Entscheidungsunterstützungstools

Entscheidungsunterstützungstools (DSS) sind computergestützte Anwendungen, die Entscheidungsträger in komplexen Situationen unterstützen, indem sie relevante Daten zugänglich machen, Modelle zur Analyse bereitstellen und verschiedene Handlungsalternativen vergleichbar machen. Ziel ist es, die Entscheidungsqualität und -geschwindigkeit zu verbessern, ohne die menschliche Urteilskraft zu ersetzen.

Typische Bausteine umfassen eine Datenbasis (Datenbanken, Data Warehouses, APIs), analytische Modelle (OR-Modelle, statistische Modelle, Simulationen), eine Benutzerschnittstelle und Werkzeuge zur Visualisierung, sowie Wissensbasen oder Regeln. Viele DSS integrieren zudem Funktionen für Kollaboration und Gruppendiskussionen (GDSS).

Zu den Erscheinungsformen gehören data-driven DSS (Dashboards, OLAP, Predictive Analytics), model-driven DSS (Optimierung, Simulation), knowledge-driven DSS (Expertenwissen, Regeln), group DSS und dokumentenbasierte Anwendungen. Moderne Systeme nutzen Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Muster zu erkennen oder Vorschläge zu generieren.

Anwendungsfelder reichen von Unternehmensplanung, Produktions- und Logistikoptimierung über Finanz- und Risikomanagement bis zum Gesundheitswesen, Energie- und Umweltbereich. Herausforderungen umfassen Datenqualität, Integration in bestehende IT-Landschaften, Benutzerakzeptanz, Transparenz der Modelle und Datenschutz. Rechtliche und ethische Aspekte, Erklärbarkeit der Entscheidungen und Sicherheitsaspekte sind zentrale Betrachtungen.

Historisch entstanden DSS in den 1970er Jahren aus der Kombination von Management-Info-Systemen und Operations-Research-Modellen und haben sich mit Business-Intelligence-Ansätzen weiterentwickelt. Sie unterscheiden sich von reinen BI-Tools dadurch, dass sie interaktive Szenario-Analysen und Entscheidungsalternativen unterstützen.