Entscheidungshilfesystem - Wikipedia

Ein Entscheidungsunterstützungssystem ( DSS ) ist ein Informationssystem, das geschäftliche oder organisatorische Entscheidungsprozesse unterstützt. DSSs dienen der Management-, Betriebs- und Planungsebene einer Organisation (normalerweise des mittleren und höheren Managements) und helfen den Leuten, Entscheidungen über Probleme zu treffen, die sich schnell ändern können und im Voraus nicht ohne weiteres festgelegt werden können, d. unstrukturierte und halbstrukturierte Entscheidungsprobleme. Entscheidungsunterstützungssysteme können entweder vollständig computergesteuert oder vom Menschen betrieben werden oder eine Kombination aus beiden.

Während Wissenschaftler das DSS als Hilfsmittel zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen wahrgenommen haben, sehen DSS-Benutzer das DSS als Hilfsmittel zur Vereinfachung von Organisationsprozessen Einige DSS enthalten eine Softwarekomponente zur Entscheidungsfindung. Sprague (1980) ^[2] definiert ein richtig bezeichnetes DSS wie folgt:

1. DSS richtet sich tendenziell auf das weniger gut strukturierte, nicht näher spezifizierte Problem, mit dem Führungskräfte höherer Ebenen normalerweise konfrontiert sind.


2. DSS versucht, die Verwendung von Modellen oder Analysetechniken mit herkömmlichen Datenzugriffs- und -abruffunktionen zu kombinieren;


3. DSS speziell fokussiert auf Funktionen, die es ihnen ermöglichen, in einem interaktiven Modus von Personen ohne Computerkenntnisse verwendet zu werden; und


4. DSS legt Wert auf Flexibilität und Anpassungsfähigkeit, um sich an Änderungen der Umgebung und den Entscheidungsfindungsansatz des Benutzers anzupassen.

DSS umfassen wissensbasierte Systeme. Ein ordnungsgemäß entworfenes DSS ist ein interaktives, auf Software basierendes System, das Entscheidungsträgern dabei helfen soll, nützliche Informationen aus einer Kombination von Rohdaten, Dokumenten und persönlichem Wissen oder Geschäftsmodellen zusammenzustellen, um Probleme zu erkennen und zu lösen und Entscheidungen zu treffen.

Typische Informationen, die eine Decision-Support-Anwendung sammeln und präsentieren kann, umfassen:

• Bestandsaufnahmen von Informationsressourcen (einschließlich älterer und relationaler Datenquellen, Cubes, Data Warehouses und Data Marts),


• Vergleichsverkäufe zwischen einer Periode und der nächsten,


• prognostizierte Umsatzzahlen auf der Grundlage von Annahmen zum Produktverkauf.

Geschichte [ edit ]

Das Konzept der Entscheidungsunterstützung hat sich hauptsächlich aus den theoretischen Studien der organisatorischen Entscheidungsfindung entwickelt, die am Carnegie Institute of Technology in den späten 1950er und frühen 1960er Jahren durchgeführt wurden. und die Implementierungsarbeit der 1960er Jahre. ^[3] Die DSS wurde Mitte der 70er Jahre zu einem eigenen Forschungsgebiet, bevor sie in den 80er Jahren an Intensität gewann. In den mittleren und späten achtziger Jahren entwickelten sich Executive Information Systems (EIS), Gruppenentscheidungsunterstützungssysteme (GDSS) und Organisationsentscheidungsunterstützungssysteme (ODSS) aus dem Einzelbenutzer- und modellorientierten DSS.

Laut Sol (1987) ^[4] wurde die Definition und der Geltungsbereich von DSS im Laufe der Jahre migriert: In den 70er Jahren wurde DSS als "ein computergestütztes System zur Entscheidungsfindung" bezeichnet. In den späten 70er Jahren konzentrierte sich die DSS-Bewegung auf "interaktive computergestützte Systeme, die Entscheidungsträgern helfen, Datenbanken und Modelle zu nutzen, um schlecht strukturierte Probleme zu lösen"; In den achtziger Jahren sollte DSS Systeme bereitstellen, die "die Verwendung geeigneter und verfügbarer Technologien zur Verbesserung der Wirksamkeit von Führungs- und Berufstätigkeiten" vorsehen, und Ende der 80er Jahre sah sich DSS einer neuen Herausforderung in Bezug auf die Gestaltung intelligenter Arbeitsstationen gegenüber. ^[4]

1987 hat Texas Instruments die Entwicklung des Gate Assignment Display System (GADS) für United Airlines abgeschlossen. Dieses System zur Unterstützung der Entscheidungsfindung wird durch die Unterstützung der Verwaltung von Bodenoperationen an verschiedenen Flughäfen, angefangen mit dem O'Hare International Airport in Chicago und dem Stapleton Airport in Denver, Colorado, deutlich reduziert. ^[5] Ab etwa 1990 Data Warehousing und mehr -line analytical processing (OLAP) hat begonnen, den Bereich von DSS zu erweitern. Als sich die Jahrtausendwende näherte, wurden neue webbasierte Analyseanwendungen eingeführt.

Mit dem Aufkommen weiterer und besserer Berichterstellungstechnologien hat sich DSS zu einer kritischen Komponente des Managementdesigns entwickelt. Beispiele dafür sind die intensive Diskussion über DSS im Bildungsumfeld.

DSS hat auch eine schwache Verbindung zum Benutzeroberflächen-Paradigma von Hypertext. Sowohl das PROMIS-System der University of Vermont (für medizinische Entscheidungen) als auch das ZOG / KMS-System von Carnegie Mellon (für militärische und geschäftliche Entscheidungen) waren Entscheidungsunterstützungssysteme, die auch einen großen Durchbruch in der Benutzeroberflächenforschung darstellten. Obwohl sich Hypertext-Forscher im Allgemeinen mit Informationsüberflutung befasst haben, konzentrierten sich einige Forscher, insbesondere Douglas Engelbart, insbesondere auf Entscheidungsträger.

Taxonomien [ edit ]

Unter Verwendung der Beziehung zum Benutzer als Kriterium unterscheidet Haettenschwiler ^[6] aktiv . und kooperative DSS . Ein passiver DSS ist ein System, das den Prozess der Entscheidungsfindung unterstützt, jedoch keine expliziten Entscheidungsvorschläge oder Lösungen hervorbringen kann. Eine aktive DSS kann solche Entscheidungsvorschläge oder -lösungen hervorbringen. Eine kooperative DSS ermöglicht einen iterativen Prozess zwischen Mensch und System zur Erzielung einer konsolidierten Lösung: Der Entscheidungsträger (oder sein Berater) kann zuvor die vom System bereitgestellten Entscheidungsvorschläge ändern, vervollständigen oder verfeinern Senden Sie sie zur Validierung zurück an das System. Ebenso verbessert, vervollständigt und verfeinert das System die Vorschläge des Entscheidungsträgers erneut und sendet sie zur Validierung zurück.

Eine weitere Taxonomie für DSS wurde gemäß der Art der Unterstützung von Daniel Power erstellt: Er unterscheidet kommunikationsgesteuertes DSS datengesteuertes DSS -Dokument -gesteuertes DSS wissensgesteuertes DSS und modellgesteuertes DSS ^[7]

• A kommunikationsgesteuertes 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. ^[8]


• Ein datengesteuertes DSS (oder datenorientiertes DSS) betont den Zugriff auf eine Zeit und deren Manipulation Reihe interner Unternehmensdaten und manchmal externer Daten.


• Ein dokumentengesteuertes DSS verwaltet, ruft und manipuliert unstrukturierte Informationen in verschiedenen elektronischen Formaten.


• A Knowledge- Das gesteuerte DSS bietet spezialisiertes Problemlösungs-Know-how, das als Fakten, Regeln, Verfahren oder ähnliche Strukturen gespeichert ist. ^[7]


• Ein modellgesteuertes DSS betont den Zugang zu und Manipulation eines statistischen, finanziellen, Optimierungs- oder Simulationsmodells. Modellgetriebene 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 einen modellgesteuerten Open-Source-DSS-Generator. ^[9]

Unter Verwendung des Bereichs als Kriterium unterscheidet Power ^[10] unternehmensweit DSS und Desktop DSS . Eine unternehmensweite DSS ist mit großen Data Warehouses verbunden und dient vielen Managern des Unternehmens. Ein Desktop-Einzelbenutzer-DSS ist ein kleines System, das auf dem PC eines einzelnen Managers ausgeführt wird.

Komponenten [ edit ]

Entwurf eines Entscheidungsunterstützungssystems zur Dürrerleichterung

Drei grundlegende Komponenten einer DSS-Architektur sind: ^{[6] [7] [11]} [12] ^[13]

1. die Datenbank (oder Wissensbasis),


2. das Modell (dh der Entscheidungskontext und die Benutzerkriterien)


3. Die Benutzeroberfläche.

Die Benutzer selbst sind ebenfalls wichtige Komponenten der Architektur. ^[6][13]

Entwicklungsframeworks [

] Ähnlich wie bei anderen Systemen erfordern DSS-Systeme einen strukturierten Ansatz. Ein solcher Rahmen umfasst Menschen, Technologie und den Entwicklungsansatz. ^[11]

Der frühe Rahmen des Entscheidungshilfesystems besteht aus vier Phasen:

• Intelligence - Suche nach Bedingungen, die eine Entscheidung erfordern;


• Design - Entwicklung und Analyse möglicher Lösungshandlungen;


• Wahl - Auswählen einer Vorgehensweise unter diesen; Implementierung von


• - Die ausgewählte Vorgehensweise in Entscheidungssituationen übernehmen.

Zu den DSS-Technologieebenen (von Hard- und Software) können gehören:

1. Die eigentliche Anwendung, die vom Benutzer verwendet wird. Dies ist der Teil der Anwendung, der es dem Entscheidungsträger ermöglicht, Entscheidungen in einem bestimmten Problembereich zu treffen. Der Benutzer kann auf dieses spezielle Problem eingehen.


2. Der Generator enthält eine Hardware- / Software-Umgebung, in der Benutzer bestimmte DSS-Anwendungen problemlos entwickeln können. Auf dieser Ebene werden Case-Tools oder -Systeme wie Crystal, Analytica und iThink verwendet.


3. Zu den Tools gehören untergeordnete Hardware / Software. DSS-Generatoren einschließlich spezieller Sprachen, Funktionsbibliotheken und Verknüpfungsmodulen

Ein iterativer Entwicklungsansatz ermöglicht, dass das DSS in verschiedenen Intervallen geändert und neu entworfen wird. Sobald das System entworfen ist, muss es getestet und gegebenenfalls überarbeitet werden, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

Klassifizierung [ edit ]

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

Holsapple und Whinston ^[14] klassifizieren DSS in die folgenden sechs Rahmen: textorientiertes DSS, datenbankorientiertes DSS, tabellenorientiertes DSS, solverorientiertes DSS, regelorientiertes DSS und zusammengesetztes DSS. Eine zusammengesetzte DSS ist die beliebteste Klassifizierung für eine DSS. Es ist ein Hybridsystem, das aus zwei oder mehr der fünf Grundstrukturen besteht. ^[14]

Die Unterstützung, die DSS gewährt, kann in drei verschiedene, miteinander verbundene Kategorien eingeteilt werden: ^[15] Personal Support, Group Support und organisatorischer Support.

DSS-Komponenten können klassifiziert werden als:

1. Eingaben: Zu analysierende Faktoren, Zahlen und Eigenschaften


2. Benutzerwissen und Fachwissen: Eingaben, für die eine manuelle Analyse durch den Benutzer erforderlich ist


3. Ausgaben: ] Es werden transformierte Daten generiert, aus denen DSS-"Entscheidungen" generiert werden


4. Entscheidungen: Ergebnisse, die vom DSS basierend auf Benutzerkriterien generiert werden

DSSs, die ausgewählte kognitive Entscheidungsfindungsfunktionen ausführen und auf künstlicher Intelligenz basieren Intelligente Agententechnologien werden als intelligente Entscheidungshilfesysteme (IDSS) bezeichnet ^[16]

. Das aufstrebende Gebiet der Entscheidungstechnik behandelt die Entscheidung selbst als Konstruktionsobjekt und wendet Konstruktionsprinzipien wie Design und Qualitätssicherung an eine explizite Darstellung der Elemente, aus denen eine Entscheidung besteht.

Anwendungen [ edit ]

DSS kann theoretisch in jedem Wissensbereich erstellt werden.

Ein Beispiel ist das klinische Entscheidungsunterstützungssystem für die medizinische Diagnose. Es gibt vier Entwicklungsstufen des Systems zur Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung (CDSS): Die primitive Version ist Standalone und unterstützt keine Integration. Die zweite Generation unterstützt die Integration mit anderen medizinischen Systemen. der dritte ist standardbasiert und der vierte basiert auf dem Servicemodell. ^[17]

DSS wird in Unternehmen und im Management intensiv eingesetzt. Executive Dashboard und andere Business-Performance-Software ermöglichen eine schnellere Entscheidungsfindung, die Erkennung negativer Trends und eine bessere Zuordnung von Geschäftsressourcen. Aufgrund von DSS werden alle Informationen aus jeder Organisation in Form von Diagrammen dargestellt, d. H. In zusammengefasster Form, wodurch das Management strategische Entscheidungen treffen kann. Eine der DSS-Anwendungen ist beispielsweise die Verwaltung und Entwicklung komplexer Anti-Terror-Systeme. ^[18] Weitere Beispiele sind ein Bankkreditbeauftragter, der die Kreditwürdigkeit eines Darlehensantragstellers oder eines Ingenieurbüros überprüft, das Gebote für mehrere Projekte hat und möchte wissen, ob sie mit ihren Kosten wettbewerbsfähig sein können.

Ein wachsender Bereich der DSS-Anwendung, Konzepte, Prinzipien und Techniken ist die landwirtschaftliche Produktion und das Marketing für eine nachhaltige Entwicklung. Das DSSAT4-Paket ^[19][20] das in den 80er und 90er Jahren durch finanzielle Unterstützung von USAID entwickelt wurde, ermöglichte beispielsweise die rasche Bewertung mehrerer landwirtschaftlicher Produktionssysteme auf der ganzen Welt, um die Entscheidungsfindung auf betrieblicher und politischer Ebene zu erleichtern. Die Präzisionslandwirtschaft versucht, die Entscheidungen auf bestimmte Teile der landwirtschaftlichen Felder zuzuschneiden. Die erfolgreiche Einführung von DSS in der Landwirtschaft unterliegt jedoch zahlreichen Einschränkungen. ^[21]

DSS sind auch in der Waldbewirtschaftung vorherrschend, wenn der lange Planungshorizont und die räumliche Dimension von Planungsproblemen spezielle Anforderungen erfordern . Alle Aspekte der Waldbewirtschaftung, vom Holztransport über die Ernteplanung bis hin zur Nachhaltigkeit und zum Schutz der Ökosysteme, wurden von modernen DSSs angesprochen. In diesem Zusammenhang die Prüfung einzelner oder mehrerer Verwaltungsziele im Zusammenhang mit der Bereitstellung von Waren und Dienstleistungen, die gehandelt wurden oder nicht gehandelt werden und oft Ressourceneinschränkungen und Entscheidungsproblemen unterliegen. Die Community of Practice of Forest Management-Entscheidungshilfesysteme bietet ein umfangreiches Repository zum Wissen über den Bau und die Nutzung von Wald- Entscheidungshilfesystemen. ^[22]

Ein spezielles Beispiel betrifft das kanadische Nationalbahnsystem, das testet seine Ausrüstung regelmäßig mit einem Entscheidungshilfesystem. Ein Problem, mit dem jede Eisenbahnlinie konfrontiert ist, sind abgenutzte oder defekte Schienen, was zu Hunderten von Entgleisungen pro Jahr führen kann. Im Rahmen eines DSS konnte das System der kanadischen Staatsbahn gleichzeitig die Zahl der Entgleisungen verringern, während andere Unternehmen einen Anstieg verzeichneten.

Siehe auch [ edit ]

Referenzen [ edit

1. ^ Keen, Peter; (1980), "Entscheidungsunterstützungssysteme: eine Forschungsperspektive". Cambridge, Massachusetts: Zentrum für Informationssystemforschung, Alfred P. Sloan School of Management.http: //hdl.handle.net/1721.1/47172
   


2. ^ [19659086] Sprague, R (1980). "Ein Rahmen für die Entwicklung von Decision Support Systemen." MIS vierteljährlich. Vol. 4, S. 1-25,
   


3. ^ Keen, P.G. W. (1978). Entscheidungsunterstützungssysteme: eine organisatorische Perspektive . Reading, Mass., Addison-Wesley Pub. Co. ISBN 0-201-03667-3
   


4. ^ ^{a b} Henk G. Sol et al. (1987). Expertensysteme und künstliche Intelligenz in Entscheidungshilfesystemen: Verfahren der zweiten Mini-Eurokonferenz, Lunteren, Niederlande, 17. – 20. November 1985 . Springer, 1987. ISBN 90-277-2437-7. S. 1-2
   


5. ^ Efraim Turban; Jay E. Aronson; Ting-Peng Liang (2008). Entscheidungsunterstützungssysteme und intelligente Systeme . p. 574.
   


6. ^ ^{a b c} Haettenschwiler, P. (1999). Neues anwenderfreundliches Konzept der Entscheidungsunterstützung. Gutes Entscheiden in Wirtschaft, Politik und Gesellschaft. Zürich, vdf Hochschulverlag AG: 189-208.
   


7. ^ ^{a b c} c (2002). Entscheidungshilfesysteme: Konzepte und Ressourcen für Führungskräfte. Westport, Conn., Quorum Books.
   


8. Stanhope, P. (2002). Machen Sie sich mit Groove vertraut: Erstellen Sie Tools und Peer-to-Peer-Lösungen mit der Groove-Plattform. New York, Hungry Minds
   


9. Gachet, A. (2004). Aufbau von modellgetriebenen Entscheidungshilfesystemen mit Dicodess. Zürich, VDF
   


10. Power, D. J. (1996). Was ist eine DSS? Das Online-Executive-Journal für datenintensive Entscheidungsunterstützung 1 (3).
    


11. ^ ^{a b} Sprague, RH und ED Carlson (1982) . Aufbau wirksamer Entscheidungshilfesysteme. Englewood Couliffs, N. J., Prentice-Hall. ISBN 0-13-086215-0
    


12. ^ Haag, Cummings, McCubbrey, Pinsonneault, Donovan (2000). Management-Informationssysteme: Für das Informationszeitalter. McGraw-Hill Ryerson Limited: 136-140. ISBN 0-07-281947-2
    


13. ^ ^{a b} Marakas, G. M. (1999). Entscheidungshilfesysteme im einundzwanzigsten Jahrhundert. Upper Saddle River, N. J., Prentice Hall.
    


14. ^ ^{a b} Holsapple, C. W. und A. B. Whinston. (1996). Decision Support Systems: Ein wissensbasierter Ansatz. St. Paul: West Publishing. ISBN 0-324-03578-0
    


15. ^ Hackathorn, R. D. und P. G. W. Keen. (1981, September). "Organisationsstrategien für Personal Computing in Entscheidungsunterstützungssystemen." MIS Quarterly, Vol. 3.
    


16. ^ F. Burstein; C. W. Holsapple (2008). Handbuch zu Entscheidungshilfesystemen. Berlin: Springer Verlag
    


17. ^ Wright, A; Sittig, D (2008). Msgstr "Ein Framework und ein Modell zur Bewertung klinischer Entscheidungsunterstützungsarchitekturen q". Journal of Biomedical Informatics . 41 : 982–990. doi: 10.1016 / j.jbi.2008.03.009.
    


18. ^ Zhang, S.X .; Babovic, V. (2011). "Ein evolutionärer Rahmen für reale Optionen für die Gestaltung und Verwaltung von Projekten und Systemen mit komplexen realen Optionen und Ausübungsbedingungen." Entscheidungsunterstützungssysteme . 51 (1): 119–129. Doi: 10.1016 / j.dss.2010.12.001.
    


19. ^ DSSAT4 (pdf)
    


20. ^ Das Entscheidungshilfesystem für den Transfer von Agrotechnologie
    


21. Stephens, W. und Middleton T. (2002). Warum war die Akzeptanz von Decision Support Systemen so schlecht? In: Pflanzen-Bodensimulationsmodelle in Entwicklungsländern. 129-148 (Hrsg. R. B. Matthews und William Stephens). Wallingford: CABI.
    


22. ^ Community of Practice Forstverwaltungs-Entscheidungshilfesysteme, http://www.forestdss.org/[19659143]Weiterlesen [ edit ]
    
    
    

    • Marius Cioca, Florin Filip (2015). Decision Support Systems - Eine Bibliographie 1947-2007.
    
    
    • Borges, J. G, Nordström, E.-M. Garcia Gonzalo, J. Hujala, T. Trasobares, A. (Hrsg.). (2014). "Computergestützte Werkzeuge zur Unterstützung der Waldbewirtschaftung. Die Erfahrung und das Know-how weltweit. Abteilung Forest Resource Management, Schwedische Universität für Agrarwissenschaften. Umeå. Schweden.
    
    
    • Delic, KA, Douillet, L. und Dayal, U (2001) "Auf dem Weg zu einer Architektur für Echtzeit-Entscheidungshilfesysteme: Herausforderungen und Lösungen.
    
    
    • Diasio, S., Agell, N. (2009)" Die Entwicklung des Fachwissens in Entscheidungshilfetechnologien: Eine Herausforderung für Organisationen, "cscwd, pp. 692–697, 13. Internationale Konferenz über computergestütztes kooperatives Arbeiten im Design, 2009. http://www.computer.org/portal/web/csdl/doi/10.1109/CSCWD.2009.4968139[19659006l4GadomskiAMetal(2001)"EinAnsatzfürdenIntelligentDecisionAdvisor(IDA)fürNotfallmanager"IntJRiskAssessmentandManagementVol5No2Nr3/4
    
    
    • Gomes da Silva, Carlos; Clímaco, João; Figueira, José. European Journal of Operational Research.
    
    
    • Ender, Gabriela; E-Book (2005–2011) über die OpenSpace-Online-Echtzeitmethode: Wissensaustausch, Problemlösung, ergebnisorientierte Gruppendialoge zu wichtigen Themen mit umfangreicher Konferenzdokumentation in Echtzeit. Download http://www.openspace-online.com/OpenSpace-Online_eBook_de.pdf[19659006jiménezAntonio;Ríos-InsuaSixto;MateosAlfonsoComputer&OperationsResearch
    
    
    • Jintrawet, Attachai (1995). Ein Entscheidungshilfesystem für die schnelle Bewertung von Anbauflächen aus Flachlandreis in Thailand. Agricultural Systems 47: 245-258.
    
    
    • Matsatsinis, N.F. und Y. Siskos (2002), Intelligente Unterstützungssysteme für Marketingentscheidungen, Kluwer Academic Publishers.
    
    
    • Omid A.Sianaki, O Hussain, T Dillon, AR Tabesh - ... Intelligence, Modeling and Simulation (CIMSiM), 2010, Intelligentes Entscheidungshilfesystem zur Einbeziehung der Vorlieben der Verbraucher in den Energieverbrauch von Haushalten im intelligenten Stromnetz
    
    
    • Power, DJ (2000). Webbasierte und modellgesteuerte Entscheidungshilfesysteme: Konzepte und Probleme. in Verfahren der Americas Conference on Information Systems, Long Beach, Kalifornien,
    
    
    • Reich, Yoram; Kapeliuk, Adi. Decision Support Systems., November 2005, Vol. 41, Ausgabe 1, S. 19-19, 19p.
    
    
    • V. L. Sauter (1997). Entscheidungshilfesysteme: ein angewandter Managementansatz. New York, John Wiley
    
    
    • Silver, M. (1991). Systeme, die Entscheidungsträger unterstützen: Beschreibung und Analyse. Chichester; New York, Wiley
    
    
    • Sprague, R.H. und H.J. Watson (1993). Entscheidungshilfesysteme: Theorie in die Praxis umsetzen. Englewood Clifts, N. J., Prentice Hall.