Podpora měkkého rozhodování v globální společnosti

Podpora měkkého rozhodování v globální společnosti

Decision making support in global society

Autor: Jaroslav Havlíček

Abstrakt v češtině:

Podpora rozhodování v globální společnosti bude odpovídat jejím základním charakteristickým rysům: bude to společnost informační, inkompatibilní, nestabilní, demokratická a humanistická. Rozhodování v takové společnosti bude nutně měkké rozhodování. Na základě průzkumu 43 vybraných publikací se odvozují základní očekávané změny v rozvoji a aplikacích Systémů pro podporu rozhodování (Decision Support Systems - DSS). Globální změny v rozvoji a aplikacích DSS: (1) výrazně měkké principy v rozhodování, (2) redukce aplikací DSS v oblasti středního managementu, který je nahrazen technologiemi a speciálními formami komunikace po sítích, (3) zvýšení počtu aplikací v oblastech administrativy, veřejné regionální a stání správy, (4) rozvoj skupinového rozhodování. Změny v jednotlivých komponentách DSS: (1) aplikace rovnovážných matematických modelů, (2) adaptace modelů vicekriteriáního programování, (3) kvalitativní uvažování, měření pomocí fuzzy míry, kvalitativní SW, kvalitativní simulace, (4) obohacení kognitivních přístupů o sociologické aspekty, (5) integrace DSS do MIS. Výsledky výzkumu jsou podkladem pro plánování dlouhodobé strategie výzkumu v oblastech DSS a ve výuce předmětů matematických metod na vysoké škole.

Abstrakt v angličtině:

Decision making support in the global society depends on its basic features: it will be an information, in-compatibile, in-stable, democratic and humanistic society. Decision making thus has to be a soft one in such a society. Forty three selected papers were analysed in order to detect changes in theory and applications of Decision Support Systems (DSS) in the next future. Global changes in extensions and applications of DSS: (1) tendency to an expressive soft decision making, (2) reduction of applications of DSS in the middle management, (3) increase of applications in state and regional Administrative, (4) extensions of group decision making methods. Changes in components of DSS: (1) use of balanced mathematical models, (2) application of multi-criteria mathematical models, (3) qualitative reasoning, use of fuzzy measures, qualitative SW, qualitative simulation, (4) enrichment of the cognitive approaches with principles of sociology, (5) integration of DSS into MIS. Outcomes will be used in the long term research strategy as well as in the courses in Management Science at the universities.

Klíčová slova:

Rozhodování, systémy pro podporu rozhodování, měkké rozhodování, globální společnost, kvalitativní uvažování, změny ve složkách systémů podpory

Keywords:

Decision making, decision making support, soft decision making, global society, qualitative reasoning, changes in components of support systems

Úvod:

Termín ”Globální společnost” je značně vágní a umožňuje různý výklad. Pro ekonomy a finančníky znamená především volný a rozsáhlý trh zboží, financí a kapitálu. Pro sociology volný pohyb pracovních sil a široký přístup ke vzdělání a kulturním hodnotám. Politici očekávají nárůst byrokratického aparátu, výskyt nových problémů v sociálních oblastech. V odborné literatuře se setkáváme s různými výklady a představami, od střízlivých a pragmatických úvah až k fantastickým představám o fungování budoucí globální společnosti.

Na všech úrovních rozhodování se společenské změny již projevují. V odborné literatuře, týkající se aplikací systémů pro podporu rozhodování (Decision Support systems - DSS), se projevují tendence, které anticipují probíhající změny. Bez ohledu na vágnost představ o fungování globální společnosti, její zásadní rysy je možné docela přesně odhadnout a předpokládat; od nich se bude odvíjet i budoucí rovoj systémů pro podporu rozhodování (DSS).

Které zásadní vlastnosti můžeme v budoucím globálním světě předpokládat ?

1) Globální společnost bude informační společnost [Bangemanova zpráva, 1996]. Informatika a Informační ekonomika jsou pilířem integrace a globalizace všech ekonomických a společenských procesů. DSS budou proto organizovány v integrovaných sítích a budou se integrovat do MIS podniků a institucí.

2) Globální společnost bude velmi složitý systém - systém sestávající z mnohem většího počtu prvků (a tedy i vazeb mezi prvky), než dosavadní společenské systémy. Bude to proto společnost inkompatibilní. V takovém systému nelze provádět přesné a relevantní soudy a vyslovovat se o vlastnostech prvků a vazeb bez pomoci vágních a kvalitativních pojmů. V DSS se proto budou ve větší míře vyskytovat postupy kvalitativního uvažování, fuzzy sémantika a tříhodnotová fuzzy logika.

3) Globální společnost bude v důsledku velkého počtu prvků silně nestabilní a míra výskytu vzniku rizik rozhodování v důsledku selhání prvku bude vysoká. DSS budou proto více využívat stochastické modely s tendencí k aplikacím vícerozměrných statistik.

4) Globální společnost bude demokratická a humanistická. Kdyby tomu tak nebylo, v důsledku inkompability a nestability by mohla fungovat jen jako společnost insektibilní technokratická, [Green paper, 1987].

DSS vstupují do nové, kvalitativně odlišné fáze své existence. DSS jsou ve vrcholovém řízení tradičně organizovány jako součinnost čtyř složek: (1) speciální databáze, (2) matematických modelů (tools), (3) specielního software, (4) kognitivních přístupů v podpoře rozhodování. Složky (2), (3) a (4) mění v globální společnosti částečně svůj obsah a přístupy.

Cíle a metody:

Pro základní i aplikovaný výzkum v oblasti DSS je nezbytné stanovit základní změny, ke kterým bude docházet v jednotlivých složkách DSS s postupným rozvojem globální společnosti. Výzkum by měl tyto změny zahrnout do svých projektů. I ve výuce odpovídajících předmětů vysokých škol je třeba s předstihem zařadit vhodná témata do učební látky a vyřadit učivo, jehož obsah již nekoresponduje s očekávanými změnami.

Změny v oblasti DSS lze sledovat především prostřednictvím analýzy základních periodik. Mezi nejdůležitější patří časopis Decision Support Systems (North-Holland) a periodika z oblasti Managament Science a Operačního výzkumu. Dalším důležitým zdrojem jsou materiály mezinárodních organizací, které se týkají především budování informační společnosti; v některých základních materiálech dochází i ke směšování pojmů "Informační společnost" a "Globální společnost" [White paper, 1987].

Odhad tendencí změn v jednotlivých komponentách DSS je proveden na podkladě porovnání změn v metodologických pracech renomovaných autorů DSS: Keena, deKlera, Mortona i řady dalších autorů v období let 1979 -1999 [např. Keen 1987, Kler 1991, Scot-Moerton 1971]. Nutno dodat, že metodické práce jsou prakticky jediným a spolehlivým zdrojem informací. Praktické aplikace na úrovni vrcholového řízení jsou vesměs tajeny jako výrobní tajemství nebo ceněné know-how a v odborné litreratuře se o nich dozvídáme nepřímo právě jen z metodických prací význačných pracovníků, kteří pracují v týmech DSS u nejvýznamějších firem a institucí.

Pro analýzu tendencí změn v jednotlivých komponentách DSS bylo vybráno 43 vzorových publikací; část z nich je uvedena v připojeném seznamu odborné literatury. Do přehledu pramenů nejsou zahrnuty četné referáty, vyslechnuté na národních i mezinárodních konferencích a workshopech a diskuse s odborníky z uvedené oblasti. Pro zájemce je komplexní přehled pramenů k disposici u autora článku.

Výsledky:

a) Obecné tendence změn v DSS

1) Rozhodování v globální společnosti bude měkké rozhodování. Principy měkkého rozhodování jsou výsledkem působení ideje systémovosti, postupně se prohlubující a postupně se uplatňující ve všech sférách života ekonomického a společenského. V procesu měkkého rozhodování můžeme sledovat uplatnění následujících základních atributů: Humanismus: Měkké rozhodování je humanistické v nejširším slova smyslu, tj. komplexně a systémově uplatňuje vliv všech základních společenských požadavků ekonomických, sociálních a kulturních. Idea humanismu se promítá i do ryze technických systémů a zdánlivě vzdálených oblastí ve formě respektování ekologických principů, principů trvale udržitelného rozvoje, tradic kulturních a sociálních. Princip možnosti. Pro měkké rozhodování je typické prostředí rizika a nejistoty. V tradičních “tvrdých” systémech se riziko měří pomocí pravděpodobnosti, tj. rozhodovatel uvažuje se v kategorii nahodilosti. V měkkých systémech se uvažuje kategorie možnosti. K tomu se používá aparát subjektivní pravděpodobnosti, nebo fuzzy matematiky. Míra “možnosti jevu” umožňuje popisovat, modelovat a analyzovat události výjimečné, jedinečné a neopakovatelné. Formulace meta-cílů.V měkkém systému se formuluje kromě metodologie řešení problému i metametodologie. Při formulaci cílů řešení problému se v měkkém systému stanovuje podobně i tzv. meta-cíl jako ideální situace, ke které se má systém nejlepším možným způsobem blížit. Víme, že meta-cíle nelze nikdy dosáhnout, ale snažíme se přiblížit mu co nejvíce. Formulace meta-cíle umožňuje respektovat systémové požadavky ideje humanismu [Havlíček, 1996], [Stabell, 1997], [Tawfik, 1997].

2) Změny proporcí v aplikacích "operační - střední - vrcholový" management. V klasickém Anthonyho trojúhelníku se zmenšil prostor pro aplikace na úrovni středního managementu: díky stále se zdokonalujícímu SW/HW a informačnímu propojení subjektů se aplikace DSS stále více nahrazují automatizovanými řídícími technologiemi a expertními systémy. DSS se tak stávají doménou vrcholového řízení.

3) Zvýšil se podíl aplikací DSS v oblastech výroby, obchodu a administrativy výrazně ve prospěch aplikací v administrativě. Tato změna souvisí s rozvojem byrokratických struktur v politickém řízení EU, [Philippe, 1999].

4) Zvyšuje se podíl aplikací skupinového rozhodování. Skupinové rozhodování (Group Decision Support Systems - GDSS) patří mezi obory s nejvýraznější tendencí rozvoje. Rozvoj GDSS je reakcí na problémy, které vznikají mezi vlastníky a managementem podniků a na problémy vyplývající z tzv. institucionální ekonomiky [Gray, 1995].

b) Očekávané speciální změny v jednotlivých komponentách DSS

1) V komponentě DSS "tools" se více uplatní globální matematické modely - globální ve smyslu silně agregovaných modelů s minimem omezujících podmínek. Ideálním matematickým modelem by zde byla jediná funkce s kvalitativními koeficienty. Inspirací může být aplikace ekonometrických rovnovážných modelů, které se upravují do formy kausálního uspořádání (causal ordering) do specifických schemat. Tyto modely v rovnovážné formě (equilibrium), doplněné kvalitativními koeficienty, byly by schopné vytvořit základ pro kvalitativní analýzu systému (qualitative reasoning, analysis, [Hamscher, 1995]). Vícekriteriální modely matematického programování mají při větším počtu a vhodně volených kriteriích tendenci konvergovat k rovnovážnému stavu a mohou nahradit rovnovážný model. Kriteria mohou být kvantitativní i kvalitativní. Perspektivní se jeví i možnost nahradit vícekriteriální model matematického programování jedinou funkcí, ve které omezující podmínky modelu jsou zastoupeny ve formě parametrů.

2) V oblasti SW se budou rozvíjet programy respektující požadavky kvalitativního uvažování. Perspektivní může být i kvalitativní simulace; ta se v současné době rozvíjí ve fyzikálních vědách a její principy bude možno transformovat i do ekonomických a manažerských disciplin [Lin Kuan-Pin, 1999].

3) Kognitivní přístupy v aplikaci DSS se výrazně obohacují i o sociologické aspekty [Venkatesk, 1999].

4) V oblasti vrcholového managementu se postupně zmenšuje rozdíl mezi Manažerským informačním systémem (MIS) a DSS, tj. skupina pracovníků provozujících DSS zůstává trvale přítomna v podniku či instituci. Díky globalizaci a integraci ekonomických a administrativních institucí se typické problémy typu "ad hoc" řešené pomocí DSS vyskytují víceméně permanentně. V oblasti projektování MIS se tak bude DSS zařazovat jako integrální součást MIS.

Diskuse:

Výsledky průzkumu jsou podkladem pro formulaci dlouhodobých záměrů výzkumné práce v oblasti DSS i podkladem pro aktualizaci učebních osnov vysoké školy.

Základní badatelský výzkum v prostředí univerzity by se měl soustředit na problematiku (1) skupinové rozhodování, (2) transformace modelu vícekriteriálního programování do rovnovážného modelu s kvalitativními parametry, (3) využití fuzy míry pro vyjádření kvalitativních jevů a vágních pojmů, (4) aplikací prvků měkké simulace v podpoře rozhodování v ekonomice a managementu.

Aplikovaný výzkum v oblasti DSS je vhodné soustředit na oblast managementu a administrativy univerzity.

Změny ve výuce je třeba provést v doktorském studiu a specializacích na oboru Informatika. Rovněž bude vhodné upravit a rozšířit nabídku témat doktorských disertačních i diplomových prací.

Literatura:

1. Gray P.: Group Decision Support Systems. Decision Support Systems, 15, 1995, 99-103.

2. Green paper: Twards a Dynamic European Economy. Development of the Common market for Telecommunications Services and Equipment. Brusel, 1987.

3. Hamscher, W.: Qualitative reasoning in business, finance, and economics: Introduction. Decision Support Systems, 15, 1995, 99-103.

4. Havlíček J., Získal J.: Měkké metodologie v systémech pro podporu rozhodování. Zemědělská ekonomika, 42, 1996, str. 425-433.

5. High-Level Group on the Information Society: Europe and the Global Information Society. “Bangemanova zpráva”, 1996.

6. Keen G.W.: Decision Support Systems: The Next Decade. In: Decision Support Systems, vol. 3, North_Holland, 1987, 253-265.

7. Kler, J. de.: Qualitative Reasoning about Physical Systems. Arteficial Intelligence, 2, Elsvier, 1991, str. 802-814.

8. Lin Kuan-Pin, Farley A.M.: Qualitative Reasoning in Economics. Journal of Economic Dynamic and Control, 14, 1999, 465-490.

9. Philippe J.: Infromation Aggregation and Communication in Organizations. Management Science, 45, No 5, 1999, 659-669.

10. Scot-Morton M.S.: A Framework for Management Information Systems. Sloan Management Review, 1971, str. 78-94.

11. Stabell B. Ch.: Decision Support Systems: Alternative Perspectives and Schools. Decision Support Systems, 3, 1997, 243-251.

12. Tawfik M., Williams K., Fidler S. Ch.: The Emerging Role of DSS: From Passive to Active. Decision Support Systems, 3, 1997, 299-307.

13. Venkatesk V.: Creation of Favourable User Perceptions. WExploring the Role of Intristic Motivation. Management Information Systems Quarterly, 23, No 2, 1999, 239-250.

14. White paper: Communications in Japan. MPT, Tokio, 1987.