Резюме
Эта статья призвана объяснить читателю, что такое системы поддержки принятия решений? и обосновать причины их важности.
Показаны определения, характеристики, компоненты, преимущества и примеры применения этих систем, а также краткое описание процесса принятия решений по данному предмету. Стремление повысить осведомленность о том, что решения являются частью жизни людей и компаний, и поэтому в идеале нужно принимать их как можно лучше.
Введение
Со временем кажется, что все становится сложнее во всех отношениях, если мы поговорим с нашими бабушкой и дедушкой и спросим их, какое мнение они могли бы высказать, сравнивая свое время, когда они были молоды, с сегодняшним днем, они обязательно скажут, что раньше было спокойнее, безопаснее, не было проблем с загрязнением и т. д. И первое, что обнаружилось бы, это то, что в его время жизнь была проще и спокойнее, не приходилось ломать голову, чтобы принимать решения.
Определенно ключевое слово - это «решения», на протяжении всей нашей жизни мы постоянно должны решать, так или иначе, делать то или это. И для компаний такая же ситуация: сейчас все ускоряется, технологии стремительно развиваются секунда за секундой, рынок становится очень динамичным и нестабильным, появляется цифровая экономика, конкуренция усиливается, объем необходимой нам информации увеличивается., а времени на принятие решения остается все меньше и меньше.
Вот почему организациям нужны инструменты в зависимости от времени, в котором они живут, чтобы они могли двигаться вперед и изменяться синхронно с окружающей их средой. Один из этих инструментов появился благодаря технологиям и известен как системы поддержки принятия решений или DSS по аббревиатуре на английском языке, которые используются для поддержки фундаментального процесса - принятия решений.
Что такое DSS?
Существуют разные определения DSS, и в этом термине нет ничего нового, однако со временем он эволюционировал. Срок службы DSS начался в 1971 году профессорами Г. Энтони Горри и Майклом С. Скоттом Мортоном из Массачусетского технологического института. Они предложили поддерживать процесс принятия решений путем разработки компьютерных приложений, которые позволили бы им структурированно группировать проблемы и административные уровни, а также реализовывать определенные правила или процессы. (Бобадилла, 2001). Позже это более широко определено Тюрбаном, Маклином и Уэтербе (2002), они говорят, что это компьютерная информационная система, которая объединяет модели и данные в попытке решить частично структурированные проблемы с полным участием пользователя.Еще одно определение было сделано Элизондо (2002), который говорит, что DSS обычно состоит из правил и механизмов, базы знаний организации, в которой существуют различные альтернативы решению конкретной проблемы. Благодаря этому администратор может визуализировать, что произойдет, если он решит принять решение или если он решит изменить его и объединить с другими сценариями.
Так же, как существуют разные термины или концепции, но по сути они могут совпадать в критических точках, это также означает разные вещи для разных людей. DSS можно рассматривать как подход или философию, а не как методологию.
инструменты
Инструменты систем поддержки принятия решений, перечисленные по возрастающей сложности и все чаще используемые для поддержки принятия решений, о которых упоминает Роке (2001):
- Обработка транзакций (TPS) Информационные системы управления (MIS) Системы поддержки принятия решений (DSS) Экспертные системы (ES) Исполнительные информационные системы (EIS) Нейронные сети (NN) Автоматизация делопроизводства (OA)
Зачем нужен DSS ?
Информация является критическим фактором успеха бизнеса, она становится все более многочисленной и разнообразной, поступает из множества источников, поступает в разных форматах, которые необходимо собирать, упорядочивать, использовать и манипулировать для получения добавленной стоимости, это часть конкурентной стратегии организаций.
Если информация компании не управляется должным образом и недоступна для использования в нужное время, она может потерять всякую ценность в процессе принятия решений. Это проясняет необходимость в процессах и инструментах, которые облегчают управление и интерпретацию данных, производимых операционными и производственными системами. (Роке, 2001). Чтобы понять DSS, необходимо также понимать, что такое принятие решений.
Принятие решения.
Принятие решений является важной частью существования и выживания организаций, и, к сожалению, во многих случаях это не простая и быстрая деятельность, помимо других факторов, участвующих в принятии правильного решения, таких как информация и суждение человека.
С годами это становится все более и более сложным из-за динамики компаний и среды, в которую они погружены, и со временем это будет увеличиваться. Следовательно, необходимо всегда быть в курсе актуальной информации для компании, не только внутренней, но и внешней, и, с другой стороны, иметь необходимые инструменты для поддержки процесса принятия решений.
Согласно проведенному исследованию, некоторые причины, по которым сейчас это становится более сложным и трудным, следующие (Bobadilla, 2001):
- Число доступных альтернатив сейчас увеличилось в связи с появлением коммуникационных технологий и систем. Стоимость административных ошибок может быть очень высокой из-за сложности и масштабов операций и реакций, которые могут вызвать эти ошибки. Принятие решений может быть труднодоступным, и его количество растет в геометрической прогрессии. Решения нужно принимать быстро.
Чтобы лучше понять процесс принятия решений, важно знать этапы этого процесса. Ривера (2001) и Тюрбан (2001) разделяют их и описывают следующим образом:
- Интеллект: это этап, на котором человек собирает информацию для выявления проблем, возникающих в организации.
- Дизайн: Это когда человек представляет возможные альтернативы проблеме в организации.
- Выбор: человек выбирает альтернативу среди возможных решений.
- Реализация: здесь человек, наконец, выполняет решение и сообщает о ходе своего решения.
характеристики
Как упоминалось выше, несмотря на то, что для разных людей DSS имеет разное значение, существуют определенные характеристики, которые его идентифицируют. Turban, McLean и Wetherbe (2002) сначала определяют компоненты или подсистемы, они показаны на следующем рисунке.
После того, как компоненты были просмотрены, необходимо знать, что DSS работает с моделями, среди которых:
- Масштабные модели Аналоговые модели Математические модели (наиболее часто используемые) Моделирование
Недостаточно использовать модель для реализации DSS, необходимо также следовать процессу принятия решений, о котором говорилось выше.
Еще одна вещь, которую также необходимо определить, - это тип выполняемого анализа, для этого есть два варианта; Что если и цель искать). Что, если анализ является важной функцией DSS и показывает, что произойдет с решением, если входная переменная будет изменена. И, с другой стороны, анализ поиска цели вычисляет ценность необходимых входных данных или того, что необходимо для достижения цели или цели.
Преимущества использования DSS
Перечисленные ниже преимущества комментируются разными авторами, такими как Bobadilla (2001), Elizondo (2002) и Turban (2001).
- Высокое качество принятия решений Более эффективное общение Снижение затрат Повышение производительности Экономия времени при принятии решений Повышение удовлетворенности клиентов и сотрудников Анализируйте и обрабатывайте большие объемы информации, необходимой для принятия правильных решений решения Быстрый доступ к информации Некоторые из этих систем уже готовы к быстрому внедрению интегрированных систем измерения целей или других ключевых показателей по стратегическим областям или областям ответственности и их контроля с помощью уведомлений, которые фокусируют внимание на слабые места организации и позволяют действовать непосредственно на них. Они представляют через дружественный и простой в использовании интерфейс ключевое видение организации в соответствии с критическими факторами, определенными при ее создании.Они позволяют анализировать данные «в режиме онлайн» и в режиме реального времени с разных точек зрения: географическая, продуктовая, дистрибьюторская и т. Д.; ищите важные статистические закономерности: взаимосвязи между данными, сегментацию и т. д., создавайте синоптические информационные системы, ориентированные на высшее руководство или электронное распространение информации через серверы документов.
Примеры областей применения
Некоторые примеры более конкретных приложений согласно Стерлингу (2003):
- Исследование и планирование рынка Оперативное и стратегическое планирование Поддержка продаж
Выводы
Компании не могут больше использовать те же инструменты, что и 10 или 20 лет назад, им нужно развиваться во всех аспектах, речь идет не только об автоматизации, и теперь роль информационных технологий, включая DSS, меняется, и теперь Они должны быть согласованы с целями и стратегиями компаний, чтобы они могли быть точкой воздействия на организации.
Системы поддержки принятия решений, безусловно, являются важными инструментами для бизнеса, они больше не могут продолжать использовать те же инструменты, которые использовали 10 или 20 лет назад, и это не простая причуда, поскольку принятие решений является критическим фактором для бизнеса. выживание организаций, потому что правильные решения - залог успеха в бизнесе. (Ривера 2001).
Тем не менее, мы не должны забывать, что DSS должен быть реализован и спроектирован правильно, чтобы он работал хорошо, и что он не заменяет лицо, принимающее решения (человека), эта система является лишь инструментом для тех, кто несет ответственность за принятие решений. и могут лучше выполнять свою работу. Если бы вы принимали решения, внедрили бы вы систему поддержки принятия решений или нет? Как вы думаете, они полезны? Что решает ?.
Библиография
- Деловой кодекс (2001 г.). Мануэль Ривера Агирре. Business Key (2001). Марта Патрисия Бобадилла, Гестиополис (2001). Сильвия Роке Моранчель. Monografias.Com (2004). Омар Арзате Карраско. Netmedia.info (2003 г.). Хорхе Э. Стерлинг Бернал. Netmedia.info. (2002). Моника Элизондо Гзз Турбан Э., Малеан Э., Уэтербе Дж. (2002). Информационные технологии для управления: трансформация бизнеса в цифровой экономике. Под ред. Уайли, Турбана Э., Аронсона Дж. Э. (2001). Системы поддержки принятия решений и интеллектуальные системы. Эд Прентис.
