Системы поддержки и принятия решений. Реферат. Информатика, ВТ, телекоммуникации. 2009-01-12

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
2021 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).

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.

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

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):

Рис. 2. Цикл поддержки управления в СППР

)        Интеграция подходов и технологий. С
целью наиболее эффективного решения задач совершенствования деятельности ТУ в
создаваемой СППР необходимо интегрировать подходы и технологии управления
бизнес-процессами (BPMS), управления эффективностью (CPM) и бизнес-аналитики
(BI). Указанные подходы должны быть реализованы на единых архитектурных
принципах и функционировать в рамках единой информационной и
программно-технологической инфраструктуры;

)        Поддержка стандартов необходима для
решения задач стандартизации деятельности ТУ. На федеральном уровне –
разработка, отладка, анализ стандартов процессов и т.д.; на региональном уровне
– «наложение» стандартов на существующие процессы;

)        Интеграция процессов в хранилище
данных. Системы класса BPMS являются транзакционными и не предполагают наличие
хранилища данных. В Банке России требуется не только организовать управление
процессами, но и обеспечить их всесторонний анализ – динамический,
сравнительный, структурный и др. Поэтому информация о деятельности должна
накапливаться в хранилищах данных каждого ТУ, часть данных будет передаваться
на федеральный уровень (в централизованное хранилище);

)        Развитие методологической базы для
анализа. Для более полного и эффективного решения задач анализа информации о
деятельности ТУ необходимо развитие методологической и инструментальной базы по
следующим направлениям: расчет стоимости процессов, оценка длительности
выполнения процессов, анализ организационной структуры, управление
эффективностью;

)        Взаимодействие с ТПК. СППР должна
взаимодействовать с типовыми программными комплексами (ТПК), функционирующими в
территориальных учреждениях. Взаимодействие организуется с целью: получения
исходных данных (например, данные о расходах ТУ); получения актуальной
нормативно-справочной информации; получения данных об исполнении процессов. С
учетом указанных принципов разработана концептуальная модель системы,
охватывающая федеральный и региональный уровень управления (рис. 3):

Рис. 3. Концептуальная модель СППР в управлении
деятельностью территориальных учреждений Банка России

Представленная концептуальная модель наиболее
полно отвечает решению управленческих задач Банка России и включает следующие
компоненты:

·    Системы регионального уровня (в каждом
территориальном учреждении). СППР регионального уровня является тиражируемой и
предоставляет единые для всех ТУ функциональные возможности. Информация о
деятельности ТУ аккумулируется в хранилище данных, над которым функционируют
аналитические BI-инструменты.

·        Система федерального уровня (в
центральном аппарате). СППР федерального уровня является интегрирующим
компонентом, предполагающим централизованное хранение и обработку информации о
деятельности всех ТУ и отличные от системы регионального уровня функциональные
возможности. В системе федерального уровня формируются данные (стандарты
процессов, нормативы и др.), которые тиражируются в СППР регионального уровня.

·        Внешние источники информации в
основном обеспечивают данными СППР регионального уровня, к ним относятся
различные программные комплексы, функционирующие в территориальных учреждениях.
Внешние источники могут рассматриваться как внешние компоненты СППР.

Поскольку система федерального уровня во многом
основывается на данных, передаваемых из систем регионального уровня, то в
первую очередь необходимо разработать информационное, математическое и инструментальное
обеспечение системы регионального уровня как основы целостной СППР Банка
России. При этом следует отметить, что разработанные методы и инструменты будут
использованы и при построении системы федерального уровня. В ходе исследования
разработана структура СППР регионального уровня (рис. 4), при этом учитывались
масштабы ТУ, многообразие выполняемых функций и процессов, факторы сложившейся
управленческой практики, особенности текущей автоматизации.

Рис. 4. Структура СППР регионального уровня
Банка России

2.2.2 Описание
функциональных подсистем

В состав системы входят функциональные
подсистемы, обеспечивающие интерфейсы работы пользователей и реализующие
бизнес-функции, и технологические подсистемы, которые обеспечивают работу
функциональных подсистем на основе унифицированных механизмов управления
данными и централизованных метаданных. Работа всех подсистем осуществляется под
управлением подсистемы администрирования и информационной безопасности, которая
обеспечивает должный уровень защиты данных от несанкционированного доступа в
соответствии с требованиями Банка России. В ходе исследования с учетом
специфики Банка России разработаны и обоснованы требования к информационному и
инструментальному обеспечению функциональных подсистем.

Подсистема описания процессов предназначена для
формализованного описания деятельности в виде совокупности взаимосвязанных
процессов с учетом особенностей Банка России. Для моделирования процессов в
системе использованы стандарты IDEF0 и IDEF3, дополненный рядом дополнительных
конструкций: контрольные операции, возвратные переходы, ссылки на другие
процессы, вспомогательные процессы, точки начала и завершения процесса. При
формировании информационной модели описания процессов ТУ учитывалась специфика
Банка России и требования стандартов, а также следующие принципы:

·        Поддержка версионности подразумевает
ведение хронологии всех изменений в описании процессов (изменения объектов
фиксируются в виде версий, упорядоченных по дате). За счет этого можно получить
модель деятельности ТУ по состоянию на любую дату;

·        Поддержка моделирования изменений
обеспечивается за счет ведения временных версий объектов, которые можно
утверждать или отменять по мере необходимости;

·        Настраиваемость моделей процессов
предполагает расширение набора атрибутов моделей процессов, ввод новых объектов
и увязку с существующими.

С учетом изложенных принципов и особенностей в
ходе исследования разработана информационная модель процессов и объектов их
окружения (рис. 5).

Рис. 5. Взаимосвязь основных объектов окружения
процессов.

На базе сформированной информационной модели
подсистема описания процессов позволяет решать следующие основные задачи:

·  формирование целостной формализованной модели
деятельности ТУ;

·        поддержка информации о деятельности
в актуальном состоянии;

·        формирование отчетов и справок о
документировании деятельности ТУ.

Подсистема контроля исполнения процессов
обеспечивает исполнение формализованных процессов, осуществляя маршрутизацию
заданий между исполнителями в соответствии с описанием, контроль соблюдения
сроков и эффективности выполнения, трансформацию данных об исполнении процессов
из внешних источников в единый унифицированный формат.0

В результате исследования разработан жизненный
цикл процессов и операций (рис. 6), который в совокупности с нотацией описания
процессов обеспечивают решение следующих задач:

·        организация исполнений процессов;

·        мониторинг и управление ходом
исполнения процессов;

·        организация контроля исполнения
процессов в критичных точках;

·        формирование аналитических справок
для руководителей различного уровня ТУ (руководители секторов, отделов,
управлений, высшее руководство).

Рис. 6. Жизненный цикл исполнения процессов

Подсистема стоимости процессов предназначена для
расчета стоимостных характеристик процессов и их анализа в различных разрезах,
предоставляет средства для детального анализа стоимостных характеристик
процессов, балансировки, сравнительного анализа, проведения различных вариантов
расчета.

Подсистема анализа деятельности реализует
поддержку анализа деятельности ТУ по различным аспектам – эффективность,
затраты, персонал, процессы и др., при этом производится сбор и
структурирование данных из внешних источников и других подсистем. Аналитическая
подсистема строится на основе методологии CPM с учетом задач Банка России и
предоставляет набор аналитических приложений и инструментов для решения
следующих задач:

.        Управление системой стратегических
целей, задач и показателей (с учетом целевых ориентиров, определяемых на
федеральном уровне Банка России);

.        Поддержка принятия решений в сфере
управления персоналом и организационной структурой ТУ;

.        Мониторинг и анализ показателей
деятельности.

Система стратегических целей, задач и
показателей представляет собой систему сбалансированных показателей (ССП) и
ключевых показателей эффективности, которые могут задаваться для процессов,
подразделений, сотрудников и т.д. Все цели, задачи и показатели носят
хронологический характер. Источником данных для ССП является хранилище данных.
Целевые значения показателей могут задаваться несколькими сценариями, для
оценки степени достижения целей и задач показателям могут быть присвоены
весовые коэффициенты. На основе сопоставления целевых и фактических значений
производится мониторинг и анализ достижения целей.

Поддержка принятия решений в управлении
персоналом включает аналитические приложения для анализа организационной
структуры, анализа персонала с точки зрения исполнительской дисциплины,
результативности и основных показателей исполнения процессов, балансировки и
распределения функциональных обязанностей.

Мониторинг и анализ показателей деятельности
производится с помощью BI-инструментов на основе хранилища, при этом обеспечивается
возможность сопоставления разнородных показателей и различные виды анализа
(динамический, структурный, сравнительный, кластерный, ранжирование и др.).

2.2.3 Разработка СППР
на уровне ТУ, реализующей методические и инструментальные решения

В процессе разработки СППР проводился анализ
требований к построению системы, разрабатывалась логическая и физическая
структура данных, обосновывались основные принципы построения системы, решались
задачи выбора информационных технологий для реализации системы.

В структуре системы выделены функциональные
подсистемы, реализующие бизнес-логику и интерфейс пользователя, и
технологические подсистемы, которые обеспечивают работу функциональных
подсистем на основе унифицированных механизмов управления данными и централизованных
метаданных.

Для реализации системы выбраны следующие
информационные технологии:

·        в качестве основы для хранения
информации – система управления реляционными базами данных Oracle версии 9i;

·        в качестве
программно-инструментальной среды разработки – аналитический комплекс
«Прогноз-5», ориентированный на разработку информационно-аналитических систем и
систем поддержки принятия решений в различных областях экономики;

·        для разработки web-компоненты –
интегрированная среда Microsoft Visual Studio 2005 и платформа ASP.NET.

В ходе создания СППР разрабатывается комплекс
программно-технологических решений на основе единых архитектурных принципов в
целях наиболее оптимального и надежного функционирования. При разработке
процедур управления сложной базой данных, включающей транзакционный и
аналитический сегменты, разработаны и применены следующие решения:

·        Обеспечение согласованности данных
транзакционного и аналитического сегментов БД, для этого разработана система
взаимосвязанных классов, ориентированная на использование унифицированного ядра
обработки транзакций, которое основано на использовании метаданных СУБД Oracle.
На уровне таблиц контроль целостности данных обеспечивается средствами СУБД для
повышения надежности функционирования (рис. 7):

Рис. 7. Схема управления согласованностью данных
СППР.

·        Поддержка версионности объектов с
сохранением контроля целостности на уровне СУБД. Для этого каждый объект
хранится в двух таблицах: таблица объектов и таблица версий объектов;

·        Масштабируемость БД на уровне
атрибутов и объектов с контролем целостности. Для дополнительных атрибутов
целостность контролируется на уровне триггеров, при создании новых объектов в
таблицах автоматически создаются унифицированные триггеры контроля целостности;

·        Оптимизация извлечения и записи в БД
при больших объемах данных. После создания физической структуры была проведена
ее индексация, для таблиц хранилища данных были применены средства формирования
Partitions СУБД Oracle.

Источниками данных для первичного наполнения
СППР и последующей актуализации могут являться данные из эксплуатируемых в ТУ
типовых программных комплексов: Системы внутрихозяйственной деятельности (ВХД),
Системы автоматизации документооборота, Систем автоматизации и др. СППР
позволяет загрузить описания процессов из файлов формата MS Word и Excel, что
важно для территориальных учреждений, имеющих проекты моделей процессов «на
бумаге».

Разработанная СППР используется в промышленном
режиме в Национальном банке Республики Башкортостан более чем на 300 рабочих
местах руководителей и специалистов для описания процессов, организации и
мониторинга исполнения процессов, обоснования изменений организационной
структуры, анализа деятельности. В системе описано порядка 980 процессов, примерно
730 из них утверждено, около 200 процессов регулярно запускаются в промышленном
режиме.

2.3    Выводы и
результаты применения данной СППР

Получены следующие основные результаты и выводы:

. На основе полученных выводов представлена
концепция комплексной системы поддержки принятия решений в управлении
деятельностью ТУ, ориентированной на интеграцию подходов BPMS, BI и CPM, в
которой разработанные автором методы и алгоритмы строятся на основе единой
информационной и инструментальной среды. Концепция объединяет в себе как новые,
так и известные ранее методы по проведению мониторинга и анализа деятельности
ТУ на основе процессного подхода, адаптированные к специфике Банка России.

. Создана и апробирована в конкретных ТУ Банка
России система поддержки принятия решений в сфере управления деятельностью
территориального учреждения на региональном уровне. Применение СППР в ТУ
позволяет повысить управляемость деятельности на основе процессного подхода,
улучшить систему внутреннего контроля, оптимизировать имеющуюся организационную
структуру, сформировать хранилище по показателям деятельности.

По итогам внедрения системы удалось достичь
следующих результатов (как следует из отчетов руководству Банка России):

·    улучшена система внутреннего контроля
деятельности;

·        усовершенствованы технологии
выполнения эмиссионных и кассовых операций и уменьшены трудозатраты (по
некоторым операциям до 10%);

·        проведена централизация функций,
осуществляемых Расчетно-кассовыми центрами (13 функций по 9 процессам);

·        управление наличного денежного
обращения преобразовано в два самостоятельных отдела;

·        перераспределены должности между
отделами внутри управления безопасности и защиты информации;

·        проведено сокращение штата в
хозяйственно-эксплуатационном управлении; готовятся предложения по оптимизации
документооборота.

Заключение

На сегодняшний день не существует признанного
лидера в области производства программного обеспечения для построения систем
СППР. Ни одна из компаний не производит готового решения, что называется «из
коробки», пригодного к непосредственному использованию в производственном
процессе заказчика. Создание СППР всегда включает в себя стадии анализа данных
и бизнес-процессов заказчика, проектирования структур хранилища с учетом его
потребностей и технологических процессов.

Учитывая размер вовлекаемых финансовых и других
ресурсов, сложность и многоэтапность проектов построения систем СППР очевидна
высокая стоимость ошибок проектирования. Ошибки выбора программного обеспечения
могут повлечь за собой финансовые расходы, не говоря уже об увеличении времени
выполнения проекта. Ошибки проектирования структуры данных могут вести как к
неприемлемым производственным характеристикам, так и стоить времени
потраченного на перезагрузку данных, которое порой достигает нескольких суток.
Поэтому глубоко понимая архитектуру хранилищ данных, необходимо избегать всяких
ошибок, что влечет за собой значительное сокращение времени выполнения проекта
и возможность получить максимальную отдачу от внедрения СППР.

Необходимо отдельно отметить, что проблемы
принятия решений, а именно СППР слабо развиты в нашей стране и мало применяются
на практике. Применение программ ,подобной той, что описана здесь не только
очень просто, но и достаточно эффективно и не требует особых знаний и
капиталовложений.

Несколько десятков различных фирм выпускают
продукты, способные решать те или иные задачи, возникающие в процессе
проектирования и эксплуатации систем СППР. Сюда входят СУБД, средства
выгрузки/трансформации/загрузки данных, инструменты для OLAP-анализа и многое
другое.

Самостоятельный анализ рынка, изучение хотя бы
нескольких таких средств – непростая и длительная задача.

Итак, в этой работе мы познакомились с системами
поддержки принятия решений.

Во введении обоснована актуальность данной темы
, приведены цель и задачи исследования, дана общая характеристика работы,
выявлен предмет исследования.

В первой главе приводятся теоретические аспекты
и понятия систем поддержки принятия решений , приводится подробная
классификация типов СППР, изначально были раскрыты их функции. Также в этой
главе мы познакомились с историей создания систем поддержки, более детально
разобрали структуру СППР и основные ее элементы. Приводятся отличительные
особенности систем поддержки принятия решений, а также сферы и области , в
которых они могут применяться.

Выявлена методология поддержки принятия решений,
а это позволяет подвести итог, что ее применение даёт возможность:

·    формализовать процесс нахождения решения на
основе имеющихся данных (процесс порождения вариантов решения);

·        ранжировать критерии и давать
критериальные оценки физическим параметрам, влияющим на решаемую проблему
(возможность оценить варианты решений);

·        использовать формализованные
процедуры согласования при принятии коллективных решений;

·        использовать формальные процедуры
прогнозирования последствий принимаемых решений;

·        выбирать вариант, приводящий к
оптимальному решению проблемы.

Из этого следует, что с базовыми вещами и
теоретической частью о системах поддержки принятия решений мы ознакомились.

Во второй главе приведена практическая
реализация СППР в сфере управления деятельности организации на основе
процессного подхода ( на примере территориальных учреждений Банка России).
Предложена концепция построения СППР «Управление деятельностью территориальных
учреждений Банка России». Разработаны и обоснованы концептуальная модель СППР,
функциональная структура и требования к основным компонентам. Предложен
комплекс методов и инструментов для поддержки принятия решений в управлении ТУ
с учетом специфики Банка России. Разработаны и обоснованы требования к
информационно-аналитическому обеспечению системы с учетом актуальных задач
управления территориальными учреждениями Банка России. Приведены результаты
внедрения данной системы исходя из отчетов руководству Банка России.

Таким образом, мы выяснили как применяются
данные системы поддержки принятия решений на практике – в нашем случае, в
банковской сфере.

Применение СППР перспективно уже хотя бы потому,
что любое управленческое решение субъективно, основано на политике компании,
отражает основные цели организации и, что самое главное, не обязательно верно.
Все это ведет к необходимости формализации процесса принятия решений и
привлечения вспомогательных средств для снижения риска принятия неверного
решения. Последний возрастает с накоплением информации, подлежащей обработке.
Это происходит потому, что человек либо не способен обработать всю необходимую
информацию для принятия решения самостоятельно, либо не способен это сделать в
сроки, когда задача еще актуальна.

Список литературы

1.     Веснин,
В.Р. Менеджмент: Учеб.- 4-е изд., перераб. и доп.- М.: ТК Велби, 2009. – 342 с.

2.      Герчикова
, И.Н. Процесс принятия и реализации управленческих решений/ И.Н. Герчикова
//Менеджмент в России и за рубежом, 2021. № 12. – 130 с.

.        Гончаров,
В. И. Менеджмент: учебное пособие / В. И. Гончаров. – Минск : Современная
школа, 2021.- 255 с.

.        Дробышев,
А.В . Методы принятия решений. Методы Дельфи и ЭЛЕКТРА. – Методические указания
к лабораторной работе по курсу “Системы поддержки принятий решений”.
– МГИЭМ. Сост.: И.Е.Сафонова,., К.Ю.Мишин, С.В.Цыганов: М., МГИЭМ, 2008. – 26
с.

.        Евланов,
А. Г. Теория и практика принятия решений. — М.: Экономика, 2021. – 212 с.

.        Коротков,
Э. М. Менеджмент : учебник для бакалавров / Э. М. Коротков. Москва :Юрайт,
2021.- 85 с.

.        Кривко,
О.Б. Информационные технологии. М.: СОМИНТЭК. 2021. – 179 с.

.        Лафта,
Дж. К. Эффективность менеджмента организации. – М.: Русская деловая литература,
2009. – 320 с.

.        Лафта,
Дж. К. Эффективность менеджмента организации. – М.: Русская деловая литература,
2021. – 320 с.

.        Макаров,
С.Ф. Менеджер за работой. – М.: ФИНПРЕСС, 2009. – 155 с.

.        Мескон
, М. Основы менеджмента: Учебное пособие / М. Мескон, М. Альберт, Ф. Хедоури;
М., 2021. – 387 с.

.        Панкрухина
, А.П.Теория управления: учебник / [Ю. П. Алексеев и др.]; под общей редакцией:
А. Л. Гапоненко, А. П. Панкрухина. – Москва: Издательство РАГС, 2021.- 213 с.

.        Пирожков,
В.А. О реализации процессного подхода к управлению в виде системы поддержки
принятия решений «Управление деятельностью организации» [Текст] / В.А. Пирожков
// Вестник Тамбовского ун-та. Сер.: Гуманитарные науки. – 2008. – Вып. 11. –
489 с.

.        Полушкин,
О.А. Стратегический менеджмент: конспект лекций. – М.: ЭКСМО, 2007. – 138 с.

региональных
органов власти // Реформы в России и проблемы

.       Ромащенко,
В.Н. Принятие решений: ситуации и советы. – Киев, 2021. – 154 с.

16.    Румянцева
З.П. Менеджмент организации: учебное пособие. – М.: ИНФРА-М, 2005. – 432 с.

.        Сараев,
А. Д., Щербина О. А. Системный анализ и современные информационные технологии
//Труды Крымской Академии наук. – Симферополь: СОНАТ, 2009. – 136 с.

.        Сафонова,
И.Е . Методы принятия решений. Модификация метода Дельфи и метод анализа
иерархий. – Методические указания к лабораторной работе по курсу “Системы
поддержки принятий решений”. – МГИЭМ. Сост.:. 18.И.Е Сафонова,
А.В.Дробышев, К.Ю.Мишин, С.В.Цыганов: М., МГИЭМ, 2007. – 20 с.

.        Сафонова,
И.Е. Методы принятия решений. Метод минимального расстояния и методы МаксиМин и
МаксиМакс. – Методические указания к лабораторной работе по курсу “Системы
поддержки принятий решений”. – МГИЭМ. Сост.:, 18.     И.Е.Сафонова
А.В.Дробышев, К.Ю.Мишин, С.В.Цыганов: М., 2007. – 19 с.

.        Терелянский,
П.В. Системы поддержки принятия решений. Опыт проектирования : монография /
П.В. Терелянский ; ВолгГТУ.- Волгоград, 2009. -127 с.

.        Черняховская
Л.Р. Поддержка принятия решений при стратегическом управлении предприятием на
основе инженерий знаний / Л. Р. Черняховская и др. Уфа: АН РБ, Гилем, 2021. –
128 с.