# 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](https://www.ionos.com/digitalguide/hosting/technical-matters/relational-databases/ "Bancos de dados relacionais"), [armazéns de dados](https://www.ionos.com/digitalguide/online-marketing/web-analytics/dwh-what-is-a-data-warehouse/ "DWH: O que é armazém 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.

Nota De modo geral, assim como a [mineração de dados](https://www.ionos.com/digitalguide/online-marketing/web-analytics/data-mining-analysis-methods-for-big-data/ "Mineração de dados: Métodos de análise de big data"), os Decision Support Systems são considerados pelos especialistas como uma categoria de Business Intelligence (BI). Embora esse campo abranja um vasto escopo de aplicações e tecnologias, os DSS normalmente têm o objetivo de fornecer apoio a decisões específicas.

## 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*](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/marketing-online/analise-web/o-que-e-big-data/ "O que é 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)](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/marketing-online/vender-na-internet/o-que-e-inteligencia-artificial-ia/ "O que é inteligência artificial?"). 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](https://www.ionos.com/digitalguide/online-marketing/web-analytics/what-is-machine-learning-how-machines-learn-to-think/ "O que é aprendizado de máquina: como as máquinas aprendem a pensar").

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**.


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