有能な意思決定支援システムは、意思決定者がドキュメント、生データ、管理、ビジネス モデル、従業員の直接の経験など、さまざまなソースから受け取るさまざまな種類のデータを編集するのに役立ちます。 意思決定支援システム ソフトウェアを使用すると、複数の分野でメリットが得られます。 エンジニアリング、農業、鉄道プロジェクトの入札評価、クレジットローン情報の検証、医療診断、事業管理、入札評価など。 意思決定支援システム ソフトウェアについて説明します。
意思決定支援システム
意思決定支援システム (DSS) と呼ばれる情報システムは、企業が判断、決定、および一連のアクションを必要とする決定を下すのに役立ちます。 情報システムは、膨大な量の非構造化データを分析し、問題解決や意思決定に役立つデータを収集することで、企業の中間および上位レベルの管理をサポートします。
繰り返しますが、DSS は手動操作、自動操作、またはその両方が可能です。 意思決定支援システムは、分析モデルを使用して、要約データ、例外、パターン、および傾向を分析します。 意思決定を支援する意思決定支援システムは、常に意思決定を提供するとは限りません。 問題を特定し、解決策を見つけ、判断を下すために、意思決定者は生データ、論文、個人の専門知識、および/またはビジネス モデルから関連情報を収集します。
DSS の利用は、ほとんどの場合、顧客にわかりやすい方法で情報を提供するために行われます。 意思決定支援システムの価値は、ユーザーのニーズに応じてさまざまな種類のレポートを生成するように設定できることにあります。 たとえば、DSS はデータを生成し、そのデータを、予測収益を示す棒グラフなどのグラフィカルに表示したり、レポートの形式で表示したりできます。
テクノロジーの進歩に伴い、データ分析は大型で重いメインフレーム コンピューターに限定されなくなりました。 DSS は本質的にアプリケーションであるため、ほとんどのデスクトップおよびラップトップ コンピュータにインストールできます。 いくつかの意思決定支援システム アプリケーションは、モバイル プラットフォームでもアクセスできます。 頻繁に出張するユーザーは、意思決定支援システムの柔軟性から大きな恩恵を受けます。 このおかげで、彼らは常に情報を得ることができ、外出中やすぐにでも、ビジネスやクライアントにとって最善の行動方針を選択することができます.
意思決定支援システムの特徴
- 変化する柔軟性と能力
- 高度な相互作用
- 使いやすさ
- 有効性と効率性
- 意思決定者による総指揮
- 簡単な開発
- 拡張性
- モデリングと分析の支援
- データアクセスの支援
- 独立型、複合型、Web ベース
意思決定支援システムのコンポーネント
意思決定支援システムのフレームワークは、次の XNUMX つの主要部分で構成されています。
＃1。 モデル管理システム
マネージャーが意思決定に使用できるモデルは、モデル管理システム S= に保存されます。 組織の財政状態、および会社の製品とサービスの需要と供給に関する決定は、モデルに依存しています。
＃2。 ユーザーインターフェース
DSS のユーザー インターフェイスには、エンド ユーザーがシステムを簡単に利用できるようにするツールがあります。
＃3。 情報ベース
ナレッジ ベースには、内部 (トランザクション処理システムからの情報) と外部 (新聞やオンライン データベース) の両方のソースからの情報があります。
意思決定支援システムの利点
- 意思決定支援システムは、意思決定プロセスの効率と速度を向上させます。 DSS はリアルタイムのデータを収集して調べることができるため、実現可能です。
- ビジネスで意思決定支援システムを設定して実行するには特定の専門知識が必要なため、社内でのトレーニングを促進します。
- 反復的な雑用に費やす時間が減るため、マネージャーは戦略的思考のためのより多くの精神的余裕を持つことができます。
- 社内では、対人コミュニケーションを強化します。
意思決定支援システムの欠点。
- 意思決定支援システムの構築と実装には多額の費用が必要となるため、小規模企業にとって意思決定支援システムは手頃な価格ではありません。
- DSS が企業の通常の意思決定プロセスの一部となり、より迅速かつ効率的になるにつれて、企業は DSS に依存するようになる可能性があります。 ただし、管理者はシステムに過度の信頼を置くことが多く、意思決定における主観的な要素が排除されます。
- 情報システムは状況のすべての側面を考慮に入れる傾向があるため、意思決定支援システムは情報過多になる可能性があります。 非常に多くのオプションがあるため、最終顧客は難しい選択を迫られます。
- 下位レベルの従業員は、意思決定支援システムの実装を恐れ、敵対的になる可能性があります。 彼らの多くは、新しいテクノロジーの使用を躊躇し、雇用を失うことを心配しています。
意思決定支援システムの種類
職場で目にする最も一般的な意思決定支援システムの XNUMX つの例を以下に示します。
＃1。 コミュニケーション主導:
複数の人の参加が必要なタスクを企業がサポートできるようにします。 Google Docs や Microsoft SharePoint Workspace などの統合テクノロジが含まれています。
#2。 モデル駆動型:
組織、財務、および統計モデルの管理とアクセスを可能にします。 ユーザーが提供したデータを利用して、データが収集され、パラメータが設定されます。 シナリオを分析するために、データは意思決定モデルに変換されます。 オープンソースのモデル駆動型 DSS である Diodes は、モデル駆動型の意思決定支援システムの実例です。
＃3。 知識主導:
手順、ルール、またはフローチャートなどのインタラクティブな意思決定ツールを利用して、問題に対して具体的で事実に基づく応答を提供します。
＃4。 ドキュメント主導:
構造化されていないさまざまな電子形式の情報を管理します。
＃5。 データ主導:
企業が内部データと外部データの両方を保存および分析するのを支援します。
#6。 インテリジェント DSS:
意思決定支援システムは、そのアーキテクチャ (IDSS) に人工知能が組み込まれている場合、インテリジェントです。 インテリジェントな意思決定支援システムでは、AI を使用して、データのマイニングと処理によって大量のデータ セットをフィルタリングします。 インテリジェントな意思決定支援システムの目標は、人間のアドバイザーのように機能させることです。
＃7。 手動 DSS:
意思決定を支援するために、テクノロジーではなく人を使用します。 専門家チームが、プロジェクトやビジネスが直面している利点、欠点、機会、危険性を評価します。
#8。 ハイブリッド DSS:
多くの DSS タイプの要素を組み合わせて、複雑な結果を生成します。 銀行やヘルスケアなどのセクターにおける大規模な問題では、知識駆動型およびデータ駆動型の DSS など、いくつかの意思決定支援システムからのツールの使用が必要になる場合があります。
意思決定支援システムの例
意思決定支援システムを使用する業界には、さまざまな種類があります。 例は次のとおりです。
- GPSルートの準備: さまざまな可能性を評価することで、DSS は XNUMX つのサイト間の最速かつ最適なルートを計画することができます。 これらのシステムには、トラフィックをリアルタイムで監視して輻輳を回避する機能が備わっていることがよくあります。
- 作物の準備: 農家は DSS を使用して、作物の植え付け、施肥、収穫に最適な時期を判断します。 たとえば、トウモロコシ製造現場で「what-if」分析を行うために、Bayer Crop Science は「仮想工場」を作成し、分析と意思決定支援を業務のあらゆる側面に適用しました。
- 科学的 DSS: これらのツールは、医師による患者の診断をサポートします。 Penn Medicine が開発した臨床 DSS により、ICU 患者はより迅速に人工呼吸器から外すことができます。
- ERP のダッシュボード: これらのシステムを使用するマネージャーは、パフォーマンス メトリックを監視できます。 デジタル マーケティングおよびサービス会社である Clearlink は、DSS システムを使用して、マネージャーが追加のサポートを必要とする従業員を特定できるようにしています。
意思決定支援システム ソフトウェア
意思決定支援システム ソフトウェアは、大まかに言えば、意思決定を支援するためにデータを収集および分析する分析ソフトウェアです。
意思決定支援にはさまざまな種類があります。 それらは、事前定義された基準を使用して自動計算を実行し、最良のケースの意思決定を行うモデルベースの DSS システムから、AI と機械学習を使用して人間が実行する洞察と分析を提案する最新のビジネス インテリジェンス システムにまで及びます。 DSS は、さまざまなタイプの問題に対して迅速に解決し、運用、計画、および経営管理を迅速化するために使用されます。
よく知られている意思決定支援システム ソフトウェアには、次のものが含まれます。
＃1。 ウェブフォーカス
このデータおよび分析プラットフォームは、アプリケーション間でデータを統合して埋め込む必要がある情報ビルダー、エンタープライズ、および中堅企業向けに設計されています。 クラウド、マルチクラウド、オンプレミス、およびハイブリッドの代替手段を提供します。
＃2。 QlikView
Associative Engine 上に構築された QlikView は、同社の従来の分析製品です。 カスタマイズ可能なインターフェースを使用して、ユーザーの日常業務を支援します。
＃3。 ビジネスオブジェクト SAP
BusinessObjects には、ユーザーが傾向とその背後にある理由を理解するのに役立つレポートと分析のためのアプリケーションがあります。
＃4。 TIBCOによるSpotfire
ユーザーは、このデータ視覚化および分析ソフトウェアを使用してダッシュボードを構築できます。これは、リアルタイム分析アプリと予測アプリケーションにも役立ちます。
＃5。 クラウド Salesforce アナリティクス
Salesforce.com プラットフォーム上に構築されたこの分析ツールは、人工知能を使用して、企業が可能性を特定し、結果を予測するのに役立ちます。
＃6。 パワーヌードル
Powernoodle と呼ばれる選択エンゲージメントのためのクラウドベースのツールは、認知科学、行動科学、意思決定科学を利用しています。 さまざまな利害関係者グループのワークフローのモデリングと、典型的な意思決定の種類に対応する事前構築済みのテンプレートをサポートします。
＃7。 1000minds を使用した意思決定。
意思決定、優先順位付け、コンジョイント分析のための一連のツールと手順は、1000minds という名前でオンラインで入手できます。 これは、1990 年代にオタゴ大学で行われた、手術に対する患者の優先順位付けに関する研究から作成されました。
#8。 ブリック
建設業界のゼネコンと下請け業者にとって、Briq は予測分析と自動化のためのプラットフォームです。 予測的および規範的な分析のために AI を有効にするために、CRM、プロジェクト管理、会計などのシステムからのデータを使用します。
Dss の XNUMX つのコンポーネントとは?
Management Study HQ によると、意思決定支援システムには、データベース、ソフトウェア システム、およびユーザー インターフェイスの XNUMX つの重要なコンポーネントがあります。
意思決定支援システム ソフトウェアとは何ですか?
意思決定を支援するためにデータを収集および分析するソフトウェア。
Dss には何種類ありますか?
意思決定支援システムは、モデル駆動型 DSS とデータ駆動型 DSS の XNUMX つのカテゴリに分類されます。
まとめ
意思決定支援システムは、大量のデータを使用して意思決定プロセスをサポートし、管理オプションを提供します。 経営上の意思決定は非常に重要ですが、DSS は意思決定を行いません。 これらのシステムは、高度な統計モデルと数学的モデル、データ分析、および意思決定支援を実行するために使用されます。
このエッセイでは、意思決定支援システムが他の情報処理システムとどのように異なるかについて説明します。 管理者は意思決定支援システムを使用して、単一の半構造化された意思決定、迅速な変更、および情報への簡単なアクセスを支援することがわかりました。 意思決定支援システムには、さまざまな実世界の状況で管理者が意思決定を下す際に、組み合わせると支援できるツールが含まれています。
これらの各ツールには、ソフトウェア部分とハードウェア部分の両方があります。 意思決定支援システムは、個人とグループの両方で、半構造化された意思決定において、すべての管理レベルで意思決定者を支援する必要があります。 また、意思決定者がデータを一般的なデータステーションに関連付けて、さまざまな管理手法を調整するのに十分な柔軟性を持たせることができるように、データをシミュレートおよび分析するためのツールも提供する必要があります。
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