DSS - Systémy pro podporu managementu 1 / SPM1

Systémy pro podporu
rozhodování
Hlubší pohled
1
Připomenutí obsahu minulé
přednášky
 Obtíţnost rozhodování
 Klasifikace problémů
 Kognitivní limitace člověka
 Neurčitost výstupů rozhodování
 Typologie rozhodnutí
 Simonův model řešení problémů
 Racionální rozhodování a omezená racionalita
 Proces výběru
 Normativní a deskriptivní modely
2
3. Systémy pro podporu
rozhodování - hlubší pohled
 Podrobnější definice
 Detaily technologických
komponent
 Konstrukce systémů
3
3.1 Motivační příklad
Strategické plánování  nestrukturovaná rozhodovací
situace  kandidát pro použití DSS
Gotaas – Larsen Shipping Corp. (GLSC)
http://www.golarlng.com/index.php?name=Company_Facts%2FHistory.html



DSS má dvě části – data a modely
Data externí (údaje o přístavech a kanálech, aktivity
konkurence, jejich ceny) a interní (stávající plány,
dostupnost prostředků, data o jednotlivých lodích)
Modely – standardní pro účetní a finanční analýzu;
simulační modely pro analýzu plánů a vyhodnocení projektů
4
Motivační příklad – pokračování
 Vyuţití DSS:



příprava vysoce decentralizovaného
15timěsíčního operačního plánu v rámci
dlouhodobého strategického plánu
vytvoření detailního monitorovacího a řídícího
mechanizmu
jemné ladění celkového plánu pomocí what-if
analýzy
5
Vlastnosti DSS z příkladu








podporuje rozhodování v rámci celé organizace
podporuje několik vzájemně provázaných
rozhodnutí
je vyuţíván opakovaně a neustále
má dvě základní sloţky: data a modely
vyuţívá simulační model
vyuţívá externí i interní data
vyuţívá moţnosti analýzy what-if
vyuţívá několik kvantitativních modelů
6
3.2 Konfigurace DSS
 Podporu rozhodování lze provádět v mnoha různých
konfiguracích.
 Tyto konfigurace závisí na povaze situací,
vyţadujících manaţerské rozhodnutí a na povaze
technologií pouţitých pro podporu rozhodování.
 Pouţité technologie jsou sloţeny ze čtyř základních
sloţek (v mnoha variantách):
data, modely, znalosti, uživatelské rozhraní
7
Konfigurace DSS - pokračování
 Způsob výběru a kombinace uvedených sloţek
definuje povahu a základní vlastnosti poskytované
podpory rozhodování
 Příklady:
 modelově-orientované DSS
 datově-orientované DSS
8
3.3 Co to je DSS? - definice
 Little [1970]
“na modelech založený soubor procedur na zpracování
dat a usuzování o nich, určený k pomoci managerovi při
jeho rozhodování”
Předpoklad: že systém běží na počítači a rozšiřuje
možnosti uživatele.
Aby byl systém úspěšný, musí být jednoduchý, robustní,
snadno ovladatelný, adaptivní, kompletní a poskytující
dobrou komunikaci
 Alter [1980]
Definuje DSS v kontrastu ke tradičním systémům na
zpracování dat (EDP) v pěti dimenzích: (viz dále uvedená
tabulka)
9
Definice dle Altera (1980)
DIMENZE
DSS
EDP
POUŢITÍ
Aktivní
Pasivní
UŢIVATELÉ
Management na
vyšší úrovni
Úředníci
ZLEPŠUJE
Účinnost
Mechanickou
výkonnost
ČASOVÝ
HORIZONT
Přítomnost a
budoucnost
Minulost
Flexibilita
Konzistence
CÍL
10
Další definice DSS
 Moore and Chang [1980]
Rozšiřitelné systémy, schopné podporovat ad hoc analýzu dat a
modelování pro účely rozhodování. Orientace na plánování
budoucnosti a pouţívané v nepravidelných a neplánovaných
intervalech
 Bonczek et al. [1980]
Počítačový systém skládající se z:
- jazykového systému -- komunikace mezi uţivatelem a sloţkami
DSS
- znalostního systému
- systému pro zpracování problémů -- spojka mezi zbývajícími
dvěma komponentami
11
Ústřední účel DSS:
podpora a zdokonalení účinnosti rozhodování
DSS má za cíl:
podporu manažerského rozhodování v situacích,
které vyžadují úsudek a které nelze podpořit
algoritmicky
Přehled koncepcí definice DSS
Zdroj
DSS definováno v pojmech
Gorry and Scott Morton
[1971]
Typ problému, funkce systému
(podpora)
Little [1970]
Funkce systému, charakteristiky
rozhraní
Alter [1980]
Vzorce použití, cíle systému
Moore and Chang [1980]
Vzorce použití, možnosti
systému
Bonczek, et al. [1996]
Složky systému
Keen [1980]
Proces vývoje
Pracovní definice DSS
 DSS je interaktivní, flexibilní a adaptabilní počítačový
informační systém, speciálně vytvořený pro podporu řešení
nestrukturovaných manažerských problémů a pro
zdokonalení procesu rozhodování. Využívá data, poskytuje
lehce použitelné uživatelské rozhraní a umožňuje vlastní
pohledy uživatele na problém.
 DSS může využívat modelování, vytváří se v interaktivním
procesu (často s koncovým uživatelem), podporuje všechny
fáze procesu rozhodování a může zahrnovat i znalostní
složku
14
Částečně
strukturované
situace
Přístup k
datům
Modelování a
analýza
Uţivatel schopen
modifikovat
12
Účinnost,
ne výkonnost
1
2
11
3
DSS
10
Člověk řídí
celý proces
13
4
9
Interaktivní a
lehce
pouţitelný
Různé úrovně
managementu
Skupiny i
jednotlivci
Nezávislá i
sekvenční
rozhodnutí
5
8
7
6
Adaptabilita a
flexibilita
Podpora analýzy,
návrhu i výběru
Podpora různých
stylů a procesů
rozhodování
3.4 Charakterizace a možnosti
DSS
DSS (viz obrázek):
1.
2.
3.
Poskytuje podporu rozhodovatelům zejména v částečně
strukturovaných a nestrukturovaných situacích tím, že spojuje
možnosti lidského úsudku s počítačem poskytovanými
informacemi. Tento typ problémů nelze řešit (nebo ne zcela
řešit) pomocí jiných typů systémů či standardními
kvantitativními metodami či nástroji.
Podpora je poskytována na různých úrovních managementu,
od vrcholového po operativní management.
Podpora je poskytována jak jednotlivcům, tak i skupinám.
Méně strukturované problémy obvykle vyžadují zapojení více
lidí z různých útvarů a úrovní organizace.
16
Charakterizace a možnosti DSS - 2
4.
5.
6.
7.
8.
9.
Podpora je poskytována jak v případě nezávislého tak i
sekvenčního rozhodování.
Podpora je poskytována ve všech fázích procesu tvorby
rozhodnutí (dle Simona). Tedy: analýza, návrh variant, výběr
řešení, implementace řešení.
Podpora je poskytována různým typům procesů a stylů
rozhodování.
DSS jsou vzhledem k času adaptivní, tedy schopny
přizpůsobování konkrétnímu uživateli.
Mají uživatelsky přívětivá rozhraní, silné možnosti využití
grafického zobrazení informací, možnosti využití komunikace v
přirozeném jazyce, apod.
Cílem DSS je spíše zvýšit účinnost rozhodování (jeho přesnost,
načasování, kvalitu), než výkonnost (měřeno např. cenou).
17
Charakterizace a možnosti DSS - 3
10.
11.
12.
13.
Rozhodovatel řídí proces rozhodování (má jej celý pod svou
kontrolou). DSS má uživatele podporovat, ne jej nahrazovat.
Koncoví uživatelé mohou být schopni sami konstruovat a
modifikovat jednoduché systémy. Větší systémy lze budovat za
pomoci příslušných specialistů.
DSS obvykle využívají modely pro analýzu rozhodovacích situací.
Schopnost modelování dává možnost experimentovat s různými
strategiemi a aspekty daných situací.
Poskytují přístup k různým datovým zdrojům, formátům a typům, od
geografických informačních systémů až po objektové systémy.
Uvedené vlastnosti pak umožňují tvůrcům rozhodnutí tvořit lepší,
konzistentnější a dobře časovaná rozhodnutí.
18
3.5 Komponenty DSS
1.
2.
3.
4.
Subsystém datového managementu
Subsystém modelového managementu
Subsystém znalostního managementu
Subsystém uživatelského rozhraní
Uživatel je povaţován za důleţitou součást celého systému.
Některé z důleţitých přínosů DSS se odvozují od intenzivní
komunikace mezi počítačem a tvůrcem rozhodnutí.
19
Data:
externí a
interní
Jiné počítačové systémy
Datový
management
Modelový
management
Znalostní
management
Uţivatelské
rozhraní
DSS
Manager (uţivatel)
3.6 Subsystém datového
managementu
 Základní sloţky subsystému:




Databáze DSS
Systém řízení báze dat (DBMS)
Slovník dat (struktura databáze)
Podpora dotazů (dotazovací mechanizmus)
21
Interní zdroje dat
Externí zdroje dat
Finance
Výroba
Extrakce
Dotazovací
mechanizmus
Jiné
Privátní zdroje dat
DSS databáze
nebo sklad
Systém řízení
databáze
Slovník
dat
Zaměstnanci
Aktualizace
Dotazy
Generování zpráv
Vkládání
Výmaz
Řízení rozhraní
uţivatele
Řízení modelového
subsystému
Řízení znalostního
subsystému
Databáze DSS
 U velikých DSS – často datový sklad
 Data jsou shromaţďována (proces extrakce) z
interních a externích zdrojů, mnohdy i z privátních
zdrojů
 Organizace dat – u velikých DSS vlastní databáze, u
malých někdy přímý vstup dat, nebo sdílení DBMS s
jinými systémy
23
Systém řízení báze dat
 Mnoho systémů pouţívá standardní komerční DBMS
 Efektivní databáze a systém jejího řízení můţe
podpořit mnoho manaţerských aktivit; skutečná síla
DSS se však projeví jenom tehdy, je-li databáze
propojena s pouţitím modelů.
24
Dotazovací mechanizmus
 Dotazovací mechanizmus umoţňuje:



přístup k datům
práci s daty
dotazy na obsah databáze
 Obsahuje specielní dotazovací jazyk
 Důleţité funkce zahrnují výběrové a manipulační
operace
25
Slovník dat
 Katalog dat v databázi.
 Obsahuje definice struktury dat v databázi.
 Podporuje vkládání nových poloţek, jejich výmaz a
aktualizaci informací o konkrétních objektech.
26
3.7 Subsystém modelového
managementu
 Základní sloţky subsystému:





báze modelů
systém řízení báze modelů
jazyk pro modelování
slovník modelů (struktura báze modelů)
procesor pro provádění a integraci modelů
27
Modely (báze modelů)
Strategické, taktické, operativní
Statistické, finanční, marketingové,
účetní, inženýrské, teoretické, atd.
Slovník
modelů
Bloky pro konstrukci modelů
Řízení báze modelů
Příkazy pro modelování: vytváření
Údržba modelů: aktualizace
Rozhraní k databázi
Podporuje jazyk pro modelování
Řízení datového
subsystému
Řízení znalostního
subsystému
Procesor pro
provádění a
integraci modelů
Řízení rozhraní
uţivatele
Báze modelů
 Obsahuje rutinní i speciální modely (statistické,
finanční, teoretické, různé kvantitativní, atd.) které
podporují moţnosti vyuţití DSS pro analýzu
 Klíčovou vlastností DSS zde je moţnost vyvolat,
spouštět, měnit, kombinovat a zkoumat různé typy
modelů
29
Kategorie modelů v bázi modelů
 Strategické modely – podpora strategického
plánování, prováděného vrcholovým
managementem; tyto modely mívají široký rámec s
mnoha proměnnými v agregovaném tvaru (např.
plány pro sloučení podniků či jejich akvizice, výběr
lokality pro výstavbu podniku, analýza dopadů na
ţivotní prostředí, atd.)
30
Kategorie modelů v bázi modelů
 Taktické modely – podpora středního
managementu při rozmísťování a řízení zdrojů
organizace; obvykle se pouţívají v organizačních
sloţkách podniku, jako např. v účetním oddělení,
jejich časový horizont je od 1 měsíce do cca 2 let;
nejvíce se zde vyuţívají interní data, ač občas je
potřeba i dat externích (např. plánování potřeby
pracovníků, rutinní kapitálové plánování, plánování
zahájení prodeje, apod.)
31
Kategorie modelů v bázi modelů
 Operační modely – podpora kaţdodenních
pracovních aktivit organizace; jsou určeny zejména
pro operativní management, jejich časový horizont je
od jednoho dne do několika měsíců; normálně
pouţívají pouze interní data (např. plánování výroby,
plánování a rozvrhování údrţby, atd.)
32
Kategorie modelů v bázi modelů
 Bloky pro konstrukci modelů – poměrně obecné
algoritmy (procedury), které mohou být pouţity jako
sloţky větších či sloţitějších modelů (např. generátor
náhodných čísel, regresní analýza, různé statistické
procedury, atd.)
 Tyto bloky bývají součástí komerčně dostupných
DSS
33
Systém řízení báze modelů
 Lehce a rychle umoţňuje vytvářet modely, buďto od
začátku, nebo skládáním z existujících modelů či
stavebních bloků
 Dovoluje uţivateli práci s modely a zejména
experimentování s nimi
 Uchovává, aktualizuje a manipuluje s velkou třídou
různých typů modelů logickým a jednotným
způsobem
34
Systém řízení báze modelů - 2
 Zpřístupňuje a integruje bloky na konstrukci modelů
 Poskytuje katalog a výpis slovníku modelů pro pouţití
v rámci organizace
 Zabezpečuje propojení modelů s příslušnými daty v
DSS a integruje je
 Udrţuje bázi modelů podobně, jako je udrţována
báze dat
35
Slovník modelů
 Analogická role, jakou má slovník dat v subsystému
datového managementu
 Je to katalog všech modelů a dalšího softwaru v bázi
modelů
 Obsahuje definice modelů, jeho hlavní funkcí je
poskytovat informace o dostupnosti a moţnostech
modelů
36
Provádění a integrace modelů
 Provádění modelů – proces řízení aktuálního
spuštění (výpočtu) modelu
 Integrace modelů – kombinace operací několika
modelů, je-li to potřeba (např. výstup z provedení
jednoho modelu je vstupem pro jiný model)
 Příkazový procesor – často je moţnost pouţití
příkazového jazyka pro interpretační provádění
modelů
37
3.8 Subsystém znalostního
managementu
 Mnoho strukturovaných a částečně strukturovaných
problémů je natolik obtíţných, ţe je vhodné k běţným
vlastnostem DSS přidat pro jejich řešení i expertní
znalosti
 Pokročilejší DSS bývají vybaveny subsystémem
znalostního managementu
38
Data:
externí a
interní
Jiné počítačové systémy
Datový
management
Modelový
management
Znalostní
management
Uţivatelské
rozhraní
DSS
Manager (uţivatel)
Jiné počítačové systémy
Data:
externí a
interní
Datový
management
Modelový
management
ES 2
ES 3
ES 4
Uţivatelské
rozhraní
ES 1
Manager (uţivatel)
DSS
Moţná role subsystému znalostního
managementu (Silverman, 1995)
 Moţnosti propojení expertního systému s
matematickým modelováním:



znalostní nástroj podporující ty kroky procesu
rozhodování, které nelze podpořit matematikou
inteligentní systém pro modelovou podporu
rozhodování, který uţivateli pomáhá budovat, pouţívat
a udrţovat knihovny modelů
expertní systém pro analýzu rozhodovacích problémů,
který přenáší teoreticky přesné metody práce s
neurčitostí do báze znalostí
41
Srovnání DSS a ES
DSS
ES
Cíl
Podpora lidského
rozhodovatele
Kopírovat a nahradit lidského
poradce
Kdo radí/rozhoduje?
Člověk s pomocí systému
Systém
Hlavní orientace
Rozhodování
Přenos znalostí a poradenství
Směr dotazování
Člověk » stroj
Stroj » člověk
Podpora koho?
Jednotlivci, skupiny, organizace
Především jednotlivci, skupiny
Zpracování
Numerické
Symbolické
Problémové okruhy
Komplexní, integrované, široké
Úzké, pevně vymezené
Typy problémů
Ad hoc, neopakující se
Opakované
Obsah databáze
Věcné znalosti
Procesní a věcné znalosti
Kdo vyvíjí?
Uţivatel
Znalostní inţenýr, expert
Způsob vývoje
Protopypování
Protopypování
Možnost dedukce
Ne
Omezeně ano
Možnost vysvětlování
Omezeně ano
Ano
Příklad (Inteligentní DSS u Eckerd
Drug – nyní Rite Aid)
 Léčiva jsou předmětem krádeţí (cca 8%)
 Pouţití inteligentního DSS u velkého obchodního
řetězce s léčivy
 Údaje o prodejích a přepravě zboţí z celé obchodní
sítě firmy
 Automatická inteligentní analýza signalizující
nesrovnalosti při přepravě i ztráty ze skladů
 Detailní sledování jednotlivých kategorií léčiv
 Za první rok činnosti systém zjistil 147 případů
potenciálních krádeţí...
43
Složení znalostní komponenty
 Subsystém znalostního managementu se
skládá z jednoho nebo více inteligentních
systémů.
 Softwarová podpora znalostního
managementu zabezpečuje nezbytnou
integraci a provádění těchto inteligentních
systémů.
44
Inteligentní DSS
 DSS obsahující znalostní komponentu, se nazývají
 inteligentní DSS
 DSS/ES
 expert support systems
 znalostní DSS
45
3.9 Subsystém uživatelského
rozhraní
 Uţivatelské rozhraní zahrnuje všechny aspekty
komunikace člověka a MSS.
 Zahrnuje kromě SW a HW také faktory jako
„snadnost pouţívání“, „přístupnost“ a interakce
člověka s počítačem.
 Mnozí povaţují uţivatelské rozhraní za nejdůleţitější
část MSS, protoţe se od něj odvozují mnohé
pozitivní rysy MSS (síla, snadnost pouţití,
flexibilita,…)
46
Více o uživatelském rozhraní
 Zejména počítačoví neodborníci často ztotoţňují
uţivatelské rozhraní s vlastním systémem (ono je pro
ně ten systém)
 Nepohodlná a nevhodná uţivatelská rozhraní patří k
hlavním důvodům, proč vyuţití těchto systémů
zaostávalo za jejich vývojem
47
Řízení datového
subsystému
Řízení znalostního
subsystému
Řízení modelového
subsystému
Systém řízení
rozhraní uţivatele
Modul zpracování
přirozeného jazyka
Vstup
Akční
jazyky
Výstup
Zobrazovací
jazyky
Tiskárny
Uţivatel
Terminál
Systém řízení uživatelského rozhraní
 Poskytuje grafické uţivatelské rozhraní
 Umoţňuje uţivateli pouţívat různá vstupní zařízení
 Poskytuje data pomocí celé palety různých formátů a
výstupných zařízení
 Podporuje uţivatele různými formami pomoci (on-line
help, diagnostika problémů, návrhy na řešení, apod.)
 Provádí interakci s databází a bází modelů
49
Systém řízení uživatelského rozhraní
-2
 Organizuje uchovávání vstupních a výstupních dat
 Poskytuje barevnou, třírozměrnou grafiku a
vykreslování dat v podobě grafů či diagramů
 Různé své funkce můţe zobrazit najednou pouţitím
různých oken
 Podporuje komunikaci mezi uţivateli navzájem nebo
mezi uţivatelem a konstruktéry MSS
50
Systém řízení uživatelského rozhraní
-3
 Můţe poskytovat školení uţivatele na příkladech
(guided tour)
 Zajišťuje flexibilitu a adaptivitu MSS tak, aby se
systém lehce přizpůsoboval různým problémům a
technologiím
 Je schopno komunikovat pouţitím různých stylů
dialogu s uţivatelem
 Zachytává, ukládá a analyzuje dialogy s uţivatelem,
aby bylo moţné úroveň dialogů zlepšit; uţivatel také
můţe do historie dialogů
51
Řízení datového
subsystému
Řízení znalostního
subsystému
Řízení modelového
subsystému
Systém řízení
rozhraní uţivatele
Modul zpracování
přirozeného jazyka
Vstup
Akční
jazyky
Výstup
Zobrazovací
jazyky
Tiskárny
Uţivatel
Terminál
Proces dialogu s uživatelem
 Schematicky je uveden na obrázku
 Uţivatel komunikuje s počítačem pomocí akčního
jazyka, který zpracovává SŘUR (systém řízení
uţivatelského rozhraní)
 V pokročilejších systémech moţnost pouţití
přirozeného jazyka, nebo rozsáhlé moţnosti voleb z
menu
 SŘUR umoţňuje uţivateli interakci s datovým a
modelovým subsystémem
53
3.10 Uživatel jako takový
 MSS podporují uţivatele, který je obvykle manager,
nebo obecněji tvůrce rozhodnutí
 Panuje velká rozdílnost mezi různými typy uţivatelů,
coţ komplikuje úlohu konstruktérů MSS
 Rozdíly jsou zejména v



pozici, ve které uţivatel působí
v jeho kognitivních preferencích a schopnostech
ve způsobech, jak dochází k rozhodnutím (styly
rozhodování)
54
Třídy uživatelů MSS
 Dvě velké třídy uţivatelů MSS:
 manaţeři
 specialisté či odborníci (finanční analytik, plánovač
výroby, marketingový odborník)
 Počet specialistů převyšuje počet managerů asi v
poměru 3:2
 Specialisté mnohem více vyuţívají počítačů, spíše
inklinují k pouţívání sloţitějších systémů
 Specialisté mnohdy pomáhají managerům při jejich
rozhodování
55
Zprostředkovatelé
 Pomáhají managerům těţit z výhod DSS aniţ by tito
museli pracovat s počítačem:




Asistent – má specializované znalosti o manaţerských
problémech, a jisté zkušenosti s technologiemi
podpory rozhodování
Expertní uţivatel nástrojů – je velmi zkušený v pouţití
nástrojů na řešení problémů
Podnikový (systémový) analytik – má obecné znalosti z
aplikační oblasti, je vzdělán v organizaci podniků, má
zkušenosti z konstrukce DSS
Moderátor skupinového DSS – řídí a koordinuje pouţití
software pro skupinové rozhodování
56
Další poznámky
 Uţivatelé se liší i v uvedených kategoriích
 Manaţeři:
 úroveň řízení v organizaci
 funkční působnost a oblast
 vzdělanostní úroveň a zaměření
 Specialisté:
 vzdělání
 oblast působení
 vztah k managementu
57
3.11 Hardware pro DSS
DSS se vyvíjejí paralelně s vývojem počítačového hardware a
softwarových technologií
Základní volby hardware
= obvykle standardní HW
 sálový počítač organizace
 minipočítač
 pracovní stanice
 osobní počítač
 architektura klient/server
58
Příklad DSS – systém HEAVEN
 Management dopravy na základě reálných dat (úroveň hluku,
znečištění, aktuální dopravní situace)
 Lepší dostupnost environmentálních informací
 Podpora rozhodování městských zastupitelstev
 Lepší spolupráce zdravotnických, dopravních a
environmentálních organizací
http://heaven.rec.org/Reports.html
59
Zpracování dat a modelování v DSS systému
HEAVEN
60
Kontextový diagram DSS systému HEAVEN
61
Konec
62