결정을 지원 시스템:선별 데이터에 대한 더 나은 비즈니스 결정을

의사 결정 지원시스템(DSS)대화형 정보시스템을 분석하는 대량의 데이터에 대한 알려주는 비즈니스 의사결정을 수행합니다. A DSS 을 지원 관리,운영과 계획 수준의 조직에서 더 나은 의사 결정을 평가하여 중요성의 불확실성과 장단점 제작에 참여 하나의 결정합니다.

A DSS 조합을 활용합의 원시 데이터를,문서,개인적인 지식,그리고/또는 비즈니스 모델을 사용자를 돕기 위해 의사 결정을 내릴 수 있습니다., 데이터 소스에서 사용 DSS 포함할 수 있었 관계형 데이터 원본 큐브,데이터 웨어하우,전자 건강기록부(EHRs),수익 예측,판매 예측,그리고 더 많은.

개념의 의사 결정 지원시스템의 성장에서 실시한 연구 Carnegie Institute of Technology1950 년대와 1960 년대에,그러나 정말 뿌리에 기업에서 1980 년대에 형태의 행정정보시스템(EIS),그룹 의사결정 지원시스템(GDSS),및 조직의 의사 결정 지원시스템(의 ods)., 이들은 말한다,조직으로 점점 더 초점을 맞추는 데이터에 기반 의사 결정,결정학과(또는 결정 정보)를 증가,그리고 과학자들의 결정에 열쇠가 될 수 있습의 잠재력을 자물쇠로 여는 결정학 시스템입니다. 을 함께 데리고 적용 데이터 과학,사회과학,경영학,디자인학에 초점을 맞추고 선택하여 사 옵션을 줄이기 위한 노력을하는 데 필요한 높은 품질을 결정합니다.

의사 결정 지원 시스템에 대 business intelligence

의사 결정 지원시스템 및 비즈니스 인텔리전스(BI)은 종종 융., 일부 전문가들은 BI 를 DSS 의 후계자로 간주합니다. 결정을 지원 시스템은 일반적으로 인정 받는 하나의 요소의 비즈니스 인텔리전스 시스템과 함께,데이터 웨어하우징과 데이터 마이닝.

반면 BI 는 광범위한 범주의 응용 프로그램,서비스 및 기술로 수집,저장,분석 및 데이터 액세스를 위한 의사 결정,DSS 응용 프로그램은 더적 지원하기 위한 특정을 결정합니다. 예를 들어,비즈니스 DSS 도움이 될 수 있는 회사는 프로젝트의 수익을 통해 일정 기간을 분석하여 과거의 제품 판매 데이터와 현재 변수입니다., 건강 관리 공급자가 사용하는 임상 의사 결정 지원 시스템 확인 임상 워크플로를 더 효율적:전산화에 경고 및 알림 관리자,임상 지침,조건 특정 주문 설정합니다.

카테고리의 의사 결정 지원시스템

이 책에서 결정을 지원 시스템:개념 및 리소스 관리자를 위한 다니엘 J. 원,교수 관리 정보시스템의 대학에서는 북부 아이오와 나누기로 결정을 지원하는 시스템으로 다섯 가지 범주에 따라 자신의 주 정보를 얻으실 수 있습니다.

데이터 기반 DSS., 이러한 시스템에는 파일 서랍 및 관리보고 시스템,임원 정보 시스템 및 지리 정보 시스템(GIS)이 포함됩니다. 들을 강조한 액세스 및 조작의 대형 데이터베이스의 구조화된 데이터는 종종 시간의 시리즈는 내부에서는 회사 데이터 및 때때로 외부 데이터입니다.

모델 구동 DSS. 이러한 DSS 에는 회계 및 재무 모델,대표 모델 및 최적화 모델을 사용하는 시스템이 포함됩니다. 그들은 모델에 대한 액세스 및 조작을 강조합니다., 그들은 일반적으로 활용하여 간단한 통계적 분석 도구지만,힘을 주는 일부 OLAP 할 수 있도록 시스템이 복잡한 데이터의 분석으로 분류될 수 있으며 하이브리드 DSS 시스템입니다. 모델 기반 DSS 는 의사 결정자가 제공하는 데이터 및 매개 변수를 사용하지만 Power notes 는 일반적으로 데이터 집약적이지 않습니다.

지식 중심의 DSS. 이러한 시스템은 관리자에게 조치를 제안하거나 권장합니다. 때로는 자문 체계,상담,시스템,또는 제안이 시스템,그들이 제공하는 전문화 문제 해결 전문 지식을 기반으로 특정한 도메인입니다., 그들은 일반적으로 사용 작업을 포함하여 분류,구성,진단,해석,계획 및 예측 그렇지 않으면에 따라 달라 인간의 전문가입니다. 이러한 시스템은 종종 데이터 컨텐츠 관계를 생성하기 위해 데이터베이스를 선별하기 위해 데이터 마이닝과 쌍을 이룹니다.

문서 기반 DSS. 이러한 시스템은 문서 검색 및 분석을위한 스토리지 및 처리 기술을 통합합니다. 검색 엔진이 그 예입니다.

통신 중심 및 그룹 DSS., 통신 기반 DSS 에 초점을 맞추고 통신,협업,그리고 조정하는 데 도움이 일하는 사람들에서 공동 작업 동안,그룹 DSS(GDSS)에 초점을 맞추고 지원하는 그룹 의사 결정자를 분석하는 문제 상황을 수행하는 그룹 의사 결정 작업입니다.

의사 결정 지원 시스템 예

의사 결정 지원 시스템에 사용되는 광범위한 산업입니다. 예를 들어 다음과 같은 용도로 사용됩니다.

  • GPS 경로 계획. DSS 는 사용 가능한 옵션을 분석하여 두 지점 사이의 가장 빠르고 최상의 경로를 계획하는 데 사용할 수 있습니다., 이러한 시스템에는 종종 혼잡 주변을 라우팅하기 위해 실시간으로 트래픽을 모니터링하는 기능이 포함됩니다.
  • 작물 계획. 농부들은 dss 를 사용하여 작물을 심고 비옥하게하고 수확 할 수있는 가장 좋은시기를 결정하도록 도와줍니다. 바이엘 크롭 과학을 적용한 분석 및 의사결정을 지원하는 모든 요소의 비즈니스의 생성을 포함하여,”가상 공장”을 수행하”what-if”분석에서는 옥수수 제조 사이트입니다.
  • 임상 DSS. 이러한 시스템은 임상의가 환자를 진단하는 데 도움이됩니다., Penn Medicine 은 ICU 환자를 더 빨리 인공 호흡기에서 꺼내는 데 도움이되는 임상 DSS 를 만들었습니다.
  • ERP 대시 보드. 이러한 시스템은 관리자가 성과 지표를 모니터링하는 데 도움이됩니다. 디지털 마케팅 및 서비스 회사 Clearlink 사용 DSS 시스템의 관리자를 파악하는 에이전트가 필요합니다.

구성 요소의 결정을 지원 시스템

에 따르면 관리 연구 본부,의사 결정 지원시스템의 구성이라는 세 가지 핵심 구성 요소:데이터베이스,소프트웨어 시스템 및 사용자 인터페이스가 있습니다.

  1. DSS 데이터베이스., 데이터베이스에 그리는 다양한 소스 데이터를 포함한 내부 조직에 의해 생성된 데이터를 응용 프로그램,데이터와 외부 데이터에서 구매하는 타사 또는 채굴입니다. Dss 데이터베이스의 크기는 소규모 독립 실행 형 시스템에서 대규모 데이터웨어 하우스에 이르기까지 필요에 따라 다릅니다.
  2. dss 소프트웨어 시스템. 소프트웨어 시스템은 모델(결정 컨텍스트 및 사용자 기준 포함)을 기반으로 구축됩니다. 모델의 수와 유형은 DSS 의 목적에 따라 다릅니다. 일반적으로 사용되는 모델은 다음과 같습니다:
    • 통계 모델., 이러한 모델은 이벤트와 해당 이벤트와 관련된 요소 간의 관계를 설정하는 데 사용됩니다. 예를 들어,위치 또는 날씨와 관련하여 판매를 분석하는 데 사용될 수 있습니다.
    • 감도 분석 모델. 이러한 모델은”what-if”분석에 사용됩니다.
    • 최적화 분석 모델. 이러한 모델은 다른 변수와 관련하여 대상 변수의 최적 값을 찾는 데 사용됩니다.
    • 예측 모델. 여기에는 회귀 모델,시계열 분석 및 비즈니스 조건을 분석하고 계획을 세우는 데 사용되는 기타 모델이 포함됩니다.,
    • 후진 분석 민감도 모델. 때로는 목표를 추구하는 분석,이러한 모델의 목표를 설정 값에 대한 특정한 변수를 결정한 값이 다른 변수를 칠 필요를 충족하는 목표 값입니다.
  3. DSS 사용자 인터페이스. 사용자가 상호 작용하고 결과를 볼 수있는 대시 보드 및 기타 사용자 인터페이스.

의사 결정 지원 시스템 소프트웨어

에 따르면 Capterra,인기의 의사 결정 지원 시스템 소프트웨어는 다음을 포함합니다:

  • 정보를 빌더 WebFOCUS., 이 데이터 분석 및 분석 플랫폼을 위해 설치된 기업과 중앙 시장해야 하는 기업을 통합하고 포함하는 데이터는 여러 응용 프로그램에서. 클라우드,멀티 클라우드,온 프렘 및 하이브리드 옵션을 제공합니다.
  • QlikView. QlikView 는 회사의 연관 엔진을 기반으로 구축 된 Qlik 의 고전적인 분석 솔루션입니다. 구성 가능한 대시 보드를 사용하여 사용자가 일상적인 작업을 할 수 있도록 설계되었습니다.
  • SAP BusinessObjects. BusinessObjects 는 사용자가 추세 및 근본 원인을 이해하는 데 도움이되는 보고 및 분석 응용 프로그램으로 구성됩니다.
  • TIBCO Spotfire., 이 데이터 시각화 및 분석 소프트웨어는 사용자 대시보드를 만들고 힘을 예측 어플리케이션과 실시간 분석 응용 프로그램.
  • Salesforce Analytics Cloud. 이 인공 지능 기반의 클라우드 기반의 분석 솔루션 구축 Salesforce.com 의 플랫폼을 조직에 도움이 되는 기회를 발견하고 예측하는 결과입니다.
  • Powernoodle. Powernoodle 은인지,행동 및 의사 결정 과학을 활용하는 클라우드 기반 의사 결정 참여 플랫폼입니다., 제공 pre-내 템플릿에는 일반적인 의사 결정 유형,지원 모델링을 위한 워크플로우의 여러 이해관계자 그룹이 있습니다.
  • 1000minds 의사 결정. 1000minds 는 의사 결정,우선 순위 지정 및 결합 분석을위한 온라인 도구 및 프로세스 제품군입니다. 그것은 연구에서 파생되는 대학에서의 오타고에서는 1990 년대로 방법을 위해 우선 순위를 환자에 대한 수술입니다.
  • Briq. Briq 는 건설 분야의 일반 계약자 및 하청 업체를 위해 특별히 제작 된 예측 분석 및 자동화 플랫폼입니다., 회계,프로젝트 관리,CRM 및 기타 시스템의 데이터를 활용하여 예측 및 규범 분석을 위해 AI 에 전력을 공급합니다.

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