Decision Support Systems Concepts,

Decision Support Systems Concepts
, Methodologies, and Technologies: An Overview

1. Decision Support System for Health Care
- In USA, flu season can cause havoc in hospital systems by straining hospitals’ nursing resources.
- Not only do the hospitals need more nurses to handle the increase in patients, but the nurses also have an
Increased rate of unplanned absences due to the flue.
- The hospital system decided to look at current staffing and forecasted hiring levels to prepare for any potential weeks or days when staffing could be critically low.
- This high-demand time generally begins in January and
Continues through the end of March.
- The problem was analyzed at the end of October,
Allowing time for adjustments before patient volumes increased.
Solution
- Avantas , an Omaha, Nebraska-based company, used Planners Lab to offer and easy-to-use alternatives to Excel to create “what-if” scenarios.
- The hospital system’s human resources staff had established short term hiring goals to increase the number of nurses on staff.
- Nurses would need at least 12 weeks of orientation before they would be available to take patients without assistance.
- The model also considered the current turnover rate.

- Another variable that could be adjusted was the number of temporary nurses contracted to work during the high-volume period.
- The hospital system needed a software tool that would make it easy to adjust these variables and view the effects of its decisions.
- The model is structured on a biweekly basis in order to incorporate the number of hours worked by core and contingency staff, with a lag of 12 weeks for training new hires.
- The basic model includes each hospital within the health system, a node for the entire health system, a node for human resource variables, and a node for different adjustments to explain the behavior of new hires.
- The variables include:
- Total hours demanded for a flu season
- Total hours from a previous season
- Total hours from a previous season after new hires.
- Gap between hours demanded and actual hours from previous season.
- Gap between hours demanded and actual hours from previous season after new hires.
- Total required hires to meet demand.
-Total remaining hires to meet demand after new hires.






Result

- The hospital system’s final decision was that current hiring goals were sufficient to address the upcoming high-demand time.
- Short-term hiring goals were continually monitored and adjusted if it appeared they were not attainable.
- The hospital system continued to use the Planners Lab model on a weekly basis to update the hiring goals with the actual hires as they became available.
- Planners were also able to identify two or three periods of time when staffing was too low, and extra efforts were made to bring on additional staff members in advance of those time.

Summary
- A key component of DSS is the ability to visualize the results. It is important for executives to visualize the results.
- Oftentimes, decision makers are forced to make a decision without understanding their true options in limited time.
- When deadlines are short and analytical resources are tight, companies are left with limited options to thoroughly understand the decisions they need to make.
- In this example, decision makers were able to quickly use the Planners Lab tool to set up a DSS to model the complex scenarios.
- The tool enabled the executives to make informed decisions on how to proceed with confidence.
- The tool also save the hospital money by requiring few resources to generate the analysis.



3.2 Decision Support System Configuration
- Decision support can be provided in many configurations, depending on the nature of the management-decision situation and the specific technologies used for support.
- Decision support system has three basic and one optional components:
-- Data
-- Model
-- User interface
-- Knowledge
- The manner in which these components are assembled defines their major capabilities and the nature of the support provided.
- For example, models are emphasized in a model-oriented DSS. Such models can be customized with a spreadsheet or a programming language or can be provided by standard algorithm-based tools that include linear programming.
- Similarly, in a data-oriented DSS, a database and its management play the major roles.
3.3 Decision Support System Description

- A definition: “a system intended to support managerial decision makers in semi structured and unstructured decision situations.
- A DSS is typically built to support the solution of a certain problem or to evaluate an opportunity.
- A Business Intelligence (BI) differs from DSS that it “monitors situations and identify problems
And/or opportunities, using analytic methods.
- Reporting is a major tool in BI.

Web-based Architecture for DSS
.....................
3.4 Decision Support System
Characteristics and Capabilities
...................
3.5 Decision Support System
Classifications
- Communications-driven and group DSS
- Data-driven DSS
- Document-driven DSS
- Knowledge-driven DSS, data mining, and management expert systems applications
- Model-driven DSS
- Compound DSS.
3.6 Components of Decision
Support Systems
..........................






Overall Capabilities of DSS
*General Capabilities
1.User Interface
Easy to use for routine use and modification and construction of DSS
2.Data
Access to a variety of data sources, types, and formats for a variety of problems and contexts
3.Models
Access to a variety of analysis capabilities with some suggestion or guidance available
4.Knowledge
Access to a variety of artificial intelligence tools to provide intelligence to the other three components
and to provide mechanisms for problem solving directly

Component Capabilities
1.User Interface
- A consistent GUI, usually via a web client
- Variety of user input devices
- Variety of output formats and devices
- Variety of flexible dialog styles
- Support communication among users and with developer



2.Data
- Variety of data forms and type
- Data extraction, capture, and integration, especially into local, multi-dimensional data cubes
3.Models
- Library of model to constitute a model base:
- a. Many type
- b. Maintain, catalog, integrate
- c. Canned (preprogrammed) library
- Model building facility
- Model manipulation and use facility
4. Knowledge
- Library of artificial intelligence
- Techniques to assist users in:
- a. The user interface
- b. The database
- c. The model base
- Assistance directly in decision making





Components Capabilities
1.User Interface
- Support knowledge of users
- Capture, store, analyze dialog
- Flexible and adaptive dialog support
- Integrates DSS components
2.Data
- Data access function:
- a. Retrieval/ query
- b. Report/ display
- c. User/efficient data handling
- Database management function on both clients and servers
- Variety of logical data views available Data documentation
- Tracking of data usage
- Flexible and adaptive data support
3.Models
- Model base management functions
- Model documentation
- Tracking of model usage
- Flexible and adaptive model support



4.Knowledge
- Symbolic reasoning capabilities directly for decision making
- Improved decision making through more accurate tools, such as expert systems and artificial
Neural networks
DSS Components and Web Impacts
1.DSS Component
- Knowledge-based management system (KBMS)
2.Web Impacts
- Access to artificial intelligence methods
- Access to information about artificial intelligence methods
- Access to knowledge
- Web-based artificial intelligence tools deployed as Java applets or as other Web development system tools
3.Impacts on the Web
- Artificial intelligence methods readily handle network design issues and message routing
- ES diagnose problems and workarounds for failures in Internet communication, hardware, and software in servers and clients
DSS Components and Web Impacts
1. Web Impacts
- Artificial intelligence-based tools readily run and provide access to customers directly
(Help desks, newscasts, etc.)
2.Impacts on the Web
- as and intelligent agents diagnose hardware problems and recommend specific repairs
- Intelligent search engines learn user patterns
- Intelligent agents readily monitor Internet performance and alert IT staff when problem arise or are predicted to arise
3.7 The Data Management Subsystem
............................
3.8 Models Management Subsystem
-----------------
3.9 User Interface (Dialong) Subsystem
------------------

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แนวคิดของระบบสนับสนุนการตัดสินใจหลักสูตร และเทคโนโลยี: ภาพรวม1. ตัดสินใจระบบสนับสนุนการดูแลสุขภาพ -ในสหรัฐอเมริกา ไข้หวัดใหญ่ฤดูกาลอาจทำให้เกิดความเสียหายในระบบโรงพยาบาล โดยรัดทรัพยากรของโรงพยาบาล-ไม่เพียงแต่โรงพยาบาลต้องการพยาบาลเพิ่มเติมเพื่อจัดการกับการเพิ่มขึ้นของผู้ป่วย แต่ยังมีพยาบาลมีอัตราการเพิ่มขึ้นของการขาดงานที่ไม่ได้วางแผนเนื่องจากการชำระล้างกรด-ระบบโรงพยาบาลตัดสินใจที่จะมองพนักงานปัจจุบัน และคาดการณ์ว่า จ้างระดับเพื่อเตรียมเป็นสัปดาห์หรือวันที่เมื่อพนักงานอาจจะเหลือน้อย-เวลาสูงโดยทั่วไปเริ่มในเดือนมกราคม และอย่างต่อเนื่องจนถึงสิ้นเดือนมีนาคมมีวิเคราะห์ปัญหาเมื่อสิ้นสุดเดือนตุลาคมให้เวลาสำหรับการปรับปรุงก่อนที่จะเพิ่มปริมาณผู้ป่วยโซลูชั่น-Avantas บริษัทโอมาฮา เนบราใช้ ใช้ห้องปฏิบัติการวางแผนทางแทนง่ายต่อการใช้ Excel เพื่อสร้างสถานการณ์ "อะไรถ้า"-พนักงานโรงพยาบาลของระบบทรัพยากรบุคคลได้ก่อตั้งขึ้นสั้นเป้าหมายเพื่อเพิ่มจำนวนพยาบาลพนักงานจ้าง-พยาบาลต้องวางอย่างน้อย 12 สัปดาห์ก่อนที่จะพาผู้ป่วยโดยไม่ต้อง-แบบยังถือว่าเป็นอัตราหมุนเวียนในปัจจุบัน-จำนวนพยาบาลชั่วคราวสัญญาทำงานช่วงความแปรอื่นที่สามารถปรับปรุงได้-ระบบโรงพยาบาลจำเป็นต้องใช้เครื่องมือซอฟต์แวร์ที่จะทำให้มันง่ายต่อการปรับตัวแปรเหล่านี้ และดูผลของการตัดสินใจ-แบบมีโครงสร้างพื้นฐาน biweekly เพื่อรวมจำนวนชั่วโมงที่ทำงาน โดยหลักและฉุกเฉินพนักงาน ช่วงห่าง 12 สัปดาห์สำหรับฝึกอบรมโม-รูปแบบรวมแต่ละโรงพยาบาลในระบบสุขภาพ โหนสำหรับระบบสุขภาพทั้ง โหนสำหรับตัวแปรทรัพยากรมนุษย์ และโหนสำหรับการปรับปรุงต่าง ๆ เพื่ออธิบายลักษณะการทำงานของโม-ตัวแปรมีดังนี้:-จำนวนชั่วโมงที่ต้องการสำหรับฤดูไข้หวัดใหญ่-จำนวนชั่วโมงจากฤดูกาลก่อนหน้านี้-จำนวนชั่วโมงจากฤดูกาลก่อนหน้านี้หลังจากโม-ช่องว่างระหว่างชั่วโมงชั่วโมงจริง และต้องจากฤดูกาล-ช่องว่างระหว่างชั่วโมงชั่วโมงจริง และต้องจากฤดูกาลก่อนหน้านี้หลังจากโม-รวมต้องอ่างเพื่อตอบสนองความต้องการ-ทั้งหมดที่เหลือ เพื่อตอบสนองความต้องการหลังจากที่โมโมผล-โรงพยาบาลของระบบการตัดสินใจขั้นสุดท้ายได้ว่า เป้าหมายการจ้างงานปัจจุบันพอเวลาจะสูงตามความต้องการที่อยู่-ระยะสั้นจ้างเป้าหมายอย่างต่อเนื่องตรวจสอบ และปรับปรุงหากปรากฏพวกเขาไม่ได้ตามนั้น-ระบบโรงพยาบาลต่อการใช้แบบจำลองห้องปฏิบัติการวางแผนรายสัปดาห์ปรับปรุงเป้าหมายการจ้างงาน ด้วยอ่างจริงเป็นพวกเขากลายเป็นที่ว่าง-วางแผนยังไม่สามารถระบุระยะเวลาเมื่อพนักงานต่ำเกินไป และความพยายามเป็นพิเศษขึ้นมาบนเพิ่มเติมพนักงานล่วงเวลาที่สอง หรือสามสรุป-เป็นส่วนประกอบที่สำคัญของ DSS คือ ความสามารถในการเห็นภาพผลลัพธ์ มันเป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้บริหารเพื่อให้แสดงภาพผลลัพธ์- Oftentimes, decision makers are forced to make a decision without understanding their true options in limited time.- When deadlines are short and analytical resources are tight, companies are left with limited options to thoroughly understand the decisions they need to make.- In this example, decision makers were able to quickly use the Planners Lab tool to set up a DSS to model the complex scenarios.- The tool enabled the executives to make informed decisions on how to proceed with confidence.- The tool also save the hospital money by requiring few resources to generate the analysis.3.2 Decision Support System Configuration- Decision support can be provided in many configurations, depending on the nature of the management-decision situation and the specific technologies used for support.- Decision support system has three basic and one optional components:-- Data-- Model-- User interface-- Knowledge- The manner in which these components are assembled defines their major capabilities and the nature of the support provided.- For example, models are emphasized in a model-oriented DSS. Such models can be customized with a spreadsheet or a programming language or can be provided by standard algorithm-based tools that include linear programming.- Similarly, in a data-oriented DSS, a database and its management play the major roles.3.3 Decision Support System Description- A definition: “a system intended to support managerial decision makers in semi structured and unstructured decision situations.- A DSS is typically built to support the solution of a certain problem or to evaluate an opportunity.- A Business Intelligence (BI) differs from DSS that it “monitors situations and identify problems And/or opportunities, using analytic methods.- Reporting is a major tool in BI.Web-based Architecture for DSS.....................3.4 Decision Support SystemCharacteristics and Capabilities...................3.5 Decision Support SystemClassifications- Communications-driven and group DSS- Data-driven DSS- Document-driven DSS- Knowledge-driven DSS, data mining, and management expert systems applications- Model-driven DSS- Compound DSS.3.6 Components of DecisionSupport Systems..........................Overall Capabilities of DSS*General Capabilities1.User InterfaceEasy to use for routine use and modification and construction of DSS2.DataAccess to a variety of data sources, types, and formats for a variety of problems and contexts3.ModelsAccess to a variety of analysis capabilities with some suggestion or guidance available4.KnowledgeAccess to a variety of artificial intelligence tools to provide intelligence to the other three componentsand to provide mechanisms for problem solving directlyComponent Capabilities1.User Interface- A consistent GUI, usually via a web client- Variety of user input devices- Variety of output formats and devices- Variety of flexible dialog styles- Support communication among users and with developer2.Data- Variety of data forms and type - Data extraction, capture, and integration, especially into local, multi-dimensional data cubes
3.Models
- Library of model to constitute a model base:
- a. Many type
- b. Maintain, catalog, integrate
- c. Canned (preprogrammed) library
- Model building facility
- Model manipulation and use facility
4. Knowledge
- Library of artificial intelligence
- Techniques to assist users in:
- a. The user interface
- b. The database
- c. The model base
- Assistance directly in decision making





Components Capabilities
1.User Interface
- Support knowledge of users
- Capture, store, analyze dialog
- Flexible and adaptive dialog support
- Integrates DSS components
2.Data
- Data access function:
- a. Retrieval/ query
- b. Report/ display
- c. User/efficient data handling
- Database management function on both clients and servers
- Variety of logical data views available Data documentation
- Tracking of data usage
- Flexible and adaptive data support
3.Models
- Model base management functions
- Model documentation
- Tracking of model usage
- Flexible and adaptive model support



4.Knowledge
- Symbolic reasoning capabilities directly for decision making
- Improved decision making through more accurate tools, such as expert systems and artificial
Neural networks
DSS Components and Web Impacts
1.DSS Component
- Knowledge-based management system (KBMS)
2.Web Impacts
- Access to artificial intelligence methods
- Access to information about artificial intelligence methods
- Access to knowledge
- Web-based artificial intelligence tools deployed as Java applets or as other Web development system tools
3.Impacts on the Web
- Artificial intelligence methods readily handle network design issues and message routing
- ES diagnose problems and workarounds for failures in Internet communication, hardware, and software in servers and clients
DSS Components and Web Impacts
1. Web Impacts
- Artificial intelligence-based tools readily run and provide access to customers directly
(Help desks, newscasts, etc.)
2.Impacts on the Web
- as and intelligent agents diagnose hardware problems and recommend specific repairs
- Intelligent search engines learn user patterns
- Intelligent agents readily monitor Internet performance and alert IT staff when problem arise or are predicted to arise
3.7 The Data Management Subsystem
............................
3.8 Models Management Subsystem
-----------------
3.9 User Interface (Dialong) Subsystem
------------------

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สนับสนุนการตัดสินใจแนวคิดระบบ
วิธีการและเทคโนโลยี: ภาพรวม1 ระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับการดูแลสุขภาพ- ในสหรัฐอเมริกา, ฤดูไข้หวัดใหญ่สามารถทำให้เกิดความเสียหายในระบบโรงพยาบาลโดยการรัดโรงพยาบาลทรัพยากรพยาบาล. - ไม่เพียง แต่โรงพยาบาลต้องพยาบาลมากขึ้นในการจัดการกับการเพิ่มขึ้นของผู้ป่วย แต่พยาบาลยังมีอัตราที่เพิ่มขึ้นของ ขาดไม่ได้วางแผนเนื่องจากปล่องควัน. - ระบบโรงพยาบาลตัดสินใจที่จะมองไปที่พนักงานในปัจจุบันและคาดการณ์การจ้างงานระดับเพื่อเตรียมความพร้อมสำหรับสัปดาห์ที่ผ่านมาที่มีศักยภาพใด ๆ หรือเมื่อวันที่พนักงานอาจจะน้อยมาก. - เวลานี้ความต้องการสูงโดยทั่วไปจะเริ่มขึ้นในเดือนมกราคมและต่อเนื่องผ่าน ปลายเดือนมีนาคม. - ปัญหามาวิเคราะห์ในช่วงปลายเดือนตุลาคมให้มีเวลาสำหรับการปรับก่อนที่ปริมาณผู้ป่วยที่เพิ่มขึ้น. โซลูชั่น- Avantas, โอมาฮา, เนบราสก้า บริษัท ตามที่ใช้นักวางแผน Lab เพื่อนำเสนอและทางเลือกที่ง่ายต่อการใช้งานไปยัง Excel ที่จะสร้าง "สิ่งที่หากสถานการณ์". - ทรัพยากรมนุษย์ระบบโรงพยาบาลของพนักงานได้จัดตั้งเป้าหมายการจ้างงานระยะสั้นเพื่อเพิ่มจำนวนของพยาบาลกับเจ้าหน้าที่. - พยาบาลจะต้องไม่น้อยกว่า 12 สัปดาห์ของการปฐมนิเทศก่อนที่พวกเขาจะพร้อมที่จะใช้ผู้ป่วยที่ไม่มี ความช่วยเหลือ. - รูปแบบนอกจากนี้ยังถือว่าเป็นอัตราการหมุนเวียนในปัจจุบัน. - ตัวแปรอื่นที่สามารถตั้งค่าหมายเลขของพยาบาลชั่วคราวหดตัวในการทำงานในช่วงเวลาที่ปริมาณสูง. - ระบบโรงพยาบาลที่จำเป็นเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่จะทำให้มันง่ายต่อการปรับ ตัวแปรเหล่านี้และดูผลกระทบจากการตัดสินใจ. - รูปแบบมีโครงสร้างบนพื้นฐานรายปักษ์เพื่อรวมจำนวนชั่วโมงทำงานโดยหลักและพนักงานฉุกเฉินที่มีความล่าช้า 12 สัปดาห์ในการฝึกอบรมพนักงานใหม่. - รูปแบบพื้นฐานรวมถึง แต่ละโรงพยาบาลที่อยู่ในระบบสุขภาพโหนดสำหรับระบบสุขภาพทั้งโหนดสำหรับตัวแปรทรัพยากรมนุษย์และโหนดสำหรับการปรับที่แตกต่างกันในการอธิบายพฤติกรรมของพนักงานใหม่. - ตัวแปรประกอบด้วย: - ชั่วโมงรวมเรียกร้องสำหรับฤดูไข้หวัดใหญ่- ชั่วโมงรวมจากฤดูกาลก่อน- ชั่วโมงรวมจากฤดูกาลที่ผ่านมาหลังจากที่จ้างใหม่. - ช่องว่างระหว่างชั่วโมงเรียกร้องและเวลาที่เกิดขึ้นจริงจากฤดูกาลก่อน. - ช่องว่างระหว่างชั่วโมงเรียกร้องและเวลาที่เกิดขึ้นจริงจากฤดูกาลก่อนหลังจากที่จ้างใหม่. - รวมจำเป็นต้องได้รับการว่าจ้างที่จะตอบสนอง ความต้องการ. -TOTAL จ้างที่เหลือจะตอบสนองความต้องการหลังจากที่จ้างใหม่. ผล- การตัดสินใจครั้งสุดท้ายระบบของโรงพยาบาลได้ว่าเป้าหมายของการจ้างงานในปัจจุบันมีเพียงพอที่จะอยู่ที่เวลาความต้องการสูงที่จะเกิดขึ้น. - เป้าหมายการจ้างงานระยะสั้นได้รับการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องและปรับปรุงตามที่มันปรากฏ พวกเขาไม่สำเร็จ. - ระบบโรงพยาบาลยังคงใช้รูปแบบนักวางแผน Lab เป็นประจำทุกสัปดาห์ในการปรับปรุงเป้าหมายการจ้างงานที่มีการจ้างที่เกิดขึ้นจริงตามที่พวกเขากลายเป็นใช้ได้. - นักวางแผนก็ยังสามารถที่จะระบุสองหรือสามช่วงเวลาเมื่อพนักงานเป็น ต่ำเกินไปและความพิเศษที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อนำมาพนักงานเพิ่มเติมในล่วงหน้าของเวลาเหล่านั้น. ข้อมูลอย่างย่อ- องค์ประกอบสำคัญของ DSS คือความสามารถที่จะเห็นภาพผล มันเป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้บริหารที่จะเห็นภาพผล. - บ่อยครั้งที่ผู้มีอำนาจตัดสินใจที่ถูกบังคับให้ตัดสินใจโดยไม่เข้าใจตัวเลือกที่แท้จริงของพวกเขาในเวลาที่ จำกัด . - เมื่อกำหนดเวลาจะสั้นและทรัพยากรการวิเคราะห์จะแน่น บริษัท จะเหลือตัวเลือกที่ จำกัด ในการเข้าใจอย่างละเอียด การตัดสินใจที่พวกเขาต้องการที่จะทำให้. - ในตัวอย่างนี้ผู้มีอำนาจตัดสินใจที่มีความสามารถได้อย่างรวดเร็วใช้เครื่องมือนักวางแผน Lab เพื่อตั้งค่า DSS ในการจำลองสถานการณ์ที่ซับซ้อน. - เครื่องมือที่ใช้งานผู้บริหารในการตัดสินใจเกี่ยวกับวิธีการที่จะดำเนินการด้วยความมั่นใจ . - เครื่องมือนี้ยังประหยัดค่าใช้จ่ายของโรงพยาบาลโดยการกำหนดทรัพยากรน้อยในการสร้างการวิเคราะห์. 3.2 สนับสนุนการตัดสินใจการกำหนดค่าระบบ- สนับสนุนการตัดสินใจสามารถให้บริการในการกำหนดค่าจำนวนมากขึ้นอยู่กับลักษณะของสถานการณ์การจัดการตัดสินใจและเทคโนโลยีเฉพาะที่ใช้สำหรับการสนับสนุน . - ระบบสนับสนุนการตัดสินใจมีสามขั้นพื้นฐานและส่วนประกอบหนึ่งตัวเลือก: - ข้อมูล- รุ่น- อินเตอร์เฟซผู้ใช้- ความรู้- ลักษณะที่องค์ประกอบเหล่านี้จะประกอบกำหนดความสามารถที่สำคัญของพวกเขาและธรรมชาติของการสนับสนุนที่มีให้. - ยกตัวอย่างเช่น , แบบจำลองจะเน้นใน DSS รูปแบบที่มุ่งเน้น รุ่นดังกล่าวสามารถปรับแต่งกับสเปรดชีตหรือการเขียนโปรแกรมภาษาหรือสามารถให้บริการโดยเครื่องมือขั้นตอนวิธีการตามมาตรฐานที่มีการเขียนโปรแกรมเชิงเส้น. -. ในทำนองเดียวกันในข้อมูลที่มุ่งเน้น DSS, ฐานข้อมูลและการจัดการของการเล่นบทบาทที่สำคัญ3.3 สนับสนุนการตัดสินใจ คำอธิบายระบบ- ความหมาย:. "ระบบวัตถุประสงค์เพื่อสนับสนุนผู้มีอำนาจตัดสินใจในการบริหารจัดการในสถานการณ์ที่การตัดสินใจของโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างกึ่ง. - DSS ถูกสร้างขึ้นโดยทั่วไปเพื่อสนับสนุนการแก้ปัญหาของปัญหาบางอย่างหรือการประเมินโอกาส- ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) แตกต่างจาก DSS ว่า "สถานการณ์การตรวจสอบและระบุปัญหาและ / หรือโอกาสโดยใช้วิธีการวิเคราะห์. - รายงานเป็นเครื่องมือที่สำคัญในการ BI. สถาปัตยกรรมบนเว็บสำหรับ DSS ............... ...... 3.4 ระบบสนับสนุนการตัดสินใจลักษณะและความสามารถ................... 3.5 ระบบสนับสนุนการตัดสินใจClassifications - การสื่อสารที่ขับเคลื่อนด้วยและกลุ่ม DSS - DSS ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย- เอกสารที่ขับเคลื่อนด้วย DSS - มีความรู้เป็นตัวขับเคลื่อน DSS การทำเหมืองข้อมูลและการจัดการการใช้งานระบบผู้เชี่ยวชาญ- รุ่นที่ขับเคลื่อนด้วย DSS -. DSS Compound 3.6 องค์ประกอบของการตัดสินใจระบบสนับสนุน................. ......... ความสามารถโดยรวมของ DSS * ความสามารถทั่วไป1.User อินเตอร์เฟซที่ใช้งานง่ายสำหรับการใช้งานประจำวันและการปรับเปลี่ยนและการก่อสร้างของ DSS 2.Data การเข้าถึงความหลากหลายของแหล่งข้อมูลประเภทและรูปแบบที่หลากหลาย ของปัญหาและบริบท3.Models การเข้าถึงความหลากหลายของความสามารถในการวิเคราะห์ที่มีข้อเสนอแนะหรือคำแนะนำบางอย่างที่มีอยู่4.Knowledge การเข้าถึงความหลากหลายของเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ที่จะให้ปัญญากับอีกสามองค์ประกอบและเพื่อให้กลไกในการแก้ปัญหาโดยตรงความสามารถชิ้นส่วน1 .User การเชื่อมต่อ- GUI สม่ำเสมอมักจะผ่านเว็บไคลเอ็นต์- ความหลากหลายของอุปกรณ์ที่ผู้ใช้ป้อน- ความหลากหลายของรูปแบบการออกและอุปกรณ์- ความหลากหลายของรูปแบบการโต้ตอบที่มีความยืดหยุ่น- รองรับการสื่อสารระหว่างผู้ใช้และนักพัฒนา2.Data - ความหลากหลายของรูปแบบและประเภทของข้อมูล- ข้อมูลการสกัดจับและบูรณาการโดยเฉพาะอย่างยิ่งเป็นท้องถิ่นก้อนข้อมูลหลายมิติ3.Models - ห้องสมุดของรูปแบบจะเป็นฐานรูปแบบ: - หลายชนิด- ข รักษาแคตตาล็อกรวม- ค กระป๋อง (preprogrammed) ห้องสมุด- สิ่งอำนวยความสะดวกแบบอาคาร- การจัดการรุ่นและการใช้สิ่งอำนวยความสะดวกที่ 4 ความรู้- ห้องสมุดของปัญญาประดิษฐ์- เทคนิคที่จะช่วยให้ผู้ใช้ในการ: - ส่วนติดต่อผู้ใช้- ข ฐานข้อมูล- ค ฐานรูปแบบ- ความช่วยเหลือโดยตรงในการตัดสินใจความสามารถส่วนประกอบ1.User การเชื่อมต่อ- การสนับสนุนความรู้ของผู้ใช้- จับภาพจัดเก็บวิเคราะห์โต้ตอบ- การสนับสนุนโต้ตอบที่มีความยืดหยุ่นและการปรับตัว- ชิ้นส่วนบูรณาการ DSS 2.Data - ฟังก์ชั่นการเข้าถึงข้อมูล: - ดึง / query - ข รายงาน / จอแสดงผล- ค ผู้ใช้งาน / การจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ- ฐานข้อมูลฟังก์ชั่นการจัดการทั้งลูกค้าและเซิร์ฟเวอร์- ความหลากหลายของมุมมองของข้อมูลเชิงตรรกะใช้ได้เอกสารข้อมูล- ติดตามการใช้งานข้อมูล- ข้อมูลที่มีความยืดหยุ่นและการปรับตัวการสนับสนุน3.Models - รุ่นฟังก์ชั่นการจัดการฐาน- เอกสารรุ่น- ติดตามรูปแบบของการใช้งาน- รูปแบบที่มีความยืดหยุ่นและการปรับตัวการสนับสนุน4.Knowledge - ความสามารถในการให้เหตุผลสัญลักษณ์โดยตรงสำหรับการตัดสินใจ- การตัดสินใจที่ดีขึ้นทำให้ผ่านเครื่องมือที่ถูกต้องมากขึ้นเช่นระบบผู้เชี่ยวชาญและเทียมโครงข่ายประสาทเทียมDSS ส่วนประกอบและเว็บผลกระทบ1.DSS ส่วนประกอบ- ระบบการจัดการความรู้ตาม ( KBMS) 2.Web ผลกระทบ- การเข้าถึงวิธีปัญญาประดิษฐ์- การเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับวิธีปัญญาประดิษฐ์- การเข้าถึงความรู้- Web-based เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์นำไปใช้เป็นจาวาหรือเป็นเครื่องมือในการพัฒนาระบบเว็บอื่น ๆ3.Impacts บนเว็บ- ประดิษฐ์ วิธีการหน่วยสืบราชการลับพร้อมจัดการกับปัญหาการออกแบบเครือข่ายและการกำหนดเส้นทางข้อความ- ES วินิจฉัยปัญหาและการแก้ไขปัญหาความล้มเหลวในการสื่อสารอินเทอร์เน็ตฮาร์ดแวร์และซอฟแวร์ในเซิร์ฟเวอร์และลูกค้าส่วนประกอบ DSS และเว็บผลกระทบ1 เว็บผลกระทบ- เครื่องมือทางตามประดิษฐ์พร้อมทำงานและให้สามารถเข้าถึงลูกค้าโดยตรง(โต๊ะทำงานช่วยเหลือแถลงข่าว ฯลฯ ) 2.Impacts บนเว็บ- ตามและตัวแทนฉลาดวินิจฉัยปัญหาฮาร์ดแวร์และแนะนำการซ่อมแซมที่เฉพาะเจาะจง- เครื่องมือค้นหาอัจฉริยะเรียนรู้รูปแบบการใช้งาน- ตัวแทนอัจฉริยะพร้อมตรวจสอบประสิทธิภาพของอินเทอร์เน็ตและการแจ้งเตือนพนักงานไอทีเมื่อปัญหาเกิดขึ้นหรือคาดว่าจะเกิดขึ้น3.7 ระบบย่อยการจัดการข้อมูล.......................... .. 3.8 ระบบย่อยการจัดการรุ่น----------------- 3.9 ส่วนติดต่อผู้ใช้ (Dialong) ระบบย่อย------------------

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ แนวคิด วิธีการ และเทคโนโลยี
: ภาพรวม

1 ระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับการดูแลสุขภาพ
- ในสหรัฐอเมริกา ไข้หวัดสามารถก่อให้เกิดความเสียหายในระบบโรงพยาบาล โดยต้องยกศรีษะของโรงพยาบาลพยาบาลทรัพยากร .
- ไม่เฉพาะโรงพยาบาลต้องการพยาบาลในการจัดการเพิ่มขึ้นในผู้ป่วย แต่พยาบาลก็มีอัตราการเพิ่มขึ้นของการขาดเรียนไม่ได้

เนื่องจากปล่อง- ระบบโรงพยาบาลตัดสินใจที่จะดูที่อัตราปัจจุบันและคาดการณ์การจ้างงานระดับเพื่อเตรียมความพร้อมสำหรับสัปดาห์ที่อาจเกิดขึ้นใด ๆหรือวันเมื่อพนักงานอาจจะน้อยอย่างยิ่ง
- ความต้องการสูงโดยทั่วไปจะเริ่มในเดือนมกราคมและ
ต่อเนื่องถึงสิ้นเดือนมีนาคม
- ปัญหาคือ ข้อมูล ณ สิ้นเดือนตุลาคม
อนุญาตให้เวลาสำหรับ การปรับเปลี่ยนก่อนที่ปริมาณผู้ป่วยเพิ่มมากขึ้น โซลูชั่น avantas
-
,ที่เซนไดโดย บริษัท ที่ใช้วางแผนปฏิบัติการให้และง่ายต่อการเลือก Excel เพื่อสร้าง " สิ่งที่ถ้า " สถานการณ์ .
- เจ้าหน้าที่โรงพยาบาลระบบทรัพยากรมนุษย์ได้ก่อตั้งระยะสั้นเช่าเป้าหมายที่จะเพิ่มจำนวนของพยาบาลเกี่ยวกับพนักงาน .
- พยาบาลต้องการอย่างน้อย 12 สัปดาห์ของการปฐมนิเทศก่อนพวกเขาจะ พร้อมที่จะนำผู้ป่วย
โดยปราศจากความช่วยเหลือ- รูปแบบยังถือว่าอัตราการหมุนเวียนปัจจุบัน

-- ตัวแปรอื่นที่สามารถปรับจำนวนของพยาบาลชั่วคราว รวมทั้งการทำงานในช่วงปริมาณสูง .
- ระบบโรงพยาบาลต้องการเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่ทำให้มันง่ายต่อการปรับตัวแปรเหล่านี้และดูผลของการตัดสินใจของ
- รุ่นมีโครงสร้างบนพื้นฐานรายปักษ์เพื่อรวมจำนวนชั่วโมงทำงานโดยหลักและสำรองพนักงานกับความล่าช้าของ 12 สัปดาห์สำหรับการฝึกอบรมพนักงานใหม่ .
- รุ่นพื้นฐานรวมถึงแต่ละโรงพยาบาลในระบบบริการสาธารณสุข , โหนดสำหรับระบบสุขภาพทั้งหมด โหนดสำหรับตัวแปรทรัพยากรมนุษย์ โหนดที่แตกต่างกันการอธิบายพฤติกรรมของพนักงานใหม่ และ .
- ตัวแปร ได้แก่ :
- รวมชั่วโมงเรียกร้องสำหรับไข้หวัด
- รวมชั่วโมงจากเดิมฤดูกาล
- รวมชั่วโมงจากฤดูกาลก่อนหน้า หลังจากที่พนักงานใหม่ .
- ช่องว่างระหว่างชั่วโมงเรียกร้องจริงและชั่วโมงจากฤดูกาลก่อนหน้า
- ช่องว่างระหว่างชั่วโมงเรียกร้องจริงและชั่วโมงจากฤดูกาลก่อนหลังจากที่
พนักงานใหม่ โดยต้องการจ้างเพื่อตอบสนองความต้องการ .
- คงเหลือรวมเพื่อตอบสนองความต้องการหลังจากการจ้างพนักงานใหม่






ผล

- การตัดสินใจระบบโรงพยาบาลเป็นเป้าหมายการจ้างงานในปัจจุบันมีเพียงพอที่จะเกิดขึ้นเวลาที่อยู่ในความต้องการสูง .
- ระยะสั้นเช่าเป้าหมายอยู่ตรวจสอบ และปรับถ้ามันปรากฏมันไม่สําเร็จ
- ระบบโรงพยาบาลอย่างต่อเนื่องเพื่อใช้วางแผนปฏิบัติการแบบจำลองบนพื้นฐานรายสัปดาห์เพื่อปรับปรุงการจ้างเป้าหมายกับพนักงานที่เกิดขึ้นจริงตามที่พวกเขากลายเป็นใช้ได้ .
- แพลนเนอร์ ยังสามารถระบุสองหรือสามช่วงเวลาเมื่อพนักงานน้อยเกินไป และความพยายามพิเศษทำขึ้นเพื่อให้พนักงานเพิ่มเติมล่วงหน้านั้น


สรุปเวลา- เป็นส่วนประกอบสำคัญของระบบคือความสามารถในการเห็นผล มันเป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้บริหารที่จะเห็นผลลัพธ์ .
- บ่อยครั้งที่การตัดสินใจที่ถูกบังคับให้ตัดสินใจ โดยไม่เข้าใจตัวเลือกที่แท้จริงของพวกเขาในเวลาที่จำกัด เมื่อครบ
- สั้นและทรัพยากรเชิงแน่นบริษัทจะเหลือตัวเลือก จำกัด ให้เข้าใจอย่างละเอียดการตัดสินใจที่พวกเขาต้องการที่จะทำ .
- ในตัวอย่างนี้ตัดสินใจได้รวดเร็วใช้แพลนเนอร์แลป เครื่องมือการตั้งค่าระบบเพื่อจำลองสถานการณ์ที่ซับซ้อน .
- เครื่องมือช่วยผู้บริหารในการตัดสินใจเกี่ยวกับวิธีการดำเนินการต่อไปด้วยความมั่นใจ
- เครื่องมือนี้ยังช่วยโรงพยาบาลเงินโดยให้ทรัพยากรน้อยเพื่อสร้างการวิเคราะห์ .




- 3.2 ระบบสนับสนุนการตัดสินใจการสนับสนุนการตัดสินใจ สามารถให้บริการในหลายรูปแบบ ขึ้นอยู่กับลักษณะของการตัดสินใจจัดการสถานการณ์และเฉพาะเทคโนโลยีที่ใช้ในการสนับสนุน ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ
- สามพื้นฐานและส่วนประกอบ ตัวเลือก :
--

-- แบบจำลองข้อมูล-- ส่วนติดต่อผู้ใช้ -- ความรู้

- ลักษณะ ซึ่งส่วนประกอบเหล่านี้จะรวมตัวกันกำหนดความสามารถหลักของพวกเขาและลักษณะของการสนับสนุนให้
- ตัวอย่างเช่น รูปแบบจะเน้นในรูปแบบเชิงระบบสนับสนุนการตัดสินใจ รุ่นดังกล่าวสามารถปรับแต่งกับสเปรดชีตหรือภาษา หรือสามารถให้โดยขั้นตอนวิธีการมาตรฐานเครื่องมือที่ใช้ ได้แก่ โปรแกรมเชิงเส้น
- ในทํานองเดียวกันในข้อมูลเชิงระบบ , ฐานข้อมูลและการจัดการของบทบาทสำคัญ
3.3 ระบบสนับสนุนการตัดสินใจรายละเอียด

- คำนิยาม " ระบบมีวัตถุประสงค์เพื่อสนับสนุนการบริหารการตัดสินใจในสถานการณ์การตัดสินใจกึ่งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง .
- DSS มักจะถูกสร้างขึ้นเพื่อสนับสนุนการแก้ไขปัญหาบางอย่างหรือประเมิน
โอกาส .- ข่าวกรองธุรกิจ ( BI ) แตกต่างจากระบบที่ตรวจสอบสถานการณ์และระบุปัญหาโอกาส
และ / หรือ ใช้วิธีการวิเคราะห์
- รายงานเป็นเครื่องมือหลักในบี

เว็บสถาปัตยกรรมสำหรับระบบสนับสนุนการตัดสินใจระบบสนับสนุนการตัดสิน .....................

3
ลักษณะและความสามารถ
.

3.5 ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ หมวดหมู่ - การสื่อสารและระบบขับเคลื่อนกลุ่ม

- ข้อมูลขับเคลื่อนระบบ DSS
-
- เอกสารขับเคลื่อนความรู้ขับเคลื่อน DSS , การทำเหมืองข้อมูลและการจัดการผู้เชี่ยวชาญระบบงาน
-
- ) โมเดลขับเคลื่อนระบบ DSS .
3.6 องค์ประกอบของระบบสนับสนุนการตัดสินใจ

..........................






ความสามารถโดยรวมใจ

1.user ทั่วไปในอินเตอร์เฟซที่ใช้งานง่ายสำหรับการใช้
ตามปกติและดัดแปลงและสร้างระบบข้อมูล

2การเข้าถึงความหลากหลายของแหล่งข้อมูล ประเภทและรูปแบบสำหรับความหลากหลายของปัญหาและบริบท

3 . รูปแบบการเข้าถึงความหลากหลายของความสามารถในการวิเคราะห์ มีข้อเสนอแนะหรือคำแนะนำใช้ได้

4 . ความรู้เข้าถึงความหลากหลายของปัญญาประดิษฐ์เครื่องมือที่จะให้ความฉลาดอื่น ๆสามองค์ประกอบ
และเพื่อให้กลไกสำหรับ การแก้ปัญหาโดยตรง

ส่วนความสามารถ
1ส่วนติดต่อผู้ใช้
- GUI ที่สอดคล้องกันมักจะผ่านเว็บลูกค้า
-- ความหลากหลายของผู้ใช้อุปกรณ์ป้อนข้อมูล
- หลากหลายรูปแบบหลากหลายมีความยืดหยุ่นและอุปกรณ์
-
- สนับสนุนการสื่อสารแบบโต้ตอบระหว่างผู้ใช้และผู้พัฒนา




- 2 . ข้อมูลที่หลากหลายรูปแบบ ข้อมูล และการบูรณาการประเภท
- การสกัด ข้อมูลการจับภาพ , และ , โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน ท้องถิ่น ก้อน 3.models

ข้อมูลหลายมิติ- ห้องสมุดของรุ่นเป็นรุ่นพื้นฐาน :
- a .
- B . รักษาหลายประเภท , แคตตาล็อกรวม
- C กระป๋อง ( preprogrammed ) ห้องสมุด
-
- แบบอาคารสถานที่ รูปแบบการจัดการและการใช้สิ่งอำนวยความสะดวก
4 ห้องสมุดความรู้
-
- ปัญญาประดิษฐ์เทคนิคเพื่อช่วยผู้ใช้ใน :
- A . ส่วนติดต่อผู้ใช้
- B - C รูปแบบฐานฐานข้อมูล

- ช่วยในการตัดสินใจ





โดยตรงส่วนประกอบใน 1.user อินเตอร์เฟซ
-

- สนับสนุนความรู้ของผู้ใช้บันทึกจัดเก็บ วิเคราะห์ กล่องโต้ตอบสนับสนุนความยืดหยุ่นและการปรับตัว
-
- รวมใจส่วนประกอบ
2
- ฟังก์ชั่นข้อมูลการเข้าถึงข้อมูล :
-
- B / สอบถาม . ดึงรายงาน / แสดง
- C ที่มีประสิทธิภาพการจัดการข้อมูลผู้ใช้ /
- ฐานข้อมูล การจัดการการทำงานทั้งลูกค้าและเซิร์ฟเวอร์
-- ความหลากหลายของข้อมูลเชิงตรรกะของข้อมูลเอกสาร
มุมมอง- ติดตามข้อมูลการใช้งานที่ยืดหยุ่นและปรับตัว
-

- สนับสนุนข้อมูล 3.models ฐานรูปแบบฟังก์ชั่นการจัดการ
-
- ติดตามรูปแบบเอกสารรูปแบบการใช้งาน
- แบบยืดหยุ่นและปรับตัวสนับสนุน



4 . ความรู้เชิงสัญลักษณ์
-
- โดยตรงเพื่อการตัดสินใจในการปรับปรุงการตัดสินใจผ่านเครื่องมือที่ถูกต้องมากขึ้น เช่น เป็นระบบผู้เชี่ยวชาญและปัญญาประดิษฐ์โครงข่ายประสาท

ส่วนประกอบของระบบและเว็บผลกระทบ
1.dss ส่วนประกอบ
- ระบบการจัดการฐานความรู้ ( kbms )
2.web ผลกระทบ
-
- ปัญญาประดิษฐ์ วิธีการเข้าถึงสามารถเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ วิธีการเข้าถึงความรู้

- เว็บ - ใช้ปัญญาประดิษฐ์เครื่องมือใช้งานเป็น Java applets หรือเครื่องมืออื่น ๆ
3.impacts ระบบการพัฒนาเว็บบนเว็บ
- ปัญญาประดิษฐ์เครือข่ายการออกแบบและวิธีการพร้อมจัดการปัญหาเส้นทาง
. วินิจฉัยปัญหาและวิธีการแก้ปัญหาสำหรับความล้มเหลวในการสื่อสารอินเทอร์เน็ต ฮาร์ดแวร์ และซอฟต์แวร์ในเซิร์ฟเวอร์และไคลเอนต์
3 . องค์ประกอบและผลกระทบเว็บ
1 เว็บผลกระทบ
- ปัญญาประดิษฐ์เครื่องมือพื้นฐานพร้อมวิ่ง และให้เข้าถึงลูกค้าโดยตรง
( ช่วยโต๊ะแถลง ฯลฯ )
2ผลกระทบต่อเว็บ
- เป็นและฉลาดตัวแทนวินิจฉัยปัญหาฮาร์ดแวร์และแนะนำเฉพาะการซ่อมแซม
- ฉลาดเครื่องมือค้นหาเรียนรู้รูปแบบของผู้ใช้
- ฉลาดตัวแทนพร้อม Internet ตรวจสอบประสิทธิภาพ และแจ้งเตือนให้เจ้าหน้าที่ เมื่อปัญหาเกิดขึ้นหรือคาดว่าจะเกิดขึ้น

............................ 3.7 ข้อมูลการจัดการระบบการจัดการระบบ

3.8 รุ่น -----------------
3อินเตอร์เฟซที่ผู้ใช้ ( dialong ) ระบบ
------------------