Лекція №6.  Системи підтримки прийняття рішень у бізнесі

Проблеми прийняття рішень та особи, які приймають ці рішення, опинилися останнім часом у центрі уваги фахівців та практиків. Це зумовлено посиленням динамізму навколишнього середовища, взаємопов’язаністю багатьох рішень, стрімкими темпами ринкових перетворень у нашій країні. Приймаючи рішення, керівники стикаються із складним вибором, необхідністю розглядати численні альтернативні варіанти. Для оцінки варіантів використовуються знання спеціалістів, складні аналітичні розрахунки, наукові дослідження, сучасні інформаційні технології. Питання підтримки рішень на всіх стадіях цього процесу (виявлення цілей, розробка і прийняття рішень, організація виконання і контроль) набувають все більше актуальності. Фактично проблема полягає в автоматизації творчої частини праці відповідальної групи працівників організаційного управління – керівників усіх рангів та осіб, які приймають рішення, в реальних умовах їхньої діяльності.

Фахівці пропонують кілька способів класифікації проблем, пов’язаних з прийняттям рішень. Найбільше визнання здобула класифікація, запропонована американським ученим Саймоном. Згідно з цією системою, усі проблеми, пов’язані з прийняттям рішень в організаційному управлінні, поділяються на три класи:

Ø перший клас утворюють добре структуровані (цілком формалізовані, кількісно сформульовані) проблеми, у яких суттєві залежності визначені настільки повно, що можуть бути виражені в числах або символах і тому легко стандартизуються та програмуються. До тих задач належать: облік і контроль, оформлення документів, їх тиражування. У традиційних інформаційних системах такі задачі, як правило, повністю автоматизовані (бухгалтерський облік, підготовка виробництва, кадрова система, складський облік);

Ø другий клас становлять слабкоструктуровані (змішані) проблеми, що мають як кількісні, так і якісні елементи, причому маловідомі й невизначені акценти проблеми виявляють тенденцію до переваги. Для таких задач характерна відсутність методів розв’язання на основі безпосередніх перетворень даних. Постановка задач вимагає прийняття рішень в умовах неповної інформації. Відомі випадки, коли на основі застосування теорії нечітких множин біли побудовані формальні схеми рішень. До слабкоструктурованих задач можна віднести задачі розподілу капіталовкладень, вибору проектів проведення наукових досліджень і розробок, складання плану виготовлення виробів широкого вжитку;

Ø третій клас – неструктуровані (неформалізовані, якісно виражені) проблеми (задачі), для яких описані лише важливі ресурси, ознаки і характеристики, а кількісні залежності між ними невідомі. Розв’язання таких задач передбачає неформалізовані процедури, які ґрунтуються на неструктурованій інформації з високим рівнем невизначеності. До таких задач належить значна частина проблем прогнозування, організаційного перетворення. Більшість неструктурованих проблем розв’язуються за допомогою евристичних методів, у яких відсутня будь-яка впорядкована логічна процедура пошуку розв’язку, та й самі методи цілком залежать від особистих характеристик людини (поінформованості, кваліфікації, таланту, інтуїції).

Слабкоструктуровані проблеми мають такі особливості:

Ø рішення, що приймаються, стосуються майбутнього;

Ø наявний широкий діапазон альтернатив;

Ø рішення залежить від неповноти поточних технологічних досягнень;

Ø запропоновані рішення вимагають вкладення великих ресурсів і містять елементи ризику;