Оглавление

Компьютерные технологии интеллектуальной поддержки управленческих решений.. 3

Введение. 3

Принятие решений с помощью ЭВМ: достоинства и недостатки. 4

СППР-хранилище данных. 7

Аналитические системы.. 8

Выполнение практической части работы... 10

Структура таблицы «Рабочие». 10

Структура таблицы «Детали». 10

Структура таблицы «Операции». 10

Структура таблицы «Нормативы». 10

Структура таблицы «Выполненные работы». 11

Связывание таблиц. 11

Формирование запросов. 11

Запрос «Трудоемкость на деталь с кодом 90». 12

Запрос «Выработка рабочего с табельным номером 007». 12

Запрос «Наименование детали и наименование операции по трудоемкости»  12

Список литературы... 14

Компьютерные технологии интеллектуальной поддержки управленческих решений

Введение

Решения являются одной из важнейших составных частей процесса управления. Весь процесс управления представляет собой непрерывную цепь решений разной сложности и важности, различающихся по своему характеру, продолжительности влияния, затрагиваемым уровням и выполняемым функциям. Количество решений, вырабатываемых в каждом органе управления, чрезвычайно велико.

Руководство крупных компаний испытывает потребность в достоверной информации о различных аспектах бизнеса компании в целях поддержки принятия решений. От этого зависит качество управления компанией, возможность эффективного планирования ее деятельности, выживание в условиях жесткой конкурентной борьбы. При этом критически важными являются наглядность форм представления информации, быстрота получения новых видов отчетности, возможность анализа текущих и исторических данных. Системы, предоставляющие такие возможности, называются Системами Поддержки Принятия Решений (СППР). Они с успехом применяются в самых разных отраслях: телекоммуникациях, финансовой сфере, торговле, промышленности, медицине и многих других.

СППР состоят из двух компонент: хранилища данных и аналитических средств. Хранилище данных предоставляет единую среду хранения корпоративных данных, организованных в структурах, оптимизированных для выполнения аналитических операций. Аналитические средства позволяют конечному пользователю, не имеющему специальных знаний в области информационных технологий, осуществлять навигацию и представление данных в терминах предметной области. Для пользователей различной квалификации, СППР располагают различными типами интерфейсов доступа к своим сервисам.[1]

Принятие решений с помощью ЭВМ: достоинства и недостатки

Широкое внедрение в нашу жизнь ЭВМ привело к вытеснению че­ловека из многих сфер деятельности. В первую очередь вычисли­тельным машинам были переданы стандартные операции, принятые и утвержденные процедуры (банковские операции, бухгалтерские расчеты). Далее наступила очередь повторяющихся решений в оди­наковых или почти одинаковых ситуациях. В настоящее время уже написаны и используются эвристические программы для решения задач, бывших в прошлом предметом творческой деятельности че­ловека - доказательство теорем, решение сложных логических за­дач и т.д.

В сложных системах, включающих в себя коллективы людей, ин­формационные системы управления рассматриваются многими как универсальное средство, гарантирующее современный уровень и высокое качество управления.

Мы рассмотри эти системы только с одной стороны - с точки зрения возможности их использования в административном ап­парате при решении задач выбора в уникальных ситуациях. При этом будем иметь в виду довольно распространенное понимание информационной системы, как системы, основу которой составляет ЭВМ, причем информация от ЭВМ поступает непосредственно руко­водителю.

Примерно 15 лет назад информационные системы провозглаша­лись уникальным средством, способным резко улучшить работу ад­министративного аппарата. В ту пору создавалось впечатление, что все дело в необходимом количестве и быстродействии ЭВМ. Информационные системы несли с собой в административный ап­парат улучшение качества решений, сокращение штатов рядовых сотрудников, увеличение четкости и оперативности работы. Сей­час во многих странах высказывается мнение, что эти надежды не оправдались. Введение ЭВМ фактически не привело к сокращению штатов, кое-где даже появились дополнительные должности программистов и операторов. К сожалению методики оценки эффективности информационных систем не позволяют объективно за­мерить возросшую эффективность принимаемых уни­кальных решений. Остаются субъективные заверения, что прини­мать решения стало легче, так как теперь имеется достаточно информации. Но и это утверждение не всегда соответствует реальному положению дел. Как пишет американский ученый И.Гус, "несмотря на миллиард долларов, потраченный американской промышленностью, нет доказательств, что ЭВМ помогли руководи­телям принимать лучшие решения".

Попробуем подвергнуть анализу основной довод сторонников информационных систем: принятию более качественных и более обоснованных решений препятствует недостаточное количество ин­формации. Довод этот основан на предположении, что информация, необходимая для принятия обоснованных решений существует и ее только нужно ввести в ЭВМ. В действительности во многих случа­ях дело обстоит совсем не так. Покажем это на примере.

Пусть перед руководством ведомства А стоит задача разработ­ки предложений по формированию пятилетнего плана. Продукция предприятий ведомства А нужна предприятиям ведомства Б, В, Г и Д. Заявки этих ведомств превышают возможности их удовлет­ворения. Необходим выбор, который и должен быть заложен в ка­честве основы пятилетнего плана. Поставим вопрос, на какой ин­формации должен быть основан этот выбор? Разумно предположить, что следует оценить перспективы развития отрасли, сопоставить ее продукцию с аналогичной мировой продукцией, оценить важ­ность этой продукции для предприятий других ведомств, оценить квалификацию сотрудников, перспективы развития предприятий и т.д.

Большинство приведенной выше информации имеет качественный, трудно формализуемый и субъективный характер. Эта информация крайне важна, но и получить ее трудно. Ясно, что ЭВМ сама по себе никак не поможет в получении такой информации.

Как известно, ЭВМ хранит и обрабатывает только количествен­ную информацию, ясную и четкую. Любой пропуск или умолчание, несвоевременная подача данных могут губительно отразиться на рекомендациях, полученных от ЭВМ. Только люди способны оперировать с неполными данными, восполняя на основе опыта и интуиции недостающую информацию.

Информационные системы по своему замыслу предполагают воз­можность для руководителей ведомств располагать всей информа­цией нижестоящих сотрудников, знать все потаенные резервы и запасы, все тактически неверные, но иногда стратегически неп­лохие решения. Несмотря на внешний эффект этого замысла, он трудно реализуем, а во многих случаях и не нужен. Естественно сопротивление этому замыслу рядовых сотрудников административ­ного аппарата, которым угрожает возможность проверки каждого их шага. Как реакцию на это можно предвидеть стремление не принимать каких-либо самостоятельных решений, ибо, как извест­но, кто ничего не решает, тот и не ошибается. Централизованная проверка всех промежуточных решений является именно тем стилем управления, который искореняет инициативу у сотрудников. По­добные побочные эффекты не могут не сказаться на эффективности информационных систем.

На самом деле в настоящее время опасности больших изменений в стиле подготовки уникальных решений, связанной с применением ЭВМ, уже не существует. Одна из причин этого заключается в практике разработки информационных систем. В большинстве слу­чаев их разработчики по образованию и опыту деятельности были совершенно не знакомы со спецификой работы административного аппарата (да и не всегда стремились ее узнать). Весьма распространенное в среде математиков и программистов стремле­ние к оптимальным решениям часто приводило к неумению вникнуть в суть фактических процедур принятия решений, в связи с чем возникало взаимное непонимание между разработчиками и сотруд­никами аппарата, что резко снижало возможность реального влия­ния на принятие решений.

Широкое распространение в административном аппарате ин­формационных систем может привести к двум серьезным опаснос­тям.

Первая из них связана со стремлением к выражению всех дан­ных в количественном виде, с сбору любой количественной ин­формации. Эту опасность можно заметить на примере США, где в ЭВМ вводится множество так называемых числовых индикаторов, на базе которых и строятся псевдообъективные модели. Однако громадный объем неподдающихся анализу данных ничем не улучшает процесс принятия решений. И.Гус приводит пример работы транс­портной комиссии в Калифорнии, для нужд которой была создана информационная система на современных ЭВМ, включающая огромное количество данных (1100 магнитных лент!). В итоге работы комиссии транспортные проблемы не получили надлежащего реше­ния. Руководителя обычно захлестывает поток информации, и он, как говорит Р.Хилсмен, "не в состоянии даже прочесть ее, не говоря уже о ее разумной использовании".

Вторая опасность состоит в том, что наличие "передового средства управления" в ряде случаев может позволить сотрудни­кам административного аппарата не проводить основной работы по улучшению методов подготовки принимаемых решений. Наличие или отсутствие ЭВМ может оказаться дезориентирующим критерием качества управления.[2]

СППР-хранилище данных

Специфика работы аналитических систем делает практически невозможным их прямое использование на оперативных данных. Это объясняется различными причинами, в том числе разрозненностью данных, хранением их в форматах различных СУБД и в разных "уголках" корпоративной сети, но, что наиболее важно, неприменимостью структур данных оперативных систем для выполнения задач анализа. Для этих целей создается специализированная среда хранения данных, называемая хранилищем данных (Data Warehouse).

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.[3]

Аналитические системы

Аналитические системы СППР позволяют решать три основных задачи: ведение отчётности, анализ информации в реальном времени (OLAP) и интеллектуальный анализ данных.

Отчётность.

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.

OLAP

OLAP (On-Line Analitycal Processing) - сервис представляет собой инструмент для анализа больших объемов данных в режиме реального времени. 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.

OLAP-системы являются частью более общего понятия Business Intelligence, которое включает в себя помимо традиционного OLAP-сервиса средства организации совместного использования документов, возникающих в процессе работы пользователей хранилища. Технология Business Intelligence обеспечивает электронный обмен отчетными документами, разграничение прав пользователей, доступ к аналитической информации из Интернет и Интранет.

Интеллектуальный анализ данных или «добыча данных» (Data Mining)

При помощи средств добычи данных можно проводить глубокие исследования данных. Эти исследования включают в себя: поиск зависимостей между данными (напр., “Верно ли, что рост продаж продукта А обусловлен ростом продаж продукта В ?” ); выявление устойчивых бизнес-групп (напр. “Какие группы клиентов, близких по поведенческим и другим характеристикам, можно выделить? Какие характеристики клиентов при этом оказывают наибольшее влияние на классификацию?“); прогнозирование поведения бизнес-показателей (напр. “Какой объем перевозок ожидается в следущем месяце?“ ); оценка влияния решений на бизнес компании (напр. “Как изменится спрос на товар А среди группы потребителей Б, если снизить цену на товар С ?“ ); поиск аномалий (напр. “С какими сегментами клиентской базы связаны наиболее высокие риски?“).

Выполнение практической части работы

Была создана база данных “Предприятие”.

В ней с помощью конструктора таблиц было создано пять таблицы.

Рассмотрим их структуры.

Структура таблицы «Рабочие»

Имя поля	Тип данных
Таб№	Числовой
ФИО	Текстовый
Разряд	Числовой

Первичный ключ «Таб№».

Структура таблицы «Детали»

Имя поля	Тип данных
Код детали	Числовой
Наименование детали	Текстовый

Первичный ключ «Код детали».

Структура таблицы «Операции»

Имя поля	Тип данных
Код операции	Числовой
Наименование операции	Текстовый

Первичный ключ «Код операции».

Структура таблицы «Нормативы»

Имя поля	Тип данных
Код детали	Числовой
Код операции	Числовой
Нормо-часы	Числовой

Первичного ключа нет.

Структура таблицы «Выполненные работы»

Имя поля	Тип данных
Таб№	Числовой
Код детали	Числовой
Код операции	Числовой
Кол-во деталей	Числовой

Первичного ключа нет.

Связывание таблиц

Таблицы базы данных связаны следующим образом:

Все связи один-ко-многим. Это было сделано «переносом» первичного ключа из таблиц “один” в другие таблицы (“многие”).

Затем с помощью изменения связей было осуществлено обеспечение целостности данных с каскадным обновлением и удалением данных.

Формирование запросов

Было создано три запроса. Рассмотрим их работу.

Запрос «Трудоемкость на деталь с кодом 90»

В режиме конструктора запрос выглядит так:

Поле:	Код детали	Sum-Нормо-часы(Н/час): Нормо-часы (Н/час)
Имя таблицы:	Нормативы	Нормативы
Групповая операция:	Группировка	Sum
Условие отбора:	90

 

Результат выполнения запроса

В результате выполнения запроса на экран выводится код детали (90) и сумма часов по операциям, необходимых для её изготовления.

 

Запрос «Выработка рабочего с табельным номером 007»

В режиме конструктора запрос выглядит так:

Поле:	Таб№	Кол-во деталей
Имя таблицы:	Выполненные работы	Выполненные работы
Групповая операция:	Группировка	Sum
Условие отбора:	7

 

Результат выполнения запроса

В результате выполнения запроса на экран выводится табельный номер рабочего (7) и общая сумма деталей, изготовленных им.

Запрос «Наименование детали и наименование операции по трудоемкости»

В режиме конструктора запрос выглядит так:

Поле:	Нормо-часы (Н/час)	Наименование детали	Наименование операции
Имя таблицы:	Нормативы	Детали	Операции
Условие отбора:	1,8

 

Результат выполнения запроса

В результате выполнения запроса на экран выводится значение нормо-часов, и соответствующие ему наименования деталей и операций, которые нужно совершить, что затратить столько часов.

Список литературы

1)          “Информационные технологии управления: Учебное пособие”. Под редакцией Ю.М. Черкасова. Москва. Издательство “ИНФРА-М”. 2000 г.

2)          “Информатика”. В. А. Острейковский. Москва. Издательство “Высшая школа”. 1999 г.

3)          “Информатика: Учебник”  Под ред. проф. Н.В. Макаровой. Москва. Издательство “Финансы и статистика”. 1998 г.

4)          “Информационные технологии. Учебное пособие”. Под ред. А. К. Волкова. Москва. Издательство “ИНФРА-М”. 2001 г.

5)          “Экономика предприятия”. Волков О. И.  Москва. Издательство “ИНФРА” 2001 г.

6)          “Курс экономической теории”. Чепурин М. Н. Киров. Издательство “АСА”. 1999 г.

7)          “Информационные технологии”. Кривко О. Б. Москва. Издательство “СОМИНТЭК”. 2001 г.

---

[1] “Информационные технологии”. Кривко О. Б. Стр. 72.

[2] “Экономика предприятия”. Волков О. И. Стр. 112.

[3] “Экономика предприятия”. Волков О. И. Стр. 74.