Будущее систем поддержки принятия решений

.

Множество новых инструментов и технологий способно расширить возможности СППР/ЭСП и изменить формы развития СППР. Сюда входят новые разработки в области технического обеспечения и математических методов, используемых при создании программного обеспечения, методы искусственного интеллекта, хранилища данных и многомерные базы данных (ММБД), системы интеллектуального анализа данных, оперативная аналитическая обработка (OLAP), интеллектуальные агенты и такие технологии, как World Wide Web, Интернет и интрасети.
Однопользовательские системы поддержки принятия решений
Постоянно растущая производительность современных компьютеров позволяет решать крупномасштабные оптимизационные задачи за доли секунды. Размер задач, с которыми справляются коммерческие программы, практически не ограничен, и получение результата определяется лишь объемом оперативной памяти компьютера и терпением пользователя. Кроме того, некоторые системы поиска решения встроены непосредственно в электронные таблицы, например в Microsoft Excel или Borland Quattro-Pro, в которых также обеспечивается возможность подсоединения к базам данных и использование графического пользовательского интерфейса.
По мере развития национальных и глобальных коммуникационных сетей однопользовательские СППР становятся частью распределенных систем принятия решений (РСПР) (distributed decision-making systems, DDM). РСПР состоит из нескольких однопользовательских СППР, работающих совместно и независимо друг от друга в целях получения последовательности решений, например, выработки совместных решений по производству и маркетингу (Rathwell & Bums, 1985). РСПР представляют собой механизм, который позволяет объединить несколько СППР одной организации, поддерживает взаимодействие между СППР в распределенном окружении и обеспечивает специфические требования группового планирования и принятия групповых решений.
Существенное влияние на развитие СППР окажут также такие разработки, как хранилища данных, системы интеллектуального анализа данных и интеллектуальные агенты. Хранилище данных представляет собой предметно-ориентированную, интегрированную, поддерживающую хронологию, неизменную (доступную только для чтения) совокупность реляционных и многомерных баз данных (ММБД) (MDDB), являющихся основой поддержки принятия решений. В многомерных базах данных данные организованы в виде А2-мерного куба, так что пользователь имеет дело с «сечениями» данных, например по продуктам, районам, продажам, по времени и т. д. При этом сокращается время выполнения запросов. Интеллектуальный анализ данных связан с получением полезной информации, шаблонов и трендов из хранилища данных, имеющих отношение к исследуемым вопросам, в тех случаях, когда запросы и отчеты сами не способны эффективно выявить сокрытую в данных информацию.
Интеллектуальные агенты относятся к междисциплинарной области исследований, находящейся в стадии становления. В этой области исследований работа ют специалисты по экспертным системам, когнитивным наукам, психологии, базам данных и т. п. Развитие интеллектуальных агентов внесло свой вклад в становление нового поколения активных и интеллектуальных СППР и УИС. В состав активных СППР входят инструменты (стимулирующие агенты), которые могут работать как эксперты, служащие или руководители, которые сами решают, когда и как дать рекомендации пользователю или подвергнуть критике его действия.
Весь процесс формулирования задачи и принятия решений проходит под непрерывным надзором электронных агентов. Суть работы активных систем поддержки принятия решений заключается в мониторинге процесса принятия решений и стимулировании творческих идей посредством проведения подсказывающих «собеседований» с принимающими решения лицами.

budusheye_sistem_poddergki
Системы поддержки принятия решений, основанные на базе знаний (интеллектуальные СППР)
Чтобы обеспечить интеллектуальную поддержку пользователя, все большее число систем включают знания о предметных областях, модели и системы анализа.
Модули базы знаний используются при формулировании задачи, в моделях решений, для анализа и интерпретации результатов. В некоторых системах модули базы знаний полностью заменяют фактор человеческого суждения. Управленческие суждения используются для оценки степени неопределенности, на которой могут основываться модели решений. Некоторые решения требуют и знаний, и данных. Как следствие, требуются значительные усилия для использования и интерпретации огромных массивов данных.
СППР, основанные на базе знаний, включают компонент управления знаниями, который отвечает за хранение и управление новым классом инструментов ИИ. К этому классу относятся машинное обучение, предметное рассуждение и обучение.
Эти средства могут сами получать знания из имеющихся данных, решений и примеров и вносить свой вклад в построение СППР для поддержки циклических, сложных процессов принятия решений в реальном времени. Машинное обучение — это набор вычислительных методов и инструментов для обучения системы на основе опыта (с учетом предыдущих решений), данных и наблюдений, которые влияют на поведение системы. Обучение системы сопровождается модификацией хранимых знаний. Наиболее интересные методы, применяемые в машинном обучении, включают искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы.
Основанные на знаниях СППР предназначены отнюдь не для еще большей специализации экспертов. Наоборот, СППР должны помочь экспертам расширить и углубить знания и опыт. Желены представляет будущее основанных на знаниях СППР следующим образом:
В обществе наблюдается тенденция к сужению специализации экспертов. Задача экспертных систем поддержки состоит не в усилении, а в пресечении этой деструктивной тенденции... Так называемый «взрыв знаний» («информационный взрыв» или «информационное общество») есть не что иное, как неправильно сформулированное понятие, ограниченное лишь структурными («поверхностными») знаниями... Уже сегодня мы можем стремиться к «человеку Возрождения», особенно при наличии таких помощников, как экспертные системы, стирающие границы между специализациями, отрицающие «экспертов» как таковых, спроектированные в противовес тенденции сужения специализации и нацеленные на реинтеграцию знаний. World Wide Web и групповые, организационные, глобальные СППР
Коммерческие организациР! все чаще используют World Wide Web в качестве клиент- серверной платформы, получая все предоставляемые WWW преимущества: платформо-независимость, сетевые свойства и низкие затраты на программное обеспечение, установку и поддержку. И в будущем программное обеспечение коллективного пользования будет все теснее связано с Интернет-технологиями.
В частности. World Wide Web становится инфраструктурой для следующего поколения СППР и для программных средств автоматизации коллективной работы.
Многие программные продукты, предназначенные для коллективной работы, — Lotus Development Domino, Microsoft Exchange — основаны на Интернет-технологиях.
Ожидается, что следующая версия Microsoft Office практически сотрет границы между World Wide Web и программным обеспечением для поддержки коллективной работы. Многие компании используют технологию программных средств коллективной работы на основе интрасетей и экстрасетей для укрепления взаимодействия друг с другом, клиентами и поставщиками.
По мере вступления в эпоху «всемирной деревни», по мере стирания географических и временных границ, глобальные СППР становятся новым рубежом информационно- управляющих систем. В течение следующих десяти лет в центре внимания СППР будут команды, рабочие группы и распределенные децентрализованные организационные структуры (King, 1993). Многие организации начнут разрабатывать и внедрять групповые, организационные, глобальные СППР. Глобальные системы поддержки управления (MSS, СПУ) станут ключевым элементом процессов принятия управленческих решений и сильным оружием в мире глобальной конкуренции. Поддержка глобальной деловой активности является самой важной и самой сложной задачей. Одной глобальной СППР недостаточно для эффективного решения задач международного управления: управления валютами, управления иностранной валютой при допущении риска, глобального управления налоговой системой и глобального объединенного документирования.
Для решения таких задач необходимо развивать интегрированные глобальные СПУ, включающие УИС, искусственные нейронные сети, ЭС с базой знаний, сформированной на основе опыта экспертов в соответствующей предметной области, а также специалистов по международному управлению финансами, международной налоговой системе и т. д.

Комментирование и размещение ссылок запрещено.