лучшие книги по экономике
Главная страница

Главная

Замовити роботу

Последние поступления

Форум

Создай свою тему

Карта сайта

Обратная связь

Статьи партнёров


Замовити роботу
Книги по
алфавиту

Б
В
Г
Д
Е
Ж
З
И
К
Л
М
Н
О

системи підтримки прийняття рішень

Страницы [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]
[ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]
[ 33 ] [ 34 ] [ 35 ] [ 36 ] [ 37 ] [ 38 ] [ 39 ] [ 40 ] [ 41 ] [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ] [ 45 ] [ 46 ] [ 47 ] [ 48 ] [ 49 ] [ 50 ]

 

Розділ 2

Ретроспективний аналіз еволюції інформаційних технологій і інформаційних систем

2.1. Сучасне розуміння поняття «інформація»Інформація і дані


У контексті автоматизованого оброблення інформації та інформаційних систем термін «інформація» має виключно важ­ливе значення, і від правильної його інтерпретації значною мі-
рою залежить ефективність людино-машинних систем. Згідно з Державним стандартом України ДСТУ 2938-94 (Системи оброблення інформації. Основні поняття. Терміни та визначення.) інформація (для процесу оброблення даних) — це «будь-які знання про предмети, факти, поняття і т. ін. проблемної сфери, якими обмінюються користувачі системи оброблення даних».
У загальному розумінні інформація — це незвичайний ресурс, використання якого не зменшує його кількості та якості. Через те, що вартість інформації, включаючи витрати на збирання, зберігання, пошук і оброблення, значна, величезну перевагу має її колективне використання. Отже, однією з головних цілей розроблення інформаційних систем є полегшення колективного використання інформації.
Головні труднощі колективного користування інформацією виникають через ілюзорність поняття інформації в порівнянні з іншими ресурсами і через відсутність розуміння її структури і елементів. Для того, щоб колективно використовувати інформацію, споживачі мають відчути зручність і корисність цього. На жаль, потреби в інформації для двох споживачів рідко, якщо взагалі це можливо, бувають однаковими, хоч вони і подібні та містять спільні компоненти. Але ці загальні компоненти можна колективно використовувати, якщо вони виділені й у відповідний спосіб ідентифіковані.
Завдання ідентифікації є нетривіальним. Невдале виділення загальних елементів у інформаційних сукупностях, як правило, зумовлює дублювання і роздільну підтримку цих компонентів кожним із споживачів, яким вони потрібні. Тому невдалий поділ інформації на елементи призводить до надмірності в системах її оброблення. Все це вимагає чіткого й однозначного трактування інформації як загальної категорії і пов’язаних з нею понять.
Інформація являє собою сукупність відомостей про факти, об’єкти, події та ідеї, які в даному контексті мають цілком певне значення. Її можна створювати, передавати, нагромаджувати, збе-рігати, шукати, приймати, розмножувати, обробляти, знищувати. Обов’язковими вимогами до інформації є наявність її носія, джерела і приймача інформації та каналів зв’язку між ними.
З іншого боку, інформацію можна визначити як сукупність символів-образів, які несуть змістовне навантаження. Деяка кількість інформації може розглядатися з трьох головних поглядів:
а) з поведінкового погляду створення порції інформації здій-снюється з деякої причини, а одержання цієї інформації може привести до певного результату — спостережуваної дії чи розумової операції;
б) з математично-лінгвістичного погляду порція інформації може бути описана зіставленням її з іншою інформацією, вказівкою на її зміст і структуру;
в) з фізико-технічного погляду розглядаються фізичні аспекти проявів інформації: її матеріальний носій, розв’язувальна здатність і точність, з якими вона фіксується, кількість інформації, яка виробляється або приймається, тощо.
Важливість інформації як економічної категорії є однією із характеристик сучасної «постіндустріальної» епохи. При цьому визначальною її особливістю є корисність для користувачів, зокрема, за розроблення та впровадження організаційно-керуючих рішень. Фактич­но корисність (релевантність) інформації дає змогу безпосереднім ко­ристувачам відрізняти її від даних, які являють собою відомості про різні об’єкти, подані в формалізованому вигляді, придатному для оброблення автоматичними засобами за можливої участі людини. Згідно зі стандартом ДСТУ 2938-94 дані — це «інформація, подана у фор­малізованому вигляді, придатному для пересилання, інтерпретуван­ня чи оброблення за участю людини або автоматичними засобами».
Інформація невіддільна від процесу інформування користувачів, тому відомості стають інформативними, тобто перетворюються в інформацію, лише у разі їх новизни й достовірності, коли вони зменшують невизначеність того чи іншого питання. На шляху від джерела до користувача інформація зазнає ряд перетворень, за яких змістові аспекти повідомлень відходять на другий план. Тому на проміжних стадіях перетворень замість поняття «інформація» використовується поняття «дані» («вхідна інформація», «вихідна інформація», але «база даних», а не «база інформації»).
Як буде показано далі, дані (бази даних) і інформація належать до окремого типу ресурсів фірми — інформаційного ресурсу, однак вони не взаємозамінні. Ці терміни часто ототожнюють. Дані складаються з фактів і цифр, які можуть бути безглуздими для певного користувача. Наприклад, дані можуть бути кількістю годин праці кожного службовця в компанії. Коли ці дані оброблюються, то вони можуть бути перетворені на інформацію. Якщо години роботи служ­бовця помножені на погодинну ставку, то добуток є його загаль-
ним заробітком. Коли величини загальних заробітків кожного служ­бовця підсумуються, то отримують число, яке є загальною величиною виплаченої заробітної плати всієї фірми. Ця кількість виплаченої зарплати має бути інформацією для власника фірми. Отже, інформацією є оброблені або значущі дані. Інформаційні системи якраз і призначені для перетворення даних в інформацію.
Античні дилери і оператори ринку любили проголошувати: «Брухт однієї особи є скарбом іншої особи». Щодо даних і інфор-мації цей вислів можна перефразувати так: «Дані однієї особи є інформацією іншої особи». Числа загальної зарплати для службовців фірми ілюструють це твердження. Окремі числа є інформацією для кожного службовця: кожне число означає зароблену кимось із них кількість грошей за останній тиждень. Але для власника фірми ці числа є даними. Власник хоче знати загальну суму нарахованої заробітної плати по фірмі, а тому індивідуальні числа (дані) мають бу­ти обробленими, щоб отримати цю величину. Перетворення даних в інформацію здійснюється інформаційним процесором. Інформаційний процесор — один з головних елементів будь-якої концептуальної системи, який може складатися з комп’ютерних і некомп’ю­терних компонентів або деякої їх комбінації.

Управлінська інформація

Менеджерам і їхньому персоналу підтримки потрібно ретельно розглянути те, яка інформація і які аналізи на її основі дійсно потрібні, щоб забезпечити управління і бізнесову активність. Особливо важливою для організації бізнесу є інформація про конкурентів та навколишнє середовище. Протягом 60-х і 70-х років ХХ століття фірми не приділяли достатньо уваги потребі щодо збирання інформації про їхнє середовище. Однак шалена всесвітня конкуренція все це змінила. Нині збирання, зберігання і поширення інформації стає важливою необхідністю в багатьох компаніях всього світу і здійснюється з застосуванням комп’ютерів.
Спочатку це застосування спрямовувалося лише на збирання інформації про конкурентів фірми, і тому в США прижився термін «competitive intelligence» (повідомлення про конкурентів), що можна інтерпретувати як аналіз діяльності конкурентів. Коли всім стало зрозуміло, що потрібно аналізувати ширше коло інформації про всі навколишні елементи, то появився відповідний термін «business intelligence» (ділові повідомлення, бізнес-інфор-мація). Інакше кажучи, інформацію, яка описує елементи середовища фірми, прийнято було називати саме словом intelligence (повідомлення). Сам термін business intelligence був запропонований 1989 року Говардом Дрезнером (Howard Dresner) для описання низки понять і методів, що застосовуються для вдосконалення процесу створення бізнесових рішень за допомогою основаних на фактах систем підтримки рішень. Цей термін також інколи використовується як синонім терміна «виконавчі інформаційні системи» (див. розділ 12).
Створення та розповсюдження повідомлень про конкуруюче середовище складається з п’яти послідовних операцій, що зображені на рис. 2.1. Деякі фірми формують спеціальні підрозділи або групи працівників для підготовлення бізнесових повідомлень. Інші фірми делегують додаткові повноваження існуючим структурним одиницям щодо підготовлення бізнес-інформації.

Рис. 2.1. Головні операції з підготовлення бізнес-інформації
Збирання даних. Фірма може потребувати первинних або вторинних даних. Початкові дані збираються працівниками фірми. Наприклад, фахівці з маркетингу фірми нагромаджують та аналізують дані щодо клієнтури. Вторинні дані збираються кимось іншим і роб­ляться доступними для фірми. Багато вторинних даних доступні у
формі комерційних баз даних, користування якими можливе за певну плату. Фірма може мати безпосередній доступ до центральних комерційних баз даних або одержувати примірники баз даних на компакт-дисках (CD-ROM), доступних тільки для читання.
Оцінювання даних. Всі дані, як вторинні, так і початкові, мають оцінюватися перед використанням, щоб гарантувати їхню точність і достовірність.
Аналіз даних. Дані, що надходять, рідко повністю відображають описувані процеси. Звичайно, виникає потреба у заповненні деяких невідображених у даних проміжків. У англомовній літературі навіть прижився термін «lateral thinking» (бічне міркування), що означає дослідження даних з багатьох поглядів, відшукуючи потрібні аспекти їх подання. Мета кроку аналізу — перетворити дані в інформацію.
Накопичення та запис інформації. Якщо інформація отримана у придатній для вводу в комп’ютер формі, наприклад, на компакт-диску, або, якщо це є доступним, у онлайновому режимі, то введення її в комп’ютер не є проблемою. Однак, якщо пові-
домлення існують у друкованому вигляді, то введення інформації в комп’ютер може здійснюватися або за допомогою оптичного розпізнавання символів (сканера) або з клавіатури. Одного разу введена в комп’ютер інформація має бути збережена у такий спосіб, який забезпечує легкий пошук її.
Розповсюдження повідомлень. Один раз записана в комп’ю­терній пам’яті довільна інформація відбирається для користування за допомогою введення конкретних параметрів пошуку, як наприклад, імені компанії, дати її створення, назви публікації, імені автора тощо.
Найраціональніший підхід до розповсюдження повідомлень — підготувати параметри використання інформації (intelligence profile) для кожного користувача, описуючи в кодованому вигляді теми повідомлень, які користувач бажає проглядати. Цей шаблон зберігається в комп’ютері, і, коли порція повідомлення відповідає елементам шаблону, то інформація стає доступною для відповідного користувача. Цей метод називається відбірковим розповсюдженням інформації (selective dissemination of information — SDI).
Деякі менеджери бажають мати як деталізовані дані транзакцій, так і інтегровані дані. Більшість менеджерів хочуть отримувати тільки короткі виклади транзакцій, але здебільшого вони віддають перевагу схемам і діаграмам і значно менше — числовим таблицям. Багато менеджерів бажають отримувати шаблонну і періодичну інформацію, а дехто хоче мати інформацію, доступну в онлайновому режимі чи за запитом. Менеджери потребують також фінансових аналізів, хоча дехто, передусім, бажає мати «гнучку» та якісну інформацію.
Узагалі, інформаційна система може забезпечувати інформацією про бізнесові транзакції, що може допомогти адміністраторам зрозуміти багато бізнесових операцій і підвищити продуктивність. Наприклад, комп’ютеризована система може допомогти адміністраторам зрозуміти значущість операцій, забезпечити моніторинг бізне­сових питань, переглянути дані щодо вимог споживачів і досліджувати дії конкурентів. За всіх цих умов інформація управління й аналізу має відповідати низці вимог. Інформація має бути як своєчасною, так і актуальною. Цих вимог слід дотримуватися одночасно, коли інформація найновіша і доступна, якщо менеджери бажають її мати. Також інформація має бути точною, доречною і повною. Врешті, менеджери хочуть мати інформацію, яка подається у такому форматі, що допомагає їм здійснювати вибір. Взагалі, управлінська інформація має бути агрегованою і стислою, а будь-яка система підтримки має містити відповідні опції для менеджерів, щоб уможливлювалося отримання докладнішої інформації.
Інформація, яка подається СППР, може виникнути в результаті аналізу даних транзакцій або вона може бути результатом розв’я­зання задачі за певною моделлю, чи зібраною від зовнішніх джерел. СППР може надавати менеджерам внутрішні і зовнішні факти, поінформовані думки і прогнози. Менеджери потребують правильної інформації в належний час, у зручному форматі і за доступною ціною. Розглянемо докладніше перелічені, а також інші важливі харак­теристики інформації, необхідної для прийняття рішень ОПР.

2.2. Ознаки корисності інформації
для користувачів СППР

Еволюція інформаційних потреб
користувачів та можливостей СППР

Рис. 2.2 ілюструє еволюцію потреб ОПР в інформації та можливостей СППР їх задовольняти на початку розвитку СППР і нині [103]. На ньому зображені відносні обсяги даних, які потрібні ОПР (ліві кола в кожній парі) та обсяги даних, які можуть спри-йматися та оброблятися ЕОМ (праві кола в кожній парі) від наперших до сучасних СППР. Зазначимо, що кількість інформації, що потрібна ОПР, збільшилася (це відображається відносними площами лівих кіл кожної пари). Протягом останніх трьох десятиріч рішення щодо бізнесу стали складнішими та багатограннішими. Кількість конкурентів та користувачів збільшилася. Як уже зазначалося, компанії, започатковуючи виробництво продукції, більше не сподіваються на місцеві та регіональні ресурси, робочу силу чи місцевих споживачів, які купували б цю продукцію. Це означає, що ОПР мають бути обізнаними щодо тенденцій, кон’юнктури, митних зборів та законодавчих актів у всьому світі і тому мусять мати швидкий доступ до значно більших обсягів інформації. Окрім цього, події сьогодні відбуваються набагато частіше, ніж раніше, отже, статистична інформація, на яку ОПР має реагувати, також змінюється дуже швидко. Це також сприяє підвищенню потреб в інформації. На щастя, в той самий період збільшення можливостей щодо зберігання інформації, швидкісних характеристик процесорів та якості програм привели до разючого збільшення обсягів даних, доступних для сприймання та оброблення ЕОМ.

Рис. 2.2. Еволюція інформаційних потреб
користувачів та можливостей СППР
На перших етапах розвитку СППР запит ОПР мав забезпечувати їй доступ до такого обсягу інформації, що дав би змогу ОПР прийняти рішення. Тепер запит ОПР має уможливлювати доступ не стільки до достатнього обсягу інформації, скільки до корисних для ОПР даних, що не приголомшують її та не вводять в оману. Зафарбовані частини кіл на рис. 2.2 відображають обсяги даних, що можуть сприйматися та оброблятися ЕОМ та дійсно необхідні ОПР. На перших етапах розвитку СППР дуже мало необхідних даних могли сприйматися ЕОМ. Навіть якщо їх можна було подати у вигляді, зручному для оброблення ЕОМ, то програми, за якими оброблялися дані, були недостатньо «розумними», чи комп’ютери, на яких функціонували СППР, були не настільки потужними, щоб обробити весь обсяг необхідних даних. Отже, забезпечувалась незначна підтримка прийняття рішень, як це видно з незначної площі зафарбованої частини зліва на рисунку. Тоді існувала проблема щодо відшукування таких методів формування вибірки та способів зберігання даних, щоб вони могли використовуватися в СППР.
Проблему почали розв’язувати. Сьогодні набагато краще використовуються машинні методи оброблення різноманітної інфор­мації. У зв’язку з цим з’явилися переваги, недоліки, і, звісно,
нові проблеми. Позитивним моментом є те, що фактично більшість даних може сприйматися та оброблятися ЕОМ і включатися до СППР. Однак з тих пір, як стало можливим відносно недорого за допомогою ЕОМ створення великих та різноманітних масивів даних, з’явилася спокуса обробляти все, що може бути оброблено за допомогою ЕОМ, та давати змогу ОПР вибирати ту інформацію, яка їй потрібна. В той час, як такий підхід забезпечує об’єднання корисних даних, що можуть бути подані в машинному форматі, він також сприяє об’єднанню даних, які непотрібні для прийняття рішення. Це може призвести до того, що ОПР будуть перевантажені тим обсягом інформації, який їм необхідно буде обробити. Під час оброблення великого обсягу інформації вони з більшою ймовірністю можуть пропустити ті дані, які їм дійсно необхідні для прийняття рішення. Вони можуть також невідповідно використовувати недоречні дані чи необхідну для прийняття рішення інформацію використовувати неправильно. Найголовніше те, що вони можуть бути збентежені результатами застосування системи та більше не використовувати її. Отже, завданням СППР сьогодні є включення всього або найбільш можливого обсягу необхідної інформації, що може сприйматися та оброблятися ЕОМ (як показано на зафарбованій частині), до СППР та забезпечення того, що ту інформацію, що залишилася, не включати до СППР. Це означає, що необхідно включати до СППР тільки ті дані, які є корисними для прийняття рішень
(релевантними), що стають завдяки інформаційній системі інфор­мацією.
Розробники СППР розуміють, що вибір даних стосовно їх включення до СППР має бути компромісним між нормативним поглядом на прийняття рішення, суб’єктивним поглядом на те, що є корисним, та реалістичним поглядом на те, яка інформація дійсно може бути використана в процесі прийняття рішень. Інколи це означає, що в одному разі певні дані виключаються із системи, а в іншому разі аналогічні дані (прийнятніші для ОПР) включаються до СППР. Знаходження компромісу може означати створення вікон допомоги та попереджуючих повідомлень для легшого використання ОПР інформації, що міститься в системі.
Дванадцять ознак корисності
інформації для ОПР

Слід зазначити, що є різні атрибути інформації, за якими мож-на визначити, чи може подана інформація бути корисною для ОПР. Потрібно усвідомити, завдяки яким саме характеристикам інформація стає корисною для творців рішень з погляду поліпшення очікуваних результатів. Можна виділити такі дванадцять ознак корисності інформації [103]:
1.  Своєчасність (Timeliness).
2.  Достатність (Sufficiency).
3.  Рівні деталізації та агрегації (Level of detail and aggregation).
4.  Зрозумілість (Understandability).
5.  Недопущення зміщення (Freedom from bias).
6.  Релевантність (Decision relevance).
7.  Зіставлюваність (Comparability).
8.  Надійність (Reliability).
9.  Надмірність (Redundancy).

  1. Економічна ефективність (рентабельність) (Cost Efficiency).
  2. Квантифікація (можливість кількісного вираження якісної інформації) (Quantifiability).
  3. Прийнятність формату (Appropriateness of format).

Доречність кожної з цих дванадцяти категорій розглянемо з позицій ситуації необхідності прийняття рішення, ОПР та середо-вища, що впливає на прийняття рішення. Важливо зрозуміти, що оцінка кожної категорії не є абсолютно правильною чи зовсім неправильною. Все залежить від контексту розв’язуваної проблеми.

Своєчасність

Своєчасність означає, що інформація має бути доступ­ною для ОПР до того моменту, поки вона для неї має значення.
Звичайно, ОПР не дізнаються негайно про те, що сталася якась подія, існує деякий проміжок між подією та часом, коли дані про неї введені в систему. Також існує певний проміжок часу між моментом, коли дані в системі скореговані, та коли ці дані стали доступними для ОПР.
Своєчасність інформації стосується затримки повідомлення про подію або проміжку часу від моменту, коли подія відбулася, до моменту, коли ОПР довідалася про цю подію. СППР має забезпечувати своїх користувачів інформацією настільки швидко, щоб задовольнити їхні потреби без зайвих витрат, або жертвуючи іншими атрибутами інформації.

Достатність

Друге питання, яке необхідно розглянути, — «чи достатньо наявних даних для підтримки прийняття рішення?» Достатність можна трактувати так: «чи є обсяг вибірки достатнім для тієї точ-ності прийняття рішення, яка бажана для ОПР?»
Припустимо, що ОПР хоче оцінити річний прибуток від розміщення загальнодержавної реклами, розміщуючи її в заголовках жовтих сторінок довідників. Три довідники, ймовірно, не забезпечать достатньої віддачі від реклами на загальнодержавному рівні, тому що існують величезні регіональні відмінності в даних щодо видавництва, величини території метрополії та типу конкурентів. Однак, якщо мета полягає в оцінюванні кількості реклами в конкретній метрополії, то інформація про три довідники буде достатньою.
Достатність включає в себе також достатньо довгий часовий горизонт для правильного оцінювання ефективності зміни політики. З тих пір, як достатність може впливати на спроможність ОПР робити висновки на основі конкретних даних, вирішальним для розробників СППР є чутливість як до висловлених потреб ОПР, так і до тих, які вони мають на увазі. Однак, за створення СППР може бути відомо, що система ймовірно буде використовуватися для підтримки прийняття таких рішень, які непередбачені під час її розроблення, тому важливо створювати попереджуючі пристрої в системі для того, щоб ОПР знали, коли даних недостатньо для розв’язування їхньої задачі. Найправильніший підхід полягає у створенні попереджуючого вікна з точним визначенням сукупності, з якої зроблено вибірку, та у пропонуванні ОПР оцінити подібність тієї сукупності з сукупністю, на підставі якої ОПР будуть висновувати.
Рівні деталізації і агрегації
Рівні деталізації та агрегування даних є також важливими показниками визначення корисності інформації. Метою розроблення СППР має бути забезпечення такого рівня концентрації даних, щоб вони були придатними для підготовлення альтернативних рішень. Якщо неможливо чітко визначити межі рівнів підтримки прийняття рішень, то це зумовлює зберігання даних на нижніх рівнях групування та дає змогу ОПР групувати дані так, як їй необхідно.
Моделювання з використанням різних рівнів агрегування даних може допомогти менеджерам виявити нові проблеми або можливості. Шляхом варіації аналізу даних від найвищого рівня («великої картини») до фокусування на довільному рівні ОПР може визначати такі тенденції, які неможливо помітити інакше. Однак, агрегування може також використовуватися для обґрунтування рішень, якщо тільки воно зроблено в процесі побудови моделі. Здебільшого найкращим є такий підхід до організації бази або сховища даних, який забезпечує доступ до зовсім незгрупованих даних. Це не тільки дає змогу ОПР вибирати рівень, на якому слід групувати дані, а також уможливлює окремим ОПР розгляд проблеми на різних рівнях.
Певна річ, загальне розгрупування потребує від системи зручного механізму, за допомогою якого ОПР може проглядати дані за різноманітними способами групування, та зручного методу точного вибору виду групування для його застосування у разі при-
йняття рішення. Цей підхід використовують багато систем, зокрема OLAP, разом з відповідними методами зберігання даних.

Зрозумілість

Якщо творці рішень не розуміють інформацію, що зберігається в базі даних, то вони не зможуть використовувати її достатньо ефективно. Вирішення цього питання полягає у спрощенні подання даних у базі даних без втрати їх значення. Одним із аспектів зрозумілості даних є схема їх кодування. Якщо дані закодовані, а ключ до коду недоступний або не є очевидним, то ОПР не зможе використовувати ці дані. Якщо дехто вводить «M» та «F» для поля «стать», то переважна більшість осіб, які володіють англійською, можуть визначити схему кодування. Однак введення кодів «1» і «2» в те саме поле спричиняє двозначність їх тлумачення. Ці коди необхідно обов’язково пояснювати в системі.
Розробникам необхідно бути зацікавленими в якісному поданні кількісних даних. Наприклад, прийнято пропускати десяткову крапку у записах даних, яка за моделювання вводиться на логічному рівні. Якщо дані будуть використовуватися тільки всередині моделі, яка може їх трансформувати, то така практика є прийнятною. Однак, якщо дані ретельно вивчаються користувачем з інших причин, то відсутність десяткової крапки може його збентежити.
Єдиний підхід для забезпечення того, щоб ОПР могли розуміти призначення полів — включення в систему електронного словника даних. Він має забезпечувати пояснення для всіх полів, а також для назв цих полів. Залежно від застосування системи, можливо є сенс вносити до словника назви, за якими поля будуть ідентифікуватися в різних відділах, а також інформацію про джерела даних та як їх можна використовувати. Доступ до словника може забезпечуватися через загальний його пошук на запит користувача або за допомогою контекстно-залежного вікна допомоги, яке активізується користувачем. Останній підхід є переважним з погляду забезпечення кращої підтримки прийняття рішень, хоча попередній є легшим у разі програмування.

Недопущення зміщення

Зміщення стосовно суті інформації може бути спричинене великою кількістю проблем, пов’язаних з даними: неможливістю їх подання відносно часового горизонту, неможливістю їх зіставлення або неможливістю здійснення процедури відбору зразків. Наприклад, розглянемо прийняття рішення щодо визначення чисельності фахівців з обслуговування аварійних ситуацій. Метою системи має бути гарантування того, що чисельність фахівців з обслуговування аварійних ситуацій буде найвищою тоді, коли ймовірність аварій найбільша. Для підтримки прийняття такого рішення створена база даних може підраховувати кількість аварій на годину. ОПР може дійти висновку, що кількість загиблих в автомобільних катастрофах невелика між 3 та 5 годинами ночі та є високою між 15 та 17 годинами дня. І хоча ці статисти-
чні дані безперечно правильні, у дійсності вони забезпечують повністю хибну ймовірність того, що життя буде втрачене в аварії. Вони не відображають відносну кількість машин на дорогах у ці проміжки часу. Кількість загиблих протягом вранішніх годин є невеликою за абсолютною величиною, але її можна вважати високою з урахуванням кількості машин на дорогах у той самий проміжок часу. Отже, у дійсності це може означати набагато вищу ймовірність аварій зі смертельними наслідками, ніж було до цього, що наштовхує на думку про необхідність мати більшу чисельність фахівців у цей проміжок часу.
Змінні, які включені до системи, також можуть спричиняти похибку за аналізування. Наприклад, маючи тільки дані «кількість загиблих» щодо кожного можливого сценарію та не маючи даних «кількість збережених життів» за цими самими сценаріями, може мати місце тенденція до негативного впливу на аналіз у зіставленні з консервативнішими рішеннями.

Розробники СППР також можуть негативно впливати на формування баз даних, включаючи до них тільки матеріали нерепрезентативної вибірки із сукупності, що цікавить ОПР. Наприклад, якщо СППР має підтримувати маркетингові розробки, то розробник СППР може негативно вплинути на результат, включаючи інформацію тільки з одного регіону країни, або однієї країни із деякої групи країн. На результати деяких досліджень може негативно впливати також вибір нерепрезентативного часового горизонту. Наприклад, якщо ОПР потрібно вибрати кращий із альтернативних термінів доставлення продукції, а в базу даних включені тільки дані щодо середини та кінця грудня, то, імовірно, результат буде хибним. Це частково справджується, якщо часовий горизонт відображає різноманітні дані про компанію.

Релевантність

Три інші ознаки інформації — релевантність, зіставлюваність та надійність — можуть спричинити проблему негатив­ного впливу на дані. Аналогічно як і щодо достатності даних
вирішальним для розробників СППР є їх чутливість як до виражених словами потреб ОПР, так і до тих, які вони мали на увазі. Коли потреба в даних та їх використання в майбутньому можуть бути спрогнозовані, то розробники можуть створити «розумні» попереджувальні вікна, які допоможуть ОПР зрозуміти величину похибки, що існує у вибірковій сукупності. Також розробникам слід розробити попереджувальні екрани з нагадуванням ОПР про існування похибки та її негативний вплив на дослідження і аналіз.
Мабуть, найочевиднішим питанням, яке розглядається за побудови бази даних, є доречність інформації для вибору кращого з альтернативних рішень, що розглядаються. Розробники СППР інколи мають спокусу комп’ютеризувати все, що є доступним, бо це, можливо, колись буде корисним. Зрозуміло, що такий підхід може призвести до неефективного зберігання та використання даних. Однак небезпечним аспектом цієї концепції є те, що коли дані доступні для користувача, то він, можливо, буде їх використовувати, незважаючи на їх доречність чи недоречність. Наприклад, багато користувачів, застосовуючи методи регресії, вводять у модель кожну змінну, яку вони тільки можуть уявити в ній,
в надії на те, що що-небудь покаже показник доречності цієї змін­ної в розв’язку задачі. Необхідно захистити користувачів від такого підходу та надавати їм такі дані, які можуть бути використані в моделі та дійсно будуть доречними для рішення і забезпечать значимість результатів.
Можна визначити доречність для рішення, як функцію виборів та альтернатив, доступних для ОПР. Вирішальним є обережне визначення меж конкретного рішення. Розглянемо СППР, призначену допомагати головному автомобільному дилеру контролювати рівень запасів та управляти ними. Однією частиною такої системи може бути інформація щодо наявних деталей в інших дилерів, які перебувають поблизу. Такі дані здаються доречними. Однак, якщо термін «поблизу» не визначено правильно, то не всі дані можуть бути доречними для ОПР. Наприклад, допустимо, що база даних розроблена для всіх дилерських фірм певної області. Деяка дилерська фірма, що розміщена на межі області, можливо, визначить, що необхідна їй деталь знаходиться за 300 км, у той час як така деталь є також на складі за 30 км в іншій області. Отже, одержана інформація є недостатньою для прийняття ефективнішого рішення, тому що дезорієнтована дилерська фірма має використовувати ресурси, що зберігаються на значно більшій відстані від неї.

Зіставлюваність

Коли вирішується, чи є дані корисними, необхідно оцінити, чи можна їх зіставляти з іншими доречними даними. Зіставлюваність означає, що за важливими напрямами порівняння умови мають бути однаковими. Дійсно, визначення терміна «важ­ливі напрями» залежить від ситуації, яка розглядається. Може
бути бажаним для даних мати подібний часовий горизонт. Або може бути необхідним, щоб дані репрезентували ту саму сукупність показників. Головним моментом є те, що значення деяких розбіжностей між двома сукупностями статистичних даних має бути зведене до однієї, і тільки однієї розбіжності, тому що всі інші умови однакові.

Страницы [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]
[ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]
[ 33 ] [ 34 ] [ 35 ] [ 36 ] [ 37 ] [ 38 ] [ 39 ] [ 40 ] [ 41 ] [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ] [ 45 ] [ 46 ] [ 47 ] [ 48 ] [ 49 ] [ 50 ]


ВНИМАНИЕ! Содержимое сайта предназначено исключительно для ознакомления, без целей коммерческого использования. Все права принадлежат их законным правообладателям. Любое использование возможно лишь с согласия законных правообладателей. Администрация сайта не несет ответственности за возможный вред и/или убытки, возникшие или полученные в связи с использованием содержимого сайта.
© 2007-2017 BPK Group.