Sisteme informatice de asistare a deciziei (siad)

SISTEME INFORMATICE DE ASISTARE A DECIZIEI (SIAD)

Decizia - definire, clasificare, caracteristici

Asemeni oricarei alte activitati intreprinse de un subiect uman, managementul implica o serie de decizii, care se vor clasifica in functie de diverse criterii. In conditiile in care societatea a suferit modificari complexe datorita faptului ca principala resursa a unei organizatii a devenit informatia, procesul managerial din prezent se desfasoara diferit fata de cel din trecut. Totusi, managementul este inca strans legat de luarea de decizii, doar modalitatea de a decide a evoluat.

Decizia poate fi definita ca o consecinta a unor activitati constiente de alegere a unei directii de actiune si a angajarii in aceasta, ceea ce implica si alocarea de resurse pentru atingerea scopului vizat. Luarea unei decizii este justificata prin urmatoarele elemente: decidentul, situatia si problema de decizie, procesul decizional.

Decident se numeste persoana care ia decizii, aceasta dispunand de autoritatea necesara si fiind direct raspunzator de consecinte. Decidentii pot fi ajutati de anumite entitati suport cum sunt asistentii decizionali si instrumentele informatice. Activitatea decidentului este influentata de cativa factori, cum ar fi:

    sistemul de valori si conservatorismul;

    atitudinea fata de risc;

    demersul adoptat;

    multitudinea si/sau urgenta sarcinilor decizionale;

    experienta si intuitia;

    stapanirea si folosirea unor metode si instrumente de crestere a eficientei decizionale.

Situatia decizionala este momentul de timp in care se impune ca fiind necesara luarea unei decizii. Situatiile decizionale pot fi clasificate in situatii fortate sau nefortate.

Situatiile decizionale fortate (provocate, obiective) pot avea caracter corectiv pentru rezolvarea problemelor ce sunt surse de preocupare si care in general sunt cauzate de factori si evenimente independente de initiativa sau vointa decidentului, si se definesc prin obtinerea informatiilor ce determina constatarea simptomelor cum ar fi:

a.     abateri intolerabile ale starii sistemului condus fata de o situatie dezirabila sau planificata;

b.     schimbari percepute in mediul extern;

c.      stari noi ale sistemului asupra caruia decidentul are autoritate si de a carui buna functionare raspunde.

Situatiile decizionale nefortate (neprovocate, subiective) apar in momentul in care e urmarita luarea din timp a masurilor necesare pentru evitarea unor neplaceri posibile in viitor, sau pentru cresterea prosperitatii ori cresterea avansului fata de concurenta. Aceste situatii nefortate duc la deciziile proactive ce determina solutii la problemele de anticipare, cautare si exploatare a oportunitatilor.

Problema decizionala apare atunci cand cineva a sesizat situatia si este insarcinat sa faca o alegere pentru atingerea anumitor teluri.

Procesul decizional ia nastere dintr-o serie de activitati decizionale. Acest proces are la baza constientizarea unei situatii decizionale si culegerea datelor, apoi continua cu cautarea, proiectarea si modelarea alternativelor, alegerea solutiei propice, iar in final se va adopta decizia si se vor evalua rezultatele respectivei directii de actiune.

Exista cateva aspecte esentiale care sunt necesare pentru a caracteriza decizia:

decizia este un act de a alege o alternativa de actiune;

este un proces de rationament, bazat pe cunostintelor profesionale si aptitudinile decidentilor;

urmareste realizarea unor obiective;

are in vizor o stare viitoare, chiar daca ia in considerare si date si actiuni din trecut;

prin aplicarea alegerii facute influenteaza si alte persoane decat decidentul;

deciziile se iau din ce in ce mai mult bazandu-se pe cunoastere si profunda analiza, determinand astfel o crestere a nivelului calitativ.

Deciziile sunt de mai multe tipuri, clasificarea lor realizandu-se dupa mai multe criterii.

Clasificarea deciziilor in functie de nivelul decizional este urmatoarea:

Decizii strategice - se refera la obiectivele, resursele si politicile organizatiei, cum ar fi anticiparea viitorului acesteia si a mediului in care va functiona.

Decizii tactice - sunt decizii de control managerial, legate de urmarirea eficientei si eficacitatii cu care sunt utilizate resursele.

Decizii operationale - in legatura cu modul de executie a sarcinilor stabilite la niveluri superioare, cum ar fi stabilirea criteriilor de executare a unor sarcini, de utilizare a resurselor.

Decizii privind cunostintele - se refera la evaluarea ideilor privind innoirea produselor si serviciilor, a metodelor de comunicare a noilor cunostinte si de difuzare a informatiilor in cadrul organizatiei.

O alta clasificare a deciziei ar fi dupa gradul de programabilitate:

Decizii structurate - sunt deciziile de rutina pentru rezolvarea carora exista deja proceduri prestabilite. Daca se merge pe varianta de decizie informatizata, aceasta este descrisa printr-un program a carui functionare este nemodificata, la derularea caruia nu exista reveniri ori la rationamentul caruia nu se poate interveni in nici un mod. Pentru rezolvarea problemelor de tip structurat exista de obicei un algoritm prestabilit.

Decizii nestructurate - se refera la deciziile care necesita judecata sau chiar intuitia decidentului, fiind decizii importante, cu caracter de noutate si pentru adoptarea carora nu exista proceduri prestabilite. Problemele sunt de tip nestructurat cand elementele deciziei sunt mai mult calitative, obiectivele si scopurile nu sunt precise si nu se cunoaste vreun algoritm de rezolvare.

Decizii semistructurate - acele decizii care se pot adopta apeland doar partial la proceduri cunoscute. Este destul de important insa in cazul unei probleme decizionale semistructurate sa se identifice corect partile structurate sau structurabile. Gradul de structurabilitate al unei probleme este determinata nu doar de natura situatiei decizionale ci si de felul in care este perceputa de catre un decident, deoarece pe masura ce acesta acumuleaza experienta, structurabilitatea problemei evolueaza.

Dupa gradul de cunoastere a probabilitatii rezultatelor se identifica:

Decizii luate in conditii de certitudine - se cunoaste rezultatul la care va duce fiecare actiune. Aceste decizii intervin atunci cand una din strategiile complexului de conditii are probabilitatea de realizare egala cu 1.

Decizii luate in conditii de risc - exista un ansamblu de rezultate posibile pentru fiecare actiune, dar probabilitatile fiecarui rezultat se cunosc. Conditiile ce duc la producerea unei anumite consecinta, pentru un anumit obiectiv si o anumita alternativa, are probabilitatea cuprinsa intre 0 si 1.

Decizii luate in conditii de incertitudine - in cazul acestor decizii, fiecare actiune va duce la un anumit rezultat, din mai multe posibile, probabilitatea de aparitie a acestuia fiind necunoscuta.

In functie de frecventa si regularitatea deciziilor, acestea pot fi:

Decizii cu frecventa mare - cele ce se iau zilnic, in conducerea operativa.

Decizii unice - se iau la intervale regulate de timp.

Decizii cu caracter exceptional - se iau atunci cand nu exista proceduri pentru solutionarea unor probleme noi.

O clasificare posibila este si dupa numarul de criterii ce stau la baza fundamentarii deciziilor:

Decizii unicriteriale - exista un singur criteriu care sta la baze elaborarii deciziei.

Decizii multicriteriale - la baza elaborarii lor exista mai multe criterii.

Dupa numarul de persoane implicate, deciziile se clasifica in:

Decizii unipersonale - de obicei sunt decizii legate de probleme curente ale firmei.

Decizii de grup - sunt specifice firmelor contemporane, amplificandu-se in conditiile cresterii complexitatii activitatii acestora.

Pentru ca decizia sa asigure indeplinirea unor obiective prestabilite, aceasta trebuie sa respecte niste conditii importante, cerinte de rationalitate care vor contribui la sporirea calitatii deciziilor:

     decizia trebuie fundamentata stiintific - sa tina cont de conditiile perioadei la care se refera, de legitati si de tendintele dezvoltarii sistemului;

     decizia trebuie sa fie imputernicita - doar persoana ce este indreptatita legal va lua decizia respectiva;

     decizia trebuie sa fie bine delimitata - pentru a evita interpretarile si pentru a se coordona cu deciziile anterioare;

     decizia trebuie sa prevada doar linia de urmat si principalele sarcini de realizat;

     decizia trebuie luata la momentul oportun;

     decizia trebuie sa fie simpla, clara, intr-o forma precisa;

     decizia trebuie sa fie completa - sa cuprinda toate elementele necesare intelegerii si aplicarii corecte;

     decizia trebuie sa fie eficienta - sa duca la efect maxim cu un efort minim.

Adoptarea deciziilor in cadrul activitatii manageriale

Gestiunea si utilizarea informatiei, ca resursa esentiala a unei intreprinderi capata noi particularitati generate de calitatea ei de suport pentru fundamentarea deciziilor si de crestere continua a complexitatii procesului decizional.

Procesul decizional este un ansamblu de activitati desfasurate de unul sau mai multi indivizi ce sunt pusi fata in fata cu un eveniment ce genereaza mai multe variante de actiune, urmarindu-se alegerea unei variante optime, pe masura sistemului de valori al decidentului, respectiv decidentilor.

Procesul de luare a deciziei este considerat ca facand parte dintr-un proces mai de amploare, procesul rezolvarii unei problemei. Procesul decizional se refera la alegerea unei variante de actiune din mai multe existente, in timp ce procesul de rezolvare a unei probleme are un inteles mai larg, care include intai realizarea existentei problemei, interpretarea si diagnosticarea problemei si mai tarziu implementarea solutiei considerata ca fiind potrivita.

Transformarea deciziei in actiune

Figura 1.5. Structura procesului decizional

Procesul decizional se desfasoara pe parcursul a mai multor etape si faze, iar structura procesului decizional rezulta din numarul si ordinea de succesiune a etapelor. Procesul decizional se desfasoara pe parcursul a trei etape principale, fiecare etapa cuprinzand mai multe faze:

Etapa I - Pregatirea deciziei

Definirea problemei ce face obiectul deciziei - problema poate sa apara cand exista o diferenta intre obiectivele corespunzatoare unui segment al activitatii unei organizatii si situatia reala.

Separarea problemei de sarcina curenta - exista cazuri in care o problema detectata este de fapt doar o masura a altei probleme.

Determinarea gradului de noutate a problemei - se realizeaza incadrarea problemei in una din categoriile: probleme structurate, probleme nestructurate sau probleme semistructurate.

Proiectarea in timp si spatiu si definirea problemei - in aceasta faza se definesc obiectivele si prioritatile, se determina influentele si conditionarile.

Etapa II - Alegerea solutiei optime

Analiza si elaborarea variantelor posibile - se prelucreaza informatiile ce vor servi la elaborarea variantelor decizionale.

Alegerea variantei optime si luarea deciziei - acum se concretizeaza rezultatele etapelor anterioare, decidentul alegand o directie de actiune din mai multe posibile. Exista mai multe metode de cautare a acestei alegeri optime: metode analitice, metode de cautare exhaustiva sau metode euristice (Figura nr.1.6.).

Etapa III - implementarea si controlul modului de realizare a deciziei

Transmiterea deciziei.

Transformarea deciziei in actiune - e necesara si stabilirea unei stari de spirit favorabile pentru realizarea acesteia in conditii cat mai bune.

Controlul modului de realizare a deciziei - e necesar urmarirea modului de indeplinire a prevederilor deciziei, pentru preintampinarea diferitelor neajunsuri.

Etapa IV - evaluarea rezultatelor deciziei

Stabilirea gradului de eficienta al actiunii - se determina daca efectul aplicarii actiunii a fost unul negativ sau pozitiv.

Evaluarea deciziei - in functie de efectul actiunii stabilit anterior, se va evalua rezultatul final al deciziei si posibilitatea de repetare.

In situatii practice cand in cadrul unei organizatii se impun luate decizii, etapele prezentate anterior, intr-o ordine logica, nu sunt foarte clar definite ori identificate de catre decidenti.

Cautarea celei mai bune solutii la problema este poate cea mai importanta componenta a procesului decizional, iar in functie de criteriile de care se tine cont, exista mai multe tehnici sau metode de cautare:

o      metodele analitice sunt cele ce utilizeaza logica matematica, algoritmii pentru a determina alegerea optima, fiind aplicabile cu precadere in cazul problemelor structurate, localizate la nivelul tactic sau operational;

o      metodele de cautare incrementala (blind search) determina cercetarea tuturor directiilor de actiune ce pot duce la atingerea scopului urmarit, nefiind aplicabila problemelor complexe din cauza faptului ca numarul solutiilor ce nu corespund este foarte mare si atunci din lipsa de timp se va alege o solutie destul de buna, aceasta nefiind in cele mai multe cazuri si cea optima;

o      metodele euristice se bazeaza pe analizarea riguroasa  a problemei, progresand de la o situatie la alta, rationamentul facut va permite parcurgerea tuturor starilor intermediare catre starea finala sau catre starea de esec.

Solutia

Sfarsit

Proces de cautare

Figura 1.6. Metode de cautare a solutiei

(Sursa: Zaharie 01)

Este dificil de exprimat care dintre metodele de cautare expuse este cea mai buna, deoarece, in functie de situatie, se poate cauta solutia optima, fara a avea alte restrictii, sau se poate dori gasirea unei solutii cat mai bune, dar impunandu-se constrangeri legate de timp.

Limite si persepctive ale sistemului informational - decizional

Tehnologiile informatice si ale comunicatiei progreseaza cu o viteza uluitoare, motiv pentru care nu este gresit sa consideram ca a concepe sistemele informationale in afara acestor tehnologii este imposibil. Orice activitate social-economica are in zilele noastre la baza electronica, informatica si mijloacele de comunicatie moderne.

Sistemul informational se regaseste in ansamblul de proceduri de constatare, culegere, verificare, stocare si prelucrare a datelor, cu scopul de a deservi procesul managerial in fundamentarea si elaborarea deciziilor.

Un sistem informational-decizional bazat in totalitate pe subiectul uman este in prezent de neconceput, deoarece fluxul extrem de mare de informatii nu poate fi gestionat fara implicarea unor mijloace computerizate, din mai multe motive: capacitatea omului de a stoca si gestiona informatii este limitata, costurile prelucrarii informatiilor de catre sisteme de calcul sunt mult mai reduse decat daca acestea ar implica platirea unei echipe de oameni, iar timpul alocat gestionarii informatiilor de catre mijloace computationale este net superior celui care ar fi obtinut de subiecti umani. Din cauza existentei acestor limite, sistemul informational al unei organizatii trebui sa includa in mod obligatoriu sistemul informatic (Figura 1.7), iar intreg procesul managerial si decizional se metamorfozeaza.

Figura 1.7. Sistemul informatic, componenta a sistemului informational

Odata cu aparitia si dezvoltarea sistemelor informatice proiectate si dezvoltate pentru a fi utilizate in cadrul organizatiilor, sistemul decizional trebuie imbunatatit, prin aparitia sistemelor de asistare a deciziei bazate pe tehnologiile de calcul moderne. Din nefericire, nu rare sunt cazurile in care se opune rezistenta la utilizarea sistemelor informatice care au rolul de a sprijini decidentii in procesul de rezolvare a problemelor. A fost stabilit [Power00] un numar de sapte motive de rezistenta a managerilor la introducerea si utilizarea sistemelor informatice de asistare a deciziei:

1.     dificultatea de a utiliza calculatorul;

2.     teama de diminuare a autoritatii;

3.     stilul diferentiat de rezolvare a problemelor, inainte respectiv dupa introducerea sistemului informatic de asistare a deciziei;

4.     posibilitatea de scadere a frecventei si importantei intalnirilor directe sau a sedintelor in care discutiile se purtau pe cale verbala;

5.     proiectarea acestor sisteme informatice fara o consultare suficient de temeinica a managerului;

6.     cheltuielile in plus pe care proiectarea si dezvoltarea acestor sisteme le pot implica;

7.     teama de surplusul de informatii.

Aceste motive de rezistenta, la care se pot alatura si altele, trebuie sa beneficieze de o atentie deosebita, pentru a putea fi eliminate, deoarece sistemul de asistare a deciziei este de regula un produs destinat decidentului, la orice nivel, pentru a face activitatea acestuia mai eficienta.

Consideratii teoretice cu privire la sistemele informatice de asistare a deciziilor

Activitatea manageriala din cadrul organizatiilor a suferit modificari semnificative odata cu dezvoltarea societatii informationale, iar noile tehnologii informationale au influentat pozitiv cel mai important domeniu al acestei activitati, si anume adoptarea deciziilor. Sarcinile decizionale devin din ce in ce mai greu de indeplinit fara ca decidentul uman sa fie asistat de instrumente informatice, cunoscute sub denumirea de sisteme informatice de asistare a deciziei (SIAD) sau sisteme suport de decizie (SSD).

Primele abordari in legatura cu sistemele de asistare a deciziei au avut loc in 1967-1968, in Statele Unite, la Universitatea din Dorthmouth, cand s-au realizat primele sisteme logice destinate domeniului financiar. Primii cercetatori ce au manifestat interes deosebit pentru domeniul sistemelor de asistare a deciziei au fost Little, Gory, Scott, Morton si Geritty, ulterior acest domeniu fiind cercetat si de catre Alter, Flynn, Montgomery, Turban, O'Brien, in prezent aflandu-se in continua dezvoltare. Acest domeniu implica doua probleme principale: construirea unui model conceptual si a unui instrument software adecvat, pe de o parte, iar pe de alta parte identificarea si dezvoltarea metodelor si tehnicilor de realizare a sistemelor de asistare a deciziei.

Sistemele de asistare a deciziei sunt dificil de definit, neexistand in prezent o definitie stiintifica unanim acceptata. Definitia initiala a sistemului informatic de asistare a deciziei a pornit de la definirea fiecarui termen al sintagmei, rezultand astfel un sistem care are ca scop asistarea decidentului sau decidentilor in rezolvarea unor probleme semistructurate.

De la inceputurile preocuparilor manifestate pentru SIAD, acestea au fost definite in diverse moduri de catre autori:

inceputul anilor '70 aduce prima definitie a SIAD data de Little: "un model bazat pe un set de proceduri pentru procesarea datelor si pentru asistarea unui manager in procesul decizional" [Lungu03];

in 1971, Gory si Morton definesc SIAD ca "sisteme informatice interactive care sprijina decidentul in utilizarea datelor si modelelor in scopul rezolvarii problemelor nestructurate" [Zaharie01];

Keen si Morton (1978) considera ca SIAD "combina resursele intelectuale ale decidentilor cu capacitatile calculatorului in scopul imbunatatirii calitatii procesului decizional. SIAD reprezinta un sistem informatic destinat managerilor care adopta decizii pentru problemele semistructurate" [Zaharie01];

in 1986, conform lui Moore si Chang, SIAD este "sistem flexibil, cu capacitatea de a asista analiza datelor si de a modela decizii, utilizat atat pentru probleme de rutina cat si pentru probleme complet noi." [wikipedia 06];

in anul 1994, Finlay defineste SIAD ca fiind "un sistem informatic al carui scop este sprijinirea procesului decizional";

Turban enunta o definitie mai concreta in 1995: "sistem informatic interactiv flexibil si adaptabil, special proiectat pentru a oferi suport in solutionarea unor probleme manageriale nestructurate sau semistructurate, cu scopul de a imbunatati procesul decizional. Sistemul utilizeaza date (interne si externe) si modele, ofera o interfata simpla si usor de utilizat, permite decidentului sa controleze procesul decizional si ofera suport pentru toate etapele procesului decizional." [Lungu03];

o definitie mai recenta, din 1999, a fost enuntata de Hattenschwiller, conform caruia SIAD este "un sistem" [Lungu03].

In urma definitiilor unui sistem informatic de asistare a deciziei, prezentate anterior, se pot deduce caracteristicile acestor sisteme, caracteristici ce le diferentiaza de alte tipuri de sisteme informatice destinate managementului:

asista persoanele implicate in procesul decizional la rezolvarea problemelor semistructurate si nestructurate;

asista decidentii, individuali sau la nivel de grup de lucru, in toate etapele procesului decizional;

ofera decidentului controlul asupra procesului decizional;

creste eficacitatea procesului decizional;

sprijina atat deciziile simple cat si cele multiple, independente sau interdependente;

fundamenteaza procesul decizional utilizand instrumente de modelare si analiza sofisticata a datelor;

permite managerilor asimilarea de noi moduri de utilizare si interpretare a informatiei;

promoveaza imbogatirea bazei de cunostinte, care poate determina aparitia de noi cerinte si rafinarea sistemului.

Clasificari ale sistemelor informatice de asistare a deciziilor

Sistemele informatice de asistare a deciziei au fost clasificate de diferiti autori ce au manifestat interes in domeniul sistemelor de asistare a deciziei, in functie de mai multe criterii.

O prima clasificare de referinta a fost realizata de S.L. Alter, in functie de gradul de implicare al sistemului sau in functie de modalitatea de sprijinire a deciziei [Alter80]. Tipurile de sisteme de asistare a deciziei conform clasificarii Alter sunt:

sisteme de clasare a fisierelor;

sisteme de analiza a datelor;

sisteme informationale pentru analiza;

modele contabile;

modele de reprezentare;

sisteme de optimizare;

sisteme de sugerare.

Primele doua categorii de sisteme sunt orientate pe date, sistemele de asistare a deciziei din a doua categorie sunt orientate pe date sau modele, iar ultimele patru tipuri sunt orientate pe modele.

Caracteristicile tipurilor de sisteme de asistare a deciziei conform clasificarii Alter sunt prezentate in Tabelul 2.2.

Tabelul 2.2.

Caracteristicile diferitelor tipuri de sisteme de asistare a deciziilor

(Sursa: Alter 1980)

Sistemele de asistare a deciziei au fost categorisite de catre Holsapple si Whinston [Holsaspple96] astfel:

sisteme de asistare a deciziei orientate pe texte (text-oriented DSS) - permite crearea, revizuirea si vizualizarea automata a diferitelor tipuri de documente, prin utilizarea tehnologiilor cum sunt: hypertext, agenti inteligenti, tehnologii Web [Zaharie01];

sisteme de asistare a deciziei orientate pe baze de date (database -oriented DSS) - la baza acestor sisteme se afla baza de date a organizatiei;

sisteme de asistare a deciziei orientate pe calcul tabelar (spreadsheet oriented DSS) - utilizatorul acestor sisteme are posibilitatea de a descrie modele pentru a realiza diferite analize;

sisteme de asistare a deciziei orientate pe functii (solver oriented DSS) - prin functie intelegem aici un algoritm sau o procedura destinate rezolvarii unei probleme;

sisteme de asistare a deciziei orientate pe reguli (rule oriented DSS) - regulile se regasesc in componenta sistemului de gestiune a cunostintelor, ca formalism de reprezentare a acestora in cadrul sistemelor expert, avand posibilitatea de a inlocui modelele cantitative [Zaharie01];

sisteme de asistare a deciziei compuse (compound DSS) - includ doua sau mai multe tipuri de sisteme de asistare a deciziei descrise anterior.

O clasificare mai recenta a fost realizata de Power rezultand cinci categorii de sisteme de asistare a deciziei [Power03]:

sisteme de asistare a deciziei orientate pe comunicatii (communication driven) - sisteme a caror interfata cu utilizatorul asigura colaborarea si comunicarea in cadrul proceselor decizionale;

sisteme de asistare a deciziei orientate pe date (data driven) - sunt sisteme ce presupun o mai larga utilizare a depozitelor de date si faciliteaza gestionarea unor baze de date foarte mari, apeland la tehnologiile data warehouse si OLAP;

sisteme de asistare a deciziei orientate pe documente (document driven)  - utilizeaza baza de documente a unei organizatii, pentru a sprijini fundamentarea deciziilor;

sisteme de asistare a deciziei orientate pe cunostinte (knowledge driven) - similare cu sistemele de asistare a deciziei de sugerare, conform clasificarii lui Alter, adica sunt sisteme ce dispun de cunostinte de expert in anumite domenii ce ar fi necesare rezolvarii unor probleme;

sisteme de asistare a deciziei orientate pe modele (model driven) - sunt sistemele ce utilizeaza modelele contabile, financiare pentru a facilita accesul la acestea.

Luand in considerare aria de utilizatori, sistemele de asistare a deciziei se impart, conform lui Hackathorn si Keen, in urmatoarele categorii interconectate[Hackathorn81]:

sisteme de asistare a deciziei de uz individual;

sisteme de asistare a deciziei de grup - destinate unui grup de decidenti ale caror activitati sunt separate dar intercorelate;

sisteme de asistare a deciziei organizationale - utilizate la nivel organizational.

Multi autori au ajuns la concluzia ca modelul de sisteme de asistare a deciziei bazat pe un singur decident nu este aplicabil in orice situatie, ci doar in cazul deciziilor minore. In general, in cadrul organizatiilor, deciziile importante sunt luate de un grup de decidenti.

Un alt criteriu de clasificare al sistemelor de asistare a deciziei este modul de instruire, rezultand categoriile:

sisteme de asistare a deciziei inteligente, destinate rezolvarii problemelor decizionale noi;

sisteme de asistare a deciziei neinteligente, capabile sa rezolve doar problemele pentru rezolvarea carora au fost proiectate.

Pentru specialistii din domeniu realizarea unui sistem de asistare a deciziei ca un ansamblu de componente implica dificultati. Componentele pot fi integrate in diferite moduri, rezultand configuratii standard ale acestora: arhitectura de tip retea, pod, sandwich si turn in functie de care se impart si sistemele de asistare a deciziei:

sisteme de asistare a deciziei de tip retea, situatie in care integrarea componentelor are loc sub forma unei retele in care nodurile corespund componentelor, iar arcele interfetelor;

sisteme de asistare a deciziei de tip pod care utilizeaza aceeasi interfata unica, fara a elimina posibilitatea integrarii de noi componente functionale;

sisteme de asistare a deciziei de tip sandwich care utilizeaza aceeasi componenta dialog si o baza de data pentru mai multe componente, categorie utila in cazul proceselor decizionale ce presupun modelarea situatiilor decizionale;

sisteme de asistare a deciziei de tip turn utilizeaza un mecanism de extragere a datelor, cu posibilitate de exploatare a mai multor baze de date, baza de date a sistemului de asistare a deciziei fiind o interfata intre baza de date sursa si gestionarea modelelor.

Sistemele de asistare a deciziei se clasifica si dupa modalitatea de interactiune dintre om si sistem astfel:

sisteme de asistare a deciziei cu limbaje flexibile, care permit un dialog intre utilizator si sistem foarte apropiat de limbajul natural;

sisteme de asistare a deciziei cu comenzi precise, in cazul carora dialogul utilizator-sistem se realizeaza utilizand comenzi prestabilite.

Componentele sistemului informatic de asistare  a deciziilor

In mod similar cu dificultatea gasirii unei definitii pentru sistemele de asistare a deciziei, nici asupra componentelor unui sistem de asistare a decizie nu s-a cazut de acord in randul autorilor cu preocupari in acest domeniu. Astfel, conform lui Sprague si Carlson [Lungu03], componentele sistemului informatic de asistare a decizie sunt (Figura 2.2):

• componenta de gestiune a datelor;
• componenta de gestiune a modelelor;
• componenta de gestiune a dialogului cu utilizatorului;
• arhitectura sistemului de asistare a deciziei.

Figura 2.2. Componentele unui SIAD, conform lui Sprague si Carlson

(Sursa: Lungu03)

Dupa Boncyek si Holasapple, un sistem informatic de asistare a deciziei este format din (Foundation of Decision Support Systems - 1981):

interfata cu utilizatorul (Dialog Management);

componenta de gestiune a datelor (Data Management);

componenta de gestiune a modelelor (Model Management).

Sistemele informatice de asistare a deciziei a cinci componente, dupa cum sustine autorul  Hattenschwiller [Lungu03]:

utilizatorul;

contextul decizional (decision context);

sistemul destinatie (target system);

baza de cunostinte (knowledge base);

mediul de lucru (working environment).

Componentele unui sistem informatic de asistare a deciziei, identificate de Power [Power00] sunt patru:

• interfata;
• sistemul de baza de date (baza de date + SGBD);
• sistemul de modele;
• componenta pentru asigurarea comunicatiei.

In zilele noastre, componentele unui sistem informatic de asistare a deciziei sunt asemanatoare celor identificate de Sprague in 1982 (Figura 2.3.), anume:

interfata cu utilizatorul;

subsistemele bazate pe cunoastere;

modulul de gestiune a datelor;

modulul de gestiune a modelelor.

Figura 2.3. Componentele unui sistem de asistare a deciziilor

(Adaptare dupa Lungu 03)

Interfata cu utilizatorul este componenta ce asigura comunicarea dintre utilizatorul sistemului si sistemul de asistare a deciziei. Realizarea corespunzatoare a acestei componente este foarte importanta, deoarece in caz contrar exista riscul ca utilizatorul sa intampine dificultati in utilizarea sistemului, iar interfata este singurul element pe care utilizatorul sistemului il percepe, in mod direct. Interfata este cea care trebuie sa confere sistemului flexibilitate si simplitate in utilizare. Utilizatorul, pe motivul ca are un rol activ in utilizarea sistemului informatic de asistare a deciziei, este considerat ca parte integranta a sistemului (Figura 2.3.), in calitate de decident, prin aceasta intelegandu-se una sau mai multe persoane aflate in masura de a rezolva situatiile decizionale aparute.

Subsistemele bazate pe cunoastere sunt componente ce apar in cazul in care sistemul informatic de asistare a deciziei este integrat cu un sistem expert, care are capacitatea de a rezolva probleme complexe si dificile, utilizand expertiza si cunostintele de care dispune. Prin integrarea celor doua tipuri de sisteme se obtin asa numitele sisteme integrate de asistare inteligenta a deciziei sau SIAD inteligent. Despre sistemele expert se va discuta mai detaliat in Capitolul 3, dar putem retine de acum ca exista doua componente esentiale ale sistemelor expert: motorul de inferenta si baza de cunostinte. Motorul de inferenta este cel care realizeaza simularea rationamentului uman, pe baza datelor si cunostintelor de care dispune prin intermediul bazei de cunostinte. Sistemele expert in colaborare cu sistemele informatice de asistare a deciziilor sunt extrem de utile in analiza deciziilor cu caracter nestructurat.

Modulul de gestiune a datelor este un subsistem al sistemului informatic de asistare a deciziilor, care cuprinde la randul lui mai multe componente (Figura 2.4.):

• baza de date a sistemului integrat de asistare a deciziei, ce include datele extrase din surse interne, externe, date ce pot fi pastrate in cadrul bazei de date sau pot fi accesate doar atunci cand sunt necesare;
• sistemul de gestiune a bazei de date, care poate fi relationala sau poate fi multidimensionala;
• dictionarul datelor, adica un catalog ce contine definitiile tuturor datelor din baza de date, utilizat in faza de identificare si definire a procesului decizional;
• facilitati de interogare, care se refera la existenta unor limbaje de interogare a bazelor de date.

Figura 2.4. Modulul de gestiune a datelor

(Adaptare dupa Turban 2001)

Modulul de gestiune a modelelor cuprinde urmatoarele elemente (Figura 2.5.):

• baza de modele, sau biblioteca de modele, cuprinde setul de modele cantitative care confera sistemului capacitatea de a analiza si solutiona problemele de decizie [Zaharie01]. Sistemele informatice de asistare a deciziilor sunt cele care utilizeaza aceste modele, acesta fiind unul din motivele pentru care se realizeaza diferentierea dintre SIAD si alte sisteme informatice;
• modulul de gestiune al bazei de modele, este similar unui SGBD, prin facilitatile de actualizare al bazei de modele de care dispune, si este menit sa creeze noi modele cu ajutorul unor limbaje de programare;
• dictionarul modelelor reprezinta catalogul modelelor si contine definitiile modelelor si alte informatii cu privire la acestea;
• modulul de creare, executie si integrare a modelelor, are rolul de a interpreta instructiunile utilizatorului referitoare la modele si transmiterea acestor modele catre sistemul de gestiune a modelelor. Selectarea unui model care se preteaza pentru o anumita problema este in prezent un proces neautomatizat [Zaharie01]

Figura 2.5. Modulul de gestiune a modelelor

(Adaptare dupa Turban 2001)

Dezvoltarea sistemelor informatice pentru asistarea deciziilor

In mod firesc, trecerea anilor aduce schimbari, progrese oricarui domeniu, iar viteza cu care progreseaza domeniul informatic determina ca si asteptarile in aceasta privinta sa fie ceva mai mari.

Cateva tendinte de dezvoltare a sistemelor de asistare a deciziei sunt urmatoarele:

• instrumente orientate-obiect dezvoltate pe platforma Java, pentru construirea sistemelor de asistare a deciziei distribuite si cooperative bazate pe modele;
• tehnologiile de comunicatie au devenit un imperativ in cadrul organizatiilor, iar viteza si capacitatea acestora s-au imbunatatit, in asa fel incat pot contribui la asistarea deciziei in timp real din orice punct al globului;
• software-ul open source contribuie la dezvoltarea sistemelor informatice de asistare a deciziei, justificarea fiind teoria conform careia software-ul evolueaza mai repede;
• tehnologiile de vizualizare devin din ce in ce mai puternice, fiind capabile sa ofere vizualizarea oricarei situatii intr-un format real, permitand, spre exemplu, managerului sa simuleze aparitia de noi produse;
• Internet-ul devine un pilon important in ceea ce priveste comunicatia la nivel intern si extern al organizatiei, sau a luarii de decizii, ori colaborarii intre manageri. Tot Internet-ul este cel care poate sa ofere managerilor posibilitati de a aduna, impartasi sau utiliza informatia;
• managerii si angajatii cheie ai organizatiei opteaza din ce in ce mai des pentru asa numitele pocket PC (PC-urile de buzunar), mai ales daca sunt integrate cu un telefon mobil. Aceste pocket PC-uri sunt capabile sa acceseze sisteme de asistare a deciziei distribuite;
• depozitarea datelor nu mai este o problema pentru organizatii, aceasta realizandu-se tot mai repede si mai simplu.

In ciuda evolutiei sistemelor de asistare a deciziilor, trebuie luate in considerare anumite limitari ale acestora, care cel putin pentru moment nu pot fi inlaturate:

sistemul nu este inzestrat cu anumite calitati, momentan exclusiv umane, ca intuitia, imaginatia, creativitatea, prin urmare un sistem informatic de asistare a deciziilor asa cum a fost descris pana acum nu poate indeplini toate activitatile pe care individul uman le realizeaza;

din motivul ca se restrictioneaza costurile, resursele fizice si logice ale sistemului sunt limitate, iar de aici pot deriva cunostinte incomplete sau incorecte de care sistemul beneficiaza, sau chiar o comunicare ce lasa de dorit cu decidentul;

ar fi aproape imposibila proiectarea unui sistem pentru asistarea oricarui tip de decizii, in primul rand din motive tehnice, apoi din motive economice;

inca apar probleme de compatibilitate intre sistemele informatice de asistare a deciziilor si alte sisteme informatice utilizate in cadrul organizatiei, generate uneori si de formatul datelor pe care fiecare dintre aceste sisteme le utilizeaza;

unele sisteme de asistare a deciziilor nu sunt utilizate la capacitate maxima din motivul ca utilizatorul nu cunoaste sau nu intelege functiunile acestuia, acestea nefiind redate corespunzator in manualul de utilizare.

Consideratii asupra conceptului Business Intelligence

BI poate fi privit din doua sau mai multe perspective legate de folosirea termenului inteligenta. Prima, mai rar intalnita, se refera la BI este un nou domeniu de investigare a aplicabilitatii capacitatilor cognitive umane si tehnologiilor de inteligenta artificiala in management si asistarea deciziilor in diferite probleme de afaceri.

Cea de-a doua perspectiva, care face si obiectul acestui subcapitol, se refera la inteligenta ca informatie pretuita pentru raspandirea si relevanta sa. Reprezinta informatie de expert, cunostinte si tehnologii eficiente in managementul afacerilor organizationale si individuale.

BI este un concept generic care grupeaza sub aceeasi umbrela instrumente din domeniul afacerii si al informaticii, utilizate in vederea transformarii datelor in informatii, a informatiilor in decizii si a deciziilor in actiuni.

Este definitia cea mai reprezentativa. Aplicatiile informatice utilizate in BI sunt diverse si se refera la sisteme suport pentru luarea deciziei, raportari si interogari, procesare analitica online a datelor (OLAP - On Line Analitical Processing), analize statistice, previzionari, sortarea datelor in vederea identificarii de sabloane si relatii (data mining) etc. Sunt sisteme informatice inteligente. Solutiile actuale de tip BI pot fi considerate ca o etapa importanta de integrare a domeniului afacerii cu cel al informaticii. Utilizarea tehnologiilor inalte din Tehnologia Informatiei (de exemplu, inteligenta artificiala, sisteme expert etc.) si din management (Business Process Reengineering, BPM - Business Process Management, Business Performance Management etc.) va face posibila o simbioza intre cele doua domenii. Cert este ca implementarea unei solutii de tip BI este o mare provocare atit pentru specialistii din domeniul managementului, cit si pentru cei din domeniul informatic. Este necesar ca ei sa faca o echipa comuna care trebuie sa-si propuna si sa lupte pentru finalizarea cu succes a implementarii. Ceea ce nu-i usor si nici la indemina oricui.

Prin urmare, in acest context, BI reprezinta o categorie larga de aplicatii si tehnologii pentru colectarea si analizarea datelor, furnizarea de acces  in scopul sprijinirii utilizatorilor intreprinzatori sa elaboreze decizii de afaceri cat mai bune. Termenul presupune existenta unor cunostinte despre toti factorii care pot afecta afacerea. Este imperativa existenta de cunostinte mai avansate despre factori cum ar fi clientii, concurentii, partenerii de afacere, mediul economic si operatiuni interne pentru a lua decizii de afaceri eficiente si de buna calitate. BI permite asumarea acestor decizii. Un subdomeniu specializat al BI, cunoscut sub numele de inteligenta competitiva, este orientat in exclusivitate spre analiza mediului competitiv extern. Informatia este colectata din actiunile competitorilor si deciziile sunt luate pe baza acestor informatii, cu precizarea ca foarte putina atentie (sau chiar deloc) este acordata colectarii de informatii din interior.

BI permite organizatiilor sa ia decizii de afaceri bine-informate si ca atare poate fi sursa unor avantaje competitionale. Aceasta se aplica in special in cazul in care informatia se poate extrapola din indicatori proveniti din mediul exterior si se pot face previziuni precise despre viitoarele tendinte sau conditii economice.

Obiectivul final al BI este acela de a imbunatati promptitudinea si calitatea informatiilor. O informatie prompta si de calitate poate fi asemanata cu un glob magic care ofera indicatii despre care este cea mai buna cale de urmat. BI descopera si ofera:

• pozitia firmei, comparativ cu cea a concurentei;
• schimbari in comportamentul clientilor;
• capabilitatile firmei;
• conditiile pietei, tendinte viitoare, informatii demografice si economice;
• mediul social, legislativ si politic;
• ce intreprind pe piata alte firme.

Din informatiile colectate se poate deduce ce schimbari si unde trebuie facute. Firmele realizeaza faptul ca in acest mediu competitional, rapid si in continua schimbare, singurul element care va duce la dobandirea unui avantaj in fata competitorilor este legat de cat de repede raspund si se adapteaza la schimbari. BI permite firmelor sa foloseasca informatia colectata pentru a fi capabile sa se ajusteze in timp util in fata schimbarilor.

BI ofera multiple beneficii companiilor care o utilizeaza. BI poate elimina o cantitate considerabila de presupuneri in cadrul unei firme poate imbunatati nivelurile de comunicare intre departamente in timpul coordonarii activitatilor, si permite firmelor sa raspunda rapid la schimbarile din cadrul conditiilor financiare, la preferintele clientilor si la ciclurile de aprovizionare. BI imbunatateste performantele globale ale companiei care o foloseste.

Informatia este privita ca una din cele mai importante resurse pe care le detine o companie, secondata doar de resursele sale umane, deoarece bunurile cele mai importante ale unei companii sunt oamenii angajati. Deci, in momentul in care o companie are posibilitatea de a lua o decizie bazata pe o informatie prompta si corecta, se imbunatatesc performantele acelei companii. BI grabeste, de asemenea, procesul de luare a deciziilor deoarece companiile realizeaza faptul ca informatia poate fi folosita pentru a obtine un avantaj in fata competitorilor, adica in momentul in care o firma obtine informatii-cheie se folosesc repede de ele inainte ca un competitor sa obtina la randul sau aceleasi informatii. De asemenea, BI maximizeaza satisfactia clientilor datorita faptului ca atunci cand o firma are posibilitatea de a se ocupa corespunzator de dorintele si cererile unui client, creste satisfactia clientilor sai.

BI se refera la capacitatea de a tranforma date existente in informatie utila care sa furnizeze perspective bogate si, mai ales, noi asupra lumii afacerilor din prezent si sa ofere o idee spre ce se indreapta acesta in viitor. BI  inseamna utilizarea tuturor datelor de care dispune o firma, pentru a imbunatati procesul decizional. Acest lucru presupune accesul la date, analiza lor si descoperirea de noi oportunitati de utilizare a lor.

Un sistem informatic pentru Inteligenta Afacerii ofera o tehnologie, inclusiv produse software, care livreaza utilizatorilor informatiile necesare pentru a raspunde la intrebarile ce apar in rezolvarea problemelor de afaceri.

Necesitatea unui sistem informatic BI rezulta, cel putin, din urmatoarele aspecte:

cresterea veniturilor si reducerea costur ilor

gestionarea si modelarea mediului de afaceri curent

reducerea costurilor informatice

Solutiile de IA dau posibilitatea de a intelege comportamentul consumatorului, de a analiza vanzarile, de a identifica oportunitatile de castig si de economisire a costurilor si de a imbunatati per ansamblu procesul decizional. Aditional, cantitati mari de date istorice pot fi analizate pentru a identifica sabloanele si a intelege tendintele care pot influenta afacerile.

3.5.1. Factori care influenteaza BI

Clientii reprezinta cel mai critic aspect pentru succesul unei companii. Fara ei o companie nu ar putea exista, deci este foarte important pentru companie sa detina informatii despre ce le place si ce nu le place clientilor. O companie trebuie sa se adapteze repede la cererile lor schimbatoare.

Competitorii pot fi un imens obstacol in calea spre succes a unei companii. Obiectivele lor sunt aceleasi ca si cele ale companiei proprii, de a maximiza profitul si satisfactia clientilor. Pentru a castiga, o companie trebuie sa fie mereu cu un pas inaintea competitorilor sai. In afaceri nu se permite competitorilor sa ajunga din urma compania proprie pentru ca aceasta din urma va fi pierdut in acest caz o parte pretioasa din piata.

Partenerii de afaceri trebuie sa posede aceleasi informatii strategice pe care le are si compania asociata pentru a evita neintelegerile in comunicare care pot duce la ineficiente. De exemplu, in zilele noastre, companiile obisnuiesc sa permita aprovizionatorilor sai accesul la stocuri, statistici de performanta si alte informatii legate de ciclul de aprovizionare pentru a colabora in imbunatatirea gestionarii acestui ciclu.

Mediul economic, ca si starea economica si alti indicatori economici-cheie sunt considerente importante in momentul luarii de decizii. Nu e de dorit, de exemplu, scoaterea pe piata a unei noi linii de produse in timpul unei perioade de criza economica.

Operatiunile interne reprezinta activitatile zilnice care au loc intr-o companie. Este nevoie de cunostinte aprofundate despre circuitul intr-o companie de la cap la coada. Daca se ia la intamplare o decizie, fara a avea cunostinta despre functionalitatea intregii organizatii, ar putea avea efecte negative asupra afacerii.

BI trebuie sa raspunda acestor  factori, prin urmare va asigura colectarea de informatii despre tendintele pietei si crearea de noi produse sau servicii in anticiparea necesitatilor in continua schimbare ale clientilor, va oferi informatii despre starea economica astfel incat o companie poate sa ia decizii prudente despre cand este momentul potrivit pentru o posibila expansiune sau retragere de operatiuni de afaceri si nu in ultimul rand va oferi informatii complete despre cum functioneaza o organizatie. In ceea ce priveste concurenta, BI poate dezvalui ce mutari executa competitorii, pentru a lua decizii mai bune.

BI ofera date organizationale intr-o astfel de modalitate incat filtrele cunostintelor organizationale pot fi usor asociate cu aceste date si preschimbate in informatii pentru companie. Persoanele implicate in procesele BI pot folosi aplicatii software pentru a colecta, stoca, analiza si oferi acces la date, si pentru a prezenta aceste date intr-o maniera simpla si folositoare. Aplicatiile software ajuta la gestionarea performantei afacerilor si urmaresc sa ajute oamenii in luarea de decizii "mai bune" prin dispunerea de informatii corecte, de actualitate si relevante cand sunt necesare. Unele companii folosesc depozite de date fiindca ele reprezinta o colectie logica de informatie obtinuta din diferite baze de date operationale cu scopul de a crea BI.

Cerinte pentru tehnologiile BI

Pentru ca sistemul BI sa functioneze efectiv trebuie sa existe unele constrangeri tehnice. Cerintele tehnice ale unei BI trebuie sa atinga urmatoarele puncte:

• Securizare si acces specific per utilizator la depozitul de date;
• Volum de date (capacitate de stocare);
• Durata de stocare a datelor;
• Platforma de testare si performante.

3.5.2. Tipuri de aplicatii de BI

Oamenii implicati in BI au dezvoltat instrumente care usureaza munca in domeniu, in special in cazurile in care sarcinile presupun colectarea si analiza unor cantitati mari de date nestructurate. Fiecare furnizor defineste de obicei BI in modul propriu si produce instrumente care sa faca BI in felul in care el il vede.

Directiile de dezvoltare a Business Intelligence sunt influentate de evolutia pietei si evolutia organizatiei, iar in cele ce urmeaza sunt punctate aceste directii, ce indica segmentele pe care trebuie insistat.

Managementul performantei (Performance Management)

Prin Business Performance Management (BPM) se poate intelege "o serie de procese si aplicatii proiectate pentru a optimiza aplicarea unei strategii de afaceri" (Wayne Eckerson). Rolul BPM ar fi de a furniza informatii necesare acelor indivizi care sunt responsabili de anumite activitati. In urma combinarii intre procesul de afaceri, sistemele tranzactionale, data warehousing, Business Intelligence si Business Performance Management se formeaza intregul proces decizional. In cadrul procesului BPM, se incepe cu definirea scopurilor si obiectivelor strategice de management, apoi se planifica activitatile de executie tactica, activitati ce sunt monitorizate, rezultatele fiind centralizate urmand a se face modificarile pentru a imbunatati strategia, planurile si executia acestora pentru a face totul ca organizatia sa se indrepte in directia dorita.

Platforme integrate intre modulele unui produs

Organizatiile de dimensiune mare achizitioneaza de regula mai multe produse de tip BI, pe care sunt tentate sa le utilizeze ca o suita de aplicatii ale aceluiasi produs. Sigur ca acest lucru este o provocare, avand in vedere ca fiecare produs serveste unui anumit scop. Considerand spre exemplu un distribuitor mare de anumite produse, care foloseste produse software BI de la sapte furnizori diferiti. Fiecare serveste unui scop bine-definit. Chiar daca exista tendinta spre standardizare, problema este greu de atins fara a crea mare disconfort. Ca si rezultat, aceste organizatii tind sa aleaga cel mai bun produs dintr-o categorie fiindca nici un singur furnizor nu ofera cea mai potrivita combinatie de produse care sa contina particularitatile fiecarui produs in parte. Din pacate aceasta problema nu e rezolvabila decat prin aparitia unui furnizor dominant.

Date structurate si nestructurate

Cele mai multe produse BI prelucreaza doar date obtinute de la o alta aplicatie sau sistem tranzactional, ca si comenzile efectuate de clienti, plasate si prelucrate de o aplicatie ERP (Enterprise Resource Planning). Totusi, cateva produse BI sunt capabile, de asemenea, de a integra date nestructurate ca documentele si imaginile. Firmelor le survine o cantitate incomensurabila de date nestructurate, cum ar fi email - urile si corespondenta prin posta in fiecare zi. Valoarea datelor nestructurate a fost limitata din cauza formatului datelor si a dificultatilor de a la integra la un loc cu datele structurate.

Calitatea datelor

Datele de o calitate scazuta afecteaza in mod fatal solutiile BI. Acestea conduc la neplaceri in randul consumatorilor de informatie si in cele din urma la o folosire limitata sau discontinua a BI. Furnizorii de software BI au pozitia necesara pentru a oferi asistenta la nivelul capacitatilor de masurare a datelor, validare si notificare. Prin incorporarea acestor capabilitati, solutiile BI pot contura mai bine problemele legate de date sau pot valida exactitatea datelor. e pot aplica niste etape de corectare a datelor de calitate scazuta, dobandind incredere mai mare in solutia BI. In plus, aceste capabilitati ar reduce disconfortul creat in cadrul consumatorilor de informatie prin indrumarea atentiei lor catre datele cu o calitate scazuta. De aceasta beneficiaza in egala masura si consumatorii de informatie si furnizorii de BI.

Analize predictive

Utilizatorii avansati de BI au nevoie de analize predictive pentru a modela scenarii despre efectele diverselor actiuni. Daca capabilitatile de interogare si raportare confera date despre evenimente si tranzactii din trecut, aptitudinea de a efectua modelari, analize sau analize predictive este limitata; o functionalitate mult mai dezvoltata este in mod curent oferita de catre aplicatiile de calcul tabelar gen Microsoft Office Excel. Deoarece aplicatiile BI au capacitatea de a accesa si prezenta informatia, analizele predictive reprezinta o extensie naturala. Totusi, unele statistici afirma faptul ca analiticele predictive sunt tot mai des incluse in aplicatiile intreprinzatorilor (gestionarea relatiilor cu clientii, a ciclului de aprovizionare etc.), in loc sa fie cumparate ca si solutii individuale de Data Mining.

Functionalitate si capabilitati rafinate

Aplicatiile de calcul tabelar sunt des folosite de catre organizatii de toate dimensiunile datorita faptului ca sunt intuitive si usor de folosit. Exista opinii ca majoritatea utilizatorilor BI sunt "consumatori ocazionali de informatie" si au nevoie doar de facilitati de baza ale rapoartelor si functionalitatii aplicatiilor de calcul tabelar. Din nefericire, potentialul si functionalitatea multor aplicatii BI depasesc cu mult abilitatile si nivelul de intelegere al celor care le folosesc in mod uzual. Ca atare este necesara o modalitate de a corela clase de consumatori de informatie cu nivele bine-definite de functionalitate ale aplicatiilor. Prin aceasta abordare se prezinta fiecarui utilizator capabilitatile corespunzatoare ale aplicatiei, astfel ajutand la dezvoltarea competentei sale. Un rezultat al acestei metode este, de asemenea, progresul natural si obtinerea de utilizatori cu cunostinte de o inalta valoare.

Modelul comun de date

Un model comun de date da o singura definitie clientilor, partenerilor, angajatilor si evenimentelor de afaceri. Aceasta sursa singulara raspandita in cadrul organizatiilor, accentueaza faptul ca informatia pe care clientii o folosesc pentru a lua decizii este precisa si venita la momentul oportun. BI trimite exact informatia de care clientii au nevoie, cand au nevoie de ea, in mod continuu prin diverse portale. Aceste portale se pot prezenta in forme diverse, in cea mai potrivita maniera depinzand de utilizatorul individual.

Arhitectura unui sistem informatic pentru Inteligenta Afacerii prezinta grafic un ansamblu de elemente intercorelate care contribuie la atingerea unor obiective comune  (figura 1.)

Un sistem de BI trebuie sa asigure integrarea informatiilor structurate (rapoarte) si a celor nestructurate, si a datelor interne si externe organizatiei.

Sistemele de BI valorifica in mod superior informatiile stocate in sistemele operationale. Sistemele operationale sunt utilizate in activitatea zilnica, culeg date despre activitatea curenta si sprijina conducerea operativa a intreprinderii. Au fost proiectate pentru prelucrarea optima a tranzactiilor zilnice, dar nu ofera posibilitatea efectuarii de analize complexe privind activitatea de ansamblu a organizatiei.

Diferente intre sistemele operationale si sistemele de tip BI:

Solutii informatice pentru BI

Scopul general al sistemelor BI este acela de a sprijini procesul decizional. Sunt sisteme integrate ce includ in arhitectura lor tehnologii informatice din cele mai avansate, tehnologii care se dezvolta in permanenta intr-un ritm sustinut.

Depozitele de date

Depozitul de date (Data Warehouse) este un sistem complex care contine datele operationale si istorice ale unei organizatii, fiind o entitate separata de celelalte baze de date operationale. Cantitatea enorma de date continute de un depozit de date provine atat din surse interne cat si din sursele externe ale organizatiei. Depozitul de date preia  datele din bazele de date operationale, urmand ca asupra lor sa se realizeze diferite analize in scopul sprijinirii decidentului in cadrul procesului decizional.

Conform lui W.H. Inmon, cel mai de seama autor in domeniul construirii depozitelor de date, acestea sunt "o colectie de date orientate pe subiecte, integrate, istorice si nevolatile destinata sprijiniri procesului decizional.", de aici rezultand caracteristicile depozitelor de date: orientarea pe subiecte, integrarea, caracterul istoric si persistenta datelor.

Procesul de construire si utilizare al depozitelor de date este cunoscut sub denumirea data warehousing, iar acest proces presupune integrarea, filtrarea si consolidarea datelor.

Obiectivele aferente unui depozit de date au fost identificate ca fiind urmatoarele:

asigurarea accesului sporit la date pentru utilizator - un calculator este cel care faciliteaza accesul utilizatorului la depozitul de date;

oferirea unei singure versiuni a datelor - utilizatorului nu i se pun la dispozitie date ambigue, fara sa mai existe nici dezbateri cu privire la veridicitatea datelor utilizate;

inregistrarea si redarea cu acuratete a trecutului - datele din trecut pot fi extrem de importante pentru utilizatori, deoarece deseori datele din prezent nu sunt relevante daca nu se compara cu cele din trecut;

permiterea accesului combinat sinteza/detaliu la date - informatiile se pot colecta si formata cu mai multa usurinta utilizand datele din cadrul depozitelor de date;

diferentierea prelucrarilor la nivel operational si analitic - intretinerea unui sistem informational in cadrul caruia informatiile decizionale si cele operationale trebuie reunite este problematica.

Depozitele de date contin diferite tipuri de date: date detaliate, date agregate, metadate, acestea din urma sunt cele ce permit specificarea structurii datelor, provenienta lor, regulile de transformare, fiind utilizate in cadrul incarcarii datelor si avand astfel un rol important in alimentarea depozitului de date. Arhitectura depozitului de date este prezentat in Figura 3.6.

Figura 3.6. Arhitectura generala a depozitului de date

Utilizarea depozitelor de date are o serie de avantaje, din care mentionam urmatoarele:

decidentii pot obtine cu mai mare usurinta o serie de rapoarte in spijinul procesului decizional;

cresterea consistentei datelor, a "productivitatii" lor si descresterea costurilor computationale;

utilizatorii au acces la o mare varietate de date;

structura depozitului de date face ca aceasta sa se adapteze cu usurinta la schimbarile datelor si sa fie capabila sa transmita datele modificate sistemului operational.

O alta entitate asemanatoare cu depozitul de date este Data Mart, des intalnita in literatura de specialitate si care a generat indelungi discutii cu privire la faptul ca aceasta este sau nu echivalenta cu un depozit de date. Data Mart nu este echivalent cu depozitul de date,  este o colectie de date pe domenii de interes in functie de nevoile unui anumit departament al organizatiei. Exista Data Mart pe parte financiara, pe parte de marketing etc., acestea fiind aproape in totalitate independente unele de altele. Fiecare departament este considerat a fi proprietarul componentelor hardware si a componentelor software ce constituie Data Mart.

Data Mart sunt de doua tipuri: dependente si independente. Un Data Mart dependent este acela a carui sursa este depozitul de date, iar cel independent este cel a carui sursa o constituie propriile aplicatii.

Data Mart dependente sunt cele care iau forma in urma incarcarii datelor din cadrul sistemelor operationale, in depozitul de date al organizatiei care va fi subdivizat in unitati mai mici denumite Data Mart, iar dependenta acestora e determinata tocmai de faptul ca sunt derivate din depozitele de date.

Data Mart independente sunt mai instabile decat cele dependente, iar deficientele pe care acestea le au determina ca ele sa nu se manifeste pana in momentul in care in cadrul organizatiei exista mai multe Data Mart independente. Intrucat organizatiile se dezvolta pe parcurs, se ajunge la situatii in care avem de-a face cu mai multe Data Mart ce au luat amploare si care necesita, fiecare in parte, preluarea de date din cadrul bazelor de date operationale, fapt care poate deveni relativ costisitor, dar si ineficient pentru respectivele baze de date operationale, deoarece se reduce timpul dedicat lucrului pentru care sunt destinate in favoarea furnizarii datelor catre Data Mart.

Depozitele de date pot fi deosebit de utile diferitelor categorii de decidenti, iar principalele moduri in care se beneficiaza de datele din cadrul depozitelor de date sunt solutiile de procesare analitica on-line (OLAP) si tehnicile Data Mining.

Tehnologia OLAP se refera la posibilitatea de agregare a datelor din cadrul unui depozit de date, avand capacitatea de a obtine din volumul mare de date informatii utile procesului decizional din cadrul unei organizatii. Conform specialistilor, un termen alternativ care ar fi mai reprezentativ pentru descrierea conceptului OLAP ar fi FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information - Analiza rapida a informatiilor partajate multidimensionale). Esenta oricarui sistem OLAP este cubul OLAP, cunoscut si sub denumirea de cub multidimensional, format din fapte numerice numite masuri, categorisite dupa dimensiuni [wikipedia]. Aceste masuri rezulta din articolele tabelelor din cadrul bazelor de date relationale. Rezultatele cerintelor utilizatorilor pot fi obtinute prin parcurgerea dinamica a dimensiunilor cubului de date, la diferite niveluri de sinteza sau detaliere.

Sistemele OLAP au urmatoarele caracteristici[Zaharie01]

perspectiva multidimensionala asupra datelor;

capacitate de calcul intensiv;

orientarea in timp (time intelligence).

Tehnologiile disponibile pentru gestionarea datelor si informatiilor trebuie sa contribuie la o mai buna intelegere a trecutului si la previzionarea viitorului prin intermendiul eficientizarii deciziilor luate, aici intervenind tehnologiile Data Mining. Tehnologiile Data Mining integrate in sistemele de asistare a deciziilor determina existenta unui instrument de asistare a deciziilor bazat inca pe interactiunea om-masina (om-sistem de calcul), iar aceste doua entitati luate impreuna reprezinta un spectru de tehnologii informatice analitice care realizeaza o platforma pentru o combinatie optima pentru o analiza dictata de date, dar condusa de om [Ganguly05].

In cadrul sistemului de asistare a deciziilor utilizat intr-o organizatie puternic informatizata se regasesc elementele din Figura 3.7. Totusi, in functie de sistem, de complexitatea si functionalitatea acestuia, elementele mentionate pot fi sau nu prezente.

Figura 3.7. Componentele unui sistem de asistare a deciziilor intr-o organizatie

puternic informatizata

Data Mining - tehnologii avansate de procesare a datelor

Tehnologiile Data Mining poseda caracteristici datorita carora sunt potrivite pentru analizarea cantitatilor foarte mari de date. Data Mining are ca scop descoperirea de sabloane in cadrul seturilor de date, in timp ce alte tehnologii analitice, cum ar fi interogarile, pachetele pentru analiza statistica, uneltele OLAP, sunt bazate pe verificari, care se dovedesc a fi limitate.

Cantitatea enorma de date depaseste cu mult capacitatea umana, prin urmare pentru ca deciziile manageriale sa fie fundamentate corect, este necesara existenta de sisteme ce utilizeaza tehnologia Data Mining. Acestea permit stabilirea de sabloane chiar date brute, neprocesate, furnizand diferite rezultate ce pot fi utilizate atat in sistemele de asistare a deciziei sau pot fi de ajutor analistului uman.

Procesul de Data Mining cuprinde patru faze importante: colectarea datelor, pregatirea datelor, stabilirea unor sabloane si analiza acestor sabloane. Faza de colectare a datelor implica preluarea de date din diferite surse, iar cum aceste date pot fi eterogene, faza de pregatire a datelor presupune normalizarea acestora si reprezentarea lor in structuri in asa fel incat sa devina mai usor de utilizat. Datele identificate dupa anumite caracteristici in faza anterioara sunt extrase si apoi formatate pentru a reprezenta datele in formatul pe care aplicatia de Data Mining o solicita. Datele odata pregatite si formatate, se aplica tehnicile de Data Mining pentru a fi stabilite sabloanele.

Cateva din beneficiile pe care tehnologiile Data Mining le pot oferi in afaceri sunt:

identificarea celor mai bune strategii de marketing;

previzionarea interesului unui anumit client pentru diverse produse;

identificarea si asimilarea parametrilor ce influenteaza tendintele in vanzari;

asista procesul de segmentare a pietei si personalizarea comunicarii cu clienti tinta.

Necesitatea, popularitatea si utilitatea tehnologiilor Data Mining se afla in continua crestere din urmatoarele motive:

cresterea volumului de date acumulat zilnic de o organizatie poate fi coplesitor;

limitarea analistilor umani, a caror capacitate de analiza este cu mult depasita de volumul imens de date si complexitatea determinata de dependentele dintre date, in plus, interventia umana implicand si un deficit de obiectivitate in analiza;

costurile reduse ale sistemelor automate de Data Mining, fata de costurile pe care le-ar implica numarul mare de specialisti umani care cu greu ar face fata acelorasi sarcini, cu precizarea ca Data Mining nu elimina in totalitate implicarea partii umane, ci simplifica sarcina acestuia si permite unui analist care nu e un specialist in statistica si programare sa obtina cunostintele necesare.

Fara a intra in detalii, sarcini ce pot fi indeplinite de tehnologiile Data Mining sunt:

predictia - predictia unor valori viitoare ale unor variabile de interes se poate obtine urmarind sabloane din exemple si dezvoltand un model;

clasificarea - presupune gasirea unei functii ce clasifica inregistrarile in clase discrete;

detectarea relatiilor - este o sarcina ce permite cautarea celor mai influente variabile independente;

modelarea explicita - permite gasirea unor formule explicite ce descriu dependentele dintre diferite variabile;

clustering - permite identificarea de grupuri de articole ce prezinta asemanari si sunt diferite fata de alte articole.