Sistema di supporto alle decisioni: setacciare i dati per decisioni aziendali migliori

Un sistema di supporto alle decisioni è un derivato della business intelligence volto ad aiutare le organizzazioni a prendere decisioni aziendali informate sulla base di grandi quantità di dati analizzati.

Sistema di supporto alle decisioni

Un sistema di supporto alle decisioni (DSS) è un sistema informativo interattivo che analizza grandi volumi di dati per informare le decisioni aziendali. Un DSS supporta la gestione, le operazioni e i livelli di pianificazione di un’organizzazione nel prendere decisioni migliori, valutando il significato delle incertezze e dei compromessi coinvolti nel prendere una decisione rispetto a un’altra.

Un DSS sfrutta una combinazione di dati grezzi, documenti, conoscenze personali e/o modelli di business per aiutare gli utenti a prendere decisioni. Le fonti di dati utilizzate da un DSS potrebbero includere data warehouse, cartelle cliniche elettroniche (EHR), proiezioni delle entrate, proiezioni delle vendite e altro ancora.

Il concetto dietro al DSS è nato dalla ricerca condotta presso il Carnegie Institute of Technology negli anni ’50 e ’60, ma ha davvero messo radici nelle aziende negli anni ’80 sotto forma di sistemi informativi esecutivi (EIS), sistemi di supporto alle decisioni di gruppo (GDSS) e sistemi di supporto alle decisioni organizzative (ODSS).

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Detto questo, man mano che le organizzazioni si sono concentrate sempre di più sul processo decisionale basato sui dati, la scienza delle decisioni (o intelligence delle decisioni) si è presa sempre più spazio e i cosiddetti decision scientist si sono rivelati sempre più fondamentali per liberare il potenziale dei sistemi della scienza delle decisioni. Riunendo scienza dei dati applicata, scienze sociali e scienze manageriali, la scienza del design si concentra sulla selezione delle migliori opzioni per ridurre lo sforzo richiesto nel prendere decisioni di qualità più elevata.

Sistemi di supporto alle decisioni vs. business intelligence

I sistemi di supporto alle decisioni e la business intelligence (BI) sono spesso confusi tra loro. Alcuni esperti considerano la BI un successore di DSS. I sistemi di supporto alle decisioni sono generalmente riconosciuti come un elemento dei sistemi di business intelligence, insieme al data warehousing e al data mining.

Mentre la BI è un’ampia categoria di applicazioni, servizi e tecnologie per la raccolta, l’archiviazione, l’analisi e l’accesso ai dati per il processo decisionale, le applicazioni DSS tendono ad essere più mirate a supportare decisioni specifiche. Ad esempio, un DSS aziendale potrebbe aiutare un’azienda a proiettare le proprie entrate in un determinato periodo analizzando i dati di vendita dei prodotti passati e le variabili correnti. Gli operatori sanitari utilizzano i sistemi di supporto alle decisioni cliniche per rendere più efficiente il loro flusso di lavoro: avvisi e promemoria computerizzati agli operatori sanitari, linee guida cliniche, serie di ordini specifici per condizione e così via.

Categorie di sistemi di supporto alle decisioni

Nel libro Decision Support Systems: Concepts and Resources for Managers, Daniel J. Power, professore di sistemi informativi di gestione presso la University of Northern Iowa, suddivide i sistemi di supporto alle decisioni in cinque categorie in base alle loro principali fonti di informazione.

  • Data-driven DSS. Questi sistemi includono sistemi di gestione dei file e di reportistica di gestione, sistemi di informazione esecutiva e sistemi di informazione geografica (GIS). Si concentrano soprattutto sulla manipolazione di grandi database di dati strutturati, spesso su una serie temporale di dati interni dell’azienda e talvolta anche di dati esterni.
  • Model-driven DSS. Questi DSS includono sistemi che utilizzano modelli contabili e finanziari, modelli rappresentativi e modelli di ottimizzazione. In genere sfruttano semplici strumenti statistici e analitici, ma Power rileva che alcuni sistemi OLAP che consentono un’analisi complessa dei dati possono essere classificati come sistemi DSS ibridi. I DSS basati su modelli utilizzano dati e parametri forniti dai decisori, ma Power nota che di solito non sono ad alta intensità di dati.
  • Knowledge-driven DSS. Questi sistemi suggeriscono o raccomandano azioni ai gestori. A volte chiamati sistemi di consulenza, sistemi di consultazione o sistemi di suggerimento, forniscono competenze specializzate nella risoluzione dei problemi basate su un determinato dominio. Sono in genere utilizzati per attività tra cui classificazione, configurazione, diagnosi, interpretazione, pianificazione e previsione che altrimenti dipenderebbero da un esperto umano. Questi sistemi sono spesso associati al data mining per setacciare i database per produrre relazioni sul contenuto dei dati.
  • Document-driven DSS. Questi sistemi integrano tecnologie di archiviazione ed elaborazione per il recupero e l’analisi dei documenti. Un motore di ricerca è un esempio.
  • Communication-driven and group DSS. Il DSS orientato alla comunicazione si concentra sulla comunicazione, la collaborazione e il coordinamento per aiutare le persone a lavorare su un’attività condivisa, mentre il DSS di gruppo (GDSS) si concentra sul supporto di gruppi di decisori per analizzare le situazioni problematiche ed eseguire attività di decisione di gruppo.

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Esempi di sistemi di supporto alle decisioni

I DSS sono utilizzati in un’ampia gamma di settori. Esempi di utilizzo includono:

  • Pianificazione del percorso GPS. Un DSS può essere utilizzato per pianificare i percorsi più veloci e migliori tra due punti analizzando le opzioni disponibili. Questi sistemi spesso includono la capacità di monitorare il traffico in tempo reale per aggirare la congestione.
  • Pianificazione del raccolto. Gli agricoltori usano il DSS per determinare il momento migliore per piantare, concimare e raccogliere i loro raccolti. Bayer Crop Science ha applicato analisi e supporto decisionale a tutti gli elementi della sua attività, inclusa la creazione di “fabbriche virtuali” per eseguire analisi “what-if” nei suoi siti di produzione di mais.
  • DSS clinico. Questi sistemi aiutano i medici a diagnosticare i loro pazienti. Penn Medicine ha creato un DSS clinico che aiuta a rendere meno dipendenti dai respiratori i pazienti in terapia intensiva.
  • Dashboard ERP. Questi sistemi aiutano i gestori a monitorare gli indicatori di prestazione. La società di servizi e marketing digitale Clearlink utilizza un sistema DSS per aiutare i suoi manager a individuare quali agenti necessitano di ulteriore aiuto.

Componenti di un sistema di supporto alle decisioni

Secondo il Management Study HQ, i sistemi di supporto alle decisioni sono costituiti da tre componenti chiave: il database, il sistema software e l’interfaccia utente.

Database DSS. Il database si basa su una varietà di fonti, inclusi dati interni all’organizzazione, dati generati da applicazioni e dati esterni acquistati da terzi o estratti da Internet. Le dimensioni del database DSS variano in base alle esigenze, da un piccolo sistema autonomo per arrivare fino a un grande data warehouse.

Sistema software DSS. Il sistema software è basato su un modello (incluso il contesto decisionale e i criteri dell’utente). Il numero e i tipi di modelli dipendono dallo scopo del DSS. I modelli comunemente usati includono:

  • Modelli statistici. Questi modelli vengono utilizzati per stabilire relazioni tra eventi e fattori correlati a tale evento. Ad esempio, potrebbero essere utilizzati per analizzare le vendite in relazione alla posizione o al tempo.
  • Modelli di analisi di sensibilità. Questi modelli vengono utilizzati per l’analisi “what-if”.
  • Modelli di analisi di ottimizzazione. Questi modelli vengono utilizzati per trovare il valore ottimale per una variabile target in relazione ad altre variabili.
  • Modelli previsionali. Questi includono modelli di regressione, analisi delle serie storiche e altri modelli utilizzati per analizzare le condizioni aziendali e fare piani.
  • Modelli di analisi per la ricerca di obiettivi. Questi modelli impostano un valore target per una particolare variabile e quindi determinano i valori che altre variabili devono colpire per raggiungere quel valore target.

Interfaccia utente DSS. Dashboard e altre interfacce utente che consentono agli utenti di interagire e visualizzare i risultati.

Software di sistema di supporto alle decisioni

Secondo Capterra, i software di sistemi di supporto alle decisioni più popolari sono:

  • Information Builders WebFOCUS. Questa piattaforma di analisi e dati è pensata per le aziende medio-grandi che devono integrare i dati tra le applicazioni. Offre opzioni cloud, multi-cloud, on-prem e ibride.
  • QlikView. QlikView è la classica soluzione di analisi di Qlik basata sul motore associativo dell’azienda. È progettata per aiutare gli utenti nelle loro attività quotidiane utilizzando una dashboard configurabile.
  • SAP BusinessObjects. BusinessObjects è costituito da applicazioni di reportistica e analisi per aiutare gli utenti a comprendere le tendenze e le loro cause.
  • TIBCO Spotfire. Questo software di visualizzazione e analisi dei dati aiuta gli utenti a creare dashboard e ad alimentare applicazioni predittive e applicazioni di analisi in tempo reale.
  • Salesforce Analytics Cloud. Questa soluzione di analisi basata su cloud e sull’intelligenza artificiale è costruita sulla piattaforma di Salesforce.com per aiutare le organizzazioni a individuare opportunità e prevedere risultati.
  • Powernoodle. Powernoodle è una piattaforma di coinvolgimento decisionale basata su cloud che sfrutta la scienza cognitiva, comportamentale e decisionale. Offre modelli predefiniti che si rivolgono a tipi di decisioni comuni e supporto per la modellazione dei flussi di lavoro di più gruppi di stakeholder.
  • 1000minds Decision Making. 1000minds è una suite online di strumenti e processi per il processo decisionale, la definizione delle priorità e l’analisi congiunta. Deriva dalla ricerca presso l’Università di Otago negli anni ’90 sui metodi per stabilire la priorità dei pazienti in chirurgia.
  • Briq. Briq è una piattaforma di analisi e automazione predittiva costruita appositamente per gli appaltatori e i subappaltatori nella costruzione. Sfrutta i dati di contabilità, gestione dei progetti, CRM e altri sistemi per alimentare l’IA per analisi predittive e prescrittive.