Ein kompetentes Entscheidungsunterstützungssystem unterstützt Entscheidungsträger bei der Zusammenstellung verschiedener Arten von Daten, die sie aus zahlreichen Quellen erhalten, darunter Dokumente, Rohdaten, Management, Geschäftsmodelle und Mitarbeitererfahrungen aus erster Hand. Mehrere Disziplinen können von der Verwendung von Software für Entscheidungsunterstützungssysteme profitieren. einschließlich Angebotsbewertung für Ingenieurwesen, Landwirtschaft und Eisenbahnprojekte sowie die Überprüfung von Kreditdarlehensinformationen, medizinische Diagnose, Geschäftsführung und Angebotsbewertung. Begleiten Sie mich, während ich Sie durch Software für Entscheidungsunterstützungssysteme führe.
Entscheidungsunterstützungssysteme
Ein Informationssystem namens Decision Support System (DSS) hilft einem Unternehmen, Entscheidungen zu treffen, die Urteilsvermögen, Entschlossenheit und eine Reihe von Maßnahmen erfordern. Durch die Analyse riesiger Mengen unstrukturierter Daten und das Sammeln von Daten, die bei der Problemlösung und Entscheidungsfindung hilfreich sein könnten, unterstützt das Informationssystem das mittlere und obere Management eines Unternehmens.
Wiederum kann ein DSS manuell betrieben werden, automatisch betrieben werden oder beides. Ein Entscheidungsunterstützungssystem verwendet analytische Modelle, um zusammenfassende Daten, Ausnahmen, Muster und Trends zu analysieren. Eine Entscheidungshilfe, ein Entscheidungsunterstützungssystem liefert nicht immer eine Entscheidung. Um Probleme zu identifizieren, Lösungen zu finden und Urteile zu fällen, tragen die Entscheidungsträger relevante Informationen aus Rohdaten, Papieren, persönlichem Fachwissen und/oder Geschäftsmodellen zusammen.
Die Verwendung eines DSS dient hauptsächlich dazu, Kunden Informationen auf verständliche Weise bereitzustellen. Der Wert eines Entscheidungsunterstützungssystems liegt in der Tatsache, dass es so eingestellt werden kann, dass es je nach Bedarf des Benutzers verschiedene Arten von Berichten erstellt. Beispielsweise kann das DSS Daten erzeugen und diese Daten grafisch darstellen, wie beispielsweise ein Balkendiagramm, das den vorhergesagten Umsatz zeigt, oder in Form eines schriftlichen Berichts.
Mit fortschreitender Technologie ist die Datenanalyse nicht mehr auf große, schwere Mainframe-Computer beschränkt. Da ein DSS im Wesentlichen eine Anwendung ist, können Sie es auf den meisten Desktop- und Laptop-Computern installieren. Einige Anwendungen von Entscheidungsunterstützungssystemen sind auch auf mobilen Plattformen zugänglich. Benutzer, die viel reisen, profitieren stark von der Flexibilität der Entscheidungsunterstützungssysteme. Dadurch haben sie die Möglichkeit, jederzeit auf dem Laufenden zu bleiben und so von unterwegs oder sogar sofort die beste Vorgehensweise für ihr Unternehmen und ihre Kunden zu wählen.
Merkmale eines Entscheidungsunterstützungssystems
- Flexibilität und Veränderungsfähigkeit
- ein hohes Maß an Interaktion
- Einfach zu bedienen
- Effektivität und Effizienz
- totale Kontrolle durch die Entscheidungsträger
- Mühelose Entwicklung
- Erweiterbarkeit
- Unterstützung bei der Modellierung und Analyse
- Unterstützung beim Datenzugriff
- unabhängig, kombiniert und webbasiert
Komponenten eines Entscheidungsunterstützungssystems
Ein Rahmen für ein Entscheidungsunterstützungssystem besteht aus drei Hauptteilen:
#1. Modellverwaltungssystem
Modelle, die Manager bei ihrer Entscheidungsfindung verwenden können, werden im Modellverwaltungssystem S= gespeichert. Entscheidungen über das finanzielle Wohlergehen der Organisation und das Angebot und die Nachfrage nach Produkten und Dienstleistungen des Unternehmens sind von den Modellen abhängig.
#2. Benutzeroberfläche
Die Benutzerschnittstelle eines DSS verfügt über Tools, die es dem Endbenutzer erleichtern, das System zu verwenden.
#3. Informationsbasis
Die Wissensdatenbank enthält Informationen sowohl aus internen (Informationen aus einem Transaktionsverarbeitungssystem) als auch aus externen (Zeitungen und Online-Datenbanken) Quellen.
Vorteile des Entscheidungsunterstützungssystems
- Ein Entscheidungsunterstützungssystem steigert die Effektivität und Geschwindigkeit von Entscheidungsprozessen. Da ein DSS Echtzeitdaten sammeln und untersuchen kann, ist dies machbar.
- Da der Aufbau und Betrieb eines Entscheidungsunterstützungssystems in einem Unternehmen besonderes Fachwissen erfordert, fördert es die Ausbildung im Unternehmen.
- Da weniger Zeit für sich wiederholende Aufgaben aufgewendet wird, haben Manager möglicherweise mehr geistige Bandbreite für strategisches Denken.
- Innerhalb des Unternehmens fördert es die zwischenmenschliche Kommunikation.
Nachteile eines Decision Support Systems.
- Ein Entscheidungsunterstützungssystem ist für kleinere Unternehmen aufgrund des hohen finanziellen Aufwands, der für den Aufbau und die Implementierung erforderlich ist, weniger erschwinglich.
- Wenn ein DSS Teil des regulären Entscheidungsprozesses eines Unternehmens wird, um ihn schneller und effizienter zu machen, kann das Unternehmen davon abhängig werden. Manager setzen dem System jedoch häufig ein übertriebenes Vertrauen entgegen, wodurch das Element der Subjektivität bei der Entscheidungsfindung eliminiert wird.
- Aufgrund der Tendenz von Informationssystemen, alle Facetten einer Situation zu berücksichtigen, kann ein Entscheidungsunterstützungssystem zu einer Informationsüberlastung führen. Endkunden haben eine schwierige Wahl, weil es so viele Optionen gibt.
- Mitarbeiter auf niedrigeren Ebenen können der Implementierung eines Entscheidungsunterstützungssystems gegenüber ängstlich und feindselig werden. Viele von ihnen zögern, neue Technologien einzusetzen, und befürchten, ihre Anstellung dadurch zu verlieren.
Arten von Entscheidungsunterstützungssystemen
Hier sind acht der häufigsten Beispiele für Entscheidungsunterstützungssysteme, die Sie möglicherweise bei der Arbeit sehen:
#1. Kommunikationsgesteuert:
Ermöglicht Unternehmen die Unterstützung von Aufgaben, die die Teilnahme mehrerer Personen erfordern. Es enthält integrierte Technologien wie Google Docs und Microsoft SharePoint Workspace.
# 2. Modellgetrieben:
Ermöglicht die Verwaltung und den Zugriff auf organisatorische, finanzielle und statistische Modelle. Durch die Verwendung der von den Benutzern bereitgestellten Daten werden Daten gesammelt und die Parameter festgelegt. Zur Analyse von Szenarien werden die Daten in ein Entscheidungsmodell umgewandelt. Diodes, ein modellgesteuertes Open-Source-DSS, ist eine Illustration eines modellgesteuerten Entscheidungsunterstützungssystems.
#3. Wissensgetrieben:
Bietet spezifische, sachliche Antworten auf Probleme unter Verwendung von Verfahren, Regeln oder interaktiven Entscheidungshilfen wie Flussdiagrammen.
#4. Dokumentengesteuert:
Steuert Informationen in verschiedenen elektronischen Formaten, die nicht strukturiert sind.
#5. Angetrieben von Daten:
Unterstützt Unternehmen bei der Speicherung und Analyse interner und externer Daten.
# 6. Intelligentes DSS:
Ein Entscheidungsunterstützungssystem ist intelligent, wenn es künstliche Intelligenz in seine Architektur (IDSS) integriert. In einem intelligenten Entscheidungsunterstützungssystem wird KI verwendet, um große Datensätze durch Mining und Verarbeitung der Daten zu filtern. Das Ziel eines intelligenten Entscheidungsunterstützungssystems ist, dass es wie ein menschlicher Berater funktioniert.
#7. Ein manuelles DSS:
Es nutzt Menschen statt Technologie, um bei der Entscheidungsfindung zu helfen. Ein Team von Fachleuten bewertet die Vorteile, Nachteile, Chancen und Gefahren ihres Projekts oder Unternehmens.
#8. Ein Hybrid-DSS:
Es kombiniert Elemente aus vielen DSS-Typen, um ein komplexes Ergebnis zu erzielen. Größere Probleme in Sektoren wie dem Bankwesen und dem Gesundheitswesen können den Einsatz von Tools aus mehreren Entscheidungsunterstützungssystemen erfordern, einschließlich wissensbasierter und datenbasierter DSSs.
Beispiele für Entscheidungsunterstützungssysteme
Es gibt viele verschiedene Arten von Branchen, die Entscheidungsunterstützungssysteme verwenden. Beispiele beinhalten:
- GPS-Routenvorbereitung: Durch die Bewertung der verschiedenen Möglichkeiten ist ein DSS in der Lage, die schnellsten und besten Routen zwischen zwei Standorten zu planen. Diese Systeme haben häufig die Fähigkeit, den Verkehr in Echtzeit zu überwachen, um Staus zu vermeiden.
- Erntevorbereitung: Landwirte nutzen DSS, um herauszufinden, wann die beste Zeit zum Pflanzen, Düngen und Ernten ist. Um „Was-wäre-wenn“-Analysen an seinen Maisproduktionsstandorten durchzuführen, hat Bayer Crop Science beispielsweise „virtuelle Fabriken“ geschaffen, in denen es Analysen und Entscheidungshilfen auf jeden Aspekt seiner Betriebsabläufe anwendet.
- Wissenschaftliches DSS: Diese Tools unterstützen Ärzte bei der Erstellung von Patientendiagnosen. Ein von Penn Medicine entwickeltes klinisches DSS ermöglicht es, Intensivpatienten schneller von Beatmungsgeräten zu nehmen.
- Dashboards für ERP: Manager, die diese Systeme verwenden, können Leistungskennzahlen im Auge behalten. Clearlink, ein Unternehmen für digitales Marketing und Dienstleistungen, verwendet ein DSS-System, um seinen Managern dabei zu helfen, festzustellen, welche seiner Mitarbeiter zusätzliche Unterstützung benötigen.
Software für Entscheidungsunterstützungssysteme
Eine Entscheidungsunterstützungssystem-Software ist im Großen und Ganzen eine Analysesoftware, die Daten sammelt und analysiert, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Es gibt viele verschiedene Arten von Entscheidungshilfen. Sie reichen von modellbasierten DSS-Systemen, die vordefinierte Kriterien verwenden, um automatisierte Berechnungen durchzuführen und Best-Case-Entscheidungen zu liefern, bis hin zu modernen Business-Intelligence-Systemen, die KI und maschinelles Lernen verwenden, um Erkenntnisse und Analysen für Menschen vorzuschlagen. DSS wird für viele Arten von Problemen verwendet, um sie schnell zu lösen und den Betrieb, die Planung und die Geschäftsverwaltung zu beschleunigen.
Die bekannte Decision Support System Software beinhaltet:
#1. WebFOKUS
Diese Daten- und Analyseplattform wurde für Informationsersteller, Großunternehmen und mittelständische Unternehmen entwickelt, die Daten anwendungsübergreifend integrieren und einbetten müssen. Es bietet Cloud-, Multi-Cloud-, On-Prem- und Hybrid-Alternativen.
#2. QlikView
QlikView basiert auf der Associative Engine und ist das traditionelle Analyseangebot des Unternehmens. Es verwendet eine anpassbare Benutzeroberfläche, um Benutzer bei ihren täglichen Aufgaben zu unterstützen.
#3. BusinessObjects-SAP
BusinessObjects verfügt über Anwendungen für Berichterstellung und Analyse, um Benutzern dabei zu helfen, Trends und die Gründe dafür zu verstehen.
#4. Spotfire von TIBCO
Benutzer können Dashboards mit dieser Datenvisualisierungs- und Analysesoftware erstellen, die auch Echtzeitanalyse-Apps und Vorhersageanwendungen unterstützt.
#5. Cloud-Salesforce-Analytics
Dieses Analysetool basiert auf der Salesforce.com-Plattform und nutzt künstliche Intelligenz, um Unternehmen dabei zu helfen, Möglichkeiten zu erkennen und Ergebnisse vorherzusagen.
#6. Powernudel
Ein Cloud-basiertes Tool für die Entscheidungsfindung namens Powernoodle nutzt kognitive, verhaltens- und entscheidungswissenschaftliche Erkenntnisse. Es bietet Unterstützung für die Modellierung der Arbeitsabläufe verschiedener Interessengruppen und vorgefertigte Vorlagen, die typische Entscheidungstypen adressieren.
#7. Entscheidungsfindung mit 1000minds.
Eine Reihe von Tools und Verfahren zur Entscheidungsfindung, Priorisierung und Conjoint-Analyse sind online unter dem Namen 1000minds verfügbar. Es wurde aus Studien zur Patientenpriorisierung für Operationen generiert, die in den 1990er Jahren an der University of Otago durchgeführt wurden.
#8. Briq
Für Generalunternehmer und Subunternehmer in der Bauindustrie ist Briq eine Plattform für Predictive Analytics und Automatisierung. Um KI für prädiktive und präskriptive Analysen zu aktivieren, werden Daten aus Systemen wie CRM, Projektmanagement und Buchhaltung verwendet.
Was sind die drei Komponenten von Dss?
Entscheidungsunterstützungssysteme bestehen laut Management Study HQ aus drei wichtigen Komponenten: der Datenbank, dem Softwaresystem und der Benutzeroberfläche.
Was ist eine Software für Entscheidungsunterstützungssysteme?
Software, die Daten sammelt und analysiert, um bei der Entscheidungsfindung zu helfen.
Wie viele Arten von Dss gibt es?
Entscheidungsunterstützungssysteme werden in zwei Kategorien unterteilt: modellgetriebenes DSS und datengetriebenes DSS.
Zusammenfassung
Entscheidungsunterstützungssysteme unterstützen Entscheidungsprozesse mit großen Datenmengen und bieten Managementoptionen. Managemententscheidungen sind entscheidend, doch DSS trifft keine Entscheidungen. Diese Systeme werden verwendet, um anspruchsvolle statistische und mathematische Modelle, Datenanalysen und Entscheidungshilfen durchzuführen.
In diesem Aufsatz sprechen wir darüber, wie sich Entscheidungsunterstützungssysteme von anderen Informationsverarbeitungssystemen unterscheiden. Es wurde festgestellt, dass Manager Entscheidungsunterstützungssysteme verwendeten, um bei einzelnen, halbstrukturierten Entscheidungen, schnellen Änderungen und einfachem Zugriff auf Informationen zu helfen. Ein Entscheidungsunterstützungssystem umfasst Werkzeuge, die, wenn sie kombiniert werden, Managern dabei helfen können, Entscheidungen in einer Vielzahl von realen Situationen zu treffen.
Zu jedem dieser Tools gibt es sowohl Software- als auch Hardwareteile. Ein Entscheidungsunterstützungssystem sollte Entscheidungsträger auf allen Managementebenen sowohl einzeln als auch in Gruppen und bei halbstrukturierten Entscheidungen unterstützen. Es sollte auch Tools zum Simulieren und Analysieren von Daten bereitstellen, damit Entscheidungsträger sie mit einer allgemeinen Datenstation in Beziehung setzen können und genügend Flexibilität haben, um verschiedene Managementtechniken zu koordinieren.
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