Использование систем поддержки принятия решений

Компоненты системы поддержки принятия решений

 

Система поддержки принятия решений требует трех первичных компонентов: модули управления, управления данными для сбора и ручной обработки данных и управления диалогом для облегчения доступа пользователя к DSS. Пользователь взаимодействует с DSS через пользовательский интерфейс, выбирая частную модель и набор данных, которые нужно использовать, а затем DSS представляют результаты пользователю через тот же самый пользовательский интерфейс. Модели управления и управления данными в значительной степени действуют независимо и варьируются от относительно простой типовой модели в электронной таблице до сложной комплексной модели планирования, основанной на математическом программировании.

С помощью электронной таблицы типа Lotus 1-2-3 или Microsoft Excel создаются модели, чтобы прогнозировать различные элементы организации или финансового состояния. В качестве данных используются предыдущие финансовые отчеты организации. Начальная модель включает различные предложения относительно будущих трендов в категориях расходов и доходов. После рассмотрения результатов базовой модели менеджер проводит ряд исследований типа «что, если», изменяя одно или большее количество предположений, чтобы определить их влияние на исходное состояние. Например, менеджер мог бы зондировать влияние на рентабельность, если бы продажа нового изделия росла на 10% ежегодно. Или менеджер мог бы исследовать влияние большего, чем ожидаемое, увеличение цены сырья, например 7% вместо 4% ежегодно. Этот тип генератора финансового отчета – простые, но мощные DSS для руководства при принятии решений, в том числе и финансовых.

Генератор системы поддержки принятия решений – это система, которая обеспечивает набор возможностей быстро и легко строить специфические DSS. Генератор DSS – пакет программ, разработанный для решения лишь частично с помощью компьютера слабоструктуризованных или неформализованных проблем.

 

 

Система поддержки принятия решений помогают находить ответы не только на прямой вопрос «что если?», но и на подобные. Типичные вопросы по системам поддержки принятия решений (DSS):

Анализ примеров (casе analyses) – оценка значений выходных величин для заданного набора выходных переменных.

Параметрический (casе analyses) анализ – оценка поведения выходных величин при изменении значений исходных переменных.

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

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

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%.

Анализ данных – прямой ввод в модель ранние известных данных и манипулирование при прогнозировании.

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.

Командные последовательности – возможность, использовать, сохранять для последующего использования регулярно выполняемые серии команд и сообщений.

Анализ риска – оценка исполнения выходных переменных при случайных изменениях входных величин.

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