OUO VADIŠ INFORMATIZACIJA POSLOVNEGA ODLOČANJA INFORMATICA 4/1988 UDK 519.688 ,> Samo Bobek Visoka ekonomsko-komercialna šola, Maribor Pričujoči prispevek obravnava računalniško pod­ prto poslovno odločanje kot sinergijsko CsoJde- lovanje človeka in računal nika,ki ju v tem pri­ meru povezujejo i n-f ormacijski oziroma odločit­ veni procesi, ki se odvijajo v poslovnem siste­ mu. V tej vlogi naj računalnik predvsem uspešno in učinkovito podpira človekove spoznavne (kog­ nitivne) procese in ravno tako tudi komunici­ ranje med posamezniki. OUO VADIŠ INFORMATIZATION IN BUSINESS DECISION MAKING; This paper describes computer supported Cbusiness) decision making as:cooperation (with sinergv a-f-fect) betwen humans and computers, which are in interaction thrbugh decision ma­ king process in organi zati on. Computer should- support, as part o-f such 3ystem, human cogniti- ve process and communicati on between indivi- duals in decision groups. 1 KAKŠNE RAČUNALNIŠKO PODPRTE POSLOVNE INFORMA­ CIJSKE S.ISTEME POTREBUJEMO ? , . Računalniško podprte poslovne in-for- macijske sisteme predstavljamo v smislu njiho­ vih posebnosti in značilnosti najpogosteje sko­ zi: (1) avtomatsko obdelavo podatkov (AOP.) —> (2) upravljalni i n-f ormac.i .iski sistem (UIS) > (3) sistem podpore odločanja (SPO). Ilustriraj- mo navedene usmeritve računalniško podprtih poslovnih i n-f ormaci jski h sistemov, kot njihove razvojne korake, s kratkim prikazom njihovih značilnosti (glej tudi si i ko 1) . Vsekakor lahko ugotovimo, da gr-e za vrsto kvalitativnih sprememb, ki se kažejo predvsem v (Kajzer, 1986): - prenosu teiižda s podatkov (AOP) na sporočila (UIS) in nato na. informacije (SPO); - razžir-itvi semiotične razsežnosi s sintakse (AOP) na sem^intiko (UIS) in nato na pragmati- ko (SPO); - spremembi organiziranosti, podatkov od posa­ mičnih (AGP) na bazo podatkov (UIS) ter nato na bazo modelov in -podatkov (SF'0); . - dopolnitvi standardnih (s)poročil z ad hoc sporočili (odgovori na vprašanjai); - prehodu od starejših postopkovnih (AOP) na sodobnejše postopkovne (UIS) in nato na nepo- stopkovne programske jezike (SPO); - preoblikovanju osnove delovanja od posamičnih proyramov (AOP) na programske "pakete" (UIS) in nato na gener-atorje sistemov podpore odlo­ čanja - sisteme za reševanje problemov (SPO); - pr-ehodu od nei ntegr i ranost i (AOP) k intsgri- ranosti na ravni (poslovne) funkcije (UIS) in nato k integriranosti na ravni organizacije (SPO); - povečanju stopnje pr i l-agodl J i vosti 'od togosti do spremenljivosti' (-fleksibilnosti); - razširi tvi --na zgodnejše faze upravljanja: od operative . (AOP) na taktiko (UIS) in nabalje • na strategijo (SPO); - spremembi cilja: od težnje k učinkovitosti obdelave podatkov (AOP) k učinkovitosti (UIS) in nato uspešnosti poslovnega sistema (SPO), - trans-f ormaci j i "uporabnika" od organizacije (AOP), na posameznika (UIS) in nato na posa­ meznika v organizaciji (SPO); - razširitvi podpore strukturi rani h odločitev na podporo semistr-ukturiranih odločitev in nestrukturi rani h odloči tev; - prehodu iz posamičnih modelov na sisteme mo­ delov. , Vidimo, da se je na področju poslovnih in-for- macijskih sistemov že marsikaj spremenilo, mno­ go pa se bo še moralo. V nadaljevanju se bomo omejili na vlogo računalnika kot pripomočka pri poslovnem odločanju. Pri tem bomo izhajali iz sistema človek-računalnik, kot lahko označimo (sinergijsko) sodelovanje človeka in računalni­ ka v procesu računalniško podprtega poslovne­ ga odločanja. Gre za še .enega izmed -fenomenov iz skupine, ki jih označujemo z computer aided .... (CA..) - namreč.za computer aided decision making (CADM). 2 RAČUNALNIK KOT PRIPOMOČEK PRI POSLOVNEM ODLO­ ČANJU Sistem človek - računalnik sestavljajo, tako kot vsak sistem, določene sestavine, not­ ranje povezave med sestavinami in mejne poveza­ ve z okoljem.' V sistemu človek-računalni k so: (1) sestavine izražene z množico ljudi in mno­ žico računalnikov, (2) notranje povezave z nekim procesom, ki do­ loča "pravila" sodelovanja ljudi in raču­ nal ni kov, (3) mejne povezave pa s podatki kot preslikavo stanja v objektivni stvarnosti ter z "re­ zultati", ki izhajajo iz sinergijskega (so)delovanja ljudi in računalnikov. Sistem človek-računalni k lahko zato v kontekstu poslovnega odločanja razumemo kot (integriran) sistem ljudi in r-ačunal ni kov iz katerega skozi 56 ZnačiInosti . teSižče . semiotična razsežnost . organiz. podatkov . sporočila . programski jez i ki . osnova delovanja . cilji . r-azsežnost upravi Janja . integr-ira- nost . stopnja pr-i lagodl j. . uporabnik . vrste odločitev . vrste inodel ov AOP —; PODATKI SINTAKSA POSAMIČNI PODATKI UIS SPOROČILA SEMANTIKA BAZA PODATKOV SPO INFORMACIJE PRAGMATIKA BAZA PODATKOV IN MODELOV STANDARDNA (S)POROČILA AD HGC (S)POROČILA (ODGOVORI) STAREJŠI POSTOPKOVNI POSAMIČNI PROGRAMI UČINKOVITOST OBDELAVE POD. DPERATIVA NE OBSTAJA TOG ORGANIZACIJA STRUKTUR IRANE S POSAMIČ NOVEJŠI POSTOPKOVNI PROGRAMSKI "PAKETI" UČINKOVITOST ORGANIZACIJE TAKTIKA NA RAVNI FUNKCIJ CE) OMEJENO PRILAGODLJIV POSAMEZNIK E M I S T R U K NI MODEL SISTEMI NEPOSTOPKOVNI SISTEM ZA REŠE­ VANJE PROBLEMOV USPEŠNOST ORGANIZACIJE STRATEGIJA ORGANIZACIJA KOT CELOTA FLEKSIBILEN POSAMENIK V ORGANIZACIJI T U R I R A N E NESTRUKTURIRANE I MODELOV Slika 1: Razvojni koraki modelov poslovnih informacijskih sis­ temov (Kajzer, 1986). (računalniško podprto) poslovno odločanje "iz­ hajajo" poslovne odločitve. Proces, ki poveže ljudi in računalnike je torej v tem primeru odločitveni proces, rezultati pa so poslovne odločitve. Ce lahko računalniško nepodprto pos­ lovno odločanje ponazorimo takole človek —> odločitev oziroma tudi takole, ko človek sicer uporablja računalnik, vendar ne (neposredno) pri odločan­ ju. računalnik —> človek —> odločitev za razliko od računalniško programiranega odlo­ čanja, ki poteka takole, človek —> algoritem —> računalnik —; ločitev, potem lahko računalniško podprto odločanje nazorimo takole človek I > odločitev. računalnik od- po­ či ovek odi oči tveni proces računal ni k Slika 2: Sistem človek - računalnik pri poslov­ nem odločanju. tioncept sistema človek •• računalnik izhaja iz predpostavke, da so nekatere naloge najlažje izvedljive, če se jih lati človek, druge pa, če se jih "loti" računalnik. V odvi­ janju poslovnega odločanja oblikujeta človek in računalnik (informacijska tehnika in tehnologi­ ja) sistem, iz katerega izhajajo rezultati (poslovne odločitve) in sicer skozi vrsto in­ terakcij med računalnikom in človekom (glej sliko 2). Izhodišča sodobnega računalniško pod­ prtega poslovnega odločanja, ki se odvija v to­ vrstnem sistemu človek-računalnik, izhajajo iz naslednjih predpostavk o vlogi računalnika pri tem : (1) Računalnik naj nudi podporo odločevalcem pri poslovnem odločanju, torej jih naj le podpira in ne nadomešča oziroma zamenjuje. Predvsem presoja ljudi je tista, ki je na­ čeloma nikoli ne prepustimo računalniku (Keen, 1976). (2) Poslovne odločitve naj nastajajo v nepos­ rednem dialogu človek-računalnik, tako da računalnik nudi pomoč pri razumevanju kon­ teksta odločanja, omogoča različne pripo­ močke za računalniško podporo odločitvenih procesov (operacij), zagotavlja dodatni, z vidika človeka odločevalca eksterni spomin ter dopušča učinkovito upravljanje računal­ nika, kot pripomočka poslovnega odločanja (Sprague, 1983). Ze v sredini 50-ih let je Robert Oppenheimer (Chorafas, 1986) ugotavljal, da je računalnik stroj, ki je popolnoma drugačen od elektronske­ ga knjižnega stroja in od ostalih "strojev" za obdelavo podatkov. Zato ga moraino uporabljati riii popolnoiria drugačen način, če hočemo kar naj­ učinkoviteje izkoristiti vse prednosti, ki nam jih nudi. Potrebovali smo tri desetletja, da smo doumeli bistvo te misli. Nadomestiti moramo 57 zamujeno in narediti bistven korak naprej. Raiunalnik moraino začeti uporabljati predvsem kot procesor "simbolov" in ne le kot procesor števil (kalkulator). Uporabiino ga za učinkovito računalniško podproro t.i. kognitiv­ nih procesov. Le tako bo računalnik lahko res­ nično postal pripomoček človeku - posamezniku.. To nam danes uspeva različno (ne)uspešno. Računalnike moramo začeti uporabljati tudi za povezovanje posameznikov, ki odločajo v vzpostavljeni organizacijski strukturi pos­ lovnega sistema. Posamezniki, ki" odločajo ni­ so le "šolo Sahisti", ki "igrajo" - odločajo samostojno, temveč odločajo predvsem v skupi­ nah. Zato moramo začeti razmišljati tudi o tem, kako računalniško podpreti skupinsko odločanje (DeSanctis, 1984) ter kako računalniško podpre­ ti komuniciranje med posainezniki (Winograd 1986). .3 ALI LAHKO RACUNf^LNIK ODLOČA IN MISLI ? Menimo, da lahko r-ačunalnik odloča le v primerih, ko zadošča obnavljanje vnaprej pri­ pravljenega postopka. V teh primerih lahko go­ vorimo o programiranem odločanju (Simon, 19t0). Odločanje lahko pr-ogramiramo le takrat, kadar lahko opredelimo natančna, pravila,, po katerih se bo odločanje odvijalo. Ta pravila so osnova za računalniški program, ki bo "prevzel" odlo­ čanje in s tem nadomestil človekovo pr-esojo. Računalnik pa v tem primeru ne bo mislil, bo le obnavljal, kar pomeni v besednjaku kognitiv­ ne -psihologi je učenje in ne mišljenje. Zaključimo naše razmišljanje s tem, da gre pri vprašanjih, ali lahko računalnik od­ loča in ali lahko riičunalnik misli, za dve raz­ lični stvari. Računalnik lahko odloča, vendar ne na način, ki ga označujemo kot miselni pro­ ces - mišljenje. 4 MODELI RAČUNALNIŠKE PODPORE POSLOVNEGA ODLO­ ČANJA Kljub vsemu pa ne smemo pozabiti, da je računalnik le stroj in zato od njega vseeno ne smemo pričakovati preveč (K.ajzer, 1987). Ka­ kor vemo, je računalnik še daleč od vsemogočne­ ga "mislečega" stroja, ki bi lahko zamenjal človeka, vendar pa ga nikakor tudi ne smemo podcenjevati: na številnih področjih človeka odločiIno prekaša in je (lahko) nenadomestljivo orodje. Kako smotrno ga bomo znali uporabiti, pa je odvisno od nas samih. Nevarno je, na ža­ lost zelo razširjeno mnenje, da lahko vse zmog­ ljivejša računalniška tehnika in tehnologija zamenja človeka ne le pri. rutinskem, temveč tu­ di pri ustvarjalnem delu. Kakor ugotavlja K-iaj- zer (Kajzer, 1987): "Ce le nekoliko pretirava­ mo, bi to poiiienilo, da bodo vse bolj "butasti" ljudje z vse "pametnejšimi" računalniki čedalje ustvar-jal ne j ši . Kakšna .zabloda 1 V resnici je položaj ravno obraten: čim boljše in učinkovi­ tejše je orodje, tem več mora biti v glavi, in roki, ki g'a uporabljata." ro začetnih naporih "umetne inteli­ gence" in računalniku kot "mislečem" stroju (Moto-Oka,11984), se je tovrstni zanos nekolika umiril, kajti vse bolj je jasno, da je računal­ nik le stroj in bo to vedno tudi ostal. Odgovo­ ru na to vpri*šanje se je (tiogoče približati, če razmislimo,' kaj pravz.:-jprav pomeni pojem inteli­ genca. Ta uganka vzemirja -filozofe ža od nekdaj in resnično je ni lahko raz voz 1 itt i . Jasno je, da lahko inteligenco obravnavamo z več vidikov, npr. kot sposobnost načrtovanja, učenja, reše­ vanja problemov, uporabe in razumevanja jezikov itd. Obnašanje, ki kaže (vsaj) eno izmed teh sposobnosti, šteje večina ljudi za inteligentno. Cilj tistihi ki se ukvar-jajo z umetno inteli­ genco, je torej pripraviti računalnike do tega, da se bodo sposobni tako obnašati. Zato so tudi izhodišča ekspertnih sistemov, kot "nadomestka" umetne inteligence postavljena nekoliko drugače (Schnupp, 19S5). Izhajajo iz predpostavke, da lahko razvijemo sisteme človek-r-ačunal ni k , v katerih bi se računalnik obnašal "inteligen­ tno", vendar ne na takšen način kot to počne človek. Računalniško podporo poslovnega odlo­ čanja je vedno bila in bo tudi v bodoče pred­ vsem heterogena celota, nikakor- pa ne homogena oziroma monolitna "tvor-ba", čeprav bi to mnogi želeli. Zar-adi tega jo moramo na različne na­ čine organizirati. Predvsem pa moramo spoznati, da računalniška podpora odločanja nikakor ni homogena celota, kot smo še donedavnega misli­ li. Menimo, da jo moramo, v kolikor hočemo po­ nazoriti omenjeno heterogenost, ter ugotoviti, kje smo in kam gremo, analizirati vsaj z vidi­ kov: (1) metod odločanja, ki jih želimo računalniško podpreti (analitične metode < > hevris- tične metode); (2) stopnje presoje, ki jo prepustimo človeku (malo človekove presoje -' > veliko člove­ kove presoje); (3) števila posameznikov, ki sodelujejo pri (računalniško podprtem) poslovnem odločanju (individualno poslovno odločanje < > sku­ pinsko poslovno odločanje). Ob upoštevčinju omenjenih treh vidikov, lahko to­ rej ločimo naslednjih pet tipov računalniške podpore poslovnega odločanja, ki se med seboj, čeprav služijo istemu namenu, v mnogočem razli­ kujejo: (1) Računalniška podpora tip I podpit-a analiti­ čne metode, ne dopušča veliko človekove pr-esoje in je namenjena podpori individual­ nega poslovnega odločanja. 13re za računal­ niško podporo odločanja, ki jo pogosto oz­ načimo kot strukturirano poslovno odločanje (angl. SDS) - odločevalec izbere model, po katerem bo računalnik odločal (Gorry, 1976). (2) Računalniška podpora tip II podpira anali­ tične metode, dopušča veliko človekove pre- •soje in je namenjena podpori indivdualnega poslovnega odločanja. Tovrstno računalniško podporo poslovnega odloč.anja najpogosteje imenujemo sistem za podporo odločanja (angl. DSS). Opredelimo jo lahko kot tisto, ki odločevalca soočenega s semistrukturira­ no odločitvijo, podpira skozi dialog člo- vek-računalni k, iriožnostjo učinkovite upora­ be podatkov in vrste modelov za analizo 58 problemov ter sintezo odločitev (Sprague 1983). (3) Računalniška podpora tip III podpira hev- ristične metode, ne dopuiča veliko človeko­ ve presoje in je namenjena podpori indivi­ dualnega poslovnega odločanja. Danes naj­ bolj razširjen predstavnik tovrstne raču­ nalniške podpore so ekspertni sistemi (angl. ES) , ki odločevalcu sugerirajo odlo­ čitev, oblikovano na podlagi v računalniku strukturiranega (strokovnega) znanja in posplošenih, problemsko neodvisnih hevris- tičnih metod (Kr^allman 1987). (4) Računalniška podpora, tip IV podpira hevris- tične metode, dopušča veliko človekove pre­ soje in je namenjena podpori individulnega poslovnega odločanja. Gre za ekspertne sis­ teme za podporo odločanja (angl. ESS), ki za razliko od ES dopuščajo izbirno hevris- tične metode (Luconi 1986).. (5) Računalniška podpora tip V je namenjena podpori medsebojno (so)odvisnega poslovnega odločanja posameznikov, ki sodelujejo, naj­ pogosteje skozi semistruktur i rano poslovno odločanje kot skupina (angl. SDSS) (DeSan- ctis, 1985). Večina omenjenih modelov računalniške podpot-e poslovnega odločanja je sicer raziskanih, z os­ talimi pa se in-formatika kot znanost intenzivno ukvarja. Menimo pa, da je kar (pre)pogosto kori- tekst njihove uporabe bliSji upravljalnemu in­ formacijskem sistemu (UIS), kot pa omenjenemu sistemu podpote odločanja SPO (glej točko 1). Zato tudi menimo, da jih moramo (v nekaterh primerih) postaviti na prava izhodišča, pred­ vsem pa poiskati njihove stične točke in ti^ko ugotoviti, kako jih povezati v heterogeno celo­ to, ki bo omogočala uspešno in učinkovito celo­ vito podporo poslovnega odločanja. Računalniška podpora tip I je "kla­ sična", najstarejša, zato je na tem področju tudi relativno največ narejenega. Zakaj rela­ tivno '? Zaradi tega, kef je sicer- resnično ve­ liko narejenega, vendar je ravno tukaj kontekst uporabe računalnika največkrat sporen. Relativ­ no nekaj manj je narejenega pri računalniški podpori tip II. Zakaj pr-av tako relativno ? Ve­ liko vprašanj je namreč še odprtih, čeprav je koncept uporabe računalnika najpogosteje pravi. 3e manj je narejenega na področju računalniške podpore tip III. Na ostalih področjih (tip IV in V) pa je narejenega resnično zelo malo. Vemo, da se tako sistemi za podporo odločanja (tip II), kot podobno tudi ekspertni sistemi (tip III), nekako razvijajo v ekspertne sisteme za podporo odločanja (tip IV). Prav ta­ ko pa se predvsem sistemi za podporo odločanja (tip II) usmerjajo na področje računalniške podpore skupinskega odločanja (tip V). 5 IN KAKO NAPREJ ? Ker je poslovni sistem množica na določen način med seboj povezanih posameznikov, oziroma množica skupin posameznikov, ki sodelu­ jejo z namenom doseganja postavljenih (skupnih) ciljev, je model i n-f ormaci jskega sistema, ki smo ga označili kot sistem podpore odločanja (SPO), z vidika računalniške podpore dejansko množica medseboj povezanih sistemov človek-ra- čunalnik. V tem primeru torej lahko (in moramo) govoriti o nekakšni mreži sistemov človek-raču- n a 1 n i k. Vspostavitev sistema podpore odločanja (SPO), kot mreže sistemov človek-računalnik naj upošteva tako kategorijo odnosov človek-človek, kot tudi kategorijo odnosov človek-računalnik ter kategorijo odnosov računalnik - računalnik. Vse odnose moramo opazovati v kontekstu organi­ zacije. Menimo, da so predvsem prvo, pa tudi drugo omenjeni odnosi predvsem (nikakor pa ne izključno) problem (ekonomske) in-formatike, za­ dnje omenjeni kot tudi drugo omenjeni odnosi pa predvsem (vendar tudi nikakor ne izključno) problem računalništva. Vsekakor smo postavljeni pred velik izziv. LITERATURA: /1/ Chora-fas D.; Fourth and Fi-fth Generation Programming languages, Mc(jraw-Hi 11 , New York, 1986. /2/ DeSanctis G., Gallupe: Group DSS: A New -frontier, Data Base, 1985 Winter, str. 3-10. /3/ DeSanctis 6., Gallupe: In-formation systems support -for group decision mak ing, MISRC-WP-85-10, Univ. Minessota, 1984. /4/ 6orry,G.A., Scott-Morton M.S: A FrameMork -for MIS, Sloan Management Revi£3w, 1976/1, str. 55-70. /S/ Kajzer S., Marn F.: Česa računalnik v pos­ lovnem sistemu ne zmore, Organiziranje in razvijanje in-f ormaci jskih sistemov, Raden­ ci, Društvo ekonomistov Maribor, Maribor, 1986. /6/ Kajzer S. in sodelavci: Raziskava izhodišč za oblikovanje modela poslovnih informa­ cijskih sistemov, VEK3 Maribor 1986. /7/ Keen P.G.W: Interactive computer systems for managers: A modest proposal, Sloan Management Review, 1976/3. /S/ Krallmiin H.: Betriebliche Entscheindungs- Unterstutungsysteme. Zeitschrift Fuhrung + Or-ganisation, 1987/2, str. 109-117. /9/ Luconi F.L., Malone T.W., Scott-Morton M.S.: EKpert Systems:The Next Chalenge for mangers, Sloan Management Review, 1987/4, str. 3-15. /10/ Moto-Oka T., Kitsuregawa M.: The Fifth Generation Computer, Wiley, New York, 1984. /11/ Schnupp P. in Leinbrandt U.; EKperten- systeme, Nicht nur fur Informatiker, Spr-inger, Berlin, 1985. /12/ Simon H.A.: The New Science of Management Decisions, Harper fy. Row, New York, 1960. /13/ Sprague R.H., Carlson : Building effective DSS, Prentice Hali, Eng-lewood Cliffs, 1983. /14/ Minograd T., Flores: Understanding Compu- ter-s and Cognition, Ablex Publ . Corp., Narwood, New Jersey, 1986.