Методические указания для самостоятельной работы студентов Дата разработки 15. 07. 2008 (стр. 13 из 23)
Схематически соотнесение поддержки функций управления, функциональных областей управления и информационных систем представлено на рис. 4.
Для того чтобы понять, реализована ли функция планирования в системе вообще, насколько глубоко она реализована и насколько это соответствует бизнес-потребностям предприятия, необходимо выяснить у разработчика, какая структура планов заложена в системе, как эти планы взаимосвязаны между собой, какие алгоритмы планирования используются, какие бизнес-объекты включены в систему планирования и в алгоритмы планирования. Это достаточно сложный вопрос, который фактически является ключевым моментом при разбиении класса ERP-систем на виды, и он еще будет рассмотрен (ему будет посвящена отдельная статья). Но первое, что предприятие должно для себя однозначно принять — это то, что для различных видов бизнеса применяются различные методы (управления потоками, массовым обслуживанием, серийным производством, проектами, метод Точно-во-Время и т. д.), поэтому выбираемая система должна содержать алгоритмы, реализующие методы управления, применяемые именно для данного вида бизнеса.
Таким образом, мы рассмотрели современную категоризацию управленческих информационных систем и возможности их применения в организациях различного типа.
10. Тенденция развития и возможности применения информационных систем поддержки принятия решений на объекте управления [10]
10.1. Система поддержки принятия решений DSS
Так что же такое система поддержки принятия решений (Decision Support Systems — DSS)?
Можно найти следующее ее определение: [11]
Decision Support Systems (DSS) является классом компьютеризированных информационных систем, которые поддерживают деятельность по принятию решений.
Однако это определение мало что проясняет и абсолютно не дает возможности идентификации в широком перечне классов информационных систем. Иногда в данного типа определениях присутствует фразы: «система должна облегчать принятие решений», «… анализировать данные и представлять их в удобной для принятия решений форме» и т.п.
Дэниель Пауэр (Daniel Power) в 2002 году идентифицировал пять типов DSS-систем как систем, оперирующих связями, данными, документами, знаниями и моделями.
Вот его определение: [12]
DSS-система — это интерактивная компьютерная система, предназначенная для помощи лицу, принимающему решения, в использовании связей, данных, документов, знаний и моделей для идентификации и решения проблем и формирования решений.
Это уже, по крайней мере, конструктивно, хотя под данное определение попадают опять очень многие классы систем: ERP, GIS, DocFlow, Business Modeller, SCADA/ DCE, Project Management и др.
А вот еще одно определение:[13]
DSS-система должна помогать лицу, принимающему решение, в решении непрограммируемых, неструктурированных (или полуструктурированных) проблем; DSS-система должна предлагать возможности формирования интерактивных запросов в естественном языке, близком к предметному и легко изучаемому.
Это определение, безусловно, сужает область идентификации.
И наконец, еще одно:[14]
DSS-система помогает менеджеру или лицу, принимающему решение, использовать и манипулировать данными, использовать проверки и эвристики, а также строить и использовать математические модели.
В данном определении ссылка на «математические модели» — наиболее сильное место, но это противоречит высказанному ранее требованию легкости формирования языка запросов.
В некоторых определениях упоминается возможность: включения в состав DSS-системы функциональных возможностей искусственного интеллекта.
Ну, в искусственный интеллект, наверное, так сразу лучше не лезть — как минимум, интуитивно понятного языка, близкого к естественному, там нет или нет в большинстве задач.
Упоминаются также как необходимые возможности графического представления данных.
Мало чему помогает в смысле той же идентификации.
Инструментальные средства бизнес-интеллекта
Существует связное понятие — Business Intelligence Tools (инструментальные средства бизнес-интеллекта) — программное обеспечение, которое дает возможность пользователям наблюдать и использовать большие объемы сложных данных.
Выделяют три типа таких инструментальных средств: [15]
Средства многомерного анализа — также известные как OLАР (On-Line Analytical Processing) — программное обеспечение, которое дает пользователю возможность наблюдать данные в различных измерениях, направлениях или сечениях.
Инструментальные средства запросов (Query Tools) — программное обеспечение, позволяющее формировать запросы к данным по содержанию или образцу.
Инструментальные средства поиска данных (Data Mining Tools) — программное обеспечение, которое осуществляет автоматический поиск важных образцов (моделей), или зависимостей в данных.
Под приведенное определение Пауэра это попадает и, наверное, к рассматриваемой теме относится. Но давайте пока отвлечемся от прикладной лингвистики. К ней мы вернемся позже — после рассмотрения целей, назначения и конкретных реализаций, которые должны прояснить дело.
10.2. Цели, назначение и практика систем класса DSS
Что можно считать предметом для систем класса DSS? В качестве такого предмета на основании анализа уже сложившейся практики можно назвать:
финансовый анализ и прогнозирование;
маркетинг реализации и закупок;
анализ стереотипов клиентского поведения и выявление скрытых закономерностей;
анализ рисков;
управление активами.
Каким образом данные задачи соотносятся с общей задачей информационного обслуживания бизнеса? К информационному обслуживанию бизнеса можно отнести:
увязку стратегических задач бизнеса и ИТ;
распределение и контроль прикладного программного обеспечения;
оперативную поддержку пользователей; а также управление:
проектами;
производственными мощностями;
изменениями;
проблемами;
издержками;
непредвиденными ситуациями;
вспомогательными службами;
взаимоотношениями с клиентами;
взаимоотношениями с поставщиками.
Более укрупнено можно говорить о том, что информационные технологии сосредоточены на обслуживании процессов, связанных с:
людьми;
процессами;
стратегиями;
технологиями.
Как можно видеть, в сферу приложения систем DSS попадает почти половина структурных задач, возлагаемых на ИТ-службы. Это находит подтверждение при анализе рынка прикладных информационных систем. Так, мировой рынок, например, ERP-систем оценивается в настоящее время оборотами порядка 25 млрд. долларов. Рынок DSS-cистем, который возник только в середине 90-х годов, сейчас оценивается суммой порядка 10 млрд. долларов и растет существенно большими темпами, чем рынок корпоративных систем управления. Его рост порядка 30% в год против 10-15% роста ERP-рынка, и можно предположить, что в течение ближайших пяти лет можно ожидать достижения паритета. С другой стороны, если рынок систем DSS в настоящее время в основном связан с финансовым сектором, крупноформатной торговлей и телекоммуникациями, то можно ожидать постепенной ассимиляции функциональных возможностей DSS-систем в существующие системы ERP-класса, что, по-видимому, приведет к оживлению процессов обновления версий ERP-систем в корпоративном секторе.
Анализируя тенденции развития функциональности ERP-систем, можно уверенно говорить о том, что этот процесс уже идет. Так, практически во всех ведущих ERP-системах уже имплементированы функциональные возможности прогнозирования с использованием разнообразных статистических методов. Представляется очень перспективным развитие подходов DSS-систем в управлении активами, в частности, в организации эксплуатации и ремонтов оборудования. Это связано с постепенной миграцией подходов, а именно, от управления ремонтами по состоянию, к управлению на основе прогнозирования будущего состояния производственных мощностей. В Украине в данной сфере еще превалируют календарные подходы и управление эксплуатацией на основе учета наработки. Эти подходы были присущи промышленности развитых стран мира в 80-е годы и являются избыточными по издержкам содержания производственных мощностей.
Рассматривая деятельность корпораций в конкурентном окружении, Майкл Портер, например, выделяет следующую шестифакторную модель (см. рис.).
Диаграмма сравнительной конкурентоспособности по Майклу Портеру
Можно быть уверенным, что в усилении данных конкурентных позиций и лежит основной предмет DSS-систем. Существенным фактором их развития является то, что к настоящему времени в транзакционных системах управления оперативной деятельностью компаний накоплен огромный объем данных, значение которых в настоящее время во многом не осознано и не используется.
Крупноформатная торговля и компании электронной коммерции
Крупноформатная торговля и компании электронной коммерции (B2C, B2B) явились первыми институциональными заказчиками на DSS-системы. Основными задачами, решаемыми в данном секторе, являются:
анализ ассортимента (селективный маргинальный доход, оборачиваемость запасов, статистическое управление запасами, фондоотдача);
распределение площадей, раскладка;
анализ эффективности деятельности менеджеров и мотивация персонала;
планирование и анализ эффективности рекламы, акций, распродаж и т.п.;
управление ценообразованием.
В части управления раскладкой можно привести известный пример с корреляцией покупок пива и памперсов. Или так называемая «ловушка на кассе» — это мелкие товары, которые выкладываются непосредственно в кассовой зоне. Площадь этой зоны ограничена. Что туда положить? Опять «нет ничего практичнее хорошей теории» — нужен анализ потребительских предпочтений, который, в частности, дает многомерный статистический анализ чеков.