I Sistemi di Supporto alle Decisioni Chiara Mocenni

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I Sistemi di Supporto alle DecisioniChiara
Mocenni

• Un Sistema di Supporto alle Decisioni (Decision
  Support System - DSS) è un'architettura
  informatica che aiuta l'utente a prendere
  decisioni, ma senza sostituirsi a esso. Questo
  sistema automatizzato, attraverso procedure
  interattive, fornisce al decisore
• la disponibilità di tutte le informazioni
  necessarie per la comprensione del problema 
• la possibilità di esplorare i dati secondo
  diversi punti di vista in base alle esigenze
  dello stesso utente
• la possibilità di valutare gli scenari
  conseguenti alle scelte.

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• Queste caratteristiche si adattano soprattutto al
  trattamento di problemi strutturati o
  semi-strutturati, cioè quelli non programmabili
  in quanto non è possibile fornirne una
  descrizione dettagliata attraverso un algoritmo.

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• La creazione di un DSS deve rispondere ad alcuni
  requisiti legati alle caratteristiche dei
  processi decisionali e alle necessità
  dell'utente nel processo decisionale sono
  coinvolte varie tipologie di decisioni (problemi
  di ottimizzazione, ordinamento di alternative,
  decisioni sequenziali) e di vari tipi di dati
  che prevedono distinte modalità di elaborazione.
• Il DSS deve essere flessibile e dipendente dal
  caso di studio. 

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Lend-user (I)

• L' utente (end-user) è aiutato a descrivere il
  processo decisionale tramite rappresentazioni
  concettuali quali disegni, alberi e grafici.

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Lend-user (II)

• Lutente ha la necessità di memorizzare
  informazioni e commenti durante lo svolgimento
  del processo e di esercitare un controllo
  diretto, interpretare gli output e intervenire
  personalmente durante tutti i passaggi del
  processo.

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Lend-user (III)

• Lutente possiede stili, abilità e competenze
  differenti
• il DSS deve essere user friendly e easy to use

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Le componenti di un DSS
USI User System Interface
PPS Problem Processing System
KS Knowledge System
End-user
DB
DBMS
Input - LS
LS
MB
MBMS
Output - PS
RB
INF
PS
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Knowledge System - DB

• KS insieme di tutte le informazioni relative al
  problema in esame.
• DB Record di dati quantitativi e strutturati
  (contabilità, demografici,) 
• Informazioni testuali
• Dati geo-referenziati 
• Materiale di progetto assistito da calcolatore
  (CAD) 

KS Knowledge System
DB
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Knowledge System - MB

• KS insieme di tutte le informazioni relative al
  problema in esame.
• MB MODEL-BASE
• Routine statistiche (regressione, analisi di
  varianza, processi stocastici,) 
• Modelli matematici 
• Modelli di simulazione (previsione) 
• Modelli di gestione (programmazione lineare,) 

KS Knowledge System
MB
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Knowledge System - RB

• KS insieme di tutte le informazioni relative al
  problema in esame.
• RB RULE-BASE (BASE DI CONOSCENZA)
• Regole e relazioni logiche per l'inferenza
  qualitativa
• Relazioni probabilistiche destinate alla
  rappresentazione di concetti fuzzy 

KS Knowledge System
RB
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PROBLEM PROCESSING SYSTEM - DBMS

• PPS Elaboratore che, una volta definito il
  problema attraverso l'interfaccia, genera
  risposte utili al processo decisionale grazie
  alla manipolazione delle informazioni contenute
  nel KS.
• DBMS DATA-BASE MANAGEMENT SYSTEM
• Pacchetto di software progettato per facilitare
  la gestione della base di dati

PPS Problem Processing System
DBMS
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PROBLEM PROCESSING SYSTEM - MBMS

• MBMS MODEL-BASE MANAGEMENT SYSTEM
• Pacchetto di software progettato per facilitare
  la gestione della base di modelli
• Catalogazione dei modelli 
• Aggiornamento e cambiamento rapido del MB 
• Creazione di una directory contenente le
  informazioni sui modelli disponibili 
• Accesso al MB 
• Gestione del recupero dei dati necessari per
  l'elaborazione 
• Generazione, estrazione e aggiornamento dei
  parametri richiesti dai modelli 
• Creazione di nuovi modelli
• Conduzione di analisi di sensitività del tipo
  what - if 

PPS Problem Processing System
MBMS
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PROBLEM PROCESSING SYSTEM - INF

• MOT.INF. MOTORE INFERENZIALE
• Funzioni di intelligenza artificiale destinate
  alla gestione della base di conoscenza
• Uso di regole e asserzioni per inferire nuovi
  fatti attraverso l'euristica
• Uso di meta-regole (regole riguardanti l'uso
  delle regole) ad esempio usate per decidere quale
  regola utilizzare quando più di una può essere
  applicata a una situazione particolare
• Preparazione di una spiegazione chiara,
  consistente e logica della relazione che lega
  l'input all'output, spesso difficile da percepire
  in un sistema che impiega trasformazioni
  complesse.

PPS Problem Processing System
INF
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USI - USER-SYSTEM INTERFACE - LS

• USI Meccanismo di interazione principale tra
  utente e sistema.
• LS - LANGUAGE SYSTEM (FUNZIONI DEL LINGUAGGIO)
• Gestisce l'input l'utente inserisce i dati ed
  eventualmente sceglie i modelli da applicare.

USI User System Interface
LS
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USI - USER-SYSTEM INTERFACE - LS

• USI Meccanismo di interazione principale tra
  utente e sistema.
• PS - PRESENTATION SYSTEM (FUNZIONI DI
  RAPPRESENTAZIONE)
• Gestisce l'output il DSS presenta le proprie
  risposte sotto forma di tabelle, grafici, grafi,
  tavole tematiche,...

USI User System Interface
PS
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• L'interfaccia deve trasformare i comandi espressi
  in linguaggio naturale dall'utente in termini
  comprensibili dal PPS e dal KS. Viceversa
  l'output deve essere presentato in maniera chiara
  e non ambigua.

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• Può essere basata su uno scambio di domande poste
  dal DSS stesso in linguaggio naturale e di
  risposte date dallutente intervista, ruota
  della fortuna, questionario, ecc. Adatta per un
  end-user inesperto
• Può essere un vero a proprio linguaggio di
  programmazione. Può richiamare funzioni del DSS
  attraverso comandi codificati. Adatta per un
  end-user esperto.

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Classificazione dei problemi decisionali

• I processi decisionali sono classificabili in
  quattro categorie
• pianificazione strategica (stabilire politiche,
  fissare obiettivi, selezionare risorse,)
• controllo gestionale (assicurare efficacia
  nell'acquisizione e uso delle risorse)
• controllo operativo (assicurare efficacia nello
  svolgimento delle operazioni)
• processo operativo (decisioni prese nel corso
  delle operazioni).

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Classificazione dei DSS
Data driven DSS
Model driven DSS
Knowledge dr. DSS
Document dr. DSS
Communic. Dr. DSS

• D.J. Power,
• Decision Support Systems,
• Quorum eds. 2002.

Interorg. Dr. DSS
Web based DSS
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Data driven DSS

• Utilizza grandi quantitativi di dati. Permette
  di accedere a database di dati strutturati, come
  ad esempio serie storiche di dati riguardanti
  lazienda, sia interni che esterni.
• Data warehousing e On-line Analytical Processing
  (OLAP) ne sono importanti complementi.

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Model driven DSS

• Sistemi che includono modelli finanziari,
  modelli di processo o rappresentativi, modelli di
  ottimizzazione. I model driven DSS contengono
  parametri utili al decisore, ma non gestiscono
  grandi quantitativi di dati.

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Knowledge dr. DSS

• Management expert systems suggeriscono o
  raccomandano azioni ai managers. Utilizzano basi
  di conoscenze e possono essere sistemi
  persona-computer con competenze specifiche per
  risolvere problemi.
• Sono correlati con il data mining (ad es.
  estrarre relazioni da grandi quantitativi di
  dati) e con i sistemi intelligenti.

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Document dr. DSS

• E una nuova tipologia di DSS finalizzata a
  supportare i managers nella ricerca,
  classificazione e gestione di documenti non
  strutturati attraverso pagine web.
• Esempi di tali documenti sono politiche e
  procedure, cataloghi, documenti storici, verbali,
  corrispondenza.

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Communic. Dr. DSS

• Integrano lutilizzo di tecnologie di
  comunicazione e modelli di processi decisionali.
  Ad esempio un sistema interattivo finalizzato
  alla risoluzione di problemi da parte di un
  gruppo di decisori che lavorano in gruppo.

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Interorg. Dr. DSS

• DSS orientato ai consumatori di unazienda o ai
  suoi fornitori.
• Ad esempio laccesso ad una intranet da parte di
  stakeholders.Può essere intraorganizational o
  interorganizational, a seconda che sia interno
  allazienda o agisca su un settore più ampio.

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Web based DSS

• Tutti i tipi di DSS sin qui descritti possono
  essere implementati tramite tecnologie internet.