¿Qué son los Decision Support Systems (DSS)?

Los Decision Support Systems o sistemas de soporte a las decisiones son sistemas interactivos que ayudan a las empresas en la toma de decisiones al analizar y evaluar grandes cantidades de datos. Estos sistemas se usan en varias industrias y son especialmente útiles para resolver problemas no estructurados en áreas funcionales empresariales.

Definición de Decision Support Systems

Los Decision Support Systems son sistemas informáticos de planificación e información para mejorar la capacidad de decisión de las empresas, también conocidos en español como sistemas de soporte a las decisiones o DSS por sus siglas en inglés. Estos sistemas interactivos ayudan a los gerentes y a los niveles operativos y de planificación a estructurar problemas complejos y tomar decisiones fundamentadas. Tanto las tareas operativas como las estratégicas se benefician de su uso. Las funciones clave de los sistemas de soporte a las decisiones incluyen:

• ordenar, filtrar y presentar los datos de manera flexible
• opciones de análisis como comparaciones, sumas o cálculos de promedios
• realización de simulaciones
• vinculación de datos con algoritmos de optimización

Los sistemas de soporte a las decisiones o Decision Support Systems analizan grandes volúmenes de datos para identificar, procesar y presentar la información relevante en tablas, gráficos o simulaciones. Aprovechan datos y conocimientos de diversas fuentes, que no solo incluyen datos en bruto y documentos, sino también conocimiento personal. Esto les permite ofrecer una calidad de información superior a la de los informes tradicionales. Las principales fuentes de datos son bases de datos relacionales, almacenes de datos y cubos (unidades de almacenamiento de datos dentro de modelos), aunque también se utilizan otras fuentes como previsiones de ventas o historias clínicas electrónicas.

¿Cómo funcionan los Decision Support Systems?

Normalmente, los sistemas de soporte a las decisiones se componen de tres elementos:

• Base de conocimiento: la base de datos sirve como una biblioteca de información y es un componente clave de los Decision Support Systems. Contiene tanto información interna de la empresa como datos externos obtenidos de fuentes como Internet. Estas bases de datos pueden implementarse como sistemas independientes o almacenes de datos (Data Warehouses).
• Sistema de software: la base del sistema es un modelo que simula un sistema real. Se utilizan modelos estadísticos que identifican relaciones entre eventos y variables, análisis de sensibilidad (análisis de “qué pasaría si”) y modelos predictivos como análisis de series temporales o regresiones.
• Interfaz de usuario: los paneles de control permiten a los usuarios ver los resultados y facilitan el manejo de los datos almacenados. Las interfaces de usuario de los sistemas de soporte a las decisiones incluyen desde ventanas simples hasta líneas de comandos e interfaces guiadas por menús.

Tipos de Decision Support Systems

Existen diferentes tipos de sistemas de soporte a las decisiones, que se clasifican según la fuente principal de información que utilizan:

• Los sistemas de soporte a las decisiones basados en datos (Data-driven DSS) se basan en datos internos o externos. Utilizan técnicas de minería de datos para identificar patrones y generar pronósticos. Las empresas usan estos sistemas para optimizar procesos comerciales, y en la administración pública, se emplean para la lucha contra el crimen.
• Los sistemas de soporte a las decisiones basados en modelos (Model-driven DSS) se centran en el uso de modelos matemáticos y de simulación adaptados a los requisitos del usuario. Estos sistemas no son intensivos en datos y son útiles cuando resulta difícil tomar decisiones únicamente con datos históricos.
• Los sistemas de soporte a las decisiones basados en comunicación y grupos (Communication-driven DSS y Group-DSS) están diseñados para apoyar la comunicación, coordinación y colaboración, o para asistir a los grupos involucrados en la toma de decisiones en el análisis de situaciones problemáticas. Esto se logra principalmente mediante el uso de diversas herramientas de comunicación, como la mensajería instantánea.
• Los sistemas de soporte a las decisiones basados en conocimiento (Knowledge-driven DSS) proporcionan conocimientos especializados para resolver problemas. Estos sistemas actualizan continuamente una base de conocimientos y se utilizan principalmente en tareas que requieren experiencia humana.
• Los sistemas de soporte a las decisiones basados en documentos integran tecnologías para recuperar y analizar documentos. Un ejemplo serían los motores de búsqueda que permiten a los usuarios buscar en bases de datos mediante palabras clave.

¿Cuáles son los principales campos de aplicación de los DSS?

Los sistemas de soporte a las decisiones pueden adaptarse a diferentes situaciones y tecnologías, lo que los hace altamente versátiles. Hay que tener en cuenta que los DSS son un apoyo para el juicio humano, no lo reemplazan; es decir, la interpretación de la información y la decisión final aún dependen de las personas. Los Decision Support Systems simplemente proporcionan la información más relevante y evalúan el impacto de las posibles decisiones.

Estos sistemas son especialmente útiles para resolver problemas no estructurados, es decir, situaciones con grandes volúmenes de datos dispersos o datos masivos (Big Data) o donde no se puede establecer una conexión lógica entre las informaciones. Entre los campos de aplicación más comunes se incluyen:

• Planificación de rutas por GPS: los sistemas de soporte a las decisiones, a través del análisis de las opciones disponibles, son capaces de determinar la ruta ideal entre dos puntos. Los sistemas modernos incluso ofrecen la posibilidad de monitorear el tráfico en tiempo real, lo que permite evitar atascos.
• Agricultura: los agricultores utilizan los Decision Support Systems para decidir el mejor momento para sembrar, fertilizar y cosechar sus cultivos.
• Medicina: los sistemas de soporte clínico ayudan a interpretar resultados de pruebas, diagnosticar enfermedades y elaborar planes de tratamiento. Un ejemplo en este ámbito es un DSS clínico desarrollado por la Universidad de Medicina de Pensilvania para ayudar a retirar más rápidamente a los pacientes de los ventiladores.
• Paneles ERP: estos paneles ofrecen una visión instantánea de las principales métricas empresariales. Los sistemas de soporte a las decisiones permiten visualizar procesos comerciales y productivos, y monitorear los objetivos de rendimiento empresarial para identificar áreas de mejora.

¿Qué relación existe entre los DSS y la inteligencia artificial?

Los sistemas de soporte a las decisiones permiten la integración de inteligencia artificial. Los sistemas inteligentes de soporte a las decisiones (IDSS) permiten procesar grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes para generar recomendaciones que mejoren la toma de decisiones. Utilizan tecnologías de inteligencia artificial como el aprendizaje automático para identificar patrones y conexiones.

Los sistemas inteligentes de soporte a las decisiones actúan como asesores humanos, pero tienen la capacidad de procesar y analizar información de manera mucho más eficiente. Se utilizan en sectores como la producción flexible, el marketing y la medicina.

¿Cuáles son las ventajas y desventajas de los Decision Support Systems?

Los sistemas de soporte a las decisiones ofrecen múltiples ventajas que pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones más eficientes. Se pueden integrar de manera flexible en sistemas de información existentes y ampliarse según sea necesario. Estos sistemas son intuitivos y esenciales para la interacción entre humanos y máquinas. Aunque la decisión final sigue recayendo en las personas, los DSS contribuyen significativamente a la mejora de los procesos de planificación, lo que a menudo se traduce en ahorros de costes. Además, permiten rastrear la evidencia de datos hasta su origen.

Sin embargo, también tienen desventajas, ya que implementar y mantener los DSS puede ser costoso. Además, la calidad de las recomendaciones depende en gran medida de la calidad de los datos. Por otro lado, también existe el riesgo de que los responsables de la toma de decisiones dependan demasiado del sistema y descuiden su propio juicio.