UTILIZAREA SISTEMELOR INTELIGENTE IN DOMENIUL ECONOMIC

UTILIZAREA SISTEMELOR INTELIGENTE IN DOMENIUL ECONOMIC

Dezvoltarile recente din domeniul Inteligentei Artificiale (redat prin acronimul AI), in general si a Sistemelor Expert (SE ), in particular si-au pus amprenta asupra preocuparilor de modernizare a functiei financiar - contabile cu ajutorul tehnologiilor informatice avansate.

Tranzactiile economice reprezinta infrastructura pe baza careia sunt construite toate aplicatiile de prelucrare automata a datelor.

Pentru ca un sistem sa poata combina eficienta si posibilitatile de stocare a bazelor de date cu flexibilitatea si functionalitatea specifica aplicatiilor AI, trebuie ca acesta sa fie conceput pornind de la o baza de definitii comuna. Aceasta baza este formata din metodele de reprezentare a cunoasterii (concept specific inteligentei artificiale) si metodele de modelare semantica a datelor (concept specific bazelor de date).

Cele mai mari firme de consultanta financiar-contabila din lume, DELOITTE, ERNST&YOUNG, KPMG si PRICEWATERHOUSE COOPERS au folosit si mai utilizeaza inca, tehnici AI si sisteme expert in luarea deciziilor si la rezolvarea problemelor financiar-contabile. Principalele domenii in care acestea isi dovedesc inca utilitatea si aplicabilitatea sunt: gestiunea fiscala, planificarea si decizia financiara, auditul si serviciile de consultanta contabila .

In Germania sistemele expert sunt utilizate pe scara larga in industrie, iar in domeniul cercetarii se folosesc mai ales modelele logice de tip fuzzy.

In Marea Britanie companiile au implementat sisteme expert bazate pe tehnologie japoneza, in timp ce in Franta, se observa preocupari sustinute pentru achizitia cunoasterii cu tehnologia sistemelor expert proprii.

Si in Spania se depun eforturi mari pentru transferul tehnologiei sistemelor expert din cercetare in practica.

In Coreea, se utilizeaza sistemele expert in domeniul constructiei de nave, in telecomunicatii, finante si industrie, iar in Singapore exista o multitudine de proiecte de cercetare in domeniul rationamentului bazat pe cazuri.

Cercetatorii europeni au fost si sunt in continuare interesati de tehnologia sistemelor inteligente de sistemele hibride si de tehnologiile cunoasterii, programul ESPRIT al UCEE fiind probabil cea mai mare sursa de finantare a proiectelor de sisteme expert de pana acum, multe companii folosind astazi tehnologia sistemelor expert ca pe un avantaj strategic sau pentru cresterea valorii afacerilor.

Tarile in curs de dezvoltare din alte continente cum ar fi Mexicul, Thailanda si Egiptul s-au dovedit interesate de aceasta tehnologie.

Domeniile aplicative ale Sistemelor Expert s-au constatat a fi urmatoarele:

Inginerie - fabricatie, 35 la suta;

Economie, 25 la suta ;

Medicina, 11 la suta ;

Mediu, 9 la suta ;

Agricultura, 5 la suta ;

Telecomunicatii, 4 la suta ;

Legislatie, 3 la suta ;

Transport, 1 la suta .

In economie, conform precizarii aceluiasi autor, subdomeniile aplicative sunt: finante, management, productie, contabilitate-audit, marketing, comert electronic, afaceri internationale, asigurari si managementul resurselor umane.

Preocuparile actuale sunt orientate, in principal, spre construirea de baze de cunostinte, integrarea cu alte sisteme, utilizarea instrumentelor pentru achizitia cunoasterii, invatarea automata, etc.

Sistemul expert incercand sa imite expertul uman poseda urmatoarele caracteristici:

cunostintele sunt independente de mecanismul de rationament (nu depind unele de altele iar modificarea unui element nu influenteaza rationamentul)

spre deosebire de programarea clasica, unde trebuie sa se descrie explicit toate prelucrarile intr-o maniera statica, SE se caracterizeaza printr-o abordare decorativa, in care se specifica cunostintele ( independente unele de altele ) care vor fi exploatate in mod dinamic de mecanismul de rationament

Se trebuie sa fie capabil sa explice rationamentele facute si sa argumenteze solutiile obtinute, intr-o maniera asemanatoare expertului uman

cunostintele manipulate de SE sunt in principal de natura simbolica, spre deosebire de programele clasice care utilizeaza date numerice

sa gestioneze baze de cunostinte de volum mare si sa trateze cunostintele inexacte si incomplete

sa utilizeze metode empiric, bazate pe experienta, care conduc la solutiile cele mai bune

sa fie specializat intr-un anumit domeniu si nu in rezolvarea unei singure probleme clasice

O problema importanta in cadrul utilizarii SE este aceea a raportului dintre relevanta si precizie.

Se stie din teoria sistemelor ca un sistem descompus intr-un numar mic de subsisteme, are o relevanta mare si o precizie mica, iar cu cat descompunerea avanseaza, relevanta scade si precizia creste. Prelucrarea algoritmica se caracterizeaza printr-o precizie mare iar SE printr-o relevanta mare, pe care o ia din practica rezolvarii problemelor, ceea ce face ca aceasta sa fie un mijloc important pentru dominarea complexitatii.

Sistemele Expert de asistare a deciziei pot oferi solutii mai productive decat programele algoritmice in situatiile in care cerintele informatiile sunt preponderent calitative.

Ele permit extinderea ariei informaticii spre domenii greu de algoritmizat, in care informatiile sunt preponderent calitative.

Sistemele expert pot fi folosite de sine statator sau pot fi integrate in alte sisteme informatice in functie de necesitati.

O clasa speciala de sisteme informatice, in care sistemele expert pot fi integrate mai usor din punct de vedere functional sunt sistemele interactive de asistare a deciziilor (SIAD).

1. Sisteme informatice de asistare a deciziei SIAD .

Din punct de vedere operational, un sistem informatic de asistare a deciziei poate fi definit ca un sistem interactiv si flexibil care are drept obiectiv asistarea managerului in adoptarea unei hotarari atunci cand reprezentarea unei probleme organizationale nu poate fi complet formalizata prin algoritmi. ( I.IONESCU p. 55 R nr.10-2005)

Intre caracteristicele de baza ale unui sistem informatic de asistare a deciziilor SIAD, cele mai importante sunt:

facilitatea de-a rezolva probleme semistructurate sau nestructurate, prin asocierea rationamentului decidentului cu un sistem informatic;

asigurarea asistarii deciziei pe niveluri manageriale diferite , intr-o structura ierarhica ce porneste de la top-manageri catre nivelurile inferioare ale deciziei;

asistarea deciziilor la nivel individual sau, uneori, la nivelul unui grup de decidenti atunci cand este vorba de o decizie colectiva;

adaptabilitatea in timp, ceea ce ii confera sistemului o mare flexibilitate, in sensul ca utilizatorii pot adauga, modifica sterge si combina elementele constitutive ale acestuia;

accesul la o mare varietate de surse de date organizationale sau din mediul exterior;

asigurarea eficacitatii procesului decizional prin diverse aspecte considerate esentiale, in ceea ce priveste acuratetea, calitatea, finalitatea, etc, .

Una dintre problemele majore pe care le ridica utilizarea unui SISTEM INFORMATIC DE ASISTARE A DECIZIEI o constituie integrarea acestuia in sistemul informational al intreprinderii. In acest sens, fereastra de legatura intre SIAD si diferite date operationale stocate in bazele de date organizationale, ar trebui sa aiba un caracter transparent si , in plus, sa permita in acelasi timp, integrarea cu succes a diferitelor arhitecturi si platforme astfel incat o serie de resurse disparate sa fie gestionate in comun.

De asemenea, posibilitatea de a se conecta la alte retele de calculatoare reprezinta un pas deosebit de important pentru viitorul intreprinderii. In acest context, conceptul de conectivitate primeste noi valente si o deosebita importanta, pentru toate generatiile de SIAD-uri, in special in ceea ce priveste aspectele legate de comunicare, in ideea de a se asigura accesul la o cat mai mare varietate de resurse informationale.

Un alt aspect evolutiv al SIAD-urilor il reprezinta perfectionarea accesului la date. In acest context reprezentarea propriu-zisa a cunostintelor va permite ca in viitor sistemele sa fie capabile sa SIMULEZE MAI BINE ACTIVITATEA EXPERTILOR, facilitate care se va traduce intr-un avantaj competitiv -in special daca SISTEMELE EXPERT vor fi utilizate in acele domenii in care ratele profitului sunt foarte ridicate .

Un SIAD este un sistem informatic care utilizeaza cunostintele dintr-un anumit domeniu de aplicatie pentru a ajuta decidentul in rezolvarea unor probleme slab structurate (greu de algoritmizat si programat)²

In secventa urmatoare vom prezenta structura unui Sistem Informatic de Asistare a Deciziei (SIAD)³

Principalele caracteristici ale unui SIAD sunt:

Experienta, intuitia, judecatile si preferintele decidentului sunt esentiale;

Interactivitate de nivel inalt;

Cautarea solutiilor necesita manipulari de date, cautare de informatii, modelare, calculare;

Procedurile care urmeaza sa se execute la un moment dat nu sunt cunoscute anterior, acestea depinzand de date sau de rezultatele intermediare;

Criteriile de decizie sunt numeroase, conflictuale si depind adesea de utilizatori;

Datele nu sunt intotdeauna cunoscute dinainte;

Timpul de raspuns pentru obtinerea unei solutii satisfacatoare este limitat.

Sisteme informationale pentru asistarea deciziei

Se poate afirma ca sistemul informational reprezinta inima unei organizatii, acesta colectand, procesand, stocand, analizand si furnizand informatii in scopul atingerii obiectivelor propuse. In literatura de specialitate sunt prezentate doua modalitati de evaluare a sistemelor informationale: eficacitatea si eficienta.

Eficacitatea este gradul de indeplinire al obiectivelor propuse (de exemplu: un anumit nivel al productiei), iar eficienta reprezinta gradul de utilizare al resurselor pentru obtinerea rezultatelor (de exemplu: costul atingerii unui anumit nivel al productiei).

Peter Drucker a dat urmatoarele interpretari acestor doi termeni:

Effectiveness is doing the right thing. - Eficacitatea este sa faci ceea ce trebuie.

Efficiency is doing the thing right. - Eficienta este sa faci cum trebuie.

In decursul timpului au fost formulate mai multe definitii ale sistemelor informationale pentru asistarea deciziei (SIAD). Dupa cum afirma si Davies in Applied Decision Support, daca 'ii vom cere unei persoane sa defineasca concepui de SIAD, raspunsul oferit va depinde in mare masura de cel caruia ii este adresata aceasta intrebare '.⁴

In 1970, in lucrarea Models and Managers: The Concept of a Decision Calculus, Little definea SIAD-ul ca fiind 'set de proceduri bazate pe modele pentru prelucrarea datelor si efectuarea de rationamente in scopul asistarii decidentului in procesul adoptarii deciziei'. Conform acestuia, un astfel de sistem trebuia sa fie simplu, robust, adaptiv, usor de controlat, manevrat si sa ofere o interfata simpla si prietenoasa cu utilizatorul.

Conform opiniei exprimate de Keen si Scott Morton in lucrarea Decision Support System: An Organizational Perspective (1978), un SIAD 'implica utilizarea unui computer in scopul: asistarii decidentilor     in procesul adoptarii deciziilor semistructurate; asigurarii suportului rationamentului de decizie; sporirii mai mult a eficacitatii decat a eficientei luarii deciziei'. In lucrarea Building Effective Decision Support Systems (1982), Sprague si Carlson definesc SIAD-ul ca fiind 'un sistem computerizat interactiv care ajuta decidentii in utilizarea datelor si modelelor in scopul rezolvarii unor probleme gresit structurate, semistructurate sau nestructurate '.

In 1992, Kanter, la randul sau, afirma in lucrarea intitulata Managing with Information, ca     "un SIAD este utilizat in cazul problemelor mai putin structurate, acolo unde arta manageriala se imbina cu stiinta'.

In lucrarea Management Information System (1992), Kroenke defineste SIAD-ul ca fiind "un set de instrumente, date, modele si alte resurse pe care decidentii le utilizeaza pentru a intelege, evalua si rezolva probleme nestructurate '.

O'Brien, in lucrarea Management Information System (1999), afirma ca SIAD reprezinta un "sistem care furnizeaza informatii interactive in scopul sprijinirii decidentilor in timpul procesului adoptarii deciziilor'.

Trecand in revista punctele de vedere prezentate anterior, se detaseaza urmatoarea concluzie: un SIAD reprezinta un sistem informational care incorporeaza date si modele, utilizat in scopul sprijinirii, nu inlocuirii, factorului uman in procesul adoptarii deciziei, atunci cand deciziile care urmeaza sa fie luate sunt semistructurate sau nestructurate.

Dintre principalele caracteristici ale unui SIAD se pot aminti:⁵

furnizeaza suport pentru asistarea deciziei in cazul problemelor nestructurate sau semistructurate;

sprijinul acordat in adoptarea deciziei este furnizat pentru toate categoriile de decidenti din cadrul unei organizatii;

scopul este de asistare a decidentului in rationamentele efectuate, nu de inlocuire a acestuia;

asistenta este fumizata in toate fazele procesului decizional;

asista atat decidentii individuali, cat si grupurile de decizie;

sunt flexibile, in sensul realizarii cu usurinta, de catre utilizator, a adaugarii, modificarii, stergerii etc. elementelor problemei analizate;

trebuie sa imbunatateasca mai mult eficacitatea decat eficienta procesului decizional;

decidentul trebuie sa aiba controlul in orice etapa a procesului decizional aferent problemei respective;

trebuie sa furnizeze asistenta pentru decizii independente, cat si interdependente;

sa se bazeze pe modele, date si cunostinte;

sa poata fi folosit si ca un instrument de invatare de catre decidentii mai putin experimentati;

interactiunea cu utilizatorul sa fie usoara, rapida si eficienta;

sa dispuna de facilitati sporite de modelare si analizare;

sa poata asista decidentul indiferent de stilul care trebuie folosit pentru adoptarea deciziei.

In literatura de specialitate exista mai multe clasificari ale SIAD-urilor. Astfel, conform opiniei exprimate de Alter in lucrarea 'Decision Support Systems: Current Practices and Continuing Challenges' (1980), se pot distinge sapte categorii de SIAD-uri: file drawer system, sisteme pentru analiza datelor, sisteme pentru analiza informatiilor, modele contabile, modele descriptive, sisteme de optimizare, sisteme de sugestionare.

Figura Tipuri de SIAD⁶

In tabelul 1. sunt expuse, pe scurt, principalele caracteristici ale fiecarui tip.⁷

In 1977, Donovan si Madnic, in lucrarea Institutional and Ad Hoc DSS and Their Effective Use, identifica doua tipuri de SIAD: institutionale si ad-hoc.⁸

SIAD institutional - opereaza cu decizii de natura recursiva, repetitiva, exemplul clasic fiind cel al unui SIAD pentru managementul unui portofoliu, acesta fiind utilizat de mai multe banci pentru a asista deciziile referitoare la investitiile de pe piata de valori mobiliare. Un astfel de SIAD rezolva probleme identice sau similare, fiind utilizat de mai multe ori, iar in urma analizarii rezultatelor obtinute are loc un proces de rafinare, imbunatatire a acestuia;

SIAD ad-hoc - opereaza cu probleme specifice care sunt, in general, neanticipate sau nerecursive, implicand de cele mai multe ori probleme de previziuni strategice; acest tip de SIAD este utilizat de putine ori si de aceea trebuie efectuat, in prealabil, un studiu de fezabilitate pentru realizarea acestui tip de SIAD.

In lucrarea Organizational Strategies for Personal Computing in Decision Support Systems (1981) Hackathom si Keen clasifica SIAD-urile, in functie de trei categorii:

SIAD individuale - sunt dedicate decidentilor individuali;

SIAD destinate grupurilor - sunt dedicate grupurilor de decidenti, acestia fiind implicati in activitati separate, dar puternic intercorelate. SIAD destinate grupurilor si SIAD de grup sunt doua notiuni distincte: in primul caz, fiecare membru al grupului adopta decizii, cu observarea impactului acestora asupra celorlalti membri, deciziile adoptate nefiind colective, de grup, in timp ce in al doilea caz, deciziile sunt adoptate la nivelul grupului, pe baza unui consens intre membrii acestuia;

SIAD organizationale - sunt dedicate activitatilor organizational situate, de cele mai multe ori, in locatii diferite, implicand alocarea unui volum mare de resurse. Holsapple si Whinstons, in lucrarea Decision Support Systems: A Knowledge-based Approach (1996), grupeaza SIAD-urile astfel:

SIAD orientate pe text - in majoritatea cazurilor informatiile sunt stocate in format text, fiind necesar ca acestea sa fie accesate de utilizator, iar cantitatea de informatie care trebuie explorata de catre decident creste exponential;

SIAD orientate pe baze de date - in acest caz datele sunt organizate in structuri (relationale, orientate obiect etc.); acest tip de SIAD ofera un puternic suport in ceea ce priveste capacitatea de interogare si de raportare;

SIAD orientate pe algoritmi de cautare in spatiul solutiilor - contin algoritmi de rezolvarea anumitor tipuri de probleme (de exemplu: programare liniara, programare dinamica etc.), algoritmi care sunt incorporati in SIAD;

SIAD orientate pe tabele - reprezinta, dupa unii cercetatori, un caz particular de SIAD orientate pe algoritmi de cautare in spatiul solutiilor, in aceasta categorie putand fi incluse produsele Microsoft Excel si Lotus 1-2-3;

SIAD orientate pe reguli - sunt, in majoritatea cazurilor, asimilabile sistemelor expert;

SIAD hibrid - reprezinta o combinatie intre doua sau mai multe dintre tipurile de SIAD prezentate anterior.

Referitor la modernizarea sistemelor de comunicatii si de transmitere a informatiilor ale firmelor ⁹, ne raliem parerii majoritatii specialistilor in domeniu , care sustin ca SIAD-urile se pot interfata cu reteaua Internet, ceea ce ii va permite oricarei intreprinderi, sa se alinieze noilor tehnologii si tuturor inovatiilor privind procesul decizional si, prin aceasta, sa-si mentina la standardele cele mai ridicate valentele competitive in raport de noile cerinte ale pietei informatice mondiale.

Transformari profunde au loc in toate intreprinderile. Diferitele sectoare economice se confrunta cu clienti din ce in ce mai exigenti, schimbari din ce in ce mai rapide si o concurenta tot mai acerba . Pentru a face fata acestor provocari trebuie sa anticipezi schimbarile, sa anticipezi noile nevoi ale clientilor, sa anticipezi evolutia concurentilor. Pentru ca aceasta anticipare sa fie eficienta trebuie sa dispui de informatii pertinente.

Toate intreprinderile dispun de date. Ele provin fie din propriile sisteme operationale, fie din exterior. Problema acestor intreprinderi este de a atinge obiectivele specifice sectorului lor, luand decizii pe baza datelor de care ele dispun.

Intreprinderea actuala se sufoca sub date; aceasta abundenta are drept efect o eliminare prin saturatie.¹¹

Totusi datele reprezinta o mina de informatii. Ele constituie un avantaj de care intreprinderea trebuie sa tina seama. De aceea este esential a pune in practica o noua informatica decizionala pentru obtinerea unei mai bune intelegeri a valorii informatiilor disponibile, a defini indicatori economici pentru a facilita luarea deciziilor operationale si a pastra memoria intreprinderii.

A decide, inseamna a lua o hotarare si a adopta o concluzie definitiva pentru a merge intr-o directie. Informatica decizionala vizeaza fumizarea informatiilor necesare decidentului pentru asistarea deciziei.

Ideea de informatica decizionala e destul de veche. La inceput au existat infocentrele si SIAD (Sisteme interactive de asistare a deciziei).

Infocentrele permiteau crearea de mici baze de date on-line interactive si usor de utilizat de catre SIAD. Acestea din urma vizau mai ales extrapolarea tendintei, raspunzand la intrebari de tipul " Ce s-ar intampla daca?'.

Astazi, arhitectura sistemelor decizionale prezinta patru elemente esentiale: sursele datelor, depozitele de date, magaziile de date si instrumentele de analiza si interogare.

-Sursele de date sunt numeroase, variate, distribuite si autonome. Ele pot fi interne sau externe intreprinderii.

-Depozitul de date este locul de stocare centralizata a informatiilor utile pentru decidenti. El pune in comun datele provenite din diferite surse si le conserva evolutia.

-Magaziile de date sunt extrageri din depozitele de date orientate pe subiect. Datele sunt organizate intr-o maniera adecvata pentru a permite analize rapide in scopul luarii deciziilor.

-Instrumentele de analiza permit vizualizarea si manipularea datelor de-a lungul dimensiunilor unei afaceri (clienti, furnizori, timp, produs etc.).

Informatia este vizualizata prin intermediul interfetelor interactive dedicate decidentilor, care adesea nu sunt informaticieni.

Depozitele de date sunt construite de regula cu tehnologii relationale si au aparut ca extensii ale sistemelor de baze de date relationale cu arhitectura client server (Microsoft SQL Server, Oracle). Pentru accesul rapid la informatiile necesare analistilor, managerilor si directorilor intr-o maniera consistenta, interactiva si flexibila se folosesc instrumente OLAP. OLAP si depozitele de date se completeaza reciproc, OLAP transformand volumul imens de date stocate si gestionate in depozite in informatii utile decidentilor. Paragraful urmator prezinta o comparatie intre modul de exploatare a depozitelor de date (procese OLAP) si cel al bazelor de date folosite intr-un sistem tranzactional (procese OLTP).

Sistemele OLTP versus sistemele OLAP¹²

Cea mai mare parte a informaticienilor stapanesc, pentru realizarea sistemelor informatice, abordari cel mai adesea centrate pe metodologia Merise. Prin componentele lor legate de modelarea datelor aceste metodologii sunt precise, puternice si destul de putin contestate. La nivelul modelului de date, modelul entitate-asociere este cel mai utilizat, teoriile asociate acestuia fiind pe scara larga folosite in toate intreprinderile.

Aceste tehnici sunt astazi atat de bine ancorate in obisnuinta noastra, incat uitam adesea sa ne intoarcem la origini. Ele au aparut atunci cand informatica era destinata automatizarii productiei si sunt in continuare utilizate cu succes in acest context, mai ales pentru aplicatiile cu caracter tranzactional, numite OLTP.

Totusi, informatica de decizie, identificata adesea cu termenul OLAP, justifica o analiza a metodelor de conceptie a unui model de date. Bazele de date sunt utilizate de intreprinderi pentru importantele volume de date continute in sistemele lor operationale.

Aceste date sunt gestionate de procese tranzactionale on-line, care se caracterizeaza prin urmatoarele:

. sunt numeroase in cadrul intreprinderii;

. au ca principal obiectiv actualizarea datelor;

. trateaza un numar redus de inregistrari;

. sunt definite si executate de numerosi utilizatori.

Exploatarea informatiilor continute de aceste sisteme operationale a devenit o preocupare esentiala pentru conducatorii intreprinderii care doresc ameliorarea luarii deciziilor printr-o mai buna cunoastere a propriei lor activitati, a concurentei, a angajatilor, a clientilor si furnizorilor. Intreprinderile sunt deci in cautarea de sisteme care sa suporte eficient aplicatiile de asistare a deciziei. Aceste aplicatii utilizeaza procese de analiza on-line a datelor (OLAP: On-line Analitycal Processing), care raspund nevoilor specifice analizei informatiilor.

Principalele caracteristici ale proceselor OLAP sunt urmatoarele:

a) sunt putin numeroase, dar datele si tratamentele sunt complexe;

b) se refera numai la tratarea semiautomata vizand interogarea, vizualizarea si sintetizarea datelor;

c) sunt definite si realizate de catre un numar mic de utilizatori, care sunt decidentii.

Tabelul prezinta comparativ principale caracteristici ale celor doua tipuri de procese:¹³

Definitia clasica a depozitului de date este urmatoarea: " Depozitul de date este o colectie de date orientate pe subiect, integrate, non-volatile si arhivate, organizate pentru suportul proceselor de asistarea a deciziei'.

Depozitul de date este organizat in jurul subiectelor majore ale intreprinderii. Asadar datele sunt organizate pe teme, contrar datelor organizatiilor traditionale organizate de obicei pe procese functionale. Interesul acestei organizari este acela de a pregati ansamblul informatiilor utile unui subiect care este, cel mai adesea, transversal structurii functionale si organizationale a intreprinderii.

Aceasta orientare va permite dezvoltarea unui sistem decizional printr-un proces incremental, subiect dupa subiect. Integrarea diferitelor subiecte intr-o structura unica este necesara deoarece informatiile comune mai multor subiecte nu trebuie sa fie duplicate.

Depozitul de date este un proiect de intreprindere. De exemplu, in distributie, acelasi indicator al cifrei de afaceri intereseaza atat fortele de vanzare, cat si departamentul financiar si cumparatorii. Acest punct de vedere unic constituie un avantaj pentru intreprindere, avantaj care se realizeaza prin integrarea datelor. Consolidarea ansamblului informatiilor referitoare la un client dat este necesara pentru a oferi analistilor o viziune omogena asupra acestuia. Inainte de a fi integrate in depozit, datele trebuie sa fie puse intr-o forma si de asemenea, unificate pentru a avea o stare coerenta.

0 data trebuie sa aiba o descriere si un codaj unic. Diferentele depind de viziunea urmarita de utilizator sau de programator.

Intr-un sistem tranzactional, data este actualizata cu fiecare noua tranzactie. Valoarea veche este pierduta, iar data ramane constant actualizata. Sistemele tranzactionale pastreaza destul de rar istoricul valorilor acestei date. Intr-un datawarehouse, data nu trebuie niciodata sa fie actualizata.

Ea reprezinta o valoare inserata in sistemul decizional la un moment dat. Depozitul de date va stoca asadar istoricul, adica ansamblul de valori pe care data le-a avut in decursul timpului.

Este evident atunci ca trebuie asociat un referential temporal datei pentru a putea identifica o valoare particulara in timp. Non-volatilitatea este intr-un fel consecinta arhivarii descrise anterior. Asadar, o interogare identica efectuata la un interval de trei luni, pastrandu-se datele de referinta, va returna acelasi rezultat. Intr-un sistem de productie, informatia este volatila, datele fiind cu regularitate actualizate. Interogarile vizeaza datele curente si e imposibil sa regasesti un rezultat mai vechi.

Doua consecinte se desprind din absenta actualizarii datelor.

Prima priveste organizarea interna a bazei de date pe care este constituit depozitul de date. Ea va putea fi adaptata (denormalizata) pentru optimizarea accesului la date.

A doua priveste tehnologiile necesare accesului curent al utilizatorilor. Intr-adevar, daca nici o actualizare nu este realizata, numeroase tehnologii costisitoare in termen de timp de raspuns (gestiunea tranzactiilor, gestiunea accesului concurent etc.) integrate in SGBD nu servesc decat in faza de incarcare initiala si inserarilor. Ele vor putea fi deci dezactivate in fazele utilizarii curente.

Un depozit de date este conceput pentru a raspunde nevoilor de date ale decidentilor.

Totusi, sub acest termen generic, se regasesc doua categorii de depozite:

depozitul propriu-zis, extras din baza de date a intreprinderii si in care datele sunt curatate, integrate, arhivate si, in general, organizate dupa un model informatic;

magaziile de date, extrase dintr-un depozit ale carui date sunt adaptate unei clase de decidenti sau unei probleme particulare; organizarea datelor urmeaza, in general, un model multidimensional care faciliteaza tratamentele decizionale.

Arhitectura unui depozit de date prezinta trei niveluri esentiale:¹⁴

-Nivelul extragerii datelor din bazele existente, care, in cazul abordarii ,,push', se realizeaza prin detectarea actualizarii bazelor de date din sistemele tranzactionale inainte de trimiterea acestora catre depozit. In cazul abordarii ,,pull', mai putin avansata, extragerea va fi activata periodic pentru a reflecta actualizarile bazei de productie;

-Nivelul fuziunii datelor realizeaza integrarea datelor provenind din diferite baze pe care intreprinderea le stocheaza in depozit, respectand orientarea sa pe subiect. Acesta este pus in evidenta in momentul incarcarii initiale a depozitului, apoi in mentinerea acestuia pe masura actualizarii datelor;

-Nivelul exploatarii datelor permite analiza si explorarea datelor depozitate. El permite formularea de cereri complexe pentru descoperirea faptelor, analiza tendintelor (curbe de evolutie), asistarea luarii deciziilor (extrapolari) si descoperirea cunostintelor. Acest nivel este realizat plecand de la extrageri prin intermediul cererilor si prezentarii de grafice variate.

In privinta extragerii trebuie remarcat faptul ca un depozit de date este un ansamblu de date extrase din diferite surse cum ar fi: bazele de productie ale intreprinderii, date fumizate de parteneri (furnizori, clienti, administratii publice), date externe intreprinderii si utile luarii deciziilor (documentatii juridice, pagini web etc.).

Munca de cercetare care trateaza ,,curatirea' datelor priveste, in principal, tehnicile de potrivire intre doua inregistrari (matching).

Un punct adesea abordat in potrivirea tuplurilor il reprezinta diferenta de tratament intre atributele cheie, atributele non-cheie dar semantic discriminatorii si atributele mai putin semnificative. Aceasta scara conduce la un matching strict sau vag (cu o gradatie).

Doua abordari principale permit un acces unificat la sursele de date eterogene: o abordare virtuala (adesea numita abordare prin mediator) si o abordare materializata (abordare prin depozit).

Abordarile virtuale se bazeaza pe o ierarhie de mediatori, situata deasupra extractorilor. Datele nu sunt stocate decat in sursele lor de origine. In acest caz, atunci cand un utilizator formuleaza o cerere, aceasta este trimisa unui mediator, care trimite cererea catre alt mediator sau catre extractor.

Interogarea se realizeaza viziune cu viziune (view) de catre fiecare mediator, raspunzand in mod unic unei cereri a utilizatorului. In cazul abordarii materializate, datele sunt efectiv extrase, curatate, integrate si stocate intr-un depozit. Cererile se adreseaza direct datelor depozitului. Metadatele descriind schema globala a depozitului trebuie sa includa cat mai multe explicatii posibile asupra originii, semnificatiei datelor, ele jucand rolul unei harti pentru orientare si pentru formularea de cereri catre depozit.

O problema de rezolvat in acest caz o reprezinta repercusiunea actualizarilor sursei de date asupra depozitului.

Abordarea virtuala a fost traditional folosita pentru sistemele distribuite si eterogene. Ea prezinta in momentul de fata avantajul aplicatiilor incluzand surse de date nestructurate, cum ar fi cele provenite din Internet.

Abordarea prin depozit este in mod particular adaptata exploatarii bazelor de date ale intreprinderii prin tratamente mai complexe, de exemplu datamining. Trebuie precizat totusi ca cele doua abordari pot fi combinate. Un mediator poate materializa viziunea sa din motive de performanta.

Mediatoarele SQUIRREL sunt destul de sofisticate pentru a nu materializa decat o parte din viziuni. Alegerea viziunilor de materializat este, de asemenea, unul din subiectele de cercetare actuala. Depozitele de date constituite asadar o tehnologie care, dupa debutul rapid si pragmatic, devine matura si se consolideaza in jurul conceptelor mai bine intelese si mai clar definite. Raman totusi probleme de rezolvat mai ales in privinta suportului pentru tehnicile avansate de explorare a datelor care se profileaza la orizont.

Noile tehnologii ale informaticii decizionale in mediul informatizat al intreprinderii

Pentru ca factorii decidenti, reprezentati de conducerea intreprinderii, sa dispuna de o informare relevanta, obiectiva, oportuna si care sa reflecte realitatea economica si , nu una impregnata in mod excesiv de influiente de natura juridico-fiscala, sistemele informationale si in primul rand cele financiar-contabile, trebuie sa puna la dispozitia managerilor atat informatii de sinteza privind lichiditatea agentilor si informatii curente privind controlul bugetelor, cat si informatii previzionale legate de estimarea fluxurilor de trezorerie viitoare, care vor fi generate de diferitele activitati ale intreprinderii. Pe de alta parte, o gestiune a trezoreriei care sa raspunda acestor cerinte informationale, nu poate fi conceputa decat in contextul proiectarii si utilizarii unui sistem informatic modern, pentru asistarea deciziilor. Si pentru a contura sfera de actiune a sistemelor informatice de asistare a deciziei, este necesara definirea teoriilor referitoare la fundamenterea deciziilor, etapele procesului decizional, precum si , motivatiile unui demers decizional, in mediul informatizat al intreprinderii.

Conditiile specifice si circumstantele in care o problema organizationala poate fi rezolvata sunt dictate, in ultima instanta, de modul in care este adoptata decizia. Aceasta poate fi definita ca un proces de reflectie succeptibil de a naste rationamente, in scopul rezolvarii unei probleme cu care se confrunta intreprinderile intr-un context decizional real. Plecand de la intrebarea " cum isi adopta managerii deciziile ?", se pot identifica patru mari faze ale procesului decizional si anume :

Informarea generala sau diagnosticul;

Proiectarea modelului;

Alegea solutiei;

Implementarea modelului .

In faza de informare, decidentul trebuie sa procedeze la sintetizarea problemelor legate de subiectul in studiu, explorand toate informatiile de care dispune, necesare fundamentarii unei decizii viitoare. Prin aceasta, el analizeaza solutiile potentiale, reflecteaza asupra informatiilor provenite din mediul extern al intreprinderii si nu in ultimul rand, defineste si cauta pe cat posibil , sa-si completeze competentele pentru a rezolva toate problemele circumscrise sferei sale decizionale .

Faza de proiectare include toate activitatile legate de intelegerea contextului decizional si de testare a solutiilor pentru a face posibila evaluarea pertinentei si fezabilitatii problemei decizionale . In acest sens , decidentul isi construieste propriile solutii plecand de la informatiile cunoscute , realizand o serie de scenarii menite sa gaseasca informatii suplimentare. Daca informatiile initiale sunt insuficiente, exista posibilitatea de intoarcere la faza precedenta pentru a culege informatii noi, care sa conduca la un nou diagnostic.

Alegerea solutiei presupune cautarea, evaluarea si recomandarea unei solutii adecvate modelului respectiv, altfel zis, se va proceda la stabilirea unui set specific de valori pentru variabilele decizionale, care sa corespunda alternativei de rezolvare selectata intr-o etapa anterioara.

Implementarea modelului, reprezinta etapa finala a procesului decizional si consta in circumscrierea la nivel operational a solutiei furnizate de model.

Mediul informatizat al intreprinderii, confruntat in ultimii ani, cu o intensificare fara precedent a concurentei pe toate planurile a promovat si implementat o serie de noi tehnologii ale informaticii decizionale.

Prima dintre acestea, se refera la organizarea colectiilor de date orientate pe subiecte in depozite de date. Mai precis este vorba de conceptul Data Warehouse, care ofera o viziune integrata asupra tuturor informatiilor si datelor manipulate de intreprindere prin sistemele sale operationale, date care vor fi transpuse in aplicatii informatice ce vor fi integrate ulterior in sistemul informational al intreprinderii. Un Data Warehous este o colectie de date orientate pe subiecte, integrate, non-volatile si istorice. Aceasta definitie furnizeaza, de altfel, principalele caracteristici ale depozitelor de date. Intr-o alta acceptiune, un depozit de date, poate fi considerat ca un stoc intermediar de informatii intre sistemul operational si cel decizional, fiind astfel organizat pentru a asigura o informare globala a factorilor de decizie in contextul rezolvarii unei probleme organizationale. Datorita facilitatilor pe care le ofera, depozitul de date reprezinta, din punctul de vedere al specialistilor, un "punct focal" al informaticii decizionale, prin care se urmareste gruparea de o maniera omogena a multitudinii de informatii raspandite in bazele de date ale intreprinderii.

O alta tehnica a informaticii decizionale se bazeaza pe explorarea datelor prin procese Data Mining, un instrument al informaticii decizionale care permite explorarea volumelor mari de informatii pentru a pune in evidenta scheme si relatii ascunse in date .

Actiunile circumscrise unui proces Data Mining identificate in practica decizionala sunt :

Identificarea informatiilor ce urmeaza a fi exploatate ;

Selectarea datelor pertinente si eliminarea datelor inadecvate ;

Cercetarea modelelor , actiune de extragere a cunostintelor utile , plecand de la un volum de informatii considerate a fi reprezentative si , prezentarea lor intr-o forma sintetica ;

Evaluarea rezultatului , ceea ce permite aprecierea calitatii modelului ;

Implementarea modelului in sistemele informatice organizationale, faza care faciliteaza tranzitia dintre un domeniu de studiu si unul operational.

Tehnologia cu cea mai mare amploare din ultimii ani, se refera la prelucrarea analitica a datelor operationale ale intreprinderii, mai cunoscuta fiind denumirea generica de Tehnologia OLAP, care abordeaza datele agregate dintr-o perspectiva multidimensionala, pentru a asigura un acces rapid la informatiile strategice ale intreprinderii. In acest mod, fondul urias de informatii existente in mediul organizational al firmelor, poate fi circumscris unor demersuri analitice, tehnologia OLAP permitand analistilor, managerilor si factorilor executivi sa realizeze o analiza pertinenta a datelor, asigurand un acces rapid, consistent si interactiv la o mare varietate de posibile abordari ale unei informatii. Totodata, tehnologia OLAP permite explorarea si navigarea intre structurile multidimensionale ale datelor organizationale si analizeaza in acelasi timp, continutul informatiilor din depozitele de date .

Pe de alta parte, analiza multidimensionala abordata prin tehnologia OLAP, presupune evidentierea modului in care datele referitoare la un anumit subiect pot fi studiate de-a lungul dimensiunilor sale temporale si spatiale .

Aplicatiile tehnologiei OLAP pot acoperi o mare diversitate de activitati din diferitele departamente functionale ale oricarei intreprinderi, indiferent de sectorul economic din care face parte, dintre care amintim doar, analiza performantelor financiare, analiza studiului de piata , a clientilor, alocarea resurselor, planificarea productiei, etc., cu scopul de a furniza managerilor informatiile de care acestia au nevoie pentru adoptarea unor decizii potrivite si in concordanta cu directivele strategice ale firmei.

3. Sistemele expert in domeniul economico-financiar

Sistemele expert economico-financiare sunt menite in principal sa sprijine managerii in procesul de luare a deciziilor, scopul acestora fiind acela de reproducerea de catre calculator a diferitelor rationamente umane, astfel incat conducatorii, indiferent de gradul lor de pregatire si experienta, pe diversele paliere ierarhice, sa poata lua decizii optime si precise, de rezolvarea problemelor la un moment dat, in timp scurt, inlocuind cu succes expertii in domeniu .

Definite chiar ca fiind programe informatice capabile sa reprodu-ca rationamentul uman, prin inductii si deductii, sistemele expert trebuie sa realizeze urmatoarele obiective :

preluarea cunostintelor si informatiile de la expert;

stocarea cunostintelor;

sa permita un dialog prietenos cu utilizatorul;

sa furnizeze informatiile solicitate de utilizator;

sa solicite altor programe ( SGBD , programe utilitare ) date si informatii pe baza carora sa ofere beneficiarului solutii sfaturi, recomandarii, explicatii;

sa poata fi solicitat de alte programe pentru furnizarea de informatii intr-un anumit domeniu;

sa fie capabil de a primi si sa prelucreze informatii din mediul fizic exterior prin senzori de captare;

sa poata actiona dispozitive si instrumente in functie de decizia pe care a luat-o la un moment dat.

Functionarea unui sistem expert.

Pentru explicarea modului de functionale a unui sistem expert, ne vom referi la tehnicile folosite de acesta pentru selectarea cunostintelor din baza de cunostinte necesare in luarea deciziei.

Baza de cunostinte este actualizata de catre cognitician cu informatii primite de la expertul in domeniu. Acestea trebuiesc prelucrate inaintea implementarii pentru a putea fi recunoscute de catre sistemul expert.

Baza de cunostinte stocheaza cunostinte in baza de fapte (sub forma de informatii, pe baza carora sistemul expert ia decizia) si reguli (care descriu rationamentul folosit in luarea deciziei).

Baza de fapte stocheaza toate informatiile, posibile, despre un anumit obiect prin atribuirea acestuia de caracteristici, de exemplu: dobanda este mare, inflatia este mica, mediul social este bun, etc.

Regulile sunt folosite in procesul de luare a deciziei ca rationament, de exemplu: daca inflatia este mica si daca dobanda este mare atunci se urmareste economisirea altfel se urmareste a se face investitii

Regulile sunt formate din conditii si concluzii. Logica folosita de sistemele expert este bazata pe afirmatii: 'daca conditiile sunt adevarate atunci concluziile sunt adevarate' sau 'daca exista concluzii care sunt adevarate atunci conditiile trebuie sa fie adevarate'.

La stocarea cunostintelor in baza de fapte si in procesul de rationament, sistemul expert, foloseste operatori logici (AND, OR, NON, APARTINE, etc), operatori matematici (*, /, +, -, %, etc) si propozitii. De asemenea in procesul de implementare a cunostintelor si concepere a rationamentului, trebuie tinut cont de regulile de ortografie si folosire a parantezelor, utilizate in matematica si in logica, pentru ierarhizarea operatiilor¹⁰ care au loc, cat si a proprietatilor acestora (comutativitate, asociativitate, etc).

Un rol important in procesul de functionare al sistemului expert il are motorul de interfete care realizeaza cautarea si selectarea faptelor precum si regulilor care contribuie la procesul de luare a deciziei.

Scopul este solutia problemei care se pune, iar sistemul expert trebuie sa ia o decizie in acest sens. De exemplu - in aceasta perioada este mai bine sa economisesc sau sa fac investiti?

Modul de cautare a motorului de interfete poate fi reprezentata prin grafuri.

In functie de strategia de cautare folosita de sistemul expert, acesta poate fi prezentat in urmatoarele ipostaze:

. motorul cu cautare inainte - folosit atunci cand domina scopurile iar cautarea se face pe principiul daca conditiile sunt adevarate atunci concluziile sunt adevarate ;

. motorul cu cautare inapoi - folosit atunci cand domina faptele iar cautarea se face pe principiul daca concluziile sunt adevarate atunci conditiile sunt adevarate;

motorul cu cautare in adancime - motorul cauta o regula folosind concluzia anterioara ca fapta pana cand concluzia devine una din solutiile la problema de rezolvat;

motorul cu cautare pe laterala - motorul cauta mai intai toate regulile care folosesc faptele ce le are la dispozitie in acel moment.

Functionarea sistemului expert este controlata de motorul de interfete. In functie de scopul avut de utilizator, motorul de interfete selecteaza din baza de reguli, regulile ce trebuiesc aplicate pentru rezolvarea problemei propuse pentru a fi solutionata. In functie de regulile avute la dispozitie, motorul de interfete alege din baza de fapte, faptele ce servesc ca si conditii la regulile selectate anterior. In urma aplicarii regulilor se nasc noi fapte ce actualizeaza baza cu fapte veridice. In functie de cunostintele avute la dispozitie, motorul dialogheaza prin intermediul interfetei de dialog cu mediul exterior (utilizatori, senzori, alte programe informatice) pentru procurarea de noi cunostinte necesare in luarea deciziei. In momentul in care scopul a fost atins sau baza de reguli aplicabile s-a terminat, procesul de cautare ia sfarsi iar faptele din baza de fapte veridice sunt trimise modulului explicativ, pentru intocmirea raportului explicativ.

Un posibil model de functionare a unui sistem expert poate fi considerat si cel prezentat in 'schema de functionare' de mai jos.