Systémy pro podporu rozhodování: Prosévání dat pro lepší obchodní rozhodnutí

systém pro podporu rozhodování (DSS) je interaktivní informační systém, který analyzuje velké objemy dat pro informování obchodní rozhodnutí. DSS podporuje řízení, operace, a úrovně plánování organizace při rozhodování lépe tím, že posoudí význam nejistot a kompromisů zapojených do rozhodování nad sebou.

DSS využívá kombinaci surových dat, dokumentů, osobních znalostí a/nebo obchodních modelů, které pomáhají uživatelům rozhodovat., Zdroje dat používané DSS by mohly zahrnovat relační zdroje dat, kostky, datové sklady, elektronické zdravotní záznamy (EHRs), projekce příjmů, prodejní projekce a další.

koncepce systémů pro podporu rozhodování vyrostl z výzkumu provedeného na Carnegie Institute of Technology v roce 1950 a 1960, ale opravdu zakořenilo v podniku v roce 1980 v podobě executive information systems (EIS), group decision support systems (GDS), a organizační systémy pro podporu rozhodování (ODSS)., Těchto říká, jako organizace stále více soustředí na data-řízený rozhodování, rozhodnutí vědy (nebo rozhodnutí intelligence) je na vzestupu, a na rozhodnutí vědců může být klíčem k uvolnění potenciálu rozhodnutí vědecké systémy. Sdružující aplikovaná datová věda, sociální věda, a manažerská věda, design science se zaměřuje na výběr mezi možnostmi, jak snížit úsilí potřebné k rozhodování o vyšší kvalitě.

systémy podpory rozhodování vs. business intelligence

systémy podpory rozhodování a business intelligence (BI) jsou často v konfliktu., Někteří odborníci považují BI za nástupce DSS. Systémy podpory rozhodování jsou obecně uznávány jako jeden prvek systémů business intelligence spolu se skladováním dat a dolováním dat.

Vzhledem k tomu, že BI je široká kategorie aplikací, služeb, a technologií pro shromažďování, ukládání, analýzy, zpřístupnění dat pro rozhodování, DSS aplikace mají tendenci být více účelové na podporu konkrétních rozhodnutí. Například obchodní DSS může společnosti pomoci promítnout své příjmy za stanovené období analýzou údajů o prodeji minulých produktů a aktuálních proměnných., Poskytovatelé zdravotní péče používají klinické systémy pro podporu rozhodování, aby se klinické workflow efektivnější: počítačová upozornění a připomenutí, aby poskytovatelé péče, klinické pokyny, stavu konkrétní objednávky sady, a tak dále.

Kategorie systémů pro podporu rozhodování

V knize Systémy pro Podporu Rozhodování: Pojmy a Zdroje pro Manažery, Daniel J. Moc, profesor managementu informačních systémů na University of Northern Iowa, rozbíjí systémy na podporu rozhodování do pěti kategorií na základě jejich primární zdroje informací.

datově řízený DSS., Mezi tyto systémy patří systémy pro podávání zpráv a správu souborů, výkonné informační systémy a geografické informační systémy (GIS). Zdůrazňují přístup k rozsáhlým databázím strukturovaných dat a jejich manipulaci, často časové řady interních firemních dat a někdy i externích dat.

modelově řízený DSS. Tyto DSS zahrnují systémy, které používají účetní a finanční modely, reprezentační modely a optimalizační modely. Zdůrazňují přístup k modelu a manipulaci s ním., Obecně využívají jednoduché statistické a analytické nástroje, ale Power poznamenává, že některé systémy OLAP, které umožňují komplexní analýzu dat, mohou být klasifikovány jako hybridní systémy DSS. Modelově řízené DSS používají data a parametry poskytované tvůrci rozhodnutí, ale Power poznamenává, že obvykle nejsou náročné na data.

DSS řízené znalostmi. Tyto systémy navrhují nebo doporučují akce manažerům. Někdy nazývané poradenské systémy, konzultační systémy nebo návrhové systémy poskytují specializované odborné znalosti pro řešení problémů založené na konkrétní oblasti., Oni jsou obvykle používají pro úkoly, včetně klasifikace, konfigurace, diagnostika, interpretace, plánování a predikce, které by jinak záviset na lidský expert. Tyto systémy jsou často spárovány s dolování dat prosít prostřednictvím databází k vytvoření datového obsahu vztahy.

dokument řízený DSS. Tyto systémy integrují technologie ukládání a zpracování dokumentů pro vyhledávání a analýzu. Příkladem je vyhledávač.

komunikace-řízený a skupina DSS., Komunikace-driven DSS se zaměřuje na komunikaci, spolupráci a koordinaci na pomoc lidí, kteří pracují na společném úkolu, zatímco skupina DSS (GDS) se zaměřuje na podporu skupin s rozhodovací pravomocí analyzovat problémové situace a provádět skupinové rozhodovací úlohy.

příklady systému podpory rozhodování

systémy podpory rozhodování se používají v široké škále průmyslových odvětví. Příklad použití zahrnuje:

  • plánování trasy GPS. DSS lze použít k plánování nejrychlejších a nejlepších tras mezi dvěma body analýzou dostupných možností., Tyto systémy často zahrnují schopnost sledovat provoz v reálném čase na trase kolem přetížení.
  • plánování plodin. Zemědělci používají DSS, aby jim pomohli určit nejlepší čas na výsadbu, hnojení a sklízet jejich plodiny. Společnost Bayer Crop Science použila analytiku a podporu rozhodování pro každý prvek svého podnikání, včetně vytvoření „virtuálních továren“ k provádění analýz „What-if“ ve svých výrobních závodech kukuřice.
  • klinické DSS. Tyto systémy pomáhají klinickým lékařům diagnostikovat své pacienty., Penn Medicine vytvořila klinický DSS, který mu pomáhá dostat pacienty JIP z ventilátorů rychleji.
  • ERP dashboardy. Tyto systémy pomáhají manažerům sledovat ukazatele výkonu. Digitální marketing a služby Firma Clearlink používá systém DSS pomoci svým manažerům určit, které agenti potřebují další pomoc.

komponenty systému podpory rozhodování

podle studie managementu HQ se systémy podpory rozhodování skládají ze tří klíčových komponent: databáze, softwarový systém a uživatelské rozhraní.

  1. databáze DSS., Databáze čerpá z různých zdrojů, včetně dat, interní organizaci, údaje generované aplikace, a externí data zakoupen od třetí strany nebo těží z Internetu. Velikost databáze DSS se bude lišit podle potřeby, od malého samostatného systému po velký datový sklad.
  2. softwarový systém DSS. Softwarový systém je postaven na modelu (včetně rozhodovacího kontextu a uživatelských kritérií). Počet a typy modelů závisí na účelu DSS. Běžně používané modely zahrnují:
    • statistické modely., Tyto modely se používají k navázání vztahů mezi událostmi a faktory souvisejícími s touto událostí. Například by mohly být použity k analýze prodeje ve vztahu k umístění nebo počasí.
    • modely analýzy citlivosti. Tyto modely se používají pro analýzu „what-if“.
    • modely optimalizační analýzy. Tyto modely slouží k nalezení optimální hodnoty cílové proměnné ve vztahu k jiným proměnným.
    • prognostické modely. Patří sem regresní modely, analýza časových řad a další modely používané k analýze obchodních podmínek a vytváření plánů.,
    • modely zpětné analýzy citlivosti. Někdy nazývá cíl-hledající analýzy těchto modelů nastavit cílovou hodnotu určité proměnné a pak určit hodnoty dalších proměnných, které je třeba zasáhnout poznat, že cílová hodnota.
  3. uživatelské rozhraní DSS. Dashboardy a další uživatelská rozhraní, která umožňují uživatelům komunikovat a prohlížet výsledky.

systém pro podporu Rozhodování software

Podle Capterra, populární systém pro podporu rozhodování software zahrnuje:

  • Informace Stavitelé WebFOCUS., Tato datová a analytická platforma je zaměřena na podnikové a středně tržní společnosti, které potřebují integrovat a vkládat data do aplikací. Nabízí cloud, multi-cloud, on-prem a hybridní možnosti.
  • QlikView. QlikView je klasické analytické řešení společnosti Qlik postavené na asociativním motoru společnosti. Je navržen tak, aby uživatelům pomohl s jejich každodenními úkoly pomocí konfigurovatelného řídicího panelu.
  • SAP BusinessObjects. BusinessObjects se skládá z aplikací pro podávání zpráv a analýzy, které uživatelům pomáhají porozumět trendům a kořenovým příčinám.
  • TIBCO Spotfire., Tento software pro vizualizaci a analýzu dat pomáhá uživatelům vytvářet dashboardy a prediktivní aplikace v reálném čase a analytické aplikace.
  • Salesforce Analytics Cloud. Toto analytické řešení založené na AI je postaveno na Salesforce.com platforma, která pomáhá organizacím rozpoznat příležitosti a předpovídat výsledky.
  • Powernoodle. Powernoodle je cloudová platforma pro rozhodování, která využívá kognitivní, behaviorální a rozhodovací vědu., Nabízí pre-postavený šablony, které řeší nejběžnější typy rozhodnutí, a podporu pro modelování workflow více skupin zúčastněných stran.
  • 1000minds rozhodování. 1000minds je online sada nástrojů a procesů pro rozhodování, stanovení priorit a analýzu spojení. To je odvozeno z výzkumu na University of Otago v 1990s na metody pro upřednostňování pacientů pro chirurgii.
  • Briq. Briq je prediktivní analytická a automatizační platforma postavená speciálně pro generální dodavatele a subdodavatele ve stavebnictví., Využívá data z účetnictví, projektového řízení, CRM a dalších systémů, k napájení AI pro prediktivní a normativní analýzu.

Napsat komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *

Přejít k navigační liště