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.