Сучасні технологічні аспекти систем підтримки прийняття рішень

Дана стаття представляє аналітичний огляд особливостей сучасних технологій і засобів, які використовуються для підтримки прийняття рішень в СППР нового покоління. Розглянуті провідні технології, які впливають на інновації у системах підтримки прийняття рішень, такі як Web 2.0 та Big data, а також по...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2015
1. Verfasser:	Чуруброва, С.М.
Format:	Artikel
Sprache:	Ukrainian
Veröffentlicht:	Інститут програмних систем НАН України 2015
Schriftenreihe:	Проблеми програмування
Schlagworte:	Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
Online Zugang:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/117099
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	Сучасні технологічні аспекти систем підтримки прийняття рішень / С.М. Чуруброва // Проблеми програмування. — 2015. — № 3. — С. 86-92. — Бібліогр.: 8 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-117099
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-1170992017-05-20T03:03:30Z Сучасні технологічні аспекти систем підтримки прийняття рішень Чуруброва, С.М. Експертні та інтелектуальні інформаційні системи Дана стаття представляє аналітичний огляд особливостей сучасних технологій і засобів, які використовуються для підтримки прийняття рішень в СППР нового покоління. Розглянуті провідні технології, які впливають на інновації у системах підтримки прийняття рішень, такі як Web 2.0 та Big data, а також поняття DSS 2.0. Зачеплене питання про важливість самостійної ролі даних. Мета даної статті – проаналізувати, що характерно для «сучасної» підтримки прийняття рішень, і сфокусуватися на тому, що чекають від СППР нового покоління. 2015 Article Сучасні технологічні аспекти систем підтримки прийняття рішень / С.М. Чуруброва // Проблеми програмування. — 2015. — № 3. — С. 86-92. — Бібліогр.: 8 назв. — укр. 1727-4907 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/117099 004.05 uk Проблеми програмування Інститут програмних систем НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Ukrainian
topic	Експертні та інтелектуальні інформаційні системи Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
spellingShingle	Експертні та інтелектуальні інформаційні системи Експертні та інтелектуальні інформаційні системи Чуруброва, С.М. Сучасні технологічні аспекти систем підтримки прийняття рішень Проблеми програмування
description	Дана стаття представляє аналітичний огляд особливостей сучасних технологій і засобів, які використовуються для підтримки прийняття рішень в СППР нового покоління. Розглянуті провідні технології, які впливають на інновації у системах підтримки прийняття рішень, такі як Web 2.0 та Big data, а також поняття DSS 2.0. Зачеплене питання про важливість самостійної ролі даних. Мета даної статті – проаналізувати, що характерно для «сучасної» підтримки прийняття рішень, і сфокусуватися на тому, що чекають від СППР нового покоління.
format	Article
author	Чуруброва, С.М.
author_facet	Чуруброва, С.М.
author_sort	Чуруброва, С.М.
title	Сучасні технологічні аспекти систем підтримки прийняття рішень
title_short	Сучасні технологічні аспекти систем підтримки прийняття рішень
title_full	Сучасні технологічні аспекти систем підтримки прийняття рішень
title_fullStr	Сучасні технологічні аспекти систем підтримки прийняття рішень
title_full_unstemmed	Сучасні технологічні аспекти систем підтримки прийняття рішень
title_sort	сучасні технологічні аспекти систем підтримки прийняття рішень
publisher	Інститут програмних систем НАН України
publishDate	2015
topic_facet	Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/117099
citation_txt	Сучасні технологічні аспекти систем підтримки прийняття рішень / С.М. Чуруброва // Проблеми програмування. — 2015. — № 3. — С. 86-92. — Бібліогр.: 8 назв. — укр.
series	Проблеми програмування
work_keys_str_mv	AT čurubrovasm sučasnítehnologíčníaspektisistempídtrimkiprijnâttâríšenʹ
first_indexed	2025-07-08T11:38:55Z
last_indexed	2025-07-08T11:38:55Z
_version_	1837078663545225216
fulltext	Експертні та інтелектуальні інформаційні системи © С.М. Чуруброва, 2015 86 ISSN 1727-4907. Проблеми програмування. 2015. № 3 УДК 004.05 С.М. Чуруброва СУЧАСНІ ТЕХНОЛОГІЧНІ АСПЕКТИ СИСТЕМ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ Дана стаття представляє аналітичний огляд особливостей сучасних технологій і засобів, які використо- вуються для підтримки прийняття рішень в СППР нового покоління. Розглянуті провідні технології, які впливають на інновації у системах підтримки прийняття рішень, такі як Web 2.0 та Big data, а також поняття DSS 2.0. Зачеплене питання про важливість самостійної ролі даних. Мета даної статті – про- аналізувати, що характерно для «сучасної» підтримки прийняття рішень, і сфокусуватися на тому, що чекають від СППР нового покоління. Вступ Система підтримки прийняття рі- шень (СППР) це інтерактивна комп’юте- ризована система, яка призначена до- помагати користувачам приймати рішення та вбирає широкий діапазон різних систем, засобів і технологій [1]. СППР допомагає отримувати, підсумовувати й аналізувати дані необхідні для прийняття рішення. Ти- пові області застосування СППР це управ- ління й планування бізнесу, охорона здоров’я, військові сили та області де уп- равління стикається зі складними ситуаці- ями, які вимагають прийняття рішень. За останні 50 років, нові інформаційні техно- логії доволі часто керували інноваціями в автоматизованих системах підтримки прийняття рішень [2]. Що таке «сучасна система підтри- мки прийняття рішень»? Поняття «сучас- ної системи» рухається разом з розвитком обчислювальної техніки та програмного забезпечення, але в цілому термін «сучас- на» означає «поточна» – система, що ви- користовується в даний час, «оновлена» або відносно «нова» [3]. Досягнення в тех- нології привели до нових й передових ме- тодів підтримки прийняття рішень. Наприклад, штучний інтелект дозволяє людям приймати більш обґрунтовані рі- шення за рахунок використання інтелек- туальних систем підтримки прийняття рішень. Нові дослідження в СППР пока- зують, що особи, які приймають рішення можуть працювати більш оперативно, ви- користовуючи дані в режимі реального часу, більш точно за рахунок інтелектуа- льного аналізу даних і методів "Великих даних" (Big data), більш стратегічно з урахуванням більшого числа факторів, більше змістовно у зв’язку з наявністю даних соціальних мереж і широкою сфе- рою відео і аудіо медіа-технологій [3]. Коротка історія СППР Комп’ютерні системи підтримки прийняття рішень використовуються вже понад 40 років. До середини 1980-х років всі поточні типи СППР були реалізовані в тій чи іншій формі, але ці початкові систе- ми були примітивними у порівнянні з су- часними СППР. Найбільш складні широкомасштабні СППР були побудовані на основі виконавчих інформаційних сис- тем (EIS), розрекламованих в кінці 1980-х, і розширюють їх. EIS використовували «новітні» графіку, комунікації та методи зберігання даних для надання керівництву простого он-лайн доступу до актуальної інформації про стан компанії. Більшість з «останніх слів в техніці» 1987 року ми за- раз сприймаємо як належне і наші існуючі системи набагато потужніші, ніж ті, що більшість постачальників тільки сподіва- лися випустити в 1987. Так само, як можна ще пограти у старі відеоігри 1980-х, деякі з ранніх СППР залишаються доступними для ви- користання. Але сучасні СППР на багато світлових років попереду в графіці, швид- кості і функціональності [3]. Отже, ранні СППР як і перші ігри ще викликають пев- ний інтерес, проте можливості сучасних СППР набагато більше просунуті. Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 87 Сучасний етап у системах підтрим- ки прийняття рішень (СППР) багато в чо- му почався в 1995 році разом зі специфікацією HTML 2.0 та впроваджен- ням портативних комп’ютерів і мобільних телефонів. Сучасні СППР набагато більш складні і різноманітні, ніж ті, що були до 1995 року. Сучасні СППР Визначальні характеристики СППР не змінилися. СППР як і раніше характе- ризують сприяння, інтерактивність, допо- мога, багаторазове використання, орієн- тація на виконання завдань, вплив на ідентифікацію та прийняття рішень [3]. Нижче наведено список, складений редактором авторитетного сайту DSSResources.COM професором Даніелем Повером (Daniel J. Power), атрибутів, які стають все більш і більш поширеними в нових та оновлених СППР. Не всі сучасні СППР мають всі наведені атрибути, але деякі все ж мають! Деякі атрибути більш близько пов’язані з однією категорією СППР ніж з іншою, але комплексні СППР часто мають кілька підсистем, що відпові- дають різним категоріям. Наприклад, ком- плексна, сучасна СППР може мати чітко визначену підсистему підтримки прийнят- тя рішень, що керується даними і підсис- тему підтримки прийняття рішень, яка керується моделями. Основні атрибути су- часної СППР включають [3]: 1) широка область застосування з різноманітною функціональністю, залежно від того, хто використовує СППР і з якою метою; 2) більш швидкий доступ до даних, які зберігаються в дуже великих наборах даних. Доступ до даних відноситься до програмного забезпечення діяльності, по- в'язаної з вилученням або роботою з дани- ми в базі даних або інших репозиторіях. Орієнтована на дані СППР може мати практично необмежені сховища даних; 3) більш швидке розгортання. Впровадження програмного забезпечення – це процес налаштування, всі дії, які роб- лять нову СППР готовою до застосування. Більш швидке розгортання частково пов’язане з використанням Web-техно- логій, але покращене виготовлення прото- типів, шаблонів та програм для вертикаль- ного ринку також прискорюють розгортання СППР; 4) більш швидка відповідь. Реагу- вання інтерактивної системи на дії кори- стувача значно покращилося. Відставан- ня відео, голосу, отримання даних або результатів трансмісії моделі в розподіле- них обчислювальних системах тепер не- значне; 5) інтеграція СППР з системами обробки транзакцій (TPS), множинні під- системи підтримки прийняття рішень – додатки підтримки прийняття рішень на рівні підприємства (широкомасштабні до- датки) все більш поширені. Стандартний інтерфейс і система захисту «єдиний вхід» допомагає створити інтегроване та уніфі- коване середовище обробки транзакцій і підтримки прийняття рішень. Автономним СППР залишилися лічені дні; 6) більш низька вартість для кори- стувача. Загальна річна вартість за ліцен- зійне програмне забезпечення розробки СППР на кожного користувача знижуєть- ся. Ця тенденція буде продовжуватися че- рез поширення додатків підтримки прийняття рішень для BI (Business Intelligence) і CRM (Customer Relationship Management) з відкритим кодом; 7) розрахована на багато користу- вачів та інтерактивна співпраця. СППР все більше є середовищем групового ко- ристування для вирішення спільних за- вдань; 8) дані в реальному часі, викорис- тання СППР і реакція системи – класична концепція системи негайного реагування, яка використовується під час виконання дії. Таке бачення допускається все частіше і іноді дуже корисно; 9) всепроникність. СППР доступні і використовуються, здається, скрізь. СППР певного призначення може йти за цільо- вим користувачем; 10) дружній інтерфейс і підвищен- ня зручності роботи користувачів. Юзабі- літі означає легкість використання конкретного інструменту. Всі сучасні СППР набагато простіше у використанні, Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 88 але ми можемо зробити більше для поліп- шення юзабіліті і зниження інформаційно- го навантаження; 11) візуалізація, графічно інтенсив- ні, візуальні додатки, інтерактивна візуа- лізація. Візуалізація включає створення зображень, діаграм або анімацію повідом- лень і інтерактивну інфографіку. Сучасні СППР все частіше включають можливості спостереження і маніпулювання візуалі- заціями. DSS 2.0 DSS 2.0 – Підтримка прийняття рі- шень за допомогою нових технологій. Це останні інновації і досягнення в системах підтримки прийняття рішень, такі як: уп- равління знаннями; виявлення знань і ре- сурсів; бізнес-аналітика; системи підтримки прийняття рішень групою і спі- льне прийняття рішень; «Великі дані»; «Хмарні» технології; подання даних для підтримки прийняття рішень; мультиме- дійні засоби для СППР; Web-системи 2.0, інтелектуальні системи та технології для підтримки прийняття рішень; підтримка організаційних рішень; мобільні СППР [7]. Нові джерела даних створюють можливості для новітньої підтримки прийняття рішень. Щоб скористатися ци- ми джерелами дослідникам і практикам, які спеціалізуються в області аналітики та підтримки прийняття рішень потрібно роз- ширювати набори інструментів, щоб включити нові технології управління да- ними, нове програмне забезпечення візуа- лізації, візуальні інструменти імітаційно- го моделювання, віртуальні платформи з відкритим вихідним кодом, мобільні при- строї, середу віртуальної реальності (Cave environments), нове програмне забезпе- чення для статистичного аналізу та інші інструменти з відкритим вихідним кодом для бізнес-аналізу та моделювання. СППР першого покоління (DSS 1.0) можна охарактеризувати наступними ознаками: спеціалізовані системи з прос- тою архітектурою; невеликі сховища да- них; один або невелика кількість користувачів, що працюють одночасно; управління, в основному, вже відомими робочими даними з періодичними онов- леннями; використання настільних ПК для користувачів; статичне подання даних. СППР 2.0 (DSS 2.0) можуть бути охарактеризовані за наступними атрибу- тами: інтегровані системи з комплексної архітектурою; дуже великі сховища да- них; безліч одночасно працюючих корис- тувачів; безліч джерел даних, включаючи мультимедіа та он-лайн дані; безліч форм доступу та оперування для користувачів; складні сенсорні і мовні інтерфейси; ди- намічні подання даних, включаючи Visual Analytics, інтерактивні панелі і інструмен- ти моделювання; більше варіантів вико- ристання і поліпшення юзабіліті [11]. Мобільні телефони і мобільні ком- п’ютери серйозно впливають на підтримку прийняття рішень. Більше даних, дані в реальному часі, мобільність, нові інтер- фейси, обізнаність про місцезнаходження і соціально-сервісна підтримка прийняття рішень (social decision support). Сьогодні Web-технології 2.0, мобільні інтегровані пристрої і більш досконалі інструменти розробки програмного забезпечення зро- били революцію СППР-інтерфейсів. Web 2.0 був тією зміною в технології, яка нада- ла можливість появи DSS 2.0. Ця подія є досить значною, щоб розмежувати DSS 2.0 та DSS 1.0. Web-технології Сучасні СППР забезпечують широ- кий спектр можливостей, такому позитив- ному розвитку сприяють Web-технології. Глобальний Інтернет та Всесвітня мережа зараз є основними високоефективними технологіями для підтримки прийняття рішень [4]. Широке використання Всесвіт- ньої павутини та Інтернету супровод- жується розвитком різних комп’ютерних технологій, які дозволяють реалізувати ба- чення «технологій щодо прийняття рішен- ня як Web-послуги» [5]. Такий сервіс може бути доступний будь-якому користувачеві з певними потребами та Інтернет-зв’язком. Доступна через Web обробка рішень уможливлює існування СППР, яка буде об'єднувати компоненти з багатьох різних джерел «на льоту», щоб поставляти пакети рішень для певних програм. Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 89 Хмарні обчислення (cloud compu- ting) відкривають доступ до обчислюваль- них ресурсів, що будуть доступні лише на вимогу. Еластичність, ефективність і ско- рочення витрат залучають багато підпри- ємств розглянути варіант міграції додатків у хмару. Web-системи підтримки прийняття рішень (Web-DSS) є системами підтримки прийняття рішень, які доступні віддалено через мережу Інтернет. Межі їх функціо- нування не поступаються настільним сис- темам. Однак мають характерні ознаки, що відрізняють їх від настільних аналогів:  доступність в Інтернеті;  підтримка приватних осіб / кліє- нтів / співробітників / менеджерів / груп у процесі прийняття рішень, незалежно від їх фізичного розташування або часу;  використання даних, баз знань, документів і моделей які мають можли- вість звернутися до величезного розмаїття великих груп користувачів. Важливою ознакою є простота ви- користання. Такі системи спрямовані на зниження навантаження на ЛПР і не вима- гають додаткового навчання роботи з сис- темою – інтуїтивно зрозумілий інтерфейс дозволяє швидко приступити до роботи. Як Web 2.0 вплинули на дизайн і розробку систем підтримки прийняття рішень? Web-додатки 2.0 (Web 2.0) просу- вають обмін інформацією, орієнтований на користувача дизайн, більш легку спільну працю, і, як правило, перевершують перше покоління Web-додатків СППР [2]. Остан- нім часом Web 2.0 технології суттєво вплинули на дизайн СППР, особливо для СППР мобільних пристроїв. Web 2.0 технології включають: до- датки для соціальних мереж, інтерактив- них карт, портативні візуальні елементи, мешап, синдикати, теги (маркування), до- датки з відкритим вихідним кодом, бага- тофункціональні Інтернет-додатки (Rich Internet application, RIA), AJAX, Flex, Flash, Web-сервіси, віртуальні світи і мобі- льний Інтернет. Web 2.0 це зв’язок, поширення кон- тенту та робота з блогами. Інтернет з про- відним та бездротовим доступом володіє високою пропускною здатністю великої ємності, низькою вартістю експлуатації та загальнодоступністю. Додавання JavaScript, введення під- тримки революційних Dynamic HTML (DHTML) і AJAX струсонуло індустрію і перетворило прості Web-сторінки в інте- рактивні Web-додатки, що дозволило реа- гувати на запити користувача безпосе- редньо в браузері. Завдяки AJAX і аналогічним інструментам, Web-користу- вачі тепер можуть маніпулювати даними, а не тільки отримувати їх. Всі Web-додатки засновані на кон- тенті. Для підтримки прийняття рішень, яка керується даними потрібні структуро- вані дані – преконтент. Для СППР, що ке- рується моделями потрібен доступ до моделей, які можуть оброблятися – ство- рення контенту. Для заснованих на знан- нях СППР, нам потрібен доступ до знань і правил – метаконтент. Нарешті, нам потрі- бні можливості комунікації для підтримки прийняття рішень – створення і розповсю- дження контенту. Web 2.0 технології мо- жуть допомогти з керуванням, доступом і використанням нашого контенту підтрим- ки прийняття рішень. Серед технологій, що розвиваються найбільш корисними для створення нового покоління СППР здаються такі, що пов’я- зані з будівництвом багатофункціональних Інтернет-додатків (RIA). Web-додатки, по- будовані за допомогою AJAX, Flex і т. д. мають свої особливості і функціональні можливості традиційних настільних дода- тків. З новими інструментами шару презе- нтації на стороні клієнта, ми можемо змінити дані і виконувати обчислення без відправки даних назад на сервер. Ці ін- струменти можуть допомогти реалізувати інформаційні панелі і поліпшити Web- графіки. Соціальні мережі в організаціях представляються корисним інструментом для створення інноваційної СППР орієнто- ваної на повідомлення (communications- driven DSS). Такі інструменти, як Вікіпедія можуть бути провісниками нової СППР, що керується документами (document- Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 90 driven DSS). Хмари тегів можуть допомог- ти користувачам взаємодіяти і розуміти конкретну СППР [2]. Web-технології активно розвивають юзабіліті, дружній, інтуїтивно зрозумілий інтерфейс, кроссбраузерність. Доступність, легкість і простота використання – харак- терні ознаки Web-додатків. Big data у підтримці прийняття рішень «Великі дані» модний термін для позначення значних змін у пошуку, зборі, зберіганні та обробки даних для точного і оперативного прийняття рішень. Кожен день, кожен з нас створює дуже великі об- сяги цифрових даних. Ми відправляємо і отримуємо електронну пошту, відвідуємо Web-сайти і робимо покупки он-лайн, ви- користовуємо такі інструменти, як Google Docs, телефонуємо, завантажуємо фото- графії на Facebook, використовуємо Інтер- нет-пошук, спілкуємося з друзями, оплачуємо рахунки он-лайн і т. д. Ці дані та багато іншого з нашої діяльності запи- сується і часто дублюється в резервні копії у «хмарі». Йде накопичення величезної кількості різнорідних даних, які вимагають швидкої обробки, і мета цих дій полягає в отриманні нової інформації та нових знань з уже існуючих масивів даних. «Три V» (3Vs – volume, variety and velocity) три ключових характеристики Big data. Об’єм (volume) відноситься до кіль- кості даних, різноманітність (variety) – до числа типів даних і швидкість (velocity) відноситься до швидкості обробки даних. У відповідності з моделлю 3Vs, проблеми управління Великими даними залежать від розширення всіх трьох властивостей, а не тільки від обсягу – величезної кількості даних, що підлягають обробці [6]. Зовсім недавно для включення в модель були запропоновані додаткові ха- рактеристики (Vs): мінливість (volatility) – збільшення в діапазоні значень, характер- них для великого набору даних, що б підк- реслити динаміку даних [7]; і цінність (value) – необхідність оцінки корпоратив- них даних, цінність для бізнесу. У порівнянні з СППР версії 1.0, сьо- годні особи, які приймають рішення сти- каються з великим обсягом різноманітних, з потенційно високою мінливістю даних, що вимагають перевірки і оцінювання, бі- льше того, що надходять з величезною швидкістю. Однак «Великі» зовсім не обов’яз- ково означає «необхідні» або «кращі» да- ні [8]. Зростання обсягів сирих даних ра- зом з необхідністю їх аналізу в режимі ре- ального часу вимагають створення та впровадження інструментів, що дозволя- ють ефективно вирішувати так звану зада- чу Big Data Analytics [9]. Нові засоби для аналізу потрібні тому, що даних стає не просто більше, ніж раніше, а більше їх зо- внішніх і внутрішніх джерел, тепер вони складніше і різноманітніше (структурова- ні, неструктуровані і квазіструктуровані), використовуються різні схеми індексації (реляційні, багатовимірні, noSQL). Коли- шніми способами впоратися з даними вже неможливо – Big Data Analytics поширю- ється на великі і складні масиви, надаючи особам, котрі приймають рішення, відомо- сті о різного роду процесах в прийнятному вигляді. На жаль часто аналітика розгляда- ється у відриві від засобів підготовки вихі- дних даних, візуалізації та інших технологій надання результатів людині [9]. Дані Поняття Big Data неоднозначне і часто пов’язане зі словом «проблема». Даних дійсно стає все більше і більше, але при всьому цьому не береться до уваги та обставина, що проблема аж ніяк не зовні- шня, вона викликана не стільки даними, котрі обрушилися в неймовірній кількос- ті, скільки нездатністю старими методами впоратися з новими обсягами, і, що най- головніше, створюваними нами самими. Здатність породжувати і накопичувати дані виявилася сильнішою, ніж здатність їх переробляти. Концепт Big Data підні- має питання про важливість самостійної ролі даних [9]. Дані – це виражені в різній формі сирі факти, які самі по собі не несуть ко- рисного сенсу доти, поки не поставлені в контекст, належним чином не організова- Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 91 ні і не впорядковані в процесі обробки. Інформація з’являється в результаті аналі- зу опрацьованих даних людиною, цей аналіз надає даним сенс і забезпечує їм споживчі якості. Дані – це неорганізовані факти, які необхідно перетворювати на інформацію. До останнього часу уявлення про обробку даних (data processing) зво- дилися до кола алгоритмічних, логічних або статистичних операцій над відносно невеликими обсягами даних. Однак у міру зближення комп'ютерних технологій з ре- альним світом зростає потреба перетво- рень даних з реального світу в інформацію про реальний світ, даних, що обробляються стає більше і вимоги до швидкості обробки зростають. Логічно інформаційні технології мало чим відрізняються від матеріальних технологій, на вході сирі дані, на виході – структуровані, у формі, яка більш зручна для сприйняття людиною, витяг з них ін- формації і силою інтелекту перетворення інформації в корисне знання. Дані – інфо- рмація – знання. Дані обробляються для одержання інформації, якої має бути рівно стільки, щоб людина могла перетворити її на знання [9]. Автор доповіді «Що таке на- ука про дані?» (What is Data Science?), яка вийшла у серії O'Reilly Radar Report, Майк Лукідіс написав: «Майбутнє належить компаніям і людям, здатним перетворити дані на продукти». За даними досліджень Еріка Брі- ньолфссона (Erik Brynjolofsson) і Ендрю Макафі (Andrew McAfee) чим більше ком- панії характеризують себе як такі, що ке- руються даними, тим краще вони виступають з фінансових та операційних показників [10]. Найскладніша частина Великих да- них – це управління ними. Компанії не зможуть повною мірою скористатися пе- ревагами переходу до використання Вели- ких даних, якщо вони не в змозі ефективно управляти змінами. Наявні засоби, котрі здатні впора- тися з обсягом, швидкістю і різноманітніс- тю великих даних, значно покращилися в останні роки. В цілому, ці технології не є надто дорогими, і велика частина програ- много забезпечення доступна з відкритим вихідним кодом. Однак ці технології вима- гають навичок, що нові для більшості ІТ- відділів, і їм потрібно буде попрацювати, щоб інтегрувати всі відповідні внутрішні і зовнішні джерела даних. Чим дешевше стають дані, тим більш цінним стає все, що з ними пов’язано. Найбільш важливими є вчені за даними (data scientists) та інші професіонали, які вміло працюють з вели- кою кількістю інформації. Так само рос- туть в ціні засоби і методи візуалізації [10]. Висновки Що характерно для «сучасної» під- тримки прийняття рішень? Можливість доступу з будь-якого місця і в будь-який час. Доступ до дуже великого набору даних практично миттєво. Можливість співпрацювати з кількома, віддаленими користувачами в режимі реального часу за допомогою широкого набору засобів масо- вої інформації. Отримувати актуальні структуровані і неструктуровані дані, коли це необхідно. Перегляд даних і результатів за допомогою новітніх засобів візуалізації даних. Що очікується від підтримки прий- няття рішень нового покоління? Маленькі, мобільні, бездротові комунікаційні при- строї; легша спільна робота; підтримка за- снована на знаннях; інформованість про час, контекст, особу і місцезнаходження в режимі реального часу; можливості дина- мічного (в режимі реального часу) аналізу на основі даних; графічний користуваль- ницький інтерфейс з високою роздільною здатністю й можливістю налаштувань; більш потужні і більш легкі в побудові ві- зуальні імітаційні моделі, з якими особи, що приймають рішення можуть взаємодія- ти (інтерактивні), для роботи з множинни- ми даними. 1. Power D. J. “What is a DSS? ”. DSstar, The On-Line Executive Journal for Data-Intensive Decision Support, October 21. – 1997. – Vol. 1. – N 3. 2. Power D.J. “How will Web 2.0 impact design and development of decision support systems?”, DSS News, April 22, 2007, updated October 22, 2010. – Vol. 8. – N 8. Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 92 3. Power D.J. “What is a modern decision support system?”, DSSResources.COM, 27/12/2007. 4. Bhargava H., and Power D.J. “Decision Support Systems and Web Technologies: A Status Report”. Prepared for AMCIS 2001, Americas Conference on Information Systems, Boston, Massachusetts, August 3th - 5th, 2001, “Decision Support Systems” Mini Track. 5. Power D. J. and Kaparthi S. “The Changing Technological Context of Decision Support Systems”, In Berkeley, D., G. Widmeyer, P. Brezillion & V. Rajkovic (Eds.) Context- Sensitive Decision Support Systems. London: Chapman and Hall, 1998. 6. Doug Laney. “3D data management: Controlling data volume, variety and velocity”. APPLICATION DELIVERY STRATEGIES is published by META Group Inc. 2001. 7. DSS 2.0 – Supporting Decision Making With New Technologies. Editors: Phillips-Wren, G.E., Carlsson, S., Respício, A., Brezillon, P. – IOS press – 2014. – 604 p. 8. Power D.J. “Does the term big data have utility for managers? ” 2014. [электронный ресурс]: http://dssresources.com/faq/index. php?action=artikel&id=263 9. Леонид Черняк. “Большие Данные – новая теория и практика” // Открытые системы. СУБД. – 2011. – № 10. [электронный ресурс]: http://www.osp.ru/os/2011/10/13010990/ 10. McAfee A., Brynjolfsson E. “Big Data: The management revolution”, Harvard Business Review. – 2012. – P. 60–68. 11. Power D.J. “What is DSS 2.0?” 2014 [электронный ресурс]: http://dssresources. com/faq/index.php?action=artikel&id=309 Одержано 01.04.2015 Про автора: Чуруброва Світлана Миколаївна, аспірантка ІПС НАНУ. Місце роботи автора: Інститут програмних систем НАН України, 03187, Київ-187, Проспект Академіка Глушкова, 40. Е-mail: s4urubrova@gmail.com http://dssresources.com/faq/index.%20php?action=artikel&id=263 http://dssresources.com/faq/index.%20php?action=artikel&id=263 http://www.osp.ru/os/2011/10/13010990/

Сучасні технологічні аспекти систем підтримки прийняття рішень

Institution

Ähnliche Einträge