Sisteme suport de decizie (SSD)

1. Premizele aparitiei sistemelor suport de decizie

Sistemele suport de decizie au aparut in jurul anilor '70. Denumite "Decision Support Systems" in literatura de specialitate anglo-saxona si "Systems Interactives d'Aide a la Decision" in cea franceza, aceasta clasa de sisteme software au avut in vedere sa ofere decidentului o asistare interactiva in activitatea sa decizionala. Aparitia sistemelor suport de decizie s-a realizat intr-un context organizational si tehnologic bine precizat, in afara caruia aparitia acestor sisteme nu ar fi fost posibila. Aceste premize sunt in principal reprezentate de nivelul de maturitate atins de:

stiinta conducerii

stiinta calculatoarelor, in special domeniul informaticii economice

modelarea matematica, cercetarile operationale si alte discipline ce contribuie la oferirea unor metode si tehnici, instrumente de lucru pentru rezolvarea problemelor manageriale.

1.1. Stiinta conducerii

A permis elaborarea de teorii in domeniul managementului, fixand bazele teoretice ale conceptului de asistare a deciziei. Declansarea unei actiuni are la baza capacitatea umana de a reprezenta intr-un mod abstract situatii si probleme concrete. Omul construieste o reprezentare mentala a deciziei care reprezinta de fapt o modelare, apoi efectueaza o alegere inainte de a actiona. Alegerea facuta va determina executarea actiunii. Aceasta activitate de modelare constituie elementul esential al asistarii deciziei.

Asistarea deciziei este definita drept activitatea celui care bazandu-se pe modele empirice dar nu neaparat formalizate in totalitate asista la obtinerea unor elemente de raspunsuri corespunzatoare intrebarilor care se pun unui executant in procesul de decizie, elemente ce contribuie la lamurirea deciziei si la recomandarea sau la favorizarea unui comportament care sa contribuie la cresterea coerentei dintre evolutia procesului pe de o parte, si la atingerea obiectivelor si a sistemului de valori ale serviciului in care este plasat executantul pe de alta parte. Modelul reprezinta o schema care pentru un camp de probleme este considerat drept reprezentarea unei clase de fenomene mai mult sau mai putin eliberate de contextul lor de catre un observator pentru a servi ca suport in investigare si sau la comunicare.

Au existat si exista si in prezent numeroase incercari de formalizare a procesului de rezolvare a problemelor. Acest proces a fost in general descompus in patru faze: proiectarea conceptuala, modelarea, rezolvarea modelului si implementarea modelului. Faza de proiectare conceptuala consta in construirea unui model conceptual al problemei. Prin urmare este de dorit sa se realizeze un model formalizat, care sa permita generarea unei solutii bazate pe o metoda sau algoritm pentru rezolvarea sa.

Modelul ales trebuie evaluat pentru a verifica validitatea sa. Daca modelul propus nu ofera solutii satisfacatoare, atunci el trebuie respins, fiind necesare proiectarea unui nou model conceptual, pana la obtinerea unuia satisfacator. Urmand un proces iterativ se va obtine modelul care sa fie implementat. Este necesar, totodata sa se utilizeze si un test numit 'test de coerenta' pentru verificarea coerenta dintre modelul conceptual si solutia propusa de acesta. Daca solutia obtinuta nu este o consecinta logica a modelului conceptual, atunci modelul trebuie reconstituit. Prin urmare, procesul de rezolvare a problemei poate fi reprezentat conform figurii 1.10.

In realitate, problemele sunt extrem de complexe, aflate in interdependenta cu altele, la fel de complexe. De aceea, rezolvarea problemelor trebuie abordata intr-un context cat mai general.

Pentru rezolvarea problemelor complexe, H. Simon propune principiul descompunerii conform caruia fiecare problema trebuie descompusa in

subprobleme, ce la randul lor urmeaza a fi descompuse pana in momentul cand putem oferi direct solutia. Problema primara poate fi, prin urmare reprezentata sub forma arborescenta, fiecare frunza reprezentand o subproblema. Analizand particularitatile problemelor decizionale si ale procesului de rezolvare a acestor probleme, H. Simon a identificat patru faze in cadrul procesului decizional si anume:

informarea sau invatarea (intelligence);

proiectarea (design);

selectarea sau alegerea (choice);

evaluarea alegerilor precedente (review).

Prima faza a procesului decizional consta din studierea mediului prin colectarea informatiilor referitoare la problema decizionala. Aspectul cel mai important este cel referitor la culegerea informatiilor, intrucat trebuie stabilita pertinenta informatiei in raport de problema de rezolvat si oportunitatea retinerii acelei informatii. O alta problema ce poate apare in aceasta faza este legata de suprasaturarea decidentului cu informatii. In sfarsit, o ultima problema este legata de momentul in care faza de informare poate fi considerata drept terminata.

In faza de proiectare, decidentul elaboreaza si analizeaza diferite moduri de actiune posibile, deci construieste o serie de scenarii. In faza de selectare sau alegere, decidentul efectueaza o alegere din multimea de actiuni pe care le-a construit.

Faza de evaluare, uneori neglijata este extrem de importanta intrucat permite efectuarea unei sinteze a efectelor deciziilor. Aceasta actiune permite corectarea erorilor pentru derularea, in viitor a unui proces decizional mai eficient.

Procesul decizional descris de H. Simon nu este liniar, intrucat decidentul are posibilitatea de a reveni la faza anterioara celei curente ori de cate ori este nevoie. Acest fenomen este denumit de Simon drept "interferenta fazelor". Figura 1.11 prezinta fazele procesului decizional, conform delimitarilor realizate de Simon.

Tratarea detaliata a procesului decizional impune nuantarea abordarii pe tipuri de decizii. Tot conform lui H.Simon, este realizata distinctia intre:

decizii programabile;

decizii neprogramabile.

Deciziile sunt considerate ca programabile daca sunt repetitive, de rutina si exista o procedura bine determinata pentru efectuarea lor. In cadrul unei organizatii economice exista numeroase decizii programabile, de exemplu cele legate de plata salariilor, probleme de facturare, de stabilire a nivelului productiei efective etc. in aceste cazuri deciziile sunt stabilite dupa reguli precise si pot fi transferate unui sistem informatic. Atunci cand decizia este obtinuta pe baza unui program (in sens informatic) a carui executie nu poate fi schimbata nici de program nici de operator, nu exista posibilitatea realizarii unei explorari euristice, ceea ce reprezinta de fapt si sensul termenului "programmed".

Deciziile neprogramabile sunt acele decizii pentru care nu exista nici o procedura stabila pentru a le rezolva. Formalizarea si rezolvarea acestor decizii este mai dificila. De exemplu, selectia angajatilor reprezinta a activitate in care figureaza decizii neprogramabile. Diferentele existente intre cele doua clase de decizii reclama utilizarea unor tehnici de lucru diferite.

O alta diferentiere a deciziilor se poate realiza in raport de tipul de activitate manageriala. In managementul intreprinderii se disting trei categorii de activitati de conducere si anume:

managementul strategic

managementul tactic

managementul operational

Dupa tipul de activitate manageriala, Levine si Pomerol propun o serie de clase de decizii prezentate in figura 1.12.

Fig.1.12 Clasificarea deciziilor

Pentru a face fata acestor tipuri de decizii trebuie folosite diferite metode si tehnici. De exemplu, pentru deciziile programabile metodele cercetarii operationale, ca de exemplu programarea liniara, neliniara, dinamica, teoria marfurilor, teoria firelor de asteptare, teoria stocurilor pot fi utilizate cu succes, intrucat aceste metode permit formalizarea si automatizarea procesului decizional.

O serie de cercetari considera ca toate etapele procesului decizional ar putea fi automatizate, altele dimpotriva considera contrariul. Indiferent de pozitia acestora, se recunoaste ca suportul oferit de tehnologiile informatice este extrem de important.

Turban analizeaza categoriile de sisteme informatice ce pot fi utilizate ca suport al activitatii manageriale, pe tipuri de decizii (figura 1.13) si faze ale procesului decizional.

a)

1.2. Informatica economica

Domeniul informaticii economice a cunoscut o evolutie trecand prin mai multe epoci ale istoriei informaticii. Prima faza este cea a "Electronic Data Processing" (EDP). In anii '60, introducerea informaticii in mediul economic (si deci constituirea informaticii economice) a fost facilitata de EDP-uri. Aceasta perioada poate fi caracterizata drept o faza a descoperirilor, iar EDP-urile au fost utilizate in intreprinderi pentru automatizarea activitatilor de rutina, in special a celor administrative. Managementul nu a fost abordat de aceste sisteme, deoarece calculatorul indeplinea in acea perioada doar functia unui procesor de date. Conceptul de informare si suport de decizie nu aparusera inca.

A doua etapa se refera la sistemele informatice pentru conducere (SIC) adica "management information systems". In perioada anilor 70, sistemele de tip SIC au fost elaborate pentru informarea utilizatorului (decidentului). Conceptul de sisteme suport de decizie (SSD) s-a constituit in 'sisteme ce ar trebui sa fie folosite intr-un sens activ, in opozitie cu sensul pasiv al asistarii echipelor manageriale, mai degraba decat pentru automatizarea sarcinilor administrative.

1.3.                   Cercetarile operationale, modelarea economico-matematica, matematica aplicata in economie.

Cercetarile operationale reprezinta un domeniu ce poate fi abordat in acceptiunea clasica a termenului, drept domeniul ce studiaza posibilitatile de rezolvare a problemelor complexe, pe baza metodelor stiintifice ce provin din discipline multiple sau intr-o acceptiune relativ diferita, utilizata tot mai mult in prezent drept o componenta a domeniului matematicii aplicate [Mois96].

Daca se face referire la acceptiunea clasica a termenului, cercetarile operationale au. drept obiectiv rezolvarea problemelor reale complexe, din cadrul intreprinderilor si in acest caz se va elabora modelul conceptual, apoi cel matematic, ce este rezolvat cu ajutorul unor metode specifice.

In anii 60 - 70, specialistii din domeniul cercetarilor operationale au elaborat numeroase aplicatii in domeniul asistarii deciziilor. Dar atat modul de analiza a problemei, cat si cel de modelare nu sunt explicitate. Procesul de asistare a deciziilor se desfasoara dupa principiul "cutiei negre", decidentul furnizand datele ce urmeaza sa fie prelucrate de catre calculator pe baza unui algoritm, iar calculatorul ofera solutia decidentului. Decidentul nu are nici un mijloc de a controla daca modelul sau algoritmul ales este suficient de bine adaptat problemei care trebuie rezolvata. Din aceasta cauza, decidentul poate avea retineri in aplicarea solutiei propuse.

Introducerea metodelor si sistemelor matematicii aplicate in intreprinderi a fost si este inca dificila, din mai multe motive. In primul rand, comunicarea dintre cercetatori si practicieni a fost si este inca destul de slaba. De asemenea, exista un decalaj important intre dorintele, obiectivele, scopurile practicienilor si cele ale cercetatorilor. Multi cercetatori sunt interesati in anumiti algoritmi sau metode, de fundamentarea teoretica a acestora, fara sa fie preocupati de cerintele practice din intreprinderi. Folosirea metodelor de cercetare operationala in realizarea sistemelor suport de decizie trebuie sa permita crearea unui suport prin care decidentul sa poata testa comportamentul modelului, pentru a vedea daca acesta este adaptat problemei sale, chiar daca nu intelege formalizarea modelului. Acest lucru este posibil prin vizualizarea rezultatelor, prin simulari de tipul "WHAT-IF" (ce s-ar intampla daca Caracteristica necesara este cea de interactivitate, care sa permita decidentului sa stie daca metoda propusa este adecvata problemei sale.

Metodele si tehnicile de lucru oferite de matematica aplicata pentru asistarea deciziilor au la baza o serie de ipoteze precum:

multimea actiunilor posibile este identificata inainte de prelucrare;

exista o preordine totala pe multimea actiunilor, reprezentatt printr-o functie de utilitate explicita care poate fi formalizata matematic;

datele sunt numerice si contin intreaga informatie utila;

cea mai buna decizie este cea care maximizeaza functia de utilitate.

Aceste ipoteze indeparteaza destul de mult, metodele si tehnicile matematice aplicate de contextuu1 real al intreprinderilor Criticand ipotezele de mai sus, H. Simon propune alte premize pentru dezvoltarea metodelor de matematica aplicata si anume:

deciziile umane (interdependente sau nu) sunt luate pe rand, una cate una, in domenii limitate, urmand un proces temporal;

aprecierea viitorului este limitata si niciodata nu se pot evalua toate scenariile posibile;

nu exista o functie de utilitate globala si nici nu este necesar sa o construim, intrucat preferintele decidentului sunt de cele mai multe ori contradictorii si pot fi luate in considerare numai cu ajutorul unor criterii aflate in conflict.

in cadrul procesului decizional, faza de informare conditioneaza cel mai semnificativ decizia.

Aceste ipoteze stau la baza rationalitatii limitate prin care decidentul cauta sa obtina o actiune "satisfacatoare" si nu neaparat optima, in sensul modelului matematic. Prin urmare, in procesul asistarii deciziilor prin metode ale matematicii aplicate trebuie propusa decidentului o solutie, iar in cazul in care acesta nu este satisfacut, decidentul insusi sa poata. modifica parametrii modelului si sa solicite o alta solutie. Acest proces de asistare trebuie sa fie deci interactiv oprindu-se in momentul obtinerii unei solutii satisfacatoare.

2. Conceptul de sistem suport de decizie

Primele realizari in domeniul sistemelor suport de decizie (SSD) au aparut la sfarsitul anilor `6O, odata cu dezvoltarea primelor sisteme interactive orientate catre aplicatii financiare. Caracteristica de interactivitate a fost si ramane esentiala, in domeniul SSD, conducand la obtinerea unei sinergii  intre capacitatea de calcul si stocare a datelor pe care o poseda calculatorul si experienta si rationamentul decidentului, dand posibilitatea de modificare interactiva a valorilor parametrilor, de efectuare a unor analize etc. Sistemele de asistarea deciziilor au ridicat doua probleme principale si anume:

construirea modelului conceptual a ceea ce trebuie sa fie un sistem suport de decizie (definirea conceptului de SSD)

definirea unei metodologii de realizare a SSD, stabilirea instrumentelor care sa permita dezvoltarea acestor sisteme.

Fara a incerca realizarea unei definiri rigide a SSD, putem aprecia ca acestea reprezinta sisteme interactive, care asista decidentul uman in obtinerea unor probleme complexe neprogramabile. Obiectivul principal al acestor sisteme trebuie sa-l reprezinte imbunatatirea modalitatilor de adoptare a deciziei sau realizarea unui studiu pregatitor in vederea adoptari deciziilor, in cazul in care ansamblul activitatilor ce trebuie desfasurate in acest scop nu este programabil. Problemele decizionale care conduc la necesitatea utilizarii unui SSD sunt cele in care:

preferintele, rationamentuI, intuitia si experienta decidentului sunt esentiale;

cautarea solutiei implica o combinatie de activitati de cautare a informatiilor,

manipulare a acestora, in principal calcule, formalizare a problemei (modelare);

succesiunea operatiilor nu poate fi stabilita in avans, deoarece depinde de datele utilizate si se poate modifica, in vederea realizarii unor simulari;

criteriile de decizie sunt numeroase, contradictorii si dependente de utilizator;

datele ce trebuie utilizate nu sunt intotdeauna cunoscute sau certe;

obtinerea unei solutii satisfacatoare trebuie realizata intr-un timp limitat;

problema este supusa uneiL evolutii si transformari rapide

Un SSD trebuie sa raspunda unei serii de cerinte, rezultate din caracteristicile problemelor decizionale pentru care se utilizeaza, caracteristici mentionate anterior. Dintre aceste cerinte se pot aminti:

Sistemul trebuie sa poata fi folosit ce catre decident. In acest sens, sistemul trebuie

conceput astfel incat sa opereze cu reprezentarea si conceptele cu care opereaza decidentul, intr-un limbaj simplu, natural. Considerentele de natura ergonomica sunt esentiale la un astfel de sistem si se traduc in existenta unei interfete utilizator/calculator de calitate ridicata. Sistemul trebuie sa faca dovada calitatii sale in rezolvarea problemelor concrete care il preocupa pe decident, oferindu-i acestuia un acces simplu si rapid la informatii si cunostinte (semnificatia datelor, metode de calcul pentru obtinerea anumitor informatii, modalitati de prezentare a anumitor rezultate etc.), pe de alta parte.

Sistemul trebuie sa aiba posibilitatea de a structura o problema de a o modela,

corespunzator naturii ei si cerintelor de rezolvare. Aceasta este o caracteristica esentiala a SSD si acelasi timp, un element esential pentru succesul utizarii SSD in procesul decizional.

Sistemul trebuie sa aiba capacitatea de a se adapta la evolutia rapida a

cerintelor decidentului in ceea ce priveste modificarea datelor, a structurii problemei, modului de prezentare a informatiilor si rezultatelor.

Interactiunea dintre decident si sistem reprezinta o conditie c carei

indeplinire trebuie sa ofere decidentului posibilitatea de a folosi sistemul intr-un mod care sa il apropie cat mai mult de rezultatele urmarite.

Satisfacerea acestor cerinte reclama inzestrarea sistemului cu o functionalitate minimala, obligatorie oricarui SA

Astfel functiile unui SSD sunt:

- asigurarea accesului la informatia necesara si pertinenta si controlul acestui

acces;

diagnosticarea problemei si oferirea posibilitatii de prezentare a informatiilor intr-o forma adaptata interpretarii lor;

definirea de noi concepte pornind de la cele deja existente;

structurarea informatiei sub forma unor modele;

descrierea si analizarea informatiilor cu ajutorul unor instrumente statistice;

- conservarea si imbogatirea sistemului (colectiilor de date, modelelor, prezentarilor de informatii) aflate in componenta sistemului sub forma unor biblioteci de modele;

- manipularea acestor obiecte in sensul asistarii deciziilor (pentru generarea alternativelor decizionale, analiza impactului si a senzitivitatii, introducerea incertitudinilor, etc);

evaluarea alternativelor decizionale;

- facilitarea comunicarii intre decidentii dispersati geografic.

Aceste functii pot fi grupate in trei subsisteme functionale ale unui SSD, ce pot reprezenta o definitie conceptuala a sistemelor suport de decizie (figura 1.14.)

In cadrul literaturii de specialitate, exista numeroase incercari de definire a conceptului de sistem suport de decizie.

a)     Dupa destinatia lor distingem:

SSD dedicate, care asista decidentul in rezolvarea unor probleme specifice unui domeniu dat /tehnic, economic, militar etc.)

Generatoare de SSD, care asista procesul de realizare a SSD dedicate

Instrumente pentru SSD, care faciliteaza dezvoltarea evolutiva a SSD dedicate sau a generatoarelor de SSD.

SSD dedicate se bazeaza pe aplicarea metodelor sistemelor informatice si utilizeaza tehnici software si hardware pentru asistarea unui decident particular sau a unui grup de decidenti in rezolvarea unei probleme. Acestea reprezinta aplicatii specifice pentru fiecare activitate din cadrul unei intreprinderi si care nu prezinta caracteristici mai generale

Generatoarele de SSD reprezinta un alt nivel tehnologic, format din sofware-ul ce ajuta la elaborarea de software, oferind o multime de functiuni built-in .Astfel, generatoarele permit realizarea rapida si facila a SSD dedicate.

Instrumente pentru SSD reprezinta un nivel tehnologic foarte important in realizarea SSD, constituit din elemente hardware si software ce faciliteaza elaborarea SSD -urilor specifice sau a generatoarelor de SSD -uri.

Astfel, instrumentele SSD pot fi utilizate pentru elaborarea de SSD specifice (dedicate) sau pot servi la implementarea unor generatoare de SSD, ce vor servi, la randul lor la elaborarea de SSD specifice.

Evolutia permanenta a tehnologiilor informatice face ca aceasta clasificare sa fie dificil de mentinut. Un generator de SSD poate deveni foarte rapid un SSD dedicat. Acest fapt a determinat realizarea unor clasificari ale SSD mai putin dependente de mediul tehnologic. Astfel, Alter distinge sase categorii de SSD si anume:

sisteme de extragere a datelor prin intermediul fisierelor, care permit accesul imediat la date;

sisteme de analiza a datelor, ce permit o manipulare a datelor prin inlantuiri de operatii simple si bine individualizate sau operatii de natura mai generala;

sisteme de analiza a informatiilor, ce furnizeaza un acces direct la seriile de date de baza si la datele mai mult sau mai putin formalizate;

modele de estimare, care calculeaza consecintele pe baza unor modele partial definite;

modele de optimizare, care furnizeaza un ghid de actiune generand solutii optimale (pertinente) relative la o serie de restrictii,

modele de sugestie, care executa o munca mecanica, ce conduce la o decizie specifica, pentru o sarcina relativ bine structurata.

Figura 1.15 prezinta clasificarea lui Alter ce permite o regrupare mai simpla a SSD -urilor in:

SSD -uri orientate pe date

SSD -uri orientate pe modele.

b)     Din punct de vedere al modului de instruire se pot distinge:

SSD neinteligente, ce rezolva numai situatiile pentru care au fost proiectate

SSD inteligente ce permit rezolvarea unor situatii decizionale noi

c)      In raport de modul de interactiune om-masina, SSD pot fi:

SSD cu limbaje flexibile (dialogul are la baza un limbaj apropiat de cel natural)

SSD cu comenzi precise (dialogul are la baza comenzi cu forma strict definita).

4. Arhitecturi clasice ale sistemelor suport de decizie

Arhitectura clasica (fig.1.16) a fost introdusa de Sprague si Carbore si se compune din:

sistemul de gestiune a bazei de date

sistemul de gestiune a bazei de modele

sistemul de gestiune a interfetei.

Fiecare dintre componentele SSD poate fi considerata in mod autonom separat de celelalte. SSD -urile pana in prezent au asigurat o legatura eficienta intre cele trei tipuri distincte de module ale SSD: baza de date, baza de modele si modulele de dialog.

Interfata utilizator are rolul de a asigura interactiunea dintre SSD si decident. Datorita frecventei ridicate de interventie a decidentului pe parcursul rezolvarii problemelor aceasta componenta are o importanta deosebita. In raport de modalitatea de comunicare cu utilizatorul, se pot distinge mai multe tipuri posibile de dialog

- intrebare/raspuns

- prin limbaj de comanda. Utilizatorul lanseaza comenzi, ce1 mai adesea sub forma de verb/substantiv, la care sistemul ofera raspunsuri fara a putea raspunde insa unor solicitari privind informatii suplimentare.

- meniu, care presupune existenta in memorie a unor alternative de comenzi, din care utilizatorul alege un set de alternative, pe care le selecteaza din cadrul optiunilor de meniu. Sistemul executa aceste alternative, fara o eventuala interactiune cu decidentul.

format de intrare/ format de iesire, ce prevede tipizarea formatelor de intrare a datelor si comenzilor, precum si a celor de iesire a raspunsurilor oferite de sistem

- tip negociere, ce presupune alegerea tipului de dialog in functie de configuratie, forma dialogului si costurilor corespunzatoare pe unitatea de timp.

Subsistemu1 bazei de date este constituit din baza de date si sistemul de gestiune a acesteia. Aceasta componenta este foarte bine realizata in prezent, tinand cont de progresele inregistrate de tehnologia bazelor de date. Deosebirea esentiala dintre baza de date aferenta SSD si cea din cadrul sistemelor informatice clasice consta in faptul ca SSD poate utiliza date atat interne (din sistem) cat si externe (alte baze de date, ale organizatiilor care coopereaza cu unitatea). In consecinta, sistemul de gestiune a bazei de date asigura atat crearea bazei de date proprii, cat si actualizarea datelor, accesul la date, protectia si securitatea datelor.

Utilizarea. unei baze de date externe SSD permite eliminarea redundantei informationale, limitarea setului de functii si utilizatori pe care SSD trebuie sa ii asiste, obtinandu-se astfel o reducere a volumului de date ce urmeaza a fi stocate in sistem. Fiecare baza de date externa SSD (numita si baza de date sursa) are un sistem de gestiune propriu si un index specific, utilizat de componenta SA D de extragere a datelor pentru crearea si actualizarea bazei de date SSD, necesara realizarii functiilor celorlalte componente ale SSD, baza de date SSD reprezentand o baza de date virtuala. Este posibila si crearea unei baze de date SSD propriu-zisa, prin extragerea datelor din baza de date externa. Procesul de extragere a datelor se realizeaza prin intermediul a patru operatii distincte.

- descrierea, destinata caracterizarii datelor din baza de date sursa, descriere ce poate fi organizata sub forma de fsiere;

agregarea datelor

- clasificarea datelor, ce are ca efect selectarea unei submultimi de date sursa, combinarea acestor date si crearea de noi submultimi ce vor fi memorate in baza de date SSD in functie de o serie de criterii logice de combinare a inregistrarilor;

- reprezentarea datelor

Principalele functii ale unui sistem de gestiune a bazei de date SSD sunt constituirea si intretinerea dictionarului de date, crearea si actualizarea datelor, regasirea, accesul la date, protectia si securitatea datelor, deci functiile clasice ale unui sistem de gestiune a bazelor de date

Subsistemul de modelare este constituit din baza de modele si sistemul de gestiune a bazei de modele Aceasta componenta asista decidentul in rezolvarea unor situatii decizionale, avand drept functii:

- analiza functiilor decizionale

- proiectarea modelului decizional;

- deductia (generarea) alternativelor decizionale pe baza modelului;

- compararea alternativelor decizionale;

- simularea si optimizarea proceselor conduse.

Facilitatile pe care aceasta componenta le ofera utilizatorilor se refera la:

- interfata de utilizare, prin care sistemul ofera decidentului diferite variante de decizie ce urmeaza sa fie analizate in vederea alegerii uneia dintre ele. Decidentul va fi confruntat in acest mod doar cu aspectele semnificative ale situatiei decizionale, evitand etapele de prelucrare a informatiilor primare si de elaborare a variantelor decizionale;

- mecanismul de control, care permite decidentului sa intervina in functionarea componentei si sa corecteze sau sa modifice anumite operatii, prin introducerea unor informatii noi (de natura subiectiva) sau prin actualizarea unor restrictii si functii obiectiv;

- flexibilitatea, care asigura interventia manuala a decidentului pe parcursul rezolvarii unor modele, in vederea dezvoltarii structurii acestora sau ordonarii fazelor de elaborare a modelelor dupa care se preda controlul sistemului.

- feed-back-ul, prin intermediul caruia sistemul furnizeaza in permanenta informatii relative la starea curenta a rezolvarii situatiei decizionale, facilitand in acest fel controlul procesului si interventia, la nevoie a decidentului.

Principalele componente ale subsistemului de modelare sunt: baza de modele; sistemul de gestiune a bazei de modele, la care se pot adauga interfetele cu subsistemul bazei de date si interfata utilizator.

Baza de modele constituie o biblioteca de modele si/sau module (componente) de modele, cu caracter temporar sau permanent, construite de utilizator si/sau forme specializate, utilizabile la asistarea deciziilor strategice, tactice sau operative precum si la calcularea si analiza unor elemente ale situatiilor decizionale.

Sistemul de gestiune a bazei de modele prezinta drept functii specifice:

- generarea modelelor, cu ajutorul unui limbaj de modelare;

- restructurarea modelelor, in conformitate cu modificarile survenite in situatia modelata

- actualizarea modelelor, in urma modificarii unor parametri

-generarea rapoartelor cu rezultatele modelelor, in functie de optiunea utilizatorilor (tabele, situatii sintetice, liste, grafice, etc). Fiecare dintre aceste functiuni au la baza programe specifice a caror structura depinde de modul in care sunt stocate modelele in baza de modele.

Integrarea efectiva a componentelor reprezinta de fapt, principala problema in realizarea unui SSD si sursa dificultatilor cu care se confrunta specialistii in domeniul realizarii SSD.

In acest sens sunt identificate urmatoarele probleme ale integrarii componentelor unui SSD, ce determina diminuarea performantelor:

- integrarea relativ slaba a bazei de date a SSD cu alte baze de date externe sau interne sistemului;

- timpul de raspuns slab;

dificultatea abordarii modelelor de dimensiuni mari;

- dificultatea realizarii interfetelor dintre componente;

costurile relativ ridicate de dezvoltare, operare si intretinere.

Modalitatile diferite in care cele trei subsisteme pot fi integrate in cadrul SSD au condus la obtinerea unor configuratii standard, respectiv:

- Configuratia retea, care presupune integrarea componentelor sub forma unei retele in care nodurile corespund subsistemelor, iar arcele interfetelor. In aceasta configuratie, fiecarei componente ii corespunde o interfata proprie care asigura comunicarea, principalul avantaj al structurii constand in posibilitatea de a include in arhitectura componente neomogene, construite la momente de timp diferite, in limbaje/medii de programare diferite. Prezenta mai multor niveluri de interfata (a celor de baza, plus a celei coordonatoare) face ca acesta structura sa aiba o performanta relativ scazuta.

Configuratia de tip pod, care utilizeaza o singura interfata, fara sa diminueze posibilitatea integrarii unor noi componente functionale, dar cu conditia elaborarii lor in acelasi mediu sau medii translatabile.

Configuratia de tip sandwich, in care sunt alaturate mai multe componente unei singure componente de dialog si unei singure baze de date. Aceasta configuratie este utila, indeosebi in asistarea proceselor decizionale care necesita modelare.

Configuratia turn, in care este posibila exploatarea mai multor baze de date sursa prin intermediul unui mecanism de obtinere a datelor. In acest caz, baza de date a SSD realizeaza o legatura intre baza de date, sursa si subsistemul de modelare. In plus, componenta de interfata utilizator este separata in doua parti, una care creeaza formatele de iesire si interpreteaza comenzile de intrare ale diferitelor componente si a doua care supervizeaza prin intermediul interfetei cu utilizatorul dispozitivele de intrare/iesire conectate la SSD.

Fata de arhitectura generala clasica prezentata, configuratiile SSD

prezentate pot fi grupate in urmatoarele categorii: arhitecturi centralizate, arhitecturi ierarhizate, arhitecturi retea.

4.1. Arhitectura centralizata a sistemelor suport de decizie

Intr-o arhitectura centralizata in care fiecare model comunica cu o singura

baza de date, existand intotdeauna un singur modul de dialog.

Acest tip de arhitectura asigura o buna integrare a diferitelor modele. Unitatea de dialog reprezinta un element comod pentru utilizator. De asemenea, partajarea unei baze de date unice faciliteaza schimburile si informatiile dintre modele. Controlul se realizeaza prin intermediul modulului de dialog. Principalul dezavantaj al arhitecturii il reprezinta lipsa de flexibilitate, intrucat este dif1cil de introdus un model nou.

4.2. Arhitectura ierarhizata a sistemelor suport de decizie.

Acest tip de arhitectura, prezentat in figura 1.18 este destul de apropiat de un sistem centralizat. Principala deosebire consta din divizarea modulului de dialog si din asocierea unei componente suplimentare la baza de date.

Supervizorul reprezinta un modul de control. Pentru a indeplini rolul sau de integrator si de mediator intre modele, modulul de dialog supervizor poseda cunostinte despre datele manipulate si despre calculele efectuate de aceste modele.

Se presupune ca in aceasta arhitectura modelele au structuri diferite si ca fiecare prelucreaza datele pentru care este autorizat accesul.

Schimbul de date intre modele se poate realiza in mai multe moduri. Acest schimb este comandat de catre supervizor, care permite citirea datelor aferente modelelor si recopierea acestora in baza de date, de unde se va efectua transferul spre alte modele. Toate aceste date relative la diferite prelucrari pot fi apoi regrupate intr-­o zona comuna (blackboard).

4.3. Arhitectura retea a sistemelor suport de decizie

In cadrul acestei configuratii, fiecare model poseda propria sa baza de date,

propriul sau modul de dialog si propriile sale module de integrare (figura 1.19).

Fiecare model, impreuna cu "satelitii" sai formeaza un ansamblu ce poate fi privit drept un subsistem de tip SSD, ce face parte dintr-o retea. Controlul retelei este realizat printr-o componenta separata (modulele de integrare). Controlul retelei nu presupune cunoasterea elementelor din interiorul fiecarui ansamblu SSD.

Avantajul acestui tip de arhitectura rezida in modularitatea sa, putandu-se realiza cu usurinta adaugarea / modificarea /stergerea de ansambluri. Prin urmare arhitectura retea reprezinta o arhitectura deschisa si adaptabila in raport de context.

Figura 1.20 sintetizeaza rezultatele unei tratari comparative a celor trei tipuri de arhitecturi SSD.

Fig 1.20. Tratarea comparativa a arhitecturilor SSD

5. Noi arhitecturi ale sistemelor suport de decizie

Modificarile aduse de noile tehnologii informatice arhitecturii clasice SSD pot fi sintetizate in doua tendinte majore:

incorporarea in cadrul SSD a metodelor si tehnicilor de inteligenta artificiala

utilizarea tehnologiilor informatice de activitate pe grupuri in realizarea SSD, ceea ce a dus la aparitia arhitecturilor SSD de grup.

5.1. Arhitectura sistemelor suport de decizie cu baza de cunostinte

Reprezinta o extensie a arhitecturii clasice a SSD prin incorporarea in configuratie a subsistemului de reprezentare si utilizare a cunostintelor.

Baza de cunostinte - componenta de baza a SSD

Fundamentarea deciziilor economice se sprijina pe un demers logico-rational, prin care se prefigureaza implicatiile posibile si dezirabile ale diferitelor variante decizionale pentru a se putea selecta una dintre ele. Cu siguranta procesul decizional nu poate fi redus la operatiile de identificare in viitor a implicatiilor unei actiuni. Activitatea decizionala prezinta si calitatile unei activitati umane creatoare, prin care se construiesc forme posibile de viitor, ce nu pot fi explicate, derivate din evolutia trecutului si prezentului , ci numai prin apelul la imaginatie, creativitate. Se poate afirma ca fundamentul rational - deductiv si inductiv - este esential. Numai cu ajutorul unor structuri si operatii logico-rationale procesul de luare a deciziilor poate dobandi statutul unui demers decidabil si coerent.

Demersul deductiv.

Fundamentarea deciziilor pe baza demersului deductiv consta din inferentierea unor evenimente (efectele aplicarii diferitelor variante de actiune) pe baza conditiilor initiale (asa numitele premize teoretice sau universale).

Deductia este considerata frecvent principalul demers din cadrul procesului de fundamentare a deciziilor. Rationamentul deductiv permite realizarea de predictii derivate din enunturi teoretice, dar si previziuni bazate pe sisteme de ipoteze. Prin deductie trebuie sa avem in vedere nu numai trecerea de la general la particular, ci orice trecere riguroasa de la conditii la consecinta- conditia sa fie suficienta si consecinta sa fie necesara (deci si trecerea de la intreg la parte sau de la cauza la efect). Legile utilizate in fundamentarea deductiva a deciziilor economico-sociale sunt legi statistice, care guverneaza mobilitatea fenomenelor si proceselor economico-sociale, in conditii concrete de timp si de spatiu. Legile statistice exprima ceea ce este in general, ceea ce se manifesta intr-un numar suficient de mare de cazuri individuale. Reprezinta legitati care se manifesta sub forma de tendinte. Evolutia unui fenomen economico - social reprezinta rezultatul actiunii unei multitudini de factori, unii esentiali, altii intamplatori. Factorii esentiali pot fi cu caracter permanent, imprimand tendinta, trendul evolutiei fenomenului respectiv sau pot avea un caracter periodic (ciclic sau sezonier). Intre fenomenele si procesele economico-sociale se manifesta legaturi cauzale si legaturi reciproce. Uneori variatia paralela a doua fenomene nu se datoreaza legaturii dintre ele, ci influentei unui al treilea factor, care le determina pe ambele. In cadrul fenomenelor economico-sociale legatura nu se manifesta in fiecare caz in parte, ci in general si in medie, intr-un mare numar de cazuri. Fenomenul efect este rezultatul conjugarii influentei mai multor fenomene cauza si in acest sistem de legaturi nu toate raporturile de dependenta au aceeasi importanta, actiunile unora dintre acestea compensandu-se reciproc. Studierea acestor fenomene, cunoasterea regularitatilor de producere a lor se realizeaza inlaturand ceea ce este intamplator si neesential. Legaturile dintre fenomenele economico-sociale sunt legaturi statistice, care exprimate numeric sunt desemnate prin notiunea de corelatie.

In descrierea demersului deductiv din cadrul activitatii decizionale este extrem de utila si utilizarea schemelor rationamentului ipotetic. Astfel, schema rationamentului Ipotetic modus-ponens permite previzionarea producerii unui eveniment asteptat (consecinta), in conditiile realizarii premizelor. Rationamentul ipotetic modus-tollens permite exprimarea faptului ca neimplinirea consecintei (infirmarea previziunii) indica falsitatea premizelor. Rationamentul ipotetico-disjunctiv utilizat in constructiile previzionale care exploreaza diferite alternative posibile ale viitorului.

Demersul inductiv.

Exista procese decizionale care nu pot fi reduse la schemele rationamentului deductiv. In schema deductiva nu pot fi incadrate toate deciziile, precum cele intemeiate pe temeiuri cognitive incomplete. Utilizarea previziunilor amplificatoare, care depasesc strict vorbind premizele, ca si cele care conduc la substituiri si generalizari reclama extinderea tipurilor de rationament avute in vedere.

Procesele decizionale realizate pe baza inductiva nu se intemeiaza exclusiv pe experienta trecutului. Prin inductie se prevede generalul, plecand de la cunoasterea unei colectii de fapte sau anticiparea unui fapt particular pe baza cunoasterii altui fapt particular, a prevederii unei clase pe baza cunoasterii unei parti din clasa, a anticiparii manifestarii viitoare a evenimentelor guvernate de legi empirice, luandu-­se ca punct de plecare cunoasterea manifestarilor trecute ale acestor legi empirice. Problema fundamentarii rationale si practice a valorii amplificatoare a inductiei incomplete a provocat si mai provoaca inca vii discutii. Extinderea si generalizarea operate prin inductia incompleta reclama procedee de garantare a valabilitatii ei. Accentul se pune pe procedeele intensionale, mai mult decat pe cele extensionale. Pe baza cunoasterii esentei, fie chiar si a unui singur exemplar dintr-o clasa de elemente se poate ajunge la concluzii inductive amplificatoare, valabile pentru intreaga clasa, fara cunoasterea integrala a seriei de evenimente asupra careia opereaza predictia. Inductia se manifesta ca previziune, permitand anticiparea generalului, a legii, completarea unor serii de evenimente cu elemente noi, pe baza studierii cazurilor tipice si a proprietatilor esentiale ale elementelor din clasele considerate. In cadrul deciziilor economico-sociale se impune ca de la constatarea faptului ca un anumit eveniment, proprietate, starea se repeta cu o anumita frecventa si regularitate in cadrul unei serii lungi de evenimente sa se presupuna ca aceeasi regularitate si distributie se vor manifesta si in viitor. Aceasta presupunere este rezultatul unui rationament inductiv.

Rationamentul prin analogie, precum si operatiile logice de comparare conduc la relevarea unor proprietati si relatii pe baza izomorfismului dintre diferite sisteme. Doua elemente x si z ale unei multimi M se considera analoage daca sunt indeplinite conditiile ca x si y sa aiba unele proprietati comune sau sa fie identice si sa existe o corespondenta intre parti ale lui x si y sau intre proprietati ale acestor parti. In general, relatia de analogie este simetrica si reflexiva. Cand analogia este si tranzitiva este considerata drept o analogie contagioasa, reprezentand in fapt o relatie de echivalenta.

Exista mai multe tipuri de analogii intre doua elemente, analogia simpla (similitudinea), echivalenta, egalitatea, identitatea. Analogia intre multimi poate fi, la randul sau de diferite tipuri: corespondenta de la element la element, analogie injectiva, bijectiva, homomorfism, izomorfism.

In baza similitudinii operationale dintre conceptele de analogie si uitilitate, se poate introduce un procedeu de masurare a analogiei pe baza axiomaticii von Neumann-Morgenstern. In locul conceptelor de preferinta si indiferenta se utilizeaza conceptele de "asemanare puternica", precum si cel de "asemanare la fel de puternica" si se introduce o functie de analogie, care prezinta toate proprietatile functiei de utilitate si care permite asocierea unor numere reale asemanarilor dintre entitati.

Fundamentarea deciziilor pe baza rationamentului analogic si pe operatiile de comparare este frecvent utilizata. Rationamentul poate fi formulat astfel: Daca

proprietatile a_u, a₂,,..,a_n conditioneaza aparitia proprietatii a_n*1proprie sistemului  Sa

si din moment ce sistemul S_b este analog cu S_a se poate prevedea ca si el va prezenta in viitor proprietatea a_n*1

Sau: Daca in trecut, din legatura a doua elemente A si B a aparut evenimentul C si daca remarcam aparitia a doua elemente noi, identice cu A si B este de asteptat ca din legatura 1or sa se produca un eveniment identic C.

Analogia surprinde numai elementele de continuitate, drept pentru care trebuie utilizata cu precautie. Pericolul provine din faptul ca. termenii analogiei sunt intotdeauna diferiti in anumite privinte. Decizia fondata pe repetitie, pe regularitatea si coincidenta specifice rationamentului prin analogie surprinde doar temeiurile superficiale. Simpla repetare a unor stari trecute nu constituie o proba ca intre acestea si starile viitoare vor exista legaturi necesare si nu coincidente accidentale

Formalizarea demersului rational.

A permis caracterizarea constructiilor decizionale drept constructii explicite si decidabile, care pot beneficia de calcule logico-matematice, care duc la cresterea rigorii si corectitudinii formale. Adesea se considera ca procesul decizional care nu este rezultatul unui calcul logic reprezinta o simpla aventura.

In  replica la teoriile privind asa-zisa nerationalitate a operatiilor decizionale se constata o intensificare a eforturilor de modelare logica a activitatii decizionale.

Chiar daca uneori s-a considerat ca pentru a realiza o modelare logica descriptiva a procesului decizional este suficient sa se utilizeze calculul predicatelor s-au manifestat constant incercari de nuantare a modelarii logice. Logicile neclasice, precum logica^, actiunii si logica deontica, logica temporala, logica modala si mai recent legica decizionala sustin aceasta afirmatie, chiar daca valoarea operationala a acestor demersuri este in prezent destul de redusa.

Raportul dintre demersul rational si demersul intuitiv in fundamentarea deciziilor economico-sociale.

Dificultatile intampinate in realizarea unei logici formale a inductiei, dupa modelul logicii formale deductive au scos in evidenta complexitatea inferentelor inductive. Problema inductiei nu este numai ce ne indreptateste sa extindem o proprietate observata la un numar determinat de cazuri la un numar mai mare, intrucat asta ar insemna reducerea problemei la aspectul pur extensiv.

Inductia este mai complexa aparand ca operatie de construire a unui intreg atunci cand se cunoaste numai o parte sau unele dintre parti. Esenta procedeului rational inductiv nu trebuie cautata in puterea de generalizare, ci in puterea de integrare, de construire a unui intreg cu ajutorul unora din partile sale. Inferentele inductive se bazeaza pe un principiu integrator, prin care gandire gaseste intregul ale carui parti le cunoaste. Acestea s-ar putea numi intuitie.

Intuitia poate fi tratata nu numai in contextul inferentelor inductive ci si al celor deductive. Demersul deductiv presupune  procedarea in etape riguros ordonate, fiecare etapa sprijinindu-se pe etapele anterioare, exemplul tipic fiind cel al de demonstratiilor matematice. Modul in care matematica este prezentata difera mult de modul in care ea este elaborata. Cele mai multe teoreme sunt intai intuite, imaginate si numai dupa aceea demonstrate. Adesea demonstratia este gresita sau complicata in mod inutil. Rezultatul unui proces deductiv se poate explica fara a se face apel la intuitie, dar defasurarea procesului deductiv, ca atare, nu.

Astfel demersul rational, indiferent de forma pe care o imbraca nu poate fi izolat de demersul intuitiv care il insoteste si il sustine.

Caracteristicile demersului intuitiv.

Cercetata pana acum mai mult de fiziologi si psihologi, intuitia devine tot mai mult un obiect al cercetarilor si in domeniul managementului. Tot mai frecvent este acceptat statutul intuitiei de instrument managerial pentru fundamentarea deciziilor. Cercetarile asupra intuitiei vor putea oferi acesteia statutul teoretic care ii lipseste si ii limiteaza in prezent acceptarea.

Se obisnuieste sa se considere intuitia ca fundamentata pe procese subconstiente, imposibil de raportat, de descris in mod sistematic. In incercarea de
descifrare a acestor procese mentale subconstiente s-au utilizat mai multe scheme. Se
considera uneori ca aceste procese sunt tot inferentieri, realizate insa pe un fond de
cunostinte care nu sunt disponibile in mod constient. Intuitia ar permite astfel
reactivarea acestor cunostinte. O interpretare a intuitiei, care se bucura de o larga
acceptare, promovata si sustinuta de Herbert A Simon este cea potrivit careia intuitia
reprezinta un proces rational prin care creierul evoca amintiri si experiente trecute pentru a le aplica la situatiile curente. Intuitia ar reprezenta, in fapt analize inghetate in obisnuinte, conferind posibilitatea de a actiona, de a decide rapid prin recunoastere.

Se accentueaza astfel asupra faptului ca intuitia reprezinta o calitate a decidentului, posibil de dezvoltat si perfectionat prin educatie si experienta.

Decidentii pot lua decizii rapid, fara a putea face dovada realizarii unui rationament sistematic, prin care sa fi ajuns la concluziile lor. Aceasta pentru ca, in fapt concluziile nici nu se bazeaza pe un atare tip de rationament, ci se bazeaza pe recunoasterea unor pattern-uri. Managerii dispun de un repertoriu de situatii problematice cu raspunsurile asociate fiecarei situatii in parte. Aceste modele ale actiunii de urmat in cazul situatiei descrise prin pattern se considera a fi "semnificatia" pattern-ului respectiv (asa cum un cuvant din cadrul vocabularului activ il detinem in asociere cu semnificatia sa). Acest repertoriu se constituie printr-o vasta experienta de analiza si rezolvare a problemelor. Managerii se bazeaza deci in rezolvarea problemelor decizionale nu numai pe capacitatea deductiva de anticipare, prin derivare logica a desfasurarii evenimentelor, in diferite ipoteze plauzibile, ci si pe calitatea lor de memorare a unor stari si evolutii posibile si de recunoastere in situatiile decizionale curente a pattern-urilor aplicabile. Calitatile unui manager sunt legate nu numai de posibilitatea realizarii unor procese de gandire analitice, corecte si riguroase, ci tin si de calitatea perceptiei unei anumite situatii decizionale.

O caracteristica importanta a intuitiei este aceea ca se bazeaza pe o utilizare integrata, relationala a datelor. Intuitia presupune o sinteza a datelor si nu o analiza a acestora (pattern-urile reprezinta sinteze ale datelor). Se vorbeste in acest context de caracterul holistic al intuitiei. Intuitia opereaza asupra intregului si nu asupra partilor, precum procedeele analitice. Se accepta existenta proprietatilor emergente ale sistemelor economico-sociale. Orice efect de interactiune care nu este aditiv in raport cu efectele locale poate fi privit ca o manifestare a emergentei. In studierea sistemelor mari se impune completarea tratarii analitice, bazata pe studierea elementelor si a conexiunilor dintre ele cu o tratare integrala, holistica a sistemului din cel putin doua motive:

- emergenta sistemului

- complexitatea mare a sistemului (exprimata prin numarul componentelor si a relatiilor dintre acestea).

Tratarea analitica este inevitabil partial intrucat nu se pot ataca proprietatile emergente ale sistemului si nici nu poate epuiza infinitul complexitatii". Avand date despre sistemul economic pe care il conduce, decidentul se afla intr-o situatie aparent paradoxala, aceea de a fi sufocat de informatii (datorita complexitatii) si in acelasi timp de a ii lipsi informatii (legate cel mai adesea de proprietatile emergente ale sistemului), de a dispune numai de informatii partiale. Aceasta situatie impune pe de o parte reducerea complexitatii, prin selectarea, trierea informatiilor si pe de alta parte integrarea, sinteza informatiilor, prin "completarea spatiilor goale  , adica a informatiilor lipsa (pattern-urile reprezinta sinteze de date).

Intuitia este considerata drept un instrument managerial extrem de pretios pentru fundamentarea deciziilor in situatiile cu informatie incompleta. Acest lucru face ca intuitia sa fie o resursa extrem de valoroasa in luarea deciziilor in situatiile nestructurate, fluide, de criza sau de tranzitie in care se produc restructurari profunde si rapide, in care numarul necunoscutelor este extrem de mare. Intuitia este utila atunci cand exista un nivel ridicat al incertitudinii, cand exista putina experienta anterioara care sa sprijine procesul de luare a deciziei, cand informatiile disponibile sunt limitate sau indisponibile, cand exista presiunea timpului sau cand exista mai multe optiuni posibile din care se poate realiza alegerea, toate sustinute prin argumente solide.

Se considera ca intuitia se poate cultiva si perfectiona devenind o resursa manageriala extrem de utila. Totodata se considera ca 1ipsa de acceptare a intuitiei in mediul cultural contribuie la inhibarea ei la decidentii care vor sa fie tratati cu suspiciune. Acest lucru face ca unele persoane sa manifeste mai multa intuitie la varste mai fragede decat la maturitate. Neacceptarea culturala se datoreaza in primul rand lipsei unui model teoretic care sa confere un statut stiintific solid intuitiei si adesea prejudecatii ca intuitia ar fi legata de manifestari paranormale.

In general, intuitia se manifesta atunci cand este apreciata sau promovata. Prin urmare trebuie adoptate metode si tehnici de lucru care sa faciliteze manifestarea intuitiei, sa cultive si sa sprijine participarea acesteia.

Cu toate avantajele oferite, metodele si tehnicile intuitive prezinta si inconveniente. O serie de elemente de mediu (stres, presiune sociala, etc.) pot influenta negativ calitatea deciziilor luate cu ajutorul intuitiei.

Metodele si tehnicile intuitive nu fac apel, de obicei la proceduri sistematice de colectare a datelor. Informatiile folosite in deciziile de acest tip pot fi din aceasta cauza denaturate datorita stabilirii unor corelatii iluzorii, datorita caracterului dominant al informatiilor concrete asupra celor abstracte, datorita perceptiei selective. Cel mai adesea informatiile sunt structurate conform experientei proprii celui care ia decizia. De multe ori acesta anticipeaza ceea ce ar dori sa se produca, cautand informatii consistente cu previziunile sale si ignorand contradictiile dintre aceste previziuni si datele disponibile.

SSD - sistem cu baza de cunostinte

Sistemele cu baza de cunostinte reprezinta sisteme informatice care ajuta decidentul in rezolvarea problemelor decizionale complexe, in special a celor din clasa problemelor prost structurate. Obiectivul acestor sisteme i1 reprezinta I

imbunatatirea procesului de luare a deciziilor sau asistarea realizarii unui studiu preliminar luarii deciziilor, pentru cazurile in care nu exista proceduri operationale predefinite (solutii prefabricate).

Problemele decizionale prost structurate se caracterizeaza prin importanta deosebita pe care o reprezinta experienta decidentului in solutionarea problemei, prin lipsa unor proceduri predefinite de rezolvare, prin existenta unor criterii de decizie numeroase, adesea inconsistente, printr-un ritm rapid de schimbare a contextului si a formei de manifestare a problemei.

Paradigma sistemelor cu baza de cunostinte s-a impus in domeniul informaticii la sfarsitul anilor '60. Pana la aparitia acestor sisteme, cercetarile din cadrul inteligentei artificiale abordau cu precadere probleme bine definite pentru care nu se mai cunosteau decat algoritmi exponentiali de rezolvare. Cercetarile vizau identificarea posibilitatilor de utilizare a unor euristici cu ajutorul carora sa se intarzie explozia combinatoriala a calculelor. S-a considerat mult timp ca aceste euristici trebuie sa fie extrem de generale sa caracterizeze procesul generic de rezolvare a problemelor, inteligenta artificiala avand sarcina sa contribuie la identificare, formalizarea si utilizarea afectiva a acestor euristici in cadrul sistemelor informatice. Esecul acestei abordari care nu a dus la obtinerea unor rezultate relevante, cu valente practice a impus schimbarea modului de abordare a procesului de rezolvare a problemelor asa zis dificile. In locul cautarii unor euristici extrem de generale de rezolvare a problemelor s-a formulat necesitatea identificarii acelor cunostinte specifice unei anumite probleme practice, cunostinte extrem de numeroase si de specializate, pe baza carora sa fie rezolvata problema. Aceste cunostinte, ca si in cazul datelor sunt organizate in sistem sub forma unei baze de cunostinte si utilizate prin mecanisme mai mult sau mai putin specifice domeniului in care se manifesta respectiva problema practica.

Sistemele cu baza de cunostinte sunt in general sisteme destinate utilizarii de catre decidenti. Sistemul trebuie sa fie de aceea bine adaptat reprezentarii conceptelor cu care opereaza decidentul, sa se caracterizeze printr-o comportare clara, explicita. Acest lucru impune o calitate deosebita a interfetei cu utilizatorul.

Functionarea sistemelor cu baze de cunostinte este puternic interactiva. Situatiile decizionale prost structurate sunt situatii in care cautarea solutiei reprezinta un proces esential pentru utilizator, aflat intr-un asemenea proces de cautare posibilitatea definirii si dirijarii interactiunii cu sistemul constituie elemente esentiale.

Sistemele cu baza de cunostinte trebuie sa sustina procesul de structurare a problemei decizionale deci sa ofere utilizatorului facilitati de modelare. De regula, sistemul dispune de un limbaj de modelare care permite definirea de modele multirelatie. Acest limbaj poate fi procedural sau declarativ. Unele sisteme suport de decizie se limiteaza insa la asigurarea accesului la o serie de modele statistico-matematice.

Sistemele de asistare a deciziei cu baza de cunostinte presupun integrarea in cadrul sistemelor suport de decizie a unei baze de cunostinte impreuna cu mecanismele asociate acesteia - in primul rand motorul de inferenta.

Prin aceasta se ofera posibilitatea integrarii prelucrarilor numerice cu cele simbolice, deci a tehnicilor cantitative cu cele calitative. S-a demonstrat ca astfel se pot asigura solutii la probleme care altfel nu ar fi posibil de rezolvat.

Modelul sistemelor suport de decizie cu baze de cunostinte ofera posibilitatea de a combina capacitatea de rezolvare a problemelor pe care o detin sistemele cu baza de cunostinte cu precizia prelucrarilor numerice din cadrul sistemelor suport de decizie.

In cadrul bazei de cunostinte a unui sistem suport de decizie este necesara combinarea unor cunostinte cantitative si calitative cu ajutorul carora sa se poata formula si verifica relatii intre variabilele economice.

Cunostintele calitative se vor utiliza initial in scopul identificarii factorilor de baza (variabilelor economice relevante) si a relatiilor dintre acestea.

Metodele cantitative se vor utiliza pentru analizarea si derivarea relatiilor dintre variabile. Metodele statistice, precum si analizele de regresie au avantajele analitice, servind la punerea in evidenta a coliniaritatii dintre diferitele variabile, la estimarea coeficientilor unor modele economico-matematice, la determinarea nivelului de semnificatie (intensitatea) legaturilor dintre variabilele economice.

Identificarea unei relatii cauza-efect nu se poate realiza numai printr-o analiza de regresie. Analiza de regresie sugereaza relatii, dar determinarea validitatii relatiei reclama cunostinte despre procesul ca atare si despre interactiunile sale cu alte procese. In acest scop sunt utile cunostinte calitative pentru evaluarea rezultatelor analizelor de regresie, pentru verificarea faptului ca acestea nu violeaza perceperea subiectiva si intuitia specialistului.

Rezultatele unei analize de regresie pot sa nu fie aplicabile in orice situatie..

Cunostintele calitative permit reducerea numarului de combinatii dintre variabilele care interactioneaza. Prin cunostintele calitative se reduce spatiul de cautare, directionandu-se atentia spre anumite aspecte si tehnici de analiza relevante intr-un context dat. Cunostintele calitative permit concentrarea pe factorii (variabilele economice) cele mai importante si ajuta, la formalizarea relatiilor dintre acesti factori.

Sistemele bazate pe cunostinte au capacitatea de a formaliza, utiliza si pastra diferite tipuri de cunostinte, in timp ce forta sistemelor de asistare a deciziei rezida in capacitatea de a executa cu mare acuratete analize numerice si in primul rand statistice prin aplicarea tehnicilor cantitative de prelucrare a datelor.

Sistemele bazate pe cunostinte au puternic dezvoltata facilitatea explicativa, utila in contextul sistemelor de asigurare a deciziilor pentru explicarea anumitor rezultate obtinute prin executia modelelor. Sistemele bazate pe cunostinte pot asigura totodata asistenta in asigurarea resurselor sistemului. In acelasi timp, sistemele bazate pe cunostinte ofera posibilitatea imbunatatirii comunicarii cu utilizatorul, interfata utilizator fiind mai bine rezolvata in prezent in cadrul sistemelor bazate pe cunostinte decat in cadrul altor tipuri de aplicatii.

Referitor la gestiunea cunostintelor, mecanismul cel mai cunoscut asociat acestei functii este motorul de inferenta care asigura accesul la cunostintele din cadrul bazei de cunostinte si utilizarea lor efectiva. Celelalte functii de gestionare a cunostintelor se asociaza de regula unor mecanisme diferite de motorul de inferenta, cum ar fi de exemplu componenta de achizitionare a cunostintelor. Ca si in cazul datelor sau modelelor si pentru cunostinte a fost introdus conceptul de sistem de gestiune a bazei de cunostinte care sa permita realizarea integrala a tuturor functiilor de gestionare a cunostintelor.

Integrarea datelor, modelelor si cunostintelor in procesul de asistare a deciziilor presupune asigurarea unor mecanisme de interfata intre componentele de gestionare a acestora, lucru destul de greu de realizat in practica.

In legatura cu interactivitatea sistemelor suport de decizie bazate pe cunostinte, in cazul arhitecturii unui astfel de sistem exista o componenta de comunicare cu utilizatorul (interfata cu utilizatorul). Aceasta are sarcina de a realiza un dialog eficient cu utilizatorul deci de a oferi o serie de facilitati precum prezentarea informatiilor sub forma grafica (unele sisteme dispunand de o biblioteca de raportare si grafice), oferirea de explicatii (functia explicativa a interfetei cu utilizatorul) etc.

Importanta deosebita pe care o capata dialogul in cadrul unui sistem suport de decizie cu baza de cunostinte se reflecta in efortul deosebit de ridicat destinat realizarii componentei de interfata cu utilizatorul (uneori apreciat la peste 40% din efortul de realizare a intregului sistem). In rezolvarea problemelor decizionale nestructurate, intrarile si iesirile de date in si din sistem au un caracter mult mai complex decat in rezolvarea problemelor structurate. Daca in aplicatiile conventionale intrarile si iesirile sunt foarte bine precizate ca tip, semnificatie, volum etc., in cadrul unor situatii nestructurate datele de intrare pot fi incomplete prezentand un grad de precizie mai mare sau mai mic. Rezultatele trebuie insotite deseori de explicatii asupra modului in care s-a ajuns la respectiva solutie. Realizarea acestor cerinte presupune asigurarea unei interfete "inteligente" a sistemului. Calitatea interfetei are un rol hotarator asupra eficientei cu care este utilizat sistemul de asistare a deciziei cu baza de cunostinte.

Un sistem suport de decizie cu baza de cunostinte trebuie sa asigure accesul la informatiile pertinente, concomitent cu un control al acestui acces.

In al doilea rand trebuie sa faca posibila diagnosticarea problemei decizionale facand practic posibila reprezentarea informatiilor intr-o forma adaptata interpretarii datelor.

O alta functie a unui sistem de asistare a deciziei cu baza de cunostinte este cea de structurare a informatiilor sub forma de modele (sistem de relatii intre variabile, arbori de decizie etc.)

Sistemul trebuie sa ofere posibilitatea de descriere si analiza a datelor cu ajutorul instrumentelor statistice care asigura o utilizare a datelor si a modelelor in scopul generarii de alternative de rezolvare a situtiei, realizarii unor analize de sensibilitate a modelelor.

O functie importanta a sistemelor suport de decizie cu baza de cunostinte se refera la asigurarea posibilitatilor de evaluare a alternativelor de rezolvare, prin utilizarea unor functii pentru modelarea preferintelor utilizatorului (decidentului) in raport cu anumite criterii.

Si, in sfarsit o functie importanta o reprezinta functia de comunicare cu utilizatorul.

5.2. Arhitectura sistemelor suport de decizie de grup.

SSD de grup beneficiaza de aportul tehnologiilor de teleprelucrare a datelor. SSD de grup ajung sa se prezinte sub forma unor SSD organizationale (fig. 1.21).