Книга: Алгебра аналитики. Секреты мастерства в аналитической работе

5. Аналитическое обеспечение принятия управленческих решений

5. Аналитическое обеспечение принятия управленческих решений

В классической теории принятия решений центральный вопрос связывают с аксиоматикой «рационального» выбора. В конечном счёте, при апелляции к методам классической теории принятия решений выбор сводится к бинарным отношениям предпочтения. Однако классические рациональные основания выбора не универсальны, а представляют собой лишь ограниченную часть оснований, на которых могут строиться разумные и естественные механизмы выбора решений. Принципы принятия решений известны: справедливость, правильность, демократичность, обоснованность, оптимальность… Культура решений предполагает уяснение обстановки, генерирование вариантов возможного поведения, сравнение их выгод, выбор оптимального из них. В России употребляется термин «принять решение», за рубежом – «сделать решение».

На практике используется богатая палитра методов принятия решения: аналитические (параметрический анализ, морфологический анализ, идентификация, прогнозирование, оптимизация), имитационное моделирование, экспертные и иные методы. Широко распространена также и следующая классификация методов принятия решений (рис. 5-1):

– принятие решений без критериев;

– однокритериальный выбор;

– многокритериальный выбор.


Рис. 5-1. Классификация методов принятия решений

Характерно, что в теории принятия решений существует масса методов, вообще обходящихся без критериев (в классическом смысле). Например, широко распространены методы коллективного выбора, такие, как: голосование (существует масса вариантов этого метода), метод турнирного выбора, метод Борда (суммирование и сравнение баллов по совокупности критериев), методы квантификации вариантов и иные. Все эти методы завязаны на так называемые «псевдокритерии» – то есть такие оценки, доля субъективизма в которых крайне высока, а оценка не может быть получена на основе измерения неких свойств. К этому классу методов могут быть отнесены и различные потребительские экспертизы (построенные на анкетировании или на «голосовании рублём»).

Классический случай однокритериального выбора, при котором исходы прочих процессов полностью независимы от данного, – это крайне редкий случай в практике принятия решений. Чаще всего задача однокритериального выбора представляет собой лишь «внешнюю оболочку», «пользовательский интерфейс» для лица, принимающего решение. С целью снижения стрессового воздействия потока данных используются различные методы приведения информации к однокритериальной форме. Методов приведения к однокритериальной форме существует довольно много: начиная от метода равноценных уступок и заканчивая методом выбора главного критерия. При этом, как правило, формулируется некий набор аксиом, относительно которых принимаются решения о сравнимости и взаимозаменяемости различных частных критериев. Эти аксиомы также устанавливают весовые коэффициенты и правила группирования, при этом, естественно, семантика полученного показателя не всегда может быть однозначно определена.

Проблема многокритериального выбора также имеет массу вариантов решения. Различают дескриптивные, нормативные и комплексные модели решения многокритериальных проблем. В одних случаях (при использовании дескриптивных методов) решение принимается на основе анализа прецедентов, в других – в результате логического анализа системных взаимосвязей между частными критериями. Комплексные же методы опираются на использование как дескриптивного, так и нормативного подхода, обеспечивая всесторонний учёт различных аспектов проблемы (при этом к анализу привлекаются как метод исторических прецедентов, так и строгие аналитические методы). Более того, комплексные методы опираются и на широкое привлечение интуиции экспертов.

Различают также методы принятия решений на основе эвристических и аксиоматических правил, по числу же итераций методы принятия решений подразделяются на одношаговые и многошаговые с полным или частичным упорядочением альтернатив. Последние классы методов применяются вне зависимости от того какой именно (дескриптивный, нормативный или комплексный) метод выбран для решения проблемы.

Аксиоматические методы – это разновидность априорных детерминированных методов принятия решений в условиях многокритериального выбора с неопределённостью за счёт введения некоторой системы аксиом, выражающих знания эксперта-аналитика (или их группы) о закономерностях поиска решения конкретной проблемы. Эта группа методов широко используется при решении проблем анализа сложных систем и синтеза решений в условиях высокой неопределённости, когда система объективных критериев, являющихся выражением знаний о системе, неполна. По существу, аксиоматические методы позволяют с учётом субъективных предпочтений и знаний экспертов, выраженных в виде некоторой формальной системы критериев оптимальности/ правильности, ограничить область поиска решения, сформулировать гипотезу о виде функции полезности, и на основе её вычисления оценить приемлемость предложенного решения по условию принадлежности к заданному интервалу.

Система формализованных критериев в аксиоматических методах носит название свёртки, которая выражает интегральный критерий с учётом отдельных критериев предпочтений и весов, выражающих их важность (ценность).

Среди аксиоматических методов наиболее распространены методы, основанные на теории полезности фон Неймана-Моргенштерна[174]. Существуют и такие методы синтеза функции полезности, для которых способ объединения частных критериев в единый составной критерий на начальном этапе не определён – значения весов отдельных показателей устанавливаются в ходе изучения отношений, существующих в системе. В рамках аксиоматического подхода предложен ряд методов, служащих для установления функциональной связи между полезностью и частными критериями: варьирование, использование потребительских показателей, использование аддитивных свойств полезности, анализ сущности и закономерностей функционирования системы и иные. Аксиоматические методы нацелены на выявление объективных закономерностей в функционировании системы и, как следствие, обладают более высокой точностью, нежели методы прямого синтеза решений. В сочетании с аксиоматическими методами широко используются методы вариационного исчисления.

Широко используются собственно аналитические методы, опирающиеся на логический анализ модели процесса, явления, объекта прогнозирования, нашедшие широкое применение в операционном анализе. Однако эти методы уже требуют весомых временных затрат, что существенно снижает их ценность при выработке оперативных решений. При отсутствии средств автоматизации, снижающих трудоёмкость операций по логическому анализу поступающей информации, область применимости этих методов ограничена стратегическим звеном управления.

Общая логика использования Аналитики в процессе выработки управленческого решения представлена на следующей схеме (рис. 5-2).


Рис. 5-2. Аналитика как инструмент выработки управленческого решения

Логика решения управленческих задач предполагает следующую последовательность:

• формулирование проблем в системном виде;

• аналитическое моделирование проблем, разработка аналитических карт и инфографики;

• определение приоритетности и «веса» ключевых факторов в структуре проблемы (кризисных точек, подпроблем);

• оптимальное распределение ресурсов (сил и средств);

• определение направлений концентрации финансово-материальных, кадровых ресурсов и организационных усилий;

• создание механизмов (включая организационные аспекты и создание мотивационного поля) и алгоритмов решения проблемы;

• контроль за реализацией решения.

Среда, в которой возникают проблемы, не является статической целостностью, она динамична, меняется во времени, на неё заметно влияют события, в ней действует большое число объективных и субъективных факторов и зависимостей. Всем понятно, что необходимы разумные пути разрешения наших проблем и принятия решений. Лица, на которых воздействуют эти решения, обычно имеют различные интересы, приоритеты и противоречивые цели. Выбор целей и средств их достижения требует обсуждения и компромиссов. При этом учитываются ограничения внешней среды и самой системы. Для управленцев любого уровня крайне важно научиться создавать механизмы согласования этих интересов и целей.

События, происходящие в мире в настоящее время, свидетельствуют о наступлении серьёзного кризиса, охватившего практически все сферы общественной жизни. Причины его коренятся в том, что многие социально значимые решения в настоящее время принимаются без глубокого и всестороннего анализа их последствий. Особенно часто этим грешат те политики и руководители, которые избрали для себя имидж пассионариев (личностей эпохального масштаба, пришедших в этот мир с новыми идеями). На самом же деле, многие из них являются псевдопассионарями, и это становится мощным дестабилизирующим фактором на фоне усиливающихся кризисных тенденций в мировой политике и экономике.

Практика показывает, что в общем контуре управления качественное аналитическое обеспечение управленческих решений играет огромную роль. Многие практики, философы, специалисты (экономисты, менеджеры, социологи, психологи и др.) держат в фокусе внимания эти вопросы, создают инструментарий, формируют технологии, методики и рекомендации по совершенствованию этой ключевой части управленческого процесса. Особенно актуальна проблема выработки оптимальных управленческих решений при управлении крупномасштабными системами (топливно-энергетический комплекс, транспортные, аграрно-промышленные, территориально-промышленные, региональные и отраслевые системы, холдинги, концерны, финансово-промышленные группы, распределённые системы передачи и обработки информации и другие комплексы)[175]. К этому числу крупномасштабных систем, безусловно, относятся и крупные города. Общемировая картина такова: в 2015 году более 5 млн жителей имеют около 40 городов, более 10 млн – около 20 городов, более 20 млн – 5 городов. В 2007 году по всему миру впервые число жителей, проживающих в городах, превысило число сельских жителей (в России процент городского населения превышает 60 %).

Из сообщений мировых и отечественных СМИ мы постоянно узнаём, что в управлении крупными городами возникают серьёзные проблемы, требующие оптимальных и своевременных решений. По моему мнению, современная европейская наука и культура ещё не осознают совершенно новые реалии, в которые попала мировая цивилизация (а точнее саму себя загнала в тупик неумными решениями). Вдумайтесь только в некоторые «аргументы и факты», которые ярко показывают тенденции, ведущие к «закату Европы». По прогнозам иорданского социолога и журналиста Файада Хуссейна, перепечатанных отечественными СМИ, к 2025 году численность мусульман в мире уверенно превзойдёт численность народов христианской культуры: 30 % населения Земли против 26 %. (в 2000 г. было всего 19,2 % против 29,9 %)[176]. Передовые страны давно уже осуществляют демографическое отступление. Однако в современной научной и управленческой среде принято закрывать глаза не только на неблагоприятную демографическую динамику, но и на ряд других вопросов управления крупномасштабными системами. Результаты этой страусиной политики не заставят себя долго ждать, они уже налицо, необратимые процессы уже запущены. Большие города в долгосрочной исторической перспективе обречены. Маятник качнётся. Если социум захочет выжить, то он должен научиться думать и правильно решать проблемы.

В процессе поиска выхода из кризиса учёные и практики несомненно придут к необходимости усиления аналитической составляющей в управленческих процессах. На этом пути для принятия эффективных решений потребуется консолидация усилий, теоретические и практические наработки по многим важнейшим аспектам управления: теории управления, системности, социальной инженерии, социальной медицины, экономики, городского хозяйства и т. д. Только аналитическое, междисциплинарное видение назревших глобальных проблем, с включением в дискурс социально-управленческого, культурологического, экономического, технократического, гуманитарного, экологического, демографического аспектов позволит вернуть сообщество стран европейской культуры в эволюционный коридор.

Оглавление книги


Генерация: 0.262. Запросов К БД/Cache: 3 / 1
поделиться
Вверх Вниз