决策支持系统

(重定向自決策支援系統

决策支持系统(Decision Support Systems,简称DSS),是协助进行商业级或组织级决策活动的信息系统。DSSs一般面向中高层面管理,服务于组织机构内部管理、操作和规划级的决策,帮助决策者对快速变化并且很难提前确定的问题进行决策,通常是非结构化(Non-structured)和半结构化(Semi-structured)的决策问题。决策支持系统既可以是完全自动化决策,也可以是完全人工决策,或者两者兼有。

定義

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DSS定義早期有些分歧,學術界與實務界對DSS均有不同的看法[1]。1970年代,Scott-Morton指出:「DSS為一種電腦化的交談式系統,協助決策者使用資料與模式,解決非結構化的問題」[2]。之後Keen與Scott-Morton提出類似的看法,認為「DSS乃使用電腦協助解決半結構化的問題、支援但不取代人類、目的為改善決策而不是決策效率」[3]。Alter則指出較為廣泛的看法,認為「任何支援決策制定的系統均為DSS,其中包括資訊的存取、模式的分析與工具支援」[4]。1980年代,Bonczek等學者認為「DSS可能為組織中人類資訊處理器、機械處理器或人機資訊處理系統」[5],這樣的定義則更為廣泛。

由於過去DSS的定義相當廣泛,因此1990年代Turban則進一步以DSS的特性來定義[6]

  1. DSS藉由結合人類判斷力與電腦化資訊系統,提供人類解決半結構化與非結構化問題的支援
  2. DSS能夠支援不同組織管理層次單位,例如DSS能夠支援企業中的高階主管到基層員工
  3. DSS能夠提供個人到群體層次的決策支援
  4. DSS支援數個彼此互相依賴或具有順序性的決策問題
  5. DSS能夠提供在決策過程中的所有階段
  6. DSS能夠各種決策制定與決策者的風格
  7. DSS具有調適性
  8. DSS必須容易使用
  9. DSS能夠改善決策效果,而不僅改善決策效率
  10. DSS強調的是支援而非替代人類進行決策
  11. DSS容許使用者能夠修改甚至自行建造DSS
  12. DSS提供不同分析模式協助使用者制定決策
  13. DSS可協助使用者存取各種資料
  14. DSS可單獨為單一使用者使用,也可以整合不同DSS

歷史

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根據Keen提出的概念,DSS由兩個領域的研究開始發展[7]

DSS的概念則於1970年代開始形成[2]。並在1980年代蓬勃發展,人工智慧[5]資料庫模式庫知識與電腦科技均對DSS的發展有重大貢獻。1980年代後期,高階主管資訊系統(Excutive Information Systems,EIS)、群體決策支持系統(Group Decision Support Systems,GDSS)與組織決策支持系統(Organizational Decision Support Systems,ODSS)等等概念,逐漸將DSS由個人取向,轉為模式導向與群體導向。1990年代起,資料倉儲OLAP的概念也導入至DSS,協助DSS進行資料的存取與分析。並且於2000年代新的全球資訊網網路技術與網際網路,延展了DSS。

因此,DSS為一種具有多種學門為基礎的知識,包括資料庫、人工智慧、人機互動數量模擬軟體工程與各種資訊與網路科技等等的整合知識。

架構

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DSS的架構以Sprague與Carlson所提出的對話-資料-模式(Dialog-Data-Modeling,DDM)架構最為學術界所接受[8],認為DSS有三大組件[9]

  • 資料庫管理系統(Database Management System,DBMS)
  • 模式庫管理系統(Model-base Management System,MBMS)
  • 對話產生與管理系統(Dialog Generation and Management System,DGMS)
 
一個DDM型DSS的範例畫面

資料庫管理系統

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其中DBMS(数据库管理系统)包含資料庫,為管理資料庫的工具[6],DSS的資料庫包含大量內部資料(例如企業內部會計資料),或者外部資料(例如金融指數資料),這些資料需要經過蒐集與萃取,成為有助於決策的資訊形式與資料結構,以供使用者進行管理、分析、更新與檢索[9]

模式庫管理系統

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MBMS為整合各種決策模式,分析資料庫內外部的資料,例如利用數學計量模式將複雜的問題加以分析模擬,提供可行之方案,並協助使用者選擇方案。MBMS也包含造模語言,協助使用者自訂模式或建造模式[6]。MBMS基本的必要條件包括了[10]

  1. 能滿足不同使用者的模式需求
  2. 具有能整合模式與資料的能力
  3. 提供容易使用的介面
  4. 能夠分享模式

對話產生與管理系統

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由於DSS等等特性,都由DSS與人類使用者進行交互作用所產生[1],DGMS主要的功能為管理使用者介面(User Interface)及DSS與使用者互動。Bennett認為DGMS有三個主要構成單元:使用者、電腦硬體與軟體系統,並且將人類與DSS的相互溝通分為三個部份[11][12]

  1. 行動語言(The Action Language):指使用者用做與DSS溝通的任何方式,如鍵盤、滑鼠等任何控制硬軟體的指令
  2. 顯示或展示語言(Display or Presentation Language):指使用者可以由DSS所看到任何形式的輸出資訊,如螢幕、印表機或聲音等
  3. 知識庫(Knowledge Base):指任何使用者使用DSS所必須了解的知識,包含使用者運用DSS必須知道才能有效使用的一切知識,如使用者手冊

知識庫管理系統

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由於許多非結構化或半結構化的問題,以標準的DSS功能之外,還需要專門的知識來解決,因此現代DSS除了DBMS、MBMS與DGMS等子系統外,以知識為基礎的知識庫管理系統(Knowledge-based Management System,KBMS),也是DSS重要的子系統[6]。Silverman認為KBMS,應具有「支援數學模式無法協助的決策流程」、「能幫助使用者建立、應用與管理知識庫」與「整合能處理不確定性問題的專家知識庫」等三種能力[13]

分類

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DSS的類型學術與實務界均有相當多的看法[1][6],因此以下的分類依照各類學者的看法,對DSS進行分類,其中必須要強調的是,有一些是相互重疊的。此外,不同的DSS使用狀況、所在環境、設計理念、使用人數與時間頻率,也影響DSS的類型。

功能與特性

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Sprague與Carlson的看法

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Sprague與Carlson[9]認為DSS涉及不同的技術層次,他們將DSS的技術功能分成三類:

  • 針對特定決策類型的DSS(Specific DSS):這類DSS能為特定問題選擇合適的資料、模式提供可行的方案,例如:財務DSS,專門解決財務決策問題的DSS
  • 一般性的DSS軟體工具(DSS Generator):協助特定決策類型的DSS,提供一般性的決策支援功能,例如:若財務DSS是以試算表軟體開發,則試算表就是一種一般性的DSS軟體工具
  • DSS開發工具(DSS Tools):用做協助以上兩者發展的軟體工具,例如協助發展財務DSS使用介面的人機介面開發軟體

Alter的看法

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DSS輸出結果層次的分類為Alter所提出[4],將DSS分為資料導向(Data Oriented)與模式導向(Model Oriented)兩大分類。

其中資料導向具有兩種類型,資料取得(Data Retrieval)與資料分析(Data Analysis),資料取得具有檔案櫃系統(File Drawer Systems)與資料分析系統(Data Analysis Systems)兩種類型,資料分析則有資料分析系統與分析資訊系統(Analysis Information Systems)兩種類型,資料分析系統的特性則同時包括了資料取得與分析兩種類型。

模式導向則具有兩種類型,模擬(Simulation)與建議(Suggetion),模擬有會計模式(Accounting Models)與表達模式(Representation Models)兩種類型,建議則有最佳模式(Optimization Models)與建議模式(Suggestion Models)。

Holsapple與Whintson的看法

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Holsapple與Whintson將DSS分類成六項[14]

  • 文件導向(Text-oriented DSS)
  • 資料庫導向(Database-oriented DSS)
  • 試算表導向(Spreadsheet-oriented DSS)
  • 解模器導向(Solver-oriented DSS)
  • 規則導向(Rule-oriented DSS)
  • 混合型(Compound DSS)
  • 智慧型(Intelligent DSS)

使用頻率

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Donovan與Madnick認為決策問題具有不同的出現頻率[15],因此將DSS分為使用頻率較高的經常性使用DSS(Institutional DSS)與臨時性DSS(Ad hoc DSS),例如解決生產排程問題的DSS與管理財務規劃的DSS,可能即為企業內部的經常性使用DSS;協助談判會議進行的談判支援系統,可能為臨時性DSS。

決策人數

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決策可能由個人進行,也可能為一群人所進行,或者需以組織來進行決策。Hackathorn與Keen認為DSS也因決策人數多寡來分類[16],個人DSS(Individual DSS)、群體DSS(Group DSS,GDSS,多稱為群體決策支援系統)與組織DSS(Organizational DSS)。

設計理念

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由於設計理念或開發技術的不同,Carlsson等人認為DSS可分類為被動DSS(Passive DSS)與主動DSS(Active DSS)[17],被動DSS大致依照事先分析好的資料、模式與確定的使用者來進行設計;主動DSS則需要設計內建的智慧功能,能協助處理混亂、複雜與非常態的決策分析。

参见

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資料來源

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  1. ^ 1.0 1.1 1.2 梁定澎. 決策支援系統與商業智慧. 智勝文化. 2002: 1–11. 
  2. ^ 2.0 2.1 Scott-Morton, M.S. (1971) Management Decision Support Systems: Computer-based Support for Decision Making, Cambridge, MA: Division of Research, Harvard University.
  3. ^ Keen, P. G. W., & Scott-Morton, M. S. (1978). Decision Support Systems: An Organizational Perspective. Addison-Wesley.
  4. ^ 4.0 4.1 Alter, S. (1977) A Taxonomy of Decision Support Systems. Sloan Management Review, 19(1), 39-56.
  5. ^ 5.0 5.1 Bonczek, R. H., Holsapple, C. W., & Whinston, A. B. (1981). Foundations of Decision Support Systems. New York: Academic Press.
  6. ^ 6.0 6.1 6.2 6.3 6.4 Turban, E., & Aronson, J. (1997). Decision support systems and intelligent systems: Prentice Hall PTR Upper Saddle River, NJ, USA.
  7. ^ Keen, P. G. W. (1978). Decision support systems: an organizational perspective. Reading, Mass., Addison-Wesley.
  8. ^ Power, D. J. (2002). Decision support systems: concepts and resources for managers. Westport, Conn., Quorum Books
  9. ^ 9.0 9.1 9.2 Sprague, R.H., Jr and Carlson, E.D. (1982) Building Effective Decision Support Systems, Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.
  10. ^ Liang, T. P. (1985). Integrating model management with data management in decision support systems. Decision Support Systems, 1(3), 221-232.
  11. ^ Bennett, J. L. (1976). User-oriented graphics systems for decision support in unstructured tasks. Paper presented at the Proceedings of the ACM/SIGGRAPH workshop on User-oriented design of interactive graphics systems, Pittsburgh, PA.
  12. ^ Bennett, J. L. (1983). Analysis and design of the user interface for decision support systems: Addison Wesley Publishing Company.
  13. ^ Silverman, B. G. (1995). Knowledge-Based Systems and the Decision Sciences. Interface, 25(6), 67-82.
  14. ^ Holsapple, C. W., & Whinston, A. B. (1996). Decision Support Systems: A Knowledge-Based Approach. St. Paul: West Publishing. ISBN 978-0-324-03578-0
  15. ^ Donovan, J. J., & Madnick, S. E. (1977). Institutional and ad hoc DSS and their effective use. ACM SIGMIS Database, 8(3), 79-88.
  16. ^ Hackathorn, R. D., & Keen, P. G. W. (1981). Organizational Strategies for Personal Computing in Decision Support Systems. MIS Quarterly, 5(3), 21-27.
  17. ^ Carlsson, C., Jelassi, T., & Walden, P. (1998). Intelligent systems and active dss. Paper presented at the 32nd Hawaii International Conference System Sciences, Hawaii

外部連結

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