I Sistemi di Supporto alle Decisioni
Chiara 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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L’end-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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L’end-user (II)
• L’utente 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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L’end-user (III)
• L’utente 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
End-user
Input - LS
Output - PS
USI
PPS
KS
User
System
Interface
Problem
Processing
System
Knowledge
System
DBMS
DB
MBMS
MB
INF
RB
LS
PS
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Knowledge System - DB
• KS: insieme di tutte le informazioni
relative al problema in esame.
KS
Knowledge
System
DB
• DB: Record di dati quantitativi e
strutturati (contabilità,
demografici,…)
• Informazioni testuali
• Dati geo-referenziati
• Materiale di progetto assistito da
calcolatore (CAD)
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Knowledge System - MB
• KS: insieme di tutte le informazioni
relative al problema in esame.
KS
Knowledge
System
MB
• MB: MODEL-BASE
• Routine statistiche (regressione,
analisi di varianza, processi
stocastici,…)
• Modelli matematici
• Modelli di simulazione (previsione)
• Modelli di gestione (programmazione
lineare,…)
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Knowledge System - RB
• KS: insieme di tutte le informazioni
relative al problema in esame.
KS
Knowledge
System
• RB: RULE-BASE (BASE DI
CONOSCENZA)
• Regole e relazioni logiche per
l'inferenza qualitativa
• Relazioni probabilistiche destinate alla
rappresentazione di concetti fuzzy
RB
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PROBLEM PROCESSING
SYSTEM - DBMS
PPS
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
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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:
PPS
• Catalogazione dei modelli
Problem
• Aggiornamento e cambiamento rapido del
Processing
MB
System
• Creazione di una directory contenente le
informazioni sui modelli disponibili
• Accesso al MB
• Gestione del recupero dei dati necessari
MBMS
per l'elaborazione
• Generazione, estrazione e aggiornamento
dei parametri richiesti dai modelli
• Creazione di nuovi modelli
• Conduzione di analisi di sensitività del tipo
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what - if
PROBLEM PROCESSING SYSTEM - INF
• MOT.INF.: MOTORE INFERENZIALE
• Funzioni di intelligenza artificiale
destinate alla gestione della base di
PPS
conoscenza;
Problem
• Uso di regole e asserzioni per inferire
Processing
nuovi fatti attraverso l'euristica;
System
• 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,
INF
consistente e logica della relazione che
lega l'input all'output, spesso difficile da
percepire in un sistema che impiega
trasformazioni
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- Sistemi di Supporto alle complesse.
Decisioni I – aa. 2007-2008
USI - USER-SYSTEM
INTERFACE - LS
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.
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USI - USER-SYSTEM
INTERFACE - LS
USI
User
System
Interface
PS
• 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,...
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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
dall’utente: 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 l’azienda, 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 l’utilizzo 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
un’azienda o ai suoi fornitori.
Ad esempio l’accesso ad una intranet
da parte di stakeholders.Può essere
intraorganizational o interorganizational,
a seconda che sia interno all’azienda 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.
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