EntscheidungsassistenzSysteme

Entscheidungsassistenzsysteme (EAS) sind computerbasierte Informationssysteme, die menschliche Entscheidungsträger bei komplexen Aufgaben unterstützen. Sie liefern relevante Daten, Modelle und Analysewerkzeuge, zeigen alternative Handlungsoptionen auf und helfen bei der Bewertung von Risiken und Auswirkungen. Im Gegensatz zu vollautomatisierten Entscheidungssystemen behalten EAS die Entscheidungsgewalt beim Menschen und liefern evidenzbasierte Entscheidungsgrundlagen.

Zu den Kernkomponenten gehören eine Datenbasis und Integrationsschicht, ein Modellbestand mit Prognose- und Simulationsmodellen, eine Inferenz- bzw. Entscheidungslogik, eine Benutzerschnittstelle sowie Funktionen für Workflow, Kollaboration und Governance. Die Systeme nutzen Methoden aus Business Intelligence, Data Mining, maschinellem Lernen, Operations Research, Simulation und Visualisierung, um Muster aufzudecken, Szenarien zu analysieren und Empfehlungen abzuleiten.

Zu den Typen gehören Managementunterstützungssysteme, Expertensysteme, prädiktive Analytik-Plattformen und optimierungsbasierte Entscheidungsunterstützung. EAS können in verschiedenen Architekturen betrieben werden, von lokalen Anwendungen bis zu cloudbasierten Lösungen, und sich nahtlos in vorhandene ERP- oder BI-Umgebungen integrieren.

Anwendungsbereiche finden sich in Wirtschaft und Verwaltung: Gesundheitswesen, Finanzen, Logistik, Produktion, öffentliche Verwaltung, Energie- und Umweltsektoren. Vorteile sind schnellere Entscheidungszyklen, bessere Transparenz, gesteigerte Entscheidungsqualität, Konsistenz und nachvollziehbare Dokumentation.

Herausforderungen betreffen Datenqualität und -integration, Interoperabilität, Erklärbarkeit der Ergebnisse, Benutzervertrauen, Datenschutz, Sicherheit und regulatorische Anforderungen. Die Einführung erfordert Stakeholder-Beteiligung, Governance, Change Management und eine kontinuierliche Evaluierung der Entscheidungsqualität.