Decision Making

Decision Making - Transcript

Decision Making and Decision 
Support Systems
To decide
n to come to a conclusion
Decision
n Making up your mind to do something
n Making a judgment on what ought to be 
done
Decision
To do nothing and wait for things to happen 
can also be a decision
Are decisions made or are decisions 
taken?
Decision Making vs. Decision 
Taking
n Decision making involves a series of steps 
that ultimately culminates in a resolution
n Decision taking may be instantaneous, 
impulsive, unconscious, intuitive
n Decision making is usually systematic and 
based on thinking
n Decision taking may usually rely on gut 
feeling
Decision making vs. Problem 
solving
n Is decision making same as problem 
solving?
Or
n Is problem solving a step in the process of 
decision making?
Or
n Is decision making a step in the process of 
problem solving?
Decision making vs. Problem solving 
(contd.)
n Problem solving and Decision making are 
inter­twined
n Information is required for both problem 
solving and decision making
Why decision making is 
difficult?
n Too many options/ alternatives from which 
to decide
n High cost of wrong decisions
n Increasingly dynamic environment with 
greater uncertainties
n Competitor moves and counter­moves at 
extremely fast pace
Herbert Simon’s Model of decision 
making
n Decision making is a rational process 
comprising three major phases:
n Intelligence
n Design
n Choice
Decision
Intelligence
Design
Choice
Simon’s Model
Intelligence Phase
n Scan the environment for a problem.
n Determine if decision­maker can solve 
the problem.
n Within scope of influence
n Fully define the problem by gathering 
more information about the problem.
Design
n Decision maker identifies alternative courses of 
action to solve a problem
n This can be a creative activity requiring brain 
storming, analogies, checklists etc.
n Not all alternatives are clearly visible; they have 
to be unearthed from a heap of possibilities
n Only a finite and limited number of alternatives 
can be finally evaluated   
Choice Phase
n Select the solution to implement.
n More detailed analysis of selected 
solutions might be needed.
n Verify initial conditions.
n Analyze proposed solution against real­
world constraints.
 Phases of Decision­Making
n Simon’s original three phases:
n Intelligence
n Design
n Choice
n He added fourth phase later:
n Implementation
n Book adds fifth stage:
n Monitoring
Control
Intelligence
Design
Choice
Modified Simon’s Model
Implementation
Typology of Decisions
n Robert Anthony’s Classification:
n Strategic Planning
n Management Control
n Operational Control
n Simon’s Classification
n Programmed/ structured decisions
n Nonprogrammed/ Unstructured decisions
Properties of Programmed/ 
structured decisions
n Well­defined decision situation
n Some specified procedure or decision rule 
can  be applied
n Routine and repetitive
n Can be modeled as a quantitative model
n Can be delegated to lower levels or 
automated
Properties of Non­programmed/ 
unstructured decisions
n Not well­defined
n Have no pre­specified procedure or decision rule
n Decision situation may be novel one (e.g.: catastrophe) 
n Or it may be related to recurring problems where conditions change very frequently and so substantially that no decision rule can be specified
n Can’t be delegated to lower levels and can’t be automated
Semi­structured/ partially 
programmed decisions
n Decisions falling within the two extremes
n Some semblance of structuring is 
possible, which is then programmed
n Human judgment is applied to the 
situational factors which are not structured 
and thus not programmed
Classifying Decisions on the basis 
of ­ Knowledge of Outcomes
n Decisions under certainty
n Outcome of each alternative is fully known
n Only one outcome for each alternative
n Decisions under risk
n Possibility of multiple outcomes 
n Probability of occurrence can be attached 
n Decisions under uncertainty
n Number of outcomes for each alternative and their 
probabilities of occurrence not known
Roadblocks to Good Decision 
Making
n Human cognition
n Our mental ability to comprehend and understand 
something
n Human perception
n Difficulty isolating problems
n Tend to think of only narrow range of possible 
solution
n Human bias
n Tendency to shape responses based on 
stereotypes, memory, and current position
How to Overcome the 
Roadblocks
n Decision support systems (DSS) are one tool
n A computer­based system that supports and improves human decision making
n Helps analyze complex problems
n Process vast amounts of analytical data
n Group decision support systems (GDSS)
n Tool for supporting team decision making
n Executive information system (EIS)
n Computer­based system that supports the decision­making processes of senior managers
What is a DSS?
What is a DSS?
A DSS is a computer­based information 
system designed to help managers generate 
one or many alternative solutions to a 
problem
Distinction between MIS and DSS
MIS DSS
Decision support 
provided
Provide information 
about organisation’s 
performance for 
general control
Provide support in 
analyzing specific 
problems and arriving 
at decision options 
Information form & 
frequency
Periodic, exception, 
demand and push/ 
routine reports
Interactive queries 
and responses
Information format Pre­specified, fixed 
format
Ad hoc, flexible and 
adaptable format
Information 
processing 
methodology
processing of data Analytical modeling of 
data
Earlier Versions of DSS
n Stand­alone systems
n Model­driven
n Usually developed by end­user divisions
Newer Versions of DSS
n Data from various enterprise­based 
systems/ TPS collected in data 
warehouses (DWH)
n Include a large pool of customer related 
data and any other relevant external data
n Analyze DWH data through Online 
Analytical Processing (OLAP) and Data 
mining
System Description: Decision Support Systems
Decision Support SystemsSpecial­purpose information systems designed to support managerial­level employees in organizational decision making
System Details These systems use computational software to construct models for analysis (most common MS Excel) to solve semi­structured problems (e.g. sales or resource forecasts)
Supported Activities: 
“What­if” analysis – changing one or more variables in the model to observe the resulting effect (e.g. what is the payment if the interest rate increases 1%)
Characteristics of Decision Support 
Systems
System Description: Common 
Decision Support Systems
System Architecture: Decision 
Support Systems
System Example – Loan Calculator
Variables to be Analyzed Loan Calculator Model
Analysis Results
DSS Components
n The DSS database: A collection of data from a number of applications or groups
n The DSS software system: Contains the software tools that are used for analyzing the data, including OLAP tools, datamining tools, or a collection of mathematical or analytical models
n The user interface: Controls the interaction between the users of the system and the DSS software tools 
DSS Components
n Sensitivity Analysis
n the study of the effect that changes in one or more 
parts of a model have on other parts of the model
n What­if Analysis
n checks the impact of a change in the assumptions 
or other input data on the proposed solution
n Goal­seeking Analysis
n find the value of the inputs necessary to achieve a 
desired level of output
DSS Capabilities
DSS Process
n General Accident Insurance: Customer buying patterns and fraud detection
n Bank of America: Customer profiles
n Frito­Lay, Inc.: Price, advertising, and promotion selection
n Burlington Coat Factory:Store location and inventory mix
n Keycorp: Targeting direct mail marketing customers
n National Gypsum: Corporate planning & forecasting
n Southern Railway: Train dispatching and routing
n Texas Oil & Gas: Evaluation of potential drilling sites
n United Airlines: Flight scheduling, passenger demand forecasting
DSS Examples
n Computer system with software that can 
analyze and display data using digitized 
maps.  Enables display and analysis of 
spatial information.
n Examples – Location analysis, law 
enforcement, identifying efficient delivery 
routes
Geographic Information 
Systems (GIS)

Some application areas of DSS
n Manufacturing
n Capacity planning
n Production planning and control
n Quality control
n Materials
n Inventory control
n Purchasing
n Warehousing
n HR
n HR planning & forecasting
n Manpower scheduling
Some application areas of DSS 
(contd.)
n Marketing
n Sales forecasting
n Competitor analysis
n Pricing analysis
n Distribution
n Finance
n Capital budgeting
n Cost analysis
n Strategic Issues
n Product mix decisions
n Corporate planning
Examples of DSS
Organisation DSS Application
United Airlines Flight scheduling and 
passenger demand 
forecasting
US Department of Defence Defence Contract Analysis
Bank of America Customer Profiles
General Accident Insurance Customer buying patterns
GAP, USA Inventory Control
Decision Support Systems
n Intelligence Phase
n Automatic
n Data Mining
n Expert systems, CRM, neural networks
n Manual
n OLAP
n KMS
n Reporting
n Routine and ad hoc
Decision Support Systems
n Design Phase
n Financial and forecasting models
n Generation of alternatives by expert 
system
n Relationship identification through OLAP 
and data mining
n Recognition through KMS
n Business process models from CRM, 
RMS, ERP, and SCM
Decision Support Systems
n Choice Phase
n Identification of best alternative
n Identification of good enough alternative
n What­if analysis
n Goal­seeking analysis
n May use KMS, GDSS, CRM, ERP, and 
SCM systems
Decision Support Systems
n Implementation Phase
n Improved communications
n Collaboration
n Training
n Supported by KMS, expert systems, 
GDSS
Why Use DSS?
Perceived benefits
n decision quality
n improved communication
n cost reduction
n increased productivity
n time savings
n improved customer and employee satisfaction
Pivot Table
n A PivotTable Report (commonly called a pivot table) 
is a specialized report in Microsoft Excel that 
summarizes and analyzes data from an outside source 
like a
spreadsheet or similar table. 
n a pivot table is a tool for taking a large and complete 
amount of data and formatting it in a table that makes 
that same information easier to understand and 
assimilate. 
Pivot Table
You generally will create a pivot table when
n you want to do one of the following:
n extract a smaller amount of data from a larger set of data
n sum up a large amount of data and compare one section 
of the original data
n with another or
n organize sub­categories of data within larger categories.
Groups Decision Support 
Systems
n Having multiple participants in the decision process adds potential problems
n Production blocking
n Evaluation apprehension
n Social loafing
n Group think
n GDSS tools contain special tools to overcome these problems
GDSS Tools
n Brainstorming tools
n Commenter tools
n Categorizing tools
n Idea­ranking tools
n Electronic­voting tools
n Group facilitator
Executive Information Systems
n Computer­based tool that specifically 
helps top­level  management make 
strategic decisions
n Processes both internal and external data
n Presents data in summary form
n Drill­down is a key feature – gives the 
manager the ability to see more details when 
needed

Artificial Intelligence (AI)
n Field of study that explores the 
development of computer systems that 
behave like humans
n Strong AI – create a computer that can think 
like a human
n Weak AI – develop computers and programs 
that employ thinkinglike features

Expert Systems
n AI systems that codify human expertise in a 
computer system
n Main goal is to transfer knowledge from one person to 
another
n Wide range of subject areas
n Medical diagnosis
n Computer purchasing
n Whale watching
n Knowledge engineer elicits the expertise from the 
expert and encodes it in the expert system
Expert Systems Components
n Knowledge base
n Inference engine
n User interface
n Explanation system
Other Artificial Intelligence 
Technologies
n Neural networks – use software to simulate the neural working of the human brain
n Intelligent agents (bots) – autonomously handle tasks for humans and act on user’s behalf
n Genetic algorithms – Computer instructions that create a population of thousands on potential solutions and evolves the population toward better solutions
n Fuzzy logic – a way to get computers to come closer to the ability to see fine distinctions, not just ones and zeros