Главная задача ИТ-директора? Создание системы поддержки принятия решений!

Представьте, что у вас есть такое средство, которое:

- содержит в себе все связи и зависимости между всеми переменными объекта, например, между факторами и целевыми функциями бизнеса,

- позволяет решать прямые задачи - определять (прогнозировать) значения целевых функций бизнеса в зависимости от значений факторов и времени,

- позволяет решать обратные задачи – определять значения факторов, которые позволят достичь требуемых значений целевых функций.

Не думаю, что кто-то из тех, кто занимается бизнесом, откажется от такого средства! Другое дело – возможно ли это? И какие методы и платформы могут помочь создать это средство?

Вопросы к обществу: 

Найдется кто-нибудь, кому не нужно это средство? Отзовитесь! Найдется тот, кто скажет, что это невозможно? Объясните, почему? 

Найдется тот, кто уже сделал это? Напишите!

Теперь главный вопрос:

Можно ли назвать это «средство» системой поддержки принятия решений (Decision Support System) – СППР?

Название, с одной стороны, старое. Были же АСУ, АСУП, АСУТП.

С другой стороны - новое – не слышал я, чтобы какое-то лицо принимающее решение (ЛПР) говорило или писало, что «наша фирма принимает решения используя СППР, созданную на аналитической платформе «…» с помощью методов «…» на основе «…».

Для затравки дискуссии я расскажу о том, что мы создали в области солнечной энергетики. Это средство мы назвали: «База знаний проектирования и эксплуатации солнечных электростанций» - сокращенно – БЗ СЭС.

Создали мы ее на аналитической платформе «Deductor» с помощью методов «интеллектуального анализа данных» на основе «данных трехлетнего мониторинга работы солнечной электростанции».

Ниже ( в прикрепленном файле) картинки (с краткими вводными и пояснениями):

Очевидно, что в основе создания БЗ СЭС должны лежать результаты непрерывного в течение длительного времени мониторинга характеристик работы СЭ и внешних условий.

При создании многофакторных вычислительных моделей из которых и состоит БЗ СЭС использовалась отечественная аналитическая платформа «Deductor» - производства BasegroupLab, г. Рязань (www.basegroup.ru), содержащая в себе средства проверки качества данных, их «очистки» от дубликатов и противоречий и «аномальных» значений, средства предварительного анализа данных (парциальная обработка, факторный и корреляционный анализы), методы интеллектуального анализа данных (искусственные нейронные сети (ИНС), самоорганизующиеся карты Кохонена, «деревья решений» и ряд других), различные средства визуализации результатов анализа и моделирования.

Немного о коллективе.

Наш коллектив – это кафедра прикладной физики и нанотехнологий ЧувГУ.

Кроме солнечной энергетики у нас есть интересы и базы знаний в области нанотехнологий и наноматериалов, общем материаловедении, горении ракетных топлив (на зарубежных данных), в области транспортировки газа (газоперекачивающие станции), медицины.

Есть у нас и база знаний семейных отношений в России. Она не только много знает, но и позволяет прогнозировать продолжительность будущего или существующего брака (и вырабатывать управляющие решения, способствующие увеличению продолжительности брака). Статья, в которой об этом подробнее – «Счастливый брак: Анализ и управление семейными отношениями с помощью искусственных нейронных сетей». Но тут мы встретили трудности. Большинство не верит в это, и предпочитают «выбирать сердцем» и решать - тоже полагаясь на свой личный или тети Розы :-) опыт.

Есть у нас и статья про применение методов «интеллектуального анализа данных» в бизнесе – http://www.e-xecutive.ru/knowledge/announcement/1951354/ . Но мы ее скорее написали для себя, чтобы последовательно изложить, как мы видим это в бизнесе: пошаговый элементарный алгоритм применения без особых изысков. Правда, здесь тоже проблемы. Бизнесмены – ЛПР тоже предпочитают личный опыт! Это тоже проблема для ИТ-директора!

В качестве развлечения:

Что вы делаете, когда переходите дорогу?

Вы управляете своими действиями (движениями), решая в уме систему дифференциальных уравнений в частных производных, описывающих ваше движение, движение автомобилей, действия гаишника (если он неподалеку, а вы хотите перейти дорогу в неположенном месте). Может быть вы еще что учитываете (начальные и граничные условия – краевые условия): наличие светофора, марку автомобилей, свою степень неопьянения и возраст (подвижность), … Может быть еще чего  ? Все это вы делаете быстро и точно (если здоровы), используя то, что у вас в голове – мозг. Так вот этот мозг – есть СППР – система поддержки принятия решений.

И вообще! Все хорошее, что было сделано в этом мире, было сделано с помощью нейронных сетей.