DSS ส่วนมากมักจะมีความสามารถดังแสดงในตารางหน้าถัดไป นอกจากนั้นยังมี ความสามารถในการสร้างแบบจำลองและมีฟังก์ชันพิเศษเพิ่มเติมได้แก่
- การวิเคราะห์ความไว (Sensitivity analysis) เป็นการศึกษาผลกระทบที่เกิดขึ้นเมื่อ ทำการเปลี่ยนส่วนใดส่วนหนึ่ง(หรือมากกว่า)จากหลายๆส่วนของแบบจำลอง
- การวิเคราะห์ในเชิง “จะเกิดอะไรขึ้น…ถ้า” (What-if analysis) เป็นการศึกษาผล กระทบที่เกิดขึ้น (เมื่อทำการเปลี่ยนสมมติฐานของ input data) กับผลลัพธ์ที่คาดว่า จะได้รับ
- Goal-seeking analysis เป็นการศึกษาเพื่อค้นหาค่าของอินพุทต่างๆ ที่จำเป็นเพื่อให้ บรรลุถึงระดับเอาท์พุทที่ต้องการ
ทุกๆ DSS อย่างน้อยต้องมีระบบย่อยที่เรียกว่า data management และ model management ส่วนของ user interface และ end users บางตัวจะมี Knowledge management เพิ่มเข้ามา ตัวอย่างดังรูปหน้าถัดไป ระบบย่อยๆประกอบด้วย
1) ระบบย่อยในการบริหารจัดการข้อมูล (Data management subsystem)
2) ระบบย่อยในการบริหารจัดการแบบจำลอง (Model management subsystem)
3) การเชื่อมต่อกับผู้ใช้ (User interface)
4) ผู้ใช้ (Users)
5) ระบบย่อยต่างๆที่เกี่ยวข้องกับองค์ความรู้ (Knowledge- based subsystems)
The DSS and its Computing Environment
ส่วนประกอบของ DSS
ระบบสนับสนุนการตัดสินใจที่สำคัญ คือ
1. ระบบฐานข้อมูล ( DSS Database )
2. ซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการวิเคราะห์การตัดสินใจ ( DSS Software System )
3. เครื่องมือสนับสนุนการทำงานของระบบ ( DSS Support Tool )
โปรแกรม DSS ที่นิยมใช้
* โปรแกรม Interrelated DSS ได้แก่ โปรแกรมที่ใช้ช่วยในการตัดสินใจของปัญหา
* โปรแกรมการพยากรณ์ หรือ Forecasting ได้แก่โปรแกรมช่วยสนับสนุนการพยากรณ์ต่าง ๆ
* โปรแกรมอื่น ๆ ได้แก่ การวางแผน การพัฒนายุทธศาสตร์ การโฆษณาที่มีประสิทธิภาพ
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น