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決策支援系統

決策支援系統（Decision Support Systems，簡稱DSS），是協助進行商業級或組織級決策活動的資訊系統。DSSs一般面向中高層面管理，服務於組織機構內部管理、操作和規劃級的決策，幫助決策者對快速變化並且很難提前確定的問題進行決策，通常是非結構化（Non-structured）和半結構化（Semi-structured）的決策問題。決策支援系統既可以是完全自動化決策，也可以是完全人工決策，或者兩者兼有。

定義

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DSS定義早期有些分歧，學術界與實務界對DSS均有不同的看法[1]。1970年代，Scott-Morton指出：「DSS為一種電腦化的交談式系統，協助決策者使用資料與模式，解決非結構化的問題」[2]。之後Keen與Scott-Morton提出類似的看法，認為「DSS乃使用電腦協助解決半結構化的問題、支援但不取代人類、目的為改善決策而不是決策效率」[3]。Alter則指出較為廣泛的看法，認為「任何支援決策制定的系統均為DSS，其中包括資訊的存取、模式的分析與工具支援」[4]。1980年代，Bonczek等學者認為「DSS可能為組織中人類資訊處理器、機械處理器或人機資訊處理系統」[5]，這樣的定義則更為廣泛。

由於過去DSS的定義相當廣泛，因此1990年代Turban則進一步以DSS的特性來定義[6]：

  1. DSS藉由結合人類判斷力與電腦化資訊系統，提供人類解決半結構化與非結構化問題的支援
  2. DSS能夠支援不同組織管理層次單位，例如DSS能夠支援企業中的高階主管到基層員工
  3. DSS能夠提供個人到群體層次的決策支援
  4. DSS支援數個彼此互相依賴或具有順序性的決策問題
  5. DSS能夠提供在決策過程中的所有階段
  6. DSS能夠各種決策制定與決策者的風格
  7. DSS具有調適性
  8. DSS必須容易使用
  9. DSS能夠改善決策效果，而不僅改善決策效率
  10. DSS強調的是支援而非替代人類進行決策
  11. DSS容許用戶能夠修改甚至自行建造DSS
  12. DSS提供不同分析模式協助用戶制定決策
  13. DSS可協助用戶存取各種資料
  14. DSS可單獨為單一用戶使用，也可以整合不同DSS

歷史

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根據Keen提出的概念，DSS由兩個領域的研究開始發展[7]：

DSS的概念則於1970年代開始形成[2]。並在1980年代蓬勃發展，人工智能[5]、資料庫、模式庫、知識與電腦科技均對DSS的發展有重大貢獻。1980年代後期，高階主管資訊系統（Excutive Information Systems，EIS）、群體決策支援系統（Group Decision Support Systems，GDSS）與組織決策支援系統（Organizational Decision Support Systems，ODSS）等等概念，逐漸將DSS由個人取向，轉為模式導向與群體導向。1990年代起，數據倉庫與OLAP的概念也匯入至DSS，協助DSS進行資料的存取與分析。並且於2000年代新的萬維網、網絡技術與互聯網，延展了DSS。

因此，DSS為一種具有多種學門為基礎的知識，包括資料庫、人工智能、人機互動、數量模擬、軟件工程與各種資訊與網絡科技等等的整合知識。

架構

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DSS的架構以Sprague與Carlson所提出的對話-資料-模式（Dialog-Data-Modeling，DDM）架構最為學術界所接受[8]，認為DSS有三大組件[9]：

  • 資料庫管理系統（Database Management System，DBMS）
  • 模式庫管理系統（Model-base Management System，MBMS）
  • 對話產生與管理系統（Dialog Generation and Management System，DGMS）
 
一個DDM型DSS的範例畫面

資料庫管理系統

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其中DBMS（資料庫管理系統）包含資料庫，為管理資料庫的工具[6]，DSS的資料庫包含大量內部資料（例如企業內部會計資料），或者外部資料（例如金融指數資料），這些資料需要經過蒐集與萃取，成為有助於決策的資訊形式與資料結構，以供用戶進行管理、分析、更新與檢索[9]。

模式庫管理系統

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MBMS為整合各種決策模式，分析資料庫內外部的資料，例如利用數學計量模式將複雜的問題加以分析模擬，提供可行之方案，並協助用戶選擇方案。MBMS也包含造模語言，協助用戶自訂模式或建造模式[6]。MBMS基本的必要條件包括了[10]：

  1. 能滿足不同用戶的模式需求
  2. 具有能整合模式與資料的能力
  3. 提供容易使用的介面
  4. 能夠分享模式

對話產生與管理系統

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由於DSS等等特性，都由DSS與人類用戶進行互動作用所產生[1]，DGMS主要的功能為管理用戶介面（User Interface）及DSS與用戶互動。Bennett認為DGMS有三個主要構成單元：用戶、電腦硬件與軟件系統，並且將人類與DSS的相互溝通分為三個部份[11][12]：

  1. 行動語言（The Action Language）：指用戶用做與DSS溝通的任何方式，如鍵盤、滑鼠等任何控制硬軟件的指令
  2. 顯示或展示語言（Display or Presentation Language）：指用戶可以由DSS所看到任何形式的輸出資訊，如螢幕、印表機或聲音等
  3. 知識庫（Knowledge Base）：指任何用戶使用DSS所必須了解的知識，包含用戶運用DSS必須知道才能有效使用的一切知識，如用戶手冊

知識庫管理系統

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由於許多非結構化或半結構化的問題，以標準的DSS功能之外，還需要專門的知識來解決，因此現代DSS除了DBMS、MBMS與DGMS等子系統外，以知識為基礎的知識庫管理系統（Knowledge-based Management System，KBMS），也是DSS重要的子系統[6]。Silverman認為KBMS，應具有「支援數學模式無法協助的決策流程」、「能幫助用戶建立、應用與管理知識庫」與「整合能處理不確定性問題的專家知識庫」等三種能力[13]。

分類

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DSS的類型學術與實務界均有相當多的看法[1][6]，因此以下的分類依照各類學者的看法，對DSS進行分類，其中必須要強調的是，有一些是相互重疊的。此外，不同的DSS使用狀況、所在環境、設計理念、使用人數與時間頻率，也影響DSS的類型。

功能與特性

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Sprague與Carlson的看法

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Sprague與Carlson[9]認為DSS涉及不同的技術層次，他們將DSS的技術功能分成三類：

  • 針對特定決策類型的DSS（Specific DSS）：這類DSS能為特定問題選擇合適的資料、模式提供可行的方案，例如：財務DSS，專門解決財務決策問題的DSS
  • 一般性的DSS軟件工具（DSS Generator）：協助特定決策類型的DSS，提供一般性的決策支援功能，例如：若財務DSS是以試算表軟件開發，則試算表就是一種一般性的DSS軟件工具
  • DSS開發工具（DSS Tools）：用做協助以上兩者發展的軟件工具，例如協助發展財務DSS使用介面的人機介面開發軟件

Alter的看法

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DSS輸出結果層次的分類為Alter所提出[4]，將DSS分為資料導向（Data Oriented）與模式導向（Model Oriented）兩大分類。

其中資料導向具有兩種類型，資料取得（Data Retrieval）與資料分析（Data Analysis），資料取得具有檔案櫃系統（File Drawer Systems）與資料分析系統（Data Analysis Systems）兩種類型，資料分析則有資料分析系統與分析資訊系統（Analysis Information Systems）兩種類型，資料分析系統的特性則同時包括了資料取得與分析兩種類型。

模式導向則具有兩種類型，模擬（Simulation）與建議（Suggetion），模擬有會計模式（Accounting Models）與表達模式（Representation Models）兩種類型，建議則有最佳模式（Optimization Models）與建議模式（Suggestion Models）。

Holsapple與Whintson的看法

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Holsapple與Whintson將DSS分類成六項[14]：

  • 檔案導向（Text-oriented DSS）
  • 資料庫導向（Database-oriented DSS）
  • 試算表導向（Spreadsheet-oriented DSS）
  • 解模器導向（Solver-oriented DSS）
  • 規則導向（Rule-oriented DSS）
  • 混合型（Compound DSS）
  • 智能型（Intelligent DSS）

使用頻率

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Donovan與Madnick認為決策問題具有不同的出現頻率[15]，因此將DSS分為使用頻率較高的經常性使用DSS（Institutional DSS）與臨時性DSS（Ad hoc DSS），例如解決生產排程問題的DSS與管理財務規劃的DSS，可能即為企業內部的經常性使用DSS；協助談判會議進行的談判支援系統，可能為臨時性DSS。

決策人數

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決策可能由個人進行，也可能為一群人所進行，或者需以組織來進行決策。Hackathorn與Keen認為DSS也因決策人數多寡來分類[16]，個人DSS（Individual DSS）、群體DSS（Group DSS，GDSS，多稱為群體決策支援系統）與組織DSS（Organizational DSS）。

設計理念

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由於設計理念或開發技術的不同，Carlsson等人認為DSS可分類為被動DSS（Passive DSS）與主動DSS（Active DSS）[17]，被動DSS大致依照事先分析好的資料、模式與確定的用戶來進行設計；主動DSS則需要設計內建的智能功能，能協助處理混亂、複雜與非常態的決策分析。

參見

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資料來源

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  1. ^ 1.0 1.1 1.2 梁定澎. 決策支援系統與商業智慧. 智勝文化. 2002: 1–11. 
  2. ^ 2.0 2.1 Scott-Morton, M.S. (1971) Management Decision Support Systems: Computer-based Support for Decision Making, Cambridge, MA: Division of Research, Harvard University.
  3. ^ Keen, P. G. W., & Scott-Morton, M. S. (1978). Decision Support Systems: An Organizational Perspective. Addison-Wesley.
  4. ^ 4.0 4.1 Alter, S. (1977) A Taxonomy of Decision Support Systems. Sloan Management Review, 19(1), 39-56.
  5. ^ 5.0 5.1 Bonczek, R. H., Holsapple, C. W., & Whinston, A. B. (1981). Foundations of Decision Support Systems. New York: Academic Press.
  6. ^ 6.0 6.1 6.2 6.3 6.4 Turban, E., & Aronson, J. (1997). Decision support systems and intelligent systems: Prentice Hall PTR Upper Saddle River, NJ, USA.
  7. ^ Keen, P. G. W. (1978). Decision support systems: an organizational perspective. Reading, Mass., Addison-Wesley.
  8. ^ Power, D. J. (2002). Decision support systems: concepts and resources for managers. Westport, Conn., Quorum Books
  9. ^ 9.0 9.1 9.2 Sprague, R.H., Jr and Carlson, E.D. (1982) Building Effective Decision Support Systems, Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.
  10. ^ Liang, T. P. (1985). Integrating model management with data management in decision support systems. Decision Support Systems, 1(3), 221-232.
  11. ^ Bennett, J. L. (1976). User-oriented graphics systems for decision support in unstructured tasks. Paper presented at the Proceedings of the ACM/SIGGRAPH workshop on User-oriented design of interactive graphics systems, Pittsburgh, PA.
  12. ^ Bennett, J. L. (1983). Analysis and design of the user interface for decision support systems: Addison Wesley Publishing Company.
  13. ^ Silverman, B. G. (1995). Knowledge-Based Systems and the Decision Sciences. Interface, 25(6), 67-82.
  14. ^ Holsapple, C. W., & Whinston, A. B. (1996). Decision Support Systems: A Knowledge-Based Approach. St. Paul: West Publishing. ISBN 978-0-324-03578-0
  15. ^ Donovan, J. J., & Madnick, S. E. (1977). Institutional and ad hoc DSS and their effective use. ACM SIGMIS Database, 8(3), 79-88.
  16. ^ Hackathorn, R. D., & Keen, P. G. W. (1981). Organizational Strategies for Personal Computing in Decision Support Systems. MIS Quarterly, 5(3), 21-27.
  17. ^ Carlsson, C., Jelassi, T., & Walden, P. (1998). Intelligent systems and active dss. Paper presented at the 32nd Hawaii International Conference System Sciences, Hawaii

外部連結

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