В статье автор рассматривает роль систем поддержки принятия решений (СППР) в современных бизнес-процессах, подчёркивая их влияние на качество, скорость, оптимизацию ресурсов и гибкость решений. Особое внимание уделяется передовым технологиям, таким как искусственный интеллект и большие данные, которые усиливают эффективность СППР.
Ключевые слова : анализ данных, управление, искусственный интеллект, IBM, SAP, поддержка диагностики, система поддержки принятия решений.
Современный мир предъявляет высокие требования к оперативности и качеству управленческих решений. С ростом сложности бизнес-среды, увеличением объемов данных и усложнением взаимосвязей между процессами, компании сталкиваются с необходимостью поиска более эффективных подходов к управлению. Одним из таких решений стали системы поддержки принятия решений (СППР), которые трансформируют бизнес-процессы, повышая их результативность и адаптивность.
СППР — это компьютерные системы, предназначенные для помощи в анализе, прогнозировании и выборе решений в сложных и неструктурированных ситуациях. Их ключевая задача — облегчить взаимодействие между данными, аналитическими инструментами и пользователями, предоставляя информацию, необходимую для обоснованного выбора. СППР применяются в самых разных отраслях — от финансов и логистики до здравоохранения и государственного управления.
Системы поддержки принятия решений (СППР) оказывают значительное влияние на бизнес-процессы, повышая их эффективность и оптимизируя ресурсы. Вот как это происходит:
- Повышение качества решений. СППР позволяют моделировать различные сценарии развития событий, оценивать риски и прогнозировать результаты. Это особенно важно в условиях, когда неправильное решение может иметь критические последствия для бизнеса. Например, с помощью имитационного моделирования можно оценить влияние изменения ценовой политики на поведение потребителей и прибыль компании.
- Ускорение процесса принятия решений. Автоматизация рутинных операций освобождает время для стратегической работы, позволяя принимать решения в условиях ограниченного времени. Это ускоряет процесс анализа данных и выбора оптимальных стратегий.
- Оптимизация ресурсов. СППР помогают распределять ресурсы более рационально, определяя узкие места в бизнес-процессах и предлагая пути их устранения. Например, использование СППР в логистике позволяет оптимизировать маршруты доставки, что снижает затраты на транспортировку.
- Повышение гибкости и адаптивности. СППР обеспечивают возможность быстрой адаптации к изменениям на рынке. Они позволяют анализировать новые данные в режиме реального времени и пересматривать стратегии без значительных затрат. Это особенно важно в условиях быстро меняющейся рыночной ситуации.
- Содействие коллективной работе. СППР способствуют эффективному взаимодействию команд, предоставляя общую платформу для анализа данных и обсуждения решений. Это особенно важно для крупных организаций с распределённой структурой, где необходимо учитывать мнения разных подразделений.
Современные СППР используют такие передовые технологии, как:
— искусственный интеллект и машинное обучение для прогнозирования и автоматизации рутинных операций.
— большие данные (Big Data) для анализа огромных объемов информации.
— облачные вычисления для обеспечения доступности системы в любое время и из любой точки мира.
— гибридные модели для объединения аналитических и имитационных методов.
В финансах СППР помогают предсказывать риски и управлять инвестициями.
В производстве СППР оптимизируют цепочки поставок и помогают управлять запасами.
В медицине СППР помогают врачам ставить диагнозы и принимать решения в сложных случаях.
В госуправлении СППР помогают анализировать социальные и экономические программы и планировать развитие инфраструктуры.
СППР используют различные программные инструменты, которые помогают компаниям решать задачи анализа данных, прогнозирования и оптимизации процессов. Вот несколько примеров популярных программ:
— Tableau используется для анализа данных и визуализации. Эта платформа позволяет быстро преобразовывать большие массивы данных в удобные визуальные представления.
— Power BI- программа от Microsoft для создания интерактивных отчетов и дашбордов, которая легко интегрируется с другими продуктами Microsoft.
— SAP BusinessObjects для аналитики, отчетности и прогнозирования. Применяется компанией Procter & Gamble для анализа и оптимизации производственных процессов.
— IBM Watson Analytics-платформа на основе искусственного интеллекта для прогнозной аналитики и анализа данных. Используется в медицине для поддержки диагностики и выбора лечения.
— Oracle Decision Support Systems- платформа для поддержки принятия решений на основе анализа данных и предиктивной аналитики.
Системы поддержки принятия решений открывают новые возможности для бизнеса, делая процессы управления более прозрачными, эффективными и адаптивными. Их внедрение — это не просто инвестиция в технологии, а стратегический шаг к повышению конкурентоспособности и устойчивости компании на рынке.
В будущем роль СППР будет только расти, поскольку сложность бизнес-среды продолжает увеличиваться, а требования к качеству и скорости принятия решений становятся всё выше.
Литература:
- Никульников, Н. В. Использование систем поддержки принятия решений в торговой компании / Н. В. Никульников, М. И. Иваев, А. Д. Шевырева // Экономика, предпринимательство и право. — 2022. — Т. 12, № 11. — С. 3173–3184. — DOI 10.18334/epp.12.11.116665
- Попова Е. В., Степин Д. Г. Система DSS, как метод управления в процессе цифровой трансформации бизнеса // Экономика строительства. 2020. № 5 (65). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sistema-dss-kak-metod-upravleniya-v-protsesse-tsifrovoy-transformatsii-biznesa (дата обращения: 01.01.2025).
- Системы поддержки принятия решений как новый рубеж для бизнеса и для программистов. — Текст: электронный // habr: [сайт]. — URL: https://habr.com/ru/companies/ibs/articles/759482/ (дата обращения: 01.01.2025).
