O que são Decision Support Systems (DSS)?

Decision Support Systems (DSS) são sistemas in­te­ra­ti­vos que ajudam empresas a tomar decisões, ana­li­sando e avaliando grandes volumes de dados. Esses sistemas são uti­li­za­dos em diversos setores e sua principal função é apoiar na resolução de problemas não es­tru­tu­ra­dos em áreas ope­ra­ci­o­nais.

Definição de Decision Support Systems

Decision Support Systems são sistemas com­pu­ta­do­ri­za­dos de pla­ne­ja­mento e in­for­ma­ções para aprimorar processos de­ci­só­rios em empresas. Em português, também são co­nhe­ci­dos como sistemas de apoio à decisão (SAD). Esses sistemas in­te­ra­ti­vos ajudam gestores e equipes ope­ra­ci­o­nais e de pla­ne­ja­mento a es­tru­tu­rar problemas de alta com­ple­xi­dade, assim podendo tomar decisões mais fun­da­men­ta­das – tanto em questões do dia a dia quanto em es­tra­té­gias de longo prazo. As prin­ci­pais funções dos Decision Support Systems são:

• Organizar, filtrar e apre­sen­tar dados de forma flexível
• Fornecer opções de análise, como com­pa­ra­ções, to­ta­li­za­ções ou cálculo de médias
• Realizar cálculos de modelos
• Conectar dados a al­go­rit­mos de oti­mi­za­ção

Para iden­ti­fi­car e processar in­for­ma­ções re­le­van­tes e exibi-las em forma de tabelas, gráficos ou si­mu­la­ções, os DSS analisam grandes volumes de dados. Eles recorrem a co­nhe­ci­men­tos e dados de di­fe­ren­tes áreas, incluindo não só dados brutos e do­cu­men­tos, mas também co­nhe­ci­men­tos pessoais, por exemplo. Por isso, os Decision Support Systems fornecem in­for­ma­ções de melhor qualidade do que os re­la­tó­rios con­ven­ci­o­nais. As fontes de dados uti­li­za­das são, prin­ci­pal­mente, bancos de dados re­la­ci­o­nais, armazéns de dados e cubos (dados ar­ma­ze­na­dos dentro de modelos), além de outras possíveis fontes de in­for­ma­ções, como previsões de fa­tu­ra­mento e vendas ou pron­tuá­rios médicos ele­trô­ni­cos.

Fun­ci­o­na­mento de Decision Support Systems

Ge­ral­mente, um Decision Support System é formado por três com­po­nen­tes:

• Banco de dados de co­nhe­ci­mento: O banco de dados funciona como uma bi­bli­o­teca de in­for­ma­ções, sendo um elemento central do DSS. Ele inclui tanto in­for­ma­ções internas da empresa quanto pro­ve­ni­en­tes de fontes externas, como a internet. De­pen­dendo das exi­gên­cias es­pe­cí­fi­cas, os bancos de dados de DSS também podem ser im­ple­men­ta­dos como sistemas in­de­pen­den­tes ou como armazéns de dados (data wa­rehou­ses).
• Sistema de software: A base do sistema de software é um modelo, ou seja, a simulação de um sistema real. Para isso, são uti­li­za­dos, por exemplo, modelos es­ta­tís­ti­cos que es­ta­be­le­cem relações entre eventos e variáveis, além de análises de sen­si­bi­li­dade (do tipo ‘e se’) e séries temporais, ou modelos de regressão.
• Interface de usuário: Os dash­bo­ards (painéis) permitem que os usuários vi­su­a­li­zem os re­sul­ta­dos, assim fa­ci­li­tando o tra­ta­mento dos dados ar­ma­ze­na­dos. Além de janelas simples, as in­ter­fa­ces de usuário dos DSS também incluem linhas de comando e in­ter­fa­ces con­tro­la­das por menus.

Tipos de Decision Support Systems

Existem di­fe­ren­tes tipos de Decision Support Systems, que podem ser clas­si­fi­ca­dos de acordo com sua fonte primária de in­for­ma­ções:

• Sistemas de apoio à decisão baseados em dados (data-driven DSS) utilizam dados de bancos de dados internos ou externos. Eles ge­ral­mente empregam técnicas de mineração de dados para iden­ti­fi­car padrões e gerar prog­nós­ti­cos a partir dos mesmos. Muitas empresas recorrem a sistemas de apoio à decisão baseados em dados para otimizar seus processos co­mer­ci­ais. Já na área de gestão pública, os data-driven DSS são usados, por exemplo, no combate ao crime.
• Sistemas de apoio à decisão baseados em modelos (model-driven DSS) são focados no uso de modelos ma­te­má­ti­cos e modelos baseados em si­mu­la­ções, que são adaptados às ne­ces­si­da­des es­pe­cí­fi­cas de cada usuário. Nor­mal­mente, os model-driven DSS não requerem um volume tão grande de dados e são es­pe­ci­al­mente práticos em situações em que é difícil tomar decisões apenas com base em dados his­tó­ri­cos.
• Sistemas de apoio à decisão baseados em co­mu­ni­ca­ções e grupos (com­mu­ni­ca­tion-driven DSS e group-DSS) têm como objetivo apoiar a co­mu­ni­ca­ção, co­or­de­na­ção e co­la­bo­ra­ção, ou ajudar os grupos en­vol­vi­dos em processos de­ci­só­rios a analisar situações pro­ble­má­ti­cas. Essa análise é feita, sobretudo, uti­li­zando diversas fer­ra­men­tas de co­mu­ni­ca­ção, como mensagens ins­tan­tâ­neas.
• Sistemas de apoio à decisão baseados em co­nhe­ci­mento (knowledge-driven DSS) fornecem co­nhe­ci­mento es­pe­ci­a­li­zado para a resolução de problemas. Esse co­nhe­ci­mento é ar­ma­ze­nado em um banco de dados de co­nhe­ci­mento, que o sistema atualiza cons­tan­te­mente. Knowledge-driven DSS são usados, prin­ci­pal­mente, para tarefas que exigem expertise humana.
• Sistemas de apoio à decisão baseados em do­cu­men­tos integram tec­no­lo­gias especiais de consulta e análise de do­cu­men­tos. Um exemplo disso são motores de busca que permitem que os usuários pesquisem termos es­pe­cí­fi­cos em bancos de dados.

Prin­ci­pais campos de aplicação de Decision Support Systems

Decision Support Systems podem ser adaptados a vários tipos de problemas e di­fe­ren­tes condições técnicas, sendo, portanto, de uso flexível. Contudo, é bom lembrar que esses sistemas não subs­ti­tuem o poder de dis­cer­ni­mento humano, mas apenas oferecem apoio. Ou seja, a in­te­pre­ta­ção das in­for­ma­ções for­ne­ci­das e a tomada das decisões finais ainda ficam a encargo dos seres humanos. Os Decision Support Systems somente dis­po­ni­bi­li­zam as in­for­ma­ções mais re­le­van­tes e avaliam os impactos das decisões possíveis.

Eles são úteis es­pe­ci­al­mente ao lidar com problemas não es­tru­tu­ra­dos, ou seja, situações com dados muito dispersos ou grandes volumes de dados (big data), bem como casos em que é im­pos­sí­vel re­co­nhe­cer conexões lógicas entre as in­for­ma­ções. Estes são alguns campos de aplicação que costumam utilizar DSS:

• Pla­ne­ja­mento de rotas por GPS: Ana­li­sando as opções dis­po­ní­veis, os Decision Support Systems são capazes de descobrir a rota ideal entre dois pontos. Os sistemas modernos até oferecem a opção de monitorar o trânsito ao vivo, assim per­mi­tindo evitar con­ges­ti­o­na­men­tos.
• Agri­cul­tura: Fa­zen­dei­ros usam DSS para de­ter­mi­nar o momento ideal para o plantio, a fer­ti­li­za­ção e a colheita.
• Medicina: Nas áreas clínicas, Decision Support Systems são uti­li­za­dos para in­ter­pre­tar re­sul­ta­dos de exames, di­ag­nos­ti­car doenças e elaborar planos de tra­ta­mento, entre outras funções. Um exemplo concreto é o DSS clínico de­sen­vol­vido pela Penn Medicine, que foi concebido para realizar a retirada gradual de pacientes sob ven­ti­la­ção mecânica com mais rapidez.
• Dash­bo­ards de ERP: Esses dash­bo­ards oferecem um panorama atual dos prin­ci­pais in­di­ca­do­res de uma empresa. Os Decision Support Systems permitem vi­su­a­li­zar cla­ra­mente processos co­mer­ci­ais e de produção. Assim, gestores podem monitorar as res­pec­ti­vas metas, para iden­ti­fi­car opor­tu­ni­da­des de melhoria.

Relação entre DSS e IA

Nor­mal­mente, os sistemas de apoio à decisão permitem a in­te­gra­ção de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial (IA). Os chamados In­tel­li­gent Decision Support Systems (IDSS) são capazes de processar enormes volumes de dados de diversas fontes, assim gerando re­co­men­da­ções que con­tri­buem para melhores decisões. Para iden­ti­fi­car padrões e cor­re­la­ções, eles empregam tec­no­lo­gias de IA, como apren­di­zado de máquina.

Os DSS in­te­li­gen­tes agem de forma se­me­lhante aos con­sul­to­res humanos, mas conseguem processar e analisar in­for­ma­ções com mais efi­ci­ên­cia do que qualquer pessoa. Esses sistemas são uti­li­za­dos, por exemplo, em processos de fa­bri­ca­ção flexível, no setor de marketing e em di­ag­nós­ti­cos médicos.

Vantagens e des­van­ta­gens de Decision Support Systems

Os DSS oferecem uma série de vantagens, ajudando empresas a tomar decisões de forma mais eficiente. Eles podem ser in­te­gra­dos com fle­xi­bi­li­dade nos sistemas de TI já exis­ten­tes, também podendo ser ex­pan­di­dos in­di­vi­du­al­mente, se ne­ces­sá­rio. Tais sistemas pro­por­ci­o­nam uma operação intuitiva, o que é es­pe­ci­al­mente im­por­tante para in­te­ra­ções humano-com­pu­ta­dor. Embora as decisões finais ainda sejam tomadas pelos humanos, os Decision Support Systems con­tri­buem subs­tan­ci­al­mente para a melhoria dos processos de pla­ne­ja­mento, pro­mo­vendo também a redução de custos. Outra vantagem é a pos­si­bi­li­dade de rastrear a origem de qualquer evidência baseada em dados.

No entanto, esses sistemas também apre­sen­tam algumas des­van­ta­gens. Em primeiro lugar, a im­ple­men­ta­ção e a ma­nu­ten­ção de DSS costumam ser dis­pen­di­o­sas. Além disso, a qualidade das re­co­men­da­ções depende muito dos dados uti­li­za­dos como base. Por último, há também o risco de os tomadores de decisão confiarem demais nos sistemas de apoio e, assim, deixarem de exercer seu próprio dis­cer­ni­mento.