Grundlagen der Entscheidungsfindung und DSS

Entscheidungsfindung

Das Verfahren, bei dem eine Auswahl unter Alternativen oder Möglichkeiten getroffen wird, um verschiedene Situationen des Lebens zu lösen. Diese können in verschiedenen Kontexten auftreten: bei der Arbeit, in der Familie oder im emotionalen (sentimentalen) Bereich.

Entscheidungsfindung auf individueller Ebene

Hierbei nutzt eine Person ihr Denken und Argumentieren, um eine Entscheidung für ein Problem zu treffen, das ihr im Laufe des Lebens begegnet.

Beurteilung der Alternativen

Diese besteht aus einer detaillierten Untersuchung jeder der möglichen Lösungen, die für das Problem generiert wurden, d. h. der Betrachtung ihrer Vor- und Nachteile.

Auswahl der besten Alternative

In diesem Schritt wählen Sie die Alternative aus, deren Auswertung die besten Ergebnisse für das Problem verspricht.

1.2 Arten von Entscheidungsunterstützungssystemen

Decision Support Systems (DSS): Unterstützung der Entscheidungsfindung durch die Erzeugung und systematische Bewertung verschiedener Alternativen oder Szenarien mithilfe von Modellen und Computer-Tools.

Group Decision Support Systems (GDSS): Computerbasiertes System, das Gruppen von Menschen unterstützt, die eine gemeinsame Aufgabe oder ein Ziel verfolgen. Es dient als Schnittstelle zu einer gemeinsamen Umgebung. Ziel ist es, eine Gruppe von Menschen in Umgebungen von Anonymität und Konsens an der Entscheidungsfindung zu beteiligen.

Executive Information Systems (EIS): Eine Art von DSS, die am häufigsten im Bereich Business Intelligence verwendet wird. Sie bietet Managern einfachen Zugang zu internen und externen Informationen des Unternehmens, die für die kritischen Erfolgsfaktoren relevant sind.

Expert Decision Support Systems (EDSS): Diese können Wissensbasen laden, die durch eine Reihe von Common-Sense-Regeln integriert werden, um verschiedene Benutzer zu beraten.

Management Information Systems (MIS) oder (AIS): Unterstützung einer breiteren Palette organisatorischer Aufgaben. Sie liegen auf halbem Weg zwischen einem traditionellen DSS und einer im Unternehmen implementierten CRM/ERP-Anwendung.

Expertensysteme für Künstliche Intelligenz (SSEE): Auch bekannt als wissensbasierte Systeme. Sie nutzen neuronale Netze, um Fachwissen zu simulieren und effektiv zur Lösung spezifischer Probleme einzusetzen.

1.3 Eigenschaften der Unterstützungssysteme

• Diese Informationssysteme (SI) sind meist nicht rein transaktionsorientiert, sondern dienen der Unterstützung für mittlere Führungskräfte und Manager.
• Sie sind nicht unbedingt arbeitssparend, sondern interaktiv und benutzerfreundlich gestaltet.
• Sie können oft direkt vom Endanwender entwickelt werden.

Hauptmerkmale:

• Dynamische, flexible und interaktive Berichte.
• Keine vertieften technischen Kenntnisse erforderlich.
• Schnelle Reaktionszeit.
• Integration aller Systeme und Abteilungen des Unternehmens.
• Jeder Benutzer verfügt über ausreichende Informationen gemäß seinem Profil.
• Verfügbarkeit von historischen Informationen.

Ein wesentlicher Teil des DSS ist die Fähigkeit, Informationen durch qualitativ hochwertige Grafiken und Berichte zu nutzen, die so konzipiert sind, dass sie in kurzen Abständen erhalten werden können.

1.4.1 Modelle

Diese Funktion ermöglicht dem Benutzer, klassische Modelle zu verwenden, welche die Grundlage der Modellbasis bilden. Diese können umfassen: Bestandsmanagement (Inventory), Projektverfolgung, lineare Programmierung, Simulation, Warteschlangen (Tails/Queues), statistische Analysen und Szenarien der Finanzplanung.

1.4.2 Management-Funktionen und Datenmanagement

Dazu gehören der Zugriff auf unternehmensinterne Datenbanken, die Generierung privater Informationen in lokalen Datenbanken sowie die Manipulation von Informationen durch verschiedene Management-Techniken.

1.4.5 Unternehmensdatenbanken

Eine Sammlung von aktuellen und historischen Daten aus einer Vielzahl von Anwendungen oder Gruppen, die für einen einfachen Zugriff organisiert sind. Ein DSS besitzt die Fähigkeit zur Verwaltung und Speicherung von Informationen, einschließlich Funktionen wie dem Zugriff auf unternehmensinterne Datenbanken und der Generierung privater Informationen in lokalen Datenbanken.

1.4.6 Lokale Datenbanken und Dateibesitzer

Diese werden von den Nutzern erstellt und verwendet und sollten aus der Unternehmensdatenbank gespeist werden. Lokale Datenbanken und proprietäre Dateien können vom Benutzer manipuliert werden, was deren Erstellung, Abfrage und Änderung ermöglicht.

Data Warehouse

Es handelt sich um eine Unternehmensdatenbank, die durch die Integration und Bereinigung (Debugging) von Informationen aus einer oder mehreren verschiedenen Quellen gekennzeichnet ist. Die anschließende Verarbeitung ermöglicht Analysen aus vielen Perspektiven mit hoher Antwortgeschwindigkeit.

Data Mart

Dies sind Teilmengen von Daten, die einem bestimmten Bereich innerhalb des Unternehmens helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Es handelt sich um ein referenzorientiertes System für Batch-Prozesse, die mit niedriger Frequenz und hoher Last (high) auftreten.