sistem suport de Decizie exemplele includ sistemele manuale, sisteme hibride, toate tipurile de analiză, precum și sofisticat suport de decizie de software. Un factor care distinge sistemele mai noi bazate pe calculator de sistemele de suport pentru decizii timpurii este capacitatea lor de a analiza seturi de date extrem de mari, oferind recomandări bazate pe date care elimină presupunerile din procesul de luare a deciziilor.,în timp ce unii se opun ideii de a avea încredere în soluții software complexe pentru a lua decizii pentru ei, majoritatea se simt confortabil folosind statistici generate de computer pentru a înțelege tendințele cheie. Acestea includ analize, cum ar fi statisticile de vânzări, ratele de garanție și tendințele fluxului de numerar, care sunt indicatori importanți care ajută utilizatorii să determine starea de sănătate a afacerilor lor și determină necesitatea unor măsuri corective.,dificultatea este că acest nivel de informații nu poate determina care dintre mai multe posibilități va maximiza randamentele în timp ce atinge rezultatul dorit. De asemenea, nu poate anticipa schimbări externe care ar putea avea impact asupra rentabilității, un factor important deoarece majoritatea companiilor operează într-un mediu incert guvernat de sentimentul consumatorilor, reglementările legale și concurența intensă. În plus, companiile sunt vulnerabile la influențele externe, cum ar fi incertitudinea politică, evenimentele meteorologice majore și disputele comerciale.,acești factori se combină uneori pentru a crea o furtună perfectă în care luarea deciziilor este împiedicată de lipsa de predictibilitate, precum și de incapacitatea de a procesa datele suficient de rapid pentru a susține deciziile. Acesta este motivul pentru care sistemele de suport pentru decizii care pot analiza rapid datele, pot determina tipare și evalua mai multe alternative se dovedesc neprețuite pentru liderii de afaceri.principiile din spatele DSS principiile de bază ale DSS au evoluat de la lucrările teoretice efectuate în ultimul secol la Institutul de tehnologie Carnegie privind teoria luării deciziilor organizaționale., Această lucrare a recunoscut că, în timp ce instinctul uman și instinctul se simt adesea ducând la decizii bune, au existat numeroase cazuri în care deciziile bazate pe intestin au fost greșite.în schimb, cercetătorii au dezvoltat conceptul de utilizare a sistemelor informatice executive pentru a analiza datele organizaționale și pentru a produce informații executive concise pentru a sprijini luarea deciziilor. De-a lungul timpului și pe măsură ce capacitățile computerului s-au îmbunătățit, această abordare a fost extinsă pentru a include utilizarea de software sofisticat care a modelat procesele de afaceri, permițând utilizatorilor să evalueze rezultatele diferitelor scenarii., În acest fel, a fost posibil să se evalueze care dintre mai multe alternative a oferit cea mai bună rentabilitate a afacerii.,

Cele trei elemente cheie ale DSS include:

  • Organizare a datelor: informații Relevante și cunoștințe
  • model: Matematică și statistică formule care reprezintă mediul de afaceri și analiza datelor
  • O interfață de utilizator: Tablouri de bord sau alte interfețe care permite utilizatorilor de a interacționa cu și de a vizualiza rezultatele

Comune de Zi cu Zi Sistem Suport de Decizie Exemple

sisteme suport de Decizie funcționează la mai multe niveluri, și există multe exemple în comun de zi cu zi de utilizare., De exemplu, planificarea traseului GPS determină cea mai rapidă și cea mai bună rută între două puncte, analizând și comparând mai multe opțiuni posibile. Multe sisteme GPS includ, de asemenea, capabilități de evitare a traficului care monitorizează condițiile de trafic în timp real, permițând șoferilor să evite congestionarea. Fermierii folosesc instrumente de planificare a culturilor pentru a determina cel mai bun moment pentru a planta, fertiliza și culege. Software-ul de diagnostic Medical care permite personalului medical să diagnosticheze bolile este un alt exemplu. Majoritatea sistemelor au un atribut comun prin faptul că deciziile sunt repetitive și se bazează pe date cunoscute., Cu toate acestea, ele nu sunt infailibile și pot lua decizii incorecte sau iraționale, lucru descoperit de mulți utilizatori GPS timpurii.

Exemple de sistem de suport pentru decizii care utilizează Date istorice

analiza datelor istorice, utilizată în fiecare aspect al afacerii și al vieții, este bine dezvoltată și matură. Deși astfel de informații nu sunt întotdeauna direct acționabile, este o parte importantă a DSS, deoarece raportează performanțele anterioare și evidențiază zonele care necesită atenție. Câteva exemple includ:

  • analiză descriptivă: valori precum rezultatele vânzărilor, cifra de afaceri a inventarului și creșterea veniturilor.,
  • Diagnostic analytics: informații de Diagnostic care sapă un pic mai adânc pentru a dezvălui rezultatele și explică motivele performanței anterioare, măsurate prin analize descriptive.
  • Business intelligence (BI): deși se bazează în mare parte pe Date istorice, soluțiile BI permit utilizatorilor să dezvolte și să ruleze interogări care sunt utilizate pentru a ghida și sprijini luarea deciziilor.
  • tablouri de bord ERP: tablouri de bord configurabile de utilizator care permit managerilor să monitorizeze o varietate de indicatori de performanță.,

Exemple de sistem Suport pentru decizii manuale și hibride

există numeroase tehnici manuale care susțin luarea deciziilor. Acestea includ activități precum analiza SWOT în care echipele determină punctele forte și punctele slabe ale organizației, precum și identificarea amenințărilor cu care se confruntă organizația și oportunitățile potențiale de creștere ulterioară. Rezultatele unei analize SWOT sunt decizii acționabile pentru Avansarea organizației. Alte instrumente manuale includ matricele de decizie, analizele Pareto și analizele cost-beneficiu.,

soluțiile hibride DSS includ utilizarea analizelor de foi de calcul care utilizează capacitatea Excel de a calcula, analiza, compara opțiunile și evalua scenariile ce-ar fi dacă.deși soluțiile DSS manuale și hibride sunt relativ lente și greoaie, în mâinile potrivite, ele sunt instrumente puternice de susținere a deciziilor și multe organizații se bazează pe ele.,deși este esențial să înțelegem ce s-a întâmplat în trecut și de ce s-a întâmplat, aceste cunoștințe sunt de o utilizare limitată atunci când încercăm să prezicem viitorul, cu excepția posibilelor medii foarte stabile și previzibile. Cu toate acestea, acest lucru nu este niciodată cazul. Din fericire, există tehnici care fac posibilă prezicerea, cu un grad de certitudine, a tendințelor și schimbărilor viitoare care vor avea impact asupra unei companii sau a unei afaceri., De exemplu, aceste instrumente pot prezice, pe baza performanțelor anterioare, a datelor externe și a feedback-ului de pe piață, cifre pentru cererea viitoare de produse, obsolescența produselor și returnările.aceasta se numește analiză predictivă și formează baza unui alt tip de instrument DSS, unul care ajută la prezicerea a ceea ce se va întâmpla în viitorul apropiat. Analiza predictivă utilizează o combinație de extragere de date, instrumente statistice și algoritmi de învățare automată pentru a determina probabilitatea ca anumite evenimente să aibă loc., Băncile folosesc aceste tehnici pentru a detecta frauda, companiile de asigurări le folosesc pentru a evalua riscul și firmele de ride-hailing pentru a determina prețurile biletelor în funcție de cerere.

modelarea DSS pentru a sprijini luarea deciziilor bazate pe date

cele mai eficiente Exemple de sistem de suport pentru decizii sunt cele care determină cea mai bună decizie, pe baza anumitor criterii. Astfel de sisteme elimină subiectivitatea și părtinirea din procesul de luare a deciziilor. În plus, sunt capabili să evalueze numeroase scenarii alternative și să identifice cele mai bune.,abordarea obișnuită este de a dezvolta un model matematic al afacerii, de a vedea cum ia decizii și de a folosi software-ul de optimizare pentru a determina rezultatele diferitelor scenarii. Această tehnică se bazează pe analize prescriptive și este extrem de puternică. În timp ce unii sugerează că doar procesul de luare a deciziilor ar trebui modelat, dezvoltarea unui model complet al organizației crește versatilitatea și îmbunătățește precizia în ceea ce privește rezultatele financiare.există două abordări de optimizare, bazate pe reguli și modele de optimizare., Modelele bazate pe reguli (euristice) funcționează bine atunci când rezultatele posibile pot fi în mare măsură predeterminate, cum ar fi evaluarea riscului de asigurare. Pe de altă parte, modelele de optimizare sunt mai adaptabile, pot gestiona probleme mai complexe și pot face față mai multor constrângeri și compromisuri.

alegerea sistemului DSS potrivit pentru nevoile dvs.

cel mai potrivit DSS depinde de maturitatea organizațională, de complexitate și, într-o anumită măsură, de dimensiune. În organizațiile mici, sistemele hibride pot fi suficiente., Dacă organizația este nouă în analiză, sistemele DSS istorice ar fi un loc bun pentru a începe, în timp ce cei implicați în activități precum tranzacționarea și mărfurile pot beneficia mai mult de un exemplu de sistem predictiv de susținere a deciziilor.fără îndoială, cel mai mare beneficiu constă în selectarea unui sistem de management al deciziilor derivat din analiza prescriptivă, care modelează afacerea și oferă posibilitatea de a determina decizia cea mai avantajoasă pe baza anumitor criterii, cum ar fi veniturile și rentabilitatea., Deși implică o investiție mai mare în resurse și bani, o astfel de soluție are o probabilitate mai mare de a depăși așteptările și de a obține un ROI mai mare. În plus, este nevoie de presupuneri din luarea deciziilor și, deoarece modelul reproduce afacerea, acest tip de exemplu de sistem de sprijin pentru decizii este mai probabil să ofere soluții fezabile și raționale.