دانلود پاورپوینت سیستم های پشتیبان تصمیم گیری (DSS) در سازمان ها

سیستم های پشتیبان تصمیم‌ گیری (Decision Support Systems)، ابزارهای قدرتمندی هستند که به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا در تصمیم‌گیری‌های پیچیده و استراتژیک عملکرد بهتری داشته باشند. این سیستم‌ها با تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها، ارائه مدل‌های پیش‌بینی و ارائه گزینه‌های مختلف، تصمیم‌گیران را در انتخاب بهترین مسیر یاری می‌کنند.

چرا به سیستم های پشتیبان تصمیم گیری نیاز داریم؟

• پیچیدگی محیط کسب‌وکار: با افزایش رقابت و حجم داده‌ها، تصمیم‌گیری‌های مدیریتی به مراتب پیچیده‌تر شده‌اند.
• سرعت تغییر: سازمان‌ها باید به سرعت به تغییرات بازار و محیط اطراف خود واکنش نشان دهند.
• کاهش ریسک: DSS با ارائه تحلیل‌های دقیق، به کاهش ریسک تصمیم‌گیری کمک می‌کند.
• بهبود بهره‌وری: اتوماسیون بسیاری از فرآیندهای تصمیم‌گیری، به افزایش بهره‌وری سازمان منجر می‌شود.

اجزای اصلی یک سیستم DSS:

• پایگاه داده: حاوی داده‌های داخلی و خارجی سازمان است که برای تحلیل مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• مدل‌های تصمیم‌گیری: شامل مدل‌های آماری، شبیه‌سازی و هوش مصنوعی است که برای پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها به کار می‌روند.
• رابط کاربری: به کاربر امکان می‌دهد با سیستم تعامل داشته باشد و نتایج تحلیل‌ها را مشاهده کند.

انواع سیستم‌ های پشتیبان تصمیم گیری :

• DSS مبتنی بر مدل: بر روی مدل‌های ریاضی و آماری برای تحلیل داده‌ها تمرکز دارد.
• DSS مبتنی بر داده: از پایگاه داده‌های بزرگ برای کشف الگوها و روندها استفاده می‌کند.
• DSS مبتنی بر دانش: از دانش خبرگان و قوانین کسب‌وکار برای تصمیم‌گیری استفاده می‌کند.

کاربردهای DSS در سازمان‌ها:

• برنامه‌ریزی مالی: پیش‌بینی فروش، مدیریت بودجه، تحلیل سرمایه‌گذاری
• مدیریت زنجیره تامین: بهینه‌سازی موجودی، برنامه‌ریزی تولید، مدیریت لجستیک
• مدیریت منابع انسانی: ارزیابی عملکرد کارکنان، برنامه‌ریزی نیروی انسانی، مدیریت حقوق و دستمزد
• بازاریابی: تحلیل رفتار مشتری، تعیین قیمت، طراحی کمپین‌های تبلیغاتی

مزایای استفاده از DSS:

• افزایش سرعت و دقت تصمیم‌گیری
• بهبود کیفیت تصمیمات
• کاهش هزینه‌ها
• حمایت از تصمیم‌گیری گروهی

چالش‌های پیاده‌سازی DSS:

• هزینه بالا: پیاده‌سازی و نگهداری DSS نیازمند سرمایه‌گذاری قابل توجهی است.
• کمبود نیروی متخصص: یافتن افراد متخصص در حوزه داده‌کاوی و هوش مصنوعی دشوار است.
• کیفیت داده‌ها: کیفیت داده‌های ورودی به طور مستقیم بر دقت نتایج خروجی تاثیر می‌گذارد.
• مقاومت در برابر تغییر: تغییر در فرآیندهای تصمیم‌گیری ممکن است با مقاومت کارکنان مواجه شود.

آینده DSS:

با پیشرفت فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، سیستم‌های DSS به طور فزاینده‌ای هوشمندتر و قدرتمندتر خواهند شد. در آینده، DSS قادر خواهد بود به صورت خودکار تصمیمات بگیرد و حتی به سازمان‌ها در پیش‌بینی آینده کمک کند.

در کل، سیستم‌های DSS ابزاری ارزشمند برای سازمان‌هایی هستند که به دنبال بهبود کیفیت تصمیم‌گیری و افزایش رقابتی بودن خود هستند.

فهرست مطالب:

• (2) مقدمه
• (3) جعبه سیاه
• (11 – 4) معماری سیستم های پشتیبانی تصمیم
• (12) تاریخچه و پیشینه تکامل معماری عمومی
• (14 – 13) متغیرهای سیستم های پشتیبانی تصمیم گیری
• (15) سیستم پشتیبانی از تصمیم مبتنی بر متن گرا
• (17 – 16) سیستم پشتیبانی از تصمیم مبتنی  بر ابر متن گرا
• (19 – 18) سیستم پشتیبانی از تصمیم مبتی بر پایگاه داده محور
• (20) سیستم پشتیبانی از تصمیم مبتنی بر صفحه اکسل
• (22 – 21) سیستم پشتیبانی از تصمیم مبتنی بر حل مشکل محور
• (25 – 23) سیستم پشتیبانی از تصمیم مبتنی بر قاعده گرا
• (27 – 26) سیستم پشتیبانی از تصمیم مبتنی بر تصمیم ترکیبی یا مرکب
• (28) سیستم پشتیبانی از تصمیم مبتنی بر تصمیم چند منظوره
• (29) نتیجه گیری
• (30) اسلاید پایانی