Un Decision Support System (DSS) è un sistema software di supporto alle decisioni, che permette di aumentare l'efficacia dell'analisi in quanto fornisce supporto a tutti coloro che devono prendere decisioni strategiche di fronte a problemi che non possono essere risolti con i modelli della ricerca operativa.
Gli elementi di base che identificano questo Sistema Informativo Aziendale si identificano dal suo nome, "Decision" sta ad indicare che viene posta l'attenzione sui processi aziendali decisionali, "Support" indica che è un insieme di tecnologie informatiche di supporto al decisore e infine "System" fa intendere che questi sono strumenti atti a fornire interazione tra utenti e macchine. La funzione principale di un DSS è quella di estrarre in poco tempo e in modo versatile le informazioni utili ai processi decisionali, provenienti da una rilevante quantità di dati. Bisogna però distinguere, in questa grande quantità di dati, quali siano i dati generati dai processi di gestione aziendale e quali siano invece quelli utili al decisore per i processi di decisioni aziendale.
Il DSS si appoggia su dati in un database o una base di conoscenza, che aiutano l'utilizzatore a decidere in maniera ottimale o sub-ottimale; esso non è solo un'applicazione informatica, perché contiene anche strumenti di Business Intelligence e di tecnologie dei Sistemi Esperti, quali modelli di supporto decisionale.
Nasce dall'enorme accumulo di dati dell'ultimo ventennio e dalla richiesta di utilizzo di tali dati per scopi al di fuori della normale elaborazione giornaliera.
Dagli anni '70 fino ad oggi si sono susseguite diverse definizioni del concetto di DSS. Nei primi anni '70 un DSS era definito come un “sistema informatico a supporto del processo decisionale”. Alla fine degli anni '70 e agli inizi degli anni '80 un DSS era definito come un sistema che utilizzava tecnologie disponibili in quegli anni per migliorare le attività manageriali. Dalla fine degli anni '80 ad oggi dal concetto di DSS emergono anche le caratteristiche “intelligenti” del sistema oltre quelle di software user-friendly.
In definitiva, gli aspetti essenziali di un DSS si possono racchiudere in:
Solitamente un DSS è formato dai seguenti componenti principali.
La base dati raccoglie informazioni e dati che interessano l'utente. Questi dati sono indipendenti rispetto ai dati gestionali e sono spesso integrati con informazioni esterne. Da quanto detto si deduce che la struttura del DSS dipende sia dal problema che si deve affrontare sia dall'utente che lo utilizza.
Oltre alla base di dati un'altra risorsa dei DSS è la base dei modelli, i quali sono una risorsa importantissima di informazione in quanto analizzano dati in riferimento ad un determinato problema. Una base di modelli contiene le procedure necessarie a risolvere i problemi dell'utente, la sua funzione quindi è quella di organizzare la gestione di tutti i modelli per consolidare il processo di elaborazione dei dati, al fine di razionalizzare il processo decisionale interno.
Il sistema software si divide in tre componenti:
Data mining è un'operazione che individua ed estrae le informazioni, come relazioni, associazioni tra i dati presenti nel database precedentemente sconosciute all'utente. Le principali tecniche che utilizzano il data mining sono le reti neurali, gli algoritmi di clustering e gli algoritmi genetici.
Le Query interrogano il data base usando istruzioni specifiche del prodotto che si sta usando, tecnica molto specialistica, essa non ha un'importanza decisionale ma velocizza l'elaborazione di informazioni, essa si limita a fornire elementi a conferma o a smentita delle ipotesi formulate dall'utente.
OLAP acronimo di On Line Analytical Processing è una tecnica che analizza in maniera approfondita una grande quantità di dati, si limita a fornire elementi a conferma o a smentita delle ipotesi formulate dai decisori (decisionmaker).
Knowledge o anche knowledge management serve:
L'utilizzo dei DSS non è circoscritto all'ambito aziendale, ma è utilizzato in ogni ambito in cui esiste la necessità di ottenere, dall'enorme quantità di dati presenti nel database o disponibili su Internet, informazioni e correlazioni significative e conoscenze utili alla strategia decisionale.
Esempi di applicazioni possono essere:
Una declinazione dei DSS in ambito tecnico-ingegneristico è chiamata Design Support System, si tratta di sistemi di supporto alle decisioni riguardanti la progettazione.
Come detto, l'obiettivo di un DSS è quello di collezionare, trasformare e diffondere informazioni in modo "intelligente", per aiutare l'utilizzatore a prendere decisioni, senza però sostituirsi ad esso, infatti la decisione si ottiene combinando le valutazioni umane con le informazioni elaborate dal sistema.
Nel dettaglio, gli obiettivi di un DSS possono essere riassunti nei seguenti:
Un DSS aumenta soprattutto l'efficacia delle decisioni cognitive e questo è un fatto rivoluzionario, perché l'obiettivo dell'informatica negli ultimi 30 anni è stato l'aumento dell'efficienza e un intervento "intelligente" nella risoluzione di problemi.
La realizzazione di un DSS si sviluppa in quattro fasi principali:
Infine, eventualmente il feedback, per la valutazione delle risposte alle fasi precedenti al fine di poter modificare la decisione.
Tra i problemi da affrontare per realizzare un DSS possiamo trovare la necessità di:
La creazione di un DSS deve inoltre rispondere a requisiti specifici legati alle caratteristiche dei processi decisionali e alle necessità dell'utente. La flessibilità deve essere un requisito fondamentale del DSS poiché esistono varie tipologie di problemi, vari tipi di decisione, vari tipi di dati che implicano diverse modalità di elaborazione e anche tipologie differenti di utenti che si ritrovano ad utilizzare il sistema DSS.
Devono inoltre essere permesse analisi ad hoc sui dati e l'uso di diversi modelli (quantitativi, statistici, ecc.).
Esistono due categorie principali di metriche di valutazione dei DSS basate su:
Esempio di DSS applicato ad un'impresa. Il DSS deve garantire:
