Sistema de soporte de decisiones(DSS por sus siglas en inglés Decision support system) es una forma de modelar datos y hacer decisiones de calidad basadas en estos. Tomar la decisión correcta en los negocios se suele basar en la calidad de sus datos y su capacidad para filtrar y analizar los datos para encontrar las tendencias en cual usted puede crear soluciones y estrategias. DSS o sistemas de soporte a las decisiones son generalmente aplicaciones de computador, junto con un componente humano que puede filtrar a través de grandes cantidades de datos y escoger entre numerosas opciones. La clave de los sistemas de soporte a la decisión es recoger datos, analizar y dar forma a los datos que se recogen y, a continuación, tratar de tomar decisiones o la construcción de estrategias de análisis. Si las computadoras, bases de datos o personas están involucradas generalmente no importa, sin embargo, es este proceso de toma de datos en bruto o no estructurados, que contiene y percibe y, a continuación, utiliza la ayuda para ayudar a la toma de decisiones.
Es importante señalar que si bien los ordenadores y la inteligencia artificial consisten en trabajar o en jugar con los datos, es decisión de los seres humanos ejecutar estas estrategias o comprender los datos en una hipótesis utilizable.
Un sistema es un conjunto de componentes relacionados entre sí que contribuyen a un determinado objetivo. Un sistema se caracteriza habitualmente a través de sus entradas y salidas, y su resultado se ve afectado por las condiciones externas al sistema, y por parámetros internos del mismo.
EJEMPLOS:
Empresa conservera
Este caso práctico se refiere a uno de las mayores empresas conserveras de Galicia, con presencia internacional, más de 500 empleados y cerca de 100.000.000 € de facturación.
A pesar de que en el sector conservero es bien conocida la estacionalidad de las ventas (el consumo de atún en conserva se dispara en verano, debido a su participación en las ensaladas) y en diciembre (con motivo de la navidad), esta empresa no había sido capaz de optimizar la cantidad de producto finalizado que debía almacenar en stock para maximizar sus beneficios.
Mediante la implantación de un sistema de soporte a la decisión (DSS), y tras el análisis minucioso de los datos históricos que guardaba la compañía, resultó posible rediseñar todo el proceso logístico y de almacenamiento productivo hasta el punto de incrementar la rentabilidad económica de la misma (independientemente de la producción y la demanda) en un 10%.
Cadena de supermercados
Una conocida cadena de supermercados gallegos ha recurrido a un sistema de Business Intelligence para averiguar cual era el perfil de sus clientes más rentables e intentar hacer lo posible para fidelizarlos.
Para ello, una de las primeras acciones que llevó a cabo fue la creacción de una "tarjeta descuento", que vinculara a los clientes con el club del supermercado. Para poder optar a esta tarjeta, cada cliente debía facilitar sus datos personales básicos (edad, sexo, origen...) y unos datos complementarios de sus preferencias. A cambio recibía descuentos eventuales en sus compras.
Tras haber acumulado una relevante cantidad de datos, llegó el momento de extraer la información requerida mediante un sistema de soporte a la decisión. Entre las rarezas obtenidas en los resultados, cabe destacar que el perfil ideal de cada cliente tenía sustanciales diferencias en función de la ubicación geográfica, a pesar de que el límite del análisis era dentro de la propia Galicia.Cooperativa lechera
En una cooperativa láctea de origen gallego, cuyos productos se publicitan en TV a nivel nacional, se habían desatado las alarmas debido a las grandes desviaciones económicas existentes, cada año, entre los parámetros estimados en enero y los resultados analizados doce meses más tarde.
Finalmente, para resolver el problema y potenciar al máximo sus sistemas informáticos tradicionales, la cooperativa decidió implantar un cuadro de mando integral (Balanced Scorecard) y realizar un seguimiento minucioso de sus objetivos estratégicos. Tras ocho meses desde la puesta en producción del sistema, consiguieron encontrar el origen de las desviaciones y tomar las acciones oportunas para enderezar la trayectoria operativa de la empresa.
Por otro lado, y como efecto colateral estrechamente relacionado, el sistema ha permitido analizar el impacto en las ventas de cada una de sus campañas publicitarias. Basándose la información contenida en sus propias bases de datos, la cooperativa ha conseguido desde entonces adaptar su publicidad para incrementar en un 8% su cuota de mercado.
Operador de telecomunicaciones
Este ejemplo hace referencia a uno de los mayores operadores de telecomunicación del mundo, con más de 91 millones de clientes en 220 países de los cinco continentes. Esta organización cuenta con 190.000 empleados y ofrece una gama completa de servicios de telecomunicaciones: telefonía local, internacional y móvil; internet y multimedia; transporte de datos; y difusión de TV por cable.
En los últimos años, la empresa ha venido utilizando los sistemas informáticos como un arma estratégica fundamental en la batalla entre operadores de telecomunicaciones. El objetivo de una de sus principales iniciativas ha sido reducir las inconsistencias en los datos y compartir la información de manera más eficaz entre las diferentes áreas de negocio, implementando en toda la organización estándares en el campo del software de gestión.
Peluquería local
Una peluquería de Santiago de Compostela llevaba dos años abierta al público. Durante todo ese tiempo, las dueñas, dos chicas jóvenes y emprendedoras, habían trabajado todos los días de la semana (a excepción, naturalmente, de los domingos) para sacar adelante su negocio.
Al haber estabilizado su cartera de clientes decidieron descansar un día más a la semana. Su primera opción fue cerrar los lunes, como las demás peluquerías de la zona. No obstante, decidieron basar su decisión en la información histórica que habían recogido en su pequeña aplicación de citas.
Los resultados obtenidos fueron contudentes, ya que el lunes resultó ser el cuarto día más rentable de la semana (probablemente como consecuencia del cierre de la competencia). Finalmente el día elegido para descansar fue el martes.
