Система підтримки прийняття рішень (СППР) як інструмент управління рішеннями в галузі іт в умовах невизначеності

Размещено на http://www.allbest.ru/

Система підтримки прийняття рішень (СППР) як інструмент управління рішеннями в галузі іт в умовах невизначеності

Шафоренко Ігор Юрійович

аспірант кафедри туризму, Державний біотехнологічний університет, м. Харків

Анотація

У статті розглянуто питання системи підтримки прийняття рішень та її використання як інструмента для ухвалення ефективних рішень. Основна проблема сфери діяльності IT-компанії полягає у вирішенні безлічі завдань, що виникають у процесі діяльності компанії, і включає завдання щодо взаємодії з клієнтами, пошуку ринку збуту послуг та маркетингових засобів просування, визначення технологій та методологій реалізації проєктів, напрямів спеціалізації розробки, формування команд розробки. Все це зумовлює актуальність дослідження, яке полягає у вивченні особливостей функціонування систем підтримки прийняття рішень та баз знань, що використовуються у системах підтримки прийняття рішень в умовах невизначеності.

Метою дослідження є визначення особливостей розробки системи підтримки прийняття рішень для менеджера з управління в IT-сфері для формалізації складних ситуацій з великою кількістю альтернатив. Відзначено особливості, цілі та завдання оцінювання ІТ-проєктів. Сформульовано вимоги до якості рішень, що приймаються в процесі оцінювання. Огляд сучасних інструментальних засобів підтримки прийняття рішень показав доцільність застосування комплексного підходу, який передбачає можливість комбінування різних методів теорії прийняття рішень при оцінюванні ІТ-проектів. Комбінований підхід реалізований у рамках спеціалізованої системи підтримки прийняття рішень «Effectys», призначеної для використання при оцінюванні та виборі проектів у сфері інформаційних технологій. система підтримки прийняття рішень

У роботі розглянуто аспекти проектування та розробки бази знань системи підтримки прийняття рішень в ІТ-компанії. Ефективність управлінських рішень залежить головним чином від якості інформації, що використовується як вихідних даних у процесі прийняття рішень. Вкрай важливо, щоб системи підтримки прийняття рішень своєчасно та точно надавали інформацію, що допомагає менеджерам приймати правильні рішення навіть у непередбачених ситуаціях.

Ключові слова: системи підтримки прийняття рішень (СППР), галузь ІТ, ІТ-проєкт, управлінське рішення, інформаційні технології, методи оцінки.

Abstract

Shaforenko Igor Yuriyovych Graduate student of the Department of Tourism, State Biotechnology University, Kharkiv

DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) AS A TOOL FOR MANAGEMENT OF DECISIONS IN THE IT INDUSTRY UNDER UNCERTAINTY

The article discusses the issue of the decision support system and its use as a tool for making effective decisions. The main problem of the IT company's sphere of activity consists in solving many tasks that arise in the course of the company's activity, and includes tasks related to interaction with customers, market search sales of services and marketing means of promotion, definition of technologies and methodologies of project implementation, areas of development specialization, formation of development teams. All this determines the relevance of the research, which consists in studying the peculiarities of the functioning of decision-making support systems and the knowledge bases used in decision-making support systems.

The purpose of the study is to determine the features of the development of a decision support system for the management manager in the IT sphere for the formalization of complex situations with a large number of alternatives. Peculiarities, goals and objectives of IT project evaluation are noted. Requirements for the quality of decisions made in the evaluation process are formulated. The review of modern decision-making support tools showed the expediency of using a comprehensive approach, which provides for the possibility of combining various methods of decision-making theory when evaluating IT projects. The combined approach is implemented within the framework of the "Effectys" specialized decision support system, intended for use in the evaluation and selection of projects in the field of information technologies.

Aspects of designing and developing a knowledge base of a decision support system in an IT company are considered in the paper. The effectiveness of management decisions depends mainly on the quality of information used as input data in the decision-making process. It is imperative that decision support systems provide timely and accurate information that helps managers make the right decisions even in unforeseen situations.

Keywords: information technologies, IT industry, evaluation methods, decision support systems (DSPR), management decision.

Постановка проблеми

Сучасні системи підтримки прийняття рішень (СППР) - це системи, максимально адаптовані на вирішення завдань повсякденної управлінської діяльності. Це інструмент, призначений для допомоги особам, які приймають рішення. Системи підтримки прийняття рішень у більшості випадків - це інтерактивна автоматизована система, яка допомагає користувачеві використовувати дані та моделі для виявлення та вирішення проблем та прийняття рішень [1].

Діяльність менеджменту IT-компаній пов'язана із необхідністю щодня приймати рішення різної складності. Інформаційні системи, переважно автоматизовані інформаційні системи, надають значну допомогу. Насамперед, ця допомога пов'язана з необхідністю збору інформації, необхідної для ухвалення рішень. Однак наявність інформації - необхідна, але не достатня умова для ухвалення оптимального рішення. Також потрібно професійно розбиратися в предметній галузі, мати навички прийняття рішень та володіти різними інструментами та методами. Тому при прийнятті справді складних рішень необхідно залучати експертів - спеціалістів у різних галузях знань, а також спеціалізовані програмні засоби - системи підтримки прийняття рішень. Основне завдання при прийнятті рішення - вибрати найкращий варіант для досягнення певної мети або ранжувати набір можливих варіантів за ступенем їхнього впливу на досягнення поставленої мети [2].

Прийняття рішень є змістом усієї управлінської діяльності. Менеджери, будь-якого рівня організації, несуть відповідальність за прийняття рішень з усіх питань, і одне з найважливіших завдань управління - це різні рішення, які щодня повинні приймати менеджери. Ці рішення мають різні тривалості дії, такі як короткострокові рішення, які слід приймати щодня, або довгострокові рішення, що приймаються на кілька років.

Інформаційний вибух за останні роки вплинув на складність управління та організації. Як особа, яка ухвалює рішення, менеджер по суті є обробником інформації. Сучасний менеджмент шукає можливість отримувати, зберігати, обробляти, отримувати та відображати актуальну інформацію для прийняття ефективного рішення [3]. Щоб залишатися попереду конкурентів і йти в ногу з технологічними досягненнями та їх впливом на продукти або послуги організації, менеджер повинен бути в курсі обраної інформації та систематизувати її для прийняття рішень.

У зв'язку з необхідністю прийняття відповідного рішення у відповідний час, наявність системи для надання консультацій та допомоги менеджеру у прийнятті рішення вважається дуже корисною. Прийняття рішень щодо складних систем (наприклад, управління організаційними операціями, виробничими процесами, управління мережами спільного використання ресурсів) часто навантажує когнітивні здібності. Система підтримки прийняття рішень підтримує процес прийняття управлінських рішень у такому складному середовищі [2].

Аналіз останніх досліджень і публікацій

Функціонування як суб'єктів господарювання окремо, так і економічної системи загалом характеризується певним ступенем невизначеності через відсутність необхідної інформації у певний період часу. У працях зарубіжних та вітчизняних учених детально описана еволюція виникнення поняття «ризик» як результат динамічності економічних процесів, чітко визначені етапи та критерії прийняття управлінського рішення у таких умовах. У працях учених-економістів є думка, що ризик і невизначеність є синонімічними поняттями. Слід звернути увагу на дослідження І.В. Рішняк [4]. На думку автора, під «ризиком» слід розуміти можливість недосягнення суб'єктом поставленої мети, зумовлену необхідністю прийняття рішення в умовах невизначеності. Натомість «невизначеність» - стан неоднозначності розвитку певних подій у майбутньому, незнання і неможливості точного передбачення основних величин і показників розвитку певного явища. А.В. Шегда також дотримується думки, що «невизначеність» і «ризик» не є тотожними поняттями. На думку автора, за допомогою ризику можна описати майбутнє на основі ймовірних розподілів, оскільки відома кількість виходів і ймовірність кожного з них [5].

Мета статті. Мета цього дослідження полягає в систематизації та представленні огляду існуючих методів та інструментальних засобів, які можуть бути використані в процесі проведення оцінки ІТ-проектів. Метою дослідження є визначення особливостей розробки системи підтримки прийняття рішень для менеджера з управління IT-підприємством для формалізації складних ситуацій з великою кількістю альтернатив. Реалізація поставленої мети передбачає вирішення низки завдань: аналіз сучасних аспектів та проблематики процесу прийняття рішень менеджерами проектів з урахуванням їх виробничої діяльності; аналізі методів оцінки ймовірних альтернатив.

Виклад основного матеріалу

Теорія прийняття рішень в умовах ризику і невизначеності ґрунтується на таких вихідних положеннях:

1. Об'єкт ухвалення рішення є чітко детермінованим, і за ним відомі основні з можливих факторів ризику. У фінансовому менеджменті до таких об'єктів належать: окрема фінансова операція, конкретний вид цінних паперів, група інвестиційних проєктів, які виключають один одного.

2. Стосовно об'єкта прийняття рішення вибрано показник, який якнайкраще характеризує ефективність цього рішення. Для короткострокових фінансових операцій таким показником є сума або рівень чистого прибутку, а для довгострокових - чистий приведений дохід або внутрішня ставка прибутковості.

3. Для об'єкта прийняття рішення вибрано показник, який характеризує рівень його ризику. Фінансові ризики зазвичай характеризуються ступенем можливого відхилення очікуваного показника ефективності (чистого прибутку, чистого приведеного доходу та інше) від середньої або очікуваної його величини.

4. Визначена кількість альтернатив прийняття рішення (кількість альтернативних реальних інвестиційних проєктів, конкретних цінних паперів, способів здійснення певної фінансової операції).

5. Окреслені ситуації можливого розвитку подій під впливом зміни факторів ризику. У фінансовому менеджменті кожна така ситуація характеризує один із потенційних станів зовнішнього фінансового середовища під впливом змін окремих факторів ризику. Число таких ситуацій у процесі прийняття рішень має бути детерміновано в діапазоні від вкрай сприятливих (найбільш оптимістична ситуація) до вкрай несприятливих (найбільш песимістична ситуація).

6. За кожним поєднанням альтернатив прийняття рішень і ситуацій розвитку події може бути визначений кінцевий показник ефективності рішення (конкретне значення суми чистого прибутку, чистого приведеного доходу відповідно до цього поєднання).

7. Для кожної ситуації, яка аналізується, розглядається можлива або неможлива оцінка ймовірності її реалізації. Можливість здійснення оцінки ймовірності поділяє систему прийняття ризикових рішень на раніше розглянуті та умови їх обґрунтування («умови ризику» або «умови невизначеності»).

8. Вибір рішення здійснюється за найкращою з розглянутих альтернатив [6].

Вибір рішення здійснюється за найкращою з аналізованих альтернатив. У разі невизначеності він здійснюється за допомогою наступних критеріїв: Вальда, Лапласа, Гурвіца, Севіджа ( табл. 1).

Таблиця 1

Математичні засоби у теорії прийняття управлінських рішень [6]

№ з/п	Показники	Розрахункова формула	Призначення
1	Критерій Вальда (найбільша обережність)	J = max/ rnrnk fkj, де fk/ - оцінка j - альтерна-тиви рішення, що приймається, при к-му варіанті економічної ситуації	«Розраховуй на найгірше»
2	Критерій Севіджа (мінімізація великого ризику)	J = min/ maxk f/	«Розраховуй на найкраще»
3	Критерій Лапласа	^ І J = max,- пк= і fkj	«Орієнтуйся на середнє»
4	Критерій крайнього оптимізму	J = maxj mink fkj	«Вір в удачу»
5	Критерій максимального жалю	J = mink, {max*, -fkj}	«Менше жалю у майбутньому»
6	Критерій Гурвіца	J = max {a mink fkj + (1 - a) max* fkj}	«Компроміс»
7	Критерій математичного очікування	J = maxj Ik Pkj fkj, де Pkj - ймовірність реалізації к-го варіанту ситуації	-

Впровадження ІТ-проєктів передбачає масштабні тимчасові, ресурсні та трудові витрати. При цьому значна частина ресурсів потрібна для інтеграції рішень, що впроваджуються, з наявною архітектурою комплексу ІТ-систем (аналіз, формування, інтеграція і т.д.).

Реалізація ІТ-проєктів спрямована на:

1) виправлення та доопрацювання помилок раніше впроваджених систем;

2) оптимізацію системної архітектури;

3) реалізацію нових функціональних завдань у наявних модулях;

4) розробка нових модулів системи.

При впровадженні ІТ-проєктів у великих ІТ-компаніях після прийому в експлуатацію інформаційної системи потрібен проект із її супроводу, спрямований на виправлення помилок, підтримку користувачів, доопрацювання функціональних можливостей відповідно до реальних потреб користувачів. Ця обставина зумовлює безперервну реалізацію пов'язаних між собою ІТ-проєктів, для яких потрібні специфічні механізми управління та розподілу ресурсів.

Ключовою особливістю процесу оцінки ІТ-проєктів є висока швидкість зміни умов їх реалізації, оскільки процес підтримки прийняття рішень при управлінні підприємством здійснюється з використанням інформаційних систем та технологій. До якості прийнятих рішень у цій галузі пред'являються специфічні вимоги, оскільки:

1. Реалізацію ІТ-проєктів супроводжує високий рівень ризику (за даними агентства IDC 25% проектів зазнали провалу).

2. Значна частина ІТ-проєктів (за даними агентства Standish Group близько 74%) не повною мірою досягають поставлених цілей [7].

При оцінці ІТ-проєктів мають бути враховані такі фактори, як:

1. Висока швидкість змін над ринком рішень, що з використанням інформаційних технологій.

2. Збільшення обсягу ринку інформаційних технологій.

3. Високий рівень ризиків (організаційних, управлінських, зовнішніх, інтеграційних, технічних та технологічних), пов'язаних з реалізацією проектів. У таких умовах реалізації ІТ-проєктів математичну взаємозв'язок між зазначеними умовами реалізації проектів встановити досить складно. Тому залучення експертів дозволяє проводити оцінку ІТ-проєктів з використанням сучасних методів та моделей з досить високим ступенем достовірності. Основні завдання оцінки ІТ-проєктів:

1. Формування набору проектів із можливих варіантів.

2. Ранжування проектів.

3. Відбір проектів.

4. Моделювання процесу ухвалення рішень.

Системи підтримки прийняття рішень (СППР) - це комп'ютерні інформаційні системи, розроблені таким чином, щоб допомогти менеджерам вибрати одне з багатьох альтернативних рішень проблеми [8]. СППР - це інтерактивна комп'ютерна інформаційна система з організованим набором моделей, процедур, програмного забезпечення, баз даних, телекомунікацій та пристроїв, яка допомагає особам, які приймають рішення, вирішувати неструктуровані або напівструктуровані бізнес-проблеми [9].

Система підтримки прийняття рішень - це автоматизована система, яка підтримує ділові чи організаційні дії прийняття рішень. Системи підтримки прийняття рішень є важливим інструментом в управлінні операціями та рівнями планування, допомагаючи менеджеру та співробітникам підприємства приймати рішення щодо складних проблем, які можуть швидко змінюватись і не виявлятися заздалегідь. Системи підтримки рішень можуть бути автоматизованими або автоматичними [10].

Система підтримки прийняття рішень (СППР) - це інтерактивна, гнучка та адаптована комп'ютерна інформаційна система, яка використовує правила прийняття рішень, моделі та базу моделей у поєднанні з великою базою даних та власними знаннями особи, яка приймає рішення, що призводить до конкретних, реалізованих рішень розв'язання складних завдань. Таким чином, СППР підтримує прийняття складних рішень у комплексних ситуаціях та підвищує їх ефективність. Система підтримки прийняття рішень має такі основні характеристики:

- обробка великих обсягів даних;

- отримання та обробка даних з різних джерел, включаючи внутрішні та зовнішні дані, що зберігаються в системах та мережах мейнфреймів;

- забезпечення гнучкості звітів та презентацій відповідно до потреб особи, яка приймає рішення;

- підтримка управлінських суджень, а не заміна їх;

- виконання складного аналізу та порівняння за допомогою передових програмних пакетів;

- підвищення ефективності прийнятих рішень;

- наявність прогностичних інструментів [11].

Сучасні види систем підтримки прийняття рішень наділені такими можливостями:

- підтримка етапів вирішення проблем, включаючи аналіз, проектування, вибір, впровадження та моніторинг;

- підтримка різних частот прийняття рішень, від одиничних до повторюваних;

- підтримка різних типів проблем, від високоструктурованих до неструктурованих;

- підтримка різних рівнів прийняття рішень, включаючи рішення оперативного, тактичного, стратегічного рівня.

Ключовими цілями керівника, що вирішує зазначені вище завдання є:

1) формування оптимального набору проектів щодо оцінки;

2) облік можливих негативних наслідків (ризиків) при впровадженні ІТ-проєктів;

3) визначення набору критеріїв та шкал їх вимірювання;

4) вибір моделі оцінки виходячи зі специфіки реалізації кожного конкретного проекту.

Виходячи з ключових завдань оцінки ІТ-проєктів характерними рисами оцінки проектів є:

-невизначеність вхідних даних - як правило, всі вихідні дані задаються експертами (мета, варіанти рішення, критерії оцінки і т.д.);

- відносність думок експертів при ранжируванні оцінок альтернатив;

- ухвалення рішень в умовах невизначеності;

- відсутність чітких детермінованих алгоритмів вирішення завдань даного типу.

Перелічені особливості дозволяють віднести оцінку ІТ-проєкту до класу слабо структурованих завдань, для вирішення яких використовуються такі методи прийняття рішень як [12-14]:

1. Методи багатокритеріального математичного програмування (multiple objective mathematical programming).

2. Методи ранжування (outranking methods). такі як PROMETHEE, ELECTRE, QUALIFLEX; REGIME, ORESTE, ARGUS, EVAMIX, TACTIC та ін. [12].

3. Методи, засновані на теорії корисності (Multiatribute Utility and Value Theories), до яких належать метод аналітичних мереж (MAC), метод аналізу ієрархій (МАІ), MAUT, UTA, MACBETH та ін [12,13].

4. Некласичні методи прийняття рішень (Non-Classical MCDA Approaches), такі, як TOMASO, Cumulative Prospect Theory, Sugeno Integral та ін [12,13].

Кожна група перерахованих методів дозволяє виконати оцінку з певним ступенем достовірності і передбачає проведення адаптації кожного методу стосовно специфіки конкретного проекту в контексті розв'язуваних завдань. Основні вимоги до методів оцінки ІТ-проєктів можна подати у вигляді завдань (вимог):

1. Вибір оптимальної кількості альтернатив.

2. Наявність механізму узгодження групових оцінок альтернатив, з рівня відносної компетентності експертів.

3. Забезпечення ефективності прийняття рішення на підставі проведеної оцінки.

4. Обробка (облік) безлічі критеріїв в оцінці альтернатив (при ранжируванні проектів).

5. Облік умов ухвалення рішення (у зв'язку з особливостями використання ІТ).

Таким чином, підбору методів оцінки ІТ-проєктів має приділятися значна увага, оскільки від цього залежить достовірність отриманих результатів для прийняття рішень про впровадження проектів. Розглянуті групи методів підтримки прийняття рішень, що реалізуються в рамках різних систем підтримки прийняття рішень (СППР) для широкого спектра завдань, наведені в таблиці 2.

При розробці системи підтримки прийняття рішень слід враховувати особливості процесу прийняття рішень, що існують в організації. Проте можна позначити три основні функціональні компоненти СППР: базу даних, базу моделей та програмну підсистему, яка складається з трьох підсистем: системи управління базою даних (СУБД), системи управління базою моделей (СУБМ) та системи управління інтерфейсом між користувачем та комп'ютером.

1. База даних СППР містить дані з різних джерел, включаючи внутрішні дані організації, дані, що генеруються різними додатками, а також зовнішні дані, отримані з Інтернету, і т.д. База даних систем підтримки прийняття рішень може бути невеликою або величезною (сховище даних), яке представляє собою банк даних, який підтримує інформаційні потреби організації.

2. База моделей СППР складається з різних математичних та аналітичних моделей, що використовуються для аналізу складних даних, тим самим виробляючи необхідну інформацію. Модель передбачає вихідні дані на основі різних вхідних даних або умов, або визначає комбінацію умов і вхідних даних, яка потрібна для отримання бажаного результату. Вибір моделей, які мають бути включені до системи підтримки прийняття рішень, залежить від вимог користувача та цілей СППР.

1. Система управління базою даних (СУБД) - це сукупність програмних засобів загального або спеціального призначення, що забезпечують управління створенням, маніпулюванням, та використанням баз даних (вставляти, видаляти, організувати та оновлювати). Ця система забезпечує безпеку зберігання даних, надійність та цілісність.

2. Система управління базою моделей (СУБМ). Функціями цієї системи є класифікація, організація та доступ до форм, тобто ці функції аналогічні функцій системи управління базами даних.

3. Система управління інтерфейсом. Ця система є інтерактивним графічним інтерфейсом, який спрощує взаємодію між СППР та його користувачами. Вона відображає результати (вихідні дані) аналізу у різних формах, таких як текст, таблиця, діаграми чи графіка. Користувач може вибрати потрібний варіант для перегляду висновку відповідно до його вимог. Інтерфейс визначає: мова користувача; мову повідомлень комп'ютера, який організовує діалог на екрані дисплея; знання користувача [14].

Таблиця 2

Інструментальні засоби підтримки прийняття рішень [14]

№	Найменування СППР	Методи прийняття рішень
1	Decision Lens (Decision Lenseb)	МАІ, MAC
2	DecisionLab	Promethee, GAIA
3	ELECTRE III-IV	Метод із сімейства ELECTRE для критеріїв, які не можуть бути зважені; дозволяє ранжувати альтернативи
4	ELECTRE IS	Багатокритеріальний метод із класу ELECTRE, що дозволяє використовувати псевдо-критерії та
5	ELECTRE TRI	Метод із сімейства ELECTRE для вирішення проблем, що потребують сегментації
6	IRIS	Принцип песимістичного узгодження ELECTRE TRI, модифікований Л.Діас, В.Муссо
7	MPRIORITY, ExpertChoice, WinExp+	МАІ
8	SuperDecisions	MAC
9	UTA PLUS	Метод UTA

Використання систем підтримки прийняття рішень на підприємствах, з одного боку, має багато переваг, а з іншого боку має кілька недоліків, які полягають у наступному. Переваги:

- підвищує організаційний контроль за рахунок постійного надання менеджерам інформації, яка може бути використана для оцінки продуктивність співробітників;

- підвищує ефективність та швидкість прийняття рішень;

- допомагає автоматизувати управлінські процеси;

- сприяє навчанню всередині організації, оскільки запровадження і запуску СППР у створенні необхідно розвивати певні навички [15];

- підвищує здатність організації до прогнозування і, отже, здатність приймати рішення на майбутнє;

- поліпшує міжособистісну комунікацію всередині організації.

Недоліки:

- вартість розробки та впровадження СППР вимагає величезних капіталовкладень, що робить її менш доступною для невеликих організацій [16];

- менеджери можуть надто покладатися на систему, що усуває суб'єктивний аспект прийняття рішень;

- у деяких випадках користувачі можуть отримати надмірну інформацію про проблему, що може знизити ефективність ухваленого рішення;

- у разі прийняття невірних рішень користувачі можуть перекласти відповідальність на СППР.

Незважаючи на недоліки систем підтримки прийняття рішень, їх існування як одного з елементів інтелектуального капіталу на підприємстві, та їх використання у процесі прийняття управлінських рішень стало одним із необхідних факторів для продовження діяльності підприємства, та її виживання у конкурентній боротьбі, особливо у світлі промислового розвитку та великого технічного прогресу, а також складності навколишнього середовища підприємства та величезної кількості внутрішніх та зовнішніх чинників. Де системи підтримки прийняття рішень підвищують якість та ефективність прийнятих рішень та полегшують роботу менеджерів різного рівня, а також збільшують швидкість вирішення проблем у ІТ-бізнесі.

Реалізуюча комбінований підхід СППР «Effectys» розроблена у вигляді інтегрованої автоматизованої інформаційної системи, орієнтованої на підтримку прийняття рішень при оцінюванні та виборі ІТ-проєктів. Система є комплексом програмно-апаратних засобів, що дозволяють користувачеві вирішувати завдання інтелектуального характеру, що вимагають смислової обробки великих обсягів інформації, що зберігається в базі даних. Працездатність СППР перевірена при тестуванні. В даний час виробляється доопрацювання СППР з метою адаптації для різних вихідних умов. Попередні результати дослідної експлуатації дослідницького прототипу СППР свідчать про ефективність запропонованого підходу.

Висновки

Зміст поняття «ризик» відображає ступінь взаємозв'язку та взаємодії його складових елементів: суперечливості, альтернативності та невизначеності. Під час оцінки ризику слід враховувати три його головні елементи: 1) ймовірність отримання бажаного результату (вдача);

2) ймовірність настання небажаних наслідків (невдача) під час вибору альтернативи; 3) ймовірність відхилення від вибраної мети. Суперечлива природа ризику проявляється у зіткненні об'єктивно наявних ризикованих дій з їхньою суб'єктивною оцінкою (визначенням ймовірності їх результату). Одні і ті ж самі дії, які реалізуються у процесі вибору, можуть бути розцінені одними особами як ризиковані, а іншими - як обережні, позбавлені будь-якого ризику.

Альтернативність як характерна риса ризику пов'язана з тим, що передбачає необхідність вибору з одного або декількох варіантів єдиного можливого варіанту рішення. Третя риса - невизначеність - додає фактор ризику в управлінські рішення за умови її кількісного та якісного формулювання.

Проведений аналіз свідчить, що більшість із застосовуваних сьогодні СППР ґрунтуються на використанні одного (хоча з декількох можливих) методу підтримки прийняття рішення, що обмежує область їх використання досить простими завданнями. Складність підтримки прийняття рішень при оцінюванні та виборі ІТ-проєктів обумовлює необхідність розробки нових підходів. В якості інструментарію прийняття рішень при оцінюванні ІТ- проєктів поряд з розглянутими методами пропонується використовувати їх комбінації на різних етапах підтримки управління процесом вибору проекту.

Література

1. Шабанов Р. М. Інтелектуальна інформаційна система підтримки прийняття рішень. Молодий вчений. 2019. № 4. С. 19.

2. Радзіховська Л.М., Іващук О.В. Суть поняття «Економічний ризик»: ретроспектива та сучасність. Економічний часопис - ХХІ. 2015. № 7-8 (1). С. 4-7.

3. Кабаченко Д.В. Прийняття управлінських рішень в умовах невизначеності та ризику. Економічний вісник. 2017. № 2. С. 107-115.

4. Рішняк І.В. Системний аналіз категорії ризику та невизначеності. Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Інформаційні системи та мережі. 2018. № 489. С. 263-275.

5. Шегда А.В. Прийняття управлінських рішень в умовах невизначеності та ризику. Теоретичні та прикладні питання економіки. 2011. Вип. 26. С. 5-13.

6. Решетило В.П., Федотова Ю.В. Невизначеність та ризик: співвідношення понять та специфіка прийняття рішень. Проблеми системного підходу в економіці. 2020. № 3(77)-

2. DOI: https://doi.org/10.32782/2520-2200/2020-3-41

7. Standish Group. URL: https://www.standishgroup.com/about

8. Khodashahri N.G, Sarabi M.H. Decision support system (DSS). Singaporean journal of business economics and management studies. 2013. № 6. C 94-102.

9. Tripathi K.P. Decision support system is a tool for making better decisions in the organization. Indian Journal of Computer Science and Engineering. 2017. № 21. C 112-117.

10. Вісаітова Л.Р. Системи підтримки ухвалення рішень: ефективність ухвалення рішень. Науково-практичний електронний журнал . 2020. №11 (50). C 219-225.

11. Прокопенко Н.Ю. Системи підтримки ухвалення рішень на базі Deductor Studio Academic 5.3: навчальний посібник. ННДАСУ, 2017. 188 с.

12. Kahnemann D. Choice, values, and frames . Cambridge: Cambridge University Press,2000. 860 p.

13. Figueira J., Greco S., Ehrgott M. Multiple criteria decision analysis: state of the art surveys. NY (USA/: Springer, 2015. 1045 p.

14. Ломазов В.А. Система підтримки ухвалення рішень на основі нечітких показників оцінки інвестиційних ризиків ІТ-проектів. Інформаційні системи і технології. 2019. № 5 (67). С. 86-90.

15. Alyoubi B.A. Decision support system and knowledge-based strategic management. ELSEVIER. 2015. № 65. С. 278-284.

16. Khodashahri N.G, Sarabi M.H. Decision support system (DSS). Singaporean journal of business economics and management studies. 2019. №6. C 94-102.

References:

1. Shabanov, R. M. (2019). Intelektual'na informatsijna systema pidtrymky pryjniattia rishen' [Intelligent information system for supporting decision-making]. Molodyj vchenyj [A young scientist]. № 4. S. 19. [in Ukrainian].

2. Radzikhovs'ka, L.M.& Ivaschuk, O.V.(2015). Sut' poniattia «Ekonomichnyj ryzyk»: retrospektyva ta suchasnist' [The essence of the concept of "Economic risk": retrospect and modernity]. Ekonomichnyj chasopys -XXI[Economic magazine - XXI]. 2015. № 7-8 (1). S. 4-7. [in Ukrainian].

3. Kabachenko, D.V. (2017). Pryjniattia upravlins'kykh rishen' v umovakh nevyznachenosti ta ryzyku [Making management decisions in conditions of uncertainty and risk]. Ekonomichnyj visnyk [Economic Herald]. 2017. № 2. S. 107-115. [in Ukrainian].

4. Rishniak, I.V. (2018). Systemnyj analiz katehorii ryzyku ta nevyznachenosti [Systematic analysis of the category of risk and uncertainty]. Visnyk Natsional'noho universytetu «L'vivs'ka politekhnika». Informatsijni systemy ta merezhi[Bulletin of the Lviv Polytechnic National University. Information systems and networks]. № 489. S. 263-275. [in Ukrainian].

5. Shehda, A.V. (2011). Pryjniattia upravlins'kykh rishen' v umovakh nevyznachenosti ta ryzyku [Making management decisions in conditions of uncertainty and risk]. Teoretychni ta prykladni pytannia ekonomiky [Theoretical and applied issues of economics]. Vyp 26. S. 5-13. [in Ukrainian].

6. Reshetylo, V.P.& Fedotova, Yu.V. (2020). Nevyznachenist' ta ryzyk: spivvidnoshennia poniat' ta spetsyfika pryjniattia rishen' [Uncertainty and risk: relationship of concepts and specificity of decision-making.]. Problemy systemnoho pidkhodu v ekonomitsi [Problems of the systemic approach in economics]. 2020. № 3(77)-2, DOI: https://doi.org/10.32782/2520- 2200/2020-3-41[in Ukrainian].

7. Standish Group. Retrieved from: https://vvv.standishgroup.tsom/about [in English].

8. Khodashahri, N.G. & Sarabi, M.H. (2013). Detsision support system (DSS). Singaporean journal of business etsonomitss and management studies. 2013. № 6. Ts 94-102. [in English].

9. Tripathi, K.P. (2017). Decision support system is a tool for making better decisions in the organization. Indian Journal of Computer Science and Engineering. 2017. № 21. C 112-117. [in English].

10. Visaitova, L.R. (2020). Systemy pidtrymky ukhvalennia rishen': efektyvnist' ukhvalennia rishen' [Decision support systems: effectiveness of decision making]. Naukovo- praktychnyj elektronnyj zhurnal [Scientific and practical electronic journal]. 2020. №11 (50). P. 219-225. [in Ukrainian].

11. Prokopenko, N.Yu. (2017). Systemy pidtrymky ukhvalennia rishen' na bazi Dedutstor Studio Atsademits 5.3: navchal'nyjposibnyk [Decision support systems based on Deductor Studio Academic 5.3: tutorial], NNDASU. 188 s. [in Ukrainian].

12. Kahnemann, D. (2000). Choitse, values, and frames . Tsambridge: Tsambridge University Press. 860 p. [in English].

13. Figueira, J.& Gretso, S., Ehrgott, M. (2015). Multiple tsriteria detsision analysis: state of the art surveys. NY (USA): Springer. 1045 p. [in English].

14. Lomazov, V.A. (2019). Systema pidtrymky ukhvalennia rishen' na osnovi nechitkykh pokaznykiv otsinky investytsijnykh ryzykiv IT-proektiv [Decision-making support system based on fuzzy indicators of investment risk assessment of IT projects]. Informatsijni systemy i tekhnolohii [Information systems and technologies]. 2019. № 5 (67). S. 86-90. [in Ukrainian].

15. Alyoubi, B.A.(2015). Decision support system and knowledge-based strategic management. ELSEVIER. 2015. № 65. С. 278-284. [in English].

16. Khodashahri, N.G. & Sarabi, M.H. (2019). Detsision support system (DSS). Singaporean journal of business etsonomitss and management studies. 2019. №6. s. 94-102. [in English].

Размещено на Allbest.ru