Sadržaj Uvod 1. Sistemi za podršku odlučivanju – pojam i obeležja 2. Struktura sistema za podršku odlučivanju 3. Vrste sistema za podršku odlučivanju 4. Osobine i trendovi u razvoju sistema za podršku odlučivanju Zaključak Literatura
2 2 6 10 12 13 14
Sistemi za podršku odlučivanju
Uvod Donošenje pravovremenih i korektnih odluka je najosnovniji preduslov za početak svake poslovne aktivnosti. Da bi se pojedincu ili grupi donosilaca odluka olakšao rad sa složenim skupovima raznorodnih informacija, koje se ukrštaju na psihološkom, tehničkom i drugim nivoima u toku procesa odlučivanja, sasvim je normalno da su istraživanja u svetu u poslednje tri decenije usmerena u pravcu korišćenja moćnih računara, kao podrške ovih procesa. Problemi koji se javljaju pri upravljanju kompanijom bilo da su to operativni, taktički ili strategijski, postaju sve teži kako se uslovi poslovanja usložnjavaju. Rešavanje struktuiranih problema je olakšano postojanjem analitičkih algoritama kojima se uz pomoć računara svaki struktuirani problem može rešiti. Glavna teškoća nastaje kada je potrebno naći pravilan odgovor na nestruktuirani ili polustruktuirani problem za čije rešavanje ne postoji formula i koji se mogu opisivati samo koristeći termine koji opisuju neizvesnost, verovatnoću itd. Pri njihovom rešavanju mogu pomoći sistemi za podršku odlučivanja. Ovaj rad je upravo vezan za razmatranje sistema za podršku odluivanju. U tu svrhu, najpre će biti rasvetljeni pojam i obeležja sistema za podršku odlučivanju, nakon čega će se preći na razmatranje strukture ovih sistema. U nastavku rada date su neke njihove klasifikacije, dok je kraj rada usmeren na trendove u razvoju ovih sistema.
1.
Sistemi za podršku odlučivanja – pojam i obeležja
Menadžerima je potrebna podrška pri odlučivanju zbog njihovih spoznajnih, ekonomskih i vremenskih ograničenja. Spoznajna ograničenja odnose se na ograničenja ljudskih sposobnosti za pohranjivanjem i obradom informacija (veličina kratkotrajne memorije, brzina obrade, greške u pamćenju i obradi informacija). Sve to ozbiljno ograničava efikasnost i efektivnost odlučivanja, što je razlog uvođenja više učesnika u proces odlučivanja. Ekonomska ograničenja odnose se na ograničenja mogućnosti uvođenja dovoljnog broja učesnika u proces odlučivanja. To dovodi do povećanja troškova komunikacije i koordinacije. Vremensko ograničenje može biti uzrok grešaka u odlučivanju jer se ne stignu razmotriti sve informacije, rešiti problemi i upotrebiti poželjne strategije odlučivanja. Uspinjanjem po hijerarhijskoj piramidi upravljanja, racionalni pristup odlučivanja prepušta svoje mesto intuitivnim, nestrukturiranim i iskustvenim metodama. Iskustvo i intuicija menadžera se ne mogu programirati i racionalizovati, ali se mogu pohranjivati i različitim metodama i tehnikama međusobno povezivati. Sirovi podaci koji su proizvod transakcionog informacionog sistema ne mogu zadovoljiti dinamičnost i nepredvidivost tržišta. Podaci koji su pohranjeni u bazama podataka se skoro nikad ne menjaju, oni su statični, tačno onakvi kakvi su i pohranjeni, dok su se u međuvremenu brojni uslovi poslovanja promenili. Stoga je, na osnovu pohranjenih podataka i uz razvoj različitih modela, potrebno razvijati nove i korisne informacije koje stalno prate tržišne prilike i podržavaju 2
Sistemi za podršku odlučivanju tržišnu dinamiku. Delokrug tih dinamičkih sistema je praćenje stanja poslovnih procesa i podrška višim nivoima odlučivanja, stvaranje novih informacija i znanja, te pomak prema stvaranju korporativne inteligencije. Sistemi za podršku odlučivanju (engl. Decision Support Systems, DSS), pored sirovih podataka, poseduju i baze modela, dokumenata, prognoza i statistika koji su menedžerima od pomoći pri odlučivanju. Ovi sistemi imaju napredniju mogućnost obrade informacija na osnovu čega stvaraju baze modela. Oni daju mogućnost simulacije događaja i procesa, predviđanja, prototipiranja, linearnog programiranja, analize osetljivosti, analize različitih scenarija, ‘što-ako’ situacija i podržavaju složenije, dugoročno odlučivanje. Tipičan primer takve interakcije menedžera i sistema su upiti tipa „Kakav će dugoročan i kratkoročan uticaj na poslovanje imati odluka o povećanju cena za 10%“ ili bilo koji drugi „šta-ako“ upit. Navedeni sistemi, po pravilu, koriste velike količine eksternih i internih podataka i informacija, ali i brojne modele koji omogućuju postavljanje i fleksibilnost upita, čime skraćuju vreme potrebno za donošenje odluka, objašnjavaju načine rešavanja problemskih situacija i omogućuju kvalitetnije i bolje odlučivanje. Njihov cilj nije izračunavanje i obrada podataka, nego stvaranje novih informacija koje će biti korisna podrška odlučivanju. Sistemi za podršku odlučivanju su informacioni sistemi koji se koriste za efikasnije odlučivanje i njihov cilj nije zamena donosioca odluka, nego podržavanje i olakšavanje njegovog rada. Oni podržavaju rešavanje polustrukturiranih ili nestrukturiranih problema koji su kompetencija viših nivoa menedžmenta i njihov cilj je omogućiti kvalitetnije i efikasnije odlučivanje, pa ih s tog aspekta možemo posmatrati kao konkurentsko oružje. Pod sistemima podrške odlučivanju (DSS) se podrazumevaju interaktivni, fleksibilni i adaptivni računarski informacioni sistemi specijalno razvijeni za podršku u rešavanju nestrukturiranih menadžment problema u cilju poboljšanja procesa odlučivanja1. Izraz „sistem podrške odlučivanju“ se takođe odnosi na način razmišljanja o tome kako bi informacioni sistemi trebali biti dizajnirani za podršku donošenja menadžerskih odluka U pitanju je sistem koji podupire proces odlučivanja na način da pomaže menadžeru u identifikaciji, pristupu, analizi i transformaciji informacija, izboru i izvođenju modela potrebnih za rešavanje problema odlučivanja, te analizu dobijenih rezultata. Sistemi za podršku odlučivanju su fleksibilni i interaktivni, prilagođeni korisniku, vrlo često personalizovani jer podržavaju različite stilove odlučivanja. Naime, oni pružaju široku mogućnost personalizacije i ličnog pristupa na način da omogućuju pohranjivanje privatnih podataka koje menedžeri prikupljaju tokom vremena. To su uglavnom podaci iz njima poverljivih izvora, karakteristike prethodnih odluka, prethodna iskustva, stručne procene i slično. Sisteme za podršku odlučivanja najčešće izrađuju profesionalni informatičari, a ponekad i obrazovaniji i napredniji korisnici. Njihov razvoj može trajati vrlo kratko, što zavisi od vrste i tipa sistema koji se izgrađuje.
1
Turban, Efraim (2003): Informaciona tehnologija za menadžment: transformisanje poslovanja u digitalnu ekonomiju, Zavod za udžbenike i nastavna sredstva, Beograd, str. 427 3
Sistemi za podršku odlučivanju Treba naglasiti da se ovi sistemi realizuju da bi pomagali pri donošenju odluka, a ne da bi sami donosili odluke. Glavna karakteristika DSS sistema je njihova fleksibilnost. Lični DSS, ograničenih mogućnosti, je u sadašnjem trenutku razvoja računarstva jednostavno izgraditi jer su alati namenjeni krajnjim korisnicima za takav poduhvat već dostupni. S druge strane, kompanijski DSS koji bi se koristio za donošenje poslovnih odluka treba razviti planski i disciplinirano. Za sve DSS sisteme važno je da budu pristupačni korisnicima i jednostavni pri upotrebi. DSS se, s jedne strane, razlikuju od sistema transakcione obrade podataka, koji su usredsređeni na obradu podataka generisanih poslovnim transakcijama i operacijama, a s druge strane, od MIS, koji su usredsređeni na obezbeđivanje unapred specifikovanih informacija – izveštaja za menadžere. Sa druge strane, DSS omogućavaju menadžerima analitičko modelovanje, simulacije, eksploracije mogućih alternativa i dr. Za razliku od upravljačkih informacionih sistema, koji pretežno olakšavaju horizontalni protok informacija, sistemi za podršku odlučivanju podržavaju vertikalne informacione tokove i tako potpomažu integraciju informacija koje se koriste na različitim organizacionim i upravljačkim nivoima. Oni olakšavaju sintezu informacija iz pojedinih podsistema za strateško odlučivanje i doprinose automatizaciji strateškog planiranja i predviđanja. Najčešći zahtevi koji se postavljaju pred sisteme za podršku odlučivanju su: • • • • •
Visoka interaktivnost i jednostavna upotreba kroz davanje instrukcija korisniku tokom rada; Pouzdanost kroz brigu o poverljivim informacijama, brisanje informacija koje više nisu nužne i pohranjivanje privatnih podataka; Jednostavan pristup informacijama putem modela odlučivanja, statističkih alata, alata za prognoziranje i optimizaciju, korisničkog interfejsa i prezentacionih alata; Sposobnost brzog prilagođavanja na spoljašnje prilike; Kompatibilnost i efektnost.
Elementi informacione tehnologije koji čine DSS2: Specifični sistemi za podršku odlučivanju - podrazumevaju hardver i softver koji omogućavaju donosiocima odluka rešavanje specifičnih skupova međusobno povezanih problema odlučivanja; 2. Generatori sistema za podršku odlučivanju - podrazumeva se paket povezanog hardvera i softvera koji stvara tehnološke pretpostavke za izgradnju specifičnog sistema za podršku odlučivanju; 3. Alati sistema za podršku odlučivanju - uključuju hardverske i sofverske elemente koji omogućavaju izgradnju specifičnih sistema za podršku odlučivanju i generatora sistema za podršku odlučivanju, a obuhvataju programske jezike specijalne namene, i druge aplikacije. 1.
Sve prisutnije obeležje modernih sistema za podršku odlučivanju je dinamika odlučivanja, funkcionisanje u realnom vremenu i veća upotreba elemenata veštačke inteligencije u poslovne svrhe (neuronske mreže, genetski algoritmi, neizrazita logika). Ovi se sistemi koriste kada je potrebno doneti brzu odluku, odnosno kada vremena za odlučivanje nema dovoljno, 2
Decision Suport System, http://en.wikipedia.org/wiki/Decision_support_system 4
Sistemi za podršku odlučivanju odnosno kada postoji sigurnost da sistemi mogu doneti jednaku ili bolju odluku nego ljudi. Na taj način je moguće ubrzati i automatizovati proces odlučivanja, odnosno deo procesa odlučivanja prepustiti računaru. Brojni su primeri sistema za podršku odlučivanju. Oni se mogu koristiti na bilo kojem hijerarhijskom nivou. Trendovi primene ove vrste IS-a ukazuju da se većina sistema još uvek upotrebljava za podršku operativnom i taktičkom, a ne strateškom odlučivanju. Studija slučaja: Upotreba DSS-a na primeru odlučivanja Houston Minerals Corporation3
o prihvatanju projekta u
Houston Minerals Korporacija, bila je zainteresovana za pokretanje zajedničkog projekta razvoja hemijskog postrojenja sa petrohemijskim kompanijom. Potpredsednik Houston korporacije, odgovoran za odluke, želeo je analizirati rizik koji se mogao sresti u podrucju ponude, potražnje i cena. Bob Sampson, menadžer za planiranje i administraciju, i njegovi saradnici “izgradili” su DSS kao specijalizovani program za planiranje, za par dana. Rezultati su predlagali da se projekt prihvati. Nakon toga pristupilo se dodatnom testiranju projekta. Iako je podpredsednik prihvatio tačnost i vrednost rezultata, bio je zabrinut zbog potencijalnog skrivenog rizika u projektu, šanse za katastrofalnim završetkom. Menadžer za planiranje, Sampson objašnjava da je zamenik predsednika kompanije rekao nešto ovako:” Shvatam vrednost posla kojeg ste vi učinili , i ja sam 99% uveren u to. Ali, želim to videti u drugačijem svetlu. Znam da nemamo puno vremena i moramo dati našim partnerima pozitivan ili negativan odgovor.” Sampson je odgovorio da predsednik može dobiti traženu analizu za manje od sat vremena. Kroz dvadesetak minuta, u kancelariji glavnog menadžera, pregledavali su se rezultati njegovih “što ako” pitanja. Ti su rezultati doveli do odbacivanja projekta, koji zamalo da bude prihvaćen. Ovaj slucaj demonstrira neke od glavnih karakteristika DSS-a. Analiza rizika, koja je prva preduzeta, bila je zasnovana na intuitivnoj proceni situacije od strane donosioca odluke, koji se koristio dostignućima menadžmenta. Onda je zamenik predsednika kompanije, koristeći svoje iskustvo, i po intuiciji, osećao da model treba modifikovati. Početni model, iako matematički korektan, nije bio kompletan. Sa regulisanim sistemom simulacije, modifikacija računarskog programa uzela bi mnogo vremena, ali DSS omogućava vrlo brzu analizu. Isto tako, DSS je bio dovoljno fleksibilan da omogući da menadžerska intuicija i procena budu inkorporirani u analizu. Jezgro DSS analize počiva na modelu, gde model predstavlja pojednostavljenu reprezentaciju objekta ili fenomena u stvarnom svetu. Takva apstrakcija tj. generalizacija obično vrlo složenih
3
http://vlib.unitarklj1.edu.my/exam-papers/MASTER/MITM%202001/MITM-f-Jan-2001/CSM5143-Decision %20Support%20Systems/page3.pdf. 5
Sistemi za podršku odlučivanju objekata i pojava u realnom svetu omogućava primenu analitičkih metoda kada se vrši analiza na modelu. Kod DSS sistema primenjuju se dva osnovna metoda analize4: Analiza „šta-ako“, gde se posmatra kako promene nekih osnovnih vrednosti varijabli menjaju izlazne vrednosti u nekom matematičkom modelu realnog objekta. Statističkim metodama, metodama operacionih istraživanja i metodama veštačke inteligencije obrađuju se podaci i informacije, te se menadžeru nudi pomoć u pogledu donošenja odluke. Odluka se donosi na osnovu rezultata više takvih eksperimenata. Analiza na osnovu postavljenih ciljeva koja se svodi na sukcesivne promene određenih ulaznih varijabli sve dotle dok se ne dođe do željenog izlaza tj. cilja. Jedan primer analize „šta-ako“ je analiza kako povećanje troškova za reklamu utiče na povećanje profita kompanije. Primer analize na bazi postavljenih ciljeva je sledeći. Menadžer može specificirati cilj od 20 miliona dinara kao neto profit posle izdvajanja za takse. Za tu vrednost željenog profita on može analizirati situaciju i načine kako dostići cilj kombinujući moguće vrednosti prihoda i troškova.
2. Struktura sistema za podršku odlučivanju Osnovne komponente sistema za podršku odlučivanju su: baza modela, baza podataka, generator sistema za podršku odlučivanju i korisnik. Ova struktura opisuje sisteme za podršku odlučivanju u onom obliku u kome su egzistirali od ranih 70-tih do 90-tih godina prošlog veka. Međutim, danas, sa sve kompleksnijim uslovima privređivanja, kao i sa razvojem kompjuterske tehnologije došlo je do određenog pomaka i u razvoju sistema za podršku odlučivanju. Današnji sistemi za podršku odlučivanju osavremenjeni su za niz karakteristika u odnosu na njihovu prethodnu generaciju. Razlike se jasno vide poređenjem njihove strukture. Komponente današnjih sistema za podršku odlučivanju su: 1. 2. 3. 4. 5.
4
Podsistem za upravljanje podacima; Podsistem za upravljanje modelima; Podsistema za upravljanje znanjima; Podsistem – korisnički interfejs; Korisnik.
Jokanović, Dušan (2000): Poslovni informacioni sistemi, Poslovna škola Megatrend, Beograd, str. 144 6
Sistemi za podršku odlučivanju D r u g i r a č u n a r s k i z a s n o v a n i s i s t e m i P
o
i
d
u
a c i : s p o l j a š n n u t r a š n j i U
p
j i
p r a v l j a n j e o d a c i m a U
p z n
K
U
m
p
r a v l j a n a n j e m
o
o
r a v l j a n j e d e l i m a j e
r i s n i k
Slika br. 1 – Osnovne komponente DSS-a Izvor: Turban, Efraim (2003): Informaciona tehnologija za menadžment: transformisanje poslovanja u digitalnu ekonomiju, Zavod za udžbenike i nastavna sredstva, Beograd, str. 432
Podsistem za upravljanje podacima. Kod ovih podsistema, veliki deo dodane vrednosti nalazi se u samim podacima. Podaci predstavljaju osnovu svakog sistema za podršku odlučivanju. Podsistem za upravljanje podacima je baza podataka koja predstavlja konstitutivni elemenat DSS te je, samim tim, raznim njenim aspektima posvećivana značajna pažnja. Baza podataka predstavlja kolekciju međusobno povezanih podataka organizovanih prema potrebama i strukturi organizacije, a mogu da se koriste od strane jednog ili više korisnika za jednu ili više aplikacija. Postoji nekoliko mogućih konfiguracija baze podataka. Jedan DSS može koristiti više baza podataka u zavisnosti od mesta skladištenja potrebnih informacija. Baze podataka DSS su obično povezane sa velikim skladištima podataka unutar preduzeća, omogućavajući na taj način korišćenje podataka iz različitih izvora, spoljašnih i unutrašnjih. Veza između podataka i sistema za podršku odlučivanju može se ostvariti preko baze podataka sistema ili direktnim unošenjem podataka tokom rada sa programom. Sistem za upravljanje bazom podataka prvenstveno služi za kreiranje, pristupanje i ažuriranje baze podataka. U tom smislu, srećemo pristup inicijalnog projektovanja baze podataka DSS, koji polazi od potreba rešavanja problema radi kojeg se gradi DSS ili ekstrakcije podataka za potrebe baze podataka DSS iz realne baze podataka. Kako se sistem za podršku odlučivanju po pravilu gradi za potrebe strukture koja već ima razvijen bazni (akvizicioni, transakcioni) informacioni sistem, logično je projekat baze podataka DSS maksimalno zasnivati na osnovama baze podataka tog sistema. Stoga bi pristup koji polazi od ekstrakcije podataka, a zatim projektovanja skladišta podataka, uz dopune podacima kojih nema u bazi podataka realnog sistema, sigurno bio najracionalniji.
7
Sistemi za podršku odlučivanju Procedura izdvajanja podataka iz baze podataka koju koriste DSS definiše specijalista tj. administrator baze podataka, a ne krajnji korisnik. Specijalista mora da obrati posebnu pažnju na konsistentnost podataka koji se izdvajaju iz baza. Za potrebe izdvajanja podataka u novije vreme koriste se i skladišta podataka koja sadrže mnogo više tekućih podataka od samih baza u kompaniji. Podaci za odlučivanje mogu biti iz internih ili eksternih izvora, odnosno privatni i javni. U interne podatke spadaju zapisi o podacima i transakcijama preduzeću (npr. podaci o zaposlenima, resursima ili cenama, odnosno o nabavci, prodaji ili planiranju). Eksterni podaci su podaci o činiocima izvan preduzeća (npr. preferencije kupaca, regionalna potražnja za proizvodima konkurencije, izveštaji iz odgovarajuće industrijske grane ili zakoni u pojedinim zemljama sveta). Javni podaci su podaci koji se mogu dobiti iz javnih izvora, npr. sa Interneta, sa intraneta kompanije, odnosno ekstraneta kooperanta (npr. podaci o popisu stanovništva, vladini dokumenti, kretanje cena akcija ili trgovački ugovori). Privatni podaci su podaci koje menadžeri sakupljaju tokom vremena i koji mogu biti korisni prilikom odlučivanja (npr. podaci o prethodno donetim odlukama u koje su bili uključeni, ocene saradničkh ili konkurentskih kompanija koje su dobili od stručnjaka u koje imaju poverenje). Podsistem za upravljanje modelima (MMS) treba da omogući svakom DSS-u integraciju pristupa podacima i modelima odlučivanja. Sadrži skup raspoloživih metoda i tehnika, projektovanih saglasno ciljevima koje konkretni DSS treba da zadovolji. Uključuje i specijalne jezike za izgradnju korisničkih modela. Njegovi osnovni delovi su5: 1) baza modela; 2) sistem za upravljanje bazom modela; 3) jezik za modeliranje; 4) direktorijum modela; i 5) komandni procesor. Omogućava jednostavno korišćenje modela od strane korisnika sa preporukom o tome koji modeli odgovaraju kojoj svrsi, te koje pretpostavke treba da budu ispunjene za korišćenje pojedinih modela. Zbog uobičajene strukture modela podrazumeva da ulazni podaci budu u potrebnom formatu i da se prema potrebi vrši povezivanje modela tako da izlaz jednog modela postaje ulaz drugog. Izlazne rezultate korišćenja modela ova podsistem daje u razumljivom obliku omogućavajući izvođenje odgovarajuće analize osetljivosti dobijenih rezultata. Uz obezbeđenje navedenih funkcija za upravljanje bazom modela, veoma složeni problemi su u domenu integracije baze modela sa bazom podataka i korisničkim interfejsom. Ovi problemi proizilaze iz potrebe za usklađivanjem raznorodnih zahteva korisnika za pristup modelima, kontrolu izvršavanja modela, interaktivnu manipulaciju podacima, izmene u modelu i obradi, generisanje izlaznih izveštaja i sl. Ovi problemi se razrešavaju korišćenjem OLAP alata. Postoje više vrsta modela:
5
Jokanović, Dušan (2000): Poslovni informacioni sistemi, Poslovna škola Megatrend, Beograd, str. 148 8
Sistemi za podršku odlučivanju Strategijski modeli se koriste kao podrška top menadžmentu u strategijskom planiranju odgovornosti. Potencijalne aplikacije uključuju razvijanje korporacionih ciljeva, planove spajanja i akvizicije, selekcije geografskih lokacija, analize ekonomike životne sredine i posebne budžete kapitala. Primer strategijskog modela možemo pronaci u GLSC korporaciji čiji se slučaj nalazi na Internetu. Ovi modeli su pretežno orijentisani na eksterne podatke. Taktičke modele koristi pretežno srednji menadžment u asistiranju i alokaciji resursa organizacije. Primeri taktičkih modela uključuju planiranje kadrovskih potreba, planiranje promocije proizvoda, raspored pogona i rutinske kapitalne budžete. Taktički modeli se obično primenjuju jedino u organizacionim podsistemima ili poslovnim jedinicama kao što je računovodstvo. Njihovo vremensko trajanje varira od jedne godine do manje od dve godine. Potrebni su eksterni podaci ali najveća potreba postoji za unutrašnjim podacima. Primer organizacije koja se koristi takvim modelima za alokaciju budžeta je Hong Kong Opening Vignette. Operativni modeli se koriste kao podrška svakodnevnim radnim aktivnostima organizacije. Tipične odluke uključuju odobravanje ličnih kredita od strane banke, raspored proizvodnje, kontrola inventara, planiranje i raspored održavanja i kontrola kvalitete. Operativni modeli pretežno podržavaju prvu liniju menedžmenta u donošenju svakodnevnih ili mesečnih odluka. Takvi modeli obično koriste samo unutrašnje podatke. Analitički modeli se koriste u analizi podataka. Uključuju statističke modele, modele menadžment grane, podatke izražene algoritmima, finansijske modele, i druge. Ponekad su integrisani u ostale modele kao npr. u strategijske modele planiranja. Moguće su i druge podele modela. Prema metodama na kojima se modeli zasnivaju mogu biti: statistički, optimizacijski ili simulacijski modeli, ekspertni sistemi, neuronske mreže, genetski algoritmi i slično. Sa druge strane, prema vrstama problema koje rešavaju, može se raditi o modelima vremenske vrednosti novca, analize troškova i dobiti, te modelima iz područja marketinga, finansija, računovodstva, itd. Podsistem za upravljanje znanjem (KMS) podržava sve ostale podsisteme, ali funkcioniše i kao samostalna komponenta. Predstavlja inteligentnu komponentu koja proširuje znanja donosioca odluke, omogućavajući dobijanje ekspertize o problemu koji se razmatra. Podsistem korisnički interfejs (UIS) treba da omogući da se na što jednostavniji i lakši način ostvari komunikacija između sistema za podršku odlučivanju i donosioca odluke (korisnika). Ovaj podsistem se ne odnosi samo na hardver i softver, već i na faktore koji se odnose na lakoću korišćenja sistema, pristupačnost sistema i interakciju čovek - kompjuter. Dobar sistem korisničkog interfejsa podrazumeva da su u proces njegovog oblikovanja uključeni korisnici, da je korišćenje sistema intuitivno, da se koriste standardni poslovni termini razumljivi korisnicima, da se preko glavnog izbornika pokreće svaka vrsta operacija sistema, laganu navigaciju sistema i kratko vreme odziva sistema. Prilikom uvođenja ovih sistema treba obratiti pažnju na nivo informatičke pismenosti menedžera i moguće lične frustracije menadžera prema primeni nove tehnologije.
9
Sistemi za podršku odlučivanju
3. Vrste sistema za podršku odlučivanju Pod vrstama DSS navodi se podela za koju se može reći da rangira sisteme prema vrsti odluka koje se donose, odnosno može se primeniti podela na hijerarhijske nivoe. Tako razlikujemo6: Korporativne sisteme za planiranje – namenjeni su top menadžmentu i sadrže informacije relevantne za planiranje na nivou celog preduzeća; 2. Funkcijske sisteme za podršku odlučivanju – služe srednjem menadžment za donošenje odluka s kraćim vremenskim horizontom koje se odnose na neku od funkcija; 3. Informacione sisteme za izvšne menadžere – koriste se za široki spektar kratkoročnih odluka top menadžmenta; 4. Lokalne sisteme za podršku odlučivanju – koristi ih niži menadžment za ad hoc informacije o nekom ograničenom aspektu funkcija preduzeća. 1.
Prema Laudonu, DSS se klasifikuju kao7: Orijentisani na model. Obično su razvijeni od strane krajnjih korisnika, nezavisno od informacionog sistema preduzeća. Jako se oslanjaju na postojeće metode analize i koriste se kod relativno dobro strukturiranih informacija; 2. Orijentisani na podatke. Namenjeni su organizovanju i analizi velikih količina podataka i obično su deo zajedničkog informacionog sistema. Takvi sistemi prikupljaju podatke iz različitih izvora i vrše analize složenijih odluka; 3. Sistemi za rudarenje podacima. Namenjeni su odlučivanju koje se zasniva na jasnim i pristupačnim podacima. Koriste se za nestrukturirana i prognostička odlučivanja, a podrška im se zasniva na korišćenju modela neuronskih mreža, fuzi logike, genetičkih algoritama i veštačke inteligencije. 1.
Powerova klasifikacija nije sveobuhvatna, ali kategorizuje većinu poznatih DSS koji su u upotrebi. Ovde postoje: DSS bazirani na podacima (Data-Driven DSS) stavljaju akcenat na pristup i manipulisanje strukturiranim podacima u veoma velikim bazama (data warehouse), koje sadrže kako interne tako i eksterne podatke. Data warehouse sistem omogućava efikasan pristup ovim podacima pomoću kompjuterskih alata prilagođenih specifičnim zadacima kao i pomoću opštih alata koji obezbeđuju dodatnu funkcionalnost. Data-Driven DSS sa OLAP alatima poseduju veoma visok stepen funkcionalnosti jer omogućavaju i efikasnu analizu velike kolekcije istorijskih podataka. 2. DSS bazirani na modelima (Model-Driven DSS) predstavljaju sisteme koji koriste finansijske, reprezentacione i optimizacione modele. Ovi sistemi akcenat stavljaju na izgradnju i proučavanje modela. Kompleksne analize bazirane na modelima moguće je izvršiti pomoću OLAP sistema (hibridnih DS sistemima), koji objedinjuju modeliranje, pretraživanje velike količine podataka i mogućnost sumiranja podataka. Čisto modelima 1.
6
Čerić, V.; Varga, M.; Birolla, H. (1998): Poslovno računarstvo, Znak, Zagreb, str. 241 Laudon, Kenneth C. (1998): Management Information Systems – New Approaches to Organization & Technology, Prentice Hall, New Jersey, str. 62 7
10
Sistemi za podršku odlučivanju
3.
4.
5.
6.
7.
8.
orjentisani sistemi koriste podatke i parametre obezbeđene od strane donosioca odluke, ali oni obično nisu intenzivno orjentisani na podatke. Sugestivni DSS (Suggestion DSS) sadrže data mining alate kao i menadžment ekspertne sisteme. Data mining alati pomažu analitičarima sugerišući veze koje postoje među podacima. Data mining je, zapravo, proces pretraživanja velike količine podataka u cilju pronalaženja konteksnih veza među tim podacima. Menadžment ekspertni sistem može sugerisati ali i pokrenuti izvršavanje neke akcije za menadžera. Sugestivni DSS se još nazivaju i DSS bazirani na znanju. DSS bazirani na dokumentima (Document-Driven DSS) su usmereni na pretraživanje i upravljanje nestrukturiranim podacima kao što su dokumenti i web strane. Ovi sistemi predstavljaju skup različitih tehnologija memorisanja i procesiranja nestrukturiranih podataka, radi obezbeđenja što efikasnije pretrage i analize dokumenata. Na primer, Web omogućava pristup ogromnim bazama dokumenata uključujući i baze hipertekst dokumenata, slika, zvučnih i video animacija. Efikasna pretraga je glavni zadatak ovih sistema. Grupni DSS (Group DSS, GDSS) je tip DS sistema koji podrazumevaju mogućnost komunikacije donosioca odluke tj. grupno odlučivanje po principu usaglašavanja. GDSS je potrebno kategorizovati kao specifični tip DS sistema jer podrazumeva, upotrebu specijalnih informacionih tehnologija za kolaborativni rad, kao što su sobe odlučivanja, kompjuter sa displej projektorom, ali i mogućnost distribuiranog rada tj. dobar sistem komunikacija. Inter-organizacioni DSS (Inter-Organizational DSS) predstavljaju relativno novu kategoriju DS sistema. Internet obezbeđuje komunikacione linkove za različite tipove inter-organizacionih sistema uključujući i DS sisteme. Interorganizacioni sistemi omogućavaju udaljenim korisnicima da pristupe kompanijskom intranetu i ukoliko imaju autorizovanu privilegiju da koriste određene DSS servise. Funkcionalno specifični DSS (Function-Specific DSS) predstavljaju sisteme koji su specijalno dizajnirani da podrže određene poslovne funkcije ili tipove poslovanja. Ovi sistemi se obično dizajniraju za jedan specifični zadatak mada se po svojoj prirodi mogu svrstati u neku od glavnih kategorija DS sistema, kao što su DSS zasnovani na podacima, modelima ili sugestivni DSS. Web orijentisani DSS (Web-Based DSS) predstavljaju sisteme koji su implementirani upotrebom web tehnologija. Oni omogućavaju menadžerima i poslovnim analitičarima upotrebu DSS alata koristeći web browsere. Server koji opslužuje DSS je povezan sa korisničkim kompjuterima mrežnim TCP/IP protokolom. Ovakvi DS sistemi omogućavaju velikoj grupi menadžera da koristeći web browser-e u mrežnom klijent-server okruženju donose pojedinačne ili grupne odluke kao i da pristupaju data warehouse-u kao delu DSS arhitekture. Može se reći da web tehnologije predstavljaju primarne alate za razvoj Interorganizacionih DSS.
11
Sistemi za podršku odlučivanju
Tabela br. 1 – Kategorije DSS Izvor: Turban, Efraim (2003): Informaciona tehnologija za menadžment: transformisanje poslovanja u digitalnu ekonomiju, Zavod za udžbenike i nastavna sredstva, Beograd, str. 435
4.
Osobine i trendovi u razvoju sistema za podršku odlučivanju
Istraživanja ukazuju da upotreba DSS sistema doprinosi finansijskim i nefinansijskim koristima. Njihova upotreba je sve šira i na svim nivoima odlučivanja. Ipak, korišćenje DSS odnosi se još uvek, pre svega, na podršku operativnih i taktičkih odluka, a retko strategijskih. Poređenje prednosti i nedostataka DSS prikazana je u sledećoj tabeli:
12
Sistemi za podršku odlučivanju DSS osobine Podržava simulaciju polustrukturiranih situacija Povećava sposobnost menadžera
DSS nedostaci/troškovi Ne podržava nestrukturirane probleme Može dovesti do mišljenja da je odlučivanje jednostavno
DSS prednosti/koristi Pomaže u kontroli donošenja teških odluka Oslobađa menadžera nepotrebnih poslova i omogućava koncentraciju na kritične odluke Strukturira problem Može odvesti na krivi put Poboljšanja na modelu odlučivanja Jednostavan interfejs Može biti preatraktivan i Prevladava strah od računara odvlačiti pažnju od pravih problema Interaktivnosti Neke interakcije mogle bi se Jednostavna provera i obaviti bolje na stari način mogućnost korekcije i poboljšanja modela Grafičke mogućnosti Može biti preatraktivan i Omogućava lakšu vizuelizaciju odvlačiti pažnju od pravih trendova i prezentovanje problema rezultata Podržava širok spektar odluka, Trošak prilagođavanja Proces odlučivanja i rezultati stilova, procesa, situacija i mogu se distribuirati, a ličnosti korišćenje je prilagođeno potrebama Tabela br. 2- Osobine DSS sistema Izvor: Licker P. S. (1997): Management Information Systems - A Strategic Leadership Approach, The Dryden Press, Sea Harbor Drive, str. 115
Razvoj na području DSS sistema ide u smeru razvoja elektronske razmene podataka i komunikacije računarskim mrežama. Moderni DSS sistemi najviše se oslanjaju na mogućnosti Internet mreže. Tako danas svi alati za podršku odlučivanju raspolažu sa komunikacijskom podrškom Interneta. Primetan je sve veći oslonac na prezentacione tehnologije, te multimediju. Integracijom svih tehnologija omogućena je bolja interakcija u grupi, što je glavni zadatak metoda grupnog odlučivanja. Upravo je grupno odlučivanje ono koje se sve više koristi u velikim i srednjim organizacijama, kojima su DSS sistemi i namenjeni. Posledica toga je nastanak specijalizovanih alata koji su namenjeni isključivo odlučivanju u grupama.
Zaključak Sistemi za podršku odlučivanju su namenjeni pre svega podršci, a ne zameni odluka. Koriste mnogo aspekata moderne informacione tehnologije. Oni dozvoljavaju fleksibilan pristup podacima i interaktivno korišćenje modela. Njihov osnovni cilj je obezbeđenje kvalitetnih informacija radi povećanja efikasnosti odlučivanja. Neke od najznacajnijih osobina DSS-a su: efikasnost, laka upotreba, adaptivnost i fleksibilnost, podržavanje razlicitih stilova odlučivanja i obrade, podržavanje, ispitivanje dizajnera. Takođe je 13
Sistemi za podršku odlučivanju vazno naglasiti da DSS podržava donšenje strukturiranih i polustrukturiranih odluka, namenjen je menadžerima višeg nivoa, a mogu ga koristiti i grupe i individualci. U elemente informacione tehnologije koji čine DSS spadaju specifični sistemi za podršku odlučivanju, generatori sistema i alati sistema. DSS sistemi koriste dva metoda analize. Analiza „šta-ako“, gde se posmatra kako promene nekih osnovnih vrednosti varijabli menjaju izlazne vrednosti u nekom matematičkom modelu realnog objekta. Analiza na osnovu postavljenih ciljeva koja se svodi na sukcesivne promene određenih ulaznih varijabli sve dotle dok se ne dođe do željenog izlaza tj. cilja. U komponente današnjih sistema za podršku odlučivanju spadaju: podsistem za upravljanje podacima, podsistem za upravljanje modelima, podsistema za upravljanje znanjima, podsistem – korisnički interfejs i sam korisnik. Razlikujemo DSS zasnovane na podacima, DSS zasnovane na modelima, sugestivne DSS, DSS zasnovane na dokumentima, grupne DSS, interorganizacione DSS, funkcionalno-specifične DSS i web orijentisane DSS. Korišćenje DSS je u velikoj meri značajnije kod donošenja operativnih i taktičkih odluka, nego kod strategijskih. Razvoj na području DSS sistema ide u smeru razvoja elektronske razmene podataka i komunikacije računarskim mrežama.
Literatura 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
Balaban, Neđo; Ristić, Živan; Đurković, Jovica; Trninić, Jelica; Tumbas, Pere: Informacione tehnologije i informacioni sistemi, Ekonomski fakultet, Subotica, 2006. Čerić, V.; Varga, M.; Birolla, H.: Poslovno računarstvo, Znak, Zagreb, 1998. Jokanović, Dušan: Poslovni informacioni sistemi, Poslovna škola Megatrend, Beograd, 2000. Laudon, Kenneth C.: Management Information Systems – New Approaches to Organization & Technology, Prentice Hall, New Jersey, 1998. Licker P. S: Management Information Systems - A Strategic Leadership Approach, The Dryden Press, Sea Harbor Drive, 1997. Turban, Efraim: Informaciona tehnologija za menadžment: transformisanje poslovanja u digitalnu ekonomiju, Zavod za udžbenike i nastavna sredstva, Beograd, 2003. Decision Suport System, http://en.wikipedia.org/wiki/Decision_support_system http://vlib.unitarklj1.edu.my/exam-papers/MASTER/MITM%202001/MITM-f-Jan2001/CSM5143-Decision%20Support%20Systems/page3.pdf.
14
