В статье рассматривается задача повышения эффективности процесса принятия решений при управлении ресурсным обеспечением развития организационной системы. Показано, что ориентация на управление на основе результатов мониторинга эффективности деятельности организационной системы приводит к необходимости использования больших данных. В этом случае поддержка экспертных управленческих решений с применением оптимизационного подхода не позволяет исключить выбор необоснованного варианта распределения ресурсного обеспечения, направленного на развитие системы за счет улучшения значений показателей эффективности, влияющих на достижение установленных целей. Для повышения уровня обоснованности управленческих решений предлагается использовать механизмы наглядно-образной интуиции эксперта на основе визуализации больших данных. При этом целесообразно дополнить процесс оптимизационного моделирования визуально-экспертным моделированием. Предложена структуризация этапов интегрированного процесса, обеспечивающего ресурсную поддержку целедостижения по наиболее значимым для развития организационной системы показателям эффективности. Проведена детализация предложенных этапов интегрированного процесса визуально-экспертного и оптимизационного моделирования в виде последовательности алгоритмических операций, позволяющих эксперту обоснованно установить размерность и параметры редукционных оптимизационных моделей, а также выбрать на основе балансовой оптимизации вариант распределения ресурсного обеспечения.
The paper deals with the problem of increasing the efficiency of the decision-making process in the management of resource support for the development of an organizational system. It is shown that the focus on management based on the results of monitoring the effectiveness of the organizational system causes the necessity to use big data. In this case, the support for expert management decisions with the aid of the optimization approach does not allow one to exclude the choice of an unreasonable option for the distribution of resource support aimed at developing the system by improving the values of performance indicators that affect the achievement of established goals. To increase the validity level of management decisions, it is proposed to utilize the mechanisms of an expert’s visual-figurative intuition in reliance on the visualization of big data. At the same time, it is advisable to supplement the process of optimization modeling with visual-expert modeling. A structuring of the integrated process stages is given, which provides resource support for the achievement of goals in terms of the most significant performance indicators for the development of the organizational system. The suggested stages of the integrated process of visual-expert and optimization modeling are detailed in the form of a sequence of algorithmic operations that enable the expert to reasonably set the dimension and parameters of reductional optimization models as well as to choose a resource allocation option assisted by balance optimization.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.