IWZ7
I FORMATYCZ E WSPOMAGA IE DECYZJI1
1) OLTP a OLAP (Hurtownie danych)
2) KOMPUTEROWE MODELOWANIE DECYZJI
3) SYSTEMY WSPOMAGANIA DECYZJI
4) INTELIGENTNE SYSTEMY DECYZYJNE
OLTP  skrót od On Line Transaction Processing, zastosowanie informatyki do
przetwarzania transakcji. Zdarzenia gospodarcze sÄ… definiowane w formie transakcji (nie
mylić z transakcjami gospodarczymi).
OLAP  skrót od On Line Analytical Processing, zastosowanie komputera do przetwarzania
analitycznego danych gospodarczych; dane gromadzone sÄ… w specjalnych tabelach gdzie
przechowywane są fakty historyczne z działalności gospodarczej.
Komputerowe modelowanie decyzji  opis algorytmu decyzyjnego w komputerze na potrzeby
dalszego przetwarzania.
System Wspomagania Decyzji  pewna klasa systemów informatycznych ukierunkowanych
funkcjonalnie na wspomaganie procesu decyzyjnego w przedsiębiorstwie.
Inteligentne Systemy Decyzyjne  pewna klasa systemów wspomagania decyzji, które są
ukierunkowane nie tylko na przetwarzanie danych, lecz także na przetwarzanie wiedzy (baza
wiedzy). W bazie wiedzy zgromadzone są fakty i reguły wnioskowania.
Hurtownie danych  to bazy danych przeznaczone do wspomagania decyzji, majÄ…ce tak
ukształtowany schemat modelu danych aby można było łatwo korzystać z ogromnych
zasobów danych zgromadzonych w bazie.
1
Szczegółowy opis znajdziesz w : Z.Biniek, Informatyka w zarządzaniu, Vizja Press&IT, Warszawa 2009 rozdz.
6 i 7
1
PRZETWARZA IE DA YCH A WSPOMAGA IE DECYZJI
1) przedmiotem przetwarzania danych sÄ… dane, opisujÄ…ce zdarzenia gospodarcze zaÅ›
przedmiotem wspomagania decyzji są modele decyzyjne, opisujące problemy występujące w
działalności gospodarczej,
2) systemy przetwarzania danych to systemy transakcyjne obsługujące transakcje
gospodarcze, zaś wspomaganie decyzji to przetwarzanie analityczne obsługujące
sprawozdania, raporty, analizy, wieloprzekrojowe zestawienia informacyjne,
3) w ujęciu technologicznym przetwarzanie danych oparte jest na bazach danych (najczęściej
relacyjnych - OLTP), zaÅ› do wspomagania decyzji stosuje siÄ™ systemy oparte na tzw.
hurtowniach danych (OLAP), lub kostkach OLAP
4) użytkownikiem systemów przetwarzania danych jest w przeważającej mierze personel
niskiego i średniego szczebla, a użytkownikiem systemów wspomagania decyzji personel
szczebla wysokiego i strategicznego,
5) w systemach przetwarzania danych przetwarza się dane opisujące działalność wewnętrzną
firmy, a wspomaganie decyzji polega na przetwarzaniu danych wewnętrznych i
zewnętrznych, opisujących konkurencję, rynek, konsumentów itp.
6) w przetwarzaniu danych opisuje siÄ™ pojedyncze zdarzenia gospodarcze (transakcje), zaÅ›
wspomaganie decyzji zajmuje się opisywaniem algorytmów decyzyjnych w postaci modeli
Powyższe 6 punktów wyróżnia przetwarzanie danych i wspomaganie decyzji. Są to dwa
diametralnie różne typy przetwarzania, dwa różne podejścia do zastosowania informatyki w
zarzÄ…dzaniu.
2
KOSTKA OLAP
Schemat funkcjonalny kostki OLAP. Wielowymiarowe zapamiętywanie danych dla celów
analizy danych. Przedstawiono strukturę funkcjonalną kostki danych Sprzedaż. Pozwala to na
jednoczesne postrzeganie danych o sprzedaży poprzez takie kombinacje wielkości jak
produkt, miasto, kwartał (czas). Ewidencji podlega sprzedaż produktów mierzona w
jednostkach miary. Wielowymiarowość polega na tym, że można zdefiniować różne wymiary
i zestawić kilka wymiarów w jednej kostce danych. Każdy wymiar jest opisany zespołem
elementów, np. wymiar produkty (prod.1, prod.2, prod.3 itd.). Każda pojedyncza kombinacja
produktu, kwartału i miasta jest nazywana komórka, a zatem kostka składa się z 64 komórek
(4 x 4 x 4). Komórka ma konkretny adres w wielowymiarowej przestrzeni, np.
Sprzedaż (kw4, prod.1, miasto2) = 21
Wartość sprzedaży umieszczona w danej komórce w kostce Sprzedaż wynosi jak wiadomo 21
jednostek.
3
KLASYFIKACJA SYSTEMÓW WSPOMAGA IA DECYZJI
Modele
EIS/ESS TPS - systemy transakcyjne
decyzyjne
OAS - systemy wspomagania pracy biurowej
MIS - systemy informacyjne zarzÄ…dzania
Optymalne decyzje
DSS/ES
DSS - systemy wspomagania decyzji
EIS - systemy wspomagajÄ…ce kierownictwo
ES - systemy ekspertowe
Informacje MIS
Dane
OAS TPS
TPS
Różne rodzaje systemów informatycznych w układzie hierarchicznym. W przedsiębiorstwie
niezbędne jest wspomaganie różnych typów systemów informatycznych stosowanych we
wspomaganiu decyzji. Na różnych poziomach wspomagania decyzji niezbędne są inne
systemy wspomagajÄ…ce.
Inne systemy stosowane sÄ… do przetwarzania danych (TPS,OAS), przetwarzania informacji
decyzyjnych (MIS), algorytmicznego przetwarzania decyzji (DSS/ES) czy operacjonalizacji
modeli decyzyjnych (EIS/ESS).
Informatycy wypracowali różne techniki budowy systemów wspomagania decyzji, także
różne systemy decyzyjne są wspomagane różnymi technikami informatycznymi. Różne są
poziomy zaawansowania w zastosowaniu baz danych do wspomagania decyzji.
4
TYPOLOGIA DECYZJI W PRZEDSI
BIORSTWIE
Typ decyzji Poziomy organizacji Systemy
Typ decyzji Poziomy organizacji Systemy
Typ decyzji Poziomy organizacji Systemy
Typ decyzji Poziomy organizacji Systemy
wspomagajÄ…
wspomagajÄ…
wspomagajÄ…
wspomagajÄ…
ce
ce
ce
ce
Szczebel operacyjny Szczebel kierowniczy Planowanie
Szczebel operacyjny Szczebel kierowniczy Planowanie
Szczebel operacyjny Szczebel kierowniczy Planowanie
Szczebel operacyjny Szczebel kierowniczy Planowanie
strategiczne
strategiczne
strategiczne
strategiczne
Dobrze ustrukturalizowane Księgowość Analiza budżetu Lokalizacja
Dobrze ustrukturalizowane Księgowość Analiza budżetu Lokalizacja
Dobrze ustrukturalizowane Księgowość Analiza budżetu Lokalizacja
Dobrze ustrukturalizowane Księgowość Analiza budżetu Lokalizacja
(programowalne) Zamówienia Krótkoterminowa hurtowni
(programowalne) Zamówienia Krótkoterminowa hurtowni
(programowalne) Zamówienia Krótkoterminowa hurtowni
(programowalne) Zamówienia Krótkoterminowa hurtowni
Materiałów prognoza System
Materiałów prognoza System
Materiałów prognoza System
Materiałów prognoza System
Realizacja Analizy dystrybucji TPS
Realizacja Analizy dystrybucji TPS
Realizacja Analizy dystrybucji TPS
Realizacja Analizy dystrybucji TPS
Dostaw ekonomiczne Szkolenie OAS
Dostaw ekonomiczne Szkolenie OAS
Dostaw ekonomiczne Szkolenie OAS
Dostaw ekonomiczne Szkolenie OAS
Przygotowanie Sprawozdania personelu MIS
Przygotowanie Sprawozdania personelu MIS
Przygotowanie Sprawozdania personelu MIS
Przygotowanie Sprawozdania personelu MIS
Korespondencji podatkowe
Korespondencji podatkowe
Korespondencji podatkowe
Korespondencji podatkowe
SÅ‚abo Techniczne Ocena kredytu Budowa nowej
SÅ‚abo Techniczne Ocena kredytu Budowa nowej
SÅ‚abo Techniczne Ocena kredytu Budowa nowej
SÅ‚abo Techniczne Ocena kredytu Budowa nowej
ustrukturalizowane Przygotowanie Opracowanie wytwórni
ustrukturalizowane Przygotowanie Opracowanie wytwórni
ustrukturalizowane Przygotowanie Opracowanie wytwórni
ustrukturalizowane Przygotowanie Opracowanie wytwórni
Produkcji Budżetu Planowanie
Produkcji Budżetu Planowanie
Produkcji Budżetu Planowanie
Produkcji Budżetu Planowanie
Gospodarka Analiza kosztów nowego produktu MIS
Gospodarka Analiza kosztów nowego produktu MIS
Gospodarka Analiza kosztów nowego produktu MIS
Gospodarka Analiza kosztów nowego produktu MIS
Magazynowa Harmonogramowanie Odszkodowania DSS
Magazynowa Harmonogramowanie Odszkodowania DSS
Magazynowa Harmonogramowanie Odszkodowania DSS
Magazynowa Harmonogramowanie Odszkodowania DSS
projektów Planowanie ES
projektów Planowanie ES
projektów Planowanie ES
projektów Planowanie ES
Opracowanie kontroli
Opracowanie kontroli
Opracowanie kontroli
Opracowanie kontroli
Systemu jakości
Systemu jakości
Systemu jakości
Systemu jakości
wynagrodzeń
wynagrodzeń
wynagrodzeń
wynagrodzeń
Nieustrukturalizowane Wybór Negocjacje Planowanie R&D
Nieustrukturalizowane Wybór Negocjacje Planowanie R&D
Nieustrukturalizowane Wybór Negocjacje Planowanie R&D
Nieustrukturalizowane Wybór Negocjacje Planowanie R&D
(Nieprogramowanlne) dostawcy Rekrutowanie Rozwój nowej
(Nieprogramowanlne) dostawcy Rekrutowanie Rozwój nowej
(Nieprogramowanlne) dostawcy Rekrutowanie Rozwój nowej
(Nieprogramowanlne) dostawcy Rekrutowanie Rozwój nowej
surowców Kadry technologii
surowców Kadry technologii
surowców Kadry technologii
surowców Kadry technologii
Zakup Kierowniczej Polityka socjalna DSS
Zakup Kierowniczej Polityka socjalna DSS
Zakup Kierowniczej Polityka socjalna DSS
Zakup Kierowniczej Polityka socjalna DSS
oprogramowania Zakup firmy ES
oprogramowania Zakup firmy ES
oprogramowania Zakup firmy ES
oprogramowania Zakup firmy ES
Komputerów Polityka ESS/EIS
Komputerów Polityka ESS/EIS
Komputerów Polityka ESS/EIS
Komputerów Polityka ESS/EIS
Marketing współpracy z
Marketing współpracy z
Marketing współpracy z
Marketing współpracy z
dostawcami i
dostawcami i
dostawcami i
dostawcami i
odbiorcami
odbiorcami
odbiorcami
odbiorcami
Typologia decyzji w przedsiębiorstwie przygotowana na potrzeby systemów
informatycznych. W podziale decyzji uwzględniono z jednej strony stopień
programowalności decyzji, a z drugiej strony szczebel organizacji na którym podejmowane są
decyzje.
Jeżeli decyzje mają dobrze formalnie zdefiniowany algorytm podejmowania decyzji to są to
decyzje dobrze ustrukturalizowane. Np. zamówienie partii materiałów odbywa się według
dobrze opisanego schematu (ile, kiedy i gdzie, także kto zamawia)
Słabo ustrukturalizowane decyzje mają z reguły tylko częściowo zdefiniowany algorytm
decyzyjny, a część kryteriów niezbędnych do podjęcia danej decyzji jest określana
intuicyjnie, na podstawie doświadczenia. Np. zaciągnięcie kredytu ma swoją strukturę, ale
część aspektów nie jest ustrukturalizowane
Decyzje nie ustrukturalizowane (nie programowalne) to takie decyzje, które są podejmowane
na podstawie danych i kryteriów pozyskiwanych intuicyjnie i na podstawie doświadczenia
decydenta. Nie istnieje coś takiego jak formalny algorytm postępowania przy podejmowaniu
takich decyzji. Np. negocjacje handlowe
Na różnych poziomach organizacji podejmowane są decyzje różnego typu. Najczęściej
decyzje strategiczne są słabo lub nie ustrukturalizowane, a decyzje operacyjne mają dobrze
określony algorytm ich podejmowania.
5
Hurtownie danych
OKRESY
OK._SPRZ
ID_OKRESU
OPIS_OKRESU
SPRZEDAZ
KWARTAA

ROK
PK_SPRZE
PRODUKTY/USA
UGI
--------------
FK_OKRES
FK_PROD
ID_PRODUKTU
FK_RYNEK
PR_SPRZ
OPIS_PRODUKTU
MARKA
JEDNOSTKI
ROZMIAR
DOLARY
OBNIZKA%
ILOSC
RYNKI
RY_SPRZ
ID_RYNKU
OPIS_RYNKU
DYSTRYKT
REGION
Hurtownia danych to baza danych specjalnego przeznaczenia. Hurtownie wspomagajÄ…
przetwarzanie typu OLAP.
Hurtownie zawierają dane typu historycznego bez zapamiętywania pojedynczych transakcji.
W modelu danych przedstawiono format danych w notacji SQL. Po prawej stronie
umieszczono tabele faktów (SPRZEDAŻ), a po lewej stronie tabele wymiarów. Relacje
wskazują na powiązania pomiędzy polami indeksowymi tabel wymiarów i faktów. PK to
przedrostek do oznaczenia pola kluczowego pierwotnego (ang. primary key) przeznaczonego
do jednoznacznej identyfikacji zapisów danych w tabeli faktów. FK to przedrostek do
oznaczenia pól kluczowych pomocniczych (ang. foreign key) służących do powiązania tabel
wymiarów i tabel faktów.
Ilość tabel wymiarów zależy od zakresu analitycznego hurtowni danych, tzn. w ilu wymiarach
chcemy analizować nasze dane zawierające fakty. W naszym przykładzie wyznaczyliśmy trzy
wymiary: Rynki, Produkty/Usługi, Okres (czasu).
6
LOGICZ A TABLICA DECYZJI
WARUNKI R6 R11 R12 R13 R14
WARUNKI R6 R11 R12 R13 R14
WARUNKI R6 R11 R12 R13 R14
WARUNKI R6 R11 R12 R13 R14
000010T10T10T10TOBR>20T N N N T T
OBR>20T N N N T T
OBR>20T N N N T T
OBR>20T N N N T T
PRZECIWN. ALKOHOLU -- T N T N
PRZECIWN. ALKOHOLU -- T N T N
PRZECIWN. ALKOHOLU -- T N T N
PRZECIWN. ALKOHOLU -- T N T N
Karta z życzeniami X X X X X
Karta z życzeniami X X X X X
Karta z życzeniami X X X X X
Karta z życzeniami X X X X X
Wino X X
Wino X X
Wino X X
Wino X X
Prezent książkowy X X
Prezent książkowy X X
Prezent książkowy X X
Prezent książkowy X X
Rozmowa telefoniczna X X
Rozmowa telefoniczna X X
Rozmowa telefoniczna X X
Rozmowa telefoniczna X X
Decyzje dobrze ustrukturalizowane bazują na różnych algorytmach opisu schematu
podejmowania decyzji.
Przykład logicznej tablicy decyzji. Jest to technika definiowania algorytmów decyzyjnych
użytkowana w systemach informatycznych.
Przykład dotyczy decyzji jaki prezent wysłać konkretnemu kontrahentowi w okazji nowego
roku przy uwzględnieniu pewnych warunków brzegowych.
Tabela zawiera warunki(OBR>20T), reguły (R6, R11), akcje (Wino) i czynności (X).
Uruchomienie określonych czynności jest uzależnione od konkretnych warunków, ich reguł
oraz przypisanych im akcji.
7
DRZEWO DECYZYJ E
0 < OBR < 10T
karta życzenia
karta życzenia
Przec.
książka
alkoholu
d"
10T < OBR 20T
Nie Przec
karta życzenia
alkoholu
wino
karta życzenia
Przeciw alkohol książka
telefon
OBR > 20T
Karta z życzeniami
Nie
wino
Przeciw alkohol
telefon
Inna technika definiowania algorytmów podejmowania decyzji. Algorytm przydzielania
prezentów świątecznych kontrahentom przedsiębiorstwa w zależności od poziomu obrotów.
Podobnie jak w innych technikach także tutaj definiujemy kryteria wyboru oraz konkretne
działania podejmowane w zależności od tego czy dane kryterium jest spełnione czy też nie.
Algorytm jest zupełny, tzn. muszą być zaprojektowane wszystkie przypadki jakie mogą
wystąpić podczas podejmowania decyzji.
8
I FORMATYKA A WSPOMAGA IE DECYZJI
Selekcja
OTOCZENIE
Struktura
Informacja rozpoznawcza
DECYDENT
MODEL
FIRMA
Informacja wewnętrzna
SYMULACYJNY
SYSTEM DECYZYJNY
System
Informatyczny
Strategiczna informacja decyzyjna
Selekcja informacji na potrzeby wspomagania decyzji. Podział na informacje wewnętrzne (z
wewnątrz przedsiębiorstwa) i zewnętrzne (z otoczenia przedsiębiorstwa). Zadania systemów
informatycznych. Decydent wspomagany modelem symulacyjnym. JednÄ… z technik
wspomagania decyzji jest technika symulacji.
Decydent zarządzający firmą działa w układzie sprzężenia zwrotnego, pobierając informacje
zarówno z wewnątrz firmy, jak i z otoczenia firmy. Informacje rozpoznawcze i wewnętrzne są
przedmiotem przetwarzania w systemie informatycznym. Informacje, które otrzymuje
decydent sÄ… wspomagane w procesie decyzyjnym specjalnymi technikami decyzyjnymi
(modele decyzyjne, systemy decyzyjne, technika symulacji). Wypracowana informacja
decyzyjna jest przekazywana kanałem zwrotnym do firmy w celu podjęcia konkretnych
działań korygujących zamierzenia bądz
uruchomienia przedsięwzięć ukierunkowujących
funkcjonowanie firmy.
9
SYSTEM DSS
Wybór
BANK
metody
DANYCH
STOP
Połączenia Dostarczenie Wybranie Uruchomienie
Interpretacje
metod parametrów danych modelu
T
METODA 1
MODEL BEZ MODEL Z MODEL Z
. Probl.
RESULTATY
PARAMETRÓW PARAMETRAMI PARAMETRAMI
Rozwi ?
. MODELU
BEZ BEZ Z
.
DANYCH DANYCH DANYMI
METODA X
N
Nowy nastaw
parametrów
Oferta
metod
DOKUMENTA-
BANK
CJA
METOD
Informatyka w zarządzaniu wypracowała pewien układ elementów nazywanych systemem
wspomagania decyzji (ang. DSS).
System wspomagania decyzji (DSS) składa się z czterech elementów:
Bazy danych
Bazy modeli decyzyjnych
Bazy metod definiujÄ…cych algorytmy decyzyjne
Języka użytkownika do porozumiewania się z zasobami systemu.
Model decyzyjny jest definiowany przy użyciu z metod decyzyjnych i parametrów. W trakcie
modelowania poszukujemy optymalnych parametrów określających funkcjonowanie systemu.
10
MECHA IZM MODELOWA IA DECYZJI
BANK BANK
BANK
METOD MODELI
DANYCH
metody modele
Szeregi czasowe
ZMIENNE
X Y
CZAS
OPERATOR
Wartości
MODELI
Wartości
to
zmiennych
zmiennych
............ ...........
t1=to+DT
t2=t1+DT
DANE WYJÅšCIOWE
Operacjonalizacja modelu decyzyjnego. Zmienne z parametrami. Czas. Zmiana wartości
zmiennych w czasie. Poszczególne zmienne osiągają określony poziom wartości w czasie. Na
podstawie obserwacji wartości zmiennych można wnioskować o funkcjonowaniu
analizowanego systemu, np. przedsiębiorstwa.
Podczas definiowania założeń modelu (układu równań) operator modelu korzysta w zasobów
systemowych umieszczonych w bazie danych, bazie modeli i bazie metod.
11
MODEL DECYZYJ Y  J
ZYK MODELOWA IA DECYZJI
Model decyzyjny w IFPS
COLUMNS K1, K2, K3, K4, ROK
POPYT = 90,85, 125, 90 SUM([K1] THRU [K4])
ZBYT = MINIMUM (POPYT, PREVIOUS MAG)
ZAPOT = (POPYT + PREVIOUS POPYT)
ZAMOW = ZAPOT * (1 + BEZP) MAG
BEZP = 0.1 FOR 4
CENZAK = IF ZAMOW .LT. 50 THEN 25
ELSE IF ZAMOW .LE.50 .AND. ZAMOW .GE. 100
THEN 22 ELSE IF ZAMOW .GT. 100 THEN 20
WYCEZA = KTYZAK/ZAMOW
CEZBYT = 23.5 FOR 5
MAG = MAG + PREVIOUS ZAMOW ZBYT
BRAKTOW = MAXIMUM (0, POPYT ZBYT)
STRATA = BRAKTOW * (CEZBYT WYCEZA)
KTYZAKUPU = ZAMOW * CENZAK
KTYKAPIT = KTYZAKUPU ZBYT * CENZAK FOR 5 +
(MAG FOR 1 * 25)*10%
OBROT = ZBYT * CEZBYT
ZYSK = OBROT  KTYZAKUPU - KTYKAPIT
Przykład modelu decyzyjnego w języku modelowania IFPS (ang. Integrated Financial
Planing System). Model opisuje wyliczanie zysku przedsiębiorstwa.
Modelowanie systemu za pomocą równań algebraicznych. Za pomocą tego typu modeli
można kalkulować ekonomiczne aspekty działalności przedsiębiorstwa, np. wyliczać zysk w
zależności od różnych poziomów cen sprzedaży.
Poszczególne skróty, np. MAG opisują stany systemu ( w tym przypadku poziom magazynu),
które mają wpływ na główny element systemu (poziom zysku  ZYSK).
W modelu występują różne typu równań dla obliczania zmiennych współdziałających przy
określaniu poziomu zysku.
12
CYBER ETYCZ E ASPEKTY PODEJMOWA IA DECYZJI
y
RÓDA
O
CEL
(NORMA)
RÓŻNICA DZIAA
ANIE DECYZJA
Akcja
POSTRZEGANY
POZIOM
Info o stanach
STAN SYSTEMU
Cybernetyczne podejście do podejmowania decyzji. Decyzja zmienia określony stan systemu,
zmieniając jego wartość wyrażoną w jednostkach kwantyfikacji. Stany mogą być materialne,
energetyczne i informacyjne. Jeżeli informacje o stanach wykazują różnicę w porównaniu z
celem wtedy trzeba podjąć działanie, a działanie uruchamia decyzje.
W podejściu cybernetycznym przyjmuje się założenie, że system działa poprzez
współdziałanie sprzężeń zwrotnych dodatnich i ujemnych. Jeżeli występuje różnica pomiędzy
celem a postrzeganym poziomem systemu to ta różnica będzie kompensowana przez system,
bowiem w systemie działa ujemne sprzężenie zwrotne.
Model cybernetyczny pozwala na zastosowanie symulacji do analizy decyzji strategicznych.
13
OPTYMAL E DECYZJE  MODEL FU KCJO AL Y
Cele Sytuacja decyzyjna
Alternatywy Stany (+Infosystem)
Działania Z={z1,z2,....,zn}
A={a1,a2,..an} Otoczenie
X={x1,x2,...xn} U={u1,u2,.....,un}
{Relacja przyporzÄ…dkowania}
Macierz wynikowa
{Funkcja preferencji}
Macierz decyzyjna
{Funkcja celu + Model decyzyjny}
 decyzja optymalna
(wybór najlepszej
alternatywy)
Schemat funkcjonalny podejmowania decyzji optymalnej. Celem jest podjęcie optymalnej
decyzji, np. zakup najkorzystniejszego zestawu PC. Alternatywy to: różne konfiguracje PC w
zależności od RAM, Procesora, HDD, Monitora. Preferencje wyrażane są wagami.
Użyteczność wylicza się mnożąc wagi razy konkretne wartości w ramach alternatyw, np.
wielkość pamięci RAM. Wybieramy alternatywę o najwyższej użyteczności.
14
UŻYTECZ OŚĆ W PODEJMOWA IU DECYZJI
A PAO HDD ZEGAR MONITOR " WartoÅ›
A PAO HDD ZEGAR MONITOR " WartoÅ›
A PAO HDD ZEGAR MONITOR " WartoÅ›
A PAO HDD ZEGAR MONITOR " WartoÅ›
MB (0.4) (0.3) MHz (0.1) ROZDZIELCZOŚ Punktó ć
MB (0.4) (0.3) MHz (0.1) ROZDZIELCZOŚ Punktó ć
MB (0.4) (0.3) MHz (0.1) ROZDZIELCZOŚ Punktó ć
MB (0.4) (0.3) MHz (0.1) ROZDZIELCZOŚ Punktó ć
Ć(0.2) w PC w
Ć(0.2) w PC w
Ć(0.2) w PC w
Ć(0.2) w PC w
PLN
PLN
PLN
PLN
A1 4 (0.8) 800(1.2 50(0.2) 640 × 480(0.2) 2.4 1300,-
A1 4 (0.8) 800(1.2 50(0.2) 640 × 480(0.2) 2.4 1300,-
A1 4 (0.8) 800(1.2 50(0.2) 640 × 480(0.2) 2.4 1300,-
A1 4 (0.8) 800(1.2 50(0.2) 640 × 480(0.2) 2.4 1300,-
)
)
)
)
A2 1 (0.6) 500(0.9 100(0.4) 800 × 600(0.4) 2.3 1100,-
A2 1 (0.6) 500(0.9 100(0.4) 800 × 600(0.4) 2.3 1100,-
A2 1 (0.6) 500(0.9 100(0.4) 800 × 600(0.4) 2.3 1100,-
A2 1 (0.6) 500(0.9 100(0.4) 800 × 600(0.4) 2.3 1100,-
)
)
)
)
A3 8(1.2) 250(0.6 150(0.7) 1024 × 768(0.6) 3.1 1500,-
A3 8(1.2) 250(0.6 150(0.7) 1024 × 768(0.6) 3.1 1500,-
A3 8(1.2) 250(0.6 150(0.7) 1024 × 768(0.6) 3.1 1500,-
A3 8(1.2) 250(0.6 150(0.7) 1024 × 768(0.6) 3.1 1500,-
)
)
)
)
Przykład podjęcia decyzji optymalnej, dokonujemy wyboru spośród trzech wariantów (A1,
A2, A3)
Wariant A3 ma najwyższą użyteczność, a wariant A2 ma najniższą cenę jednak wariant A3
ma najniższą wartość 1 jednostki użyteczności  449 zł
W tabeli przedstawiono wyliczenia użyteczności dla trzech wariantów, jednocześnie
zaprezentowano wyliczenie który wariant jest najkorzystniejsza przy pewnych kryteriach
wspólnych dla wszystkich.
Decyzja dotyczy zakupu PC, a zatem jako wspólne kryteria przyjęto: wielkość pamięci
operacyjnej komputera (PAO), wielkość twardego dysku (HDD), częstotliwość zegara w
procesorze (Zegar), rozdzielczość monitora (monitor rozdzielczość),
15
SYSTEM EKSPERTOWY XPS
Użytkownik Ekspert
wyniki objaśnienia kontrola
wprowadzanie wiedzy
dane użytkownika
Komponent dialogowy Komponent objaśniania Komponent wiedzy
wyniki
wyniki
wiedza
Komponent do
rozwiązywania problemów
opis przypadku
cykl przetwarzania
Baza wiedzy
System z bazą wiedzy. Użytkownik systemu podczas wspomagania decyzji jest wspomagany
wiedzą zgromadzoną w komputerze. Komputer gra również rolę eksperta.
Zastosowanie sztucznej inteligencji (ang. artificial intelligence) w systemach decyzyjnych:
Przetwarzanie języka naturalnego (słowa pisanego i mówionego),
Interpretacja obrazów
Robotyka
Systemy dedukcyjne
Systemy ekspertowe
Systemy expertowe nie zastąpią ekspertów od wspomagania decyzji, mogą ich tylko odciążyć
od wielu rutynowych czynności.
16
SIEĆ SEMA TYCZ A
Reprezentacja wiedzy w komputerze. Baza wiedzy ma wspomagać decydenta informacjami,
które nie zostały zapisane w ustrukturalizowanych schematach decyzyjnych. Najczęściej
zapisywane są reguły prawne bądz
inne informacje pomocnicze niezbędne w procesie
decyzyjnym. Np. w bazie wiedzy mogą być zapisane informacje niezbędne do tego by pomóc
potencjalnemu klientowi dokąd wyjechać na wczasy lub na wycieczkę.
Na przykładzie przedstawiono strukturę powiązań informacyjnych wykładu: Informatyka w
zarzÄ…dzaniu.
Sieć semantyczna umożliwia zdefiniowanie wiedzy w bazie wiedzy. Sieć semantyczna to
specyficzny rodzaj formatowania wiedzy w celu jej przetwarzania w komputerze.
Ontologia  to usystematyzowana wiedza, sklasyfikowana według ogólnie akceptowalnych
reguł
17
 SYMULACJA  OWY PRODUKT A RY KU
SAT
DDR
.
SE
SH
TDDR
CDDR y

S
OB
+
_
B
DDI
IS
OE
RS
BL
SS
DR
OC
.
Symulacja strategii działania nowego podmiotu na rynku. Symulacja ciągła jako technika
wspomagania decyzji. Metodą cybernetyczną zostały zdefiniowane schematy zmian
czynników występujących w procesie decyzyjnym. Komputer przelicza krok po kroku
przebieg zmian różnych czynników w zależności od zmian dokonujących się w innych
obszarach. Przykład zastosowania symulacji do wspomagania zarządzania jest model
wprowadzania nowego produktu na rynek. Model ten bazuje na założeniu, że symulacja
systemowo-dynamiczna winna uwzględniać współdziałanie pętli sprzężeń zwrotnych
dodatnich i ujemnych. System wprowadzania nowego produktu na rynek jest systemem
szczególnie złożonym, opartym na współdziałaniu pętli sprzężeń zwrotnych dodatnich i
ujemnych. Pętle dodatnie są pętlami odchylającymi system od celu (równowaga dynamiczna),
a pętle ujemne są pętlami naprowadzającymi system na cel. Dodatnia pętla sprzężenia
zwrotnego (znak +) bazuje na założeniu, że decydent zatrudniając sprzedawców (S)
zdobywających zlecenia (OB) będzie przeznaczał część środków finansowych na zatrudnienie
nowych sprzedawców (IS), którzy zdobywają nowe zlecenia. Im więcej zleceń tym więcej
sprzedawców, a im więcej sprzedawców tym więcej zleceń. W systemie opisano ponadto
ujemną pętle sprzężenia zwrotnego.
18
SYMULACJA  FU KCJO OWA IE PRZEDSI
BIORSTWA
bx
r-ek nowy (y,+)
bA (bx,L)
K1,+
klient lista klientów
(bx,y)
K2,+
bx
(rx,y)
(bx,y) (bx,y) (y,+) K3,-
(bx,y) r-ek dobry
bC,K
klient
bx (bx,y)
(bx,y)
(rx,y)
(y,-) poczta
(bx,y) odrzuc. zły ay
bx
klient
x x
(rx,y)
x+(rx,y) bx
(rx,y)
x magazyn
y/=L
(rx,L)
AAABBC
x
x
DEE
x+(rx,y)
wyd.towaru
x
y/=L
bx
x kartot mag
x+rx
y=L
Objaśnienia:
X towar
y informacja o kliencie
+ status klienta pozytywny
wysyłka
- status klienta negatywny
Do Zarządzanie operacyjnego przedsiębiorstwem stosowana jest technologia Workflow, czyli
Zarządzanie procesami pracy przy użyciu systemu komputerowego, jako czynnika
automatyzującego procesy zachodzące w przedsiębiorstwie.
Technika komputerowa umożliwia przeprowadzenie symulacji funkcjonowania
przedsiębiorstwa. Symulacja dyskretna. Przedsiębiorstwo jako sieć działań. Wirtualna
organizacja. Taki układ funkcjonalny przedsiębiorstwa gdzie nie musi występować jedność
czasowo-przestrzenna osób i komórek współdziałających w procesie wytwarzania dóbr i
usług.
Sieć pozwala na schematyczną definicję procesów pracy zachodzących w firmie. Na bazie
sformalizowanego schematu przepływów pracy możliwa jest symulacja działania firmy w
warunkach laboratoryjnych. Zanim podejmiemy próbę dokonania zmian organizacyjnych w
konkretnej firmie najpierw sprawdzamy te zmiany w warunkach laboratoryjnych (na
komputerze).
19
FIRMA  SYSTEMY SYMULACYJ E
Interpretacja modeli
Bank Wiedzy
(fakty, reguły)
System zarzÄ…dzania bazÄ… danych,
metod i modeli
Bank Metod Bank Modeli
Interfejs użytkownika
(modelowanie interaktywne)
System ekstrakcji danych
Bank Danych Inne z
ródła danych
W systemach wspomagania decyzji często korzysta się z techniki symulacji komputerowej.
Symulacja pozwala na testowanie decyzji przed jej rzeczywistym podjęciem.
System symulacyjny z bazÄ… wiedzy. Zastosowanie techniki symulacji do wspomagania
decyzji. Najpierw symulacja decyzji (jej możliwych skutków), a póz
niej decyzja.
Nowoczesne systemy wspomagania decyzji posiadają złożoną strukturę funkcjonalną.
Niezbędne jest współdziałanie banku danych, banku metod i banku modeli, a wprowadzenie
bazy wiedzy umożliwia komputerową interpretację modeli symulacyjnych i zapamiętywanie
wyników tejże interpretacji.
20
BI powstało w latach 90-tych XX wieku. Wcześniej posługiwano się technologia kartek
papieru, papierowych zestawień, miniaturowych karteczek, np. szef mafii sycylijskiej.
Obecnie dominuje zastosowanie technologii informatycznych do podejmowania decyzji.
Najważniejsze elementy technologii informatycznych:
a) Portal internetowy (kokpit menedżera)
b) Hurtownia danych
c) Techniki analizy danych (data Mining, ETL)
d) Przetwarzanie wiedzy (dane pochodzące od ekspertów)
21
KOKPIT ME EDŻERA
Znormalizowany układ wskaz
ników finansowych, ekonomicznych, technicznych,
logistycznych, których obserwacja jest niezbędna po to by skutecznie zarządzać
przedsiębiorstwem. Kokpit zawiera wizualizację informacji niezbędnych do podejmowania
decyzji.
Na jednym ekranie występują wszystkie najważniejsze informacje: bilans, rachunek zysków i
strat, wskaz
niki finansowe, inne czynniki (miękkie)
Porównanie plan i realizacja.
22