Шрифт
Применение методологии систем поддержки принятия решений при формировании стратегии электронного бизнеса
Play

Применение методологии систем поддержки принятия решений при формировании стратегии электронного бизнеса

Условия для ведения бизнеса все больше усложняются. Еще в 70–80-х годах прошлого столетия можно было один раз правильно выбрать стратегию, отладить основные бизнес-процессы и далее извлекать выгоду по отлаженной схеме в течение многих лет. Сегодня широкое внедрение и использование информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) и, в частности, Интернет-технологий привили к тому, что стремление компаний реализовать возможности Интернет-технологий породило множество новых инновационных моделей, форм и схем бизнес-процессов, а также подходов к конкуренции и позиционированию на рынке и как итог - увеличивается значимость влияния стратегических решений на результаты бизнеса.

Первоначально освоение Интернет в качестве платформы ведения электронного бизнеса представляло для компании только обозначение своего присутствия в Интернете в виде web-сайта, представляющего набор информационных страниц с данными, характеризующими направления деятельности организации: сведения о товарах и услугах, контактные адреса и телефоны и т.п. По сути, Интернет на данном этапе выступал, как дополнительный рекламный канал. Но вскоре компании начинают понимать, что такой сайт не эффективен без грамотной стратегии компании в сети Интернет и без учета соотношения традиционного и электронного видов бизнеса.

Анализ схем ведения традиционного и электронного видов бизнеса показывает, что в зависимости от целей и задач, стоящих перед компаниями некоторые из них предпочитают воспользоваться Интернетом только для совершенствования существующих процессов бизнеса с целью снижения издержек и сокращения времени совершения сделок.

Другие готовы к таким существенным изменениям, как:

- создание компании «смешанного» типа, когда разрабатывается, создается и внедряется в основной бизнес интернет-часть бизнеса, с помощью которого бизнес-процессы полностью или частично переносятся в Интернет;

- образование дочерней компании, которая находится в особых отношениях с материнской и реализует функции перевода бизнеса материнской компании в электронные формы;

- покупка существующего Интернет-проекта для развития бизнеса предприятия в онлайновую среду [9, 11].

На современном этапе развития электронных рынков ясно, что решения о вхождении компании в электронный бизнес и ведения on-line деятельности относятся к классу стратегических и должны приниматься руководством компании, так как только эти люди представляют реальную картину развития бизнеса с точки зрения его эффективности и наличия возникающих проблем, управляемости бизнес-процессов и только они должны сформулировать цели и задачи проекта электронного бизнеса [3]. И поэтому роль руководства компании существенна и на начальном и завершающем этапах проекта.

В статье «Электронный бизнес: главное - стратегия» [10] Л. Новомлинский предложил методику разработки стратегии электронного бизнеса. По мнению автора, отправной точкой должна стать постановка трех вопросов: «Зачем это нужно?», «Что и как делать?», «Во что это обойдется?», а далее, последовательно и правильно отвечая на эти вопросы лицо, принимающее решение (ЛПР), сможет сформулировать стратегию и тактику внедрения электронного бизнеса для компании.

Однако, необходимость учета при принятии решения, большого количества внешних и внутренних факторов значительно усложняет задачу выбора правильного варианта решения, а обоснованность и профессиональный уровень принимаемых решений определяют результат проекта электронного бизнеса и в целом эффективность деятельности компании. Поэтому решения должны базироваться на учете всех факторов и условий, в которых они принимаются, а также на применении научных методов анализа и прогнозирования их последствий, в частности, на основе использования математических методов, воплощенных в современных системах поддержки принятия решений (СППР).

Система поддержки принятия решений - это комплекс математических и эвристических методов и моделей, объединенных общей методикой поддержки многокритериальных решений в сложной информационной среде, формирования альтернатив управленческих решений и обоснования выбора наиболее приемлемого управленческого решения [5].

В зависимости от сложности решаемых задач и областей применения все системы поддержки принимаемых решений делятся на: системы обладающие наибольшими функциональными возможностями, которые предназначены для применения в органах управления больших компаний, системы для решения оперативных задач управления и системы для решения прикладных задач системного анализа и управления на основе информации о результатах практического использования решений принятых в прошлом [5].

Для анализа и выработок предложений в СППР используются разные методы. Это могут быть: информационный поиск, интеллектуальный анализ данных, поиск знаний в базах данных, рассуждение на основе прецедентов, имитационное моделирование, ситуационный анализ и др.

Система поддержки принятия решений с точки зрения системного анализа может быть представлена в виде [1]:

где P – математическая проблема; S – определение системы; Z – определение целей системы; K – множество критериев эффективности системы; SH – множество шкал измерений критериев; D – способ исследования системы; M – методы моделирования системы; A – множество альтернатив; F – отображение множества альтернатив на множестве критериев; G – система предпочтений лица принимающего решение (ЛПР); U – вид целевой функции; V – универсальное множество; W – решающее правило, отображающее систему предпочтений.

Общий алгоритм поддержки принятия решений представляет иерархическую последовательность, состоящую из этапов: анализа проблем, формулировки целей и задач, выбора критериев и оценки их эффективности, формирования множества альтернатив, анализа альтернатив и формирования управляющего воздействия [1].

Первый этап - анализ проблемы - включает осмысление проблемы; ее структуризацию; анализ внутреннего состояния компании; изучается внешняя макро – и микросреда компании; оцениваются возможности ресурсного обеспечения действий, направленных на достижение поставленных целей; определяются причины выхода компании в Интернет; оцениваются потенциальные возможности компании и какую реальную пользу (материальную или имиджевую) может принести этот бизнес.

Анализ внешней и внутренней среды служит инструментом, при помощи которого разработчики стратегии контролируют внешние по отношению к организации факторы c целью предвидеть потенциальные угрозы и вновь открывающиеся возможности. Он позволяет организации своевременно спрогнозировать появление угроз и возможностей, провести оценку рисков с учетом выявленных возможностей и угроз; оценить способность компании использовать существующие возможности и противостоять рискам.

При проведении анализа среды компании оценку обычно проводят с помощью STEEP-анализа и SWOT-анализ.

Полученная информация о существующей проблеме оценивается с позиции возможности использования её для формулирования цели и формулировании задач [6].

Математически проблему Pt можно определить следующим образом:

где At – действительное состояние в момент времени t; At 0 - желаемое состояние в момент времени t.

От степени проработки предварительного этапа во многом зависит эффективность будущей стратегии.

Второй этап - формулирование целей и задач - предполагает определение главной цели (Z) - определяется та часть бизнес-схемы компании, которую желательно сделать более эффективной с помощью электронного бизнеса. Затем формулируется результат, коего следует достичь в процессе улучшения. Например, снижение затрат на . %; уменьшение операционных издержек на . %; организация нового канала сбыта; организация прямых продаж; улучшение качества обслуживания клиентов; повышение эффективности взаимодействия с партнерами; увеличение объемов продаж на . % и т. д. И, наконец, формулируются ограничения и вырабатывается последовательность задач для достижения целей.

В рамках системного анализа при формировании целей могут быть использованы: теория нечетких множеств, малоформализованные методы, например, морфологический анализ, экспертные методы, в частности метод Делфи.

В теории нечетких множеств, для определения целей и задач, необходимо существование некоторого множества альтернатив-целей Az = . Тогда нечёткая цель Z ' будет отождествляться с фиксированным нечётким множеством целей во множестве Az. [2]

Целью морфологического анализа является представление каждого варианта в виде составных частей (компонентов) [7].

Математическая функция формирования цели Z ' в таком случае представляется в виде:

После чего формируется множество целей A = .

Универсальным методом, применимым на всех этапах принятия решений является метод Делфи, алгоритм которого состоит из нескольких этапов [8]:

- определяется значение прогнозируемой величины и рассчитывается дисперсия оценок, определяющая разброс мнений экспертов (N);

- находится среднее квадратичное отклонение прогноза и коэффициент вариации, характеризующий единодушие экспертов;

- по полученным данным оценивают диапазон прогнозируемой величины, в который она попадает с заданной вероятностью p. На основе мнений экспертов диапазон прогнозируемой величины определяется соотношением:

где τ - величина, зависящая от N и p, имеющая распределение Стьюдента с (N - 1) - степенями свободы, и определяемая по таблицам в функции от (N - 1) и (1 - p).

При формировании целей необходимо учитывать такие основные принципы системного анализа, как принцип конечной цели, единства и связности.

Третий этап - определение критериев K. Несмотря на все сложности оценки эффективности электронного бизнеса, так как часто трудно выделить из общего повышения эффективности бизнеса ту часть, которая связана именно с электронным бизнесом, необходимо выработать систему критериев для такой оценки еще до того, как начнется реализация проекта. Такая система позволит сравнивать результаты до и после внедрения электронного бизнеса в компании.

Процесс формирования системы критериев является творческим, плохо формализуемым и в значительной мере субъективным, требующим в каждом случае индивидуального подхода, поэтому необходимо использование различных методов для определения множества критериев.

Систему критериев возможно сформировать на основе теории нечетких множеств, где критерий ki ∩ K можно представить в виде нечеткого множества, которое задано на универсальном множестве V таким образом:

Эффективным методом для формирования критериев может оказаться, наряду с методом Делфи, и метод формирования критериев и альтернатив при помощи экспертного опроса [8]. В нем необходимо:

После того как критерий сформирован, появляется возможность ставить задачи выбора и оптимизации.

Четвертый этап - формирование множества альтернатив. В задачах принятия решений альтернативы представляют собой конкретные системы. В данном случае это будут варианты бизнес-схем компании, учитывающие использование электронного бизнеса.

Процесс формирования множества альтернатив, основанный на эвристических предпочтениях лица, принимающего решения, можно подразделить на три последовательных этапа: генерирование множества альтернатив, структурирование альтернатив,определениеподмножества сгенерированых альтернатив.

В зависимости от степени решаемых задач генерацию решений наиболее эффективно проводить с помощью экспертных методов и теории нечетких множеств

Пятый этап - анализ альтернатив. Данный этап является завершающим в процедуре поддержки принятия решений и состоит в выборе оптимального варианта решения из множества предложенных, с использованием методологии поддержки принятия решений.

К основным этапам анализа альтернативных решений следует отнести: анализ неопределенности решения, методы оптимизации и определение решающих функций, оценку возможных решений, выбор оптимального решения.

Как и на предыдущих этапах, в условиях полной неопределенности решения необходимо использование экспертных методов, в частности метода Делфи и экспертных оценок.

Суть метода экспертных оценок для формирования решения состоит в следующем [4]:

Возможное решение формируется на основе математического (решающего) правила

Для определения вида решающей функции (U) и оптимально-компромиссных решений можно воспользоваться методами многокритериальной оптимизации. Метод выделения главного критерия оптимальности с наложением ограничений на остальные критерии.

Математическая модель принятия оптимального решения сводится к задаче векторной оптимизации [1,3, 4]:

где x – оптимальное компромиссное решение; f -1 – обратное отображение множества допустимых решений во множество векторных оценок; Kj(x) – критерии оптимальности; P – область компромиссов (Парето).

Если критерии ранжированы по важности, то наиболее эффективным методом многокритериальной оптимизации при поиске решения является метод свертывания частных критериев оптимальности в комплексный или метод «обобщенного критерия», нашедший широкое применение и состоящий в следующем:

где vi - коэффициент весомости (важности) критериев; Kj(x) - «нормализованное» значение критерия оптимальности.

В итоге исходная многокритериальная задача сводится к обычной задаче оптимизации по одному обобщенному критерию.

Формирование управляющего воздействия.Этот этап является заключающим в цепочке этапов поддержки принятия решения и фактически является результатом действий СППР на предыдущих этапах.

На этапе формирования управляющего воздействия на объект управления ЛПР осуществляет ряд действий, направленных на реализацию предоставленных ему рекомендаций СППР, или внесению корректировки в рекомендуемые СППР воздействия на объект управления с последующим применением к объекту управления.

На данном этапе возможно применение экспертных методов и методов оптимизации, рассмотренных на предыдущих этапах

Рассмотренная иерархическая последовательность показывает, что переход к последующему этапу затруднен без реализации предыдущего, но возможны итерации, т. е. повторения несколько раз одного и того же этапа или совокупности этапов для достижения наиболее эффективного результата.

Перечисленные этапы процедуры поддержки принятия решений можно назвать интеллектуально-вычислительной частью СППР. Если к этой части добавить информационно-техническую часть: базы данных и знаний, необходимых для хранения, мониторинга и анализа больших объемов информации для работы интеллектуальной системы, то существует возможность расширять количество и круг решаемых задач.

1. Кини Р.Л. Райфа Х.Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещении: пер. с англ. / под ред. И.Ф. Шахнова. – М.: Радио и связь, 1981. – 560 с.

2. Козлов В.Н. Системный анализ и принятие решений. – СПб.: Изд-во Политехнического университета, 2009.– 223 с.

3. Ладонина Л.Ю. Книга руководителя интернет-проекта. Готовые маркетинг решения. – СПб.: Питер. 2008. - С 212-213.

4. Мартемьянов Ю.Ф., Лазарева Т.Я. Экспертные методы принятия решений: учеб. пособие. – Тамбов: Изд-во Тамб. гос.техн. ун-та, 2010. – 80 с.

5. Попов А.Л. Системы поддержки принятия решений: учебно-метод. пособие. – Екатеринбург: Урал. гос. ун-т, 2008. – 80 с.

6. Симанков В.С. Автоматизация системных исследований. - Краснодар: КубГТУ, 2002. – 376 с.

7. Теория систем и системный анализ в управлении организациями: справочник: учеб. пособие / Под ред. В.Н. Волковой и А.А. Емельянова. – М.: Финансы и статистика, 2006. - 848 с.

8. Трофимова Л.А., Трофимов В.В. Методы принятия управленческих решений: учебное пособие. – СПб. : Изд-во СПбГУЭФ, 2012. – 101 с.

📎📎📎📎📎📎📎📎📎📎