Karar destek sistemi

Bir karar destek sistemi (KDS, karar verme yazılımı olarak da bilinir - DMS), iş veya kurumsal karar verme faaliyetlerini destekleyen, genellikle sıralama, sıralama veya alternatifler arasından seçim yapmaya dayanan bir bilgisayara dayalı bilgi sistemidir. KDS'ler bir organizasyonun (genellikle orta ve üst düzey yönetim) yönetim, operasyon ve planlama seviyelerine hizmet eder ve insanlara hızla değişen ve önceden kolayca belirlenemeyen sorunlar hakkında kararlar vermelerine yardımcı olur. Yapılandırılmamış ve Yarı Yapısal karar problemleri. Karar destek sistemleri tamamen bilgisayarlı, insan gücüyle veya her ikisinin birleşimi olabilir.

Bu sayfa, English Karar Destek Sistemi maddesinden çevrilmektedir.
Siz de yardım etmek istiyorsanız ya da çeviri yarıda kalmışsa, çalışmaya katılan kişilerle veya çeviri grubu ile iletişime geçip, sayfanın durumunu onlara sorabilirsiniz.
Sayfanın geçmişine baktığınızda, sayfa üzerinde çalışma yapanları görebilirsiniz.
Örnek bir Karar Destek Sistemi için John Day Rezervuar.

Akademisyenler KDS'yi karar verme sürecini desteklemek için bir araç olarak görürken, KDS kullanıcıları KDS'yi organizasyonel işlemleri kolaylaştıracak bir araç olarak görüyorlar.[1] Bazı yazarlar karar vermeyi destekleyebilecek herhangi bir sistemi içerecek şekilde KDS tanımını genişletmişlerdir; Sprague (1980)[2] düzgün olarak adlandırılan KDS'yi aşağıdaki gibi tanımlar:

  1. KDS, üst düzey yöneticilerin genellikle karşılaştığı daha az yapılandırılmış, belirsiz olmayan problemi hedef alır;
  2. KDS, modellerin veya analitik tekniklerin kullanımını geleneksel veri erişimi ve alma işlevleriyle birleştirmeye çalışır;
  3. KDS özellikle, bilgisayarla yetkin olmayan kişiler tarafından etkileşimli bir biçimde kullanılmasını kolaylaştıran özelliklere odaklanır;
  4. KDS, ortamdaki değişiklikleri ve kullanıcının karar verme yaklaşımını uyarlamak için esneklik ve uyarlanabilirlik vurguluyor.

KDS'ler bilgiye dayalı sistemleri içerir. Düzgün tasarlanmış bir KDS, kararı belirleyip çözmek ve karar vermek için karar vericilere ham veri, belge ve kişisel bilgi birikiminden veya kişisel bilgi birikiminden yararlı bilgiler derleyebilmesine yardımcı olmak için tasarlanmış interaktif bir yazılım tabanlı sistemdir.

Bir karar destek uygulaması tarafından toplanıp sunulabilecek tipik bilgiler şunları içerir:

Bilgi varlıklarının envanterleri (miras ve ilişkisel veri kaynakları, küpler, veri ambarları ve veri martları da dahil olmak üzere)

Bir dönemle bir sonraki dönem arasındaki karşılaştırmalı satış rakamları,

Ürün satış varsayımlarına dayalı öngörülen gelir rakamları.

KDS'ler, beyin fırtınası problemlerinden karar verici tercihlerini temsil etme ve kararlara ulaşma konularına kadar çeşitli karar verme ve karar verme aşamalarının çeşitli aşamaları için var olmakla birlikte, çoğu KDS çoklu ölçüt veya niteliklerle karakterize edilen bir grup alternatif arasından seçim yapmaya odaklanmaktadır.[3]

Amaç

KDS, karar verme süreçlerinde yer alan analizleri desteklemek üzere tasarlanmış bir araçtır, onu değiştirmemelidir.[4] KDS, süreci desteklemek için kullanılmalı, itici güç veya hakim güç olarak değil.[5] Bununla birlikte, KDS körü körüne istihdam edilmemelidir. "Bir yazılım kullanmadan önce, benimsenen yöntemin ve eldeki karar probleminin sağlam bir bilgiye sahip olmak gerekir."[6]

Tarihçe

Karar desteği konsepti esas olarak 1950'lerin sonu ve 1960'ların başında Carnegie Teknoloji Enstitüsü yapılan örgütsel karar verme teorik çalışmalarından ve 1960'lı yıllarda yapılan uygulama çalışmalarından gelişim göstermiştir<[7] KDS, 1980'lerde yoğunlaşmadan önce 1970'lerin ortasında kendine ait bir araştırma alanı haline geldi. 1980'lerin ortalarında ve sonrasında yönetici bilgi sistemleri, grup karar destek sistemleri ve örgütsel karar destek sistemleri, tek kullanıcı ve modele yönelik sistemler gibi sahalara bölündü.

DMS'nin erken bir örneği 1973'te açıklanmıştır.[8][9] World Wide Web'in gelişinden önce, çoğu DMS, ilk web tabanlı DMS'nin 1990'ların ortalarında görünmesiyle elektronik tablo tabanlıydı.[10] Günümüzde, en az 20 DMS ürünü (çoğunlukla web tabanlı) mevcuttur[3][4][11]

Sol'a (1987) göre[12] KDS'nin tanımı ve kapsamı yıllar geçtikçe göç ediyor: 1970'lerde KDS "karar vermeye yardımcı olmak için bilgisayar temelli bir sistem" olarak tanımlandı; 1970'lerin sonlarında KDS hareketi, "karar vericilerin, kötü yapılandırılmış sorunları çözmek için veri tabanları ve modelleri kullanmalarına yardımcı olan interaktif bilgisayar tabanlı sistemler" üzerine yoğunlaşmaya başladı; 1980'lerde KDS, "yönetimsel ve mesleki etkinliklerin etkinliğini artırmak için uygun ve mevcut teknolojiyi kullanan" sistemler sağlamalıdır ve 1980'lerin sonlarına doğru KDS, akıllı iş istasyonlarının tasarımına yönelik yeni bir mücadele ile karşı karşıya kalmıştır.[12]

1987 yılında Texas Instruments, United Airlines için Kapı Atama Ekran Sisteminin (GADS) geliştirilmesini tamamladı. Bu karar destek sistemi, Chicago'daki O'Hare Uluslararası Havalimanı ve Denver Colorado'daki Stapleton Havalimanı'ndan başlayarak çeşitli havaalanlarında yer hizmetleri yönetimine yardım ederek seyahat gecikmelerini önemli ölçüde azaltmakla yükümlüdür.[13] Yaklaşık 1990'da başlayarak, veri ambarı ve çevrimiçi analitik işleme (OLAP) KDS alanını genişletmeye başladı. Bin yılın yaklaşmasıyla birlikte, yeni Web tabanlı analitik uygulamalar başlatıldı.

Daha iyi ve daha iyi raporlama teknolojilerinin ortaya çıkması KDS'nin yönetim tasarımında kritik bir bileşen olarak ortaya çıkmaya başladığını gördü. Bunun örnekleri, eğitim ortamında KDS tartışmalarının yoğun bir bölümünde görülebilir.

Sınıflandırma

Haettenschwiler[14], ölçüt olarak kullanıcıyla olan ilişkiyi kullanarak pasif, aktif ve işbirliğine dayalı KDS'yi ayırt eder. Pasif KDS, karar verme sürecine yardımcı olan bir sistemdir, ancak açık karar önerileri veya çözümleri ortaya çıkaramaz. Aktif bir KDS, bu tür karar önerileri veya çözümleri ortaya çıkarabilir. Bir kooperatif KDS, konsolide bir çözüme ulaşmak için insan ile sistem arasında tekrar eden bir sürece izin verir: karar verici (veya danışmanı) sistemi tarafından sağlanan karar önerilerini sisteme geri göndermeden önce değiştirebilir, tamamlayabilir veya arıtabilir. Doğrulama için geçer ve aynı şekilde sistem karar verenin önerilerini iyileştirir, tamamlar ve rafine eder ve bunları doğrulama için onlara geri gönderir.

Yardım moduna göre KDS için başka bir taksonomi Daniel Power tarafından oluşturuldu: iletişim odaklı KDS, veri odaklı KDS, belgeye dayalı KDS, bilgi odaklı KDS ve model odaklı KDS'yi ayırt eder.[15]

  • İletişim odaklı bir KDS, paylaşılan bir görev üzerinde çalışan birden fazla kişiyi destekleyen işbirliği sağlar; Örnek olarak Google Dokümanlar veya Microsoft Groove gibi entegre araçlar bulunur.[16] Veri odaklı KDS (veya veri odaklı KDS), bir dizi şirket içi veriye ve bazen harici verilere erişim ve bunları manipüle etmeyi vurgular.
  • Belgeye dayalı bir KDS, yapılandırılmamış bilgileri çeşitli elektronik formatlarda yönetir, alır ve işler.
  • Bilgi temelli KDS, olgular, kurallar, prosedürler veya benzer yapılar olarak saklanan özel problem çözme uzmanlığı sağlar.[15]
  • Model odaklı KDS, istatistiksel, finansal, optimizasyon veya simülasyon modeline erişim ve manipülasyona vurgu yapar. Model odaklı KDS, karar vericilere bir durumu analiz etmede yardımcı olmak için kullanıcıların sağladığı verileri ve parametreleri kullanır; Bunlar mutlaka veri yoğun değildir. Dikodess, açık kaynaklı, modele dayalı bir KDS jeneratörünün bir örneğidir.[17]

Kapsamı ölçüt olarak kullanma gücü olan Power[18], kurumsal çapta KDS yi ve masaüstü KDS yi ayırt eder. Kurumsal çapta bir KDS, büyük veri ambarı ile bağlantılıdır ve şirketteki birçok yöneticiye hizmet eder. Masaüstü, tek kullanıcılı KDS, tek bir yöneticinin bilgisayarında çalışan küçük bir sistemdir.

Yöntemler ve özellikleri

Karar verme yöntemleri

DMS tarafından desteklenen karar verme süreçlerinin çoğu, karar vermeye, çoğunlukla çok kriterli karar vermeye (MCDM) dayalıdır. MYKM alternatifleri sıralamak, sıralamak veya seçmek için alternatiflerin özelliklerini iki veya daha fazla kriter veya nitelikte değerlendirmek ve birleştirmektir[19]

DMS, çeşitli MCDM yöntemleri kullanmaktadır;[5] popüler örnekler arasında (ve aşağıdaki tabloya bakınız):

  • Toplam Endeksler Rastgele Toplama Yöntemi (AIRM)
  • Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP)
  • Gerçeği İfade Etme ve Seçme (ELECTRE)
  • Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation Technique (MACBETH)[20]
  • Kalitenin çok özellikli küresel çıkarımı (MAGIQ)
  • Olası tüm Alternatiflerin (PAPRIKA) Potansiyel Olarak Eşleştirilmesi
  • Tercih Sıralaması Zenginleştirme Değerlendirme Yöntemi (PROMETHEE)
  • MYKK'nın hibrit belirsizliği altındaki Evrimci muhakeme yaklaşımı

Doğal olarak, bu yöntemler arasında [5][19] ve dolayısıyla bunları uygulayan DMS arasında önemli farklılıklar vardır. Bu tür farklar şunları içerir:

  1. Karar probleminin alt sorunların hiyerarşisine ne ölçüde sığındığı;
  2. Karar vericilerin tercihlerini ortaya çıkarmak için alternatiflerin ve / veya kriterlerin çift karşılaştırması olup olmadığı;
  3. Karar alıcıların tercihlerine göre aralık ölçeği veya oran ölçekli ölçümlerin kullanılması;
  4. Kriterlerin sayısı; Değerlendirilen alternatiflerin sayısı, birkaçdan (sınırsız) sonsuza;
  5. Alternatifleri değerlemek ve / veya sıralamak için sayısal skorların ne ölçüde kullanıldığı;
  6. Alternatiflerin eksik sıralamaları (tam sıralamaya göre) ne derece üretildiğini;
  7. Belirsizliğin modellendiği ve analiz edilme derecesi.

Yazılım özellikleri

Karar vericilere alternatifler arasında sıralamayı, sıralamayı veya seçim yapmalarına yardımcı olmanın yanı sıra, DMS ürünleri sıklıkla çeşitli ek özellikler ve araçlar içerir;[3][10] örnekleri şunları içerir:

  • Zaman analizi ve zaman optimizasyonu
  • Duyarlılık analizi ve bulanık mantık hesapları
  • Riskten kaçınma ölçümü
  • Grup değerlendirmesi (takım çalışması)
  • Grafik veya görsel sunum araçları

Karar verme yazılımının karşılaştırılması

Dikkat çeken yazılımlar aşağıdakileri içerir.

YazılımDesteklenen MethodÇift KarşılaştırmasıDuyarlılık AnaliziGrup DeğerlendirmeWEB Tabanlı
1000 MindsPaprikaEvetEvetEvetEvet[4]
AhoonaWSM, UtilityHayırHayırEvetEvet[21]
Altova MetaTeamWSMHayırHayırEvetEvet
AnalyticaHayırEvetHayırEvet[4]
Criterium DecisionPlusAHP, SMARTEvetEvetHayırHayır
D-SightPROMETHEE, UTILITYEvetEvetEvetEvet[4]
DecideITMAUTEvetEvetEvetEvet[4]
Decision LensAHP, ANPEvetEvetEvetEvet
Expert ChoiceAHPEvetEvetEvetEvet[4]
Hiview3HayırEvetEvetHayır[4]
Intelligent Decision SystemEvidential Reasoning Approach, Bayesian Inference, Dempster–Shafer theory, UtilityEvetEvetEvetIstek üzerine mevcuttur[4]
Logical DecisionsAHPEvetEvetEvetNo
Loomio????Evet
M-MACBETHMACBETHEvetEvetEvetHayır[20][22]
PriEsTAHPEvetEvetHayırHayır[23]
Süper kararlarAHP, Analytic Network ProcessEvetEvetHayırEvet[24]

Bileşenler

Bir KDS mimarisinin üç temel bileşeni şunlardır:[14][15][25][26][27]

  1. Veritabanı (veya bilgi tabanı),
  2. Model (yani karar içeriği ve kullanıcı ölçütleri)
  3. Kullanıcı arabirimi.

Kullanıcıların kendileri de mimarinin önemli bileşenleridir.[14][27]

Geliştirme çerçeveleri

Diğer sistemlere benzer şekilde, KDS sistemleri yapılandırılmış bir yaklaşım gerektirir. Böyle bir çerçeve, insanları, teknolojiyi ve gelişim yaklaşımını içerir[25]

Karar Destek Sisteminin Erken Çerçevesi dört aşamadan oluşur:

  • İstihbarat - Kararı arayan şartları araştırmak;
  • Tasarım - Olası alternatif çözüm eylemlerini geliştirme ve analiz etme;
  • Seçim - Bunlar arasından bir eylem dizisi seçmek;
  • Implementation – Adopting the selected course of action in decision situation.

KDS teknoloji seviyeleri (donanım ve yazılımın) aşağıdakileri içerebilir:

  1. Kullanıcının kullanacağı gerçek uygulama. Bu, karar vericinin belirli bir sorun alanında karar vermesine izin veren uygulamanın parçasıdır. Kullanıcı bu problemi üstlenebiliyor.
  2. Jeneratör, kişilerin belirli KDS uygulamalarını kolayca geliştirebilmelerini sağlayan Donanım / yazılım ortamını içerir. Bu seviye, Case, Crystal, Analytica ve iThink gibi araçları kullanır.
  3. Aletler alt düzey donanım / yazılım içerir. Özel diller, işlev kitaplıkları ve bağlantı modülleri dahil KDS jeneratörleri

Tekrarlayan bir gelişimsel yaklaşım, KDS'nin çeşitli aralıklarla değiştirilmesini ve yeniden tasarlanmasını sağlar. Sistem tasarlandıktan sonra, arzulanan sonuç için gerekli olduğu yerde test edilmesi ve revize edilmesi gerekir.

Sınıflandırma

KDS uygulamalarını sınıflandırmanın birkaç yolu vardır. Her KDS kategorilerden birine sığmaz, ancak iki veya daha fazla mimari karışımı olabilir.

Holsapple ve Whinston [28], KDS'i şu altı çerçeveye sınıflandırmaktadır: Metin odaklı KDS, veritabanı odaklı KDS, elektronik tablo odaklı KDS, çözücü odaklı KDS, kural odaklı KDS ve bileşik KDS. Bir bileşik KDS, bir KDS için en popüler sınıflandırmadır; Beş temel yapının iki veya daha fazlasını içeren hibrid bir sistemdir.[28]

KDS tarafından verilen destek birbiriyle ilişkili üç ayrı kategoriye ayrılabilir:[29] Kişisel Destek, Grup Desteği ve Kurumsal Destek.

KDS bileşenleri şu şekilde sınıflandırılabilir:

  1. Girişler: Analiz edilecek faktörler, sayılar ve özellikler
  2. Kullanıcı Bilgisi ve Uzmanlığı: Kullanıcı tarafından manuel analiz gerektiren girdiler
  3. Çıktılar: KDS "kararlarının" üretildiği dönüştürülen veriler
  4. Kararlar: KDS tarafından kullanıcı ölçütlerine dayalı olarak üretilen sonuçlar

Seçilmiş bilişsel karar verme işlevlerini yerine getiren ve yapay zeka veya akıllı aracı teknolojilerine dayanan SS'lere Akıllı Karar Destek Sistemleri (IDSS) denir [30]

Karar mühendisliğinin yeni alanı, kararın kendisini bir mühendislik nesnesi olarak ele alır ve Tasarım ve Kalite garantisi gibi mühendislik ilkelerini bir karar oluşturan unsurların açık bir şekilde temsil edilmesine uygular.

Uygulamalar

KDS teorik olarak herhangi bir bilgi alanına kurulabilir.

Bir örnek tıbbi teşhis için klinik karar destek sistemidir. Klinik karar destek sisteminin (CDSS) evriminde dört aşama vardır: ilkel versiyon bağımsızdır ve entegrasyonu desteklemez; Ikinci nesil diğer tıbbi sistemlerle entegrasyonu desteklemektedir; Üncü, standart tabanlı ve dördüncü servis modeli tabanlı.[31]

KDS yoğun iş ve yönetim kullanılır. Yönetici kontrol paneli ve diğer iş performansı yazılımları, daha hızlı karar verme, olumsuz eğilimleri tanımlama ve iş kaynaklarının daha iyi tahsis edilmesine olanak tanır. KDS nedeniyle, herhangi bir organizasyondan gelen tüm bilgiler, yönetimin stratejik karar almasına yardımcı olan çizelgeler, grafikler gibi özet biçimde sunulmaktadır. Örneğin, KDS uygulamalardan bir tanesi karmaşık anti-terörizm sistemlerinin yönetimi ve geliştirilmesidir.[32] Diğer örnekler, bir kredi başvuru sahibinin ya da birkaç projeye teklif veren ve maliyetleriyle rekabet edebileceklerini öğrenmek isteyen bir mühendislik firmasının kredisini doğrulayan bir banka kredi yetkilisini içerir.

KDS uygulaması, kavramları, ilkeleri ve teknikleri giderek büyüyen bir alan, tarımsal üretim, sürdürülebilir kalkınma pazarlamasıdır. Örneğin, 80'li ve 90'lı yıllarda USAID'in maddi desteği ile geliştirilen KDS AT 4 paketi [33][34], çiftlik ve politika düzeylerinde karar vermeyi kolaylaştırmak için dünyanın birçok tarımsal üretim sisteminin hızlı değerlendirilmesine izin vermiştir. Hassas tarım, kararları çiftlik alanlarının belirli bölümlerine uydurmayı amaçlamaktadır. Bununla birlikte, tarımda KDS üzerinde başarılı bir şekilde benimsenmesi için pek çok kısıtlama vardır.[35]

KDS aynı zamanda, uzun planlama ufku ve planlama problemlerinin mekânsal boyutunun spesifik gereklilikleri gerektirdiği orman yönetiminde yaygındır. Ormancılık yönetiminin tüm yönleri, günlük taşımacılığı, hasat planlamasından sürdürülebilirlik ve ekosistem korumaya kadar modern KDS'ler tarafından ele alınmıştır. Bu bağlamda, işlem gören ya da işlem görmeyen ve çoğunlukla kaynak kısıtlamaları ve karar problemlerine tabi olan mal ve hizmetlerin sağlanmasıyla ilgili tek veya birden fazla yönetim hedeflerini göz önünde bulundurmak. Orman Yönetimi Karar Destek Sistemleri Uygulama Topluluğu, orman Karar Destek Sistemleri'nin yapımı ve kullanımı hakkında geniş bir bilgi deposu sunmaktadır.[36]

Kaynakça
  1. Keen, Peter; (1980),"Decision support systems : a research perspective."Cambridge, Mass. : Center for Information Systems Research, Alfred P. Sloan School of Management.http://hdl.handle.net/1721.1/47172
  2. 2. Sprague, R;(1980). “A Framework for the Development of Decision Support Systems.” MIS Quarterly. Vol. 4, No. 4, pp.1-25.
  3. Weistroffer, HR, Smith, CH, and Narula, SC, "Multiple criteria decision support software", Ch 24 in: Figueira, J, Greco, S and Ehrgott, M, eds, Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys Series, Springer: New York, 2005.
  4. Oleson, S (2016), "Decision analysis software survey", OR/MS Today 43(5)
  5. 5.Belton, V, and Stewart, TJ, Multiple Criteria Decision Analysis: An Integrated Approach, Kluwer: Boston, 2002.
  6. 6. Figueira, J, Greco, S and Ehrgott, M, "Introduction", Ch 1 in: Figueira, J, Greco, S and Ehrgott, M, eds, Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys Series, Springer: New York, 2005.
  7. 7. Keen, P. G. W. (1978). Decision support systems: an organizational perspective. Reading, Mass., Addison-Wesley Pub. Co. ISBN 0-201-03667-3
  8. 8.Dyer, JS (1973), "A time-sharing computer program for the solution of the multiple criteria problem", Management Science, 19: 1379-83.
  9. 9.Wallenius, J, Dyer, JS, Fishburn, PC, Steuer, RE, Zionts, S and Deb, K (1992), "Multiple criteria decision making, multiattribute utility theory: The next ten years", Management Science, 38: 645-54.
  10. 10. Koksalan, M, Wallenius, J, and Zionts, S, Multiple Criteria Decision Making: From Early History to the 21st Century, World Scientific Publishing: Singapore, 2011.
  11. 11.Ishizaka, A.; Nemery, P. (2013). "Multi-Criteria Decision Analysis". doi:10.1002/9781118644898. ISBN 9781118644898.
  12. 12. Henk G. Sol et al. (1987). Expert systems and artificial intelligence in decision support systems: proceedings of the Second Mini Euroconference, Lunteren, The Netherlands, 17–20 November 1985. Springer, 1987. ISBN 90-277-2437-7. p.1-2.
  13. 13. Efraim Turban; Jay E. Aronson; Ting-Peng Liang (2008). Decision Support Systems and Intelligent Systems. p. 574.
  14. 14.Haettenschwiler, P. (1999). Neues anwenderfreundliches Konzept der Entscheidungsunterstützung. Gutes Entscheiden in Wirtschaft, Politik und Gesellschaft. Zurich, vdf Hochschulverlag AG: 189-208.
  15. 15. Power, D. J. (2002). Decision support systems: concepts and resources for managers. Westport, Conn., Quorum Books.
  16. 16.Stanhope, P. (2002). Get in the Groove: building tools and peer-to-peer solutions with the Groove platform. New York, Hungry Minds
  17. Gachet, A. (2004). Building Model-Driven Decision Support Systems with Dicodess. Zurich, VDF.
  18. Power, D. J. (1996). What is a DSS? The On-Line Executive Journal for Data-Intensive Decision Support 1(3)
  19. 19.Wallenius, J, Dyer, JS, Fishburn, PC, Steuer, RE, Zionts, S and Deb, K (2008), "Multiple criteria decision making, multiattribute utility theory: Recent accomplishments and what lies ahead", Management Science 54: 1336-49
  20. 20. Bana e Costa, CA, De Corte, J-M and Vansnick, J-C (2012), "MACBETH", International Journal of Information Technology & Decision Making. 11(02):359-87.
  21. 21.http://create.usc.edu/sites/default/files/publications//dmsocialnetworkswithcover.pdf
  22. 22. "www.m-macbeth.com"
  23. 23.Siraj, S., Mikhailov, L. and Keane, J. A. (2013), "PriEsT: an interactive decision support tool to estimate priorities from pairwise comparison judgments". International Transactions in Operational Research. doi: 10.1111/itor.12054
  24. 24."www.creativedecisions.org"
  25. 25.Sprague, R. H. and E. D. Carlson (1982). Building effective decision support systems. Englewood Cㄴliffs, N.J., Prentice-Hall. ISBN 0-13-086215-0
  26. 26.Haag, Cummings, ㅊㄴㅋMcCubbrey, Pinsonneault, Donovan (2000). Management Informatㅍㅈion Systems: For The Information Age. McGraw-Hill Ryerson Limited: 136-140. ISBN 0-07-281947-2
  27. 27.Marakas, G. M. (1999). Decision support systems in the twenty-first century. Upper Saddle River, N.J., Prentice Hall.
  28. 28.Holsapple, C.W., and A. B. Whinston. (1996). Decision Support Systems: A Knowledge-Based Approach. St. Paul: West Publishing. ISBN 0-324-03578-0
  29. 29.Hackathorn, R. D., and P. G. W. Keen. (1981, September). "Organizational Strategies for Personal Computing in Decision Support Systems." MIS Quarterly, Vol. 5, No. 3.
  30. 30.F. Burstein; C. W. Holsapple (2008). Handbook on Decision Support Systems. Berlin: Springer Verlag.
  31. 31.Wright, A; Sittig, D (2008). "A framework and model for evaluating clinical decision support architectures q". Journal of Biomedical Informatics. 41: 982–990. doi:10.1016/j.jbi.2008.03.009
  32. 32.Zhang, S.X.; Babovic, V. (2011). "An evolutionary real options framework for the design and management of projects and systems with complex real options and exercising conditions". Decision Support Systems. 51 (1): 119–129.
  33. 33DSSAT4 (pdf).
  34. 34. The Decision Support System for Agrotechnology Transfer
  35. 35.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.
  36. 36.Community of Practice Forest Management Decision Support Systems, http://www.forestdss.org/
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.