Hệ hỗ trợ ra quyết định

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...






Chương 1 - LÝ THUYẾT HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH

1.1. Lý thuyết ra quyết định
Việc đưa ra quyết định đối với một vấn đề xuất hiện trong khắp các lĩnh
vực, hoạt động sản xuất, đời sống con người, nghiên cứu, thống kê… mà đôi
khi chúng ta không nhận ra. Từ những việc đơn giản như chọn một bộ quần
áo để đi dự
tiệc cho đến những việc lớn như phân bổ ngân sách vào các
chương trình quốc gia đều là công việc đưa ra quyết định. Như vậy:
1.1.1. Quyết định là gì ?
Đó là một lựa chọn về “đường lối hành động” (Simon 1960; Costello &
Zalkind 1963; Churchman 1968), hay “chiến lược hành động” (Fishburn
1964) dẫn đến “một mục tiêu mong muốn” (Churchman 1968)
1.1.2. Ra quyết định là gì ?
“Một quá trình lựa chọn có ý thức giữa hai hay nhiều phương án để chọ
n
ra một phương án tạo ra được một kết quả mong muốn trong các điều kiện
ràng buộc đã biết”
Quyết định có thể là nhận thức ở dạng sự kiện,
– “Chi $10,000 cho quảng cáo vào quý 3”
Quyết định có thể là nhận thức ở dạng quá trình,
– “Trước tiên thực hiện A, sau đó B hai lần và nếu có đáp ứng tốt
hãy thực thi C”
Quyết định có thể là m
ột hoạt động giàu kiến thức,
– Quyết định có kết luận nào thì hợp lý/hợp lệ trong hoàn cảnh
nào ?


Quyết định có thể là những thay đổi trạng thái kiến thức
– Quyết định có chấp nhận một kiến thức mới không ?
1.1.3. Tại sao phải 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


• 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

Tổ chức vừa và lớn: thường là nhóm ra quyết định, như vậy thường hay
có nhiều mụ
c tiêu xung đột.
Nhóm có thể có kích cỡ khác nhau, có thể từ nhiều phòng/ban hay từ các
tổ chức khác nhau dẫn đến nhiều phong cách nhận thức, cá tính, phong cách
quyết định khác nhau.
Đồng thuận là vấn đề chính trị, khó khăn nên quá trình nhóm ra quyết
định rất phức tạp, thường cần máy tính hỗ trợ để hình thành cộng tác trực
tuyến ở mức toàn tổ chức và hơn nữa.
Các hỗ trợ máy tính thường thấy: hệ thông tin tổ chứ
c (Enterprise
Information System - EIS), các dạng hệ hỗ trợ nhóm (Group Support System -
GSS), các hệ quản lý tài nguyên tổ chức (Enterprise Resource Management -
ERM), hoạch định tài nguyên tổ chức (Enterprise Resource Planning -
ERP)…
1.1.7. Thách thức đối với ra quyết định quản lý
• Ra quyết định: quá trình chọn lựa trong tập phương án nhằm đạt được
mục tiêu.
• Ra quyết định quản lý = toàn bộ quá trình quản lý (theo Simon, 1977)
• Áp lực cạnh tranh, các nguồn lực kinh tế và thời gian tính -> ra quyết
định tốt và/hay nhanh hơ
n


• Tiên đề: ra quyết định hợp lý - phân tích logic bài toán -> áp dụng
khoa học vào kinh doanh (thống kế, xác suất, kinh tế học, v.v...) –> máy tính
hỗ trợ ra quyết định
• Phương thức ra quyết định: ra quyết định bởi một/nhiều thành viên
• Quyết định làm bởi nhóm: có các thái độ và suy nghĩ khác nhau trong
nhóm

• 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.


• 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:

• Nhận định (Intelligence): Tìm kiếm các tình huống dẫn đến việc phải
ra quyết định, nhận dạng các vấn đề, nhu cầu, cơ hội, rủi ro….
• Thiết kế (Design): Phân tích các hướng tiếp cận để giải quyết vấn đề,
đáp ứng các nhu cầu, tận dụng các cơ hội, hạn chế các rủi ro…
• Lựa chọn (Choice): Cân nhắ
c và đánh giá từng giải pháp, đo lường
hậu quả của từng giải pháp và lựa chọn giải pháp tối ưu.
• Tiến hành ra quyết định (Implementation): Thực hiện giải pháp được
chọn, theo dõi kết quả và điều chỉnh khi thấy cần thiết.



Hình 1.1. Các giai đoạn của quá trình ra quyết định
1.3. Hệ hỗ trợ ra quyết định
1.3.1. Khái niệm
Trong thập niên 1970, Scott Morton đưa ra khái niệm đầu tiên về Hệ hỗ
trợ ra quyết định (Decision Support Systems - DSS). Ông định nghĩa DSS
như là những hệ thống máy tính tương tác nhằm giúp những người ra quyết
định sử dụng dữ liệu và mô hình để giải quyết các vấn đề không có cấu trúc.


Hệ Hỗ Trợ Quyết Định - HHTQĐ là các hệ dựa trên máy tính, có tính
tương tác, giúp các nhà ra quyết định dùng dữ liệu và mô hình để giải quyết
các bài toán phi cấu trúc (S. Morton, 1971)
HHTQĐ kết hợp trí lực của con người với năng lực của máy tính để cải
tiến chất lượng của quyết định. Đây là các hệ dựa vào máy tính hỗ trợ cho
người ra quyết định giải các bài toán nửa cấu trúc (Keen and Scott Morton,
1978)
HHTQĐ
là tập các thủ tục dựa trên mô hình nhằm xử lý dữ liệu và phán

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


- 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

- Cạnh tranh gay gắt
- Xuất hiện thương mại điện tử (e-commerce)
- Bộ phận IT quá bận, không giải quyết được các yêu cầu quản lý
- Cần phân tích lợi nhuận, hiệu quả và thông tin chính xác, mới,
kịp thời
- Giảm giá phí hoạt động
• Lý do sử dụng HHTQĐ
- Cải thiện tốc độ tính toán
-
Tăng năng suất của cá nhân liên đới
- Cải tiến kỹ thuật trong việc lưu trữ, tìm kiếm, trao đổi dữ liệu
trong và ngoài tổchức theo hướng nhanh và kinh tế


- Nâng cao chất lượng của các quyết định đưa ra
- Tăng cường năng lực cạnh tranh của tổ chức
- Khắc phục khả năng hạn chế của con người trong việc xử lý và
lưu chứa thông tin
• Thuận lợi của hệ DSS
- Tăng số phương án xem xét, so sánh, phân tích độ nhanh nhạy,
hiệu quả.
- Hiểu rõ các quan hệ nghiệp vụ trong toàn hệ thố
ng tốt hơn.
- Đáp ứng nhanh trước các tình huống không mong đợi, dễ điều
chỉnh và thay đổi khi cần thiết.
- Có thể thực hiện các phân tích phi chính qui
- Học tập và hiểu biết thêm các nguồn tài nguyên chưa được tận
dụng.
- Cải thiện những cách thực hiện truyền thống
- Kiểm soát kế hoạch, tiêu chuẩn hoá các thủ tục tính toán.

- 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


- 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


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

hay mức tổ chức khác nhau cũng như ở các tổ chức khác
(4) Quyết định liên thuộc/tuầ
n tự: Hỗ trợ cho các quyết định tuần tự,
liên thuộc, được đưa ra một lần, vài lần hay lặp lại
(5) Hỗ trợ tìm kiếm, thiết kế, chọn lựa
(6) Hỗ trợ các dạng phong cách và quá trình ra quyết định
(7) Có tính thích nghi và linh hoạt: Có thể tiến hóa theo thời gian.
Người dùng có thể thêm, bỏ, kết hợp, thay đổi các phần tử cơ bản của hệ
thống
(8) Dễ dung, có tính tương tác và thân thiện với người dung
(9) Hiệu dụng chứ không phải hiệu quả: Nhằm vào nâng cao tính hiệu
dụng của quyết định (chính xác, thời gian tính, chất lượng) thay vì là tính hiệu
quả (giá phí của việc ra quyết định)
(10) Yếu tố con người là quyết định: Người ra quyết định kiểm soát toàn
bộ các bước của quá trình ra quyết định, HHTQĐ chỉ trợ giúp, không thay thế
ng
ười ra quyết định
(11) Người dung cuối cùng dễ dàng xây dựng, tự kiến tạo và sửa đổi các
hệ thống nhỏ và đơn giản
(12) Mô hình hoá và phân tích


(13) Truy xuất dữ liệu: Cung ứng các truy xuất dữ liệu từ nhiều nguồn,
dạng thức và kiểu khác nhau
(14) Tích hợp và kết nối WEB: Có thể dùng như một công cụ độc lập
hay kết hợp với các HHTQĐ/ứng dụng khác, dùng đơn lẻ hay trên một mạng
lưới máy tính (intranet, extranet) bất kỳ với công nghệ WEB
1.3.2. Các thành phần của Hệ hỗ trợ ra quyết định
Một H
ệ hỗ trợ ra quyết định gồm có bốn thành phần chính:

- 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


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

cũng có thể được kết nối với các kho kiến thức khác của tổ chức.
Phân hệ giao diện người dùng (User Interface Management) giúp người
sử dụng giao tiếp với và ra lệnh cho hệ thống.
Các phân hệ trên tạo nên HHTQĐ, có thể kết nối với intranet/extranet
của tổ chức hay kết nối trực tiếp với Internet.
a. Phân hệ quản lý dữ liệu bao gồm các phần tử sau (phần trong khung
hình chữ nh
ật trên hình 1.4)
- Cơ sở dữ liệu


- Hệ quản trị cơ sở dữ liệu
- Danh mục dữ liệu
- Phương tiện truy vấn
Cơ sở dữ liệu (CSDL): tập hợp các dữ liệu có liên quan phục vụ cho nhu
cầu của tổ chức, dùng bởi nhiều người (vị trí), đơn vị chức năng và ở các ứng
dụng khác nhau.
CSDL của HHTQĐ có thể lấy từ kho d
ữ liệu, hoặc được xây dựng theo
yêu cầu riêng. Dữ liệu được trích lọc từ các nguồn bên trong và bên ngoài tổ
chức. Dữ liệu nội tại thường từ hệ xử lý giao tác (TPS – Transaction
Processing System) của tổ chức, có thể ở các đơn vị chức năng khác nhau.
TD: lịch bảo trì máy móc, thông tin về cấp phát ngân sách, dự báo về
bán hàng, giá phí của các phụ tùng hết hàng ..
Dữ liệu ngoại tại thường gồm các dữ liệ
u về ngành công nghiệp, nghiên
cứu thị trường, kinh tế quốc gia …có nguồn gốc từ các tổ chức chính phủ, các
hiệp hội thương mại, công ty nghiên cứu thị trường ..hay từ nỗ lực tự thân của
tổ chức.
Hệ quản trị cơ sở dữ liệu: thường các HHTQĐ trang bị các hệ quản trị cơ

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



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


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)

c. Phân hệ quản lý dựa trên kiến thức:
Hệ hỗ trợ ra quyết định có thể đề nghị và đưa ra những tư vấn cho người
ra quyết định. Những hệ này là các chuyên gia với những kiến thức chuyên


ngành cụ thể, nắm vững các vấn đề trong chuyên ngành đó và có kĩ năng để
giải quyết vấn đề. Các công cụ khai mở dữ liệu có thể dùng để tạo ra các hệ
dạng này.
d. Phân hệ giao diện người dùng giúp người sử dụng giao tiếp với và ra
lệnh cho hệ thống.

Hình 1.6. Phân hệ quản lý người dùng
1.3.3. Phân loại Hệ hỗ trợ ra quyết định
Hệ hỗ trợ ra quyết định được phân loại dựa trên nhiều tiêu chí. Hiện nay,
vẫn chưa có cách phân loại thống nhất. Sau đây là 2 cách phổ biết nhất:
1.3.3.1. Theo DSS- Glossary:
Có tất cả 5 loại Hệ hỗ trợ ra quyết định:


- Hướng giao tiếp (Communication – Drive DSS)
- Hướng dữ liệu (Data-Driven DSS)
- Hướng tài liệu (Document-Driven DSS)
- Hướng tri thức (Knowledge-Driven DSS)
- Hướng mô hình (Model-Driven DSS)
Hướng giao tiếp: Hệ hỗ trợ ra quyết định sử dụng mạng và công nghệ
viễn thông để liên lạc và cộng tác. Công nghệ viễn thông bao gồm Mạng cục
bộ (LAN – Local Area Network), mạng diện rộng (WAN), Internet, ISDN,
mạng riêng ảo … là then chốt trong việc hỗ trợ ra quyết định. Các ứng dụng
của h
ệ hỗ trợ ra quyết định hướng giao tiếp là phần mềm nhóm (Groupware),

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.


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)

- Hướng người giải quyết (Solver-Oriented DSS)
- Hướng luật (Rule-Oriented DSS)
- Hướng kết hợp (Compound DSS)
Hướng văn bản: Thông tin (bao gồm dữ liệu và kiến thức) được lưu trữ
dưới dạng văn bản. Vì vậy hệ thống đòi h
ỏi lưu trữ và xử lý các văn bản một
cách hiệu quả. Các công nghệ mới như Hệ quản lý văn bản dựa trên web,
Intelligent Agents có thể được sử dụng cùng với hệ này.
Hướng cơ sở dữ liệu: Cơ sở dữ liệu đóng vai trò chủ yếu trong hệ này.
Thông tin trong cơ sở dữ liệu thường có cấu trúc chặt chẽ, có mô tả rõ ràng.
Hệ này cho phép người dùng truy vấ
n thông tin dễ dàng và rất mạnh về báo
cáo.
Hướng bản tính: Một bản tính là một mô hình để cho phép người dùng
thực hiện việc phân tích trước khi ra quyết định. Bản tính có thể bảo gồm
nhiều mô hình thống kê, lập trình tuyến tính, mô hình tài chính… Bản tính


phổ biến nhất đó là Microsoft Excel. Hệ này thường được dùng rộng rãi trong
các hệ liên quan tới người dùng cuối.
Hướng người giải quyết: Một trợ giúp là một giải thuật hay chương
trình để giải quyết một vấn đề cụ thể chẳng hạn như tính lượng hàng đặt tối
ưu hay tính toán xu hướng bán hàng. Một số trợ giúp khác phức tạp như là tối
ưu hóa đa mục tiêu. H
ệ này bao gồm nhiều trợ giúp như vậy
Hướng luật: Kiến thức của hệ này được mô tả trong các quy luật thủ tục
hay lí lẽ. Hệ này còn được gọi là hệ chuyên gia. Các quy luật này có thể là
định tính hay định lượng. Ví dụ như hướng dẫn không lưu, hướng dẫn giao
thông trên biển, trên bộ…
Hướng kết hợp: Một hệ tổng hợp có thể kết hợp hai hay nhiều hơ

n
trong số năm hệ trên.














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

tượng dự báo, thời gian và cách thức để đạt được các trạng thái nhấ
t định
của đối tượng cần dự báo trong tương lai trên cơ sở phân tích khoa học
về các dữ liệu đã thu thập được.
• Công tác dự báo là hệ thống những nghiên cứu khoa học định
tính và định lượng nhằm phát hiện những xu hướng phát triển của đối
tượng dự báo hoặc tìm kiếm những cách thức, xác định thời gian để đạt
được mục đích cần d
ự báo.
• Khoa học dự báo là nghiên cứu cơ sở lý luận, phương pháp và
những quy luật áp dụng trong quá trình dự báo. Dự báo bao trùm lên mọi
cấp độ, lĩnh vực của đời sống xã hội. Ở đâu có quy luật và các điều kiện
cần thiết để tạo nên dự báo thì sẽ có khả năng thực hiện dự báo. Do vậy


đối tượng của dự báo nói chung bao gồm mọi hiện tượng và quá trình
thuộc lĩnh vực tự nhiên, kinh tế, chính trị xã hội, ngoại giao và tư duy
con người v.v...
Do vai trò của việc dự báo là rất to lớn, có ý nghĩa thực tiễn và được áp
dụng rộng rãi nên nó đã đem lại hiệu quả thiết thực trong rất nhiều các lĩnh
vực như khoa học, xã hội, quản lý kinh tế để xây dựng đất n
ước ….
Vai trò của dự báo số lượng ô tô thêm mới trong việc quy hoạch chiến
lược phát triển công việc của ngành đăng kiểm:
Dự báo có vai trò rất quan trọng trong quá trình phát triển xã hội, quy
hoạch đô thị và phát triển hạ tầng giao thông. Giao thông gắn liền với cơ sở
hạ tầng, đường xá, phương tiện đi lại. Ngày nay, xã hội ngày càng phát triển,
đời sống nhân dân ngày càng được nâng cao, nhu cầu sử dụng các loại
phươ
ng tiện giao thông cá nhân vì thế cũng ngày càng tăng, phù hợp với xu

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.


- 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

phân bón, kinh nghiệm ..v.v để bà con nông dân có kế hoạch lựa chọn phương
pháp phát triển sản xuất, giảm thiểu rủi ro, nâng cao đời sống cho bà con.
- Nhà nước dự báo nhu cầu về năng lượng điện để có k
ế hoạch xây
dựng thêm các nhà máy điện và/hoặc các thỏa thuận mua năng lượng điện từ
bên ngoài cần được ký kết.
- Rất nhiều công ty dự báo các chỉ số thị trường chứng khoán và giá của
một số cổ phiếu.
- Cơ quan chính quyền dự báo những con số thống kê như thu nhập, giá
tiêu dùng, lạm phát, thất nghiệp, và thâm hụt ngân sách và thương mại.
- Trong công tác quy hoạch: các thành ph
ố dự báo định kỳ mức tăng
trưởng của địa phương qua các mặt như: dân số; việc làm; số nhà ở, tòa nhà
thương mại và các nhà xưởng công nghiệp; nhu cầu về trường học, đường xá,


trạm cảnh sát, trạm cứu hỏa, và dịch vụ công cộng, .v.v.. từ đó có kế hoạch
phát triển, mở rộng hệ thống đường xá giao thông, trường học bệnh viện, cơ
sở hạ tầng đáp ứng sự phát triển xã hội.
Bên cạnh những thành tựu to lớn có được từ việc dự báo thì còn rất
nhiều những lĩnh vực cần áp dụng các mô hình dự báo để
đạt được hiệu quả
cao hơn.
2.2. Các qui trình dự báo
Qui trình dự báo gồm 9 bước sau đây:
Bước 1: Xác định mục tiêu dự báo
Câu hỏi đặt ra là:
- “Kết quả dự báo dùng để làm gì?”
- “Tầm quan trọng của kết quả dự báo đó như thế nào?”
- “Kết quả dự báo giúp gì cho việc ra quyết định?”

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