Tézisek: Az információs rendszerek (döntéstámogató rendszerek) ma zömmel relatíve nagy mennyiségû adat viszonylag gyors és lényegében tetszõleges lekérdezését teszi lehetõvé, de csak kevés esetben végeznek érdemi adatfeldolgozást/elemzést. A döntéshozatal továbbra is emberi feladat marad.

Fogalmak: DSS, Data Support, Decision Support, EIS, AAA, térinformatika, szakértõi rendszerek, plauzibilitás-konzisztencia, ágazati DSS-modulok

Összefüggések: kritikus informatikai affinitás, IT-paradoxon, mutatószámok csapdája

Magyarázatok:

• Az információs rendszerek kialakítását az az idealista feltételezés elõzte meg, mely szerint a számítógép képes lesz a rendelkezésre álló adatok alapján akár a döntéshozatalra/javaslat tételre (DSS: Decision Support System) is.
• Az idea természetesen még nem került feladásra és a kutatás szintjén bonyolult problémákra is kialakításra kerültek ún. adaptív autonom agents (AAA), melyek képesek egy jól körül határolt adathalmaz alapján tényleges döntéseket hozni (pl. számítógépes tõzsde ügynök, de akár a sakkautomata is idesorolható).
• A mára kialakult gyakorlat azonban egyértelmûen rámutat arra, hogy már az is nagy eredmény, ha egy, az üzleti folyamatok támogatására kialakított információs rendszerben nagyon sok adatot, kellõen gyorsan és tetszõleges lekérdezések alapján tudunk használni (Data Support). Ez az EIS (executive information system) szintnek felel meg.
• Fontos hiányosság, hogy az adatok idõhöz való kötöttségét egyáltalán nem vagy csak bonyolult beavatkozásokkal lehet leképezni. Ennek elsõ megnyilvánulása, hogy az információs rendszerekben zömmel csak tényadatok számára van hely és az ezekbõl levezethetõ prognózisok már nem feltétlenül jelentik az információs rendszer integráns részét. Másrészt egy adat elõzményei, keletkezése, változásai és érvényessége általában nem nyerhetõ ki az információs rendszerekbõl, minthogy zömmel bele sem kerül.
• Ezen kijelentések nem keverendõk össze azon szabályozás/vezérlés jellegû technikai kérdésekkel (pl. üvegházak klímaszabályozása), ahol jól definiált célrendszert kell kielégíteni a technika adta lehetõségek határain belül.
• Az említett “földhözragadságból” az egyik kitörési pontot a szakértõi rendszerek jelentik, melyek – alapvetõen logikai mûveletek felhasználásával - képesek tetszõleges kiindulási állapotokhoz tartozó következmények levezetésére. A tipikus alkalmazási területek (növényrendszertan, gépdiagnosztika) azonban rámutatnak arra, hogy a kreativitás a szakértõi rendszerek nem alapvetõ tulajdonsága, sokkal inkább egy statikus összefüggésrendszer visszatükrözését jelentik, mintsem egy önfejlõdésre képes robotot.
• Az információs rendszerekben rejlõ potenciál kiaknázásának másik fontos komponense az adatok plauzibilitásának (lehet ez az adat egyáltalán helyes?) és konzisztenciájának (kizárja egyik adat a másikat?) vizsgálata. Az információs rendszerekben egyidejûleg jelenlevõ adatok lehetõvé teszik azt, hogy fogalmat alkothassunk ezek helyességérõl (nagyságrend, szórás, egymáshoz való viszony).
• Az adatok egymáshoz való viszonya (fajlagosítás, mutatószámképzés) egyik oldalon a heurisztikák, vagyis a bonyolult összefüggések egyszerûsítésének az alapja. Másrészt azonban egy tévhit továbbélésének fenntartója. A mutatószámokról azt lehet hinni ugyanis, hogy erõs összefüggésben állnak más jelenségekkel (pl. sok mûtrágya --: magas termés). Ez azonban éppen az adatbázisok (idõsorok, esetgyûjtemények) alapján jól visszaigazolható, hogy olyan egyszerû függvények, amelyek a mutatószámok háttérében állnak, szinte lehetetlen, hogy komplex jelenségek elõrejelzését, modellezését kiváltsák.
• További érdekes és reális alkalmazási terület a térinformatika, mely jelenleg azért még legtöbb esetben a színes térképek legyártásán túl nem nagyon igyekszik hozzájárulni a modellezés automatizálásához. Azonban az e területen felvetõdõ kérdések (pl. 100 nm pontosságú terméstérképek és növénytermesztési technológia-térképek alapján hogyan lehet parcella szinten kidolgozni a növénytermesztési, öntözési, talajerõgazdálkodási stratégiákat?) egyre nagyobb kényszerítõ erõvel hatnak az adatfeldolgozás magasabb szintû megvalósításában.
• A kritikus informatikai affinitás tétele szerint csak azon vállalkozásoknak érdemes informatikai fejlesztésbe kezdeni, ahol a kialakuló információs rendszer a menedzsment idegrendszerévé válik, s nem ettõl függetlenül létezik. Ennek az integrációnak a feltétele a vezetõk, vagy az általuk megfinanszírozott stáb magas szintû szakmai (informatikai) felkészültsége, mely egyben egy fajta tõkeerõt, gazdasági méretet is jelent. Kis méretû, nem túl tõkeerõs vállalkozás (aki nem tud magának lojális szakembereket megfizetni) informatikától idegenkedõ vezetõkkel nem tudja kihasználni a technológia nyújtotta elõnyöket.
• Sõt! Az ilyen vállalkozások informatikai befektetései miatt alakulhat ki az a nyugat-európai jelenség, hogy az informatikába invesztáló és ezt úm. “elhanyagoló” vállalkozások gazdasági eredményei között nincs szignifikáns különbség. Sõt, egy fajta fordított arányosságot sem szabad kizárni.
• A mezõgazdasági ágazatok számítógép támogatása sokszínû. A növénytermesztésben a táblatörzskönyvet adatbázisai egészülnek ki a tervezéshez szükséges egyéb adatokkal (pl. gép- és vegyszerkatalógusok). A tervezés a mutatószámok számok szintjén zajlik zömmel termelési függvények nélkül. A növénytermesztés tervezésének fõ kérdései, hogy mit-mikor-hová-hogyan vessünk, úgy hogy a hozamok értéke és a költségek különbözete maximális legyen, de egyben nem lépjenek fel kapacitáshiányok sem és a környezetre gyakorolt hatás ne vezessen a természeti erõforrások leépüléséhez, ill. a stratégia illeszkedjen a környezet talajtani, hidrológiai, meteorológiai, stb. adottságaihoz.
• A növénytermesztéstõl elkülönülten kezelik a növényvédelem problémáit. Itt a fõ kérdés az, hogyan lehet egy relatíve korai stádium megítélni a kártevõ(k) és kórokozók mibenlétét, mennyiségét, a várható károk mértékét és ezek alapján a szükséges beavatkozás mikéntjét, ill. a be nem avatkozás lehetõségét.
• Mindkét említett témakör erõteljesen jövõkép-orientált, ill. erõsen összefügg a céltalanság tételével. Optimalizálni csak termelési függvények alapján lehet. Kérdéses szabad-e, ha ezek beválása a jövõben olyan mértékben kritikus, mint azt a mai ismereteink mutatják. Elsõdleges cél tehát az egyes intézkedések (tervek) következményeinek levezetése, s nem a nehezen definiálható optimum keresése.
• Az állattenyésztés központi kérdése a takarmányozás és a szaporítás stratégiájának meghatározása. A takarmányozási stratégiák egyik oldalon a takarmányok beltartalmáról alkotott kép pontosságától, másrészt a takarmányok egyedszintû hasznosulásának törvényszerûségeitõl függenek. A szaporítás esetében alapvetõ probléma a morfológiai és egyéb jegyek alapján való tenyészállatválasztás, ill. a párosítások kérdése.
• A takarmányozás kapcsán el kell mondani, hogy itt került talán a legtöbb kísérletre sor az elmúlt évtizedekben, s ennek megfelelõen a rendelkezésre álló adatok mennyisége és minõsége talán egy árnyalattal jobb, mint a növénytermesztés számítógépes befolyásolásánál.
• A következõ fontos probléma a gépbeszerzések kérdése. A döntéselõkészítés során tisztázandó, hogyan illeszkedik egy új gép a meglévõkhöz. S ezáltal mely költség pozíciók javíthatók, csökken-e a munkacsúcsok problémája, a munkavégzés kockázata, javul-e a munka minõsége, hogyan alakulnak a meghibásodások a környezet elvárásaihoz való illesztés során. Ezen problémák vizsgálatára is számos kísérlet került elvégzésre. De itt is érvényes az az általános probléma, hogy a meglévõ adatokból, melyek néhány lehetséges állapotot és ennek következményeit tükrözik, hogyan lehet egy új állapotra és ennek következményeire érvényes kijelentéseket tenni az esetekben rejlõ hasonlóságok/analógiák alapján?
• A biológiai és mûszaki kérdésközök mellett az általános gazdasági problémák is érintik a mezõgazdasági vállalatokat. Ezek egyik fontos képviselõje az üzemösszehasonlítás, ill. a benchmarking. Mindkét esetben lényegében arról van szó, hogyan lehet a jól mûködõ vállalkozások tapasztalatai alapján a gyengébbek hibát feltárni és orvosolni. Sajnos ezen elemzések végsõ kicsengése a vállalkozásban dolgozó emberek minõségére vezeti vissza a jobb és rosszabb eredményeket, ami már szervezeti átalakítással, technológia váltással nem orvosolható.
• A vállalkozások számviteli információs rendszere kötelezõ érvénnyel létezik. A számviteli információs rendszer értékét jól jelzi az, hogy a vállalkozások csak kényszerbõl, a döntéshozatal tényleges folyamatai mellet, s nem a vállalkozás idegrendszereként mûködtetik. Ennek egyik alapvetõ oka, hogy a számviteli információs rendszerbe csak bizonylattal igazolható adat kerülhet be, s a tervszámoknak, aktuális piaci elvárásoknak, készletértékeknek elsõdlegesen nincs keresnivalója itt. Noha éppen ezek azok az adatok, melyek mentén a döntéshozói gondolatok elmozdulhatnak.
• A vállalkozások likviditása, hitelképessége és üzleti terveik realitása mind-mind erõteljesen kötõdnek a modellezés és az elõrejelzés témaköréhez. Egy cég akkor lesz likvid a jövõben, ha a várt bevételei a várt költségeit fedezik. Hogy a vevõk mikor és milyen fegyelemmel fizetnek erre külön elemzések végzése szükséges (cégek bonitásvizsgálata).
• Egy cég hitelképessége nem más, mint egy, a cég jövõjét illetõ bizalom. Hasonlóképpen egy üzleti terv értékét a benne foglalt jövõre vonatkozó tervek realitása adja meg. Ezek helyességét megítélni – a ma gyakorolt szubjektivitás mellett - csak úgy lehet, ha a hasonlóságok és analógiák alapján összevetjük az adott cég adatait más adatokkal, ill. a jövõre várt becsléseket a más tevékenységek esetében elvárt jövõképpel. Minden döntéssel ugyanis tudatosan vagy öntudatlan kimondjuk, hogy milyen jövõt várunk el, hiszen minden döntés csak bizonyos körülmények között lehet jó, ha más esemény következik be, mint amit várunk, akkor mást kellett volna dönteni is.
• Minden információs rendszer és modell kialakítását meg kell, hogy elõzze az érintett emberek, szervezeti egységek igényeinek, elvárásainak felmérése.
• Az információs rendszert csak egy jól kidolgozott elváráskatalógus birtokában szabad megkezdeni.
• A megbízott rendszerfejlesztõt munkája minden fázisában ellenõrizni kell.
• A fejlesztés lépéseit úgy kell kialakítani, hogy minden eddigi eredmény továbbfejleszthetõ legyen, s ne kelljen semmit az alapoktól újraépíteni.
• Mindent dokumentálni kell a késõbb karbantartás és továbbfejleszthetõség érdekében.
• Az információs rendszerek értékét nehéz meghatározni. A költségek egyértelmûek, ám a hasznosulás nehezen mérhetõ. Ezért a döntés mindig szubjektív.
• Az adatokat úgy kell tárolni, hogy ezekhez eltérõ hozzáféréséi jogosultságokat lehessen megadni. Ez az alapja a szervezeti hierarchia építésének és a munkakörök lehatárolásának.