Full text

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]:

(P,S,Z,K,SH,D,M,A,F,G,U,V,W)

(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:

Pt = |At - At0|

(2)

где At – действительное состояние в момент времени t; At0  - 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 = {a1}. 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 = {x, ∩ AB|Q(x) = 0}.

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]:

X = f-1 [Opt K(x) ≡ {K |min K1 (x)} ∩ P

(8)

D= {K|Kj < Kj0 (x), j (2,3,…,m)}∩P

 

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.