Технології підтримки процесів прийняття рішень
Спеціальність: Аналіз даних (Data Science)
Код дисципліни: 7.124.03.O.004
Кількість кредитів: 6.00
Кафедра: Інформаційні системи та мережі
Лектор: к.т.н., доц. Верес Олег Михайлович
Семестр: 1 семестр
Форма навчання: денна
Завдання: Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування та розвиток у студентів компетентностей:
загальні компетентності:
ЗК1. Здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу.
ЗК3. Здатність до пошуку, оброблення та аналізу інформації з різних джерел.
ЗК4. Здатність спілкуватися з представниками інших професійних груп різного рівня (з експертами з інших галузей знань/видів економічної діяльності).
ЗК5. Здатність розробляти проєкти та управляти ними.
фахові компетентності:
СК1. Здатність інтегрувати знання та здійснювати системні дослідження, застосовувати методи математичного та інформаційного моделювання складних систем та процесів різної природи.
СК2. Здатність проєктувати архітектуру інформаційних систем.
СК3. Здатність розробляти системи підтримки прийняття рішень та рекомендаційні системи.
СК4. Здатність оцінювати ризики, розробляти алгоритми управління ризиками в складних системах різної природи.
СК5. Здатність моделювати, прогнозувати та проєктувати складні системи і процеси на основі методів та інструментальних засобів системного аналізу.
СК6. Здатність застосовувати теорію і методи Data Science для здійснення інтелектуального аналізу даних з метою виявлення нових властивостей та генерації нових знань про складні системи.
СК7. Здатність управляти робочими процесами у сфері інформаційних технологій, які є складними, непередбачуваними та потребують нових стратегічних підходів.
СК8. Здатність розробляти і реалізовувати наукові та прикладні проєкти в галузі інформаційних технологій та дотичні до неї міждисциплінарні проєкти.
СК10. Здатність до самоосвіти та професійного розвитку.
Результати навчання: РН1. Спеціалізовані концептуальні знання, що включають сучасні наукові здобутки у сфері системного аналізу та інформаційних технологій і є основою для оригінального мислення та проведення досліджень.
РН2. Будувати та досліджувати моделі складних систем і процесів застосовуючи методи системного аналізу, математичного, комп’ютерного та інформаційного моделювання.
РН3. Застосовувати методи розкриття невизначеностей в задачах системного аналізу, розкривати ситуаційні невизначеності та невизначеності в задачах взаємодії, протидії та конфлікту стратегій, знаходити компроміс при розкритті концептуальної невизначеності.
РН4. Розробляти та застосовувати методи, алгоритми та інструменти прогнозування розвитку складних систем і процесів різної природи.
РН5. Використовувати міри оцінювання ризиків та застосовувати їх при аналізі багатофакторних ризиків в складних системах.
РН7. Розробляти інтелектуальні системи в умовах слабо структурованих даних різної природи.
РН9. Розробляти та застосовувати моделі, методи та алгоритми прийняття рішень в умовах конфлікту, нечіткої інформації, невизначеності та ризиків.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Методології системного аналізу
Обчислювальний інтелект
Дискретна математика
Рекомендаційні системи
Теорія прийняття рішень
Короткий зміст навчальної програми: Знання отримані в процесі вивчення даної дисципліни ґрунтуються на ключових положеннях інформатики, інформаційних технологій, системного аналізу , теорії прийняття рішень, а також на застосуванні сучасних технологій, методів та процедур інтелектуального підтримання процесів прийняття рішень в інформаційних системах.
Опис: Історія розвитку та використання технологій підтримання процесів прийняття рішень. Поняття технології підтримання рішень в галузі управління.
Основи технології підтримки прийняття рішень в ІС
Цикл життя розв’язання проблеми. Поняття технології прийняття рішень в галузі управління. Етапи та стадії процесу прийняття рішення. Порівняльні характеристики основних типів рішень. Місце системи підтримання рішень (СПР) в ІС. Основні характеристики СПР.
Проблеми автоматизації та інтелектуалізації підтримання прийняття рішень в ІС.
Форми підтримання процесів прийняття рішень
Інформаційне підтримання рішень. Завдання інформаційного підтримання рішень та основні етапи його розвитку
Оптимізаційне та обчислювальне підтримання процесу прийняття рішень. Архітектура системи підтримання розв’язування задач. Інтелектуальна підтримка рішень. Структура інтелектуальної системи підтримання прийняття рішень.
Технологія сховищ даних в системах підтримки рішень
Призначення сховищ даних. Основні напрямки розвитку ІТ: системи опрацювання даних та системи підтримки прийняття рішень (орієнтовані на аналіз даних) . Концепція сховища даних та її зв’язок з концепцією аналізу даних. Збирання даних, підтримання цілісності даних, забезпечення доступу до даних.
Характеристика основних методів аналізу: класичний статистичний (DSS); динамічний інтерактивний багатовимірний аналіз (OLAP/ROLAP). Технології та засоби реалізації сховищ даних: неоднорідність обчислювального середовища; розподіленість; метадані. Значення метаданих в сховищах даних. Особливості використання сховищ основними катеґоріями користувачів: остаточними користувачами, адміністраторами БД, розробниками.
СУБД для аналітичних систем: РСУБД, МСУБД. Дискова підсистема, спеціальні версії ОС для сховищ даних. Паралельне опрацювання даних. Вітрини даних.
Інформаційна система керівника. Прозорість інтерфейсу, БД керівника, засоби збирання та консолідації даних, технологія представлення інформації, механізм дослідження даних, механізм планування, Механізм зв’язку, засоби розробки..
Форми дослідження даних: знаходження асоціацій, послідовностей, захованих закономірностей за наборами даних, оцінка важливості впливу параметрів на події та ситуації, класифікація, виявлення кластерів, укладання прогнозів подій та ситуацій.
Застосування сховищ даних: електронна комерція, планування ресурсів підприємства (ERP), управління взаємовідносинами зі споживачами (customer relationship management — CRM).
Застосування методології підтримки прийняття рішень в промислових програмних продуктах
Методологія ERP (Enterprise Resource Planning). Методології організації виробництва на ґрунті планування ресурсів MRP II (Manufacturing Resources Planning). Системи управління виробництвом.
Системи управління бізнесом. Реінженерія бізнес-процесів. Загальна характеристика продуктів провідних компаній Baan, J.D. Edwards, Oracle, PeopleSoft и SAP.
Методи та критерії оцінювання: Діагностика знань відбувається шляхом оцінювання виконаних лабораторних робіт та екзамену (письмова компонента – тестові запитання трьох рівнів складності та усна компонента – опитування).
Критерії оцінювання результатів навчання: • Поточний контроль (40%): письмові звіти з лабораторних робіт, реферат, усне опитування
• Підсумковий контроль (60%, екзамен): письмово-усна форма.
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу компонента, що міститься в основних і додаткових рекомендованих літературних джерелах, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 87–71 бал – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу компонента, включаючи розрахунки , аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 70 – 50 балів – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач; 49–26 балів – («не атестований» з можливістю повторного складання семестрового контролю) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 25–00 балів – («незадовільно» з обов’язковим повторним вивченням) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Рекомендована література: 1) Катренко А. В. Теорія прийняття рішень : підручник з грифом МОН / Катренко А. В., Пасічник В. В., Пасько В. П. — К. : Видавнича група BHV, 2009. — 448 с. : ил.
2) Катренко А. В. Дослідження операцій : підручник з грифом МОН / Катренко А. В. — Львів : «Магнолія-2006», 2007. — 480 с..
3) Верес О. М. Технології підтримання прийняття рішень: Навч. посібник / за заг. ред. В.В.Пасічника. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2010. – 252 с. — (Серія «Консолідована інформація», вип.3).
5) Верес О.М. Технології підтримки процесів прийняття рішень: підручник / Верес О.М., Катренко А. В., Пасічник В. В.. – Львів : „Новий світ-2000”, 2018. – 568 с. — (Серія «Комп’ютинґ»)»
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою:
вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112
E-mail: nolimits@lpnu.ua
Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).