Systemy wspomagania decyzji

Z Encyklopedia Zarządzania
(Przekierowano z DSS)

Systemy wspomagania decyzji (DSS - Decission Support Systems) to interaktywne systemy komputerowe, pomagające decydentom wykorzystać modele i dane w rozwiązywaniu problemów niestrukturalnych. Są to systemy wspierające organizacyjne i biznesowe czynności decyzyjne, które powinny ułatwiać modelowanie i rozumienie świata zewnętrznego.

Cechami charakterystycznymi takich aplikacji są (A.M. Kwiatkowska 2007, s. 15):

  1. Odporność na zakłócenia
  2. Komunikatywność
  3. Odporność na zakłócenia
  4. Precyzja w odtwarzaniu danych ze świata zewnętrznego

TL;DR

Systemy wspomagania decyzji (SWD) to interaktywne systemy komputerowe, które pomagają decydentom w rozwiązywaniu problemów niestrukturalnych. SWD mają różne architektury i funkcje, a także są klasyfikowane według dominującego elementu. Mają zastosowanie w różnych obszarach, takich jak gromadzenie wiedzy, zarządzanie informacją, podejmowanie decyzji i bezpieczeństwo. Implementacja SWD wymaga odpowiedniego przygotowania i realizacji procesu wdrożenia.

Architektura SWD

Typowa architektura SWD charakteryzuje się wielowymiarowością modelu logicznego, oraz fizycznego (tablice wymiarów, tablice faktów, tablice relacji, tablice transformacji), a także ujęciem procesowym. Istotna funkcjonalność obserwowana współcześnie w SWD to: krótki czas reakcji systemu do wygenerowania raportu, intuicyjność interfejsu, możliwość zagnieżdżania wymiarów w przygotowywaniu raportu tabelarycznego, zdolność rozwijania danych, filtrowanie i sortowanie danych, rotacja, przeobrażenia raportu tabelarycznego w graficzny, projektowanie wykonywalnych raportów, dostęp do danych z wykorzystaniem innych aplikacji (tj. MS Excel, Lotus) (W. Bojar, K. Rostek, L. Knopik, 2014, s. 20).

Schemat funkcjonalny

Z perspektywy funkcji, jakie pełnią elementy składowe SWD, wyróżniamy następujące moduły (A.M. Kwiatkowska 2007, s. 17):

  • system bazy wiedzy - bazy danych, fakty, reguły, arkusze kalkulacyjne, modele, grafika,
  • interfejs użytkownika, czyli menu i język komend wydawanych systemowi,
  • system przetwarzania problemu, a więc system zarządzania bazami danych, maszyna wnioskująca, system analizy wyników.

Schemat narzędziowy

W skład SWD wchodzą następujące moduły lub programy narzędziowe (A.M. Kwiatkowska 2007, s. 18):

Główne zadania (SWD)

Podstawowe zadanie SWD to dostarczanie przetworzonych, dokładnych informacji dla menadżerów, analityków i handlowców, które mogą zostać przez nich wykorzystane przy podejmowaniu decyzji strategicznych, taktycznych i operacyjnych. Do zadań SWD należy również przygotowanie wariantów decyzji, a także wspomaganie wyboru najbardziej optymalnego wariantu decyzji, pomocnym przede wszystkim przy podejmowaniu decyzji strategicznych i taktycznych, gdzie towarzyszy duże ryzyko popełnienia błędu oraz poniesienia znacznie wyższych kosztów (W. Bojar, K. Rostek, L. Knopik, 2014, s. 13-14).

Klasyfikacja SWD

Najważniejsze kryterium klasyfikacyjne to dominujący element architektury systemu, który różnicuje systemy SWD według pięciu podstawowych typów:

  1. SWD ukierunkowane na dokumenty,
  2. SWD ukierunkowane na komunikację,
  3. SWD ukierunkowane na wiedzę,
  4. SWD ukierunkowane na dane,
  5. SWD ukierunkowane na model wspomagania decyzji.

Biorąc pod uwagę pozostałe kryteria (tj. użytkowników systemu, cel funkcjonowania, a także wykorzystaną technologię) można dokonać podziału na trzy dodatkowe podkategorie:

  1. SWD międzyorganizacyjne i wewnątrzorganizacyjne,
  2. SWD wąskiego i szerokiego znaczenia,
  3. SWD sieciowe oraz procesowe.

SWD ukierunkowane na dokumenty dają możliwość pozyskiwania i zarządzania informacjami, które są przechowywane na stronach internetowych lub w dokumentach niestrukturalizowanych. W SWD ukierunkowanym na komunikację dominujący element architektury systemu to swoboda wzajemnego porozumiewania się oraz umożliwienia współpracy grupowej. SWD ukierunkowane na wiedzę sugeruje optymalne rozwiązanie decyzyjne, opierając się na dokonanej przez system ekspertyzy problemu. Wykorzystywanym rozwiązaniem w tej kategorii są systemy przetwarzania eksploracyjnego danych data mining oraz systemy ekspertowe Expert system - ES. SWD ukierunkowane na dane stanowi najprężniej rozwijającą się grupę SWD. Obejmuje takie rozwiązania jak:

SWD ukierunkowane na model są odpowiedzialne za obsługę analiz: matematycznych, optymalizacyjnych i finansowych. Do ich charakterystycznych cech należą niewielka liczba danych i parametrów, często wprowadzanych przez użytkownika systemu na bieżąco. Za przykład hybrydowego SWD w tej kategorii stanowią systemy przetwarzania analitycznego na bieżąco Online Analytical Processing - OLAP, łączące w sobie duże wielkości zbiorów danych z modelami statystycznymi (W. Bojar, K. Rostek, L. Knopik, 2014, s. 15-18).

Obszary zastosowań SWD, kierunki rozwoju

Współczesne SWD są wykorzystywane do rozwiązywania problemów decyzyjnych:

  • dotyczących gromadzenia, udostępniania i porządkowania wiedzy,
  • dotyczących zapewnienia jakości udostępnianej i przechowywanej informacji,
  • związanych z przechowywaniem, gromadzeniem i udostępnianiem informacji zarządczych,
  • zapewniających szybkość oraz efektywność podejmowania decyzji,
  • ochrony bezpieczeństwa, dostępu do wiedzy i informacji.

Postęp nauki (szczególnie osiągnięcia w budowie modeli sztucznej inteligencji) sprawia, że systemy i procesy podejmowania decyzji stają się domeną technologii informacyjnych, których realizacja jest możliwa dzięki współczesnym środkom techniki komputerowej. Stąd SWD mogą być wykorzystywane jako rozwiązania:

  • branżowe, czyli takie, które wspierają procesy produkcyjne, są wykorzystywane w rolnictwie, służbie zdrowia, w zaawansowanym rozpoznawaniu chorób, czy zagrożeń chorobowych, a także w transporcie lądowym, powietrznym lub morskim, to również systemy wspomagające działalność bankową oraz ubezpieczeniową instytucji finansowych,
  • zapewniające bezpieczeństwo państwa tzn. systemy obronności cywilnej oraz wojskowej, systemy zarządzania sytuacją kryzysową, systemy antyterrorystyczne,
  • funkcjonalne - np. systemy wykrywania zagrożeń płynności finansowej, jak również systemy wykrywania zagrożeń powodziowych, chemicznych, pożarowych, terrorystycznych, mające zastosowanie w procesach kierowania personelem, czy logistycznych, a także zarządzania projektami (W. Bojar, K. Rostek, L. Knopik, 2014, s. 20,21).

Weryfikacja i wdrożenie SWD

Efektywna implementacja SWD w przedsiębiorstwie wymaga odpowiedniego przygotowania i realizacji tego procesu, w którego skład wchodzą następujące zagadnienia (P. Gołaś 2010, s. 236):

  • wybranie właściwej metodyki wdrożenia,
  • oszacowanie wysokości budżetu,
  • zaplanowanie i zaprojektowanie poszczególnych czynności procesu wdrożenia,
  • ustalenie i zdefiniowanie harmonogramu wdrożenia,
  • alokacja zasobów materialnych i niematerialnych koniecznych do realizacji wdrożenia,
  • określenie czynników i ograniczeń, które mogą mieć wpływ poszczególne etapy procesu wdrożenia.


Systemy wspomagania decyzjiartykuły polecane
Systemy ekspertoweSystem eksperckiCykl życia systemu informatycznegoBig dataLuka informacyjnaSystem informacji menedżerskiejSystem wspomagania decyzjiHurtownia danychFunkcja informacyjna

Bibliografia

  • Bojar W., Rostek K., Knopik L. (2014), Systemy wspomagania decyzji, PWE, Warszawa
  • Francik K., Pudło M. (2016), Systemy wspomagania decyzji w aspekcie zarządzania ryzykiem w przedsiębiorstwie, Zeszyty Naukowe Politechniki Częstochowskiej, Zarządzanie Nr 22
  • Gołoś P. (2010), Wdrażanie systemu informatycznego, [w:] Zawiła Niedźwiecki J., Gąsiorkiewicz A., Rostek K., (red.), Informatyka gospodarcza, t. 2, C.H. Beck, Warszawa
  • Kwiatkowska A. (2007), Systemy wspomagania decyzji, PWN, Warszawa
  • Pieczyński A. (2017), Systemy wspomagania decyzji, Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych, Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki, Uniwersytet Zielonogórski
  • Woźniak K. (2005), System informacji menedżerskiej jako instrument zarządzania strategicznego w firmie, praca doktorska, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków


Autor: Krzysztof Woźniak, Karolina Kulig