Теоретические аспекты информационных технологий и информационных систем

      Системы поддержки принятия решений (DSS).

Как мы отмечали ранее, системы поддержки принятия решений помогают принятию решений управления, объединяя данные, сложные аналитические модели и удобное для пользователя программное обеспечение в единую мощную систему, которая может поддерживать слабоструктурированное и не структурированное принятие решений. DSS находятся под управлением пользователя от начала до реализации и используются ежедневно. Основная концепция DSS – дать пользователям инструментальные средства, необходимые для анализа важных блоков данных, используя легкоуправляемые сложные модели гибким способом. DSS разработаны, чтобы предоставить возможности, а не просто, чтобы ответить на информационные потребности. Имеется существенное различие между структурированными, неструктурированными и частично структурированными решениями. Структурированные проблемы повторяемы и обычны, для них обеспечивают решения известные алгоритмы. Неструктурированные проблемы оригинальны и необычны, для них не имеется никаких алгоритмов для решения: каждый находит свой ответ. Частично структурированные проблемы находятся между структурированными и неструктурированными проблемами. DSS разработаны, чтобы поддерживать слабоструктурированный и неструктурированный прикладной анализ.  Принятие решений включает четыре стадии: распознавание, проект, выбор и реализация. DSS предназначены, чтобы помогать проектировать, оценивать альтернативы и контролировать процесс реализации. Ошибочно думать, что решения принимаются в больших организациях только отдельными личностями. Фактически большинство решений принимается коллективно. В большой организации принятие решений по существу групповой процесс, и DSS могут быть разработаны, чтобы облегчить принятие решений группой.

                             Компоненты DSS.

Система поддержки принятия решений имеет три основных компонента: базу данных, модель и систему программного обеспечения DSS. База данных DSS – собрание текущих или исторических данных из ряда приложений или групп, организованных для легкого доступа к областям применения. Система управления базой данных DSS защищает целостность данных при управлении, которое хранит поток данных, а также сохраняет исторические данные. DSS используют организационные данные (из таких систем, как производство и продажа) так, чтобы личности и группы были способны принять решения, основанные на фактических данных. Данные обычно извлекаются из соответствующих баз данных и запасены специально для использования DSS. Модель – собрание математических и аналитических моделей, которые могут быть сделаны легко доступными для пользователя DSS. Модель – абстрактное представление, которое поясняет компоненты или связи явления. Анализ моделей часто используется, чтобы предсказать продажу. Пользователь этого типа модели мог быть снабжен набором предыдущих данных, чтобы оценить будущие условия и продажу, которые могли бы следовать из этих условий. Изготовитель решения может затем изменить эти будущие условия (например, повышение затрат сырья или появление новых конкурентов на рынке), чтобы определить, как эти новые могли бы влиять на продажу. Компании часто используют это программное обеспечение, чтобы попытаться предсказывать действия конкурентов. Среди наиболее широко используемых моделей – модели анализа чувствительности, которые задают вопросы типа «что, если?» неоднократно, чтобы определить влияние одного или большего количества факторов на результаты. Анализ «что, если?» на основе известных или принятых условий допускает, чтобы пользователь изменял некоторые значения результатов испытаний, чтобы лучше предсказывать результаты, если изменения появляются в этих значениях. Что случится, если мы поднимем цену на 5 % или увеличим смету расходов на рекламу на 100000 руб.? Что случится, если мы оставим цену и смету расходов на рекламу на прежнем уровне? В обратном направлении программное обеспечение анализа чувствительности используется для целевого поиска: если я желаю продать один миллион единиц изделия в следующем году, насколько я должен снизить цену изделия? Третий компонент DSS – система программного обеспечения DSS, которая обеспечивает простое взаимодействие между пользователями системы, базой данных DSS и эталонным вариантом. Система программного обеспечения DSS управляет созданием, хранением и восстановлением моделей в образцовой основе и интегрирует их с данными в базе данных DSS. Система программного обеспечения DSS также обеспечивает графический, легкий в использовании, гибкий интерфейс пользователя, которые поддерживает диалог между пользователем и DSS. Пользователи DSS – обычно исполнители или менеджеры. Часто они имеют малый опыт работы с компьютером или вообще не имеют его, поэтому интерфейс должен быть дружественным. Системы поддержки принятия решений (DSS) также обслуживают уровень управления организацией. DSS помогают менеджерам принимать решения, которые являются слабоструктурированными, уникальными или быстро изменяющимися и которые не могут быть легко указаны заранее. DSS должны быть достаточно гибкими, чтобы использоваться несколько раз в день, соответствуя изменяющимся условиям. DSS в основном используют внутреннюю информацию из TPS и MIS, но часто вводят информацию из внешних источников типа текущих цен на бирже или цен изделия конкурентов. Приведем типичные вопросы по системам поддержки решений:

1) Анализ примеров –  оценка значений выходных величин  для заданного набора значений  входных переменных.

2) Параметрический («что, если?») анализ – оценка поведения  выходных величин при изменении  значений входных переменных.

3) Анализ чувствительности  – исследование поведения результирующих  переменных в зависимости от  изменения значений одной или  нескольких входных переменных.

4) Анализ возможностей  – нахождение значений входной  переменной, которые обеспечивают  желаемый результат (известен также  под называнием «поиск целевых  решений», «анализ значений целей», «управление по целям».

5) Анализ влияния –  выявление для выбранной результирующей  переменной всех входных переменных, влияющих на ее значение, и  оценка величины изменения результирующей  переменной при заданном изменении  входной переменной, скажем, на 1 %.

6) Анализ данных – прямой  ввод в модель ранее имевшихся  данных и манипулирование ими  при прогнозировании.

7) Сравнение и агрегирование  – сравнение результатов двух  или более прогнозов, сделанных  при различных входных предположениях, или сравнение предсказанных  результатов с действительными, или объединение результатов, полученных при различных прогнозах или для разных моделей.

8) Командные последовательности  – возможность записывать, исполнять, сохранять для последующего использования  регулярно выполняемых серий  команд и сообщений.

9) Анализ риска – оценка  изменения выходных переменных  при случайных изменениях входных  величин.

10) Оптимизация – поиск  значений управляемых входных  переменных, обеспечивающих наилучшее  значение одной или нескольких  результирующих переменных.

                Исполнительные системы (ESS).

Старшие менеджеры используют класс информационных систем, зазванных исполнительными системами поддержки принятия решений (ESS), которые обслуживают стратегический уровень организации. Они ориентированы на неструктурные решения и проводят системный анализ окружающей среды лучше, чем любые прикладные и специфические системы. ESS разработаны, чтобы включить данные относительно внешних результатов типа новых налоговых законов или конкурентов, но они также выбирают суммарные данные из внутренних MIS и DSS. Они фильтруют, сжимают и выявляют критические данные, сокращая время и усилия, требуемые, чтобы получить информацию, полезную для руководителей. ESS используют наиболее продвинутое графическое программное обеспечение и могут поставлять графики и данные из многих источников немедленно в офис старшего менеджера или в зал заседаний. В отличие от других типов информационных систем ESS не предназначены для решения определенных проблем. Вместо этого ESS обеспечивают обобщенные вычисления и передачу данных, которые могут применяться к изменяющемуся набору проблем. ESS имеют тенденцию использовать меньшее количество аналитических моделей, чем DSS.

ESS помогают найти ответы  на следующие вопросы:

- В каком бизнесе мы  должны быть?

- Что делают конкуренты?

- Какие новые приобретения  защитили бы нас от циклических  деловых колебаний?

- Какие подразделения  мы должны продать, чтобы увеличить  наличность?

ESS состоит из рабочих  станций с меню, интерактивной  графикой и возможностями связи, которым могут быть доступны  исторические и конкурентоспособные  данные из внутренних систем  и внешних баз данных. Так как ESS разработаны, чтобы использоваться  старшими менеджерами, которые часто  имеют немного прямых контактов  с машинными информационными  системами, ESS имеют легкий в использовании  интерфейс. Связь систем друг с другом: интеграция. TPS – обычно главный источник данных для других систем, в то время как ESS прежде всего получатель данных из систем низшего уровня. Другие типы систем могут также обмениваться данными друг с другом. Но сколько их может быть или как эти системы должны быть объединены? Это очень трудный вопрос. Лучше всего иметь некоторый уровень интеграции, чтобы информация могла легко перемещаться среди различных частей организации. Но интеграция стоит денег, и объединение многих различных систем чрезвычайно трудоемко. Каждая организация должна взвесить потребности в интегрирующих системах против трудностей установки крупномасштабной интегрированной системы. Не существует никакого одного правильного уровня интеграции, или централизации. Связи между DSS и существующими TPS организации, KWS и MIS являются преднамеренно неопределенными. В некоторых случаях DSS тесно связаны с существующими общими информационными потоками. Однако часто DSS изолированы от главных организационных информационных систем. DSS имеют тенденцию быть автономными системами, разработанными для конечных пользователей – отделов или групп не под центральным управлением, хотя, очевидно, лучше, если они объединены в организационные системы, когда это функционально требуется[3;с.351-381]. Менеджеры играют ключевую роль в организациях. Их обязанности складываются из принятия решений, составления докладов, посещения встреч. Чтобы определить, как информационные системы могут приносить пользу менеджерам, мы должны сначала исследовать то, что менеджеры делают, в какой информации они нуждаются для принятия решений и в других их функциях. Мы должны также понять, как принимаются решения и какие виды решений могут быть поддержаны формальными информационными системами. Информационные системы не могут игнорироваться менеджерами, потому то они играют такую важную роль в современных организациях. Цифровая технология преобразует бизнес организаций. Благосостояние большинства крупнейших компаний связано с информационными системами. Сегодняшние системы непосредственно влияют на решения и планы менеджеров. Они играют стратегическую роль в жизни фирмы. Ответственность за информационные системы не может быть делегирована техническому персоналу. В связи с быстровозрастающей ролью информационных систем в организации рассмотрим вопрос о том, насколько сегодня менеджеры должны быть специалистами в области информационных технологий.  Интегрированная система управления (ИСУ) представляет собой комплексный механизм управления компанией, состоящий из следующих основных блоков: Аналитический блок –система формализованной обработки учетных данных для целей принятия управленческих решений. Аналитический блок ИСУ основывается на модели оптимального бюджетирования. Учетный блок–система документооборота для информационного обеспечения управленческих решений (управленческий, маркетинговый и финансовый учет). Организационный блок – структура управления (функции и регламент координации, соподчинения и контроля деятельности управленческих служб) для обеспечения процесса управленческого и финансового планирования.

Программно-технический блок – программный продукт, поддерживающий аналитический, учетный и организационный блоки. Для ИСУ можно использовать адаптированные стандартные пакеты (R/3, BAAN IV, Oracle Applications и пр.). Обязательными компонентами ИСУ являются:

- аналитический блок;

- учетный блок;

- организационный блок.

В этом случае ИСУ существует в форме традиционного («бумажного») документооборота. При реализации программно-технического блока сбор и обработка учетных данных (включая движение информации по вопросам внутрикорпоративного регламента работы) осуществляется средствами программного обеспечения, что качественно повышает быстродействие и детализацию учетной и планово- аналитической работы.

                       Аналитический блок ИСУ.

Аналитический блок ИСУ – это формализованная обработка баз данных для целей управленческого планирования, основывающаяся на применении модели оптимального бюджетирования. Модель оптимального бюджетирования – стратегический программный продукт, базирующийся на учетно-аналитических разработках последнего поколения:

- учета, планирования и  анализа по видам деятельности (Activity-Based Costing);

- теории стоимости фирмы (Welfare of the Firm Theory).

Планирование и учет по видам деятельности ABC- costing) предполагает сопоставление в планово-аналитической и учетной деятельности затрат и видов деятельности предприятия, приведших к образованию данных затрат (в традиционных системах планирования и учета затраты калькулируются по местам их возникновения). Тем самым обеспечивается возможность оценки эффективности затрат и выявление:

- «оправданных» затрат, где  полезный эффект (рост финансовых  результатов) превышает величину  затрат;

- «неоправданных» затрат (убытков), где величина затрат  больше, нежели полезный эффект  от их осуществления.

Теория стоимости фирмы обеспечивает построение интегральных моделей хозяйственной деятельности, где любое управленческое решение рассматривается в контексте влияния на величину рыночной стоимости фирмы (в акционерном обществе – на сумму текущей рыночной стоимости акций). Основным достижением данных моделей является то, что в них обеспечивается количественная соизмеримость эффекта от осуществления плановых мер между тремя основными блоками хозяйственной деятельности:

- текущими операциями;

- инвестиционной деятельностью;

- привлечением источников  финансирования и задачами поддержания  финансовой стабильности.

       Так в рамках данных моделей можно:

- количественно определить  сравнительную эффективность от  распределения прибыли в прирост  финансовых резервов и закупку  основных средств и, соответственно, пропорции оптимального распределения  прибыли;

- обеспечить расчет оптимальной  величины и структуры привлеченных  источников финансирования;

- рассчитать оптимальную  величину и структуру выпуска  и реализации продукции с учетом  эластичности спроса по различным  рынкам сбыта, функции затрат по различным производственным линиям, капиталоемкости отдельных видов продукции и прочих факторов; и т.д.

Таким образом, модель оптимального бюджетирования (планирования), составляющая аналитический блок ИСУ, является не просто одной из существующих моделей АСУП. Данная модель:

- во-первых, сохраняет традиционные  методы аналитической обработки  данных (анализ «издержки-объем-прибыль»  и определение критической точки, факторный анализ «цена-количество-эффективность», анализ чувствительности, анализ  по центрам ответственности (сравнение  деятельности подразделений), комплексный  анализ интенсификации и пр.).

- во-вторых, обеспечивает  формализованную систему аналитической  обработки бюджетных данных.

Формализованная система аналитической обработки бюджетных данных существенна вследствие того, что динамика бюджетных показателей оказывает эффект на все сферы управленческой политики – ценообразование, структуру производства, распределение прибыли, экономическое прогнозирование и пр. поэтому для целей составления корректного управленческого бюджета (master budget) необходима разработка автоматизированных модулей для решения задач так называемого «анализа чувствительности» (sensitivity analysis), показывающая количественный эффект от возможных отклонений фактических бюджетных параметров от плановых на различные аспекты деятельности компании (оборачиваемость активов, объем продаж, рентабельность и пр.), а также предлагающая набор ситуационных управленческих решений (то есть какие управленческие меры могут быть приняты в случае данной динамики бюджетных данных).

- в-третьих, обеспечивает  эффективное формализованное (количественное) решение ряда важнейших задач  деятельности предприятия, что является  «камнем преткновения» для классических  АСУП.

В отличие от АСУП, основанных на традиционных моделях бюджетирования, система оптимального бюджетирования позволяет решать следующие задачи, крайне актуальные для деятельности любого крупного производственного объединения: