Криптотрейдинг: прибыльная торговля криптовалютой.
Июн 4, 2019
44 Views
Комментарии к записи Системы поддержки принятия решений (DSS) — становится ли она системой принятия решений (DMS)? отключены

Системы поддержки принятия решений (DSS) — становится ли она системой принятия решений (DMS)?

Written by
Биткоин: краткое руководство

Как мы знаем, принятие решений является основной задачей менеджеров, и существуют различные информационные системы, то есть информационные системы управления (MIS), информационные системы управления (EIS), которые помогают менеджерам в процессе принятия решений. Нашим основным пунктом в этой статье является DSS и его роль в перспективах управления. Мы обсудим —

  • Роль, которую играет DSS в процессе принятия решений
  • Изменения в сценарии относительно роли DSS в принятии решений.

DSS — это система, которая поддерживает принятие технологических и управленческих решений, помогая систематизировать знания о структурных, полуструктурных или неструктурированных проблемах.

Системы поддержки принятия решений (DSS) — это класс компьютеризированной информационной системы, которая поддерживает принятие решений. DSS — это интерактивные компьютерные системы и подсистемы, которые помогают лицам, принимающим решения, использовать коммуникационные технологии, данные, документы, знания и / или модели для выполнения задач, связанных с процессом принятия решений.

За последние 25 лет системы поддержки принятия решений эволюционировали от негибких систем мэйнфреймов, изолированных инструментов ПК, устройств коммутации данных клиент-сервер, а теперь — до мощных и расширяемых приложений поддержки принятия решений на уровне предприятия, часто с участием внутренней сети организации. В то же время отношения между ИТ-отделом и пользователями превратились из турбулентных в кооперативные.

Огромный комплекс систем поддержки принятия решений (DSS) уже давно является желанным местом встречи для тех, кто заинтересован в создании приложений на основе сочетания моделей, анализа данных и эффективных интерфейсов. DSS привлекает специалистов-практиков, ученых и студентов из многих областей, включая информационные системы, операционные исследования / науки управления, информационные технологии, психологию и другие бизнес-дисциплины.

вопрос: Произошла виртуальная революция в области научных курсов по управлению электронными таблицами и управлению операциями, которые, похоже, застряли в бизнес-школах. Электронные таблицы превратились в вполне способную платформу для моделирования поддержки принятия решений конечными пользователями.

Например, в Microsoft Excel это эволюция привело к включению Solver для оптимизации, сводных таблиц, подключения к базе данных, многочисленных математических и статистических функций и языка программирования Visual Basic for Applications (VBA).

Проблема возникает из этого образа, где вместо того, чтобы использовать навыки управления для принятия решений, менеджеры очень зависят от инструментов DSS для принятия решений. Это может быть более важно, когда новые менеджеры испытывают недостаток управленческих навыков и будут полностью зависеть от инструментов DSS.

Таким образом, мы можем задать вопросы:

  • По каким причинам менеджеры так сильно зависят от инструментов DSS?
  • Каким должно быть оптимизированное соотношение использования компьютера и навыков управления к принятию решений?

Моя идея: Прежде всего, нам необходимо понять модель принятия решений: набор мероприятий, поддерживаемых DSS. Ключевые элементы этой модели довольно распространены и включают в себя:

  • PER принимать решение: лицо или группа, которым поручено принять конкретное решение.
  • набор вклад в процесс принятия решений: данные, численные или качественные модели для интерпретации этих данных, исторический опыт с подобными наборами данных или схожими ситуациями принятия решений, а также различные типы культурных и психологических норм и ограничений, связанных с принятием решений
  • сам процесс принятия решенийнабор шагов, более или менее понятных, для преобразования входных данных в результаты в форме решения,
  • набор результаты процесса принятия решенийвключая сами решения и (предпочтительно) набор критериев для оценки решений, принятых в процессе, с учетом потребностей, проблем или целей, которые привели к тому, что решение было принято первым.
  • Как только мы смотрим на эту модель, мы понимаем, что говорить о системах поддержки принятия решений вне конкретной области принятия решений не особенно полезно.

Если мы рассмотрим только временные рамки в котором решение должно быть принято и риски и ограничения в связи с процессом принятия решений мы бы признали, что существует множество качественных и количественных различий между государственными органами, некоммерческими организациями (НК) и коммерческими компаниями. Проще говоря, бизнес-решения имеют более короткие сроки и более высокий риск (включая исчезновение), чем решения государственного сектора или некоммерческие организации, и, как таковые, вероятно, потребуют наибольшей помощи от информационных технологий.

Только по этой причине данное эссе ограничивает область применения коммерческими системами поддержки принятия решений: ИТ-инфраструктурой, предназначенной для поддержки процессов принятия решений в государственных и частных компаниях, которые конкурируют на открытых рынках за клиентов, доходы и долю рынка.

Как среды DSS поддерживают принятие решений? Среды DSS поддерживают вышеуказанную общую модель принятия решений во многих отношениях:

  • подготовка решенийСреды DSS предоставляют данные, необходимые в качестве входных данных для процесса принятия решений. Все это относится к современным средам хранилищ и хранилищ данных.
  • структурирующие решенияСреды DSS предоставляют инструменты и модели для развертывания входных данных таким образом, который имеет смысл принимать решения. Эти инструменты и модели не являются сводными таблицами и другими аспектами представления данных в инструментах запросов. Это реальные инструменты принятия решений, такие как анализ дерева ошибок, байесовская логика и принятие решений на основе модели, основанной на таких вещах, как нейронные сети.
  • развитие контекстаСреды DSS снова предоставляют инструменты и предоставляют механизмы для сбора информации об округах, принимающих решения (затронутых решением), результатах и ​​их вероятностях, а также других элементах более широкого контекста принятия решений.
  • принимать решенияСреды DSS могут автоматизировать весь процесс принятия решений или его часть и предлагать оптимальные решения. Экспертные системы и среды искусственного интеллекта делают это, но они работают только в очень ограниченных случаях.
  • пропаганда решенийСреды DSS собирают информацию об округах, их зависимостях и результатах и ​​направляют элементы решений в те районы, в которых предпринимаются действия.
  • управление решениямиСреды DSS проверяют результаты дней, недель и месяцев после принятия решения, чтобы проверить, было ли (а) решение реализовано / распространено и (b) соответствуют ли результаты решения ожиданиям.

Требуется

  • Выберите класс процессов принятия решений, на котором вы хотите сосредоточиться,
  • Сузить сферу расходов, сферу действий и различия в моделях и методах,
  • Самое главное, чтобы понять, где технология перестает играть значительную роль в принятии решений и где политика становится определяющим фактором качества и количества эффективности решений.

Связанные работы:В том же контексте мы должны понимать компоненты систем поддержки принятия решений (DSS).Компоненты DSS Основными компонентами DSS являются система управления базами данных (СУБД), подсистема пользовательского интерфейса (Dialog), подсистема, основанная на знаниях (управление).

  • Система управления базами данных (СУБД): — Соответствующая система управления базами данных должна уметь работать как с внутренними данными организации, так и с внешними данными.
    • база данных
    • Система управления базами данных
    • Каталог данных (база данных должна содержать данные о таблицах и всех других объектах)
    • Запрос объекта

    Подсистема интерфейса пользователя (Диалог): — Система создания и управления диалогами была разработана с учетом требований к представлению знаний, а также к требованиям контроля и интерфейса.

    Типичная информация, которую приложение поддержки принятия решений может собирать и представлять:

    • Доступ ко всем текущим информационным ресурсам, включая устаревшие и реляционные источники данных, кубы, хранилища данных и хранилища данных.
    • Последствия различных альтернативных решений с учетом прошлого опыта в описанном контексте.
    • Прогнозируемые доходы основаны на предположениях относительно продажи новых продуктов.

    Основанная на знаниях подсистема (управление) — Система, основанная на знаниях, — это компьютерная программа, которая содержит некоторые предметные знания одного или нескольких специалистов-людей. Наиболее распространенной формой экспертных систем является программа, состоящая из набора правил, которые анализируют информацию (обычно предоставляемую пользователем системы) о конкретном классе проблем. Связанный термин — волшебник. Мастер — это интерактивная компьютерная программа, которая помогает пользователю решить проблему. Системы, основанные на знаниях, являются экспертами в определенной «области применения».

    Целью KBMS является создание, организация и обмен важными информационными знаниями в контексте процедур и прогнозов. Ключевая технология — интеллектуальный анализ данных.Data Mining (DM) это процесс автоматического поиска больших объемов данных для шаблонов с использованием правил ассоциации.

    Эти системы обеспечивают

    Предоставляет специальные знания в решении сложных неструктурных и полуструктурных задач. Знания, предоставленные экспертной системой или другой интеллектуальной системой. знания, навыки основанный на (управление) компонентн. Это приводит к интеллектуальному DSSn. Пример: интеллектуальный анализ данных Типы DSS DSS может иметь как узкий, так и широкий смысл. Узкий смысл DSS ориентирован на функции или специфичен для отрасли DSS, а с другой стороны, генераторы DSS являются наиболее общей целью DSS. Есть шесть категорий на основе технологических компонентов —

    • Коммуникационный контроль
    • На основе знаний
    • Ведомая модель
    • Ведомый документом
    • Работает на данных

    Коммуникационный контроль: — Большая часть DSS, основанная на коммуникации, направлена ​​внутренним командам, включая партнеров. Его целью является помощь в проведении встречи или сотрудничества пользователей. Наиболее популярная технология, используемая для развертывания DSS — это веб-сервер или клиент. Примеры: программное обеспечение для чата и обмена мгновенными сообщениями, системы онлайн-сотрудничества и сетевых встреч.

    Основываясь на знаниях: — Известно, что основанные на знаниях DSS или «базы знаний» являются категорией «всеохватывающего», охватывающей широкий спектр систем с участием пользователей в организации, которые их создают, но могут также включать другие взаимодействия с организацией — например, бизнес-потребителей. Это в основном для совета по управлению или для выбора продуктов / услуг. Типичной технологией развертывания, используемой для настройки таких систем, могут быть системы клиент / сервер, сеть или программное обеспечение, работающее на автономных компьютерах.

    Контролируемая модель: — Контролируемые моделями DSS — это сложные системы, которые помогают анализировать решения или выбирать различные варианты. Они используются менеджерами и сотрудниками компании или людьми, которые взаимодействуют с организацией, во многих целях, в зависимости от конфигурации модели — планирование, анализ решений и т. Д. Эти DSS могут быть реализованы с помощью программного / аппаратного обеспечения в автономных ПК, клиент-серверных системах. или сеть.

    Управление документами: — Основанные на документе DSS более распространены и ориентированы на широкую группу групп пользователей. Целью такого DSS является поиск по веб-сайтам и поиск документов по определенному набору ключевых слов или поисковых терминов. Обычная технология, используемая для настройки такого DSS, представляет собой сеть или систему клиент / сервер. Примеры:

    Управляемый данными: — Большинство DSS, управляемых данными, предназначено для менеджеров, сотрудников, а также поставщиков продуктов / услуг. Он используется для отправки запросов в базу данных или хранилище данных для поиска конкретных ответов для определенных целей. Это реализуется через систему основного кадра, связь клиент / сервер или через сеть. Примеры: компьютерные базы данных с системой запросов для проверки (включая интеграцию данных для увеличения стоимости существующих баз данных).

    Заявка и дальнейшая работа: Задача для любой организации, рассматривающей среду DSS, является наиболее сложной. Организации, которые внедряют технологии DSS, но не применяют политику принятия решений, не могут ожидать значительную выгоду для бизнеса от сред DSS, потому что окончательное значение решения — это его реализация и управление: области, которые сообщества DSS не могут по определению поддерживать.

    Article Categories:
    Криптовалюта
    Как устроен блокчейн

    Comments are closed.