19 708 Pages

un Décision système de soutien (DSS) Est un logiciel d'aide à la décision, ce qui augmente l'efficacité de l'analyse car elle apporte un soutien à tous ceux qui ont besoin de prendre des décisions stratégiques face à des problèmes qui ne peuvent pas être résolus avec des opérations modèles de recherche. La fonction principale d'un DSS Il est d'extraire dans un court laps de temps et des informations utiles si polyvalent dans la prise de décision, d'une quantité importante de données.

Le DSS repose sur des données dans un base de données ou une base de connaissances, ce qui permet de mieux décider l'utilisateur; il est non seulement une application informatique, car il contient également des outils business Intelligence et technologies des systèmes experts, tels que les modèles de soutien à la décision.

Comment avez-

accumulation Né énorme de données des vingt dernières années et la demande d'utilisation de ces données à des fins en dehors du traitement quotidien normal.

Définitions du DSS

A partir des années 70 jusqu'à présent, nous avons suivi différentes définitions du concept de DSS. Au début des années 70 un DSS a été défini comme un « système d'information pour appuyer la prise de décision. » Dans les années 70 et au début des années 80 un fin DSS a été défini comme un système en utilisant la technologie disponible à ce moment-là pour améliorer les activités de gestion. Depuis fin des années 80 à aujourd'hui par le concept de DSS émergent également les caractéristiques du système « intelligent » que ceux des logiciels convivial.

En fin de compte, les aspects essentiels d'un DSS peuvent se résumer en:

  • la facilité d'utilisation à la portée de tous les utilisateurs;
  • environnement interactif;
  • possibilité pour le système d'apporter un soutien au processus de prise de décision;
  • efficacité dans l'utilisation de l'analyse des modèles et des données.

composants

Habituellement, un DSS se compose des éléments principaux suivants.

données de base

la données de base Il collecte des informations et des données d'intérêt pour l'utilisateur. Ces données sont indépendantes des données de gestion et sont souvent intégrés à des informations externes. De ce qui précède on peut déduire que la structure DSS dépend à la fois du problème qui doit être traité à la fois par l'utilisateur qui l'utilise.

Les modèles de base

En plus de la base de données d'une autre ressource DSS est la base des modèles, qui sont une source d'information très importante car ils analysent les données en référence à un problème donné. Un modèle de base contient les procédures nécessaires pour résoudre les problèmes des utilisateurs, donc sa fonction est d'organiser la gestion de tous les modèles pour consolider le processus de traitement des données, afin de rationaliser le processus de prise de décision interne.

Système de logiciel

la système logiciel Il est divisé en trois volets:

  • SGBD (Logiciel de gestion de base de données), Il est un logiciel qui vous permet de définir de façon schématique l'organisation du magasin de données, de modifier, de gérer, ce qui permet une simple extraction de la base de données.
  • MBMS (Modèle logiciel de gestion de base), Le stockage Facilite, l'édition et l'utilisation de modèles. Le rôle d'un MBMS est similaire à celle d'un seul SGBD différents dans la gestion des procédures, mais pas les données.
  • SGCN (Dialogue Génération du logiciel de gestion), Il est le logiciel qui tire l'interface utilisateur, il a pour tâche de rendre l'opération que l'utilisateur effectue sur le DSS plus accessible. Cette partie du système logiciel est d'une importance fondamentale pour le DSS parce que l'utilisateur est particulièrement intéressé par les compétences de communication du système.

Data Mining

L'exploration de données est une opération qui identifie et extrait des informations, tels que les rapports, les associations entre les données dans la base de données inconnues à l'utilisateur. Les principales techniques qui utilisent le data mining sont les les réseaux de neurones, la algorithmes de regroupement et algorithmes génétiques.

question

la question interroger la base de données à l'aide des instructions spécifiques produit que vous utilisez, technique très spécialisée, il n'a pas de décision d'importance, mais accélère le traitement de l'information, il est limité à fournir des éléments de confirmation ou le refus de l'hypothèse formulée par l'utilisateur.

OLAP

OLAP est synonyme de On Line AnalyticalProcessing Il est une technique permettant d'analyser en profondeur une grande quantité de données, se limite à fournir des éléments de confirmation ou de refus les hypothèses émises par les décideurs.

connaissance

connaissance ou la gestion des connaissances Il sert:

  • Pour organiser les données et informations afin de fournir des connaissances, l'expérience, l'apprentissage continu.
  • plus base de données dans une entrepôt de données.
  • Il aide à se familiariser avec l'organisation des données et le type de recherche.

applications

L'utilisation du DSS ne se limite pas la portée des entreprises, mais il est utilisé dans tous les domaines où il est nécessaire d'obtenir, à partir de l'énorme quantité de données dans le base de données ou disponibles Internet, Des corrélations significatives informations et de connaissances pour la stratégie de prise de décision.

Des exemples d'applications peuvent être:

  • commerce: Analyse des ventes, réclamations, expédition, inventaire, les clients, les stocks;
  • fabrication: Analyse des coûts de production, les fournisseurs, les commandes;
  • santé: Analyse des admissions, démissions, de la comptabilité;
    • télémédecine: Aider le médecin dans l'analyse et les décisions de données telemonitorati;
  • services financiers: L'analyse des risques, la détection de la fraude, l'utilisation des cartes de crédit;
  • télécommunications: Analyse des flux d'appels, le profilage des clients, le soutien à la clientèle, les promotions;
  • transport: Gestion de flotte, gestion de la charge et de la distribution.

objectifs

Comme mentionné précédemment, l'objectif du DSS est de collecter, traiter et diffuser l'information de manière « intelligente », pour aider l'utilisateur à prendre des décisions, mais n'a pas le remplacer, en fait, la décision est obtenue en combinant des évaluations humaines les informations traitées par le système.

Plus précisément, les objectifs d'un DSS peuvent se résumer comme suit:

  • fournir à l'utilisateur, grâce à des procédures interactives, toutes les informations nécessaires à la compréhension du problème;
  • possibilité d'inspecter les données de différents points de vue;
  • capacité d'évaluer les conséquences des choix;
  • adapter au traitement des problèmes pour lesquels il est impossible de fournir une solution algorithmique.

Un SSD augmente en particulier l'efficacité des décisions cognitives et c'est un événement révolutionnaire, parce que le but de 'informatique au cours des 30 dernières années, il a été l'augmentation de l'efficacité et une intervention « intelligente » dans la résolution des problèmes.

réalisation

Phases de réalisation

La réalisation d'un DSS est développé en quatre phases principales:

  • phase de renseignement Il est la phase dans laquelle ils recueillent des données et des informations à l'intérieur et à l'extérieur pour l'identification du problème réel à résoudre;
  • phase de conception est la phase dans laquelle il construit le modèle et générer des solutions possibles;
  • phase de choix à ce stade, l'évaluation est faite et le choix de solutions optimales effectue enfin le test;
  • exécution phase dans laquelle il réalise le DSS la mise en œuvre de la solution choisie.

Enfin, le cas échéant, la réaction, pour l'évaluation des réponses aux étapes précédentes afin de changer la décision.

Problèmes de réalisation

Parmi les problèmes à résoudre pour parvenir à un DSS pouvez-vous trouver la nécessité de:

  • gérer de grandes quantités de données;
  • l'accès aux différentes sources de données sur différentes plates-formes;
  • fournir un accès à plusieurs utilisateurs avec des tâches différentes pour effectuer des requêtes, des analyses en temps réel et des simulations;
  • gestion des versions historiques de données.

exigences

La création d'un DSS doit également répondre à des exigences spécifiques liées aux caractéristiques de la prise de décision et aux besoins des utilisateurs. La flexibilité doit être une exigence fondamentale du DSS car il existe différents types de problèmes, différents types de décision, différents types de données qui impliquent des façons différentes de traitement et aussi différents types d'utilisateurs qui se trouvent à utiliser le système DSS.

Ils doivent également être autorisés analyse adhoc sur les données et l'utilisation de différents modèles (quantitatives, statistiques, etc.).

évaluations

Il existe deux grandes catégories de valeurs basées sur l'évaluation DSS:

  • efficacité, indique si elle prend la bonne action, exprimant le degré de conformité d'un système aux fins pour lesquelles il a été conçu;
  • l'efficacité, indique si l'action est réalisée de manière optimale.

Exemples d'utilisation du DSS

Exemple DSS appliqué à une entreprise. Le DSS doit veiller à:

  • optimiser l'investissement en capital des matériels et équipements;
  • d'appartenance aux données des clients de traitement pour toutes les réductions sur les quantités et les types de marchandises;
  • une organisation efficace des stocks avec une éventuelle promotion de ces stocks afin d'optimiser le chargement et le déchargement des entrepôts;
  • choix du type de transport en fonction de la quantité, le type, la distance que les marchandises doivent être effectuées;
  • comptabilité de gestion;
  • une gestion dynamique des demandes et des budgets;
  • La gestion des documents et des pratiques réglementaires;
  • gestion des rapports et des filtres.

Articles connexes

D'autres projets

liens externes

autorités de contrôle GND: (DE4191815-0



fiber_smart_record Activités Wiki:
Aidez-nous à améliorer Wikipedia!
aller