Entscheidungsunterstützungssystem

Einleitung

Entscheidungsunterstützungssysteme (kurz: EUS oder engl. Decision Support Systems (kurz: DSS)) sind Softwaresysteme, die für menschliche Entscheidungsträger für operative und strategische Aufgaben relevante Informationen ermitteln, aufbereiten, übersichtlich zusammenstellen und bei der Auswertung helfen.

Sortierung, Filterung, Bewertung von Entscheidungsoptionen

Dazu gehören Funktionen zur Sortierung und Filterung von Daten, ihre flexible Darstellung sowie Auswertungsmöglichkeiten wie Summen oder Durchschnittsberechnungen, Vergleiche etc. Weiter gehende Funktionen erlauben die Ausführung von Modellrechnungen (Szenarien, Prognosen) und die Verknüpfung der Daten mit Optimierungsalgorithmen.

Flexible Anpassung an Anforderungen

Wichtig sind

  • flexible Anpassung an sich ändernde inhaltliche und technische Gegebenheiten und wechselnde Fragestellungen
  • flexible Änderung von Einstufungen der Relevanz von Informationen
  • einfache Bedienbarkeit auch durch die Entscheidungsträger selbst

Aufgabe - Maschinelles Lernen

  • Erläutern Sie die Bedeutung des maschinellen Lernens und der Umgang mit Daten für die Entscheidungsunterstützung!
  • Welche Chancen und Grenzen liegen im Einsatz von großen Sprachmodellen für die Entscheidungsunterstützung? (Analysieren Sie dazu aktuelle wissenschaftliche Publikationen)

Interpretation, Bewertung und Verantwortung

Die Interpretation, Bewertung und Beurteilung der Informationen und die Entscheidungsfindung bleibt in der Verantwortung des Menschen. Aufgabe des Systems ist es, die Informationen übersichtlich darzustellen und automatisiert auf Besonderheiten hinzuweisen, etwa Grenzwertüberschreitungen hervorzuheben, auf die man ggf. mit Gegenmaßnahmen zur Risikominimierung reagieren sollte.

Neben dieser Aufgabe der Auswertung zusammengeführter Daten steht das Sammeln, Aktualisieren und das Verwalten (wie z. B. Historisieren und Löschen) von Einzelinformationen.

Bestrebungen zur Schaffung solcher Systeme werden bereits seit den frühen Anfängen des Computerzeitalters (ab Mitte der 1950er-Jahre) unternommen (General Ledger), als für operative Zwecke entstandene Datenbestände und eine fortschreitende Entwicklung der Rechnerleistung Wünsche nach weiter gehenden Informationen auslösten. Und nach wie vor entstehen, durch neue Anforderungen getrieben und durch technische Fortentwicklungen ermöglicht, neue, erweiterte Systemkomponenten dieser Art.

Der Begriff „Entscheidungsunterstützungssystem“ gilt hier als Überbegriff für Systeme mit der oben genannten Charakteristik. Daneben ist er die deutschsprachige Entsprechung von Decision Support Systems, kurz DSS, einer konkreten Variante dieses Systemtyps, die den Namen der ganzen Familie prägte. Mit ähnlichen Begriffen, z. B. „Entscheidungssoftware“ werden auch Softwareprodukte bezeichnet, die das Bewerten von Alternativen in Prozessen der Entscheidungsfindung unterstützen, z. B. nach der Scoring-Methode.

Komponenten eine Entscheidungsunterstützungssystems

Der Entscheidungsunterstützungssystem (DSS=Decision Support System) gliedert sich im Wesentlichen sich in die folgenden Komponenten

  • Benutzerschnittstelle, mit der man mit dem DSS interagieren
  • Datenbank, die in der Hoheit der Einrichtung liegt und von der die Einrichtung die Daten kennt, die die Grundlage des DSS bilden.
  • Analysemodell legt z.B. die Methode fest, mit der aus den Daten in der Datenbank die Entscheidungsunterstützung abgeleitet wird.
  • Digitaler Experimentierraum, in dem die Nutzer:innen die berechneten Konsequenzen von Entscheidungsoptionen betrachtet werden können.
  • Empfehlung, die vom Entscheidungsunterstützungssystem als Auswahloptionen angeboten werden
  • Benutzerverwaltung, die den Zugang zu dem Entscheidungsunterstützungsystem regelt. Diese ist notwendig damit z.B. geistiges Eigentum von einem Unternehmen geschützt werden kann oder medizinischen Bereich Daten nur von berechtigten Personen eingesehen werden können.
  • Sicherheit ist bei Entscheidungsoptionen wesentlich, da man insbesondere im wissenschaftlichen Kontext Entscheidung auf Basis von Evidenz treffen möchte. Dies hängt insbesondere mit der Hoheit über die verwendeten Daten zusammen, auf denen die Entscheidungsunterstützung basiert. Ähnlich zum maschinellen Lernen ist es wesentlich, die Daten und die experimentellen Bedingungen zu kennen, unter denen die Daten erhoben werden.

Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS) sind computerbasierte Systeme, die Entscheidungsträgern bei der Analyse von Informationen und der Auswahl von Optionen unterstützen. Die Struktur eines DSS besteht typischerweise aus folgenden Komponenten:

1 - Benutzerschnittstelle

Die Benutzerschnittstelle ist der Teil des Systems, mit dem der Benutzer interagiert. Sie kann in Form von Bildschirmen, Tastaturen, Maus oder anderen Eingabegeräten (wie z.B. Spracherkennung) bestehen.

2 - Datenbank

Die Datenbank ist der Teil des Systems, der die relevanten Daten speichert und verarbeitet. Sie kann eine rudimentäre relationalen oder objektorierten Datenbank sein. In komplexen Zusammenhänge können z.B. semantische Netze eingesetzt werden, um inhaltliche Bezüge zwischen Wissenselementen in der Datenbank zu nutzen.

3 - Analysemodell

Das Analysemodell ist der Teil des Systems, der die Daten analysiert und die Ergebnisse berechnet. Es kann aus der Mathematik ein numerisches Modell oder ein statistisches Modell sein, das z.B. konkret als künstliches neuronales Netz realisiert sein kann. Künstliche neuronale Netze können sowohl auf numerischen und/oder statistischen Ansätzen beruhen und für das Schließen aus unscharfen Daten auch Fuzzylogik einsetzen.

4 - Digitaler Experimentierraum

Der digitale Experimentierraum ist der Teil des Systems, der die möglichen Entscheidungen und ihre Konsequenzen berechnet. Hier können für die Berechnung der Konsequenzen von mögliche Entscheidungsoptionen bestimmte Parameter aus eine gegeben Situation in das Analysemodell gespeist werden und für eine Anwendungssituation z.B. mit bestimmten verfügbaren Ressourcen die Risikominimierung der Entscheidungsoption berechnet werden. So kann auf der Grundlage von den berechneten Szenarien, Prognosen oder anderen Methoden die besten Entscheidungsoptionen für eine Anwendungsscenario erarbeiten.

5 - Empfehlungen

Die Generierung von Empfehlung ist der Teil des Entscheidungsunterstützungssystems, der die Ergebnisse der Analyse und dem digitaler Experimentierraum im DSS anzeigt und den Benutzern Vorschläge für Entscheidungen zeigt. Dabei können durch die Parametriesung der Modelle z.B. auch die positiven und negativen Aspekte als erwartete Konsequenzen dargestellt werden. Aus ökonomischer Sicht sind z.B. die Kosten einer Entscheidung ein wesentlicher Aspekt von Entscheidungsoptionen. Aus humantären Sicht wäre ein maximale Risikominimierung von Personen (z.B. bei der Versorgung mit sauberem Wasser ein Ziel eines Entscheidungsunterstützungs. Kostenminimierung und Risikominimierung können bei der Berechnung von Lösungen gegenläufig Veränderung generieren.

6 - Benutzerverwaltung

Die Benutzerverwaltung ist der Teil des Systems, der die Zugriffsrechte und die Autorisierung der Benutzer verwaltet.

7 - Sicherheit

Die Sicherheit ist der Teil des Systems, der die Integrität und die Vertraulichkeit der Daten schützt.

Die Struktur eines DSS kann je nach Anwendung und Anforderung variieren und daher müssen nicht alle oben genannten Komponenten in einem DSS enthalten sein.

Arten von Entscheidungsunterstützungssystemen

Es gibt verschiedene Arten von DSS, wie z.B.:

  • Transaktionsbasierte DSS: Diese Art von DSS unterstützt die Durchführung von Transaktionen, wie z.B. Bestellungen oder Buchungen.
  • Analytische DSS: Diese Art von DSS unterstützt die Analyse von Daten und die Berechnung von Ergebnissen.
  • Integrierte DSS: Diese Art von DSS kombiniert die Funktionen von Transaktionsbasierten und analytischen DSS.

Insgesamt unterstützen Entscheidungsunterstützungssysteme die Entscheidungsfindung durch die Bereitstellung von Informationen, Analyse und Empfehlungen.

Siehe auch

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