http://www.ebook.edu.vn MỞ ĐẦU
Tính cấp thiết của đề tài
Trong những năm gần đây, cùng với chức năng khai thác có tính chất tác
nghiệp, việc khai thác các cơ sở dữ liệu phục vụ các yêu cầu trợ giúp quyết
định ngày càng có ý nghĩa quan trọng và là nhu cầu to lớn trong mọi lĩnh vực
hoạt động kinh doanh, quản lý kinh tế cũng như nghiên cứu khoa học, thống
kê tình hình phát triển xã hội, dân số v.v… Dữ liệ
u được lưu trữ và thu thập
ngày càng nhiều nhưng người ra quyết định trong quản lý, kinh doanh lại cần
những thông tin dưới dạng “tri thức” rút ra từ những nguồn dữ liệu đó hơn là
chính những dữ liệu đó cho việc ra quyết định.
Quá trình ra quyết định cần có nhiều phương pháp hỗ trợ, trong số những
phương pháp đó thì Dự báo là một phương pháp được sử dụng rấ
t phổ biến và
kết quả dự báo chính là đầu vào rất cần thiết trong quá trình đưa ra ý kiến chủ
quan chung sau khi thảo luận.
Việc ứng dụng các hệ hỗ trợ ra quyết định dựa trên các mô hình dự báo
giúp các doanh nghiệp xây dựng chiến lược phát triển sản xuất kinh doanh
đúng đắn của mình trong tương lai, mang lại hiệu quả to lớn cho doanh
nghiệp, tổ chức, v.v...
http://www.ebook.edu.vn
Chương 1 - LÝ THUYẾT HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH
• Nhu cầu hỗ trợ ra quyết định
- Ra quyết định luôn cần xử lý kiến thức
- Kiến thức là nguyên liệu và thành phẩm của ra quyết định, cần
được sở hữu hoặc tích lũ
y bởi người ra quyết định
• Giới hạn về nhận thức: trí nhớ con người là có hạn trong khi con
người có vô vàn các mối quan hệ cần phải nhớ phải ra quyết định
• Giới hạn về kinh tế: Do vấn đề kinh phí cho dự án luôn có hạn nên
muốn có một dự án thành công thì cần phải có kế hoạch sử dụng kinh phí hợp
lý.
• Giới hạn về thời gian: Một d
ự án không thể kéo dài mà phải có kế
hoạch thực hiện trong một khoảng thời gian nhất định, như vậy cần có kế
hoạch phân công công việc phù hợp để kịp tiến độ, đảm bảo chất lượng.
• Áp lực cạnh tranh: kế hoạch và chiến lược thực hiện dự án hợp lý,
chính xác luôn tạo nên thế mạnh cho doanh nghiệp trong cuộc cạnh tranh.
1.1.4. Bản chất của hỗ tr
ợ ra quyết định
• Cung cấp thông tin, tri thức
• Có thể thể hiện qua tương tác người – máy, qua mô phỏng
1.1.5. Các yếu tố ảnh hưởng đến ra quyết định
• Công nghệ - thông tin – máy tính
• Tính cạnh tranh – sự phức tạp về cấu trúc
http://www.ebook.edu.vn
• Thị trường quốc tế - ổn định chính trị - chủ nghĩa tiêu thụ
• Các thay đổi biến động
1.1.6. Người ra quyết định
Ở cấp quản lý thấp hay tổ chức quy mô nhỏ: chính cá nhân là người ra
quyết định. Đối với một cá nhân cũng có thể có nhiều mục tiêu xung đột
• Các mục tiêu có thể xung đột
• Có thể có nhiều phương án/giải pháp
• Các kết cục có thể xảy ra
ở tương lai
• Có tinh thần chấp nhận rủi ro
• Quá nhiều thông tin; cần thông tin; thu thập thông tin tốn kém và tốn
thời gian
• Đòi hỏi phân tích “what-if”
• Tiếp cận “thử và sai” trên hệ thống thực có thể nguy hiểm
• Thực hành trên hệ thống thực có thể chỉ làm được một lần
• Thay đổi ở môi trường xảy ra thường xuyên và nhanh
• Áp lực thời gian
1.2. Quá trình ra quyết đị
nh
1.2.1. Phân loại quyết định
Có thể phân ra bốn loại quyết định như sau:
• Quyết định có cấu trúc (Structured Decision): Các quyết định mà
người ra quyết định biết chắc chắn đúng.
http://www.ebook.edu.vn
• Quyết định không có cấu trúc (Nonstructured Decision): Các quyết
định mà người ra quyết định biết là có nhiều câu trả lời gần đúng và không có
cách nào để tìm ra câu trả lời chính xác nhất.
• Quyết định đệ quy (Recurring Decision): Các quyết định lặp đi, lặp
lại.
• Quyết định không đệ quy (Nonrecurring Decision): Các quyết định
không xảy ra thường xuyên.
1.2.2. Các giai đoạn của quá trình ra quyết định
Theo Simon, các giai đoạn c
ủa quá trình ra quyết định bao gồm các pha:
đoán của con người để giúp nhà quản lý ra quyết định (Little, 1970)
Ưu thế của người ra quyết định:
- Kinh nghiệm
- Khả năng trực giác
- Có óc phán đoán
- Có tri thức
Ưu thế của máy tính:
- Tốc độ
- Thông tin
- Khả năng xử lý
Kết hợp cả ưu th
ế của người ra quyết định và máy tính, ta có ưu thế của
Hệ hỗ trợ ra quyết định:
- Tăng hiệu quả
- Tăng sự hiểu biết
- Tăng tốc độ
http://www.ebook.edu.vn
- Tăng tính linh hoạt
- Giảm sự phức tạp
- Giảm chi phí
Hiện tại chưa có một định nghĩa thống nhất nào về DSS. Tuy nhiên tất cả
đều đồng ý mục đích cơ bản nhất của DSS là để hỗ trợ và cải tiến việc ra
quyết định.
Lý do dùng HHTQĐ
• Nhu cầu về HHTQĐ
Vào các năm 1980, 1990 điều tra các công ty lớn cho thấ
y:
- Kinh tế thiếu ổn định
- Khó theo dõi vận hành của doanh nghiệp
- Tiết kiệm chi phí cho các thủ tục hành chính
- Quyết định tố
t hơn
- Tinh thần đồng đội tốt hơn
- Tiết kiệm thời gian
- Dùng các nguồn dữ liệu tốt, có chọn lọc
• Các hỗ trợ mong đợi từ HHTQĐ
- Thông tin trạng thái và dữ liệu thô
http://www.ebook.edu.vn
- Khả năng phân tích tổng quát
- Mô hình biểu diễn (cân đối tài chính), mô hình nhân quả (dự báo,
chẩn đoán)
- Đề nghị giải pháp, đánh giá
- Chọn lựa giải pháp
• Năng lực của Hệ hỗ trợ ra quyết định
Hình 1.2. Sơ đồ năng lực hệ hỗ trợ ra quyết định
Theo hình 1.2. ta có:
(1) Bài toán nửa cấu trúc: HHTQĐ cơ bản hỗ trợ các nhà ra quyết định
trong các tình huống nửa cấu trúc và phi cấu trúc bằng cách kết hợp phán xử
của con người và xử lý thông tin bằng máy tính. Các bài toán như vậy không
http://www.ebook.edu.vn
thể/không thuận tiện giải quyết được chỉ bằng các công cụ máy tính hóa hay
các phương pháp định lượng
(2) Cho các nhà quản lý các cấp: Phù hợp cho các cấp quản lý khác
nhau từ cao đến thấp
(3) Cho nhóm và cá nhân: Phù hợp cho cá nhân lẫn nhóm. Các bài toán
ít có tính cấu trúc thường liên đới đến nhiều cá nhân ở các đơn vị chức năng
- Phân hệ Quản lý dữ liệu
- Phân hệ Quản lý mô hình
- Phân hệ Quản lý dựa vào kiến thức
- Phân hệ Quản lý giao diện người dùng
Tuy nhiên không phải hệ hỗ trợ ra quyết định nào cũng có đầy đủ những
thành phần trên.
Hình 1.3. Mô hình hệ hỗ trợ ra quyết định
http://www.ebook.edu.vn
Phân hệ quản lý dữ liệu (Data Management) gồm một cơ sở dữ liệu
(database) chứa các dữ liệu cần thiết của tình huống và được quản lý bởi một
hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS – Data Base Management System). Phân hệ
này có thể được kết nối với nhà kho dữ liệu của tổ chức (Data Warehouse) –
là kho chứa dữ liệu của tổ chức có liên quan đến vấn đề
ra quyết định. Thực
hiện công việc lưu trữ các thông tin của hệ và phục vụ cho việc lưu trữ, cập
nhật, truy vấn thông tin.
Phân hệ quản lý mô hình (Model Management) còn được gọi là hệ quản
trị cơ sở mô hình (MBMS – Model Base Management System) là gói phần
mềm gồm các thành phần về thống kê, tài chính, khoa học quản lý hay các
phương pháp định lượng nhằm trang bị cho hệ thống năng lực phân tích; cũng
có thể có các ngôn ng
ữ mô hình hóa. Thành phần này có thể kết nối với các
kho chứa mô hình của tổ chức hay ở bên ngoài. Bao gồm các mô hình ra
quyết định (DSS models) và việc quản lý các mô hình này. Một số ví dụ của
các mô hình này bao gồm: Mô hình nếu thì, Mô hình tối ưu, Mô hình tìm
kiếm mục đích, Mô hình thống kê, v.v...
Phân hệ quản lý dựa vào kiến thức có thể hỗ trợ các phân hệ khác hay
hoạt động độc lập nhằm đưa ra tính thông minh của quyết định đưa ra. Nó
sở dữ liệu tiêu chuẩn (thương mạ
i) có khả năng hỗ trợ các tác vụ quản lý –
duyệt xét các bản ghi dữ liệu, tạo lập và duy trì các quan hệ dữ liệu, tạo sinh
báo cáo theo nhu cầu .. Tuy nhiên, sức mạnh thực sự của các HHTQĐ chỉ
xuất hiện khi tích hợp dữ liệu với các mô hình của nó. Phương tiện truy vấn:
trong quá trình xây dựng và sử dụng HHTQĐ
http://www.ebook.edu.vn Hình 1.4. Mô hình phân hệ quản lý dữ liệu
b. Phân hệ quản lý mô hình
• Cung cấp khả năng cần để giải quyết một vài khía cạnh của bài toán
và tăng cường năng lực vận hành của các thành phần khác của HHTQĐ
• Silverman (1995) đề nghị 3 cách tích hợp các hệ chuyên gia dựa trên
kiến thức với mô hình toán:
¾ Trợ giúp quyết định dựa trên kiến thức - giúp hỗ trợ các bước củ
a
quá trình quyết định không giải quyết được bằng toán
http://www.ebook.edu.vn
¾ Các hệ mô hình hóa quyết định thông minh - giúp người dùng
xây dựng, áp dụng và quản lý thư viện các mô hình
¾ Các hệ chuyên gia phân tích quyết định - tích hợp các phương
pháp lý thuyết nghiêm ngặt về tính bất định vào các cơ sở kiến thức của
hệ chuyên gia
Hình 1.5. Mô hình phân hệ quản lý mô hình
• Khi có thành phần này, có các tên gọi: HHTQĐ thông minh
(intelligent DSS), HHT chuyên gia (ESS - Expert Support System), HHTQĐ
tích cực (active DSS), HHTQĐ dựa trên kiến thức (knowledge-based DSS)
hội thảo từ xa (Videoconferencing), bản tin (Bulletin Boards) ….
Hướng dữ liệu: Hệ hỗ trợ ra quyết định dựa trên việc truy xuất và xử lý
dữ liệu. Phiên bản đầu tiên được gọi là Hệ chỉ dành cho việc truy xuất dữ liệu
(Retrieval-Only DSS), kho dữ liệu (DatawareHouse) là một cơ sở dữ liệu tập
trung chứa thông tin từ nhiề
u nguồn đồng thời sẵn sang cung cấp thông tin
cần thiết cho việc ra quyết định, OLAP có nhiều tính năng cao cấp vì cho
phép phân tích dữ liệu nhiều chiều, ví dụ dữ liệu bán hang cần phải được phân
tích theo nhiều chiều như theo vùng, theo sản phẩm, theo thời gian, theo
người bán hàng.
Hướng tài liệu: Hệ hỗ trợ ra quyết định dựa trên việc truy xuất và phân
tích các văn bản, tài liệu …. Trong một công ty, có thể có rất nhiề
u văn bản
như chính sách, thủ tục, biên bản cuộc họp, thư tín… Internet cho phép truy
xuất các kho tài liệu lớn như kho văn bản, hình ảnh, âm thanh…. Một công cụ
tìm kiếm hiệu quả là một phần quan trọng đối với các Hệ hỗ trợ ra quyết định
dạng này.
http://www.ebook.edu.vn
Hướng tri thức: Hệ hỗ trỡ quyết định có thể đề nghị và đưa ra những tư
vấn cho người ra quyết định. Những hệ này là các hệ chuyên gia với một kiến
thức chuyên ngành cụ thể, nắm vững các vấn đề trong chuyên ngành đó và có
kỹ năng để giải quyết những vấn đề này. Các công cụ khai thác dữ liệu cũng
có thể dùng để tạo ra các hệ dạ
ng này.
1.3.3.2. Theo Holsapple và Whinston (1996):
Phân ra 6 loại Hệ hỗ trợ ra quyết định:
- Hướng văn bản (Text-Oriented DSS)
- Hướng cơ sở dữ liệu (Database-Oriented DSS)
- Hướng bản tính (Spreasheet-Oriented DSS)
n
trong số năm hệ trên. http://www.ebook.edu.vn Chương 2 - TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO VÀ NGHIÊN CỨU MỘT SỐ MÔ
HÌNH DỰ BÁO
2.1. Vai trò và ứng dụng của dự báo
Câu hỏi đặt ra là: “Khi nào và Tại sao chúng ta cần dự báo?”
Câu trả lời thật đơn giản, đó là khi kết quả của một hành động là thực sự
quan trọng, nhưng chúng ta không biết trước độ chính xác, thì dự báo có thể
làm giảm rủi ro cho quyết định bằng việc cung cấp thêm thông tin v
ề khả
năng có thể xảy ra. Lợi ích tiềm năng của việc dự báo được coi là chấp nhận
được trong lĩnh vực ra quyết định.
Như vậy:
• Dự báo là một khoa học tiên đoán mang tính chất xác suất về nội
dung, mức độ, trạng thái, các mối quan hệ và xu hướng phát triển của đối
thế phát triển chung trên toàn thế giới. Các nước phát triển, văn minh tiên tiến
trên thế giới đã vượt đất nước Việt Nam chúng ta một quãng đường khá xa về
phát triển hạ tầng giao thông, số lượng phương tiện tham gia giao thông cũng
như ý thức chấp hành luật lệ giao thông của người dân nói chung.
Kế hoạch phát triển cơ sở hạ tầng và phương tiệ
n giao thông gồm những
nội dung sau:
- Đánh giá thực trạng phát triển giao thông, cụ thể là sự gia tăng số
lượng phương tiện giao thông cá nhân: ô tô, xe máy, v.v..
- Dự báo các xu hướng phát triển hạ tầng giao thông đã và đang hình
thành và dự kiến xu hướng phát triển trong tương lai
- Xác định chiến lược phát triển số lượng phương tiện tham gia giao
thông trong thời kỳ dài hạn.
http://www.ebook.edu.vn
- Xây dựng kế hoạch phát triển số lượng phương tiện cá nhân (ô tô con
là một ví dụ) hàng năm để có kế hoạch nhập khẩu, sản xuất lắp ráp mới.
- Soạn thảo và ban hành các chính sách phù hợp với kế hoạch phát triển
như cho vay vốn, chính sách môi trường, chính sách thuế, v.v..
Sau đây là một số ứng dụng phổ biến của dự báo:
- Dự báo thời tiết, một
ứng dụng to lớn thiết thực với đời sống thường
ngày, cung cấp cho chúng ta thông tin về thời tiết để lập kế hoạch thực hiện
công việc giúp hạn chế được rủi ro, giúp chính quyền địa phương và người
dân có kế hoạch phòng ngừa thiệt hại do thiên tai gây ra.
- Các công ty luôn có nhu cầu dự báo doanh thu, lợi nhuận, chi phí sản
xuất, và lượng tồn kho cần thiết để có kế hoạch đầu t
ư phát triển sản xuất.
- Dự báo tỷ lệ thành công, thất bại trong nông nghiệp trồng trọt, chăn
nuôi dựa trên các yếu tố đầu vào như thời tiết, giá cây trồng, con giống, giá
Như vậy chúng ta cần thống nhất mục tiêu rõ ràng giữa ngườ
i ra lệnh
tiến hành dự báo và mục đích sử dụng kết quả dự báo như thế nào.
Ví dụ: Trên cơ sở dữ liệu kiểm định dự báo về số lượng ô tô không đủ
điều kiện lưu hành (hết niên hạn sử dụng hoặc không đảm bảo chất lượng lưu
hành), lãnh đạo ngành giao thông có thể hoạch định được chính sách nhập
khẩu, sản xuất và lắp ráp xe m
ới nhằm đáp ứng nhu cầu phát triển của xã hội.
Bước 2: Quyết định đối tượng dự báo:
Chúng ta cần xác định rõ đối tượng hay biến dự báo cụ thể (đo bằng gì?).
Phạm vi dự báo là một sản phẩm hay nhóm tổng hợp nhiều sản phẩm (dự báo
chỉ riêng nhu cầu thêm mới ô tô hoặc dự báo tổng hợp chung về các loại
Copyright: Tài liệu đại học ©