Entscheidungsunterstützungssysteme

Entscheidungsunterstützungssysteme (EUS) sind computergestützte Informationssysteme, die darauf abzielen, Entscheidungsprozesse in Organisationen zu unterstützen. Sie liefern relevante Informationen, Modelle und Werkzeuge, ermöglichen Analysen, Szenarien und Vorhersagen, um Entscheidungen in unsicheren oder komplexen Situationen zu verbessern. Im Gegensatz zu rein operativen Systemen richten sich EUS an das Management und andere Entscheidungsträger.

Typische Komponenten umfassen Datenmanagement (Datenbanken, Data Warehouses, ETL), Modermanagement (mathematische, statistische, ökonomische Modelle), Benutzeroberfläche (Abfrage, Visualisierung, What-if-Analyse), Wissensbasen und Integrationen mit externen Quellen. Die Architektur kann datengetrieben, modellgetrieben oder hybriden Ansatz verfolgen.

Typen und Methoden: datengetriebene DSS nutzen umfangreiche Datenbestände und OLAP, BI-Tools; modellgetriebene DSS setzen Optimierungs-, Simulations- oder Prognosemodelle ein; hybride Systeme kombinieren beides. Anwendungen können Finanzen, Logistik, Gesundheitswesen, Energie, Öffentlicher Sektor etc. umfassen. Techniken umfassen Data Mining, Prädiktive Analytik, Optimierung, Simulation, GIS.

Nutzen und Implementierung: Vorteile sind bessere Entscheidungsqualität, Transparenz von Annahmen, gesteigerte Produktivität und konsistente Entscheidungsprozesse. Erfolgreiche Implementierung erfordert Datenqualität, Benutzerakzeptanz, Schulung, Governance, Datenschutz und Sicherheit sowie Change Management.

Herausforderungen und Bewertung: Der Nutzen hängt stark von Kontext, Datenqualität und Modelldokumentation ab. EUS können Bias, Fehlinterpretationen oder Überabhängigkeit verursachen; Kosten-Nutzen-Abwägung und klare Verantwortlichkeiten sind wichtig.