Как эффективные менеджеры используют информационные системы

Достижения в области компьютерных информационных технологий в последние годы привели к появлению широкого спектра систем, которые менеджеры используют для принятия и реализации решений. По большому счету, эти системы были разработаны с нуля для конкретных целей и значительно отличаются от стандартных электронных систем обработки данных. К сожалению, слишком часто менеджеры не имеют права голоса при разработке этих систем поддержки принятия решений; в то же время, не менеджеры, которые их разрабатывают, имеют ограниченное представление о том, как их можно использовать. Несмотря на эти недостатки, автор обнаружил, что некоторые из 56 изученных им систем являются успешными. И разница между успехом и неудачей заключается в том, в какой степени менеджеры могут использовать систему для повышения своей эффективности в рамках своей организации. Таким образом, автор предполагает, что именно этот критерий должны совместно использовать разработчики и менеджеры при использовании возможностей современных технологий.

Чего менеджеры могут реально ожидать от компьютеров, кроме кипы отчетов глубиной в фут, вываливаемых на их столы раз в две недели?

Всем известно, например, что компьютеры отлично справляются с составлением списков дебиторской задолженности. А как же все обещания и все рассуждения последних нескольких десятилетий о роли компьютера в управлении? Несмотря на прогресс в области базовых технологий поиска, обработки и отображения информации, мое недавнее исследование 56 компьютеризированных систем поддержки принятия решений подтверждает распространенное мнение о том, что на сегодняшний день автоматизировано очень мало функций управления, и все указывает на то, что большинство из них автоматизировать невозможно.

Напротив, мои результаты свидетельствуют о том, о чем сообщали другие исследователи: приложения разрабатываются и используются для поддержки менеджера, ответственного за принятие и реализацию решений, а не для замены его. Другими словами, люди во все большем количестве организаций используют то, что часто называют системами поддержки принятия решений, для повышения эффективности своей управленческой деятельности.1

К сожалению, мое исследование также показало, что, хотя разрабатывается все больше практических приложений для использования лицами, принимающими решения, три серьезных камня преткновения все еще стоят на пути других людей, которые могли бы извлечь из них пользу.

Во-первых, менеджеры и пользователи компьютеров во многих организациях знакомы лишь с некоторыми из типов систем, используемых в настоящее время. В результате различные типы инновационных систем часто задумывались и развивались внутренними или внешними "предпринимателями", а не пользователями систем или их начальством.

Во-вторых, что тесно связано с моим первым выводом, эти предприниматели склонны концентрироваться на технических характеристиках. Слишком часто эта близорукость означает, что они не могут предвидеть, каким образом такие системы могут быть использованы для повышения эффективности отдельных сотрудников в организациях.

Наконец, инновационные системы - те самые, которые руководство должно считать наиболее полезными, - имеют высокий риск так и не быть внедренными, особенно когда стимул к изменениям исходит не от потенциального пользователя.

Проще говоря, моя цель в этой статье - обсудить, не углубляясь в технологию, высокий потенциал различных систем поддержки принятия решений, проблемы и риски, которые они создают для менеджеров и внедренцев, а также широкий спектр стратегий для решения этих проблем и рисков.

Типы систем поддержки принятия решений

Хотя существует множество способов классификации компьютерных систем, практический заключается в сравнении их с точки зрения того, что пользователь делает с ними:

• Получение отдельных элементов данных.

• Используется как механизм для специального анализа файлов данных.

• Получает заданные агрегаты данных в виде стандартных отчетов.

• Оценивает последствия предлагаемых решений.

• Предлагает решения.

• Принимает решения.

Как видно из Примера I, системы отчетности EDP обычно выполняют только третью функцию в этом списке операций, которые я организовал по измерению от "ориентации на данные" до "ориентации на модель". Следовательно, в отличие от пользователя EDP, который получает стандартные отчеты на периодической основе, пользователь системы поддержки принятия решений обычно инициирует каждый случай использования системы либо напрямую, либо через посредника из числа сотрудников.

Выставка I Сравнение использования, целей и характеристик систем EDP и систем поддержки принятия решений.

Хотя системы отчетности, ориентированные на принятие решений, часто вырастают из стандартных систем ППР, я сосредоточусь на семи отдельных типах, кратко описав по одному примеру каждого типа.

Интересно отметить, что системы, приведенные во втором, пятом и седьмом примерах, были разработаны внешними консультантами, в то время как первый, третий и шестой примеры были творениями людей, действующих как внутренние предприниматели в рамках штатных функций; только четвертая система была разработана по прямому заданию пользователя. Такая же модель инициирования инновационных систем людьми, не являющимися пользователями, присутствовала во многих из 56 систем.

1. Только извлечение - цеховая информационная система.

Чтобы помочь производственным мастерам повысить процент выхода продукции на недавно разработанном 50-стадийном процессе производства микросхем, руководство одной компании установило онлайновую цеховую информационную систему. Операторы ежедневно подают отчеты о сдельной работе, в которых указывается выход продукции, дата выпуска, идентификация человека, выполняющего работу, и так далее. Затем бригадиры жонглируют этой информацией, чтобы получить данные о производительности по операциям, операторам, станкам и партиям.

Таким образом, они могут использовать систему различными способами. Они могут контролировать рабочий процесс, выявлять проблемы с выходом продукции и решать повседневные вопросы, например, кто и когда работал на каком участке, какие операторы опережают или отстают от графика или не выполняют нормы. У бригадиров есть 13 стандартных команд, с помощью которых они могут получать данные, хранящиеся в системе, и отображать их на терминале с катодно-лучевой трубкой. Эти команды позволяют им подстраивать отчеты под свои нужды.

2. Получение и анализ - система анализа портфеля.

Перед тем как консультировать клиентов или принимать санкционированные торговые решения, менеджеры портфеля в банке, который я изучал, используют онлайновую систему для анализа индивидуальных портфелей. Менеджеры могут обойтись без трудоемких ручных методов и получить актуальную и четко организованную информацию о портфеле в графическом или табличном виде.

В зависимости от ситуации менеджер может проанализировать как отдельные портфели, так и группы портфелей с разных точек зрения - например, ранжировать их различными способами, получить разбивку по отраслям или уровню риска и так далее. Благодаря такой гибкости портфельные менеджеры банка более эффективно используют огромное количество информации, большая часть которой существовала до внедрения системы, но была доступна только в результате утомительного ручного анализа.

3. Несколько баз данных плюс анализ - информационные системы продаж.

Большая гибкость была также причиной того, что две компании по производству потребительских товаров и одна производственная компания, которые я рассматривал, разработали информационные системы продаж, которые весьма похожи. Стандартные функции EDP были слишком негибкими, чтобы своевременно и экономически эффективно создавать специальные отчеты по анализу продаж для сотрудников отделов маркетинга и планирования компаний. В каждом случае информация, извлеченная из систем EDP, теперь хранится отдельно, чтобы иметь ее под рукой и, в двух случаях, чтобы иметь возможность анализировать ее в сочетании с приобретенными извне собственными базами данных и моделями.

По сути, каждая система - это средство, с помощью которого сотрудник или группа сотрудников пытается помочь лицам, принимающим решения. Они действуют постепенно: определяют проблему; привлекают к ее решению текущую систему и имеющийся опыт; разрабатывают решение в виде анализа или дополнительного модуля системы; и включают результаты в расширенную версию системы.

4. Оценка решений с помощью бухгалтерской модели - бюджет источника и применения средств.

Для ускорения принятия оперативных решений и финансового планирования на двухлетний период страховая компания использует онлайновую систему бюджета источника и применения средств. Входными данными являются прогнозы будущих уровней бизнеса по различным видам страхования и инвестиционным областям, а также предположения относительно таких важных показателей, как будущие ставки денежного рынка. На выходе получается прогнозируемый общий денежный поток по месяцам.

Инвестиционный комитет использует модель для распределения средств по инвестиционным направлениям и минимизации суммы денежных средств, простаивающих в банках. Комитет сравнивает прогнозируемые денежные потоки, основанные на различных решениях о распределении средств; решения, которые он фактически принимает, - это те, которые дают адекватные прогнозируемые денежные потоки и которые приемлемы для различных групп в компании.

Фактически, система представляет собой бухгалтерское определение компании. Точность взаимосвязей в модели не вызывает сомнений, поэтому единственная возможность ошибки в прогнозируемых результатах - это неверные оценки уровня деловой активности или ставок денежного рынка.

5. Оценка решений с помощью имитационной модели - системы принятия маркетинговых решений.

Чтобы обеспечить более рациональную основу для повторяющихся маркетинговых решений, компания по производству потребительских товаров использует модель, которая связывает уровни рекламы, промоакций и ценообразования с уровнями продаж для конкретного бренда. Модель была разработана в команде путем согласования анализа исторической информации о бренде с субъективными ощущениями отдельного сотрудника относительно влияния на продажи различных уровней и типов рекламы и других маркетинговых действий.

Модель была проверена путем отслеживания ее точности в прогнозировании продаж в зависимости от предпринятых конкурентных действий. В отличие от бухгалтерской модели, о которой я только что упомянул, это имитационная модель, в которой некоторые из наиболее важных взаимосвязей в лучшем случае являются оценочными. Например, просто не существует правила, по которому можно с уверенностью предсказать продажи на основе уровня рекламы. На самом деле, это и было основной проблемой при разработке модели.

Несмотря на то, что модель оказалась полезной для прогнозирования, большая часть ее ценности заключается в улучшении понимания компанией рыночной среды.

6. Предложение решений - оптимизация использования сырья.

Другая компания по производству потребительских товаров, столкнувшаяся с проблемой краткосрочных поставок многих видов сырья, разработала оптимизационную модель для решения математической головоломки выбора и балансировки между различными рецептами продукции.

Входными данными для модели являются серия различных рецептов многих продуктов, уровни краткосрочных поставок сырья и требования к производству готовой продукции. На выходе получается выбор рецепта, который максимизирует производство при существующих поставках. Когда ситуация с краткосрочными поставками меняется, модель можно пересмотреть и выбрать новый набор рецептов.

Эта система оказала большое влияние на то, как менеджеры рассматривают политику распределения. Первоначально они рассматривали вопрос о распределении дефицитного сырья между продуктами путем установления приоритетов между продуктами. Модель показала, что выгоднее начинать с производственных требований, а затем распределять дефицитные ресурсы, оптимизируя сочетание рецептов продуктов.

7. Принятие решений - система расчета тарифов на возобновление страхования.

В результате модернизации информационной системы группового страхования страховая компания разработала систему, позволяющую устранить часть канцелярского бремени, связанного с андеррайтингом возобновления страхования, и обеспечить последовательность и точность расчетов тарифов.

Вместо того, чтобы рассчитывать ставки продления вручную, андеррайтеры заполняют закодированные листы ввода данных для системы, которая рассчитывает ставку продления на основе ряда стандартных статистических и актуарных предположений. Поскольку эти допущения могут применяться или не применяться к конкретному полису, андеррайтеры изучают документацию, сопровождающую полис, и решают, применимы ли стандартные расчеты. Если они не применимы, лист кодирования изменяется соответствующим образом и подается повторно.

По сути, система принимает решение в совершенно стандартных ситуациях, а андеррайтер решает, является ли ситуация стандартной и, если нет, какие корректировки необходимы. В результате андеррайтеры могут сосредоточиться на сути своей работы, а не на сопутствующей канцелярской работе.

Спектр возможностей

Эти семь систем представляют широкий спектр подходов к поддержке принятия решений. Первая из них помогает производственным мастерам, просто предоставляя быстрый доступ к исторической информации, например, кто и когда работал над какой партией. Но бригадиры должны решить, что делать после получения информации. С другой стороны, система, поддерживающая андеррайтеров, в некоторых случаях практически сама принимает решение. Между этими двумя крайностями находятся системы анализа и системы, ориентированные на модели, которые помогают людям организовать информацию, а также облегчают и формализуют оценку предлагаемых решений.

Хотя менеджеры большинства крупных компаний используют системы бюджетирования или планирования, похожие на упомянутую мной модель "источник и применение средств", спектр возможностей других видов систем поддержки принятия решений удивительно широк. Очевидно, что некоторые из этих систем не имеют особого смысла во многих ситуациях. Тем не менее, их разнообразие говорит о том, что у большинства компаний должно быть несколько реальных возможностей для применения концепции компьютерной поддержки принятия решений.

Мотивы менеджеров

Что делают системы поддержки принятия решений, что действительно помогает их пользователям? Каково их реальное влияние? В ходе моего исследования ответы на эти вопросы во многих случаях оказались неуловимыми, поскольку пользователи ценили системы по причинам, совершенно отличным от первоначальных представлений о том, чего должны были достичь системы. На самом деле, для этих систем существует широкий спектр целей. Хотя многие системы поддержки принятия решений разделяют цели стандартных систем EDP, они идут дальше и решают другие управленческие задачи, такие как улучшение межличностного общения, облегчение решения проблем, стимулирование индивидуального обучения и усиление организационного контроля.

Такие системы могут влиять на межличностное общение двумя способами: предоставляя людям инструменты для убеждения и предоставляя организациям словарь и дисциплину, которые облегчают переговоры через границы подразделений.

Инструменты убеждения

Стандартные тексты по системному анализу совершенно упускают из виду личное использование систем поддержки принятия решений в качестве инструментов убеждения. Но рассмотрим следующие "наступательные" (убеждающие кого-то сделать что-то) способы использования этих систем различными компаниями:

• Менеджер химического завода пытался достичь целей по выпуску продукции (количество продукции), которые были установлены маркетинговой группой. К сожалению, группа устанавливала цели без особого учета дефицита сырья, в условиях которого работал завод. На заводе использовалась модель для расчета производственных смесей.

В какой-то момент менеджеру завода пришло в голову, что он может использовать эту модель, чтобы выяснить, не устанавливает ли маркетинг цели, которые приводят к плохому использованию завода и делают его неэффективным. Когда он запустил модель под ряд различных целей производственной структуры, стало ясно, что это так, и он использовал результаты, чтобы убедить маркетинг изменить производственную структуру завода.

• Система поиска и манипулирования данными впервые получила широкую известность в транспортной компании, когда ряд руководителей компании использовали ее для разработки хорошего количественного обоснования предлагаемого слияния. С помощью этой системы можно было исследовать и манипулировать большой базой данных информации об отрасли.

Хотя слияние не было одобрено, руководство посчитало, что система помогла ему выстоять в борьбе.

• Руководство судоходной компании обнаружило, что система, которую оно использовало для консолидации и уточнения стратегических инвестиционных планов, также помогла ему вести переговоры с банками. Банки и другие источники финансирования, казалось, были единодушно впечатлены тщательным компьютерным анализом, на котором руководство основывало свои запросы на финансирование. Полученное в результате преимущество в доверии было небольшим, но, по мнению руководства, заметным.

Теперь, когда мы увидели иллюстрации наступательных инструментов убеждения, давайте обратимся к примерам "оборонительного" (убеждающего кого-то в том, что пользователь хорошо поработал) использования этих систем:

• На вопрос о том, пользовался ли он когда-либо непосредственно системой отслеживания дел, руководитель группы по вынесению решений в одном из государственных регулирующих органов ответил, что помнит только один случай. Это произошло, когда он потратил обеденный перерыв на создание отчета, чтобы сделать недавние результаты работы своей группы как можно более благоприятными, несмотря на некоторые досадные задержки и проблемы, из-за которых стандартный отчет выглядел плохо.

• Новый президент крупного конгломерата использовал модель бюджетирования на один год, чтобы узнать о существующих вариантах бюджетирования, а также чтобы помочь себе дисконтировать то, что люди в различных областях утверждали относительно своих собственных бюджетных потребностей.

• Рассмотритель занятий в школе подготовки обслуживающего персонала компании считал свою работу нерадостной, поскольку всегда было трудно обосновать бюджет на явных основаниях.

С моделью, которая генерировала оптимальные графики обучения, планировщик мог легко защитить себя, сказав: "Используя эти предположения относительно выбытия, приемлемого дефицита в пиковое время и другие соображения, вот оптимальный бюджет. Если вы (составитель бюджета) хотите, чтобы я изменил эти предположения, я буду рад составить новый бюджет. Какой уровень дефицита вы предлагаете?". Таким образом, система не только помогала планировщику принимать решения, но и отстаивать их.

• Многие люди подозревали, что предприятие по выпуску нового продукта в потребительской компании может оказаться бесполезным, но никто не знал точно, почему. Когда с помощью модели был проведен анализ рисков, причина стала ясна: предприятие имело очень существенный риск снижения стоимости. Помимо того, что анализ помог принять решение, он дал понятный ответ людям, которые предложили это предприятие.

Циник может утверждать, что люди в этих ситуациях пользовались преимуществами систем или злоупотребляли ими. Более практичный вывод заключается в том, что эти системы просто служат для повышения эффективности менеджеров в их организациях, помогая им общаться с другими людьми. Я хочу сказать, что большая часть пользы от многих систем поддержки принятия решений в моей выборке была именно такого рода.

Помощь в общении

Системы поддержки принятия решений также помогают менеджерам вести переговоры между организационными подразделениями, стандартизируя механику процесса и обеспечивая общую концептуальную основу для принятия решений.

В ходе моего опроса руководители часто отмечали, что согласованные определения и форматы являются важным подспорьем в общении, особенно между сотрудниками различных организационных единиц, таких как отделы или департаменты. В ряде случаев разработка этих определений и форматов была длительной и иногда трудной задачей, которая решалась постепенно в течение нескольких лет, но которая также считалась одним из основных вкладов систем.

Например, одной из целей некоторых систем, ориентированных на модели, в моей выборке была предварительная оценка общего результата решений, рассматриваемых различными людьми по отдельности, путем фильтрации этих решений через единую модель. В этих случаях система становилась неявным арбитром между различными целями различных отделов. Вместо того чтобы спорить, исходя из своих собственных несовпадающих точек зрения, сотрудники отделов маркетинга, производства и финансов могли использовать модель для демонстрации влияния предложений одной группы на действия другой группы и на общий результат. В результате вопросы прояснялись, и процесс переговоров ускорялся.

Производственные мастера, о которых я упоминал ранее, отметили тот же вид фасилитации. Она помогла им в обсуждении планирования работы и расследовании проблем, обеспечив немедленный доступ к "объективной" информации о том, "кто, что, когда и насколько хорошо сделал на любом участке производства в цехе"

Ценность для пользователя

Хотя внедрители ряда успешных систем, которые я изучал, сочли необходимым пройти через процедуру представления обоснования затрат/выгод, которое приписывало долларовое значение личной эффективности, они верили в эти цифры не больше, чем все остальные. Руководство обычно принимало решение, исходя из того, что предлагаемая система кажется разумной и, вероятно, окажет благотворное влияние на то, как люди взаимодействуют и/или принимают решения.

Очевидно, что экономия денежных средств является очень важным и достойным обоснованием для разработки компьютерных систем, но уже сейчас должно быть ясно, что предположение в стиле EDP о том, что системы всегда должны быть обоснованы в этих терминах, не является достаточным в области систем поддержки принятия решений.

Также очевидно, что существует определенная опасность в разработке системы просто потому, что кто-то считает ее разумной, особенно если этот кто-то не является непосредственным пользователем системы. На самом деле системы, которые я привел в качестве первого, второго и пятого примеров, начинались именно так и встречали сопротивление до тех пор, пока их не перепозиционировали как то, что нужно пользователям для повышения эффективности.

Однако общая проблема здесь заключается в распространенной тенденции технических специалистов концентрироваться на "технической красоте" системы или идеи и полагать, что нетехнические специалисты каким-то образом прозреют и смогут понять, как использовать систему для решения бизнес-проблем. Подобного рода чрезмерный оптимизм присутствовал в истории почти каждой неудачной системы в выборке.

Посыл ясен: старайтесь использовать творческий потенциал технических экспертов, но убедитесь, что он направлен на решение реальных проблем. Проблема, конечно, заключается в том, как достичь обеих этих целей. Есть несколько способов, которые я сейчас обсужу.

Паттерны разработки

Несмотря на распространенное мнение о том, что при разработке систем необходимо учитывать потребности пользователей и что пользователи должны активно участвовать в их внедрении, пользователи не были инициаторами 31 из 56 изученных мною систем и не принимали активного участия в разработке 38 из 56.

Результаты, показанные на рисунке II, не удивительны. Предполагаемые пользователи не инициировали и не играли активной роли в реализации 11 из 15 систем, которые столкнулись со значительными проблемами при внедрении. И наоборот, в 27 из 31 системы, в которых пользователи приложили руку к инициированию и/или сыграли активную роль в реализации, таких проблем было относительно немного.

Выставка II Системы, которым сопротивляются пользователи

Но из этих результатов было бы неверно делать вывод, что системы следует полностью избегать, если предполагаемые пользователи не инициируют их и не играют активной роли в их реализации. Во-первых, 14 из 25 изученных мною систем, в которых наблюдалась подобная картина, в конечном итоге оказались успешными. Более того, многие из действительно инновационных систем в моей выборке, включая 5 из 7, которые я описал ранее, демонстрировали именно такую модель.

С другой стороны, многие системы, инициированные пользователями, не более чем механизируют существующие практики. Хотя такая механизация может быть очень полезной, и я, конечно, не считаю, что основные инновации должны приходить из внешних источников, реальная задача состоит в том, чтобы уметь использовать идеи независимо от их источника.

Один из способов сделать это - разработать стратегию внедрения, поощряющую вовлечение и участие пользователей на протяжении всей разработки систем, независимо от того, кто является автором концепции. Примеры успешных стратегий приведены ниже.

Внедряйте изящно: Менеджеры по маркетингу и производству в децентрализованной компании не обрадовались дополнительной работе (изменение формата и требования к представлению данных), необходимой для системы годового бюджетирования, которую устанавливало высшее руководство. Изначально они были особенно недовольны, так как считали, что система им ничем не поможет.

Поэтому на каждом этапе разработчики уделяли внимание разработке подсистем для предоставления менеджерам среднего звена информации о продажах и использовании материалов, которая никогда не была доступна. Такое "услуга за услугу" сработало хорошо; вместо того чтобы воспринимать систему как навязывание, менеджеры увидели в ней возможность принять участие в чем-то полезном для себя.

Запуск шоу "собака и пони": Сотрудники централизованного планирования в двух компаниях разработали системы для составления бюджета и финансового анализа. В одной компании система так и не прижилась, несмотря на длительные обучающие демонстрации для сотрудников отделов и других потенциальных пользователей. Эти люди с энтузиазмом относились к возможностям системы, но никогда не использовали ее по-настоящему, пока сотрудники отдела корпоративного планирования не делали за них всю работу.

В противоположность этому, программа обучения для системы в другой компании способствовала немедленному и активному участию. Чтобы принять участие в семинарах, люди должны были принести свои собственные проблемы финансового анализа. Они учились пользоваться системой, работая над этими проблемами. Когда семинары закончились, многие пользователи были полны энтузиазма: они не только знали, как пользоваться системой, но и доказали себе, что она может им помочь.

Использование прототипа: Две вечные опасности при разработке системы - это создание большой и дорогой системы, которая решает не ту проблему, или создание системы, с которой не могут жить некоторые люди в организации.

И то, и другое может произойти не только тогда, когда система разрабатывается без консультации с пользователем и заинтересованными сторонами, но и тогда, когда никто не имеет достаточного опыта работы с конкретной рассматриваемой системой, чтобы четко представить себе ее сильные и слабые стороны до того, как она будет создана.

Разработчики ряда систем из моей выборки избежали этих ловушек, создав небольшие прототипы, которые дали пользователям что-то конкретное, на что они могли отреагировать. В результате масштабная версия могла быть разработана с реалистичным представлением о том, что нужно и что будет работать в организации. Аналогичный подход, также успешный, заключался в том, чтобы просто создавать системы небольшими частями, которые можно было бы легко использовать, изменять или отбрасывать.

Подключите пользователя к ответственности: Каждый новый модуль или приложение, разработанное как результат одной из трех информационных систем продаж, о которых я говорил ранее, проходит три стадии. Первый этап состоит из общих, не связанных между собой обсуждений любых текущих проблемных областей, которые волнуют группы пользователей. После исследования, проведенного сотрудниками отдела науки управления, на втором этапе составляется краткая официальная постановка проблемы, написанная совместно с группой пользователей. Помимо описания проблемы, в этом заявлении описывается методология и ресурсы, которые потребуются для ее решения. Третьим этапом является официальный запрос на разрешение расходов на оплату из собственных средств.

Продажа системы: В одной из компаний, которую я изучал, группа маркетингового анализа использовала процедуру прямых продаж, чтобы убедить людей в достоинствах системы прогнозирования продаж. Предложение было очень простым: они сравнили месячные прогнозы, составленные вручную на один год, с прогнозами системы. Прогнозы системы оказались более точными в десяти месяцах из двенадцати и в целом имели меньшую погрешность, чем прогнозы, сделанные вручную. Система была принята на вооружение.

В другой компании руководство установило систему реального времени для мониторинга в основном автоматического производства недорогого потребительского товара, чтобы свести к минимуму потери материала из-за ползучей неправильной настройки станков. Во время первоначальной установки системы группа внедрения обнаружила подозрения, но ранее не подтвержденные, в мошенничестве со стороны работников, занятых на сдельной работе; со многих станков уходило больше изделий, чем поступало на них. Незаметно были сделаны намеки на то, что необходимо проверить монитор, поскольку он регистрировал "невозможные" результаты. Работникам продали новую систему: они прекрасно знали, что она работает.

Фундаментальные изменения

Несмотря на большой опыт работы с EDP, многие организации использовали не более одного или двух из семи типов систем поддержки принятия решений, которые я здесь проиллюстрировал.

Одна из причин этого заключается в том, что обоснование таких систем может быть затруднительным: количественно оценить эффект от замены десяти клерков одним компьютером - это одно, а количественно оценить эффект от повышения индивидуальной эффективности линейного персонала - совсем другое. Другая причина заключается в том, что внедрение может быть сложным: многие идеи исходят от людей, не являющихся пользователями.

Тем не менее, разработка системы поддержки принятия решений имеет смысл, когда становится ясно, что может потребоваться фундаментальное изменение в способе принятия и реализации решений. Зачастую процесс определения системы не менее ценен, чем сама система.

Мое последнее замечание заключается в том, что сама концепция систем поддержки принятия решений может помочь менеджерам в понимании роли компьютеров в их организациях. Как следует из названия, системы обработки данных систематизируют и ускоряют механику ведения бизнеса путем автоматической обработки массы данных. С другой стороны, ориентированные на принятие решений расширения этих систем помогают людям принимать и передавать решения, касающиеся административной и/или конкурентной тактики и стратегии.

Рассмотренные мной системы поддержки принятия решений идут на шаг дальше. Вместо того чтобы начинать как расширение существующих систем обработки данных, многие системы поддержки принятия решений создаются с нуля с единственной целью - улучшить или ускорить процесс принятия решений. Основная философия заключается в том, что использование компьютеров для помощи людям в принятии решений и передаче информации о них столь же законно и целесообразно, как и использование компьютеров для обработки массы данных.

Есть свидетельства того, что эта точка зрения в определенной степени получила распространение и становится все более общепринятой. Подразумевается не то, что все организации должны встать на этот