Karar Destek Sistemleri (KDS, Decision Support Systems, DSS) « MISSözlük
Bu yazının amacı, literatürde karar destek sistemleri (KDS, ing. Decision Support Systems, DSS) olarak geçen sistemleri açıklamaktır. En basit anlamıyla, bir karar aşamasında, toplanmış bilgilerden faydalanarak karar vermeyi kolaylaştıran sistemlerdir. Günümüzde karar destek sistemleri bilgisayar tabanlı, insan tabanlı veya ikisinin karışımı şeklinde tasarlanmaktadır.
KDS, yönetim ve idare gibi işlemlerin hemen her aşamasında kullanışlıdır. Genelde orta ve üst seviye yönetime hizmet etmektedir ve genelde karar aşamasında, düzenli olmayan veriden faydalı veri çıkarılmasını hedefler.
KDS’nin algılanmasında, bakış açılarına göre farklılıklar olabilmektedir. Örneğin akademik dünyada KDS yazılımları, karar verme işlemine yardım eden birer araç olarak görülürken, KDS kullanıcılarının çoğu bu sistemleri birer idare sistemi olarak görmektedir. Bazı akademisyenler ise KDS’nin tanımını daha da genişleterek karar verme ile ilgisi olan herhangi bir sisteme KDS ismini vermiştir. 1980 yılında Sprauge tarafından yapılan tanıma göre bir sistemin KDS olabilmesi için aşağıdaki 4 temel özelliği taşıması gerekir:
KDS genelde çok iyi yapılandırılmamış ortamlarda, üst düzey yöneticilerin karşılaştığı problemlerin çözümü ile ilgilenir
KDS genelde geleneksel veri erişim ve işleme yöntemlerini kullanarak problemleri çözmeyi hedefler.
KDS genelde bilgisayar uzmanı olmayan kişilerin de kolayca ve etkileşimli biçimde veri ile iletişime girmesine imkan tanır.
Ortamdaki değişimleri kendisine adapte edebilmek için bir KDS’nin esnek ve değişken yapıda olması beklenir.
KDS genel olarak bir karar uzmanının (stratejist, üst düzey yönetici, CEO, vs.) kararını daha rahat verebilmesi için, saf veri kaynaklarından (veri tabanları, metin kaynakları, bilgi depoları vs.) veriyi alıp, işleyip, karar için gereken hale getirerek işe başlar. Ardından bu veri üzerinde, daha önceden hazırlanmış olan şablonlar, veri işleme yöntemleri, veri madenciliği çalışmaları vs. kullanarak veri üzerinde ilkel bazı kararlar verebilir veya karar verilmesine destek olabilecek olası senaryoları hazırlayabilir.
KDS’ler bir kaç farklı grupta incelenebilir:
İletişim güdümlü KDS’ler: Birden fazla kişinin, ortak veri kaynakları üzerinde çalışabildiği ve kararların ortak veya bağımsız verilebildiği KDS’lerdir. Örneğin Microsoft Share Point, Google Docs, Groove gibi sistemler bu özelliktedir.
Veri güdümlü KDS’ler: Veri temellidirler, ana amaç verinin işlenmesi ve eğer ihtiyaç varsa paylaşılması üzerine kuruludur. Örneğin satışlar, borsa kapanışları, gelen talepler vs. gibi durumlarda zaman analizi yapan yazılımlar bu gruptandır.
Doküman güdümlü KDS’ler: Genelde düzgün bir yapıda olmayan ve dolayısıyla karar destek için kullanımından önce verinin ön işlemeye tabi tutulması gereken KDS’lerdir.
Bilgi Güdümlü KDS’ler: Genelde daha önceki bilgi birikimine (knowledge-base) dayalı ve bir problemin çözümünde bu bilginin verimli kullanılmasını hedefleyen KDS’lerdir.
Model Güdümlü KDS’ler: Problemin çözümü için bir istatistiksel model, senaryo veya hedef işlemeye yönelik KDS’lerdir. Amaç, daha verilerin kullanılarak bir model geliştirilmesi veya geliştirilmiş modelin daha sonraki problemlere uygulanmasıdır.
Temel olarak bir KDS aşağıdaki 3 katmandan oluşur:
Karar Destek sistemlerinin uygulama alanları aşağıdaki şekilde sayılabilir:
Klinik uygulamalar ve laboratuvar uygulamaları. Bu gruptaki uygulamalarda, toplanan klinik veriler üzerinden yapılan işlemeler ile uzmanların sağlık konularındaki kararlarının kolaylaştırılması hedeflenir. Bu sistemlerin hiçbirisi tam otomatize değildir, yani kararın, neticede bir uzman tarafından verilmesi hedeflenir, ancak karara destek sağlayabilecek ön işlemeler bu karar destek sistemleri tarafından yapılır.
Finans / Risk uygulamaları : Bu gruptaki uygulamalarda, finans ve bankacılık sektöründeki çeşitli problemlerin çözümü hedeflenir. Örneğin sigorta poliçelerinin risk hesaplaması veya bankacılık kredi risk hesaplamasının veya yatırım stratejilerindeki risk hesaplamasının yapılmasına yardımcı KDS’ler geliştirilir.
Tarım sektöründe kullanılan KDS’ler ise öngörü (prediction) ve risk hesaplamaları esasına dayanarak yine tarıma özel bazı verileri toplayarak ön işlemeden geçirir ve karar verilmesine yardım eder.
Yer-bilim çalışmalarında da KDS uygulamalarından yararlanılmaktadır. Örneğin yer altı madenlerinin konum tahmini, yapılan kazı çalışmalarının yüzey etkisinin hesaplanması, deprem ve deprem sonrası oluşabilecek hasar tahmini gibi çeşitli alanlarda KDS yazılımlarından yardım alınabilir.
KDS’ler ayrıca, hertürlü inşaat kararlarında (konum belirleme, örneğin demir yolu, köprü, karayolu, bina, baraj inşaatları gibi), orman işletme hesaplarında (yangın yönetimi, ekim alanlarının belirlenmesi, erozyon ve risk belirlenmesi) kullanılabilir.
KDS’ler genel olarak karar destek aşamasında çeşitli faydalar sağlar. Bu faydalar, aşağıdaki şekilde sıralanabilir:
Kişisel verimliliğin arttırılması
Karar verme sürecinin hızlandırılması
Organizasyonel kontrolün arttırılması
Karar vericinin bilgiye erişimini ve kavrama aşamasını hızlandırma ve geliştirme
Organizasyonlardaki problem çözüm sürecini hızlandırma
Kişiler arası iletişimin geliştirilmesi (özellikle kararların birden fazla kişi tarafından verildiği ortamlarda, iletişim modellerinin tanımlanması veya en basit anlamıyla üzerinde tartışılabilecek somut verilerin hızlı ve güvenilir şekilde hazırlanması)
Öğrenme ve eğitim aşamalarının hızlandırılması
Karar desteklemek için kullanılabilecek objektif verilerin hazırlanması
Rekabet ortamlarında stratejik rekabet üstünlüğünün elde edilmesi
Problem uzayındaki bazı değerlerin keşfedilmesine yardım etmesi
Yönetim sürecinin otomatize edilmesine yardım etmesi
Performans artışı için yenilikçi uygulamaların geliştirilmesine yardım etmesi
KDS’lerin ayrıca çeşitli karakteristik özelliklerinden bahsetmek de mümkündür:
Yarı düzenli veya düzensiz problemlerin çözümüne yardımcı olması
Her seviyeden yöneticilere destek olması
Bireysel ve grup çalışmalarına (kara verme süreçlerine) yardımcı olması
Karar verme sürecinin bir dizilim halinde olduğu durumlarda veya birden fazla farklı alt aşamadan oluştuğu (paralel veya ardışık) durumlarda bu ön aşamaların geçilmesine ve karar seviyesinde veriye erişilmesinde yardımcı olması
Zeka, tasarım ve seçim konularında destek olması
Esnek ve kendini değiştirebilir uyumlulukta olması
Etkileşimli ve kullanımı kolay olması
Modelleme ve analiz yeteneğinin olması
Veri erişim özelliği
Tek başına veya web-tabanlı çalışabilme
Karar sürecinin destek çeşitliliği sağlaması
Hızlı cevap alınabilmesi