Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Пример системы поддержки принятия решений для John Day Reservoir .
Рекомендательные системы
Концепции
Методы и проблемы
Реализации
Исследование

Система поддержки принятия решений ( DSS ) - это информационная система, которая поддерживает бизнес или организационную деятельность по принятию решений . DSS обслуживают уровни управления, операций и планирования организации (обычно среднего и высшего звена) и помогают людям принимать решения о проблемах, которые могут быстро изменяться и которые нелегко определить заранее, т. Е. Неструктурированные и частично структурированные проблемы принятия решений. Системы поддержки принятия решений могут быть либо полностью компьютеризированными, либо управляемыми человеком, либо их комбинацией.

В то время как ученые воспринимают DSS как инструмент для поддержки процессов принятия решений , пользователи DSS рассматривают DSS как инструмент для облегчения организационных процессов. [1] Некоторые авторы расширили определение DSS, включив в него любую систему, которая может поддерживать принятие решений, а некоторые DSS включают программный компонент для принятия решений ; Sprague (1980) [2] определяет правильно названный DSS следующим образом:

  1. DSS имеет тенденцию быть нацеленным на менее структурированную и недооцененную проблему, с которой обычно сталкиваются руководители высшего звена ;
  2. DSS пытается объединить использование моделей или аналитических методов с традиционными функциями доступа к данным и их поиска ;
  3. DSS уделяет особое внимание функциям, которые упрощают использование людьми, не владеющими компьютером, в интерактивном режиме; и
  4. DSS подчеркивает гибкость и адаптируемость к изменениям в окружающей среде и подходу пользователя к принятию решений .

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:

  • запасы информационных активов ( в том числе унаследованных и реляционных данных источников, кубы , хранилищ данных и витрин данных ),
  • сравнительные показатели продаж между одним периодом и другим,
  • прогнозируемые цифры выручки, основанные на предположениях о продажах продукции .

История [ править ]

Концепция поддержки принятия решений возникла в основном из теоретических исследований принятия решений в организациях, проведенных в Технологическом институте Карнеги в конце 1950-х - начале 1960-х годов, и работы по внедрению, проделанной в 1960-х годах. [3] DSS стал отдельной областью исследований в середине 1970-х годов, прежде чем в 1980-х годах он стал более интенсивным.

В середине и конце 1980-х годов информационные системы для руководителей (EIS), системы поддержки групповых решений (GDSS) и системы поддержки принятия решений в организациях (ODSS) эволюционировали из однопользовательской и ориентированной на модели DSS. Согласно Sol (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, связанной с проектированием интеллектуальных рабочих станций. [4]

В 1987 году компания Texas Instruments завершила разработку системы отображения информации о выходе на посадку (GADS) для United Airlines . Этой системе поддержки принятия решений приписывают значительное сокращение задержек в поездках, помогая управлять наземными операциями в различных аэропортах , начиная с международного аэропорта О'Хара в Чикаго и аэропорта Стэплтона в Денвере, штат Колорадо . [5] Примерно с 1990 года хранение данных и оперативная аналитическая обработка (OLAP) начали расширять сферу DSS. По мере приближения нового тысячелетия были представлены новые аналитические веб-приложения.

DSS также имеет слабую связь с парадигмой гипертекста пользовательского интерфейса . И система PROMIS Университета Вермонта (для принятия медицинских решений), и система Carnegie Mellon ZOG / KMS (для принятия решений в военных и деловых кругах) были системами поддержки принятия решений, которые также явились крупным прорывом в исследованиях пользовательского интерфейса. Более того, хотя исследователи гипертекста в основном озабочены информационной перегрузкой , некоторые исследователи, в частности Дуглас Энгельбарт , уделяют особое внимание лицам, принимающим решения.

С появлением все большего количества более совершенных технологий отчетности DSS начала превращаться в критически важный компонент структуры управления . Примеры этого можно увидеть в интенсивном обсуждении DSS в образовательной среде.

Приложения [ править ]

DSS теоретически можно построить в любой области знаний. Одним из примеров является система поддержки принятия клинических решений для медицинской диагностики . Существует четыре этапа эволюции системы поддержки принятия клинических решений (CDSS): примитивная версия является автономной и не поддерживает интеграцию; второе поколение поддерживает интеграцию с другими медицинскими системами; третий основан на стандартах, а четвертый - на сервисной модели. [6]

DSS широко используется в бизнесе и управлении. Панель управления для руководителей и другое программное обеспечение для повышения эффективности бизнеса позволяют быстрее принимать решения, выявлять негативные тенденции и лучше распределять бизнес-ресурсы. Благодаря DSS вся информация от любой организации представлена ​​в виде диаграмм, графиков, т.е. в обобщенном виде, что помогает руководству принять стратегическое решение. Например, одно из приложений DSS - это управление и разработка сложных антитеррористических систем. [7] Другие примеры включают в себя сотрудника по ссуде, проверяющего кредитоспособность 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 - это сельскохозяйственное производство , маркетинг в целях устойчивого развития . Например, пакет DSSAT4 [8] [9], разработанный при финансовой поддержке USAID в 80-х и 90-х годах, позволил провести быструю оценку нескольких систем сельскохозяйственного производства по всему миру, чтобы облегчить принятие решений на уровне фермерских хозяйств и на уровне политики. Точное земледелие стремится адаптировать решения к конкретным участкам сельскохозяйственных угодий. Однако есть много препятствий на пути успешного внедрения DSS в сельском хозяйстве. [10]

DSS также широко используются в управлении лесным хозяйством, где длительный горизонт планирования и пространственное измерение проблем 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 построении и использовании систем поддержки принятия решений в лесном хозяйстве. [11]

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

DSS использовались для оценки рисков для интерпретации данных мониторинга от крупных инженерных сооружений, таких как плотины, башни, соборы или каменные здания. Например, Mistral - это экспертная система для мониторинга безопасности плотин, разработанная в 1990-х годах компанией Ismes (Италия). Он получает данные от автоматической системы мониторинга и выполняет диагностику состояния плотины. Его первая копия, установленная в 1992 году на плотине Ридраколи (Италия), работает круглосуточно и без выходных . [12] Он был установлен на нескольких плотинах в Италии и за рубежом (например, плотина Итайпу в Бразилии), [13] и на памятниках под названием Калейдос. [14] Mistral - зарегистрированная торговая марка CESI . ГИСуспешно используются с 90-х годов вместе с DSS для отображения на карте оценок риска в реальном времени, основанных на данных мониторинга, собранных в районе бедствия Val Pola (Италия). [15]

Компоненты [ править ]

Разработка системы поддержки принятия решений по смягчению последствий засухи

Три основных компонента архитектуры DSS : [16] [17] [18] [19] [20]

  1. базы данных (или база знаний ),
  2. модель (то есть, контекст принятия решений и критерии пользователя)
  3. пользовательский интерфейс .

Сами пользователи также являются важными компонентами архитектуры. [16] [20]

Таксономии [ править ]

Используя в качестве критерия отношения с пользователем, Хэттеншвиллер [16] различает пассивные , активные и кооперативные DSS . Пассивный DSS является системой , которая помогает процессу принятия решений, но не может выявить явные предложения решения или решение. Активный DSS может выявить такие предложения решения или решение. Кооперативное 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, и аналогично 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: [21] он различает DSS , управляемую коммуникацией, DSS , управляемую данными, DSS , управляемую документами , DSS , управляемую знаниями , и DSS , управляемую моделью. . [17]

  • Связи с приводом DSS обеспечивает сотрудничество, поддержка более одного человека , работающего на общей задачи; примеры включают интегрированные инструменты, такие как Google Docs или Microsoft SharePoint Workspace . [22]
  • Управляемых данными DSS (или данные ориентированные на DSS) подчеркивает , доступ и манипулирование временного ряда внутренних данных компании, а иногда и внешними данными.
  • Документ по инициативе DSS управляет, извлекает и манипулирует неструктурированной информации в различных электронных форматах.
  • Знаниях DSS предоставляет специализированные решения проблем экспертизы , хранящуюся как факты, правила, процедуру или в подобных структурах , как интерактивные дерева решений и блок - схемы. [17]
  • На основе модели DSS подчеркивает доступ и манипулирование статистической, финансовой, оптимизации или моделирования модели. Управляемая моделями DSS использует данные и параметры, предоставленные пользователями, чтобы помочь лицам, принимающим решения, в анализе ситуации; они не обязательно требуют больших объемов данных. Dicodess - это пример генератора DSS, управляемого моделью с открытым исходным кодом. [23]

Использование рамки в качестве критерия, власть [24] дифференцирует масштаба предприятия DSS и рабочий стол DSS . Масштаба предприятия DSS связано с большими хранилищами данных и обслуживает много менеджеров в компании. Рабочий стол, однопользовательская DSS небольшая система , которая работает на компьютере отдельного менеджера.

Фреймворки разработки [ править ]

Как и другие системы, системы DSS требуют структурированного подхода. Такая структура включает людей, технологии и подход к разработке. [18]

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

  • Разведка - 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, Analytica и iThink .
  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 [ править ]

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

Холсэппл и Уинстон [25] классифицируют DSS на следующие шесть структур: DSS, ориентированный на текст, DSS, ориентированный на базы данных, DSS, ориентированный на электронные таблицы, DSS, ориентированный на решатели, DSS, ориентированный на правила, и составной DSS. Составной DSS - самая популярная классификация DSS; это гибридная система, которая включает две или более из пяти основных структур. [25]

Поддержка, предоставляемая DSS, может быть разделена на три различных взаимосвязанных категории: [26] Персональная поддержка, Групповая поддержка и Организационная поддержка.

Компоненты DSS можно классифицировать как:

  1. Входные данные: факторы, числа и характеристики для анализа.
  2. Знания и опыт пользователя: вводимые 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 избранные когнитивные функции принятия решений и основаны на технологиях искусственного интеллекта или интеллектуальных агентов , называются интеллектуальными системами поддержки принятия решений (IDSS) [27]

Возникающая область инженерии решений рассматривает само решение как спроектированный объект и применяет инженерные принципы, такие как проектирование и обеспечение качества, для явного представления элементов, составляющих решение.

См. Также [ править ]

  • Карта аргументов
  • Когнитивные активы (организационные)
  • Теория принятия решений
  • Управление корпоративными решениями
  • Экспертная система
  • Система судьи-советника
  • Задача о рюкзаке
  • Система поддержки принятия решений о землеотводе
  • Список программ для создания концептуальных карт и карт разума
  • Морфологический анализ (решение проблем)
  • Обсуждение онлайн
  • Участие (принятие решений)
  • Прогнозная аналитика
  • ПО для управления проектами
  • Программное обеспечение самообслуживания
  • Система поддержки пространственных решений
  • Программное обеспечение для стратегического планирования

Ссылки [ править ]

  1. ^ Кин, Питер (1980). «Системы поддержки принятия решений: перспективы исследования». Кембридж, Массачусетс: Центр исследований информационных систем, Школа менеджмента Альфреда П. Слоана. ЛВП : 1721,1 / 47172 . Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  2. Перейти ↑ Sprague, R; (1980). « Структура для развития систем поддержки принятия решений» . MIS Quarterly. Vol. 4, No. 4, pp.1-25.
  3. ^ Keen, РИМ (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 др. (1987). Экспертные системы и искусственный интеллект в системах поддержки принятия решений: Труды Второй мини Euroconference, Lunteren, Нидерланды, 17-20 ноября 1985 . Springer, 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. ^ Райт, А; Ситтиг, Д. (2008). «Структура и модель для оценки архитектур поддержки принятия клинических решений q» . Журнал биомедицинской информатики . 41 (6): 982–990. DOI : 10.1016 / j.jbi.2008.03.009 . PMC 2638589 . PMID 18462999 .  
  7. ^ Чжан, SX; 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. DOI : 10.1016 / j.dss.2010.12.001 . S2CID 15362734 . 
  8. ^ "DSSAT4 (pdf)" (PDF) . Архивировано из оригинального (PDF) 27 сентября 2007 года . Проверено 29 Декабря 2006 .
  9. ^ Система поддержки принятия решений по передаче агротехнологии
  10. ^ Стивенс, В. и Миддлтон, Т. (2002). Почему системы поддержки принятия решений так плохо внедряются? В: Имитационные модели сельскохозяйственных культур и почвы в развивающихся странах. 129–148 (ред. Р. Б. Мэтьюза и Уильяма Стивенса). Уоллингфорд: КАБИ.
  11. ^ Сообщество практиков Системы поддержки принятия решений по управлению лесами, http://www.forestdss.org/
  12. ^ Сальванески, Паоло; Кадей, Мауро; Лаццари, Марко (1996). «Применение ИИ для мониторинга и оценки структурной безопасности» . Эксперт IEEE . 11 (4): 24–34. DOI : 10.1109 / 64.511774 . Проверено 5 марта 2014 .
  13. ^ Masera, Альберто; и другие. «Комплексный подход к безопасности плотин» . Comitê Brasileiro de Barragens . Проверено 16 декабря 2020 .
  14. ^ Ланчини, Стефано; Лаццари, Марко; Мазера, Альберто; Сальванески, Паоло (1997). «Диагностика древних памятников с помощью экспертного программного обеспечения» (PDF) . Structural Engineering International . 7 (4): 288–291. DOI : 10.2749 / 101686697780494392 .
  15. ^ Lazzari, M .; Сальванески, П. (1999). «Встраивание географической информационной системы в систему поддержки принятия решений для мониторинга оползней» (PDF) . Природные опасности . 20 (2–3): 185–195. DOI : 10,1023 / A: 1008187024768 . S2CID 1746570 .  
  16. ^ a b c Haettenschwiler, П. (1999). Neues anwenderfreundliches Konzept der Entscheidungsunterstützung . Gutes Entscheiden в Wirtschaft, Politik und Gesellschaft. Цюрих, vdf Hochschulverlag AG: 189-208.
  17. ^ a b c Power, DJ (2002). Системы поддержки принятия решений: концепции и ресурсы для менеджеров . Вестпорт, штат Коннектикут, Quorum Books.
  18. ^ a b 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 
  19. ^ Haag, Cummings, ㅊ ㄴㅋ McCubbrey, Pinsonneault, Донован (2000). Информационные системы управления: в информационную эпоху. McGraw-Hill Ryerson Limited: 136-140. ISBN 0-07-281947-2 
  20. ^ а б Маракас, GM (1999). Системы поддержки принятия решений в ХХI веке. Река Аппер Сэдл, штат Нью-Джерси, Prentice Hall.
  21. ^ http://dssresources.com/papers/dssarticles.html
  22. ^ Стэнхоуп, Фил (2002). «Будьте в курсе событий: создание инструментов и одноранговых решений с платформой Groove» . Цифровая библиотека ACM . Проверено 30 октября 2019 года .
  23. ^ Гаш, A. (2004). Построение систем поддержки принятия решений на основе моделей с помощью Dicodess . Цюрих, VDF.
  24. ↑ Power, DJ (1996). Что такое DSS? Он-лайн исполнительный журнал для поддержки принятия решений с большим объемом данных 1 (3).
  25. ^ a b Holsapple, CW и А.Б. Уинстон. (1996). Системы поддержки принятия решений: подход, основанный на знаниях. Сент-Пол: Вест Паблишинг. ISBN 0-324-03578-0 
  26. ^ Hackathorn, RD и PGW Keen. (1981, сентябрь). « Организационные стратегии для персональных вычислений в системах поддержки принятия решений» . MIS Quarterly, Vol. 5, № 3.
  27. ^ Ф. Бурштейн; CW Holsapple (2008). Справочник по системам поддержки принятия решений. Берлин: Springer Verlag .

Дальнейшее чтение [ править ]

  • Мариус Чока, Флорин Филип (2015). Системы поддержки принятия решений - библиография 1947-2007 .
  • Борхес, Дж. Г., Нордстрём, Э.-М. Гарсия Гонсало, Дж. Хуяла, Т. Трасобарес, А. (ред.). (2014). «Компьютерные инструменты для поддержки управления лесным хозяйством. Опыт и знания во всем мире . Кафедра управления лесными ресурсами, Шведский университет сельскохозяйственных наук. Умео. Швеция.
  • Делик, К.А., Дуйе, Л. и Дайал, У. (2001) «На пути к архитектуре систем поддержки принятия решений в реальном времени: проблемы и решения .
  • Диасио, С., Агелл, Н. (2009) «Эволюция опыта в технологиях поддержки принятия решений: проблема для организаций», cscwd, стр. 692–697, 13-я Международная конференция по совместной работе с компьютерами в дизайне, 2009 г. https : //web.archive.org/web/20121009235747/http: //www.computer.org/portal/web/csdl/doi/10.1109/CSCWD.2009.4968139
  • Гадомский, AM и др. (2001) " Подход к интеллектуальному советнику по принятию решений (IDA) для менеджеров по чрезвычайным ситуациям ", Int. J. Оценка и управление рисками, Vol. 2, №№ 3/4.
  • Гомеш да Силва, Карлуш; Климако, Жуан; Фигейра, Хосе (2006). «Метод разброса для двухкритериальных {0,1} -критериальных задач». Европейский журнал операционных исследований . Elsevier BV. 169 (2): 373–391. DOI : 10.1016 / j.ejor.2004.08.005 . ISSN  0377-2217 .
  • Эндер, Габриэла; Электронная книга (2005–2011) о методологии OpenSpace-Online в реальном времени: обмен знаниями, решение проблем, ориентированные на результат групповые диалоги по важным темам с обширной документацией конференции в режиме реального времени. Загрузите https://web.archive.org/web/20070103022920/http://www.openspace-online.com/OpenSpace-Online_eBook_en.pdf
  • Хименес, Антонио; Риос-Инсуа, Сиксто; Матеос, Альфонсо (2006). «Общая система мультиатрибутного анализа» . Компьютеры и исследования операций . Elsevier BV. 33 (4): 1081–1101. DOI : 10.1016 / j.cor.2004.09.003 . ISSN  0305-0548 .
  • Джинтравет, Аттачай (1995). «Система поддержки принятия решений для быстрой оценки альтернатив возделывания риса в низинах в Таиланде». Сельскохозяйственные системы . 47 (2): 245–258. DOI : 10.1016 / 0308-521X (94) P4414-W .
  • Мацацинис, Н. Ф. и Я. Сискос (2002), Интеллектуальные системы поддержки для принятия маркетинговых решений , Kluwer Academic Publishers.
  • Омид А. Сианаки, О. Хуссейн, Т. Диллон, А. Р. Табеш - ... Интеллект, моделирование и моделирование (CIMSiM), 2010, Интеллектуальная система поддержки принятия решений для включения предпочтений потребителей в потребление энергии в жилых домах в интеллектуальной сети
  • Власть, ди-джей (2000). Веб-системы и системы поддержки принятия решений на основе моделей: концепции и проблемы . в трудах Американской конференции по информационным системам, Лонг-Бич, Калифорния.
  • Райх, Йорам; Капелюк, Ади (2005). «Фреймворк для организации пространства решения проблем с приложением к решению субъективных, контекстно-зависимых проблем». Системы поддержки принятия решений . Elsevier BV. 41 (1): 1–19. DOI : 10.1016 / j.dss.2004.05.001 . ISSN  0167-9236 .
  • Заутер, В.Л. (1997). Системы поддержки принятия решений: прикладной управленческий подход. Нью-Йорк, Джон Вили. ISBN 978-0471173359 
  • Сильвер, М. (1991). Системы поддержки лиц, принимающих решения: описание и анализ. Чичестер; Нью-Йорк, Вили.
  • Спраг, Ральф (1986). Системы поддержки принятия решений: претворение теории в жизнь . Энглвуд Клиффс, Нью-Джерси: Прентис-Холл. ISBN 978-0-13-197286-5. OCLC  13123699 .