מערכות תומכות החלטה

כללי

התחרות העסקית הפכה במאה העשרים לקשה מתמיד. השינויים הרבים והמהירים בסביבת העבודה והלקוחות המתוחכמים, בעלי הדרישות הגבוהות, מציבים בפני מנהלים אתגרים בעלי רף גבוה. מנהלים בדרגים שונים, כולל ניהול בכיר (אסטרטגי), מנהלי תחומים (דרג ניהול ביניים) ומנהלי תפעול (ניהול תפעול) פועלים תחת אילוצים שונים והם נדרשים לבצע תכנון ובקרה. כלי הניהול האפקטיביים ביותר העומדים כיום לרשות המנהלים הם מערכות מידע. מערכות אלו נועדו לסייע למנהלים להתמודד עם האילוצים והאתגרים הרבים, לצמצם נזקים פוטנציאליים, להקטין עלויות, לשפר את היתרון התחרותי בשוק קיים ואף להצליח ליצור שווקים חדשים.

תועלות מערכות מידע

התועלת המופקת ממערכות מידע מושפעת מהערך הצפוי ביחס להשקעה בהן. הערכת עלות-תועלת של השקעה במערכות מידע הינה מורכבת ולא קלה לחישוב, בהשוואה לתחומים פיזיים אחרים. התועלת במערכות מידע מושפעת מערך המידע וביכולתו לסייע למנהלים ולארגונים לקבל החלטות אפקטיביות שיצדיקו את ההשקעה. כדי להחליט האם וכמה להשקיע במערכת מידע יש לאמוד את התועלת הצפויה משימוש בה, בהשוואה לעלות ההשקעה. התועלות בתחום מערכות מידע נחלקות לשני סוגים: תועלת מוחשית ולתועלת לא-מוחשית. בשלב זה נדון בתועלות מוחשיות בלבד. התועלות המוחשיות נחלקות אף הן לשני סוגים: תועלות כספיות ולתועלות לא-כספיות. גם התועלות הלא-כספיות נחלקות לשניים: תועלות הניתנות להמרה במונחים כספיים ותועלות שלא ניתנות להמרה במונחים כספיים. להלן תרשים המתאר את המצבים האפשריים.

התועלות המוחשיות הכספיות הן תועלות שניתן למדוד בכסף, כולל: גידול בהכנסות והקטנת עלויות. לדוגמה: ארגון המספק שירות כלשהו ביקש לצמצם את העלויות בכוח אדם. לצורך כך החליט הארגון להעביר חלק מהפעילויות המבוצעות ע"י צוות העובדים לאתר האינטרנט של החברה. התועלת שהפיק הארגון במקרה זה היא כספית. דוגמה לתועלת לא מוחשית: ארגון המספק שירות כלשהו החליט לשפר את איכות השירות ואת שביעות רצון הלקוחות. לצורך כך אפשר ללקוחות החברה לקבל מידע בעל ערך באתר החברה. השירות ללקוחות החברה ניתן ללא תשלום.

מערכות DSS תומכות בעבודת הניהול

כידוע, בעולם המודרני של המאה העשרים ואחת, משרות הניהול מופקדות בידי מנהלים בעלי הכשרה וניסיון, הפועלים בהתאם לשיטות מוגדרות בארגון והם עושים שימוש בכלים תומכים.

מערכות תומכות החלטה DSS מסייעות למנהלים לטפל במצבים לא מובנים, או מובנים חלקית. מערכות תומכות החלטה מצוידות ביכולות גבוהות לביצוע ניתוחים רב-ממדיים ומסייעות בכך למנהלים בקבלת החלטות שונות. עבודת הניהול, ברובה, דורשת יכולת לקבל החלטות דחופות בתדירות גבוהה, בנושאים שונים, תוך מגבלות של לחץ וזמן. מערכות DSS מסייעות למנהלים בדרכים שונות, בהו: חיפוש דפוסים חבויים בכמויות אדירות של נתונים; מיקוד במידע החשוב ביותר לצורך הפקת מידע חדש מנתונים קיימים; חשיפת מגמות והתנהגויות עתידיות של לקוחות; מענה לשאלות מה יקרה אילו: חיזוי פשיטת רגל, צפי התנהגויות עתידיות של לקוחות; זיהוי שווקים פוטנציאליים; חיזוי אירועים וצפי של אוכלוסיות שונות שיגיבו באופן דומה לאירועים שונים. מערכת שיבוץ לדוגמה היא סוג של מערכת DSS. המערכת מסייעת למנהל לפתור בעיה תחת אילוצים (זמן ומשאבים). האתגר במערכות שיבוץ הוא מיצוי מיטבי של המשאבים ויצירת שיבוץ אופטימאלי. לדוגמה, יישום קלאסי של מערכות שיבוץ הוא הקצאת משימת הובלה בחברה למשאיות. פונקצית המטרה במקרה זה היא מקסימום אחוז ק"מ הובלת מטען (הובלה בתשלום).

נדון בפירוט בכמה סוגי DSS

• הסוג הראשון הוא מערכת OLAP : מערכות מסוג זה מסייעות למנהלים בזכות יכולתן לבצע ניתוחים רב ממדיים. כלי OLAP בנויים במבנה קוביות רב ממדיות, כאשר כל פאה בקובייה מייצגת ממד עסקי. מערכות OLAPמאפשרות גישה מהירה למידע ומסייעות למנהלים לקבל החלטות מסוג: "מה יקרה אילו: התועלת שמנהלים מפיקים מניתוח כזה היא יכולתם לספק תשובות לשאלות רבות, המשפיעות על החלטות עתיד החברה. למערכות OLAP יכולת ביצוע של חישובים מורכבים, מבוססים אלגוריתמים לניתוח מגמות. דוגמה למערכת OLAP היא מערכת לתחקור אירועים. דוגמה נוספת: היקף מכירות למוצר/משפחה, בתקופה, במדינה.

• הסוג השני הוא מערכת כריית נתונים Data Mining : מערכות מסוג זה מסייעות למנהלים בקבלת החלטה בזכות יכולתן לבצע חישובים מתמטיים מבוססים אלגוריתמיים, ללא השערות מחקר - שאלות בלבד. היכולות הייחודיות של מערכות מסוג זה הן בחיפוש דפוסים ותבניות כלליות, החבויות בכמויות אדירות של נתונים. מערכות אלו מצליחות להתמקד במידע החשוב ביותר מתוך מסדי הנתונים ולהפיק מידע חדש מנתונים קיימים. יכולת נוספת היא חשיפת מגמות והתנהגויות עתידיות של לקוחות, ככלי תומך בקבלת החלטות. מערכות אלו מסוגלות לחשוף שווקים פוטנציאלים, לחזות פשיטת רגל ולזהות אוכלוסיות שונות שיגיבו באופן דומה לאירועים שונים. דוגמה נוספת: ניתוח ההסתברות של נטישת לקוח בפרופיל מוגדר. באמצעות ניתוח הנטישות במהלך רבעון, בונים פרופיל לקוח שנטש, על פי נתונים דמוגרפיים, בהשוואה לפרופיל לקוח אחר שלא נטש.

• הסוג השלישי הוא מחסן נתונים (DWH ) Data Warehouse : מחסן נתונים, כשמו כן הוא, מאחסן נתונים ממערכות תפעוליות שונות. מדובר בנתונים שעברו שיפור וטיוב, עובדו ואורגנו מראש עבור יישומים ייעודיים, במטרה לתמוך בתהליכי קבלת החלטות. הצורך במחסני נתונים נובע מעובדת קיומם של מגוון בסיסי נתונים בארגונים. מחסני הנתונים מאוחסנים במבנה מורכב, בנפח נתונים גדול, ולא כולם מאפשרים שאילתות מורכבות. הקמת מחסני נתונים מצריכה תכנון קפדני מראש וגזירת נתונים ממערכות תפעוליות. איכות הנתונים מהווה תנאי לביצוע פעולות אפקטיביות.

עלויות ביחס לתועלות

בבחינת הכדאיות של רכישת מערכת מידע נמצא שקיימות תועלות רבות בתמורה לעלויות. יש עלויות שאומדנן קל לחישוב, ולמרות זאת פרויקטים רבים חורגים מן התקציב. להלן דיון קצר בנושא עלויות בלתי נראות: עלות הטמעה – יעילות עובדים יורדת ופגיעה בתפקוד; טיפול בטעויות ובשגיאות במהלך הפעילות העסקית; אובדן הכנסות פוטנציאליות בהווה ובעתיד; פגיעה בשירות ללקוחות; פגיעה בקשב ניהול; ויתור על טיפול בנושאים אחרים.

מאת: דורון חיות