System zur Entscheidungsfindung

A System zur Entscheidungsfindung (DSS) ist ein Informationssystem Das unterstützt Unternehmen oder Organisation Entscheidung fällen Aktivitäten. DSSS dienen das Management-, Betriebs- und Planungsstufen einer Organisation (in der Regel mittel- und höher verwaltet) und helfen Menschen, Entscheidungen über Probleme zu treffen, die sich möglicherweise schnell ändern und nicht einfach im Voraus spezifiziert werden. unstrukturierte und halbstrukturierte Entscheidungsprobleme. Entscheidungsunterstützungssysteme können entweder vollständig computergestützt oder menschlich oder eine Kombination aus beiden sein.

Während Akademiker DSS als Instrument zur Unterstützung wahrgenommen haben EntscheidungsprozesseDSS -Benutzer sehen DSS als Instrument zur Erleichterung von Organisationsprozessen.^[1] Einige Autoren haben die Definition von DSS um alle erweitert, um alle aufzunehmen System das könnte unterstützen Entscheidung fällen und einige DSS enthalten a Entscheidungssoftware Komponente; Sprague (1980)^[2] definiert einen ordnungsgemäß bezeichneten DSS wie folgt:

1. DSS neigt dazu, sich auf die weniger gut strukturierten, unterteilten, unterteilt zu richten Problem diese obere Ebene Manager typischerweise Gesicht;
2. DSS versucht, die Verwendung von Modellen oder analytischen Techniken mit traditioneller Verwendung zu kombinieren Datenzugriff und Abruf Funktionen;
3. DSS konzentriert sich speziell auf Funktionen, die sie durch nicht komputere Menschen in einem einfach zu bedienen können interaktiv Modus; und
4. DSS betont Flexibilität und Anpassungsfähigkeit Änderungen in der Umgebung und die Entscheidung fällen Ansatz des Benutzers.

DSSs umfassen Wissensbasierte Systeme. Ein ordnungsgemäß gestaltetes DSS ist ein interaktives, softwares System, das Entscheidungsträger helfen soll, nützliche Informationen aus einer Kombination aus Rohdaten, Dokumenten und persönlichen Kenntnissen oder Geschäftsmodellen zu erstellen, um Probleme zu identifizieren und zu lösen und Entscheidungen zu treffen.

Typische Informationen, die sich eine Entscheidungsunterstützungsanwendung sammeln und präsentieren könnte, umfasst:

• Inventare von Informationsvermögen (einschließlich Vermächtnis und Relationale Daten Quellen, Würfel, Data Warehouse, und Data Marts),
• Vergleichende Verkaufszahlen zwischen einer und der nächsten Periode,
• projizierte Einnahmezahlen basierend auf Produkten Verkaufsannahmen.

Geschichte

Das Konzept der Entscheidungsunterstützung hat sich hauptsächlich aus den theoretischen Studien zur organisatorischen Entscheidungsfindung entwickelt Carnegie Institute of Technology In den späten 1950er und frühen 1960er Jahren und die Umsetzungsarbeiten in den 1960er Jahren.^[3] DSS wurde Mitte der 1970er Jahre zu einem eigenen Forschungsbereich, bevor er in den 1980er Jahren an Intensität gewann.

Mitte und Ende der 1980er Jahre, Executive Information Systems (EIS), Gruppenentscheidungsunterstützungssysteme (GDS) und organisatorische Entscheidungsunterstützungssysteme (ODSS), die sich aus dem einzelnen Benutzer und modellorientierten DSS entwickelt haben. Nach Sol (1987),,^[4] Die Definition und der Umfang von DSS haben sich im Laufe der Jahre migriert: In den 1970er Jahren wurde DSS als "computergestütztes System zur Unterstützung der Entscheidungsfindung" beschrieben. In den späten 1970er Jahren konzentrierte sich die DSS-Bewegung auf "interaktive computergestützte Systeme, die Entscheidungsträgern helfen, Datenbasis und Modelle zu nutzen, um schlecht strukturierte Probleme zu lösen". In den 1980er Jahren sollte DSS Systeme "mit geeigneten und verfügbaren Technologien zur Verbesserung der Wirksamkeit von Management- und beruflichen Aktivitäten" liefern, und gegen Ende der 1980er Jahre stand DSS vor einer neuen Herausforderung für die Gestaltung intelligenter Arbeitsstationen.^[4]

In 1987, Texas Instrumente Abgeschlossene Entwicklung des Gate -Zuweisungs -Display -Systems (GADS) für United Airlines. In diesem Entscheidungsunterstützungssystem wird die Verspätungen von Reiseverzögerungen erheblich reduziert, indem das Management von Bodenbetrieb bei verschiedenen Personen unterstützt wird Flughäfen, mit ... anfangen O'Hare International Airport in Chicago und Stapleton Airport in Denver Colorado.^[5] Ab ca. 1990, Data Warehousing und Online-Analyseverarbeitung (OLAP) begann das Reich von DSS zu erweitern. Als sich die Jahrtausendwende näherte, wurden neue webbasierte analytische Anwendungen eingeführt.

DSS haben auch eine schwache Verbindung zum Benutzeroberfläche Paradigma von Hypertext. Beide Universität Vermont Promis System (für medizinische Entscheidungen) und die Carnegie Mellon Zog/Km System (für militärische und geschäftliche Entscheidungsfindung) waren Entscheidungsunterstützungssysteme, die auch wesentliche Durchbrüche in der Forschung der Benutzeroberfläche waren. Außerdem, obwohl Hypertext Die Forscher waren im Allgemeinen besorgt mit Informationsüberlastung, bestimmte Forscher, insbesondere Douglas Engelbart, haben sich insbesondere auf Entscheidungsträger konzentriert.

Das Aufkommen von mehr und besseren Berichterstattungstechnologien hat DSS zu einer kritischen Komponente von DSS aufgetreten Management Entwurf. Beispiele hierfür sind in der intensiven Diskussion von DSS im Bildungsumfeld zu sehen.

Anwendungen

DSS kann theoretisch in jedem Wissensbereich eingebaut werden. Ein Beispiel ist das klinisches Entscheidungsunterstützungssystem zum medizinische Diagnose. Die Entwicklung des klinischen Entscheidungsunterstützungssystems (CDSS) gibt vier Stufen: Die primitive Version ist eigenständig und unterstützt keine Integration; Die zweite Generation unterstützt die Integration in andere medizinische Systeme. Der dritte ist standardbasiert und der vierte ist Service modellbasiert.^[6]

DSS wird in Wirtschaft und Management ausgiebig eingesetzt. Executive Dashboard und andere Unternehmensleistungssoftware ermöglichen eine schnellere Entscheidungsfindung, die Identifizierung negativer Trends und eine bessere Zuteilung der Geschäftsressourcen. Aufgrund von DSS werden alle Informationen aus jeder Organisation in Form von Diagrammen, Diagramme, d. H. Auf zusammenfassende Weise dargestellt, was dem Management hilft, strategische Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise ist eine der DSS-Anwendungen das Management und die Entwicklung komplexer Anti-Terrorismus-Systeme.^[7] Weitere Beispiele sind ein Bankdarlebter, der die Gutschrift eines Darlehensbewerbers oder eines Ingenieurbüros überprüft, das für mehrere Projekte ausgebot ist und wissen möchte, ob sie mit ihren Kosten wettbewerbsfähig sein können.

Ein wachsender Bereich der DSS -Anwendung, Konzepte, Prinzipien und Techniken ist in landwirtschaftliche Produktion, Marketing für nachhaltige Entwicklung. In den neunziger Jahren begannen und förderte landwirtschaftliche DSSEs.^[8] Zum Beispiel die DSSAT4 Paket,^[9] Das Entscheidungsunterstützungssystem für die Übertragung von Agrotechnologie^[10] entwickelt durch finanzielle Unterstützung von DU SAGTEST In den 80er und 90ern hat es eine schnelle Bewertung mehrerer landwirtschaftlicher Produktionssysteme auf der ganzen Welt ermöglicht, die Entscheidungsfindung auf landwirtschaftlicher und politischer Ebene zu erleichtern. Präzisionslandwirtschaft versucht, Entscheidungen auf bestimmte Teile von landwirtschaftlichen Feldern zuzuspalten. Es gibt jedoch viele Einschränkungen für die erfolgreiche Einführung von DSS in der Landwirtschaft.^[11]

DSS ist ebenfalls weit verbreitet in Forstamt Wo der lange Planungshorizont und die räumliche Dimension von Planungsproblemen spezifische Anforderungen erfordern. Alle Aspekte der Waldbewirtschaftung, von dem Log -Transport, der Ernteplanung bis hin zur Nachhaltigkeit und dem Schutz des Ökosystems wurden von modernen DSS angesprochen. In diesem Zusammenhang die Berücksichtigung einzelner oder mehrerer Verwaltungsziele im Zusammenhang mit der Bereitstellung von Waren und Dienstleistungen, die gehandelt oder nicht tradiert werden und häufig Ressourcenbeschränkungen und Entscheidungsproblemen unterliegen. Die Community of Practice of Forest Management Decision Support Systems bietet ein großes Repository über das Wissen über den Bau und die Verwendung von Waldentscheidungsunterstützungssystemen.^[12]

Ein spezifisches Beispiel betrifft die Canadian National Railway System, das seine Ausrüstung regelmäßig anhand eines Entscheidungsunterstützungssystems testet. Ein Problem für jeden Eisenbahn ist abgenutzte oder defekte Schienen, was zu Hunderten von führen kann Entgleisungen pro Jahr. Unter einem DSS gelang es dem kanadischen National Railway System, die Inzidenz von Entgleisungen gleichzeitig zu verringern, als andere Unternehmen einen Anstieg verzeichneten.

DSS wurde zur Risikobewertung verwendet, um die Überwachungsdaten aus großen technischen Strukturen wie Dämmen, Türmen, Kathedralen oder Mauerwerksgebäuden zu interpretieren. Beispielsweise ist Mistral ein Expertensystem zur Überwachung der Dammsicherheit, die in den 1990er Jahren von Ismes (Italien) entwickelt wurde. Es wird Daten aus einem automatischen Überwachungssystem erhalten und eine Diagnose des Zustands des Damms durchführt. Seine erste Kopie, die 1992 auf dem installiert wurde Ridracoli DAM (Italien) ist immer noch 24/7/365 operativ.^[13] Es wurde an mehreren Dämmen in Italien und im Ausland installiert (z. B.,, Itaipu Dam in Brasilien),^[14] und auf Denkmälern unter dem Namen Kaleidos.^[15] Mistral ist ein registriertes Marke von Marke von Cesi. Gis wurde seit den 90ern in Verbindung mit DSS erfolgreich eingesetzt, um auf einer Karte Echtzeit-Risikobewertungen auf der Grundlage der Überwachungsdaten im Bereich des Val Pola -Katastrophe (Italien). ^[16]

Komponenten

Drei grundlegende Komponenten eines DSS die Architektur sind:^{[17][18][19][20][21]}

1. das Datenbank (oder Wissensbasis),
2. Das Modell (d. H. Der Entscheidungskontext und die Benutzerkriterien)
3. das Benutzeroberfläche.

Das Benutzer selbst sind auch wichtige Komponenten der Architektur.^[17][21]

Taxonomien

Verwenden Sie die Beziehung zum Benutzer als Kriterium Hatendenschwiler^[17] unterscheidet passiv, aktiv, und kooperatives DSS. EIN Passive DSS ist ein System, das den Prozess der Entscheidungsfindung fördert, aber keine explizite Entscheidungsvorschläge oder -lösungen hervorrufen kann. Ein Aktive DSS kann solche Entscheidungsvorschläge oder Lösungen herausbringen. EIN kooperatives DSS Ermöglicht einen iterativen Prozess zwischen Mensch und System für die Erreichung einer konsolidierten Lösung: Der Entscheidungsträger (oder sein Berater) kann die vom System bereitgestellten Entscheidungsvorschläge ändern, vervollständigen oder verfeinern, bevor sie sie zur Validierung an das System zurücksenden. Und ebenso verbessert sich das System erneut, vervollständigt und verfeinert die Vorschläge des Entscheidungsträgers und sendet sie zur Validierung an sie zurück.

Eine weitere Taxonomie für DSS wurde gemäß der Art der Unterstützung von D. Power geschaffen:^[22] Er unterscheidet Kommunikationsgetriebenes DSS, datengesteuerte DSS, dokumentgetriebene DSS, Wissensgetriebenes DSS, und Modellgetriebenes DSS.^[18]

• A Kommunikationsgetriebenes DSS ermöglicht die Zusammenarbeit und unterstützt mehr als eine Person, die an einer gemeinsamen Aufgabe arbeitet. Beispiele sind integrierte Tools wie Google Docs oder Microsoft SharePoint Workspace.^[23]
• A datengesteuerte DSS (oder datenorientierter DSS) betont den Zugang zu und Manipulation von a Zeitfolgen von internen Unternehmensdaten und manchmal externen Daten.
• A dokumentgetriebene DSS verwaltet, ruft und manipuliert und manipuliert unstrukturierte Informationen in einer Vielzahl von elektronischen Formaten.
• A Wissensgetriebenes DSS Bietet spezialisiert Probleme lösen Fachwissen, das als Fakten, Regeln, Verfahren oder in ähnlichen Strukturen wie Interactive gespeichert ist Entscheidungsbäume und Flussdiagramme.^[18]
• A Modellgetriebenes DSS betont den Zugang zu und die Manipulation eines statistischen, finanziellen, optimierten oder Simulation Modell. Modellgesteuerte DSS verwenden Daten und Parameter, die von Benutzern bereitgestellt werden, um Entscheidungsträger bei der Analyse einer Situation zu unterstützen. Sie sind nicht unbedingt datenintensiv. Dicodess ist ein Beispiel für eine Open-Source-Modell-Driven DSS -Generator.^[24]

Verwenden Sie den Umfang als Kriterium, Macht^[25] unterscheidet Unternehmensweit DSS und Desktop DSS. Ein Unternehmensweit DSS ist mit großen Data Warehouses verbunden und dient vielen Managern im Unternehmen. EIN Desktop, Einzelbenutzer-DSS ist ein kleines System, das auf dem PC eines einzelnen Managers ausgeführt wird.

Entwicklungsrahmen

Ähnlich wie bei anderen Systemen benötigen DSS -Systeme einen strukturierten Ansatz. Ein solcher Rahmen umfasst Menschen, Technologie und den Entwicklungsansatz.^[19]

Der frühe Rahmen des Entscheidungsunterstützungssystems besteht aus vier Phasen:

• Intelligenz - Suche nach Bedingungen, die eine Entscheidung erfordern;
• Entwurf - Entwicklung und Analyse möglicher alternativer Lösungsaktionen;
• Auswahl - Auswählen einer Vorgehensweise unter diesen;
• Implementierung - Übernahme der ausgewählten Vorgehensweise in der Entscheidungssituation.

Die DSS -Technologiestufen (von Hardware und Software) können umfassen:

1. Die tatsächliche Anwendung, die vom Benutzer verwendet wird. Dies ist der Teil des Antrags, der es dem Entscheidungsträger ermöglicht, Entscheidungen in einem bestimmten Problembereich zu treffen. Der Benutzer kann auf dieses bestimmte Problem handeln.
2. Generator enthält eine Hardware-/Software -Umgebung, mit der Menschen problemlos bestimmte DSS -Anwendungen entwickeln können. Diese Ebene verwendet Fallwerkzeuge oder Systeme wie Kristall, Analytica und Ich denke.
3. Zu den Tools gehören Hardware/Software mit niedrigerer Ebene. DSS -Generatoren einschließlich spezieller Sprachen, Funktionsbibliotheken und Verknüpfungsmodule

Ein iterativer Entwicklungsansatz ermöglicht es, dass die DSS in verschiedenen Abständen geändert und neu gestaltet werden. Sobald das System entworfen wurde, muss es bei Bedarf für das gewünschte Ergebnis getestet und überarbeitet werden.

Einstufung

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, DSS -Anwendungen zu klassifizieren. Nicht jedes DSS passt ordentlich in eine der Kategorien, sondern kann eine Mischung aus zwei oder mehr Architekturen sein.

Holsapple und Whinston^[26] Klassifizieren Sie DSS in die folgenden sechs Frameworks: textorientierte DSS, datenbankorientierter DSS, Tabellenkalkulations-orientierte DSS, locker-orientiertes DSS, regelorientierter DSS und Verbindungs-DSS. Eine Verbindung DSS ist die beliebteste Klassifizierung für ein DSS. Es ist ein Hybridsystem, das zwei oder mehr der fünf Grundstrukturen enthält.^[26]

Die von DSS angegebene Unterstützung kann in drei verschiedene, miteinander verbundene Kategorien unterteilt werden:^[27] Persönliche Unterstützung, Gruppenunterstützung und organisatorische Unterstützung.

DSS -Komponenten können als:

1. Eingänge: Faktoren, Zahlen und Merkmale zu analysieren
2. Benutzerwissen und Fachwissen: Eingänge, die eine manuelle Analyse des Benutzers erfordern
3. Ausgänge: Transformierte Daten, aus denen DSS "Entscheidungen" generiert werden
4. Entscheidungen: Ergebnisse, die vom DSS basierend auf Benutzerkriterien generiert werden

DSS, die ausgewählt werden kognitiv Entscheidungsfunktionen und basieren auf künstliche Intelligenz oder intelligente Agenten Technologien werden genannt Intelligente Entscheidungsunterstützungssysteme (IDSS)^[28]

Das entstehende Feld von Entscheidungstechnik behandelt die Entscheidung selbst als ein technisches Objekt und wendet technische Prinzipien wie z. Entwurf und Qualitätssicherung zu einer expliziten Darstellung der Elemente, die eine Entscheidung ausmachen.

Siehe auch

Verweise

Weitere Lektüre