SI para apoyo a la toma de decisiones

1. Daniel A. Sequera Ruiz

2. Toma de Decisiones:
Modelo Simon
Inteligencia
Diseño
Selección
Implantación
Reconocer que el Problema existe
Generar alternativas de Solución
Evaluación y selección de una alternativa
Seguimiento

3. Toma de Decisiones:
Modelo Slade
Identificar el Problema
Identificar alternativas
Evaluar alternativas
Implantación
Escoger una alternativa
Escoger acciones usuales
Redefinir el Problema
Generar nueva alternativa
Viejos
Nuevos
NO
No hay
Alternativas

4. Estructura e información en
la Toma de Decisiones
Gerencia
Estratégica:
Ejecutivos y
Directores
Gerencia Táctica:
Gerentes de
Unidades de
Negocios y Equipos
Independientes
Gerencia Operacional.
Gerentes Operacionales y
equipos Independientes
Ad hoc
No Programada
Resumida
Ocasional
Progresiva
Externa
De amplio Alcance
Especificada con
Anterioridad
Programada
Detallada
Frecuente
Histórica
Interna
De enfoque
estrecho
Características
de la
Información
No estructurada
Semi-estructurada
Estructurada
Estructura de
la Decisión

5. Sistemas de apoyo a la
Toma de decisiones
 Se implantan después de los transaccionales que
son su plataforma de información
 Sirven a la gerencia media y alta
 Intensos en cálculos
 escasos de entrada y salida
 No suelen ahorrar mano de obra; difíciles de
justificar por ingresos desconocidos
 Interactivos y amigables; diseño grafico y visual
 Desarrollados directamente por el usuario

6. Tipos de Sistemas de
Apoyo a la Toma de decisiones
 EIS: Información para Ejecutivos
 DSS: Soporte para la Toma de
Decisiones – Apoyo a la TD
 GDSS: Soporte para T. Decisiones en
Grupo
 EDSS: Expertos para la Toma de
Decisiones

7. EIS: Executive Information Systems
Objetivo:
Permitir el monitoreo y seguimiento
por parte del Ejecutivo de los
Factores Críticos del Éxito
del Negocio

8. Características EIS
 Necesidades especificas y particulares
 Extraen, filtran, comprimen y dan
seguimiento
 Información proviene de Sistemas
Transaccionales y fuentes externas
 Interacción directa sin intermediarios
 Interfaz directa: Visual- grafica, tabular,
texto
 Extracción de BD en línea
 Soportado por hardware de alta tecnología

9. Características EIS
Los EIS tienen además:
 Facilidades de comunicación electrónica: voz,
datos, teleconferencias, etc..
 Herramientas de análisis de datos: Hoja de calculo,
SQL, etc.
 Herramientas para la organización personal del
Ejecutivo: agenda, directorio, calendarios
 Herramientas para Presentaciones y Control de
Proyectos

10. Alternativas para Informes Gerenciales
 Informes Programados Periódicos
 Informes de Excepción
 Respuestas e informes a solicitud
 Informes de Entrega

11. Procesamiento Analítico en Línea
 Consolidación
 Drill-Down
 Slicing and dicing

12. Desarrollo de un EIS
 Identificación de alternativas
 Creación de la propuesta
 Determinación de necesidades
 Creación del Sistema y Presentación de un
Prototipo

13. Implantación exitosa de un EIS
 Ejecutivo comprometido
 Socio Operativo
 Personal idóneo en Informática
 Tecnología apropiada
 Administración de los datos
 Relación clara con los objetivos del negocio
 Manejo de la resistencia al cambio
 Administración adecuada de la evolución y
expansión del sistema

14. Efectos de la Implantación de un EIS
 Mejora en los sistemas de reporte:
 Recolección, integridad, aceleración, presentación
 Rediseño del Proceso de Planeación y Control
 Cambios en los procesos de planeación y
pronostico
 Capacidad para realizar análisis específicos
 Relaciones de Comunicación
 Mejora en la administración de Proyectos

15. Características de Sistemas DSS
 Integran conjunto de modelos
 Mainframe o Microcomputadoras
 Interactividad
 Tipo de decisiones: Estructuradas y No
Estructuradas
 Frecuencia de uso: frecuente por la Gerencia
 Variedad de Usuarios: Diferentes funciones
 Flexibilidad: Diferentes estilos

16. Características de Sistemas DSS
 Desarrollo: Modelo Propio del usuario sin
intervención
 Interacción Ambiental: Informac. Interna y externa
 Comunicación Interorganizacional: Grafica entre
niveles
 Acceso a bases de datos: capacidad de acceso a
las BD Corporativas, locales, publicas e internet
 Simplicidad: Usuario final

17. Módulos Funcionales para Sistemas DSS
 Modelos
 Manejo y administración de datos
 Desarrollo de aplicaciones
 Interfaces graficas, reportes y consultas
 Bases de datos corporativas
 Bases de datos locales y archivos propietarios
 Bases de datos publicas e internet

18. GDSS: Group Decision Support Systems
Sistema interactivo basado en
computadora que facilita la solución de
problemas no estructurados por un
conjunto de tomadores de decisiones que
trabajan juntos como grupo.
Componentes:
•Hardware
•Software
•Recursos Humanos
•Procedimientos

19. GDSS: Group Decision Support Systems
 Lograr participación de grupo en TD
 Ambientes de anonimato y consenso
 Apoyan decisiones simultaneas
 Fácil de aprender y usar
 Especifico o general
 Mecanismos para el control de conductas
negativas
 Motivar a participar
 Obtener, compartir y usar información

20. GDSS: Group Decision Support Systems
GroupWare: apoyo computacional a los grupos
 Trabajo cooperativo, Computo interpersonal,
Sistemas compartidos o coordinados.
 Ligado a los grupos de trabajo
 Software computacional diseñado para el
trabajo grupal
 Proyectos en equipo, Bases de Datos,
colecciones de documentos, etc.

21. GDSS: Alternativas
 Cuarto de decisión
 Red local de decisión
 Teleconferencias
 Toma de decisiones remota

22. EDSS: Expert Decision Support Systems
 Inteligencia Artificial
 Robótica
 Simulación de la Capacidad Sensorial
 Lenguajes naturales
 Sistemas expertos
 Redes neurales
 Lógica Difusa
 Agente Inteligente

23. EDSS- Expert Decision Support Systems:
Sistemas Expertos
Sistema computacional interactivo que permite la
creación de bases de conocimiento, las cuales una
vez cargadas, responden a preguntas, despejan y
sugieren cursos de acción emulando/simulando el
proceso de razonamiento de un experto para
resolver problemas en un área específica del
conocimiento humano

24. Desarrollo de un EDSS:
 Generador (Shell)
 Ing. De Conocimiento
 Expertos
 Base del Conocimiento
 Motor de Inferencia:
 Razonamiento hacia delante
 Razonamiento hacia atrás
 Interfaz de Usuario

25. EDSS: Selección de un Problema
 Varios expertos en un trabajo rutinario
 Decisiones complejas con secuencia lógica
 Puede traducirse a reglas heurísticas
(árbol)
 Conocimiento delimitado y profundo
 No hay solución analítica
 Reglas no cambian con frecuencia
 Pocos expertos (área u organización)

26. Beneficios EDSS: Sistemas Expertos
 Reducción de la dependencia de
personal clave
 Facilita el entrenamiento de personal
 Mejora de la calidad y eficiencia del
proceso de toma de decisiones
 Transferencia de la capacidad de
decisiones