ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ (Decision Support System)
เป็น ระบบย่อยหนึ่งในระบบสารสนเทศเพื่อการจัดการ โดยที่ระบบสนับสนุนการตัดสินใจจะช่วยผู้บริหารในเรื่องการตัดสินใจใน เหตุการณ์หรือกิจกรรมทางธุรกิจที่ไม่มีโครงสร้างแน่นอน หรือกึ่งโครงสร้าง ระบบสนับสนุนการตัดสินใจอาจจะใช้กับบุคคลเดียวหรือช่วยสนับสนุนการตัดสินใจ เป็นกลุ่ม นอกจากนั้น ยังมีระบบสนับสนุนผู้บริหารเพื่อช่วยผู้บริหารในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
พัฒนาการของเทคโนโลยีสารสนเทศในปัจจุบัน ทำให้ DSS สามารถช่วยผู้บริหารในการตัดสินใจแก้ปัญหา โดยนำข้อมูลที่จำเป็น แบบจำลองในการตัดสินใจที่สำคัญ และชุดคำสั่งที่ง่าย
ต่อการใช้งานรวมเข้าเป็นระบบเดียว เพื่อสะดวกต่อในการใช้งานของผู้ใช้ โดยที่ DSS ที่เหมาะสม
ควรมีคุณลักษณะ ดังนี้
1. ง่ายต่อการเรียนรู้และใช้งาน เนื่องจากผู้ใช้อาจมีทักษะทางสารสนเทศที่จำกัด ตลอดจนความเร่งด่วนในการใช้งานและความต้องการของปัญหา ทำให้ DSS ต้องมีความสะดวกต่อผู้ใช้
2. สามารถโต้ตอบกับผู้ใช้ได้อย่างรวดเร็ว และมีประสิทธิภาพ โดยที่ DSS ที่ดีต้องสามารถสื่อสารกับผู้ใช้อย่างฉับพลัน โดยตอบสนองความต้องการและโต้ตอบกับผู้ใช้ได้ทันเวลา โดยเฉพาะ
ในสถานการณ์ปัจจุบัน ที่ต้องการความรวดเร็วในการแก้ปัญหา
3. มีข้อมูล และแบบจำลองสำหรับสนับสนุนการตัดสินใจที่เหมาะสมและสอดคล้องกับ
ลักษณะของปัญหา
4. สนับสนุนการตัดสินใจแบบกึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง ซึ่งแตกต่างจากระบบสารสนเทศสำหรับปฏิบัติ งานที่จัดการข้อมูลสำหรับงานประจำวันเท่านั้น
5. มีความยืดหยุ่นที่จะสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของผู้ใช้ เนื่องจากลักษณะของ
ปัญหาที่มีความไม่แน่นอน และเปลี่ยนแปลงตามสถานการณ์ในหลายลักษณะ จึงต้องการระบบสารสนเทศที่ช่วยจัดรูปข้อมูลที่ไม่ซับซ้อนและง่ายต่อการตัดสินใจ
คุณสมบัติของ DSS สร้างความเป็นเอกลักษณ์ในการทำงานของระบบ ซึ่งสอดคล้องกับ
ความต้องการของธุรกิจ ปัจจุบัน ดังจะเห็นได้จากหลายองค์การสนับสนุนให้มีการพัฒนาหรือซื้อ
ระบบสารสนเทศที่ช่วยให้การตัดสินใจของผู้บริหารมีประสิทธิภาพขึ้น
ส่วนประกอบของระบบสนับสนุนการตัดสินใจ
ส่วนประกอบของระบบสนับสนุนการตัดสินใจที่สำคัญ แบ่งออกได้เป็น 4 ส่วน
 |
| ส่วนประกอบของระบบการตัดสินใจ |
ระบบย่อยในการจัดการข้อมูล (Data management subsystem) ได้แก่ฐานข้อมูลที่บรรจุข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสถานการณ์นั้นๆ และถูกจัดการโดยซอฟต์แวร์ที่เรียกว่า ระบบจัดการฐานข้อมูล (Database Management Systems : DBMS)
ระบบย่อยในการจัดการตัวแบบ (Model management subsystem) เป็นชุดซอฟต์แวร์สำเร็จรูปที่รวมการทำงานเช่น การทำงานด้านการเงิน, สถิติ, วิทยาการการจัดการ หรือตัวแบบเชิงปริมาณอื่นๆ ที่มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล และมีซอฟต์แวร์ที่ช่วยในการจัดการที่เหมาะสม เรียกว่า ระบบจัดการ ฐานตัวแบบ (Model base management system : MBMS)
ระบบย่อยในการจัดการความรู้ (Knowledge management subsystem) เป็นระบบย่อยซึ่งสนับสนุนระบบย่อยอื่นๆ หรือเป็นส่วนประกอบแบบอิสระไม่ขึ้นกับองค์ประกอบอื่นๆ ช่วยให้ข้อมูลหรือความรู้แก่ ผู้ตัดสินใจ
ระบบย่อยในการติดต่อกับผู้ใช้ (User interface subsystem) ผู้ใช้สามารถติดต่อสื่อสารและสั่งงานระบบสนับสนุนการตัดสินใจโดยผ่านระบบย่อยนี้
1.ระบบย่อยในการจัดการข้อมูล
ข้อมูลในระบบสนับสนุนการตัดสินใจนั้นมีหลายระดับ ได้แก่ข้อมูล (Data), สารสนเทศ (Information), และความรู้ (Knowledge) โดยข้อมูลต่างๆ เหล่านี้อาจมีแหล่งกำเนิดจากภายใน ภายนอกองค์กร หรือเป็นข้อมูลส่วนบุคคล ที่เข้ามายังระบบสนับสนุนการตัดสินใจ จะถูกนำเข้าสู่ระบบย่อยในการจัดการข้อมูล ซึ่งแบ่งส่วนออกเป็นส่วนๆ คือ ฐานข้อมูลของระบบสนับสนุนการตัดสินใจ (DSS Database), ระบบจัดการฐานข้อมูล (Database Management System), ไดเรกทอรีข้อมูล (Data Directory) และสิ่งอำนวยความสะดวกในการสอบถามข้อมูล (Query Facility)
ระดับข้อมูล
1. ข้อมูล (Data) ได้แก่ สิ่งของ เหตุการณ์ กิจกรรม และรายการที่ถูกบันทึก ถูกแยกประเภท และถูกเก็บ แต่ไม่มีการถ่ายทอดความหมายใดๆ ออกมา ข้อมูลอาจเป็นตัวเลข ตัวอักษร เสียง หรือรูปภาพ
2. สารสนเทศ (Information) คือ ข้อมูลที่ถูกจัดการเพื่อแสดงความหมายของข้อมูลออกมายังผู้ที่ได้รับ ข้อมูลนั้น
3. ความรู้ (Knowledge) ประกอบด้วยข้อมูลซึ่งถูกจัดการและประมวลผลเพื่อถ่ายทอดความเข้าใจ ประสบการณ์ การเรียนรู้ และความเชี่ยวชาญเกี่ยวกับปัญหา หรือกิจกรรมต่างๆ
แหล่งข้อมูล
1.ข้อมูลภายใน (Internal Data) ได้แก่ ข้อมูลที่ถูกเก็บอยู่ในที่ต่างๆภายในองค์กร หรือได้มาจากระบบประมวลผลรายการ (transaction processing system) ขององค์กร มีลักษณะเป็นข้อมูลที่มีแหล่งกำเนิดมาจาก การปฏิบัติงานภายในองค์กร หรือได้จากเครือข่ายอินทราเน็ต (Intranet) เป็นข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ บุคคล, ผลิตภัณฑ์, บริการ และขบวนการ ต่างๆ เช่น ข้อมูลบัญชีเงินเดือน ข้อมูลด้านการตลาด การผลิต และข้อมูลบุคคล หรือข้อมูล การจัดตารางการขายในอนาคต ค่าใช้จ่ายเมื่อสินค้าขาดสต๊อก แผนในการจ้างคน เป็นต้น
2.ข้อมูลภายนอก (External Data) เป็นข้อมูลที่มีที่มาจากภายนอกองค์กร เช่น ข้อมูลจากธนาคารข้อมูลเชิงพาณิชย์ (Commercial Data Bank) จากรัฐบาลต่างประเทศ องค์การการค้า บริษัทวิจัยตลาด บริษัทวิเคราะห์เศรษฐกิจ หรืออาจมาจากหน่วยงานภายในองค์กรที่รวบรวมข้อมูลภายนอกอีกทีหนึ่ง หรือได้จากเครือข่ายอินเทอร์เน็ต(Internet) รวบรวมได้จากดาวเทียม ซีดีรอม ภาพยนตร์ ดนตรี หรือจากเสียง อาจเป็นรูปภาพ แผนภาพ แผนที่ ตัวอย่าง เช่น ข้อมูลด้านอุตสาหกรรม, ข้อมูลการวิจัยตลาด,ข้อมูลสำมโนประชากร, ข้อมูลการใช้พื้นที่, ข้อกำหนดของรัฐบาล, ตารางอัตราภาษี หรือข้อมูลเศรษฐกิจชาติ
3.ข้อมูลส่วนบุคคล (Personal Data) เป็นข้อมูลส่วนตัว จากความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านหรือความคิดเห็นของ ผู้ใช้ เป็นข้อมูลประจำตัวของผู้ตัดสินใจ ที่มีต่อเหตุการณ์หนึ่งๆ ได้แก่แนวทางในการตัดสินใจ หรือ ความกล้าใน การตัดสินใจ
ส่วนประกอบในระบบย่อยในการจัดการข้อมูล
ส่วนประกอบในระบบย่อยในการจัดการข้อมูลมี 4 ส่วน
1. ฐานข้อมูล (Database) เป็นกลุ่มของข้อมูลที่เกี่ยวข้องกัน ซึ่งเป็นไปตามความต้องการและโครงสร้างขององค์กร และสามารถถูกใช้ได้โดยบุคคลหลายๆ คนและหลายๆ แอพพลิเคชั่น (application) ในระบบสนับสนุนการตัดสินใจอาจจะใช้ข้อมูลจากฐานข้อมูลมากกว่าหนึ่งฐานข้อมูลได้ ขึ้นอยู่กับแหล่งข้อมูลที่มีข้อมูลที่ต้องการ ในระบบสนับสนุนการตัดสินใจขนาดเล็กสามารถใส่ข้อมูลโดยตรงลงในตัวแบบ หรือสามารถดึงข้อมูล (extract) ได้แก่การนำเข้าไฟล์ การสรุปข้อมูล การกรองข้อมูล และการย่อยข้อมูล จากฐานข้อมูลที่มีขนาดใหญ่กว่ามาใช้ หรือใช้ข้อมูลจากคลังข้อมูล (data warehouse)ขององค์กรก็ได้ ส่วนในระบบสนับสนุนการตัดสินใจขนาดใหญ่มักจะรวบรวมข้อมูลจากฐานข้อมูลที่มาจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ไว้เป็นของตนเอง
2. ระบบจัดการฐานข้อมูล ( Database Management System : DBMS) เป็นซอฟต์แวร์ที่ทำหน้าที่ในการสร้าง, เข้าถึง และปรับปรุงฐานข้อมูล โดยความสามารถของระบบจัดการฐานข้อมูลในระบบสนับสนุนการตัดสินใจ มีดังนี้
2.1 ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลของระบบสนับสนุนการตัดสินใจได้
2.2 ปรับปรุง (เพิ่ม ลบ แก้ไข เปลี่ยน) เรคอร์ดหรือแฟ้มข้อมูลได้
2.3 สร้างความสัมพันธ์ระหว่างแหล่งข้อมูลต่างๆ ได้
2.4 ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลเพื่อทำแบบสืบค้น(Query) และรายงานได้
2.5 สามารถจัดการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลได้
2.6 ผู้ใช้สามารถทำการทดลองข้อมูลที่ต้องการใช้ในการตัดสินใจได้
2.7 สามารถทำการสืบค้นที่ซับซ้อนได้
2.8 สามารถติดตามการใช้ข้อมูลใน DSS ได้
2.9 สามารถจัดการข้อมูลผ่านดิกชันนารีข้อมูล (Data Dictionary) ได้ โดยที่ดิกชันนารีข้อมูลใช้สำหรับแสดงคำจำกัดความของข้อมูล
3. ไดเรกทอรีข้อมูล (Data Directory) เป็นรายการข้อมูลทั้งหมดในฐานข้อมูล ประกอบด้วยคำจำกัดความของข้อมูล และการทำงานหลักที่ใช้ตอบคำถามเกี่ยวกับการมีอยู่ของข้อมูลนั้น แหล่งที่มาของข้อมูล และความหมายที่แท้จริงของข้อมูลนั้นๆ เป็นส่วนที่ช่วยสนับสนุนขั้นตอนการระบุปัญหา(intelligence) ในขบวนการตัดสินใจ โดยการช่วยตรวจหาข้อมูลและ ช่วยระบุปัญหาหรือโอกาสที่มี
4. สิ่งอำนวยความสะดวกในการสอบถามข้อมูล (Query Facility) เป็นส่วนที่ทำการเข้าถึง ใช้งาน และสืบค้นข้อมูลโดยรับคำร้องของข้อมูลจากส่วนประกอบต่างๆ ของระบบสนับสนุนการตัดสินใจ และพิจารณาว่าทำอย่างไรจึงจะได้ข้อมูลนั้น, กำหนดรายละเอียดของคำร้องขอ และส่งผลลัพธ์กลับไปยังผู้ร้องขอ หน้าที่สำคัญของระบบสืบค้นในระบบสนับสนุนการตัดสินใจ คือ การเลือกและการทำงานกับข้อมูล
นอกจากส่วนประกอบหลักๆ ในระบบย่อยในการจัดการข้อมูลที่กล่าวมาแล้วนี้ ยังมีเทคโนโลยีที่เข้ามา เกี่ยวข้องในการจัดการข้อมูลที่สำคัญ เช่นการทำคลังข้อมูล(Data Warehousing), การประมวลผลเชิงวิเคราะห์แบบออนไลน์ (Online Analytical Processing : OLAP) หรือการทำเหมืองข้อมูล(Data Mining) ซึ่งจะกล่าวถึง รายละเอียดเหล่านี้ในตอนที่ 4
2.ระบบย่อยในการจัดการตัวแบบ
ในระบบย่อยในการจัดการตัวแบบประกอบด้วยส่วนต่างๆ ได้แก่ ฐานตัวแบบ (Model base), ระบบจัดการฐานตัวแบบ (Model base management system), ภาษาในการสร้างตัวแบบ (Modeling language), ไดเรกทอรีตัวแบบ (Model directory), และการใช้งานการรวบรวมและคำสั่งในตัวแบบ (Model execution, integration, and command)
1. ฐานตัวแบบ (Model Base) ได้แก่ ตัวแบบทางสถิติที่เกิดขึ้นบ่อยๆ หรือเกิดขึ้นเป็นเฉพาะกรณี เช่น ตัวแบบทางการเงิน ตัวแบบในการพยากรณ์ ตัวแบบทางด้านวิทยาการการจัดการ หรือตัวแบบเชิงปริมาณอื่นๆ ที่มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล ในระบบสนับสนุนการตัดสินใจ แบ่งลักษณะตัวแบบออกเป็น
1.1 ตัวแบบเชิงกลยุทธ์ (Strategic models) ใช้เพื่อสนับสนุนการวางแผนกลยุทธ์ ในการจัดการระดับสูง เป็นตัวแบบเพื่อใช้ในการวางแผนระยะยาว ส่วนมากใช้ข้อมูลจากภายนอก ตัวอย่างเช่น การพัฒนา วัตถุประสงค์ขององค์การ การวางแผนในการรวมบริษัท การเลือกทำเลของโรงงาน การวิเคราะห์ ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และการทำงบประมาณของงานที่ไม่ใช่งานประจำ
1.2 ตัวแบบเชิงยุทธวิธี (Tactical models) ใช้ในการจัดการระดับกลาง เพื่อช่วยในการจัดสรรและควบคุมทรัพยากรขององค์กร มักใช้กับระบบย่อยภายในองค์กร เช่นแผนกบัญชีใช้สำหรับวางแผนระยะ 1-2 ปี ใช้ข้อมูลจากภายในและบางครั้งอาจต้องใช้ข้อมูลจากภายนอก ตัวอย่าง เช่น การวางแผนความต้องการ ผู้ใช้แรงงาน การวางแผนสนับสนุนการขาย การวาง
โครงสร้างของโรงงาน และการทำงบประมาณต้นทุนของงานประจำ
1.3 ตัวแบบเชิงปฏิบัติการ (Operational models) ใช้สนับสนุนการทำงานรายวันขององค์กร สนับสนุนการตัดสินใจรายวัน หรือรายเดือนของผู้จัดการระดับล่าง มักใช้ข้อมูลภายใน ตัวอย่างเช่น การพิสูจน์หลักฐานการกู้เงินของบุคคล ของธนาคาร การจัดตารางการผลิตการควบคุมสินค้าคงคลัง การวางแผนและการจัดตารางการดูแลรักษา และการควบคุมคุณภาพ
1.4 ตัวแบบสำเร็จรูป (Model-building blocks) ใช้เสริมการทำงานของตัวแบบทั้ง 3 ข้างต้น ตัวอย่าง เช่น โปรแกรมย่อยสำหรับสร้างตัวเลขสุ่ม, โปรแกรมย่อยสำหรับคำนวณหาค่าปัจจุบัน, การวิเคราะห์ความ ถดถอย (regression analysis) หรืออาจใช้เป็นส่วนประกอบของตัวแบบขนาดใหญ่ ตัวอย่าง เช่น การหาค่าปัจจุบันเป็นส่วนหนึ่งของตัวแบบสำหรับตัดสินใจว่าจะทำเองหรือจะซื้อ
2. ระบบจัดการฐานตัวแบบ (Model base management system : MBMS) ทำหน้าที่ในการสร้างตัวแบบ โดยใช้โปรแกรมย่อย และโปรแกรมย่อยสำเร็จรูปอื่นๆ ที่มีอยู่แล้ว หรือทำการสร้างโปรแกรมย่อยหรือรายงานใหม่ ทำการปรับปรุงตัวแบบ เปลี่ยนตัวแบบ และใช้ข้อมูลกับตัวแบบ
เป็นส่วนที่ทำหน้าที่เชื่อมตัวแบบกับฐานข้อมูล
3. ภาษาในการสร้างตัวแบบ (Modeling language) เช่น ภาษาโคบอล (COBOL) หรือใช้โปรแกรมประเภทแผ่นงาน(Spreadsheet) หรือใช้ภาษารุ่นที่สี่ (The fourth Generation Language : 4GL)หรือภาษาพิเศษสำหรับการสร้างตัวแบบ เช่น IFPS/Plus
4. ไดเรกทอรีตัวแบบ (Model directory) เป็นรายการของตัวแบบและซอฟต์แวร์ทั้งหมดในฐานตัวแบบ ประกอบด้วยคำจำกัดความของตัวแบบ และการทำงานหลักคือการตอบคำถามเกี่ยวกับการมีอยู่ และ ความสามารถของตัวแบบ
5. การใช้งาน การรวบรวมและคำสั่งในตัวแบบ (Model execution, integration, and command) การใช้งานตัวแบบ (Model Execution) เป็นขบวนการในการควบคุมการทำงานจริงๆ ของตัวแบบการรวบรวมตัวแบบ(Model Integration) เป็นการรวมการทำงานของหลายๆตัวแบบเข้าด้วยกัน และตัวประมวลผลคำสั่งในตัวแบบ(A model Command processor) ใช้ในการรับ และแปลคำสั่งของตัวแบบจากส่วนรับคำสั่ง ให้กับ ระบบจัดการฐานตัวแบบ (MBMS), ส่วนการใช้งานตัวแบบ (model execution) หรือ ส่วนรวบรวม (integration function)
การทำตัวแบบและการวิเคราะห์
ในการทำตัวแบบจะมีขั้นตอน ต่างๆ ดังนี้
1. ระบุปัญหา และวิเคราะห์สภาพแวดล้อม หมายถึง การตรวจสอบ, พิจารณา และ การตีความหมายของข้อมูลที่รวบรวมมา โดยมักจะสามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์ขอบเขต, สาระสำคัญหลัก และอิทธิพลและความผันแปรของสภาพแวดล้อม โดยจำเป็นต้องพิจารณาถึงวัฒนธรรมและขบวนการตัดสินใจขององค์กรด้วย (เช่น ใครเป็น ผู้ตัดสินใจ, ระดับของความเป็นศูนย์กลาง ฯลฯ)
2. ระบุตัวแปร หมายถึงการระบุตัวแปรที่สำคัญของตัวแบบ และความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
3. การพยากรณ์ (forcasting) หมายถึงการพยากรณ์ผลของการตัดสินใจที่จะได้จากตัวแบบ
ตัวแบบที่สร้างขึ้นสำหรับปัญหาใดๆ อาจจะประกอบไปด้วยหลายๆตัวแบบรวมเข้าด้วย บางตัวเป็นตัวแบบมาตรฐานและถูกสร้างไว้ในซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการพัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสินใจอยู่แล้ว บางตัวเป็นตัวแบบ มาตรฐานแต่ไม่ได้มีอยู่เหมือนกับฟังก์ชันที่สามารถเรียกใช้ได้เลย (built-in functions) แต่เป็นลักษณะของซอฟต์แวร์อิสระที่สามารถเชื่อมต่อเข้ากับระบบสนับสนุนการตัดสินใจได้
ในการสร้างตัวแบบและการจัดการตัวแบบได้แก่การดูแลเรื่องความคงสภาพ ความสามารถในการนำไปใช้งานนั้นจะถูกจัดการโดยซอฟต์แวร์ที่เรียกว่าซอฟต์แวร์จัดการฐานตัวแบบ (Model Base Management Software) โดยในระบบสนับสนุนการตัดสินใจส่วนมากจะใช้ตัวแบบเชิงปริมาณ แต่ถ้าเป็นปัญหาที่ซับซ้อนมากอาจใช้ร่วมกับระบบ ผู้เชี่ยวชาญซึ่งจะใช้ตัวแบบเชิงคุณภาพที่มีการทำตัวแบบฐานความรู้ (Knowledge-based Modeling) ขึ้นมาใช้งานร่วมด้วย
ประเภทของตัวแบบ
แบ่งได้เป็น 2 ประเภทตามการขึ้นต่อช่วงเวลาที่เกิดสถานการณ์ ดังนี้
1. ตัวแบบคงตัว (Satatic models) ใช้กับสถานการณ์หนึ่งๆ โดยในการเกิดสถานการณ์นั้นจะเกิดขึ้นในช่วงเพียง ช่วงเดียว ซึ่งอาจจะเป็นช่วงสั้นๆ หรือช่วงระยะยาวก็ได้ ตัวอย่างเช่น การตัดสินใจว่าจะทำหรือซื้อผลิตภัณฑ์ ใบแสดงรายได้รายไตรมาสหรือรายปี
2. ตัวแบบผันแปร (Dynamic model) ใช้กับสถานการณ์ที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ตัวอย่างเช่น การวางแผนโครงการกำไรและขาดทุนในระยะห้าปี ซึ่งมีข้อมูลเข้า เช่น ค่าใช้จ่าย, ราคา และปริมาณที่ เปลี่ยนแปลงไปในแต่ละปี หรือเป็นตัวแบบที่แบบสถานการณ์ที่ขึ้นอยู่กับเวลาด้วย เช่น ในการพิจารณาว่าจะต้องมีจุดตรวจสอบสินค้ากี่จุดในซุปเปอร์มาร์เก็ต เป็นสถานการณ์ที่จำเป็นจะต้องพิจารณาช่วงเวลาของวัน เพราะในแต่ละช่วงเวลามีการ เปลี่ยนแปลงจำนวนคนที่เข้ามาในซุปเปอร์มาร์เก็ตไม่เหมือนกัน และ ตัวแบบผันแปรนี้ยังสามารถใช้ในการแสดงแนวโน้มและรูปแบบที่เกิดขึ้นได้ เช่น แสดงค่าเฉลี่ยต่อ ช่วงเวลา, การเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ย และการวิเคราะห์เชิงเปรียบเทียบ (ตัวอย่างเช่น กำไรในไตรมาสนี้เทียบกับ ไตรมาสเดียวกันในปีที่แล้ว)
ถ้าแบ่งประเภทของตัวแบบตามลักษณะความแน่นอนในการเกิดของสถานการณ์ สามารถแบ่งได้เป็น 3 ประเภท ดังนี้
1. ตัวแบบที่แน่นอน (Certainty Models) เป็นตัวแบบที่ถูกสร้างขึ้นและใช้งานภายใต้สมมติฐานที่จะเกิดเหตุการณ์ใดๆ แน่นอน จึงง่ายในการทำงานด้วยและสามารถให้ทางแก้ปัญหาที่เหมาะสมที่สุด เช่น แบบจำลองด้านการเงิน ตัวแบบลักษณะนี้นิยมใช้กับปัญหาที่มีทางแก้ปัญหาที่เป็นไปได้ไม่จำกัด (หรือมีเป็นจำนวนมาก)
2. ตัวแบบที่ไม่แน่นอน (Uncertainty Models) เป็นตัวแบบใช้ในกรณีที่ไม่มีความแน่นอนว่าจะเกิด เหตุการณ์ใดขึ้นกับเหตุการณ์ที่สนใจ เพื่อที่จะหลีกเลี่ยงความไม่แน่นอนให้มากที่สุด จะต้องพยายามหาข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อที่จะ จัดการแก้ปัญหานั้นๆ ได้โดยมีแนวทางที่แน่นอนมากขึ้น ถ้าไม่สามารถหาข้อมูลเพิ่มเติมได้ จะต้องจัดการแก้ปัญหาทั้งที่มีความไม่แน่นอน ซึ่งจะมีความเสี่ยงสูงขึ้นอยู่กับความสามารถของผู้ตัดสินใจ
3. ตัวแบบที่มีความเสี่ยง (Risk Models) เป็นตัวแบบใช้ในกรณีที่ทราบข้อมูลในการเกิดเหตุการณ์ที่ เกี่ยวข้องกับสถานการณ์ที่สนใจเป็นบางส่วน ทำให้สามารถคำนวณค่าความเสี่ยงเมื่อเกิดเหตุการณ์นั้นๆ ได้ และทำให้มีแนวทางในการตัดสินใจมากขึ้น การตัดสินใจทางธุรกิจส่วนมากถูกทำภายใต้ความเสี่ยงที่ถูกสมมติขึ้น และทำการวิเคราะห์ความเสี่ยงเหล่านั้นเพื่อทำการตัดสินใจ
ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence :AI) คือการสร้างความฉลาดให้กับสิ่งไม่มีชีวิต เพื่อให้สามารถคิด ทำงาน และเรียนรู้ได้เอง โดยมีจุดประสงค์หลักก็ทำเพื่อให้มันสามารถทำงานแทนมนุษย์ได้ ในช่วงเริ่มแรกมักจะนำมาใช้ในงานที่ต้องทำซ้ำๆ หรือเป็นงานที่อาจก่อให้เกิดอันตรายต่อมนุษย์หรือสิ่งมีชีวิตได้ มีการแบ่งหรือจำแนก AI ออกมาเป็นหลายๆ แบบ ตามคุณลักษณะต่างๆ ของ แต่การแบ่ง AI ตามระดับความสามารถและสติปัญญาดูจะเข้าใจง่ายและใช้กันแพร่หลาย ซึ่งมีการจำแนกออกเป็น 3 ระดับ ดังนี้
1. Artificial Narrow Intelligence (ANI) หรืออาจจะเรียกว่า Weak AI ซึ่งเป็น AI “ปัญญาประดิษฐ์” :ซึ่งมีระดับระดับสติปัญญาที่มีความสามารถในการทำงานได้ในเรื่องแคบๆอยู่ในวงจำกัด เรื่องใดเรื่องหนึ่ง เช่นในปี 1997 IBM สร้างคอมพิวเตอร์เครื่องแรกที่สามารถเอาชนะแชมป์หมากรุกได้ ในยุคปัจจุบัน Google สามารถสร้างรถยนต์ไร้คนขับได้ SIRI ของแอปเปิ้ลสามารถสื่อสารพูดคุยกับคนได้ นั่นก็สามารถทำได้เพียงแต่แค่นั้น มันยังคงไม่มีความสามารถ และมีสติปัญญาคิดไปทำอย่างอื่นในขอบเขตที่กว้างไกลใกล้เคียงมนุษย์ได้
2. Artificial General Intelligence (AGI) อาจเรียกว่า Strong AI ซึ่งเป็นสติปัญญาเทียบเท่ามนุษย์ เป็น AI ปัญญาประดิษฐ์ ที่ความสามารถในการทำงานได้เทียบเท่ากับสมองมนุษย์ ในปัจจุบันเรายังไม่สามารถสร้าง AGI ได้ แต่ศาสตราจารย์ Linda Gottfredson ได้อธิบายว่า AGI ปัญญาประดิษฐ์ในระดับนี้เป็นความสามารถทั่วไปเกี่ยวกับจิตใจความนึกคิดมากกว่าอย่างอื่น โดยจะเกี่ยวข้องกับ ความสามารถในการเรียนรู้ วางแผน การแก้ปัญหา รู้จักคิดในเชิงนามธรรม มีความคิดที่สลับซับซ้อน เรียนรู้ได้เร็ว เรียนรู้จากประสบการณ์ โดยปัญญาประดิษฐ์ในระดับ AGI จะสามารถทำได้อย่างง่ายดายเหมือนกับที่มนุษย์ทำได้
3. Artificial Superintelligence (ASI) เราอาจเรียก ASI ซุปเปอร์ปัญญาประดิษฐ์ มีปัญญาเหนือมนุษย์ Nick Bostrom จากออกฟอร์ดซึ่งเป็นนักปรัชญาและผู้นำด้านความคิดด้าน AI ให้คำจำกัดความของ ASI ว่ามันจะฉลาดและมีปัญญามากกว่าสมองมนุษย์ที่ดีที่สุดในทุกๆด้าน รวมไปถึงความคิดสร้างสรรค์ในทางวิทยาศาสตร์ เรื่องทั่วๆ ไป แม้กระทั่งความสามารถในการเข้าสังคม
ระบบสารสนเทศสำหรับผู้บริหาร (Executive Information Systems : EIS)
การที่นำระบบคอมพิวเตอร์มาประยุกต์ในการดำเนินงานทางธุรกิจ การจัดการระบบสารสนเทศได้รับการยอมรับว่ามีความสำคัญต่อความสำเร็จในการ ดำเนินธุรกิจในปัจจุบัน เทคโนโลยีสารสนเทศช่วยสร้างความแข็งแกรงเชิงกลยุทธ์ โดยพัฒนาความสามารถในการแข่งขันให้กับองค์การ เทคโนโลยีสารสนเทศถูกนำมาประยุกต์ให้การปฏิบัติงานในระดับต่างๆ ขององค์การมีประสิทธิภาพสูงขึ้น เช่น การผลิต การขาย การตลาด การจัดการทางการเงิน และทรัพยากรบุคคล ประการสำคัญหลายองค์การได้ให้ความสนใจในการพัฒนาระบบสารสนเทศสำหรับผู้ บริหาร เพื่อให้การตัดสินใจในปัญหาหรือโอกาสทางธุรกิจมีประสิทธิภาพสูงขึ้น ซึ่งจะช่วยสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันให้กับองค์การระบบสารสนเทศสำหรับผู้บริหาร (Executive Information Systems)
หรือที่เรียกว่า EIS หมายถึง ระบบสารสนเทศที่ถูกพัฒนาขึ้นโดยเฉพาะ เพื่อให้สอดคล้องกับความต้องการ ทักษะ และความสามารถในการเข้าถึงสารสนเทศสำหรับผู้บริหาร เนื่องจากผู้บริหารเป็นกลุ่มบุคคลที่ต้องการข้อมูลที่มีลักษณะเฉพาะ โดยเฉพาะด้านระยะเวลาในการเข้าถึงและทำความเข้าใจกับข้อมูล โดยเฉพาะการเปลี่ยนแปลงและการแข่งขันทางธุรกิจที่เกิดขึ้นและปรับตัวอย่าง รวดเร็วในปัจจุบันได้สร้างแรงกดดันให้ผู้บริหารต้องตัดสินใจภายใต้ข้อจำกัด ของทรัพยากรทางการจัดการ ระยะเวลา ข้อมูล และการดำเนินงานของคู่แข่งขัน นอกจากนี้ผู้บริหารหลายคนยังมีความรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยี สารสนเทศที่จำกัด โดยเฉพาะผู้บริหารระดับสูงที่มีอายุมากและไม่มีโอกาสได้พัฒนาความรู้ ความเข้าใจ และทักษะด้านการใช้งานสารสนเทศ ดังนั้นจึงมีความจำเป็นที่จะต้องพัฒนาและออกแบบระบบสารสนเทศที่สามารถช่วย ให้ผู้บริหารปฏิบัติงานอย่างมีประสิทธิภาพ ระบบข้อมูลสำหรับผู้บริหารต้องมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ระบบสารสนเทศสำหรับผู้บริหาร บางครั้งจะเรียกว่า ระบบสนับสนุนผู้บริหาร (Executive Support System) หรือ ESS
คุณสมบัติของระบบสารสนเทศสำหรับผู้บริหาร
เพื่อให้การใช้งานของระบบสารสนเทศสำหรับผู้บริหารเกิดประโยชน์ สูงสุด ดังนั้น ระบบสารสนเทศสำหรับผู้บริหารควรมีคุณสมบัติดังต่อไปนี้
1. สนับสนุนการวางแผนกลยุทธ์ (Strategic Planning Support) การพัฒนาระบบ EIS ผู้พัฒนาจะต้องมีความรู้ในเรื่องกลยุทธ์ธุรกิจ (Business Strategy) และปัจจัยสำคัญในการวางแผนกลยุทธ์ (Strategic Factors) เพื่อที่จะสามารถประยุกต์ใช้เทคโนโลยีสารสนเทศในการช่วยเพิ่มประสิทธ์ภาพในการกำหนดแผนทางกลยุทธ์ที่สมบูรณ์
2. เชื่อมโยงกับสิ่งแวดล้อมภายนอกองค์กร (External Environment Focus) เนื่องจากข้อมูล หรือสารสนเทศ เป็นสิ่งสำคัญมากที่จะนำมาประกอบการตัดสินใจของผู้บริหาร ดังนั้น EIS ที่ ดี จะต้องมีการใช้ฐานข้อมูลขององค์การได้อย่างรวดเร็วแล้ว ยังจะต้องออกแบบให้สามารถเชื่อมโยงกับแหลงข้อมูลที่มาจากภายนอกองค์การ เพื่อให้ได้ซึ่งข้อมูลที่สำคัญที่จำเป็นต่อการตัดสินใจของผู้บริหาร
3. มีความสามารถในการคำนวณภาพกว้าง (Broad-based Computing Capabilities) การ ตัดสินใจของผู้บริหารส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับปัญหาที่มีโครงสร้างไม่แน่นอนและ ขาดความชัดเจน โดยส่วนใหญ่จะมองถึงภาพโดยรวมของระบบแบบกว้าง ๆ ไม่ลงลึกในรายละเอียด ดังนั้นการคำนวณที่ผู้บริหารต้องการจึงเป็นลักษณะง่าย ๆ ชัดเจน เป็นรูปธรรม และไม่ซับซ้อนมาก เช่น การเรียกข้อมูลกลับมาดู การใช้กราฟ การใช้แบบจำลองแสดงภาพเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น
4. ง่ายต่อการเรียนรู้และใช้งาน (Exceptional Ease of Learning and Use) ผู้บริหารจะมีกิจกรรมที่หลากหลายทั้งภายในและภายนอกองค์การ ผู้บริหารจึงมีเวลาในการตัดสินใจในแต่ละงานน้อยหรือกล่าวได้ว่าเวลาของผู้ บริหารมีค่ามาก ดังนั้นการพัฒนา EIS จะต้องเลือกรูปแบบการ แสดงผลหรือการโต้ตอบกับผู้ใช้ในแนวทางที่ง่ายต่อการใช้งาน และใช้ระยะเวลาสั้น เช่น การแสดงผลรูปกราฟ ภาษาที่ง่าย และการโต้ตอบที่รวดเร็ว
5. พัฒนาเฉพาะสำหรับผู้บริหาร (Customization)การ ตัดสินใจของผู้บริหารส่วนใหญ่จะมีความสัมพันธ์ต่อพนักงานอื่น และต่อการดำเนินธุรกิจขององค์การ ซึ่งเป็นสิ่งที่นักวิเคราะห์และออกแบบระบบ (System Analyst and Designer) ต้องคำนึงถึงในการพัฒนา EIS เพื่อให้สามารถพัฒนา EIS ให้มีศักยภาพสูง มีประสิทธิภาพดีเหมาะสมกับการใช้งานและเป็นแบบเฉพาะสำหรับผู้บริหารที่จะเข้าถึงข้อมูลได้ตามต้องการ
ข้อดีของระบบสารสนเทศสำหรับผู้บริหาร
1. ง่ายต่อการใช้งานของผู้ใช้โดยเฉพาะผู้บริหารระดับสูง
2. ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องมีความรู้อย่างลึกซึ้งในเรื่องคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีสารสนเทศ
3. ค้นหาสารสนเทศที่ต้องการได้ในเวลาสั้น
4. ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจสารสนเทศที่นำเสนออย่างชัดเจน
5. ประหยัดเวลาในการดำเนินงานและการตัดสินใจ
6. สามารถติดตามและจัดการสารสนเทศอย่างมีประสิทธิภาพ
ข้อจำกัดของระบบสารสนเทศสำหรับผู้บริหาร
1. มีข้อจำกัดในการใช้งาน เนื่องจาก EIS ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อใช้งานเฉพาะอย่าง
2. ข้อมูลและการนำเสนออาจไม่สอดคล้องกับความต้องการของผู้บริหาร
3. ยากต่อการประเมินประโยชน์และผลตอบแทนที่องค์การจะได้รับ
4. ไม่ถูกพัฒนาให้ทำการประมวลผลที่ซับซ้อนและหลากหลาย
5. ซับซ้อนและยากต่อการจัดการข้อมูล
6. ยากต่อการรักษาความทันสมัยของข้อมูลและของระบบ
7. ปัญหาด้านการรักษาความลับของข้อมูล
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น