Риски и возможные пути решения после внедрения системы принятия решений в учебные заведения

"Научный аспект №6-2024" - Информ. технологии

УДК 004

Святун Андрей Владимирович – магистрант кафедры математики и вычислительной техники Академии маркетинга и социально-информационных технологий – ИМСИТ.

Тимофеев Игорь Анатольевич – магистрант кафедры математики и вычислительной техники Академии маркетинга и социально-информационных технологий – ИМСИТ.

Аннотация: В статье автор поднимает проблему рисков и возможных путей их решения после внедрения системы принятия решений в учебных заведениях. Автор рассматривает понятие системы принятия решений, а также подверженность их разного рода рискам. Автор предлагает комплексный подход, который должен минимизировать риски и обеспечить надежность и эффективность работы системы принятия решений.

Ключевые слова: система принятия решений, принятие решений, сбор, анализ и интерпретация данных, алгоритмы и модели, улучшение качества и скорости принятия решений, минимизация рисков, надежность и эффективность работы системы.

В настоящее время разработано множество информационных систем (ИС), различающихся принципами построения, методами представления и обработки информации [1; 3 с.]. В узком смысле система принятия решений – программно-аппаратная система, предназначенная для автоматизации целенаправленной деятельности конечных пользователей и обеспечивающая, в соответствии с заложенной в нее логикой ее обработки, возможность получения, модификации и хранения информации [2; 5 с.]. Она включает в себя инструменты и методы для сбора, анализа и интерпретации данных, предоставляя руководителям необходимые сведения для обоснованного выбора. Такие подсистемы часто используют алгоритмы и модели для прогнозирования результатов различных сценариев и поддерживают автоматизацию и оптимизацию учебных или рабочих процессов. Основная цель — улучшение качества и скорости принятия решений, минимизация рисков и повышение эффективности работы организации [3; 2 с.]. Подсистема принятия решений в ВУЗЕ может решать следующие задачи: облегчение и ввод в системность работу преподавателей и других работников учебного заведения, сохранение и более легкая передача информации о студентах и их учебном процессе, чем на бумажных носителях, возможность студента точечно отслеживать и вовремя погашать свои задолженности, нахождение курсовых, самостоятельных, контрольных или иного вида работ в общем доступе кафедры и снижение тем самым рисков необъективного оценивания студента, более быстрый переходи любого вида информации между преподавателями, кураторами и студентами. Согласование деятельности подсистем может осуществляться с помощью назначения критериев, отражающих цели функционирования, как учебного заведения, так и его подсистем [4; 5 с.].

Но, как и любое явления, внедрение подсистемы принятия решений в структуру учебного заведения может нести за собой риски определенного характера. Условно риски можно разделить на следующие группы: риски данных, риски модели, риски процесса, технические риски и риски внешней среды. Рассмотрим каждый тип рисков более подробно.

Риски данных – это риски, связанные непосредственно с наполнением подсистемы принятия решений. Введение информации, может быть неполной или неточной, устаревшей или вовсе быть временно недоступной. Все это может привести систему к ошибочным действиям. Модель даже может содержать скрытые предвзятости, что приводит к несправедливым итоговым решениям.

Для минимизации рисков, информация, вносимая в подсистему принятия решений, должна быть актуальной и тщательно проверяться специалистом.

Риски моделей связаны с самой программой, некачественной или некорректной ее разработкой. Неверные математические или логические модели могут привести к неправильным выводам. Также немаловажным является своевременное обновление и совершенствование модели, так как могут возникать проблемы с обработкой поступления новых данных. Наконец, модель может быть слишком простой и не обладать нужным потенциалом для решения многоуровневых задач в учебном заведении.

Для решения такого типа рисков необходимо привлекать грамотных разработчиков, обладающих опытом и знаниями для создания корректной подходящей под запросы программы.

Следующая группа связана с рисками процесса, так как качество самой подсистемы не может гарантировать исключения человеческих факторов. Подсистема не обладает полностью автоматической и обособленной работой и нуждается в загрузке данных. Ошибки в процессе ввода данных или использования модели могут значительно ухудшить работу даже самой продвинутой и продуманной программы. Также к данной группе можно отнести нехватку квалифицированных специалистов, так как это может привести к неправильной интерпретации данных или результатов модели. Отсутствие стандартизированных процессов ведет к непоследовательности в подходах к принятию решений и снижает надежность системы.

Для минимализации такой группы рисков информация, вносимая в базу, должна тщательно проверяться, а данные, находящиеся внутри системы быть понятными для конечного потребителя подсистемы. Также рекомендуется перед началом работы с программой проводить ознакомительные лекции, рассказывать и показывать функции и процесс работы подсистемы принятия решений.

Технические риски – могут серьезно навредить работе системы. Киберугрозы, проблемы интеграции с другими системами, а также программные или аппаратные сбои относятся к данной группе рисков.  Утечки данных приводят к нарушению конфиденциальности пользователей, а это в свою очередь влечет утрате доверия и правовым последствиям. Чтобы снизить риски кибератак, которые в конечном счете приводят к утечке данных и затрудняют или останавливают работу системы, необходимо финансово вкладываться в информационную надежность и безопасность программы и своевременно обновлять защиту.

Последняя группа, на которую невозможно повлиять ни разработчикам подсистемы, ни структуре, в которой планируется реализация программы ни конечные потребители – это риски внешней среды. К ним можно отнести изменения в законодательстве. Новые правовые нормы могут потребовать пересмотра моделей и процессов.

Следующим неконтролируемым риском являются колебания или перемены в экономике, которые могут повлиять на доступность ресурсов и данных, наличие необходимым специалистов и возможность вузов приобретать и поддерживать техническое обеспечение подсистемы. Экономические скачки нельзя контролировать, но вполне реально предвидеть некоторые из ситуаций и закладывать возможные трудности.

Немаловажным являются и социальные факторы. Изменения в общественном мнении и поведении людей могут повлиять на достоверность данных и моделей. В данном случае также невозможен процесс полного отсутствия такого рода рисков. Необходимо идти в ногу со временем и понимать социальную актуальность любой подсистемы.

Подсистема принятия решений в учебном заведении представляет собой важный инструмент для повышения качества и скорости принятия решений, автоматизации и оптимизации учебных и рабочих процессов. Однако внедрение такой системы сопряжено с рядом рисков, которые можно условно разделить на риски данных, риски модели, риски процесса, технические риски и риски внешней среды. Эффективное управление этими рисками требует комплексного подхода, включающего регулярный аудит данных и моделей, обучение специалистов, внедрение стандартов и протоколов безопасности, а также мониторинг изменений внешней среды. В целом, для успешного внедрения подсистемы принятия решений важно тщательно управлять всеми типами рисков, обеспечивая тем самым надежность и эффективность работы системы.

Список литературы

  1. Рыбальченко, М. В. Архитектура информационных систем: учебное пособие для вузов / М. В. Рыбальченко. — Москва: Издательство Юрайт, 2020. — 3 с. — (Высшее образование)/ Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/452886 (дата обращения: 11.06.2024). — Текст : электронный
  2. Когаловский М.Р. Энциклопедия технологий баз данных / М.Р. Когаловский. – М: Финансы и статистика. 2002. – 5 с. – Текст: непосредственный.
  3. Мунтян Евгения Ростиславна Возможности развития программной системы поддержки управленческих решений // Научный журнал КубГАУ. 2016. - 2 c. - №124. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vozmozhnosti-razvitiya-programmnoy-sistemy-podderzhki-upravlencheskih-resheniy (дата обращения: 12.06.2024) - Текст: электронный.
  4. Шепель В.Н., Спешилова Н.В. Многокритериальные детерминированные задачи принятия решений подсистем высших учебных заведений // Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2016. - 5 с. - №12. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/mnogokriterialnye-determinirovannye-zadachi-prinyatiya-resheniy-podsistem-vysshih-uchebnyh-zavedeniy (дата обращения: 12.06.2024). - Текст: электронный.
  5. Шабанов Р. М., Микушин Н. А. Интеллектуальная информационная система поддержки принятия решений // Молодой исследователь Дона. 2019. – 1-7 с. - №4 (19). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/intellektualnaya-informatsionnaya-sistema-podderzhki-prinyatiya-reshenii (дата обращения: 16.06.2024). – Текст : электронный.
Автор: Святун Андрей Владимирович