Döntéstámogató rendszerek: az adatok szitálása a jobb üzleti döntésekhez

a döntéstámogató rendszer (DSS) egy interaktív információs rendszer, amely nagy mennyiségű adatot elemez az üzleti döntések tájékoztatására. A DSS támogatja a szervezet irányítási, működési és tervezési szintjeit a jobb döntések meghozatalában azáltal, hogy felméri a bizonytalanságok jelentőségét és az egyik döntés meghozatalában részt vevő kompromisszumokat a másik felett.

a DSS kihasználja a nyers adatok, dokumentumok, személyes ismeretek és/vagy üzleti modellek kombinációját, hogy segítse a felhasználókat a döntések meghozatalában., A DSS által használt adatforrások lehetnek relációs adatforrások, kockák, adattárházak, elektronikus egészségügyi nyilvántartások (EHRs), bevételi előrejelzések, értékesítési előrejelzések stb.

a döntéstámogató rendszerek fogalma az 1950-es és 1960-as években a Carnegie Technológiai Intézetben végzett kutatásokból nőtt ki, de az 1980-as években gyökeret vert a vállalkozásban végrehajtó információs rendszerek (Eis), Csoportos döntéstámogató rendszerek (GDSS) és szervezeti döntéstámogató rendszerek (ODSS) formájában., Ezek szerint, mivel a szervezetek egyre inkább az adatvezérelt döntéshozatalra összpontosítanak, a döntési tudomány (vagy a döntési intelligencia) növekszik, és a döntéstudósok lehetnek a kulcsa a döntési tudományos rendszerek potenciáljának felszabadításához. Az alkalmazott Adattudomány, a társadalomtudomány és a vezetői tudomány egyesítésével a design science arra összpontosít, hogy kiválassza a lehetőségeket a jobb minőségű döntések meghozatalához szükséges erőfeszítések csökkentése érdekében.

Decision support systems vs. business intelligence

Decision support systems and business intelligence (BI) are often conflated., Egyes szakértők a BI-t a DSS utódjának tekintik. A döntéstámogató rendszereket általában az üzleti intelligencia rendszerek egyik elemeként ismerik el, az adattárolás és az adatbányászat mellett.

míg a BI a döntéshozatalhoz szükséges adatok gyűjtésére, tárolására, elemzésére és elérésére szolgáló alkalmazások, szolgáltatások és technológiák széles kategóriája, a DSS-alkalmazások általában inkább a konkrét döntések támogatására szolgálnak. Például egy üzleti DSS segíthet a vállalat projekt bevételét egy meghatározott időszak elemzésével korábbi termék értékesítési adatok és a jelenlegi változók., Az egészségügyi szolgáltatók klinikai döntéstámogató rendszereket használnak a klinikai munkafolyamat hatékonyabbá tételére: számítógépes riasztások és emlékeztetők az ápolási szolgáltatóknak, klinikai irányelvek, állapotspecifikus rendelési készletek stb.

A döntéstámogató rendszerek kategóriái

a döntéstámogató rendszerek: koncepciók és források a vezetők számára című könyvben Daniel J. Power, az Észak-Iowai Egyetem menedzsment információs rendszereinek professzora, a döntéstámogató rendszereket öt kategóriába sorolja az elsődleges információforrások alapján.

adatvezérelt DSS., Ezek a rendszerek magukban foglalják a fájlfiók és a menedzsment jelentési rendszereket, a végrehajtó információs rendszereket és a földrajzi információs rendszereket (GIS). Hangsúlyozzák a strukturált adatok nagy adatbázisaihoz való hozzáférést és azok manipulálását, gyakran a belső vállalati adatok idősorát, néha pedig a külső adatokat.

modellvezérelt DSS. Ezek a DSS rendszerek számviteli és pénzügyi modelleket, reprezentációs modelleket és optimalizációs modelleket használnak. Hangsúlyozzák a modellhez való hozzáférést és a manipulációt., Általában egyszerű statisztikai és analitikai eszközöket használnak, de a Power megjegyzi, hogy egyes OLAP-rendszerek, amelyek lehetővé teszik az adatok komplex elemzését, hibrid DSS-rendszereknek minősülhetnek. A modellvezérelt DSS a döntéshozók által szolgáltatott adatokat és paramétereket használja, de a Teljesítményjegyek általában nem adatigényesek.

Tudásközpontú DSS. Ezek a rendszerek javasolnak vagy javasolnak műveleteket a vezetőknek. Néha tanácsadó rendszereknek, konzultációs rendszereknek vagy javaslatrendszereknek nevezik, speciális problémamegoldó szakértelmet nyújtanak egy adott területen., Jellemzően olyan feladatokhoz használják őket, mint a besorolás, a konfiguráció, a diagnózis, az értelmezés, a tervezés és a jóslás, amelyek egyébként emberi szakértőtől függnének. Ezeket a rendszereket gyakran párosítják az adatbányászattal, hogy az adatbázisokon át szitálják az adattartalom-kapcsolatokat.

Dokumentumvezérelt DSS. Ezek a rendszerek integrálják a tárolási és feldolgozási technológiákat a dokumentumok visszakereséséhez és elemzéséhez. A keresőmotor egy példa.

kommunikáció-vezérelt és csoport DSS., A kommunikáció által vezérelt DSS a kommunikációra, az együttműködésre és a koordinációra összpontosít, hogy segítse a közös feladatokon dolgozó embereket, míg a DSS csoport a döntéshozók csoportjainak támogatására összpontosít a problémás helyzetek elemzésére és a csoportos döntéshozatali feladatok elvégzésére.

döntéstámogató rendszer példák

döntéstámogató rendszereket használnak az iparágak széles skáláján. Példa felhasználások közé tartozik:

• GPS Útvonaltervezés. A DSS lehet használni, hogy tervezze meg a leggyorsabb és a legjobb útvonalak között két pont elemzésével a rendelkezésre álló lehetőségeket., Ezek a rendszerek gyakran magukban foglalják a forgalom valós idejű nyomon követését a torlódások körül.
• növénytermesztés. A mezőgazdasági termelők a DSS-t használják, hogy segítsenek nekik meghatározni a legjobb időt a növények ültetésére, megtermékenyítésére és betakarítására. A Bayer Crop Science elemzéseket és döntéstámogatást alkalmazott üzleti tevékenységének minden elemére, beleértve a “virtuális gyárak” létrehozását a “mi lenne, ha” elemzések elvégzésére a kukoricagyártó telephelyein.
• klinikai DSS. Ezek a rendszerek segítik a klinikusokat betegeik diagnosztizálásában., A Penn Medicine létrehozott egy klinikai DSS-t, amely segít abban, hogy az ICU-betegeket gyorsabban lélegeztethessék le.
• ERP irányítópultok. Ezek a rendszerek segítik a vezetőket a teljesítménymutatók nyomon követésében. A Clearlink digitális marketing és szolgáltató cég egy DSS rendszert használ, amely segít a vezetőknek meghatározni, hogy mely ügynököknek van szükségük extra segítségre.

A döntéstámogató rendszer összetevői

A Management Study HQ szerint a döntéstámogató rendszerek három kulcsfontosságú összetevőből állnak: az adatbázisból, a szoftverrendszerből és a felhasználói felületből.

1. DSS adatbázis., Az adatbázis számos forrásra támaszkodik, beleértve a szervezeten belüli adatokat, az alkalmazások által generált adatokat, valamint a harmadik felektől vásárolt vagy az internetről bányászott külső adatokat. A DSS adatbázis mérete szükség szerint változik, egy kicsi, önálló rendszertől egy nagy adattárházig.
2. DSS szoftverrendszer. A szoftverrendszer modellre épül (beleértve a döntési kontextust és a felhasználói kritériumokat is). A modellek száma és típusa a DSS céljától függ. A leggyakrabban használt modellek a következők:
   • statisztikai modellek., Ezeket a modelleket arra használják, hogy kapcsolatokat alakítsanak ki az események és az eseményhez kapcsolódó tényezők között. Például felhasználhatók az értékesítések elemzésére a helyhez vagy az időjáráshoz viszonyítva.
   • érzékenységi elemzési modellek. Ezeket a modelleket a “mi lenne, ha” elemzéshez használják.
   • optimalizálási elemzési modellek. Ezeket a modelleket arra használják, hogy megtalálják a célváltozó optimális értékét más változókhoz képest.
   • előrejelzési modellek. Ezek közé tartoznak a regressziós modellek, az idősorok elemzése, valamint az Üzleti feltételek elemzésére és tervek készítésére használt egyéb modellek.,
   • visszamenőleges analízis érzékenységi modellek. Néha Célkereső elemzésnek nevezik, ezek a modellek egy adott változó célértékét állítják be, majd meghatározzák azokat az értékeket, amelyeket más változóknak meg kell találniuk a célérték eléréséhez.
3. DSS felhasználói felület. Irányítópultok és egyéb felhasználói felületek, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy kölcsönhatásba lépjenek és megtekinthessék az eredményeket.

döntéstámogató rendszerszoftver

a Capterra szerint a népszerű döntéstámogató rendszerszoftver a következőket tartalmazza:

• Information Builders WebFOCUS., Ez az adat-és elemzési platform olyan vállalati és középpiaci vállalatok számára készült, amelyeknek integrálniuk és beágyazniuk kell az adatokat az alkalmazások között. Felhő, multi-cloud, on-prem és hibrid lehetőségeket kínál.
• QlikView. A QlikView a Qlik klasszikus analitikai megoldása, amely a vállalat asszociatív motorjára épül. Úgy tervezték, hogy segítsen a felhasználóknak a napi feladataikban egy konfigurálható műszerfal segítségével.
• SAP BusinessObjects. A BusinessObjects jelentési és elemzési alkalmazásokból áll, amelyek segítenek a felhasználóknak megérteni a trendeket és a kiváltó okokat.
• TIBCO Spotfire., Ez az adatvizualizációs és analitikai szoftver segít a felhasználóknak irányítópultok és teljesítmény prediktív alkalmazások és valós idejű analitikai alkalmazások létrehozásában.
• Salesforce Analytics Cloud. Ez az AI-alapú, felhőalapú elemzési megoldás a következőkre épül Salesforce.com ‘ s platform, hogy segítse a szervezetek spot lehetőségek és megjósolni eredmények.
• Powernoodle. Powernoodle egy felhő alapú döntés elkötelezettség platform, amely kihasználja a kognitív, viselkedési, döntés tudomány., Előre elkészített sablonokat kínál, amelyek közös döntési típusokkal foglalkoznak, valamint támogatja a több érdekelt fél csoport munkafolyamatainak modellezését.
• 1000minds döntéshozatal. 1000minds egy online csomag eszközök és folyamatok döntéshozatal, prioritás, és együttes elemzés. Az Otago Egyetemen az 1990-es években végzett kutatásokból származik a betegek műtétre történő rangsorolásának módszereire.
• Briq. A Briq egy prediktív elemzési és automatizálási platform, amelyet kifejezetten az építőiparban tevékenykedő általános vállalkozók és alvállalkozók számára fejlesztettek ki., Ez kihasználja adatait a számviteli, projekt menedzsment, CRM, valamint az egyéb rendszerek, energia AI a prediktív pedig előíró analytics.