Een competent beslissingsondersteunend systeem helpt besluitvormers bij het samenstellen van verschillende soorten gegevens die ze uit verschillende bronnen ontvangen, waaronder documenten, onbewerkte gegevens, management, bedrijfsmodellen en ervaringen uit de eerste hand van medewerkers. Meerdere disciplines kunnen baat hebben bij het gebruik van beslissingsondersteunende systeemsoftware. inclusief evaluatie van offertes voor engineering, landbouw en spoorwegprojecten, evenals de verificatie van informatie over kredietleningen, medische diagnose, bedrijfsbeheer en evaluatie van offertes. Blijf bij me terwijl ik je door de software voor beslissingsondersteunende systemen loop.
Beslissingsondersteunende systemen
Een informatiesysteem dat een beslissingsondersteunend systeem (DSS) wordt genoemd, helpt een bedrijf beslissingen te nemen die oordeel, vastberadenheid en een reeks acties vereisen. Door enorme hoeveelheden ongestructureerde gegevens te analyseren en gegevens te verzamelen die kunnen helpen bij het oplossen van problemen en het nemen van beslissingen, ondersteunt het informatiesysteem het midden- en hoger management van een bedrijf.
Nogmaals, een DSS kan handmatig, automatisch of beide worden bediend. Een beslissingsondersteunend systeem gebruikt analytische modellen om samenvattende gegevens, uitzonderingen, patronen en trends te analyseren. Een hulpmiddel bij het nemen van beslissingen, een beslissingsondersteunend systeem geeft niet altijd een beslissing. Om problemen te identificeren, oplossingen te vinden en oordelen te vellen, verzamelen de beslissers relevante informatie uit ruwe data, papieren, persoonlijke expertise en/of bedrijfsmodellen.
Het gebruik van een DSS wordt meestal gedaan om klanten op een begrijpelijke manier van informatie te voorzien. De waarde van een beslissingsondersteunend systeem ligt in het feit dat het kan worden ingesteld om verschillende soorten rapporten te produceren, afhankelijk van wat de gebruiker nodig heeft. De DSS kan bijvoorbeeld gegevens produceren en die gegevens grafisch weergeven, zoals een staafdiagram dat de voorspelde omzet weergeeft, of in de vorm van een schriftelijk rapport.
Gegevensanalyse is niet langer beperkt tot grote, zware mainframecomputers naarmate de technologie vordert. Aangezien een DSS in wezen een toepassing is, kunt u deze op de meeste desktop- en laptopcomputers installeren. Enkele applicaties voor beslissingsondersteunende systemen zijn ook toegankelijk op mobiele platforms. Gebruikers die veel reizen profiteren enorm van de flexibiliteit van de beslissingsondersteunende systemen. Hierdoor hebben ze de kans om te allen tijde op de hoogte te blijven, waardoor ze de mogelijkheid hebben om de beste manier van handelen voor hun bedrijf en klanten te kiezen, wanneer ze onderweg zijn of zelfs meteen.
Kenmerken van een beslissingsondersteunend systeem
- Flexibiliteit en verandervermogen
- een hoge mate van interactie
- Gemakkelijk in gebruik
- Effectiviteit en efficiëntie
- totale controle door de besluitvormers
- Moeiteloze ontwikkeling
- Uitbreidbaarheid
- hulp bij modellering en analyse
- hulp bij gegevenstoegang
- onafhankelijk, gecombineerd en webgebaseerd
Onderdelen van een beslissingsondersteunend systeem
Een kader voor een beslissingsondersteunend systeem bestaat uit drie hoofdonderdelen:
#1. Modelbeheersysteem
Modellen die managers kunnen gebruiken bij hun besluitvorming zijn opgeslagen in het modelmanagementsysteem S=. Beslissingen over het financiële welzijn van de organisatie en de vraag en aanbod van de producten en diensten van het bedrijf zijn afhankelijk van de modellen.
#2. Gebruikersomgeving
De gebruikersinterface van een DSS heeft tools die het voor de eindgebruiker gemakkelijker maken om het systeem te gebruiken.
#3. Informatiebank
De kennisbank heeft informatie uit zowel interne (informatie uit een transactieverwerkingssysteem) als externe (kranten en online databases) bronnen.
Voordelen van beslissingsondersteunend systeem
- Een beslissingsondersteunend systeem verhoogt de effectiviteit en snelheid van besluitvormingsprocessen. Omdat een DSS realtime gegevens kan verzamelen en onderzoeken, is het haalbaar.
- Aangezien er bijzondere expertise nodig is om een beslissingsondersteunend systeem in een bedrijf op te zetten en te beheren, moedigt het opleiding binnen het bedrijf aan.
- Doordat er minder tijd wordt besteed aan repetitieve taken, hebben managers mogelijk meer mentale bandbreedte voor strategisch denken.
- Binnen het bedrijf verbetert het de interpersoonlijke communicatie.
Nadelen van een beslissingsondersteunend systeem.
- Een beslissingsondersteunend systeem is minder betaalbaar voor kleinere ondernemingen vanwege de hoge financiële uitgaven die nodig zijn om er een te bouwen en te implementeren.
- Naarmate een DSS onderdeel wordt van het reguliere besluitvormingsproces van een bedrijf om het sneller en efficiënter te maken, kan het bedrijf er afhankelijk van worden. Managers stellen echter vaak een te groot vertrouwen in het systeem, waardoor het element van subjectiviteit in de besluitvorming wordt geëlimineerd.
- Vanwege de neiging van informatiesystemen om met alle facetten van een situatie rekening te houden, kan een beslissingsondersteunend systeem leiden tot informatie-overload. Eindklanten staan voor een lastige keuze omdat er zoveel mogelijkheden zijn.
- Werknemers op een lager niveau kunnen bang en vijandig worden tegenover de implementatie van een beslissingsondersteunend systeem. Velen van hen aarzelen om nieuwe technologie te gebruiken en zijn bang hun baan eraan te verliezen.
Soorten beslissingsondersteunende systemen
Hier zijn acht van de meest voorkomende voorbeelden van beslissingsondersteunende systemen die u op het werk kunt tegenkomen:
#1. Communicatie-gedreven:
Stelt bedrijven in staat om taken te ondersteunen waarvoor meerdere mensen moeten deelnemen. Het bevat geïntegreerde technologieën zoals Google Docs en Microsoft SharePoint Workspace.
#2. Model-gedreven:
Maakt beheer en toegang tot organisatorische, financiële en statistische modellen mogelijk. Door gebruik te maken van de gegevens die gebruikers hebben verstrekt, worden gegevens verzameld en worden de parameters vastgesteld. Om scenario's te analyseren, worden de gegevens omgezet in een besluitvormingsmodel. Diodes, een open-source modelgestuurde DSS, is een illustratie van een modelgestuurd beslissingsondersteunend systeem.
#3. Kennisgedreven:
Biedt specifieke, feitelijke antwoorden op problemen met behulp van procedures, regels of interactieve besluitvormingshulpmiddelen zoals stroomdiagrammen.
#4. Documentgestuurd:
Beheert informatie in verschillende elektronische formaten die niet gestructureerd zijn.
#5. Gedreven door gegevens:
Ondersteunt bedrijven bij het opslaan en analyseren van zowel interne als externe gegevens.
#6. Intelligente DSS:
Een beslissingsondersteunend systeem is intelligent als het kunstmatige intelligentie in zijn architectuur (IDSS) opneemt. In een intelligent beslissingsondersteunend systeem wordt AI gebruikt om grote datasets te filteren door de data te ontginnen en te verwerken. Het doel van een intelligent beslissingsondersteunend systeem is om het te laten werken als een menselijke adviseur.
#7. Een handmatige DSS:
Het maakt gebruik van mensen in plaats van technologie om te helpen bij de besluitvorming. Een team van professionals evalueert de voor-, nadelen, kansen en gevaren van hun project of bedrijf.
#8. Een hybride DSS:
Het combineert elementen van vele DSS-types om een complex resultaat te produceren. Grootschalige problemen in sectoren als het bankwezen en de gezondheidszorg kunnen het gebruik van tools van verschillende beslissingsondersteunende systemen vereisen, waaronder kennisgestuurde en datagestuurde DSS's.
Voorbeelden van beslissingsondersteunend systeem
Er zijn veel verschillende soorten industrieën die beslissingsondersteunende systemen gebruiken. Voorbeelden zijn:
- GPS-route voorbereiding: Door de verschillende mogelijkheden te evalueren, heeft een DSS de mogelijkheid om de snelste en beste routes tussen twee locaties te plannen. Deze systemen hebben vaak de mogelijkheid om het verkeer in realtime te volgen om opstoppingen te voorkomen.
- Gewasvoorbereiding: Boeren gebruiken DSS om erachter te komen wanneer de beste tijd is om gewassen te planten, te bemesten en te oogsten. Om bijvoorbeeld 'wat-als'-analyses uit te voeren op zijn maïsproductielocaties, heeft Bayer Crop Science 'virtuele fabrieken' gecreëerd, waarin het analyses en beslissingsondersteuning heeft toegepast op elk aspect van zijn activiteiten.
- Wetenschappelijke DSS: Deze tools ondersteunen artsen bij het stellen van diagnoses bij patiënten. Een klinische DSS ontwikkeld door Penn Medicine stelt het in staat IC-patiënten sneller van de beademing te halen.
- Dashboards voor ERP: Managers die deze systemen gebruiken, kunnen prestatiestatistieken in de gaten houden. Clearlink, een bedrijf voor digitale marketing en diensten, gebruikt een DSS-systeem om zijn managers te helpen bepalen welke van zijn werknemers extra ondersteuning nodig hebben.
Software voor beslissingsondersteunende systemen
Een beslissingsondersteunende systeemsoftware is in grote lijnen analysesoftware die gegevens verzamelt en analyseert om te helpen bij het nemen van beslissingen.
Er zijn veel verschillende soorten beslissingsondersteuning. Ze variëren van modelgebaseerde DSS-systemen die vooraf gedefinieerde criteria gebruiken om geautomatiseerde berekeningen uit te voeren en best-case beslissingen te nemen tot moderne business intelligence-systemen die AI en machine learning gebruiken om inzichten en analyses voor te stellen die mensen kunnen uitvoeren. DSS wordt voor veel soorten problemen gebruikt om ze snel op te lossen en de bedrijfsvoering, planning en bedrijfsbeheer te versnellen.
De bekende beslissingsondersteunende systeemsoftware omvat:
#1. WebFOCUS
Dit data- en analyseplatform is ontworpen voor Information Builders, ondernemingen en middelgrote bedrijven die data in applicaties moeten integreren en inbedden. Het biedt cloud-, multi-cloud-, on-prem- en hybride alternatieven.
#2. QlikView
QlikView is gebaseerd op de associatieve engine en is het traditionele analyse-aanbod van het bedrijf. Het maakt gebruik van een aanpasbare interface om gebruikers te helpen bij hun dagelijkse taken.
#3. BusinessObjects-SAP
BusinessObjects heeft toepassingen voor rapportage en analyse om gebruikers te helpen trends en de redenen erachter te begrijpen.
#4. Spotfire van TIBCO
Gebruikers kunnen dashboards bouwen met behulp van deze datavisualisatie- en analysesoftware, die ook realtime analyse-apps en voorspellende applicaties mogelijk maakt.
#5. Cloud Salesforce-analyse
Deze analysetool is gebouwd op het Salesforce.com-platform en maakt gebruik van kunstmatige intelligentie om bedrijven te helpen bij het identificeren van mogelijkheden en het voorspellen van resultaten.
#6. Powernoodle
Een cloudgebaseerde tool voor keuzebetrokkenheid genaamd Powernoodle maakt gebruik van cognitieve, gedrags- en beslissingswetenschap. Het biedt ondersteuning voor het modelleren van de workflows van verschillende groepen belanghebbenden en vooraf gebouwde sjablonen voor typische beslissingstypen.
#7. Besluitvorming met behulp van 1000mins.
Een set tools en procedures voor besluitvorming, prioritering en gezamenlijke analyse is online beschikbaar onder de naam 1000minds. Het werd gegenereerd op basis van onderzoeken naar de prioriteitstelling van patiënten voor chirurgie, uitgevoerd aan de Universiteit van Otago in de jaren negentig.
#8. Briq
Voor algemene aannemers en onderaannemers in de bouwsector is Briq een platform voor predictive analytics en automatisering. Om AI in te schakelen voor voorspellende en prescriptieve analyses, maakt het gebruik van gegevens uit systemen zoals CRM, projectbeheer en boekhouding.
Wat zijn de drie componenten van Dss?
Beslissingsondersteunende systemen hebben volgens Management Study HQ drie belangrijke componenten: de database, het softwaresysteem en de gebruikersinterface.
Wat is beslissingsondersteunende systeemsoftware?
software die gegevens verzamelt en analyseert om te helpen bij de besluitvorming.
Hoeveel soorten DSS zijn er?
Beslissingsondersteunende systemen zijn onderverdeeld in twee categorieën: modelgestuurde DSS en datagestuurde DSS.
Conclusie
Beslisondersteunende systemen ondersteunen besluitvormingsprocessen met grote hoeveelheden data en geven beheeropties. Managementbeslissingen zijn cruciaal, maar DSS neemt geen beslissingen. Deze systemen worden gebruikt om geavanceerde statistische en wiskundige modellen, gegevensanalyses en beslissingsondersteuning uit te voeren.
In dit essay hebben we het over hoe beslissingsondersteunende systemen verschillen van andere informatieverwerkingssystemen. Het bleek dat managers beslissingsondersteunende systemen gebruikten om te helpen bij enkelvoudige, semi-gestructureerde beslissingen, snelle veranderingen en gemakkelijke toegang tot informatie. Een beslissingsondersteunend systeem omvat tools die, wanneer ze worden gecombineerd, managers kunnen helpen bij het nemen van beslissingen in verschillende situaties in de echte wereld.
Er zijn zowel software- als hardware-onderdelen voor elk van deze tools. Een beslissingsondersteunend systeem moet besluitvormers op alle managementniveaus helpen, zowel individueel als in groepen, en bij semi-gestructureerde beslissingen. Het moet ook hulpmiddelen bieden voor het simuleren en analyseren van gegevens, zodat besluitvormers deze kunnen relateren aan een algemeen gegevensstation en voldoende flexibiliteit hebben om verschillende beheertechnieken te coördineren.
Gerelateerde artikelen
- SERVICEMANAGEMENTSYSTEMEN: definitie, componenten en belang
- Casemanagementsystemen: definitie, typen en topsoftwareoplossingen
- BESLISSINGSSTIJLEN: De 4 besluitvormingsstijlen voor leiders begrijpen
- GROEPSBESLISSING: TECHNIEKEN MET VOORBEELDEN
- BESLUITVORMINGSKADER: Beste kader voor effectieve besluitvorming (
