Sustavi za potporu odlučivanju DSS (Decision Support Systems)

1. Sustavi za potporu odlučivanju DSS(Decision Support Systems) Teoretske značajke, funkcioniranje i komponente sustava za potporu odlučivanju

2. Geneza razvoja sustava za podršku odlučivanju • Sedamdesetih godina prošlog stoljeća znanstvenici su počeli prepoznavati važnu ulogu kompjuterski podržanog informacijskog sustava, koji podržavaju menadžere u njihovom donošenju odluka u rješavanju strukturiranih, polu strukturiranih i nestrukturiranih problema. Od tada sustavi za potporu odlučivanju (Decision Support Systems), u daljnem tekstu DSS, postaju bitan dio računalno podržanog informacijskog sustava. • Sustavi za potporu odlučivanju razvijali su se korištenjem odgovarajućih i dostupih tehnologija za poboljšanje aktivnosti menedžmenta uporabom softwera pri čemu je koncept sustava za potporu odlučivanju proširen uključivanjem metoda operacijskih istraživanja, sistemske analize i psihologije. Osamdesetih godina prošlog stoljeća razvijau se inteligentne radne stanice i telekomunikacijske tehnologije, što dovodi do promjene u organizacijskom pristupu DSS-u. Analizira se opravdanost izgradnje distribuiranog DSS-a, zbog centralizacije i decentralizacije informacijskog sustava poduzeća. Razvoj ekspertnih sistema potiče i redefiniciju DSS-a koji bi trebao predstavljati: 'Eksploataciju intelektualnih i na kompjuteru povezanih tehnologija za poboljšanje kreativnosti u odlučivanju.

3. Potrebe za DSS-om • Nesigurnost u poslovnom odlučivanju je tema koja sve više zaokuplja pažnju menadžmenta i postaje sve važnija u procesu poslovnog odlučivanja, te mijenja dosadašnju ulogu analize u donošenju poslovnih odluka. Radi izuzetne vrijednosti informacije, kojom se može ukloniti veća ili manja razina nesigurnosti, razvijeni su različiti sustavi za potporu odlučivanju. • Snaga DSS-a se sve više ogleda u integriranju mogućnosti pretraživanja informacija sa suvremenim heurističkim tehnikama pretraživanja prostora rješenja, mogućnosti kreiranja baze modela odlučivanja, te generiranja rezultata u obliku izvještaja i preporuka za najbolji način odlučivanja u ovisnosti o konkretnim situacijskim faktorima poslovne okoline. Pritom je važno odabrati odgovarajuću implementacijsku strategiju takvih sustava u poduzeće, da bi oni zaista i zaživjeli u praksi.

4. Definicije sustava za potporu odlučivanja Ranije definicije prezentiraju DSS kao sustav namijenjen potpori donosiocima menedžerskih odluka u situacijama polustrukturiranih odluka. DSS bi trebao biti dodatak donosiocima odluka da prošire svoje sposobnosti a ne da zamijene njihovo prosuđivanje. Ciljani su na odluke gdje je potrebno prosuđivanje ili na odluke koje ne mogu u potpunosti biti podržane algoritmima. Nije posebice istaknuta, ali je u ranijim definicijama bila implicirana ideja da će sustav biti baziran na računalima, da će funkcionirati interaktivno online i da će po mogućnosti imati sposobnosti grafičkog prikaza rezultata. Ranije definicije interpretirane su na nekoliko načina. Ubrzo se pojavilo i nekoliko drugih definicija koje su uzrokovale znatna neslaganja oko toga što je zapravo DSS. U nastavku se prezentiraju i uspoređuju definicije DSS-a.

5. Definicije sustava za potporu odlučivanja • Prema Parkeru (1980.), sustav za potporu odlučivanju predstavlja koristan alat za management, ali se njime ne mogu zamijeniti manageri ili njihove procjene. Njegova je primarna funkcija podržavanje procesa nestrukturiranog poslovnog odlučivanja u poduzeću. DSS je, prema Turbanu (1991.), fleksibilan i adaptibilan računalni informacijski sustav koji omogućava interaktivnu primjenu pravila odlučivanja, modela i baza modela zajedno s bazama podataka i vlastitim pristupom donositelja poslovnih odluka.

6. DSS i EDP • Little (1970) definira DSS kao ''skup postupaka za obradu podataka i procjena koji je baziran na modelima i pomaže menedžeru u donošenju odluka.'' Tvrdi da bi bio uspješan, takav sustav mora biti jednostavan, snažan, jednostavan za kontroliranje, prilagodljiv, kompletan kod bitnih pitanja i jednostavan za komuniciranje. Alter (1980) definira DSS-e suprotstavljajući ih sa tradicionalnim sustavima elektronske obrade podataka (EDP sustavima) kroz pet dimenzija, kao što je prikazano u tablici 1.

7. Definicije DSS-a • Moore i Chang (1980) tvrde da koncept strukturalnosti, kao dio ranijih definicija DSS-a (odnosno, da DSS-i mogu rješavati polustrukturirane i nestrukturirane zadatke), općenito nema smisla; problem može biti definiran kao strukturalan ili nestrukturalan samo s obzirom na određenog donosioca odluke ili specifičnu situaciju (to znači da su strukturalne odluke strukturalne jer ih mi želimo tretirati na taj način). Prema tome, oni definiraju DSS-e kao elastične sustave sposobne podržati analiziranje i modeliranje odluka ad hoc podataka, orijentiranih prema budućim planiranjima i upotrebljavanih za nepravilne, neplanirane intervale. • Bonczek (1980) definira DSS kao sustav baziran na računalima koji se sastoji od 3 interaktivne komponente: jezični sustav (mehanizam za komuniciranje između korisnika i ostalih komponenti DSS-a), sustav znanja (spremište problema iz područja znanja utjelovljenih u DSS kao podaci ili procedure) i sustav procesiranja podataka (veza između druge dvije komponente, sadrži 1 ili više mogućnosti manipulacije općenitim problemom potrebne za donošenje odluke). Koncepti prikazani ovom definicijom su važni za razumijevanje odnosa između DSS-a i znanja.

8. Definicije DSS-a • Keen (1980) primjenjuje termin DSS-a ''za situacije gdje 'konačni' sustav može biti razvijen samo kroz prihvatljiv proces učenja i educiranja.'' Na taj način, definira DSS kao produkt razvojnog procesa u kojem su korisnik DSS-a, graditelj DSS-a i sam DSS sposobni utjecati jedni na druge, što rezultira u evoluciji sustava i modelima upotrebe. • Stoner i Waknel (1986.) sustav za potporu odlučivanju definiraju na način da je to ''sustav koji pruža instrumente i sredstva potpore menedžerima u rješavanju slabo strukturiranih i nestrukturiranih problema i to na način koji najbolje odgovara menedžerima. To je interaktivni računalni sustav lako dostupan stručnjacima i donositeljima odluka (koji nisu specijalisti za računalnu tehnologiju), a koji im pomaže u funkcijama planiranja i poslovnog odlučivanja.

9. Definicije DSS-a • Čerić (1998.) definira sustav za potporu odlučivanju kao računalni sustav koji podupire proces odlučivanja tako da pomaže menadžeru u organizaciji informacija, identifikaciji i dohvatu informacija potrebnih za donošenje odluke, analizi i transformaciji tih informacija, izboru odgovarajućih modela potrebnih za rješavanje problema odlučivanja, izvođenju tih modela te analizi dobivenih rezultata modeliranja za potrebe donositelja odluke.

10. Usporedba definicija DSS-a • Definicije DSS su uspoređivane istraživanjem različitih koncepata upotrebljavanih za definiranje DSS-a (tablica 2). Iz tablice se vidi da su osnove za definiranje DSS-a razvijene iz percepcija što DSS radi (kao što je potpora donošenju odluka kod nestrukturiranih problema) i iz ideja o tome kako se može postići cilj DSS-a (kao što su potrebne komponente, prikladni model upotrebe i potrebni razvojni procesi). • Na temelju iznesenih definicija različitih autora može se zaključiti da se svi slažu u osnovnom značenju pojma sustava za potporu odlučivanju. Temeljna bit je da takav sustav treba omogućiti rješavanje složenih problema odlučivanja, odnosno koriste se za potporu djelomično strukturiranimi nestrukturiranim problemima odlučivanja.

11. Funkcioniranje i komponente sustava za potporu odlučivanja

12. Sustav i okružje

13. Uporaba DSS-a na primjeru odlučivanja o prihvaćanju projekta Case Study: Houston Minerals Corporation • Houston Minerals Korporacija, bila je zaintresirana za pokretanje zajedničkog projekta razvoja kemijske tvornice sa petrokemijskim kompanijom. Potpredsjednik Houston korporacije, odgovoran za odluke želio je analizirati rizik koji se mogao susresti u području ponude, potražnje i cijena. Bob Sampson, menadžer za planiranje i administraciju, i njegovi suradnici “izgradili” su DSS kao specijalizirani program za planiranje, za par dana. Rezultati su predlagali da se projekt prihvati.

14. Uporaba DSS-a na primjeru odlučivanja o prihvaćanju projekta Case Study: Houston Minerals Corporation • Nakon toga proišlo se dodatnom testiranju prokjekta. Iako je dopredsjednik prihvatio točnost i vrijednost rezultata, bio je zabrinut zbog potencijalnog skrivenog rizika u projektu, šanse za katastrofalnim završetkom. Menadžer za planiranje, Sampson objašnjava da je zamjenik predsjednika kompanije rekao nešto ovako:” Shvaćam vrijednost posla kojeg ste vi učinili , i ja sam 99% uvjeren u to. Ali, želim to vidjeti u drugačijem svjetlu. Znam da nemamo puno vremena i moramo vratiti našim partnerima pozitivan ili negativan odgovor.” • Sampson je odgovorio da predsjednik može dobiti traženu analizu za manje od sat vremena. Kroz dvadesetak minuta, u uredu glavnog menadžera, pregledavali su se rezultati njegovih“što ako” pitanja. Ti su rezultati doveli do odbacivanja projekta, kojeg se zamalo prihvatilo.

15. Ovaj slučaj demonstrira neke od glavnih karakteristika DSS-a. Analiza rizika, koja je poduzeta prva, bila je bazirana na intuitivnoj procjeni situacije od strane donositelja odluke, koji se koristio dostignućima menadžmenta. Onda je zamjenik predsjednika kompanije, koristeći svoje iskustvo, i po intuiciji, osjećao da model treba modificirati. Početni model, iako matematički korektan nije bio kompletan. • Sa reguliranim sustavom simulacije, modifikacija računskog programa uzela bi mnogo vremena, ali DSS omogućava vrlo brzu analizu. Isto tako, DSS je bio dovoljno fleksibilan da omogući da menadžerska intuicija i procjena budu inkorporirani u analizu.

16. Struktura i komponente DSS-a Svaki DSS sastoji se od sustava za upravljanje podacima, korisničkog sučelja i sustava za upravljanje modelima. 1) Podsustav za upravljanje informacijama (podacima). Podaci menadžmenta uključuju baze podataka i/ili podatke skladišta koji sadržavaju relevantne podatke za situacije, a tim podacima upravlja DBMS i baza podataka sustava menadžmenta. 2) Podsustav korisničkog sučelja (ili ljudska komunikacija s uređajem). Korisnik može komunicirati s DSS i davati mu komande pomoću ovog podsustava. 3) Podsustav za upravljanje modelima. Uključuje softver sa financijskim, statističkim, matematičkim i drugim kvantitativnim modelima koji omogućuju da sustav ima analitičke sposobnosti i odgovarajući softverski menadžerski program kojim se ovaj model upravlja.

17. Sustav i okružje

18. Konceptualni model DSS-a i glavne softverske komponente

19. Struktura i komponente DSS-a Svaki DSS sastoji se od sustava za upravljanje podacima, korisničkog sučelja i sustava za upravljanje modelima. 1) Podsustav za upravljanje informacijama (podacima). Podaci menadžmenta uključuju baze podataka i/ili podatke skladišta koji sadržavaju relevantne podatke za situacije, a tim podacima upravlja DBMS i baza podataka sustava menadžmenta. 2) Podsustav korisničkog sučelja (ili ljudska komunikacija s uređajem). Korisnik može komunicirati s DSS i davati mu komande pomoću ovog podsustava. 3) Podsustav za upravljanje modelima. Uključuje softver sa financijskim, statističkim, matematičkim i drugim kvantitativnim modelima koji omogućuju da sustav ima analitičke sposobnosti i odgovarajući softverski menadžerski program kojim se ovaj model upravlja.

20. Integrirani sustav komponenenti DSS-a

21. Globalni okvir sustava za potporu odlučivanju

23. DSS i okružje

24. Razlozi intenzivnije uporabe DSS sustava u kompanijama Postoji više razloga intenzivnije uporabe DSS sustava u kompanijama, a prema podacima iz prakse kao najznačajniji mogu se sistematizirati: • Kompanija posluje u sve nestabilnijoj ekonomiji, • Suočavanje sa povećanom stranom i domaćom konkurencijom, • Praćenje brojnih poslovnih operacija postajalo je sve teže, • Kompanijim postojeći računalni sustav nije dobro podržavao ciljeve povećanja fleksibilnosti, profitabilnosti i ulaska na profitabilna tržišta. • IS odjel nije mogao pratiti diverzifikaciju kompanijinih potreba ili menadžmentskih ad hoc upita o informacijama, i funkcije poslovne analize nisu inherentne s postojećim sustavom.

25. Razlozi intenzivnije uporabe DSS sustava u kompanijama Drugi razlozi za uporabu DSS-a pronađeni u literaturi su: • Povećani zahtjevi za pravodobnim, točnim i relevantnim informacijama, • DSS se promatra kao organizacijski pobjednik, • Bile su potrebne nove informacije, • Prihvaćanje DSS od strane menadžmenta, • Zahtijevaju se anticipativne (pragmatične) informacije, • Postizanje redukcije troškova • Značenje DSS-a kao sredstva ostvarivanja konkurentske prednosti. • Značenje DSS-a kao sredatav ostvarivanja dodane vrijednosti

26. Struktura podsustava za upravljanje podacima

27. Podsustav za upravljanje modelima

28. Podsustav za upravljanje modelima • Podsustav za upravljanje modelima (Model base management system) čini glavnu sastavnicu sustava za potporu odlučivanju te korisniku pruža potporu u izgradnji modela. Ovaj podsustav treba omogućiti integraciju pristupa podacima i modelima odlučivanja. • Primjerice, u tabelarnom programskom paketu (npr. Excell, Lotus, Quatro Pro i dr.) to su različite varijable, parametri i formule namjenski povezani radi postizanja nekog cilja, npr. izračunavanje profita, povrata od investicija, tržišnog udjela, i slično. • Podsustav za upravljanje modelima omogućava korisniku da sam definira kombinaciju odrednica radi samostalne formulacije kompleksnog modela. Projektira se kao sustav programskih paketa koji je sposoban povezati takve modele odgovarajućim ''vezama'' kroz raspoloživu bazu podataka.

29. Baza modela • Temeljnica ovog podsustava je baza modela u kojoj se čuvaju osnovni modeli sustava. Baza modela sadrži skup različitih vrsta modela s osnovnim ciljevima koji su slični onima koje ima i baza podataka. Kad korisnik želi dobiti određenu vrstu podataka, on na temelju pristupa bazi modela može odabrati vrstu modela koju će koristiti. Sprague i Carlson navode da se modeli predstavljaju i pohranjuju ili u obliku potprograma ili u obliku vezanoga skupa podataka.

30. 2. BAZA MODELA - matematičke ili kvantitativne analize

31. Podsustav za upravljanje modelima

32. Baza modela • Modeli u bazi modela mogu se klasificirati i prema funkcionalnim područjima (financijski modeli ili modeli kontrole proizvodnje) ili prema disciplinama (statistički modeli ili modeli alokacije menedžmenta). Broj modela u DSS sustavu može varirati od nekoliko modela do nekoliko stotina. U osnovi, modeli su matematički odnosno prikazani su formulama. Te formule mogu biti unaprijed formulirane u DSS razvojnim alatima kao što je Excel. Mogu se upotrebljavati u različite svrhe i biti spremljeni za buduće potrebe ili biti programirani za jednu specifičnu potrebu. • Sustav za upravljanje modelima projektira se radi osiguranja generalizirane potpore donošenju odluka u poslovnim organizacijama te centraliziranog upravljanja modelima u organizaciji. Njegova je uloga u premošćenju između baze modela i baze podataka, tako da se automatski ažurira utjecaj bilo kakvih izmjena u bazi podataka na odabrani model.

33. Baza modela • Baza modela sastoji se od gotovih računalnih programa (paketa) i blokova modela koji korisniku omogućavaju da sam gradi ad hoc aplikacije. Blokovi mogu primjerice sadržavati generatore rutina, rutinu (funkciju za izračun sadašnje računske vrijednosti ili alat za ragresijsku analizu. Takvi blokovi građenja modela mogu se koristiti na nekoliko različitih načina ili samostalno za aplikacije kao što je analiza podataka, ili kao sastavne komponente većih modela. Npr. komponenta sadašnje vrijednosti može biti sastavni dio modela make or buy (napravi ili kupi). Neki od tih blokova se koriste za određivanje vrijednosti varijabli i parametara nekog modela, kao kod regresijske analize da bi se napravile linije trenda u modelu predviđanja. Takvi blokovi se mogu dobiti u softveru komercijalnog razvoja DSS-a kao što su funkcije u Excelu.

34. Baza modela • U kvalitetnim sustavima za potporu odlučivanja vrlo je bitna veza među različitim modelima koji se sekvencijalno koriste, kao i brz i efikasan pristup modelima. Primjerice, u planiranju novoga proizvoda mogu se razviti odvojeni modeli za upravljanje materijalima i proizvodnim operacijama, kao i distribucijom i prodajom. • Baza modela sadrži rutinske i posebne kvantitativne modele (primjerice statistički, financijski) koji pospješuju mogućnosti analiziranja unutar DSS-a. Mogućnost predviđanja, provođenja, mijenjanja, kombiniranja i pretraživanja modela je ključna sposobnost DSS-a. Modeli u bazi modela mogu se podijeliti u četiri velike kategorije: strategijski, taktički, operativni i analitički. U dodavanju modela postoje rutinski modeli modeliranja.

35. Vrste modela • Strategijski modeli • Taktički modeli • Operativni modeli • Analitički modeli

36. Strategijski modeli • Strategijski modeli se koriste kao potpora top menedžmentu u strategijskom planiranju odgovornosti. Potencijalne aplikacije uključuju razvijanje korporacijskih ciljeva, planove spajanja i akvizicije, selekcije geografskih lokacija, analize ekonomike okoliša i posebne budžete kapitala. Primjer strategijskog modela možemo pronaći u GLSC korporaciji čiji se slučaj nalazi na Internetu.

37. Taktički modeli • Taktičke modele koristi pretežno srednji menedžment u asistiranju i alociranju organizacijskih resursa. Primjeri taktičkih modela uključuju planiranje kadrovskih potreba, planiranje promocije proizvoda, raspored pogona i rutinske kapitalne budžete. Taktički modeli se obično primjenjuju jedino u organizacijskim podsustavima ili poslovnim jedinicama kao što je računovodstvo. Njihovo vremensko trajanje varira od jedne godine do manje od dvije godine. Potrebni su vanjski podaci ali najveća su potraživanja za unutarnjim podacima. Primjer organizacije koja se koristi takvim modelima za alokaciju budžeta je Hong Kong Opening Vignette.

38. Operativni modeli • Operativni modeli se koriste kao potpora svakodnevnim radnim aktivnostima organizacije. Tipične odluke uključuju odobravanje osobnih kredita od strane banke, raspored proizvodnje, kontrola inventure, planiranje i raspored održavanja i kontrola kvalitete. Operacijski modeli pretežno podržavaju prvu liniju menedžmenta u donošenju svakodnevnih ili mjesečnih odluka. Takvi modeli obično koriste samo unutarnje podatke.

39. Analitički modeli • Analitički modeli se koriste u analiziranju podataka. Uključuju statističke modele, modele menedžment grane, podatke izražene algoritmima, financijske modele, i druge. Ponekad su integrirani u ostale modele kao npr. strategijske modele planiranja.

40. Alati modeliranja • Budući da se DSS koristi polustrukturiranim ili nestrukturiranim problemima, obično je potrebno standardizirati modele putem programskih alata i jezika. Primjeri takvih su C+ i Java. Za male i srednje DSS sustave ili srednje kompleksne, mogu se koristiti proračunske tablice u sprezi s pridruženim računalnim alatima (primjerice Solver) i programima (Visual Basic).

41. Značajke baze modela • Kreira modele jednostavno i brzo iz novih ili postojećih modela ili iz blokova za izgradnju modela • Omogućuje korisnicima da upravljaju modelima na način da mogu izvoditi eksperimente i osjetljive analize rangiranjem od “what if” (što ako) do postizanja ciljeva • Sprema, oblikuje i upravlja velikim brojem različitih tipova modela na logičan i integrirani način • Uvodi i integrira blokove izgradnje modela • Katalogizira direktorij modela na korištenje za nekoliko korisnika unutar organizacije • Prati baze modela i korištenje aplikacija • Povezuje modele i bazu podataka odgovarajućim vezama i integrira ih u DSS sustav • Upravlja i održava bazu modela menedžment funkcijama jednakim menedžment bazi podataka: uvodi, sprema, provodi, povezuje, katalogira i stvara upite • Koristi različite modele za rješavanje problem

42. Voyage-estimating kao primjer sustava za potporu odlučivanju

43. Podsustav za vođenje dijaloga Podsustav za vođenje dijaloga predstavlja takav sustav u kojem djeluju s jedne strane menedžer odnosno korisnik, a s druge strane sustav za podršku odlučivanju (DSS), čime se osigurava njihova međusobna komunikacija. Karakteristika podsustava za vođenje dijaloga, da je njegovo korisničko sučelje fleksibilno i da se u njemu prati dijalog, sučelje je također u interakciji s drugim DSS komponentama i podržava nekoliko stilova dijaloga. Mogućnosti podsustava za vođenje dijaloga su: • podržava različite stilove dijaloga • pomoću sustava za vođenje dijaloga obavljaju se analize, memoriranja i pohrane koje su potrebne prilikom korištenja korisničkog sučelja u interakciji • praćenje dijaloga od korisnika DSS-a • interakcija s komponentama modela i podataka u okviru DSS-a • različiti načini prezentiranja izlaza .

44. Podsustav za vođenje dijaloga U interaktivnom odnosu korisnika i sustava možemo govoriti o tome da se razlikuju tri komponente podsustava za vođenje dijaloga a to su: korisnik, sistemski software i radna stanica što je i prikazano na sljedećoj shemi: • Jezik akcije: što korisnik može učiniti u komuniciranju sa sustavom. To uključuje takve opcije kao što su raspoloživost tastature, ključnih funkcija, joy stick, komande glasa itd. • Displej ili jezik prezentacije: što korisnik vidi. Displej uključuje opcije, kao što je štampač, ekran displeja, grafika, boje, ploteri, itd. • Baza znanja: što korisnik mora znati. Baza znanja sastoji se od onoga što korisnik treba posjedovati za sesiju sa sistemom da bi ga efikasno koristio. Znanje može biti sadržano u glavi korisnika, na referentnoj listi, u priručniku korisnika, itd. Prema tome funkcija podsustava za vođenje dijaloga je kreiranje prezentacije podataka u raznim formatima i na raznim izlaznim kompjuterskim uređajima.

45. Podsustav za vođenje dijaloga

46. Sustav korisničkog sučelja

47. Podsustav za upravljanje podacima Podsustav za upravljanje podacima je takav koncept u kojem dolazi do povezivanja baze podataka i sistemskog softwera. On uključuje sredstva za primitak i procesuiranje podataka od formalnih baza podataka, kao i sredstvo za upravljanje podacima. Ovaj podsustav osigurava kombiniranje različitih izvora podataka, te čuvanje, procesuiranje i ekstrakciju podataka. Omogućava brzo i lako dodavanje i brisanje izvora podataka. Značajke podsustava za upravljanje podacima su: • obuhvat podataka u bazu podataka DSS-a • pohrana, pretraživanje i upravljanje podacima koje obavlja sustav za upravljanje bazom podataka • interakcija s podacima iz drugih izvora • mogućnost izvršenja ad hoc upita • praćenje korištenja podataka u okviru DSS-a • upravljanje podacima putem rječnika podataka

48. Podsustav za upravljanjem podacima • kvalitativne analize temeljene na bazama podataka poduzeća • može se spojiti sa vanjskim bazama podataka za dobivanje još više informacija i veće potpore u odlučivanju

49. Podsustav za upravljanje podacima

50. Struktura podsustava za upravljanje podacima