Academia Român ă [605301]

Academia Român ă
Secția Știința și Tehnologia Informaț iei
Institutul de Cercet ări pentru Inteligen ță Artificială

Referat I

Sisteme suport al deciziei; istoric,
rezultate actuale, tradi ție și dezvoltare.

Coordonator științific:
Acad. dr. ing. Florin Gheorghe FILIP

Doctorand: [anonimizat]
2009

Cuprins

CUPRINS

3
4
4
4
5
6
7
8
8
9
10
10
11
13

15
15
15
15
16
16
18
22
23
24
28
28
29
30
30
30
32 Introducere
Cap. 1 Decizie, deciden ți, proces decizional
1.1. Concepte de baz ă
ƒ Decizie
ƒ Decident
ƒ Procese decizionale
1.2. Clasificarea deciziilor
ƒ După modul de abordare
ƒ După contextul decizional
ƒ După structurabilitatea problemelor decizionale
ƒ După numărul de participan ți
1.3. Modele pentru lu area deciziilor
ƒ Modele clasice
ƒ Abordă ri noi
Cap. 2 Asistarea deciziilor,
sisteme suport pentru decizii – tablou general
2.1. Asistarea deciziilor – necesitate, abord ări
ƒ Necesitate
ƒ Abordă ri
2.2. SSD – defini ții, istoric și caracteristici
ƒ Definiții
ƒ Istoric
ƒ Caracteristici
2.3. Tipuri de SSD
2.4. SSD actuale, Business Intelligence
2.5. Avantaje și dezavantaje ale SSD
ƒ Avantaje
ƒ Dezavantaje
Cap. 3 Utilizarea SSD
3.1. Categorii de utilizatori ai SSD
ƒ Managerii și asistenții decizionali
ƒ Clasificarea utilizatorilor deciden ți
1

Cuprins
33
34
35
38
38
40
42
44
47
48
49

50
52
53
54
61
62 3.2. Tipuri de probleme a c ăror rezolvare implic ă utilizarea SSD
3.3. Moduri de utilizare a SSD
3.4. Consecin țe ale utiliz ării SSD
Cap. 4 Arhitectura SSD
4.1. Arhitectura general ă a unui SSD
4.2. Componenta de management al datelor
4.3. Componenta de management al modelelor
4.4. Componenta de management al bazei de cuno ștințe
4.5. Componenta de interfa ță și dialog cu utilizatorii
4.6. Componenta de comunica ție pentru SSD-uri
4.6.1. Arhitectura client/server
4.6.2. Modelul TCP-IP de transmitere a datelor
în rețea (Internet)
4.7. Componenta hardware pentru SSD
Concluzii
Bibliografie
Lista Figurilor
Lista Tabelelor

2

Introducere
Introducere

În actualul context concuren țial al economiei globale, performanț a unei
întreprinderi este condi ționată și depinde de calitatea deciziilor luate de c ătre
managementul acesteia. Luarea celei mai bune decizii implic ă accederea la un volum
mare de informa ții și un process complex de analiz ă și sinteză a acestora.
Capacitatea de culegere, prelucrare și analiză a informa ției de care
managementul întreprinderii (factorul uman) ar trebui s ă dispună este cu mult peste
limitele umane. Pentru dep ășirea acestor limite în proces ul decizional sunt utilizate
mijloace de comunicare și de tehnologia informa ției, în special tehnologiile
informaționale pentru suportul deciziei.
”Sistemele Suport pentru Decizii (SSD) formeaz ă o clasă distinct ă de sisteme
informatice. Ele integreaz ă instrumentele informatice specifice de asistare a deciziilor
împreună cu cele de uz general pentru a forma o parte constitutiv ă a sistemului
informatic global al organiza ției.”(Filip 2007)
Stocarea unui volum mare și variat de date, dar mai ales prelucrarea acestora în
vederea identific ării alternativelor de cizionale face necesar ă proiectarea și
implementarea unor sisteme suport de decizie (SSD), care s ă asiste managementul.
Aceste cerin țe au constituit catalizatorul unor ample și susținute cercetă ri ce au avut ca
finalitate dezvoltarea SSD și a tehnologiilor conexe acestora: Data Warehouse
(depozite de date), Data Mining (mineritul datelor), OLAP (procesarea analitic ă ce
conferă noi dimensiuni datelor), sisteme expert și agenți inteligen ți (tehnologii ale
inteligenței artificiale).
Conceptul de SSD de la apari ție (anii 70) și până în prezent a cunoscut
numeroase transform ări care au fă cut ca SSD s ă constituie ast ăzi sisteme foarte
complexe. Pe parcursul acestei lucr ări se face o recenzie a cercet ărilor și realizărilor în
domeniu eviden țiind atât istoricul cât și rezultatele actuale.
Pentru o bun ă sistematizare lucrarea începe prin prezentarea conceptelor de
bază privind decizia, deciden ții și procesul decizi onal (capitolul 1).
În capitolele doi și trei se prezint ă tabloul general al SSD și utilizarea acestora.
Ultima parte a lucr ării (capitolul 4) prezint ă arhitectura SSD.
Prin aceast ă lucrare s-au pus bazele dezvolt ării ulterioare a subiectului
cercetării autorului în cadrul programului doctoral în vederea propunerii unei
arhitecturi și soluț ii tehnice privind un SSD avansat.
3

Capitolul 1 – Decizie, deciden ți, proces decizional

Capitolul 1 – Decizie, decidenț i, proces decizional

1.1. Concepte de baz ă
”Decizia este rezultatul unor activit ăți specifice omului , care se desf ășoară atât
în viața personal ă cât și în cea profesională ” (Filip 2002, 2005). Activit ățile constau
în acumularea și crearea cunoș tințelor în procesul rezolv ării problemelor de alegere a
alternativei (din mai multe identific ate sau proiectate) care va declan șa efectuarea de
acțiuni în vederea atingerii st ării dorite (cee ce implic ă folosirea unor resurse personale
sau ale unei organiza ții).
Exemple de situa ții și probleme decizionale ce privesc fie via ța personal ă fie
cea profesional ă sunt prezentate explicit în lucrarea (Filip 2002, 2005).

Decizie
Definițiile utilizate pentru decizie au mai multe elemente în comun. Diferen țele
constau în accentul pus pe unul sau pe altul dintre aceste elemente.
Definiții ale deciziei:
o Alegerea unei direc ții de acț iune (Simon, 1960);
o Alegerea unei strategii de ac țiune (Fishburn, 1964);
o Alegere ce conduce la un anume obiectiv dorit (Churchman, 1968);
o O formă specifică de angajare într-o ac țiune (Minzberg, Raisinghani,
Theoret, 1976; Minzberg 1980);
o Rezultatul unui tip particular de prelucrare a informa țiilor, care const ă
în alegerea unui plan de ac țiune (Bonczek, Holsapple, Whinston, 1984);
o O alocare a resurselor (Spradlin, 1997);
o Hotărârea luat ă ca urmare a examin ării unei probleme, situa ții; soluția
adoptată (DEX, 1998);
o Alegerea uneia dintre mai multe alternative; afirma ție care arat ă
angajarea într-o direc ție de acțiune (Power, 2000);
o O decizie este o alegere a posibililit ății despre care credem c ă ne
permite s ă obținem avantaje optime și inconveniente minime (Berchet,
2000);
o Decizia este alegerea ac țiunii de întreprins din rândul tuturor celor care
sunt posibile. Ac țiunile se numesc solu ții sau opțiuni (Bellut ,2002);
4

Capitolul 1 – Decizie, deciden ți, proces decizional
o Decizia este un proces de transformare a informa țiilor. El conduce un
actor1 sau un grup de actori ai unei organiza ții pentru a ră spunde la o
întrebare dând naș tere la o acț iune, răspuns (Longueville, 2003);
o Rezultatul unor activit ăți conștiente de alegere a unei direc ții de
acțiune și a angajării în aceasta, fapt care implic ă, de obicei alocarea
unor resurse. Decizia rezult ă ca urmare a prelucr ării unor informa ții și
cunoș tințe și aparține unei persoane sau unui grup de persoane, care
dispun de autoritatea necesară și care răspund pentru folosirea eficace
a resurselor în anumite situa ții date (Filip, 2005).
Ultima defini ție este cea ca re este adoptată de că tre autor și care este
considerată a fi cea mai complet ă. În defini ția acceptat ă atributul esen țial este cel de
alegere dintre mai multe alternative (i dentificate sau proiectate). Alegerea unei
alternative are ca efec t angajarea într-o ac țiune. O caracteristic ă esențială a deciziei
este aceea c ă decizia este specific ă omului, care urm ărește în mod con știent atingerea
anumitor obiective. Stabilirea și parcurgerea unei anumite direc ții de acțiune se face de
cele mai multe ori prin folosirea unor resurse (personale sau ale organiza ției în numele
căreia acționează).

Decident
Decidentul este persoana sau grupul de persoane care alege calea de acț iune și
care angajeaz ă folosirea resurselor (are împut ernicirea de a face acest lucru).
În contextul unei organiza ții decidentul poate avea urm ătoarele roluri (Filip,
2005):
1. inițiator – determin ă începerea activit ăților procesului decizional;
2. promotor – sus ține activit ățile de elaborare, adoptare și execuție a
deciziei;
3. consilier – particip ă la definirea și clarificarea problemei de decizie;
identifică, proiecteaz ă, evalueaz ă alternativele de ac țiune;
4. realizator – execută decizia adoptat ă;
5. beneficiar – este afectat de execu ția deciziei;
6. opozant – se opune adopt ării deciziei; încearc ă să împiedice
execuția acesteia;

1 Aici ”actor” are sens de decident; cel care este implicat în procesul decizional.
5

Capitolul 1 – Decizie, deciden ți, proces decizional
7. mediator – conciliator al pozi țiilor opuse;
8. decident obi șnuit – simplu participant la procesul decizional.
Un decident poate îndeplini simultan mai multe roluri. O parte din roluri sunt
antagonice (ex. iniț iator, promotor cu opozant). Ma i trebuie remarcat faptul c ă un
decident poate juca roluri diferite la mo mente de timp diferite în cadrul aceluia și
proces decizional, sau roluri diferite în procese decizionale distincte.
Un decident mai special într-o organiza ție este managerul. El este principalul
actor în elaborarea și în adoptarea deciziei. Mana gerul este mandatat de c ătre
organizația din care face parte s ă angajeze resursele organiza ției în procesul decizional
ce are ca rezultat îndeplinirea menirii organiza ției.
Procese decizionale
Procesul decizional este constituit din ansamblul tuturor activit ăților
decizionale desfăș urate de un decident care este asistat de o echip ă decizional ă și/sau
un sistem suport pent ru decizii (SSD).
Primele încerc ări de elaborare a unui model al procesului decizional,
recunoscut ulterior de c ătre literatura de specialita te ca fiind un model unanim
acceptat, au fost ale lui H. Simon. Modelul propus (1960; revizuit în 1977) cuprinde
următoarele faze (figura 1.1):
¾ Informarea – adunarea datelor în scopul identifică rii problemei decizionale;
se stabilesc obiectivele.
¾ Proiectarea – se stabilesc alternativele de ac țiune și se evalueaz ă
consecințele acestora.
¾ Alegerea – se selectează alternativa ce va fi desemnat ă în vederea trecerii la
acțiune.
¾ Implementarea și evaluarea rezultatelor deciziei.

6

Capitolul 1 – Decizie, deciden ți, proces decizional

Figura 1.1. Fazele pro cesului decizional dup ă H. Simon
(adaptare dup ă Gupta, J.; Forgionne, G., Mora, M., 2006)

Fazele procesului decizional prezentate de Simon pot s ă nu fie parcurse într-un
mod strict secven țial. Se poate reveni la una din fazele precedente dac ă rezultatele unei
faze nu sunt concludente.

1.2. Clasificarea deciziilor
Situaț iile decizionale sunt foarte diverse ceea ce are ca și consecin ță o mare
diversitate de decizii. Clasificarea deciziilor este f ăcută în literatura de specialitate
după diferite criterii:
¾ Modul de abordare ș i de desfășurare a activit ăților decizionale
¾ Contextul decizional
¾ Structurabilitatea problemelor decizionale
¾ Numărul de participan ți

7

Capitolul 1 – Decizie, deciden ți, proces decizional
După modul de abordare
Boldur-Lățescu (1992) arată că o decizie poate fi produs ă în diferite moduri, și
sunt identificate ci nci tipuri de abord ări, după cum urmeaz ă:
1. Decizia rezult ă în urma desf ășurării la întâmplare a activit ăților decizionale.
2. Activitățile decizionale se bazeaz ă pe rutin ă; decizia este adoptat ă prin
folosirea unor analogii cu situa ții întâlnite în trecut.
3. Activitățile decizionale se bazeaz ă pe învățare (sau instruire), prin care se
adaptează deciziile anterioare în func ție de asimilarea unor cuno ștințe
(tehnici, experien țe) noi.
4. Activitățile decizionale încearc ă imitarea unor procese decizionale
"exemplare" care au condus la rezultate de succes.
5. Activitățile decizionale se bazeaz ă pe analiza și modelarea sistemic ă și
previzional ă.
Ultima clas ă de abord ări corespunde cu ceea ce se nume ște analiza deciziilor
(Clemen, 1996; Kirkwood, 1998). An aliza deciziilor poate să -l ajute pe decident s ă
înțeleagă problemele decizionale într-o asemenea m ăsură încât să-și maximizeze
șansele obț inerii unui rezultat fericit și de a fi preg ătit să facă față eventualelor evolu ții
nefavorabile, pe care nu le poate controla.
Activitățile pot fi asistate informatic prin metode și tehnici de inteligen ță
artificială: sisteme expert și baze de cuno ștințe, sisteme cu re țele neurale sau bazate pe
cazuri.
După contextul decizional
Contextul decizional este dat de cadrul de împrejur ări ce determin ă mulțimea
obiectivelor relevante ce conteaz ă efectiv pentru decident la momentul elabor ării
deciziei.
Filip (2005) prezint ă punctul de vedere al lui Holsapple și Winston (1996) care
detaliază conceptul de context decizional, folosind criterii suplimentare precum:
• nivelul decizional (p lanificarea strategic ă, planificarea tactic ă,
conducerea opera țională);
• urgența deciziei (noutatea situa ției și suficien ța cunoștințelor ce
caracterizeaz ă situaț ia decizional ă, dinamica evenimentelor cu influen ță directă
asupra timpului avut de d ecident pentru a lua o decizie suficient de oportun ă);
• concurența (suprapunerea sau întrep ătrunderea anumitor faze ale
proceselor decizionale)
8

Capitolul 1 – Decizie, deciden ți, proces decizional

După structurabilitatea problemelor decizionale
Clasificarea deciziilor dup ă acest criteriu a fost f ăcută pentru prima oar ă de
Simon (1960). Aceasta presupunea împă rțirea problemelor de decizie în dou ă clase.
Într-o prim ă clasă a problemelor ce pot fi descri se algoritmic, prin proceduri
bine definite ce pot fi programate ce se pot executa automat.
Cea de a doua clas ă este constituit ă din cele ce nu pot fi încadrate în prima
clasă și drept consecin ță sunt neprogramabile.
Caracteristica de a putea fi sau nu programabil ă a unei decizii este strict legat ă
de punctul de vedere al unor psihologi ce sus țin teza că memoria uman ă face uz de
programe sau strategii atunci când omul prelucreaz ă informații, fără ca acesta s ă fie
capabil să descrie strategia utilizat ă într-o anume situa ție decizional ă.
Filip (2005) prezintă opinia lui Gory și Scott Morton (1971) care s-au inspirat
din psihologia cognitiv ă și au introdus termenii de probleme structurate și probleme
nestructurate ca echivalent pentru probleme de decizie programabile și
neprogramabile.
În cazul deciziilor bine structurate, automatizarea elabor ării și execuției
deciziei este, în mare m ăsură, tehnic posibil ă și uneori chiar dezirabil ă din punct de
vedere economic; în cazul celor nestructurate, contribu ția decidentului uman este
esențială.
Problemele de decizie ne structurate se manifestă în situațiile decizionale în care
nu există o metodă bine definit ă de tratare a problemei. Aceasta deoarece:
• o astfel de problem ă nu a mai ap ărut până atunci;
• structura și natura ei sunt vagi sau complexe;
• este atât de important ă încât este necesar ă o abordare particular ă.
Alte caracteristici ale problemelor și deciziilor nestructurate sunt:
• apariția lor în situa ții cu caracter de urgen ță;
• necesitatea unei abord ări creative din partea d ecidentului (bazate pe
raționamentul sau intui ția acestuia);
• alternativele ( și consecin țele estimate ale acestora) sunt greu de
identificat sau de proiectat (descrierea lor sufer ă de imprecizie, incompletitudine și
incertitudine, sunt greu de diferen țiat și de comparat între ele);
9

Capitolul 1 – Decizie, deciden ți, proces decizional
• timpul disponibil pentru luarea unei decizii nu este suficient pentru o
analiză completă.
Structurabilitatea unui tip de probleme evolueaz ă în timp, pentru acela și
decident, pe m ăsura acumul ării de experien ță.
Gradul de structurabilitate al unei probl eme de decizie nu trebuie privit ca fiind
maxim sau nul. Exist ă numeroase probleme de decizie ca re nu pot fi prinse în cele
două clase extreme prezentate (probleme bine structurate si probleme complet
nestructurate). Astfel de pr obleme sunt structurate par țial și sunt denumite
semistructurate (Filip 2002, 2005).

După numărul de participan ți
Acest criteriu de clasificare a de ciziilor împarte deciziile în dou ă clase: decizii
adoptate de c ătre o singură persoană și decizii adoptate de un gr up de persoane (decizii
multiparticipant). Primele sunt în general deci zii cu caracter personal sau care au loc la
nivelurile decizionale inferioare ale unei organiza ții.
Deciziile multiparticipant sunt cele mai des întâlnite în cadrul unei organiza ții
și sunt fie secven țe de decizii par țiale ce se realizeaz ă în secven ță (prin transferul
obiectivelor și restricțiilor de pe nivelu rile superioare c ătre cele inferioare ale
managementului organiza ției) fie sunt decizii luate în situa țiile următoare:
• situații decizionale necooperatiste de tip conflict sau competi ție;
• situații în care numai o singura persoan ă din grupul decizional î și asumă
răspunderea;
• situații decizionale caracterizate print r-un climat de cooperare (membrii
grupului decizional î și împart responsabilit ățile, adopt ă decizii participative, numite
codecizii).
Atunci când în cadrul grupului decizional participan ții nu au aceea și poziție
ierarhică din punct de vedere al greut ății opiniilor se spune c ă decizia grupului este o
decizie organiza țională; toți contribuie în mod dir ect la luarea deciziei.

1.3. Modele pentru luarea deciziilor
Anterior (cap. 1.1, fig. 1.1) a fost pr ezentat modelul procesului decizional
propus de Simon (1977) și care este unanim acceptat de li teratura de specialitate.
10

Capitolul 1 – Decizie, deciden ți, proces decizional
Modelul este o reprezentare abstract ă și simplificat ă a procesului decizional. Se
poate afirma c ă modelul propus de Simon este o reprezentare izomorf ă a procesului
decizional, care ofer ă o imagine intuitiv ă, riguroas ă și permite descoperirea unor
legături între fazele procesului decizi onal greu de stabilit pe alte c ăi.
În continuare sunt prezentat e alte modele pentru luarea deciziilor rezultate ca
urmare a preocup ărilor sistematice de studiu ale speciali știlor asupra model ării
procesului decizional.

Modele clasice
În tabelul 1.1 sunt prezentate, în ordinea cronologic ă a apariției lor în literatura
de specialitate, cele mai cunoscute modele ale procesului decizional a șa cum sunt
prezentate de Dinu Airinei în 2006 și citat de Bizoi (2007) completat cu alte modele
identificate de autor.
Tabelul 1.1. Modele pentru procesul de decizie
Nr.
Crt. Model An Structură model
1 Kepner-Tregoe 1965 1. Analiza problemei
2. Analiza deciziei
3. Analiza problemei poten țiale
2 Pounds 1969 1. Alegerea modelului
2. Compararea cu realitatea
3. Identificarea diferen țelor
4. Selectarea diferen ței
5. Alegerea modelului
6. Compararea cu realitatea
7. Identificarea diferen țelor
8. Selectarea diferen ței
3 Kotter 1983 1. Fixarea agendei
2. Construirea re țelei
4 Pokras 1989 1. Recunoa șterea
2. Caracterizarea
3. Analiza
4. Variante

11

Capitolul 1 – Decizie, deciden ți, proces decizional
Tabelul 1.1. (Continuare) – Modele pentru pr ocesul de decizie
Nr.
Crt. Model An Structură model
Pokras
(continuare) 1989 5. Evaluarea
6. Plan de ac țiune
5 Cougar 1995,
1996 1. Delimitarea oportunit ăților, definirea problemei
2. Culegerea informa țiilor relevante
3. Generarea ideilor
4. Evaluarea și ierarhizarea ideilor
5. Elaborarea planului de implementare
6 Paterson 1996 1. Identificarea problemei
2. Generarea alternativelor
3. Alegerea
4. Autorizarea
5. Implementarea
7 Hammond 1998 1. Problema
2. Obiective
3. Alternative
4. Consecinț e
5. Trocuri
6. Incertitudini
7. Toleran ță la risc
8. Decizii cu care se afl ă în legătură
8 Bazerman 1998 1. Definirea problemei
2. Identificarea criteriilor
3. Cântărirea criteriilor
4. Generarea alternativelor
5. Aprecierea fiec ărei alternative dup ă fiecare
criteriu
6. Calculul deciziei optimale
9 Nicolescu –
Verboncu21999 1. Identificarea și definirea problemei
2. Precizarea obiectivelor

2 Nicolescu Ovidiu, Verboncu Ion (1999). Management , Editura Economic ă, Bucure ști, 212 – 218
12

Capitolul 1 – Decizie, deciden ți, proces decizional
Tabelul 1.1. (Continuare) – Modele pentru pr ocesul de decizie
Nr.
Crt. Model An Structură model
Nicolescu –
Verboncu
(continuare) 1999 3. Stabilirea variantelor decizionale
4. Alegerea variantei convenabile și realiste
5. Aplicarea deciziei
6. Evaluarea rezultatelor
10 Burduș –
Căprărescu31999 1. Identificarea și definirea problemei
2. Stabilirea variantelor posibile
3. Stabilirea criteriilor și obiectivelor decizionale
4. Caracterizarea variantelor
5. Alegerea variantei optime
6. Aplicarea variantei alese
7. Evaluarea rezultatelor
11 Certo42002 1. Identificarea problemei;
2. Enunț area alternativelor;
3. Alegerea celei mai avantajoase alternative;
4. Implementarea variantei alese;
5. Culegerea reac țiilor pentru aprecierea
soluționării problemei.

Analizând modelele prezentate se observ ă că există o variație mare a num ărului
fazelor procesului decizional, la unele dintre ele existând tendin ța de restrângere a
numărului acestora iar la altele apare o detaliere exagerat ă a procesului.
Cu excep ția modelului 7 (Hammond) celelalte nu țin cont de corelarea
procesului decizional cu decizii trecute.

Abordări noi
În ultima perioadă literatura de specialitate prezint ă modele de luare a deciziilor
ce iau în considerare capitalizarea cuno ștințelor: modelul Cauvin (f igura 1.2), prezentat
în (Seguy, 2008).

3 Burduș Eugen, C ăprărescu Gheorghi ța (1999). Fundamentele managementului organiza ției,
Editura Economic ă, Bucure ști, 232 – 236.
4 Certo Samuel (2002). Managementul modern , Editura Teora Bucure ști, 203 – 207.
13

Capitolul 1 – Decizie, deciden ți, proces decizional

Figura 1.2. Modelul Cauvin (adaptare dup ă Seguy, 2008)

În ceea ce prive ște modelele proceselor de decizie colaborativ ă acestea reflect ă
o activitate destul de complexă pentru care Laborie, (2006) propune urm ătorul model
(figura 1.3):

Reflexie/Contribu ție
individual ă
Identificarea op țiunilor
Analiză
Evaluarea consecin țelor Context/Cadr ul
decizional
EvaluareÎnțelegerea
colectivă a
problemei
G enerarea
soluțiilor
Negocierea și
confruntarea
punctelor de
vedere
Decizie Decizie
Transm iterea planului
de acțiune Reflexie/Contribu ție
individuală
Analiză
Evaluarea consecin țelor Început
Sfârșit Cadru de decizie no u Soluție necorespunz ăto are

Figura 1.3. Modelul procesului de decizie colaborativ ă
(adaptare dup ă Laborie, 2006)

14

Capitolul 2 – Asistarea deciziilor, sisteme suport pentru decizii – tablou general
Capitolul 2 – Asistarea deciziilor , sisteme suport pentru decizii –
tablou general

2.1. Asistarea deciziilor – necesitate, abord ări
Necesitate
Un prim argument care sus ține necesitatea asistă rii decidentului (întotdeauna
un om), în elaborarea ș i luarea deciziilor, este acela al limitelor sale. Acest subiect a
fost tratat de Holsapple și Whinston (1996) cita ți de Filip (2005) și au fost identificate
trei categorii de limite care fac necesar ă asistarea deciziilor prin mijloace informatice
specializate ale tehnologiei informa ției (SSD):
• Limite cognitive – sunt date de capacitatea creierului uman de a stoca,
prelucra informa ții și cunoștințe. În procesul decizional a cestea pot fi atenuate prin
luare deciziilor în grup.
• Limite economice – sunt date de costul ridicat al ob ținerii/prelucr ării
informațiilor și de management al grupului decizional.
• Limite de timp – sunt date de mediul concuren țial care impune ca deciziile s ă
fie rapide ceea ce poate influen ța calitatea acestora.
Un alt argument ce su ține asistarea decidentului este acela al evolu ției mediului
în care evolueaz ă decidentul și în care se iau deciziile. Schimb ările produse în mediu,
frecvența și viteza acestora genereaz ă presiune asupra decidentului și determin ă noi
cerințe față de procesul decizional. Astfel, competi ția, noile moduri de organizare ale
întreprinderii, viteza schimb ărilor tehnologice, diversific area surselor de informaț ii fac
absolut necesar ă asistarea deciziilor cu ajutorul sistemelor de suport al deciziei.

Abordări
Un cadru de abordare îl constituie analiza deciziilor. Aceasta este sus ținută de
metode, tehnici și instrumente informatice specifice precum:
• diagrame de influen ță;
• arbori de decizie;
• asistarea multiatribut și multiobiectiv;
• analiza de risc.
Scopul analizei deciziilor este acela de a-l stimula pe decident în a în țelege mai
bine problema decizională și de a-l ajuta în procesul decizional.
15

Capitolul 2 – Asistarea deciziilor, sisteme suport pentru decizii – tablou general
Analiza deciziilor este sus ținută și de realiz ări din alte discipline ale c ăror
realizări le foloseș te:
• analiza datelor prin metode statistice;
• anticiparea desf ășurării evenimentelor, construirea modelelor prin
calcule de probabilitate;
• metodele cercet ării operaționale;
• metode și tehnici de simulare ;
• tehnici de inteligen ță artificială.
Sistemele suport al deciziei (SSD) dep ășesc statutul de simple aplica ții
informatice care înglobeaz ă una sau mai multe din metodele și tehnicile prezentate. Ele
sunt sisteme informatice complexe destinate asist ării deciziilor manageriale, a șa cum
se va vedea în continuare.

2.2. SSD – defini ții, istoric și caracteristici

Definiții
Apariția primelor aplica ții informatice pentru management a constituit o etap ă
importantă în dezvoltarea de sisteme care s ă furnizeze informa ții necesare
managementului pentru luarea unor decizii mai bune. Ele îns ă nu ofereau decidentului
alternative decizionale, deci nu rezolvau problemele decizionale. A fost totu și un prim
pas că tre sistemele de suport al deciziei ( SSD sau DSS – Decision Support System în
limba englez ă) care ofer ă asistență în luarea deciziilor.
În literatura de specialitate apar mai multe defini ții ale SSD. Prezentarea celor
mai semnificative dintre ele d ă posibilitatea form ării unei imagini asupra conceptului
de SSD pentru care nu s-a ajuns la un acord unanim acceptat asupra definirii lui.
Conceptul de SSD este un concept dinamic a c ărui defini ție se schimb ă în timp odat ă
cu noile realiz ări în domeniul managementului organiza țional, al informaticii și-n
special al informaticii decizionale.
Filip, (2007) analizeaz ă mai multe defini ții din literatură și adoptă ca defini ție
pentru SSD: ”o clas ă de sisteme informatice, cu carac teristici antropocentrice, adaptive
și evolutive, care integrează o serie de tehnologii informatice și de comunica ții de uz
general și specifice și interacționează cu celelalte p ărți ale sistemului informatic global
al organiza ției. Menirea SSD este de a atenua efectul limitelor și restricțiilor
decidentului intelectual dintr-un num ăr semnificativ de activit ăți pentru rezolvarea unei
16

Capitolul 2 – Asistarea deciziilor, sisteme suport pentru decizii – tablou general
palete largi de probleme decizionale nebanale pe baza implement ării computerizate a
unora dintre funcț iile de suport ale deciz iilor care ar fi fost realizate altfel de c ătre o
echipă decizional ă ierarhică”.
În teza de doctorat, Brânda ș C., (2007) se definesc SSD-urile ca fiind un
ansamblu de aplica ții informatice proiectate și integrate pentru s uportul decizional al
managementului și pentru suportul cunoa șterii și inteligen ței organiza ționale.
În 2005, în raportul prezentat de echip a de cercetare a Programului de
Cercetare MENER – Politehni ca, Contract nr. 615/03.10.2005, prin Sistem Suport de
Decizie (SSD) se face referire la o larg ă varietate de instrumente software. SSD este
compus dintr-o baz ă de date, diferite modele și o interfa ță dedicată ce faciliteaz ă
transferul informa țiilor din și înspre SSD de c ătre nespeciali ști (factori de decizie,
politicieni). Citându-l pe We lp, M., 2001 în raport se arat ă că S S D p o a t e f i f o l o s i t
pentru simul ări specifice și are capacit ăți de predic ție; poate fi folosit ca instrument de
comunicare, experimentare și antrenament; faciliteaz ă dialogul și schimbul de
informații, furnizând c ăi de înț elegere a fenomenului pentru non-experti, sprijinindu-i
în explorarea op țiunilor de politici adecvate.
În (Mocean, 2004) este citat O’Brien J. care define ște SSD ca fiind ”acele
sisteme informatice pentru conducere care se bazeaz ă pe utilizarea de modele analitice,
baze de date specializate, judecat ă și intuiția decidentului și un proces de modelare
computerizat, interactiv, care sprijin ă luarea deciziilor semistructurate sau
nestructurate de c ătre manageri.”
Gorry și Scott Morton (1971) sunt pionierii definirii SSD . Ei definesc SSD ca
fiind sistemele informatice care ajut ă la elaborarea deciziilor în situa ții nestructurate și
semistructurate – atunci când problema decizional ă nu poate fi analizat ă complet pentru
a se elabora și genera o decizie, când rezolvarea nu este algoritmic ă.
Keen considera c ă, un SSD este un sistem care nu poate fi specificat complet de
la început și este rezultatul unui proces evolutiv, bazat pe acumularea de cuno ștințe și
pe influen țarea reciproc ă petrecută între trei categorii de factori: 1) utilizatorul, 2)
constructorul și 3) sistemul însu și. (Filip, 2007).
Ginzberg și Stohr (1982) definesc SSD ca un sistem informatic folosit în
asistarea activit ăților decizionale în situa ții în care nu este nici posibil, nici de dorit un
sistem complet automat care s ă realizeze întreg procesul decizional (Filip, 2007).
Power (2002) d ă următoarea defini ție pentru SSD: ”sistem interactiv menit s ă-l
ajute pe decident s ă utilizeze date, documente și modele pentru a identifica și rezolva
17

Capitolul 2 – Asistarea deciziilor, sisteme suport pentru decizii – tablou general
probleme și a lua decizii”.
În urma studiului bibliografic f ăcut o definiț ie care se poate da unui SSD ar
putea fi:
Sistem informatic integrat special con ceput pentru procesul decizional, care
este destinat managerilor. Este un elemen t al sistemului de gestionare a informa țiilor.
Diferă de sistemul de informa ții pentru manageri, deoarece func ția sa principal ă nu
este de a oferi numai informa ții, ci și instrumentele de analiz ă necesare pentru luarea
deciziilor. Este format dintr-un pachet de programe, una sau mai multe baze de date,
interne sau externe, precum ș i o bază de cuno ștințe. Lucreaz ă cu un limbaj și un
program de modelare care permite manage rilor de a explora diferite ipoteze și de a
evalua consecinț ele.

Istoric
O mare parte din lucr ările care abordeaz ă problematica sistemelor suport pentru
decizii prezint ă evoluția SSD din diferite. În continuare se vor prezenta câteva
momente importante dar și persoane, școli, idei care au marcat dezvoltarea conceptual ă
și practica SSD.
Prezentarea retrospectiv ă a cercet ărilor în domeniu se fundamenteaz ă pe
demersuri f ăcute de Filip (2004, 2007), Power (2007). Ea aduce unele elemente
privind realiz ările din domeniu pe plan internaț ional dar și din Romania pe care
autorul le cunoa ște.
Un precursor al curentului SSD poate fi considerat Licklider (1960, citat de
Alter, 1977). Licklider propunea o viziune idealizat ă a sistemelor om-ma șină
„procognitive”, menite s ă ”asigure decidentului accesul la un stoc de cuno ștințe și
instrumente analitice cu scopul de a-i conferi capacit ăți imense de rezolvare a
problemelor”.
Originile SSD au două surse principale (Ken, Scott-Morton, 1978; Klein,
Methlie, 1995; Power 2007):
1. studiile teoretice care vizau în țelegerea proceselor decizionale în
organizații elaborate la sfâr șitul anilor ’50 și începutul anilor ’60 la
Carnegie Institute of Technology.
2. proiectele, care priveau sistemele cu timp partajat ( time sharing ),
desfășurate la începutul anilor ’60 în universit ăți americane: proiectul
MAC la Sloan School și Dartmouth Time Sharing System la Tuck
18

Capitolul 2 – Asistarea deciziilor, sisteme suport pentru decizii – tablou general
School) și, mai apoi, în institu țiile de înv ățământ superior din Fran ța
(proiectul Scarabee la HEC ).
În anii ’70 , s-au consemnat câteva aplica ții de pionierat și s-au publicat lucr ări
care au preg ătit terenul din punct de ve dere conceptual. Apar pr imele sisteme orientate
către modele, prefigurând SSD-urile actuale. Majoritatea foloseau calculatoarele de tip
mainframe și terminalele conversa ționale pentru implementarea metodelor cercet ării
operaționale (în special cele de op timizare), realizau analize de tip ”What if…?” (Ce s-
ar întâmpla dac ă…?) (Dahr, Stein, 1997). Aceste solu ții care permiteau crearea facil ă
direct de că tre manageri a unor modele simp le, au fost folosite chiar și până în zilele
noastre (Gray, 1996).
Alte încerc ări au constituit demersuri de pionierat în realizarea unor clase de
SSD actuale. De exemplu, sistemul GADS ( Geodata Analysis and Display System )
(Grace, 1976; Sprague, Carlson, 1982) al firmei IBM a anticipat SSD spa țiale de azi,
iar sistemul MIDS ( Management Informati on Decision Support ) de la Lockheed –
Georgia (Houdeshel, Watson, 1987) a prefigurat sistemele de tip EIS pentru managerii
de vârf.
La jumătatea deceniului opt , s-a produs întâlnirea modelelor computerizate
cu tehnologia bazelor de date. Cele dou ă componente tehnologice împreun ă cu
realizarea interfe țelor prietenoase au de venit principalele tehnologii informatice care
au caracterizat mult ă vreme SSD (Sprague, Watson, 1975; Sprague, 1980).
În ceea ce prive ște definirea cadrului conceptual de cercetare, dezvoltare și
implementare s-au publicat lucr ări de început, care au realizat o prima definire a
acestuia (Scott, Morton, 1967; Little, 1970; Gorry, Scott Morton, 1971; Gerritty, 1971;
Davis, 1974; Keen, Scott Morton, 1978; Rockart , 1979; Swanson, Culnan, 1978).
În aceast ă perioadă în România (Boldur, 1973) a publicat o carte importantă
despre teoria deciziilor. Primele încerc ări de cercetare-dezvoltare româneasc ă î n
domeniul SSD au loc în aceea și perioadă de timp. Filip, Donciulesu și Leu5 realizeaz ă
la Institutul Central de Informatic ă (ICI), două SSD pentru conducerea proceselor de
producție continue și discrete (Filip, F. 1976, 1981).
În 1977 în cadrul unei conferin țe desfășurate la San Jose6 se marcheaz ă
sfârșitul acestei perioade de acumulă ri. Conferin ța a anunțat SSD ca nou subiect de

5 Florin Filip, Dan Donciulesu și Adrian Leu; cele dou ă sisteme au fost prezentate la Conferin ța
mondială de cibernetic ă desfășurată la Bucure ști în anul 1975.
6 24-26 ianuarie, 1977, Conferin ță aupra SSD în organizarea IBM San Jose Research Laboratory, Sloan
School of Management, MIT, Wharton Business School și Association for Computing Machinery.
19

Capitolul 2 – Asistarea deciziilor, sisteme suport pentru decizii – tablou general
atenție, fără însă a putea clarifica toate problemele (Alter, 1977).
Deceniul al nou ă-lea se caracterizeaz ă prin extinderea interesului fa ță de SSD,
prin clarificarea și consolidarea conceptelor, diversificarea solu țiilor și creșterea
numărului de aplica ții.
În anul 1981, în cadrul Comitetului tehnic (TC) 8, ”Sisteme informatice”, al
IFIP (International Federation of Information Proce ssing) se înfiin țează grupul de lucru
WG7 8.3 privind SSD. WG 8.3 are ca obiective ”dezvoltarea de abord ări pentru
aplicarea tehnologiilor sistemelor informatice în scopul de a cre ște eficacitatea
decidenților în situa ții în care calculat orul poate asista și extinde judecata uman ă
pentru realizarea unor sarcini care pot con ține elemente ce nu pot fi specificate de la
început” (Filip, 2004, 2007). WG 8.3 a organizat o serie de conferin țe ce au contribuit
la progresul domeniului (Hum phrey et al 1996). În anul 198 5 la editura Elsevier apare
revista ”Decision Support Systems”8 care devine o tribun ă importantă pentru
expunerea ideilor și rezultatelor avansate din domeniu.
Sunt publicate lucr ări care orienteaz ă ferm cercetarea în domeniul SSD și
contureaz ă un cadru metodologic coerent al dezvolt ării și implement ării produselor
informatice și a sistemelor de aplicaț ie (Alter, 1980; Bonczek, Holsapple, Whinston,
1981; Sprague, Carlson, 1982). Se observ ă o multiplicare a aplica țiilor, o diversificare
a soluțiilor, o formidabil ă răspândire a programelor de calcul tabelar electronic.
La începutul anilor ’80 apar primel e SSD de grup: Minds ight al firmei
Excucom Systems, Group Systems și PLEXSYS la University of Arizona, SAMN la
University of Minnesota. SSD de grup au reprezentat prima inte grare a componentelor
tradiț ionale ale unui SSD (modelele computerizate, baza de date și interfața
prietenoas ă) cu tehnologia comunica țiilor. ( Gray, Nunamaker, 1993; Power, 2007).
Evoluția rapidă a platformelor Windows în perioada anilor ’80, are ca efect
răspândirea solu țiilor pentru managerii de vârf de tip EIS, („Executive Information
Systems”) sau ESS („Executive Support Systems”).
În partea a doua a deceniului al noulea, se produce o apropiere între SSD bazate
pe modele matematice și sistemele expert. Apar solu ții combinate, orientate c ătre
modele și către cunoștințe sub denumirea de SSD cu "cuno ștințe mixte/combinate”
(Filip, 1988; Filip, Donciulescu, Socol, 1990; Donciulescu, 1998; Singh, 1988) sau

7 WG – Working Group
8 http://www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws_home/505540/description#description
20

Capitolul 2 – Asistarea deciziilor, sisteme suport pentru decizii – tablou general
”SSD de tip expert” ( expert DSS – X DSS ), care con țin și o component ă de comunica ții
(Sen, Biswas, 1985; Chen, 1988; Biswas, Oliff, Sen, 1988).
Tendința de folosire combinat ă a modelelor matematice și a metodelor
inteligenței artificiale (anticipat ă la începutul anilor ’80 de c ătre Bonczek, Holsapple,
Whinston, 1981) va continua și se va amplifica în deceniul urm ător (Filip, 1992; Filip,
Roberts, Zhang, 1992; Dutta, 1996).
În România, la ICI, s-au realizat sistemele DICOTR-C (precursorul SSD
DISPECER) și DICOTR-D (precursorul SSD CADIS) pentru asistarea în timp real a
deciziilor de conducere a produc ției cu procese continue și, respectiv, prelucră ri
discrete (Filip, Donciulescu, Neagu, 1983; Guran et al, 1983).
În aceeași perioadă a anilor '80, au fost realizat e si implementate sisteme de
suport al deciziilor de alocare a resurselor care foloseau metodele optimizarii flexibile
(Rădulescu, Gheorghiu, 1992) si cele pentru decizii de conducere a sistemelor
ecologice (St ănciulescu, 1986).
Dup ă 1990 SSD au evoluat sub impactul unor factori metodol ogici, tehnologici
și a noilor paradigme a proceselor lu crative. Metodologic, orientarea c ătre obiecte,
împreună cu produsele software de integrare de tip middleware au facilitat tendin țele
de refolosire și integrare a unor p ărți din sistemele existente.
Tehnologic, influen ța cea mai mare a avut-o tehnologia comunica țiilor cu
ajutorul calculator ului. Primele solu ții au fost de tip ” client-server ” iar mai apoi
utilizarea re țelelor de calculatoare și interconectarea acestora pe principiul
protocoalelor TCP-IP (internet, extranet și intranet) cu tehnologia web. Ast ăzi
majoritatea SSD-urilor includ module web sau prezint ă și o variant ă bazată pe
tehnologia web.
Noile paradigme ale întrep rinderilor (bazate pe cunoa ștere, rețelizate) au
favorizat dezvoltarea solu țiilor orientate c ătre date, documente și comunica ții,
conținute în arhitecturi integrate.
Se realizeaz ă integrarea SSD clasice cu solu țiile moderne de organizare și
gestiune a datelor care conteaz ă în procesul decizional: depozitele de date (data
warehouse), tehnologia OLAP (On line Analytical Processing) care împreun ă cu
tehnologia web dau naștere unor solu ții complexe care tind s ă domine piaț a aplicațiilor
mari și literatura de specialitate (Dumarest, 2001). Apar firme furnizoare de servicii de
tip suport pentru decizii prin intermediul comunicaț iilor (Power, 2002). Acestea
dezvoltă portaluri de cunoș tințe de întreprindere (enterprise knowledge portals) care
21

Capitolul 2 – Asistarea deciziilor, sisteme suport pentru decizii – tablou general
combină tehnologii de informa ții, cunoștințe, inteligen ța afacerilor într-un mediu
integrat web.
O serie de c ărți (Holsapple, Whinston, 1996; Da hr, Stein, 1997; Sauter, 1997;
Turban, Aronson, 2001; Power, 2002; Inmon, 2002; Marakas, 2003) aduc la zi și
completeaz ă tabloul metodologic fixat de lucr ările fundamentale ap ărute în prima
jumătate a deceniului al nou ă-lea pentru a ținea seama de noile tehnologii, f ără însă a
propune modifică ri conceptuale majore, altele decât orientarea c ătre folosirea Internet
și atenția din ce în ce mai mare acordat ă soluțiilor de tip depozit de date .
În România preocup ările în domeniul SSD au continuat și s-au diversificat. Se
pot menționa: elaborarea sistemelor care foloseau logica fuzzy în alocarea resurselor
(dr. Rolanda Predescu – 1996; prof. Maria Moise), SSD spa țiale (cerc. dr. Angela
Ioniță), aplicații din comerț ul electronic (mat. Cornel Resteanu), aplica ții din gestiunea
situațiilor de urgen ță în sistemele naturale (dr. Ga briela Florescu). (Filip, 2007)
Au fost create nuclee de cercetare puternice în domeniul SSD la: ICIA-
Academia Român ă (acad. F. Filip), Universitatea Babe ș-Bolyai din Cluj-Napoca (prof.
S. Nițchi), ASE Bucureș ti (prof. I. Lungu), și se dezvolt ă echipe de lucru la:
Universitatea Lucian Blaga din Sibiu (Lect. B.C. Zamfirescu), Universitatea Valahia
Târgoviște (prin doctoranzii dlui acad. F. Filip).
Au fost sus ținute mai multe teze de doc torat în domeniul asist ării deciziei din
care menționez:
• Brândaș, C. (2007). Contribu ții la conceperea, proiectarea ș i realizarea
sistemelor suport de decizie. Tez ă de doctorat, Universitatea Babe ș – Bolyai, Cluj-
Napoca.
• Zamfirescu, C.B. (2006). Contribu ții la realizarea sistemelor
antropocentrice de asistare a deciziilor de grup. Tez ă de doctorat, Universitatea
Politehnica din Bucure ști.
• Muntean, M. (2003). Perfec ționarea sistemelor support de decizie în
domeniul economic. Tez ă de doctorat, Academia de Studii Economice, Bucure ști.

Caracteristici
Analizând definiț iile prezentate în prezenta lucrare și cele din literatura de
specialitate se constat ă că SSD-urile au urm ătoarele caracteristici:
• sunt utilizate pentru luarea deciziilor de c ătre management. Este de dorit ca
SSD să sprijine toate fazele procesului decizional și să fie aplicat unor tipuri diferite de
decizii. (Filip 2002, 2007)
22

Capitolul 2 – Asistarea deciziilor, sisteme suport pentru decizii – tablou general
• oferă suport pentru cunoa ștere organiza țională. Mulțimea utilizatorilor nu
este limitat ă la managerii de vârf. Ea poate include și nivelurile de jos ale organiza ției.
E de preferat ca utilizarea SSD s ă nu se limiteze doar la informatizarea unor proceduri
de lucru existente. SSD trebuie s ă stimuleze adoptarea unor abord ări noi în rezolvarea
problemelor.
• sunt sisteme informatice. Utilizarea acestora poate fi f ăcută și de către
persoane nespecialiste în informatic ă;
• sunt bazate pe interactivitate. Permit utilizatorului s ă comunice cu sistemul
pentru a schimba informa ții;
• sunt utilizate pentru deciziile semist ructurate sau nestructurate. Problemele
care se au în vedere a fi rezolvate su nt complexe, nu pot fi rezolvate prin ra ționamente
simple sau cu ajutorul altor cat egorii de sisteme informatice;
• includ baze de date și/sau baze de cuno ștințe. Datele și informa țiile pot
proveni atât din interiorul cât și din exteriorul într eprinderii/ organiza ției, din diverse
surse;
• includ modele pentru suportu l proceselor decizionale;
• nu sunt utilizate pentru a substitui total factorul uman. SSD doar sprijin ă
activitățile procesului decizional. Controlul SSD se afl ă la utilizator, nefiind un sistem
automat;
• flexibilitate și adaptabilitate la schimb ările mediului decizional.

2.3. Tipuri de SSD

Clasificarea SSD (Power, D. J., 2003):
• SSD bazate pe modele – pun baz ă pe utilizarea modelelor matematice de
simulare și optimizare;
• SSD bazate pe comunica ții – pun baz ă pe sistemele de comunica ții,
asigurând suport lucrului în echip ă la o problem ă partajată;
• SSD orientate spre date – utilizează baze de date, solicit ă acces si
manipuleaz ă cantități mari de date. Acestea provin din cadrul întreprinderii sau din
exterior;
• SSD bazate pe documente – manipuleaz ă colecții de informatii, organizate
în diferite tipuri de obiecte (documente ), în diverse formate. Servesc la reg ăsirea
23

Capitolul 2 – Asistarea deciziilor, sisteme suport pentru decizii – tablou general
informațiilor și analiza documentelor nestru cturate, a paginilor web;
• SSD bazate pe cuno știnte – folosesc baze de cuno ștințe și baze de reguli.
Sunt de tip sistem expert care sugereaz ă deciziile.
În tabelul 2.1 Filip, 2007 face o sintez ă a clasific ărilor SSD dup ă șase criterii:
Tabelul 2.1. Clasificarea SSD (Filip, 2007)
Criteriu Subclase de SSD
Gradul de
finalizare
(Sprague, 1980) SSD specifice (de aplica ție); Instrumente SSD
(generatoare de SSD, SSD generalizate, elemente
constructive de baz ă specifice și de uz general).
Tipul decidentului
(Hackathorn, Keen,
1981) SSD personal; SMV (EIS); SSD de grup;
SSD de organiza ție.
Tipul de
suport (Keen,
1987) SSD de asistare pasivă ; SSD de asistare
tradiț ională ; SSD de suport normativ; SSD de
suport în cooperare; SSD de suport extins.
Orientarea
sistemului (Alter,
1977; Power 2002) SSD orientate că tre date; SSD orientate c ătre
modele; SSD orientate că tre cunoștințe; SSD
orientate c ătre comunica ții; SSD orientate că tre
documente.
Tehnologia de baz ă
(Holsapple,
Whinston, 1996) SSD orientate că tre texte; SSD orientate c ătre baze
de date; SSD orientate c ătre Spreadsheets ; SSD
orientate c ătre rezolvitori , SSD orientate că tre
reguli; SSD orientate c ătre www.
Urgenț a deciziilor SSD în timp diferit; SSD în timp real.

2.4. SSD actuale, Business Intelligence

SSD actuale sunt sisteme complexe de asistarea deciziilor ce includ
tehnologiile momentului în ceea ce priveș te organizarea datelo r (depozite de date și
tehnologia OLAP) și a cunoștințelor (baze de cuno ștințe și baze de reguli), tehnologii
de comunicare bazate pe Web (ser vicii Web), utilizarea datelor spa țiale (integrarea
sistemelor GIS9 în SSD), utilizarea inteligen ței artificiale (integrarea agen ților
inteligenți, a reț elelor neuronale în SSD).
Folosirea GIS în SSD a dat na ștere sistemelor suport de decizii spa țiale (SSDS)
ce permit definirea și utilizarea h ărților tematice care faciliteaz ă analiza multicriterial ă.
Prin SSDS decidentul vizualizează locațiile aplic ării deciziei și impactul
acesteia prin furnizarea de informa ții spațiale.

9 GIS (Geographic Information System) – Sistem Informa țional Geografic, este un sistem pentru
crearea, stocarea, analiza, și afișarea de date spa țiale și atribute asociate care reflect ă lumea real ă.
24

Capitolul 2 – Asistarea deciziilor, sisteme suport pentru decizii – tablou general
Practic sistemelor GIS le re vine un rol semnificativ în arhitectura sistemelor
suport de decizii spa țiale: de organizare, prezentare și comparare a datelor și
informațiilor spaț iale.
După Joerin F. (2006), GIS pot intervini în procesul decizional în faza de
diagnostic pentru a declanș a acțiunile ș i în faza de ac țiune pentru construirea deciziei.
În figura 2.1 este prezentat ă interven ția GIS în procesul decizional și deci
implicit în SSDS.
Reprezentarea cartografică prin intermediul instrumentelor GIS poate contribui
la convingerea diferi ților actori implica ți în procesul decizional de necesitatea de a
acționa (faza de observare și evaluare în figura 2.1). Ea joac ă un rol important și în
elaborarea scenariilor și a variantelor de ac țiune (faza de adaptare în figura 2.1).
GIS intervin în diferitele faze ale procesului decizional ac ționând asupra
datelor cu care lucreaz ă SSD-ul, dup ă cum urmeaz ă:
• în faza de observare – colectarea datelor
• în faza de evaluare – tratarea datelor
• în faza de adaptare – gestiunea datelor
2.1.a
2.1.b
25

Capitolul 2 – Asistarea deciziilor, sisteme suport pentru decizii – tablou general
2.1.c
2.1.a – Fazele Procesului Decizional
2.1.b – Transformarea Informa ției
2.1.c – Integrarea diferitelor instrumente și tehnologii
Figura 2.1. Interven ția GIS în procesul decizional și în construc ția SSDS.
(preluare din Joerin F., 2006)
Argoubi, M. (2009), în teza de doctorat, utilizeaz ă tehnologia SSD pentru
rezolvarea unei prob leme de optimizare, combinând tehnologii de optimizare
(programare dinamic ă), inteligen ță artificial ă (rețele neuronale), sisteme de date
spațiale (GIS) și soluții moderne de programare orientat ă obiect. În figura 2.2 este
prezentată generic arhitectura SSDS realizat. În figur ă PDN reprezint ă componenta de
programare dinamic ă neuronal ă (combinarea program ării dinamice cu re țele
neuronale), iar SIG reprezint ă componenta de date spa țiale (GIS). Partea de interfa ță
cu utilizatorul și celealte componente al e SSD sau de integrare și interfațare au fost
realizate în mediul de dezvoltare Delphi.

Figura 2.2. Model de arhitectur ă SSDS (preluat din Argoubi, M., 2009)
26

Capitolul 2 – Asistarea deciziilor, sisteme suport pentru decizii – tablou general
SSD bazate pe Web furnizeaz ă suport decizional utilizând re țeaua Internet sau
Intranet, tehnologi a serviciilor Web și browsere Web. (Bhargava, H.K.; Power, D.J.;
Sun, D., 2007) constituind primele sisteme suport pentru deciz ii de grup (SSDG)
performante. SSDG sunt folosite în reț ea, ceea ce permite colaborarea între deciden ți
cu ranguri și puteri decizionale apropiate, afla ți la distan ță unul de altul, pentru a
rezolva o problem ă de decizie. Dac ă rangul și puterea de decizie a participan ților este
sensibil diferit ă atunci SSD-ul este de organiza ție (SSDO).
Integrarea tehnologiilor complexe enumerate anterior în construc ția SSD a
determinat apari ția unei clase noi de SSD-uri, a șa numitele sisteme suport pentru
decizie hibride (SSDH). Ele au constituit fundamentul a ceea ce numim azi Business
Intelligence (BI).
Sistemele pentru Business Intelligen ce (sisteme suport pentru inteligen ța
afacerilor) sunt sisteme de interpretare a datelor complexe, care permit managerilor s ă
i-a decizii în cuno ștință de cauză . Datele sunt analizate dup ă mai multe dimensiuni (tip
de produs, regiune ș i sezon de exemplu). Din ce în ce mai mult, informatica
decizională se apropie de inteligen ța afacerilor; un sistem informatic permite
cercetarea activ ă și exploatarea ansamblului de informa ții și cunoștințe strategice
esesnțiale pe care o întreprindere trebuie s ă le posede, dacă vrea să facă față
concurenței și să ocupe primul loc în sectorul s ău de activitate.
Sistemele Business Intelligence (BI) cuprind cele mai noi și performante
tehnologii suport pentru procesul decizional și acoperă toate resursele informa ționale
necesare fundamentă rii deciziilor, nu numai cele con ținute în cadrul depozitelor de
date.
Brândaș C. (2007) enumer ă obiectivele cele mai importante ale BI:
• colectarea și analiza unui volum foarte mare de date și informa ții extrase
fie din bazele de date opera ționale, fie din depozitel e de date ale organiza ției;
• obținerea unor previziuni privind in dicatorii strategici ai organiza ției;
• combinarea proceselor de managementul cuno ștințelor cu procesele
decizionale;
• exploatarea tehnologiilor suport pentru procesul decizional în vederea
obținerii unor informa ții complexe și competitive destinate managerilor.
În aceeași lucrare se propune o arhitectur ă conceptual ă pentru BI bazată pe
SSD (figura 2.3).
27

Capitolul 2 – Asistarea deciziilor, sisteme suport pentru decizii – tablou general

Figura 2.3. Arhitectura pentru BI bazat ă pe SSD-uri
(preluare din Brândaș C. 2007)

2.5. Avantaje și dezavantaje ale SSD

Avantajele și dezavantajele SSD-urilor au fost eviden țiate în numeroase studii
în literatura de specialitate10.
Avantaje:
• economie de timp în procesul decizional;
• îmbunătățirea capacit ății de luare a deciziilor și creșterea calit ății acestora;
• reducerea costurilor;
• avantaj competitiv;
• creșterea satisfac ției decidentului;
• îmbunătățirea comunică rii interpersonale;
• promovarea înv ățării continue;
• creșterea controlului organiza țional.
SSD poate crea avantaje pentru organiza ții și poate aduce beneficii acesteia, dar
construirea și utilizarea SSD poate conduce la re zultate negative în anumite situa ții. În
cazul SSD bazate pe date eforturile de dezvo ltare pot conduce la c onflicte între cei care
au acces la date, motivul fiind legat de căș tigarea accesului la date într-o m ăsură cât

10 Power, D.J. (2006); Udo, G.J.; Gu imares, T. (1994); Filip, F. (2007).
28

Capitolul 2 – Asistarea deciziilor, sisteme suport pentru decizii – tablou general
mai mare. Unii manageri din motive personale pledeaz ă pentru dezvoltarea unui SSD
specific, care poate aduce prejudicii altor manageri sau chiar organiza ției în ansamblu.
Dezavantaje:
• Supraîncărcarea cu informa ții a decidentului – de și acest lucru poate fi o
problemă, SSD ajut ă decidentul să organizeze și să utilizeze informa ția.
• Diminuarea statutului ma nagerului – teorie sus ținută de unii manageri care
susțin că SSD le va diminua statutul și îi forțează să facă muncă de funcționar. Aceast ă
percepție constituie un obstacol în implementarea SSD.
• Convingeri false – managerii care folosesc SSD pot să fie sau s ă nu fie
convinși de obiectivitatea deciziei lor. Este totu și greșit să credem c ă managerii care
folosesc SSD sunt mai obiectivi și mai raționali decât cei care nu folosesc SSD.
• Transferul de putere și ascunderea responsabilit ății – unii manageri trec o
parte din responsabiltatea lu ării deciziei c ătre SSD. Acest lucru este gre șit deoarece nu
calculatorul ia decizii, om ul este cel care decide.
• SSD este proiectat doar pentru un anumit scop (din motive de eficien ță) – nu
pot fi proiectate SSD-uri pentru toate tipurile de decizii.
• Documenta ție stufoasă și insuficient de bine structurat ă.
• Probleme de incompatibilitate la integrarea în sistemul informatic global al
organizației.

29

Capitolul 3 – Utilizarea SSD
Capitolul 3 – Utilizarea SSD

Utilizarea SSD-urilor determin ă alegerea unei solu ții adecvate din mulț imea
tehnologiilor și a tehnicilor de construire existente. Utilizarea este determinat ă de o
anumită categorie de utilizatori, de o anumit ă categorie de probleme decizionale și
poate determina schimb ări în modul de desf ășurare a activit ăților în cadrul
organizației, creînd obi șnuințe și nevoi noi.

3.1. Categorii de utilizatori ai SSD
Utilizatori ai SSD sunt acele persoane care opereaz ă direct la calculator dar și
cei care solicit ă și analizeaz ă alternativele furnizate de personalul cu rol de mijlocitor
în folosirea sistemului. Chiar dac ă, atunci când se vorbe ște despre utilizatorii direc ți ai
sistemelor suport pentru deci zii (SSD), se face distinc ție între decidenți și asistenții
acestora, ambele categorii de utilizatori particip ă la elaborarea unei decizii. Trebuie
precizat faptul c ă numai persoanele împuterni cite (care au autoritate și legitimitate) pot
valida și lansa spre execu ție o anumit ă soluție (decizia) și, prin urmare, poart ă
responsabilitatea pentru aceasta.
Trebuie fă cută deosebirea dintre elaborarea deciziei (decision-making) ș i
adoptarea deciziei (decision-taking) (Pettigrew, 1973, citat de Turton, 1991).
Prin urmare exist ă utilizatori care elaboreaz ă decizia și utilizatori care adoptă
decizia, f ără a fi neap ărat două categorii distincte în pr ocesul decizional (acela și
utilizator poate apar ține celor dou ă clase la momente de timp diferite pe parcursul
procesului).
SSD sunt folosite de toate persoanele, indiferent de nivelul de autoritate
ierarhică în cadrul organiza ției, care sunt împuternicite s ă rezolve probleme
decizionale.

Managerii și asistenții decizionali
În cazul deciziilor de foarte mare complexitate, utilizatorii nemijloci ți ai SSD
sunt, în primul rând, speciali știi (consilieri și consultan ți). Ei sunt chema ți să identifice
și să evalueze consecin țele mai multor alternative în scopul de a face recomand ări
utilizatorilor cu putere de decizie (Hogue, 1987) care ratific ă (Ginzberg, Stohr, 1982;
Wang, Courtney, 1984) solu țiile propuse de speciali ști.

30

Capitolul 3 – Utilizarea SSD
Apare o prim ă structurare în doua categorii di stincte a utilizatorilor SSD:
• Utilizatori deciden ți (managerii);
• Utilizatori asisten ți decizionali (ajutoare, consilieri, consultan ți; unii dintre
aceștia fiind exper ți – atât în problema decizională cât și în utilizarea SSD ca mijloc
informatic).
Așa cum se arat ă în figura 3.1 cele dou ă categorii pot constitui împreun ă o
echipă decizional ă ierarhică de suport.
Utilizatori
SSD Decidenți Asistenți
decizionali
Managerii
ƒ Inițiatori
ƒ Promotori Ajutoare
Consilieri
Consultanț i
ƒ Mijlocitori în folosirea SSD
ƒ Instructori în utilizarea SSD
ƒ Susținători ai SSD
Echipă decizional ă ierarhică de suport

Figura 3.1. Utilizatori ai SSD

Managerii sunt cei care determin ă declanșarea activit ăților decizionale. Dup ă
Minzberg (1991) mana gerii îndeplinesc:
1. roluri decizionale :
• întreprinz ător și planificator;
• compensator al perturba țiilor (coordonator);
• alocator de resurse (organizator);
• mediator.
2. rolurile informa ționale :
• monitor;
• diseminator al informa țiilor;
• purtător de cuvânt
• acumulator și prelucrător al informa țiilor;
• creator de informa ții.
31

Capitolul 3 – Utilizarea SSD
3. roluri interpersonale :
• reprezentare;
• lider;
• persoană de contact;
• adept;
• omolog.
În raport cu SSD ma nagerii pot avea unul sau mai multe din urm ătoarele roluri
(Filip, 2007 citând pe Keen, 1981; Hogue, 1987):
• solicitator al sistemului;
• aprobă introducerea SSD și resursele necesare, în procesele decizionale
din cadrul organiza ției;
• constructor al SSD;
• operator al SSD;
• beneficiar al SSD.
O clasă distinctă de manageri este alc ătuită din managerii de v ărf. Aceștia
folosesc solu ții informatice de tip SSD special dedi cate lor: sistemele OLAP (On Line
Analytical Processing), sistemele E SS (Executive Support Systems) sau EIS11
(Executive Information System).

Asistenții decizionali sunt apela ți în mod ocazional sau pot face parte dintr-o
echipă decizional ă ierarhică de suport. Pot de ține un rol important în construirea SSD
și în instruirea deciden ților.
Dintre asisten ții decizionali se remarc ă experții.

Clasificarea utilizatorilor deciden ți
Poate fi realizat ă după trei criterii (Filip, 2007):
i. numărul și nivelul de autoritate;
ii. poziția față de sistem;
iii. caracteristicile personale.

În figura 3.2 sunt prezentate cele trei categorii de utilizatori deciden ți.

11 EIS sunt ESS cu func țiuni restrânse
32

Capitolul 3 – Utilizarea SSD

1. Elemente de clasificare num ărul și nivelul de autoritate
1.1. O sin gur ă persoană
adoptă decizia
ƒ Decidenți individuali
ƒ Decidenți finali 1.2. Mai multe persoane particip ă la
luarea deciz iei
ƒ Grup decizional de omologi (peers)
ƒ Colectivitate decizional ă
ƒ Grup ierarhic organiza țional
2. Elemente de clasificare dup ă poziția față de
siste m
ƒ Decident-utilizator distant (hands off)
ƒ Decident-utilizator solicitant (requester)
ƒ De cident-utilizator nemijlocit (hands-on)
ƒ Decident-utilizator renascentist (renaissance)
3. Elemente de clasificare dup ă caracteristicile
pers onale
ƒ Trăsături de personalit ate
ƒ Decident-utilizator solicitant (requester)
ƒ Decident-utilizator nemijlocit (hands-on)
ƒ Decident-utilizator renascentist (renaissance)
Utilizatori
Decidenți

Criterii de
clasificare

Figura 3.2. Clasificarea utilizatorilor deciden ți

3.2. Tipuri de probleme a căror rezolvare implic ă utilizarea SSD
Problemele decizionale care implic ă utilizarea SSD pe ntru rezolvare sunt
probleme importante și complexe. Principala caracteristic ă a acestor probleme este
lipsa de structur ă (figura 3.3).

Soluție
Manager
Gradul de structurare al problemei
decizionaleStructurate Semi –
Structurate Nestructurate Soluție
Calculator So luție
SSD
Manager și calculator

Figura 3.3. Rezolvarea problemelor în func ție de structurabilitatea lor
33

Capitolul 3 – Utilizarea SSD
Problema structurabilit ății a fost deja prezentat ă în subcapitolul 1.2.
Clasificarea deciziilor .
Atributele ale problemelor bine structurate sunt:
• programabilitatea abord ării și a implement ării soluției;
• repetitivitatea apari ției;
• manifestarea în situa ții stabile (nu se impune rezolvarea în condi ții de
urgență și de penurie a informa țiilor necesare, ca urmare a experien ței similare
dobândite în trecut);
• lipsa unei presiuni cr eate de o importan ță sau de consecin țe posibile
excepționale ce ar necesita o aten ție deosebit ă.
Nestructurabilitatea unei probleme poate fi determinat ă de:
• o astfel de problem ă nu a mai fost întâlnită ;
• structura și natura problemei sunt neclare și complicate;
• problema este atât de important ă încât necesit ă o abordare pe măsură;
• rezolvarea trebuie f ăcută în condi ții de urgen ță care nu permit adunarea
informațiilor necesare clarific ării problemei, etc.
Sistemele suport pentru decizii sunt utilizate la rezolv area problemelor
semistructurate, ad ăugând structur ă acestora.

3.3. Moduri de utilizare a SSD
Utilizarea unui SSD se refer ă la:
• controlul utilizatorului;
• adaptarea din mers la situa ție și la caracteristicile utilizatorului;
• gradul de folosire pe parcursul fazelo r procesului de elaborare a deciziilor.
Încă de la început utiliz area SSD a fost legată de capacitatea sistemului de a
facilita adăugarea de structur ă (problemelor decizionale) în cea mai mare m ăsură
posibilă (Alter, 1981). Formularea lui Alter este nuan țată de Ginzberg și Stohr (1982)
înlocuind sintagma ” în cea mai mare m ăsură posibil ă” cu „ în măsura pe care
utilizatorul este dispus să o accepte ”. De aici deriv ă o caracteristic ă fundamentală a
utilizării SSD: controlului absolut al util izatorului asupra sistemului .
Consecințe ale controlabilit ății utilizatorului asupra sistemului:
• utilizatorul folose ște sistemul atunci c ănd are nevoie de suportul acestuia,
nu numai la momente prestabilite sau la ini țiativa sistemului (f ără a le exclude). În
34

Capitolul 3 – Utilizarea SSD
35funcție de evoluț ia lucrurilor și de informa țiile furnizate de sistem, utilizatorul poate s ă
schimbe cursul desf ășurării sesiunii de lucru sau chiar s ă o întrerup ă pentru a o relua
după propria voin ță;
• utilizarea SSD este personalizat ă – este necesar ca SSD s ă fie flexibil
pentru a se adapta la caracteristicile personale ale individului care utilizeaz ă sistemul
(decident sau asistent decizional).
Prin utilizarea SSD ad ăugarea de structur ă problemei nu este limitat ă numai la
o fază sau la o activitate Utilizarea SSD trebuie s ă servească la sprijinirea tuturor
fazelor procesului decizional (S prague, Carlson, 1982). Unele faze și activități (cele de
început ale procesului decizional) se preteaz ă mai bine decât altele la ad ăugarea de
structură cu ajutorul SSD.

3.4. Consecin țe ale utiliz ării SSD
Consecințele utilizării pot fi directe sau indirecte și pot avea efecte benefice sau
nefavorabile (figura 3.4).
Alte efecte în afara celor prezenta te în figura 3.4 mai pot fi men ționate:
• Automatizarea unor opera ții de rutin ă (efect pozitiv, ce are drept consecin ță
extinderea timpului disponibil pentru activităț i creative de proiectare ș i evaluare a
opțiunilor decizionale.
• Crearea premiselor pentru adoptarea unui nou stil decizional bazat pe o
abordare analitic ă (efect pozitiv).
• Pericolul încrederii excesive în informa țiile și soluțiile furnizate de SSD
(efect negativ, cu consecin țe legale privind responsabilitatea asum ării consecin țelor
deciziei adoptate).
Utilizarea sistemelor informatice în general și a SSD în particular ridic ă o serie
de probleme juridice și etice. Subiectul acesta a devenit important și s-a amplificat în
anii '80 când produse informatice bazate pe inteligen ță artificial ă au fost folosite pe
scară largă (ex.: sistemele expert, construite pentru a substitui exper ții umani).
Aspectele îndelung dezb ătute privesc proprietatea și acuratețea informa țiilor și a
cunoș tințelor stocate în sistem, protec ția vieț ii personale, drepturile de acces,
responsabilitatea consecin țelor utiliz ării sistemului.

Consecin țe ale utiliz ării SSD
Directe Indirecte
Pozitive
ƒ Creșterea capacit ăților decizionale
ƒ Mărirea productivit ății muncii
ƒ Obiectivizarea elabor ării deciziilor
ƒ Reducerea dependen ței de serviciile
experților
ƒ Evitarea erorilor și ambiguităț ilor de
comunicare
ƒ Stimularea adopt ării unui stil de lucru
nou
ƒ Promovarea tinerilor creativi și instruiți
Negative
ƒ Tendințe de izolare
ƒ Absolutizarea sistemului Pozitive
ƒ Afirmarea lucr ătorilor baza ți pe
cunoaș tere
ƒ Apariția unor ocupa ții noi
ƒ Noi modalit ăți de munc ă
(telelucru, echipe virtuale)
Negative
ƒ Depersonalizare
ƒ Favorizarea comodit ății
ƒ Desființarea unor locuri de munc ă Factorul
uman Organiza ția
Pozitive
ƒ Creșterea competitivităț ii
ƒ Structura aplatizat ă
ƒ Reprofilarea / apari ția unor noi
compartimente
Negative
ƒ Erodarea structurilor și a autorit ății
ƒ Creșterea importan ței aspectelor
financiare și cantitative

Figura 3.4. Consecin țele utilizării SSD

Capitolul 3 – Utilizarea SSD
Problemele s-au acutizat odat ă cu extinderea folosirii Internetului datorit ă
ușurinței cu care informa ția poate fi creat ă, preluată, pusă în circulaț ie, uneori sub
protecția anonimatului.
Legat de responsabilitate se pune prob lema stabilirii persoanei (sau a
persoanelor) care trebuie s ă dea socoteal ă atunci când efectele unei decizii care a fost
elaborată cu ajutorul unui SSD nu sunt cele a șteptate. O opinie ar fi c ă decidentul final
trebuie să fie cel care î și asumă responsabilitatea adopt ării deciziei. Filip, (2007)
consideră că ”ar fi corect ca r ăspunderea s ă fie atribuit ă în întregime decidentului
numai dac ă acesta și-a construit singur un SSD de aplica ție, folosind instrumente
informatice primare, a adoptat decizia f ără a fi influen țat de nici un asistent decizional
și a executat-o persona l”. Dacă nu se întâmpl ă așa (în marea majoritate a situa țiilor)
”responsabilitatea decidentului poate fi atenuat ă și partajat ă cu toți cei implica ți din
interiorul și din afara organiza ției”.

37

Capitolul 4 – Arhitectura SSD

Capitolul 4 – Arhitectura SSD

4.1 Arhitectura general ă a unui SSD

Conceptul arhitectura unui sistem informatic se refer ă la (Mallach, 2000):
¾ modul în care păr țile componente (hardware și software) sunt integrate;
¾ ce tipuri de sarcini sunt alocate fiec ărei componente;
¾ cum interac ționează păr țile componente, între ele;
¾ cum interac ționează sistemul cu mediul extern.
În cazul particular al SSD-urilor compone ntele acestora sunt proiectate în
funcție de tipul de SSD, contextul decizional, natura și gradul de dificultate al
problemelor decizionale.
O arhitectur ă minimală a unui SSD include (figura 4.1):
• componenta de management a modele lor de manipulare a datelor în
raport cu o situa ție specific ă;
• componenta de management a datelor;
• componenta de management a cuno ștințelor;
• interfața utilizator;
• utilizatorii SSD.

Figura 4.1. Arhitectura minimal ă a unui SSD
38

Capitolul 4 – Arhitectura SSD
Arhitectura general ă a unui SSD prin com ponentele sale trebuie s ă reflecte:
• baza de date (colec ții de baze de date) proprie sistemului (intern ă
organizației) la care se pot ad ăuga alte baze de date externe;
• modelul (colec ții de modelele) sist emului ce include ș i informa ții legate de
sursele de date;
• utilizatorii sistemului și informa ții despre aceș tia care ar putea afecta
utilizarea SSD-urilor;
• instrumentele software care permit utilizatorilor s ă acceseze baza de date și
baza de modelele (o parte dintre instrumente pot fi furnizate de c ătre baza de date prin
sistemul de gestiune al acesteia);
• instrumentele software de administrare a bazei de date și a bazei de modele
(utile administratorilor de sistem);
• platforma hardware ș i software-ul de sistem;
• programele care asigur ă interfața prin care utilizatorii acceseaz ă sistemul;
• infrastructura de comunica ție pentru interconectarea sistemelor (în special
în cazul sistemelor suport pentru decizii de grup);
• cultura organiza ției care implementeaz ă sistemul.
Arhitectura SSD-urilor are particularit ăți specifice fiec ărui tip în parte (ex.: un
SSD orientat c ătre modele, va avea o arhitectura cu o dezvoltare mai complex ă a
componentei de management a modele lor – utilizate pe ntru a genera ș i recomanda o
soluție la problema decizional ă; un SSD orientat c ătre date va avea o arhitectur ă în
care componenta de management al datelor va include facilit ăți suplimentare pentru
interogare, raportare, extragere de date, prelucrarea și filtrarea acestora, etc; un SSD de
grup va avea în arhitectura sa componente specifice comunic ării și mangementului de
grup).
În figura 4.2 este prezentată arhitectura unui SSD în abordarea clasic ă a lui
Turban și Aronson, 2001. Un astfel de SSD con ține:
o componenta de management al datelor – poate fi interconectat ă cu depozite
și magazii de date;
o componenta de management al modelelor – include și limbajul de modelare
pentru construirea modelelor. Confer ă capabilități analitice sistemului;
o componenta de management al bazei de cuno ștințe – Prin elemente de
inteligență artificială compleaz ă factorul decizional (managerul);
39

Capitolul 4 – Arhitectura SSD
o componenta de interfa ță – asigură comunicarea cu utilizatorii sistemului.

Figura 4.2. Arhitectura general ă a unui SSD
(adaptare dup ă Turban și Aronson, 2001)

4.2. Componenta de management al datelor

Pentru orice SSD subsistemul datelor compus din colecția de date (baze de
date sau magazii de date) și instrumentele de management și valorificare a datelor
(SGBD12 sau OLAP13) reprezint ă una din componentele esen țiale indifere nt de tipul
acestuia.
Datele sunt folosite fie direct pentru informarea utilizatorului fie constituie
intrări ale modelelor implementate în cadrul sistemului.
Filip, 2007 arată că în literatura de specialitate cuno ștințele descriptive
achiziționate sau produse în SSD sunt referite prin termenii date sau informații.
Diferenț ele care exist ă între cei doi termeni sunt dato rate gradului de prelucrare și
utilității pentru utilizator în executarea activit ăților.
Datele sunt urmele l ăsate de anumite st ări, situații, activități, judecăți, opinii,
procese de calcul care pot fi reprezentate sub forma unor numere, șiruri de caractere,
grafice, imagini în vederea colect ării, memor ării și prelucrării ulterioare. Luate ca
atare, datele nu au în mod necesar o semnificaț ie care să poată servi unei activit ăți
decizionale. (Filip, 2007)

12 SGBD – sistem de gestiune a bazei de date
13 OLAP – prelucrare analitic ă on-line
40

Capitolul 4 – Arhitectura SSD
Informațiile sunt date care au fost prelucrate ș i organizate, ceea ce le-a conferit
semnifica ție și valoare în contextul unor situa ții decizionale putând fi utilizate în
rezolvarea problemelor decizionale.
Se preferă folosirea termenului de date când se face referire la aspecte tehnice
ale SSD și a termenului de informa ții când sunt discutate și analizate aspecte care
privesc con ținutul semantic al cuno ștințelor descriptive.
Datele provin din diferite surs e (interne sau externe organiza ției) și pot fi
stocate în baze ș i depozite de date (având reprezent ări cantitative în general –
numerice). Informa țiile au cu prec ădere un caracter calitativ și se regăsesc în
documente electronice stocate fie în interiorul organiza ției fie în afara acesteia în
diferite locuri, accesibile grat uit sau contracost. (figura 4.3)

Figura 4.3. Componenta de management al datelor
(adaptare dup ă Turban și Aronson, 2001)
O deosebit ă importan ță prezintă subcomponenta de extragere și pregătire a
datelor în vederea utiliz ării. Odată cu multiplicarea și diversificarea surselor de date,
cu dezvoltarea noilor tehnologii în domeniul tehnologiei informa ției s-au dezvoltat
soluții de SSD cu arhitecturi complexe pentru Business Intelligence (BI)14. Aplicaț iile

14 Business Intelligence (BI) – termen propus de Horward Dresner, Gartner Group, 1989 (Power, 2002).
41

Capitolul 4 – Arhitectura SSD
de tip BI în general sunt SSD orientate c ătre date și documente integrate cu tehnologii
de comunicare, GIS, multimedia, etc.
Un alt aspect important cu referire la date este cel legat de calitatea acestora.
Pentru un SSD calitatea datelor afecteaz ă calitatea deciziei fina le care va fi luat ă de
către decidentul care-l folose ște.
Problemele care pot ap ărea ca urmare a calit ății slabe a datelor sunt:
• datele acumulate în sistem nu s unt consistente cu modul de desf ășurare a
activităților procesului decizional;
• datele sunt incore cte sau învechite;
• nu există datele necesare elabor ării deciziei întrucât nimeni nu s-a gândit c ă
ar fi necesare.
Datele de foarte bun ă calitate determin ă probleme legate de resursele financiare
mari necesare pentru achizi ția lor.
Ca și criterii de calitate trebuiesc avute în vedere:
• valabilitatea (corectitudine, acurate țe, certitudinea, credibilitatea);
• utilitatea (relevan ța, importan ța, semnifica ția, prospe țimea);
• calitatea reprezent ării (claritatea, consisten ța, conciziunea).

4.3. Componenta de management al modelelor

Baza de modele a SSD15-ului constă într-o colec ție de modele cantitative
preprogramate (exemplu: statistice, financ iare, de optimizare) organizate ca o singur ă
unitate.
În funcție de scopul urm ărit (înțelegerea situa ției decizionale, evaluarea
consecințelor eventualei aplic ări a alternativelor decizi onale, recomandarea unei
soluții) modelele pot fi:
• descriptive (explicative);
• predictive (simulare);
• prescriptive (optimizare).
În funcție de considerarea sau neconsid erarea variabilei timp în model :
• modele dinamice;
• modele statice.

15 Nu este exclus ă posibilitatea ca SSD s ă includă doar un singur model
42

Capitolul 4 – Arhitectura SSD
În funcție de gradul de certitudine :
• modele deterministe;
• modele stohastice (probabiliste).
În funcție de nivelul decizional :
• modele strategice (la nivelu l managementului executiv);
• modele tactice (la nivel mediu);
• modele operative (la nivel operational) .
În funcție de tipul de problem ă: (Power, 2002)
• modele pentru aplica ții financiar contabile (analiz ă de indicator i financiari,
planificare de bugete, etc.);
• modele de analiza deciziilor în vedere stabilirii celei mai bune alternative
(arbori de decizie);
• modele de prognoză (analiza seriilor de tim p, metode de regresie);
• modele de optimizare (planificare, al ocare resurse, transport, etc);
• modele de simulare (evaluare consecin țelor alternativelor decizionale).
Baza de modele este utilizat ă prin intermediul dicționarului bazei de modele de
către subsistemul de management al bazei de modele . Acesta la rândul s ău comunică
cu procesorul de modele care execut ă modelul. (figura 4.4)

Figura 4.4. Componenta de management al modelelor
(adaptare dup ă Turban și Aronson, 2001)
43

Capitolul 4 – Arhitectura SSD
Subsistemul de management al bazei de modele particip ă la îndeplinirea
următoarelor obiective:
• creează modelul folosind limbaje de programare, instrumente SSD
specifice îmreun ă cu alte elemente utilizate la c onstruirea modelelor (ex.: generatoare
de numere aleatoare pentru modele de simulare);
• actualizeaz ă modelele existente în baza de modele;
• gestioneaz ă datele modelelor;
• generează noi proceduri și rapoarte.
Procesorul de modele este utilizat pentru integrarea și executarea modelelor dar
și pentru acceptarea și interpretarea instruc țiunilor de modelare provenite de la
interfața cu utilizatorul. Integrarea m odelelor presupune combinarea opera țiilor de la
mai multe modele. Execu ția modelului este un proces controlat al rularii modelului
curent.
Dicționarul bazei de modele men ține integritatea și coerența bazei de modele.

4.4. Componenta de management al bazei de cuno ștințe
Este folosită de că tre SSD avansate pentru a furniza expertiza necesar ă pentru a
rezolva anumite aspecte ale problemei de decizie și pentru a îmbun ătăți funcționarea
altor componente ale SSD. Astfel de SSD-uri orientate c ătre cunoștințe mai sunt
denumite SSD inteligente sau de tip expert. (Filip, 2007)
Cunoș tințele pot juca roluri di verse ce constau în:
• exprimarea mesajelor într-un limbaj neprocedural și prelucrarea inteligent ă
a acestora;
• evaluarea și alegerea alternat ivei decizionale;
• crearea asistat ă a modelelor;
• alegerea și înlănțuirea algoritmilor de rezo lvare pentru probleme
structurate;
• evaluarea rezultatelor și sugerarea de modific ări ale unor parametri în
vederea recalcul ării soluției.
Un sistem cu o bază de cunoștințe este un sistem capabil s ă reproduc ă demersul
de rezolvare a unei probleme ca și un expert uman care se confrunt ă cu o problem ă
relevantă pentru competen ța sa.
Procesul de dezvoltare a unei baze de cuno ștințe (BC) se împarte în 5 etape:
1. Analiza datelor problemei de rezolvat;
44

Capitolul 4 – Arhitectura SSD
2. Specificarea cuno ștințelor;
3. Proiectarea BC;
4. Realizarea BC;
5. Verificarea, evaluarea și validarea BC.
Specificarea cuno ștințelor domeniului de aplicare (e tapa 2) constituie o etap ă
critică a procesului de dezvoltare a bazei de cuno ștințe (Duribreux, 1995). Ea
urmărește construirea unui model de ab stractizare de înalt nivel care s ă fie accesibil
grupului de actori implicați în dezvoltarea bazei de cuno ștințe.
Etapa specific ării cunoștințelor se înscrie într-un ciclu iterativ de achizi ție a
cunoș tințelor ai cărei actori principali sunt expertul și cogniticianul (inginerul de
cunoș tințe). Ciclu iterativ (figura 4.5) const ă în colectarea datelor de expertiz ă și
definirea modelului conceptual verificat și validat de expert (Mc Graw și Herbison-
Briggs, 1989). Este posibil astfel s ă se evite dezavantajele abord ărilor de dezvoltare
bazate pe realizarea de prototipuri.

Figura 4.5. Dezvoltarea bazei de cuno ștințe – specificarea cunoș tințelor
(adaptare dup ă Mc Graw ș i Herbison-Briggs, 1989)

Modelul conceptual permite inginerului de cuno ștințe o exprimare mai bun ă a
domeniului de expertiz ă. Acesta specifică metodele prin care baza de cuno ștințe
participă la rezolvarea problemelor.
Există trei metode de achizi ție a cunoștințelor:
¾ Metode empirice – achiziția empiric ă de cunoș tințe este realizat ă de către
un inginer de cuno ștințe care stabile ște o punte de leg ătură între expert și baza de
cunoș tințe. Aceste metode sunt bazat e pe comunicarea între expert și inginerul de
cunoș tințe.
45

Capitolul 4 – Arhitectura SSD
¾ Metode semiautomate : presupun extragerea cuno ștințelor unui expert cu
ajutorul unui editor inteligent16.
¾ Metode automate : presupun extragerea cuno ștințelor din c ărți cu ajutorul
unui program de scanare și înțelegere a textului sau din baze le de date prin tehnici de
învățare. Sisteme care utilizeaz ă această metodă funcționează fie prin recunoaș terea
scrisului de mân ă și înțelegerea limbajului natural, fie pornesc de la o baz ă de date de
exemple. În cea de-a doua situa ție, modul de achizi ție este numit înv ățare și are drept
scop să imite procesul natural de înv ățare al omului. Exist ă două abordări – abordarea
simbolică numită și învățarea simbolic ă automată , care își propune s ă achiziționeze în
mod automat cuno ștințele și o abordare conexionist ă bazată pe rețele neuronale.
În general, metodele semiautomate și automate nu permit dobândirea tuturor
cunoș tințelor necesare dezvolt ării bazei de cuno ștințe. În practic ă, o fază de achizi ție
empirică are ca scop completarea achizi ției de cuno ștințe. Acest proces de achizitie a
fost repede considerat ca fiind punctul slab al ingineriei cuno ștințelor. Colectarea
cunoș tințelor este acompaniat ă de o fază de structurare a cuno ștințelor în care diferite
categorii de cuno ștințe sunt eviden țiate.
În ultima etap ă a procesului de dez voltare bazei de cuno ștințe are loc
verificarea, evaluarea și validarea acesteia. Se are în ve dere verificarea domeniului de
competen ță al bazei de cuno ștințe și aptitudinea ei de a r ăspunde cerin țelor (Caulier
1997).
În figura 4.6 se prezint ă arhitectura simplificat ă a unui SSD expert precum și
locul bazei de cuno ștințe în această arhitectură . Tot în figura 4.6 este eviden țiat locul
inginerului de cuno ștințe și rolul acestuia în cadrul SSD expert.

16 Ex.: AQUINAS, o versiune extins ă a Expertise Transfer System (ETS), Boose, J.H. (1999) Expertise
transfer and complex problems: using AQUINAS as a knowledge-acquisition workbench for knowledge-
based systems International Journal of Human-Computer Studies , Volume 51, 2, Academic Press
46

Capitolul 4 – Arhitectura SSD

Figura 4.6. Model simplificat al SSD expert
(preluare din O'Brien, J.A.; Marakas, G., 2007)

4.5. Componenta de interfa ță și dialog cu utilizatorii
Componenta de de interfa ță și dialog cu utilizat orii este o component ă a
sistemului care permite comunicarea bidirec țională între sistem și utilizator.
Subsistemul de managment al interfe ței cu utilizatorul – SMIU (figura 4.7)
gestioneaz ă interacțiunile dintre utilizator și sistem.
Procesorul de limbaj natura l este un translator între limbajul intern al SMIU și
limbajul de nivel înalt al utilizatorului (fact or uman). Pe de o parte preia limbajul de
comandă al acțiunilor utilizatorului și-l converte ște în limbajul SMIU, iar pe de alta
parte transmite r ăspunsurile sistemului c ătre utilizator în limbajul de nivel înalt al
acestuia. În acest proces sunt implicate și periferice specifice pentru intrare/ie șire (ex.
tastatura la intrare respectiv ecran de afiș are la ieșire).
Acțiunile transmise sistemului, respectiv r ăspunsurile primite de c ătre utilizator
se pot realiza prin intermediul unei interfe țe grafice care este construit ă de că tre sistem
prin componentele sale specializate (procesorul de limbaj natural, sistemul de
management al interfe ței cu utilizatorul, perifericele de intrare ie șire împreun ă cu
programele driver aferente).
Interfața cu utilizatorul apar ține unui domeniu de studiu și dezvoltare denumit
interacțiunea om-calculator/ma șină (Human-Computer Interaction – HCI), care
cuprinde toate aspectele ce privesc proiectarea, implementarea și evaluarea
47

Capitolul 4 – Arhitectura SSD
interacțiunii dintre omul utilizator și sistemul informatic, inclusiv pe acelea care se
referă la fațetele ergonomice, psihologice, de metodologie a proiect ării etc.(Filip,
2007).

Figura 4.7. Componenta de interfa ță și dialog cu utilizatorii
(adaptare dup ă Turban și Aronson, 2001)

Accesul utilizatorului la resursele interne ale SSD, în timpul desf ășurării
activităților procesului de decizi e, este facilitat de c ătre Interfață. Dialogul cu SSD
constă într-o serie de interac țiuni și schimburi de mesaje între utilizator și sistem.
În majoritatea aplica țiilor informatice de tip SSD comunicarea utilizator-sistem
se face înc ă prin interfe țele unimodale, bazate pe interac țiunea vizual ă, prin
intermediul ecranului, tastaturii și al dispozitivelor de tip mouse . În ultima perioadă s-
au dezvoltat și interfețe avansate, bazate pe comunicarea multimedial ă și multimodal ă
(la SSD-urile complexe).

4.6. Componenta de comunica ție pentru SSD-uri

Filip, 2007 prezint ă importan ța și implicațiile pe care această component ă le
are asupra utiliză rii eficiente a SSD-urilor, asupra desf ășurării procesului decizional
asistat de SSD și arată faptul că un acces și o legătură de tip în orice moment și în orice
loc (any-time, any-place) între participan ții la adoptarea ș i implemetarea deciziilor
multiparticipant est absolut necesar ă și de dorit în cazul celorla lte tipuri de decizii.
48

Capitolul 4 – Arhitectura SSD
Comunicarea se poate realiza prin intermediul tehnologiilor moderne de
comunica ții (cu sau f ără fir – fixe sau mobile) și al echipamentelor de tip pager,
telefoane celulare, PDA, re țele de calculatoare.
Comunicarea între SSD-uri prin intermediul re țelelor de calculatoare se poate
realiza prin intermediul solu țiilor de tip client/server sau prin transmiterea de pachete
de date prin re țele ce func ționează pe principiul re țelei Internet, or ganizate pe baza
modelului TCP-IP.
Rețelele de tip Wireless asigur ă mobiltate componentelor SSD, în special
utilizatorilor acestuia. Re țelele Wireless func ționează pe baza standardelor IEEE
802.11 (cele de tip WiFi – Wireless Fidelity ), 802.16 (cele de tip WiMax (Worldwide
Interoperability for Microwave Access) , 802.15.1 (WPAN sau Bluetooth – Wireless
Personal Area Network).

4.6.1. Arhitectura client/server

Utilizarea arhitecturii de tip c lient – server are avantajul c ă este simplă , ușor de
implemetat, are costuri mici și aduce beneficii datorit ă partajării resurselor (hardware
și software) și a facilităților de comunicare.
Caracteristic acestei arhitecturi este faptul c ă există o singur ă entitate numit ă
server și mai multe entit ăți numite client care intr ă în comunica ție cu entitatea server
prin intermediul rețelei. Pentru a se putea realiza comuni carea trebuie ca atât clientul
cât și serverul s ă utilizeze acela și protocol (set de reguli st abilite pentru comunicare).
Caracteristicile serverului:
• este în permanen ță în așteptarea cererilor din partea clien ților;
• ascultă rețeaua ș i este gata s ă răspundă cererilor trimise de clien ți;
• dacă primește o cerere, o prelucreaz ă și trimite r ăspuns clientului care a
trimis cererea.
Caracteristicile clientului:
• este cel care iniț iază comunicarea;
• trimite cereri serverului;
• așteaptă să primeasc ă răspuns de la server.
În contextul SSD arhitectura client-server constituie o solu ție pentru SSD
complexe ce func ționează în organiza ții de mărime mică, medie care nu sunt localizate
geografic pe arii foarte mari.
49

Capitolul 4 – Arhitectura SSD
Serverul poate fi constituit din nucleul SSD (baza de date, baza de cuno ștințe,
baza de modele, etc.), iar clientii pot c onstitui diferite componente ale SSD cu
funcțiuni specifice activit ăților de introducere da te, interogare, afi șare rapoarte, etc.
Clienții ar putea fi personaliza ți pentru fiecare categorie de utilizatori participant ă în
procesul decizional.
În cazul organiza țiilor care se întind pe arii geografice mari, al SSD-urilor
avansate care utilizeaz ă tehnologii WEB și integreaz ă diferite tehnologii specifice
business intelligence consider c ă este mai potrivit ă o arhitectură pentru componenta de
comunicare bazat ă pe modelul TCP-IP.

4.6.2. Modelul TCP-IP de transmitere a datelor în re țea (Internet)

În cazul re țelelor de tip Intranet/Extranet-In ternet organizarea acestora se face
pe baza modelului TCP-IP (le voi numi în continuare re țele TCP-IP). Aria de acoperire
poate fi mică în cazul re țelelor LAN (re țele locale) sau poate ac operi întreaga suprafa ță
terestră (Internet).
Rețele TCP-IP ofer ă numeroase servicii utilizat orilor, servicii de care
beneficiaz ă și sistemele pentru suport al deciziei (SSD-urile hibride, de tip avansat în
mod special).
În cadrul re țelelor TCP-IP sunt utilizate protocoale specifice diferitelor sarcini
ce trebuiesc îndeplinite în re țea, din mul țimea acestora dou ă stau la baza acestei
arhitecturi:
• Protocolul TCP (Transmision Control Protocol);
• Protocolul IP (Internet Protocol).
Arhitectura TCP-IP este o arhitectură pe 4 niveluri (figura 4.8).
50

Capitolul 4 – Arhitectura SSD

Figura 4.8. Arhitectura TCP-IP
În contextul SSD modelul TCP-IP asigur ă protocoalele și serviciile de care
SSD are nevoie pentru a- și îndeplini cu succes misiunea pentru care a fost creat și
implementat. În actualul context al e xploziei serviciilor ba zate pe WEB tehnologia
SSD nu putea r ămâne izolat ă. Astfel au ap ărut SSD inteligente care integreaz ă la un
nivel ridicat tehnologiile de comunicare orientate c ătre WEB și tehnologiile
inteligenței artificiale (f igura 4.9, figura 4.10).

Figura 4.9. Arhitectura SSD orientat c ătre servicii WEB
(preluare din O'Brien, J.A.; Marakas, G., 2007)
51

Capitolul 4 – Arhitectura SSD

Figura 4.10. Portal cuno ștințe de întreprindere bazat pe servicii WEB
(preluare din O'Brien, J.A.; Marakas, G., 2007)

4.7. Componenta hardware pentru SSD
Componenta hardware a SSD afecteaz ă funcționalitatea și utilizarea sistemului.
Alegerea hardware-ului poate fi f ăcută înainte, în timpul, sau dup ă proiectarea software
a SSD.
Ca și elemente hardware practica a ar ătat că hardware-ul pentru SSD cuprinde
o paletă largă de opț iuni:
• servere de organiza ție ;
• stații de lucru;
• calculatoare personale;
• sisteme client / server;
• periferice dedicate;
• soluții pentru restaurarea și salvarea datelor de capacit ăți mari.
Puterea și capacitățile rețelei World Wide Web au un impact dramatic asupra
SSD și aupra hardware-ului dedicat SSD. Acest lucru se reflect ă prin:
• hardware dedicat proceselor de comunicare și colaborare;
• hardware dedicat pentru securitatea re țelei;
• hardware specializat pentru stocarea datelor și partajarea acestora în re țea;
• surse de alimentare inteligente cu monitorizare prin re țea;
52

Concluzii

Concluzii

Lucrarea Sisteme suport al deciziei; is toric, rezultate actuale, tradi ție și
dezvoltare ș i-a propus s ă facă o retrospectiv ă a domeniului.
Sistemele pentru suportul deciziei (SSD) au ca obiectiv s ă ofere sprijin pentru
luarea deciziilor în cazu l problemelor complexe, nestructurate sau semistructurate.
Conceptul de SSD de la apari ție (anii 70) și până în prezent a cunoscut
numeroase transform ări care au fă cut ca SSD s ă constituie ast ăzi sisteme foarte
complexe.
SSD este un sistem informatic integr at special conceput pentru procesul
decizional, care este destinat managerilor. Difer ă de sistemul de informa ții pentru
manageri, deoarece funcț ia sa principal ă nu este de a oferi numai informa ții, ci și
instrumentele de analiz ă necesare pentru luarea deciziilor.
SSD actuale sunt sisteme complexe de asistarea deciziilor ce includ
tehnologiile momentului în ceea ce priveș te organizarea datelo r (depozite de date și
tehnologia OLAP) și a cunoștințelor (baze de cuno ștințe și baze de reguli), tehnologii
de comunicare bazate pe Web (ser vicii Web), utilizarea datelor spa țiale (integrarea
sistemelor GIS în SSD), utilizarea inteligen ței artificiale (integrarea agen ților
inteligenți, a reț elelor neuronale în SSD).
Integrarea tehnologiilor complexe enumerate anterior în construc ția SSD a
determinat apari ția unei clase noi de SSD-uri, a șa numitele sisteme suport pentru
decizie hibride (SSDH). Ele au const ituit fundamentul a ceea ce numim azi Business
Intelligence (BI).
Sistemele Business Intelligence (BI) cuprind cele mai noi și performante
tehnologii suport pentru procesul decizional și acoperă toate resursele informa ționale
necesare fundamentă rii deciziilor, nu numai cele con ținute în cadrul depozitelor de
date ale întreprinderii.
În actualul context al exploziei servic iilor bazate pe WE B tehnologia SSD nu
putea ră mâne izolat ă fapt confirmat de apari ția SSD inteligente care integreaz ă la un
nivel ridicat tehnologiile de comunicare orientate c ătre WEB ș i tehnologiile
inteligenței artificiale.

53

Bibliografie

Bibliografie

Alter, S. (1981). ” Transforming DSS jargon into principles for DSS sources”.
Proceedings DSS’81. Atlanta, Georgia.

Alter, S. (1980 ). Decision Support Systems: Cu rrent Practice and Continuing
Challenge . Addison – Wesley, Reading, MA.

Alter, S. (1977). ”A taxonomy of Decision Support Systems”. Sloan Management
Review , 19 (1), 9-56.

Argoubi, M. (2009). Optimisation de la Gestion d’un Réseau Hydrographique en
Périodes de Crues . Thèse de doctorat, EC Lille

Bellut, S. (2002). Les processus de la décision: Démarches, méthodes et outils, Ed.
AFNOR, Paris, ISBN 2-12-475054-2

Berchet, C. (2000). Modélisation pour la simulation d’un système d’aide au pilotage industriel , Thèse de doctorat, INP de Grenoble.

Bhargava, H.K.; Power, D.J.; Sun, D. (2007) . ”Progress in Web-based decision support
technologies”. Decision Support Systems . Volume: 43 Issue: 4, 1083-1095

Biswas, G., M.; Oliff, A.S. (1988). ”A n expert DSS for production control”. Decision
Support Systems , 4, 235-248.

Bîzoi, M. (2007). Sisteme suport pentru decizii . Referat doctorat. Academia
Română, Institutul de cercet ări pentru inteligen ța artificial ă.
http://www.racai.ro/referat_1_Bizoi_web.pdf.

Boldur-Lățescu, G. (1992). Logica decizională și conducerea sistemelor . Editura
Academiei Române, Bucure ști

Boldur, G. (1973). Fundamentarea complexă a procesului decisional . Ed.
Științifică, București.

Bonczek, R.H.; Holsapple, C.W.; Whinston, A.B. (1984). ”Developments in Decision
Support Systems”. Advances in Computers, vol. 23, 141-175.

Bonczek, R.H.; Holsaple, C.W.; Whinston, A.B. (1981). Foundations of Decision
Support Systems . Academic Press, New York.

Brândaș, C. (2007). Contribu ții la conceperea, proiectarea și realizarea sistemelor
suport de decizie. Teză de doctorat Universitatea ”Babe ș – Bolyai”, Cluj-Napoca.

Caulier, P. (1997) Méthodologie de capitalisation et de réutilisation des
connaissances pour l'aide à la supervision des procédés automatisés complexes:
54

Bibliografie
application à la supervision du traffic téléphoniques de l'Ile de France. Thèse de
Doctorat en Automatique, Un iversité de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis, 1997.

Chen, Y.S. (1988). ”An entity – relationshi p approach to DSS and expert systems”.
Decision Support Systems , 4, 124-234.

Churchman, C.W. (1968). Challenge to Reason . McGraw-Hill, New York.

Clemen, R.T. (1996). Making Hard Decision. An Introduction to Decision
Analysis . 2nd Edition. Duxbury Press, Belmont.

Dahr, V.; Stein, R. (1997). Intelligent Decision Support Systems Methods. The
Science of Knowledge Work . Prentice Hall, Upper Sa ddle River, New Jersey.

Davis, G.B. (1974). Management Information System s: Conceptual Foundations,
Structure and Development . McGraw-Hill, New York.

DEX (1998). Dicționarul explicativ al limbii române , Academia Român ă, Institutul
de Lingvistic ă ”Iorgu Iordan”, Editura Univers Enciclopedic, Bucure ști

Donciulescu, D. A. (1998). Sisteme Suport pentru Decizie în Conducerea
Producției. Teză de doctorat, Universitatea ”Politehnica”, Bucure ști, Fac. Automatic ă.

Dumarest, M. (2001). ”Technology and Policy in Decision Support Systems”. White
Paper. Decision Poin t Applications Inc. , Beaverlon, Oregon.

Duribreux, C. M. (1995) MODESTI: vers une méthodologie interactive de
développement de systèmes à base de connaissances . Thèse de Doctorat, Université
de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis.

Dutta, A. (1996). ”Integrating AI and optim isation for decision support: a survey”.
Decision Support Systems 18, 217-226.

Filip, F.G. (2007). Sisteme suport pentru decizii. Edi ția a II-a, rev ăzută și adă ugită.
Editura Tehnic ă , București.

Filip, F.G. (2005). Decizie asistat ă de calculator: decizii, deciden ți, metode de baz ă
și instrumente informatice asociate . Editura Tehnică , București.

Filip, F.G. (2004). “Sisteme suport pent ru decizii: o încercare de istorie”. Revista
Informatic ă Economic ă, nr. 1(29)/2004, 5-11.

Filip, F.G. (2002). Decizie asistat ă de calculator: decizii, deciden ți, metode ș i
instrumente de baz ă. Editura Expert și Editura Tehnic ă , Bucureș ti.

Filip, F.G. (1992). Systems analysis and expert systems techniques for decision
making . Computational Systems Analysis: Topics and Trends (A.Sydow, Ed.).
Elsevier Sci. Publishers, Amsterdam, 285-305.

55

Bibliografie
Filip, F.G.; Roberts, P. D.; Zhang, J. (1992). ”Combined numeric – knowledge based
hierarchical control”. Studies in Informatics and Control – SIC part II: process
scheduling and coordination. 1 (4), 267-283.

Filip, F.G.; Donciulescu, D.A.; Socol, I. (1990). Mixed knowledge – based control
for real – time scheduling at the Shop floor level . Preprints, 11th IFAC World
Congress, Tallin, vol.2, 68-73.

Filip, F.G. (1988). Operative decision making in the process industry . Preprints,
12th World Congress, IMACS ’88, Paris, vol.IV, 523-528.

Filip, F.G.; Donciulescu, D.A.; Neagu, G. (1983). ”Job scheduling optimization in
real-time production control”. Computers in Industry , 4(4), 395-403.

Filip, F.G. (1981). Contribu ții la conducerea ierarhizat ă a proceselor complexe .
Teză de doctorat. Inst. Politehnic Bucure ști.

Filip, F.G. (1976). Conducerea în timp real a proceselor de produc ție discrete . Al
doilea simpozion Informatică și conducere, Cluj-Napoca, aprilie.

Fishburn, P.C. (1964). Decision and Value Theory . John Wiley, New York.

Geritty Jr., T.P. (1971). ”The desi gn of man-machine decision systems”. Sloan
Management Review , 12 (2), Winter, 59 – 75.

Ginzberg, M.J.; Stohr, E.A. (1982). ”D ecision support systems: issues and
perspectives”. Decision Support Systems . North Holland, Amsterdam, 9-27.

Gorry, G.A.; Scott-Morton, M.S. (1971). ”A framework for management information
systems”. Sloan Management Review , 13 (1), 55-70.

Grace, B.F. (1976). ”Training Users of Decision Support System”. IBM Research
Report RJ 1790, IBM Thomas J. Watson Research Laboratory.

Gray, P. (1996). Visual IFPS/Plus for Business. Prentice Hall, Englewood Cliffs,
New Jersey.

Gray, P.; Numamaker, J.F. (1993). Group decision support systems . Sprague,
Watson Eds. (1993), 309-326.

Gupta, J.; Forgionne, G., Mora, M. (2006). Intelligent decision-making support
systems: foundations, applications and challenges. (Decision engineering) .
Springer-Verlag London Limited

Guran, M.; Filip, F.G.; Donciulesc u, D. si Neagu, G. (1983). Sistemul suport pentru
decizii- un model de dezvolta re a sistemelor informatice . BRI IV(5), 7-18.

Hogue, J.T. (1987). ”A framework for the ex amination of management involvement in
decision support systems”. Journal of Management Information Systems , 4 (1), 96-
110
56

Bibliografie

Holsapple, C.W.; Whinston, A.B. (1996). Decision Support Systems. A Knowledge-
based Approach . West Publishing Co. , Minneapolis.

Houdeshel, G.; Watson, H. (1987). The management and decision support system
at Lockheed – Georgia . MIS Quarterly, 11 (1) (March)

Humphrey, P.; Bannon, L.; McCosh, A.; Migl iarese, P.; Pomerol, J.C.E. (1996).
Implementing Systems for Supporting Management Decisions: Concepts,
Methods and Experiences . Chapman & Hall, London.

Inmon, W.H. (1993, 2002). Building Data Warehouse . John Wiley & Sons. New
York.

Ioniță, A. (2005). ”Geographic Information System as Smart Tools for Business
Intelligence”, Economy Informatics , nr. 1-4, 5 –9

Joerin, F. (2006). Outils géomatiques pour la prise de décision territoriale. Bilan et
apprentissages de quelques expériences . Présentation au Jacques Cartier
«Développement Durable et Systèmes d'Info rmations Environnementales», Université
Lumière Lyon 2
http://www.adt.chaire.ulaval.ca/documents /EntretiensJacquesCar tier2006_Presentation
FlorentJoerin.pdf

Keen P.G.W.; Scott Morton, M. (1978). Decision Support Systems: An
Organizational Perspective . Addison-Wesley. Reading, MA.

Kirkwood, C.W. (1998). Strategic Decision Making; Multiobjective Decision
Analysis with Spreadsheets . Duxbury Press, Belmont.

Klein, M.; Methlie, L.B. (1995). Knowledge – based Decision Support Systems with
Applications in Business . John Wiley & Sons, Chichester, London.

Laborie, F. (2006). Le concept de salle de décision collective et son application aux
processus complexes EADS . Thèse de doctorat, Université Paul Sabatier de Toulouse.

Licklider, J.C.R. (1960). ”Man – computer symbiosis”. IRE Transactions on Human
Factors in Electronics , HFE 1, 4-10.

Little, J.O.C. (1970). ”Models and managers: the concept of a decision calculus”.
Management Sci ., 16 (8), 446-485.

Longueville, B. (2003). Capitalisation des processus de décision dans les projets
d’innovation: application à l’automobile , Thèse de doctorat, École Centrale Paris.

Mallach, E.G. (2000). Decision Support and Data Warehouse Systems , Irwin
McGraw-Hill, Boston.

Marakas, G.M. (2003). Decision Support Systems and Megaputer . Prentice Hall,
Upper Saddle River, New Jersey.
57

Bibliografie

Mc Graw, K.L.; Herbison-Briggs, K. (1989). Knowledge acquisition: principles and
guidelines , Prentice-Hall, Englewoods Cliffs, New-Jersey, USA.

Minzberg, H. (1991). Planning on the left side and managing on the right. Creative
Management , Jane Henry ed. Sage Publications, London, 58-70

Minzberg, H. (1980). The Nature of Managerial Work. Prentice Hall, Englewood
Cliffs, New Jersey.

Minzberg, H.; Raisinghani, D.; Theoret, A. (1976). ”The structure of unstructured
decision processes”. Administrative Science Quartely , vol. 21, June, 246-275

Mocean, L. (2004). ”Considera ții privind sistemele de asistare a deciziilor (SSD)”.
Revista Informatic ă Economic ă, nr. 1 (29)/2004, 20-24.
http://revistaie.ase.ro/content/29/Mocean.pdf

O'Brien, J.A.; Marakas, G. (2007). Management Information Systems with
MISource , 8th ed. Boston, McGraw-Hill, Inc.

O’Brien, J. (1999). Management Information Systems, Managing Information
Technology in the Internetworked Enterprise . Irwin McGraw Hill Burr Ridge

Pettigrew, A.M. (1973). The Politics of Organisational Decision Making , Tavistock,
Harper & Row Publishers, USA

Power, D.J., 2007. ”A Brief Histor y of Decision Support Systems”.
DSSResources.COM, World Wide Web,
http://DSSResources.COM/history /dsshistory.html, version 4.0

Power, D.J. (2006). "What are the advantages and disadvantages of computerized decision support?" DSS News , Vol. 7, No. 24, November 19
http://dssresources.com/faq/index.php?action=artikel&id=130

Power, D.J. (2003). A Brief History of D ecision Support Systems . DSS Resources
COM/ World Wide Web. ( http://dssresources.com ).

Power, D.J. (2002). Decision Support Systems: Concepts and Resources for
Managers . Quorum Books, Westport, Connecticut.

Power, D.J. (2000). Decision Support Systems Glossary . DSS Resources COM/
World Wide Web. ( http://dssresources.com ).

Rădulescu D.; Gheorghiu, O. (1992). Optimizarea flexibil ă asistată de calculator.
Editura Științifică, București.

Rockart, J.F. (1979). ”Chief executiv es define their own data needs”. Harvard
Business Review , 67 (2). March-April, 81-93.

Sauter, V.L. (1997). Decision Support Systems . John Wiley & Sons
58

Bibliografie

Scott Morton, M.S. (1967). Computer – Driven Visual Display Devices: Their
Impact on the Management Decision-Making Process . Doctoral Dissertation,
Harvard Business School.

Seguy, A. (2008). Décision collaborative dans les systèmes distribués. Application
à la e-maintenance . Thèse de doctorat. L’Institu t National Polytechnique de
Toulouse.

Sen, A.; Biswas, G. (1985). ”DSS: an expert systems approach”. Decision Support
Systems, 1, 197-204.

Simon, H. (1977). The New Science of Management Decisions . Prentice Hall,
Englewood Cliffs, New Jersey.

Simon, H. (1960). The New Science of Management . Harper & Row , New York.

Singh, M.G. (1988). ”Recent advances in de cision technologies for management”.
Systems Analysis and Simulation . Akademie Verlag, Berlin, 412-418.

Spradlin, T. (1997). A Lexicon of Decision Making . Decision Analysis Society –
DAS ( http://faculty.fuqua.duke.edu/daweb/lexicon.htm ;
http://decision-analysis.society.i nforms.org/Field/FieldLexicon.html ).

Sprague Jr., R.H.; Carlson, E. D. (1982). Building Effective Decision Support
Systems. Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey.

Sprague Jr., R.H. (1980). A framework for the developm ent of decision support
systems . MIS Quarterly, 4 (4).

Sprague Jr., R.H.; Watson, H.J. (1975). ”MIS concepts. part.2.” Journal of Systems
Management , (February), 35-40.

Stănciulescu, F. (1986). Principles of modelling and simulation of large-scale and
complex systems: applications to ecology . Syst. Anal. Model. Simul. 3 (15), 409-
429.

Swanson, E.B.; Culnan, M.J. (1978). Document – based syst ems for management
planning and control: a classi fication survey and assessment . MIS Quarterly, 2 (4)
(December), 31-46.

Turban, E.; Aronson, J.E. (2001). Decision Support Systems and Intelligent
Systems, 6th edition, Prentice Hall, New Jersey.

Turton, R. (1991). Behavior in the Business Context . Chapman and Hall. University
and Professional Division, London.

Udo, G.J.; Guimares, T. (1994). "Empirical ly Assessing Factors Related to DSS
Benefits." European Journal of Information Systems , July 1994

59

Bibliografie
Wang, M.S.Z.; Courtney Jr., J.F. (1984). ”A conceptual architecture for generalized
DSS software”. IEEE Transactions on Syst . MAn an Cybern., SMC-14 (5), 701-
711

Welp, M. (2001). ”The use of decision suppo rt tools in partic ipatory river basin
management”. Physics and Chemistry of the Earth , Part B: Hydrology, Oceans and
Atmosphere, 26, 7-8, 535-539

***Raportul de cercetare (2005). Instrumente, ghiduri și indicatori pentru
integrarea aspectelor de medi u în politicile agricole, de gestiune a apei în mediul
rural și forestiere: de la abord ările top-down la implicarea comunit ăților locale.
Program de Cercetare MENER – Politehnica, Contract nr. 615/03.10.2005,
http://www.icpa.ro/TOGI/

60

Lista figurilor

Lista figurilor

Figura 1.1. Fazele procesului decizional dup ă H. Simon
(adaptare dup ă Gupta, J.; Forgionne, G., Mora, M., 2006) 07

Figura 1.2. Modelul Cauvin (adaptare dup ă Seguy, 2008) 14

Figura 1.3. Modelul procesului de decizie colaborativ ă
(adaptare dup ă Laborie, 2006) 14

Figura 2.1. Interven ția GIS în procesul decizional și în construc ția SSDS.
(preluare din Joerin F., 2006) 25,26

Figura 2.2. Model de arhitectur ă SSDS (preluat din Argoubi, M., 2009) 26

Figura 2.3. Arhitectura pentru BI bazat ă pe SSD-uri
(preluare din Brânda ș C. 2007) 28

Figura 3.1. Utilizatori ai SSD 31

Figura 3.2. Clasificarea u tilizatorilor deciden ți 3 3

Figura 3.3. Rezolvarea problemelor în func ție de structurabilitatea lor 33

Figura 3.4. Consecin țele utilizăr i i S S D 3 6

Figura 4.1. Arhitectura minimal ă a unui SSD 38

Figura 4.2. Arhitectura general ă a unui SSD
(adaptare dup ă Turban ș i Aronson, 2001) 40

Figura 4.3. Componenta de management al datelor
(adaptare dup ă Turban ș i Aronson, 2001) 41

Figura 4.4. Componenta de management al modelelor
(adaptare dup ă Turban ș i Aronson, 2001) 43

Figura 4.5. Dezvoltarea bazei de cuno ștințe – specificarea cuno ștințelor
(adaptare dup ă Mc Graw ș i Herbison-Briggs, 1989) 45

Figura 4.6. Model simplificat al SSD expert
(preluare din O'Brien, J.A.; Marakas, G., 2007) 47

Figura 4.7. Componenta de interfa ță și dialog cu utilizatorii
(adaptare dup ă Turban ș i Aronson, 2001) 48

Figura 4.8. Arhitectura TCP-IP 51

Figura 4.9. Arhitectur a SSD orientat c ătre servicii WEB
(preluare din O'Brien, J.A.; Marakas, G., 2007) 51

Figura 4.10. Portal cuno ștințe de întreprindere ba zat pe servicii WEB
(preluare din O'Brien, J.A.; Marakas, G., 2007) 52
61

Lista tabelelor

Lista tabelelor

Tabelul 1.1. Modele pentru pro cesul de decizie 11, 12, 13

Tabelul 2.1. Clasificarea SSD (Filip, 2007) 24
62