Den beslutningsstøtte er sett av teknikker til individuelt gjøre det beste beslutningen mulig. Hjelpen Beslutningen er i hovedsak brukes på områder som økonomi , den bank , den datamaskinen , den politikk og krisehåndtering .
Det er nyttig å dra nytte av "enkle" verktøy som muliggjør rask verifisering og analyse av informasjon for å kunne ta den avgjørelsen som er den mest hensiktsmessige på et gitt tidspunkt, uten nødvendigvis å ha omfattende kunnskap om matematikk eller informatikk. Beslutningsstøtteverktøy er rettet mot dette. Den avgjørelsen treet , den beslutningsteori og andre støttemetoder tillate bedre beslutningstaker velge mellom flere alternativer, i henhold til fastsatte kriterier, mer oversiktlig og mer robust måte.
Tidligere var beslutningsstøtte basert på individuell erfaring, kunnskap, erfaringen fra rådgivere til beslutningstakere, samt historisk analyse. Mening og subjektivitet var av stor betydning.
I XX th århundre, er matematiske verktøy innført. Disse modellene og algoritmene deres er basert på begreper og teorier som sannsynlighet , beslutningsanalyse, grafteori og til og med operasjonsforskning .
Raskt dukket datamaskinstyresystemer opp og tok en økende plass i visse beslutningsprosesser, noen ganger til det punktet å erstatte mennesker med automatiske prosesser.
De geografiske informasjonssystemer (GIS) har vokst betydelig siden 1970-tallet, med fordelen av visuelt og så kartografiske noen beslutning støttefunksjoner. Med IT fulgte også Interactive Decision Support Systems (SIAD).
Etater og design kontorer har spesialisert seg på rådgivning og beslutningsstøtte for banker, bedrifter, myndigheter, lokalsamfunn (via prosjektledelse assistansesystemer , for eksempel).
Senere avgjort intelligens (på engelsk BI ) og nye metoder som online analytisk prosessering og datalager ( datalager ).
Den flernivåstyring og gjennom medbestemmelsesprosesser som har en tendens til å utvikle seg i Europa, eller i verden i regi av FN, krever transparente, fleksible verktøy som tar hensyn til de ulike skalaer av sosiologiske og økonomiske sammenhenger, miljø og ansvar. Innen dette feltet og deltakelsesdemokratiet har begrepet " ført til kunnskap " og om tilgang til informasjon , særlig til offentlige data, fått stadig større betydning.
Med Internett har vi sett fremveksten av nye metoder for konsultasjon og uttrykk, samt samarbeidsarbeidsverktøy som tillater nye typer beslutningsprosesser og beslutningsstøtte. Det er også fremveksten av store data for behandling av veldig store databaser.
For at et beslutningsstøttesystem skal være effektivt, må det særlig baseres på operativ forskning (eller for kort RO), som for å oppsummere disiplinen med vitenskapelige metoder, for eksempel matematikk eller databehandling som kan brukes til å forbedre avgjørelser. For å la forskjellige brukere ta en beslutning, er det faktisk nødvendig å kunne tilby dem optimaliseringsverktøy, og OR tilbyr nettopp dette verktøyet.
Innenfor en IS gjør det det mulig å rasjonalisere, simulere og optimalisere arkitekturen og driften av organisasjonen eller produksjonen, alt med det formål å la brukerne ta en best mulig beslutning.
Målet med operativ forskning er ikke å "ta avgjørelsen", men å tydeliggjøre en visjon om konteksten som avgjørelsen skal tas i. Vi bryr oss ikke om gjennomførbarheten av avgjørelsen, men vi fokuserer mer på det sistnevnte. Det utføres takket være grafteori, men også lineær, ikke-lineær og dynamisk programmering eller til og med sannsynlighetsberegninger.
Noen forfattere har en kritisk analyse og skiller tydelig mellom å "løse" (barbarisme) et problem eller "løse" det (få problemet til å forsvinne).
Vi kan da skille mellom to hovedakser for analyse:
Det er under dette siste trinnet at man generelt kan observere variasjoner mellom de forskjellige multikriteria-analysemetodene. Dette utgjør derfor et problem med denne strategien med potensielt flere beslutningstakere. Statistikk har derfor sin rolle å spille i beslutningsprosesser basert på de delvise dataene. Dataverktøy kan brukes til å utføre denne typen analyser ( R , SPSS eller SAS for eksempel).
Herbert Simon , ved opphavet til forskning på beslutningsprosessen, ender opp med sin avhandling om begrenset rasjonalitet : det er prosedyren som følges som må være optimal og ikke beregne løsninger (i motsetning til optimaliseringsverktøy). Dermed ønsker man ikke mer bare å søke optimaliteten til en løsning, men en tilfredsstillende løsning som kan brukes.
Noen beslutningsverktøy utøves ofte i tre trinn:
De to siste trinnene er de dyreste.
Noen verktøy gjør det mulig å ta kollektive beslutninger, det vil si å søke konsensus i en gruppe mennesker. Her er flere verktøy for å ta denne typen beslutninger:
Fremskritt innen informatikk har integrert beslutningsstøtte, et felt som tar sikte på å designe dataverktøy (inkludert ekspertprogramvare ) for å hjelpe beslutningstakere med å analysere et problem eller en situasjon, og gi ham løsninger, muligens prioritert på grunnlag av. logiske kriterier som den vil ha valgt.
Beslutningen i virksomheten kommer fra en stadig mer kompleks prosess: dataene som skal tas i betraktning er alltid mer omfangsrike og innsatsene er så viktige (menneskelige, økonomiske) at IT-verktøyet har blitt strategisk. Beslutningssystemer for behandling og verdsettelse av data er nå godt etablert i selskaper. De er nå beriket spesielt med kraftige analysemetoder, prospektering og optimaliseringsmetoder.
Dermed refererer intelligens , en del av det engelskmennene kaller " business intelligence ", virkemidlene, verktøyene og metodene for å samle, konsolidere, modellere og sende ut data, materielle eller immaterielle, virksomhet med sikte på å tilby beslutningsstøtte og muliggjøre de ansvarlige for bedrift eller samfunnsstrategi å ha oversikt over aktiviteten som håndteres.
De forskjellige dataprogrammene kan klassifiseres i kronologisk utseende og "gullalder".
Den første anvendelsen av informatikk gjelder SIAD- systemer . Dette er integrerte datasystemer, spesielt designet for beslutningstaking, og som er ment mer spesifikt for bedriftsledere. Dermed består et SIAD-system vanligvis av programmer, en eller flere databaser, interne eller eksterne, og en kunnskapsbase. Det fungerer med et modelleringsspråk og program som lar ledere utforske forskjellige planleggingsforutsetninger og vurdere deres konsekvenser. Denne metoden er generelt basert på bruk av operasjonsundersøkelser.
Deretter vises kunstig intelligens, og utnytter originale former for programmering som generelt søker å simulere virkeligheter på virtuelle måter for å ta beslutninger i henhold til resultatene oppnådd takket være disse simuleringene. Metoder for beslutningsstøtte som bruker kunstig intelligens er generelt basert på ekspertsystemer , nevrale nettverk og multi-agent-systemer for eksempel. Denne metoden brukes fremdeles i dag, på noen spesielle felt, der problemløsing er basert på AI-teknikker. Disse teknikkene har innvirkning på to aspekter ved utformingen av informasjonssystemer som er automatisering av designprosessen og gjenbruk av domenerelatert kunnskap og forklaring / veiledning.
Flere nylig , Som svar på den konstante utviklingen av volumet av lagrede og utnyttbare data, utseendet av business intelligence har pustet nytt liv i beslutningsstøtte metoder og verktøy. Dette er hovedsakelig basert på utvinning i viktige og mange databaser (kalt datalager eller datalager ) med verktøy som heter extract-transform-load (ETL). Denne data mining kalles også data mining .
I dag synes big data- metoden å være den mest lovende. Det er på en måte som ligner på virksomheten intelligens , for å utføre data mining , men her brukes på større volumer.