Типы информационных систем

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава II. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМЫ DSS

 

2.1 Характеристика и области применения DSS

При принятии управленческих решений руководителю крайне важно  иметь «под рукой» всю необходимую  информацию. Но не менее важно иметь  только достаточную информацию. Избыточная информации маскирует ключевую информацию, снижает качество и оперативность  принимаемых решений. Ну и конечно  важно получать информацию не в виде огромных массивов данных, а в виде лаконичных таблиц, отображающих ключевую информацию, требуемую в данный момент.

Как мы отмечали ранее, системы  поддержки принятия решений (DSS) помогают принятию решений управления, объединяя данные, сложные аналитические модели и удобное для пользователя программное обеспечение в единую мощную систему, которая может поддерживать слабоструктурированное или неструктурированное принятие решений.

 Каждая компания работает  на своем рынке, имеет свою  стратегию и тактику, свои ключевые  показатели эффективности бизнеса. DSS руководителя должна быть ориентирована  именно на эти ключевые показатели, и разработана именно под них. DSS компании это не коробочный  продукт, а отражение стратегии  и тактики конкретной компании, которое в полной мере может  быть реализовано только заказным  проектом.

 Необходимость в интеллектуальных DSS продиктована следующими факторами: 

• жесткая конкуренция, необходимость использования всех резервов для выживания на рынке.
• значительное сокращение времени жизни продукции на рынке, и соответственно срока выпуска новых продуктов на рынок, необходимость оперативного планирования, перестройки производства.
• необходимость руководителя постоянно держать руку на пульсе компании, оперативно выявлять негативные моменты и тенденции, вовремя принимать адекватные корректирующие и предупреждающие действия.
• необходимость оперативно оценивать проводимые корректирующие и предупреждающие действия.
• необходимость анализа в реальном времени больших массивов различной информации для определения текущего состояния компании и прогнозирования.
• необходимость получения информации в реальном времени, в компактной форме, обеспечивающем оперативное принятие адекватных решений.

Характеристика систем поддержки  принятия решений:

• DSS предлагают гибкость пользователей, адаптируемость и быструю реакцию.

• DSS допускают, чтобы пользователи управляли входом и выходом

• DSS оперируют с небольшой помощью профессиональных программистов или без нее.

• DSS обеспечивают поддержку для решений и проблем, которые не могут быть определены заранее.

• DSS используют сложный анализ и инструментальные средства моделирования.

Ясно, что в соответствии с замыслом DSS имеют большую аналитическую мощность, чем другие системы: они построены с рядом моделей, чтобы анализировать данные. DSS разработаны так, чтобы пользователи могли работать с ними непосредственно; эти системы явно включают удобное для пользователя программное обеспечение. Системы DSS интерактивны; пользователь может изменять предположения и включать новые данные.

Области применения DSS.

1. Телекоммуникации

Телекоммуникационные компании используют DSS для подготовки и принятия комплекса решений, направленных на сохранение своих клиентов и минимизацию их оттока в другие компании. DSS позволяют компаниям более результативно проводить свои маркетинговые программы, вести более привлекательную тарификацию своих услуг.

Анализ записей с характеристиками вызовов позволяет выявлять категории клиентов с похожими стереотипами поведения, с тем, чтобы дифференцировано подходить к привлечению клиентов той или иной категории.

Есть категории клиентов, которые постоянно меняют провайдеров, реагируя на те или иные рекламные компании. DSS позволяют выявить наиболее характерные признаки «стабильных» клиентов, т.е. клиентов, длительное время остающихся верными одной компании, давая возможность ориентировать свою маркетинговую политику на удержание именно этой категории клиентов.

2. Банковское дело

DSS используются для более качественного мониторинга различных аспектов банковской деятельности, таких как обслуживание кредитных карт, займов, инвестиций и так далее, что позволяет значительно повысить эффективность работы.

Выявление случаев мошенничества, оценка риска кредитования, прогнозирование изменений клиентуры – области применения DSS и методов добычи данных. Классификация клиентов, выделение групп клиентов со сходными потребностями позволяет проводить целенаправленную маркетинговую политику, предоставляя более привлекательные наборы услуг той или иной категории клиентов.

3. Страхование

Набор применений DSS в страховом бизнесе можно назвать классическим — это выявление потенциальных случаев мошенничества, анализ риска, классификация клиентов.

Обнаружение определенных стереотипов  в заявлениях о выплате страхового возмещения, в случае больших сумм, позволяет сократить число случаев мошенничества в будущем.

Анализируя характерные признаки случаев выплат по страховым обязательствам, страховые компании могут уменьшить свои потери. Полученные данные приведут, например, к пересмотру системы скидок для клиентов, подпадающих под выявленные признаки.

Классификация клиентов дает возможность выявить наиболее выгодные категории клиентов, чтобы точнее ориентировать существующий набор услуг и вводить новые услуги.

          4. Розничная торговля

Торговые компании используют технологии DSS для решения таких задач,

как планирование закупок и хранения, анализ совместных покупок, поиск шаблонов поведения во времени.

Анализ данных о количестве покупок и наличии товара на складе в течение некоторого периода времени позволяет планировать закупку товаров, например, в ответ на сезонные колебания спроса на товар.

Часто, покупая какой либо товар покупатель приобретает вместе с ним и другой товар. Выявление групп таких товаров позволяет, например, помещать их на соседних полках, с тем, чтобы повысить вероятность их совместной покупки.

Поиск шаблонов поведения  во времени дает ответ на вопрос «Если сегодня покупатель приобрел один товар, то через какое время он купит другой товар?». Например, приобретая фотоаппарат, покупатель, вероятно, в ближайшем будущем станет приобретать пленку, пользоваться услугами по проявке и печати.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.2 Практическое использование DSS в компании «Asarco»

Пример интересной DSS - система, оценивающая рейсы филиала большой американской металлургической компании «Asarco» , которая перевозит сыпучие грузы - каменный уголь, руду и готовые продукты для материнской компании. Фирма владеет несколькими судами, фрахтует другие, чтобы доставлять общий груз. Оценивающая рейс система вычисляет финансовые и технические детали рейса. Финансовые вычисления включают затраты корабля (топливо, рабочая сила, капитал), фрахтовые ставки для различных типов груза и издержки порта. Технические детали включают несметное число факторов типа грузоподъемности корабля, скорости, расстояний от порта, топлива, водопотребления и моделей погрузки. Система может отвечать на вопросы такого типа: при наличии графика поставки клиента и предлагаемой фрахтовой ставки какой корабль должен быть выбран для максимизации прибыли? Какова оптимальная скорость, в которой данный корабль может оптимизировать прибыль и все еще выполнять график поставки? Какова оптимальная модель погрузки для корабля, направляющегося на запад США, если он двигается из Малайзии? Система установлена на мощном настольном микрокомпьютере, имеет систему меню, которая делает работу простой для пользователей, позволяя легко войти в данные или получать информацию.

 Системы поддержки  принятия решений помогают находить  ответы не только на прямой  вопрос "что, если?", но и на  подобные. Приведем типичные вопросы  по системам поддержки принятия  решений (DSS).

1. Анализ примеров (case analysis)-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 конечный  результат (известен также под  названием "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 (sequences) - возможность записывать, исполнять, сохранять для последующего использования регулярно выполняемые серии 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.

В целом, поддержка принятия решений – актуальная сфера информационных приложений. Это направление интенсивно развивается как в форме нетрудно интегрируемых обособленных программных  решений, так и в форме внутрисистемных  информационных средств. Обеспечивается потребность на практике переходить от задач автоматизации учёта  к задачам поддержки принятия управленческих решений на основании  накапливаемых при автоматизированном учёте данных. Выбор на конкретном предприятии вида и формы DSS-системы  во многом определяется реальными внешними и внутренними условиями.

 

 

 

 

 

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Информационная система — это система, предназначенная для ведения информационной модели, чаще всего — какой-либо области человеческой деятельности. Эта система должна обеспечивать средства для протекания информационных процессов:

• получение
• хранение
• передача
• преобразование информации.

Информационная система  — организационно упорядоченная  совокупность документов (массивов документов) и информационных технологий, в том  числе с использованием средств  вычислительной техники и связи, реализующих информационные процессы.

Разнообразие задач, решаемых с помощью ИС, привело к появлению  множества разнотипных систем, отличающихся принципами построения и заложенными  в них правилами обработки  информации.

Создание и использование  информационной системы для любой  организации нацелены на решение следующих задач:

• Повысить эффективность управления компанией за счет обеспечения руководителей и специалистов максимально полной, оперативной и достоверной информацией на основе единого банка данных.
• Улучшить делопроизводство при помощи оптимизации и стандартизации документооборота, автоматизации наиболее трудоемких его процедур.
• Снизить расходы на ведение дел за счет автоматизации процессов обработки информации, регламентации и упрощения доступа сотрудников компании к нужной информации. Изменить характер труда сотрудников, избавляя их от выполнения рутинной работы и давая возможность сосредоточиться на профессионально важных обязанностях.
• Обеспечить надежный учет и контроль поступлений и расходования денежных средств на всех уровнях управления.
• Руководителям среднего и нижнего звеньев анализировать деятельность своих подразделений и оперативно готовить сводные и аналитические отчеты для руководства и смежных отделов.
• Повысить эффективность обмена данными между отдельными подразделениями, филиалами и центральным аппаратом.

-  Гарантировать полную безопасность и целостность данных на всех этапах обработки информации.

Таким образом, основное назначение информационной системы – создание современной инфраструктуры для  управления предприятием, организацией, учреждением.