Возрастающие требования к качеству управления диктуют необходимость выполнения специальной аналитической работы при формировании и принятии решения. Современный руководитель должен принимать решение не интуитивно, а используя соответствующий инструментарий для поиска лучшего варианта и обоснования сделанного выбора. Для подготовки решения привлекаются специалисты-эксперты, консультанты, системные аналитики, а в сложных и уникальных ситуациях выбора их участие обязательно. Основная задача экспертов состоит в разработке рациональных вариантов, выявлении достоинств и недостатков каждого из них, оценке последствий выбора того или иного варианта. Для эффективного выполнения своих функций эти специалисты должны обладать знаниями о существующих методах и средствах поддержки принятия решений, а также умением применять такой инструментарий на практике [1].
Системы поддержки принятия решений (СППР), или Decision Support Systems (DSS), — это компьютерные системы, которые путем автоматизированных процессов сбора, анализа и обработки больших объемов информации могут влиять на процесс принятия решений [2]. Интерактивные системы позволяют руководителям предприятий в диалоговом режиме получать интересующую информацию из первоисточников, анализировать ее, а также выявлять закономерности и взаимосвязи для решения задач управления. С помощью СППР можно проследить за выделенными (поставленными на мониторинг и контроль) информационными объектами, сравнить значения их характеристик, увидеть ретроспективные данные об их изменениях, а также рассмотреть возможные прогнозные значения для принятия решения [3].
В СППР используются разные методы: информационный поиск, интеллектуальный анализ данных, поиск знаний в базах данных, рассуждение на основе прецедентов, имитационное моделирование, эволюционные вычисления и генетические алгоритмы, нейронные сети, ситуационный анализ, когнитивное моделирование и др.
СППР имеют бóльшую аналитическую мощность, чем другие системы, поскольку построены с учетом применения различного вида эргономичных информационных моделей (когнитивных, мониторинговых, прогнозных) [4].