Курс лекцій з дисципліни «Системи підтримки прийняття рішень» (стр. 2 )

-  Інтерактивні автоматизовані (реалізовані на базі ЕОМ) системи;

-  Розділення даних і моделей.

-  Слабко структурована задача  [ill-structured problem] — якісна проблема, яка не повністю піддається детальному кількісному опису. В економіці, як і в інших соціальних науках, майже всі проблеми такі. Тому дослідження починається з їх якісного аналізу, структуризації, тобто розбиття на частини, які можна перетворити в «добре визначенні» задачі, а потім проводити синтез проблеми на більш високому рівні її розуміння..

Можна виділити декілька загальноприйнятих частин СППР:

1.  Система має можливість працювати з інтерактивними запитами з доступною користувачу мовою запитів;

2.  СППР використовує дані, інформацію, знання, моделі про об’єкт управління (і керування);

3.  СППР призначенні для допомоги в ПР (менеджерам) для слабко структурованих проблем;

4.  Ціль СППР – покращення ефективності рішень, що приймаються.

Все це можна систематизувати в наступні визначення:

СППР (Decision Support System, DSS) – комп’ютерна інтерактивна система, ціллю якої є допомога ОПР в складних умовах для повного і об’єктивного аналізу предметної галузі.

СППР — це інтерактивна комп'ютерна система, яка призначена для підтримки різних видів діяльності при прийнятті рішень із слабоструктурованих або неструктурованих проблем. Інтерес до СППР, як перспективної галузі використання обчислювальної техніки та інструментарію підвищення ефективності праці в сфері управління економікою, постійно зростає. У багатьох країнах розробка та реалізація СППР перетворилася на дільницю бізнесу, що швидко розвивається.

2.  Історія СППР

Розглянемо коротко історію створення СППР. Цікаво відмітити, що було створення попередника СППР коллежским радником , який опублікував ще в 1832 році опис механістичних пристроїв, так званих «інтелектуальних машин», які б «могли бути корисними при розв’язуванні різних задач в повсякденні для того, щоб зробити певний висновок», наприклад допомогти ПР про найбільш корисні ліки по симптомам, які спостерігаються у пацієнта.

Після появи на початку 1940-х. і повного засвоєння в практичній діяльності перших ЕОМ загального призначення, суттєво просунулись у розвитку методи обробки даних. В кінці 1950-х років багато організацій почали використовувати системи обробки транзакцій (СОТ, TPS) або системи електронної обробки даних (electronic data processing, EDP), аби автоматизувати розв’язування поточних задач, наприклад, створення платіжних відомостей, переоблік товарів або створення звітів.

Транзакція – група логічно об’єднаних операцій при роботі з даними, яка може бути зроблена або відмінена повністю.

До середини 60-х років минулого століття створення великих інформаційних систем (ІС) було дуже коштовним, тому перші ІС менеджменту (Management Information Systems — MIS) або ІУС – інформаційно-управляючі системи були створені в ті роки в достатньо великих компаніях. Ці системи були розроблені для знаходження потрібної для управління інформації при обробці великого масиву даних про транзакції, в них були можливі інтерактивні запити користувачів, об’єднання даних і підведення підсумків. Включення в ІУС простих моделей та статистичних методів дозволяло автоматизованим системам пропонувати варіанти структурованих рішень. MIS призначалася для підготовки періодичних структурованих звітів для менеджерів.

В кінці 60-х років два новатора, Пітер Кін та Чарльз Стобель, які провели дослідження при Технологічному університеті Карнегі (1950-1960) та Массачусецькому технологічному інституті (кінець 60-х) дали основу модельно-орієнтованим системам ППР. Таким чином, в кінці 60-х років зявляється новий тип ІС – модельно-орієнтовані СППР (Model-oriented Decision Support Systems — DSS) або системи управлінських рішень (Management Decision Systems — MDS). 

В 1970-х роках вчені, які займалися АІС, почали усвідомлювати важливу роль автоматизованих інформаційних систем в підтримці управляючого персоналу в його напівструктурованій діяльності по ПР. Починаючи з 1970-х років розробка СППР склала значну частину АІС. Пішов великий потік публікацій по СППР. Наприклад, відома робота Фергюсона та Джоунса, яка була опублікована в 1969 році, розглядала фундаментальні аспекти комп’ютерного вирішення проблем. В 1971 році була опублікована робота Майкла Скотта Мортона «Системи прийняття рішень: комп’ютерна підтримка».

Термін СППР (DSS - Decision Support System) виник у 70-х роках і належить Геррі та Мартону, хоча перше покоління СППР мало чим відрізнялося від традиційних управлінських інформаційних систем, і тому замість СППР часто використовувався термін «системи управлінських рішень».

В 1975 році була опублікована докторська дисертація дослідника з МІТ Стівена Ольтера «СППР: сучасна практика і майбутні проблеми», яка розширила границю розуміння предмету DSS.

Крім того, в цій роботі були виведенні суттєві дескриптивні (емпіричні) ознаки систем DSS.
«Першовідкривачі» DSS Пітер Кін та Майкл Скотт Мортон видали у 1978 році монографію, яка стала орієнтиром в наступних винаходах в області аналізу, проектування, оцінок та розробок систем класу DSS. 
Потрібно відмітити, що саме кінець 70-х став часом створення інтерактивних комп’ютерних систем, які були здатні розв’язувати слабко структуровані інформаційні питання. Всі вони мали назву DSS, хоч і представляли велике різноманіття.

Важливою подією стала публікація в 1982 році книжки Ральфа Спрейга та Еріка Карлсона «Побудова ефективних СППР». Вона конкретно відповіла на питання: що таке ці системи, навіщо і коли вони потрібні і як їх будувати.

В 1980-х ми стали свідками нової хвилі інформаційних технологій – з’явилися експертні системи (ЕС), один з видів систем штучного інтелекту, які призначалися для заміни ОПР або імітувати їх в побудові ітераційних (періодично повторюваних) рішень в вузьких областях знань.

Штучний інтелект — це штучні системи, створені людиною на базі ЕОМ, що імітують розв'язування людиною складаних творчих завдань. Створенню інтелектуальних інформаційних систем сприяла розробка в теорії штучного інтелекту логіко-лінгвістичних моделей. Ці моделі дають змогу формалізувати конкретні змістовні знання про об'єкти управління та процеси, що відбуваються в них, тобто ввести в ЕОМ логіко-лінгвістичні моделі поряд з математичними. Логіко лінгвістичні моделі — це семантичні мережі, фрейми, продукувальні системи — іноді об'єднуються терміном «програмно-апаратні засоби в системах штучного інтелекту».

Починаючи з 1990-х розробляються так звані Data Warehouses — місця збереження даних (МЗД, хранилища данных).

Data Warehouse - це предметно-орієнтована інформаційна БД, яка розроблена спеціально для підготовки звітів і бізнес-аналізу з ціллю ППР в організації. Будується на базі СУБД та СППР. Дані, як правило, доступні тільки для читання і копіюються в МЗД таким чином, щоб побудова звітів і OLAP-аналіз не використовував ресурси транзакційної системи і не порушував її стабільність. Як правило, дані завантажуються в МЗД з певною періодичністю, тому актуальність даних може відставати від OLTP-систем.

Нормалізовані моделі даних добре підходять до так званих OLTP систем(On-Line Transaction Processing – оперативна обробка транзакцій).

Типовим прикладом OLTP-систем є системи складського обліку, системи замовлення квитків, банкові системи, які виконують операції по переведенню грошей тощо.

Для розуміння роботи OLTP-систем достатньо розуміти транзакцію як атомарну операцію, яка змінює стан БД (розглядається як одне ціле).

Транзакції в OLTP-системі є відносно простими операціями. Наприклад, «перевести гроші з одного рахунку на іншій». Типовою проблемою транзакцій є те, що

- по-перше, їх достатньо багато,

- по-друге, вони виконуються одночасно,

- по-третє, при виникненні помилки, транзакція, повинна цілком бути знята і повернути систему в початковий стан її виконання (наприклад, не може бути ситуації, коли кошти з рахунку А були зняти, але не поступили на рахунок В).

Є ціла тематика підтримки транзакцій на мові SQL.

Практично, всі запити до БД в OLTP-системі складаються з команд введення, оновлення та знищення. Запити по вибору даних, які потрібно ввести, в основному призначенні для надання користувачам можливості вибору різних джерел, довідників. Більша частина запитів відома заздалегідь ще на етапі проектування системи. Таким чином, критичним для OLTP-системи є швидкість та надійність виконання коротких операцій оновлення даних.

База даних (БД), з якою працюють OLTP-системи завжди оновлюється, в зв’язку з чим її завжди називають оперативною БД. Чим вище рівень нормалізації ОБД, тим швидше і надійніше будуть працювати OLTP-системи.

Відходження від цього правила можуть відбуватися тоді, коли вже на етапі розробки відомі деякі запити, які потребують з’єднання відношень і від швидкості виконання яких суттєво залежить робота приложеній. В цьому випадку можна свідомо ввести деяку більшість даних в БД для прискорення виконання подібних запитів.

Іншим типом інформаційних систем є так звані OLAP-системи (On-line Analitical Processing – операційна аналітична обробка даних). OLAP використовується для прийняття управлінських рішень, тому системи, які використовують технологію OLAP, називають системами підтримки прийняття рішень (Decision Support System - DSS).

В 1993 р. Едгардом Коддом, автором реляційної моделі даних, був запропонований термін OLAP (Online Analytical Processing - оперативний аналіз даних) - онлайнова аналітична обробка даних для СППР спеціального виду. В 1995 році на основі вимог, викладених Е. Коддом, був зформульований так названий тест FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information – швидкий аналіз разділяємої багатовимірної інформації), яка включає наступні вимоги до приложеній для багатовимірного аналізу:

- представлення користувачу результатів аналізу за прийнятний час (зазвичай, не більше 5с), нехай навіть ціною менш детального аналізу;

- можливість виконання будь-якого логічного чи статистичного аналізу, який характерний для даного приложення і його збереження в доступному для кінцевого користувача вигляді;