siai - sisteme de asistare a deciziilor

38
URZICĂ ANAMARIA SPECIALIZAREA: ECTS AN II, ZI, GRUPA 3b SISTEME DE ASISTARE A DECIZIEI/ DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS)

Upload: anamaria-urzica

Post on 02-Dec-2015

186 views

Category:

Documents


1 download

TRANSCRIPT

URZICĂ ANAMARIA SPECIALIZAREA: ECTS

AN II, ZI, GRUPA 3b

SISTEME DE ASISTARE

A DECIZIEI/ DECISION SUPPORT

SYSTEM (DSS)

2

Cuprins

Introducere.................................................................................................................................... 3 Capitolul 1. Decizia și procesul adoptării deciziei în organizații................................................. 4

1.1 Introducere ............................................................................................................................ 4 1.2. Dată, informaţie, cunoştinţă, înţelepciune ............................................................................. 4 1.3. Decizia şi procesul adoptării deciziei.......................................................................................... 8

1.3.1. Tipologia deciziilor adoptat în cadrul unei organizații .................................................... 8 1.3.2. Procesul adoptării deciziei ........................................................................................... 11 1.3.3. Modele decizionale...................................................................................................... 11

CAPITOLUL 2. Sisteme de asistare a deciziei........................................................................... 13 2.1. Introducere ......................................................................................................................... 13 2.2. Orientări în abordarea sistemelor de asistare a deciziei ....................................................... 13

2.2.1. Caracteristicile SAD .................................................................................................... 14 2.2.2. Clasificarea SAD ......................................................................................................... 14 2.2.3. Arhitectura unui SAD .................................................................................................. 16

2.2.3.1 Arhitectura rețea .................................................................................................... 16 2.2.3.2 Arhitectura centralizată .......................................................................................... 16 2.2.3.3 Arhitectura ierarhică .............................................................................................. 17

2.2.4. Componentele unui SAD ............................................................................................. 17 2.2.4.1. Subsistemul gestiunii datelor................................................................................. 17 2.2.4.2. Subsistemul gestiunii modelelor............................................................................ 18 2.2.4.3. Subsistemul gestiunii cunoştinţelor ....................................................................... 19 2.2.4.4. Subsistemul interfeței cu utilizatorul ..................................................................... 19

2.3. Sisteme de asistare a deciziilor orientate pe modele ............................................................ 20 2.4. Sisteme de asistare a deciziei, orientate pe date................................................................... 21

2.4.1. Depozitul de date......................................................................................................... 21 2.4.2. Construirea depozitului de date.................................................................................... 22

CAPITOLUL 3. Business Intelligence........................................................................................ 24 3.1. Introducere ......................................................................................................................... 24 3.2. Extragerea, transformarea și încărcarea datelor ................................................................... 25

3.2.1. Extragerea datelor........................................................................................................ 26 3.2.2. Transformarea datelor.................................................................................................. 27 3.2.3. Încărcarea datelor ........................................................................................................ 27

3.3. Explorarea datelor (data mining)......................................................................................... 28 3.4. Online Analytical Processing (OLAP) ................................................................................ 29

3.4.1. OLAP vs. OLTP .......................................................................................................... 30 3.4.2. Metodologii de stocare a datelor .................................................................................. 30

CAPITOLUL 4. Analiza situației financiar-patrimoniale a întreprinderilor........................... 32 4.1. Introducere ......................................................................................................................... 32 4.2. Analiza structurii patrimoniale a întreprinderii.................................................................... 32

4.2.1. Analiza ratelor privind structura activului .................................................................... 32 4.2.2. Analiza ratelor privind structura pasivului.................................................................... 33

4.3. Analiza lichidității și a ratelor de lichiditate ........................................................................ 34 4.4. Analiza echilibrului financiar pe bază de indicatori............................................................. 35 4.5. Managementul Cash-flow-lui ............................................................................................. 35

Rezumat limba engleză ............................................................................................................... 37 BIBLIOGRAFIE......................................................................................................................... 38

3

Introducere

Datorită dimensiunilor şi perspectivelor foarte vaste şi variate implicate în sistemele de

asistare a deciziei, domeniul a evoluat într-o multitudine de direcţii. Aceste direcţii au oferit, oferă şi vor continua să ofere diverse abordări şi contribuţii, fapt care generează o serie de confuzii la nivelul fundamentelor teoretice, proiectării, evaluării şi dezvoltării strategiilor, aspectelor manageriale şi organizatorice privind sistemele de asistare a deciziilor.

Sistemele de asistare a deciziilor (SAD) sunt sisteme proiectate în scopul asistării interactive a decidenţilor în cadrul tuturor etapelor procesului decizional, putând fi abordate din mai multe perspective (sisteme de asistare a deciziilor individuale sau de grup, bazate pe modele, pe date sau pe documente etc). Sistemele de asistare a deciziilor implică utilizarea unui număr mare de tehnologii dintr-o gamă vastă de discipline: informatică, finanţe, contabilitate, statistică, management, matematică, marketing etc.

O istorie extrem de simplificată a evoluţiei sistemelor de asistare a deciziei ar putea fi prezentată astfel: iniţial, au fost programe informatice, apoi s-a dezvoltat teoria bazelor de date, urmată de procesarea tranzacţiilor on-line (OnLine Transaction Processing – OLTP). Pe de o parte, intervalul de timp relativ redus în care s-au succedat toate evenimentele prezentate anterior, iar pe de altă parte, evoluţia extrem de rapidă a organizaţiilor care au dezvoltat sau achiziţionat noi pachete de aplicaţii, au determinat ca în cadrul companiilor să existe şi să fie utilizate mai multe aplicaţii, fiecare fiind destinată unui anumit domeniu de activitate.

S-a ajuns astfel la o situație paradoxală în care companiile dispuneau de o multitudine de informații, dar erau în incapacitate de a le utiliza, datorită faptului că acestea nu puteau fi localizate cu ușurință. Principalele motive care au determinat această situație sunt: aplicațiile gestionează numai datele curente ale companiei, aplicațiile nu sunt integrate, obținerea de noi informații este extrem de dificilă.

Obiectivul lucrării constă în fundamentarea ştiinţifică şi aplicativă a procesului de adoptare a deciziei şi a sistemelor informatice de asistare a deciziei. Prin urmare, lucrarea îşi propune: prezentarea fundamentelor teoretice, deciyia şi procesul decisional în organizaţii, descrierea principalelor caracteristici, clasificări, arhitecturi şi componente ale SAD, prezentarea principalelor componente ale Business Intelligence, prezentarea principalilor indicatori economico-financiari pentru analizarea situaţiei financiar-patrimoniale a întreprinderilor, proiectarea unui sistem informatic destinat managementului operaţional, tactic şi strategic din domeniul financiar-contabil.

Lucrarea este structurată în cinci capitole. Primul capitol, intitulat Decizia și procesul adoptării deciziei în organizații, își propune : prezentarea elementelor definitorii referitoare la date, informații, cunoștințe și gestiunea cunoștințelor, tipologia deciziilor și descrierea etapelor procesului adoptării deciziei.

Cel de-al doilea capitol, intitulat Sisteme de asistare a deciziei, își propune: prezentarea caracteristicilor, clasificărilor, arhitecturilor și componentele SAD, prezentarea tipologiilor și a proiectării SAD bazate pe modele și pe date.

În cel de-al treilea capitol, intitulat Business Intelligence, s-a avut în vedere prezentarea principalelor componente ale Business Intelligence.

Cel de-al patrulea capitol, intitulat Analiza situației financiar-patrimoniale a întreprinderilor, prezintă indicatori pentru cuantificarea lichidității, solvabilității și analiza riscului de faliment a întreprinderii.

4

CAPITOLUL I

1. Decizia și procesul adoptării deciziei în organizații

1.1 Introducere În literatura de specialitate există mai multe puncte de vedere referitoare la conceptele de

dată, informaţie, cunoştinţă şi înţelepciune, definiţiile privind aceste noţiuni, fundamentale în multe discipline academice, fiind destul de diferite. Peter Drucker (1995) semnala, de asemenea, că „este foarte uşor să se realizeze confuzie între date şi cunoştinţe sau informaţie şi tehnologia informaţiei". Având în vedere această realitate, o prezentare mai detaliată a acestor concepte a fost considerată necesară.

1.2. Dată, informaţie, cunoştinţă, înţelepciune Devlin (1997) consideră că datele reprezintă „ceea ce componentele sistemelor informaţionale

creează, stochează şi furnizează”. După ce datele au fost prelucrate, prin adăugarea sau crearea de noi semnificaţii utile, acestea se transformă în informaţii. Calitatea informației depinde de următorii factori:

corectitudinea – pentru ca informațiile să fie corecte trebuie reprezentate de date reale;

completitudinea – pentru ca o informație să fie completă este necesar ca toate elementele să fie încorporate;

precizia – gradul de acuratețe al informației trebuie să fie maxim; acuratețea – arată cât de apropiată este informația de valoarea reală; relevanța – pentru a putea fi folosită, informatia trebuie sa fie relevantă. În caz

contrar, informația nu valorează nimic pentru posesorul ei; sincronizarea în timp – depinde de momentul în care informația este necesară și de

cel în care aceasta devine disponibilă; utilizabilitatea – reprezintă ușurința în exploatarea informației; accesibilitatea – reprezintă timpul de care avem nevoie pentru a găsi o informație,

din locul de unde utilizatorul se aşteaptă să o regăsească, cu un nivel acceptabil de efort; consistenţa - indică faptul că toate elementele care intră în componenţa unei

informaţii trebuie să se bazeze pe aceleaşi presupuneri, perioade de timp etc; conformitatea cu aşteptările - măsoară ecartul între caracteristicile informaţiei

obţinute şi caracteristicile previzionate; costul - reprezintă resursele cheltuite de organizaţie, în scopul obţinerii informaţiei. Utilizatorul informaţiei este cel care stabileşte dacă rezultatul prelucrării datelor este o

informaţie sau nu, deoarece, spre deosebire de dată, informaţia are un înţeles, aducând un plus de valoare.

În literatura de specialitate se consideră că, în formularea strategiei, managerii pot adopta decizii eronate şi costisitoare, din acest motiv, fiind necesară aprecierea valorii unei informaţii (Simmonds; 1981).

Cunoştinţele reprezintă un conglomerat format din experienţe, valori şi informaţii contextuale care stau la baza unui cadru ce permite evaluarea şi încorporarea de noi experienţe şi informaţii (Davenport şi Prusak; 1998). O altă opinie este formulată de Alavi şi Leidner (1999), care consideră cunoştinţele o credinţă personală justificată, ce determină sporirea capacităţii individului de a întreprinde anumite acţiuni sau de a adopta anumite decizii.

Cunoştinţele sunt definite ca fiind o asociere între contexte multiple , iar înţelepciunea constă în crearea de principii bazate pe existenţa unor cunoştinţe din diferite surse (Pressman; 2001).

Cunoştinţele pot fi grupate în două categorii: explicite şi tacite.

5

Cunoştinţele explicite sunt structurate, pot fi codificate şi incluse într-un document sau într-o bază de date, de unde pot fi extrase cu uşurinţă. În multe cazuri, cunoştinţele explicite apar în cărţi, manuale de utilizare sau proceduri de execuţie. Principalele caracteristici definitorii ale cunoştinţelor explicite sunt:

- tangibilitatea; - uşurinţa observării în timpul utilizării; - simplitatea; - sunt schematice; - sunt documentate. Cunoştinţele tacite nu pot fi codificate şi este aproape imposibil sa fie incluse într-un

document sau într-o bază de date, deoarece acestea sunt în interiorul persoanei care le deţine. Principalele elemente care definesc cunoştinţele tacite sunt:

- intangibilitatea; - imposibilitatea observării în timpul utilizării; - complexitatea; - bogăţia; - nu sunt documentate. Modalităţile prin care cunoştinţele (explicite şi tacite) interacţionează în cadrul unei organizaţii sunt

descrise de Nonaka şi Tackeuchi (2007). Interacţiunea dintre cele două categorii de cunoştinţe determină patru modalităţi de conversie a

cunoştinţelor: socializare, exteriorizare, combinare şi interiorizare. Socializarea reprezintă procesul prin care se creează cunoştinţe comune prin punerea în

comun a experienţelor acumulate. Pentru ca procesul de socializare să genereze efecte pozitive, este necesară crearea unui „mediu de interacţiune”, unde persoanele să poată împărţi spaţiul şi experienţele în acelaşi timp.

Exteriorizarea reprezintă procesul prin care cunoştinţele tacite sunt transformate in cunoştinţe explicite (concepte şi/sau diagrame) prin utilizarea de metafore sau analogii. Acest proces este declanşat de dialogul iniţiat în scopul obţinerii de noi concepte din cunoştinţele tacite.

Combinarea reprezintă procesul de asamblare al cunoştinţelor explicite, în scopul obţinerii de cunoştinţe sistemice (deseori, pentru obţinerea unor bunuri tangibile este necesară combinarea unor cunoştinţe existente cu un nou concept).

Interiorizarea reprezintă procesul de „întrupare” a cunoştinţelor explicite, în cele tacite. Se poate considera că declanşarea acestui proces este realizată de acţiuni de tipul „învăţând prin practică”

Gestiunea cunoştinţelor (know ledge management) poate fi definită ca o metodă care permite simplificarea şi totodată îmbunătăţirea procesului de creare, achiziţionare, înţelegere, partajare şi distribuire a cunoştinţelor în cadrul unei organizaţii (Gottschalk; 2004).

Referitor la cunoştinţe şi la maniera în care se realizează managementul acestora, Earl (2001) a dezvoltat o taxonomie pentru gestiunea cunoştinţelor, pe care a denumit-o şcoli pentru gestiunea cunoştinţelor, fiecare dintre aceste modalităţi prezentând o orientare sau o perspectivă specifică.

Şcoala economică (Economic School) Conform lui Earl (2001), şcoala economică este preocupată de protejarea şi exploatarea cunoştinţelor

organizaţiei sau a capitalului intelectual, in scopul obţinerii de venituri. Este o abordare axată pe gestionarea cunoştinşelor privite ca un capital, în această categorie fiind incluse: brevetele, invenţiile, drepturile intelectuale şi de coyright, precum şi know-how-ul organizaţiei.

Şcoala economică este preocupată mai mult de utilizarea cunoştinţelor, decât de explorarea acestora.

Această manieră de abordare a gestiunii cunoştinţelor determină formarea de specialişti în cadrul companiilor, care pot gestiona, într-un mod extrem de eficient, cunoştinţele existente în cadrul organizaţiei, vizând o utilizare optimă a acestora.

Sveiby (2001) a identificat trei categorii de bunuri intangibile existente în cadrul unei organizaţii:

6

structura externă - este formată din relaţiile cu furnizorii şi cu clienţii, precum şi din imaginea şi credibilitatea de care beneficiază o companie pe piaţă;

structura internă - este formată din brevete, patente, concepte, modele şi sisteme informatice. Toate acestea sunt realizate de către angajaţi şi reprezintă bunuri ale companiei, fiind parţial independente de angajaţii companiei, multe dintre acestea continuând să aparţină organizaţiei şi după ce angajaţii care le-au dezvoltat au părăsit compania;

competenţa individuală - este formată din competenţa personalului din departamentul de cercetare-dezvoltare a celor din departamentul de vânzări, a experţilor, cu alte cuvinte, a personalului implicat direct în relaţia cu clienţii, precum şi a celor care lucrează pentru dezvoltarea afacerii.

Între aceste trei categorii de bunuri intangibile, Sveiby (2001) a identificat nouă tipuri de transfer al cunoştinţelor.

Transferul cunoştinţelor în cadrul competenţei individuale se preocupă de identificarea celor mai bune modalităţi de comunicare între angajaţii companiei. Întrebarea fundamentală a acestui tip de transfer este: Cum se poate îmbunătăţi transferul cunoştinţelor între angajaţii organizaţiei? Printre metodele care facilitează acest tip de transfer se numără: sporirea încrederii angajaţilor în colegii lor, dezvoltarea de activităţi la nivehlul echipelor de lucru, rotirea personalului pe diverse posturi etc.

Transferul cunoştinţelor din cadrul competenţei individuale către structura externă vizează modalităţile de transfer ale cunoştinţelor angajaţilor unei organizaţii către mediul exterior. Întrebarea fundamentală a acestui tip de transfer este: Cum pot angajaţii companiei să contribuie la îmbunătăţirea competenţelor clienţilor şi ale furnizorilor? Printre metodele care facilitează acest tip de transfer se numără : stimularea angajaţilor companiei pentru ca aceştia să „îi înveţe” pe clienţi care sunt caracteristicile şi avantajele produselor oferite, organizarea de seminarii şi întâlniri cu clienţii companiei etc.

Transferul cunoştinţelor din structura externă în cadrul competenţei individuale priveşte modalităţile de transfer ale cunoştinţelor furnizorilor, clienţilor sau ale comunităţii (noi idei de dezvoltare a afacerii, noi cunoştinţe tehnologice, noi experienţe etc.) către angajaţii organizaţiei. Întrebarea fundamentală a acestui tip de transfer este: Cum pot furnizorii, clienţii şi alţi parteneri cu care compania interacţionează să contribuie la îmbunătăţirea competenţelor angajaţilor organizaţiei? Principala metodă care permite facilitarea acestui tip de transfer o reprezintă crearea şi menţinerea unor bune relaţii între angajaţii organizaţiei şi oamenii din exteriorul acesteia.

Transferul cunoştinţelor din cadrul competenţei individuale către structura internă se concretizează în modalităţile de transformare a capitalului uman al organizaţiei într-un capital permanent al acesteia. Întrebarea fundamentală a acestui tip de transfer este: Cum se poate îmbunătăţi transformarea cunoştinţelor angajaţilor companiei în sisteme, instrumente şi şabloane utilizate în cadrul organizaţiei? Principala metodă care permite facilitarea acestui tip de transfer este reprezentată de focalizarea pe instrumentele, şabloanele, procesele şi sistemele utilizate în cadrul companiei şi pe modalităţile de partajare mai uşoară şi mai eficientă a acestora.

Transferul cunoştinţelor din cadrul interne către competenţele individuale se focalizează pe modalităţile de transfer al cunoştinţelor deţinute de organizaţie către angajaţii acesteia, în scopul îmbunătăţirii capacităţilor individuale. Întrebarea fundamentală a acestui tip de transfer este: Cum pot fi îmbunătăţite capacităţile individuale prin utilizarea sistemelor, şabloanelor şi instrumentelor? Printre metodele care facilitează acest tip de transfer se numără: îmbunătăţirea interfeţei sistemelor om-calculator, sisteme de e-learning interactive şi care care utilizează simularea etc.

Transferul cunoştinţelor în cadrul structurii externe se focalizează pe comunicaţia realizată de către clienţi, furnizori şi parteneri referitor la produsele şi serviciile organizaţiei. Întrebarea fundamentală a acestui tip de transfer este: Cum poate fi stimulată şi îmbunătăţită comunicaţia între clienţi, furnizori şi alţi parteneri în scopul îmbunătăţirii competenţelor acestora? Printre metodele care facilitează acest tip de tnnster se numără focalizarea

7

pe realizarea de parteneriate, îmbunătăţirea imaginii exterioare a organizaţiei, construirea şi menţinerea unor mărci ţmpm de produse şi servicii oferite de companie etc.

Transferul cunoştinţelor din cadrul structurii externe către structura internă se focalizează pe modalităţile prin care organizaţia poate aduce un plus de valoare activităţii pe care o desfăşoară prin înglobarea cunoştinţelor existente în structura externă aferentă acesteia. Întrebarea fundamentală a acestui tip de transfer este: Cum pot contribui cunoştinţele furnizorilor, clienţilor şi ale altor parteneri la îmbunătăţirea performanţelor sistemelor, instrumentelor şi şabloanelor utilizate în cadrul organizaţiei? Principalele metode care facilitează acest tip de transfer sunt reprezentate de crearea de parteneriate şi alianţe în scopul apariţiei de noi idei care să conduci la dezvoltarea de noi produse şi servicii, dezvoltarea de centre care să analizeze şi să interpreteze reclamaţiile şi sugestiile clienţilor etc.

Transferul cunoştinţelor din cadrul structurii interne către structura externă reprezintă, în fapt, transferul în sens invers celui anterior. Întrebarea fundamentală a acestui tip de transfer este: Cum pot contribui sistemele, instrumentele şi şabloanele utilizate în cadrul organizaţiei la îmbunătăţirea competenţelor furnizorilor, clienţilor şi ale altor parteneri? Principala metodă constă în utilizarea în mod optim a sistemelor şi instrumentelor deţinute de către organizaţie în serviciul clienţilor, în urmărirea produselor şi serviciilor furnizate, în activităţile de help-desk şi e-business.

Transferul cunoştinţelor din cadrul structurii interne către structura externă reprezintă, în fapt, transferul în sens invers celui anterior. Întrebarea fundamentală a acestui tip de transfer este: Cum pol fi integrate in mod eficient sistemele, instrumentele şi procesele existente în organizaţie? Activităţile pentru facilitarea acestui tip de transfer se focalizează, în principal, pe dezvoltarea de sisteme informaţionale integrate, care să utilizeze facilităţile furnizate de tehnologia informaţiei şi a comunicaţiilor.

Şcoala organizaţională (Organizational School) Conform lui Earl (2001), şcoala organizaţională este preocupată de modalităţile de utilizare

a structurilor organizationale în scopul partajării cunoştinţelor. Comunităţile de cunoştinţe reprezintă un grup de oameni care au în comun o problemă, un scop sau împărtăşesc aceeaşi experienţă (Gottschalk; 2004). Aceste comunităţi sunt realizate şi menţinute în scopul dezvoltării afacerii şi pot fi inter sau intraorganizaţionale.

Dixon (2000) defineşte cunoştinţele comune ca fiind acele cunoştinţe dobândite de angajaţii organizaţiei în urma îndeplinirii sarcinilor aferente postului ocupat. Cunoştinţele comune sunt gestionate prin intermediul mecanismelor de transfer, aceste mecanisme putând fi definite ca procese prin care o unitate organizaţională (compartiment, departament, filială) este afectată sau influenţată de experienţe anterioare. Mecanismele de transfer identificate de Dixon (2000) sunt: transferul serial, transferul explicit, transferul tacit, transferul strategic şi transferul expert.

Transferul serial are loc în momentul în care acelaşi grup de persoane efectuează aceleaşi sarcini de mai multe ori, aplicând propriile cunoştinţe acumulate. Tipul cunoştinţelor care sunt transferate prin această metodă poate fi atât explicit, cât şi tacit. Prin utilizarea transferului serial, cunoştinţele unice dobândite de fiecare angajat sunt transferate într-o locaţie publică, de unde pot fi integrate şi ulterior accesate de întreaga echipă.

Transferul explicit are loc în momentul în care un grup de persoane efectuează o sarcină care a fost îndeplinită anterior de un alt grop, prin aplicarea cunoştinţelor de la un alt grup. Cunoştinţele de la un alt grup sunt transferate în mod explicit (cuvinte sau numere) şi sunt partajate sub formă de date, formule ştiinţifice, specificaţii, manuale etc.

Transferul tacit are loc în momentul în care un grup de persoane efectuează o sarcină care a fost îndeplinită anterior de un alt grup prin aplicarea cunoştinţelor de la un alt grup, dar într-un cu totul alt context. Cunoştinţele de la un alt grup sunt transferate în mod tacit prin intermediul activităţilor sociale.

Transferul strategic are loc în momentul în care un grup persoane efectuează o sarcină care trebuie îndeplinită extrem de rar şi doreşte să beneficieze de experienţa altor grupuri din cadrul aceleiaşi organizaţii care au îndeplinit sarcini similare. În general, în acest tip de transfer

8

sunt implicate persoane din managementul de top şi acestea specifică tipul de cunoştinţe necesar pentru a rezolva sarcina respectivă. Tipul cunoştinţelor care sunt transferate prin această metodă poate fi atât explicit, cat şi tacit.

Transferul expert are loc în momentul în care cunoştinţe generice sau explicite sunt transferate de la o sursă expert din interiorul sau exteriorul organizaţiei în scopul soluţionării unui nou tip de problemă cu noi metode şi cunoştinţe. În mod uzual, cunoştinţele necesare pentru astfel de probleme nu pot fi identificate în manuale sau în documentaţia standard deoarece sarcina care trebuie îndeplinită este ocazională, iar echipa întâmpină o serie de dificultăţi, care nu pot fi soluţionate utilizând cunoştinţele pentru care a fost formată.

Şcoala strategică (Strategic School) Conform lui Earl (2001), şcoala strategică consideră că gestiunea cunoştinţelor reprezintă o

dimensiune a strategiei competitive. Abordările referitoare la gestiunea cunoştinţelor sunt dependente şi determinate de perspectiveie managementului. Ţinând cont de această apreciere, Earl (2001) a identificat trei categorii de perspective: perspective bazate pe informaţie, perspective oazate pe tehnologie , perspective bazate pe cultură.

Perspectivele bazate pe informaţie sunt focalizate pe accesul la informaţie. Principiul după care se ghidează este: dacă apare o problemă, trebuie identificată persoana din organizaţie care deţine cunoştinţele necesare pentru soluţionarea acesteia.

Perspectivele bazate pe tehnologie sunt focalizate pe aplicaţii bazate pe tehnologia informaţiei şi a comunicaţiilor. Principiul după care se ghidează este: cunoscând infrastructura hardware şi software a organizaţiei, trebuie identificate lmodalităţile de sistematizare, stocare şi distribuire a informaţiilor către persoanele care au nevoie de aceste informaţii.

Perspectivele bazate pe cultura sunt focalizate pe partajarea cunoştinţelor. Principiul după care se ghidează este: pe de o parte, existenţa organizaţiei este bazată pe diviziunea muncii între angajaţii acesteia, fapt care conduce la o creştere a eficienţei activităţilor desfăşurate în cadrul organizaţiei şi, pe de altă parte, fiecare angajat al companiei deţine o anumită expenenţă pe care o poate pune la dispoziţia celorlalţi angajaţi în scopul atingerii obiectivelor organizaţiei.

Din ce în ce mai mulţi cercetători, specialişti şi practicieni afirmă că în ultimii ani, cunoştinţele reprezintă cea mai importantă sursă de avantaj competiţional pentru organizaţii. Acordarea unei atenţii sporite gestiunii cunoştinţelor, în vederea îmbunătăţirii performanţelor organizaţiei, constă în intensificarea eforturilor de proiectare, realizare şi implementare a unor instrumente, procese, sisteme, structuri şi culturi care să contribuie la optimizarea proceselor de obţinere, stocare, partajare şi utilizare a tuturor tipurilor de cunoştinţe importante pentru performanţele organizaţiei (Gottschalk; 2004).

Conectarea şi integrarea gestiunii cunoştinţelor cu strategia de afaceri a unei organizaţii, în scopul obţinerii unui avantaj competiţional prin utilizarea tehnologiei informaţiilor şi comunicaţiei, reprezintă o arie de interes atât pentru cercetători, cât şi pentru practicieni, în literatura de specialitate fiind prezente numeroase puncte de vedere, care au generat dezbateri intense.

1. 3. Decizia şi procesul adoptării deciziei

1. 3.1. Tipologia deciziilor adoptat în cadrul unei organizații Decizia reprezintă elementul fundamental al sistemului decizional, cuantificarea nivelului

calitativ al managementului putând fi realizată prin aprecierea metodelor utilizate în fundamentarea deciziilor adoptate.

Simon (1977) consideră că „adoptarea deciziei manageriale este sinonimă cu întreg procesul managerialˮ . Referitor la definirea conceptului de decizie, în literatura de specialitate sunt propuse mai multe variante:

- selectarea unei modalităţi de acţiune (Simon; 1960);

9

- un caz aparte de implicare într-o anumită acţiune (Mintzberg et al.; 1976); - rezultatul unei prelucrări a informaţiilor, având drept finalitate alegerea unui plan de

acţiune (Bonczek et al.; 1984); - rezultatul unor activităţi conştiente de alegere a unei variante de acţiune şi de angajare

în aceasta, precum şi, în majoritatea cazurilor, repartizarea unor resurse (Filip, 2002). În literatura de specialitate se regăsesc mai multe clasificări ale deciziilor, realizate în

decursul timpului de către o serie de cercetători. Astfel, Delbecq (1967) propune structurarea deciziilor în trei categorii: decizii de rutină - decidentului îi sunt bine definite obiectivele urmărite, cât şi pentru

atingerea acestora; decizii creative – în acest caz sun necesare abordări inedite pentru a putea manipula

complexitatea proceselor decizionale, deciziile adoptate putând fi luate prin analogie cu deciziile semistructurate;

decizii negociate - între obiectivele care trebuie atinse există conflicte sau chiar incompatibilităţi. În acest caz, cel mai adesea, adoptarea deciziei este efectuată de către un grup. Î În funcţie de strategia utilizată în adoptarea deciziilor, se pot identifica următoarele tipuri de decizii (Thompson; 1967):

decizii bazate pe calcule - opţiunile pentru rezultatele posibile sunt puternice, iar relaţiile dintre acestea şi efectele pe care le vor genera au un nivel mare de certitudine;

decizii bazate pe raţionamente - opţiunile pentru rezultatele posibile sunt puternice, dar relaţiile dintre acestea şi efectele pe care le vor genera au un grad ridicat de incertitudine;

decizii bazate pe compromisuri - opţiunile pentru rezultatele posibile sunt neclare, foarte puţin definite, iar relaţiile dintre acestea şi efectele pe care le vor genera au un grad ridicat de certitudine;

deciziile bazate pe inspiraţie – opţiunile pentru rezultatele posibile sunt neclare, foarte puţin definite, iar relaţiile dintre acestea şi efectele pe care le vor genera au un grad ridicat de incertitudine;

În funcţie de tipul activităţii căreia îi este cel mai adesea asociată o decizie, se pot identifica următoarele tipuri de decizii:

decizii antreprenoriale acestea se caracterizează printr-un grad ridicat de incertitudine, iar orizontul de timp este redus;

decizii adaptive - acestea se caracterizează prin nivel ridicat de incertitudine şi un orizont de timp mediu;

decizii de planificare - se caracterizează printr-un nivel ridicat de risc şi un orizont de timp mare.

În cadrul unei organizaţii se desfăşoară patru tipuri de activităţi manageriale (Aalst şi Hee, 2002): management în timp real, management operaţional, management tactic şi management strategic .

decizii în timp real - se caracterizează printr-o frecvenţă foarte ridicată ( f i i nd adoptate la intervale de timp de ordinul minutelor sau orelor), intervalul de t imp în care acestea au efect este foarte redus, iar implicaţiile financiare ale adoptării unei decizii eronate sunt mici;

decizii operaționale - se caracterizează printr-o frecvență ridicată, intervalul de timp în care acestea au efect este redus. Adoptarea unei decizii operaționale influențează doar o mică parte din organizație, vizează îndeplinirea obiectivelor specifice și individuale, iar implicațiile financiare ale adoptării unei decizii eronate sunt limitate;

decizii tactice – se caracterizează printr-o frecvență scăzută, intervalul de timp în care acestea au efect este relativ mare (6 luni- 2 ani). Adoptarea unei decizii tactice influențează o parte

10

din organizație, vizează o activitate sau subactivitate a organizației, iar implicațiile financiare ale adoptării unei decizii eronate sunt mari;

decizii strategice – se caracterizează printr-o frecvență foarte scăzută, intervalul de timp în care acestea au efect este mare (3-5 ani). Adoptarea unei decizii strategice influențează o parte semnificativă din organizație, uneori întreaga organizație, iar implicațiile financiare ale adoptării unei decizii eronate sunt foarte mari;

O altă clasificare a deciziilor le împarte: structurate, semistructurate și nestructurate. decizii structurate - apar în cazul situaţiilor decizionale pentru care soluţiile sunt deja

disponibile; deciziile semistructurate - apar în cazul situaţiilor decizionale în care unele aspecte ale

problemei sunt structurate, iar altele sunt nestructurate; decizii nestructurate - apar în cazul în care contextul în care trebuie adoptată decizia este

complex (elementele structurale ale deciziei sunt nedefinite, insuficient definite sau necunoscute) şi nu există soluţii standard pentru rezolvarea problemei.

În funcţie de natura variabilelor implicate şi a posibilităţilor de anticipare a consecinţelor, deciziile pot fi clasificate în:

decizii certe - se caracterizează prin faptul că variabilele sunt fi controlabile, caracteristicile acestora fiind cunoscute, iar anticiparea rezultatelor se realizează cu precizie;

decizii incerte – se caracterizează prin faptul că variabilele sunt necontrolabile, caracteristicile acestora fiind necunoscute, iar rezultatele sunt incerte;

decizii de risc – se caracterizează prin faptul că variabilele sunt parțial controlabile, determinarea rezultatelor putându-se realiza cu o anumită probabilitate.

Peter Drucker este de părere că deciziile ar trebui să se ia la un nivel cât mai jos posibil, acestea trebuie să concorde cu natura lor și trebuie să fie aproape de locul unde se desfășoară acțiunea. Sistemele care asistă deciziile sunt specifice fiecărui nivel ierarhic.

Alte clasificări ale deciziei iau în calcul criterii referitoare la numărul de persoane care participă la adoptarea deciziei, periodicitatea elaborării deciziei și numărul criteriilor decizionale . În funcție de numărul persoanelor care iau parte la adoptarea deciziilor avem:

decizii unipersonale – se caracterizează prin faptul că sunt fundametate, dar și elaborate de o singură persoană, acestea se referă la problemele actuale ale organizației;

decizii de grup – se caracterizează prin faptul că fundamentarea este rezultatul colaborării unui anumit număr de participanți.

O altă clasificare a deciziei este în funcțuie de periodicitatea elaborării deciziilor, după cum

urmează: decizii periodice – sunt adoptate la o anumită perioadă de timp; decizii aleatoare – sunt adoptate la perioade de timp care nu sunt regulate, iar efcacitatea lor

are legatură cu capacitatea de decizie a individului, decizii unice – acestea au loc o singură data și nu se vor mai repeta prea curând, După numărul de criterii decizionale se pot indentifica: - decizii unicriteriale – au loc atunci când alternativele sunt comparate pe baza un singur

criteriu; - decizii multicriteriale – au loc atunci când alternativele sunt comparate pe baza mai multor

criterii.

11

1.3.2. Procesul adoptării deciziei

Procesul decizional este o serie de pași care încep cu analiza informației, apoi continuă cu alegerea dintre mai multe alternative și controlarea alternativei selectate pe problema aflată în studiu.

Următoarele elemente se regăsesc în orice proces decizional:

Decidentul este reprezentat de persoana sau grupul de persoane care urmează să aleagă varianta potrivită din cele posibile. Atunci când problemele sunt complexe, decizia urmează a fi luată de către un grup de persoane, și în cazul deciziilor curente, operative deciziile sunt adoptate de o singură persoană.

Problema decizională. Decizia este aleasă pentru rezolvarea unei probleme decizionale, iar când problema nu există, decizia nu are obiect.

Mulțimea variantelor decizionale este de doua feluri:finită sau infinită și este alcătuită din totalitatea modalităților de rezolvare a problemei decizionale. Pentru a defini această mulțime avem nevoie de informații din interiorul și din afara organizației, consultarea unor experți, gândire managerială creatoare și efectuarea de cercetări. Când problema decizională este identificată, decidentul are în calcul mai multe modalităși de acțiune posibile. Acesta poate cunoaște aceste alternative prin implicare directă și prin alte persoane. Variantei optime este aleasă în urma unei serii de metode corespunzatoare modelului matematic ce caracterizează situația decizională.

Mulțimea criteriilor decizionale este alcătuit din diferite caracteristici, în urma acestora are loc evaluarea , ia mai apoi se compară variantele în scopul selectării celei mai raționale decizii.. Aceste citerii sunt caracterizate folosind mai multe niveluri. În cazul în care mai multe criterii sunt luate în considerare, acestea pot fi grupate și divizate.

Mediul ambiant cuprinde condițiile interne și externe care influențează decizia. Putem identifica diferite stări ale situațiilor decizionale ce se pot manifesta în mediul ambiant. Acest element al procesului decizional se identifică printr-o mobilitate aparte. Perfecționarea pregătirii personalului și a sistemului informațional apar în cadrul condițiilor interne, iar la cele externe se înregistrează modificări în legislația țării. Când activitatea organizației prezintă creșteri de complexitate, fundamentare deciziilor sunt influențate în mod neplăcut, iar atunci când nivelul de pregătire profesională crește efectele asupra luării diciziei sunt pozitive.

Mulțimea consecințelor se alcătuiește din totalitatea rezultatelor ce pot fi obținute având în vedere toate criteriile și stările condițiilor obiective cu ajutorul variantelor decizionale. Preocuparea care nu se realizează cu exactitate este stabilirea consecințelor, acest lucru este determinat de necunoașterea cu exactitate a cauzelor ce determină producerea acestora.

Obiectivele deciziei reprezintă nivelele care sunt propuse de decident în urma variantei decizionale selectate.

Utilitatea consecințelor diferitelor variante reprezintă avantajul așteptat de către decident după realizarea consecinței, și are valori cuprinse între 0 și 1.

1.3.3. Modele decizionale

Modelul este o reprezentare valoroasă și utilă a realității, care surprinde sau ignoră diferite caracteristici .

12

Cele două tipuri de modele fundamentale identificate de către Turban sunt: modele prescriptive modele descriptive.

Modelele prescriptive se mai numesc și normative, acestea aleg automat opțiunea cea mai avantajoasă. Exemple pentru acest tip de model sunt: programarea liniară, teoria decizională, statistica, etc. Acestea sunt foarte bine definite și structurate, și constituie tehnici de optimizare ce presupun condiții de risc sau certitudine.

Modelele descriptive se ocupă cu explicarea comportamentului real în cadrul procesului decizional. Decidenții simplifică factorii implicați și sunt pregătiți să accepte soluții satisfăcătoare decât să piardă timp și resurse pentru găsirea teoriei optime.

O altă clasificare mai restrictivă este cea a lui Butler conform căreia avem cinci categorii de modelele decizionale:

1. Modelul rațional reprezintă faptul că decidenții dețin cunoștințe suficiente pentru adoptarea deciziei, însă doar în anumite cazuri pot lua decizia corectă.

2. Modelul raționalității limitate se identifică prin faptul că decidentii aleg varianta pe care o consideră "suficient de bună" .

3. Modelul compromis se caracterizează prin schimbările care pot interveni și pe care executivii le iau în considerare pornind de la situația curentă. Aceștia aleg varianta care le convinde cel mai mult.

4. Modelul psihologic are legătură cu experiența și intuiția factorului decident. 5. Modelul cognitiv implică rememorări și percepție pentru mecanismele mentale propuse.

13

CAPITOLUL II

SISTEME DE ASISTARE A DECIZIEI

2. 1. Introducere Una dintre motivaţiile principale care fundamentează proiectarea, dezvoltarea şi

implementarea de sisteme informatice este reprezentată de necesitatea integrării informaţiilor care pot fi utilizate în asistarea procesului decizional. Apariţia bazelor de date şi a aplicaţiilor tranzacţionale a determinat rezolvarea necesităţilor informaţionale ale organizaţiilor, dimpotrivă, se poate afirma că a contribuit la o accentuare a cerinţelor companiilor referitoare la sistemele informatice şi, lucru des evocat în literatura de specialitate,a sistemelor de asistare a deciziilor.

2. 2. Orientări în abordarea sistemelor de asistare a deciziei

Se poate afirma că sistemul informaţional reprezintă inima unei organizaţii, acesta colectând, procesând, stocând, analizând şi furnizând informaţii în pentru a atinge obiectivele propuse. Sistemele informaţionale pot fi evaluate cu ajutorul a doi indicatori fundamentali, și anume, eficacitatea şi eficienţa. Eficacitatea reprezintă gradul de îndeplinire al obiectivelor propuse. Eficienţa reprezintă gradul de utilizare al resurselor pentru obţinerea rezultatelor.

Următoarele interpretări cu privire la acești termeni îi aparțin lui Peter Drucker: Effectiveness is doing the right - Eficacitatea este să faci ceea ce trebuie. Effeciency is doing the thing - Eficienţa este să faci cum trebuie. Odată cu trecerea timpului au apărut diferite definiții ale sistemelor de asistare a deciziei (SAD). Devis

afirma că, dacă ,,îi vom cere unei persoane să definească conceptul de SAD, răspunsul oferit va depinde în mare măsură de cel căruia îi este adresată această întrebare”.

După părerea lui Little sistemele de asistare a deciziei sunt un „set de proceduri bazate pe modele pentru prelucrarea datelor şi efectuarea de raționamente, în scopul asistării decidentului în procesul adoptării deciziei ” .

După părerea lui Keen şi Scott Morton (1978), sistemele de asistare a deciziei ,,implică utilizarea unui computer, în scopul: asistării decidenților în procesul adoptării deciziilor semistructurate; asigurării suportului raţionamentul de decizie; sporirii mai mult a eficacităţii, decât a eficienţei luării deciziei” .

Sprague și Carlson (1982) definesc sistemele de asistare a deciziilor ca fiind ,,un sistem computerizat interactiv care ajută decidenții în utilizarea datelor și modelelor, în scopul rezolvării unor probleme greșit structurate, semistructurate sau nestructurate”.

Kanter (1992), la rândul său, afirmă că „un SAD este utilizat în cazul problemelor mai puţin structurate, acolo unde arta managerială se îmbină cu ştiinţa”.

Kroenke (1992) defineşte SAD-ul ca fiind „un set de instrumente, date, modele şi alte resurse pe care decidenţii le utilizează pentru a înţelege, evalua şi rezolva probleme nestructurate”.

De asemenea, O’Brien (1999) afirmă că un SAD reprezintă un „sistem care furnizează informaţii interactive, în scopul sprijinirii decidenţilor în timpul procesului adoptării deciziilor”.

Trecând în revistă punctele de vedere prezentate anterior, se detaşează următoarea concluzie, un sistem de asistare a deciziei (SAD) reprezintă un sistem informaţional care încorporează date şi modele, utilizate în scopul sprijinirii, nu înlocuirii, factorului uman în procesul adoptării deciziei, atunci când deciziile care urmează să fie luate sunt semistructurate sau nestructurate.

14

2. 2. 1. Caracteristicile SAD

Referitor la caracteristicile pe care trebuie să le îndeplinească un SAD în literatura de specialitate cel mai adesea sunt evocate următoarele:

- furnizează suport pentru asistarea deciziei în cazul problemelornestructurate sau semistructurate;

- sprijinul acordat în adoptarea deciziei este furnizat pentru toate categoriile de decidenţi din cadrul unei organizații;

- scopul este de asistare a decidentului în raționamentele efectuate, nu de înlocuirea acestia;

- asistă atât decidenții individuali, cât şi grupurile de decizie; - sunt flexibile, în sensul realizării cu ușurință de către utilizator, a adăugării,

modificării, ştergerii etc. a elementelor problemei analizate; - trebuie să îmbunătăţească mai mult eficacitatea, decât eficienţa procesului

decizional; - decidentul trebuie să aibă controlul în orice etapă a procesului decizional aferent

problemei respective; - trebuie să furnizeze asistenţă pentru decizii independente, cât şi interdependente; - să se bazeze pe modele, date şi cunoştinţe; - să poată fi folosit şi ca un instrument de învăţare de către decidenţii mai puţin

experimentaţi; - interacţiunea cu utilizatorul să fie uşoară, rapidă şi eficientă; - să dispună de facilităţi sporite de modelare şi analiză; - să asiste decidentul, indiferent de stilul care trebuie folosit pentru adoptarea

deciziei.

2.2.2. Clasificarea SAD În literatura de specialitate există mai multe clasificări ale SAD-urilor. Astfel, conform

opiniei exprimate de Alter (1980), se pot distinge şapte categorii de SAD-uri: file drawer system, sisteme pentru analiza datelor, sisteme pentru analiza informaţiilor, modele contabile, modele descriptive, sisteme de optimizare, sisteme de sugestionare.

Tipuri de SAD: SAD instituţional - operează cu decizii de natură recursivă, repetitivă, exemplul clasic fiind

cel al unui SAD pentru managementul unui portofoliu, acesta fiind utilizat de mai multe bănci, pentru a asista la deciziile referitoare la investiţiile de pe piaţa de valori mobiliare;

SAD orientate pe algoritmi de rezolvare a anumitor tipuri de probleme (de exemplu: programare dinamică, programare liniară etc.);

SAD orientate pe tabele – reprezintă, pentru unii cercetători, un caz particular de SAD orientate pe algoritmi de căutare în spațiul soluțiilor, în această categorie putând fi incluse produsele Microsoft Excel și Lotus 1-2-3;

SAD orientate pe reguli - sunt, în majoritatea cazurilor asimilabile sistemelor expert; SAD hibrid - reprezintă o combinaţie între două sau mai dintre tipurile de SAD prezentate

anterior.

Power (2003) consideră că SAD pot fi structurate în: SAD bazate pe comunicare, SAD bazate pe modele, SAD bazate pe date, SAD bazate pe documente, SAD bazate pe cunoştinţe.

SAD bazate pe comunicare — sunt sisteme realizate utilizănd comunicarea, colaborarea şi tehnologiile de asistare a deciziilor, acestea fiind dezvoltate, în general, la mijlocul anilor 80;

15

SAD bazate pe modele - reprezintă sisteme care înglobează și utilizează modele financiar-contabile, matematice, modele de optimizare, aceste sisteme punând accentul pe elaborarea şi utilizarea modelelor scopul asistării decidentului în procesul adoptării deciziei;

SAD bazate pe date — conţin file drawer şi sisteme de raportare pentru management, depozite de date - data warehouse, sisteme informaţionale pentru executiv - executive information systems (EIS), sisteme de asistare a deciziei spaţiale - spaţial decision support Systems (SDSS). Aceste SAD pun accentul pe prelucrarea unor volume mari de date stocate în baze de date, în special pe datele istorice ale companiilor. Dhar şi Srein (1997) apreciază că SAD bazate pe date, împreună cu tehnologia OLAP furnizează cel mai înalt nivel pentru asistarea deciziei, atunci când se prelucrează colecţiile de date istorice ale companiilor;

SAD bazate pe documente - reprezintă sisteme care dispun de tehnologii ce presupun stocarea şi procesarea documentelor, în scopul regăsirii şi analizării acestora. În categoria documentelor care pot fi stocate în baza de date, se pot include: specificaţii tehnice ale produselor, cataloage, procese-verbale ale şedinţelor operative, corespondenţă importanta, informaţii istorice ale organizaţiei (Power; 2003);

SAD bazate pe cunoştinţe - reprezintă sisteme care conțin cunoștințe despre anumite domenii specifice, capacitatea de a înțelege care apar în domeniile respective, precum şi abilitatea de a rezolva unele dintre aceste probleme (Power; 2003).

Forggionne (2003) propune o clasificare a SAD în individuale și integrate. SAD individuale - Decision Support System (DSS) – sunt privite ca fiind primele sisteme de asistare a

deciziei. Într-un sistem DSS clasic, datele și modelele sunt captate și stocate ca intrări ale sistemului.

- Executive Information System (EIS) - pe de o parte, prin utilizarea depozitelor de date facilitează stocarea şi accesul la date, iar pe de altă parte, prin înglobarea tehnicilor de explorare a datelor, se vine în întâmpinarea interpretării funcţiilor. Un astfel de sistem captează şi stochează date inteme şi externe pertinente, modele statistice descriptive utilizate pentru structurarea şi organizarea datelor, precum şi modele statistice şi matematice care sunt utilizate pentru explorarea datelor (Forgionne; 2003).

- Knowledge-Based System (KBS) - captează şi stochează cunoştinţe pentru problemele care pot apărea fie de la experţi, fie din alte surse, precum şi modelele necesare pentru schiţarea soluţiei problemei. Un astfel de sistem captează, creează şi stochează cunoştinţe pentru a fi utilizate ca date suplimentare de intrare pentru problemele viitoare (Forgionne; 2003).

- Machine Learning Systems (MLS) - captează şi stochează date specifice problemelor şi modele de învăţare (de exemplu, reţele neuronale sau algoritmi genetici). Un astfel de sistem captează, creează şi stochează datele problemelor ca intrări suplimentare pentru utilizări sau procesări ulterioare.

- Cretivity Enchancing System (CES) – captează și stochează idei, concepte și instrumente de îmbunătățire a creativității. Ideile și conceptele pot proveni din documentele care detaliază modalitățile de acțiune în procedurile operative standard, studiile de caz, înțelepciunea convențională, precum și din alte surse. Instrumentele de îmbunătățire a creativității includ: analiza morfologică, metafore, mecanisme de gândire divergente, brainstorming etc. (Forgionne; 2003).

SAD integrate - Intelligent Decision Support System (IDSS) – integrează funcțiile oferite de către Decision

Support System (DSS), Knowledge-Based System (KBS) și Machine Learning Systems (MLS), furnizând asistență decidentului :

- în etapa de dezvoltare a alternativelor decizionale și a specificării relațiilor existente între criterii, alternative și evenimente; -în etapa de alegere.

- Executive Support System (ESS) – integrează funcțiile oferite de către Decision Support System (DSS), Executive Information System (EIS), furnizând asistență decidentului:

16

- în etapa de informare; - în etapa de dezvoltare a criteriilor decizionale, în identificarea principalelor evenimente necontrolabile și în specificarea relațiilor existente între criterii, alternative și evenimente;

- în etapa de alegere. - Whole-Brained Decision Support System (WDSS) și Group Decision Support System (GDSS) – integrează funcțiile oferite de către Decision Support System (DSS), Creativity Enchancing System (CES) furnizând asistență decidentului: - în etapa de concepție; - în etapa de alegere. - Management Support System (MSS) – integrează funcțiile oferite de către Decision Support System (DSS), Executive Information System (EIS), Knowledge-Based System (KBS) și Machine Learning Systems (MLS), furnizând asistență decidentului: - în etapa de informare; - în etapa de concepție; - în etapa de alegere. 2.2.3. Arhitectura unui SAD

Arhitectura sistemului informaţional reprezintă totalitatea elementelor componente ale acestuia, tipurile de sarcini care sunt alocate fiecărei componente, precum şi modul în care interacţionează acestea între ele şi cu mediul înconjurător. Bonczek, Holsapple şi Whinston (1981) au fost primii cercetători care au introdus conceptul de inteligenţă artificiala în SAD şi au afirmat că un SAD este o categorie specială de sistem pentru procesarea informaţiei, aşa cum este descris de Newel şi Simon (1982). Din acest punct de vedere, arhitectura unui SAD cuprinde: limbajul, cunoştinţele şi interfaţa.

Într-o altă viziune, propusă de către Sprague (1987), se consideră că arhitectura unui SAD cuprinde trei componente majore: baza de date, baza de modele şi modulul de dialog. Cu toate că în activitatea practică, acestea nu pot fi delimitate întotdeauna foarte exact, această arhitectură este extrem de utilă în evidenţierea principalelor aspecte referitoare la proiectarea unui SAD (Pomerol şi Adam, 2003). Conform arhitecturii unui SAD propuse de Sprague (1987), se poate face distincție între: arhitectura rețea, arhitectura centralizată și arhitectura ierarhică.

2.2.3.1. Arhitectura rețea În acest tip de arhitectură, fiecare dintre modelele existente în cadrul sistemului dispune de

propria bază de date, de propriul modul de dialog reprezentând, într-o oarecare măsură, un subsistem relativ independent. Controlul tuturor ansamblurilor bază de date – model – modul de dialog este realizat de către modul special de control și integrare în rețea. Avantajul principal al acestui tip de arhitectură constă în gradul de modularitate extrem de ridicat, fiind o arhitectură deschisă și adaptabilă, modificările în interiorul unui complex neinfluențându-le pe celelalte, fapt ce determină ca dezvoltarea ulterioară a sistemului, respectiv elaborarea și mai ales integrarea noilor module, să fie realizate cu costuri minime.

2.2.3.2. Arhitectura centralizată În acest tip de arhitectură, fiecare dintre modele interacţionează cu un singur modul de

dialog şi cu o singură bază de date. Un avantaj major al acestei arhitecturi este reprezentat de excelenta integrare a modulelor care intră în componența sa. Existenţa unui mnodul unic de dialog conferă sistemului un avantaj considerabil, şi anume că utilizatorul final este nevoit să se acomodeze

17

cu o singură interfață, fapt ce constituie o sursă de confort pentru acesta. De asemenea, existența unei singure baze de date sporește considerabil posibilitatea realizării facile de schimburi de date între modele. Pe de altă parte, o astfel de arhitectură este puțin flexibilă, această lipsă de flexibilitate devenind evidentă în situațiile în care SAD evoluează, fiind necesară encluderea de noi module, adaptarea interfeței și mai ales , modificarea structurii bazei de date.

2.2.3.3. Arhitectura ierarhică Se poale afirma că arhitectura ierarhică este, în multe privințe similară cu arhitectura

centralizată, diferenţele principale constând în: • divizarea modulului de dialog într-un „modul de dialog comun” , care gestionează partea

de schimburi cu utilizatorul de tip „dialog intermodel" şi module de dialog legate direct la fiecare model;

• modulu bază de date este înzestrat cu un strat suplimentar destinat ameliorării principalului dezavantaj al arhitecturii centralizate, permițând adaptări mult mai ușor de realizat (adăugare și eliminare de modele).

2.2.4. Componentele unui SAD Turban şi Aronson (1998) consideră că principalele module care intră în componenţa unui

SAD sunt: - subsistemul gestiunii datelor (Data Management);

- subsistemul gestiunii modelelor (ModelManagement); - subsistemul gestiunii cunoştinţelor (Knowledge Management); - subsistemul interfeţei cu utilizatorul (DialogManagement). 2.2.4.1. Subsistemul gestiunii datelor Acest subsistem este format din: baza de date, sistemul de gestiune al bazei de date și din

posibilitățile de interogare. O bază de date reprezintă o colecție autodescriptivă de date aflate în corespondență, datele

stocate în cadrul acesteia fiind elementare, detaliate și utilizate în cadrul operațiunilor zilnice. Datele existente în baza de date pot fi:

- date interne (de exemplu: consumurile de materii prime, cheltuieli legate de personal, înregistrări contabile etc.);

- date externe ( de exemplu: statistici la nivel regional, pachete legislative etc.) - date personale ( de exemplu: evaluări personale ale anumitor situații). Baza de date a SAD-ului va include date din bazele de date operaționale curente, bazele de

date istorice, precum şi din bazele de date externe sau publice, pentru utilizarea corespunzătoare a acestor date fiind necesară pentru parcurgerea unor etape.

Într-o primă fază, baza de date a SAD-ului înregistrează informaţii brute, neprelucrate încă (de exemplu: nume, cod, adresă etc.). Aceste informaţii esenţiale, minereuri de informaţie, vor fi prelucrate de SAD. Pe parcursul primei etape, baza de date serveşte pentru înregistrarea rezultatelor intermediare care au o anumită semnificaţie în timpul prelucrării sau care pot servi ca suport pentru alte prelucrări.

Baza de date este creată, consultată şi modificată de către sistemul de gestiune al bazei de date (SGBD). Un SGBD trebuie să asigure o serie de facilităţi, dintre care pot fi amintite:

crearea bazei de date; actualizarea (adăugarea, ştergerea, modificarea înregistrărilor sau tabelelor) bazei de

date;

18

optimizarea accesului la baza de date prin restructurarea tabelelor şi definirea de noi legături;

definirea accesului la date, în cazul partajării bazei de date de către mai mulţi utilizatori;

asigurarea securităţii şi confidenţialităţii datelor; furnizarea de interfețe și instrumente de interogare şi extragere a datelor.

2.2.4.2. Subsistemul gestiunii modelelor Acest subsistem include o serie de modele (de exemplu, modele de analiză și previziune a

datelor destinate satisfacerii cerințelor manageriale de nivel înalt), în cadrul său având loc prelucrarea, transformarea și includerea datelor în modelele existente. Principalele componente ale subsistemului gestiunii modelelor sunt reprezentate de baza de modele, sistemul de gestiune a bazei de modele, din instrumente de realizare și dezvoltare a modelelor (Turban și Aronson; 1998).

Baza de modele conține modele statistice, financiare, de previziune etc. Pentru a putea furniza sprijinul necesar decidentului, numărul acestora putând varia de la câteva modele, până la câteva sute de modele. Modelele pot fi clasificate în: operaționale, tactice și strategice.

Modelele operaţionale sunt utilizate în scopul asistării activității curente a organizaţiei (de exemplu aprobarea solicitărilor de credite de către o bancă, lansarea comenzilor de aprovizionare cu materii prime etc.), orizontul de timp al acestora fiind de câteva zile.

Modelele tactice sunt folosite pentru asistarea deciziilor privind alocarea resurselor disponibile ale organizaţiei (de exemplu planificarea campaniilor promoţionale a necesarului de resurse umane, planificarea bugetului etc.), orizontul de timp al acestora fiind de la o lună până la cel mult doi ani.

Modelele strategice sunt utilizate în scopul fundamentării deciziilor pe termen lung (de exemplu: stabilirea obiectivelor viitoare ale organizaţiei, planificarea fuzionărilor sau achiziţionărilor, analiza influenţelor asupra mediului înconjurător). Modelele unui SAD rezultă în urma unei analize prealabile a situaţia decizionale de rezolvat şi în contrapartidă; ele furnizează un cadru de analiză pentru utilizator. Acestea deţin o modalitate mai elaborată de prelucrare a informaţiei existente în baza de date: în loc de a manipula date brute, modelele le organizează astfel încât ele să poată oferi decidentului elemente de informaţie în legătură directă cu preocupările sale. Un model trebuie privit ca o parte a funcţiei de evaluare care permite decidentulia să aprecieze situaţia (starea) creată la un moment dat, în dialogul său cu sistemul.

Principalele sarcini pe care trebuie să le îndeplinească modelele sunt - analiză: clasificare, organizare, înţelegerea seriilor statistice; - previziune şi proiecţie în viitor; - simulare; - estimare și evaluare; - formulare de decizii multicriteriale; - optimizare. Baza de modele este administrată de către sistemul de gestiune al bazei de modele(SGBM),

dintre funcționalitățile acestuia putțnd fi amintite: - integrarea de noi modele în baza de modele; - facilitarea unei manipulări ușoare și rapide a modelelor existente de către

utilizator; - stocarea, punerea la dispoziție și administrarea unei game largi de modele; - utilizarea simultană a mai multor modele, în scopul asistării problemei care

trebuie rezolvată etc. 1

19

2.2.4.3. Subsistemul gestiunii cunoştinţelor Acest subsistem este format din baza de cunoştinţe şi motorul de inferenţă. Baza de cunoştinţe reprezintă locul unde sunt depozitate cunoştințele (adică reguli,

restricţii, limite etc.) unui SAD. Informaţiile conţinute de baza de cunoştinţe conţin anumite caracteristici, care le diferenţiază clar de cele conţinute de baza de date şi de cea de modele. Aceste informaţii pot fi clasificate în fapte şi ipoteze. Faptele sunt informaţii certe la un anumit moment de timp, iar ipotezele reprezintă relaţii sau reguli existente între fapte.

Motorul de inferenţă este o parte componentă a subsistemului de gestiune a cunoştinţelor, care permite extragerea cunoştinţelor din baza de cunoştinţe şi organizarea acestora într-un mod ce le face uşor de exploatat. Acestuia trebuie să îi fie furnizate reguli despre cum trebuie să fie aplicate regulile, strategii de rezolvare a conflictelor posibile dintre două reguli contradictorii şi coeficienţi de certitudine (referitori la concluziile obţinute, și nu numai). Este evident că o combinaţie între baza de cunoştinţe şi noile funcţionalităţi ale SGBD-urilor şi SGBM-urilor conduce la crearea unui instrument extrem de puternic, performant, aflat la dispoziţia decidenţilor în procesul adoptării deciziilor.

2.2.4.4. Subsistemul interfeței cu utilizatorul Acest subsistem este componenta SAD-ului care asigură comunicația între utilizator și

celelalte componente. Interfața trebuie să fie simplă și ușor de folosit. Din punct de vedere al stilului de dialog, se pot distinge următoarele modalități tehnice de

organizare a dialogului; tipul ,,întrebare-răspuns” – este bine adaptat utilizatorilor fără experiență sau celor

care folosesc rar sistemul (cu condiția ca răspunsurile să apară pe ecran). Acest stil devine plictisitor pentru un utilizator pregătit, mai ales dacă numărul de întrebări este mare. Acest tip pune, de asemenea, probleme în ceea ce privește derularea înapoi, spre răspunsuri anterioare, în cazul în care se dorește derularea înapoi, spre răspunsuri anterioare, în cazul în care se dorește modificarea unuia dintre acestea.

tipul ,,comandă” – se bazează pe utilizarea unui limbaj de comandă, cu o sinteză simplă. Dacă acest tip este bine adaptat pentru utilizatori permanenți și probleme simple, în cazul problemelor complexe, acest stil se transformă într-un limbaj de programare. Utilizatorul neinformatician este atunci depășit și trebuie să facă apel la un programator.

tipul ,,mască” – corespunde cazurilor în care este cerută completarea pe ecran a unor zone predefinite. Este un stil de dialog care prezintă o ameliorare sensibilă a stilului ,,întrebare-răspuns” atunci când numărul de întrebări este mare. O mască poate indica forma răspunsurilor posibile în caz de ambiguitate, permițând, totodată, o anumită verificare de sintaxă.

tipul ,,meniu ” - este foarte facil în utilizare, dar necesită lucrul cu meniuri ierarhizate atunci când numărul de funcţionalităţi devine important. Acest stil oferă o mare flexibilitate în rezolvarea problemei;

tipul „mediu de lucru ” - este stilul de dialog cel mai bogat, care simulează mediul utilizatorului, atât în ceea ce priveşte reprezentările pe care trebuie să le manipuleze, precum şi mijloacele de a le manipula. Aceasta presupune că utilizatorul regăseşte sub formă de iconiţe imagini obişnuite din mediul său de lucru. Acest mod de dialog este din ce în ce mai utilizat în noile aplicaţii, resursele celor patru stiluri precedente fiind utilizate în cadrul acestuia.

În timpul conceperii unui SAD, apar două probleme: alegerea stilului de dialog și realizarea modulului de dialog.

Alegerea stilului de dialog se face în funcție de anumite criterii: - tipul deciziei de luat de către utilizator; - materialul disponibil; - complexitatea programelor de scris și instrumentele informatice disponibile în acest scop; - numărul și durata interacțiunilor sistem-utilizator.

20

Se urmărește ca dialogul să conserve o anumită omogenitate pentru a nu încurca memoria utilizatorului.

Realizarea modulului de dialog. Această operațiune trebuie să se realizeze în optica unei standardizări suficiente pentru a putea permite rapid eventuale modificări necesare.

Dialogul reprezintă o parte importantă a timpului de tranzacție pentru un decident și o parte foarte importantă a programului informatic a unui SAD. Rolul principal al generatoarelor de dialog constă în asigurarea atât a interdependenței vizavi de material, cât și în raport cu modelul. Pentru obținerea unui dialog performant, se recurge la funcții esenșiale într-un SAD, cum ar fi: extrapolarea, superpoziția, juxtapunerea, contracția, gestiunea alertelor, navigarea în produsul informatic, asistență, mod asistat, mod adaptat, mod învățare, mod expert, mod procedură, mod automat.

2.3. Sisteme de asistare a deciziilor orientate pe modele Deoarece incertitudinea domină de cele mai multe ori viitorul, în majoritatea situațiilor nu se

pot cunoaște cu exactitate consecințele care decurg din adoptarea unei decizii la un moment dat și, mai mult, nu se poate afirma că decizia adoptată va conduce la obținerea celor mai bune rezultate pentru organizație. De fapt, problema este mult mai complexă, această complexitate fiind generată, pe de o parte, de prezența unui număr mare de factori care trebuie să fie luați în considerare în procesul adopării deciziei.

Un decident dorește ca adoptarea unei decizii să aibă ca efect o maximizare a obiectivelor organizației. Pentru a putea analiza efectele pe care le produce ficare dintre soluțiile posibile, este necesar să fie utilizate anumite criterii de măsurare a performanței, unul dintre cele mai frecvente criterii fiind criteriul monetar.

Mallach (2000) propune următoarea clasificare a modelelor: modele grafice, modele narative, modele fizicem modele matematice și modele simbolice (bazate pe informație).

Marakas (1999) propune următoare clasificare a modelelor decizionale: - deterministe;

- stocastice; - de simulare; -specifice fiecărui domeniu.

Un model determinist este reprezentat de un model în care o variabilă poate avea în orice moment timp o singură valoare posibilă. Într-un astfel de model, același set de date de intrare, rezultatele obținute vor fi întotdeauna aceleași, influența altor factori fiind eliminată cu desăvârșire.

Într-un model stocastic, cel puțin una dintre variabile poate avea, la același moment de timp, valori diferite. În timpul realizării unui astfel de model, decidentul este cel care atribuie diferite funcții de repartiție anumitor variabile de intrare, tocmai în scopul de a modela cât mai corect realitatea existentă.

Modelele de simulare sunt utilizate tocmai datorită faptului că în marea majoritate a situațiilor existente nu este posibilă o abordare deterministă sau stocastică a problemei. În majoritatea cazurilor, unele părți ale problemei sunt deterministe, altele stocastice, iar altele atât deterministe, cât și probabilistice.

Modelele specifice domeniilor au apărut ca urmare a dezvoltării cuntinue a științelor, și, mai mult, datorită specializărilor care apar în fiecare disciplină științifică. Astfel, fiecare disciplină și-a dezvoltat propriul set de modele necesare rezolvării problemelor specifice. Stiinșele economice au anumite modele care le sunt specifice numai lor, la fel medicina, științele sociale, meteorologia etc. și-au dezvoltat propriile modele.

21

2.4. Sisteme de asistare a deciziei, orientate pe date 2.4.1. Depozitul de date Datorită faptului că datele acumulate în decursul existenței unei organizații reprezintă o

imensă sursă informațională, în interiotul acesteia fiind ,,îngropate” o multitudine de informații, corelații, cunoștințe care pot srijiniini compania pentru atingerea obiectivelor propuse, a apărut necesitatea acestor date într-o singură locaţie, în scopul unei prelucrări ulterioare mult mai facile. Se poate considera că un depozit de reprezintă o locație unde sunt stocate sau depozitate, într-o formă unitară, colectate din mai multe surse de date (în mare parte eterogene), în marea majoritate a cazurilor, depozitul de date fiind rezident pe un singur site. Un data warehouse se realizează în urma unui proces de curăţare a datelor, de transformare a acestora, de integrare şi de încărcare în structurile existente și, periodic, de reactualizare.

O bază de date reprezintă o colecţie autodescriptivă de date aflate în corespondenţă (Kroenke; 2004, Rob şi Coronei; 2004), datele stocate în cadrul acesteia fiind elementare (primare), detaliate şi utilizate în cadrul operaţiunilor zilnice (Yao et al , 2006).

Poe et al (1998) consideră că depozitul de date este un concept deseori înţeles greşit, fapt care îi determină să afirme că un depozit de date reprezintă „o bază de date analitică, read-only care constituie fundamentul sistemelor de asistare a deciziei bazate pe date”.

Jarke et al (2003) consideră că un depozit de date reprezintă o colecţie de tehnologii destinată persoanelor care utilizează cunoştinţe pentru adoptarea de decizii mai bune şi mai rapide.

Sen şi Jacob (1998), Hoffer et al. (2005) consideră că un depozit de date reprezintă o bază de date, integrată în scopul asistării deciziei al cărei conţinut este derivat dintr-o multitudine de baze de date operaţionale.

Conform definiţiei lui William Inmon (2005), depozitul de date (Data Warehouse - DW) reprezintă „o colecţie de date orientate pe subiect (tematice), integrate, non-volatile şi istorice, organizate în scopul asistării procesului decizional”.

În scopul desfăşurării unui proces de adoptare a deciziei mult mai eficient, datele din depozitul de date sunt organizate în jurul problemelor principale (de exemplu: clienţi, produse, linii de credit etc ); cu alte cuvinte, datele sunt orientate pe subiect (tematice), fapt diferit de modelul clasic, în care datele sunt grupate pe funcţiuni. Acest mod de organizare asigură construirea unei viziuni transversale asupra organizaţiei, mult mai bogată în informaţii decât viziunea clasică verticală.

Integrate semnifică faptul că într-un depozit de date se pot regăsi elemente din diverse sisteme operaţionale din interiorul organizaţiei sau din exteriorul acesteia.

Depozitul de date trebuie să contribuie la fundamentarea deciziilor tactice și strategice adoptate în cadrul organizației. Datele existente în depozitul de date trebuie să fie cele necesare în procesul adoptării deciziilor, Kimball şi Ross (2002) afirmând că deciziile adoptate după consultarea depozitului de date reprezintă principala realizare a unui data warehouse.

Depozitul de date trebuie să fie o „fortăreaţă” care să protejeze informaţiile oranizaţiei. Se poate considera că informaţiile existente într-un depozit de date reprezintă cele mai importante informaţii de care dispune organizaţia, deoarece conţin referiri la produsele şi serviciile oferite, preţurile şi cantităţile comercializate etc., elementele care pot avea efecte negative asupra evoluţiei organizaţiei, inclusiv încetarea existenţei organizaţiei, în situaţia în care ajung la dispoziţia unor persoane nepotrivite.

Organizaţia trebuie să accepte existenţa depozitului de date și să exploateze pentru fundamentarea deciziilor tactice şi strategice. În literaturade specialitate se consideră că nu prezintă importanţă faptul că pentru realizarea depozitului de date au fost utilizate cele mai bune platforme şi tehnologii; dacă membrii organizaţiei continuă să apeleze la vechile instrumente de asistare în procesul adoptării deciziei şi după șase luni de la implementarea sistemului şi finalizarea activităţii de instruire, personalului, se apreciază că sistemul este un eşec. Această concluzie derivă din faptul că. spre deosebire de un sistem operaţional, pe care utilizatorii sunt obligaţi să îl folosească în că,

22

spre seosebire de un sistem operațional, pe care utilizatorii sunt obligați să îl folosească în activitatea lor zilnică, utilizarea depozitului de date este, în multe cazuri, opţională.

Este posibil ca nu întreg setul de date existent într-un depozit de date să fie necesar pentru furnizarea de informaţii necesare fundamentării deciziei, ci numai o mică parte a acestuia. În aceste condiţii, se poate realiza un magazin de date (Data Mart), care reprezintă un subset dintr-un data warehouse. În literatura de specialitate, se consideră că depozitul de date acoperă cerinţele informaţionale ale întregii organizaţii, în timp ce magazinul de date se rezumă la furnizarea informaţiilor necesare unui anumit departament din cadrul companiei.

2.4.2. Construirea depozitului de date Alegeri strategice referitoare la arhitectura unui depozit de date Înainte de a se trece la construirea depozitului de date este necesară rezolvarea unei

probleme referitoare la multiplicitatea dicţionarelor existente în cadrul depozitelor, la utilizarea unei soluţii centralizate sau a uneia descentralizate.

Problema multiplicităţii dicţionarelor J.F. Goglin apreciază că în cazul introducerii în cadrul unui sistem informațional a mai multor instrumente neintegrate, apare problema multiplicării dicţionarelor, care ar trebui să fie administrate de o manieră sincronizată. De fapt, fiecare dintre instrumentele utilizate în cadrul de gestiune al bazei de date, instrumentul de alimentare, motorul OLAP și diversele instrumentede restituire dispun fiecare de dicţionare proprii.

De aici rezultă dificultatea menţinerii integrităţii sistemului global. Întrebarea este ,,Cum anume se poate garanta coerenta unui astfel de sistem pentru care referenţialitatea este repartizată asupra unor dicționare, fără o legătură între acestea?” Din acest motiv simplu, limitarea la maxim a numărului de dicţionare devine o problemă esenţială.

Soluţie centralizată sau descentralizată? În cazul societăţilor care au în componenţa lor atât un sediu central, cât filiale, realizarea unui depozit de date la nivelul întregului grup conduce Ia întrebarea ,,Data warehouse-ui care urmează să fie realizat va fi conceput ca un depozit de date centralizat sau descentralizat în fiecare filială, cu redirecţionare spre sediu ?”.

În cazul unei soluţii centralizate, depozitul de date este instalat la sediu, iar filialele realizează alimentarea acestuia cu datele privind activitatea desfăşurată.

Soluţia unui datawarehouse centralizat permite realizarea de calcule comparative între filiale, concentrarea investiţiilor din punct de vedere al puterii de calcul necesare, administrarea sa fiind mai simplă. Este recomandabilă în situaţia în care volumul de date transferate între filiale nu este prea mare, iar ciclurile de alimentare şi de sincronizare între diverse filiale sunt similare. Trebuie să se ţină însă seama de faptul că această soluție centralizată de depozit de date solicită o infrastructură de rețea adaptată volumelor de date tranzitat.

Interogarea datelor în cazul arhitecturii centralizate Dintr-o filială, o staţie de lucru client se poate conecta direct în depozitul de date al sediului,

sau sediul poate retuma către filială elementele valorice corespunzătoare, astfel încât utilizatorul să le poată consulta în cea de-a doua variantă, are loc o integrare a datelor returnate sediu într-o structură de date locală, cu scopul de a stoca temporar datele agregate furnizate de data warehouse-ul central, în vederea realizării unei analize la nivel de filială, nefiind sub presiunea factorului timp. Utilizatorii se conectează la depozitul de date central ori la baza de date locală, în funcţie de drepturile de utilizator atribuite. În varianta conectării la depozitul de date din sediu, dacă reţeaua „federală” este suficient de rapidă, această soluţie poate fi economică din punct de vedere al investiţiei mari iniţiale. Cum administrarea sistemului este centralizată, sunt rezolvate mai simplu aspectele care ţin de securitatea datelor şi a accesului la date. La interogarea datelor, timpul de răspuns poate lăsa de dorit, timpul comunicaţiilor poate fi ridicat, iar cererile de interogare ale diverşilor utilizatori ar putea supraîncărca şi suprasolicita maşina centrală.

23

Când sediul returnează filialei elementele valorice cerute, utilizatorul putându-le consulta local, se constată o soluţie mai puţin costisitoare. Timpul de răspuns nu mai constituie o problemă, maşina centrală fiind calibrată pentru a realiza calculele necesare. Gestiunea drepturilor de acces este descentralizată, administratorul fiecărei filiale supervizând repartizarea datelor retumate în urma lansării cererilor de interogare. Totuşi, în acest caz, toate cererile ar trebui să fi fost prevăzute, ceea ce face soluţia deloc evolutivă

Dacă sediul furnizează filialei răspunsuri care vor fi integrate într-o bază de date locală, acestea din urmă vor îmbogăţi răspunsurile rezultate din calculele maşinii de la sediu cu elemente locale, ce vor putea fi studiate ulterior pe îndelete. Această soluţie permite evitarea saturării reţelei cu interogări noi, neprevăzute. Numai infrastructura locală va fi solicitată din punct de vedere al interogărilor utilizatorilor. La fel ca în cazul anterior, se poate concluziona că soluţia este puţin evolutivă, toate restituirile provenite din depozitul de date central trebuind să fie prevăzute. Administrarea ar putea să devină anevoioasă, fiind nevoie de competenţe locale în acest scop.

În cazul unui depozit de date descentralizat, fiecare filială dispune de câte un data warehouse local, iar un data warehouse „federativ este instalat la sediu. Filialele alimentează depozitul de date de la sediu cu elemente agregate.

24

CAPITOLUL III

Business Intelligence

3.1. Introducere Conceptul de Business Intelligence este un termen foarte des folosit și în țara noastră,

acesta numește un set de concepte și metode utilizate pentru a îmbunătăți caliatatea procesului decizional în afaceri. Semnificația lui prin inteligenţa afacerilor sau afaceri inteligente nu reflectă semnificaţia dată de folosirea actuală a termenului, drept pentru care vom utiliza în continuare denumirea în limba engleză. În mediul de afaceri românesc au început să își facă prezența abordări de tip BI de succes. Cu toate că în presa de specialitate s-a scris şi se va scrie mult în legătură cu acest concept, a insistat pe diferite întrebări: Ce înseamnă? Cum se poate realiza o implementare de succes? Care este stadiul în România? Va rămâne un subiect de actualitate?

Datorită faptului că domeniul este foarte dinamic, răspunsurile trebuie reactualizate frecvent. Dintotdeauna sistemele informaţionale de asistare a deciziilor s-au bazat pe analiza datelor

istorice ale organizaţiei. Astfel, în perioada anilor ’60, datele erau structurate în fişiere, iar salvarea acestora se realiza pe discuri sau benzi magnetice. Întrucât tehnica de calcul nu dispunea de performanțe ridicate, pentru sporirea vitezei de calcul, datele din fişiere se refereau la perioade limitate de timp (trimestru, semestru, an). Periodic se realizau așa-numitele fişiere istorice, care reprezentau, de fapt, concatenări ale fișierelor de date din fiecare perioadă. Bineînţeles că analiza datelor existente în aceste fişiere se desfăşura destul de greoi, în general, datele furnizate de acestea fiind statice. Odată cu apariţia sistemelor de gestiune a bazelor de date, precum şi a tehnologiilor aferente acestora, s-a realizat o creștere a calităţii analizei datelor existente, precum şi o optimizare a timpului necesar pentru realizarea unei analize. Totuşi, procesul analizei datelor era îngreunat datorită faptului că, de multe ori, sursele de date erau eterogene. Acest lucru a contribuit la apariţia unei noi tehnologii, cunoscute sub titulatura de depozite de date.

Aceste tehnologii au condus la o creştere considerabilă a calității analizei datelor, aceasta prezenta în continuare un mare neajuns, şi anume faptul că era retrospectivă, adică nu oferea niciun

25

fel de informaţie referitoare la evoluţiile ulterioare. Prin urmare, următorul pas a fost forarea unei tehnologii care să permită răspunsul la întrebări de genul: ,,Ce se va întâmpla cu volumul creditelor care urmează să fie acordate în Bucureşti trimestrul viitor? De ce?”. Pentru a se putea răspunde la astfel de întrebări, este necesară descoperirea unor şabloane (modele) care să descrie cât mai bine comportamentul sistemului studiat şi care să permită o previzionare a evoluţiei în timp a acestuia.

Imhoff et al. (2003) definesc business intelligence ca fiind abilitatea companiilor de a studia comportamentul şi acţiunile din perioadele anterioare, în scopul înţelegerii poziţiei actuale a organizaţiei şi de a previ sau de a încerca să schimbe ceea ce urmează să se întâmple în următoarea perioadă de timp.

Dacă până nu de mult, tehnologiile erau cele care „următeau” activitatea economică şi îşi expuneau „posibilităţile” în faţa companiilor, în zilele de astăzi, activitatea economică este cea care solicită dezvoltarea de noi tehnologii, organizaţiile fiind obligate, pentru a putea exista şi evolua într-un mediu concurenţial marcat de globalizare şi mondializare, și să revendice noi tehnologii care să vină în sprijinul activităţilor desfăşurate.

De exemplu, un program pentru gestionarea relaţiilor cu nu poate exista fără a dispune şi de module pentru asistarea adoptării deciziilor strategice şi tactice.

Tang și MacLennan consideră că principalele componente ale Business Intelligence sunt reprezentate de:

- Extraction, Transformation al Loading – ETL (extragerea, transformarea și încărcarea datelor);

- Data mining (exploatarea datelor); - Online Analytical Processing –OLAP ( ptocesarea analitică a datelor); - Enterprise reporting.

3.2. Extragerea, transformarea și încărcarea datelor Necesitățile organizațiilor, din ce în ce mai presante, privind obținerea de informații

strategice au început să fie îndeplinite odată cu utilizatea depozitelor de date. De asemenea, cercetările în domeniu au condus la concluzia că datele existente într-un depozit de date care sunt preluate, fără o minimă prelucrare, din sistemele operaționale nu pot fi utilizate în mod direct pentru obținerea informațiilor dtrategice necesare organizației.

Rolul extragerii, transformării şi încărcării datelor este de a remodela datele existente în sistemele operaţionale, în scopul obținerii de informaţii utile care să fie stocate in depozitele de date, în absența acestui proces neputându-se discuta despre existenţa informațiilor strategice la nivelul unui depozit de date. În situaţia în care datele prezente în sistemele operaţionale nu sunt

26

extrase în mod corect, curățate și apoi integrate într-un format specific, prin interogările efectuate asupra depozitului de date nu vor fi obţinute informațiile srategjce necesare.

După cum se cunoaşte, cele trei arii majore de acţiune ale unui depozit de date sunt reprezentate de: achiziţia datelor, stocarea datelor, furnizarea informaţiilor. Procesul de extragere, transformare şi încărcare a datelor acoperă primele două zone, respectiv achiziția și stocarea datelor, fiind considerat o activitate care se desfăşoară în back-end, funcţiile acestuia fiind:

- extragerea datelor din sursele de date – presupune un proces de selecție a datelor, în concordanță cu cerințele specificate;

- modificarea datelor în concordanţa cu formatul şi structura corespunzătoare pentru stocarea în data warehouse, această etapă putând fi anevoioasă în situaţia în care calitatea datelor din sursele de date se află mult sub standardele impuse;

- includerea datelor în cadrul depozitului de date. Atunci când se doreşte conversia datelor din sursele de date în informații care să fie stocate

în cadrul unui depozit de date, fiecare funcţie devine esenţială: primul pas este constituit de selectarea datelor relevante, urmată de transformarea acestora în concordanţă cu cerinţele şi, în final includerea acestora în cadrul depozitului de date. Fiecare dintre funcţiile procesului ETL contribuie la îndeplinirea unui anumit obiectiv, îndeplinirea a celor trei funcţii contribuind decisiv la transformarea datelor în informație strategică.

Pe parcursul derulării sale, procesul de extragere, transformare și încărcare a datelor trebuie să facă faţă unor situaţii „dificile", dintre provocările la care trebuie să răspundă putând fi enumerate:

• sursele de date sunt foarte diverse şi disparate; • existenţa unor surse de date „moştenite”, care trebuie utilizate, cunoscut fiind faptul că

informaţiile istorice sunt critice pentru un depozit de date; • calitatea datelor este mult sub standarde, mai ales în sursele de date aferente aplicaţiilor

mai vechi, neoperaţionale în momentul de faţă; • sursele de date sunt pe diferite platforme şi rulează sub diverse sisteme de operare;

• inconsistenţa reprezentării aceleiaşi date, în diverse surse de date; • în sursele de date vechi, care nu mai sunt utilizate, multe date sunt „criptate”, „neclare”

datorită inexistenţei unor documentaţii; • modificările efectuate asupra structurii surselor de date, datorate unei evoluţii continue a

mediului de afaceri şi implicit a nevoilor organizaţiei, determină implicit şi modificări la nivelul ETL.

Etapele procesului de extragere, transformare şi încărcare a datelor sunt reprezentate de: • determinarea tuturor datelor necesare pentru construirea depozitului de date;

• determinarea tuturor surselor de date (atât cele interne, cât şi cele externe); • stabilirea unui set de reguli, cuprinzător pentru extragerea datelor; • determinarea transformărilor care trebuie aplicate datelor şi a regulilor de ,,curăţare” a

acestora; • identificarea, stabilirea şi organizarea instrumentelor de testare; • realizarea procedurilor pentru încărcarea datelor; • extragerea, transformarea şi încărcarea datelor pentru tabelele de fapte. 3.2.1. Extragerea datelor Extragerea datelor pentru un depozit de date diferă de extragerea datelor pentru un nou

sistem operaţional, prin prisma a doi factori: - Pentru un depozit de date este necesară extragerea din mai multe surse diferite de date, în

timp ce pentru un nou sistem operaţional este necesară, în marea majoritate a cazurilor, extragerea datelor dintr-o singură sursă de date.

- Pentru un depozit de date, extragerea datelor se realizeză în permanenţă, în timp ce pentru un nou sistem operaţional, este necesară o singură operaţiune de extragere a datelor.

27

Procesul de extragere a datelor reprezintă unul dintre factorii cheie pentru reuşita unui depozit de date, de aceea este necesară acordarea unei atenţii deosebite acestei etape. În continuare, sunt prezentate o serie de etape de care trebuie să se ţină seama în elaborarea strategiei de extragere a datelor.

Identificarea surselor - presupune identificarea surselor de date adecvate, a structurii acestora, urmată de examinarea şi verificarea faptului că sursele identificate au capacitatea de a furniza valoarea necesară depozitului de date. Etapa de identificare a surselor nu este simplă, ci reprezintă „temelia" întregului proces de extragere a datelor, necesitatea identificării surselor pentru fiecare informaţie care va fi stocată în depozit de date determinând un grad ridicat de aprofundare a problematicii, un consum mare de timp şi, în acelaşi timp, o analiză exhaustivă .

Tehnici de extragere a datelor - presupun identificarea, pentru fiecare sursă de date, a metodelor de extragere care pot fi aplicate de analizarea avantajelor și dezavantajelor oferite de fiecare dintre acestea, iar în final, de stabilirea metodei de extragere care va fi adoptată.

Frecvența de extragere a datelor – presupune stabilirea, pentru fiecare sursă de adte, a frecvenței de extragere: zilnică, bisăptămânală, săptămânală, bilunară, lunară etc.

Intervalul orar presupune stabilirea, pentru fiecare sursă de date, a intervalului orar în care urmează să se efectueze extragerea datelog.

Secvența de extragere stabiliște care este ordinea în care trebuie să fie extrase datele și dacă este necesar ca extragerea unor anumite date să se realizeze după încheierea extragerii altor date.

Tratarea excepțiilor stabilește modalitățile de preluare a datelor, în situația în care o parte sau întregul proces de extragere a datelor nu se poate derula corespunzător.

3.2.2. Transformarea datelor După ce a fost finalizată etapa de extragere a datelor, urmează etapa de transformare a

acestora, mai exact, datele preluate din sursele de date trebuie prelucrate în așa fel încât să poată fi utilizate în cadrul depozitului de date, deoarece în forma inițială, acestea nu îndeplinesc criteriile cerute. O altă problemă care apare este legată de calitatea datelor existente în sursele de date, aceasta aflându-se uneori sub standardele cerute de data warehouse.

3.2.3. Încărcarea datelor În literatura de specialitate se apreciază că etapa de încărcare a datelor în depozitul de date

trebuie tratată cu foarte mare atenție, în principal, datorită duratei mai de timp în care se desfășoară și care nu poată fi apreciată cu exactitate. În timpul acestei operațiuni este necesar ca depozitul de date să fie offline, lucru care conduce la necesitatea determinării unui interval de timp în care data warehouse-ul să nu fie operațional, dar care să nu afecteze într-o măsură inacceptabilă activitățile desfășurate în cadrul organizației.

Modalități în care poate fi privită încărcarea datelor: 1. Încărcarea inițială (initial loading) – constă în popularea tuturor tabelelor din depozitul de

date pentru prima dată. 2. Încărcarea periodică (incremental loading) – constă în adăugarea periodică de noi

informații în depozitul de date. 3. Reactualizarea totală (full refresh) – constă în ștergerea conțiinutului uneia sau mai multor

tabele din depozitul de date, urmată de reîncărcarea cu date actualizate. Dacă pentru încărcarea inițială nu este nicio problemă în a stabili intervalul de timp în care

va fi executată, pentru încărcarea periodică sau reactualizarea totală se recomandă împărțirea procesului de încărcare în subetape și popularea cu date a mai multor fișiere. Această abordare conduce la obținerea a două avantaje majore:

- Este posibilă rularea în paralel a mai multor subetape. - Este posibilă menținerea în funcțiune a unor părți a depozitului de date, în timp ce

are loc încadrarea cu date a altora.

28

Totuși stabilirea duratei de timp necesară pentru procesul de încărcare a datelor este dificil de realizat, mai ales pentru încărcarea inițială și reactualizarea totală.

3.3. Explorarea datelor (data mining) În literatura de specialitate există două curente de opinii cu privire la termenii ,,explorarea

datelor” și ,,descoperirea cunoștințelor din bazele de date”, unul consideră că cei doi termeni desemnează același lucru, iar celălalt insistă asupra faptului că nu trebuie făcută confuzie între data mining și know ledge discovery in databases, cele două sintagme nefiind sinonime, explorarea datelor reprezentând doar o etapă în procesul descoperirii cunoștințelor din bazele de date.

Frawley el al. (1992) consideră că explorarea datelor constă în ,, extragerea, de o manieră nu tocmai simplă, aunor informații potențial utile, implicite și necunoscute anterior dintr-o bază de date”.

Gray și Watson (1996) definesc explorarea datelor ca fiind o activitate ,,care permite analiștilor și managerilor să identifice în depozitele de date răspunsuri la problemele organizației, pe care aceștia nici măcar nu și le puseseră”.

Goglin (1998) definește explorarea datelor ca reprezentând ,,căutarea de corelații, legături schematice într-o bază voluminoasă sau complexă de informații, în scopul transformării acestora în cunoștințe”.

Han și Kamber (2001) definesc explorarea datelor ca fiind ,,procesul de extragere a cunoștințelor din volume foarte mari de date, stocate în baze de date, depozite de date sau în alte surse.

Principalele etape ale procesului descoperirii cunoștințelor din bazele de date sunt următoarele:

Curățarea datelor (Data Cleaning) – eliminarea datelor nefolositoare și a celor inconsistente (completarea valorilor inexistente sau incorecte acolo unde este posibil, ignorarea înregistrărilor unde nu pot fi atribuite valori câmpurilor necompletate).

Integrarea datelor (Data Integration) – combinarea datelor obținute din surse eterogene de date, într-o singură sursă omogenă de date.

Selectarea datelor (Data Selection) – datele relevante pentru etapa de analiză sunt extrase din baza de date, ținându-se cont de criteriile de selecție menționate.

Transformarea datelor (Data Transformation) datele sunt transformate şi consolidate într-o formă cât mai utilă pentru procesul de explorare a datelor (au loc operaţii de omogenizare, agregare, generalizare, normalizare a datelor).

Explorarea datelor (Data Mining) - în această etapă are loc o analiză atentă a datelor, bazată pe aplicarea unor metode inteligente de identificare a şabloanelor ascunse în intenorul datelor . Evaluarea modelelor (Pattem Evaluation) - modelele (şabloanele) obţinute sunt apreciate în conformitate cu criteriile specificate de decident, rezultatul acestei etape fiind o ierarhizare a modelelor obținute în urma etapei precedente.

Prezentarea cunoştinţelor (Knowledge Presentation) - cunoştinţe obţinute sunt prezentate utilizatorului într-o formă cât mai prietenoasă şi mai simplu de înţeles, astfel încât decidentului să îi fie de uşor să asimileze şi să integreze aceste cunoştinţe pentru adoptarea unei decizii care să maximizeze scopurile, obiectivele stabilite de către organizaţie.

Explorarea datelor presupune analizarea datelor şi identificarea şabloanelor „ascunse”, prin utilizarea unor proceduri automatizate sau semiautomatizate. În ultimii ani, organizaţiile au acumulat şi stocat în baze de de date proprii volume imense de date, principalele surse fiind reprezente de programele de aplicaţii cu specific economic (business software), ca de exemplu: Enterprise Resource Planning (ERP) - planificarea resurselor întreprinderii, Customer Relationship Management (CRM) - management relaţiilor cu clienţii etc. Colecţiile de date deţinute de organizaţii au devenit extrem de vaste, iar dimensiunea acestora creşte extrem de rapid, rezultatatul acumulării acestui volum imens de date fiind unul puţin surprinzător: organizaţiile au devenit

29

„bogate” în date şi „sărace” în cunoştințe. Scopul principal al exploatării datelor este reprezentat de identificarea și extragerea şabloanelor din date, creşterea valorii intrinseci a acestora şi transformarea datelor în cunoştinţe.

În general, aplicaţiile software existente într-o organizaţie stochează datele în baze de date tranzacţionale, ulterior acestea fiind extrase, transformate şi încărcate în depozite de date. De regulă, schema generală a unui depozit de date diferă fundamental de schema bazei de date tranzacţională. După ce data warehouse-ul a fost populat cu date, se trece la unnătoarea etapă, respectiv construirea cuburilor OLAP.

3.4. Online Analytical Processing (OLAP)

În literatura de specialitate se regăsesc o serie de definiții referitoare la conceptul de Online Analytical Precessing (OLAP). Dintre acestea au fost reținute:

OLAP reprezintă o tehnologie care utilizează o vedere multidimensională a datelor agregate pentru furnizarea unui acces rapid informații strategice în scopul realizării unei analize avansate a datelor.

OLAP reprezintă un termen utilizat pentru a descrie analiza datelor complexe existente în depozitele de date (Elmasri şi Navathe, 2004).

OLAP reprezintă un sistem pentru colectarea, gestionarea, procesarea şi prezentarea datelor multidimensionale, în scopul analizării acestora şi a asistării deciziilor de ordin tactic şi strategic (Boon şi Tan, 2006).

OLAP reprezintă o tehnică de analiză a datelor, care dispune de funcţionalităţi de rezumare, consolidare, agregare, precum şi de capacitatea vizualizării datelor din perspective diferite (Han şi Kamber, 2001).

Cu toate că tehnologia OLAP nu este un concept nou, numele acesteia este relativ recent, el fiind introdus la începutul anilor ’90 de către E. F. Codd, acesta enunţând 12 reguli care trebuie să fie îndeplinite de o aplicaţie OLAP (Codd et al.; 1993);

- multidimensionalitate - sistemul trebuie să permită o perspectivă multidimensională a datelor;

- transparenţă - sistemul trebuie să fie transparent pentru utilizator, acestuia trebuind să i se faciliteze accesul prin intermediul instrumentelor standard;

- accesibilitate - baza de date trebuie să dispună de un model de date şi de instrumente care să permită alimentarea din surse multiple prin efectuarea extracţiilor şi a conversiilor necesare alimentării;

- acces stabil - modificarea modelului datelor, a numărului dimensiunilor sau a nivelurilor de agregare nu trebuie să influenţeze funcţionalitatea sistemului;

- client-server - sistemul trebuie să respecte arhitectura client-server, indiferent de model; - dimensionalitate generică – toate dimensiunile definite în modelul de date trebuie să fie

accesibile pentru fiecare dată; - gestonarea eficientă a matricelor – în momentul construirii cubului multidimensional,

produsul cartezian al diverselor axe rezervă spații de memorie necesare stocării informațiilor , chiar dacă acestea nu există generând astfel o matrice.

- accesare multiplă - baza trebuie să poată fi accesat de mai mulţi utilizatori, atât în citire, cât şi în scriere;

- intersectarea dimensiunilor - toate datele stocate sau calculate în cub trebuie să fie accesibile, iar regulile de gestiune definite trebuie să li se aplice în mod permanent; de asemenea, toate secţiunile cubului trebuie să poată fi vizualizabile;

- manipularea datelor – navigarea trebuie să se poată efectua într-o manieră simplă și intuitivă; manipularea datelor trebuie să se realizeze direct asupra celulelor vizualizate, fără a se recurge la acţiuni multiple, complicate;

- supleţea de afişare - sistemul trebuie să permită o afișare ușor interpretabilă a datelor; - număr nelimitat de dimensiuni şi de niveluri de agregare – nu trebuie să existe limite

particulare privind dimensiunile și nivelurile de agregare utilizate.

30

Ulterior, acest set a fost restrâns la un număr de cinci reguli, grupate într-un test denumit FASMI (Fast Analysis Shared Multidimensional Information):

Fast (rapiditate) - sistemul trebuie să fie conceput pentru a putea furniza utilizatorilor majoritatea informaţiilor într-un interval de timp redus(de ordinul secundelor), analizele cele mai simple durând în jur de o secundă și numai foarte puține necesitând mai mult de 20 de secunde. Trebuie să se ţină cont de faptul că, dacă o prelucrare durează prea mult, exista tendinţa ca utilizatorul să îşi piardă firul gândirii, în aceste condiții, calitatea analizei având de suferit.

Analysis (analiză) - sistemul trebuie să poată trata orice domeniu sau analiză statistică şi să furnizeze un rezultat exploatabil de către utilizatorul final. Utilizatorul trebuie să îşi poată defini calculele necesare analizei, fără să fie nevoit să programeze într-un limbaj de programare evoluat, analiza putând fi efectuată fie cu un instrument al furnizorului, fie cu un produs auxiliar (de exemplu, o aplicaţie de calcul tabelar). Această analiză presupune serii cronologice, alocări de cost, conversii monetare, gestiunea excepţiilor etc.

Shared (partajabilitate) - utilizarea simultană aplicaţiei de către mai mulţi utilizatori nu trebuie să influenţeze condiţiil de confidenţialitate ale datelor.

Maltidimensional (multidimensionalitate) - reprezintă condiţia esențială a unui sistem OLAP, acesta trebuind să furnizeze o perspectivă multidimensională a datelor.

Information (informare) - presupune ca accesul la datele şi informațiile derivate, necesare efectuării analizei, să poată fi realizat indiferent de volumul sau de localizarea acestora. Din acest punct de vedere, se va realiza o ierarhizare a produselor, în funcţie de numărul datelor de intrare care pot fi manipulate şi nu de numărul de gigabytes care pot fi stocaţi.

După cum se poate observa şi din arhitectura generală a unui sistem OLAP procesarea analitică online se aplică asupra datelor existente în depozitul /baza de date, rezultatele obţinute (rapoarte, analize sau grafice) fund puse la dispoziţia utilizatorului.

3.4.1. OLAP vs. OLTP Sistemele de gestiune a bazelor de date relaţionale (SGBDR) sunt proiectate pentru a stoca,

a returna şi a gestiona volume mari de tranzacţii în timp real, scopul final constând în asistarea desfăşurării activităţii zilnice a organizaţiilor (Bellatreche şi Mohania, 2006). Aceste SGBDR-uri au fost concepute, în general, pentru un număr mare de utilizatori, ale căror cerinţe sunt rezolvate prin accesarea unui număr relativ mic de înregistrări Concluzionând, sistemele de gestiune a bazelor de date relaţionale sunt excelente pentru o procesare on-line a tranzacţiilor (Online Transaction Processing).

În mod obișnuit, tranzacțiile într-un sistem OLTP returnează sau modifică un număr redus de înregistrări accesate de baza cheii primare, iar bazele de date aferente tind să aibă dimensiuni de ordinul sutelor sau miilor de megabytes, stocând numai date curente (Ramakrishnan și Gehrke; 2003).

3.4.2. Metodologii de stocare a datelor Relational Online Analytical Processing (ROLAP) furnizează funcționalitățile OLAP prin

utilizarea bazelor de date relaționale pentru stocarea și analizarea datelor multidimensionale. Această metodologie plasează cea mai mare parte a responsabilităților bazei de date

relaționale unde rezidă tabelele necesare cuburilor OLAP. Mecanismul de funcționare este următorul: fiecare cerere adresată sistemului de gestiune a bazei de date, iar, în final, returnează rezultatele obținute. Pe de o parte, această modalitate de lucru destul de laborioasă are repercusiuni negative asupra performanțelor sistemului, pe de altă parte, principalul avantaj al ROLAP constă în utilizarea mult mai eficientă a mediilor de stocare a datelor.

Multidimensilonal Online Analytical Processing (MOLAP) furnizează funcționalitățile OLAP la nivelul sistemelor de gestiune a bazelor de date multidimensionale (SGBDM), acestea utilizând tehnici specifice de stocare a datelor similare matricelor cu n dimensiuni.

31

Tehnologia MOLAP presupune stocarea valorilor agregate într-o structură multidimensională pe un server OLAP, acest fapt contribuin la îmbunătățirea considerabilă a timpului de răspuns aferent cererilor, deoarece o mare parte din răspuns este deja pregătit înainte de formularea cererii.

Hybrid Online Analytical Processing (HOLAP) furnizează funcționalitățile OLAP prin stocarea valorilor agregate într-o structură multidimensională pe serverul OLAP, lăsând sursele de date ale partițiilor în structura rațională existentă.

Cu alte cuvine, HOLAP permite stocarea unei părți din date utilizând MOLAP și a altei părți a datelor, utilizând ROLAP. Această partiționare poate fi:

Partiționare verticală – în această variantă, valorile agregate sunt stocate în MOLAP, pentru creșterea vitezei de răspuns în cazul cererilor, iar datele detaliate în ROLAP, în scopul optimizării timpului de procesare a cubului.

Partiționarea orizontală – în această variantă, se stochează o parte din date în MOLAP, pentru creșterea vitezei de răspuns în cazul cererilor, iar datele mai vechi sunt stocate în ROLAP.

32

CAPITOLUL IV

Analiza situației financiar-patrimoniale a întreprinderilor

4.1. Introducere

Analiza economico-financiară a întreprinderilor este folosită, în general, de către acționari, investitori, creditori și alte categorii de parteneri ai companiilor, în scopul fundamentării deciziilor referitoare la întreprinderile respective.

Rolul indicatorilor economico-financiari este, pe de o parte, de a permite determinarea stării de ,,sănătate financiară” a companiei la un moment dat, ceea ce corespunde unei analize statice, iar, pe de altă parte, de a analiza evoluțua acestor indicatori pe parcursul unei perioade de timp, ceea ce corespunde unei analize în dinamică. De asemenea, indicatorii economico-financiari pot fi utilizați și pentru stabilirea poziției companiei în sectorul de activitate în care acționează, prin realizarea de comparații între indicatorii obținuți de întreprindere și indicatorii sectorului respectiv.

4.2. Analiza structurii patrimoniale a întreprinderii Are ca obiectiv stabilirea și urmărirea evoluției ponerii diferitelor elemente patrimoniale (de

activ si de pasiv). Ratele de structură patrimonială oferă posibilitatea exprimării bilanțului în procente și

permite identificarea caracteristicilor majore ale structurii bilanțului, putându-se efectua analize comparative în timp și spațiu.

4.2.1. Analiza ratelor privind structura activului Ratele privind structura activului reflectă apartenența întreprinderii la un anumit sector și

depind de natura activității firmei. 1. RATA ACTIVELOR IMOBILIZATE Măsoară importanța relativă a activelor pe termen lung în totalul activelor întreprinderii.

Acest indicator permite aprecierea flexibilității financiare a firmei în măsura în care evidențiază componența de capital investit în active fixe.

Dimensiunea acestei rate este influențată atât de factorii generali care afectează structura activului ( factori tehnici, economici, juridici) cât și de politicile contabile ale întreprinderii.

a. Rata imobilizărilor necorporale Mărimea indicatorului reflectă ponderea unor active, brevetele, licențe, mărci comerciale în

cadrul patrimoniului întreprinderii. Rata depinde în mod esențial de specificul activității și de dimensiunea întreprinderii. b. Rata imobilizărilor corporale Indicatorul măsoară ponderea capitalurilor fixe (terenuri, clădiri, mașini, echipamente) în

cadrul activelor imobilizate. De regulă rata înregistrează valori rificate în cadrul acelor firmei ce necesită o infrastructură

importantă sau echipamente costisitoare cum ar fi: - producția și distribuția de energie; - transporturile feroviare; - firmele din domeniul hotelier, etc. Observație: Nivelul indicatorului este influențat de politica de amortizare, politica de

investiții sau de obțiunea contabilă între cost istoric și valoarea justă pentru imobilizările corporale.

33

c. Rata imobilizarilor financiare Indicatorul evidențiază dimensiunea legăturilor și relațiilor strategice și financiare pe care o

anumită întreprindere le are cu alte entități economice (întreprinderi). În mod firesc indicatorul înregsitrează valori ridicate în cazul holding-urilor al căror obiect

de activitate îl reprezintă gestionarea unui portofoliu de participații. 2. RATA ACTIVELOR CIRCULANTE Această rată reflectă ponderea ACR în totalul activului, fiind un indicator al flexibilității

financiare, în măsura în care evidențiază importanța activelor ușor de transformat în bani. a. Rata stocurilor Acest indicator înregistrează în mod normal valori ridicate în cazul întreprinderilor cu

activitate de producție și ciclu lung de fabricație, precum și în cazul firmelor de distribuție care prin specificul activității înregsitrează un nivel ridicat al stocurilor.

b. Rata creanțelor comerciale Acest indicator evidentiază importanța portofoliului de creanțe comerciale în patrimoniul

întreprinderii. Rata este influențată de specificul activității, puterea de negociere a întreprinderii cu partenerii comerciali, dar și de managementului întreprinderii.

c. Rata disponibilităților Se mai numește rata neta de asigurare cu disponibil și reprezintă o măsură a lichidității

interne a întreprinderii. Observație: Analiștii susțin că nivelul normal al indicatorului ar trebui să fie între 1% și 2%,

dar puterea informativă a ratei trebuie privită cu îndoială (circumspectie) deoarece variabilitatea disponibilului poate fi uneori mai ridicată de la perioadă la alta.

4.2.2. Analiza ratelor privind structura pasivului Ratele privind structura pasivului – reflectă structura finanțărilor firmei, gradul de

autonomie și gradul de stabilitate . 1.Rata stabilității financiare Este un indicator global al stabilității financiare și reflectă ponderea surselor pe care le are

firma pentru o perioada mai mare de un an în totalul surselor de acoperire a mijloacelor economice. 2.Rata autonomiei financiare Reflectă gradul de independență financiară a întreprinderii, iar valoarea optimă a ratei

trebuie să fie peste nivelul de 50%. 3.Rata datoriilor totale ( Rata îndatorării globale) Reflectă ponderea datoriilor totale ale firmei în totalul pasivului. 4.Rata datoriilor pe termen scurt Reflectă ponderea datoriilor cu termen de exigibilitate mai mic de un an în totalul surselor

firmei.

34

4.3.Analiza lichidității și a ratelor de lichiditate 4.4. LICHIDITATEA definește capacitatea elementelor patrimoniale de a fi mobilizate și

transformate în bani. Existența unei activități economice depinde în mare măsură de potențialul de lichiditate al

activului patrimonial, de proporția și rapiditatea cu care elementele de activ pot fi tranformate în bani.

În general, activele imobilizate au o lichiditate slabă în funcție de particularitățile lor: - imobilizările corporale și necorporale supuse amortizării au o lichiditate direct

proporțională cu gradul de amortizare; - numai sistemul financiar al întreprinderii poate determina transformarea forțată a acestora

în bani în afara criteriilor de rentabilitate. - activele circulante au un potențial sporit de lichiditate, variabil, atât ca proporție cât și ca

durată de transformare în bani; - stocurile sunt mai mult sau mai puțin lichide în funcție de elementele care le compun

(materii prime, produse în curs de fabricație, produse finite, mărfuri), elemente care au o anumită utilitate, respectiv valoare la un moment dat pe piață;

- creanțele devin lichide în mod natural conform uzanțelor comerciale pe care întreprinderea le acceptă în relațiile cu clienții;

- disponibilitățile au gradul absolut de lichiditate. Ratele de lichiditate sunt utilizate frecvent în studiile de bonitate efectuate de băncile

comerciale în vederea acordării de credite. Principalul obiectiv este măsurarea capacității întreprinderii de a face față angajamentelor

finaciare pe termen scurt. Acest tip de analiză urmăreste reliefarea gradului în care întreprinderea își poate acoperi obligațiile curente din resursele curente.

Principalele rate de lichiditate sunt: 1.Rata lichidității curente Rata reflectă gradul de acoperire a datoriilor curente (datorii cu scadența sub un an), pe baza

activelor curente. Valoarea minimă a acestei rate trebuie să fie 100%, iar dacă scade sub acest prag apare

riscul de incapacitate de plată. Observații: - Active curente = ACR nete - Stocuri - Pasive curente = Datorii curente (Obligații de plată față de furnizori, obligații fiscale și

salariale, credite pe termen scurt, precum și partea din împrumuturi pe termen mediu și lung a căror scadență este în cadrul exercițiului financiar curent)

2. Rata lichidității rapide Rata reflectă gradul de acoperire a datoriilor pe termen scurt pe baza creanțelor și

disponibilităților bănești, iar valoarea acestei rate trebuie să se încadrese în intervalul 0,65 – 1 sau 65% - 100%.

3. Rata lichidității imediate

Rata (capacitatea de plată imediată) reflectă gradul de acoperire a datoriilor exigibile pe

termen scurt pe baza celor mai lichide active (disponibilitățile). Valoarea minimă a ratei cuprinsă între 0,2 – 0,35 reflectă o garanție de lichiditate, fiind

asigurată achitarea obligațiilor pe termen scurt.

35

4. Rata lichidității la vedere Rata reflectă gradul de acoperire a creditelor bancare pe termen scurt pe baza

disponibilităților bănești, valoarea recomandată a ratei fiind de 0,85 sau 85%.

4.4 Analiza echilibrului financiar pe bază de indicatori

Echilibrul financiar al firmei reprezintă un sistem de corelații prin care se stabilesc anumite

proporționalități în cadrul și între diferitele fluxuri financiare. Pentru exprimarea sintetică a corelatiilor implicate de echilibrul finaciar, în practica

economică se utilizează următorii indicatori: I. Ratele de îndatorare O proporție ridicată a datoriilor purtătoare de dobânzi în comparație cu capitalurile proprii,

implică creșterea probabilității ca firma să nu își poată onora obligațiile de plată la scadență. Astfel, cu cât rata de îndatorare este mai ridicată cu atat riscul financiar este mai mare. 1. Rata de îndatorare a capitalului propriu 2. Rata globală de îndatorare II. Ratele bazate pe chas-flow Cu cât este mai ridicat fluxul de lichidități, față de cheltuieli financiare cu dobânzile, cu atât

este mai redus riscul financiar. 1.Rata de acoperire a dobânzilor Daca rata este mai mare decat 1, riscul financiar este foarte mare pentru că întreprinderea nu

reușește să degaje un profit din exploatare care să acopere cheltuielile cu dobânzile. Dacă rata este mai mare decat 4, băncile apreciază că riscul financiar este foarte redus. 2.Rata de acoperire a cheltuielilor fixe III.Alte rate ale echilibrului economico-financiar 1. Rata autonomiei financiare 2. Rata de finantare a stocurilor 3. Rata de autofinantare a activelor 4. Rata de finantare a imobilizarilor prin capitaluri proprii 4.5. Managementul Cash-flow-lui

Obiectivul principal care trebuie îndeplinit de trezorerie constă în asigurarea permanentă a

capacităților de plată ale organizației printr-o bună sincronizare a încasărilor cu plățile, în scopul asigurării echilibrului financiar al acesteia.

În România, cadrul legal de gestiune a fluxurilor de numerar (cash flow) este stabilit de Regulamentul de aplicare a Legii contabilității nr. 82/1991, care stabilește faptul că în cadrul contabilității de trezorerie este necesar să fi asigurată ,,evidența existenței și mișcării titlurilor de plasament, disponibilităților în conturi la bănci și în casă, a creditelor bancare pe termen scurt și altor valori de trezorerie”.

În conformitate cu OMF nr. 94/2001 pentru aprobarea Reglementărilor contabile armonizate cu Direcția a IV-a a Comunității Economice Europene și cu Standardele Internaționale de Contabilitate cu OMF nr. 306/2002 pentru aprobarea Reglementărilor contabile specificate, armonizate cu directivele europene în România, a fost introdusă obligativitatea întocmirii și prezentării Situației fluxurilor de numerar în cadrul situațiilor financiare anuale.

Potrivit Standardului Internațional de Contabilitate 7 (IAS 7) – Situațiile fluxurilor de numerar, rolul acestora este ,,de a impune furnizarea de informații cu privire la istoricul mișcărilor

36

de numerar și de echivalent de numerar ale unei entități, prin intermediul situației fluxurilor de numerar, clasificând fluxurile de numerar din timpul perioadei în fluxuri din activități de exploatare, investiție și finanțare”.

Epsein și Mirza (2003) consideră că situația fluxurilor de numerar trebuie să permită investitorilor și creditorilor unei organizații să evalueze cât mai exact:

-capacitatea organizației de a genera în viitor fluxuri pozititve de trezorerie; -capacitatea organizației de a-și onora obligațiile și de a plăti dividende; -motivele care determină existența diferențelor între intrările și ieșirile de numerar; -atât aspectele financiare, cât și cele non-financiare ale tranzacțiilor de investiții și de finanțare ale organizației. În literatura de specialitate se consideră că valoarea de piață a unei companii este

determinată, în principal, de trei factori: cash-flow, previziunile pe termen lung ale cash-flow-lui și costul capitalului, iar situația fluxurilor de numerar poate fi utilizată pentru determinarea stării de sănătate financiară a unei organizații (Fabrozzi și Peterson; 2003). Plecând de la acest fapt, se poate desprinde concluzia că întocmirea situației fluxurilor de numerar reprezintă o activitate importantă, în scopul obținerii unei imagini cât mai fidele a organizației.

În situația în care se dorește realizarea unei comparații între companii care utilizează tratamente contabile diferite pentru aceleași tranzacții sau evenimente, situația fluxurilor de numerar ajută la eliminarea efectelor generate de folosirea tratamentelor contabile diferite.

Conform IAS 7, conceptele generale utilizate sunt: numerarul, echivalentele de numerar, fluxurile de numerar, activitățile de exploatare, activitățile de investiții, activitățile de finanțare.

O altă abordare grupează fluxurile de trezorerie netă în două categorii: - cash flow net la dispoziția acționarilor (CFNA), reprezentând dividendele distribuite

acționarilor deținători ai acțiunilor ordinare; - cash flow net la dispoziția capitalului investit (CFNCI), exclusiv capitalul preferențial,

reprezentând resursele totale, necesare în scopul acoperirii serviciului datoriri și dividendelor distribuite acționarilor deținători de acțiuni ordinare sau preferențiale.

Cash flow-ul net la dispoziția acționarilor (CFNA) se obține pornind de la rezultatul curent net, la care se adaugă valoarea amortizărilor, obținându-se astfel cash flow-ul brut (CFB). Valoarea CFB se diminuează cu valoarea investițiilor de capital și a dividendelor preferențiale, la care se adaugă sau se scade, după caz, descreșterea sau creșterea fondului de rulment net (FRN), respectiv creșterea sau descreșterea creditelor pe termen lung.

Cash flow-ul net la dispoziția capitalului investit (CFNCI) se obține pornind de la rezultatul curent net, la care se adaugă valoarea amortizărilor și, obținându-se astfel cash flow-ul brut (CFB). Valoarea CFB se diminuează cu valoarea investițiilor de capital, la care se adaugă sau se scade, după caz, descreșterea sau creșterea fondului de rulment net (FRN).

Un alt element extrem de important, care este necesar să fie inclus în activitatea de previzioneare a cash flow-ului, este reprezentat de punctul de plecare, respectiv de contul de profit și pierdere necorectat din anul de bază, situație în care se va obține valoarea capitalului acționarilor sau a capitalului investit de pe poziția minoritară, sau de contul de profit și pierdere corectat din anul de bază, situație în care se va obține valoarea capitalului acționarilor sau a capitalului investit de pe poziția minoritară, sau de contul de profit și pierdere corectat din anul de bază, situație în care se va obține valoarea capitalului acționarilor sau a capitalului investit de pe poziția majoritară.

37

DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS)

Decision represents the cornerstone of the decisional system, quantifying the qualitative level of management, and can be achieved by assessing methods used in substantiation decisions. Simon (1977) considers that "managerial decision is synonymous with the entire management process ˮ. Regarding to the definition of decision, in the literature are proposed several ways: selecting a method of action (Simon, 1960), a special case of involvement in a particular action (Mintzberg et al., 1976), the result of processing information, with the purpose choosing an action plan (Bonczek et al., 1984), the result of a conscious activities of choice and employment options in this action and, in most cases, the allocation of resources (Philip, 2002). Decision making is a series of steps that begin with the analysis of information, then continues with the choice between several alternatives and selected alternative control problem under study. It can be said that is the heart of an organization's information system, the collecting, processing, storing, analyzing and providing information to achieve their objectives. Information systems in the literature can be evaluated in terms of two fundamental indicators: effectiveness and efficiency. Effectiveness is the degree of achievement of objectives (eg reaching a certain level of labor productivity) and efficiency is the use of resources to achieve results (eg, cost of achieving a given level of output). The concept of Business Intelligence is widely used in our country. Significance through business intelligence and smart business does not reflect the meaning given current use of the term, for which we still use the name in English. In the Romanian business environment began to make their presence Successful BI approaches. Although specialized press has been written and will write more about this concept, insisted on various questions: What does this mean? How can a successful implementation? What is the stage in Romania? Will remain a topical issue? The main components of Business Intelligence are:

- Extraction, Transformation of Loading - ETL; - Data mining; - Online Analytical Processing, OLAP; - Enterprise Reporting.

Economic and financial analysis of enterprises is generally used by shareholders, investors, lenders and other partners of the company to substantiate decisions on those undertakings. The role of financial indicators is, on the one hand, to allow determination of status,, financial health "of the company at a time, which corresponds to a static analysis, and on the other hand, to analyze the evolution of these indicators over a period of time, which corresponds to a dynamic analysis. Also, economic and financial indicators can be used to establish the company in the sector in which they operate, by making comparisons between indicators and indicators derived from business sector.

38

BIBLIOGRAFIE

1. Ionuț ANICA-POPA, ,,Sisteme de asistare a deciziilor adoptate în organizații”, Editura Economica 2. Petronela Dinu, ,,Proiect Economic”, Bacău, 2011 3. Omer Sohail - Doug Winter , “The Accenture Business Intelligence Solution for Insurance”, www.aboutbusinessintelligence.ro 4. http://ie2.wikispaces.com/Business+Intelligence 5. Vasile Breban, Dicționar al limbii române contemporan, Editura științifică și enciclopedică, București, 1980