Fundamentarea Procesului Decizional cu Ajutorul Sistemelor Informatice de Asistare a Deciziei

Abstract

Decisions result from an interaction between multiple functional systems acting in parallel to process information in very different ways, each with strengths and weaknesses.

Decisions to invest in information systems are made by many organisations on a very regular basis. Such decisions can vary from quickly identifying the problem, screening options and choosing a solution in a very straightforward way, to very extensive and repeated search, screen, design and negotiation activities that can take many years.

The role of Management Information Systems is described and analyzed in light of its capability for decision making. Decision making process and its impact on top level management in a business organization is explained with an emphasis on automated decision making.

System, according to Kumar, refers to “A set of elements joined together for a common objective.” More often than not, business systems normally consist of smaller systems, known as subsystems, which all function towards ensuring efficacy of the large systems. As a matter of fact, systems vary from one organization to another depending on the nature of organizational operations, size of the businesses and organizational priorities among many other salient factors.

Based on the foregoing definitions, Management Information Systems refers to a system that uses information in order to ensure apt management of businesses.

Consequentially, a good management of information systems leads to good decision-making in business just in the same way poor management leads to poor decision making.

Preliminarily, it is inherent to state that decision making is an integral part of any business. This is because a majority of operations in an organization revolve around decisions made by the management and other key stakeholders in the organization. And in order for decision to be made adequately, it is vital for there to be a good information system since decisions are based on information available.

“The quality of managerial decision-making depends directly on the quality of available information” and the managers should therefore cultivate an environment that encourages the growth and viable sprouting of quality information.

Finally, it is vital to remember that improvement in decision making is fundamentally meant to ensure customer satisfaction while businesses continue to flourish in success. All strategies should therefore be tailored in a way that the above business goals are achieved.

Decision support systems for users without modeling expertise require domain-specific modeling knowledge to translate between conceptual and mathematical problem views. In complex, dynamic decision situations using multiple model types, the system must create and modify individual models to reflect changing conditions and assumptions, maintain consistency among different models in the same decision situation and allow communication among models for their complementary use, all without relying on user expertise. This paper describes a system for debt decision support which flexibly formulates and integrates optimization and simulation modeling and heuristic reasoning for non-expert users through an object-oriented, domain-specific knowledge base. Stable domain relationships and mathematical procedures are encapsulated in domain object classes; domain object instances are combined to form common model representations manipulated by operators specific to each model type. The approach is applicable in domains in which stable entities and interactions exist and in which model flexibility results from varying combinations of entities – conditions which are found in many financial and other business modeling situations.

MOTIVATIA SI METODOLOGIA CERCETARII

Managementul a fost considerat o artă având la bază creativitate, judecată, intuiție, experiență și cunoștințe dobândite mai mult prin încercări și erori decât prin metode cantitative susținute de o abordare științifică. Mediul economic, social și politic în care se iau în prezent deciziile manageriale se caracterizează printr-o dinamică pronunțată și continuă în care tehnologiile avansate devin un determinant major al stilului de viață uman.

Pentru managerii actuali numărul căillor de acțiune posibile poate fi foarte mare, gradul de incertitudine poate face foarte dificilă previziunea consecințelor luării unei decizii, efectele unor erori în luarea deciziei ar putea fi dezastruoase datorită complexității operațiilor și reacțiilor în lanț pe care aceste erori pot să le cauzeze.

În desfășurarea proceselor decizionale poziția centrală este ocupată de intuiția și judecata umană dar metodele în care caracterul calitativ predomină necesită și efectuarea unei analize a datelor. Principalele tehnologii informatice menite să susțină activitățile decizionale care presupun analiza datelor sunt: depozitarea datelor, prelucrarea analitică on-line precum și mineritul datelor și descoperirea cunoștințelor.

Elaborarea deciziilor reprezintă un proces continuu de corelare și armonizare a obiectivelor cu resursele, decizia reprezentând rezultatul prelucrării informațiilor de către o persoană sau un grup de persoane. Elaborarea deciziilor reprezintă esenta funcției de conducere.

Nivelul de informare a managerilor este unul din aspectele principale ce caracterizează derularea procesului decizional și de cele mai multe ori fie există un deficit de informație, fie informația în sine este dificil de obținut. Prin urmare, este responsabilitatea managerilor să acționeze în așa fel ca în momentul în care colectează informații să ia în considerare toate sursele disponibile din interiorul sistemului informațional al companiei sau din exteriorul acestuia. La fel de importante sunt procesele care oferă suport pentru prelucrarea informațiilor, proncipalul scop al acestora reprezentându-l eficientizarea fluxului informațional.

O definire corectă a problemei decizionale, presupune o strânsă colaborare între executantul și beneficiarul cercetării, în multe situații simpla colaborare dintre aceștia nefiind suficientă. Identificarea problemei reale cu care se confruntă întreprinderea, constituie un demers ce se bazează pe informație. Absența informației necesare, impune realizarea unor cercetări exploratorii, care să permită identificarea și mai bună înțelegere a coordonatelor problemei decizionale cu care se confruntă întreprinderea.

Lipsa informațiilor suficiente, superficialitatea manifestată de către decidenți față de această etapă a cercetării, lipsa experienței cercetătorului, dorința de a depăși într-un timp cât mai scurt această primă etapă, sunt factori care pot genera definirea greșită a problemei decizionale. În cele mai multe situații definirea problemei decizionale se bazează exclusiv pe o evaluare a simptomelor înregistrate; în absența unor informații suplimentare, existând riscul ca problema astfel definită, să nu coincidă cu problema reală.

Pentru a asigura elaborarea de variante decizionale viabile și evaluarea corectă a fiecărei în parte, decidenții trebuie să dovedească un înalt grad de competență astfel încât, rezultatele obținute în urma aplicării unei variante în practică, consecințele reale să nu difere de cele evoluate decât în proporții acceptate. Cu cât diferența dintre rezultatele reale și cele evoluate este mai mare, cu atât se impune ca într-un termen cât mai scurt să se inițieze decizii de corecție.

Rezolvarea problemelor decizionale cu implicații asupra rezultatelor economice și sociale ale unităților economice presupun eforturi umane și materiale semnificative din partea managerilor. Aceste eforturi se concretizează în efectele pozitive care se înregistrează în economia unității.

Se poate aprecia ca ordonarea activităților într-o succesiune logică pe etape este de mare importanță pentru obținerea unor performanțe economice estimate de managerul unității economice. Sistemele de suport al deciziei reprezintă o clasă de sisteme informatice create pentru a ajuta personalul de conducere să extragă informații utile din datele neprelucrate, documente, experiența personală și din modelele teoretice în scopul identificării și rezolvării problemelor apărute în procesul de luare a deciziei.

Ca urmare a multiplelor metode de luare a deciziilor și a gamei largi de domenii în care se aplică, conceptul de sistem de suport al deciziei este foarte larg. A lua o decizie înseamnă a selecta una din alternative pe baza estimării valorice a alternativelor. Asta înseamnă că sistemele de suport al deciziei trebuie să faciliteze generarea alternativelor și procesul de selecție a acestora, care presupune estimarea, evaluarea și/sau compararea alternativelor.

Sistemele de suport al deciziei reprezintă o categorie multidisciplinară, care include fără a se limita la analiza bazelor de date, inteligența artificială, metode de simulare, etc.

Procesul de construire al unui sistem suport pentru decizii specific de aplicație se compune din o serie de activități care încep cu generarea ideii de introducere a sistemului în organizație și se terminã cu obținerea unei versiuni relativ stabile, utilizabile în mod curent, a sistemului. Etapele corespund ciclului de viață al oricãrui sistem informatic, evoluția și perfecționarea sistemului continuând și dupã începerea folosirii acestuia în mod curent.

Sistemele suport pentru decizii oferă cunoștințe și/sau capacități de prelucrare a cunoștințelor esențiale în elaborarea deciziilor sau în sesizarea situațiilor decizionale, ele îmbunătățesc procesele decizionale și/sau rezultatele luării deciziilor și se caracterizează prin rolurile pe care le joacă în procesele decizionale.

CAPITOLUL I. DECIZIA SI PROCESUL DECIZIONAL

Eforturile depuse de membrii sistemului de management în direcția realizării unor performanțe economice superioare pot fi materializate numai în măsura în care reușesc să elaboreze și să implementeze decizii fundamentate științific.

Decizia poate fi definită ca un proces rațional de alegere a unei soluții, a unei actiuni dintr-un număr oarecare de posibilități, în scopul de a ajunge la un anumit rezultat. Prin urmare, din conceptul de decizie, se pot desprinde următoarele elemente:

este privită ca un proces de alegere rațională specific umană;

se regăsește în toate funcțiile managementului;

reprezintă actul final în stabilirea obiectivului sau obiectivelor asumate de manager;

integrarea unității economice în mediul ambiant depinde de calitatea deciziilor;

acțiunea poartă denumirea de decizie numai în măsura în care corespunde unei situații de alegere;

este un act de atragere, combinare și alocare a diverselor resurse în procesul de producție;

este un act de îmbinare a intereselor componenților unității economice;

Asigurând managerilor posibilitatea de a combina resursele disponibile și de a dirija procesele economice, decizia, reprezintă principalul instrument de realizare a obiectivelor asumate de unitatea economică.

În unitățile economice, într-o situație decizională, același obiectiv poate fi realizat pe mai multe căi. Existența acestora impune managerilor o înaltă competență, atât în ceea ce privește elaborarea variantelor decizionale cât și în evaluarea aplicării acestora.

Decizia managerială îmbracă două forme: act decizional (predomină cantitativ în cadrul organizației) care are complexitate redusă, este repetitiv sau cu variabile cunoscute si proces decizional, specific deciziilor mai complexe și care constă în ansamblul fazelor prin care se pregătește, adoptă, aplică și evaluează decizia managerială, acesta proces fiind unul de durată.

Variantele prin care se poate realiza același obiectiv prezintă fiecare anumite deosebiri referitoare la: nivelul și structura factorilor de producție alocați; nivelul productivității muncii; randamentele obținute; etc, determinând în același timp anumite consecințe cuantificabile prin nivelul indicatorilor economici considerați.

Pentru a asigura elaborarea de variante decizionale viabile și evaluarea corectă a fiecărei în parte, decidenții trebuie să dovedească un înalt grad de competență astfel încât, rezultatele obținute în urma aplicării unei variante în practică, consecințele reale să nu difere de cele evoluate decât în proporții acceptate. Cu cât diferența dintre rezultatele reale și cele evoluate este mai mare, cu atât se impune ca într-un termen cât mai scurt să se inițieze decizii de corecție.

1.1 Procesul decizional

Acesta poate fi definit prin ansamblul etapelor și fazelor parcurse în pregătirea, adoptarea, aplicarea și evaluarea consecințelor deciziei manageriale.

Gruparea activităților pe etape și apoi pe faze în procesul decizional, nu are un caracter pur teoretic, ea s-a cristalizat și consolidat în practica economică din unități. Sistematizarea activităților pe etape presupune o selecționare și apoi grupare pe faze distincte, într-o succesiune logică care nu se poate desfășura altfel. Spre exemplu, calitatea lucrărilor specifice etapei a doua a procesului decizional depinde de modul cum sau succedat activitățile și calitatea acestora în prima etapă, iar alegerea variantei care oferă avantajul maxim, nu se poate realiza dacă nu au fost parcurse fazele anterioare de stabilire a sistemului de indicatori sau parametrii de evaluare unitară a fiecărei variante și, desigur, stabilirea variantelor decizionale.

Desfășurarea procesului decizional presupune o activitate competentă din partea managerului determinată de eterogenitatea structurii acestuia. Structura procesului decizional este influențată de un număr mare de factori printre care pot fi amintiți: tipul problemei decizionale; condițiile concrete în care se desfășoară procesul decizional; gradul de cunoaștere a apariției anumitor evenimente; calitățile și experiența managerului, etc.

Desfășurarea unui proces decizional și elaborarea unor decizii fundamentate științific, reduc riscul apariției unor consecințe cu abateri semnificative față de cele evaluate inițial și restrânge sfera incertitudinii.

Calitatea deciziilor adoptate de manageri poate fi apreciată prin amplitudinea abaterilor rezultatelor obținute prin materializarea în practică a acestuia și nivelul evaluărilor inițiale.

Figura 1. Etapele procesului de luare a deciziei

Procesul de luare a deciziilor a unui manager poate fi divizat în șase etape distincte. Deși fiecare etapă poate fi examinata pe larg, managerii trec de multe ori prin toate etapele rapid atunci când e luata decizia. Înțelegerea procesului de management de luare a deciziilor poate îmbunătăți eficiența de luare a deciziilor.

Identificarea problemelor – primul pas în acest proces este de a recunoaște faptul că există necesitatea luarii unei decizii. Deciziile nu sunt făcute arbitrar; rezultă dintr-o încercare de a aborda o problemă specifică, nevoie sau oportunitate.

Obtinerea informațiilor – managerii caută o serie de informații pentru a-si clarifica opțiunile după ce au identificat o problemă care necesită o decizie. Managerii pot încerca, pentru a determina cauzele posibile ale unei probleme, oamenii și procesele implicate în problema și orice constrângeri plasate pe procesul de luare a deciziilor.

Solutii de brainstorming – având o înțelegere mai completă a problemei la îndemână, managerii trec la a face o listă de soluții potențiale. Acest pas poate implica orice, de la cateva secunde la câteva luni sau mai mult pentru o planificare formală, în funcție de natura deciziei.
Alegerea unei alternative – managerii cântăresc argumentele pro și contra pentru fiecare soluție potențială, caută informații suplimentare dacă este necesar și selecteaza opțiunea care are cea mai mare sansa de succes la cel mai mic cost. Se ia în considerare si apelarea la consultanță din afara dupa ce eu trecut prin toate etapele anterioare pe cont propriu; o a doua opinie poate oferi o nouă perspectivă asupra problemei și solutiilor.

Implementarea planului – acest lucru nu înseamnă că o decizie managerială nu se poate schimba după ce a fost adoptata; manageri pot implementa sisteme de monitorizare în loc să evalueze personal rezultatele deciziilor adoptate.
Evaluarea rezultatelor – chiar și proprietarii de afaceri mai experimentati pot învăța din propriile greșeli. Monitorizarea constanta a rezultatelor deciziilor strategice pe care le adopta este necesara pentru adaptarea planul daca este necesar, sau pentru a comuta la o altă soluție potențială dacă soluția aleasă nu funcționează în modul în care s-au asteptat.

Modelul unui proces de luare a deciziei

Tabel 1. Modelul unui proces de luare a deciziei

1.2 Metode de fundamentare a deciziilor în unitățile economice

În cadrul evoluției actuale a economiei și a societății în general, problematica luării deciziilor devine din ce în ce mai complicată. Managerii se confruntă cu o avalanșă de informații, date, cunoștințe într-un mediu din ce în ce mai aglomerat, atât din punctul de vedere al organizației proprii, dar mai ales din punctul de vedere al pieței, al potențialilor clienți și al concurenței.

Creșterea eficienței economice, a fiecărui produs, principalul obiectiv din etapa actuală, se poate realiza numai în condițiile în care întregul proces decizional se desfășoară pe baze științifice, apelându-se la metode adecvate de fundamentare a variantelor decizionale și evaluarea consecințelor acestora.

Un rol important în fundamentarea variantelor decizionale și evaluarea consecințelor acestora îl au metodele și tehnicile utilizate de decident. În literatura de specialitate se apreciază că există două grupe de procedee (metode) practice de rezolvare a problemelor decizionale și

anume: procedee tradiționale și procedee științifice.

În momentul de față există o multitudine de factori ce impun întrepinderii un comportament pro-activ pentru supraviețuire economică. Între acești factori enumerăm pe cei mai importanți: tehnologiile informaționale, schimbările politice, schimbările din mentalitatea clienților, interesele diferitelor organisme profesionale și sindicale, terorismul internațional etc..

Totuși, în drum spre modernitate, întreprinderea actuală constituie teatrul de desfășurare a operațiilor de tranziție către viitoarea societate global informațională. Motivul ce stă la baza acestei afirmații este destul de simplu, în sensul că tehnologiile informaționale, înainte de a fi aplicate în practică, trec succesiv prin stadiile de cercetare și implementare.

Procedeele tradiționale se caracterizează prin existența unui număr mare de modalități de elaborare a variantelor decizionale, dar fără a dispune de o metodologie generală fundamentată pe anumite principii sau norme de lucru, prin care să se reglementeze succesiunea lucrărilor, modalități de evaluare a consecințelor și alegerea soluției optime. Apelarea la unul sau altul din procedee devine aproape o problema care depinde de calitățile decidentul. Metodele tradiționale folosite se bazează aproape în exclusivitate pe experiență, intuiție profesională, etc., care se manifestă spontan de la un decident la altul, în funcție de dotarea acestora cu calitățile amintite.

Procedeele tradiționale se folosesc pe scară largă și acum în procesul de management și este greu să se renunțe în totalitate la ele pentru ca își găsesc utilitate în rezolvarea unor probleme decizionale simple. Ele se diferențiază de cele tradiționale prin faptul că fiecare metodă sau tehnică de elaborare a deciziilor se desfășoară după o anumită metodologie riguroasă, are o fundamentare teoretică și logică, criteriile de evaluare a variantelor sunt stabilite pe baze științifice încât decidentul poate aprecia cu mulă ușurință soluția optimă.

Utilizarea în procesul decizional a unor metode și tehnici specifice va asigura o eficiență sporită a deciziilor adoptate și deci, a activității de ansamblu a unității economice. Aplicarea unei metode sau a alteia în procesul decizional depinde de gradul de determinare a situațiilor anticipate, de complexul de condiții care determină ca pentru o anumită variantă de rezolvarea unui obiectiv să se producă anumite consecințe.

În acest cadru, necesitatea existenței unui sistem informatic destinat organizării datelor, a extragerii de informații utile și cunoștințe noi și relevante, a prezentării acestora într-un format sintetic și specific managementului de vârf este evidentă.

Derularea afacerilor la nivel înalt nu se desfășoară studiind rapoarte ce prezintă volume mari de date, detaliate, zilnice și fără corelare. Mediul actual, în care fracțiuni de timp pot decide evoluția unei organizații, impune existența unui sistem informatic performant, în care datele să fie prezentate direct, rapid, sintetic, relevant, cu posibilități de previziune și analiză avansată. Un astfel de sistem informatic trebuie să-i permită managerului executiv ca oricând să poată vedea și analiza situația organizației sale, astfel încât deciziile adoptate să fie fundamentate.

De exemplu, decizia de investiție pe termen mediu și lung poate fi fundamentată prin analiza unui raport referitor la situația cash-flowului pe următoarele luni, raport prezentat managerului prin intermediul unui portal, accesibil de oriunde cu ajutorul dispozitivelor mobile, nefiind condiționat de existența unor sisteme greoaie de analiză, raportare și prezentare a datelor.

Fără îndoială că pentru majoritatea întreprinderilor mici și mijlocii din România sistemele de asistarea deciziilor constituie încă instrumente decizionale costisitoare. O decizie eficientă nu este însă, doar una a cărei adoptare și implementare implică cele mai reduse costuri, ci și una complet și complex fundametată într-un interval de timp cât mai scurt și care are efecte pozitive asupra sistemului sau aspectului pe care îl vizează.

În atingerea acestor obiective ale activității decizionale, rolul sistemelor de asistare a deciziilor nu poate fi contestat. Pe de altă parte, sistemele inteligente utilizate în activitatea managerială constituie astăzi unul din mijloacele de creștere a productivității muncii. Automatizarea culegerii datelor privind evoluția diferitelor fenomene economice caracteristice firmei și mediului său extern, utilizarea modelelor complexe de calcul și analiză a acestora conduc la o adevărată explozie a informațiilor aflate la dispoziția decidentului.

Fără ajutorul sistemelor de asistare a deciziei majoritatea acestor date ar fi insuficient utilizate, chiar neglijate. Într-un astfel de mediu informațional-decizional, utilizarea sistemelor de asistare a deciziilor și a sistemelor inteligente poate veni în ajutorul decidenților pentru ca aceștia să nu  piardă din vedere factori de influență importanți în problema analizată, să fie în cunoștință de cauză în ce privește rațiunile care motivează deciziile lor, să își îmbogățească propria experiență și baza de cunoștințe prin intermediul accesului la experiența și cunoștințele altora, să își poată transfera știința sub forma bazelor de cunoștințe sau de diagnostic.

Privită din acest unghi, utilizarea sistemelor suport de decizie nu poate fi caracterizată decât ca benefică pentru activitatea decizională. Totuși, pentru ca achiziționarea și implementarea unor astfel de sisteme să își dovedească eficiența în activitatea decizională, decidenții trebuie să țină seama de gradul de dotare al firmei cu tehnica de calcul corespunzătoare.

Sistemele suport pentru decizii DSS “Decision Support Systems” constituie o clasă specifică de sisteme informatice, menite să îi ajute pe lucrătorii bazați pe cunoaștere, aflați în diverse poziții decizionale, în rezolvarea problemelor întâlnite care contează pentru prosperitatea organizației.

Ajutorul pe care îl primesc decidenții, fie ei directori de vârf, manageri plasați pe diferite niveluri, consilieri și alți asistenți decizionali, constă, în primul rând, în sprijinirea acestora în a-și depăși limitele de cunoaștere privitoare la datele problemei, alternativele posibile de acțiune, metodele de analiză folosite în alegere.

Spre deosebire de sistemele tranzacționale, sistemele suport de decizie (D.S.S.) sunt utilizate pentru a gestiona și controla firma. Datele istorice și datele agregate sunt mai importante decât datele de detaliu. Cererile ad-hoc pot accesa milioane de înregistrări și execută o mulțime de parcurgeri ale colecțiilor de date.

Pentru a facilita analize complexe și vizualizări, datele trebuie altfel modelate și vizualizate. De asemenea, sistemele suport de decizie pot utiliza date ce nu se găsesc în bazele de date operaționale (de exemplu pentru realizarea de predicții se cer date istorice, în timp ce bazele de date operaționale stochează numai date curente). Datele pot proveni din surse variate: sisteme operaționale eterogene (sisteme de gestiune a bazelor de date, sisteme de gestiune a fișierelor) și alte surse de date externe (baze de date demografice și statistice, Internet).

1.2.1 Sistem pentru asistarea deciziei (D.S.S)

Este un sistem informatic având rolul de a oferi suport activităților de luare a deciziilor de afacere sau de organizație. D.S.S.. deservesc managementul, sectoarele operaționale precum și pe cele de planificare ale unei organizații, ajutând la luarea deciziilor în condițiile unui mediu în continuă și rapidă schimbare, ale cărui condiții nu pot fi cunoscute dinainte.

D.S.S.. includ și sistemele bazate pe cunoștințe. Un D.S.S. bine proiectat este un sistem software interactiv creat pentru a ajuta persoanele de decizie să pună la un loc informații utile dintr-o combinație de date neprelucrate, documente, cunoștințe personale sau modele de afaceri pentru a identifica și a rezolva problemele și pentru a lua decizii.

Informațiile tipice pe care un sistem suport de decizie ar putea să le adune și să le prezinte sunt:

Inventare ale bunurilor informaționale (incluzând date mai vechi și surse relaționale de date, cuburi de date, depozite de date și aglomerări de date),

Evidențe comparative ale vânzărilor între două perioade consecutive sau similare,

Veniturile proiectate bazate pe estimarea vânzărilor unui anumit produs.

Sistemele de asistare a deciziei sunt utilizate extensiv în afaceri și management. Tablourile de control executive și alte aplicații de afaceri permit luarea rapidă a deciziilor, identificarea tendințelor negative sau pozitive și o mai bună alocare a resurselor organizației.

1.2.2 Bussiness inteligence sau inteligenta competitiva

Tipic este utilizată următoarea definiție în sens larg: „business intelligence este un set de metodologii, procese, arhitecturi și tehnologii care transformă datele neprelucrate în informație utilă și purtătoare de semnificație ce poate fi utilizată pentru a crește eficacitatea strategiilor, tacticilor, ideilor operaționale și a luării de decizii.”

Atunci când se utilizează această definiție, se includ de asemenea și tehnologii precum integrarea datelor, calitatea datelor, depozite de date, management centralizat al datelor, analiza textului și a conținuturilor și multe altele care sunt de obicei puse laolaltă în ceea ce se numește Managementul Informației. Din acest punct de vedere, Forrester se referă la pregătirea datelor și la utilizarea datelor ca fiind două segmente separate (deși strâns legate) ale arhitecturii business intelligence.

Forrester dă ulterior și o definiție mai restrânsă referindu-se doar la “straturile superioare ale arhitecturii management al informației, precum raportarea, analiza și tablourile de control.”

Lucrarea „Business Intelligence Roadmap” , prezintă business intelligence drept o arhitectură și o colecție de aplicații și baze de date operaționale integrate, precum și de sisteme de asistența a deciziilor, care furnizează comunității de afaceri un acces mai ușor la datele despre afacere. Aplicațiile BI de asistare a deciziilor facilitează multe activități, incluzând și analiză multidimesională, data mining, capacitatea de previziune, analiza afacerii, facilități de interogare, raportare și realizare a graficelor, managementul cunoștințelor etc.

Termenul de business intelligence a fost introdus de către Gartner Group la mijlocul anilor ‘90. Ca și concept însă, business intelligence a existat cu mult timp înainte, încă din anii ’70, folosit în sistemele de raportare cu ajutorul mainframe-urilor. La acea vreme, sistemele de raportare erau statice, bidimensionale, fără a avea capacități analitice. Cererea de sisteme multidimensionale dinamice, care să sprijine procesele decizionale inteligente și cu abilități predictive, a determinat dezvoltarea sistemelor de tip business intelligence. Aceste sisteme devin din ce în ce mai complexe, fiind capabile de analiză multidimensională a datelor, dispunând de capacități de analiză statistică și predictivă pentru a servi mult mai bine sistemelor de asistare a deciziilor.

Business intelligence se referă la tehnici bazate pe calculator utilizate în identificarea, extragerea și analizarea datelor de afaceri, cum ar fi veniturile din vânzări grupate pe produse sau pe departamente sau după costurile asociate și profit. Furnizează vizualizări istorice, curente și predictive ale operațiilor organizației. Funcții des utilizate sunt raportarea, procesarea analitică online, analizele, data mining, managementul performanței afacerii, măsurători de performanță, text mining și analize predictive.

Deși uneori termenul de I.A. este utilizat ca sinonim pentru mai vechiul termen de inteligență competitivă, ambele oferind suport pentru luarea de decizii, I.A. utilizează tehnologii, procese și aplicații care se bazează cel mai mult pe date și procese de afacere interne și structurate, pe când inteligența competitivă se referă la adunarea, analiza și diseminarea informațiilor referitoare la competitorii organizației. O formă extinsă de I.A. poate conține și inteligența competitivă ca un subset.

Are ca țintă oferirea unui mai bun suport activității de luare de decizii în afaceri. Din acest punct de vedere poate fi echivalată cu D.S.S.. Deși uneori termenul este utilizat ca sinonim pentru mai vechiul termen de inteligență competitivă, ambele oferind suport pentru luarea de decizii, business inteligence utilizează tehnologii, procese și aplicații care se bazează cel mai mult pe date și procese de afacere interne și structurate, pe când inteligența competitivă se referă la adunarea, analiza și diseminarea informațiilor referitoare la competitorii organizației. O formă extinsă poate conține și inteligența competitivă ca un subset.

Pentru a face distincție între conceptele de inteligența afacerii și respectiv de depozit de date, Forrester Research definește de multe ori inteligența afacerii în unul dintre următoarele două moduri:

CAPITOLUL II. TEHNOLOGII INFORMATIONALE IN SPRIJINUL PROCESULUI DECIZIONAL

In momentul actual, atât pe plan național cât și internațional, există diverse tipuri de cadre, arhitecturi, soluții și sisteme care să permită asistarea proceselor decizionale în mediile

economice și de producție cu un grad de certitudine destul de ridicat.

In acest sens există posibilitatea de previziune și analiză a tendințelor cu o acuratețe destul de mare, oferindu-se o fundamentare bună deciziilor luate pe termen mediu

și lung. In aceste medii se pot achiziționa pachete de aplicații de la diverși furnizori sau chiar dezvolta astfel de sisteme cu ajutorul echipelor de IT din organizație.

Un punct de vedere simplu de luare a deciziilor este că acesta este o problemă de alegere între mai multe alternative. Un punct de vedere ceva mai sofisticat include procesul de construire a alternativelor (de exemplu, având în vedere o declarație problemă, în curs de dezvoltare o listă de opțiuni de alegere).
O imagine de ansamblu include o căutare de oportunități pentru decizii (de exemplu, descoperind că există o decizie să se facă).
Un manager al unei companii se pot confrunta cu o alegere, în care opțiunile sunt clare (de exemplu, alegerea unui furnizor din rândul tuturor furnizorilor existenți).
El s-ar putea confrunta, de asemenea,cu o problemă pentru care proiectează opțiuni de decizie creative (de exemplu, cum să scoata pe piață un nou produs, astfel încât profitul sa fie maximizat).
În cele din urmă, el poate lucra într-o maniera mai puțin reactiva si sa vada problemele ca și oportunitățile care trebuie să fie descoperite prin studierea operațiunilor din companie și mediul său înconjurător (de exemplu, cum poate face procesul de producție mai eficient).
Sistemele de suport de decizie vizează în principal această etapa de luare a deciziilor, și în plus față de sprijinirea alegerii, ele ajuta la modelarea si analiza sistemelor (cum ar fi organizații complexe), identificarea oportunităților de decizie, și probleme de decizie-structurare.

Scopul acestui D.S.S., poate fi definit ca un sistem de management care ofera
informații necesare în timp util pentru a facilita procesul și pentru a permite luarea deciziilor, planificare, control și operațiuni, funcții care trebuie efectuate în mod eficient. In acest mod D.S.S. crește competitivitatea firmei prin reducerea costurilor și îmbunătățirea vitezei de prelucrare a informatiei.

Aproape toate organizațiile de afaceri au în mod normal, un fel de sistem de informații pentru management. Normele contabile, controlul stocurilor și sistemele de monitorizare a pieței sunt cele mai comune exemple. Puterea tehnologiei a transformat rolul informații în firmă de afaceri. Informația a devenit acum recunoscuta ca inima organizatiei. Fără informații, compania moderna este ca si inexistenta.

Dezvoltarea sistemelor informatice pentru asistarea activitãtilor de conducere a fost determinatã si favorizatã de actiunea conjugatã a mai multor factori de influentã. Printre cei mai importanti dintre acestia se pot enumera, în primul rând:

modificarea mediului în care se iau deciziile manageriale:

intensificarea competitiei de piatã;

evolutiile în modul de organizare si functionare ale organizatiei;

cresterea vitezei schimbãrilor tehnologice si a celor care privesc evolutiile politice, legislative si sociale;

multitudinea tipurilor si surselor de informatii si de cunostinte;

diversificarea compozitiei actionariatului si cresterea pretentiilor acestuia;

evolutia factorului uman;

constientizarea limitelor decidentului uman:

limitele legate de rutinã;

limitele cognitive;

limitele temporale;

restrictiile economice;

restrictii de implementabilitate a deciziilor;

modelarea comportamentului asistentilor decizionali;

dezvoltarea unui set de metode specifice de asistare a deciziilor si transpunerea unora dintre acestea în produse informatice comerciale;

evolutia conceptiei de proiectare a sistemelor informatice pentru conducere;

progresele în tehnologia informatiilor si a comunicatiilor, în special extinderea extraordinarã a folosirii Internetului;

experienta acumulatã în construirea si utilizarea sistemelor informatice folosite în asistarea deciziilor.

Figura 2. Informatia

Conceptul de suport de decizie a evoluat de la două domenii principale de cercetare: Studiile teoretice de decizie de organizare luare făcute de Carnegie Institute of Technology la sfârșitul anilor 1950 și începutul anilor 1960, iar lucrările tehnice pe tehnologie în anii 1960

Sistemul de suport al deciziei (D.S.S.) a devenit un domeniu de cercetare proprie în mijlocul anilor 1970, înainte de a câștigă în intensitate în anii 1980. În anii `80, sistemele informatice executive (EIS), sisteme suport de decizie de grup (GDSS), și sisteme suport de decizie de organizare (ODS) au evoluat de la utilizator unic și orientate spre modelul de D.S.S..

Conform Sol definirea și domeniul de aplicare al D.S.S. a migrat de-a lungul anilor. În anii `70 a fost descris ca fiind "un sistem bazat pe calculator pentru a ajuta procesul de luare a deciziilor". La sfârșitul anilor `70 mișcarea D.S.S. a început concentrându-se pe "sisteme interactive bazate pe calculator care ajuta factorii de decizie să utilizeze baze și modele de date pentru a rezolva problemele rele structurate". În anii `80 D.S.S. ar fi trebuit să furnizeze sisteme "folosind tehnologia adecvată și disponibilă pentru a îmbunătăți eficiența activităților manageriale și profesionale", iar spre sfârșitul anilor 1980 s-a confruntat cu o nouă provocare către proiectarea stațiilor de lucru inteligente.

Figura 3. Istoria sistemelor suport de asistare a deciziei

Sursa: Daniel Power – „Decision Support Systems: from the past to the future”

In lucrarea „Decision Support Systems: from the past to the future”, Daniel Power sintetizeaza lucrarea care prezinta o scurta istorie a sistemelor suport pentru decizii in 4 sectiui:

1964 – 1975 , anii de inceput

1976 – 1982 , dezvoltarea teoriei sistemelor suport pentru decizii

1976 – 1989 , extinderea domeniului de asistare a deciziei

1990 – 1995 , schimbul de tehnologie

2.1 Definirea sistemelor de asistare a deciziei la nivel international

În general, în construirea de sisteme informatice, abordarea centratã pe om reprezintã o tendintã determinatã de experienta acumulatã si favorizatã de evolutiile din tehnologia informatiei si comunicatiilor.

Termenul de Sistem Suport pentru Decizii – D.S.S. (Decision Support System – DSS) a fost propus de Michael Scott-Morton (1964) si, pentru formarea unei imagini asupra acestui concept, pentru care dupã atâtea decenii nu existã încã o definitie unanim acceptatã datoritã dezvoltãrii permanente atât în planul metodologiilor cât si mai ales în cel al realizãrii de produse informatice și de aplicații practice, este necesară o succintă prezentare a celor mai semnificative definiții propuse în timp.

Astfel:

Little (1970) definește „calculul decizional” ca un set de proceduri bazate pe modele (matematice) pentru prelucrarea datelor în scopul asistării managerului în luarea deciziilor, având ca atribute: simplitate, robustețe, controlabilitate, adaptivitate, completitudine și convivialitate.

Gorry și Scott Morton (1971) pornind de la tipul de probleme decizionale și de la funcțiile sistemului identifică D.S.S. drept sistem informatic care are menirea să ajute la elaborarea deciziilor în cazul deciziilor nestructurate și semistructurate.

Alter (1980) plecând de la obiectivele și modul de folosire ale sistemului definește D.S.S. prin diferențiere față de EDP având ca atribute: modul de folosire (activ nu pasiv), utilizatorul (decident nu funcționar), scopul (eficacitate globală nu eficiența prelucrării datelor), orizontul de timp (orientare către prezent și viitor nu către trecut), obiectivul urmărit (flexibilitatea utilizării nu consistența datelor).

Moore și Chang (1980) definesc D.S.S. prin câteva proprietăți: extensibilitate, capacitate de a ajuta la efectuarea de analize și la realizarea unor modele de decizie ad-hoc, orientare către probleme de planificare și folosire neplanificată.

Keen (1980) considera D.S.S. ca un sistem care nu poate fi specificat complet de la început fiind rezultatul unui proces evolutiv, bazat pe acumulare de cunoștințe și pe influențare reciprocă petrecute între trei categorii de factori: utilizatori, constructori și sistemul însuși.

Bonczek, Holsaple și Whinston (1981, 1984) vedeau D.S.S. ca un sistem compus din trei componente în interacțiune: subsistemul de stocare a cunoștințelor, subsistemul de limbaj (pentru primirea cererilor din partea utilizatorului și achiziționarea cunoștințelor necesare funcționării) și subsistemul de tratare a problemei. Ulterior (1986) componența sistemului este completată cu o a patra componentă: subsistemul de prezentare (a rezultatelor procesului de fabricare a deciziei).

Ginzberg și Sthor (1982) definesc D.S.S. ca un sistem informatic folosit în asistarea activităților decizionale în situații în care nu este posibil, nici de dorit un sistem complet automat care să realizeze întreg procesul decizional.

Sprague și Watson(1982) definesc D.S.S. ca o clasă de sisteme informatice care se bazează pe TPS și interacționează cu alte componente ale MIS pentru a asista activitățile managerilor și ale altor lucrători bazați pe cunoaștere în interiorul organizațiilor.

Bennett (1983) definește D.S.S. ca un sistem informatic coerent care cuprinde pe lângă hardware și software și documentația necesară în scopul de a constitui un suport pentru manager în îndeplinirea sarcinilor sale decizionale.

Bui (1984) consideră D.S.S. ca un sistem informatic care ajută utilizatorul să ia

decizii eficiente în problemele prost structurate.

Elam (1985) precizează că D.S.S. servește la stimularea creativității pentru luarea acelor decizii „care contează”.

Sprague (1987) consideră ca D.S.S. este un sistem informatic aflat la confluența tendințelor de evoluție în prelucrarea datelor (în special în domeniul gestiunii bazelor de date) și în știința conducerii (în special în domeniul modelelor matematice pentru management).

Turban și Aronson (1998) arată că D.S.S. cuplează resursele intelectuale ale indivizilor cu capacitățile calculatorului, în scopul îmbunătățirii calității deciziilor, devenind un sistem informatic de asistare a decidenților manageri care au de rezolvat probleme semistructurate.

Power (2002) definește D.S.S. ca un sistem informatic interactiv menit să-l ajute pe decident să utilizeze date, documente și modele pentru a identifica și rezolva probleme și a lua decizii. Ulterior (2005) sunt indicate șapte caracteristici definitorii pentru un D.S.S..

In figura sunt prezentate tipurile de probleme decizionale si modul de gasire al solutiilor la aceste tipuri de probleme.

Figura 4. Tipuri de probleme decizionale

Multe din definițiile de mai sus au fost criticate dar, luate împreună, permit conturarea unui set suficient de complet de caracteristici și cerințe care caracterizează clasa de sisteme informatice destinate asistării deciziei.

Tabel 2. Caracteristicile claselor de D.S.S.

Sursa: Alter, S.L. – Decision Support Systems

Conform Ionut ANICA-POPA, referitor la caracteristicile pe care trebuie sa le indeplineasca un sistem de asistare a deciziilor:

Furnizeaza suport pentru asistarea deciziei in cazul problemelor nestructurate sau semistructurate;

Sprijinul acordat in adoptarea deciziei este furnizat pentru toate categoriile de decidenti din cadrul unei organizatii;

Scopul este de asistare a decidentului in rationamentele efectuate, nu de inlocuire a acestuia;

Asistenta este furnizata in toate fazele procesului decizional;

Asista atat decidentii individuali, cat si grupurile de decizie;

Sunt flexibile, in sensul realizarii cu usurinta de catre utilizator, a adaugarii, modificarii, stergerii elementelorproblemei analizate;

Trebuie sa imbunatateasca mai mult eficacitatea decat eficienta procesului decizional;

Decidentul trebuie sa aiba controlul in orice etapa a procesului decizional aferent problemei respective;

Trebuie sa furnizeze asistenta pentru decizii independente, cat si interdependente;

Sa se bazeze pe modele, date si cunostinte;

Sa poata fi folosit si ca un instrument de invatare de catre decidentii mai putin experimentati;

Interactiunea cu utilizatorul sa fie usoara, rapida si eficienta;

Sa dispuna de facilitati sporite de modelare si analiza;

Sa asiste decidentul, indiferent de stilul care trebuie folosit pentru adoptarea deciziei;

Majoritatea autorilor clasifică sistemele informaționale plecând de la rolul acestora în procesele manageriale și se axează pe relația informație-decizie. În tabelul de mai jos sunt prezentate sub formă de piramidă, principalele tipuri de sisteme informaționale.

Figura 5. Principalele tipuri de sisteme informationale

2.2 Taxonomia sistemelor de asistare a deciziei

Sistemele care ofereau suport în procesul decizional au fost grupate de specialiști pentru aproximativ 30 ani sub numele de sisteme suport pentru decizii sau sisteme pentru managementul deciziei. În ultima perioadă, termeni ca inteligența afacerii, data mining, procesare analitică on-line, managementul cunoștințelor au fost folosiți pentru sisteme al căror obiectiv era informarea și asistarea managerilor în procesul decizional (Muntean 2003).

Datorită numărului mare de termeni, care au creat probleme în domeniul cercetării D.S.S., în decursul timpului au fost propuse mai multe criterii pentru realizarea unei clasificări a Sistemelor Suport pentru Decizii.

Hackathorn si Keen 1981 clasifica D.S.S dupa tipul decidentului astfel:

individual – folosit de o persoana pentru a-si realiza propriile sarcini legate de luarea deciziilor

de grup – folosit pentru asistarea mai multor indivizi de pe aceleasi pozitii ierarhice care au de luat decizii colective in anumite momente

de organizatie – faciliteaza luarea deciziilor colective pentru indivizii unei organizatii aflati pe nivele ierarhice diferite.

Keen, 1987, Haettenschwiler, 1999 clasifica D.S.S. dupa tipul de asistenta astfel:

de asistare pasiva – realizarea mai rapida  si comoda a unor operatii de rutina

de asistare traditionala – evalueaza efectul alternativelor propuse de catre decident, furnizand raspunsuri la intrebari de tip "What if?"

de suport normativ – furnizeaza solutii prin aplicarea modelelor matematice de optimizare si a tehnicilor de inteligenta artificiala asupra datelor problemei.

de suport in cooperare  – cooperare sistem – decident si cooperare intre decidenti pentru a elabora si adopta decizii colective

de suport extins – "consultatnt proactiv"

Dupa componentele tehnologice folosite

orientate catre date – componenta tehnologica dominanta = gestiunea unui volum mare de date structurate

orientate catre modele – componenta tehnologica dominanta = aplicarea modelelor matematice de optimizare si simulare

orientate catre cunostinte – componenta tehnologica dominanta = gestiunea cunostintelor

orientate catre comunicatii – componenta tehnologics dominanta = subsistemul de comunicatii

orientate catre documente – componenta tehnologica dominanta = gestiunea unui volum mare de date nestructurate existente in documente

Figura 6. Gradul de structurare al problemelor

În 1977, Donovan și Madnick, clasificau D.S.S., după natura problemei în două categorii:

instituționale – D.S.S. folosite pentru probleme de natură repetitivă, probleme a căror definiție generală rămâne valabilă până la câțiva ani.

ad-hoc – sisteme folosite pentru asistarea deciziei într-o gamă variată de probleme specifice ce nu pot fi anticipate și care nu au un caracter repetitiv. Noile oportunități legate de lansarea unui nou produs sau de fuzionare cu alte firme reprezintă exemple de astfel de probleme.

După nivelurile tehnologice, Sprague (1980) clasifica D.S.S. în:

specifice – sisteme informatice de aplicație dedicate unui anumit grup de utilizatori pentru a rezolva probleme dintr-o anumită categorie.

Generatoare D.S.S. – un ansamblu de instrumente hardware și software care oferă posibilitatea creării rapid și ușor de D.S.S. specifice (Exemplu dat de Sprague: Geodata Analysis and Display System).

Instrumente D.S.S. – sunt elemente constructive primare folosite la construirea celorlalte două categorii. La rândul lor instrumentele D.S.S. pot fi împărțite în două categorii (Filip, 2004): instrumente informatice de uz general și instrumente specifice pentru asistarea deciziilor.

Tot în 1980, Alter propunea o clasificare în funcție de modul în care sistemul sprijină / determină decizia (Airinei, 2006; Muntean, 2003):

Sisteme de clasare a fișierelor (File Drawer Systems) – oferă accesul la date și automatizează anumite procese manuale;

Sisteme de analiză a datelor (Data Analysis Systems) – oferă suport în activitatea de analiză a datelor actuale sau istorice pentru crearea de rapoarte;

Sisteme informatice pentru analiză (Analysis Information Systems) – sistem dedicat analizei ce asigură accesul la baze de date și la o serie de modele simple (ex. sisteme OLAP);

Sisteme orientate către modele contabile și financiare (Accounting and Financial Models) – calculează consecințele unor acțiuni planificate pe baza unor definiții contabile, fără incertitudini, în care calculele pe o anumită perioadă depind numai de datele înregistrate în acea perioadă de timp (ex. sisteme de calcul tabelar);

Sisteme bazate pe modele de reprezentare (Representational Models) – sisteme ce estimează consecințele acțiunilor pe bază de modele care sunt parțial nedefinite; reflectă incertitudinea legată de comportamentul uman individual sau colectiv sau reprezintă evoluția dinamică a sistemelor în timp. Sunt folosite des în a previziona efectele unei decizii.

Sisteme de optimizare (Optimization Models) – sisteme ce oferă îndrumare în alegere prin generarea soluției optime luând în considerare un set de constrângeri;

Sisteme de sugerare (Suggestion Models) – realizează o serie de activități mecanice ce conduc la sugerarea unei anumite decizii în cazul problemelor bine structurate.

Această clasificare a lui Alter a fost privită de Hamilton (2004) ca o posibilă clasificare după gradul de complexitate a D.S.S., unde sistemele de clasare a fișierelor sunt D.S.S. cele mai simple ce asigură accesul la elemente simple de informație, iar valorile obținute sunt folosite direct în luarea deciziei, iar sistemele de sugerare sunt D.S.S. cu cel mai înalt nivel de complexitate, care pot încorpora un sistem expert și pot fi folosite pentru a sugera decidentului cel mai bun mod de acțiune.

În 1981, Hackathorn și Keen propuneau o clasificare a D.S.S. după tipul decidentului (Filip, 2004; Airinei, 2006):

D.S.S. individuale – sisteme proiectate pentru a asista decidenți individuali;

D.S.S. de grup – sisteme ce asistă luarea deciziilor colective (co-decizii) de către un grup de persoane cu poziții de autoritate similare;

D.S.S. organizaționale – sisteme destinate asistării deciziilor luate de un grup de persoane dintr-o organizație aflate pe diferite niveluri de autoritate.

În 1996, Holsapple și Whinston clasificau D.S.S. în:

orientate pe text

orientate pe baze de date

D.S.S. orientate pe calcul tabelar

D.S.S. orientate pe reguli

D.S.S. orientate pe algoritmi (Solver-oriented DSS).

orientate pe tehnologia web.

Utilizand relația cu utilizatorul drept criteriu, Haettenschwiler diferențiază D.S.S. ca fiind pasiv, activ, și de cooperare. Un D.S.S. pasiv este un sistem care ajuta procesul de luare a deciziilor, dar care nu poate face sugestii de decizie explicite sau soluții. Un D.S.S. activ poate produce astfel de sugestii sau soluții de decizie. Un D.S.S. cooperativ permite decidentului de a modifica, completa sau rafina sugestiile decizie furnizate de sistem, înainte de a le trimite înapoi la sistemul de validare. Sistemul imbunatateste din nou, completează și rafinează sugestiile decidentul și le trimite înapoi la ele pentru validare. Întregul proces apoi porneste din nou, până când se generează o soluție consolidată.

Pornind de la clasificarea lui Alter, în 2001-2002, Power realizează o clasificare a D.S.S. după modul de orientare (Filip, 2004; Muntean, 2003; Power):

D.S.S. orientate către date (Data-Driven DSS) – sisteme ce au drept componentă tehnologică dominantă, subsistemul de gestiune a unor baze de date sau depozite de date mari (exemple: sistemele informatice executive – EIS, depozite de date – DW, prelucrarea analitică on-line a datelor – OLAP și majoritatea D.S.S. spațiale);

D.S.S. orientate către modele (Model-driven D.S.S.) – sisteme complexe ce ajută la analiza deciziilor sau la alegerea dintre mai multe opțiuni. Din această categorie fac parte, sistemele ce utilizează modele financiare, de contabilitate, de optimizare și de simulare.;

D.S.S. orientate către cunoștințe (Knowledge-driven DSS) – reprezintă o extindere a tipului de D.S.S., sisteme de sugerare, din clasificarea lui Alter, și sunt sisteme a căror componentă tehnologică dominantă este reprezentată de subsistemul de gestiune a cunoștințelor;

Sisteme orientate către comunicații (Communication-driven DSS) – sisteme ce au drept componentă predominantă, subsistemul de comunicații bazate pe calculator, prin intermediul unui browser web și a facilităților oferite de arhitectura client – server;

Sisteme orientate către documente (Document-driven DSS) – sisteme ce au drept componentă principală, baza de documente.

Aceste D.S.S. gestionează resurse informaționale de tipul documentelor nestructurate și a paginilor web. Pornind de la clasificările lui Keen, 1987 și Haettenschwiller (D.S.S. active, pasive și de cooperare), 1999, Filip în 2004, propunea următoarea schemă de clasificare a D.S.S. după tipul de suport:

D.S.S. de asistare pasivă – folosit pentru „creșterea productivității prin realizarea mai rapidă și comodă a unor operații”;

D.S.S. de asistate tradițională – folosit ca un asistent decizional ce furnizează răspunsuri la întrebări de tipul “What if…?”;

D.S.S. de suport normativ – folosit ca un “consilier informatizat” ce “furnizează soluții prin aplicarea intensivă și exclusivă a modelelor matematice de optimizare computerizată și a tehnicilor de inteligență artificială asupra datelor problemei”;

D.S.S. de suport în cooperare – sisteme ce se comportă ca un “consultant computerizat” care îl stimulează pe decident sau ca un „mediator” ce facilitează cooperarea dintre mai mulți participanți în adoptarea deciziilor colective;

D.S.S. de suport extins – sisteme ce se comportă ca un „consultant proactiv” cu rol în “influențarea modului de desfășurare” a activităților decizionale prin stimularea de abordări noi.

Un aspect foarte important ce trebuie luat în calcul în realizarea unui sistem suport pentru decizie, îl constituie utilizatorul, lucru ușor de intuit din prima caracteristică pe care ar trebui să o aibă un D.S.S.: “să asigure suport și să îmbunătățească decât să înlocuiască judecata umană, controlul D.S.S., rămânând, în întregime sub controlul utilizatorului”.

Factorul uman și calculatorul sunt elemente complementare, din multe puncte de vedere. Punctele tari ale decidentului uman precum capacitatea de conceptualizare, intuiția și creativitatea sunt puncte slabe ale calculatului. De asemenea, viteza de calcul, paralelismul, acuratețea, capacitatea imensă de stocare reprezintă atuuri ale calculatoarelor, față de oameni. De multe ori, in literatură, utilizatorul este privit ca o componentă a unui sistem informatic, pentru că nici un sistem nu poate fi considerat funcțional sau complet fără utilizator. Și în cazul D.S.S. (ex. Marakas, vezi Hättenschwiler, 2002), utilizatorul este privit ca o parte a sistemului. Încă din 1980, utilizatorului i se acorda o importanță foarte mare, inclusiv în

construirea D.S.S. (Sprague, 1980).

Utilizatorul este definit ca “persoana sau persoanele responsabile pentru furnizarea unei soluții la problema analizată sau pentru luarea unei decizii, în contextul pentru care a fost construit D.S.S.-ul”.

D.S.S. ar trebui să asiste utilizatorul în cât mai multe etape, eventual toate, ale procesului decizional. Ținând cont de această caracteristică, utilizatori ai D.S.S. ar putea fi toate persoanele implicate în rezolvarea problemelor decizionale.

În 1983, Pritsker și Sigal caracterizau decidenții după modul cum utilizează un D.S.S. în procesul decizional:

decidentul (hands-off DDS) care nu utilizează direct D.S.S.-ul, el utilizează numai rapoartele pe care le furnizează D.S.S.-ul;

decidentul “requester” (solicitant) care elaborează întrebări, interpretează rezultatele și apoi ia decizii;

intermediarul care e un analist D.S.S. ce utilizează sistemul;

decident este cel care are acces on-line direct la D.S.S. (hands–on DDS);

decidentul care poate construi propriile modele și chiar D.S.S.-uri simple; două categorii de decidenți ce sunt destinatarii D.S.S..

2.3 Beneficii, limitări și riscuri

Beneficiile D.S.S. depind de natura sistemelor suport pentru decizii, de decident și de contextul deciziei. Beneficiile D.S.S. pot fi corelate cu obiectivele D.S.S.:

îmbunătățirea capacității managerilor (personalului tehnic) de luare a deciziilor prin sporirea numărului sau a calității deciziilor în condiții de limitare cognitivă, de timp sau economică. D.S.S. ar putea conduce la găsirea unor soluții mai sigure și într-un timp mult mai scurt, chiar și în cazul unor probleme de un grad de complexitate scăzut; îmbunătățirea productivității decidenților. În cazul unor probleme complexe la care soluția este dificil de găsit, D.S.S. ar putea stimula procesele cognitive ale decidentului prin furnizarea de analize, sfaturi, rezolvări similare, etc.

activitatea de construire a D.S.S. (cu implicarea decidentului) poate dezvălui noi modalități de gândire legate de domeniul decizional și formaliza unele aspecte ale procesului decizional;

D.S.S. pot furniza dovezi convingătoare care să justifice acțiunile decidenților;

poate furniza un avantaj competitiv organizației datorită creșterii productivității interne.

(Holsapple, Whinston, 2000).

Îmbunătățește eficiența personală

Accelerarea procesului de luare a deciziilor

Crește controlul organizațional

Încurajează explorarea și descoperirea din partea decidentului

Accelerează rezolvarea problemelor într-o organizație

Facilitează comunicarea interpersonală

Promovează învățarea sau de formare

Generează noi dovezi în sprijinul unei decizii

Creează un avantaj competitiv fata de concurenta

Dezvaluie noi abordări gândesc spațiul problema

Ajută la automatizarea proceselor manageriale

Creaza idei inovatoare pentru a accelera performanta

Printre limitările D.S.S. pot fi identificate:

D.S.S. nu pot reproduce unele abilități umane de gestiune a cunoștințelor;

D.S.S. ar putea fi prea specifice (ar putea fi necesare mai multe D.S.S. în luarea unei singure decizii);

D.S.S. ar putea să nu se potrivească cu modul de exprimare sau de percepție a decidentului;

Constrângeri legate de cunoștințele pe care D.S.S. le poate gestiona (Holsapple și Whinston (2000).

În cazul unor probleme de proiectare a sistemului acesta ar putea conduce la riscul unei

înțelegeri necorespunzătoare a sarcinilor sau a utilizatorului, la o modelare greșită a realității sau la o înțelegere necorespunzătoare a limitărilor umane de procesare a informației.

De asemenea așa cum utilizarea unui D.S.S. poate conduce la o stimulare a judecății umane, ea poate genera și o blocare a gândirii, datorită tendinței umane de a accepta soluțiile „pentru că așa spune calculatorul” (Hamilton, 2004).

Apariția unei dependențe a decidentului de D.S.S..

2.4 Aplicații software de suport al deciziei

În continuare sunt prezentate câteva aplicații software diferite pentru a studia posibilitățile de suport al deciziei oferite de acestea. Unele dintre programe sunt orientate pe metode de ierarhizare, în timp ce altele sunt orientate pe structurarea problemei, însă toate oferă utilizatorului o mai profundă înțelegere a procesului de decizie.

Toate aplicațiile de modelare (Analytica, DATA, DecisionPro, DPL și PrecisionTree) care sunt capabile să prelucreze date în foi de calcul sau să schmbe aceste date cu programe externe pot să fie folosite atât pentru suport al deciziei cât și pentru monitorizare. Opțiunile alternative pot fi privite ca scenarii în competiție influențate de anumiți factori și nu ca evenimente incerte. Toate datele rezultate pot fi citite într-o foaie de calcul externă unde sunt aranjate în formă tabelară pentru o mai bună vizibilitate. Rezultatele pot fi prelucrate într-o aplicație de foi de calcul separată pentru a crea grafice particularizate sau rapoarte care nu sunt încă oferite de aplicația de suport al deciziei.

2.4.1 Microsoft Excel

Microsoft Excel poate fi utilizat pentru rezolvarea problemelor de decizie, mai ales că multe dintre programele prezentate în continuare folosesc Excel pentru diferite scopuri. Întrucât această aplicație complexă de foi de calcul este conectată cu limbajul de programare Visual Basic, se pot rezolva aproape orice fel de probleme în Excel.

Spre deosebire de alte instrumente de suport al deciziei, Excel nu permite construcția grafică a arborilor decizionali sau a diagramelor de influență, fiind necesară reproducerea acestora cu ajutorul funcțiilor grafice din Excel. Cocexiuni și condiționări simple între celulele de date pot fi create cu ușurință folosind formulele standard Excel, iar relațiile mai complicate se pot programa cu ajutorul funcțiilor particularizate Visual Basic. Bineînțeles, structura va fi vizibilă numai programatorului, în timp ce utilizatorii soluției vor putea urmări numai interacțiunile dintre câmpurile de date fără a putea vedea imaginea de ansamblu.

Excel permite structurarea unor cantități mari de date, fiind astfel interfața ideală pentru introducerea acestora, chiar dacă nu este folosit și pentru stabilirea propriu-zisă a deciziei. De asemenea, Excel permite importul de date din baze de date externe cu formatare condiționată.

Dacă reprezentarea grafică a modelului decizional nu este necesară, Excel poate fi suficient pentru suportul deciziei.

2.4.2 TreeAge Professional

Diagramele de influență sunt folosite în TreeAge numai ca stadiu preliminar al arborilor decizionali care reprezintă baza acestui program. Deși acest program a fost creat inițial pentru sectorul medical pentru care furnizează câteva funcții speciale, TreeAge poate fi folosit pentru mult mai multe aplicații.

În modul standard, TreeAge pornește cu construirea arborelui decizional, dar modul de lucru poate fi schimbat pentru a crea diagrame de influență care fundamentează structura acestuia. Arborii decizionali se trasează în fereastra principală, unde se poate folosi o funcție recurentă pentru a calcula și afișa valorile de-a lungul ramurilor. Cât timp această funcție este

activă nu se poate face nici o editare, așa că nu sunt posibile calcule în timp real.

Introducerea noilor ramuri se face cu dublu click, iar ștergerea nodurilor este posibilă numai începând din partea dreaptă.

Figura 7. Modelul TreeAge

Variabilele și calculele ușurează distribuirea automată a valorilor de-a lungul întregului arbore, dar uneori acestea pot să fie insuficiente pentru a controla întreaga structură. Problemele complexe pot duce la arbori decizionali cu dimensiuni foarte mari, ceea ce afectează vizibilitatea imaginii de ansamblu. Acest efect poate fi evitat prin folosirea „clonelor”. Părți care apar în mod repetat în diferite locații pot fi extrase și conectate la arborele principal.

Dacă rezultatele și probabilitățile sunt definite ca variabile, acestea pot fi modificate prin legătura cu arborii „clonă”. Cu ajutorul unui plug-in oferit de versiunea TreeAge Pro Interactive, se pot construi interfețele utilizator pentru modelele decizionale în Excel sau HTML.

2.4.3 Analytica 4.0

Deși modelele create cu Analytica sunt foarte colorate și folosesc unele forme mai neobișnuite, acestea sunt totuși diagrame de influență. Toate relațiile dintre elemente sunt controlate fără ajutorul arborilor decizionali, în schimb nodurile oferă multe funcții și condiții avansate.

Utilizatorul poate controla relații complexe prin împărțirea diagramelor de dimensiuni mari în mai multe niveluri cu diagrame mai mici care sunt conectate între ele. Se pot crea interfețe utilizator de dimensiuni mici prin utilizarea nodurilor de de intrare-ieșire care conectează diagramele cu ferestre de dialog particularizate.

Figura 8. Model Analytica

Deși este posibilă conectarea datelor cu alte aplicații Windows, unele funcții cum este accesarea bazelor de date sau protecția modelelor sunt disponibile numai în versiunea Analytica enterprise.

Analytica oferă multiple funcții matematice, care pot fi utilizate la maximum numai de utilizatorii cu solide cunoștințe economice. Această aplicație poate fi utilizată pentru construirea sistemelor de suport al deciziilor, dar pare să fie mai potrivită pentru analize economice complexe.

2.4.4 PrecisionTree Professional for Excel

Spre deosebire de celelalte aplicații descrise anterior care sunt versiuni independente, acest program este un add-in pentru Microsoft Excel. Toți arborii decizionali și diagramele de influență sunt trasate direct în foaia de calcul. Programul adaugă o nouă bară de instrumente și un nou meniu cu aceeași funcționalitate, utilizează funcții Excel pentru introducerea de date prin ferestre de dialog și mici tabele, și permite vizualizarea rezultatelor analizelor de sezitivitate cu ajutorul graficelor complexe.

Toate modificările de valori se propagă în timp real prin structura arborescentă și influențează rezultatele, dar utilizatorul trebuie să verifice ca suma probabilităților să fie egală cu 1 la fiecare nod decizional. Scenariul optim este marcat prin etichete de-a lungul ramurilor, iar funcția de sugerare a soluțiilor afișează un arbore redus cu calea optimă evidențiată.

Figura 9. Model PrecisionTree Professional for Excel

Bineînțeles că sunt posibile legăturile obișnuite cu celulele foii de calcul, în schimb conexiunea cu o bază de date externă nu este încă implementată. Analiza de senzitivitate dinamică nu poate fi oferită ca urmare a naturii statice a funcțiilor grafice din Excel. Cu toate că acest add-in se bazează pe o altă aplicație pentru infrastructura de intrare-ieșire, nu este cea

mai ieftină soluție din acest studiu.

2.4.5 Expert Choice 11.5

Acest program este bazat pe teoria Proceselor Analitice Ierarhice (Analytical Hierarchy Process-AHP) deoarece inventatorul acestei metodologii este implicat direct în dezvoltarea aplicației. Nu oferă capabilități de modelare cu arbori decizionali sau diagrame de influență dar se concentrează exclusiv pe structura criteriilor.

Figura 10. Model Expert Choice

Construcția ierarhiei criteriilor se poate face in mod numeric, sau întrun mod grafic foarte facil. După ce utilizatorul s-a decis asupra structurii deciziei, trebuie să compare toate alternativele disponibile și toate criteriile, ceea ce poate fi realizat numeric, semantic, grafic sau prin alocare de ponderi.

Expert Choice oferă analiză dinamică de senzitivitate care este propagată simultan în patru grafice. Importanța criteriilor poate fi modificată pentru a testa influența acestora asupra rezultatelor. Nu sunt oferite legături automate cu alte aplicații, dar tabelele cu date pot fi transferate între Excel și Expert Choice prin funcțiile cut-paste.

2.4.6 Criterium DecisionPlus 3.0

Spre deosebire de toate celelalte aplicații, acest instrument pornește cu o ședință de brainstorming. Utilizatorul trebuie să colecteze criteriile preliminare și să le grupeze în mod grafic în jurul unui obiectiv central, în timp ce alternativele trebuiesc listate într-o coloană separată. Criteriile neimportante sunt eliminate prin mutarea într-un coș de gunoi. Acest proces

este similar cu crearea unei diagrame de influență. Ședința de brainstorming poate fi omisă pentru a construi direct ierarhia criteriilor.

Figura 11. Model Criterium DecisionPlus

În loc să plaseze alternativele principale la nivelul primei ramificații ca în cazul arborilor decizionali clasici, acest program le așează la cel mai jos nivel al unei ierarhii verticale și le conectează apoi cu toate criteriile. Acest arbore valoric este evaluat prin metodele AHP sau SMART, între care utilizatorul poate comuta în orice moment.

Toate evaluările criteriilor se fac într-o singură fereastră de dialog unde utilizatorul poate alege una din scalele oferite sau își poate defini propria scală. Cu reguli suplimentare, evaluarea poate fi controlată pentru condiții predefinite. Aparent nu se oferă nici o opțiune de interacțiune cu aplicații de foi de calcul externe, în schimb se oferă o tebelă cu scoruri.

2.4.7 Romsoft MIS

Software pentru suport decizional managerial. Aplicația MIS (Management Information System) realizează informarea în detaliu a unui manager asupra tuturor aspectelor firmei pe care o conduce. Ține locul unui consilier imparțial care prezintă într-o formă deosebit de atractivă date, imagini grafice, concluzii în cifre, asupra situației firmei. Gama domeniilor care stau la baza suportului decizional este foarte mare, ca situații legate de structura personalului, categoriile de ore prestate pe parcursul unei perioade, situații legate de clienți, furnizori, fluxul de numerar, stocuri.

Aplicația redă o imagine de ansamblu asupra afacerii și suportă o mare varietate de procese de management financiar si instrumente de modelare. Utilizatorul poate integra informații contabile si non-contabile în analize pentru a genera concluzii cu caracter managerial.

Integrând o sursă centralizată de date cu o serie de instrumente de analiză, sistemul permite organizatiilor sa-și atingă obiectivele manageriale, să analizeze performanțele și oportunitățile, să asigure controlul costurilor.

Produsul permite integrarea perfectă cu aplicațiile Oracle sau alte aplicații. Facilitatile de vizualizare grafică a informațiilor constituie un alt avantaj al utilizării sistemului. Sintetizarea datelor conduce pentru un manager la alegerea soluției celei mai potrivite. Aplicatia este utila

oricărui manager care își dorește cunoașterea rapidă a oricăror date din orice domeniu de activitate al firmei sale într-o formă sintetizată. Aplicația este formată din mai multe submodule care alcătuiesc ansamblul unui suport decisional (Furnizori, Clienți, Banci, Stocuri, Personal).

CAPITOLUL III. STUDIU DE CAZ PRIVIND METODELE DE ASISTARE A DECIZIEI CU AJUTORUL APLICATIEI ANALYTICA

Analytica este un pachet software vizual dezvoltat de Lumina Decision Systems pentru crearea, analiza și comunicarea modelelor de decizie cantitative. În mediu de modelare, este interesant în modul în care combină scheme de influență ierarhice pentru crearea vizuală de modele, tablouri inteligente pentru lucrul cu date multidimensionale, de simulare Monte Carlo pentru analiza de risc și incertitudine, și optimizare, inclusiv liniare și neliniare de programare. Designul său, în special diagramele de influență și tratament de incertitudine, se bazează pe idei din domeniul analizei deciziilor. Ca un limbaj de calculator, este de remarcat combinarea unei structuri declarative, matrice de abstractizare și întreținerea dependenta automat pentru secvențierea eficientă a calculului.

Modelele Analytica sunt organizate ca diagrame de influență. Variabile (și alte obiecte) apar ca noduri de diferite forme pe o diagramă, conectate prin săgeți care oferă o reprezentare vizuală a dependențelor. Diagramele de influență Analytica pot fi ierarhice, în care un singur nod modul pe o diagrama reprezinta un intreag submodel.

Spre deosebire de foile de calcul, care necesită repetarea formulelor
cu fiecare dimensiune noua, Analytica separă dimensiunile din relațiile, astfel încât
modele rămân simple . Cand dimensiunile se schimbă, Analytica automat creaza actualizări, rapoarte, precum și rezultate grafice.
Fiecare nod, sau obiect, într-un model Analytica are o fereastră care afișează intrările și ieșirile nodului, și vă permite să introduceți definiții, descrieri, unități de măsură, și alte informații. Aceasta capacitate de auto-documentare, combinate cu modele ierarhice și inteligentă
Arrays, face mai ușor de înțeles și de a comunica modul de lucru de modele.
Analytica are risc integrat și analiza de sensibilitate pentru analiza modelelor cu intrări incerte ; facilități puternice pentru dependente de timp, simulări dinamice; capabilități grafice puternice și peste 200 de functii financiare, statistice, și științifice pentru calcularea oricarui tip de expresie matematică.

Analytica este pentru modelarea și rezolvarea problemelor – de la modelare de afaceri, analist financiar, proiectarea de noi produse pentru investigarea comportamentului
fenomenelor fizice.
Este deosebit de potrivit pentru utilizatorii din domeniile unde trebuie să motiv cu incertitudini, sau rețele de date, sau ambele, și anume, de consultanta in management, sănătate și științele mediului, industria aerospațială, ulei si gaze, constructii, productie, servicii financiare și investiții.

In incercarea de a aprofunda capacitatile aplicatiei, vom analiza cateva situatii posibile, ipotetice. Prima situatie se refera la analizarea celei mai bune variante intre achizitionarea sau inchirierea unui unui imobil in vederea desfasurarii activitatii de catre o societate, in vederea obtinerii unui rezultat profitabil pe termen lung.

Indicatorii folositi vor fi:

– costul de achizitie al imobilului – 140.000 $

– rata inflatiei – 2 pana la 2.2

– orizontul de timp – 10 ani

– rata de credit ipotecar – 9.5

– in cazut inchirierii, plata lunara – 1200$

– in cazul achizitionarii, procentul avansul ce trebuie achitat – 20%

Detaliile unui afișaj model de Analytica într-o fereastră de diagramă influență. O diagramă influență (afișate in imaginea urmatoare) este o reprezentare grafică a unui model, arătând cum diferite variabile în modelul interacționează unele cu altele. O diagramă tipică influență constă dintr-un număr de noduri conectate prin săgeți.

Analytica creaza un set de modele vizuale (scheme ierarhice de influenta) in scopul aprecierii dependentelor in cauza. In cazul de fata nodul (problema principala) este pretul care urmeaza a fi platit, mai exact varianta cea mai profitabila pentru obtinere unui spatiu. Fie ca este vorba de inchiriere sau achizitionare, reprezentarea arata in mod clar relatia dintre factorii implicati si dependentele dintre acestia.

Nodurile reprezintă variabile și apar ca dreptunghiuri, ovale, hexagoane, și alte forme. Diferite noduri reprezintă diferite tipuri de variabile. Analytica utilizează variabile pentru a include orice are o valoare sau pot fi evaluate. Diagrama de sus oferă o modalitate ușoară de a vedea și de a modifica valorile acestor noduri.
Săgețile de conectare diferite variabile indică o relație între variabilele. Săgeata de conectare
Rata inflației rata de apreciere indică faptul că valoarea variabilei rata de apreciere
depinde de valoarea ratei variabile a inflației. Costul de cumpere depinde de prețul de cumpărare, rata inflației, rata de apreciere, rata de discount si variabila orizont de timp.

„Pretul de achizitie” este o variabilă de decizie este reprezentată de un model dreptunghiular, o variabilă de decizie care este direct sub controlul decidentului.

„Rata inflatiei” este o variabilă de șansă este si este reprezentata printr-un model oval. O variabilă șansă nu poate fi controlată direct de către decident. Acesta are o valoare incertă si este reprezentata printr-o distribuție de probabilitate.

Orizontul de timp este o variabilă generală este reprezentată de un dreptunghi rotunjit. Se poate reprezenta orice tip de variabilă și este utilă atunci când nu se cunoaste cu exactitate tipul . De obicei, o variabilă generală este folosita pentru a reprezenta o cantitate determinata sau o relatie functionala.

Pretul si pretul pentru inchiriere sunt module reprezentata de un dreptunghi cu marginile rotunjite. Un modul conține propria diagrama de influență, permițând existenta mai multor module în cadrul unui model.

Valoarea actuala pentru cumparare si inchiriere este o variabilă obiectiv si este reprezentata de un hexagon. Această variabilă este obiectivul modelului creat și evaluează valoarea totală sau dorința de rezultate posibile. În acest model, scopul este de a evalua diferența de cost dintre închiriere și cumpărare. Un model decizie conține, de obicei, o singură variabilă obiectiv.

In reprezentarea urmatoare sunt afisate dependentele din nodul „Plati”.

Modelele Analytica conțin, în general, module. Fiecare modul conține detaliile unei părți a modelul, de asemenea, reprezentat ca o diagramă influență. Modulele pot conține și alte module. In acest fel, un model de mare dimensiune cu sute de variabile poate fi organizat într-o ierarhie de module, fiecare suficient de mic pentru a fi ușor de înțeles.

De asemenea, nodul „Pretul” are la randul sau o schema de modele detaliate in „plati imediate”, „Profit anticipat” si „costuri de oportunitate”. Fiecare elemen este dezvoltat intr-o serie de indicatori care pot influenta valoarea acestui. Se detaliaza astfel:

Aici sunt reprezentate elementele componente ale pretului de inchiriere/luna:

Evaluarea costurilor de cumpărare și de închiriere produce un grafic de două valori incerte. Pentru a înțelege din punct de vedere financiar care varianta este mai avantajoasa, aplicatia include un nod obiectiv, diferența între cumpărare și închiriere.

Diferența dintre cele două valori incerte este de asemenea incert. Diferența este pozitiva dacă valoare de cumparare este mai mica raportat la perioada de timp, iar negativ dacă valoarea pentru închiriere are costurile reduse în perioada de timp.

In analiza modelul inchiriere vs. cumparare, ca și în cele mai multe modele complexe, multe dintre variabilele de intrare sunt incert.
De obicei, câteva intrări cheie nesigure sunt responsabile pentru cea mai mare parte a incertitudinii, în timp ce restul intrărilor au un impact mic.

Analytica definește importana corelația între valoarea producției și fiecare
intrare incerta. Importanța fiecarei variabilă se calculează pe o scară de la 0 la 1. O valoare 0 indică faptul că variabila de intrare incerta nu are niciun efect asupra incertitudinii în
rezultatul obtinut. O valoare de 1 înseamnă corelație totală, în cazul în care toate incertitudinile din producția se datorează incertitudinii unei singuri intrari.

Este clar în figura de mai sus că indicatorul „rata de aprecierea” contribuie cel mai mult în diferența dintre cumparare si inchiriere.

Analiza Parametrica (de asemenea, numit de analiza de sensibilitate) implică modificarea valorii unei variabile de intrare pentru a examina efectul pe o ieșire selectată. Efectuarea de analize de sensibilitate de multe ori oferă
perspective utile in sensul ca mici schimbări în valorile variabile de intrare afecta rezultatul dorit.
Deoarece analiza a arătat că rata de apreciere a determinat cea mai mare parte a incertitudinii privind diferența între cumpărare și închiriere, se va efectua
analiza parametrică cu o variabila de intrare. Se va schimba definiția ratei de apreciere de la o distribuție probabilistica la o listă de valori alternative, și se va analizeza efectul asupra diferența
între cumparare si inchiriere.

Graficul arată că, la o rată de apreciere de aproximativ -5% pe an, costurile de închiriere și cumpărare sunt aceleasi. Dacă este mai mică de -5%, ar fi mai avantajoasa inchirierea; în cazul în care este mai mare de -5%, atunci ar fi mai convenabila achizitionarea spatiului.

Analytica permite să efectuarea analizei de senzitivitate cu mai multe variabile simultan.
Pentru aceasta vom schimba prețul de cumpărare pentru a compara rezultate bazate pe deciziile alternative. Procedând astfel,se va efectua analiza parametrica intre prețul de cumpărare și rata de apreciere in același timp. Valoare actuala este de 140.000$, se vor alege inca 2 variante, de 120.000 si 160.000.

Când se examinează rezultatele se observa ca doar o achizitionare la o valoare de 160.000$ la o rata de apreciere de -2% sau mai putin ori o valoare de 140.000$ si o rata de apreciere de -6% va conduce la o rentabilitate mai mare in ceea ce priveste inchirierea. Asadar, care ar fi varianta optima? O achizitie de 160.000$ sau una de 120.000$? Asta depinde de felul in care decidentul anticipeaza rata de apreciere.

Pentru o rata de apreciere mai mica de 9%, achizitia la pretul cel mai mic este cea mai rentanbila dar daca rata se dovedeste a fi mai mare de 9 % atunci achizitia de 160.000$ este mai profitabila pe termen lung.

Modele de operatiuni realizabile cu Analytica

Business

Bond – Acest model are intrări tipice de achiziționare de obligațiuni (prețul de achiziție, valoarea nominală, rata dobânzii) și calculează fluxurile de obligațiuni de trezorerie, randamentul curent și randamentul la scadență.

Breakeven Analysis – Analiza pragului de rentabilitate, acest model este un exemplu de analiză pragului de rentabilitate a unui set de niveluri de venituri, în cazul în care
cheltuielile fixe sunt stabilite la un cuantum și cheltuielile variabile sunt o fracție constantă a veniturilor.

Expected R&D Project Value – Acest model evaluează și compară valoarea comerciala asteptata din mai multe proiecte de cercetare și dezvoltare propuse.

Financial Statement – Acest model conține un set complet de situații financiare standard: profit și pierdere, bilanț și situația fluxurilor de numerar. Acesta oferă un ghid pas-cu-pas pentru utilizarea acestor șabloane pentru a genera situații financiare proprii. Puteți introduce valori în șablonul existent și a modifica variabilele definite pentru a reflecta standardele de contabilitate proprii.

Market Model – Acest model explorează o piață pentru un produs nou, iar deciziile bugetare de stabilire a prețurilor și de publicitate implicit. Acest exemplu arată, de asemenea, utilizarea unor "forme" pentru prezentarea intrarilor și ieșirilor pentru a fi prezentata
utilizatorilor.

Plan schedule control – Acest model are date de intrare pentru căi de activitate necesare pentru a finaliza un proiect și calculează diferite ieșiri care descriu caile critice, calendarul, și costurile pentru finalizarea proiectului.

Project Portfolio Planner – Planificator portofoliu proiect – Acest model evaluează și prioritizează un portofoliu de proiecte bazate fie pe valoarea neta estimata, valoarea actuală sau un scor multi-atribut, bazate pe strategia de formă, de dezvoltare a personalului etc.

Sales Effectiveness – Eficacitate vânzări, acest model evaluează efectele prețului unitar pe cap de vanzator și capacitatea de producție. Modelul conține un exemplu de folosire a estimărilor utilizatorilor in caz de incertitudine într-o forma standard de high-medium-low
si transformarea acestor intrări într-o distribuție continuă de propagare.

Subscriber Pricing – Acest model determină valoarea veniturilor necesare lunar de la fiecare abonat a unui serviciu pentru a satisface doar costul mediu ponderat al capitalului a firmei de la data prestarii serviciului pana la sfârșitul orizontului de timp al studiu. Cu alte cuvinte, aceasta calculează rata lunară a veniturilor unitare necesare de la fiecare abonat al unui serviciu pentru a da un randament investițiilor, la sfârșitul orizontului de timp al studiului, care este egal cu costul mediu ponderat al capitalului firmei.

Analytica se încadrează în clasa generala de software-uri folosite pentru a construi modele matematice ale sistemelor sau procese și apoi sa prezica rezultatele unui anumit set de intrări. Oameni de afaceri de obicei folosesc un astfel de software pentru a înțelege rezultatele estimate de proiecte cum ar fi lansarea unui nou produs sau o campanie de marketing, sau pentru a prognoza performanțele lor de afaceri ca un întreg.

De asemenea, poate fi folosit pentru a modela ciclul de viață al unui client sau pentru a calcula rezultate indicatorilor cheie de performanță legate pe o harta de strategie, dacă relațiile dintre acei indicatori au fost definite.

Atunci când relațiile dintre intrări și ieșiri sunt simple, astfel de modele pot fi construite într-o foaie de calcul. Dar chiar si afacerile cu probleme complexe sunt dincolo de ceea ce o foaie de calcul pot ocupa în mod rezonabil: au prea multe intrări și ieșiri și relațiile dintre acestea sunt prea complicate. Analytica face relativ ușor să se precizeze aceste relații printr-o diagrama "influență", care arata ca o diagramă tipica. Obiecte în diagramă, reprezentând diferite intrări și ieșiri, pot fi apoi deschise să specifice relațiile matematice exacte între elemente.

Analytica poate construi, de asemenea, modele care se execută într-un număr de perioade de timp, folosind rezultatele din perioadele anterioare ca intrări de la perioadele de mai târziu. Se poate realiza ceva de genul acesta într-o foaie de calcul, dar este nevoie de o multitudine de formule codificate, care se pot gresi foarte ușor si greu de reparat. Analytica oferă, de asemenea, o multitudine de instrumente pentru a face fata situatiilor de incertitudine, cum ar fi diferitele tipuri de probabilitate. Acestea sunt practic imposibil de manevrat într-un model de foaie de calcul normal.

În afară de foi de calcul, Analytica se potrivește între mai multe nise în lumea software-ului. Diagramele de influenta se aseamănă cu imagini de software de grafică:, dar spre deosebire de programele simple, Analytica are calcule reale sub diagramele sale de flux.

Ce realizeaza Analytica foarte bine este modelul de decizii specifice sau rezultate de afaceri în timp. Abordarea contruirii diagramelor pentru crearea de modele este destul de puternica și intuitiva, în special pentru că utilizatorii pot construi module în modelele lor, astfel încât un singur obiect pe o diagramă la nivel înalt se referă de fapt la o diagramă separată, detaliata. Atributele obiectului includ intrări, ieșiri și formule care descriu cum iesirile sunt calculate. Obiectele pot conține, de asemenea, matrice pentru a trata diferite condiții: de exemplu, un obiect client ar putea folosi matrice pentru a defini tratamente pentru segmente de clienți diferite. Aceasta este o caracteristică foarte importanta deoarece permite unui model aparent simplu sa contina o serie de detalii complexe.

Concluzii

Lucrarea de față evidențiază complexitatea procesului decizional în societatea contemporană și dovedește utilitatea sistemelor informatice de asistare a deciziilor, în condițiile în care modalitatea decizională evoluează. Mai mult, am arătat că nici sistemele informatice clasice nu mai răspund cu succes la cerințele decidenților, prin urmare am propus o soluție bazată pe tehnologii de mare actualitate, mai precis aplicatia Analytica.

Informația reprezintă baza oricărei decizii manageriale de calitate. Posibilitatea de a desfășura un proces decizional de calitate este direct proporțională cu cantitatea informațiilor de care se dispune și de calitatea acestora. Un impact semnificativ în acest sens îl au mijloacele informatice, deoarece acestea permit stocarea și gestionarea informațiilor, respectiv facilitează transmiterea și punerea în practică a deciziilor în timp util.

Procesul decizional trebuie perceput ca un proces complex, care în condiții ideale se desfășoară pe parcursul mai multor etape și faze. În acest sens se demarează cu pregătirea deciziei, după care se va alege soluția optimă și se va lua decizia efectivă, apoi se implementează decizia și se va controla modul de realizare al acesteia.

Ultima etapă, deseori trecută cu vederea, presupune evaluarea rezultatelor deciziei, cu scopul de a se încerca o îmbunătățire a eficacității deciziilor viitoare. Etapele procesului decizional sunt de puține ori însă respectate în această formă în situațiile practice, în realitate ele nefiind clar definite și delimitate. Modelarea procesului decizional se realizează în concordanță cu fiecare etapă din structura procesului decizional, adică pentru fiecare activitate decizională se poate construi un model, sau mai multe, dacă este cazul.

Ideea că sistemele inteligente pot îndeplini sarcini considerate până recent exclusiv umane a atras interesul cercetătorilor din toate domeniile, aplicațiile din domeniul inteligenței artificiale devenind numeroase și materializându-se prin tehnologii noi. Una dintre aceste tehnologii, generată de dezvoltarea domeniului inteligenței artificiale și de interesul spre sisteme capabile să „învețe” în mod similar cu individul uman.

Sistemele informatice de asistare a deciziilor sunt acele sisteme care vin în sprijinul decidentului uman în soluționarea problemelor decizionale complexe, semistructurate și nestructurate. Un aspect important de subliniat este faptul că în continuare omul deține controlul asupra procesului decizional, iar aceste sisteme doar oferă alternative de decizie, fundamentate cu ajutorul instrumentelor de modelare și analiză a datelor.

Concluzia principală ce se desprinde este că lucrarea prezintă o abordare nouă în ceea ce privește dezvoltarea sistemelor de asistare a deciziilor, evidențiind noi modalități de implementare a algoritmilor de decizie, prin intermediul unui sistem expandabil care a fost implementat respectând principii avansate de ingineria programării.

Bibliografie