| ← Декабрь 2020 → | ||||||
|
5
|
||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
|
10
|
13
|
|||||
|
19
|
20
|
|||||
|
24
|
26
|
27
|
||||
|
31
|
||||||
За последние 60 дней 12 выпусков (1-2 раза в неделю)
Сайт рассылки:
http://www.dela.su/
Открыта:
10-08-2003
Адрес
автора: state.politics.newlist-owner@subscribe.ru
Статистика
-1 за неделю
Цитата
|
Цитата 2020-12-25 07:02 Редакция ПО «Этот призрак… бродит где-то там в Европе, а у нас почему-то останавливается. Хватит нам бродячих.»
Автор цитаты: Доклад, подготовленный советником Трампа Питером Наварро 2020-12-25 07:13 Редакция ПО  Администрация Дональда Трампа обнародовала доклад, подготовленный советником Трампа Питером Наварро, о фальсификации президентских выборов в США в пользу демократа Джо Байдена. Наблюдатели считают, что, возможно, именно это обстоятельство помешает Байдену занять Белый дом после 20 января. Текст отчета доступен в Интернете, подробнее о главных мошеннических схемах рассказывается в статье: «Советник Трампа Питер Наварро: Шесть мошенничеств, которых более чем достаточно, чтобы повлиять на исход выборов», опубликованной в News Max (https://ru.scribd.com/document/488495896/Navarro-Report). Курносов Ю.В. "Азбука аналитики" 2020-12-25 07:22 Редакция ПО  Аналитическое обеспечение принятия управленческих решений В классической теории принятия решений центральный вопрос связывают с аксиоматикой «рационального» выбора. В конечном счёте, при апелляции к методам классической теории принятия решений выбор сводится к бинарным отношениям предпочтения. Однако классические рациональные основания выбора не универсальны, а представляют собой лишь ограниченную часть оснований, на которых могут строиться разумные и естественные механизмы выбора решений. Обычно процесс принятия решений включает в себя следующие составляющие: планирование, генерирование ряда альтернатив, установление приоритетов, выбор наилучшей линии поведения после нахождения ряда альтернатив, распределение ресурсов, определение потребностей, предсказание исходов, построение систем, измерение характеристик, обеспечение устойчивости системы, оптимизация и разрешение конфликтов. На практике используется богатая палитра методов принятия решения: аналитические (параметрический анализ, морфологический анализ, идентификация, прогнозирование, оптимизация), имитационное моделирование, экспертные и иные методы. Широко распространена также и следующая классификация методов принятия решений (рис. 19) : – принятие решений без критериев; – однокритериальный выбор; – многокритериальный выбор.
Рис. 19. Классификация методов принятия решений Характерно, что в теории принятия решений существует масса методов, вообще обходящихся без критериев (в классическом смысле). Например, широко распространены методы коллективного выбора, такие как: голосование (существует масса вариантов этого метода), метод турнирного выбора, метод Борда (суммирование и сравнение баллов по совокупности критериев), методы квантификации вариантов и иные. Все эти методы завязаны на так называемые «псевдокритерии» – то есть такие оценки, доля субъективизма в которых крайне высока, а оценка не может быть получена на основе измерения неких свойств. К этому классу методов могут быть отнесены и различные потребительские экспертизы (построенные на анкетировании или «голосовании рублём»). Классический случай однокритериального выбора , при котором исходы прочих процессов полностью независимы от данного – это крайне редкий случай в практике принятия решений. Чаще всего задача однокритериального выбора представляет собой лишь «внешнюю оболочку», «пользовательский интерфейс» для лица, принимающего решение. С целью снижения стрессового воздействия потока данных используются различные методы приведения к однокритериальной форме. Методов приведения к однокритериальной форме существует довольно много: начиная от метода равноценных уступок и заканчивая методом выбора главного критерия. При этом, как правило, формулируется некий набор аксиом, относительно которых принимаются решения о сравнимости и взаимозаменяемости различных частных критериев. Эти аксиомы также устанавливают весовые коэффициенты и правила группирования, при этом, естественно, семантика полученного показателя не всегда может быть однозначно определена. Проблема многокритериального выбора также имеет массу вариантов решения. Различают дескриптивные, нормативные и комплексные модели решения многокритериальных проблем. В одних случаях (при использовании дескриптивных методов) решение принимается на основе анализа прецедентов, в других – в результате логического анализа системных взаимосвязей между частными критериями. Комплексные же методы опираются на использование как дескриптивного, так и нормативного подхода, обеспечивая всесторонний учёт различных аспектов проблемы (при этом к анализу привлекаются как метод исторических прецедентов, так и строгие аналитические методы). Более того, комплексные методы опираются и на широкое привлечение интуиции экспертов, как правило, при их коллективной аналитической работе. Об этом мы уже говорили выше, когда характеризовали разницу между проблемной ситуацией и проблемой как управленческой задачей. Эксперты определяют значимость и «вес» конкретных факторов и противоречий в структуре проблемы, что используется для расстановки приоритетов, оптимального распределения ресурсов для решения проблемы. Здесь начинается сложная Аналитика, позволяющая заглянуть в будущее. Различают также методы принятия решений на основе эвристических и аксиоматических правил, по числу же итераций методы принятия решений подразделяются на одношаговые и многошаговые с полным или частичным упорядочением альтернатив. Последние классы методов применяются вне зависимости от того, какой именно (дескриптивный, нормативный или комплексный) метод выбран для решения проблемы. Аксиоматические методы – это разновидность априорных детерминированных методов принятия решений в условиях многокритериального выбора с неопределённостью за счёт введения некоторой системы аксиом, выражающих знания эксперта-аналитика (или их группы) о закономерностях поиска решения конкретной проблемы . Эта группа методов широко используется при решении проблем анализа сложных систем и синтеза решений в условиях высокой неопределённости, когда система объективных критериев, являющихся выражением знаний о системе, неполна. По существу, аксиоматические методы позволяют с учётом субъективных предпочтений и знаний экспертов, выраженных в виде некоторой формальной системы критериев оптимальности , ограничить область поиска решения, на основе вычисления «веса» значимости каждого ключевого фактора оценить приемлемость предложенного решения по условию принадлежности к заданному интервалу. Система формализованных критериев в аксиоматических методах носит название свёртки, которая выражает интегральный критерий с учётом отдельных критериев предпочтений и весов, выражающих их важность (ценность). Среди аксиоматических методов наиболее распространены методы, основанные на теории полезности фон Неймана-Моргенштерна[1]. Существуют и такие методы синтеза функции полезности, для которых способ объединения частных критериев в единый составной критерий на начальном этапе не определён – значения весов отдельных показателей устанавливаются в ходе изучения отношений, существующих в системе. В рамках аксиоматического подхода предложен ряд методов, служащих для установления функциональной связи между полезностью и частными критериями: варьирование, использование потребительских показателей, использование аддитивных свойств полезности, анализ сущности и закономерностей функционирования системы и иные. Аксиоматические методы нацелены на выявление объективных закономерностей в функционировании системы и, как следствие, обладают более высокой точностью, нежели методы прямого синтеза решений. В сочетании с аксиоматическими методами применяются методы вариационного исчисления. Широко используются собственно аналитические методы , опирающиеся на логический анализ модели процесса, явления, объекта прогнозирования, которые часто применяются в операционном анализе. Однако эти методы уже требуют весомых временных затрат, что существенно снижает их ценность при выработке оперативных решений. При отсутствии средств автоматизации, снижающих трудоёмкость операций по логическому анализу поступающей информации, область применимости этих методов ограничена стратегическим звеном управления. Общая логика использования Аналитики в процессе выработки управленческого решения представлена на следующей схеме (рис. 20).
Рис. 20. Аналитика как инструмент выработки управленческого решения События, происходящие в мире в настоящее время, свидетельствуют о наступлении серьёзного кризиса, охватившего практически все сферы общественной жизни. Причины его коренятся в том, что многие социально значимые решения в настоящее время принимаются без глубокого и всестороннего анализа их последствий . Особенно часто этим грешат те политики и руководители, которые избрали для себя имидж пассионариев (личностей эпохального масштаба, пришедших в этот мир с новыми идеями). Такое обилие «псевдопассионариев» на фоне усиливающихся кризисных тенденций в мировой политике и экономике становится мощнейшим дестабилизирующим фактором. Мне представляется, что в ближайшие годы востребованность аналитических технологий для принятия управленческих решений резко возрастёт. Об этом говорит и международный опыт[2]. В мире, где традиционные источники конкурентного преимущества уже во многом исчерпаны, трудно помочь своей организации (компании) выделиться из толпы конкурентов. Большой резерв кроется именно в Аналитике, чтобы принимаемые вами решения были правильнее, а бизнес-процессы шли максимально эффективно. Ведущие компании не просто собирают и складируют большие объёмы информации. Они целиком выстраивают свою конкурентную стратегию на знаниях, полученных благодаря Аналитике, и эта стратегия, в свою очередь, приносит им щедрые плоды. В чём их секретное оружие? В стратегической ориентации не только на получение максимальной прибыли, но и на обеспечение устойчивости компании при любых резких изменениях макросреды. Это невозможно без хорошо поставленной Аналитики, поддерживаемой руководством компании, – современных методах количественного (статистического) и качественного анализа и прогнозного моделирования, используемого при сильной поддержке со стороны сведущих в информационно-аналитической науке руководителей и мощных информационных технологий. Многие предшествующие основы конкуренции, такие как географическое преимущество или льготы со стороны регулятивных органов, размыты глобализацией. Авторские технологии быстро копируют, а создавать революционные новшества в товарах и услугах становится всё труднее. Поэтому в качестве основы для конкуренции остаются три вещи: принятие умных решений, их эффективное исполнение и способность извлекать всю возможную ценность из бизнес-процессов до последней капли – и всего этого можно добиться, тонко и профессионально применяя Аналитику. С помощью Аналитики в сфере бизнеса компании создают системную основу и базу для гарантированного успеха, выявляют самых выгодных своих клиентов, ускоряют товарные инновации, оптимизируют цепочки поставок и ценообразование и используют в своих целях истинные движущие факторы рентабельности. Это важнейшая часть стратегии успешных компаний. [1] Нейман Дж. фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. – М., 1970. – 707 с. [2] Дэвенпорт Т., Харрис Д. Аналитика как конкурентное преимущество. Новая наука побеждать. – BestBusiness, 2010. – 256 с. Источник: Курносов Ю.В. Азбука аналитики / Юрий Курносов – М. : РУСАКИ, 2013. – С. 146-152. |
| В избранное | ||
