системы поддержки принятия решений входят три главных компонента: база данных, база моделей и программная подсистема, которая состоит из трех подсистем: системы управления базой данных (СУБД), системы управления базой моделей (СУБМ) и системы управления интерфейсом между пользователем и компьютером. Структура СППР, а также функции составляющих ее блоков, определяющих основные технологические операции, представлены на рисунке.

Любая система поддержки принятия решений содержит подсистему данных, которая состоит из двух основных частей: БД и системы управления базой данных (СУБД) (Рисунок 2). БД играет в информационной технологии поддержки принятия решений важную роль. Данные могут использоваться непосредственно пользователем для расчетов при помощи математических моделей. СППР получают информацию из управленческих и операционных ИС.

Рисунок 2-Основные компоненты информационной технологии поддержки принятия решений

Источники данных и их особенности

— часть данных поступает от информационной системы операционного уровня. Эффективность их использования определяется предварительно обработкой:

— системой управления базой данных, входящую в состав системы поддержки принятия решений;

— за пределами системы поддержки принятия решений, создав для этого специальную базу данных. Этот вариант более предпочтителен для предприятий, производящих большое количество операций. Обработанные данные об операциях образуют файлы, которые для повышения надежности и быстроты доступа хранятся за пределами системы поддержки принятия решений.

— внутренние данные, например данные о движении персонала, инженерные данные и т. п., которые должны быть своевременно собраны, введены и поддержаны

— 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 обычно приобретаются у специализирующихся на их сборе организации.

— документы, 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.

Присущий технологии СППР акцент на обработку неструктурированных и слабоструктурированных задач предопределяет некоторые специфические требования к этим элементам компьютерной системы. Прежде всего, речь идет о необходимости выполнять значительный объем операций переструктурирования данных. Нужно предусмотреть возможность загрузки и следующей обработки данных из внешних источников; функционирования СУБД в среде СППР в отличие от обычной обработки информации в управленческих информационных системах требует более широкого набора функций. Это касается также и БД.

Вообще базу данных можно определить как совокупность элементов, организованных в соответствии с определенными правилами, которые предусматривают общие принципы описания, сохранения и манипулирования данными независимо от прикладных программ.

Связь конечных пользователей (прикладных программ) с базой данных происходит с помощью СУБД. Последняя представляет собой систему программного обеспечения, которая содержит средства обработки языками БД и обеспечивает создания БД и ее целостность, поддерживает ее в актуальном состоянии, дает возможность манипулировать данными и обрабатывать обращение к БД, которые поступают от прикладных программ и (или) конечных пользователей при условиях применяемой технологии обработки информации. В состав будто БД, которые используются для изучения и обращение к данных, належит язык описания данных (ЯОД) и язык манипулирования данными (ЯМД).

Язык описания данных предназначенный для определения структуры БД. Описание данных заданной проблемной области может выполняться на нескольких уровнях абстрагирования, причем на каждом уровне используется свое ЯОД. Описание на любом уровне называется схемой. Чаще всего используется трехуровневая система: концептуальный, логический и физический уровни. На концептуальном уровне описываются взаимосвязи между системами данных, которые отвечают реально действующим зависимостям между факторами и параметрами проблемной среды. Структура данных на концептуальном уровне называется концептуальной схемой. На логическому равные выбранные взаимосвязи отбиваются в структуре записей БД. На физическом уровне решаются вопрос организации размещения структуры записи на физических носителях информации.

Язык манипулирования данными обеспечивает доступ к данным и содержит средства для сохранения, поиска, обновления и стирания записей. Языка манипулирования данными, которые могут использоваться конечными пользователями в диалоговом режиме, часто называют языками запросов.

СУБД 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 БД от других операционных БД, функционирующих в рамках фирмы.

БД и СУБД используются в любых компьютерных системах. Тем не менее, сравнительно с обычными подходами к реализации БД для решения некоторых задач к функциям и инструментам БД и СУБД в контексте системы поддержки принятия решений выдвигается ряд дополнительных и специализированных требований.

Компьютерная система поддержки принятия решений

Опыт применения компьютеров в задачах организационного управления и принятия решений показал, что при решении конкретных проблем люди предпочитают использовать упрощенные подходы, не требующие большого разнообразия данных и изощренных моделей. В реальных ситуациях рассматриваемая проблема описывается разнохарактерной информацией, в ней сочетаются количественные и качественные факторы, наряду с объективными данными приходится учитывать субъективные суждения руководителей, знания экспертов. Однако описание проблемы почти никогда не является полным, так как бывает достаточно трудно получить всю информацию, необходимую для анализа проблемы. И, наконец, при подготовке и принятии решений необходимо учитывать особенности и пределы человеческой системы переработки информации и специальным образом подготавливать информацию, используемую людьми. Цель исследований по экспертным системам состоит в разработке программ (устройств), которые при решении задач, трудных для эксперта-человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом. В большинстве случаев экспертные системы решают трудно формализуемые задачи или задачи, не имеющие алгоритмического решения. В настоящее время экспертные системы нашли применение в разнообразных предметных областях (медицина, вычислительная техника, геология, математика, сельское хозяйство, управление, электроника, юриспруденция и др.).

Наиболее типичны для СППР многокритериальные задачи принятия решений с объективными моделями и большими массивами количественных данных. Значительно слабее освоена область задач с субъективными моделями, особенно когда в них используются качественные данные. Еще менее разработанным является применение ЭВМ на этапе предварительного анализа и структуризации рассматриваемой проблемы — одного из принципиально важных этапов подготовки и принятия решения. Основные трудности связаны здесь, во-первых, с тем, что анализ проблемы представляет собой творческий процесс, плохо поддающийся формализации. Во-вторых, пока еще крайне недостаточен арсенал средств, которые могли бы использоваться при структуризации проблемы.

Степень структуризации проблемы — центральный момент для СППР. Если проблема может быть полностью структурирована и окажется возможным составить алгоритм ее решения, который удовлетворит пользователя, то поддержка решения не нужна, так как этот алгоритм может заменить человека. В случае если проблема не имеет структуры, и нет никаких требований к данным, то поддержка решения невозможна, поскольку трудно определить стадии решения проблемы. Между этими двумя полюсами лежит область применения СППР. Наибольший эффект СППР могут дать при решении проблем, обладающих структурой, достаточной для использования объективных моделей и применения вычислений, но где в то же время существенными являются суждения и предпочтения человека. К подобным проблемам можно отнести и лазерные процессы обработки материалов, которые наряду с другими современными технологиями базируются как на разнообразных теоретических моделях, так и на многочисленных экспериментальных данных и практическом опыте работы квалифицированных специалистов-технологов.

Информационная технология поддержки принятия решений

Главной особенностью информационной технологии поддержки принятия решений является качественно новый метод организации взаимодействия человека и компьютера. Выработка решения, что является основной целью этой технологии, происходит в результате итерационного процесса, в котором участвуют:

— 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.

Окончание итерационного процесса происходит по воле человека. В этом случае можно говорить о способности информационной системы совместно с пользователем создавать новую информацию для принятия решений.

Дополнительно к этой особенности информационной технологии поддержки принятия решений можно указать еще ряд ее отличительных характеристик:

— ориентация на решение плохо структурированных задач;

— сочетание традиционных методов доступа и обработки компьютерных данных с возможностями математических моделей и методами решения задач на их основе;

— направленность на непрофессионального пользователя;

— высокая адаптивность, обеспечивающая возможность приспосабливаться к особенностям имеющегося технического и программного обеспечения, а также требованиям пользователя.

Информационная технология поддержки принятия решений может использоваться на любом уровне управления. Кроме того, решения, принимаемые на различных уровнях управления, часто должны координироваться. Поэтому важной функцией и систем, и технологий является координация лиц, принимающих решения, как на разных уровнях управления, так и на одном уровне.

В отличие от традиционных технологий есть несколько важных моментов, которые учитываются при создании СППР.

Первый, самый важный момент заключается в том, что информация, которая нужна для принятия решений — это не просто факты, которые надо выдавать человеку, принимающему решения, а факты, интерпретированные по цели деятельности этого человека. То есть один и тот же факт, разный для людей, имеющих разную целевую деятельность, интерпретируется по-разному. Поэтому в рассматриваемой системе все факты должны интерпретироваться по сферам деятельности.

Второй важный момент состоит в том, что в современных условиях эффективное управление представляет собой ценный ресурс организации, наряду с финансовыми, материальными, человеческими и другими ресурсами. Следовательно, повышение эффективности управленческой деятельности становится одним из направлений совершенствования деятельности предприятия в целом.

Трудности, возникающие при решении задачи автоматизированной поддержки управленческого труда, связаны с его спецификой. Управленческий труд отличается сложностью и многообразием, наличием большого числа форм и видов, многосторонними связями с различными явлениями и процессами. Это, прежде всего, труд творческий и интеллектуальный. На первый взгляд, большая его часть вообще не поддается какой-либо формализации. Поэтому автоматизация управленческой деятельности изначально связывалась только с автоматизацией некоторых вспомогательных, рутинных операций. Но современное состояние информационных компьютерных технологий, совершенствование технической платформы и появление принципиально новых классов программных продуктов привело в наши дни к изменению подходов к автоматизации управления производством.

При создании СППР учитывается ряд принципов:

1. Машина должна вычислять, рассчитывать варианты, а человек принимать решение.

2. Принцип Шоу: система должна быть такой, чтобы с ней мог работать даже неподготовленный пользователь.

3. Принцип «бюрократичности». Этот принцип связан с уменьшением потока информации, который должен доставляться человеку для принятия решения.

4. Принцип объектно-ориентированного моделирования при построении картины предметной области.

5. Принцип динамической структуры.

6. Принцип полноты информационного пространства.

7. Принцип интеграции информационного пространства.

8. Принцип децентрализации информационного хранилища.

9. И, наконец, принцип компонентной сборки прикладных режимов.

Поскольку принципы противоречивы, нужно искать компромисс между каждым из этих принципов.

1.3 Общая схема принятия решений

Общая схема процесса принятия решения включает следующие этапы:

Предварительный анализ проблемы

На этом этапе определяются:

— главные цели;

— уровни рассмотрения, элементы и структура процесса;

— подсистемы и используемые ими основные ресурсы, критерии качества функционирования подсистем;

— основные противоречия, узкие места и ограничения.

Основная задача этого этапа заключается в определении целей, которых необходимо достичь в процессе управления. Непосредственное участие в процессе формирования этих целей должен принимать руководитель. Цели должны быть конкретными и выражаться измеримыми значениями, тем самым задаются показатели, которые будут впоследствии использоваться для выбора варианта управленческого решения и контроля реализации управляющих воздействий.

Под воздействием внутренних или внешних факторов или при получении дополнительной информации цели могут изменяться во времени. Таким образом, при формулировке целей управления важно учитывать как факторы взаимодействия (внутренние и внешние), так и временной аспект.

Для того, чтобы определить уровни рассмотрения, элементы и структуру процесса может быть использован, в частности, подход, предусматривающий декомпозицию главной цели до того уровня детализации, когда для нижнего уровня иерархии целей можно сформулировать критерии, позволяющие адекватно описать степень достижения целей при принятии той или иной альтернативы (Рис. 3. 1).

Например, главная цель фирмы? выбор варианта внедрения СППР с целью повышения рентабельности фирмы.

/

Рис. 3. 1 Декомпозиция целей

Критериями оценки вариантов могут выступать, например, затраты на внедрение, способность поддерживать решения, возможность адаптации к другим видам деятельности фирмы, возможность защиты информации, время реакции на запрос, надежность оборудования и пр. Наборы значений этих критериев используются для описания исходов альтернативных вариантов решений (в дальнейшем, «альтернатив»). Для решения таких сложных проблем следует привлекать многих специалистов в разных областях знаний, что при использовании такого подхода весьма затруднительно.

Цели управления должны учитывать всю накопленную объективную и субъективную информацию, а также согласовываться с имеющимися возможностями и ресурсами. В качестве технологий на этом этапе могут использоваться методики SWOT-анализа (strength sand weaknesses, opportunities and threats? достоинства и недостатки, возможности и угрозы), сегментного анализа и т. д.

В случае если поставленные цели не согласуются с имеющимися ресурсами и возможностями, они могут оказаться недостижимыми. Это может выявиться на последующих этапах процесса поддержки принятия решения, что приведет к возврату на первый этап и уточнению и корректировке ранее поставленных целей и показателей.

Постановка задачи

Постановка конкретной задачи принятия решений (ЗПР) включает:

— формулировку задачи;

— определение типа задачи;

— выбор метода решения ЗПР;

— определение множества альтернатив и основных критериев для выбора из них наилучшей, согласование критериев.

1.3 Классификация СППР

Компьютерная поддержка процесса принятия решений основана на формализации методов получения исходных и промежуточных оценок, даваемых ЛПР, и алгоритмизации самого процесса выработки решения и представляет собой итеративный процесс взаимодействия управленца и компьютера.

Программно компоненты структуры СППР в зависимости от сложности поставленных задач реализованы по-разному, поэтому на рынке программных продуктов предлагаются различные СППР. Все эти СППР можно классифицировать по различным признакам.

Классификация на уровне пользователя

На уровне пользователя Haettenschwiler (1999) делит СППР на:

Пассивной СППР называется система, которая помогает ЛПР в принятии решения, но не может вынести предложение, какое решение принять.

Активная СППР может сделать предложение, какое решение следует выбрать.

Кооперативная СППР 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.

Классификация по функциональному наполнению интерфейса системы

В зависимости от функционального наполнения интерфейса системы выделяют два основных типа СППР: EIS и DSS.

EIS (ExecutionInformationSystem)? информационные системы руководства предприятия. Эти системы ориентированы на неподготовленных пользователей, имеют упрощенный интерфейс, базовый набор предлагаемых возможностей, фиксированные формы представления информации. EIS-системы рисуют общую наглядную картину текущего состояния бизнес-показателей работы компании и тенденции их развития, с возможностью углубления рассматриваемой информации до уровня крупных объектов компании. Реальная отдача EIS-системы та, которую видит руководство компании от внедрения технологий СППР.

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.

DSS (DesicionSupportSystem)? полнофункциональные системы анализа и исследования данных, рассчитанные на подготовленных пользователей, имеющих знания как в части предметной области исследования, так и в части компьютерной грамотности.

Технологии этого типа строятся на принципах многомерного представления и анализа данных OLAP.

Такое деление систем на два типа не означает, что построение СППР всегда предполагает реализацию только одного из этих типов. EIS и DSS могут функционировать параллельно, разделяя общие данные и/или сервисы, предоставляя свою функциональность как высшему руководству, так и специалистам аналитических отделов компаний.

Классификация на концептуальном уровне

На концептуальном уровне Power (2003) различает следующие СППР, управляемые:

сообщениями (Communication-Driven DSS);

данными (Data-Driven DSS);

документами (Document-Driven DSS);

знаниями (Knowledge-Driven DSS);

моделями (Model-Driven DSS).

СППР, управляемые моделями, характеризуются в основном доступ и манипуляции с математическими моделями.

Управляемая сообщениями СППР (Communication-Driven DSS) (ранее групповая СППР — GDSS) 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 всего предприятия подключена к большим хранилищам информации и обслуживает многих менеджеров предприятия.

Настольная СППР — это малая система, обслуживающая лишь один компьютер пользователя.

Классификация по архитектуре

На сегодняшний день можно выделить четыре наиболее популярных типа архитектур СППР:

Функциональная СППР.

Независимые витрины данных.

Двухуровневое хранилище данных.

Трехуровневое хранилище данных.

Классификация в зависимости от вида данных, с которыми работают СППР

В зависимости от вида данных, с которыми эти системы работают, СППР условно можно разделить на:

Оперативные СППР предназначены для немедленного реагирования на изменения текущей ситуации в управлении финансово-хозяйственными процессами компании. СППР этого типа получили название Информационных Систем Руководства (Executive Information Systems, ИСР).

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.

Стратегические СППР ориентированы на анализ значительных объемов разнородной информации, поиск наиболее рациональных вариантов развития бизнеса компании с учетом влияния различных факторов, предполагают глубокую проработку данных. 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. Технологии этого типа строятся на принципах многомерного представления и анализа данных (OLAP).

По критерию режима анализа данных информационно-аналитические системы (ИАС) подразделяются на две категории:

статические (включающие предопределенный набор сценариев обработки данных и составления отчетов); в эту категорию входят ИСР;

динамические (поддерживающие построение и выполнение нерегламентированных запросов и формирование отчетов произвольной формы).

Динамические СППР, напротив, ориентированы на обработку нерегламентированных, неожиданных запросов аналитиков к данным.

Классификация СППР по уровням

Системы начального уровня. Системы начального уровня широко распространены среди предприятий небольшого размера, которые успешно используют их в своей повседневной деятельности. Отличительной чертой таких информационных систем является ограниченный охват бизнес-процессов предприятия.

Программные продукты данного класса могут сильно отличаться друг от друга по целевому назначению: сюда можно отнести как бухгалтерские, так и складские и торговые системы. Но, тем не менее, эти системы имеют много общих черт:

невысокая требовательность к выделяемым ресурсам. Системы данного класса могут работать под управлением современных промышленных СУБД, однако могут эксплуатироваться и на небольших предприятиях. Количество возможных пользователей такой системы колеблется от 1 до нескольких десятков.

подразумевается, что пользователь может приобрести, установить и начать эксплуатацию самостоятельно, однако разработчики стараются делать программы с как можно более широкими возможностями, что позволяет интегрировать такие системы с другими системами этого и более высокого классов.

Системы среднего уровня. Появление систем среднего уровня обусловлено потребностью в программном продукте с более широкими возможностями, нежели системы начального уровня. Таким образом, некоторые производители на основе современных способов и средств разработки создали готовые решения для довольно широкого круга потребностей предприятия. В состав таких систем обычно входят следующие подсистемы:

— бухгалтерский учет;

— управление производством;

— материально-техническое снабжение и сбыт;

— планирование;

— производство.

Несмотря на способность таких систем вести учет практически по всем направлениям деятельности предприятия, некоторые подсистемы реализованы в них в весьма усеченном виде. Тем не менее, количество различных параметров настройки у такой системы достигает значительного числа, что приводит потребителя к неспособности самостоятельно установить продукт. Зачастую, большую часть стоимости программного продукта среднего уровня составляют услуги по установке и настройке системы, сервисное обслуживание. Дороговизна таких систем делает их недоступными для небольших фирм.

Немаловажным минусом подобной системы является то, что успех внедрения системы среднего уровня во многом зависит от качества выполнения анализа деятельности предприятия.

Системы высшего класса. Современные версии систем высшего уровня обеспечивают планирование и управление всеми ресурсами организации. Количество различных параметров настроек достигает десятков тысяч. Однако одновременно возрастает и стоимость внедрения подобной системы.

Следует также учитывать следующий набор минусов, возникающих при введении в строй подобной системы:

— может потребоваться привлечение внешних консультантов, что приведет к значительному росту затрат;

— внедрение сложной системы зачастую требует некоторой реорганизации деятельности;

— необходимо наличие специального подразделения, которое бы перенастраивало систему под требования бизнеса.

С другой стороны, руководители организации и её персонал получают великолепный инструмент, позволяющий планировать и управлять производством.

Классификация СППР по функциональным возможностям

В последнее время в России отмечается устойчивый интерес к компьютерным интегрированным системам, способным обеспечить эффективное управление предприятием.

К концу 80-х годов идея создания единой модели данных в рамках целого предприятия заинтересовала ряд международных промышленных компаний, которые искали способ упростить управление производственными процессами. Первым шагом в данном направлении стала разработка концепции MRP (Materials Resource Planning? планирование материальных ресурсов), рассматривавшей планирование материалов для производства. В ходе разработки концепции MRP американскими специалистами в области управления было замечено, что существует два типа материалов: с зависимым спросом (для выпуска десяти автомобилей нужно пятьдесят колес? не больше и не меньше и при этом к определенному сроку) и с независимым спросом (типичная ситуация с запасами для торговых предприятий).

Основная цель концепции MRP заключалась в минимизации издержек, связанных со складскими запасами (в том числе и на различных участках производства). В основе этой концепции лежит понятие ВОМ (Bill Of Material — спецификация изделия, ответственность за которую возложена на конструкторский отдел), отражающее зависимость спроса на сырье, полуфабрикаты и другие продукты от плана выпуска готовой продукции. При этом очень важную роль играет время, для учета которого необходимо иметь четкое представление о технологической цепочке выпуска продукции, то есть знать, какова последовательность и длительность операций. На основании плана выпуска продукции, ВОМ и технологической цепочки осуществляется расчет потребности в материалах к конкретным срокам.

Однако у концепции MRP есть серьезный недостаток. Дело в том, что при расчете в рамках этой концепции потребности в материалах не учитываются ни имеющиеся производственные мощности, ни их загрузка, ни стоимость рабочей силы. Этот недостаток был исправлен в концепции MRPII (Manufacturing Resource Planning? планирование производственных ресурсов). MRPII позволяла учитывать и планировать все производственные ресурсы предприятия? сырье, материалы, оборудование, персонал и т. д.

По мере развития концепции MRPII к ней постепенно добавлялись возможности учета остальных затрат предприятия. Так появилась концепция ERP (Enterprise Resource Planning? планирование ресурсов предприятия), называемая иногда также планированием ресурсов в масштабе предприятия (Enterprise-wide Resource Planning). В основе ERP лежит принцип создания единого хранилища данных (репозитария), содержащего всю деловую информацию, накопленную организацией в процессе ведения бизнеса, в частности финансовую информацию, данные, связанные с производством, управлением персоналом, и любые другие данные. Наличие репозитария избавляет от необходимости передавать данные от приложения к приложению. Кроме того, любая часть информации, которой располагает данная организация, становится одновременно доступной для всех работников, обладающих соответствующими полномочиями.

Концепция ERP нашла широкое применение, поскольку планирование ресурсов позволяло сократить время выпуска продукции, снизить уровень товарно-материальных запасов, а также улучшить обратную связь с потребителем при одновременном сокращении административного аппарата. Стандарт ERP позволил объединить все ресурсы предприятия и повысить эффективность управления ими.

В настоящее время практически все современные западные системы управления производством базируются на концепции ERP и отвечают ее рекомендациям. Эти рекомендации вырабатываются американской общественной организацией APICS, объединяющей производителей, консультантов в области управления производством, а также разработчиков ПО.

Самый новый из стандартов систем управления предприятиями? CSRP (Customer Synchronized Resource Planning)? помимо всего прочего охватывает и взаимодействие с клиентами, оформление нарядов/заказов и технических заданий, поддержка заказчика на местах и т. д. Таким образом, если стандарты MRP, MRPII и ERP ориентированы на внутреннюю организацию предприятия, то стандарт CSRP включает в себя полный цикл? от проектирования будущего изделия, с учетом требований заказчика, до гарантийного и сервисного обслуживания после продажи. Суть концепции CSRP главным образом состоит в том, чтобы интегрировать заказчика (клиента, покупателя) в систему управления предприятием. Согласно данной концепции не отдел сбыта, а непосредственно сам покупатель размещает заказ на изготовление продукции, сам отвечает за правильность его исполнения и при необходимости отслеживает соблюдение сроков производства и поставки. При этом само предприятие может очень четко отслеживать тенденции спроса на его продукцию.

Классификация СППР по уровню распределенности

Сосредоточенные СППР. Сосредоточенные СППР включают в себя одну экспертную систему, установленную на одной вычислительной машине, помогая одному ЛПР (или небольшой группе специалистов) оценивать обстановку и принимать решения.

Типы сосредоточенных СППР:

Система, состоящая из одного узла и принимающая решения в автоматическом режиме. Такая система включает в себя ЭВМ, систему автоматического и/или ручного ввода информации и средства представления решения (возможно стандартное устройство вывода). Примером такой системы может быть система тушения пожара на каком-нибудь особо опасном объекте.

СППР, в которой решение принимает специалист, работая с системой в интерактивном режиме. Система может включать в себя экспертные системы, моделирующие программы, средства оценки принятых решений и т. д. Такой системой может быть система поддержки принятия решений при управлении подвижным объектом, когда пилоту или командиру корабля предлагаются варианты решений, и он реализует один из вариантов.

Распределенные СППР. Распределенные вычислительные системы могут быть распределены пространственно и/или функционально. Пространственно и функционально распределенные СППР состоят из локальных СППР, расположенных в связанных между собой узлах вычислительной сети, каждый из которых может независимо решать свои частные задачи, но для решения общей проблемы ни одна из них не обладает достаточными знаниями, информацией и ресурсами (или некоторыми из этих составляющих). Общую проблему они могут решать только сообща, объединяя свои локальные возможности и согласовывая принятые частные решения. Функционально распределенные системы состоят из нескольких экспертных систем (или СППР), связанных между собой информационно.

Распределенные системы получили в настоящее время все более широкое распространение по следующим причинам:

Бурное развитие технологии производства вычислительной техники позволяет объединить большое число достаточно мощных и относительно недорогих ПК в единую сеть, способную выполнять асинхронные параллельные вычисления и эффективно обмениваться информацией.

Необходимо отметить, что стратегия развития вычислительной техники 90-х годов ориентирована в основном на сетевые вычислительные структуры, в которых задачи решаются не централизовано, а распределено.

Многие предметные области, в которых используются СППР, распределены по своей природе. Некоторые из них распределены функционально (как, например, многие системы медицинской диагностики), другие распределены как пространственно, так и функционально (как, например, системы автоматизации проектирования сложных технических объектов).

Пространственно и функционально распределенные системы облегчают обмен информацией и принятие согласованных решений группами специалистов, совместно работающих над решением одной задачи, и/или группами экспертных систем, управляющих сложным техническим объектом.

Наконец, принцип модульного построения и использованиям систем также хорошо реализуется в распределенных системах поддержки принятия решений. Возможность создавать системы для: решения сложных проблем из относительно простых и автономных программно-аппаратных модулей позволяет их легче создавать, отлаживать и эксплуатировать.

Таким образом, распределенный подход поддержки принятия решений целесообразно использовать либо когда лица, принимающие решения, пространственно распределены, либо когда процесс принятия решений связан с высокой степенью функциональной специализации и, конечно, когда имеют место оба эти случая.

1.4 Перспективы развития систем поддержки принятия решений

СППР, для расширения области их применения, в ближайшем будущем должны развиваться гармонически, сочетая нормативный подход с технологиями экспертных систем, акцентируя внимание на понимание способов выработки решения специалистами, используя знания экспертов, осуществить переход от обработки данных к технологии знаний [8].

Теоретической основой СППР становится сочетание нормативных методов, искусственного интеллекта и теории систем.

Как правило, СППР используют информацию из баз данных и знаний или /и предоставленную ЛПР. Известно, что руководители пользуются и информацией из текстуальных документов, отчетов, специальных обзоров, статей и др.

Можно прогнозировать более широкое применение неструктурированной информации в СППР.

Будучи расширением (и одновременно концептуальным скачком) автоматизированных рабочих мест, СППР ориентированы на отдельные проблемы принятия решений и основываются в основном на индивидуальной работе. Руководители высокого ранга используют оперативную информацию, мнения, знания руководителей своих филиалов, размещенных в других местностях, для выработки «хорошего» решения для всей управляемой системы.

СППР должны будут включать перечисленные возможности, тем более, что техническая база, компьютерные сети и распределенные базы данных уже имеются и используются в большинстве организаций.

Можно говорить о ближайших ориентирах СППР:

адаптивные системы;

системы управления распределенными процессами и ресурсами;

системы формирования и синхронизации графиков деятельности, взаимодействующих во времени и размещенных в различных местах процессов и производств;

системы, основанные как на структурированной в базах данных и знаний информации, так и на неструктурированной информации.

Процесс принятия решения начинается обычно при появлении проблемной ситуации, когда проектируется новая система (процесс), или когда отклонение от штатного режима функционирования системы (процесса) не вписывается в допустимые пределы, или это отклонение прогнозируемо в плановый период по сигналам системы.

В последнее время развивается идея принятия решений на основе слабых сигналов, когда есть лишь отдельные факты, не вписывающиеся в принятую парадигму, но еще не представляющие существенное отклонение, по которым должны быть приняты меры. Слабые сигналы говорят о возможностях, которые еще недостаточно ясны, или о предполагаемых опасностях в будущем.

В нашем динамичном мире, когда не все последствия могут быть прогнозируемы, руководителю необходимо предоставить инструмент, который если и не сумеет предложить конкретный вариант действий, то хотя бы поможет в анализе и прояснении ситуации на основе слабых сигналов. СППР смогут стать эффективными и признанными партнерами руководителей, только если обеспечат помощь в решении все более усложняющихся задач.

Производство, чтобы быть конкурентоспособным, должно основываться на новейших достижениях и в связи с этим достаточно легко переориентироваться на более совершенные технологии. Поэтому руководителю любого ранга следует обеспечить необходимую помощь в выработке и обосновании решений, адекватных изменяющимся условиям, в которых функционирует управляемая им система, и воздействиям со стороны среды. СППР являются мощным инструментом для выработки альтернативных вариантов действий, анализа последствий их применения и совершенствования навыков руководителя в столь важной области его деятельности как принятие решений.

1.5 Аналитические методы в средствах разведки данных (DataMining)

Сегодня мы являемся свидетелями активного развития технологий интеллектуального анализа данных (ИАД или datamining), появление которой связано, в первую очередь, с необходимостью аналитической обработки сверхбольших объемов информации, накапливаемой в современных хранилищах данных. [13] Возможность использования хорошо известных методов математической статистики и машинного обучения для решения задач подобного рода открыло новые возможности перед аналитиками, исследователями, а также теми, кто принимает решения — менеджерами и руководителями компаний. Сложность и разнообразие методов ИАД требуют создания специализированных средств конечного пользователя для решения типовых задач анализа информации в конкретных областях. Поскольку эти средства используются в составе сложных многофункциональных систем поддержки принятия решений, они должны легко интегрироваться в подобные системы. Одним из наиболее важных и перспективных направлений применения ИАД являются бизнес-приложения, поэтому опыт канадско-американской фирмы Cognos по реализации методов ИАД в составе интегрированных интеллектуальных систем поддержки принятия решений представляет интерес как для разработчиков, так и для пользователей.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой