Entscheidungsunterstützungsprozesse

Entscheidungsunterstützungsprozesse sind systematische Abläufe in Organisationen, die darauf abzielen, die Qualität und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen zu erhöhen. Sie verbinden problembezogenes Framing, Informationsbeschaffung, Modellierung, Analyse und Bewertung mit der Umsetzung der gewählten Maßnahme und der anschließenden Überwachung. Ziel ist es, relevante Informationen konsistent zugänglich zu machen, verschiedene Handlungsalternativen zu prüfen und evidenzbasierte Entscheidungen zu ermöglichen.

Typische Prozessphasen umfassen: Problem- bzw. Zieldefinition, Informations- und Datenbeschaffung, Modellbildung und -validierung, Analyse (z. B. explorative Analytik, Prognose, Simulation, Optimierung), Bewertung der Alternativen (z. B. MCDA), Entscheidungsfindung, Umsetzung und Monitoring sowie Lern- bzw. Feedback-Schleifen.

Zu den Methoden und Werkzeugen gehören Business-Intelligence-Systeme, Data-Warehouses, Dashboards, multikriterielle Entscheidungsverfahren (MCDA), Szenarioanalyse, Simulationen, Optimierung, Entscheidungsbäume sowie KI-gestützte Analysen.

Organisation und Governance betonen die Einbeziehung relevanter Stakeholder, Transparenz von Annahmen und Kriterien, Nachvollziehbarkeit der Entscheidungswege, Datenschutz und ethische Aspekte. Die Prozesse sollten flexibel, iterativ und adaptiv sein, um sich ändernden Bedingungen gerecht zu werden.

Anwendungsfelder reichen von Managemententscheidungen in Unternehmen über strategische Planung, Gesundheitswesen, öffentliche Verwaltung bis hin zu Umwelt- und Risikomanagement. Herausforderungen umfassen unvollständige oder falsch interpretierte Daten, Bias in Modellen, Kosten von Informationssystemen sowie den Bedarf an entsprechenden Kompetenzen.