В общих чертах, системы поддержки принятия решений представляют собой набор ручных или компьютерных средств, которые помогают в действии принятия решений. В современной деловой среде, однако, системы поддержки принятия решений (СППР), как правило, понимаются как компьютеризированные системы управленческой информации, призванные помочь владельцам бизнеса, руководителям и менеджерам решать сложные бизнес-проблемы и/или вопросы. Системы поддержки принятия решений хорошо могут помочь деловым людям выполнять самые разнообразные функции, в том числе анализ денежного потока, понятие рейтинга, многоступенчатые прогнозирования, улучшения характеристик изделия, а также анализ распределения ресурсов. Ранее рассматриваемые прежде всего как инструмент для крупных компаний, СППР в последние годы становятся признанными в качестве потенциально ценных инструментов также для предприятий малого бизнеса.

     Для того чтобы обсудить поддержку решений и что СППР инструменты могут и не должны делать, надо иметь точку зрения по поводу процесса принятия решения и различных требований его поддержки. Один взгляд на решение - с точки зрения ее основных компонентов. Первый компонент – это данные, собранные принимающим решения, которые будут использоваться при принятии решения. Второй представляет собой процесс, выбранный принимающим решение, чтобы объединить эти данные. Наконец, оценка или обучающая компонента, которая сравнивает решения и изучает, есть ли необходимость изменений либо данных, которые используются, либо процесса, который сочетает в себе данные. Эти компоненты решения взаимодействуют с особенностями принятия решения.

     Многие аналитики классифицируют решения в соответствии со степенью структуры, участвующей в процессе действия принятия решений. Бизнес-аналитики описывают структурированные решения как те, в которых все три компоненты - решения данных, обработки и оценки - определены. Так как структурированные решения принимаются на регулярной основе в бизнес-среде, имеет смысл поставить сравнительно жесткие рамки вокруг решения и людей, осуществляющих его.

     Структурированные системы поддержки принятия решений могут просто использовать контрольный список или форму, чтобы убедиться, что все необходимые данные собраны, и что процесс принятия решений не искажается из-за отсутствия данных. Если выбор также состоит в поддержке процесса или процедурных компонентов решения, то вполне возможно, разработать программу или в качестве части контрольного списка или формы. На самом деле, также возможно и желательно разработать компьютерные программы, которые собирают и объединяют данные, тем самым придать процессу высокую степень согласованности или структуры. Когда есть желание сделать решение более структурированным, системы поддержки принятия этого решения направлены на обеспечение согласованности. Многие фирмы, которые нанимают людей без большого опыта, предоставляют им подробные рекомендации по их действиям принятия решений и оказывают им поддержку, предоставляя им немного гибкости. Одним из интересных следствий принятия решения более структурированных является то, что ответственность за неправомерные решения смещается с отдельных лиц, принимающих решения, на крупные компании или организации.

     На другом конце континуума находятся неструктурированные решения. Хотя они имеют те же компоненты, как у структурированных – данные, обработка и оценка – существуют небольшие разногласия по своей природе. С неструктурированными решениями, например, каждый принимающий решение может использовать различные данные и процессы, чтобы сделать вывод. Кроме того, в силу характера этого решения, оценить решение может лишь ограниченное число людей, находящихся в компетентной организации.

     Как правило, неструктурированные решения принимаются в тех случаях, в которых все элементы бизнес-среды клиента – ожидания клиента, ответ конкурентов, расходы на обеспечение сырьем и т. п. – не совсем понятны (новые продукты и решения маркетинговой стратегии обычно подпадают под эту категорию). Неструктурированные системы принятия решений обычно сосредоточены на отдельное лицо или команду, которая будет принимать решение. Этим лицам, принимающим решения, как правило, поручены решения, которые являются неструктурированными из-за их опыта или знаний; это их индивидуальные способности, которые имеют значение. Один из подходов к системам поддержки в этой области является создание программы, которая имитирует процесс, при помощи отдельных лиц. По сути, эти системы, которые обычно именуется как "экспертные системы", подсказывают пользователю ряд вопросов, касающихся решения ситуации. "После того, как экспертная система обладает достаточной информацией о решении сценария, она использует вывод устройства, которое опирается на базу данных экспертных знаний в этой области решение, чтобы предоставить менеджеру наилучшую альтернативу для проблемы", объяснил Джатиндер Н. Гупта и Томас М. Харрис в журнале "Системы управления. "Предполагаемым преимуществом помощи данного решения является то, что он позволяет менеджеру использовать коллективный опыт специалистов в этой области решения. Некоторые из существующих приложений СППР включили настройки политики стратегического планирования и планирования на большие расстояния, планирование новых продуктов, маркетинговое планирования, управление денежными потоками, оперативное планирование и составление бюджета и управление портфелем."

     Другой подход заключается в наблюдении и документировании процесса, используемого, чтобы принимающий(ие) решение легко просмотрели то, что уже был рассмотрено и выведено. Еще более новаторский подход используется, чтобы обеспечить среду, специально предназначенную для предоставления лицам, принимающим решения, атмосферы, благоприятной для их личных вкусов. Ключ к поддержке неструктурированных решений состоит в понимании, что опыт лица или экспертиза играет роль в решении, и чтобы обеспечить индивидуальные подходы.

     Частично структурированные решения.

     В середине континуума находятся частично структурированные решения, где ориентированы большинство из них считаются истинной системой поддержки принятия решений. Решения этого типа характеризуются как имеющие определенное согласие с данными, обработкой, и/или оценкой, которые будут использоваться, но им также характерны усилия по сохранению определенного уровня человеческих суждений в процессе принятия решений. Первым шагом в анализе, где поддерживаются системы, требуется, является способ понять, где ограничения решения могут проявиться (т.е. части сбора данных, компоненты процесса, либо оценка результатов).

     Борьба последних двух типов решений – неструктурированных и слабоструктурированных – может быть особенно проблематичной для небольших предприятий, которые зачастую имеют ограниченные технологические ресурсы и рабочую силу. Как отмечают Гупта и Харрис, "решения многих ситуаций, с которыми сталкивается руководство в сфере малого бизнеса, являются одними в своем роде, единичный случай требует особых подходов в частности решение без использования каких-либо ранее доступных правил или процедур. Этот неструктурированный или полу- структурированный характер этих ситуаций решений усугубляет проблему ограниченности ресурсов и персонала, имеющего опыт для малого бизнеса, способного анализировать важные решения надлежащим образом. Столкнувшись с этой трудностью, исполнительная власть в малом бизнесе должна найти инструменты и методы, которые не требуют слишком большого количества времени и ресурсов, и способные сделать жизнь проще. " Впоследствии, малые предприятия стали все чаще обращаться к СППР, чтобы оказать помощь в руководстве бизнеса и управления.

     Гупта и Харрис отметили, что СППР основывается на эффективном выполнении трех функций: управление информацией, количественное определение и модель манипуляции. "Информационный менеджмент относится к хранению, поиску и представлению информации в структурированном формате, удобном для пользователя. Оценка данных – это процесс, при котором концентрируются большие объемы информации и аналитически влияют на несколько основных показателей, которые позволяют извлекать сущность данных. Модель манипуляции ссылается на строительство и разрешение различных сценариев, чтобы ответить на вопросы типа "что если". Она включает в себя процессы разработки моделей, альтернатив поколения и решение предложенных моделей, часто за счет использования нескольких операционных исследований/подходов к управлению наукой."

     Предпринимателей и владельцев предприятий настоятельно рекомендуется убедить, что их бизнес нуждается в СППР, прежде чем покупать различные компьютерные системы и программное обеспечение, необходимое для его создания. Некоторые малые предприятия, конечно, не нуждаются в СППР. Владелец учреждения автомобильной мойки, например, весьма маловероятным сделал бы такие инвестиции. Но для тех, владельцев бизнеса, которые являются руководящими сложными операциями, система поддержки принятия решений может быть ценным инструментом. Другим ключевым фактором является то, могут ли основные сотрудники бизнеса включить в деятельность учреждения обеспечение необходимого времени и усилий, потраченных на СППР. В конце концов, даже самые лучшие системы поддержки принятия решений, приносят мало пользы, если предприятие не имеет профессиональной подготовки и знаний, необходимых для его эффективного использования. Если после тщательного изучения вопросов СППР утилиты, владелец малого бизнеса, решает, что СППР может помочь своей компании, необходимые инвестиции могут быть сделаны, и ключевые бизнес менеджеры могут начать процесс разработки собственных СППР приложений, используя доступное программное обеспечение электронной таблицы.

     Хотя системы поддержки принятия решений были охвачены операторами малого бизнеса в широком спектре отраслей промышленности в последние годы, предприниматели, программисты и бизнес-консультанты, все согласны с тем, что такие системы не являются идеальными.

     Уровень "потребителей"

     Некоторые наблюдатели утверждают, что хотя системы поддержки принятия решений стали более удобными в последние годы, остается вопрос, особенно для небольших бизнес-операций, которые не имеют значительных ресурсов с точки зрения технических знаний.

     Тяжело оцениваемые факторы

     Еще одно ограничение в том, что лица, принимающие решения сталкиваются с объединением или обработкой информации, которую они получают. Во многих случаях эти ограничения требуется из-за ряда математических расчетов. Например, производитель задумал внедрение нового продукта, но не может сделать это без первого принятия решения о цене на продукт. Для того, чтобы принять это решение, действие различных переменных (в том числе цены) на спрос на продукцию и последующую прибыль должна быть оценена. Представления изготовителя о спросе на продукцию могут быть охвачены в математической формуле, которая изображает отношения между прибылью, ценой и другими переменными, которым придается большое значение. После того как отношения были определены, исполнитель решения может захотеть изменить значения для различных переменных и смотреть на то, каким будет влияние на прибыль. Способность сохранять математические соотношения, а затем получать результаты для различных значений – функции многих систем поддержки принятия решений. Это называется "что-если" анализ, и сегодняшние пакеты программного обеспечения полностью оборудованы для поддержки этого процесса принятия решений. Конечно, дополнительные факторы должны быть приняты во внимание, а также при принятии бизнес-решений. Тяжело оцениваемые факторы, такие, как будущие процентные ставки, новое законодательство, и предчувствия о сроке годности продукта, могут быть все рассмотрены. Так что, хотя расчеты могут указать, что определенный спрос на продукцию будет достигнуто по определенной цене, принимающий решения должны использовать его или ее мнение при принятии окончательного решения.

     Если принимающий решения просто полагается на вывод о модели процесса, то решение в настоящее время склоняется к структурированному концу континуума. В некоторых корпоративных средах, принимающему решение может быть легче следовать предписаниям СППР; пользователи систем поддержки, как правило, осведомлены о рисках, связанных с определенным выбором. Если лица, принимающие решения, считают, что есть больший риск, связанный с выполнением решения и против предположений СППР, которые происходят просто-напросто в поддержку этого процесса, СППР движется в сторону решения более структурированного осончания спектра. По тому, каким образом СППР будет использоваться, необходимо рассматривать среду принятия решений в рамках процесса.

     Ограничения модели обработки

     Еще одна проблема, с использованием систем поддержки, которые выполняют вычисления, в том, что пользователь/принимающий решение не может быть полностью осведомлен об ограничениях или допущениях конкретной модели обработки. Могут быть случаи, когда принимающий решение имеет представление о знаниях, которые желательны, но не обязательно о лучшем способе получить эти знания. Эта проблема может рассматриваться в использовании статистического анализа для поддержки принятия решения. Большинство статистических пакетов предоставляют разнообразные тестирования, и будут выполнять их на всех представленных данных, независимо от того является ли они уместными. Эта проблема была признана разработчиками систем поддержки и привела к развитию СППР, которые поддерживают выбор вида анализа.

     1. Carlson, John R., Dawn S. Carlson, and Lori L. Wadsworth. "On the Relationship Between DSS Design Characteristics and Ethical Decision Making." Journal of Managerial Issues. Summer 1999.

     2. Chaudhry, Sohail S., Linda Salchenberger, and Mahdi Beheshtian. "A Small Business Inventory DSS: Design, Development, and Implementation Issues." Computers & Operations Research. January 1996.

     3. Gupta, Jatinder N. D., and Thomas M. Harris. "Decision Support Systems for Small Business." Journal of Systems Management. February 1989.

     4. Kimball, Ralph, and Kevin Strahlo. "Why Decision Support Fails and How to Fix It." Datamation. 1 June 1994.

     5. Kumar, Ram L. "Understanding DSS Value." Omega. June 1999.

     6. Laudon, Kenneth C., and Jane Price Laudon. Management Information Systems: A Contemporary Perspective. Macmillan, 1991.

     7. Muller-Boling, Detlef, and Susanne Kirchhoff. "Expert Systems for Decision Support in Business Start-Ups." Journal of Small Business Management. April 1991.

     8. Parkinson, Chris. "What If? Decision Shaping Systems." CMA—The Management Accounting Magazine. March 1995.

     9. Raggad, Bel G. "Decision Support System: Use It or Skip It." Industrial Management and Data Systems. January 1997.

     10. Raymond, Louis, and Francois Bergeron. "Personal DSS Success in Small Enterprises." Information and Management. May 1992.