Karar destek bireysel olarak en iyi şekilde yapmaya tekniklerin kümesidir kararı mümkün. Yardım kararı esas olarak finans , banka , bilgisayar , politika ve kriz yönetimi gibi alanlarda kullanılıyor .
Matematik veya bilgisayar bilimlerinde ileri düzeyde bilgi sahibi olmak zorunda kalmadan, belirli bir an için en uygun olan önsel kararı verebilmek için bilginin hızlı doğrulanmasına ve analizine izin veren "basit" araçlardan yararlanmak faydalıdır. Karar destek araçları buna yöneliktir. Karar ağacı , karar teorisi ve diğer destek yöntemleri daha iyi karar verici belirlenmiş kriterlere, daha şeffaf ve daha sağlam bir şekilde göre çeşitli seçenekler arasından seçim verir.
Geçmişte karar desteği, bireysel deneyime, bilgiye, danışmanların karar vericilere olan deneyimlerine ve ayrıca tarihsel analize dayanıyordu. Fikir ve öznellik çok önemliydi.
Gelen XX inci yüzyılın matematiksel araçları tanıtılmaktadır. Bu modeller ve algoritmaları, olasılık , karar analizi, grafik teorisi ve hatta yöneylem araştırması gibi kavram ve teorilere dayanmaktadır .
Hızlı bir şekilde, bilgisayar karar destek sistemleri ortaya çıktı ve belirli karar alma süreçlerinde, bazen insanları otomatik süreçlerle değiştirecek kadar artan bir yer aldı.
Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), görsel ve böylece avantajı ile, 1970'lerden beri önemli ölçüde büyüdü kartografik bazı karar destek özellikleri. BT ile birlikte Etkileşimli Karar Destek Sistemleri (SIAD) de geldi.
Ajanslar ve tasarım ofisleri, bankalar, şirketler, hükümetler, topluluklar için ( örneğin proje yönetimi yardım sistemleri aracılığıyla) tavsiye ve karar desteği konusunda uzmanlaşmıştır .
Daha sonra istihbaratı (İngilizce BI'da ) ve çevrimiçi analitik işleme ve veri ambarı ( veri ambarı ) gibi yeni yöntemleri yerleştirdi .
Çok seviyeli yönetim ve Avrupa'da veya BM himayesi altında dünyasında geliştirme eğilimindedir ortak karar süreçleri dikkate sosyolojik ve ekonomik bağlamlarda, çevresel ve sorumluluk farklı ölçekler almak şeffaf, esnek araçlar gerektirir. Bu alanda ve katılımcı demokrasi alanında, " bilgiye ulaşma " ve bilgiye , özellikle de kamusal verilere erişim kavramı giderek artan bir önem kazanmıştır.
İle internete , biz istişare ve ifade yeni aracı yanı sıra ortaya çıkması gördük ortak çalışma araçları karar verme sürecine ve karar destek yeni tip sağlanır. Ayrıca çok büyük veritabanlarının işlenmesi için Büyük verilerin ortaya çıkması da var .
Bir karar destek sisteminin etkili olabilmesi için, özellikle operasyonel araştırmaya (veya kısaca RO), özetlemek gerekirse, matematik veya hesaplama gibi daha iyi hale getirmek için kullanılabilecek bilimsel yöntemlerin disiplinini temel almalıdır. kararlar. Aslında, farklı kullanıcıların bir karar vermesine izin vermek için, onlara optimizasyon araçları sunabilmek gerekir ve ameliyathane tam olarak bu aracı sunar.
Bir IS içinde, kullanıcıların mümkün olan en iyi kararı vermesini sağlamak amacıyla organizasyonun veya üretimin mimarisini ve operasyonunu rasyonelleştirmeyi, simüle etmeyi ve optimize etmeyi mümkün kılar.
Yöneylem araştırmasının amacı "karar vermek" değil, kararın verileceği bağlamın vizyonunu netleştirmektir. Kararın uygulanabilirliği umurumuzda değil, ancak ikincisinin optimalliğine daha çok odaklanıyoruz. Grafik teorisi sayesinde, aynı zamanda doğrusal, doğrusal olmayan ve dinamik programlama ve hatta olasılık hesaplamaları sayesinde gerçekleştirilir.
Bazı yazarların eleştirel bir analizi vardır ve bir problemi "çözmek" (barbarlık) veya "çözmek" (problemin kendisini ortadan kaldırmak) arasında açık bir ayrım yaparlar.
Daha sonra iki ana analiz eksenini ayırt edebiliriz:
Bu son adımda, genel olarak farklı çok kriterli analiz yöntemleri arasındaki farklılıklar gözlemlenebilir. Bu nedenle bu, potansiyel olarak birden fazla karar vericinin bulunduğu bu strateji yöntemiyle ilgili bir sorun teşkil etmektedir. Bu nedenle istatistiklerin, sahip olunan kısmi verilere dayalı olarak karar vermede oynayacakları rol vardır. Bu tür analizleri gerçekleştirmek için bilgisayar araçları kullanılabilir ( örneğin R , SPSS veya SAS ).
Herbert Simon , karar süreci üzerine araştırmanın kökeninde, sınırlı rasyonalite üzerine tezini bitirir : bu, çözümlerin hesaplanması değil, optimal olması gereken prosedürdür (optimizasyon araçlarının aksine). Bu nedenle, artık sadece bir çözümün optimalliğini değil, uygulanabilecek tatmin edici bir çözümü aramak istiyoruz.
Bazı karar verme araçları genellikle üç aşamada kullanılır:
Son iki adım en pahalıdır.
Bazı araçlar kolektif kararlar almayı, yani bir grup insan içinde fikir birliği sağlamayı mümkün kılar. İşte bu tür bir karar vermek için birkaç araç:
Bilgisayar bilimindeki gelişmeler, bir karar vericinin bir sorunu veya durumu analiz etmesine yardımcı olmak için bilgisayar araçlarını ( uzman yazılım dahil ) tasarlamayı amaçlayan ve muhtemelen temeline göre önceliklendirilen çözümler sunmayı amaçlayan entegre karar desteğine sahiptir. seçmiş olacağı mantıksal kriterler.
İş dünyasında karar, giderek karmaşıklaşan bir süreçten kaynaklanmaktadır: dikkate alınacak veriler her zaman daha hacimlidir ve riskler o kadar önemlidir (insani, finansal) BT aracı stratejik hale gelmiştir. Verilerin işlenmesi ve değerlendirilmesi için karar verme sistemleri artık şirketlerde iyi bir şekilde kurulmuştur. Artık özellikle güçlü analitik, araştırma ve optimizasyon yöntemleriyle zenginleştiriliyorlar.
Bu nedenle, İngilizcenin " iş zekası " olarak adlandırdığı şeyin bir parçası olan istihbarat , karar desteği sunmak ve sorumluları mümkün kılmak amacıyla, malzeme veya maddi olmayan verileri toplamak, birleştirmek, modellemek ve çıkarmak için araçlara, araçlara ve yöntemlere atıfta bulunur. şirket veya topluluk stratejisinin işlenmekte olan faaliyete genel bir bakışa sahip olması için.
Çeşitli bilgisayar uygulamaları, kronolojik görünüm sırasına ve "altın çağına" göre sınıflandırılabilir.
Bilgisayar biliminin ilk uygulaması SIAD sistemleri İle ilgilidir . Bunlar, özellikle karar verme için tasarlanmış ve özellikle iş liderleri için tasarlanmış entegre bilgisayar sistemleridir. Dolayısıyla, bir SIAD sistemi genellikle programlardan, dahili veya harici bir veya daha fazla veri tabanından ve bir bilgi tabanından oluşur. Yöneticilerin farklı planlama varsayımlarını keşfetmelerine ve sonuçlarını değerlendirmelerine olanak tanıyan bir modelleme dili ve programı ile çalışır. Bu yöntem genellikle yöneylem araştırmasının kullanımına dayanmaktadır.
Ardından, bu simülasyonlar sayesinde elde edilen sonuçlara göre kararlar vermek için genellikle gerçekleri sanal yollarla simüle etmeye çalışan orijinal programlama biçimlerini kullanan yapay zeka ortaya çıkıyor. Yapay zeka kullanan karar destek yöntemleri genellikle örneğin uzman sistemlere , sinir ağlarına ve çok ajanlı sistemlere dayanır . Bu yöntem, problem çözmenin tamamen yapay zeka tekniklerine dayandığı bazı belirli alanlarda bugün hala kullanılmaktadır.Bu nedenle, bu teknikler, tasarım sürecinin otomasyonu ve yeniden kullanımı olan bilgi sistemleri tasarımının iki yönü üzerinde bir etkiye sahiptir. alanla ilgili bilgi ve açıklama / özel ders.
Daha yakın zamanlarda , Depolanan ve kullanılabilir verilerin hacminin sürekli gelişimine yanıt olarak, iş zekasının ortaya çıkışı, karar destek yöntemlerine ve araçlarına yeni bir soluk getirdi. Bu, esas olarak önemli ve çok sayıda veritabanında ( veri ambarları veya veri ambarları olarak adlandırılır) ayıklama-dönüştürme-yükleme (ETL) adlı araçlarla ayıklamaya dayanır . Bu veri madenciliği de denir veri madenciliği .
Bugün, büyük veri yöntemi en umut verici yöntem gibi görünüyor. Veri madenciliği yapmak, iş zekasına benzer bir şekilde , ancak burada daha büyük hacimlere uygulanıyor.