I Decision Support System (DSS) sono sistemi interattivi che analizzano grandi volumi di dati per informare le decisioni aziendali. Un DSS supporta i livelli di gestione, operazioni e pianificazione di un’organizzazione nel prendere decisioni migliori valutando l’importanza delle incertezze e dei compromessi legati a una decisione piuttosto che 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 origini dati utilizzate da un DSS possono includere origini dati relazionali, data warehouse, cartelle cliniche elettroniche (EHR), proiezioni dei ricavi, proiezioni delle vendite e altro ancora.

Il concetto di DSS è nato dalla ricerca condotta presso il Carnegie Institute of Technology negli anni ’50 e ’60, ma si è davvero radicato nell’impresa 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). Con le organizzazioni sempre più focalizzate sul processo decisionale basato sui dati, sta assumendo maggiore importanza la scienza delle decisioni (o decision intelligence). Riunendo scienza dei dati applicata, scienze sociali e scienze manageriali, la scienza delle decisioni si concentra sulla selezione tra le opzioni per ridurre lo sforzo necessario per prendere decisioni di qualità superiore.

Esempi di sistemi di supporto alle decisioni

I Decision Support System sono utilizzati in un’ampia gamma di settori. Gli esempi d’uso  includono:

  • Pianificazione del percorso tramite GPS. Un DSS può essere utilizzato per pianificare i percorsi migliori e più veloci 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 delle colture. Gli agricoltori usano il DSS per determinare il momento migliore per seminare, fertilizzare e raccogliere le colture. La società Bayer Crop Science ha applicato l’analisi e il supporto decisionale a ogni elemento della sua attività, inclusa la creazione di “fabbriche virtuali” per eseguire analisi “what-if” presso i suoi siti di produzione di mais.
  • DSS clinico. Questi sistemi aiutano i medici a effettuare diagnosi. Penn Medicine ha creato un DSS clinico che aiuta a ridurre i tempi della ventilazione meccanica a cui sono sottoposti i pazienti in terapia intensiva.
  • Dashboard ERP. Questi sistemi aiutano i manager a monitorare gli indicatori di performance. La società di servizi e marketing digitale Clearlink utilizza un sistema DSS per aiutare i suoi manager a individuare gli agenti che necessitano di ulteriore assistenza.

Sistemi di supporto alle decisioni vs business intelligence

I concetti di Decision Support System (DSS) e Business Intelligence (BI) sono spesso utilizzati in modo intercambiabile. Alcuni esperti considerano la BI un successore del DSS. I sistemi di supporto decisionale 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 generalmente sono progettate per supportare decisioni specifiche. Per esempio, un DSS aziendale potrebbe aiutare un’imprsa a proiettare le proprie entrate in un determinato periodo analizzando i dati di vendita dei prodotti passati e le variabili attuali. Gli operatori sanitari utilizzano sistemi di supporto alle decisioni cliniche per rendere più efficiente il flusso di lavoro clinico: avvisi e promemoria computerizzati per gli operatori sanitari, linee guida cliniche, set di ordini specifici per condizione e così via.

Sistemi di supporto alle decisioni vs intelligenza decisionale

La società di ricerca Gartner aveva indicato l’intelligence decisionale come la principale tendenza tecnologica strategica per il 2022. La decision intelligence cerca di aggiornare e reinventare i sistemi di supporto decisionale con un sofisticato mix di strumenti, tra cui l’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML) ,per aiutare ad automatizzare il processo decisionale. Secondo Gartner, l’obiettivo è progettare, modellare, allineare, eseguire, monitorare e mettere a punto modelli e processi decisionali.

Tipi di sistemi di supporto alle decisioni

Nel libro Decision Support Systems: Concepts and Resources for Managers, Daniel J. Power, professore di management information systems presso l’University of Northern Iowa, suddivide i sistemi di supporto alle decisioni in cinque categorie in base alle loro fonti primarie di informazioni.

  1. DSS basati sui dati. Questi sistemi includono archivi di file e sistemi di gestione della reportistica, sistemi informativi esecutivi e sistemi informativi geografici (GIS). Enfatizzano l’accesso e la manipolazione di grandi database di dati strutturati, spesso una serie temporale di dati aziendali interni e talvolta di dati esterni.
  2. DSS basati su modello. 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 osserva che alcuni sistemi OLAP che consentono un’analisi complessa dei dati possono essere classificati come sistemi DSS ibridi. I DSS basati su modello utilizzano dati e parametri forniti dai responsabili delle decisioni, ma Power osserva che di solito non richiedono un uso intensivo di dati.
  3. DSS basati sulla conoscenza. Questi sistemi suggeriscono o raccomandano azioni ai manager. A volte chiamati sistemi di consulenza, sistemi di consultazione o sistemi di suggerimento, forniscono competenze specializzate nella risoluzione dei problemi basate su un particolare dominio. Sono in genere utilizzati per attività come classificazione, configurazione, diagnosi, interpretazione, pianificazione e previsione, che altrimenti dipenderebbero da un esperto umano. Questi sistemi sono spesso abbinati al data mining per vagliare i database e produrre relazioni sul contenuto dei dati.
  4. DSS basati su documenti. Questi sistemi integrano tecnologie di archiviazione ed elaborazione per il recupero e l’analisi dei documenti. Un motore di ricerca ne è un esempio.
  5. DSS orientati alla comunicazione e di gruppo. I DSS basati sulla comunicazione si concentrano sulla comunicazione, la collaborazione e il coordinamento per aiutare le persone a lavorare su un’attività condivisa, mentre i DSS di gruppo (GDSS) si concentrano sul supporto di gruppi di decisori per analizzare situazioni problematiche ed eseguire attività decisionali di gruppo.

Componenti di un sistema di supporto alle decisioni

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

  • Database DSS. Il database attinge a una varietà di fonti, inclusi dati interni all’organizzazione, dati generati dalle applicazioni e dati esterni acquistati da terze parti o estratti da Internet. La dimensione del database DSS varia in base alle necessità, da un piccolo sistema autonomo a un grande data warehouse.
  • Sistema software DSS. Il sistema software è costruito su un modello che include il contesto decisionale e i criteri dell’utente. Il numero e i tipi di modelli dipendono dallo scopo del DSS. I modelli comunemente usati sono:
    Modelli statistici. Vengono utilizzati per stabilire relazioni tra eventi e fattori correlati a quell’evento. Per esempio, potrebbero essere utilizzati per analizzare le vendite in relazione alla posizione o alle condizioni meteorologiche.
    Modelli di analisi di sensibilità. Utilizzati per l’analisi “what-if”.
    Modelli di analisi di ottimizzazione. Utilizzati per trovare il valore ottimale per una variabile target in relazione ad altre variabili.
    Modelli di previsione. Includono modelli di regressione, analisi di serie temporali e altri modelli utilizzati per analizzare le condizioni aziendali e fare piani.
  • Interfaccia utente DSS. Dashboard e altre interfacce utente che consentono agli utenti di interagire e visualizzare i risultati.

I software di sistemi di supporto alle decisioni più diffusi

Secondo Capterra, i software DSS più utilizzati sono:

Checkbox. Questo software no-code per l’automazione dei servizi utilizza un’interfaccia drag-and-drop per creare applicazioni con regole personalizzabili, logica dell’albero decisionale, calcoli e punteggi ponderati.

Yonyx. Yonyx è una piattaforma per creare applicazioni DSS. Offre il supporto per la creazione e la visualizzazione dei flussi di interazione con i clienti guidati dall’albero decisionale. Si concentra in particolare sugli alberi decisionali per call center, self-service per i clienti, integrazione CRM e dati aziendali.

Parmenide Edios. Pensato per aziende di medie e grandi dimensioni, Parmenides Eidos fornisce rappresentazione visuale della conoscenza per supportare la strategia basata su scenari, la risoluzione dei problemi e il processo decisionale.

XLSTAT. XLSTAT è un componente aggiuntivo per l’analisi dei dati di Excel pensato per utenti aziendali e ricercatori. Vanta oltre 250 funzioni statistiche, tra cui visualizzazione dei dati, modellazione statistica, data mining, test statistici, metodi di previsione, apprendimento automatico, analisi congiunta.

1000minds. 1000minds è una suite online di strumenti e processi per le decisioni, l’assegnazione delle priorità e l’analisi congiunta. È stato sviluppato negli anni ’90 presso l’Università di Otago nell’ambito delle ricerche sui metodi per definire le priorità dei pazienti di chirurgia.

Information Builders WebFOCUS. Questa piattaforma di dati e analytics è pensata per le aziende di livello enterprise e midmarket che devono integrare e incorporare i dati nelle applicazioni. Offre opzioni cloud, multicloud, on-premise e ibride.

QlikView. QlikView è la classica soluzione di analytics di Qlik, basata sull’Associative Engine dell’azienda. È progettata per aiutare gli utenti nelle loro attività quotidiane attraverso una dashboard configurabile.

SAP BusinessObjects. BusinessObjects è costituito da applicazioni di reporting e analisi per aiutare gli utenti a comprendere le principali cause e tendenze.

TIBCO Spotfire. Questo software di visualizzazione e analisi dei dati aiuta gli utenti a creare dashboard e potenziare applicazioni predittive e di analisi in tempo reale.

Briq. Briq è una piattaforma di analisi predittiva e automazione creata appositamente per general contractor e subappaltatori nel settore delle costruzioni. Sfrutta i dati di contabilità, gestione dei progetti, CRM e altri sistemi per potenziare l’intelligenza artificiale per l’analisi predittiva e prescrittiva.

Thor Olavsrud