Como sabemos, la toma de decisiones es el trabajo fundamental de los gerentes y existen varios sistemas de información, es decir, sistemas de información gerencial (MIS), sistema de información ejecutiva (EIS) que ayudan a los gerentes en el proceso de toma de decisiones. Nuestro punto de consideración central de este artículo es DSS y sus roles en las perspectivas de gestión. Discutiremos –

  • El papel desempeñado por DSS en el proceso de toma de decisiones
  • Los cambios que se presentan en el escenario sobre el papel de DSS en la toma de decisiones.

DSS es un sistema que apoya la toma de decisiones tecnológicas y gerenciales al ayudar en la organización del conocimiento sobre temas estructurados, semiestructurados o no estructurados.

Los sistemas de soporte de decisiones (DSS) son una clase de sistema de información computarizado que respalda las actividades de toma de decisiones. Los DSS son sistemas y subsistemas interactivos basados ​​en computadora destinados a ayudar a los tomadores de decisiones a usar tecnologías de comunicación, datos, documentos, conocimiento y / o modelos para completar las tareas del proceso de decisión.

Los sistemas de soporte de decisiones han evolucionado en los últimos 25 años desde sistemas de mainframe inflexibles, hasta herramientas de PC aisladas, dispositivos de distribución de datos cliente / servidor, y ahora aplicaciones de soporte de decisiones empresariales extensibles y de alto rendimiento, que a menudo involucran la intranet de la organización. Al mismo tiempo, la relación entre el Departamento de TI y los usuarios ha evolucionado de tormentosa a cooperativa.

El gran paraguas de los sistemas de soporte de decisiones (DSS) ha brindado durante mucho tiempo un lugar de reunión bienvenido para aquellos interesados ​​en crear aplicaciones de software basadas en una combinación de modelos, análisis de datos e interfaces potentes. DSS atrae a profesionales, académicos y estudiantes de una variedad de campos, incluidos sistemas de información, investigación de operaciones / ciencias de gestión, informática, psicología y otras disciplinas comerciales.

El problema: Ha habido una revolución virtual en términos de cursos de gestión de operaciones y ciencias de gestión basados ​​en hojas de cálculo que parece haberse estancado en las escuelas de negocios. Las hojas de cálculo se han convertido en una plataforma bastante capaz para el modelado de soporte de decisiones del usuario final.

Por ejemplo, dentro de Microsoft Excel, esto evolución ha resultado en la inclusión de Solver para optimización, tablas dinámicas, conectividad de bases de datos, numerosas funciones matemáticas y estadísticas y el lenguaje de programación Visual Basic para Aplicaciones (VBA).

El problema proviene de esta imagen en la que, en lugar de utilizar las habilidades de gestión para tomar decisiones, los gerentes dependen mucho de las herramientas DSS para tomar decisiones. Puede ser más crucial cuando los nuevos gerentes carecerán de habilidades de gestión y dependerán totalmente de las herramientas DSS.

Entonces, podemos hacer preguntas:

  • ¿Cuáles son las razones detrás de que los gerentes dependen tanto de las herramientas DSS?
  • ¿Cuál debería ser la proporción optimizada de uso de escritorios y habilidades de gestión para la toma de decisiones?

Mi idea: En primer lugar, debemos comprender el modelo de toma de decisiones: el conjunto de actividades que admiten los entornos DSS. Los elementos clave de este modelo son bastante comunes e incluyen:

  • UNA tomador de decisiones: un individuo o grupo encargado de tomar una decisión particular.
  • Un conjunto de aportes al proceso de toma de decisiones: datos, modelos numéricos o cualitativos para interpretar esos datos, experiencia histórica con conjuntos de datos similares o situaciones similares de toma de decisiones, y varios tipos de normas y limitaciones culturales y psicológicas asociadas con la toma de decisiones
  • los proceso de toma de decisiones en sí: un conjunto de pasos, más o menos bien entendidos, para transformar las entradas en salidas en forma de decisiones,
  • Un conjunto de resultados del proceso de toma de decisiones, incluidas las decisiones en sí mismas y (idealmente) un conjunto de criterios para evaluar las decisiones producidas por el proceso frente al conjunto de necesidades, problemas u objetivos que ocasionaron la actividad de toma de decisiones en primer lugar.
  • Tan pronto como miramos este modelo, nos damos cuenta de que hablar sobre sistemas de apoyo a la decisión fuera de un dominio particular de la toma de decisiones no es particularmente útil.

Si consideramos solo el periodo de tiempo en el que se debe tomar una decisión determinada y el riesgos y limitaciones asociado con el proceso de toma de decisiones, reconoceríamos que existe una gran diferencia cualitativa y cuantitativa entre las agencias gubernamentales, las organizaciones sin fines de lucro (PFN) y las empresas comerciales. En pocas palabras, las decisiones comerciales, en conjunto, tienen los plazos más cortos y los riesgos asociados más altos (incluida la extinción) que las decisiones del sector público o sin fines de lucro, y como tal presumiblemente requerirían la mayor asistencia de la tecnología de la información.

Solo por esta razón, este ensayo limita su alcance a los sistemas de soporte de decisiones comerciales: infraestructura de TI diseñada para respaldar los procesos de toma de decisiones en empresas públicas y privadas que compiten en mercados abiertos para clientes, ingresos y cuota de mercado.

¿Cómo apoyan los entornos DSS la toma de decisiones? Los entornos DSS admiten el modelo genérico de toma de decisiones anterior de varias maneras:

  • En preparación de decisiones, Los entornos DSS proporcionan los datos necesarios como entrada para el proceso de toma de decisiones. Todo esto se trata de los entornos de data mart y data warehouse actualmente.
  • En estructuración de decisiones, Los entornos DSS proporcionan herramientas y modelos para organizar las entradas de manera que tenga sentido para enmarcar la decisión. Estas herramientas y modelos no son tablas dinámicas y otros aspectos de la presentación de datos que se encuentran en las herramientas de consulta. Son herramientas de toma de decisiones reales, como el análisis del árbol de fallas, la lógica bayesiana y la toma de decisiones basada en modelos basados ​​en cosas como las redes neuronales.
  • En desarrollo del contexto, Los entornos DSS nuevamente brindan herramientas y proporcionan los mecanismos para capturar información sobre los constituyentes de una decisión (quién se ve afectado por esta decisión), los resultados y sus probabilidades, y otros elementos del contexto de toma de decisiones más amplio.
  • En Toma de decisiones, Los entornos DSS pueden automatizar todo o parte del proceso de toma de decisiones y ofrecer evaluaciones sobre la decisión óptima. Los sistemas expertos y los entornos de inteligencia artificial pretenden hacer esto, pero funcionan solo en casos muy limitados.
  • En propagación de decisiones, Los entornos de DSS toman la información recopilada sobre las unidades constitutivas y las dependencias y los resultados, e impulsan elementos de la decisión a esas unidades constitutivas para la acción.
  • En gestión de decisiones, Los entornos DSS inspeccionan los resultados días, semanas y meses después de las decisiones para ver si (a) la decisión fue implementada / propagada y (b) si los efectos de la decisión son los esperados.

Lo que se requiere es:

  • Elija la clase de procesos de toma de decisiones para centrarse,
  • Limite el rango de entradas, el rango de actividades y las diferencias en modelos y métodos,
  • Lo más importante es comprender dónde la tecnología deja de desempeñar un papel significativo en la toma de decisiones, y dónde la política se convierte en el determinante de la calidad y cantidad de la efectividad decisional.

Trabajo relacionado:En el mismo contexto, debemos entender los componentes de los sistemas de soporte de decisiones (DSS).Componentes de DSS Los componentes principales de un DSS son un sistema de gestión de bases de datos (DBMS), el subsistema de interfaz de usuario (diálogo), el subsistema basado en conocimiento (gestión).

  • Sistema de gestión de bases de datos (DBMS): – Un sistema de gestión de bases de datos apropiado debe poder trabajar tanto con los datos internos de la organización como con los datos externos.
    • Base de datos
    • Sistema de administración de base de datos
    • Directorio de datos (una base de datos debe contener datos sobre las tablas y todos los demás objetos)
    • Facilidad de consulta

    El subsistema de interfaz de usuario (diálogo): El sistema de gestión y generación de cuadros de diálogo está diseñado para satisfacer la representación del conocimiento y los requisitos de control e interfaz.

    La información típica que una aplicación de soporte de decisiones podría reunir y presentar sería:

    • Acceder a todos sus activos de información actuales, incluidas las fuentes de datos existentes y relacionales, cubos, almacenes de datos y data marts.
    • Las consecuencias de las diferentes alternativas de decisión, dada la experiencia pasada en un contexto que se describe.
    • Cifras de ingresos proyectadas basadas en supuestos de ventas de nuevos productos.

    El subsistema basado en el conocimiento (gestión) Un sistema basado en el conocimiento, es un programa de computadora que contiene algunos de los conocimientos específicos de una o más expertos humanos. La forma más común de sistemas expertos es un programa compuesto por un conjunto de reglas que analizan información (generalmente suministrada por el usuario del sistema) sobre una clase específica de problemas. Un término relacionado es asistente. Un asistente es un programa informático interactivo que ayuda a un usuario a resolver un problema. Los sistemas basados ​​en el conocimiento son expertos en un “dominio de aplicación” específico.

    El objetivo de KBMS es crear, organizar y poner a disposición información importante en el contexto de los procedimientos y pronósticos. La tecnología clave es la minería de datos.Minería de datos (DM) es el proceso de buscar automáticamente grandes volúmenes de datos para patrones usando reglas de asociación.

    Estos sistemas proporcionan

    Proporciona experiencia en la resolución de problemas complejos, no estructurados y semiestructurados. Experiencia proporcionada por un sistema experto u otro sistema inteligente. conocimiento establecido (administración) componente conduce a DSSn inteligente Ejemplo: minería de datos Tipos de DSS DSS puede tener un sentido estrecho y amplio. Un DSS de sentido estrecho es DSS orientado a funciones o específico de la industria y, por otro lado, los DSS de propósito más general son los generadores de DSS. Hay seis categorías basadas en componentes de tecnología basada.

    • Comunicación impulsada
    • Conocimiento impulsado
    • Modelo conducido
    • Documento conducido
    • Datos impulsados

    Comunicación impulsada: – La mayoría de los DSS basados ​​en comunicaciones están dirigidos a equipos internos, incluidos los socios. Su propósito es ayudar a conducir una reunión, o para que los usuarios colaboren. La tecnología más común utilizada para implementar el DSS es un servidor web o cliente. Ejemplos: chats y software de mensajería instantánea, colaboración en línea y sistemas de reunión en red.

    Conocimiento impulsado: – Los DSS basados ​​en el conocimiento o ‘base de conocimiento’ son conocidos, son una categoría global que cubre una amplia gama de sistemas que cubren a los usuarios dentro de la organización que lo configura, pero también pueden incluir otros que interactúan con la organización, por ejemplo, consumidores de un negocio. Se utiliza esencialmente para proporcionar asesoramiento de gestión o para elegir productos / servicios. La tecnología de implementación típica utilizada para configurar dichos sistemas podría ser sistemas cliente / servidor, la web o software que se ejecuta en PC independientes.

    Modelo conducido: – Los DSS basados ​​en modelos son sistemas complejos que ayudan a analizar decisiones o elegir entre diferentes opciones. Estos son utilizados por los gerentes y miembros del personal de una empresa, o personas que interactúan con la organización, para una serie de propósitos dependiendo de cómo se configure el modelo: programación, análisis de decisiones, etc. Estos DSS se pueden implementar a través de software / hardware en PC independientes, sistemas cliente / servidor o la web.

    Documento dirigido: – Los DSS basados ​​en documentos son más comunes y están dirigidos a una amplia base de grupos de usuarios. El propósito de este DSS es buscar páginas web y encontrar documentos en un conjunto específico de palabras clave o términos de búsqueda. La tecnología habitual utilizada para configurar dichos DSS es a través de la web o un sistema cliente / servidor. Ejemplos:

    Datos impulsados: – La mayoría de los DSS basados ​​en datos están dirigidos a gerentes, personal y también proveedores de productos / servicios. Se utiliza para consultar una base de datos o un almacén de datos para buscar respuestas específicas para fines específicos. Se implementa a través de un sistema de trama principal, un enlace cliente / servidor o a través de la web. Ejemplos: bases de datos basadas en computadora que tienen un sistema de consulta para verificar (incluida la incorporación de datos para agregar valor a las bases de datos existentes).

    Conclusión y trabajo adicional: El desafío para cualquier organización que considere entornos DSS es el más complejo. Las organizaciones que implementan tecnologías DSS, pero que no aplican la política de toma de decisiones, no pueden esperar obtener un valor comercial devuelto significativo de sus entornos DSS, ya que el valor final de una decisión está en su implementación y administración: áreas que los entornos DSS no pueden, por definición , apoyo.


    0 0 vote
    Article Rating