1.4. ТЕХНОЛОГИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ЭКСПЛУАТАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
1.4.1. ТЕХНОЛОГИЯ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА
Факторный анализ – это анализ влияния отдельных факторов (или причин) на результирующий показатель. Различают прямой факторный анализ, когда некоторый результирующий показатель дробят на составные части, и обратный (синтетический) анализ, когда отдельные элементы (исходные показатели) соединяют в общий результативный (синтетический) показатель. Зачастую, такой синтетический показатель, полученный аналитико-статистическими методами, имеет другой смысл, чем показатели, традиционно используемые в качестве интегральных, и сформированные на основе умозрительных заключений. Этот класс задач близко примыкает к задачам анализа относительных показателей.
Факторный анализ - метод исследования экономики и производства, в основе которого лежит анализ воздействия разнообразных факторов на результаты экономической деятельности, ее эффективность.
При изучении экономических процессов весьма распространены относительно простые методы анализа, обобщенно называемые "что, если" и, как их варианты, - методы анализа чувствительности прогнозов, которые широко применяются в стратегическом менеджменте (финансовом, маркетинговом, производственном). Анализ последствий каждого управленческого решения по сценарию "что-если" - это позволяет принимать взвешенные и обоснованные решения, влияющие на финансовое состояние компании в целом. При этом планирование представляется в виде цепочки взаимосвязанных операций и событий, при отмене одной операции автоматически отменяются все взаимосвязанные с ней операции, что значительно облегчает работу пользователей.

1.4.2. ТЕХНОЛОГИЯ КОРРЕЛЯЦИОННОГО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА
Метод корреляционного и регрессионного анализа широко используется для определения тесноты связи между изучаемыми явлениями измеряется корреляционным отношением (для криволинейной зависимости). Для прямолинейной зависимости исчисляется коэффициент корреляции. [1]
1.4.3. ТЕХНОЛОГИЯ РЕШЕНИЯ ОПТИМИЗАЦИОННЫХ ЗАДАЧ
Управление любой системой реализуется как процесс, подчиняющийся определенным закономерностям. Их знание помогает определить условия, необходимые и достаточные для осуществления данного процесса. Для этого все параметры, характеризующие процесс и внешние условия, должны быть количественно определены, измерены.
Решение конкретной задачи управления предполагает:
1. Построение экономических и математических моделей для задач принятия решений в сложных ситуациях или в условиях неопределенности;
2. Изучение взаимосвязей, определяющих впоследствии принятие решений, и установление критериев эффективности, позволяющих оценивать преимущество того или иного варианта действия.
Во всех задачах управления есть общие черты: в каждом случае речь идет о каком-либо управляемом мероприятии (операции), преследующем определенную цель. В каждой задаче заданы некоторые условия проведения этого мероприятия, в рамках которого следует принять решение – такое, чтобы мероприятие принесло определенную выгоду. К числу таких условий могут быть отнесены финансовые средства, которыми предприятие располагает, время, оборудование, технологии и т.д.
Для применения количественных методов исследования требуется построить математическую модель операции. При построении модели операция, как правило, упрощается, схематизируется, и схема операции описывается с помощью того или иного математического аппарата. Модель операции – это достаточно точное описание операции с помощью математического аппарата (различного рода функций, уравнений, систем уравнений и неравенств и т.п.).
Эффективность операции – степень ее приспособленности к выполнению задачи – количественно выражается в виде критерия эффективности – целевой функции. Выбор критерия эффективности определяет практическую ценность исследования.
Технология построения моделей задач.
Все факторы, входящие в описание операции, можно разделить на две группы:
 Постоянные факторы (условия проведения операции);
 Зависимые факторы (элементы решения).
Критерий эффективности, выражаемый некоторой функцией, называемой целевой, зависит от факторов обеих групп.
Все математические модели могут быть классифицированы в зависимости от природы и свойств операции, характера решаемых задач, особенностей применяемых математических методов.
Следует отметить, прежде всего, большой класс оптимизационных моделей. Такие задачи возникают при попытке оптимизировать планирование и управление сложными системами, в первую очередь экономическими системами. Оптимизационную задачу можно сформулировать в следующем виде: найти переменные, удовлетворяющие заданной системе неравенств (уравнений) и обращающих в максимум (или минимум) целевую функцию.
В тех случаях, когда целевая функция хотя бы дважды дифференцируема, можно применять классические методы оптимизации. Однако применение этих методов весьма ограничено, так как задача определения условного экстремума функции n переменных технически весьма трудна: метод дает возможность определить локальный экстремум, а из-за многомерности функции определение ее максимального (или минимального) значения (глобального экстремума) может оказаться весьма трудоемким – тем более, что этот экстремум возможен на границе области решений. Классические методы вовсе не работают, если множество допустимых значений аргумента дискретно или целевая функция задана таблично. В этих случаях для решения задач управления применяются методы математического программирования.
Если критерий эффективности представляет линейную функцию, а функции в системе ограничений также линейны, то такая задача является задачей линейного программирования. Если, исходя из содержательного смысла, ее решения должны быть целыми числами, то эта задача целочисленного линейного программирования. Если критерий эффективности и (или) система ограничений задаются нелинейными функциями, то имеем задачу нелинейного программирования. В частности, если указанные функции обладают свойствами выпуклости, то полученная задача является задачей выпуклого программирования.
Если в задаче математического программирования имеется переменная времени и критерий эффективности выражается не в явном виде как функция переменных, а косвенно – через уравнения, описывающие протекание операций во времени, то такая задача является задачей динамического программирования.
Если целевая функция и (или) функции-ограничения зависят от параметров, то получаем задачу параметрического программирования, если эти функции носят случайный характер, - задачу стохастического программирования. Если точный оптимум найти алгоритмическим путем невозможно из-за чрезмерно большого числа вариантов решения, то прибегают к методам эвристического программирования, позволяющим существенно сократить просматриваемое число вариантов и найти если не оптимальное, то достаточно хорошее, удовлетворительное с точки зрения практики, решение.
Из перечисленных методов математического программирования наиболее распространенным и разработанным является линейное программирование. В его рамки укладывается широкий круг оптимизационных задач.
По своей содержательной постановке множество других, типичных задач может быть разбито на ряд классов.
Задачи сетевого планирования и управления рассматривают соотношения между сроками окончания крупного комплекса операций и моментами начала всех операций комплекса. Эти задачи состоят в нахождении минимальных продолжительностей комплекса операций, оптимального соотношения величин стоимости и сроков их выполнения.
Задачи массового обслуживания посвящены изучению и анализу систем обслуживания с очередями заявок или требований и состоят в определении показателей эффективности работы систем, их оптимальных характеристик, например, в определении числа каналов обслуживания, времени обслуживания и т.п.
Задачи управления запасами состоят в отыскании оптимальных значений уровня запасов (точки заказа) и размера заказа. Особенность таких задач заключается в том, что с увеличением уровня запасов, с одной стороны, увеличиваются затраты на хранение, но с другой стороны, уменьшаются потери вследствие возможного дефицита запасаемого продукта.
Задачи распределения ресурсов возникают при определенном наборе операций (работ), которые необходимо выполнять при ограниченных наличных ресурсах, и требуется найти оптимальные распределения ресурсов между операциями или состав операций.
Задачи ремонта и замены оборудования актуальны в связи с износом и старением оборудования и необходимостью его замены с течением времени. Задачи сводятся к определению оптимальных сроков, числа профилактических ремонтов и проверок, а также моментов замены на более модернизированное оборудование.
Задачи составления расписания (календарного планирования) состоят в определении оптимальной очередности выполнения операций (например, обработки деталей) на различных видах оборудования.
Задачи планировки и размещения состоят в определении оптимального числа и места размещения новых объектов с учетом их взаимодействия с существующими объектами и между собой.
Задачи выбора маршрута, или сетевые задачи, чаще всего встречаются при исследовании разнообразных задач на транспорте и в системе связи и состоят в определении наиболее экономичных маршрутов.
Среди оптимизационных моделей особо выделяют модели принятия оптимальных решений в конфликтных ситуациях, изучаемые теорией игр. К конфликтным ситуациям, в которых сталкиваются интересы двух (или более) сторон, преследующих разные цели, можно отнести ряд ситуаций в области экономики, права, военного дела и т.п. В задачах теории игр необходимо выработать рекомендации по разумному поведению участников конфликта, определить их оптимальные стратегии.
На практике в большинстве случаев успех операции оценивается не по одному, а сразу по нескольким критериям, один из которых следует максимизировать, а другие – минимизировать. Математический аппарат может принести пользу и в случаях многокритериальных оптимизационных задач, по крайней мере, помочь отбросить заведомо неудачные варианты решения.
Основные этапы работы с оптимизационными задачами:
1. Постановка задачи, т.е. ее содержательная формулировка с точки зрения и заказчика, и разработчика.
2. Построение математической модели, т.е. переход к формализованному представлению.
3. Нахождение решения или решений.
4. Проверка модели и полученного с ее помощью решения. Это – необходимый этап, так как модель лишь частично отображает действительность. Хорошая модель должна точно предсказывать влияние изменений в реальной системе на общую эффективность решений.
5. Построение процедуры подстройки модели, поскольку в модели могут изменяться какие-либо неуправляемые переменные.
6. Выбор вариантов, если есть несколько конкурирующих вариантов.
7. Осуществление решения.
Как правило, перечисленные этапы перекрываются, идут параллельно или несколько раз циклически повторяются.
1.4.4. ТЕХНОЛОГИЯ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ ТРЕНДОВ
Анализ тренда
Не существует "автоматического" способа обнаружения тренда в временном ряде. Однако если тренд является монотонным (устойчиво возрастает или устойчиво убывает), то анализировать такой ряд обычно нетрудно. Если временные ряды содержат значительную ошибку, то первым шагом выделения тренда является сглаживание.
Сглаживание
 Сглаживание всегда включает некоторый способ локального усреднения данных, при котором несистематические компоненты взаимно погашают друг друга. Самый общий метод сглаживания - скользящее среднее, в котором каждый член ряда заменяется простым или взвешенным средним n соседних членов, где n - ширина "окна" (см. Бокс и Дженкинс, 1976; Velleman and Hoaglin, 1981). Вместо среднего можно использовать медиану значений, попавших в окно. Основное преимущество медианного сглаживания, в сравнении со сглаживанием скользящим средним, состоит в том, что результаты становятся более устойчивыми к выбросам (имеющимся внутри окна). Таким образом, если в данных имеются выбросы (связанные, например, с ошибками измерений), то сглаживание медианой обычно приводит к более гладким или, по крайней мере, более "надежным" кривым, по сравнению со скользящим средним с тем же самым окном. Основной недостаток медианного сглаживания в том, что при отсутствии явных выбросов, он приводит к более "зубчатым" кривым (чем сглаживание скользящим средним) и не позволяет использовать веса.
Относительно реже, когда ошибка измерения очень большая, используется метод сглаживания методом наименьших квадратов, взвешенных относительно расстояния или метод отрицательного экспоненциально взвешенного сглаживания. Все эти методы отфильтровывают шум и преобразуют данные в относительно гладкую кривую (см. соответствующие разделы, где каждый из этих методов описан более подробно). Ряды с относительно небольшим количеством наблюдений и систематическим расположением точек могут быть сглажены с помощью бикубических сплайнов.
Подгонка функции. Многие монотонные временные ряды можно хорошо приблизить линейной функцией. Если же имеется явная монотонная нелинейная компонента, то данные вначале следует преобразовать, чтобы устранить нелинейность. Обычно для этого используют логарифмическое, экспоненциальное или (менее часто) полиномиальное преобразование данных.
1.4.5. ТЕХНОЛОГИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
Наибольший прогресс среди компьютерных информационных систем отмечен в области разработки экспертных систем, основанных на использовании искусственного интеллекта. Экспертные системы дают возможность менеджеру или специалисту получать консультации экспертов по любым проблемам, о которых этими системами накоплены знания.
Экспертная система (ЭС) – это компьютерные программы, созданные для выполнения тех видов деятельности, которые под силу человеку-эксперту. Они работают таким образом, что имитируют образ действий человека-эксперта, и существенно отличаются от точных, хорошо аргументированных алгоритмов и не похожи на математические процедуры большинства традиционных разработок.
Главная идея использования технологии экспертных систем' заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникнет необходимость. Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, экспертные системы представляют собой компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил (эвристик).
Если при традиционном процедурном программировании компьютеру необходимо сообщить что и как он должен делать, то общим для экспертных систем является то, что они имеют дело со сложными проблемами:
 которые недостаточно хорошо понимаются или изучены;
 для которых нет четко заданных алгоритмических решений;
 которые могут быть исследованы с помощью механизма символических рассуждений
 Специфика экспертных систем состоит в том, что они используют:
 механизм автоматического рассуждения (вывода);
 “слабы методы”, такие как поиск или использование эвристических правил.
Эвристики не гарантируют получение оптимального результата с такой же уверенностью, как обычные алгоритмы, используемые для решения задач в рамках технологии поддержки принятия решений. Однако часто они дают в достаточной степени приемлемые решения для их практического использования. Все это делает возможным использовать технологию экспертных систем в качестве советующих систем.
Технология экспертных систем предлагает пользователю принять решение, превосходящее его возможности. Экспертные системы способны пояснять свои рассуждения в процессе получения решения. Очень часто эти пояснения оказываются более важными для пользователя, чем само решение.
Основными требованиями к ЭС являются:
 использование знаний связано с конкретной предметной областью;
 приобретение знаний от эксперта;
 определение реальной и достаточно сложной задачи;
 наделение системы способностями эксперта. 
Эксперты – это квалифицированные специалисты в своих областях деятельности – финансисты, экономисты, врачи и т.д., которые имеют огромный багаж знаний о конкретной предметной области, имеют большой опыт работы в этой области, а также умеют точно сформулировать и правильно решить задачу.
1.4.6. ТЕХНОЛОГИЯ ОПТИМИЗАЦИИ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СТРУКТУР
В целях стабилизации собственного финансового состояния и создания базы для дальнейшего экономического роста следует задуматься о повышении управляемости и оптимизации организационных структур предприятия (ОСП).
Организационная структура компании - это не просто схема, на которой указаны подразделения и взаимосвязи между ними. Она должна отражать логику функционирования организации и соответствовать стратегическим направлениям ее развития.
В связи с этим отправным моментом при создании новой и оптимизации существующей ОСП является этап предварительных исследований, в ходе которого, в первую очередь, происходит четкое определение основной цели организации - миссии компании. Сформулированная миссия позволяет детализировать статус организации и обеспечивает направление и ориентиры для определения конкретных и измеримых целей и стратегий на различных организационных уровнях, являясь инструментом качественного и динамичного менеджмента.
Следующим шагом является разработка стратегического плана развития предприятия, придающего ему определенность, индивидуальность. Стратегический план развития представляет собой детальный план, предназначенный для обеспечения осуществления миссии организации и достижение ее целей.
Следующей проблемой, с которой столкнется руководство предприятия, будет определение того, обладает ли организация внутренними возможностями. Чтобы воспользоваться возможностями внешними, а также выявление собственных слабых сторон, которые могут быть усложнены факторами внешней среды. Оценка внутренних возможностей решается методом управленческого обследования.
Лишь после решения задач, поставленных на этапе предварительного исследования организации, можно приступать непосредственно к проектированию оптимальной ОСП и разработке документов внутрифирменного управления.
Оптимизация организационной структуры Компании предполагает последовательное выполнение следующих шагов:
• Экспресс-анализ потребностей в консультировании.
• Диагностика действующих структур организации (организационной, функциональной, информационной, кадровой).
• Формирование стратегии развития.
• Реорганизация бизнес-процессов (направлений деятельности).
• Реорганизация ключевых функций управления.
• Реорганизация структуры управления компанией.
• Обучение персонала.
• Внедрение изменений.
Экспресс-анализ потребностей проводится бесплатно, так как только после его завершения можно определить, чем конкретно вызвана потребность в оптимизации структуры, какой объем работ реально требуется для компании, сколько будут стоить работы.
Диагностика действующих структур организации - организационной, функциональной, информационной, кадровой - проводится для оценки узких мест и нарушений логики функционирования Компании. Диагностика может проводиться с тем или иным охватом различных структур, в зависимости от результатов экспресс-анализа.
Этап формирования стратегии развития нужен только для тех компаний, которые не имеют стратегии в явном виде.
Необходимость реорганизации бизнес-процессов (направлений деятельности) определяется на основе анализа соответствия действующих структур организации ее стратегическим целям. Данный этап проводится с использованием технологии реинжиниринга бизнес-процессов. Программа работ по оптимизации системы менеджмента Компании может включать несколько основных направлений реорганизации. Выбор подсистем управления, на которые в первую очередь направляется воздействие, зависит от результатов диагностики конкретной ситуации и тех целевых установок, которые ставит перед собой руководство фирмы.
Реорганизация ключевых функций управления осуществляется как самостоятельная процедура по оптимизации организационной структуры и может основываться на результатах реинжиниринга бизнес-процессов (в том случае, если выявлена необходимость их оптимизации). Реорганизация функциональной структуры и четкое определение зон ответственности может выступать и как самостоятельная задача, решение которой направлено на закрепление обязанностей и полномочий подразделений и должностных лиц в форме Положений о подразделениях и Должностных инструкций.
Реорганизация структуры управления Компанией (организационной структуры) осуществляется на основе оптимизированной структуры бизнес-процессов, перераспределения функций и зон ответственности. Изменения закрепляются в Положении о структуре управления, регламентирующем административную подчиненность руководителей разного уровня, статус, порядок назначения и освобождения от должности. Кроме того, данный документ содержит перечень основных структурных единиц и графическое изображение организационной структуры Компании.
В процессе изменения организационной структуры проводится обучение персонала, направленное на формирование знаний и навыков, которые необходимы менеджерам организации, для управления реорганизованной Компанией, а также осуществления дальнейших преобразований. Внедряя изменения совместно с консультантами нашей фирмы, руководители разного уровня осваивают механизм обновления и настройки разработанных организационных документов в соответствии с динамикой развития Компании.
Какие результаты  получаться
Основным результатом оптимизации организационной структуры является приведение ее в соответствие специфике деятельности Компании за счет:
• Экспресс-анализ потребностей в консультировании.
• Диагностика действующих структур организации (организационной, функциональной, информационной, кадровой).
• Формирование стратегии развития.
• Реорганизация бизнес-процессов (направлений деятельности).
• Реорганизация ключевых функций управления.
• Реорганизация структуры управления компанией.
• Обучение персонала.
• Внедрение изменений.
Закрепить изменения поможет комплект документов внутрифирменного управления:
• Положение о структуре управления
• Положения о подразделениях
• Должностные инструкции
• Инструкции по выполнению бизнес-процессов