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Sistemas de apoyo a
la toma de
decisiones
Definición
Se define a los sistemas de apoyo a las Decisiones como un
conjunto de programas y herramientas que permiten obtener
oportunamente la información requerida durante el proceso de
la toma de decisiones, en un ambiente de incertidumbre.
Los Sistemas transaccionales de la empresa constituyen la
plataforma de información de los Sistemas de apoyo a la toma de
decisiones.
La información que generan sirve de apoyo a los mandos
intermedios y a la alta administración en el proceso de toma de
decisiones.

Suelen ser intensivos en cálculos y escasos en entradas y salidas
de información
DSS
(Por sus siglas en inglés Decision support system)

En general, podemos decir que un DSS es un sistema informático
utilizado para servir de apoyo, más que automatizar, el proceso
de toma de decisiones
Concepto
El apoyo a una decisión significa ayudar a las personas que
trabajan solas o en grupo a reunir inteligencia, generar
alternativas y tomar decisiones.
Concepto
"un sistema de información basado en un computador
interactivo, flexible y adaptable, especialmente desarrollado para
apoyar la solución de un problema de gestión no estructurado
para mejorar la toma de decisiones. Utiliza datos, proporciona
una interfaz amigable y permite la toma de decisiones en el
propio análisis de la situación"
Función
El DSS es una de las herramientas más emblemáticas del Business
Intelligence ya que, entre otras propiedades, permiten resolver
gran parte de las limitaciones de los programas de gestión.
Caracteristicas
Informes dinámicos, flexibles e interactivos,
de manera que el usuario no tenga que ceñirse a los listados
predefinidos que se configuraron en el momento de la
implantación, y que no siempre responden a sus dudas reales.
No requiere conocimientos técnicos. Un usuario no técnico
puede crear nuevos gráficos e informes y navegar entre
ellos, haciendo drag&drop o drill through. Por tanto, para
examinar la información disponible o crear nuevas métricas no es
imprescindible buscar auxilio en el departamento de informática
Drill Through: Es el análisis de los datos que va desde un cubo OLAP
en la base de datos relacional.
Drag&Drop: Es una expresión informática que se refiere a la acción de
mover con el ratón objetos de una ventana a otra o entre partes de
una misma ventana.
OLAP: Es el acrónimo en inglés de procesamiento analítico en línea
(On-Line Analytical Processing). Es una solución utilizada en el campo
de la llamada Inteligencia empresarial (o Business Intelligence) cuyo
objetivo es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos.
Rapidez en el tiempo de respuesta, ya que la base de datos
subyacente suele ser un datawarehouse corporativo o un datamart,
con modelos de datos en estrella o copo de nieve. Este tipo de
bases de datos están optimizadas para el análisis de grandes
volúmenes de información.
Integración entre todos los sistemas/departamentos de la
compañía. El proceso de ETL previo a la implantación de un
Sistema de Soporte a la Decisión garantiza la calidad y la
integración de los datos entre las diferentes unidades de la
empresa. Existe lo que se llama: integridad referencial absoluta.
ETL es el proceso que permite a las organizaciones mover datos
desde múltiples fuentes, reformatearlos y limpiarlos, y cargarlos
en otra base de datos, data mart, o data warehouse para
analizar, o en otro sistema operacional para apoyar un proceso de
negocio
Cada usuario dispone de información adecuada a su perfil. No se
trata de que todo el mundo tenga acceso a toda la
información, sino de que tenga acceso a la información que
necesita para que su trabajo sea lo más eficiente posible.
Disponibilidad de información histórica. En estos sistemas está a
la orden del día comparar los datos actuales con información de
otros períodos históricos de la compañía, con el fin de analizar
tendencias, fijar la evolución de parámetros de negocio... etc.
Sistemas de información
gerencial
                             (MIS)
Los sistemas de información gerencial (MIS, Management
Information Systems), tambien llamados Sistemas de Información
Administrativa (AIS) dan soporte a un espectro más amplio de
tareas organizacionales, encontrándose a medio camino entre un
DSS tradicional y una aplicación CRM/ERP implantada en la
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Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial es la parte de la Ciencia que se ocupa del
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La Inteligencia Artificial es una ciencia que intenta la creación de
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Los sistemas de Inteligencia Artificial incluyen a las personas, los procedimientos, el
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El objetivo del desarrollo de sistemas de IA contemporáneos no es el reemplazo
completo de la toma de decisiones de los humanos, pero sí duplicarlas para ciertos
tipos de problemas bien definidos.
Características:
• Pueden explicar su razonamiento o decisiones
 sugeridas.

• Puede mostrar un comportamiento "inteligente“.

• Puede    obtener   conclusiones   de     relaciones
 complejas.

• Puede proporcionar conocimientos acumulados.

• Puede hacer frente a la incertidumbre.
Capacidades
En comparación con otros tipos de sistemas de información, los SE
ofrecen varias capacidades poderosas y beneficios. Los SE se
pueden usar para solucionar problemas en todos los campos y
disciplinas y ayudar en la totalidad de las etapas del proceso de
solución del problemas.

• Fijación de objetivos estratégicos.
• Planeación.
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• Toma de decisiones.
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Sistemas de apoyo a decisiones
de grupo
                                                         (GDSS)
Un sistema de apoyo a decisiones en grupos (GDSS, Group Decision
Support Systems) es "un sistema basado en computadoras que
apoya a grupos de personas que tienen una tarea (u objetivo)
común, y que sirve como interfaz con un entorno compartido". El
supuesto en que se basa el GDSS es que si se mejoran las
comunicaciones se pueden mejorar las decisiones.
Componentes de DSS
El sistema de gestión de base de datos.- Almacena información de
diversos orígenes, puede proceder de los repositorios de datos de
una organización tradicional, de fuentes externas (como Internet),
o del personal (de ideas y experiencias de los usuarios individuales).
El sistema gestor de modelos.- Se ocupa de las representaciones de
los acontecimientos, hechos o situaciones utilizando varios tipos de
modelos (dos ejemplos serían modelos de optimización y modelos
de búsqueda-objetivo).

El sistema gestor y generador de diálogos.- Se trata de la interfaz
de usuario; es, por supuesto, el componente que permite a un
usuario interactuar con el sistema.
Niveles de tecnología

 DSS específico.- Aplicación real que será utilizada
 por el usuario. Ésta es la parte de la aplicación
 que permite la toma decisiones en un problema
 particular. El usuario podrá actuar sobre este
 problema en particular.
Generador de DSS.- Este nivel contiene hardware y
software de entorno que permite a las personas
desarrollar fácilmente aplicaciones específicas de
DSS. Este nivel hace uso de herramientas case.
También incluye lenguajes de programación
especiales, librerías de funciones y módulos
enlazados.
Participantes

 • Usuario final
 • Intermediario
 • Desarrollador
 • Soporte técnico
 • Experto de sistemas
El enfoque de desarrollo.- El enfoque basado en el desarrollo de
 un DSS deberá ser muy iterativo. Esto permitirá que la aplicación
 sea cambiada y rediseñada en diversos intervalos. El problema
 inicial se utiliza para diseñar el sistema y a continuación, éste es
 probado y revisado para garantizar que se alcanza el resultado
 deseado.

• Se introducen después de haber implantado los Sistemas
  Transaccionales.
• La información que genera sirve de apoyo a los mandos
  intermedios y a la alta dirección en la toma de decisiones.
• Suelen ser sistemas de información interactivos y amigables con
  altos estándares de diseño grafico y visual, están dirigidos al
  usuario final
Conclusión
• Este tipo de sistemas puede incluir la programación de la
  producción, compra de materiales, flujo de fondos,
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• Estos sistemas pueden ser desarrollados por el usuario final
  sin la participación de los analistas y programadores del área
  informática.
Corporate Performance
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Referencias:
http://www.mitecnologico.com/Main/SistemasDeApoyoTomaDe
Decisiones
http://es.wikipedia.org/wiki/Sistemas_de_soporte_a_decisiones
http://www.docstoc.com/docs/20989466/SISTEMAS-DE-APOYO-
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http://es.scribd.com/doc/54965860/Tipos-de-Sistemas-de-
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Sistemas de apoyo a la toma de decisiones

  • 1. Sistemas de apoyo a la toma de decisiones
  • 2. Definición Se define a los sistemas de apoyo a las Decisiones como un conjunto de programas y herramientas que permiten obtener oportunamente la información requerida durante el proceso de la toma de decisiones, en un ambiente de incertidumbre.
  • 3. Los Sistemas transaccionales de la empresa constituyen la plataforma de información de los Sistemas de apoyo a la toma de decisiones.
  • 4. La información que generan sirve de apoyo a los mandos intermedios y a la alta administración en el proceso de toma de decisiones. Suelen ser intensivos en cálculos y escasos en entradas y salidas de información
  • 5. DSS (Por sus siglas en inglés Decision support system) En general, podemos decir que un DSS es un sistema informático utilizado para servir de apoyo, más que automatizar, el proceso de toma de decisiones
  • 6. Concepto El apoyo a una decisión significa ayudar a las personas que trabajan solas o en grupo a reunir inteligencia, generar alternativas y tomar decisiones.
  • 7. Concepto "un sistema de información basado en un computador interactivo, flexible y adaptable, especialmente desarrollado para apoyar la solución de un problema de gestión no estructurado para mejorar la toma de decisiones. Utiliza datos, proporciona una interfaz amigable y permite la toma de decisiones en el propio análisis de la situación"
  • 8. Función El DSS es una de las herramientas más emblemáticas del Business Intelligence ya que, entre otras propiedades, permiten resolver gran parte de las limitaciones de los programas de gestión.
  • 9. Caracteristicas Informes dinámicos, flexibles e interactivos, de manera que el usuario no tenga que ceñirse a los listados predefinidos que se configuraron en el momento de la implantación, y que no siempre responden a sus dudas reales.
  • 10. No requiere conocimientos técnicos. Un usuario no técnico puede crear nuevos gráficos e informes y navegar entre ellos, haciendo drag&drop o drill through. Por tanto, para examinar la información disponible o crear nuevas métricas no es imprescindible buscar auxilio en el departamento de informática
  • 11. Drill Through: Es el análisis de los datos que va desde un cubo OLAP en la base de datos relacional.
  • 12. Drag&Drop: Es una expresión informática que se refiere a la acción de mover con el ratón objetos de una ventana a otra o entre partes de una misma ventana.
  • 13. OLAP: Es el acrónimo en inglés de procesamiento analítico en línea (On-Line Analytical Processing). Es una solución utilizada en el campo de la llamada Inteligencia empresarial (o Business Intelligence) cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos.
  • 14. Rapidez en el tiempo de respuesta, ya que la base de datos subyacente suele ser un datawarehouse corporativo o un datamart, con modelos de datos en estrella o copo de nieve. Este tipo de bases de datos están optimizadas para el análisis de grandes volúmenes de información.
  • 15. Integración entre todos los sistemas/departamentos de la compañía. El proceso de ETL previo a la implantación de un Sistema de Soporte a la Decisión garantiza la calidad y la integración de los datos entre las diferentes unidades de la empresa. Existe lo que se llama: integridad referencial absoluta.
  • 16. ETL es el proceso que permite a las organizaciones mover datos desde múltiples fuentes, reformatearlos y limpiarlos, y cargarlos en otra base de datos, data mart, o data warehouse para analizar, o en otro sistema operacional para apoyar un proceso de negocio
  • 17. Cada usuario dispone de información adecuada a su perfil. No se trata de que todo el mundo tenga acceso a toda la información, sino de que tenga acceso a la información que necesita para que su trabajo sea lo más eficiente posible.
  • 18. Disponibilidad de información histórica. En estos sistemas está a la orden del día comparar los datos actuales con información de otros períodos históricos de la compañía, con el fin de analizar tendencias, fijar la evolución de parámetros de negocio... etc.
  • 19. Sistemas de información gerencial (MIS) Los sistemas de información gerencial (MIS, Management Information Systems), tambien llamados Sistemas de Información Administrativa (AIS) dan soporte a un espectro más amplio de tareas organizacionales, encontrándose a medio camino entre un DSS tradicional y una aplicación CRM/ERP implantada en la misma compañía. (gestión de la relación con el cliente, y planeación de recursos empresariales)
  • 20. Sistemas de información ejecutiva (EIS) Los sistemas de información ejecutiva (EIS, Executive Information System) son el tipo de DSS que más se suele emplear en Business Intelligence, ya que proveen a los gerentes de un acceso sencillo a información interna y externa de su compañía, y que es relevante para sus factores clave de éxito.
  • 21. Sistemas expertos basados en inteligencia artificial (SSEE) Los sistemas expertos, también llamados sistemas basados en conocimiento, utilizan redes neuronales para simular el conocimiento de un experto y utilizarlo de forma efectiva para resolver un problema concreto. Este concepto está muy relacionado con el datamining.
  • 22. Inteligencia Artificial La Inteligencia Artificial es la parte de la Ciencia que se ocupa del diseño de sistemas de computación inteligentes, es decir, sistemas que exhiben las características que asociamos a la inteligencia en el comportamiento humano que se refiere a la comprensión del lenguaje, el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, entre otros. La Inteligencia Artificial es una ciencia que intenta la creación de programas para máquinas que imiten el comportamiento y la comprensión humana.
  • 23. Los sistemas de Inteligencia Artificial incluyen a las personas, los procedimientos, el hardware y software, los datos y los conocimientos necesarios para desarrollar sistemas, y máquinas de computación que presenten características de inteligencia. El objetivo del desarrollo de sistemas de IA contemporáneos no es el reemplazo completo de la toma de decisiones de los humanos, pero sí duplicarlas para ciertos tipos de problemas bien definidos.
  • 24. Características: • Pueden explicar su razonamiento o decisiones sugeridas. • Puede mostrar un comportamiento "inteligente“. • Puede obtener conclusiones de relaciones complejas. • Puede proporcionar conocimientos acumulados. • Puede hacer frente a la incertidumbre.
  • 25. Capacidades En comparación con otros tipos de sistemas de información, los SE ofrecen varias capacidades poderosas y beneficios. Los SE se pueden usar para solucionar problemas en todos los campos y disciplinas y ayudar en la totalidad de las etapas del proceso de solución del problemas. • Fijación de objetivos estratégicos. • Planeación. • Diseño. • Toma de decisiones. • Control y supervisión de calidad. • Diagnóstico.
  • 26. Sistemas de apoyo a decisiones de grupo (GDSS) Un sistema de apoyo a decisiones en grupos (GDSS, Group Decision Support Systems) es "un sistema basado en computadoras que apoya a grupos de personas que tienen una tarea (u objetivo) común, y que sirve como interfaz con un entorno compartido". El supuesto en que se basa el GDSS es que si se mejoran las comunicaciones se pueden mejorar las decisiones.
  • 27. Componentes de DSS El sistema de gestión de base de datos.- Almacena información de diversos orígenes, puede proceder de los repositorios de datos de una organización tradicional, de fuentes externas (como Internet), o del personal (de ideas y experiencias de los usuarios individuales).
  • 28. El sistema gestor de modelos.- Se ocupa de las representaciones de los acontecimientos, hechos o situaciones utilizando varios tipos de modelos (dos ejemplos serían modelos de optimización y modelos de búsqueda-objetivo). El sistema gestor y generador de diálogos.- Se trata de la interfaz de usuario; es, por supuesto, el componente que permite a un usuario interactuar con el sistema.
  • 29. Niveles de tecnología DSS específico.- Aplicación real que será utilizada por el usuario. Ésta es la parte de la aplicación que permite la toma decisiones en un problema particular. El usuario podrá actuar sobre este problema en particular.
  • 30. Generador de DSS.- Este nivel contiene hardware y software de entorno que permite a las personas desarrollar fácilmente aplicaciones específicas de DSS. Este nivel hace uso de herramientas case. También incluye lenguajes de programación especiales, librerías de funciones y módulos enlazados.
  • 31. Participantes • Usuario final • Intermediario • Desarrollador • Soporte técnico • Experto de sistemas
  • 32. El enfoque de desarrollo.- El enfoque basado en el desarrollo de un DSS deberá ser muy iterativo. Esto permitirá que la aplicación sea cambiada y rediseñada en diversos intervalos. El problema inicial se utiliza para diseñar el sistema y a continuación, éste es probado y revisado para garantizar que se alcanza el resultado deseado. • Se introducen después de haber implantado los Sistemas Transaccionales. • La información que genera sirve de apoyo a los mandos intermedios y a la alta dirección en la toma de decisiones. • Suelen ser sistemas de información interactivos y amigables con altos estándares de diseño grafico y visual, están dirigidos al usuario final
  • 33. Conclusión • Este tipo de sistemas puede incluir la programación de la producción, compra de materiales, flujo de fondos, proyecciones financieras, modelos de simulación de negocios, modelos de inventarios etc. • Estos sistemas pueden ser desarrollados por el usuario final sin la participación de los analistas y programadores del área informática.
  • 34. Corporate Performance Management (CPM)