Mit einem Decision Support System (DSS), zu deutsch Entscheidungsunterstützungssystem (EUS), werden betriebswirtschaftliche Planungsprozesse strukturiert. Auch wenn die Technologie dem wirtschaftsinformatischen Bereich entspringt, werden abgewandelte Formen mittlerweile für medizinische und personelle Zwecke eingesetzt. Der Fokus soll im Folgenden auf der Auswertung von betrieblichen Leistungsparametern (KPI) liegen.
Business Intelligence (BI) und OLAP (Online Analytical Processing) werden häufig vom Überbegriff DSS gemantelt. Zwar bilden sich technische Feinheiten und verschiedene Einsatzmöglichkeiten heraus, grundsätzlich bauen die Systeme jedoch aufeinander auf. So wird der gesamte Decsision Support Prozess mit der Informationsverarbeitung über OLAP begonnen und an ein BI-System weitergegeben. Business Intelligence wertet hingegen auch externe Daten (Blogartikel, gesamtwirtschaftliche Größen, Trends) mit aus. Die Kompetenzen von Decision Support Systems scheinen aufgrund technischer Fortschritte dennoch zunehmend zu verschwimmen.
Unter einem MIS (Management-Informationssystem) lassen sich neben den Decision Support Systemen auch die operativen Systeme (z. B. ERP- & CRM-Software) einordnen, mit denen Informationen verdichtet werden. Kurz gesagt: Ziel der obersten Ebene von MIS-Produkten zielt auf eine ganzheitliche Behandlung von betriebsrelevanten Informationen ab. Auf Detailebene konzentriert sich DSS auf eine optimierte Informationsweitergabe, sodass Entscheidungshilfen korrekt adressiert und strukturiert sind.
Neben den zwei wesentlichen Ausführungen eines DSS fügen sich außerdem verschiedene Möglichkeiten, mit denen sich die Technologie mit den bestehenden Informationssystemen und Workflows integriert.
Darunter fallen zum einen Standalone-Lösungen, die also unabhängig von anderen Softwareprodukten agieren sollen. Der Begriff ist jedoch trügerisch, denn eigentlich sind diese Lösungen weitaus empfindlicher als die vollintegrierten Systeme.
Vollintegrierte Decision Support Systeme verknüpfen Funktionen für verschiedene Geschäftsprozesse in einer Softwarelösung oder einem Softwarepaket eines einzelnen Herstellers. So werden Daten direkt aus den operativen Funktionen für das Controlling an die DSS-Funktion weitergeleitet.
Webbasierte Lösungen können theoretisch sowohl als Verbundskonzept als auch als Standalone integriert werden.
Damit das Entscheidungsunterstützungssystem richtig eingesetzt wird, liegen bestimmte Zielvorhaben voraus. Zum einen lassen diese sich in Operationen mit strukturierten und unstrukturierten Informationen aufteilen. Kernziel ist es, intuitionsgetriebene Entscheidungen möglichst nachvollziehbar zu machen und Handlungsempfehlungen abzuleiten. Der Vorteil besteht auch darin, dass das Entscheidungsunterstützungssystem immer neue Perspektiven mit einbringt und durch jede unbekannte Situation lernt (Machine Learning).
Es handelt sich um eine Aufbereitung von Informationen, die sich gut programmieren lässt. Die Inhalte sind klar miteinander vernetzt. Solche Voraussetzungen sind für das mehrdimensionale OLAP beispielsweise optimal. Strukturierte Datengrundlagen bieten direkt eine hohe Evidenz und lassen sich leicht mit historischen Entscheidungssituationen verknüpfen. Ein Beispiel für eine solche Operation könnte die Prognose für die Umsatzzahlen der nächsten Quartale sein.
Das Entscheidungsunterstützungssystem wird am häufigsten für unstrukturierte Situationen eingesetzt. Dabei geht es um einen Informationszustand, der nicht direkt zusammengefasst werden kann oder wenn ein konkreter Input für das Direkt-Abfragen-System fehlt. Das liegt entweder daran, dass die Daten stark verstreut sind, es sich um enorme Datenmengen handelt (Big Data) oder weil kein logischer Zusammenhang zwischen den Informationen besteht.
Diese Situationen sind schwer auszuwerten und ein DSS soll dabei helfen, verschiedene Entscheidungsalternativen und deren Konsequenzen zu identifizieren. Ausgereifte, hochinteraktive Systeme sind so weit, dass Planmodelle, Simulationen und Prognosen direkt im Cockpit erstellt werden können oder Entscheidungen bereits vorformuliert werden.
Damit EUS reibungslos funktioniert, sollten bestimmte Prozesse angelagert oder integriert sein. Diese unterstützen dann beispielsweise die Qualität des Informationsflusses und die Flexibilität der Systeme für kurzfristige Entscheidungen.
Besonders bei Standalone-Lösungen ist der Zugriff auf eine strukturierte Datenbankarchitektur essentiell. Über ETL-Prozesse werden Informationen bereinigt und in die Datenlager integriert. Nun lassen sich Decision Support Systeme mit Daten-Clustern und aufbereiteten Data Marts versorgen.
Modelle und Methoden liegen auf einer eigens vorgesehenen Datenbank, die Simulationsprozesse unterstützt. Werden bekannte Modelle abgerufen, lassen sich die Abfrageprozesse über Decision Support Systeme deutlich beschleunigen. Eine Abfrage sollte nicht länger als 30 Sekunden oder wenige Minuten dauern. Mithilfe des Modell-Managements lassen sich Strukturen erstellen, die dann auch kurzfristig in Meetings genutzt werden können.
Da der Bereich der Decision Support Systems noch relativ jung ist, bestehen einige Unklarheiten über deren ordentlichen Einsatz. Sollten Probleme bei der Bedienung auftreten, kann der Hersteller direkt eingreifen oder bietet eine umfangreiche Support-Bibliothek an. Für den Anschluss an die operativen Systeme oder bei integrierten Systemen ist es also von bedeutendem Vorteil, wenn die Software von einem Hersteller gepflegt wird. Durch diese Konstellation lassen sich auch Individualfunktionen ergänzen, die speziell an die Branche oder die Tätigkeit des Unternehmens ausgerichtet sind.