מערכות תומכות החלטה

מערכת תומכת החלטה (באנגלית: DSS, ראשי תיבות של: Decision Support System‏) היא מערכת מידע ממוחשבת התומכת בתהליכי קבלת החלטות בעסק או ארגון. המערכת מיועדת לסייע למנהלים בדרג הניהולי, התפעולי והאסטרטגי כדי לקבל החלטות בלתי מובנות או מובנות למחצה לדוגמה: החלטות ללא מרשם קבוע המתקבלות בתנאים של אי-ודאות, החלטות חדשות שלא קיים ניסיון קודם בהתמודדות איתן, החלטות שיש לקבלן במהירות או החלטות בתנאים המשתנים במהירות. מערכות אלו כוללות נתונים ומודלים אנליטיים המאפשרים מציאת חוקי התנהגות של סביבות שונות, הסבר תופעות שונות וחיזוי ניתוח נתונים בסביבות שבהן יש קשרים לא ליניאריים בין משתנים. המערכות שואבות את נתוני הגלם לפעילותן ממערכות מידע אחרות המותקנות בארגון ומגורמים חיצוניים לארגון. למשל, לעיתים קרובות הן נשענות על נתונים כלכליים או נתונים המגיעים מהחדשות ישירות מאתרי פורטל, כמו שער החליפין ונתונים אודות שינויים בחקיקה וכדומה. המערכת צריכה לפעול היטב בסביבה דינאמית ומשתנה וישנו צורך בעדכון שוטף של המערכת או שינויים בדרכי ההחלטה, ועל כן מערכות תומכת החלטה צריכות להצטיין בגמישות ובאינטראקטיביות שהן מציעות. המערכת תומכת במקבל ההחלטה במספר דרכים: אחזור פריטי מידע בודדים; אספקת מנגנונים לניתוח נתונים אקראיים; אספקת סיכומי נתונים מוגדים מראש; ניתוחי רגישות והערכת תוצאות של הנחות מוצעות; הצעת פתרונות. על פי קין וסקוט מורטון (1978), הרעיון של תמיכה בקבלת החלטות התפתח בשני תחומים עיקריים של מחקר. הראשון, מחקר תאורטי בקבלת החלטות ארגונית שנערך במהלך שנות החמישים ותחילת שנות השישים במכון הטכנולוגי קרנגי מלון. השני, מחקר טכני בנושא מערכות מחשב אטרקטיביות שנערך במכון הטכנולוגי של מסצ'וסטס גם הוא בשנות השישים. הרעיון של מערכות תומכות החלטה הפך לתחום מחקר בפני עצמו רק באמצע שנות השבעים וצבר תאוצה במהלך שנות השמונים (Haettenschwiler 1999). בסוף שנות השמונים, התפתחו תתי מערכות תומכות החלטה: מערכות מידע למנהלים (EIS - Executive information system), מערכות תומכת החלטה קבוצתית (GDSS - Group Decision Support Systems) ומערכות תומכות החלטה ארגונית (ODSS - organisational decision support system). החל משנות התשעים, ספקטרום מערכות תומכות החלטה התרחב לתחומים כמו מחסן נתונים (Data Warehouse) ו-(OLAP - On-Line Analytical Processing). בתחילת שנות ה-2000, נכנסו למערכות תומכות ההחלטה יישומים אנליטיים המבוססים על תשתית האינטרנט. מערכות תומכות החלטה מסייעות כאמור למנהלים לטפל במצבים לא מובנים, או מובנים חלקית. מערכות תומכות החלטה מאופיינות ביכולות גבוהות לביצוע ניתוחים רב-ממדיים, ומסייעות בכך למנהלים בקבלת החלטות שונות. עבודת הניהול, ברובה, דורשת יכולת לקבל החלטות דחופות בתדירות גבוהה, בנושאים שונים, תוך מגבלות של לחץ וזמן. דוגמאות לפעולות שונות שמערכות תומכות החלטה מסייעות למנהלים: חיפוש דפוסים חבויים בכמויות אדירות של נתונים; מיקוד במידע החשוב ביותר לצורך הפקת מידע חדש מנתונים קיימים; חשיפת מגמות והתנהגויות עתידיות של לקוחות; מענה לשאלות מה יקרה אילו; צפי התנהגויות עתידיות של לקוחות; זיהוי שווקים פוטנציאליים; חיזוי אירועים וצפי של אוכלוסיות שונות שיגיבו באופן דומה לאירועים שונים. בנוסף, למערכות תומכות ההחלטה תועלת עקיפה שהן מביאות אתן לארגון ולמנהל: האצת תהליך קבלת ההחלטות הגברת השליטה הארגונית עידוד התעמקות ומחקר של מקבל ההחלטות האצת תהליך פתרון בעיות בארגון יצירת ראיות חדשות כדי לתמוך בהחלטה יצירת יתרון תחרותי על פני המתחרים מגלה גישות חדשות לפתרון הבעיה מסייע להפוך את תהליכי הניהול לאוטומטיים לא קיימת חלוקה טקסונומית של מערכות תומכות החלטה. חוקרים שונים מגדירים באופנים שונים את הסיווג, אולם לא ניתן לסווג את כל היישומים לפי קטגוריות. פאסיבית - מערכת תומכת החלטה פאסיבית תומכת בתהליך קבלת ההחלטה, אבל לא מגדירה הצעות להחלטה או פתרונות מפורשים. אקטיבית - מערכת אקטיבית פועלת בדומה לפאסיבית אך כן מציעה המלצות ופתרונות. שיתופית - מערכת שיתופית מאפשרת למקבל ההחלטה לשנות, לשפר או להוסיף לפתרונות שמציעה המערכת לפני שמקבלים אותן. לאחר שהפתרונות עוברים את השינוי, הן מוצעות מחדש למקבל ההחלטה לאישור נוסף. הדבר נעשה באופן איטרטיבי עד להשגת פתרון. Communication-Driven DSS - מערכת מונחת תקשורת המספקת שירות למספר רב של אנשים העובדים על משימה משותפת. לדוגמה, כלי תוכנה כמו Outlook ו-Groove של מיקרוסופט. Data-Driven DSS - מערכת מונחית נתונים התומכת בעזרת אמצעי צפייה בנתונים, ניתוחם וחקירתם. לעיתים מדובר בנתונים פנים ארגוניים, ולעיתים נתונים מחוץ לארגון. Document-Driven DSS - מערכת מונחית תיעוד המאחזרת, ממירה ומנהלת מידע לא מובנה במגוון פורמטים אלקטרוניים. Knowledge-Driven DSS - מערכת מונחית ידע המנסה לחקות מומחיות. כלומר מתן תמיכה בעזרת חוקיות, עובדות, פרוצדורות או במבניות אחרת תוך ניסיון הבנה של תהליכי קבלת החלטות. לדוגמה, תוכנת ה-Easy Diagnosis. Model-Driven DSS - מערכת מונחית מודל המכוונת מודלים סטטיסטיים, פיננסיים ואף מודלים לאופטימיזציה. המערכת נעזרת בפרמטרים שמגדיר המשתמש על מנת לתמוך בקבלת ההחלטה בעת ניתוח מצבים שונים. תחומים מהם מגיעים המודלים הם רבים ומגוונים כגון ניהול פרויקטים, תכנון הייצור ועוד. מערכות OLAP המספקות יישומיים של מודלים ואף ניתוח נתונים ואחזורם, מוגדרות כמערכות היברידיות. מערכות תומכות החלטה לרוחב הארגון הן מערכות המקושרות למידע רב במחסני נתונים רבים ומשרתות מנהלים רבים בארגון. מטרת מערכות תומכות החלטה מקומיות היא לספק תמיכה למשתמשים בודדים על מחשביהם האישיים. קיימים שלושה מרכיבים עיקריים לארכיטקטורת מערכות תומכות החלטה: מאגר נתונים; מודל (על פיו נבנתה המערכת כדי לספק פתרונות) וממשק משתמש. רכיבי המערכת הם: רכיבי קלט: משתנים, מספרים ומאפיינים נוספים לניתוח. מומחיות וידע המשתמש: ניתוח אנליטי של נתוני המערכת בידי המשתמש. פלטי מערכת: נתונים מעובדים כתוצאה של החלטות שנקבעו בעזרת המערכת. החלטות המערכת: תוצאות עיבוד המערכת המבוססות על קריטריונים שהציב המשתמש. מערכות תומכות החלטה אינן שונות ממערכות אחרות ודורשות גישה מובנית לפיתוח. גישות אלו מכילות את גורמי האנוש, טכנולוגיה ואת סביבת הפיתוח. רמות שונות של הטכנולוגיה (תוכנה או חומרה) צפויות לכלול: אפליקציה שבה המשתמש יעשה שימוש. האפליקציה מציעה למקבל ההחלטה פתרונות לבעיות השונות אותן הוא יכול לקבל או לדחות. אפשרות לפתח עצמאית אפליקציות של תמיכה בקבלת ההחלטה. כלי פיתוח פשוטים המכילים שפות שונות, פונקציות ומודולים שונים. גישת פיתוח איטרטיבי מאפשר לשנות ולעצב מחדש את מערכות התומכות במרווחי זמן שונים. לאחר הקמת המערכת, יש לבצע בדיקות תוכנה לפני השימוש בה. חוקרים מסוימים רואים את הבינה העסקית כיורשת של מערכות תומכות החלטה. מערכות בינה עסקית מעניקות למשתמשים את האפשרות לדלות מידע ממקור אחד או מספר מקורות. כמו כן מערכות אלה מאפשרות אחזור של הנתונים לקבלת דו"ח או תצוגה גרפית בצורה קלה יחסית ומעניקים למשתמשים יכולת לניתוח רב ממדי. בנוסף, יש הרואים את יישומי הבינה העסקית כקבוצת מערכות תומכות החלטה מונחות נתונים. קיימות מערכות בינה עסקית הכוללות תהליכים נוספים כגון כריית נתונים, כריית רשת אינטרנט ומודלים סטטיסטים. בעוד שבינה עסקית היא קטגוריה רחבה של יישומים וטכנולוגיות לאיסוף, אחסון וניתוח אשר מעניקה גישה למידע על מנת לסייע לפירמות לקבל החלטות עסקיות טובות יותר. הרי שמערכת תומכת החלטה היא תוכנת מחשב יישומית אשר מנתחת מידע עסקי ומציגה אותו כך שהמשתמשים בו יכולים לבצע החלטות עסקיות בצורה קלה יותר. קיימת אפשרות תאורטית של בניית מערכות תומכות החלטה בכל תחום ידע. דוגמה אחת היא מערכת לתמיכת החלטה קלינית לאבחון רפואי CDSS - clinical decision support system. מערכת זו היא אינטראקטיבית ומיועדת לעזור לרופא להגיע לאבחון. מערכות אלו הם נושא מרכזי בתחום השימוש בבינה מלאכותית ברפואה. גם בישראל, השילוב של מערכות תומכות החלטה במערכת הבריאות מאוד נפוץ. "100% מהרופאים - הן במרפאות קופות החולים והן בקליניקות פרטיות, עובדים עם מערכת רפואית ממוחשבת". נעשה שימוש נרחב במערכות תומכות החלטה בעסקים ובניהול. מערכות EIS - Executive Information Systems שהיו פופולריות בשנות ה-80 וה-90 של המאה הקודמת הוחלפו על ידי מערכות EPM - Enterprise Performance Management ושימוש בלוח מחוונים וסרגל כלים מאוזן, מערכות אלה מאפשרות קבלת החלטות מהירה יותר, זיהוי של מגמות שליליות וחלוקה טובה יותר של משאבים. תחומים נוספים בהם מתפתחים יישומים הם בשטח הייצור החקלאי ובמיוחד בשיווק הפיתוח בר קיימא. לדוגמה, חבילת ה-DSSAT4 - Decision Support system for Agrotechnology Transfer 4 שפותחה בתמיכה כספית של USAID (הסוכנות האמריקנית לפיתוח בינלאומי) במהלך שנות ה-80 וה-90, אפשרה הערכה מהירה של מספר מערכות ייצור חקלאי ברחבי העולם כדי להקל על קבלת ההחלטות ברמת החווה החקלאית וברמת עיצוב המדיניות. עם זאת, יש מגבלות רבות לאימוץ מוצלח על DSS בחקלאות. מערכות תומכות החלטה נפוצות גם בניהול יערות בו נחוץ תכנון לטווח ארוך. כל האספקטים בניהול היערות, כגון שינוע עצים תכנון הקציר, שמירה על המערכת האקולוגית ועל הבר קיימות עשו שימוש במערכות תומכות החלטה מודרניות. Kaloudis מציע מודל לתכנון מערכות מונעות מטרה לניהול היער ומיישם את המודל ל-DSS להפחתת הסיכון של אש ביערות. דוגמה נוספת של יישום מערכות תומכות החלטה היא שילובן במערכת המשפט. מערכת כזו פותרת חלק לא מבוטל של השפעות אנושיות. אומנם עדיין יש צורך באדם על מנת להעריך את המידע, להעבירו לנוסחאות בינאריות ולבדוק התאמת הטקסטים בטרם הפעלת המחשב המכריע. אך עם זאת, השיטה כולה ממזערת את נקודות החיכוך המאפשרות לתכונות ביהביוריסטיות אלו לפגוע בדיוק ההכרעה. כפי שהמערכת הממוחשבת פועלת על סמך מאות ואלפי אלמנטים בינאריים [כן/לא], כך גם באותם נקודות בהן אין פתרון למעט שיפוט אנושי, ככל שהשופט יצטרך להתאים את אופי החקירה/הכרעה לאלמנטים רבים הקבועים מראש ושאותם תוכל המערכת להשוות על מנת למצוא סתירות או אימות, כך תנוטרל השפעת ההטיות הביהביוריסטיות-פסיכולוגיות מההכרעה השיפוטית. מערכת מומחה מערכות תומכות החלטה, דף שער בספרייה הלאומית מערכות תומכות החלטה |. bpi.org.il | חדשנות | יצירתיות | innovation | יצירתי | יצירתית | חשיבה יצירתית | כנס חדשנות | חדשניים | open innovation | Eternity Shim, J.P., Warkentin, M., Courtney, J.F., Power, D.J., Sharda, R. and Carlson, C. (2002) Past,present, and future of decision support technology.Decision Support Systems, 33, 111-126 Richard D. Hackathorn and Peter G. W. Keen,# Organizational Strategies for Personal Computing in Decision Support Systems MIS Quarterly Vol. 5, No. 3 (Sep., 1981), pp. 21-27 Decision Support Systems – DSS (definition) | Information Builders Udo, G.J., Davis, J.S., 1992. Factors affecting decision support systems benefits. Information and Management 23, 359-371. Power, D. J. (2002). Decision support systems: concepts and resources for managers. Westport, Conn., Quorum Books. Stanhope, P. (2002). Get in the Groove: building tools and peer-to-peer solutions with the Groove platform. New York, Hungry Minds EasyDiagnosis online diagnosis of medical symptoms with expert system Power, D. J. (1997). What is a DSS? The On-Line Executive Journal for Data-Intensive Decision Support 1). Haettenschwiler, P. (1999). Neues anwenderfreundliches Konzept der Entscheidungsunterstützung. Gutes Entscheiden in Wirtschaft, Politik und Gesellschaft. Zurich, vdf Hochschulverlag AG: 189-208. מערכות מידע רפואיות מצילות חיים (2/3) http://dssat.net. Stephens, W. and Middleton, T. (2002). Why has the uptake of Decision Support Systems been so poor? In: Crop-soil simulation models in developing countries. 129-148 (Eds R.B. Matthews and William Stephens). Wallingford:CABI. DSSAT.net | Official Home of the DSSAT Crop Systems Model Stephens, W. and Middleton, T. (2002). Why has the uptake of Decision Support Systems been so poor? In: Crop-soil simulation models in developing countries. 129-148 (Eds R.B. Matthews and William Stephens). Wallingford:CABI Kaloudis, S. et al.( 2008) Design of forest management planning DSS for wildfire risk reduction. Ecological Informatics, Volume 3, Issue 1, 1 January 2008, Pages 122-133.