SIAD- Note de Curs

22
1 SISTEME INFORMATICE PENTRU ASISTAREA DECIZIILOR BANCARE - Note de curs Cuprins Capitolul l Decizia şi sistemul informaţional Procesul decizional structură, etape, factori; Sistemul informatic; Sistemul informaţional Capitolul 2 Sisteme de asistare a deciziilor: SIAD: definiţii, caracteristici, avantaje, structură, clasificare, tehnologii Capitolul 3 SIADG (Sisteme informatice de asistare a deciziilor de grup) Concepte de bază, tehnologii utilizate, avantaje şi dezavantaje. Utilizarea CDP în diverse aplicaţii referitoare la SIAD Capitolul 4. SAE (Sisteme de asistare a Executivului) Rolul şi locul executivului, probleme specifice executivului, asemănări şi deosebiri referitoare la SAE şi Sistemul Informaţional al Executivului Capitolul 5. Elemente referitoare SIAD inteligente Sisteme expert (SE) şi relaţia cu SIAD Rolul inteligenţei artificiale în luarea deciziilor, sisteme expert: tipologie, componente Capitolul 6. Depozitele de date (Data Warehouse) Concept şi rol Arhitectura depozitului de date Sisteme suport hibrid bazate pe depozitul de date Capitolul 7. OLAP (Online Analytical Proccesing) Definire şi caracteristici Instrumente OLAP Sisteme suport hibrid bazate pe OLAP Capitolul 8. Data mining Concept şi caracteristici Operaţii şi tehnici asociate Sisteme suport hibrid bazate pe Data mining Bibliografie

description

SIAD- Note de Curs

Transcript of SIAD- Note de Curs

  • 1

    SISTEME INFORMATICE PENTRU ASISTAREA DECIZIILOR BANCARE

    - Note de curs

    Cuprins

    Capitolul l

    Decizia i sistemul informaional Procesul decizional structur, etape, factori; Sistemul informatic; Sistemul informaional

    Capitolul 2

    Sisteme de asistare a deciziilor: SIAD: definiii, caracteristici, avantaje, structur, clasificare, tehnologii

    Capitolul 3

    SIADG (Sisteme informatice de asistare a deciziilor de grup)

    Concepte de baz, tehnologii utilizate, avantaje i dezavantaje. Utilizarea CDP n diverse aplicaii referitoare la SIAD

    Capitolul 4.

    SAE (Sisteme de asistare a Executivului)

    Rolul i locul executivului, probleme specifice executivului, asemnri i deosebiri referitoare la SAE i Sistemul Informaional al Executivului

    Capitolul 5.

    Elemente referitoare SIAD inteligente

    Sisteme expert (SE) i relaia cu SIAD Rolul inteligenei artificiale n luarea deciziilor, sisteme expert: tipologie, componente

    Capitolul 6.

    Depozitele de date (Data Warehouse)

    Concept i rol Arhitectura depozitului de date

    Sisteme suport hibrid bazate pe depozitul de date

    Capitolul 7.

    OLAP (Online Analytical Proccesing)

    Definire i caracteristici Instrumente OLAP

    Sisteme suport hibrid bazate pe OLAP

    Capitolul 8.

    Data mining

    Concept i caracteristici Operaii i tehnici asociate Sisteme suport hibrid bazate pe Data mining

    Bibliografie

  • 2

    Capitolul l

    Decizia i sistemul informaional Procesul decizional structur, etape, factori; Sistemul informatic; Sistemul informaional

    n esen, principalele elemente structurale implicate ntr-un proces decizional sunt :

    obiectivul urmrit (starea dorit) ;

    starea real (curent);

    diferena dintre obiectiv i starea curent;

    mulimea politicilor admisibile;

    aciunea declanat (implementarea politicii alese).

    Obiectivul urmrit reprezint starea dorit, stare la care se intenioneaz s se ajung i rspunde la ntrebarea :

    Ce se dorete? Prin natura sa, n cazul unui decident raional, starea dorit este reprezentat printr-un

    element msurabil i determinist.

    Starea real trebuie s constituie, la rndul su un element msurabil reprezentat prin

    unul sau mai muli indicatori de stare ( de regul indicatori de performan) i rspunde la

    ntrebarea :

    Care este performana privind?

    Diferena reprezint o variabil care prin mrime i semn ofer factorului decident

    informaii privind sensul i valoarea diferenei dintre obiectivul urmrit i starea real a

    sistemului. Diferena constituie un rspuns la ntrebarea:

    Unde ne aflm n raport cu obiectivul?

    Mulimea politicilor admisibile este constituit din totalitatea aciunilor, procedurilor,

    algoritmilor i strategiilor considerate aplicabile n raport cu sistemele de valori ale sistemului i

    ale factorului decident. Trebuie subliniat faptul c proceduri sau aciuni considerate admisibile n

    unele sisteme pot fi inacceptabile, ilegale sau imorale n altele.

    Aciunea declanat constituie partea de aciune propriu-zis n desfurarea procesului

    decizional i este consecina alegerii, din mulimea politicilor admisibile pe aceea care permite

    apropierea sistemului (deplasarea spre) starea dorit n condiiile optimizrii unor indicatori

    considerai eseniali de ctre decident (de exemplu minimizarea timpului de ajungere la obiectiv,

    minimizarea costurilor, maximizarea profitului, minimizarea riscului, maximizarea ctigului,

    etc.).

    Dintre elementele procesului decizional prezentate mai sus, dou pun probleme deosebite

    determinnd, n ultim instan, tipul i caracteristicile acestuia.

    Prima dificultate pe care o ntmpin factorul decizional n exercitarea actului su este

    identificarea strii reale. Aceasta este, de regul, rezultatul prelucrrii statistice a unui volum

    important de informaii, i motenete caracteristicile evenimentelor la care se refer irurile de

    date analizate.

    A doua dificultate este cea a alegerii, din multitudinea deciziilor admisibile, pe aceea

    (acelea) care asigur optimizarea performanelor luate n considerare de decident.

  • 3

    Etapele i factorii procesului decizional

    Fr a diferi semnificativ, exist diverse puncte de vdere privind etapele procesului decizional. n general, principalele etape ale unui proces decizional sunt1:

    Definirea problemei : este una din cele mai importante etape ale procesului de luare a deciziilor, urmtoarele faze depind de ea, deci, este foarte important ca problema ce urmeaz a fi rezolvat, s fie corect definit.

    Identificarea factorilor critici : este o etap strns legat de prima, factorii critici rezultnd din ntrebrile formulate pentru definirea problemei.

    Elaborarea alternativelor posibile : se caut toate soluiile posibile care pot constitui rezolvri ale problemei.

    Analiza alternativelor: se prezint pentru fiecare analiz avantajele i dezavantajele.

    Selectarea celei mai bune alternative: n alegerea alternativei optime intervine experiena managerului, testarea soluiei propuse, tehnica costisitoare, sau realizarea modelelor matemetice i simularea problemei.

    Implementarea soluiei: presupune formularea precis i concret a alternativei selectate i transmiterea acesteia ctre subordonat; se trece la punerea deciziei n practic.

    Stabilirea sistemelor de control i evaluare: aceast etap ofer informaii despre reacia sistemului.

    Procesul decizional este influenat de o serie de factori obiectivi i subiectivi printre care

    2:

    Timpul. O decizie poate avea succes, de regul, numai dac a fost luat i pus n aplicare ntr-un anumit interval de timp. Deciziile trebuie luate i puse n practic n chiar momentul n care posibilitatea obinerii succesului este maxim.

    Politicile. Toate organizaiile, i nu numai, sunt actori care folosesc politici manageriale proprii, ntr-un mediu concurenial ce are propriile lui politici economice i propriile aliane, grupri de puteri i servicii, astfel nct, un factor important n procesul

    decizional l constituie ce poate fi obinut de ctre o anume organizaie n cadrul

    sistemului de politici economice existent. Raionamentele. Procesul decizional, pentru o corect fundamentare i desfurare,

    presupune din partea decienilor un nalt grad de abstractizare, obiectivitate, dar mai ales, luciditatea raionamentelor, care s exclud pe ct posibil subiectivismul n luarea deciziilor

    Natura situaiei. Situaii diferite impnn, de regul, decizii diferite astfel, de exemplu, ntr-un anumit mod se pune problema lurii deciziilor n situaia de criz i altfel n situaii normale. n primul caz, accentul cade pe fermitatea hotrrilor, pe cnd n al doilea, accentul cade pe judecat (analiz).

    Riscul. Dificultatea realizrii actului decizional crete considerabil n condiiile desfurrii sale n condiii de risc i incertitudine. De regul, managerii de top, sunt cei ce se confrunt cel mai adesea cu acest gen de decizii.

    Stilul de conducere. Att etapa lurii deciziei, ct i cea a punerii ei n practic, sunt puternic influenate de stilul de conducere al decidentului.

    1 Zaharia M., Palko Gh., Competiia i managementul companiei, Editura Curtea Veche Publishing, 2000, pg.129

    2 Ibidem, pg. 123.

  • 4

    Sistemul informatic - Sistemul informaional

    Sistemul informaional este ansamblul informaiilor, fluxurilor i circuitelor informaionale, precum i totalitatea mijloacelor, metodelor i tehnicilor prin care se asigur prelucrarea informaiilor necesare sistemului de conducere i decizie.

    Prin sistemul informaional se asigur legtura permanent i necesar ntre sistemul de conducere i sistemul condus n dublu sens: prin prelucrarea i transmiterea deciziilor de la sistemul de conducere ctre sistemul condus i prin nregistrarea, prelucrarea i transmiterea informaiilor privind starea i dinamica sistemului condus, de la acesta ctre sistemul de conducere. Structura unui sistem economic este redat n figurile urmtoare:

    Un sistem economic este un sistem viabil. Aceasta presupune c toate fluxurile de

    resurse, s-au tehnologice, dintr-un sistem economic, au la baz desfurarea unor activiti umane, implicnd, pe de o parte, o succesiune de procese i fluxuri informaionale, iar pe de alt parte, conducnd la generarea permanent de noi informaii i fluxuri informaionale. Ansamblul informaiilor i deciziilor necesare desfurrii unei anumite activiti sau operaii care se transmit ntre dou posturi de lucru, formeaz un flux informaional. ntre circuitul informaional i fluxul informaional exist o strns interdependen n sensul c circuitul informaional reflect traseul i mijlocul care asigur circulaia unei informaii de la generarea ei i pn la arhivare, iar fluxul informaional reflect ansamblul informaiilor vehiculate, necesare unei anumite activiti. Vehicularea acestora se realizeaz pe traseele definite de circuitele informaionale.

    Sistemul informaional, cuprinde ntr-o concepie unitar, circuitele informaionale i fluxurile informaionale, la care se adaug metodele i tehnicile de prelucrare a acestora. Sistemul informatic este o component a sistemului informaional i anume, acea parte a acestuia care preia i rezolv sarcinile de culegere, prelucrare, transmitere i stocare a datelor, cu ajutorul sistemelor de calcul.

    Pentru a-i ndeplini rolul n cadrul unui sistem informaional sistemul informatic cuprinde ansamblul tuturor resurselor, metodelor i tehnicilor, prin care se asigur prelucrarea automat a datelor. Aceste resurse sunt: Ansamblul de echipamente (HARDWARE); Sistemul de programe (SOFTWARE), care cuprinde programele sistemului de operare i programele de aplicaii; Baza de date; Ansamblul de personal i cadrul organizatoric.

    Procesul de prelucrare automat a datelor, n cadrul unui sistem informaional, reprezint procesul prin care datele sunt supuse operaiilor de culegere, prelucrare, transmitere i stocare.

    Culegerea datelor const n sesizarea acestora la locurile unde sunt generate, i transpunerea lor pe suporturi adecvate prelucrrii automate. La acest moment datele se numesc date primare. Prelucrarea datelor const n transformarea acestora din date primare n date finale, n urma parcurgerii unei succesiuni de operaii impuse de cerinele utilizatorilor i specificul echipamentelor de calcul i a tehnologiei de prelucrare. Transmiterea datelor asigur vehicularea att a datelor primare de la sursele generatoare, ctre sistemele de prelucrare automat ct i a rezultatelor prelucrrilor ctre beneficiari. Stocarea datelor const n memorarea i pstrarea (arhivarea) acestora, pe suporturi de memorie specifice, n scopul unor consultri i prelucrri ulterioare.

  • 5

    Capitolul 2

    Sisteme de asistare a deciziilor: SIAD: definiii, caracteristici, avantaje, structur, clasificare, tehnologii

    Termenul de sistem informatic de asistare a deciziei poate fi definit ca fiind o aplicaie a oricrei tehnologii, fie ca un instrument independent, fie n combinaie cu alte tehnologii informaionale, al crui obiectiv l constituie asistarea procesului managerial i, n particular, asistarea procesului de adoptare a deciziilor.

    Figura urmtoare prezint un cadru general privind tehnologiile utilizate pentru asistarea diverselor tipuri de decizii:

    Acest cadru general privind tehnologiile suport pentru diverse tipuri de decizii poate fi

    utilizat n clasificarea problemelor i selectarea celor mai potrivite tehnologii, fiind posibile att modificri, ct si adoptarea unor tehnologii integrate, n funcie de caracteristicile problemelor ce fac obiectul deciziilor respective.

    n cazul deciziilor structurate, i, parial, n cel al deciziilor semistructurate procedurile pentru obinerea celei mai bune (sau cel puin satisfctoare) soluii sunt cunoscute; obiectivele sunt definite n mod clar, de regul, acestea fiind funcii de minimizare pentru cheltuieli i de maximizare pentru venituri. Suportul informatic pentru astfel de decizii este utilizat nc din anii 1960, pentru fiecare tip de problem fiind definit o procedur de obinere a soluiei bazat pe un model cantitativ. Aceast abordare bazat pe metodele i modelele cercetrii operaionale presupune automatizarea parial sau total a procesului de adoptare a deciziilor, care const n parcurgerea sistematic a mai multor etape distincte:

    Definirea problemei. ncadrarea problemei ntr-o anumit categorie. Construirea unui model matematic care descrie problema respectiv, Obinerea unor soluii poteniale pentru modelul respectiv i evaluarea acestora. Alegerea unei soluii.

  • 6

    ntregul proces este centrat pe modelare. Modelarea presupune transpunerea unei situaii reale ntr-o structur artificial, ntr-un model. Exist metodologii automate care permit obinerea rapid i eficient a soluiilor pentru un model definit. Astfel, pentru deciziile structurate, calculatorul primete modelul si tot el devine decidentul. De exemplu calculatorul decide cnd s se fac reaprovizionarea stocului i n ce cantitate. Decizia este automatizat i const n aplicarea unei reguli; astfel, libertatea de a alege n afara situaiei optime dispare; decizia sufer chiar o mutaie, nemaifiind o decizie corespunztoare fiecrei aprovizionri, ci doar decizia de a aplica modelul respectiv de reaprovizionare.

    Pentru decizii mai puin structurate este necesar utilizarea unui sistem care s ofere posibilitatea de modelare personalizat, proces complex care implic experimentarea mai multor modele, adaptarea unor modele existente sau construirea unor modele proprii. n general, modelarea personalizat este un proces interactiv care a i dat numele primelor sisteme de acest fel: sisteme interactive de asistare a deciziei. Sub aceast titulatur s-au dezvoltat sisteme suport care au nglobat instrumente software, de la funcii statistice i financiare la programe parametrizate i aplicaii ce implementeaz modele i metode ale cercetrii operaionale. Cu ajutorul acestor sisteme suport s-au construit aplicaii pentru rezolvarea problemelor nestructurate, care sunt probleme "unice" sau cel puin cu mare caracter de noutate pentru decident. Soluionarea acestui tip de probleme presupune un proces iterativ i interactiv, n cadrul cruia se elaboreaz mai multe schie de soluii i se utilizeaz diverse instrumente. Pe msur ce sistemul se coaguleaz ntr-o form acceptabil ca performane, va fi dotat cu o interfa care s ascund sistemul suport i va putea fi utilizat i de alte persoane dect creatorul su. Caracterul de nestructurabilitate al problemelor se estompeaz odat cu acumularea de experien n rezolvarea lor.

    n perioada de dezvoltare a acestor sisteme, grania dintre sistemul suport i aplicaia informatic este foarte imprecis, o mare parte din aplicaii fiind create pentru rezolvarea unor probleme punctuale i utilizate o singur dat. Din acest motiv, n anii 1980 att suportul ct i aplicaiile au fost denumite generic sisteme interactive de asistare a deciziei, aspectul interactiv fund conferit n special de existena limbajelor grafice de modelare. Acest tip de sisteme sunt ncadrate n prezent n clasa sistemelor informatice de asistare a deciziilor orientate spre modele.

    O mare parte din problemele decizionale se ncadreaz ns n clasa problemelor structurate care se rezolv simplu, dac se cunosc toate datele problemei. De exemplu, decizia n activitatea bursier este o problem de sesizare a momentului oportun pentru declanarea unei aciuni n funcie de context (cum ar fi vnzarea sau cumprarea de aciuni n funcie de fluctuaia preului acestora). Adevrata problem const n a dispune de un set de date relevante pentru fundamentarea deciziei.

    Se remarc apariia n ultimii ani a unei noi generaii de sisteme informatice de asistare a deciziei, cele orientate pe date, care au baza (depozitul sau zcmntul) de date a corporaiei drept component tehnologic principal, funcionarea lor fiind bazat pe analiza i agregarea datelor, ca rspuns la necesitatea utilizrii unor metode eficace de analiz. Funciile principale a acestor sisteme sunt: accesul imediat la date, realizarea unui mecanism pentru analize ad-hoc

    ale datelor actuale sau cu caracter istoric i analiza informaiilor. Sistemele informatice de asistare a deciziei orientate pe date sunt rezultatul unor

    tehnologii create special pentru atingerea urmtoarelor obiective:

    depozitarea unor volume mari de date istorice acumulate n cadrul organizaiilor (Dataware) exploatarea depozitelor de date lor prin procesare analitic desfurat on-line (OLAP).

    Pe lng suportul tehnologic, procesul de adoptare a deciziilor presupune i un suport cognitiv, asigurat de componenta uman, considerat parte integrant a sistemului de asistare a deciziei. Suportul cognitiv nglobeaz cunotinele i experienele anterioare ale decidentului, capacitatea sa de raionament. Odat cu evoluia tehnologiilor inteligenei artificiale, s-au dezvoltat sistemele de gestiune a cunotinelor, care rezolv probleme legate de stocarea,

  • 7

    clasificarea, meninerea, asigurarea calitii i utilizarea cunotinelor. Odat stocate ntr-o baz de cunotine, n momentul n care trebuie adoptat o anumit decizie, cunotinele relevante pot fi extrase prin utilizarea unor tehnologii specifice. Integrarea componentei "cunoatere" n sistemele informatice de asistare a deciziei a condus la apariia unei noi clase: sistemele informatice de asistare a deciziei bazate pe cunotine sau sisteme informatice de asistare inteligent a deciziei.

    Pentru atingerea obiectivului su principal - asistarea decidenilor n rezolvarea problemelor manageriale sau organizaionale - un sistem informatic poate face apel la una sau mai multe tehnologii informaionale. n acest context, mai multe abordri sunt posibile:

    utilizarea anumitor tehnologii n mod independent, pentru rezolvarea diferitelor aspecte ale unei probleme complexe;

    utilizarea unor tehnologii care comunic ntre ele n sensul transferului de date i informaii n scopul soluionrii unei probleme;

    utilizarea mai multor tehnologii integrate ntr-un singur sistem (un sistem hibrid). Astfel, sistemele de asistare a deciziei orientate pe date pot ngloba tehnologii de

    modelare pentru efectuarea de estimri, previziuni, simulri asupra datelor analizate i tehnologii inteligente pentru rezolvarea problemelor puse n termeni calitativi.

    Principalul obiectiv al acestor sisteme de asistare a deciziei manageriale l constituie obinerea unor soluii pertinente pentru problemele pe care le abordeaz, i nu utilizarea unei anumite tehnologii informaionale. Acestea pot conlucra ntre ele n diferite moduri n scopul atingerii unei performane ct mai ridicate.

    Caracteristicile SIAD

    Sistemul suport de decizie este o subclas a sistemului informatic, cu caracteristici antropocentrice, adaptive i evolutive, care integreaz o serie de tehnologii informatice i de comunicaii de uz general i specifice. El interacioneaz cu celelalte pri ale sistemului informatic al organizaiei. Scopul principal al unui SSD este de a diminua efectele limitelor i restriciilor decidentului intelectual pentru o gam ct mai larg de activiti/probleme decizionale nebanale prin implementarea computerizat a funciilor de suport ale deciziilor care altfel fi fost realizate de ctre o echip decizional ierarhic.

    Din definiia de mai sus se pot deduce cele mai importante caracteristici ale unui SSD. 1. n cadrul unei organizaii SSD poate funciona eficient doar dac interacioneaz cu

    celelalte pri ale sistemului informatic i/sau informaional, de la care este alimentat cu date sau ctre care transmite informaii.

    2. Antropocentrismul SSD a devenit o necesitate datorit ameninrii majore pe care automatizarea o arunc asupra creativitii i dezvoltrii contiente a umanitii. Aceast caracteristic se cere a fi mai pregnant din punctual de vedere al modului de utilizare, al interpretrii rezultatelor, al funcionalitii, dar i al tehnologiei folosite pentru construirea SSD.

    3. Adaptivitatea este o caracteristic absolute necesar vremurilor noastre SSD trebuie s in pasul cu evoluia cerinelor utilizatorilor, dezvoltarea mediului organizaional dar i cu schimbrile tehnologice. ndeplinirea acestei caracteristici face ca sistemul s fie obligatoriu evolutiv.

    4. Sistemul nu se substituie decidentului final, rolul SSD este limitat numai la sprijinirea activitilor de elaborare a deciziei, controlul SSD rmne n ntregime n mna utilizatorului.

    5. Problemele decizionale a cror rezolvare este sprijinit de SSD nu sunt unele banale, care ar putea fi rezolvate numai pe baza unor raionamente i judeci simple i nici nu pot fi structurate astfel nct s poat fi rezolvate cu ajutorul altor clase de sisteme informatice.

    6. Este dezirabil ca SSD s sprijine toate, sau ct mai multe dintre fazele procesului

  • 8

    decizional i, n acelai timp, s fie aplicabil unor tipuri diferite de decizii (alegeri simple dintre un numr de alternative, decizii compuse, decizii de tip proces, decizii multiple interdependente luate pe acelai nivel sau pe niveluri diferite ale organizaiei) Clasa utilizatorilor SSD nu se limiteaz numai la managerii de vrf, ea poate cuprinde chiar i nivelurile cele mai de jos ale organizaiei. Utilizatorii pot fi individuali sau colectivi

    7. Folosirea SSD nu trebuie s se limiteze la computerizarea unor modaliti de lucru existente nainte de introducerea sistemului ci s faciliteze i s stimuleze adoptarea unor abordri noi.

    8. Datele i informaiile coninute n sistem pot proveni din diferite surse (interne sau externe organizaiei).

    9. Dimensiunea bazelor de date pe baza crora SSD transmite mesajele ctre utilizator poate varia, dar aproape n toate cazurile volumul mesajelor transmise trebuie s fie redus, adaptat ca format la necesitile informaionale ale diverselor roluri decizionale (sau chiar la stiluri de lucru individuale) i trebuie s se realizeaz on-line prin intermediul unor interfee prietenoase.

    10. Finalitatea utilizrii SSD trebuie s pun accentul mai mult pe creterea productivitii muncii decidentului i mbuntirea deciziilor (calitate, oportunitate, aplicabilitate), mai mult dect pe scderea costurilor legate de elaborarea acestora (incluznd costul personalului de suport decizional sau cel al prelucrrii electronice a datelor).

    .

  • 9

    Capitolul 3

    SIADG (Sisteme informatice de asistare a deciziilor de grup)

    Concepte de baz, tehnologii utilizate, avantaje i dezavantaje. Utilizarea CDP n diverse aplicaii referitoare la SIAD

    Luarea deciziilor n grup are la baz mai multe aspecte, dup cum urmeaz: - Apariia echipelor de lucru virtuale. Echipa este un grup format dintr-un numr relativ

    mic de persoane, cu deprinderi i cunotine complementare angajate activ n realizarea unor sarcini comune (Banker, Field, Schroeder i Sinha, 1996). Spre deosebire de grup, performana echipei este analizat prin prisma capacitii sale de a se autoperfeciona (Ancona i Chong, 1996).

    - Agregarea rezultatelor individuale. SSDG sprijin decidenii individuali care nu necesit coordonare n cadrul grupurilor de lucru. Dei nevoia de comunicare ntre decideni este aproape inexistent, productivitatea SSDG este dat de rezultatele obinute de toi decidenii.

    - mbuntirea comunicrii i coordonrii. Componentele SSDG sunt proiectate pentru a mbunti comunicarea i coordonarea prin serviciile clasice care includ: pota i agenda electronic, automatizarea fluxului de lucru, analiza interdependenei activitilor i mecanisme de anunare.

    - Colaborarea decidenilor. Eficacitatea i eficiena SSDG este influenat n acest caz, deoarece toi decidenii trebuie s contribuie n mod colaborativ la luarea deciziei, iar slaba performana a unuia dintre ei influeneaz n mod negativ activitatea.

    Situaii pentru luarea deciziilor de grup

    Situaiile de care pot beneficia Sistemele Suport pentru Decizii Bazate pe Comunicaii se vor analiza n funcie de locul i timpul desfurrii aciunii. n mod tradiional, se folosete o matrice 2x2 pentru a reprezenta cele patru situaii (vz. tabel)

    Combinaii pentru asistarea deciziilor de grup

    Potenialele avantaje ale lucrului n grup:

    1. Grupurile neleg problemele mai bine dect indivizii; 2. Oamenii sunt luai n considerare pentru deciziile la care particip; 3. Grupurile sunt mai eficace fa de indivizi n gsirea erorilor; 4. Un grup deine mai multe informaii (cunotine) dect orice membru al grupului i poate

    combina aceste cunotine pentru a crea unele noi. Astfel, rezult mai multe alternative, care conduc la o soluie mai bun.

  • 10

    5. S-ar putea produce efecte de sinergie n timpul rezolvrii problemei; 6. Lucrul n grup ar putea stimula participanii n cadrul grupului i al procesului decizional; 7. Membrii grupului i vor ncapsula ego-ul n decizie, devenind astfel devotai soluiei; 8. Riscul este echilibrat n condiiile n care grupul are tendina de a modera pe cei care i

    asum riscuri mari i de a-i ncuraja pe cei conservativi.

    Potenialele dezavantaje ale lucrului n grup: 1. Gndirea de grup n care indivizi din acelai grup au tendina s gndeasc la fel i s

    suprime noile idei;

    2. Luarea deciziei n grup este un proces, n general lent, care consum timp i n care numai un decident individual la un moment dat poate vorbi;

    3. Este mult mai dificil s coordonm munca desfurat de un grup dect munca desfurat de un individ;

    4. Influene nepotrivite cu privire, de exemplu, la dominaia timpului, opinia sau subiectul unuia sau a mai multor decideni din cadrul grupului;

    5. Tendina membrilor grupului de a avea ncredere n alii cu privire la distribuia muncii n legtur cu decizia;

    6. Tendina ndreptat ctre o soluie de compromis rezult o calitate slab; 7. Existena riscului pentru incompleta analiz a sarcinilor, timp neproductiv, care poate

    consta n ateptarea participanilor s soseasc, socializare; 8. Costuri mari n luarea deciziei. 9. Tendina grupului de a lua decizii mai riscante dect ar trebui.

  • 11

    Capitolul 4.

    SAE (Sisteme de asistare a Executivului)

    Rolul i locul executivului, probleme specifice executivului, asemnri i deosebiri referitoare la SAE i Sistemul Informaional al Executivului

    Sistemele suport ale executivului (ESS-Executive Support Systems) ofer suport nevoilor informationale existente la nivel decizional executiv, analizeaza tendintele curente si raporteaza

    exceptiile si permit accesul la o varietate de date interne si externe. Sistemele suport ale

    executivului (ESS-Executive Support Systems) sunt destinate elaborrii unor decizii nestructurate adresate managementului strategic.

    Sistemele suport ale executivului utilizeaz cele mai avansate produse software grafice i pot oferi imediat managerului general sau consiliului de administraie diagrame i informaiile solicitate. Pot concluziona c interdependena evident a tipurilor de sisteme informatice apare concretizat prin faptul c informaiile (ieirile) oferite de unele dintre acestea sunt utilizate drept date de intrare de ctre celelalte tipuri de sisteme.

    Termenul de sisteme informatice executive (EIS Executive Information System) a fost folosit prima dat n lucrarea [ROTR82] pentru a descrie tipul de sisteme folosite de o organizaie pentru luarea deciziilor de ctre managerii executivi. n literatur termenul sistem suport executiv (ESS Executive Support System) este folosit simultan cu termenul sistem informatic executiv.

    ESS este un sistem cu un numr mai mare de faciliti dect EIS-urile. Un EIS este un sistem informatic dedicat managerilor de vrf ce permite acces rapid la informaiile necesare. El ofer acces direct la rapoartele de management, are o interfa prietenoas cu utilizatorul prin intermediul unei grafici adecvate i permite investigarea i rapoartarea excepiilor.

    Pe de alt parte, un ESS este definit ca fiind un sistem informatic suport pentru managerii de vrf care are n plus fa de EIS-uri faciliti sporite n ceea ce privete comunicarea, automatizarea, suportul de analiz i inteligena afacerilor. ESS-ul ofer suport pentru comunicaii prin pot electronic i teleconferin, iar pentru analiza datelor, foile de calcul, limbajele de cereri, DSS-uri, precum i alte instrumente organizaionale. n legtur cu aceast difereniere, n lucrarea se afirm c facilitile sporite ale ESS-urilor mresc cerinele tehnice ale sistemului n aceeai msur n care furnizeaz un plus de funcionaliti. Aceast difereniere prezentat anterior consider c este pur teoretic deoarece ambele sisteme se refer la aceleai faciliti pentru managerii executivi, diferenele prezentate nejustificnd dou denumiri pentru acelai tip de sisteme.

    n literatura de specialitate, termenul de sistem suport executiv este folosit n acelai sens cu cel de sistem informatic executiv pentru a descrie sistemele informatice pentru managerii

    executivi.

    Ian McNaught Davis, director al companiei Comshare, implicat n dezvoltarea i furnizarea de soluii informatice pentru managementul i performana n afaceri, a sugerat c obiectivele unui sistem informatic executiv ar trebui s fie:

    reducerea cantitii de informaii cu care se confrunt managerii; creterea relevanei informaiilor care ajung la executivi; sporirea nelegerii informaiilor prezentate; facilitarea comunicrii cu alte persoane. Aceste obiective se regsesc i n alte lucrri de specialitate, dar prezentate i grupate sub

    o alt form. Consider c principalul obiectiv al EIS este de a permite asistarea procesului decizional pe nivelele superioare de decizie prin furnizarea i prezentarea on-line a unor informaii utile, a unor variante de decizii ntr-un timp scurt, ntr-o manier prietenoas adaptat cunotinelor informatice ale managerilor.

    Caracteristicile funcionale relativ comune tuturor EIS-urilor sunt:

  • 12

    au o baz de date separat pentru personalul executiv, care ncorporeaz informaii cheie de la sistemul operaional al organizaiei, de la sisteme externe precum i de la alte sisteme de gestiune a informaiei;

    au o interfa prietenoas cu utilizatorul, oferind, alturi de tastatur i alte alternative de interaciune cu sistemul informatic executiv, cum ar fi cele de tipul point-and-click (touch-screen, lightpen);

    au un meniu flexibil privind analiza datelor, care permite deplasarea rapid dintr-o parte a sistemului n alta fr a selecta multiple opiuni din meniu, uneori chiar utiliznd icon-uri (scopul unui astfel de meniu este de a oferi o metod de acces consistent de la cele mai generale nivele informaionale pn la cele mai detaliate precum i un acces simplu i structurat la volumul mare de date interne ale organizaiei i la serviciile datelor externe);

    ofer o calitate ridicat a graficelor oferind posibilitatea de a afia i compara performanele indicatorilor n timp, precum i posibilitatea translatrii oricrei date tabulare n formate grafice sau numerice;

    au faciliti de agregare a datelor; au multe faciliti de analiz a tendinelor dnd posibilitatea planificrilor i

    prognozelor;

    permit accesul la o gam larg de date interne i externe.

    Arhitectura EIS

    Arhitectura unui EIS este asemntoare cu cea a unui DSS i se poate structura pe trei niveluri distincte: gestiunea datelor, gestiunea modelelor i un subsistem de comunicare (interfaa). Gestiunea datelor este nivelul reprezentat de depozitele de date i sursele de provenien a datelor semnificative. Gestiunea modelelor este nivelul unde se prelucreaz datele i include modele de analiz i previziune a datelor destinate satisfacerii cerinelor manageriale de nivel nalt. Interfaa, prin care utilizatorul poate comunica cu EIS-ul i l poate comanda, trebuie proiectat astfel nct utilizatorii finali (managerii executivi) s nu aib nevoie de asisten suplimentar i s poat interaciona uor cu sistemul.

    Aceast arhitectur pe trei niveluri poate fi reprezentat ca n figura 1. Nivelul de jos (nivelul 1) este format din serverul depozitului de date sau, n cele mai multe cazuri un server de baze de date relaionale. Datele din bazele de date operaionale i din sursele externe sunt extrase utiliznd programe de aplicaii tip interfa cunoscute sub numele de gateways. Nivelul mediu (nivelul 2) este bazat pe un server OLAP care este implementat n mod obinuit utiliznd fie un model relaional OLAP (ROLAP), fie unul multidimesional OLAP (MOLAP). Nivelul superior (nivelul 3) este nivelul client care conine instrumente pentru generarea interogrilor i a rapoartelor, instrumente de analiz i/sau instrumente data mining (analiza trendului, predicii).

  • 13

    Capitolul 5.

    Elemente referitoare SIAD inteligente

    Sisteme expert (SE) i relaia cu SIAD Rolul inteligenei artificiale n luarea deciziilor, sisteme expert: tipologie, componente

  • 14

  • 15

    Capitolul 6.

    Depozitele de date (Data Warehouse)

    Concept i rol Arhitectura depozitului de date

    Sisteme suport hibrid bazate pe depozitul de date

    Depozitele de date au aprut ca o necesitate n momentul n care companiile au realizat imensul potenial informaional al datelor acumulate de-a lungul timpului n sistemele lor informatice. Exploatarea inteligent a acestora urma s le asigure un important avantaj n faa concurenei prin mrirea capacitii de acomodare la tendinele pieei, o mai bun satisfacere a clienilor, diminuarea costurilor i creterea profitului. Integrarea datelelor istorice ntr-o structur unic care s se constituie n fundament pentru procesul de luare a deciziilor a devenit o prioritate a noilor tehnologii informaionale.

    Sistemele de asistare a deciziei bazate pe sinteza i analiza datelor realizeaz acest deziderat prin comasarea, consolidarea, sistematizarea, corelarea i gruparea datelor existente n vederea obinerii de informaii pertinente care s evidenieze factorii care afecteaz performanele ntreprinderii i ce anume ar putea fi fcut pentru ameliorarea lor. Rapoartele ce prezint aceste informaii ntr-o form accesibil factorilor de decizie sunt rezultatul unor tehnici speciale de exploatare a masivelor de date capabile s descopere diverse corelaii ntre date, s fac estimri i prognoze, s atrag atenia asupra unor puncte nevralgice, s sugereze eventuale soluii, ntr-un cuvnt, s contribuie decisiv la luarea celor mai bune decizii ntr-o situaie dat. Structurile de date utilizate de sistemele informatice de asistare a deciziei bazate pe date sunt

    numite depozite de date (data warehouse). Aceste structuri pot depozita volume mari de date

    preluate din arhivele precum i din bazele de date ale aplicaiilor informatice ce susin activitatea curent a ntreprinderilor, volume de ordinul 1012 (terabytes). Exploatarea acestor depozite de date este asigurat de motoare speciale ce permit interogarea masivelor mari de date precum i de servicii speciale ce asigur analiza on-line a datelor (On Line Analytical Processing -OLAP). n spatele acestor performane stau suporturi software care realizeaz transformarea datelor, corelarea i completarea lor precum i crearea dicionarelor de date care vor asigura accesul la structurile primare (stocarea modelelor conceptuale ale bazelor de date).

    Depozitele de date sunt structuri create pentru stocarea unor volume mari de date

    organizate pe domenii, ce constituie subiecte de interes decizional n activitatea ntreprinderii. Datele sunt extrase din baze de date eterogene create de sistemele informatice aflate n funciune n ntreprinderi pe diverse platforme hardware i software. Datele sunt introduse sub controlul unor aplicaii i al sistemelor de gestiune a bazelor de date care, prin serviciile lor de integritate, recuperare n caz de eroare i confidenialitate, asigur stocarea i manipularea n condiii de maxim securitate a datelor referitoare la tranzaciile curente ale ntreprinderilor (un numr foarte mare de mici operaii standardizate). Aceste date referitoare la tranzaciile primare sunt prelucrate pentru a extrage informaii de sintez necesare pentru planificare i luarea deciziilor cu instrumentele oferite de SGBD: total queries i rapoarte. Acuratea informaiilor obinute este dublat ns de un inconvenient major: timpul necesar pentru explorarea volumelor mari de date, stocate conform principiului bazelor de date ntr-o singur locaie. Acest principiu care asigur integritatea i coerena bazei de date face ca reuniunea tuturor datelor necesare unui raport de sintez s conduc la explorarea unui mare numr de table interne, la crearea de multiple legturi temporare i tabele virtuale, de unde cerinele de timp i de resurse de spaiu de lucru sunt considerabile, de multe ori inacceptabile din punctul de vedere al utilizatorului final.

    Un alt inconvenient este aglomerarea motorului bazei de date cu taskuri de centralizare cu

    efect de ncetinire a tranzaciilor curente. Pentru managerii operativi, ale cror decizii sunt pe termen scurt, aceste situaii bazate de obicei pe date recente sunt acceptabile dar pentru managementul strategic, necesarul de date se poate extinde la explorarea arhivelor din anii

    precedeni sau la nglobarea unor informaii despre pia. Stocarea informaiilor de sintez finale

  • 16

    n table are inconvenientul c aceste situaii sunt valabile doar la momentul executrii, nu pot fi actualizate cu tranzaciile ulterioare dect prin reluarea ntregului proces. Totui, aceasta este ideea prin care se poate ajunge la un compromis: stocarea datelor necesare pentru planificare i decizii strategice ntr-un sistem diferit de sistemul operaional n aa fel nct exploatarea ambelor sisteme s fie posibil fr inconveniente reciproce. n plus, n depozitul de date pot fi stocate date arhivate provenind din activitatea din anii anteriori sau date despre concuren, date care pot oferi baza de comparaie necesar n aprecierea tendinelor, n efectuarea de analize complexe necesare n procesele de planificare i de luare a deciziilor majore.

    Depozitele de date sunt alimentate periodic cu date referitoare la tranzaciile ulterioare, fr intervenia explicit a utilizatorului final. De asemenea, datele se pot stoca selectiv pe anumite activiti sau domenii sau alte criterii n magazii de date (data marts), separarea lor fizic fiind util n creterea performanelor exploatrii de ctre managerii anumitor compartimente din ntreprindere interesai doar de datele referitoare la domeniul lor de activitate. Depozitele de date sunt construite de regul cu tehnologii relaionale i au aprut ca extensii ale sistemelor de baze de date relaionale cu arhitectur client server (Microsoft SQL Server, Oracle).

    Depozite de date: coninut i caracteristici Depozitele de date centralizeaz, consolideaz, organizeaz i stocheaz date din diverse

    surse eterogene, date care vor fi baza prelucrrilor analitice necesare proceselor de decizie. Depozitul de date se construiete ntr-o manier incremental, completri i dezvoltri ulterioare fiind oricnd posibile. Datele stocate n depozite sufer un proces de curire i transformare care asigur calitatea informaiei generate pe baza lor. De asemenea, n depozitele de date se pot stoca i date noi, calculate pe baza celor existente, date cerute de regul n majoritatea rapoartelor (sume, procente, medii), scurtndu-se astfel timpul cerut pentru obinerea lor. O caracteristic principal a depozitelor de date este transformarea codurilor n date explicite, integrarea datelor din nomenclatoare n datele despre tranzacii. Acest aspect de "denormalizare" a tablelor din bazele de date primare este permis deoarece integritatea datelor nu este ameninat ntruct nu provin din exterior, iar pe de alt parte, grbete procesul de regsire.

    Un alt aspect este redundana datelor care este iari permis (data calendaristic se poate exprima i n luni i n semestre i n sezoane). Cu alte cuvinte, datele care se pot calcula din datele primare se stocheaz explicit n depozit pentru a fi gata calculate la o eventual solicitare. Diferenele dintre un depozit de date i o baz de date utilizat ntr-o aplicaie informatic de tip OLTP (On line transaction processing) sunt evideniate mai jos:

    - Datele stocate n sisteme OLTP sunt date operaionale, referitoare la un anumit volatilitate (pot suferi actualizri) i prezentnd interes n primul rnd pentru cei ce le introduc. Datele stocate n depozite sunt date pentru asistarea deciziei, referitoare la subiecte de interes decizional, sunt date centralizate sau derivate din datele operaionale, nu se schimb n timp i sunt orientate ctre utilizatorii finali - managerii de nivel tactic i strategic. Putem spune c bazele de date utilizate de sistemele operaionale sunt orientate spre tranzacii i reflect situaia curent n timp ce depozitele de date utilizate de sistemele de asistare a deciziei sunt orientate spre subiectele analizelor i reflect situaii globale, cu caracter istoric. Performanele cerute n cazul sistemelor tranzacionale se refer n special la integritate, siguran, confidenialitate, trasabilitate i timp de rspuns, avnd n vedere faptul c un numr foarte mare de utilizatori introduc date primare n sistem. Concurena n utilizarea sistemelor de asistare a deciziei este foarte redus, numrul de manageri - utilizatori finali fiind foarte mic. De asemenea, securitatea i sigurana n exploatare nu sunt expuse unor riscuri majore, procedurile de salvare i recuperare fiind mult mai relaxate fa de cazul sistemelor tranzacionale.

    - Procesarea datelor n sistemele tranzacionale se aplic unui set mic de date- de regul introduse recent i stocate compact n cel mult cteva tabele- fiind n consecin foarte rapid, n timp ce fundamentarea unei decizii necesit procesarea unui volum foarte mare

  • 17

    de date stocate dispersat, fiind n consecin foarte lent. Bazele de date ale sistemelor tranzacionale sunt proiectate i realizate pe baza unor cerine cunoscute n prealabil, adaptarea sistemului la cerine ulterioare necesit reluri ale unor faze din ciclul de via i de regul, sistemul o dat dat n exploatare funcioneaz fr modificri majore o lung perioad. Sistemele de asistare a deciziei evolueaz n timp ntr-o manier incremental, cerinele nu sunt cunoscute n totalitate n momentul proiectrii i realizrii sistemului. n consecin, depozitul de date va trebui s se adapteze mereu cerinelor. Datele stocate n sisteme tranzacionale sunt gestionate ca un ntreg pe cnd datele stocate n sistemele de asistare a deciziei pot fi gestionate i pe seciuni ntruct sunt organizate distinct pe subiecte de analiz.

    - Sistemele tranzacionale urmresc fluxul datelor din activitatea curent, sunt orientate spre procese ca de exemplu vnzri, achiziii, ncasri, pli, producie, etc. Depozitele de date sunt organizate i gestionate avnd n vedere scopul final al analizelor, sunt orientate spre subiecte ca de exemplu clieni, furnizori, resurse, produse, etc.. Afacerea propriu-zis, procesele ntreprinderii care stau la baza modelrii i proiectrii sistemelor informatice operaionale, nu influeneaz designul depozitului de date, nu sunt reflectate n structura sau comportamentul acestuia.

  • 18

    Capitolul 7.

    OLAP (Online Analytical Proccesing)

    Definire i caracteristici Instrumente OLAP

    Sisteme suport hibrid bazate pe OLAP

    OLAP este un sistem informatic interactiv, flexibil si adaptabil, special proiectat pentru a oferi suport n solutionarea unor probleme manageriale nestructurate sau semistructurate, cu scopul de a mbunatati procesul decizional, ce utilizeaza date si modele, ofera o interfata simpla si usor de folosit, permite decidentului sa controleze procesul decizional si

    ofera suport pentru toate etapele procesului decizional Bazele de date multidimensionale au o structura matriceala multidimensionala numita

    cub de date (se creeaza vectori de valori dimensionate dupa atribute).

    Accesarea bazelor de date multidimensionale se face prin intermediul instrumentelor

    OLAP (On Line Analytical Proccesing).

    O solutie practica des utilizata este construirea de sisteme suport de decizie orientate pe

    date cu baze de date relationale si instrumente OLAP. Acestea pot fi realizate n trei arhitecturi, functie de cum sunt plasate componentele sale (depozite de date), motorul relational

    OLAP, clientul multidimensional):

    Locul sistemelor OLAP n cadrul SSDOD-urilor

    OLAP i magazia de date sunt complementare. Este important s se fac distincia ntre conceptul de magazie de date i OLAP. n timp ce magazia de date acumuleaz informaii cu caracter tactic ntr-o baz de date

    relaional specializat, cu scopul de a furniza rspunsuri la ntrebri de tipul Cine? i Ce?, OLAP folosete de obicei o vedere cu mai multe dimensiuni a unor date agregate pentru a putea a rspunde la ntrebri suplimentare de tipul De ce.? (Why?) i Ce se ntmpl dac? (What if?), tipice pentru sistemele de asistare a deciziei.

  • 19

    Clasificarea instrumentelor OLAP

  • 20

    Capitolul 8.

    Data mining

    Concept i caracteristici Operaii i tehnici asociate Sisteme suport hibrid bazate pe Data mining

    In literatur exist mai multe definiii pentru Data Mining (DM), lucru absolut explicabil n cazul unei tehnologii noi, aflate ntr-o mare efervescen.

    O definiie mai veche (Frawley, 1991, citat de Mertens et all, 1996) spune c, mineritul datelor const n extragerea nu simpl i banal a unor informaii potenial utile, implicite i recunoscute dinainte dintr-o baz de date. Gray i Watson (1996) arat c, mineritul datelor permite analitilor i managerilor s gseasc n magazia de date rspunsuri la problemele ntreprinderii, pe care acetia nici mcar nu i le-au pus. Moxon (1996) adopt un neles mai restrns al mineritului datelor pe care l consider un set de tehnici folosit n abordarea automatizat a operaiilor de explorare exhaustiv a unor baze de date foarte mari i de aducere la suprafa a unor relaii complexe existente n acele baze de date.

    ntr-o ntreprindere se acumuleaz de-a lungul timpului foarte multe date. Datele pstrate de mult vreme n fiiere pot conine informaii i cunotine ascunse care pot servi la bunul mers al ntreprinderii, dar luate ca atare, nu au mare utilitate dac nu sunt nsoite de mecanisme care s permit explorarea lor i nelegerea fenomenelor care au guvernat funcionarea surselor de date. Dup cum arta H. Simon, laureatul Premiului Nobel pentru economie, la Conferina Internaional pentru Economie, Management i Tehnologia Informaiei (desfurat la Tokio n anul 1992), Informaia nu lipsete. Ceea ce lipsete este timpul managerului de a considera toate informaiile care sunt disponibile.

    Tehnologiile de analiz a datelor prezentate mai nainte (EIS, OLAP) pot fi vzute ca jucnd rolul unor ajutoare de verificare ale ipotezelor formulate de utilizatori (manageri sau analiti) privind relaiile care exist ntre diferitele date acumulate. Cheia succesului const n intuiia utilizatorului de a formula cele mai adecvate interogri iniiale i n capacitatea lui de a continua rafinarea analizei pe baza informaiilor primite de la sistemul informatic. Contribuia principal a acestuia const n facilitarea procesului de analiz. Aceasta se realiza fie prin uurarea activitii de formulare a interogrilor i de obinere a unor rapoarte care permiteau o vizualizare sugestiv (n cazul EIS), fie prin obinerea rapid a unor rspunsuri prin explorarea multidimensional a unor ierarhii de date agregate, nsoit eventual de prelucrri statistice (n cazul OLAP).

    Dup cum se poate observa (Fayyad, Uthurusamy, 1996; Moxon, 1996), succesul unei astfel de abordri poate fi afectat de capacitatea limitat a utilizatorului de a intui fenomenele i de ndemnarea sa de a folosi toate posibilitile oferite de instrumentul informatic. Eficacitatea procesului poate scdea dramatic n cazurile complexe, n care utilizatorul are de a face cu milioane de situaii, fiecare descris prin sute de nregistrri.

    n cazul DM/KDD, sistemul informatic are ca misiune investigarea exhaustiv a datelor pentru a scoate la lumin clasificri, asocieri, sau alte modele ale datelor, n timp ce analistului (sau managerului) i revine sarcina de a decide ce s fac apoi cu aceste rezultate (IBM, 1996).

    Funcii ale DM Principalele funcii realizate de DM sunt (Moxon, 1996):

    1. Gruparea (clustering), care este, de cele mai multe ori, prima etap n analiza bazat pe mineritul datelor. Ea const n identificarea grupurilor de nregistrri nrudite care pot constitui punctul de plecare pentru explorarea n continuare a unor alte relaii.

    2. Clasificarea, care este cea mai rspndit tehnic de minerit al datelor, folosete un set de exemple n scopul realizrii unui model pentru aranjarea n clase a mulimii de nregistrri.

  • 21

    Alte funcii pot fi: estimarea (o variant a clasificrii), asocierea i analiza bazat pe secvene.

    Mineritul datelor este o tehnologie n cretere, care pare s fie pe punctul de a deveni o tehnologie cheie. Exist o serie de prototipuri i chiar produse comerciale propuse att de firme mici i inovatoare ct i de marii productori (de exemplu, Intelligent Miner al IBM lansat n 1998). Simptomul cel mai semnificativ care poate fi observat este tendina multor gigani ai pieei tehnologiei informaiei (Microsoft, Oracle, IBM, NCR, Yahoo, Amazon etc.) de a achiziiona produse i firme inovatoare n domeniul DM/KDD (Augusta, 2000). Cu toate acestea, dezvoltarea i afirmarea deplin a domeniului este condiionat de rezolvarea adecvat a unor probleme tehnice (Moxon, 1996) precum: a) sensibilitatea fa de datele necurate i b) capacitatea limitat de explicare a rezultatelor n termeni inteligibili pentru om (cum se ntmpl de altfel n cazul sistemelor expert bazate pe reguli.

    Unde putem aplica tehnicile de data mining Recomandri putem folosi tehnicile de data mining pentru a recomanda diverse

    produse clienilor Detectare de anomalii data maning analizeaz datele primite i verific dac acestea

    se potrivesc cu restul datelor existente. Companiile de credit folosesc data mining pentru a

    determina dac o anumit tranzacie este valid. Analiza churnerilor care sunt cei mai probabili clieni care vor pleca la competitori. n

    medie obinerea unui client nou n domeniul telecom cost aproximativ 200 $. Orice afacere i dorete s rein ct mai muli clieni posibil. Analiza churnerilor ajut departamentul de marketing prin faptul c vor afla care sunt clienii care vor pleca i de ce, astfel vor putea mbunti relaia cu acetia i vor aborda diverse strategii pentru a reine aceti clieni.

    Managementul riscului tehnicile de data mining sunt folosite pentru a determina riscul pe care l presupune o cerere de mprumut, astfel nct agentul s poat lua o decizie legat de cost i valabilitate pentru fiecare aplicaie/cerere de mprumut n parte.

    Segmentarea clienilor determin comportamentul i descrierea unui profil pentru clieni.

    Prognoz este foarte important pentru un comerciant s tie care va fi nivelul vnzrilor luna urmtoare pentru a putea aciona n consecin.

  • 22

    Bibliografie

    1. Brustein F, C.W.Hosaple, Handbook on Decision Support Systems vol. 1 i 2, Basic Themes Springer, 2008.

    2. Coroescu, T. Sisteme informatice pentru management, Editura Lumina Lex, Bucureti, 2002

    3. Davidescu D.N., Utilizarea sistemelor expert n domeniul financiar contabil, Editura Didactica si Pedagogica, Bucuresti, 1997. Filip, G.F. Sisteme suport pentru decizii, Editura Tehnic, Bucureti, 2007.

    4. Filip F., Sisteme suport pentru decizii, Editura Tehnic, 2004, 2007 5. Filip, G.F. Decizie asistat de calculator, decizii, decideni, metode i instrumente de baz,

    Editura Tehnic i Editura Expert, Bucureti, 2002. 6. Laudon, C.L., J.P. Management Information Systems, Prentice Hall, Inc.New Jersey, USA,

    2001.

    7. Marakas G.M., Decision Support Systems in the 21st Century, Second Edition, Prentice Hall, 2002.

    8. Militaru, Gh. Sisteme informatice pentru management, Editura ALL BIC, Bucureti, 2004 9. Oprea, Dumitru, Sisteme informaionale pentru manageri, Editura Polirom, Iai, 2002 10. Turban E, Aronson J.E.,Ting-Peng Liang, Decision Support Systems and Intelligent

    Systems, Prentice Hall, 2005, Ed.7.

    11. Zaharie, D., Albescu, F., Bojan, I., Ivancenco, V., Vasilescu, C. Sisteme informatice pentru asistarea deciziei, Editura Dual Tech, Bucureti, 2001