Система поддержки принятия решений - Decision support system

Пример системы поддержки принятия решений для Водохранилище Джона Дея.
Рекомендательные системы
Концепции
Методы и проблемы
Реализации
Исследование

А система поддержки принятия решений (DSS) является информационная система который поддерживает бизнес или организацию принятие решений деятельность. DSS обслуживают уровни управления, операций и планирования организации (обычно среднего и высшего звена) и помогают людям принимать решения о проблемах, которые могут быстро меняться и которые нелегко определить заранее, т.е. неструктурированные и полуструктурированные задачи решения. Системы поддержки принятия решений могут быть либо полностью компьютеризированными, либо управляемыми человеком, либо их комбинацией.

В то время как ученые воспринимают DSS как инструмент поддержки процессы принятия решений, Пользователи DSS рассматривают DSS как инструмент для облегчения организационных процессов.[1] Некоторые авторы расширили определение DSS, включив в него любые система это может поддержать принятие решений и некоторые DSS включают программное обеспечение для принятия решений составная часть; Спраг (1980)[2] определяет правильно названный DSS следующим образом:

  1. DSS имеет тенденцию быть нацеленным на менее структурированные, недооцененные проблема тот верхний уровень менеджеры обычно лицо;
  2. DSS пытается объединить использование моделей или аналитических методов с традиционными доступ к данным и поиск функции;
  3. DSS уделяет особое внимание функциям, которые упрощают их использование людьми, не владеющими компьютером, в интерактивный Режим; и
  4. DSS подчеркивает гибкость и приспособляемость чтобы учесть изменения в Окружающая среда и принятие решений подход пользователя.

DSS включают системы, основанные на знаниях. Правильно спроектированная DSS - это интерактивная программная система, предназначенная для того, чтобы помочь лицам, принимающим решения, собрать полезную информацию из комбинации необработанных данных, документов и личных знаний или бизнес-моделей для выявления и решения проблем и принятия решений.

Типичная информация, которую приложение поддержки принятия решений может собирать и предоставлять, включает:

История

Концепция поддержки принятия решений возникла в основном из теоретических исследований принятия решений в организации, проведенных в Технологический институт Карнеги в конце 1950-х - начале 1960-х годов, а работы по внедрению были выполнены в 1960-х годах.[3] DSS стало отдельной областью исследований в середине 1970-х годов, прежде чем в 1980-х годах оно приобрело большую интенсивность. В середине и конце 1980-х гг. исполнительные информационные системы (EIS), групповые системы поддержки принятия решений (GDSS) и системы поддержки организационных решений (ODSS) произошли от однопользовательской и модельно-ориентированной DSS.

По словам Сола (1987)[4] определение и сфера применения DSS менялись с годами: в 1970-х годах DSS описывалась как «компьютерная система для помощи в принятии решений»; в конце 1970-х движение DSS начало сосредотачиваться на «интерактивных компьютерных системах, которые помогают лицам, принимающим решения, использовать базы данных и модели для решения плохо структурированных проблем»; в 1980-х годах DSS должна была предоставить системы, «использующие подходящие и доступные технологии для повышения эффективности управленческой и профессиональной деятельности», а к концу 1980-х годов DSS столкнулась с новой проблемой в отношении разработки интеллектуальных рабочих станций.[4]

В 1987 г. Инструменты Техаса завершена разработка системы отображения назначения ворот (GADS) для United Airlines. Эта система поддержки принятия решений позволяет значительно сократить задержки в поездках, помогая управлять наземными операциями на различных участках. аэропорты, начиная с Международный аэропорт О'Хара в Чикаго и аэропорт Стэплтона в Денвер Колорадо.[5] Начиная примерно с 1990 г., хранилище данных и оперативная аналитическая обработка (OLAP) начал расширять сферу DSS. По мере приближения нового тысячелетия были представлены новые аналитические веб-приложения.

С появлением все большего количества более совершенных технологий отчетности DSS начала превращаться в важнейший компонент управление дизайн. Примеры этого можно увидеть в интенсивном обсуждении DSS в образовательной среде.

DSS также имеет слабое соединение с пользовательский интерфейс парадигма гипертекст. Оба Вермонтский университет ПРОМИС система (для принятия медицинских решений) и Карнеги-Меллон ZOG /KMS Системы (для принятия решений в военных и деловых кругах) были системами поддержки принятия решений, которые также стали крупным прорывом в исследовании пользовательского интерфейса. Кроме того, хотя гипертекст исследователей обычно интересовали информационная перегрузка, некоторые исследователи, особенно Дуглас Энгельбарт, были ориентированы, в частности, на лиц, принимающих решения.

Таксономии

Используя отношения с пользователем в качестве критерия, Haettenschwiler[6] отличает пассивный, активный, и кооперативный DSS. А пассивный DSS - это система, которая помогает процессу принятия решений, но не может выдвигать явные предложения или решения. An активный DSS может предложить такие решения или решения. А кооперативный DSS позволяет осуществлять итеративный процесс между человеком и системой для достижения консолидированного решения: лицо, принимающее решение (или его советник), может изменять, дополнять или уточнять предложения решений, предоставленные системой, прежде чем отправлять их обратно в систему для проверки, Аналогичным образом система снова улучшает, дополняет и уточняет предложения лиц, принимающих решения, и отправляет их им для проверки.

Другая таксономия для DSS, в зависимости от режима помощи, была создана Д. Пауэром:[7] он различает управляемый связью DSS, управляемая данными DSS, управляемый документами DSS, управляемая знаниями DSS, и управляемая моделью DSS.[8]

  • А управляемый связью DSS позволяет сотрудничать, поддерживая более одного человека, работающего над общей задачей; примеры включают интегрированные инструменты, такие как Google Docs или Microsoft SharePoint Workspace.[9]
  • А управляемая данными DSS (или ориентированный на данные DSS) подчеркивает доступ и манипулирование Временные ряды внутренних данных компании, а иногда и внешних данных.
  • А управляемый документами DSS управляет, извлекает и манипулирует неструктурированная информация в различных электронных форматах.
  • А управляемая знаниями DSS предоставляет специализированные решение проблем опыт, хранящийся в виде фактов, правил, процедур или подобных структур, например интерактивных деревья решений и блок-схемы.[8]
  • А управляемая моделью DSS подчеркивает доступ и манипулирование статистическими, финансовыми, оптимизационными или симуляция модель. Управляемая моделями DSS использует данные и параметры, предоставленные пользователями, чтобы помочь лицам, принимающим решения, в анализе ситуации; они не обязательно требуют больших объемов данных. Дикодесса является примером модель с открытым исходным кодом -приводной генератор DSS.[10]

Используя размах в качестве критерия, мощность[11] отличает DSS на уровне предприятия и настольный DSS. An DSS на уровне предприятия связан с большими хранилищами данных и обслуживает многих менеджеров в компании. А настольный, однопользовательский DSS это небольшая система, которая работает на персональном компьютере менеджера.

Компоненты

Дизайн засуха система поддержки принятия решений

Три основных компонента DSS архитектура находятся:[6][8][12][13][14]

  1. то база данных (или база знаний ),
  2. то модель (т.е. контекст решения и критерии пользователя)
  3. то пользовательский интерфейс.

В пользователи сами по себе также являются важными компонентами архитектуры.[6][14]

Фреймворки разработки

Как и другие системы, системы DSS требуют структурированного подхода. Такая структура включает людей, технологии и подход к разработке.[12]

Система поддержки принятия решений на раннем этапе состоит из четырех этапов:

  • Интеллект - поиск условий, требующих решения;
  • дизайн - Разработка и анализ возможных альтернативных действий решения;
  • Выбор - Выбор среди них действий;
  • Реализация - Принятие выбранного курса действий в ситуации принятия решения.

Уровни технологии DSS (аппаратного и программного обеспечения) могут включать:

  1. Фактическое приложение, которое будет использовать пользователь. Это часть приложения, которая позволяет лицу, принимающему решения, принимать решения в определенной проблемной области. Пользователь может решить эту конкретную проблему.
  2. Генератор содержит аппаратную / программную среду, которая позволяет людям легко разрабатывать определенные приложения DSS. На этом уровне используются инструменты или системы кейсов, такие как Crystal, Аналитика и Я думаю.
  3. Инструменты включают оборудование / программное обеспечение более низкого уровня. Генераторы DSS, включая специальные языки, библиотеки функций и связывающие модули

Итеративный подход к разработке позволяет изменять и переконструировать DSS через различные промежутки времени. После того, как система спроектирована, ее необходимо будет протестировать и, при необходимости, отредактировать для достижения желаемого результата.

Классификация

Есть несколько способов классифицировать приложения DSS. Не каждый DSS точно входит в одну из категорий, но может представлять собой сочетание двух или более архитектур.

Холсэппл и Уинстон[15] классифицируйте DSS на следующие шесть структур: DSS, ориентированное на текст, DSS, ориентированное на базы данных, DSS, ориентированное на электронные таблицы, DSS, ориентированное на решатели, DSS, ориентированное на правила, и составное DSS. Составной DSS - самая популярная классификация DSS; это гибридная система, которая включает две или более из пяти основных структур.[15]

Поддержка со стороны DSS может быть разделена на три различных взаимосвязанных категории:[16] Персональная поддержка, групповая поддержка и организационная поддержка.

Компоненты DSS можно классифицировать как:

  1. Входы: Факторы, числа и характеристики для анализа
  2. Знания и опыт пользователей: Входные данные, требующие ручного анализа пользователем
  3. Выходы: Преобразованные данные, на основе которых генерируются "решения" DSS.
  4. Решения: Результаты, полученные DSS на основе критериев пользователя

DSS, которые выполняют выбранные познавательный функции принятия решений и основаны на искусственный интеллект или интеллектуальные агенты технологии называются интеллектуальные системы поддержки принятия решений (IDSS)[17]

Зарождающееся поле разработка решений рассматривает само решение как спроектированный объект и применяет инженерные принципы, такие как дизайн и гарантия качества к явному представлению элементов, составляющих решение.

Приложения

DSS теоретически можно построить в любой области знаний.

Одним из примеров является система поддержки принятия клинических решений для медицинский диагноз. В эволюции системы поддержки принятия клинических решений (CDSS) можно выделить четыре этапа: примитивная версия является автономной и не поддерживает интеграцию; второе поколение поддерживает интеграцию с другими медицинскими системами; третий - на основе стандарта, а четвертый - на основе модели обслуживания.[18]

DSS широко используется в бизнесе и управлении. Исполнительная панель и другое программное обеспечение для повышения эффективности бизнеса позволяет быстрее принимать решения, выявлять негативные тенденции и лучше распределять бизнес-ресурсы. Благодаря DSS вся информация от любой организации представлена ​​в виде диаграмм, графиков, то есть в обобщенном виде, что помогает руководству принимать стратегические решения. Например, одно из приложений DSS - это управление и разработка сложных антитеррористических систем.[19] Другие примеры включают в себя сотрудника по ссуде банка, проверяющего кредит соискателя ссуды, или инженерной фирмы, которая подала заявки на несколько проектов и хочет знать, могут ли они быть конкурентоспособными по своим затратам.

Растущая область применения, концепций, принципов и методов DSS находится в Сельскохозяйственное производство, маркетинг для устойчивое развитие. Например, DSSAT4 пакет[20][21] разработан при финансовой поддержке ТЫ СКАЗАЛ в течение 80-х и 90-х годов позволил провести быструю оценку нескольких систем сельскохозяйственного производства по всему миру, чтобы облегчить принятие решений на уровне хозяйств и политики. Точное земледелие стремится адаптировать решения к конкретным участкам сельскохозяйственных угодий. Однако существует множество препятствий на пути успешного внедрения DSS в сельском хозяйстве.[22]

DSS также распространены в управление лесами где длительный горизонт планирования и пространственный размер задач планирования требуют особых требований. Все аспекты управления лесами, от транспортировки бревен, планирования лесозаготовок до устойчивости и защиты экосистем, были учтены в современных DSS. В этом контексте рассмотрение одной или нескольких целей управления, связанных с предоставлением товаров и услуг, торгуемых или неторговых, и часто связанных с ограничениями ресурсов и проблемами принятия решений. Сообщество специалистов по системам поддержки принятия решений в лесном хозяйстве предоставляет обширный репозиторий знаний о создании и использовании систем поддержки принятия решений в лесах.[23]

Конкретный пример касается Канадская национальная железная дорога система, которая регулярно тестирует свое оборудование с помощью системы поддержки принятия решений. Проблема, с которой сталкивается любой железная дорога изношенные или дефектные рельсы, что может привести к сотням крушения в год. В рамках DSS системе Канадской национальной железной дороги удалось снизить количество сходов с рельсов, в то время как другие компании пережили рост.

Смотрите также

использованная литература

  1. ^ Кин, Питер (1980). «Системы поддержки принятия решений: перспективы исследования». Кембридж, Массачусетс: Центр исследований информационных систем, Школа менеджмента Альфреда П. Слоана. HDL:1721.1/47172. Цитировать журнал требует | журнал = (Помогите)
  2. ^ Спраг, Р. (1980). "Основа для разработки систем поддержки принятия решений. »MIS Quarterly. Том 4, № 4, стр. 1-25.
  3. ^ Кин, П. Г. У. (1978). Системы поддержки принятия решений: организационная перспектива. Ридинг, штат Массачусетс, паб «Эддисон-Уэсли». Co. ISBN  0-201-03667-3
  4. ^ а б Хенк Г. Сол и другие. (1987). Экспертные системы и искусственный интеллект в системах поддержки принятия решений: материалы Второй мини-евроконференции, Люнтерен, Нидерланды, 17–20 ноября 1985 г.. Спрингер, 1987. ISBN  90-277-2437-7. стр.1-2.
  5. ^ Эфраим Тюрбан; Джей Э. Аронсон; Тин-Пэн Лян (2008). Системы поддержки принятия решений и интеллектуальные системы. п. 574.
  6. ^ а б c Haettenschwiler, П. (1999). Neues anwenderfreundliches Konzept der Entscheidungsunterstützung. Gutes Entscheiden в Wirtschaft, Politik und Gesellschaft. Цюрих, vdf Hochschulverlag AG: 189-208.
  7. ^ http://dssresources.com/papers/dssarticles.html
  8. ^ а б c Власть, Д. Дж. (2002). Системы поддержки принятия решений: концепции и ресурсы для менеджеров. Вестпорт, Коннектикут, Книги кворума.
  9. ^ Стэнхоуп, Фил (2002). «Будьте в курсе событий: создание инструментов и одноранговых решений на платформе Groove». Цифровая библиотека ACM. Получено 30 октября 2019.
  10. ^ Гаше, А. (2004). Построение систем поддержки принятия решений на основе моделей с помощью Dicodess. Цюрих, VDF.
  11. ^ Власть, Д. Дж. (1996). Что такое DSS? Он-лайн исполнительный журнал для поддержки принятия решений с большим объемом данных 1 (3).
  12. ^ а б Спраг, Р. Х. и Э. Д. Карлсон (1982). Построение эффективных систем поддержки принятия решений. Энглвуд Кэлифс, Нью-Джерси, Прентис-Холл. ISBN  0-13-086215-0
  13. ^ Хааг, Каммингс, Э. Маккаббри, Пинсонно, Донован (2000). Информационные системы управления: в век информации. McGraw-Hill Ryerson Limited: 136-140. ISBN  0-07-281947-2
  14. ^ а б Маракас, Г. М. (1999). Системы поддержки принятия решений в ХХI веке. Река Аппер Сэдл, Нью-Джерси, Прентис-Холл.
  15. ^ а б Holsapple, C.W. и A.B. Whinston. (1996). Системы поддержки принятия решений: подход, основанный на знаниях. Сент-Пол: Вест Паблишинг. ISBN  0-324-03578-0
  16. ^ Hackathorn, R. D., and P. G. W. Keen. (1981, сентябрь). "Организационные стратегии персональных вычислений в системах поддержки принятия решений. "MIS Quarterly, Vol. 5, No. 3.
  17. ^ Ф. Бурштейн; К. В. Холсэппл (2008). Справочник по системам поддержки принятия решений. Берлин: Springer Verlag.
  18. ^ Райт, А; Ситтиг, Д. (2008). «Структура и модель для оценки архитектур поддержки принятия клинических решений q». Журнал биомедицинской информатики. 41 (6): 982–990. Дои:10.1016 / j.jbi.2008.03.009. ЧВК  2638589. PMID  18462999.
  19. ^ Zhang, S.X .; Бабович, В. (2011). «Эволюционная структура реальных опционов для проектирования и управления проектами и системами со сложными реальными опционами и условиями исполнения». Системы поддержки принятия решений. 51 (1): 119–129. Дои:10.1016 / j.dss.2010.12.001. S2CID  15362734.
  20. ^ "DSSAT4 (pdf)" (PDF). Архивировано из оригинал (PDF) 27 сентября 2007 г.. Получено 29 декабря 2006.
  21. ^ Система поддержки принятия решений по передаче агротехнологии
  22. ^ Стивенс В. и Миддлтон Т. (2002). Почему внедрение систем поддержки принятия решений было таким низким? В: Имитационные модели сельскохозяйственных культур и почвы в развивающихся странах. 129–148 (под ред. Р. Б. Мэтьюза и Уильяма Стивенса). Уоллингфорд: КАБИ.
  23. ^ Сообщество практиков Системы поддержки принятия решений по управлению лесами http://www.forestdss.org/

дальнейшее чтение