Системы поддержки принятия решений (DSS)


DSS, которые все чаще используются в настоящее время, это скоординированный набор данных, систем, инструментов и технологий, программного и аппаратного обеспечения, с помощью которого организация собирает и обрабатывает информацию о бизнесе и окружающей среде с целью обоснования маркетинговых действий.

DSS состоит из трех основных частей.

1. Система данных для сбора и хранения информации о маркетинге, финансах и производстве, получаемой из внутренних и внешних источников. Обычно это база или банк данных, как и в MIS.

2. Система диалога, позволяющая пользователю задавать, какие данные следует выбирать и как их обрабатывать.

3. Система моделей – идеи, алгоритмы и процедуры, которые позволяют обрабатывать данные и проводить их анализ. Пользователь (менеджер) имеет опыт, знает ситуацию и руководствуется определенными соображениями при выборке данных. В обработке данных используются различные процедуры, от простого суммирования до статистического анализа и нелинейной оптимизации. Типовыми процедурами являются:

 объединение в группы;

 получение сводных показателей;

 получение отношений;

 ранжирование;

 выделение особых случаев;

 графическое представление информации.

Модели принятия решений служат для обработки основных данных, нужных для решения, и по способам представления результатов своей работы подразделяются на информационные (что есть и что будет, если...), советующие (в меру своего «разумения») и (редко) управляющие.

В настоящее время идеи DSS получили свое дальнейшее развитие в концепции Data Mining – «добычи данных». Обычно данные хранятся в базах данных, но в последнее время развиваются более гибкие и универсальные средства, получившие название хранилища данных. Эти данные подвергаются аналитической обработке (OLAP). В результате становится возможным выделить скрытую информацию, например, оценить, в какой степени затраты на рекламу или канал распространения продукции влияют на целевой показатель – объем продаж. Методы анализа различны, от простого ранжирования до применения методов искусственного интеллекта типа нейронных сетей.

Итак, выделены типовые задачи обработки данных, возникающие при принятии реальных управленческих решений, и созданы мощные средства их решения на компьютере. Однако следует отметить, что оптимизм по поводу применения таких средств пользователями-непрограммистами несколько преждевременен. Система Data Mining включает в себя объемное программное обеспечение, требующее четко согласованной работы всех своих компонентов. Кроме того, пользователь должен быть квалифицированным специалистом в области анализа данных как математическими методами, так и с использованием средств искусственного интеллекта. Наконец, интерпретация полученных данных и их использование также остаются прерогативой человека.

Необходимо отметить, что в настоящее время лишь небольшое число российских фирм имеет хорошо организованные, достаточно полные и длительно ведущиеся базы данных, что затрудняет применение этих средств.

В целом, DSS помогают в принятии стратегических решений, позволяют получить информацию о текущем состоянии фирмы, весьма хороши для раннего предупреждения о возникающих проблемах. К сожалению, они не дают подсказки в специальных, «нестандартных» случаях (что делать с новым товаром, как оптимизировать каналы товародвижения и т. д.).