Systemy wspomagania decyzji (DSS)
Przedsiębiorstwa każdego dnia stają przed koniecznością podejmowania dziesiątek decyzji. Jedne są relatywnie łatwe i mają niewielki wpływ na ogólne funkcjonowanie organizacji, a drugie mogą być naprawdę wymagające i momentami tragiczne w skutkach. Zwłaszcza w przypadku tych drugich świetnie sprawdzą się systemy wspomagania decyzji.
Systemy wspomagania decyzji (DSS) łączą wiedzę i dane z różnych źródeł, a następnie poddają je szczegółowej analizie, aby przedstawić przedsiębiorstwu najlepsze możliwe opcje. To z kolei poprawia jego zdolność decyzyjną i pozwala na w pełni świadome działania.
Co wyróżnia nasze systemy DSS?
Analiza porównawcza danych
[H3] Analiza porównawcza danych [P2] Zaawansowane mechanizmy analityczne pozwalają Ci porównywać duże wolumeny danych w dowolnych ujęciach czasowych – dziennych, tygodniowych, miesięcznych i rocznych.
Prognozowanie
apewniamy dostęp do analiz predykcyjnych, umożliwiających przewidywanie np. wartości przychodów, w oparciu o konkretne założenia sprzedażowe.
Możliwość przewidywania konsekwencji
Każda decyzja ma swoje konsekwencje. Dzięki naszym systemom DSS będziesz mógł je przewidzieć i na ich bazie podjąć najlepsze w perspektywie przyszłości decyzje biznesowe.
Korzyści z wdrożenia
Systemy typu DSS znajdują zastosowanie w praktycznie wszystkich rodzajach przedsiębiorstw, bez względu na branżę. Pozwalają przyspieszyć oraz zwiększyć efektywność procesów biznesowych i przynoszą organizacji szereg korzyści.
Wyższa wydajność
Systemy wspomagania decyzji zwiększają wydajność pracy i zmniejszają ryzyko popełniania błędów. Pozwalają skrócić proces decyzyjny, a co za tym idzie, umożliwiają podejmowanie większej ilości decyzji w krótszym czasie.
Sprawne planowanie
Precyzyjne plany wdrażania procedur w oparciu o posiadane dane umożliwiają sprawne korygowanie błędów lub uruchamianie nowych procesów, w efekcie przyczyniając się do sukcesu biznesowego.
Określanie wpływu
Systemy wspomagania decyzji pomagają określić potencjalny, przyszły efekt podejmowanych decyzji, na bazie danych z przeszłości oraz analizy bieżącej sytuacji. Zrozumienie przyszłych skutków pozwoli Ci podejmować najlepsze decyzje biznesowe.
AI i ML w innowacyjnych DDS
Umożliwia lepsze zrozumienie trendów, wzorców i zależności w danych. To z kolei pozwala na podejmowanie bardziej trafnych decyzji.
Prognozowanie przyszłych wyników na podstawie danych historycznych, prognozowanie trendów rynkowych, zapotrzebowania na produkty lub nawet przewidywanie awarii maszyn.
Tworzenie spersonalizowanych rozwiązań DDS, które dostosowują się do indywidualnych potrzeb użytkowników jak np. systemy rekomendacyjne sugerujące najbardziej odpowiednie decyzje dla konkretnych sytuacji lub preferencji.
AI i ML mogą być wykorzystane do automatyzacji wielu procesów decyzyjnych w DDS, co pozwala na szybsze reagowanie na zmiany i optymalizację działań.
Rodzaje systemów wspomagania decyzji, które możemy dla Ciebie wdrożyć
Ułatwia podejmowanie decyzji na bazie informacji z wewnętrznych lub zewnętrznych baz danych.
Dzięki wykorzystaniu techniki eksploracji danych do rozpoznawania trendów i wzorców, umożliwia przewidywanie przyszłych zdarzeń, a co za tym idzie, lepsze zarządzanie biznesem.
Główne korzyści biznesowe:
- Podejmowanie decyzji dot. zakupów, sprzedaży, zatrudniania i wielu innych procesów biznesowych.
- Przewidywanie przyszłych zachowań umożliwiające uniknięcie ich potencjalnych, negatywnych korzyści.
Ułatwia podejmowanie decyzji na bazie informacji z wewnętrznych lub zewnętrznych baz danych.
Dzięki wykorzystaniu techniki eksploracji danych do rozpoznawania trendów i wzorców, umożliwia przewidywanie przyszłych zdarzeń, a co za tym idzie, lepsze zarządzanie biznesem.
Główne korzyści biznesowe:
- Podejmowanie decyzji dot. zakupów, sprzedaży, zatrudniania i wielu innych procesów biznesowych.
- Przewidywanie przyszłych zachowań umożliwiające uniknięcie ich potencjalnych, negatywnych korzyści.
Ułatwia podejmowanie decyzji na bazie informacji z wewnętrznych lub zewnętrznych baz danych.
Dzięki wykorzystaniu techniki eksploracji danych do rozpoznawania trendów i wzorców, umożliwia przewidywanie przyszłych zdarzeń, a co za tym idzie, lepsze zarządzanie biznesem.
Główne korzyści biznesowe:
- Podejmowanie decyzji dot. zakupów, sprzedaży, zatrudniania i wielu innych procesów biznesowych.
- Przewidywanie przyszłych zachowań umożliwiające uniknięcie ich potencjalnych, negatywnych korzyści.
Ułatwia podejmowanie decyzji na bazie informacji z wewnętrznych lub zewnętrznych baz danych.
Dzięki wykorzystaniu techniki eksploracji danych do rozpoznawania trendów i wzorców, umożliwia przewidywanie przyszłych zdarzeń, a co za tym idzie, lepsze zarządzanie biznesem.
Główne korzyści biznesowe:
- Podejmowanie decyzji dot. zakupów, sprzedaży, zatrudniania i wielu innych procesów biznesowych.
- Przewidywanie przyszłych zachowań umożliwiające uniknięcie ich potencjalnych, negatywnych korzyści.
Ułatwia podejmowanie decyzji na bazie informacji z wewnętrznych lub zewnętrznych baz danych.
Dzięki wykorzystaniu techniki eksploracji danych do rozpoznawania trendów i wzorców, umożliwia przewidywanie przyszłych zdarzeń, a co za tym idzie, lepsze zarządzanie biznesem.
Główne korzyści biznesowe:
- Podejmowanie decyzji dot. zakupów, sprzedaży, zatrudniania i wielu innych procesów biznesowych.
- Przewidywanie przyszłych zachowań umożliwiające uniknięcie ich potencjalnych, negatywnych korzyści.
DSS oparty na danych
DSS oparty na modelach
DSS oparty na komunikacji i grupach
DSS oparty na wiedzy
DSS oparty na dokumentach
Ułatwia podejmowanie decyzji na bazie informacji z wewnętrznych lub zewnętrznych baz danych.
Dzięki wykorzystaniu techniki eksploracji danych do rozpoznawania trendów i wzorców, umożliwia przewidywanie przyszłych zdarzeń, a co za tym idzie, lepsze zarządzanie biznesem.
Główne korzyści biznesowe:
- Podejmowanie decyzji dot. zakupów, sprzedaży, zatrudniania i wielu innych procesów biznesowych.
- Przewidywanie przyszłych zachowań umożliwiające uniknięcie ich potencjalnych, negatywnych korzyści.
Przykładowe wdrożenie systemu wspomagania decyzji
Projekt:
Według badań kryzys dostępności krwi w krajach zachodnich zacznie się już na początku 2025 roku. Z innych statystyk (np. urazy, planowane zabiegi, porody) wynika, że połowa z nas będzie potrzebowała transfuzji przynajmniej raz w życiu. Jednocześnie rocznie marnuje się 2 340 000l krwi. Zatem najwyższy czas, aby zarządzanie krwią opierało się na danych.
Główne cele i korzyści:
AIDA to system DDS dla banków krwi i szpitali, którego zadaniem jest pomoc w dostarczaniu krwi zawsze wtedy, gdy jest ona potrzebna. AIDA wykorzystuje sztuczną inteligencję do usprawnienia procesów zarządzania krwią, osiągnięcia optymalnego przetwarzania krwi pełnej i zarządzania zapasami składników krwi w Centrum Krwiodawstwa. W finalnej wersji produktu system zostanie wyposażony w moduł klasyfikacji dawców i prowadzenia z nimi spersonalizowanej komunikacji.
Największym wyzwaniem było przetransponowanie wiedzy medycznej i praktyki na język technologiczny oraz stworzenie UX tak przyjaznego, aby zaakceptowali go lekarze w każdym wieku na całym świecie.
Na podstawie wyników badań laboratoryjnych i danych diagnostycznych od pacjentów, którzy otrzymali transfuzje, zespół Data Science AIDA Diagnostics opracował model klasyfikacji oparty na Support Vector Machine, który przewiduje potrzebę transfuzji u pacjentów w ciągu najbliższych 3 dni. Model został wyuczony na podstawie danych z 18 917 rekordów i ponad 170 000 zmiennych.
AIDA
Projekt:
Według badań kryzys dostępności krwi w krajach zachodnich zacznie się już na początku 2025 roku. Z innych statystyk (np. urazy, planowane zabiegi, porody) wynika, że połowa z nas będzie potrzebowała transfuzji przynajmniej raz w życiu. Jednocześnie rocznie marnuje się 2 340 000l krwi. Zatem najwyższy czas, aby zarządzanie krwią opierało się na danych.
Główne cele i korzyści:
AIDA to system DDS dla banków krwi i szpitali, którego zadaniem jest pomoc w dostarczaniu krwi zawsze wtedy, gdy jest ona potrzebna. AIDA wykorzystuje sztuczną inteligencję do usprawnienia procesów zarządzania krwią, osiągnięcia optymalnego przetwarzania krwi pełnej i zarządzania zapasami składników krwi w Centrum Krwiodawstwa. W finalnej wersji produktu system zostanie wyposażony w moduł klasyfikacji dawców i prowadzenia z nimi spersonalizowanej komunikacji.
Największym wyzwaniem było przetransponowanie wiedzy medycznej i praktyki na język technologiczny oraz stworzenie UX tak przyjaznego, aby zaakceptowali go lekarze w każdym wieku na całym świecie.
Na podstawie wyników badań laboratoryjnych i danych diagnostycznych od pacjentów, którzy otrzymali transfuzje, zespół Data Science AIDA Diagnostics opracował model klasyfikacji oparty na Support Vector Machine, który przewiduje potrzebę transfuzji u pacjentów w ciągu najbliższych 3 dni. Model został wyuczony na podstawie danych z 18 917 rekordów i ponad 170 000 zmiennych.
