Привет, Хабр! Меня зовут Виктор Горский, я ведущий аналитик IBS. Если вам еще не приходилось слышать загадочную аббревиатуру СППР, то эта ода статья — хороший гид для вхождения в тему. Я объясню, что это за «зверь», где применяются СППР и какое будущее ждет этот класс систем. На мой взгляд, СППР — не только ключевой ингредиент цифровой трансформации бизнеса, но и одна из самых увлекательных сфер для разработки. И сейчас я попробую это доказать! Система поддержки принятия решений, она же СППР, она же интеллектуальная система информационной поддержки принятия решений, она же Decision Support System, или DSS, он же Гога, Гоша, Юрий, Гора, Жора… ну вы поняли. За всеми эти названиями скрывается особый класс информационно-аналитических ИТ-продуктов, предназначенных для повышения эффективности функционирования компаний, организаций, учреждений в самых разных отраслях. СППР ориентированы на «лиц, принимающих решения» (ЛПР), — представителей высшего и среднего менеджерского звена, занятых управлением сложными объектами и системами. Системы поддержки принятия решений обеспечивают топ-менеджеров полной, достоверной и оперативной информацией, позволяющей повысить вероятность принятия обоснованных управленческих решений в условиях неопределенности или быстро меняющейся среды. Заметьте, что они помогают, поддерживают, но не заменяют собой ЛПР — принятие решений всегда остается за человеком. Проще говоря, СППР — это мостик, который связывает большие данные, глубинную аналитику, ценные инсайты и мудрое управление. По взаимодействию с пользователем выделяют три вида СППР: пассивные помогают в процессе принятия решений, но не могут выдвинуть конкретных рекомендаций для ЛПР. активные непосредственно участвуют в разработке решения, предлагают варианты для ЛПР. комплексные предполагают взаимодействие СППР с пользователем. Выдвинутое системой предложение ЛПР может доработать, усовершенствовать, а затем отправить обратно в систему для анализа и синтеза. После этого предложение вновь представляется ЛПР, и так до тех пор, пока он не одобрит решение. В свою очередь, по способу информационной поддержки различают: модельно-ориентированные СППР — основаны на моделях предметной области; СППР, ориентированные на данные, — имеют доступ к временным рядам показателей функционирования организации; используют как внутренние, так и внешние данные; СППР, ориентированные на документы, — используют неструктурированную информацию, содержащуюся в различных электронных форматах; СППР, ориентированные на знания, — предоставляют решения проблем, основанные на фактах и экспертных оценках; комплексные СППР — сочетают вышеприведенные виды систем в различных соотношениях. Сегодня СППР находят широкое применение в самых разных отраслях: Отрасль Какие задачи решаются Уровень распространения решений Государственное, региональное и муниципальное управление Сбалансированное планирование экономики, отдельных отраслей народного хозяйства на основе динамической модели межотраслевого баланса, оценка эффективности государственных и муниципальных программ, финансовое планирование и бюджетирование, оборона, чрезвычайные ситуации. Решений пока очень мало, но это направление самое важное. Промышленность, сельское хозяйство и транспорт Стратегическое управление на основе ключевых показателей деятельности; функционально-стоимостное управление; управление взаимоотношениями с клиентами; управление активами, в том числе ТОиР; управление запасами; финансовое и бюджетное планирование и управление; анализ и управление рисками. Здесь идет активное внедрение решений. Финансовые институты и страхование Анализ платежеспособности клиентов; пластиковые карты; анализ рисков и предотвращение мошенничества; анализ качества обслуживания клиентов, загруженности подразделений и персонала; анализ потребительского поведения и проектирование новых финансовых услуг. Сегодня это самый емкий рынок внедрения СППР. Торговля и электронная коммерция Анализ потребительского поведения; анализ ассортимента (оборачиваемость запасов, управление запасами, фондоотдача); распределение используемых площадей; распределение нагрузки на подразделения и персонал; анализ эффективности менеджмента и мотивации персонала; планирование и анализ эффективности рекламы, распродаж; управление ценообразованием. Здесь также идет активное внедрение решений. Основные задачи, роль и место СППР 1. Ситуационный анализ состояния управляемого объекта/системы. Позволяет определить управляемую систему «как есть». Всесторонний анализ состояния внутренних элементов системы, их взаимодействия между собой и с внешними объектами и системами в текущий момент времени. Оперативное получение информации о ключевых показателях системы, SWOT- и STEP-анализ. Получение аналитических отчетов и обзоров. Решение аналитических задач по моделированию и анализу ситуаций, оценке рисков. Прогноз развития ситуации, определение тенденций в различных условиях обстановки, воздействия внешних и внутренних факторов. 2. Ситуационный синтез целевого состояния управляемого объекта/системы. Позволяет проработать ситуацию «как должно быть»: определяет новую целевую ситуацию системы с требуемыми свойствами и значениями ключевых показателей (целевой функции) в условиях имеющихся ограничений на располагаемые ресурсы.  Упорядочение возможных решений по предпочтительности (ранжирование). Виды критериев синтеза: пригодность, превосходство, оптимальность. 3. Синтез целевого организационного управления, переводящего систему из существующего состояния в целевое (целевая траектория). Отвечает на вопрос «Что нужно сделать для достижения цели?», определяет план, пути достижения целевого состояния, декомпозированные на этапы и действия и сбалансированные по времени, пространству и имеющимся ресурсам. Упорядочение возможных решений по предпочтительности (ранжирование). Виды критериев синтеза: пригодность, превосходство, оптимальность. 4. Непрерывное развитие бизнеса, которое обеспечивается циклическим процессом: Решение указанного комплекса задач обеспечивает эффективное стратегическое развитие бизнеса на длительную перспективу. Это определяет роль и место СППР в структуре информационно-аналитического обеспечения компаний, организаций, учреждений, а именно — на вершине иерархической пирамиды ИТ-ландшафта. Информационные системы, находящиеся на нижележащих иерархических уровнях, являются источниками первичной информации, больших данных для СППР. Речь о широком спектре систем, таких как АСУ ТП, MES, BI, системах управления жизненным циклом продукта, производственной логистикой, отношениями с клиентами, ресурсами и других. На основе агрегирования, обобщения и обработки информации от этих классов информационных систем СППР и вырабатывает варианты решений для ЛПР. СППР — это человеко-машинный информационно-вычислительный комплекс, который содержит три основных слоя (компонента), отличающие его от других типов информационных систем: Дает возможность ЛПР проводить диалог с системой, используя разные форматы и технологии визуализации, ввода и вывода информации. Предназначена для сбора, хранения, управления, выбора, отображения и анализа данных, знаний, документов и фактов. Big data — основа СППР. Методы, применяемые в подсистеме: web crawling; интеграция с информационными системами, API; датчики в реальном времени; data mining, drill down; OLAP и другие. Часто большие данные никак не структурированы и не интерпретируются традиционными способами и экспертами. СППР содержит набор моделей, позволяющих находить в big data закономерности, вычленять и анализировать полезную информацию, а также решать задачи синтеза вариантов решений и разработки рекомендаций для ЛПР. Подсистема моделей — ядро СППР. Методы анализа больших данных, применяемые в настоящее время в рамках подсистемы моделей, можно разделить на две большие категории: методы машинного обучения: искусственная нейронная сеть, дерево решений, метод опорных векторов, метод k-ближайших соседей; и методы глубокого обучения: автоэнкодер, сверточная нейронная сеть, рекуррентная нейронная сеть, глубокая сеть доверия, генеративно-состязательная сеть, трансферное обучение и глубокое обучение с подкреплением. А вот ключевым методом исследования процессов/систем, применяющимся в СППР, является имитационное моделирование. Имитационная модель позволяет построить полноценный цифровой двойник, который отражает большое количество существенных параметров, логику и закономерности поведения моделируемого объекта, процесса, системы. Метод имитационного моделирования наиболее полно, наглядно и понятно (в отличие от методов машинного и глубокого обучения) представляет текущую или целевую ситуацию для ЛПР, что способствует принятию наиболее адекватных, обоснованных, а потому эффективных решений. К основным видам имитационного моделирования относятся дискретно-событийное моделирование, системная динамика, агентное моделирование и динамическое статистическое имитационное моделирование. Слои Функционал Инструментарий Интерфейс Интерактивность Визуализация QlikView; Flask; Power BI; Tableau; IBS Планета.Аналитика Моделирование Статистические модели и машинное обучение Численные модели Модели на основе теории игр Python; R; Jupyter; SPSS; Spark; Statistica; MATLAB; SAS Data Mining Организация потока данных Работа с базами данных Экспертные мнения Spark; MongoDB; MySQL; Oracle; SAS; Alteryx; SAP Data Collection Web crawling Сенсоры API Python; IBM Watson; Azure Data Lake; Amazon S3 Методический подход к управлению компанией на основе СППР Рассмотрим работу СППР на абстрактном примере. Итак, задача: Определить вариант развития компании, приводящий к максимизации ее капитализации при ограничении на располагаемые ресурсы. Вариант решения и его результаты: 1. Разработан цифровой двойник функционирования компании и внешнего окружения. Адекватность модели подтверждена ретроспективным анализом, в процессе которого получены оценки показателей работы компании за несколько лет в прошлом, удовлетворяющие критериям точности и надежности. 2. Выполнен анализ текущего состояния компании. На основе исследования цифрового двойника определены значения ключевых показателей функционирования компании, сильные и слабые стороны, возможности и угрозы. Разработаны возможные направления развития компании. 3. Выполнен синтез целевого варианта развития компании. В процессе синтеза на основе разработанных направлений рассмотрены более 100 вариантов развития компании. Выполнено ранжирование вариантов по целевому показателю — капитализации. Для дальнейшей проработки выбраны 3 лучших варианта:  Вариант № 1 Вариант № 2 Вариант № 3 Увеличение капитализации с вероятностью не ниже 0.9 20% 18% 15% 4. Выполнен анализ устойчивости вариантов развития к вариациям внутренних и внешних факторов. Оценивалась чувствительность целевого показателя к существенным изменениям значений внутренних и внешних факторов. Получены следующие результаты:  Вариант № 1 Вариант № 2 Вариант № 3 Увеличение капитализации с вероятностью не ниже 0.9 14% 16% 11% 5. Разработаны рекомендации для ЛПР о целях развития компании: В случае стабильной экономической, политической и социальной ситуации, когда не ожидается существенной вариации внутренних и внешних факторов, для развития компании целесообразно выбрать 1-й вариант, гарантирующий с вероятностью не ниже 0.9 увеличение капитализации на 20%.  В случае нестабильной экономической, политической и социальной ситуации, когда предполагается существенная вариация внутренних и внешних факторов, для развития компании целесообразно выбрать более устойчивый 2-й вариант, гарантирующий даже в «турбулентных» условиях увеличение капитализации на 16% с вероятностью не ниже 0.9. 6. Для двух выбранных целевых вариантов развития компании выполнен синтез организационного управления, переводящего компанию из существующего состояния в целевое. В процессе синтеза рассмотрены более 50 вариантов управления компанией. Выполнено ранжирование вариантов по целевому показателю — вероятности достижения целевого состояния. Для дальнейшей проработки выбраны по 3 лучших варианта: а) «Оптимальный» вариант развития в стабильных условиях:  Вариант № 1 Вариант № 2 Вариант № 3 Целевое состояние компании достигается с вероятностью не ниже 0.95 0.92 0.90 б) «Надежный» вариант развития в нестабильных условиях:  Вариант № 1 Вариант № 2 Вариант № 3 Целевое состояние компании достигается с вероятностью не ниже 0.94 0.93 0.90 7. Выполнен анализ устойчивости вариантов управления компанией к вариациям внутренних и внешних факторов. Оценивалась чувствительность целевого показателя к существенным изменениям значений внутренних и внешних факторов. Получены следующие результаты: а) «Оптимальный» вариант развития в стабильных условиях:  Вариант № 1 Вариант № 2 Вариант № 3 Целевое состояние компании достигается с вероятностью не ниже 0.90 0.86 0.88 б) «Надежный» вариант развития в нестабильных условиях:  Вариант № 1 Вариант № 2 Вариант № 3 Целевое состояние компании достигается с вероятностью не ниже 0.90 0.92 0.89 8. Разработаны рекомендации для ЛПР о путях развития и управления компанией с учетом возможных сценариев вариации внутренних и внешних факторов:  в случае стабильной экономической, политической и социальной ситуации для развития компании целесообразно выбрать 1-й вариант целевого состояния, гарантирующий с вероятностью не ниже 0.9 увеличение капитализации на 20%, а также 1-й вариант организационного управления, гарантирующий достижение целевого состояния с вероятностью не ниже 0.95;  в случае нестабильной экономической, политической и социальной ситуации для развития компании целесообразно выбрать более устойчивый 2-й вариант целевого состояния, гарантирующий даже в «турбулентных» условиях увеличение капитализации на 16% с вероятностью не ниже 0.9, а также 2-й вариант организационного управления, гарантирующий достижение целевого состояния с вероятностью не ниже 0.92. 9. Организован непрерывный процесс развития и управления компанией на основе цикла: анализ — синтез — реализация — снова анализ — синтез — реализация и т. д. Несмотря на то, что СППР пока не так на слуху у широкой аудитории, как какой-нибудь ChatGPT, на ИТ-рынке представлено уже немало решений этого класса. Среди них можно выделить, например, платформу СИМБА компании «Иннодата», CBOSSdss компании CBOSS, а также продукты таких международных гигантов, как SAS, Oracle и SAP. Но у всех перечисленных решений есть один существенный недостаток: они помогают решить только частные задачи по информационной поддержке принятия решений. Систем, позволяющих решать весь комплекс задач (анализ — синтез — варианты решения — реализация), пока нет. СППР — может, и не самая благозвучная аббревиатура, но это ключ к будущему, в котором «принятие решений на основе данных» станет не просто расхожей фразой, а реальностью, которую могут создать программисты. По мере того как мы все пытаемся оседлать волну цифровой трансформации, роль СППР будет становиться все более важной. Основной интегральный результат внедрения СППР состоит не столько в повышении экономической эффективности (что, безусловно, приятно), сколько в глубинной цифровой трансформации самого бизнеса, в выводе его на качественно новый уровень работы с информацией, управления, конкурентоспособности и оптимизации всех процессов. Звездный час СППР в полной мере прогремит уже в ближайшие несколько лет, и айтишники, которые будут стоять у истоков создания и внедрения комплексных СППР, будут цениться на рынке на вес золота. Если вы настоящий визионер, хотите быть архитектором перемен, создавать самый что ни на есть прикладной продукт и работать с целым комплексом передовых технологий (AI, BD, ML, NN, DL и т. д.), возможно, сейчас самое время приглядеться именно к этой нише разработки.