Download
1 / 68
700 likes | 860 Vues
Chapter 3 . DECISION SUPPORT SYSTEMS CONCEPTS, METHODOLOGIES, AND TECHNOLOGIES: AN OVERVIEW. Learning Objectives. ทำความเข้าใจถึงความเป็นไปได้เกี่ยวกับ decision support system (DSS) configurations ทำความเข้าใจปัจจัยที่แตกต่างและเหมือนกันระหว่างระบบ DSS และ BI
E N D
Chapter 3 DECISION SUPPORT SYSTEMS CONCEPTS, METHODOLOGIES, AND TECHNOLOGIES: AN OVERVIEW
Learning Objectives • ทำความเข้าใจถึงความเป็นไปได้เกี่ยวกับ decision support system (DSS) configurations • ทำความเข้าใจปัจจัยที่แตกต่างและเหมือนกันระหว่างระบบ DSS และ BI • อธิบายถึงคุณลักษณะและความสามารถของ DSS • ทำความเข้าใจนิยามที่สำคัญของ DSS • ทำความเข้าใจถึงองค์ประกอบของ DSS และมันควบรวมกันอย่างไร • อธิบายถึงองค์ประกอบและโครงสร้างของแต่ละองค์ประกอบของ DSS อันได้แก่ data management subsystem, model management subsystem, user interface (dialog) subsystem, knowledge-based management subsystem และ user • อธิบายถึงผลกระทบด้านอินเตอร์เน็ตกับ DSS และในกรณีกลับกัน
Learning Objectives • อธิบายถึง unique role ของผู้ใช้ใน DSS เทียบกับระบบสารสนเทศเพื่อการจัดการ(management information systems (MIS)) • อธิบายถึง DSS hardware และ software platforms • ทำความเข้าใจถึงความสำคัญของ DSS classifications • ทำความคุ้นเคยกับการประยุกต์ใช้ DSS ในบางด้านและการใช้งาน • ทำความเข้าใจถึงความสำคัญ และเรื่องที่เกียวข้องกับ DSS ในปัจจุบัน
DSS Configurations • ระบบสนับสนุนการตัดสินใจมีได้หลากหลาย configuration ซึ่งจะขึ้นอยู่กับธรรมชาติของแต่ละสถานกรณ์การตัดสินใจทางด้านการจัดการและเทคโนโลยีที่ต้องการเฉพาะเจาะจงที่ใช้เพื่อให้การสนับสนุน • เทคโนโลยีเหล่านี้จะประกอบขึ้นมาจาก 4 องค์ประกอบพื้นฐาน (ซึ่งแต่ละองค์ประกอบยังมีความแตกต่างกันออกไป) อันได้แก่ • ข้อมูล (Data) • ตัวแบบต่าง ๆ (Models) • การเชื่อมต่อกับผู้ใช้ (User interface) • องค์ความรู้ (Knowledge) (เป็นองค์ประกอบ เพื่อเลือก)
DSS Description • การประยุกต์ใช้ DSS (DSS application) โปรแกรม DSS สร้างมาเพื่อสำหรับ specific purpose (เช่น ระบบการจัดตารางเวลาด้านการวางแผน(scheduling system)สำหรับองค์กรหนึ่ง ๆ) • Business intelligence (BI) กรอบแนวคิด(conceptual framework) สำหรับการสนับสนุนตัดสินใจ มันจะรวมสถาปัตยกรรม ฐานข้อมูล (หรือ data warehouses) เครื่องมือวิเคราะห์ต่าง ๆ ( analytical tools) และ โปรแกรมประยุกต์ต่าง ๆ เข้าไว้ด้วยกัน • DSS สนับสนุนทุกขั้นตอนในการทำการตัดสินใจและอาจรวมถึงองค์ประกอบด้านองค์ความรู้เอาไว้ด้วย • DSS สามารถถูกนำมาใช้โดยผู้ใช้รายเดียวบน PC เครื่องเดียว หรือ ผ่านทาง Web ในกรณีที่มีผู้ใช้หลายคนและอยู่ต่างที่กัน
DSS Characteristics and Capabilities • การวิเคราะห์ทางด้านธุรกิจ (Business analytics) การประยุกต์ใช้ของแบบจำลองต่าง ๆ โดยตรงกับข้อมูลทางธุรกิจ การวิเคราะห์ทางด้านธุรกิจประกอบไปด้วยการใช้ เครื่องมือใน DSS โดยเฉพาะอย่างยิ่งแบบจำลอง เพื่อช่วยผู้ตัดสินใจ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง OLAP/DSS (See also business intelligence (BI)) • การวิเคราะห์ในเชิงการทำนาย (Predictive analytic) แนวทางการวิเคราะห์ทางธุรกิจนั้นวิ่งไปในเชิงการพยากรณ์ (forecasting) (เช่นความต้องการ (demand) ปัญหาและโอกาสต่างๆ ) มันถูกนำมาใช้แทนการรายงานข้อมูลอย่างง่าย ๆ แบบที่เคยทำมาใดอดีต
DSS Characteristics and Capabilities • ความสามารถและคุณลักษณะสำคัญของ DSS • สนับสนุนผู้ทำการตัดสินใจ หลัก ๆ แล้วจะเป็นปัญหาสถานการณ์ทางด้าน semistructured และ unstructured โดยการตัสินใจของมนุษย์ร่วมกันสารสนเทศเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ • สนับสนุนผู้บริหารทุกระดับตั้งแต่ top executives ลงไปถึง line managers • สนับสนุนแต่ละบุคคลไปจนถึงการทำงานเป็นกลุ่ม • สนับสนุนการตัดสินใจที่สัมพันธ์กัน และ/หรือ การตัดสินใจที่ต่อเนื่องกัน • สนับสนุนทุกขั้นตอนในกระบวนการการตัดสินใจ • สนับสนุนกระบวนการตัดสินใจและสไตล์ที่หลากหลาย
DSS Characteristics and Capabilities • DSS มีความคล่องตัว ผู้ใช้สามารถเพิ่ม ลบ รวม เปลี่ยน หรือ สลับ องค์ประกอบพื้นฐานต่าง ๆ ได้ DSS ยังมีความพร้อมที่จะปรับเปลี่ยนไปแก้ปัญหาที่อื่น ๆ ที่คล้าย ๆ กันได้ • เป็นมิตรต่อผู้ใช้, สามารถแสดงผลด้านกราฟฟิกได้ดี, และตอบโต้กับผู้ใช้ผ่านทางภาษาธรรมชาติทำให้ประสิทธิผลเพิ่มขึ้นมา • ปรับปรุงประสิทธิผลในการตัดสินใจ • ผู้ทำการตัดสินใจสามารถควบคุมกระบวนการตัดสินใจได้ทุกขั้นตอนในการแก้ปัญหา • ผู้ใช้สามารถพัฒนาและเปลี่ยนแปลงระบบง่าย ๆ ด้วยตัวของเขาเอง • แบบจำลองต่าง ๆ ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์สถานการณ์ในการทำการตัดสินใจ • สามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย ได้หลาย format และหลาย type
DSS Characteristics and Capabilities • สามารถนำมาใช้เป็นเครื่องมือแบบ standalone ซึ่งผู้ใช้เป็นผู้ตัดสินใจเพียงคนเดียว หรือ กระจายไปทั่วทั้งองค์กรหนึ่ง ๆ หรือ ในหลาย ๆ องค์กรทั่วทั้งสายโซ่อุปทาน • สามารถรวมเข้ากับ DSS และ/หรือ application อื่น ๆ และมันยังสามารถกระจายออกไปทั้งภายในและภายนอกองค์กร โดยใช้โครงข่ายและเทคโนโลยีของเว็บ
Components of DSS • ระบบจัดการฐานข้อมูล (Database management system (DBMS)) ซอฟต์แวร์สำหรับการสร้าง ปรับปรุงให้ทันสมัย และ การจัดการกับฐานข้อมูล • Data warehouse Physical repository ที่ซึ่ง relational data เก็บอยู่และเป็นข้อมูลของทั่วทั้งองค์กร เป็นข้อมูลที่ clean จัดเก็บใน standardized format • Database เป็นไฟล์ต่าง ๆ ที่ถูกจัดระเบียบและมีความสัมพันธ์กัน จึงถูกมองในเชิงเป็น singlestorage concept ข้อมูลในฐานข้อมูลโดยทั่วไปแล้วถูกจัดเตรียมให้ผู้ใช้ ใช้งานได้อย่างกว้างขวาง
Components of DSS • ระบบย่อยจัดการกับตัวแบบต่าง ๆ (Model management subsystem) • ระบบจัดการบนพื้นฐานการใช้ตัวแบบ (Model base management system (MBMS)) ซอฟต์แวร์เพื่อ สร้าง ปรับปรุงให้ทันสมัย ทำการรวมกัน และ อื่น ๆ (เช่นการจัดการ) ของ DSS ที่ใช้ตัวแบบเป็นฐาน • การเชื่อมต่อผู้ใช้ (User interface) องค์ประกอบของระบบคอมพิวเตอร์ที่ยอมให้การสื่อสารระหว่างระบบกับผู้ใช้เป็นแบบสองทิศทาง (bidirectional)
Components of DSS • ระบบย่อยการจัดการที่อาศัยฐานความรู้ (Knowledge-based management subsystem) • ระบบย่อยการจัดการที่อาศัยฐานความรู้สามารถสนับสนุนระบบย่อยอื่น ๆ หรือ ทำตัวเสมือนเป็นองค์ประกอบที่เป็นอิสระจากส่วนอื่น ๆ • Organizational knowledge base (Organizational KB) An organization’s knowledge repository
Data Management Subsystem • ระบบย่อยการจัดการกับข้อมูลประกอบด้วย • DSS database • DBMS • Data directory • Query facility
Data Management Subsystem • The Database • ข้อมูลในระบบสนับสนุนการตัดสินใจนั้นมีหลายระดับ ได้แก่ข้อมูล (Data), สารสนเทศ (Information), และความรู้ (Knowledge) โดยข้อมูลต่างๆ เหล่านี้อาจมีแหล่งกำเนิดจากภายใน ภายนอกองค์กร หรือเป็นข้อมูลส่วนบุคคล ที่เข้ามายังระบบสนับสนุนการตัดสินใจ จะถูกนำเข้าสู่ระบบย่อยในการจัดการข้อมูล ซึ่งแบ่งส่วนออกเป็นส่วนๆ คือ ฐานข้อมูลของระบบสนับสนุนการตัดสินใจ (DSS Database), ระบบจัดการฐานข้อมูล (Database Management System), ไดเรกทอรีข้อมูล (Data Directory) และสิ่งอำนวยความสะดวกในการสอบถามข้อมูล (Query Facility)
ระดับข้อมูล • 1. ข้อมูล (Data) ได้แก่ สิ่งของ เหตุการณ์ กิจกรรม และรายการที่ถูกบันทึก ถูกแยกประเภท และถูกเก็บ แต่ไม่มีการถ่ายทอดความหมายใดๆ ออกมา ข้อมูลอาจเป็นตัวเลข ตัวอักษร เสียง หรือรูปภาพ • 2. สารสนเทศ (Information) คือ ข้อมูลที่ถูกจัดการเพื่อแสดงความหมายของข้อมูลออกมายังผู้ที่ได้รับ ข้อมูลนั้น • 3. ความรู้ (Knowledge) ประกอบด้วยข้อมูลซึ่งถูกจัดการและประมวลผลเพื่อถ่ายทอดความเข้าใจ ประสบการณ์ การเรียนรู้ และความเชี่ยวชาญเกี่ยวกับปัญหา หรือกิจกรรมต่างๆ
แหล่งข้อมูล • 1.ข้อมูลภายใน (Internal Data)ได้แก่ ข้อมูลที่ถูกเก็บอยู่ในที่ต่างๆภายในองค์กร หรือได้มาจากระบบประมวลผลรายการ (transaction processing system) ขององค์กร มีลักษณะเป็นข้อมูลที่มีแหล่งกำเนิดมาจาก การปฏิบัติงานภายในองค์กร หรือได้จากเครือข่ายอินทราเน็ต (Intranet) เป็นข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ บุคคล, ผลิตภัณฑ์, บริการ และขบวนการ ต่างๆ เช่น ข้อมูลบัญชีเงินเดือน ข้อมูลด้านการตลาด การผลิต และข้อมูลบุคคล หรือข้อมูล การจัดตารางการขายในอนาคต ค่าใช้จ่ายเมื่อสินค้าขาดสต๊อก แผนในการจ้างคน เป็นต้น
2.ข้อมูลภายนอก (External Data)เป็นข้อมูลที่มีที่มาจากภายนอกองค์กร เช่น ข้อมูลจากธนาคารข้อมูลเชิงพาณิชย์ (Commercial Data Bank) จากรัฐบาลต่างประเทศ องค์การการค้า บริษัทวิจัยตลาด บริษัทวิเคราะห์เศรษฐกิจ หรืออาจมาจากหน่วยงานภายในองค์กรที่รวบรวมข้อมูลภายนอกอีกทีหนึ่ง หรือได้จากเครือข่ายอินเทอร์เน็ต(Internet) รวบรวมได้จากดาวเทียม ซีดีรอม ภาพยนตร์ ดนตรี หรือจากเสียง อาจเป็นรูปภาพ แผนภาพ แผนที่ ตัวอย่าง เช่น ข้อมูลด้านอุตสาหกรรม, ข้อมูลการวิจัยตลาด,ข้อมูลสำมโนประชากร, ข้อมูลการใช้พื้นที่, ข้อกำหนดของรัฐบาล, ตารางอัตราภาษี หรือข้อมูลเศรษฐกิจชาติ
3.ข้อมูลส่วนบุคคล (Personal Data)เป็นข้อมูลส่วนตัว จากความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านหรือความคิดเห็นของ ผู้ใช้ เป็นข้อมูลประจำตัวของผู้ตัดสินใจ ที่มีต่อเหตุการณ์หนึ่งๆ ได้แก่แนวทางในการตัดสินใจ หรือ ความกล้าใน การตัดสินใจ
ส่วนประกอบในระบบย่อยในการจัดการข้อมูลส่วนประกอบในระบบย่อยในการจัดการข้อมูล • ส่วนประกอบในระบบย่อยในการจัดการข้อมูลมี 4 ส่วน • 1. ฐานข้อมูล (Database)เป็นกลุ่มของข้อมูลที่เกี่ยวข้องกัน ซึ่งเป็นไปตามความต้องการและโครงสร้างขององค์กร และสามารถถูกใช้ได้โดยบุคคลหลายๆ คนและหลายๆ แอพพลิเคชั่น (application) ในระบบสนับสนุนการตัดสินใจอาจจะใช้ข้อมูลจากฐานข้อมูลมากกว่าหนึ่งฐานข้อมูลได้ ขึ้นอยู่กับแหล่งข้อมูลที่มีข้อมูลที่ต้องการ ในระบบสนับสนุนการตัดสินใจขนาดเล็กสามารถใส่ข้อมูลโดยตรงลงในตัวแบบ หรือสามารถดึงข้อมูล (extract) ได้แก่การนำเข้าไฟล์ การสรุปข้อมูล การกรองข้อมูล และการย่อยข้อมูล จากฐานข้อมูลที่มีขนาดใหญ่กว่ามาใช้ หรือใช้ข้อมูลจากคลังข้อมูล (data warehouse)ขององค์กรก็ได้ ส่วนในระบบสนับสนุนการตัดสินใจขนาดใหญ่มักจะรวบรวมข้อมูลจากฐานข้อมูลที่มาจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ไว้เป็นของตนเอง
2. ระบบจัดการฐานข้อมูล (Database Management System: DBMS)เป็นซอฟต์แวร์ที่ทำหน้าที่ในการสร้าง, เข้าถึง และปรับปรุงฐานข้อมูล โดยความสามารถของระบบจัดการฐานข้อมูลในระบบสนับสนุนการตัดสินใจ มีดังนี้ • 2.1 ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลของระบบสนับสนุนการตัดสินใจได้ • 2.2 ปรับปรุง (เพิ่ม ลบ แก้ไข เปลี่ยน) เรคอร์ดหรือแฟ้มข้อมูลได้ • 2.3 สร้างความสัมพันธ์ระหว่างแหล่งข้อมูลต่างๆ ได้ • 2.4 ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลเพื่อทำแบบสืบค้น (Query) และรายงานได้ • 2.5 สามารถจัดการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลได้
2.6 ผู้ใช้สามารถทำการทดลองข้อมูลที่ต้องการใช้ในการตัดสินใจได้ • 2.7 สามารถทำการสืบค้นที่ซับซ้อนได้ • 2.8 สามารถติดตามการใช้ข้อมูลใน DSS ได้ • 2.9 สามารถจัดการข้อมูลผ่านดิกชันนารีข้อมูล (Data Dictionary) ได้ โดยที่ดิกชันนารีข้อมูลใช้สำหรับแสดงคำจำกัดความของข้อมูล
3. ไดเรกทอรีข้อมูล (Data Directory)เป็นรายการข้อมูลทั้งหมดในฐานข้อมูล ประกอบด้วยคำจำกัดความของข้อมูล และการทำงานหลักที่ใช้ตอบคำถามเกี่ยวกับการมีอยู่ของข้อมูลนั้น แหล่งที่มาของข้อมูล และความหมายที่แท้จริงของข้อมูลนั้นๆ เป็นส่วนที่ช่วยสนับสนุนขั้นตอนการระบุปัญหา (intelligence) ในขบวนการตัดสินใจ โดยการช่วยตรวจหาข้อมูลและ ช่วยระบุปัญหาหรือโอกาสที่มี
4. สิ่งอำนวยความสะดวกในการสอบถามข้อมูล (Query Facility)เป็นส่วนที่ทำการเข้าถึง ใช้งาน และสืบค้นข้อมูลโดยรับคำร้องของข้อมูลจากส่วนประกอบต่างๆ ของระบบสนับสนุนการตัดสินใจ และพิจารณาว่าทำอย่างไรจึงจะได้ข้อมูลนั้น, กำหนดรายละเอียดของคำร้องขอ และส่งผลลัพธ์กลับไปยังผู้ร้องขอ หน้าที่สำคัญของระบบสืบค้นในระบบสนับสนุนการตัดสินใจ คือ การเลือกและการทำงานกับข้อมูล
Data Management Subsystem • ปัจจัยหลักของ database และ database management system จะเกี่ยวกับ: • Data quality • Data integration • Scalability • Data security
The Model Management Subsystem • ระบบย่อยในการจัดการตัวแบบ • ในระบบย่อยในการจัดการตัวแบบประกอบด้วยส่วนต่างๆ ได้แก่ ฐานตัวแบบ (Model base), ระบบจัดการฐานตัวแบบ (Model base management system), ภาษาในการสร้างตัวแบบ (Modeling language), ไดเรกทอรีตัวแบบ (Model directory), และการใช้งานการรวบรวมและคำสั่งในตัวแบบ (Model execution, integration, and command) • ฐานตัวแบบ (Model base) การรวบรวม quantitative models ที่ได้โปรแกรมเอาไว้ล่วงหน้าแล้ว ( เช่น statistical, financial, optimization) และแยกออกเป็นหน่วย ๆ อิสระจากกัน
1 ฐานตัวแบบ (Model Base)ได้แก่ ตัวแบบทางสถิติที่เกิดขึ้นบ่อยๆ หรือเกิดขึ้นเป็นเฉพาะกรณี เช่น ตัวแบบทางการเงิน ตัวแบบในการพยากรณ์ ตัวแบบทางด้านวิทยาการการจัดการ หรือตัวแบบเชิงปริมาณอื่นๆ ที่มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล ในระบบสนับสนุนการตัดสินใจ แบ่งลักษณะตัวแบบออกเป็น • 1.1 ตัวแบบเชิงกลยุทธ์ (Strategic models)ใช้เพื่อสนับสนุนการวางแผนกลยุทธ์ ในการจัดการระดับสูง เป็นตัวแบบเพื่อใช้ในการวางแผนระยะยาว ส่วนมากใช้ข้อมูลจากภายนอก ตัวอย่างเช่น การพัฒนา วัตถุประสงค์ขององค์การ การวางแผนในการรวมบริษัท การเลือกทำเลของโรงงาน การวิเคราะห์ ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และการทำงบประมาณของงานที่ไม่ใช่งานประจำ
1.2 ตัวแบบเชิงยุทธวิธี (Tactical models) ใช้ในการจัดการระดับกลาง เพื่อช่วยในการจัดสรรและควบคุมทรัพยากรขององค์กร มักใช้กับระบบย่อยภายในองค์กร เช่นแผนกบัญชีใช้สำหรับวางแผนระยะ 1-2 ปี ใช้ข้อมูลจากภายในและบางครั้งอาจต้องใช้ข้อมูลจากภายนอก ตัวอย่าง เช่น การวางแผนความต้องการ ผู้ใช้แรงงาน การวางแผนสนับสนุนการขาย การวางโครงสร้างของโรงงาน และการทำงบประมาณต้นทุนของงานประจำ • 1.3 ตัวแบบเชิงปฏิบัติการ (Operational models) ใช้สนับสนุนการทำงานรายวันขององค์กร สนับสนุนการตัดสินใจรายวัน หรือรายเดือนของผู้จัดการระดับล่าง มักใช้ข้อมูลภายใน ตัวอย่างเช่น การพิสูจน์หลักฐานการกู้เงินของบุคคล ของธนาคาร การจัดตารางการผลิตการควบคุมสินค้าคงคลัง การวางแผนและการจัดตารางการดูแลรักษา และการควบคุมคุณภาพ
1.4 ตัวแบบสำเร็จรูป (Model-building blocks) ใช้เสริมการทำงานของตัวแบบทั้ง 3 ข้างต้น ตัวอย่าง เช่น โปรแกรมย่อยสำหรับสร้างตัวเลขสุ่ม, โปรแกรมย่อยสำหรับคำนวณหาค่าปัจจุบัน, การวิเคราะห์ความ ถดถอย (regression analysis) หรืออาจใช้เป็นส่วนประกอบของตัวแบบขนาดใหญ่ ตัวอย่าง เช่น การหาค่าปัจจุบันเป็นส่วนหนึ่งของตัวแบบสำหรับตัดสินใจว่าจะทำเองหรือจะซื้อ
2. ระบบจัดการฐานตัวแบบ (Model base management system: MBMS)ทำหน้าที่ในการสร้างตัวแบบ โดยใช้โปรแกรมย่อย และโปรแกรมย่อยสำเร็จรูปอื่นๆ ที่มีอยู่แล้ว หรือทำการสร้างโปรแกรมย่อยหรือรายงานใหม่ ทำการปรับปรุงตัวแบบ เปลี่ยนตัวแบบ และใช้ข้อมูลกับตัวแบบเป็นส่วนที่ทำหน้าที่เชื่อมตัวแบบกับฐานข้อมูล • 3. ภาษาในการสร้างตัวแบบ (Modeling language)เช่น ภาษาโคบอล (COBOL) หรือใช้โปรแกรมประเภทแผ่นงาน (Spreadsheet) หรือใช้ภาษารุ่นที่สี่ (The fourth Generation Language : 4GL)หรือภาษาพิเศษสำหรับการสร้างตัวแบบ เช่น IFPS/Plus
4. ไดเรกทอรีตัวแบบ (Model directory)เป็นรายการของตัวแบบและซอฟต์แวร์ทั้งหมดในฐานตัวแบบ ประกอบด้วยคำจำกัดความของตัวแบบ และการทำงานหลักคือการตอบคำถามเกี่ยวกับการมีอยู่ และ ความสามารถของตัวแบบ • 5. การใช้งาน การรวบรวมและคำสั่งในตัวแบบ (Model execution, integration, and command)การใช้งานตัวแบบ (Model Execution) เป็นขบวนการในการควบคุมการทำงานจริงๆ ของตัวแบบการรวบรวมตัวแบบ (Model Integration) เป็นการรวมการทำงานของหลายๆตัวแบบเข้าด้วยกัน และตัวประมวลผลคำสั่งในตัวแบบ (A model Command processor) ใช้ในการรับ และแปลคำสั่งของตัวแบบจากส่วนรับคำสั่ง ให้กับ ระบบจัดการฐานตัวแบบ (MBMS), ส่วนการใช้งานตัวแบบ (model execution) หรือ ส่วนรวบรวม (integration function)
การทำตัวแบบและการวิเคราะห์การทำตัวแบบและการวิเคราะห์ • ในการทำตัวแบบจะมีขั้นตอน ต่างๆ ดังนี้ • 1. ระบุปัญหา และวิเคราะห์สภาพแวดล้อม หมายถึง การตรวจสอบ, พิจารณา และ การตีความหมายของข้อมูลที่รวบรวมมา โดยมักจะสามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์ขอบเขต, สาระสำคัญหลัก และอิทธิพลและความผันแปรของสภาพแวดล้อม โดยจำเป็นต้องพิจารณาถึงวัฒนธรรมและขบวนการตัดสินใจขององค์กรด้วย (เช่น ใครเป็น ผู้ตัดสินใจ, ระดับของความเป็นศูนย์กลาง ฯลฯ) • 2. ระบุตัวแปร หมายถึงการระบุตัวแปรที่สำคัญของตัวแบบ และความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
3. การพยากรณ์ (forecasting)หมายถึงการพยากรณ์ผลของการตัดสินใจที่จะได้จากตัวแบบ • ตัวแบบที่สร้างขึ้นสำหรับปัญหาใดๆ อาจจะประกอบไปด้วยหลายๆตัวแบบรวมเข้าด้วย บางตัวเป็นตัวแบบมาตรฐานและถูกสร้างไว้ในซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการพัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสินใจอยู่แล้ว บางตัวเป็นตัวแบบ มาตรฐานแต่ไม่ได้มีอยู่เหมือนกับฟังก์ชันที่สามารถเรียกใช้ได้เลย (built-in functions) แต่เป็นลักษณะของซอฟต์แวร์อิสระที่สามารถเชื่อมต่อเข้ากับระบบสนับสนุนการตัดสินใจได้
ในการสร้างตัวแบบและการจัดการตัวแบบได้แก่การดูแลเรื่องความคงสภาพ ความสามารถในการนำไปใช้งานนั้นจะถูกจัดการโดยซอฟต์แวร์ที่เรียกว่าซอฟต์แวร์จัดการฐานตัวแบบ (Model Base Management Software) โดยในระบบสนับสนุนการตัดสินใจส่วนมากจะใช้ตัวแบบเชิงปริมาณ แต่ถ้าเป็นปัญหาที่ซับซ้อนมากอาจใช้ร่วมกับระบบ ผู้เชี่ยวชาญซึ่งจะใช้ตัวแบบเชิงคุณภาพที่มีการทำตัวแบบฐานความรู้ (Knowledge-based Modeling) ขึ้นมาใช้งานร่วมด้วย
User Interface (Dialog) Subsystem • ระบบย่อยในการเชื่อมต่อกับผู้ใช้ • การเชื่อมต่อกับผู้ใช้ (User interface) องค์ประกอบของระบบคอมพิวเตอร์ที่ยอมให้เกิดการสื่อสารแบบสองทิศทางระหว่างระบบกับผู้ใช้งาน • ในส่วนติดต่อผู้ใช้ซึ่งเป็นการสื่อสารข้อมูลระหว่างผู้ใช้และคอมพิวเตอร์ โดยข้อมูลถูกส่งเข้าและแสดงผลผ่านอุปกรณ์ทางกายภาพซึ่งแบ่งออกเป็นอุปกรณ์รับข้อมูล ได้แก่เมาส์, ไมโครโฟน, หรือแป้นพิมพ์ และอุปกรณ์แสดงผลได้แก่ จอ, เครื่องพิมพ์ หรือลำโพง และแสดงข้อมูลตามความต้องการของผู้ใช้
1. ความรู้ (Knowledge) ได้แก่สารสนเทศที่ผู้ใช้ต้องการสื่อสารกับคอมพิวเตอร์ • 2. กรอบสนทนา (Dialog) ได้แก่ชุดลำดับของการแลกเปลี่ยนหรือการโต้ตอบระหว่างผู้ใช้และคอมพิวเตอร์ • 3. ภาษาในการปฏิบัติงาน (Action Language) ได้แก่ภาษาที่ผู้ใช้ใช้ในการ เรียกแสดงข้อมูลในรูปแบบต่างๆ, จัดช่วงจากรายการที่เลือกจากเมนู, ตอบคำถาม, ย้ายหน้าต่างแสดงผล, หรือพิมพ์คำสั่ง โดยมีส่วนที่เรียกว่าอุปกรณ์นำเข้าเป็นตัวดำเนินการงานเหล่านี้ • 4. คอมพิวเตอร์ (Computer) ได้แก่ส่วนที่ทำหน้าที่ แปลการกระทำ (ที่นำเข้า) ของผู้ใช้, ดำเนินงาน (เช่น คำนวณ หรือเข้าใช้ข้อมูล), และแสดงผล
5. ภาษาในการนำเสนอ (Presentation Language) ได้แก่สารสนเทศที่ถูกนำเสนอต่อผู้ใช้ผ่านอุปกรณ์แสดงผล ซึ่งสารสนเทศเหล่านี้อาจอยู่ในรูปของรายการ, หน้าต่างๆ, หรือข้อความ มีค่าคงที่หรือ แปลเปลี่ยนได้ และอาจอยู่ในรูปแบบเชิงตัวเลขหรือเชิงสัญลักษณ์ก็ได้ • 6. ปฏิกิริยาของผู้ใช้ (User's Reaction) ได้แก่การที่ผู้ใช้แปลผลที่ได้รับจากส่วนแสดงผล, ประมวลผล ข้อมูล และวางแผนที่จะดำเนินการต่อไป
ส่วนติดต่อกับผู้ใช้จะมีคุณภาพดีหรือไม่นั้น ขึ้นอยู่กับ สิ่งที่ผู้ใช้เห็น (หรือรู้สึก), สิ่งที่ผู้ใช้ต้องรู้ เพื่อที่จะเข้าใจในสิ่งที่เห็นนั้น, และสิ่งที่ผู้ใช้ต้องปฏิบัติเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ ดังนั้นในการสร้างส่วนติดต่อผู้ใช้ที่มีประสิทธิผลนั้นเป็นงานที่ค่อนข้างซับซ้อน โดยจะต้องคำนึงถึงประเด็นต่างๆ เช่น การเลือกอุปกรณ์นำเข้าและแสดงผล, การออกแบบหน้าจอ, ลำดับของการโต้ตอบระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร, การใช้สีและเงา, ความหนาแน่นของข้อมูล, การใช้สัญรูปและสัญลักษณ์, และรูปแบบในการแสดงสารสนเทศ เป็นต้น
ส่วนประกอบในการทำงานของการติดต่อผู้ใช้ส่วนประกอบในการทำงานของการติดต่อผู้ใช้ • จากขบวนการในส่วนการติดต่อผู้ใช้ จะเห็นว่าในส่วนของระบบย่อยในการติดต่อผู้ใช้จะประกอบด้วยส่วนที่เรียกว่าภาษาปฏิบัติงาน (Action language), ความรู้ (Knowledge), การโต้ตอบของผู้ใช้ (User's reaction), ภาษาในการนำเสนอ (Presentation language), คอมพิวเตอร์ (Computer), กรอบสนทนา (Dialog), และส่วนติดต่อผู้ใช้(User interface) โดยส่วนติดผู้ใช้นี้จะมีระบบจัดการส่วนติดต่อผู้ใช้ (User Interface Management System : UIMS) ทำหน้าที่ในการจัดหารูปแบบการนำเสนอสารสนเทศแบบต่างๆ ที่ได้กำหนดไว้ในขั้นตอนการออกแบบ และยังทำการจัดเตรียมภาษาในการปฏิบัติงาน เพื่อให้ผู้ใช้สามารถจัดการข้อมูลเข้าและข้อมูลผลลัพธ์ในรูปแบบของกรอบสนทนาหรือในรูปแบบของการประมวลผลได้ จึงกล่าวได้ว่าระบบการจัดการส่วนติดต่อผู้ใช้นี้ทำหน้าที่เชื่อมต่อระหว่าง ผู้ใช้ระบบและส่วนอื่นๆในระบบเข้าด้วยกัน รูปหน้าถัดไปแสดงภาพรวมของระบบย่อยในการติดต่อกับผู้ใช้
User Interface (Dialog) Subsystem • การเข้าถึงส่วนเชื่อมต่อกับผู้ใช้ของ DSS (DSS user interfaces) ถูกกระทำผ่านทาง Web browsers รวมถึง: • การใช้เสียงผ่านทางอินพุตและเอาต์พุต • Portable devices • อุปกรณ์ตรวจจับโดยตรง (Direct sensing devices) • การพัฒนา DSS • เทคโนโลยีของซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ในเชิงประมวลผลแบบขนาน (Parallel processing) ก่อให้เกิดแนวทางในการแก้ปัญหาทางด้าน scalability issue • Web-based DSS ทำให้การใช้งานสะดวกขึ้นและใช้ต้นทุนต่ำลงในการทำการตัดสินใจโดยใช้สารสนเทศ ส่วน model-driven DSS ทำให้ผู้ใช้กระจายกันทำงานได้จากต่างสถานที่กันผ่านทางmobile devices
User Interface (Dialog) Subsystem • เชาว์ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial intelligence) ยังคงเป็นแนวทางในการปรับปรุง DSS • เร็วขึ้น ผ่านทาง intelligent search engines • Intelligent agents ก่อให้เกิดการปรับปรุงการเชื่อมต่อกับด้านต่าง ๆ เช่น เชื่อมโดยตรงกับการประมวลผลผ่านทาง natural language และสร้าง facial gestures • การพัฒนาในเชิงพร้อมใช้งาน (ready-made) (หรือเกือบพร้อมใช้งาน (near-ready-made)) DSS solutions สำหรับตลาดเฉพาะส่วนมีเพิ่มมากขึ้น • DSS เริ่มกลายเป็นส่วนที่ฝังตัวใน EIS ทั้งหมด หรือ เชื่อมต่อกับ EIS ทั้งหมด • มีการปรับปรุง GSS เพื่อสนับสนุนการทำงานร่วมกันในระดับ enterprise • ความแตกต่างกันของ DSS components เริ่มควบควมเข้าด้วยกันมากขึ้น
Knowledge-Based Management Subsystem • ในปัญหาบางประเภทนั้นจำเป็นต้องใช้ความเชี่ยวชาญพิเศษของมนุษย์เข้ามาสนับสนุน ดังนั้นในปัญหาการ ตัดสินใจที่ไม่เป็นโครงสร้างหรือปัญหาแบบกึ่งโครงสร้าง ซึ่งมีความซับซ้อนมากจึงอาจนำระบบผู้เชี่ยวชาญเข้ามาใช้ร่วมด้วยเนื่องจากมีส่วนของความรู้ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ที่สามารถนำมาใช้ในการแก้ปัญหาในระบบสนับสนุนการ ตัดสินใจได้ และเทคโนโลยีส่วนมากที่สามารถนำมาช่วยในการตัดสินใจนั้นมักจะต้องใช้สิ่งที่เรียกว่า"ความรู้"เข้ามาช่วยในการจัดการ โดยเทคโนโลยีที่มีการจัดการเกี่ยวกับความรู้สามารถนำไปใช้งานร่วมกับเทคโนโลยีที่เรียกว่า "ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence)"
ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial intelligence: AI) เป็นเทคโนโลยีในการทำให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้ พฤติกรรมของมนุษย์ได้ จึงเรียกว่าเครื่องจักรนั้นมีความฉลาด และเครื่องจักรนั้นสามารถแสดงพฤติกรรมที่เรียนรู้ ออกมาได้ เช่นคอมพิวเตอร์ หรือหุ่นยนต์ โดยจุดประสงค์ของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์นั้นก็เพื่อที่จะทำให้เครื่องจักรมีความฉลาดขึ้น, สามารถเข้าใจและมีการเรียนรู้ได้ จึงทำให้เครื่องจักรนั้นมีประโยชน์มากขึ้น
ความรู้เป็นสิ่งที่เกิดขึ้นอย่างแฝงหรือโดยชัดแจ้งกับวัตถุ, กับการกระทำ, และกับความสัมพันธ์ไม่ว่าจะเกิดขึ้นโดยทั่วไป หรือเกิดขึ้นอย่างเฉพาะตัว หรือเกิดขึ้นจากการวินิจฉัย ในสถานการณ์ใดๆ ที่กำลังทำการจำลองขึ้นก็ตาม ในปัญญาประดิษฐ์นั้นเน้นที่การประมวลความรู้ แต่ในระบบสารสนเทศที่ใช้คอมพิวเตอร์ช่วยโดยทั่วไปจะเน้นที่การประมวลข้อมูลและสารสนเทศ รูปที่ 8 แสดงความสัมพันธ์ระหว่างระดับของความคิดที่เป็นนามธรรมที่ได้ และปริมาณของความรู้, สารสนเทศ, และข้อมูล ซึ่งจะเห็นว่าความรู้นั้นมีปริมาณที่น้อยแต่ให้ความคิดในระดับที่ค่อนข้างสูง ในขณะที่ข้อมูลมีปริมาณมากแต่มีระดับของความคิดที่เกิดขึ้นในระดับต่ำที่สุด
