¿Qué es un sistema de soporte a la decisión (DSS)?

Sistemas de soporte a decisiones

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El concepto de sistema de soporte a las decisiones (DSS por sus siglas en inglés Decision Support System) es muy amplio, debido a que hay muchos enfoques para la toma de decisiones y debido a la extensa gama de ámbitos en los cuales se toman. Estos sistemas de apoyo son del tipo OLAP o de minería de datos, que proporcionan información y soporte para tomar una decisión.

Un DSS puede adoptar muchas formas diferentes. En general, podemos decir que un DSS es un sistema informático utilizado para servir de apoyo, más que automatizar, el proceso de toma de decisiones. La decisión es una elección entre alternativas basadas en estimaciones de los valores de esas alternativas. El apoyo a una decisión significa ayudar a las personas que trabajan solas o en grupo a reunir inteligencia, generar alternativas y tomar decisiones. Apoyar el proceso de toma de decisión implica el apoyo a la estimación, la evaluación y/o la comparación de alternativas. En la práctica, las referencias a DSS suelen ser referencias a aplicaciones informáticas que realizan una función de apoyo.[1]​

Definiciones [ editar ]

El término sistema de soporte a la decisión se ha utilizado de formas muy diversas y se ha definido de diferentes maneras dependiendo del punto de vista del autor.[2]​ Algunas de esas definiciones son:

Un DSS, en términos muy generales, es "un sistema basado en computador que ayuda en el proceso de toma de decisiones" ( Finlay [ 3 ] ​ y otros ).

). En términos bastante más específicos, un DSS es "un sistema de información basado en un computador interactivo, flexible y adaptable, especialmente desarrollado para apoyar la solución de un problema de gestión no estructurado para mejorar la toma de decisiones. Utiliza datos, proporciona una interfaz amigable y permite la toma de decisiones en el propio análisis de la situación" (Turban [ 4 ] ​).

Otras definiciones intermedias entre las dos anteriores serían:

Un DSS es un "conjunto de procedimientos basados en modelos para procesar datos y juicios para asistir a un gerente en su toma de decisiones" ( Little [ 5 ] ​ ).

). Un DSS "combina recursos intelectuales individuales con las capacidades de un ordenador para mejorar la calidad de las decisiones (son un apoyo informático para los encargados de tomar decisiones sobre problemas semiestructurados)" ( Keen [ 6 ] ​ ).

). "Sistema extensible capaz de apoyar ad-hoc el análisis de datos y el modelado de decisiones, orientado a la planificación futura y utilizado a intervalos irregulares, no planificados" ( Moore y Chang [ 7 ] ​ ).

el análisis de datos y el modelado de decisiones, orientado a la planificación futura y utilizado a intervalos irregulares, no planificados" ( ). Los DSS son "Sistemas informáticos interactivos que ayudan a los encargados de tomar decisiones utilizando datos y modelos para resolver problemas no estructurados" ( Sprague y Carlson [ 8 ] ​ ).

). Keen afirma que es imposible dar una definición precisa incluyendo todas las facetas de la DSS ya que "no puede haber una definición de los sistemas de apoyo a la decisión , sino sólo del apoyo a la decisión " ( Keen [ 9 ] ​ ).

afirma que es imposible dar una definición precisa incluyendo todas las facetas de la DSS ya que "no puede haber una definición de los , sino sólo del " ( ). Para Power el término DSS puede referirse a muchos tipos de sistemas de información que dan soporte a la toma de decisiones. Humorísticamente añade que siempre que un sistema informático no sea un 'sistema para procesamiento de transacciones en línea' (OLTP), alguien tendrá la tentación de llamarlo DSS (Power [ 10 ] ​).

Como se puede ver no hay una definición universalmente aceptada de lo que es un DSS.[11]​

Breve historia [ editar ]

Según Keen,[6]​ el concepto de apoyo a las decisiones ha evolucionado desde dos áreas principales de investigación: los estudios teóricos de organización de la toma de decisiones, hechos en el Carnegie Institute of Technology a finales de 1950 y comienzos de 1960, y el trabajo técnico sobre sistemas informáticos interactivos, principalmente llevadas a cabo en el Instituto Tecnológico de Massachusetts en la década de 1960. Se considera que el concepto de DSS se convirtió en un espacio de investigación como tal a mediados de la década de 1970, antes de ganar en intensidad durante el decenio de 1980. A mediados y finales de 1980, los sistemas de información ejecutiva (EIS), los sistemas de apoyo a la decisión en grupo (GDSS) y los sistemas organizacionales de apoyo a la decisión (ODSS) evolucionaron desde el usuario individual y el DSS orientados a modelos. A partir de 1990 aproximadamente, los almacenes de datos y el procesamiento analítico en línea (OLAP) comenzaron a ampliar el ámbito de los DSS. Con el cambio de milenio, se introdujeron nuevas aplicaciones analíticas basadas en la web.

Es evidente que los DSS pertenecen a un entorno con fundamentos multidisciplinarios, incluyendo (pero no exclusivamente) la investigación en base de datos, inteligencia artificial, Interacción hombre-máquina, métodos de simulación, ingeniería de software y telecomunicaciones. Los DSS también tienen una débil conexión con el paradigma de la interfaz de usuario de hipertexto. Tanto el sistema PROMIS (para la toma de decisiones médicas) de la Universidad de Vermont, como el sistema ZOG/KMS (para la toma de decisiones militares y de negocios) de la Universidad Carnegie Mellon fueron dos sistemas de apoyo a las decisiones que constituyeron grandes avances en la investigación de interfaz de usuario. Por otra parte, aunque las investigaciones en hipertexto, por lo general, se haya centrado en la sobrecargo de información, algunos investigadores, en particular, Douglas Engelbart, se han centrado en la toma de decisiones en particular.

Función y características [ editar ]

Los DSS son herramientas de mucha utilidad en Inteligencia empresarial (Business Intelligence), permiten realizar el análisis de las diferentes variables de negocio para apoyar el proceso de toma de decisiones de los directivos:

Permite extraer y manipular información de una manera flexible.

Ayuda en decisiones no estructuradas.

Permite al usuario definir interactivamente qué información necesita y cómo combinarla.

Suele incluir herramientas de simulación, modelización, etc.

Puede combinar información de los sistemas transaccionales internos de la empresa con los de otra empresa externa.

Su principal característica es la capacidad de análisis multidimensional (OLAP) que permite profundizar en la información hasta llegar a un alto nivel de detalle, analizar datos desde diferentes perspectivas, realizar proyecciones de información para pronosticar lo que puede ocurrir en el futuro, análisis de tendencias, análisis prospectivo, etc.

Un DSS da soporte a las personas que tienen que tomar decisiones en cualquier nivel de gestión, ya sean individuos o grupos, tanto en situaciones semiestructuradas como en no estructuradas, a través de la combinación del juicio humano e información objetiva:

Soporta varias decisiones interdependientes o secuenciales.

Ofrece ayuda en todas las fases del proceso de toma de decisiones -inteligencia, diseño, selección, e implementación- así como también en una variedad de procesos y estilos de toma de decisiones.

Es adaptable por el usuario en el tiempo para lidiar con condiciones cambiantes.

Genera aprendizaje, dando como resultado nuevas demandas y refinamiento de la aplicación, que a su vez da como resultado un aprendizaje adicional.

Generalmente utiliza modelos cuantitativos (estándar o hechos a la medida).

Los DSS avanzados están equipados con un componente de administración del conocimiento que permite una solución eficaz y eficiente de problemas muy complejos.

Puede ser implantado para su uso en Web, en entornos de escritorio o en dispositivos móviles (PDA).

Permite la ejecución fácil de los análisis de sensibilidad.

Taxonomías [ editar ]

Al igual que ocurre con la definición, no existe una taxonomía universalmente aceptada para los DSS. Diferentes autores proponen diferentes clasificaciones. Utilizando la relación con el usuario como criterio, Haettenschwiler[12]​ distingue entre:

DSS pasivo .- Es un sistema de ayudas para el proceso de toma de decisiones, pero que no puede llevar a cabo una decisión explícita, sugerencias o soluciones.

.- Es un sistema de ayudas para el proceso de toma de decisiones, pero que no puede llevar a cabo una decisión explícita, sugerencias o soluciones. DSS activo .- Puede llevar a cabo dicha decisión, sugerencias o soluciones.

.- Puede llevar a cabo dicha decisión, sugerencias o soluciones. DSS cooperativo.- Permite al encargado de la toma de decisiones (o a sus asesores) modificar, completar o perfeccionar las sugerencias de decisión proporcionadas por el sistema, antes de enviar de vuelta al sistema para su validación. El nuevo sistema mejora, completa y precisa las sugerencias del tomador de la decisión y las envía de vuelta a su estado para su validación. Entonces, todo el proceso comienza de nuevo, hasta que se genera una solución consolidada.

Utilizando el modo de asistencia como criterio, Power[13]​ distingue entre:

DSS dirigidos por modelos .- Se hace hincapié en el acceso y manipulación de un modelo estadístico, financiero, de optimización o de simulación. Utiliza datos y parámetros proporcionados por los usuarios para ayudar a los encargados de adoptar decisiones en el análisis de una situación, que no son necesariamente los datos intensivos. Dicodess es un ejemplo de un DSS de código abierto basado en modelos. [ 14 ] ​

.- Se hace hincapié en el acceso y manipulación de un modelo estadístico, financiero, de optimización o de simulación. Utiliza datos y parámetros proporcionados por los usuarios para ayudar a los encargados de adoptar decisiones en el análisis de una situación, que no son necesariamente los datos intensivos. Dicodess es un ejemplo de un DSS de código abierto basado en modelos. ​ DSS dirigidos por comunicación .- Disponen de soporte para varias personas que trabajan en una misma tarea compartida. Ejemplos incluyen herramientas integradas como Microsoft NetMeeting o Microsoft Groove. [ 15 ] ​

.- Disponen de soporte para varias personas que trabajan en una misma tarea compartida. Ejemplos incluyen herramientas integradas como Microsoft NetMeeting o Microsoft Groove. ​ DSS dirigidos por datos .- También llamados orientados por datos , enfatizan el acceso y la manipulación de series temporales de datos internos de la empresa y, a veces, también de datos externos.

.- También llamados , enfatizan el acceso y la manipulación de series temporales de datos internos de la empresa y, a veces, también de datos externos. DSS dirigidos por documentos .- Gestionan, recuperan y manipulan información no estructurada en una variedad de formatos electrónicos.

.- Gestionan, recuperan y manipulan información no estructurada en una variedad de formatos electrónicos. DSS dirigidos por conocimiento.- Proporcionan experiencia acumulada en forma de hechos, normas, procedimientos, o en estructuras similares especializados para la resolución de problemas. [ 13 ] ​

Utilizando el ámbito como criterio, Power[10]​ sugiere esta otra clasificación:

DSS para la gran empresa .- Este DSS estará enlazado con un almacén de datos de gran tamaño y dará servicio a muchos gerentes, directores y/o ejecutivos de la compañía.

.- Este DSS estará enlazado con un almacén de datos de gran tamaño y dará servicio a muchos gerentes, directores y/o ejecutivos de la compañía. DSS de escritorio.- Es un sistema pequeño que puede correr en el ordenador personal de un gerente al que da servicio (un solo usuario).

Arquitecturas [ editar ]

Una vez más, diferentes autores identifican diferentes componentes para un DSS. Sprague y Carlson[8]​ identifican tres componentes básicos que son explicados con más detalles por Haag y otros:[16]​

El sistema de gestión de base de datos .- Almacena información de diversos orígenes, puede proceder de los repositorios de datos de una organización tradicional, de fuentes externas (como Internet), o del personal (de ideas y experiencias de los usuarios individuales).

.- Almacena información de diversos orígenes, puede proceder de los repositorios de datos de una organización tradicional, de fuentes externas (como Internet), o del personal (de ideas y experiencias de los usuarios individuales). El sistema gestor de modelos .- Se ocupa de las representaciones de los acontecimientos, hechos o situaciones utilizando varios tipos de modelos (dos ejemplos serían modelos de optimización y modelos de búsqueda-objetivo).

.- Se ocupa de las representaciones de los acontecimientos, hechos o situaciones utilizando varios tipos de modelos (dos ejemplos serían modelos de optimización y modelos de búsqueda-objetivo). El sistema gestor y generador de diálogos.- Se trata de la interfaz de usuario; es, por supuesto, el componente que permite a un usuario interactuar con el sistema.

Según Power[13]​ un DSS tiene cuatro componentes fundamentales:

La interfaz de usuario.

La base de datos.

Las herramientas analíticas y de modelado.

La red y arquitectura del DSS.

Hättenschwiler[17]​ identifica cinco componentes en un DSS:

Usuarios .- Con diferentes roles o funciones en el proceso de toma de decisiones (tomador de decisiones, asesores, expertos del dominio, expertos del sistema, recolectores de datos).

.- Con diferentes roles o funciones en el proceso de toma de decisiones (tomador de decisiones, asesores, expertos del dominio, expertos del sistema, recolectores de datos). Contexto de decisión .- Debe ser específico y definible.

.- Debe ser específico y definible. Sistema de destino .- Este describe la mayoría de las preferencias.

.- Este describe la mayoría de las preferencias. Bases de conocimiento .- Compuestas de fuentes de datos externas, bases de datos de conocimiento, bases de datos de trabajo, almacenes de datos y meta-bases de datos, modelos matemáticos y métodos, procedimientos, inferencia y los motores de búsqueda, programas administrativos, y los sistemas de informes.

.- Compuestas de fuentes de datos externas, bases de datos de conocimiento, bases de datos de trabajo, almacenes de datos y meta-bases de datos, modelos matemáticos y métodos, procedimientos, inferencia y los motores de búsqueda, programas administrativos, y los sistemas de informes. Entorno de trabajo.- Para la preparación, análisis y documentación de decisión alternativas.

Arakas[18]​ propone una arquitectura generalizada compuesta de cinco partes distintas:

El sistema gestor de datos.

El sistema gestor de modelos.

El motor de conocimiento.

La interfaz de usuario.

Los usuarios.

Entornos de desarrollo [ editar ]

Los sistemas DSS no son totalmente sistemas y requieren un enfoque

Los niveles de tecnología.- Se dividen en 21 niveles de hardware y software para los DSS: DSS específico.- Aplicación real que será utilizada por el usuario. Ésta es la parte de la aplicación que permite la toma decisiones en un problema particular. El usuario podrá actuar sobre este problema en particular. Generador de DSS.- Este nivel contiene hardware y software de entorno que permite a las personas desarrollar fácilmente aplicaciones específicas de DSS. Este nivel hace uso de herramientas case. También incluye lenguajes de programación especiales, bibliotecas de funciones y módulos enlazados. Herramientas de DSS.- Contiene hardware y software de bajo nivel. Las personas que participan.- Para el ciclo de desarrollo de un DSS, se sugieren 5 tipos de usuarios o participantes: Usuario final Intermediario Desarrollador Soporte técnico Experto de sistemas El enfoque de desarrollo.- El enfoque basado en el desarrollo de un DSS deberá ser muy iterativo. Esto permitirá que la aplicación sea cambiada y rediseñada en diversos intervalos. El problema inicial se utiliza para diseñar el sistema y a continuación, este es probado y revisado para garantizar que se alcanza el resultado deseado.

Véase también [ editar ]

Referencias [ editar ]

Bibliografía adicional [ editar ]

Alter, S. Transforming DSS jargon into principles for DSS success (1994), en:

P. Gray (Ed.), Decision Support and Executive Information System, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, pp. 2-26.

Turban & Aronson. Decision Support Systems and Intelligent Systems (2001). Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall.

Turban, McLean & Wetherbe. Information Technology for Management (2002). Massachusetts: Wiley.

Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)

Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS) Un Sistema de Soporte a la Decisión (DSS) es una herramienta de Business Intelligence enfocada al análisis de los datos de una organización. En principio, puede parecer que el análisis de datos es un proceso sencillo, y fácil de conseguir mediante una aplicación hecha a medida o un ERP sofisticado. Sin embargo, no es así: estas aplicaciones suelen disponer de una serie de informes predefinidos en los que presentan la información de manera estática, pero no permiten profundizar en los datos, navegar entre ellos, manejarlos desde distintas perspectivas... etc.

El DSS es una de las herramientas más emblemáticas del Business Intelligence ya que, entre otras propiedades, permiten resolver gran parte de las limitaciones de los programas de gestión. Estas son algunas de sus características principales: Informes dinámicos, flexibles e interactivos, de manera que el usuario no tenga que ceñirse a los listados predefinidos que se configuraron en el momento de la implantación, y que no siempre responden a sus dudas reales. No requiere conocimientos técnicos. Un usuario no técnico puede crear nuevos gráficos e informes y navegar entre ellos, haciendo drag&drop o drill through. Por tanto, para examinar la información disponible o crear nuevas métricas no es imprescindible buscar auxilio en el departamento de informática. Rapidez en el tiempo de respuesta, ya que la base de datos subyacente suele ser un datawarehouse corporativo o un datamart, con modelos de datos en estrella o copo de nieve. Este tipo de bases de datos están optimizadas para el análisis de grandes volúmenes de información (vease ánalisis OLTP-OLAP). Integración entre todos los sistemas/departamentos de la compañía. El proceso de ETL previo a la implantación de un Sistema de Soporte a la Decisión garantiza la calidad y la integración de los datos entre las diferentes unidades de la empresa. Existe lo que se llama: integridad referencial absoluta. Cada usuario dispone de información adecuada a su perfil. No se trata de que todo el mundo tenga acceso a toda la información, sino de que tenga acceso a la información que necesita para que su trabajo sea lo más eficiente posible. Disponibilidad de información histórica. En estos sistemas está a la orden del día comparar los datos actuales con información de otros períodos históricos de la compañía, con el fin de analizar tendencias, fijar la evolución de parámetros de negocio... etc.

Diferencia con otras herramientas de Business Intelligence

El principal objetivo de los Sistemas de Soporte a Decisiones es, a diferencia de otras herramientas como los Cuadros de Mando (CMI) o los Sistemas de Información Ejecutiva (EIS), explotar al máximo la información residente en una base de datos corporativa (datawarehouse o datamart), mostrando informes muy dinámicos y con gran potencial de navegación, pero siempre con una interfaz gráfica amigable, vistosa y sencilla.

Otra diferencia fundamental radica en los usuarios a los que están destinadas las plataformas DSS: cualquier nivel gerencial dentro de una organización, tanto para situaciones estructuradas como no estructuradas. (En este sentido, por ejemplo, los CMI están más orientados a la alta dirección). Por último, destacar que los DSS suelen requerir (aunque no es imprescindible) un motor OLAP subyacente, que facilite el análisis casi ilimitado de los datos para hallar las causas raices de los problemas/pormenores de la compañía.

Tipos de Sistemas de Soporte a Decisiones

Sistemas de información gerencial (MIS)

Los sistemas de información gerencial (MIS, Management Information Systems), tambien llamados Sistemas de Información Administrativa (AIS) dan soporte a un espectro más amplio de tareas organizacionales, encontrándose a medio camino entre un DSS tradicional y una aplicación CRM/ERP implantada en la misma compañía. Sistemas de información ejecutiva (EIS)

Los sistemas de información ejecutiva (EIS, Executive Information System) son el tipo de DSS que más se suele emplear en Business Intelligence, ya que proveen a los gerentes de un acceso sencillo a información interna y externa de su compañía, y que es relevante para sus factores clave de éxito. Sistemas expertos basados en inteligencia artificial (SSEE)

Los sistemas expertos, también llamados sistemas basados en conocimiento, utilizan redes neuronales para simular el conocimiento de un experto y utilizarlo de forma efectiva para resolver un problema concreto. Este concepto está muy relacionado con el datamining. Sistemas de apoyo a decisiones de grupo (GDSS)

Un sistema de apoyo a decisiones en grupos (GDSS, Group Decision Support Systems) es "un sistema basado en computadoras que apoya a grupos de personas que tienen una tarea (u objetivo) común, y que sirve como interfaz con un entorno compartido". El supuesto en que se basa el GDSS es que si se mejoran las comunicaciones se pueden mejorar las decisiones.

Si no está familiarizado con el concepto de Sistema de Soporte a Decisiones, puede resultarle útil, además, examinar las siguientes definiciones: Cuadro de Mando Integral Sistemas de Información Ejecutiva (EIS) Datawarehouse Datamart Datamining

Classora

Sinnexus ha desarrollado Classora Knowledge Base, una base de conocimiento para Internet orientada al análisis de datos con técnicas de Business Intelligence. Classora es la mayor base de conocimiento para Internet en español. Una visión diferente de la información en Internet: 480.000 fichas de personas, empresas, lugares... miles de rankings, mapas y gráficas de todo tipo. ¡Entra en Classora!

¿Qué es un sistema de soporte a la decisión (DSS)?

Apoyar la toma de decisiones de los encargados de esta actividad, esto en base a datos objetivos.

de los encargados de esta actividad, esto en base a datos objetivos. Extraer la información de forma ordenada y flexible.

de forma ordenada y flexible. Pronosticar a partir de la información recolectada las oportunidades de negocio.

a partir de la información recolectada las oportunidades de negocio. Generar las tablas, gráficos y análisis necesarios para el proceso.

las tablas, gráficos y análisis necesarios para el proceso. Aumentar la efectividad del proceso de forma oportuna.

Dentro de la cotidianidad de las organizaciones, encontramos quees un proceso que hace parte del día a día de estas. Es bien sabido que diariamente tanto la alta gerencia como los colaboradores de planta deben tomar ciertas decisiones que afectan tanto positiva como negativamente el funcionamiento de las compañías, así pues, encontramos diferentes tipos de decisiones, las cuales impactan en diferentes niveles la operatividad de estas.Tenemos por ejemplo lasestas suelen afectar en mayor medida las compañías y son responsabilidad de presidentes, gerentes o directores; otra de las decisiones son las, estas suelen afectar parte de la empresa y son responsabilidad generalmente de los directores de algún área o departamento; por último encontramos lasestas son responsabilidad de los encargados de cierta dependencia y pueden afectar tanto al área encargada como a la empresa en general a largo plazo. Por tal razón, las empresas deben buscar soluciones que ayuden en este tipo de proceso, en esta instancia encontramos elementos como la Inteligencia de Negocios y sus herramientas o sistemas., se refiere a todos aquellos sistemas, herramientas y procedimientos utilizados para acceder a la información, así como para el análisis de datos que puedan ser utilizados para los procesos de toma de decisiones y de planeación estratégica; para esto la Inteligencia de negocios hace uso de algunos sistemas de información (de los cuales puedes conocer más en nuestro artículoy herramientas que le pueden ayudar en el cumplimiento de su objetivo.Unes un sistema de información y herramienta de Inteligencia de Negocios que se caracteriza porEste sistema se desarrolla principalmente por medio de un software, el cual tiene como función la recolección de información procedente de documentos, conocimiento personal, modelos comerciales, experiencias, análisis externos, entre otros. Donde posteriormente se identifican problemas o desafíos y finalmente se procede a la toma de decisiones.Los DSS cuentan con diferentes funciones y tareas, dentro de las cuales podemos encontrar:Para cumplir con su función, un DSS requiere de tres aspectos esenciales, el primero son las bases de datos, en segundo lugar, se requiere de un contexto y algunos criterios definidos por el usuario (el tipo de datos con el que se quiere trabajar, como estadísticas, gráficas, análisis, etc.) y finalmente se requiere de una interfaz en donde el usuario pueda encontrar la información y demás elementos.En síntesis, un DSS en una herramienta para ejecutar procesos de Business Intelligence dentro de las compañías, en donde la principal función es brindar información y apoyar a las personas que trabajan en el proceso de toma de decisiones, esto sin la generación de conocimiento como lo haría la inteligencia de negocio, es decir, su función es mucho más de acompañamiento.¡Gracias por leernos!Recuerda seguirnos en todas nuestras redes sociales para que te informes sobre diferentes temas relacionados con tecnología y el mundo empresarial.