Che cosa sono i decision support system (DSS)?

I decision support system sono sistemi interattivi che aiutano le aziende a prendere decisioni analizzando e valutando grandi quantità di dati. Questi sistemi sono utilizzati in numerosi settori e trovano applicazione soprattutto nella risoluzione di problemi non strutturati in aree funzionali operative.

Decision support system: definizione

I decision support system (DSS) sono sistemi informativi di pianificazione computerizzati per il miglioramento della capacità decisionale delle imprese e sono noti in italiano anche come sistemi di supporto alle decisioni. Questi sistemi interattivi aiutano il management, i livelli operativi e i livelli di pianificazione a strutturare problemi di elevata complessità e a prendere decisioni informate. La loro assistenza riguarda mansioni sia di tipo operativo che strategico. Le funzioni centrali dei sistemi di supporto alle decisioni sono:

• Suddivisione, filtraggio e rappresentazione flessibile dei dati
• Opzioni di valutazione come confronto, somma o calcolo della media
• Esecuzione di calcoli dei modelli
• Connessione dei dati con algoritmi di ottimizzazione

Per ottenere informazioni rilevanti e poter preparare e presentare tali informazioni sotto forma di tabelle, grafici o simulazioni, i DSS analizzano grandi quantità di dati. Questi sistemi si basano su conoscenze e dati provenienti da diversi ambiti, tra cui non solo dati grezzi e documenti, ma ad esempio anche conoscenze personali. In questo modo i sistemi di supporto alle decisioni offrono una maggiore qualità delle informazioni rispetto ai rapporti tradizionali. Le origini dei dati sono soprattutto database relazionali, data warehouse e cubi (o “cubes”, spazi di archiviazione dati all’interno di modelli), ma talvolta si utilizzano anche altre fonti di informazione come le previsioni del fatturato o delle vendite oppure le cartelle cliniche elettroniche.

Come funzionano i sistemi di supporto alle decisioni?

Di solito i sistemi di supporto alle decisioni constano di tre componenti:

• Base dati di conoscenze: il database funge da libreria di informazioni ed è un componente fondamentale dei DSS. Esso contiene informazioni sia interne all’azienda sia derivanti da fonti esterne, come internet. Se necessario, è possibile utilizzare i database DSS anche come sistema autonomo o come data warehouse.
• Sistema software: la base del sistema software è costituita da un modello, ossia dalla simulazione di un sistema reale. Inoltre si utilizzano modelli statistici che stabiliscono correlazioni fra eventi e variabili, modelli di sensitivity analysis (analisi del tipo “Cosa succederebbe se…?”) e diversi modelli previsionali, come le analisi delle serie temporali e i modelli di regressione.
• Interfaccia utente: le dashboard permettono agli utenti di visualizzare i risultati e facilitano l’elaborazione dei dati memorizzati. Le interfacce utente dei DSS comprendono sia semplici finestre sia righe di comando e interfacce a menu.

Tipologie di sistemi di supporto alle decisioni

Esistono diversi tipi di sistemi di supporto alle decisioni, che si suddividono in varie categorie a seconda della fonte di informazioni principale utilizzata:

• I sistemi di supporto alle decisioni basati sui dati (data-driven DSS), che si basano su dati provenienti da database interni o esterni. Utilizzano di solito tecniche di data mining per riconoscere modelli e ricavarne previsioni. Spesso le imprese fanno ricorso a sistemi di supporto alle decisioni per ottimizzare i processi aziendali. Nella pubblica amministrazione i cosiddetti data-driven DSS sono utilizzati anche per la lotta contro la criminalità.
• I sistemi di supporto alle decisioni basati su modelli (model-driven DSS) si concentrano sull’uso di modelli matematici e di simulazione, adattati alle esigenze specifiche dell’utente. Di norma i model-driven DSS non fanno un uso intensivo dei dati e si dimostrano particolarmente pratici in situazioni in cui risulta difficile prendere decisioni informate esclusivamente sulla base di dati storici.
• I sistemi di supporto alle decisioni basati su comunicazione e gruppi (communication-driven DSS e group-DSS), il cui scopo è supportare la comunicazione, il coordinamento e la collaborazione oppure aiutare i gruppi coinvolti nel processo decisionale ad analizzare situazioni problematiche. A tal fine si utilizzano principalmente diversi strumenti di comunicazione, come la messaggistica istantanea.
• I sistemi di supporto alle decisioni basati sulla conoscenza (knowledge-driven DSS), che offrono conoscenze specializzate per la risoluzione dei problemi. Tali informazioni sono memorizzate in una base dati di conoscenze, aggiornata costantemente dal sistema. I knowledge-driven DSS trovano applicazione soprattutto in compiti che richiedono l’apporto di esperienza da parte delle persone.
• I sistemi di supporto alle decisioni basati su documenti, che integrano speciali tecnologie per il recupero e l’analisi dei documenti. Un esempio sono i motori di ricerca, che consentono agli utenti di cercare termini di ricerca specifici nei database.

Quali sono i principali campi di applicazione dei DSS?

I DSS possono essere adattati a problematiche e circostanze tecniche mutevoli, il che ne rende flessibile l’utilizzo. Tuttavia, il sistema si limita a coadiuvare il giudizio umano e non lo sostituisce. In pratica, la responsabilità dell’interpretazione delle informazioni fornite e del processo decisionale definitivo rimane a carico delle persone. I decision support system si limitano a fornire le informazioni più rilevanti e valutano l’impatto delle possibili decisioni.

I sistemi di supporto alle decisioni sono indicati soprattutto per affrontare problemi non strutturati, ossia per quelle situazioni in cui i dati presentano elevata dispersione o in presenza di enormi quantità di dati (Big Data) e nei casi in cui non è possibile individuare alcun collegamento logico tra le informazioni. Tra i campi d’impiego dei DSS vi sono:

• Pianificazione dei percorsi tramite GPS: i sistemi di supporto alle decisioni sono in grado di determinare il percorso ideale tra due punti analizzando le opzioni disponibili. I sistemi moderni offrono anche la possibilità di monitorare il traffico in tempo reale e aiutare a evitare gli ingorghi.
• Agricoltura: gli agricoltori utilizzano i DSS per determinare il momento ottimale per la semina, la concimazione e il raccolto.
• Medicina: i sistemi di supporto alle decisioni in ambito clinico sono utilizzati, tra le altre cose, per interpretare i risultati delle analisi, diagnosticare malattie e stilare piani terapeutici. Un esempio concreto è quello di un DSS clinico studiato dall’istituto sanitario Penn Medicine per un più rapido svezzamento dei pazienti dai ventilatori polmonari.
• Dashboard ERP: apposite dashboard consentono di acquisire un’istantanea dei parametri aziendali fondamentali. Grazie ai sistemi di supporto alle decisioni è possibile visualizzare i processi aziendali e produttivi, nonché monitorare gli obiettivi relativi alle prestazioni aziendali al fine di identificare le aree di miglioramento.

Qual è il rapporto fra DSS e IA?

In generale, i sistemi di supporto alle decisioni possono integrarsi con l’intelligenza artificiale. I cosiddetti intelligent decision support system (in breve, IDSS) offrono la possibilità di elaborare enormi quantità di dati provenienti da diverse fonti e dai quali si possono ricavare raccomandazioni per prendere decisioni migliori. Per riconoscere schemi e correlazioni utilizzano tecnologie di IA come l’apprendimento automatico.

I DSS intelligenti si comportano in modo simile ai consulenti umani, ma hanno la capacità di elaborare e analizzare le informazioni in modo più efficiente rispetto alle persone. Tali sistemi sono utilizzati, ad esempio, nella produzione flessibile, nel marketing e nella diagnostica medica.

Quali sono i vantaggi e gli svantaggi dei decision support system?

I DSS offrono numerosi vantaggi che aiutano le imprese a prendere decisioni in modo più efficiente. Questi sistemi possono essere integrati in modo flessibile e alla perfezione nei sistemi informativi già esistenti ed è possibile personalizzare ed ampliare le loro funzionalità in base alle necessità. Sono disponibili appositi sistemi che consentono un utilizzo intuitivo, il che è particolarmente importante per le interazioni persona-macchina. Anche se il processo decisionale spetta ancora in ultima istanza agli esseri umani, i sistemi di supporto alle decisioni contribuiscono sensibilmente a migliorare i processi di pianificazione e consentono quindi spesso di ridurre i costi. Un ulteriore vantaggio è la possibilità di risalire all’origine di qualsiasi elemento di prova basato sui dati.

Tuttavia, questi sistemi presentano anche alcuni svantaggi. Da un lato, l’implementazione e la manutenzione dei DSS risultano spesso costose. D’altra parte, la qualità delle raccomandazioni ottenute dipende molto dai dati alla base del sistema. Inoltre, vi è il rischio che chi prende le decisioni si affidi eccessivamente al sistema di supporto e finisca quindi per trascurare la propria capacità di giudizio.