Курсовая работа Системы поддержки принятия решений Автор работы Студент 3 курса Очной формы обучения
 Скачать 7.17 Mb.
|
|
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАРОДНОГО ХОЗЯЙСТВА И ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЛУЖБЫ при ПРЕЗИДЕНТЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ» Северо-Западный институт управления Факультет: Государственного и муниципального управления Кафедра: Общего менеджмента и логистики Курсовая работа «Системы поддержки принятия решений» Автор работы Студент 3 курса Очной формы обучения Фетискин Иван Юрьевич Руководитель работы Доцент, кандидат филологических наук Мысин Николай Васильевич Санкт-Петербург 2015 г. Содержание Введение Глава 1. Теоретические аспекты и понятия систем поддержки принятия решений .1 Определение системы поддержки принятия решений, ее функции .2 Структура систем поддержки принятия решений .3 Хранилища данных .4 OLAP- технологии .5 Интеллектуальный анализ данных .6 Классификации систем поддержки принятия решений .7 Области применения .8 Рынок СППР .9 Оценка системы поддержки принятия решений (СПРР) Глава 2 Практика реализации СППР на примере территориальных учреждений Банка России .1 Формулирование целей и задач исследования, характеристика исследуемого объект .2 Общий обзор и описание работы .2.1 Разработка СППР в управлении деятельностью территориальных учреждений Банка России .2.2 Описание функциональных подсистем .2.3 Разработка СППР на уровне ТУ, реализующей методические и инструментальные решения .3 Выводы и результаты применения данной СППР Заключение Список литературы Введение Развивающиеся рыночные отношения, децентрализация управления, быстрое устаревание информации обусловливают высокие требования к современному руководителю. Знание и умелое использование положений менеджмента существенно облегчают труд руководителя, помогают ему определять приоритеты и систематизировать работу. Базой, на которой строится вся управленческая деятельность, служат организационные структуры. Организации создают структуры для того, чтобы обеспечивать координацию и контроль деятельности своих подразделений и работников. Структуры организаций отличаются друг от друга сложностью (т. е. степенью разделения деятельности на различные функции), формализацией (т. е. степенью использования заранее установленных правил и процедур), соотношением централизации и децентрализации (т. е. уровнями, на которых принимаются управленческие решения). Структурные взаимосвязи в организациях находятся в центре внимания многих исследователей и руководителей. Для того чтобы эффективно достигались цели, необходимо понимание структуры работ, подразделений и функциональных единиц. Организация работы и людей во многом влияет на поведение работников. Структурные и поведенческие взаимосвязи, в свою очередь, помогают установить цели организации, влияют на отношения и поведение работников. Структурный подход применяется в организациях для обеспечения основных элементов деятельности и взаимосвязей между ними. Он предполагает использование разделения труда, охвата контролем, децентрализации и департаментализации. В условиях динамичности современного производства и общественного устройства управление должно находиться в состоянии непрерывного развития, которое сегодня невозможно обеспечить без исследования путей и возможностей этого развития, без выбора альтернативных направлений. Исследование управления осуществляется в каждодневной деятельности менеджеров и персонала и в работе специализированных аналитических групп, лабораторий, отделов. Необходимость в исследованиях систем управления продиктована достаточно большим кругом проблем, с которыми приходится сталкиваться многим организациям. От правильного решения этих проблем зависит успех работы этих организаций. Организационная структура управления - одно из ключевых понятий менеджмента, тесно связанное с целями, функциями, процессом управления, работой менеджеров и распределением между ними полномочий. В рамках этой структуры протекает весь управленческий процесс (движение потоков информации и принятие управленческих решений), в котором участвуют менеджеры всех уровней, категорий и профессиональной специализации. Структуру можно сравнить с каркасом здания управленческой системы, построенным для того, чтобы все протекающие в ней процессы осуществлялись своевременно и качественно. Различия в структуре организации, в особенностях их функционирования накладывают очень существенный отпечаток на управленческую деятельность, а в ряде случаев и оказывают на нее определяющее влияние. Кроме того, деятельность руководителя, ее психологические особенности зависят не только от типа организационной структуры, но и от его иерархического места в этой структуре, что, собственно, и делает тему данной курсовой работы наиболее актуальной. Научно обоснованное формирование организационных структур управления - актуальная задача современного этапа адаптации хозяйствующих субъектов к рыночной экономике. В современных условиях необходимо широко использовать принципы и методы проектирования организации управления на основе системного подхода. ЦЕЛЬ ДАННОЙ КУРСОВОЙ РАБОТЫ заключается в том, чтобы изучить принцип иерархии в структуре управления организации. Для достижения поставленной цели в работе определены следующие задачи: исследование сущности и принципов построения организационных структур, их классификации и этапов исторического развития; исследование сущности и принципов построения организационных структур; построение стратегии организационных изменений. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ : аналитический, графический. Для написания данной работы использовались научные труды и разработки отечественных и зарубежных авторов, посвященные вопросам процессного управления, создания систем поддержки принятия управленческих решений. В работе использованы материалы, опубликованные в российской и зарубежной печати, а также представленные на специализированных профессиональных сайтах сети Internet. Глава 1. Теоретические аспекты и понятия систем поддержки принятия решений .1 Определение системы поддержки принятия решений, ее функции Очевидно, что принимаемые решения о стратегии и тактике развития города должны быть тщательно продуманы и обоснованы. Это особенно важно именно в социально-экономических системах, так как принимаемые решения касаются живых людей, их материального и духовного состояния. Тем не менее, на сегодняшний день принятие решений мэром, городской администрацией, комитетами основано на опыте и интуиции руководителей. Но социально-экономические системы сложны и их поведение трудно предсказать из-за наличия огромного количества прямых и обратных связей, часто неочевидных с первого взгляда. Человеческий мозг неспособен справиться с задачей такой размерности, поэтому необходимо обеспечить информационно-аналитическую поддержку принятия решений. В последние годы сформировалось и активно используется новое направление в области автоматизации управленческого труда - системы поддержки принятия решений. Они с успехом применяются в самых разных отраслях: телекоммуникациях, финансовой сфере, торговле, промышленности, медицине и многих других. Концепция систем поддержки принятия решений (СППР) включает целый ряд средств, объединенных общей целью - способствовать принятию рациональных и эффективных управленческих решений. Система поддержки принятия решений (СППР) - компьютерная автоматизированная система, целью которой является помощь людям, принимающим решение в сложных условиях для полного и объективного анализа предметной деятельности. Это диалоговая система, использующая правила принятия решений и соответствующие модели с базами данных, а также интерактивный компьютерный процесс моделирования. СППР возникли в результате слияния управленческих информационных систем и систем управления базами данных. СППР являются человеко-машинными системами, которые позволяют лицам, принимающим решения, использовать данные, знания, объективные и субъективные модели для анализа и решения неструктурированных и слабо формализуемых задач. Процесс принятия решения - это получение и выбор наиболее оптимальной альтернативы с учетом просчета всех последствий. При выборе альтернатив- надо выбирать ту, которая наиболее полно отвечает поставленной цели, но при этом приходится учитывать большое количество противоречивых требований и, следовательно, оценивать выбранный вариант решения по многим критериям. Система поддержки принятия решений предназначена для поддержки многокритериальных решений в сложной информационной среде. При этом под многокритериальностью понимается тот факт, что результаты принимаемых решений оцениваются не по одному, а по совокупности многих показателей (критериев) рассматриваемых одновременно. Информационная сложность определяется необходимостью учета большого объема данных, обработка которых без помощи современной вычислительной техники практически невыполнима. В этих условиях число возможных решений, как правило, весьма велико, и выбор наилучшего из них "на глаз", без всестороннего анализа может приводить к грубым ошибкам. Также СППР позволяет облегчить работу руководителям предприятий и повысить ее эффективность. Они значительно ускоряют решение проблем в бизнесе. СППР способствуют налаживанию межличностного контакта. На их основе можно проводить обучение и подготовку кадров. Данные информационные системы позволяют повысить контроль над деятельностью организации. Наличие четко функционирующей СППР дает большие преимущества по сравнению с конкурирующими структурами. Благодаря предложениям, выдвигаемым СППР, открываются новые подходы к решению повседневных и нестандартных задач. СППР характеризуется следующими отличительными особенностями: · ориентацией на решение плохо структурированных (формализованных) задач, характерных главным образом для высоких уровней управления; · возможностью сочетания традиционных методов доступа и обработки компьютерных данных с возможностями математических моделей и методами решения задач на их основе; · направленностью на непрофессионального конечного пользователя ЭВМ посредством использования диалогового режима работы; · высокой адаптивностью, обеспечивающей возможность приспосабливаться к особенностям имеющегося технического и программного обеспечения, а также требованиям пользователя. Система поддержки принятия решений решает две основные задачи: . выбор наилучшего решения из множества возможных (оптимизация); 2. упорядочение возможных решений по предпочтительности (ранжирование). В обеих задачах первым и наиболее принципиальным моментом является выбор совокупности критериев, на основе которых в дальнейшем будут оцениваться и сопоставляться возможные решения (будем называть их также альтернативами). Система СППР помогает пользователю сделать такой выбор. Для анализа и выработок предложений в СППР используются разные методы. Это могут быть: · информационный поиск, · интеллектуальный анализ данных, · поиск знаний в базах данных, · рассуждение на основе прецедентов, · имитационное моделирование, · эволюционные вычисления и генетические алгоритмы, · нейронные сети, · ситуационный анализ, · когнитивное моделирование и др. Некоторые из этих методов были разработаны в рамках искусственного интеллекта. Если в основе работы СППР лежат методы искусственного интеллекта, то говорят об интеллектуальной СППР или ИСППР. Близкие к СППР классы систем - это экспертные системы и автоматизированные системы управления. Система позволяет решать задачи оперативного и стратегического управления на основе учетных данных о деятельности компании. Система поддержки принятия решений представляет собой комплекс программных инструментальных средств для анализа данных, моделирования, прогнозирования и принятия управленческих решений, состоящий из собственных разработок корпорации и приобретаемых программных продуктов (Oracle, IBM, Cognos). Теоретические исследования в области разработки первых систем поддержки принятия решений проводились в технологическом институте Карнеги в конце 50-х начале 60-х годов XX века. Объединить теорию с практикой удалось специалистам из Массачусетского технологического института в 60-х годах. В середине и конце 80-х годов XX столетия стали появляться такие системы, как EIS, GDSS, ODSS. В 1987 году компания Texas Instruments разработала для United Airlines Gate Assignment Display System. Это позволило значительно снизить убытки от полетов и отрегулировать управление различными аэропортами, начиная от Международного аэропорта O’Hare в Чикаго и заканчивая Stapleton в Денвере, штат Колорадо. В 90-х годах сфера возможностей СППР расширялась благодаря внедрению хранилищ данных и инструментов OLAP. Появление новых технологий отчетности сделало СППР незаменимой в менеджменте. 1.2 Структура СППР Если говорить о структуре СППР, то выделяют четыре основных компонента: · Информационные хранилища данных. Хранилище данных представляет собой банк данных определенной структуры, содержащий информацию о производственном процессе компании в историческом контексте. Главное назначение хранилища - обеспечивать быстрое выполнение произвольных аналитических запросов. (Более подробно о хранилищах данных говориться в пункте 1.3 гл.1.) · Многомерная база данных и средства анализа OLAP (On-Line Analitycal Processing) - сервис представляет собой инструмент для анализа больших объемов данных в режиме реального времени. (подробно в п. 1.4 гл.1) · Средства Data Mining. При помощи средств добычи данных можно проводить глубокие исследования данных. (Более подробно в п. 1.5 гл. 1.) Основу СППР составляет комплекс взаимосвязанных моделей с соответствующей информационной поддержкой исследования, экспертные и интеллектуальные системы, включающие опыт решения задач управления и обеспечивающие участие коллектива экспертов в процессе выработки рациональных решений. Ниже на рис.1 приведен архитектурно-технологическая схема информационно-аналитической поддержки принятия решений:  Рис.1 Архитектурно-технологическая схема СППР Аналитические системы СППР позволяют решать три основных задачи: . ведение отчётности, . анализ информации в реальном времени (OLAP), . интеллектуальный анализ данных. .3 Хранилища данных Ясно, что принятие решений должно основываться на реальных данных об объекте управления. Такая информация обычно хранится в оперативных базах данных OLTP-систем. Но эти оперативные данные не подходят для целей анализа, так как для анализа и принятия стратегических решений в основном нужна агрегированная информация. Кроме того, для целей анализа необходимо иметь возможность быстро манипулировать информацией, представлять ее в различных аспектах, производить различные нерегламентированные запросы к ней, что затруднительно реализовать на оперативных данных по соображениям производительности и технологической сложности. Решением данной проблемы является создание отдельного хранилища данных (ХД), содержащего агрегированную информацию в удобном виде. Целью построения хранилища данных является интеграция, актуализация и согласование оперативных данных из разнородных источников для формирования единого непротиворечивого взгляда на объект управления в целом. При этом в основе концепции хранилищ данных лежит признание необходимости разделения наборов данных, используемых для транзакционной обработки, и наборов данных, применяемых в системах поддержки принятия решений. Такое разделение возможно путем интеграции разъединенных в различных системах обработки данных (СОД) и внешних источниках детализированных данных в едином хранилище, их согласования и, возможно, агрегации. Следует отметить главные преимущества хранилищ данных СППР : · Единый источник информации: компания 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 ПО 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: OLTP-системы оперируют с актуальными данными, срок применения и хранения которых обычно не превышает величины текущего бизнес-периода (полугода-год), в то время как информационное хранилище данных нацелено на долговременное хранение информации в течении 10-15 лет. Стабильность означает, что фактическая информация в хранилище данных не обновляется и не удаляется, а только специальным образом адаптируется к изменениям бизнес-атрибутов. Таким образом, появляется возможность осуществлять исторический анализ информации. · Независимость: выделенность информационного хранилища существенно снижает нагрузку на OLTP-системы со стороны аналитических приложений, тем самым производительность существующих систем не ухудшается, а на практике происходит уменьшение времени отклика и улучшение доступности систем. Таким образом, хранилище данных функционирует по следующему сценарию. По заданному регламенту в него собираются данные из различных источников - баз данных систем оперативной обработки. В хранилище поддерживается хронология: наравне с текущими хранятся исторические данные с указанием времени, к которому они относятся. В результате необходимые доступные данные об объекте управления собираются в одном месте, приводятся к единому формату, согласовываются и, в ряде случаев, агрегируются до минимально требуемого уровня обобщения. А на основе хранилища данных уже возможно составление отчетности для руководства, анализ данных с помощью OLAP-технологий и интеллектуальный анализ данных (Data Mining). Сервис отчётности СППР помогает организации справиться с созданием всевозможных информационных отчетов, справок, документов, сводных ведомостей и пр., особенно когда число выпускаемых отчетов велико и формы отчётов часто меняются. Средства СППР, автоматизируя выпуск отчётов, позволяют перевести их хранение в электронный вид и распространять по корпоративной сети между служащими компании. Наряду с большими корпоративными хранилищами данных широкое применение находят также витрины данных (Data Mart). Под витриной данных понимается небольшое специализированное хранилище для некоторой узкой предметной области, ориентированное на хранение данных, связанных одной бизнес- тематикой. Проект по созданию витрины данных требует меньших вложений и выполняется в очень короткие сроки. Таких витрин данных может быть несколько, скажем витрина данных по доходам для бухгалтерии компании и витрина данных по клиентам для маркетингового отдела компании. 1.4 OLAP-технологии Взаимодействуя с OLAP-системой, пользователь сможет осуществлять гибкий просмотр информации, получать произвольные срезы данных, и выполнять аналитические операции детализации, свертки, сквозного распределения, сравнения во времени. Вся работа с OLAP-системой происходит в терминах предметной области. В основе концепции оперативной аналитической обработки (OLAP) лежит многомерное представление данных. Термин OLAP ввел E. F. Codd в 1993 году. В своей статье он рассмотрел недостатки реляционной модели, в первую очередь невозможность «объединять, просматривать и анализировать данные с точки зрения множественности измерений, то есть самым понятным для корпоративных аналитиков способом», и определил общие требования к системам OLAP, расширяющим функциональность реляционных СУБД и включающим многомерный анализ как одну из своих характеристик. По Кодду, многомерное концептуальное представление (multi-dimensional conceptual view) является наиболее естественным взглядом управляющего персонала на объект управления. Оно представляет собой множественную перспективу, состоящую из нескольких независимых измерений, вдоль которых могут быть проанализированы определенные совокупности данных. Одновременный анализ по нескольким измерениям данных определяется как многомерный анализ. Каждое измерение включает направления консолидации данных, состоящие из серии последовательных уровней обобщения, где каждый вышестоящий уровень соответствует большей степени агрегации данных по соответствующему измерению. Так, измерение Исполнитель может определяться направлением консолидации, состоящим из уровней обобщения «предприятие - подразделение - отдел - служащий». Измерение «Время» может даже включать два направления консолидации - «год - квартал - месяц - день» и «неделя - день», поскольку счет времени по месяцам и по неделям несовместим. В этом случае становится возможным произвольный выбор желаемого уровня детализации информации по каждому из измерений. Операция спуска (drilling down) соответствует движению от высших ступеней консолидации к низшим; напротив, операция подъема (rolling up) означает движение от низших уровней к высшим. 1.5 Интеллектуальный анализ данных Наибольший интерес в СППР представляет интеллектуальный анализ данных, так как он позволяет провести наиболее полный и глубокий анализ проблемы, дает возможность обнаружить скрытые взаимосвязи, принять наиболее обоснованное решение. Современный уровень развития аппаратных и программных средств с некоторых пор сделал возможным повсеместное ведение баз данных оперативной информации на разных уровнях управления. В процессе своей деятельности промышленные предприятия, корпорации, ведомственные структуры, органы государственной власти и местного самоуправления накопили большие объемы данных. Они хранят в себе большие потенциальные возможности по извлечению полезной аналитической информации, на основе которой можно выявлять скрытые тенденции, строить стратегию развития, находить новые решения. Интеллектуальный анализ данных, ИАД (Data Mining) - это процесс поддержки принятия решений, основанный на поиске в данных скрытых закономерностей (шаблонов информации). При этом накопленные сведения автоматически обобщаются до информации, которая может быть охарактеризована как знания. В общем случае процесс ИАД состоит из трёх стадий: . выявление закономерностей; . использование выявленных закономерностей для предсказания неизвестных значений (прогностическое моделирование); . анализ исключений, предназначенный для выявления и толкования аномалий в найденных закономерностях. Новыми компьютерными технологиями, образующими ИАД являются экспертные и интеллектуальные системы, методы искусственного интеллекта, базы знаний, базы данных, компьютерное моделирование, нейронные сети, нечеткие системы. Современные технологии ИАД позволяют создавать новое знание, выявляя скрытые закономерности, прогнозируя будущее состояние систем. Основным методом моделирования социально-экономического развития города является метод имитационного моделирования, который позволяет исследовать городскую систему с помощью экспериментального подхода. Это дает возможность на модели проиграть различные стратегии развития, сравнить альтернативы, учесть влияние многих факторов, в том числе с элементами неопределенности. Построенная в данной работе модель относится именно к такому классу систем. На ее основе органы местного самоуправления стратегического и тактического уровней получают возможность проанализировать динамику развития сложной социально-экономической городской системы, выявить неочевидные на первый взгляд взаимосвязи, сравнить различные альтернативы, проанализировать аномалии и принять наиболее обоснованное решение. Перспективно применение в СППР комбинированных методов принятия решений в сочетании с методами искусственного интеллекта и компьютерным моделированием, различные имитационно-оптимизационные процедуры, принятие решений в сочетании с экспертными процедурами. 1.6 Классификации СППР По взаимодействию с пользователем выделяют три вида СППР: · пассивные помогают в процессе принятия решений, но не могут выдвинуть конкретного предложения; · активные непосредственно участвуют в разработке правильного решения; · кооперативные предполагают взаимодействие СППР с пользователем. Выдвинутое системой предложение пользователь может доработать, усовершенствовать, а затем отправить обратно в систему для проверки. После этого предложение вновь представляется пользователю, и так до тех пор, пока он не одобрит решение. По способу поддержки различают: · модельно-ориентированные СППР, используют в работе доступ к статистическим, финансовым или иным моделям; · СППР, основанные на коммуникациях, поддерживают работу двух и более пользователей, занимающихся общей задачей; · СППР, ориентированные на данные, имеют доступ к временным рядам организации. Они используют в работе не только внутренние, но и внешние данные; · СППР, ориентированные на документы, манипулируют неструктурированной информацией, заключенной в различных электронных форматах; · СППР, ориентированные на знания, предоставляют специализированные решения проблем, основанные на фактах. По сфере использования выделяют: · Общесистемные - работают с большими СХД и применяются многими пользователями. · Настольные СППР. Они являются небольшими системами и подходят для управления с персонального компьютера одного пользователя. По архитектуре и принципу работы различают: · Функциональные СППР. Являются наиболее простыми с точки зрения архитектуры. Они распространены в организациях, не ставящих перед собой глобальных задач и имеющих невысокий уровень развития информационных технологий. Отличительной особенностью функциональных СППР является то, что анализу подвергаются данные, содержащиеся в файлах операционных систем. Преимуществами подобных СППР являются компактность из-за использования одной платформы и оперативность в связи с отсутствием необходимости перегружать данные в специализированную систему. Из недостатков можно отметить следующие: сужение круга вопросов, решаемых с помощью системы, снижение качества данных из-за отсутствия этапа их очистки, увеличение нагрузки на операционную систему с потенциальной возможностью прекращения ее работы. · СППР, использующие независимые витрины данных. Применяются в крупных организациях, имеющих несколько подразделений, в том числе отделы информационных технологий. Каждая конкретная витрина данных создается для решения определенных задач и ориентирована на отдельный круг пользователей. Это значительно повышает производительность системы. Внедрение подобных структур достаточно просто. Из отрицательных моментов можно отметить то, что данные многократно вводятся в различные витрины, поэтому могут дублироваться. Это повышает затраты на хранение информации и усложняет процедуру унификации. Наполнение витрин данных достаточно сложно в связи с тем, что приходится использовать многочисленные источники. Отсутствует единая картина бизнеса организации, вследствие того что нет окончательной консолидации данных. · СППР на основе двухуровневого хранилища данных. Используется в крупных компаниях, данные которых консолидированы в единую систему. Определения и способы обработки информации в данном случае унифицированы. На обеспечение нормальной работы подобной СППР требуется выделить специализированную команду, которая будет ее обслуживать. Такая архитектура СППР лишена недостатков предыдущей, но в ней нет возможности структурировать данные для отдельных групп пользователей, а также ограничивать доступ к информации. Могут возникнуть трудности с производительностью системы. · СППР на основе трехуровневого хранилища данных. Такие СППР применяют хранилище данных, из которого формируются витрины данных, используемые группами пользователей, решающих сходные задачи. Таким образом, обеспечивается доступ, как к конкретным структурированным данным, так и к единой консолидированной информации. Наполнение витрин данных упрощается ввиду использования проверенных и очищенных данных, находящихся в едином источнике. Имеется корпоративная модель данных. Такие СППР отличает гарантированная производительность. Но существует избыточность данных, которая ведет к росту требований на их хранение. Кроме того, необходимо согласовать подобную архитектуру с множеством областей, имеющих потенциально различные запросы. В зависимости от функционального наполнения интерфейса системы выделяют два основных типа СППР: EIS и DSS.(Execution Information System) - 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. EIS-системы - та реальная отдача, которую видит руководство компании от внедрения технологий СППР.(Desicion Support System)7 - полнофункциональные системы анализа и исследования данных, рассчитанные на подготовленных пользователей, имеющих знания как в части предметной области исследования, так и в части компьютерной грамотности. Обычно для реализации DSS-систем (при наличии данных) достаточно установки и настройки специализированного ПО поставщиков решений по OLAP-системам и Data Mining. 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. 1.7 Области применения . Телекоммуникации Телекоммуникационные компании используют СППР для подготовки и принятия комплекса решений, направленных на сохранение своих клиентов и минимизацию их оттока в другие компании. СППР позволяют компаниям более результативно проводить свои маркетинговые программы, вести более привлекательную тарификацию своих услуг. Анализ записей с характеристиками вызовов позволяет выявлять категории клиентов с похожими стереотипами поведения, с тем чтобы дифференцировано подходить к привлечению клиентов той или иной категории. Есть категории клиентов, которые постоянно меняют провайдеров, реагируя на те или иные рекламные компании. СППР позволяют выявить наиболее характерные признаки «стабильных» клиентов, т.е. клиентов, длительное время остающихся верными одной компании, давая возможность ориентировать свою маркетинговую политику на удержание именно этой категории клиентов. . Банковское дело СППР используются для более качественного мониторинга различных аспектов банковской деятельности, таких как обслуживание кредитных карт, займов, инвестиций и так далее, что позволяет значительно повысить эффективность работы. Выявление случаев мошенничества, оценка риска кредитования, прогнозирование изменений клиентуры - области применения СППР и методов добычи данных. Классификация клиентов, выделение групп клиентов со сходными потребностями позволяет проводить целенаправленную маркетинговую политику, предоставляя более привлекательные наборы услуг той или иной категории клиентов. . Страхование Набор применений СППР в страховом бизнесе можно назвать классическим - это выявление потенциальных случаев мошенничества, анализ риска, классификация клиентов. Обнаружение определенных стереотипов в заявлениях о выплате страхового возмещения, в случае больших сумм, позволяет сократить число случаев мошенничества в будущем. Анализируя характерные признаки случаев выплат по страховым обязательствам, страховые компании могут уменьшить свои потери. Полученные данные приведут, например, к пересмотру системы скидок для клиентов, подпадающих под выявленные признаки. Классификация клиентов дает возможность выявить наиболее выгодные категории клиентов, чтобы точнее ориентировать существующий набор услуг и вводить новые услуги. . Розничная торговля Торговые компании используют технологии СППР для решения таких задач, как планирование закупок и хранения, анализ совместных покупок, поиск шаблонов поведения во времени. Анализ данных о количестве покупок и наличии товара на складе в течение некоторого периода времени позволяет планировать закупку товаров, например, в ответ на сезонные колебания спроса на товар. Часто, покупая какой либо товар покупатель приобретает вместе с ним и другой товар. Выявление групп таких товаров позволяет, например, помещать их на соседних полках, с тем, чтобы повысить вероятность их совместной покупки. Поиск шаблонов поведения во времени дает ответ на вопрос «Если сегодня покупатель приобрел один товар, то через какое время он купит другой товар?». Например, приобретая фотоаппарат, покупатель, вероятно, в ближайшем будущем станет приобретать пленку, пользоваться услугами по проявке и печати. . Медицина Известно много экспертных систем для постановки медицинских диагнозов. Они построены главным образом на основе правил, описывающих сочетания различных симптомов различных заболеваний. С помощью таких правил узнают не только, чем болен пациент, но и как нужно его лечить. Правила помогают выбирать средства медикаментозного воздействия, определять показания - противопоказания, ориентироваться в лечебных процедурах, создавать условия наиболее эффективного лечения, предсказывать исходы назначенного курса лечения и т. п. Технологии Data Mining позволяют обнаруживать в медицинских данных шаблоны, составляющие основу указанных правил. . Молекулярная генетика и генная инженерия Пожалуй, наиболее остро и вместе с тем четко задача обнаружения закономерностей в экспериментальных данных стоит в молекулярной генетике и генной инженерии. Здесь она формулируется как определение так называемых маркеров, под которыми понимают генетические коды, контролирующие те или иные фенотипические признаки живого организма. Такие коды могут содержать сотни, тысячи и более связанных элементов. На развитие генетических исследований выделяются большие средства. В последнее время в данной области возник особый интерес к применению методов Data Mining. Известно несколько крупных фирм, специализирующихся на применении этих методов для расшифровки генома человека и растений. . Прикладная химия Методы Data Mining находят широкое применение в прикладной химии (органической и неорганической). Здесь нередко возникает вопрос о выяснении особенностей химического строения тех или иных соединений, определяющих их свойства. Особенно актуальна такая задача при анализе сложных химических соединений, описание которых включает сотни и тысячи структурных элементов и их связей. 1.8 Рынок СППР На рынке СППР компании предлагают следующие виды услуг по созданию систем поддержки принятия решений: · Реализация пилот-проектов по СППР-системам, с целью демонстрации руководству Заказчика качественного потенциала аналитических приложений. · Создание совместно с Заказчиком полнофункциональных СППР-систем, включая хранилище данных и средства Business Intelligence. · Проектирование архитектуры хранилища данных, включая структуры хранения и процессы управления. · Создание «витрин данных» для выделенной предметной области. · Установка и настройка средств OLAP и Business Intelligence; их адаптация к требованиям Заказчика. · Анализ инструментов статистического анализа и «добычи данных» для выбора программных продуктов под архитектуру и потребности Заказчика. · Интеграция систем СППР в корпоративные интранет-сети Заказчика, автоматизация электронного обмена аналитическими документами между пользователями хранилища. · Разработка Информационных Систем Руководителя (EIS) под требуемую функциональность. · Услуги по интеграции баз данных в единую среду хранения информации · Обучение специалистов Заказчика технологиям хранилищ данных и аналитических систем, а также работе с необходимыми программными продуктами. · Оказание консалтинговых услуг Заказчику на всех стадиях проектирования и эксплуатации хранилищ данных и аналитических систем. · Комплексные проекты создания/модернизации вычислительной инфраструктуры, обеспечивающей функционирование СППР: решения любого масштаба, от локальных систем до систем масштаба предприятия/концерна/отрасли. 1.9 Оценка системы поддержки принятия решений (СПРР) Критерии для оценки СППР. Система должна эффективно управлять доходами и риском при любых рыночных условиях, генерируя эффективные сигналы входа-выхода на рынок. При этом частота проводимых операций должна быть умеренной, учитывающей операционные затраты, комиссионные, потери на спреде и т. д. Сложность построения не должна отпугивать. Большинство отвергающих численные методы в пользу своей "интуиции" получают в итоге результаты ниже среднего. Естественно важной характеристикой в оценке системы является суммарная (итоговая) прибыль. При высоких операционных затратах важное значение приобретает такая характеристика как прибыль на операцию. Точность решений (процентная), рассчитываемая как отношение числа прибыльных операций к общему числу операций, является популярной характеристикой для многих трейдеров, хотя ее важность переоценена. Дело в том, что многие эффективные системы чаще принимают ошибочные решения, чем верные, тогда как многие бесприбыльные (или почти бесприбыльные) системы чаще принимают верные решения. Максимальные потери собственных средств являются важной характеристикой для измерения риска стратегий используемых системой. Системы подверженные периодическим крупным потерям не могут рассматриваться как пригодные к использованию, даже если, в конце концов, они дают достаточную итоговую прибыль. При этом под максимальными потерями имеется в виду не просто самая большая сумма потерь от последовательности убыточных операций, а максимальное снижение капитала в течение рассматриваемого периода. Во время такого снижения последовательность убыточных операций может прерываться отдельными прибыльными операциями, не способными изменить общий убыточный характер периода неэффективности системы. Основная характеристика эффективности системы рассчитывается как отношение итоговой прибыли к величине снижения капитала в период максимальной неэффективности системы и обычно называется отношением доход/риск. Существует также множество других оценок эффективности системы, иногда довольно сложных, требующих большого объема статистических расчетов, однако в большинстве случаев оказываются достаточными приведенные простые характеристики. Следует заметить, что при оценке системы можно воспользоваться критериями, которые рекомендует классическая теория управления портфелем. Оптимизация системы заключается в поиске лучшей формулы для индикатора - лучшей в смысле получения с ее помощью максимальной и/или наиболее устойчивой прибыли по данным, собранным в течение длительного периода времени. Такая оптимизация внутренне противоречива. Ее критики немедленно укажут на то, что поведение будущих цен может отличаться от их поведения в прошлом. Сторонники такой оптимизации должны быть убеждены в существовании определенных закономерностей, устойчивости в поведении цен, не меняющегося или незначительно меняющегося с течением времени. Для проверки действенности того, что используемые в техническом анализе правила дают устойчивую прибыль в будущем, будучи сами рассчитаны по прошлым данным, применяют следующий простой метод тестирования (так называемое слепое моделирование). Сначала оптимизируют решающее правило по прошлым данным, а потом проверяют его на более поздних (недавних) данных. Таким образом можно определить, насколько хорошо вообще можно прогнозировать будущее по прошлым данным с помощью заданного правила. Если индикатор с оптимальными параметрами дает хорошие результаты на более поздних данных, можно надеяться, что он будет хорошо работать и в будущем. При переоценке параметров системы следует переходить к новой системе, только если полученное "улучшение" статистически значимо. Роберт Пеллетьер рекомендует при построении решающих правил ограничивать число параметров, т. к. их увеличение увеличивает число степеней свободы системы. Кроме того между ними могут существовать связи, т. е. они могут оказаться статистически зависимыми, что обычно видно по коэффициенту их взаимной корреляции. Пеллетьер считает, что хорошая система должна содержать не более, чем 2-5 параметров. Выборка для проверки индикатора должна быть достаточно большая, чтобы на выбранный период приходилось не менее 30 сигналов. При этом период должен включать в себя целое число полных длительных (низкочастотных) циклов, чтобы ограничить влияние смещений в направлении продаж или покупок. Так, например, для известного 4-х летнего цикла фондового рынка анализ должен производиться на данных не менее чем за 8 лет. организационный банк интеллектуальный данные Глава 2. Практика реализации СППР на примере территориальных учреждений Банка России .1 Формулирование целей и задач исследования, характеристика исследуемого объекта В настоящее время Центральный Банк Российской Федерации (далее Банк России) является ключевым регулятором банковской системы России и во многом является гарантом ее стабильности и устойчивости экономики. Система Банка России имеет сложную организационную структуру - центральный аппарат (далее ЦА), территориальные учреждения (далее ТУ), и насчитывает более 80 тыс. сотрудников. В свою очередь территориальные учреждения имеют в своем подчинении сеть расчетно-кассовых центров и другие подразделения, обеспечивающие деятельность ТУ .Наличие сложной организационной структуры определяет сложность системы управления Банка России, которая охватывает два уровня - ТУ и ЦА. В настоящее время для Банка России актуальным является решение следующих основных задач: общее сокращение расходов, стандартизация деятельности территориальных учреждений, совершенствование системы управления территориальными учреждениями. В качестве основного инструмента для выполнения указанных задач рассматривается процессный подход к управлению, эксперимент по внедрению которого в Банке России начался еще в 2002 году. Процессный подход является превалирующим подходом к построению гибкой и эффективной системы управления, получившим в последние 10-15 лет широкое распространение в мировой практике. Процессный подход предполагает четкое формулирование целей и стратегии деятельности, описание деятельности в виде совокупности взаимосвязанных процессов, имеющих на выходе конкретные результаты, четкое распределение ответственности между всеми участниками процессов. Как показывает мировая практика, эффективное применение процессного подхода во многом определяется наличием информационно-вычислительной системы, которая формирует и предоставляет необходимую для принятия решений информацию. С помощью такой системы на уровне ТУ Банка России можно было бы описывать и контролировать исполнение процессов, оценивать их стоимость, рассчитывать реальную нагрузку, проводить обоснованную оценку эффективности процессов, сотрудников, подразделений и т.п. На уровне ЦА Банка России система позволила бы обеспечить сравнение ТУ по различным показателям, накапливаемым в ходе работы, типизацию ТУ, описание стандартов процессов, их тиражирование в ТУ и решение ряда других задач. Все вышесказанное определяет актуальность темы данной главы, посвященной разработке методических, математических и программно-инструментальных подходов к созданию системы поддержки принятия решений в сфере управления деятельностью территориальных учреждений Банка России на основе процессного подхода (далее Система, СППР «Процессное управление»). Целью данной работы является разработка комплексного методического, математического, информационного и программно-инструментального обеспечения системы поддержки принятия решений в задачах управления деятельностью территориальных учреждений Банка России, включая уровень ТУ и центрального аппарата. .2 Общий обзор и описание работы .2.1 Разработка новой концепции СППР в управлении деятельностью территориальных учреждений Банка России В настоящее время для эффективной поддержки принятия решений в управлении деятельностью территориальных учреждений Банка России требуется интеграция и развитие подходов к построению систем управления бизнес-процессами (Business Process Management System, BPMS), бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI), управления эффективностью (Corporate Performance Management, CPM). Каждый из указанных классов систем в отдельности обеспечивает решение лишь части управленческих задач Банка России. Была проанализирована специфика Банка России, которая состоит в наличии сложной организационной структуры, вертикальной двухуровневой системы управления территориальными учреждениями, четкой регламентации деятельности на основе масштабной нормативной базы, сложности документооборота, особенностях финансового управления, информатизации и требований к обеспечению информационной безопасности. В результате было установлено, что существующие продукты не в полной мере подходят для решения задач управления территориальными учреждениями Банка России. Исследование специфики Банка России и анализ основных задач в управлении деятельностью ТУ позволили сформулировать следующие концептуальные принципы построения СППР: ) Двухуровневая структура. Разрабатываемая СППР должна функционировать на двух уровнях - ТУ (региональный) и ЦА (федеральный). На региональном уровне СППР поддерживает управление деятельностью ТУ на основе процессного подхода, на федеральном уровне обеспечивается сбор информации о деятельности со всех ТУ, централизованное хранение и анализ этой информации, классификация ТУ, формирование стандартов; ) Полный цикл управления на основе процессного подхода. Для эффективного и непрерывного совершенствования деятельности важной характеристикой СППР является обеспечение полного цикла управления на основе процессного подхода, который предполагает итерационное выполнение процедур описания процессов, мониторинга и контроля исполнения, анализа процессов, реинжиниринга. С учетом двухуровневой структуры системы цикл управления представлен в следующем виде (рис. 2): |