1.3.3.7. Условия корректности использования систем поддержки принятия решений

 

Этих условий три:

1. Само решение о выборе той или иной конкретной системы поддержки принятия решений должно приниматься лицом, принимающим решения, который и будет пользоваться ее рекомендациями, либо подчиненными ему компетентными специалистами по его личному поручению.

2. Сам выбор системы поддержки принятия решений должен осуществляться, как правило, не по их специальным, или, тем более, рекламным описаниям и литературным данным, а по результатам сравнительных испытаний на реальных примерах из практики работы организации.

3. Выбранная система должна быть официально принятой для решения тех задач, для решения которых она будет использоваться, т.е. должна быть сертифицирована.

Под сертификацией понимается:

– апробация системы поддержки принятия решений и оценка адекватности рекомендуемых ей решений на ряде реальных задач, которые возникали в прошлом или возникают в течение определенного периода экспериментальной эксплуатации;

– придание системе поддержки принятия решений юридического статуса, который предписывает и лицам принимающим решения "принимать к сведению" рекомендации системы.

Для сертификации системы создается соответствующая компетентная и полномочная комиссия, которая в течение определенного времени изучает систему и выдаваемые ею рекомендации на предмет адекватности складывающимся ситуациям. Результаты работы комиссии оформляются в форме юридического документа, имеющего силу в ведомстве или организации, в которых будет применяться система.

В этом документе описывается круг задач, для решения которых применяется система, инфраструктура и технология ее применения, а также определяются обязанности и персональная ответственность специалистов по эксплуатации системы.

Если система не сертифицирована, то ее применение некорректно с юридической точки зрения. На практике это происходит гораздо чаще, чем многие представляют, например, с системами бухгалтерского учета или психологическими тестами, которые распространяются на пиратских компакт-дисках, не локализованы для регионов и организаций применения, не адаптированы для решения задач, для решения которых они фактически применяются.

 

1.3.3.8. Хранилища данных для принятия решений

 

В разделе 4.2.5. данной работы мы рассматривали иерархическую систему обработки информации в которой на различных уровнях производятся различные операции по обработке данных, информации и знаний:

– на 1-м уровне накапливаются данные мониторинга;

– на 2-м уровне осуществляется анализ данных мониторинга с целью выявления в них зависимостей, что позволяет содержательно интерпретировать данные, т.е. генерировать информацию путем анализа данных;

– на 3-м уровне знание зависимостей в данных мониторинга используется для прогнозирования;

– на 4-м уровне возможности многовариантного прогнозирования и решения обратной задачи прогнозирования позволяют вырабатывать рекомендации и решения по достижению поставленных целей, т.е. генерировать и использовать знания путем системной обработки информации.

Выполнение операций каждого последующего уровня возможно только построения предыдущего уровня. Здесь уместно провести аналогию со строительством здания: пока не выполнен фундамент – не возводят стены, пока не возведены стены – не делают крышу, пока нет крыши – не проводят отделку и т.д. Аналогично, чтобы вытащить внутреннюю матрешку сначала надо раскрыть внешнюю. Могут существовать и более сложные алгоритмы, определяющие последовательность, например, типа используемых в игре "Ханойская башня".

Таким образом, фундаментом для генерации информации и знаний являются данные мониторинга.

Хранилище Данных (ХД или Data warehouses) – это база данных, хранящая данные, агрегированные по многим измерениям. Данные из ХД никогда не удаляются. Пополнение ХД происходит на периодической основе. При этом автоматически формируются новые агрегаты данных, зависящие от старых. Доступ к ХД организован особым образом на основе модели многомерного куба.

Итак, Хранилище Данных – это не автоматизированная система принятия решений, не экспертная система, не система логического вывода, а "всего лишь" оптимально организованная база данных, обеспечивающая максимально быстрый и комфортный доступ к информации, необходимой при принятии решений.

Принять любое управленческое решение, невозможно не обладая необходимой для этого информацией, обычно количественной. Для этого необходимо создание хранилищ данных (Data warehouses), то есть процесс сбора, отсеивания и предварительной обработки данных с целью предоставления результирующей информации пользователям для статистического анализа (а нередко и создания аналитических отчетов). Ральф Кимбалл (Ralph Kimball), один из авторов концепции хранилищ данных сформулировал основные требования к ним:

– поддержка высокой скорости получения данных из хранилища;

– поддержка внутренней непротиворечивости данных;

– возможность получения и сравнения так называемых срезов данных (slice and dice);

– наличие удобных утилит просмотра данных в хранилище;

– полнота и достоверность хранимых данных;

– поддержка качественного процесса пополнения данных.

Типичное хранилище данных, как правило, отличается от обычной реляционной базы данных.

Во-первых, обычные базы предназначены для того, чтобы помочь пользователям выполнять повседневную работу, тогда как хранилища данных предназначены для принятия решений. Например, продажа товара и выписка счета производятся с использованием базы данных, предназначенной для обработки транзакций, а анализ динамики продаж за несколько лет, позволяющий спланировать работу с поставщиками, - с помощью хранилища данных.

Во-вторых, обычные базы данных подвержены постоянным изменениям в процессе работы пользователей, а хранилище данных относительно стабильно: сведения в нем обычно обновляются согласно расписанию (например, еженедельно, ежедневно или ежечасно – в зависимости от потребностей). В идеале процесс пополнения представляет собой просто добавление новых данных за определенный период времени без изменения прежней информации, уже находящейся в хранилище.

В-третьих, обычные базы данных чаще всего являются источником данных, попадающих в хранилище. Кроме того, хранилище может пополняться за счет внешних источников, например статистических отчетов.

Для более полного ознакомления с концепцией хранилищ данных рекомендуется обратиться к источникам [3, 4] списка  рекомендуемой литературы.