ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ОРГАНАХ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ВЛАСТИ

Аннотация: в статье рассмотрено понятие системы поддержки принятия решений
(далее СППР), рассмотрена их классификация, обозначены основные функции СППР в
сфере государственного управления, а также особенности технологии поддержки принятия
решений.
Ключевые слова: СППР, информационные технологии, хранилище данных,
имитационная модель, показатели социально — экономического развития.
Активное развитие информационных технологий обеспечивает возможность свободного
прироста знаний, облегчая к ним доступ, позволяя широко распространяться и
использоваться в различных сферах жизни.
Последовавшие за этим процессы трансформации общества в целом и экономики в
частности, обусловили наступление эпохи, характеризуемой как «экономика знаний».
Знания становятся одним из факторов производства. По мнению экспертов, оценивших
возможные последствия трансформации экономики РФ в экономику знаний, РФ на
сегодняшний день уже отстает от стран — лидеров по доле квалифицированных работников:
в экономиках передовых стран рабочих мест категории «Знание» уже не менее 25 % , в РФ
— пока не более 17 % [1]. Сфера государственного и муниципального управления не
является исключением, напротив, новейшие знания о процессах управления территорией
приобретают особую значимость, насыщая интеллектом технологии управления. Если в 90
— е годы в управлении использовались компьютеры, оргтехника и электронная почта, то в
настоящее время основой управления являются ситуационные центры и системы
поддержки принятия решений, в перспективе – конвергентные когнитивные центры,
реализующие технологии проектирования будущего.
Знания рождаются, благодаря получаемой извне информации. Однако, служа
источником для умственной мыслительной деятельности, информация в тоже время
становится и формой хранения знаний [2]. Но для эффективного формирования знаний
необходим современный инструментарий. В сфере управления одним из таких
инструментариев являются система поддержки принятия решений. Система поддержки
принятия решений (СППР) – — система, которая в своих основах содержит базы данных,
моделей и знаний, с помощью которых пользователь может решить текущие проблемы в
своей профессиональной деятельности. Система анализирует альтернативные варианты
решения проблемы и даёт оценку возможным альтернативам, а так же представляет
выводы и рекомендации. СППР позволяют преодолеть трудности, связанные с
многокритериальностью при решении задачи, ограниченностью ресурсов, неполнотой
информации.
На практике различают системы класса DSS (Decision Support System) и класса и DMSS
(Decision Making Support System). Между ними существуют следующие различия: в первом
случае под СППР понимается инструментарий выработки рекомендаций для лица,
принимающего решение, а во втором – инструментарий подготовки данных для лица,
принимающего решение. Первый инструментарий сосредоточен на сравнении альтернатив
с целью выбора лучшей, второй – на подготовке данных для последующего анализа. По
факту, второй инструментарий не располагает рекомендациями, он выдает только данные, а
процесс формирования альтернатив, их сравнение и выбор наилучшего варианта остается
лицу, который принимает решение.
Исходя из этого, второй инструментарий — это подготовительный этап к первому, для
него больше подошло бы название «система подготовки данных для принятия решения».
В сфере государственного и муниципального управления применение систем поддержки
принятия решений имеет особое значение, поскольку, во — первых, управляемая система
характеризуется очень большим массивом показателей, во — вторых, велика цена ошибки
при неверно принятом управленческом решении [5].
Качество управления социально — экономическим развитием территории оценивается по
нескольким обобщенным показателям.
Различают два типа ситуаций при расчете значений обобщенных показателей. В первом
случае требуется определить значения обобщенных показателей в текущий момент
времени, не связывая их с решениями, породившими значения аргументов обобщенных
показателей, зафиксированные на момент производства расчетов. Смысл расчетов — сжать
информацию, содержащую совокупности значений аргументов, и представить ее в
наглядной форме, доступной для быстрой обработки без нарушения закона порога
сложности.
Во второй ситуации требуется спрогнозировать возможные значения обобщенных
показателей на определенные моменты в будущем как результаты реализации
фиксированных решений по развитию региона, возможных воздействий внешней среды
(решений властей, состояния экономики страны, состояния финансовых отечественных и
зарубежных рынков и т. д.). При этом типе ситуации составной частью может быть задача
расчета значений обобщенных показателей по прогнозным значениям их аргументов [7].
Значения обобщенных показателей определяются с помощью математических и других
моделей, а также расчетов, требующих аналитической поддержки. В настоящее время
известны следующие классы методов и средств, обеспечивающих прогнозирование
ситуаций: нормативные модели, вероятностно — статистические модели, экспертные
системы, имитационные модели, нейросетевые технологии.
Системы поддержки принятия управленческих решений в сфере государственного
управления организуют процессы сбора, хранения и обработки территориальной
информации, анализ, моделирование и прогнозирование динамики макроэкономических и
территориальных индикаторов социально — экономического развития. В результате отбора
необходимых данных из разнообразных территориальных систем сбора и обработки
информации, в том числе и локальных автономных баз данных, происходит пополнение
информацией интегрированного хранилища данных.
Хранилища данных обладают следующими важными свойствами:
1. Предметная ориентированность, то есть информация в хранилище данных
организована согласно предметным областям: демография, производственная сфера,
социальная сфера, финансы и пр. Такая организация данных в хранилище способствует:
значительному упрощению анализа и повышению скорости выполнения аналитических
запросов.
2. Агрегированность, то есть исходные данные, извлеченные из других источников
данных (других баз данных), при необходимости рассматриваются детально в хранилище,
что позволяет в некоторых случаях проще анализировать данные.
3. Привязка ко времени, то есть данные, выбранные из иных территориальных баз
данных, накапливаются в хранилище в виде динамических рядов («исторических слоев»).
Такой способ позволяет анализировать тенденции развития экономики.
Основными особенностями технологии поддержки принятия решений на основе
хранилищ данных являются следующие:
1. Благодаря удобному поиску, существует возможность представления результатов
поиска по хранилищу данных в виде различных отчетов;
2. Удобный анализ информации и текущий просмотр, обеспечивает анализ данных,
проводимый сразу в нескольких областях;
3. Интеллектуальный анализ данных, обеспечивает выявление закономерностей в
накопленной информации.
Основными компонентами, входящими в систему, являются:
 территориальные источники данных;
 возможности для разработки приложений, а так же для их проектирования;
 возможность трансформации и переноса данных;
 система управления базами данных;
 средства доступа и анализа данных;
 средства администрирования.
Если использовать перечисленные средства, то можно решить такие задачи, как
мониторинг и анализ состояния территориального объекта, моделирование и
прогнозирование динамики социально — экономических процессов, проверка гипотез
управляющих решений, выявление «узких мест».
Использование систем информационно — аналитической поддержки принятия решений
позволяет:
 организовать единое информационное хранилище для органов власти
территориального объекта управления по данным статистической и прочей отчетности,
содержащего информацию о социально — экономическом и финансовом развитии региона,
отрасли, отраслевого комплекса в разрезе необходимых для анализа показателей;
 поддерживать единое информационное пространство для функциональных
специалистов и управленческого персонала государственных органов власти
(регионального, муниципального уровня);
 обеспечить простой и эффективный коллективный доступ к информации хранилища
с разграничением прав доступа;
 обеспечить возможность оперативной аналитической обработки хранимых данных,
статистического анализа, моделирования, многовариантного прогнозирования на основе
выполнения сценарных расчетов;
 упорядочить, стандартизировать и автоматизировать формирование форм
аналитических отчетов, предоставляемых ответственным лицам органов власти, с
отображением данных в заданном виде: в таблицах, на графиках, на электронной карте
территории.
Основными функциональными элементами систем информационно — аналитической
поддержки принятия решений являются:
 многомерное хранилище данных в разрезе динамических рядов социально —
экономических показателей управляемого объекта;
 комплекс имитационных и целевых моделей, отображающих основные социально —
экономические процессы управляемого объекта и являющихся основой прогнозирования
динамики социально — экономических показателей.
На основе имитационных моделей поддерживается расчет вариантов прогнозов
перспективного территориального развития по сценарному принципу (по принципу «что
будет, если»). На основе целевых моделей решаются обратные задачи (по принципу «что
нужно для достижения заданного уровня целевых параметров регионального развития»). В
комплексной имитационной модели региона все социально — экономические процессы
внутри региона отражаются во взаимосвязи и взаимозависимости цепочками показателей,
описанных с помощью разностных, балансовых и статистических уравнений. [8]
Функциональными блоками имитационных моделей являются следующие:
1. Демография, это прогноз общей численности населения территории с учетом
естественного и механического движения, половозрастной структуры населения.
2. Производство и сфера услуг, это прогнозирование основных показателей развития
промышленности, сельского хозяйства, транспорта и связи, строительства, торговли и
общественного питания региона, сферы платных услуг населению в зависимости от
сценарных условий функционирования экономики региона и страны в целом.
3. Финансы, это прогноз финансовых результатов деятельности отраслей
производственной сферы, доходов бюджета региона, доходов и расходов населения,
показателей перераспределения полученных в регионе средств по направлениям
использования, оценка регионального отклика на изменения макроэкономической
ситуации, государственной налоговой политики, политики регионального развития.
4. Рынок труда, это расчет численности занятых по отраслям экономики в зависимости
от возникающей потребности, фонда оплаты труда, а также уровня безработицы.
5. Развитие отраслей социальной сферы, это отображение динамики обеспеченности
населения услугами непроизводственных отраслей.
6. Внешнеэкономическая деятельность, это прогноз экспортно — импортных потоков с
учетом специализации региона.
Математическое описание имитационной модели разработано с определенной степенью
агрегирования социально — экономических процессов, протекающих внутри
рассматриваемого региона, а так же с учетом определенных предположений относительно
динамики изменения показателей, описывающих социально — экономические процессы.
Основным типом уравнений имитационной модели, описывающим динамику развития
социально — экономических процессов региона относительно дискретных моментов
времени с шагом моделирования, равным одному году, являются разностные уравнения
(уравнения, которые описывают взаимосвязь показателей текущего и предыдущего
моментов времени) с прямой рекурсией [4].
Вариантность прогнозных расчетов обеспечивается за счет механизма сценариев
макроэкономических показателей и управляющих показателей развития региона. Один
сценарий отличается от другого значениями сценарных показателей в перспективном
периоде. Расчет варианта прогноза по сценарию позволяет оценить последствия реализации
гипотетических решений по перспективному развитию региона. Существует несколько
сценарных показателей: индексы — дефляторы цен производителей продукции в отраслевом
разрезе, индекс инфляции, нормативы отчислений в бюджет и внебюджетные фонды,
инвестиции в основной капитал отраслей хозяйственного комплекса региона,
коэффициенты выбытия основных производственных фондов отраслей, демографические
коэффициенты рождаемости и смертности, показатели строительства новых объектов
непроизводственной сферы, отдельные показатели расхода бюджета региона и др.
Если говорить об основной задаче мониторинга социально — экономического развития, то
он осуществляется на основе построения статистических трендов показателей или их
темпов роста. Поддержка задачи ежемесячного мониторинга позволяет оперативно оценить
динамику изменения анализируемых показателей в течение года и, в случае резких
отклонений от планируемого курса, своевременно принять соответствующие решения.
Таким образом, системы информационно — аналитической поддержки принятия
решений, это колоссальные возможности по извлечению всевозможной аналитической
информации, на основе которой можно осуществлять мониторинг и прогнозирование
социально — экономического развития региона, формировать комплекс аналитических
отчетов и задач.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Для экономики знаний России придется переучиваться. [Электронный ресурс]
Режим доступа: https: // www.kommersant.ru / doc / 3450155
2. Абросимова М.А. О формировании когнитивной компоненты компетенций
выпускника образовательной программы. Сборник научных трудов по материалам
Международной научно — практической конференции «Актуальные проблемы развития
науки и образования»: В 7 частях. ООО «Ар — Консалт». 2014. С. 131 — 133.
3. Компьютерные информационные технологии: экспертные системы и системы
поддержки принятия решений: мет. указания к лаб. работам / Б. А. Железко [и др.]; под
общ. ред. Б. А. Железко. Минск: БГЭУ, 2004.
4. Ситуационный анализ бизнеса и практика принятие решений: учеб. пособие для
ВУЗов / В. М. Попов [и др.]; под общ. ред. В. М. Попова. М.: КноРус, 2001.
5. Львов, Д. С. Региональная политика как фактор экономического роста / Д. С. Львов //
Проблемы теории и практики управления. 2000. № 1. С. 21–24.
6. Бережная, Е. В. Математические методы моделирования экономических систем /
Е.В. Бережная. М. Финансы и статистика, 2001.
7. Андрианов, Д. Л. Разработка систем информационно — аналитической поддержки
принятия решений региональных органов власти / Д. Л. Андрианов, Н. В. Ярушкина.
8. Режим доступа: http: // www.up.mos.ru / tsg / 10 / 10 _ 34 _ 3.htm. Дата доступа: 25.11.
2017.
© Н.И. Мак, 2017

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *