Date post: | 06-Jul-2018 |
Category: |
Documents |
Upload: | meljun-cortes-mbampa |
View: | 220 times |
Download: | 0 times |
of 18
8/17/2019 MELJUN CORTES RESEARCH PAPERS DSS Model Driven DSS Concepts & Research Direction
1/18
M od e l- dr iv e n d e ci si on s up po r t s y st em s: C on c ep ts a n d
r e s ea r c h d i re c ti o n s
D an ie l J . P ow er a,*, R am es h S ha rd a b
a U n i v er s i t y o f N o r th e r n I o w a , C e d a r F a l l s , I A 5 0 61 4 , U S A bO k l a ho m a S t a te U n i ve r s i ty, S t i l lw a t er, O K 7 4 07 8 , U S A
Av a i l ab l e o n l i n e 2 0 J u l y 2 0 0 5
Abstract
I n s o me d e c is i o n s i t u a t i on s , q u a n t i t at i v e m o d e l s e m b e d de d i n a D e c is i o n S u p p o rt S y s t em ( D S S ) c a n h e l p m a n a ge r s m a k e
b etter d ecisio n s. Mo d el-d riv en DSS u se alg eb raic, d ecisio n an aly tic, fin an cial, simu latio n , an d o p timizatio n mo d els to p ro v id e
d e c i si o n s u p p o rt . T h i s c a t e g or y o f D S S i s c o n ti n u i ng t o e v ol v e , b u t r e s ea r c h c a n r e s ol v e a v a r i et y o f b e h a v i or a l a n d t e c h n i ca l
i s s u e s t h a t i m p a c t s y s t e m p e r f o r m a n c e , a c c e p t a n c e a n d a d o p t i o n . T h i s a r t i c l e i n c l u d e s a b r i e f s u r v e y o f p r i o r r e s e a r c h . I t f o c u s e s
o n m o d el - d r i ve n D S S b u i lt u s i ng d e c i si o n a n a ly s i s , o p t i m i z at i o n, a n d s i m ul a t i on t e c hn o l og i e s ; i m p l em e n ta t i o n u s i n g s p r ea d -
s h ee t a nd w e b t e ch no l og i es ; i s su es a s so c ia t ed w i th t h e u s er i n te r fa c e; a n d b e ha vi o ra l a n d t e ch n ic a l r e se a rc h q u es t io ns .
D 2 0 05 E l s e vi e r B . V. A l l r i g h ts r e s er v e d.
Keywo rd s: Q u a n t it a t i v e m o d e l s ; D e c i si o n s u p p or t s y s te m s ; D S S c o n c e pt s ; R e s e ar c h q u e s ti o n s
1. Introduction
G i ve n t h e g r ow i ng c o mp l ex i ty a n d u n ce r ta i nt y i n
m a n y d e c i s i o n s i t u a t i o n s , h e l p i n g m a n a g e r s u s e q u a n t i -
t a ti v e m o de l s t o s u pp o rt t h ei r d e ci si o n- ma k in g a n d p l an -
n in g i s a n i mp or ta nt r es ea rc h t op ic . F or m or e t ha n
5 0 y e a rs e c o no m i st s , p s y ch o l o gi s t s, o p e ra t i o ns r e s ea r c h-e rs a n d m an a ge m en t s c ie n ti s ts h a ve i n ve st i ga t ed t h is
t o pi c f ro m t h ei r v a ri o us p e rs p ec t iv e s, b u t r es e ar ch e rs
h a ve o n ly j u st b e gu n t o u n de rs t an d t h e b e ha v io r al a n d
t ec hn ic al c ha ll en ge s o f d es ig ni ng , d ev el op in g a nd
implementing effective model-driven Decision Support
Systems (DSS).
B y d e fi n i ti o n o n e o r m o re q u an t i ta t i ve m o de l s a r e
t h e d o mi na nt c o mp o ne nt s t h at p ro v id e t h e p ri ma ry
f u n ct i o na l i ty o f a m o de l - dr i ve n d e c is i o n s u p po r t s y s-
tem [65]. A l so , b y d ef in i ti o n a m od el -d ri v en D SS i sd e si g ne d s o a u se r c an m an i pu la t e m od el p a ra m et er s
t o e xa mi n e t h e s en si t iv i ty o f o ut p ut s o r t o c on d uc t a
m or e a d h oc bw ha t i f? Q a n a l y si s . Tw o c h a r a ct e r i s t ic s
d i f fe r en t i at e a m o de l -d r i ve n D S S f r om t h e c o mp u te r
s up po rt u se d f or a d ec is io n a na ly ti c o r o pe ra ti on s
r es ea rc h s pe ci al d ec is io n s tu dy : ( 1) a mo de l i n a
m od e l- dr iv e n D SS i s m ad e a cc es s ib l e t o a n o n- te ch -
n i ca l s pe ci a li st s uc h a s a m an a ge r t h ro u gh a n e a sy t o
0 1 67 - 9 23 6 /$ - s e e f r on t m a tt e r D 2 0 0 5 E l s e v i e r B . V. A l l r i g h t s r e s e r v e d.
doi:10. 1016/j. ds s . 2005. 05. 030
* C o r r e sp o n d in g a u t h or .
E - ma il a d d resses: power@ds s res ources . com (D. J . Power),
s h a r d a@ o k st a t e .e d u ( R . S h a r d a) .
D e ci s io n S u pp o rt S y st e ms 4 3 ( 2 00 7 ) 1 0 44 – 1 0 61
www.elsevier.com/locate/dss
http://dx.doi.org/10.1016/j.dss.2005.05.030mailto:[email protected]://dx.doi.org/10.1016/j.dss.2005.05.030mailto:[email protected]
8/17/2019 MELJUN CORTES RESEARCH PAPERS DSS Model Driven DSS Concepts & Research Direction
2/18
u se i nt e rf ac e, a n d ( 2) a s pe ci fi c D SS i s i n te n de d f or
s om e r ep ea t ed u se i n t he s am e o r a s im il a r d e c is i on
s it ua t io n . T he g en e ra l t yp e s o f q ua n ti t at iv e m od el s
u s ed i n m o de l -d r iv e n D S S i n c l u d e a l g e b ra i c a n d d i f-f e re n t ia l e q u at i o n m o de l s, v a ri o u s d e c is i o n a n al y si s
t o o ls i n c lu d i ng a n al y t ic a l h i er a rc h y p r oc e s s, d e ci s i on
m at ri x a nd d e ci si o n t re e , m ul t i- at t ri bu t e a nd m ul ti -
c r it e ri a m o de l s , f o re c as t i ng m o de l s, n e t wo r k a n d o p -
t im iz at i on m od el s , M o nt e C ar lo a n d d is cr et e e ve nt
s i mu l a ti o n m o de l s , a n d q u an t i ta t i ve b e h av i o ra l m o d-
e ls f or m ul t i- ag en t s i mu la t io n s. M od el s i n a m od el -
d r i v e n D S S s h o u l d p r o v i d e a s i m p l i f i e d r e p r e s e n t a t i o n
o f a s it ua ti on t ha t i s u nd er st an da bl e t o a d ec is io n
maker [9,31,64,77].
M od e l- dr iv e n D SS a re c o nt i nu i ng t o e v ol ve , b ut a d di t i on a l r e se a r ch n e e ds t o b e c o nd u c te d . T h e o b j ec -
t iv e o f t hi s r ev ie w i s t o h ig hl ig ht re ce nt re se ar ch
r el at ed t o m od e l- dr i ve n D SS a n d i de n ti fy r es ea r ch
n ee d s a nd d i re c ti o ns . T he n ex t s ec ti o n b ri ef l y s um -
m ar iz e s a n e x pa nd e d f ra m ew or k a nd b as i c c on c ep t s
a s so c i at e d w i t h c o m pu t e ri z e d d e ci s i on s u pp o r t s y s-
t em s. S ec ti on 3 f oc us es o n a n o ve rv ie w o f m od el -
d r iv e n D S S i s s u es a n d p r i o r r e se a r ch . A l so , S e ct i o n 3
d i sc u s se s r e se a r ch a b o ut m o d el - d ri v e n D S S a p p li c a -
t io ns , u nd er ly in g m od el in g t ec hn iq ue s, d el iv er y
m ec h an is ms , a nd t he D SS u se r i n te rf ac e. S e ct i on 4
i d en t i fi e s r e se a r ch d i re c t io n s r e la t e d t o b e h av i o ra l a n d
t ec h ni c al a sp e ct s o f d e ve l op i ng , i mp l em en t in g a n d
u si ng m od el -d ri ve n D SS . T he f in al s ec ti on s um -
m a ri z e s a n d c o n cl u d es t h e a n a ly s i s a n d r e vi e w.
2. DSS framework and constructs
C a te g o ri z i ng d e c is i o n s u pp o r t s y st e m s c a n a s si s t
r e se a r ch e rs a n d m a na g e rs i n u n de r st a n di n g h o w t h i s
g e ne r al c l a ss o f i n fo r ma t i on s y st e m s i m pa c t s d e ci s i on
behavior and how one should design and construct s u ch s y st e ms . T h e e x p an d ed D S S f r am e wo r k d e ve l -
o pe d b y P ow er [62,64,66] p ro vi de s a m ea ns o f d if -
f e r e nt i a t i n g d e c i s i o n s u p p o r t s y s t e m s . T h e f r a m ew o r k
e xt e nd s t he t er mi n ol og y, d ef in i ti on s a nd c on c ep t s
f ro m p ri or f ra m ew or ks a nd t he o ry. T hi s a na ly s is f o-
c us es o n o n ly t h e m od el -d ri v en D SS c at eg o ry f ro m
t he e xp a nd ed D SS f ra me wo r k. I n t he D SS l i te ra t ur e,
t h i s c a t e g o ry o f a p pl i c at i o ns h a s b e en v a ri o u sl y i d e n-
t i f i e d a s m o d e l - or i e n t e d, m o d e l - b as e d , o r q u a n t i t a ti v e
D S S , w h e n a n d i f a n a t t e m p t w a s m a d e t o d i f f e r e n t i a t e
a n d c a t eg o ri ze a s pe ci f ic D SS t ha t w as i n cl ud e d i n a
r e s e a rc h s t u d y.
T h e e x p an d e d D S S f r am e w or k s p ec i fi e s f i ve c a te -
g o ri es o f D SS t h at c an b e r ec o gn i ze d b y i de n ti fy in gt h e d o m in a n t a r ch i t ec t u ra l c o mp o n en t t h a t p r ov i d es
t h e f u n c t i o na l i t y f o r s u p p o r t i n g d e c i s i o n - m a k i ng [64] .
T h e f i v e c a t e g o r i e s i n c l u d e m o d e l - d r i v e n D S S , a s w e l l
a s c o mm u n ic a ti o n s- d ri v e n, d a t a- d ri v e n, d o cu m e nt -
d ri v en a n d k no w le dg e- dr iv e n D SS . T he f ra me w or k
s pe c if ie s t h re e s ec on d ar y d i me n si o ns t h at a re a l so
r el ev an t t o m od el -d ri ve n D SS : t he p ur po se o f t he
D SS , t h e i n t e nd e d u se rs o f t he D SS , a nd t h e e na b li ng
t e ch no l og y u se d t o i mp l em en t t he D SS a rt i fa ct . T he
e x pa nd e d f ra me w or k b u il d s u po n A l te r ’s [3] seven
t yp es o f D SS a nd S pr ag ue ’s [76] c om po n en t s o f aD S S, i n c lu d i ng m o de l , d a ta b a se , a r ch i t ec t ur e a n d u s e r
interface.
M o d el - d ri v e n D S S i n c lu d e c o mp u t er i ze d s y st e ms
t h a t u s e a c co u n ti n g a n d f i na n c ia l m o de l s , r e pr e s en t a-
t i o na l m o de l s , a n d / o r o p ti m i za t i on m o de l s t o a s si s t i n
d e c is i on - ma k i ng . M o de l - dr i ve n D S S e m ph a s iz e a c -
c es s t o a nd m an ip ul at io n o f a q ua nt it at iv e m od el
a nd h en ce t he m od el o r mo de ls a re t he d omi na nt
c o mp o ne n t i n t h e D SS a rc hi t ec tu re t h at p ro v id e s t he
f un ct io na li ty f or t he D SS . S im pl e a na ly ti ca l t oo ls
based upon algebraic models provide an elementary
l e v e l o f f u n c t i o n a l i t y . M o d e l - d r i v e n D S S u s e d a t a a n d
parameters provided by decision-makers to help in
a n al yz i ng a s it ua t io n , b u t s uc h s ys t em s a re n o t d a ta
intensive.
C o m m u n i c a t i o n s - d r i v e n D S S d e r i v e t h e i r f u n c t i o n -
a l i ty f r om c o mm u ni c a ti o n s a n d i n fo r ma t i on t e c hn o l o-
g ie s t ha t a re u se d i n t he s ys te m t o s up po rt sh are d
d e c i s i o n - m a k i n g . D a t a - d r i v e n D S S i n c l u d e f i l e d r a w e r
a n d m a n a g e m e n t r e p o r t i n g s y s t e m s , d a t a w a r e h o u s i n g
a n d a n a ly s i s s y st e m s, E x ec u t iv e I n fo r ma t i on S y st e ms
( E IS ) a n d d a t a- d ri v e n S p at i a l D S S. B u si n e ss i n t el l i -
g e n ce s y st e ms a r e a l s o e x am p l es o f d a t a- d ri v en D S S.T h e f u n c t i o n a l i t y o f t h i s c a t e g o r y o f D S S r e s u l t s f r o m
a cc es s t o a nd m an ip ul at io n o f a l ar ge d at ab as e o f
s tr uc t ur e d d at a. D o cu m en t- dr iv en D SS i n te gr at e a
v a ri e t y o f s t or a g e a n d p r oc e s si n g t e ch n o lo g i es t o p r o -
v i d e s o p hi s t ic a t ed d o cu m e nt r e tr i e va l a n d a n a ly s is t o
s u p po r t d e ci s i on - ma k er s . F i n al l y, k n o wl e dg e -d r i ve n
D SS s ug ge st o r re co mm en d a ct io ns b as ed u po n
k n o wl e dg e t h at h a s b e en s t or e d u s in g A r t if i ci a l I n te l -
l i g en c e o r s t at i s ti c al t o o ls l i k e c a se - b as e d r e as o ni n g ,
r u l es , f r am e s a n d B a y es i an n e tw o rk s . T h e k n o wl e dg e
D.J. P o wer, R . S h a rd a / Decisio n S u p p o rt S ystems 4 3 ( 2 0 0 7 ) 1 0 4 4 – 10 6 1 1045
8/17/2019 MELJUN CORTES RESEARCH PAPERS DSS Model Driven DSS Concepts & Research Direction
3/18
c o mp o n en t p r ov i d es t h e p r i ma r y f u nc t i on a l it y f o r t h e
d e c is i on s u pp o r t s y st e m o r s u b sy s t em .
A n i n fo r ma t i on s y st e m m a y i n c lu d e b o t h t r an s a c-
t i o n p r oc e ss i n g a nd d e c is i o n s u pp o rt s u bs y s te m s. A l so ,i n te g ra t ed s ys te ms m ay h av e b e en d ev el o pe d t o p ri -
m a r i l y p r o v i d e a s p e c i f i c t y p e o f d e c i s i o n s u p p o r t , b u t
o t h e r d e c i s i o n s u p p o r t s u b s y s t e m s m a y a l s o b e i n c l u d -
e d . F o r e x a m p l e , a n i n f o r m a t i o n s y s t e m m a y i n c l u d e a
m od e l- dr i ve n D SS a n d i t m ay a ls o i n cl u de a k no w l-
e d g e- d ri v e n D S S m o d ul e f o r p r e- o r p o st - pr o ce s s in g .
S i m i l a r l y , a D S S m a y i n c l u d e b o t h a d a t a - d r i v e n a n d a
m o d e l - d r i v e n s u b s y s t e m . I n t h i s p a p e r , o u r f o c u s i s o n
D SS t h at p ri ma ri l y d e ri v e f un c ti on al i ty f ro m o n e o r
m o r e q u a n t i t a t i v e m o d e l s , t h o u g h t h e a p p l i c a t i o n m a y
h a v e o t h e r d e c i s i on s u p p o r t s u b s y s t em s .D e c is i o n s u pp o r t r e se a rc h e rs a l so n e ed t o d i ff e re n -
t i a te t h re e c o mp u t er i ze d s y st e ms a s so c i at e d w i t h i m -
proving or enhancing individual and organizational
d e c is i on - m ak i n g ( s ee Fig . 1 ) . A ut o ma t ed d e ci si o n
s y st e ms a r e i n t e n d ed t o a u t om a te a n d m a ke d e c is i o ns
i n r o u t i n e , w e l l - s t r u c t u r e d s i t u a t i o n s , w h e r e a s d e c i s i o n
s up p or t s ys te ms a re a ux i li ar y o r a n ci ll a ry s ys t em s
i n te n de d t o a ss is t d e ci si o n- ma k er s i n a w i de v ar ie t y
o f s e mi - s tr u ct u re d a n d r e cu r ri n g d e ci s io n s i t ua t i on s .
F i n al l y, c o mp u t er i ze d t o o ls u s ed b y t e c hn i ca l e x p er t s
t o c om pl e te s pe c ia l d ec i si o n s tu d ie s a re u su al l y n o t
a p p r o p r i a t e l y c a t e g o r i z e d a s d e c i s i o n s u p p o r t s y s t e m s .
T h e s e s y s t e m s h a v e u s e r i n t e r f a c e s i n t e n d e d f o r e x p e r t
u s e r s a n d t h e c o m p u t e r i z e d s y s t e m i s i n t e n d e d f o r u s e
o n ly f or t he s pe ci f ic s pe ci a li z ed s tu d y. I n g e ne ra l,
c o mp u t er s u p po r t d e ve l o pe d f o r a s p ec i fi c s p ec i a li z e d
s t u dy b y s t a ff e x pe r ts o r c o mp u t er s u pp o r t s t a f f i s n o t
built to support a specific decision process or built for
m or e a d h oc a n al ys i s t ha t m ig h t o c cu r o n a r ec ur ri n g
basis. For example, Clemen and Kwit [15] acknowl-
e d g ed t h e bo n e -t i me n a t ur e o f t y p ic a l d e ci s i on a n a ly -
s i s p r oj e c ts Q . Thu s t he focus i n th is anal ysis i s on
s y st e m s f o r r e pe a t ed u s e t h a t i n cl u d e a c c es s ib l e u s er
i n te r fa ce s f or n o n- te ch ni c al p e op l e t o s up po r t t he i r decision-making.
3. An overview of model-driven DSS research
G iv e n t ha t t he re i s s ti l l s om e d i sa g re em en t a bo u t
t he t yp es o f D SS a nd t ha t t he re i s a v as t a mo un t o f
r es ea r ch r el at e d t o m od el - dr iv e n D SS , t hi s s ec ti o n
a tt em pt s t o o ff er o nl y a r ep re se nt at iv e s am pl e o f
prior model-driven DSS research. The intent is not to
provide an exhaustive list but rather to provide ano v e rv i e w a n d a n a ly s i s o f m o de l - dr i ve n D S S r e se a r ch .
M o d e l - d r i v e n D S S a p p l i c a t i o n s h a v e b e e n r e p o r t e d f o r
a l l b us in e ss f un ct i on al a re as , g e ne ra l m an a ge me n t
t as ks , a nd f or t as ks a s d iv er se a s c ow c ul li ng a nd
n a t ur a l r e so u r ce m a na g e me n t. E o m [22,23] identified
a w id e v ar ie ty o f D SS a pp li ca ti on s r ep or te d i n t he
a c a de m i c l i te r at u r e. F o r t h e p e ri o d 1 9 7 0– 1 9 92 , E o m
i d e nt i f ie d 4 7 4 D S S a p p li c a ti o n s r e p o r te d i n t h e l i t er a -
t u re , e x cl ud i ng c on fe re n ce p ro ce ed i ng s p ap e rs a nd
d o ct o ra l d is se rt a ti o ns . A l so , E om [23] identified
m or e t ha n 1 80 0 D SS r el at ed a rt ic le s a nd m an y o f
t hem fo cused upo n w hat t his arti cle de fin es as
m od e l- dr iv en D SS . K i m a nd E om [40] p r ov i de a n
a d di t io na l b i bl i og r ap hy o f D SS a p pl i ca ti o ns . M os t
i s su e s o f D ec i s i on S u pp o r t S y s te m s and Interfaces
i n cl u de a rt i cl es d es cr i bi ng r ea li st i c a p pl i ca ti o ns o f
D SS . R ec en tl y, S hi m e t a l. [72] p ro vi d ed a b ro ad
c o n ce p t ua l p e rs p e ct i v e o n f u tu r e d i re c ti o n s f o r d e ci -
s io n s up po rt s ys te ms d ev el op me nt . O ur g oa l i s t o
h i g hl i g ht e x am p l es o f r e se a r ch s t re a m s a n d a p p li c a -
t i o ns , w i t h a p a rt i c ul a r f o cu s o n r e ce n t i n d us t ry a p pl i -
c a t i o n s a n d t e c h n o l og y i n n o v a t io n s .
A l g e b r a i c m o d e l s a r e p e r h a p s u s e d m o s t f r e q u e n t l yi n b u i l d i n g m o d e l - d r iv e n D S S a p p l i c a t i o n s , e s p e c i a l ly
t h o se d e v el o p ed w i t hi n s p re a d sh e e ts . I n g e n er a l , p e r-
s o na l c om pu t er -b a se d s pr ea ds he et t ec h no l og y h a s
been robust and reasonably understandable for build-
i n g m o de l - dr i v en D S S. R e se a rc h a b o ut s p ec i fi c D S S
built using financial models in a DSS generator like
I nt e ra ct i ve F in a nc i al P la nn i ng S y st em ( IF PS ) w as
c o mm o n f o r m a n y y e a rs [71]. I n r e ce n t y e ar s h o w ev -
e r, t ha t r es ea rc h s tr ea m h as b ec om e l es s a ct iv e b e-
c a us e s pr ea d sh ee t s of t wa re r ep l ac ed s ys te ms o f t he
Automated
Decision
Systems Decision
Support
Systems
Computerized
Computerized
Analyses for
Special Studies
Decision SituationStructured Unstructured
Routine
Nonroutine
Decision
Situation
F i g. 1 . D i ff e re n ti a ti n g c o mp u te r iz e d s u pp o rt f o r v a ri o us d e ci s io n
s ituations .
D.J. P o wer, R . S h a rd a / Decisio n S u p p o rt S ystems 4 3 ( 2 0 0 7 ) 1 0 4 4 – 10 6 11046
8/17/2019 MELJUN CORTES RESEARCH PAPERS DSS Model Driven DSS Concepts & Research Direction
4/18
I FP S g e nr e. To d ay, t hr ee m or e c om pl e x t e ch ni q ue s
a re b ei n g u s ed t o b ui l d m od e l- dr iv en D SS : d ec is i on
a n a l y s i s, m a t h e ma t i c a l p r o g r a mm i n g , a n d s i m u l a ti o n .
T he n ex t t hr ee s ub -s ec ti o ns f oc us o n r ec en t a pp l ic a-t io ns o f t he se q ua nt it at iv e t ec hn iq ue s i n b ui ld in g
m o de l - dr i ve n D S S. T h e n D S S d e v el o p me n t d e l iv e ry
m ec ha ni sm s a nd u se r i nt er fa ce i ss ue s a re b ri ef ly
assessed.
3 . 1 . D e ci s i on a n a ly s i s
D e ci s i on A n a ly s is ( D A ) b r oa d l y r e fe r s t o m e th o d s
t h at i n v ol v e q u a nt i f ie d e v al u a ti o n s o f p o ss i b le a l t er -
n a t i v e c o u r s e s o f a c t i o n . T h e e v a l u a t i o n s o f t e n i n c l u d e
a n a s se s sm e nt o f p r ob a b il i t ie s a n d p r ef e re n ce e l i ci t a-t i o n u s i n g d i re c t o r i n d ir e ct u t i li t y f u nc t i on s . T h e r e i s
s o m e d e b a t e a b o u t w h e t h e r s p e c i f i c t e c h n i q u e s b e l o n g
i n t h e d e c is i o n a n al y s is d o ma i n. F o r e x a m p l e, K e e fe r
e t a l. [39], i n r ev ie w in g D A a p pl i ca ti o ns o f t he p a st
d ec ad e , e x cl ud e a p pl i ca ti o ns i nv o lv i ng t h e a n al yt i c
h i er a rc h y p r oc e ss a n d m u lt i -c r it e ri a t e c hn i q ue s . T h e y
c i t e M o l la g h as e mi a n d P e t- E dw a rd s [55] a n d Yo o n
a nd H wa n g [86] f or d e ta il s o n t he se m et h od s. T hi s
a n al y s is u s e s t h e b r oa d es t , m o st i n c lu s iv e , d e fi n i ti o n
o f d ec is io n a n al ys is t e ch ni q ue s. K ee fe r e t a l. [39]
r e v i e w a p p l i c a t i o n s o f D A m e t h o d o l o g i e s , s p e c i f i c a l l y
d ec i si o n t re e s a nd i nf lu en c e d ia g ra ms i n d iv e rs e i n -
d u st r ie s s u ch a s e n e rg y, m a nu f ac t ur i n g, f i na n ce , p r o j-
e ct s el ec t io n , m ed i ca l, m il it a ry, a n d p ub l ic p ol i cy
decisions.
Podinovski [61] de sc ri be s a D SS f or a pp ly in g
m u lt i p le c r it e ri a d e c is i on a n al y s is ( M CD A ) f o r e l i ci t -
i ng a d e ci si o n m ak er ’s v al u e s tr u ct ur e . H e r ep or ts a n
a pp l ic a ti o n o f t he D SS i n a n e nv i ro n me n ta l m an ag e -
m e nt p r ob l e m. Ül e n g i n e t a l . [81] d e v e lo p e d a h i er a r-
c hi c al , m od e l- dr iv en D SS t o h e lp m ak e d ec i si o ns o n
r e d u c i n g c o n g e s t i o n i n t h e B o s p h o r u s S e a . T h e o b j e c -
t iv e s o f 1 9 e xp er t s f ro m d i ff er en t b ac k gr ou n ds w e rec ap t ur ed t o b u il d a h i er ar ch i ca l c o gn it i ve m ap , a n d
t h e n a n a l y z e d i n a d e c i s i o n m a t r i x . D u n n i n g e t a l . [21]
r e po r t a s p ec i al s t u dy a p p ly i n g s t ra t eg y t a b le s , i n fl u -
e nc e d i ag r am s a nd d e ci si o n t re es t o d e ve l op a m ul t i-
y ea r s ch e du l e f or r ef ue l in g a n u cl ea r p o we r p l an t f or
t h e N e w Yo r k P o we r A u t ho r i ty. A l da g a n d P o we r [2]
s t ud i e d a g e n er a l p r oc e s s- o ri e n te d d e ci s i on a n al y si s
d ec i si o n a id . P ow e r e t a l . [67] s t ud i ed t he i mp ac t o f
u si ng a t oo l k it o f d ec is io n a na ly si s t ec hn iq ue s o n
i n d i v i d ua l d e c i s i on b e h a v i o r.
M a n y d e c is i o n a n a ly s i s s o ft w a re t o o ls a n d s p ec i f ic
D SS a pp li ca ti on s b ui lt u si ng t he t oo ls h av e b ee n
r ep o rt e d i n t he a ca de mi c a s w el l a s t h e p ra ct i ti on e r
l it er at ur e. F or e xa mp le , P ro ct or a nd G am bl e u se dP r e c i s i o n T r e e (www.palisade.com) t o m a k e d e c i s i o n s
o n s i t e l o c a t io n s . P r e c is i o n T r e e i s a s p re a d sh e e t a d d -
i n t o p er mi t i nt eg ra ti on o f i nf lu en ce d ia gr am s a nd
d ec is io n t re es . E xp er t C ho ic e (www.expertchoice.
com) , a n i mp l em en ta t io n o f t he A n al y ti c H ie ra rc h y
P ro ce ss ( AH P ), h as b e en u se d i n m an y D SS r es ea rc h
s tu d ie s. C at al y ze (www.catalyze.co.uk ) m a rk e t s t w o
packages, Equity and Hiview that have been used to
o p e r a t i o n a l i z e d e c i s i o n t r e e s a n d p r e f e r e n c e e l i c i t a t i o n
m e t h o d s . S p e c i f i c m o d e l - d r i v e n D S S b u i l t u s i n g t h e s e
D SS g e ne ra to rs h av e b ee n s tu d ie d. O t he r d e ci si ons u p po r t g e ne r at o r t o o ls b a se d u p o n d e ci s i on a n al y s is
t e c h n i q ue s i n c l u d e L o g i c a l D e c i s i o n s ( m u l t i p l e o b j e c -
t i v es ) , S u pe r T re e , a n d T re e P l an . A n al y t ic a l D e ci s i on
E n g in e (www.lumina.com) p r o v i d e s a t o o l k i t t o c u s -
t o m iz e D S S a p p li c at i o n s i n c or p o ra t i ng D A c a p ab i l i-
t ie s w it h d om ai n s pe ci fi c u se r i nt er fa ce s. OR/MS
Today p u bl is he s s ur ve y s o f s uc h s of t wa re r eg u la rl y
[52]. T hi s r es ea rc h a re a c on ti nu es t o g ro w b ot h i n
t e r m s o f a v a i l a b l e s o f t w a r e g e n e r a t o r s t o b u i l d D S S a s
w e ll a s i n t h e r ep o rt i ng o f i nt e re st i ng a p pl i ca t io ns i n
n e w d o m a i n s.
3 . 2. O pt i mi z at i on a n d m at h em at i ca l p ro g ra m mi n g
models
M an y m od e l- dr i ve n D SS a re i nt en d ed t o p ro vi d e
s o me t y p e o f o p t im i za t i on o f d e si r ed d e c is i o n c r it e r ia .
S hi m e t a l. [72] d es cr ib es t he s ta t e o f t he a rt o f D SS
i n c lu d i ng o p t im i za t io n -b a s ed D S S. O R /M S To da y
publishes reviews of optimization (especially linear
programming) software [28] p e ri o d i c a l l y. S u c h s o f t -
w are i s u se d i n b ui ld in g D SS t o s up po rt s pe ci fi c
a p pl i ca ti o ns . E xa mp l es o f s uc h D SS g en e ra t or s i n -c l ud e t h e A IM MS M o de li n g S ys te m (www.paragon.
com), ILOG Op timi zatio n su it e (www.ilog.com),
MPL (www.maximalsoftware.com), e tc . A ga in , t he
r e ad e r i s r e fe r re d t o F o ur e r [28] f o r a c o mp r e he n si v e
l i s ti n g o f s u c h t o o l s .
A l t ho u g h m o de l -d r i ve n D S S b a se d u p o n o p t im i za -
t i on h av e b e en d ep l oy e d i n m an y s et t in g s, t w o a pp l i-
c a ti on c at e go ri e s h av e b ec om e i mp o rt an t r ec en t ly :
r e ve n u e m a na g e me n t a n d s u pp l y c h a in m a na g e me n t.
R e v en u e m a na g e me n t o r y i el d m a na g e me n t i s a i me d
D.J. P o wer, R . S h a rd a / Decisio n S u p p o rt S ystems 4 3 ( 2 0 0 7 ) 1 0 4 4 – 10 6 1 1047
8/17/2019 MELJUN CORTES RESEARCH PAPERS DSS Model Driven DSS Concepts & Research Direction
5/18
a t i de nt if yi ng o pt im al p ri ce l ev el s o f s er vi ces by
a na ly zi ng f or ec as ts a nd c ur re nt s al es l ev el s [59].
S mi th e t a l. [74] p r ov i de a n o v er vi e w o f i ni t ia l m od -
e l i ng e f fo r ts a t A m er i c an A i r li n e s. M a rs a n [50] pro-v i de s a n o ve rv i ew o f s uc h s ys te ms i n t he h os p it a li t y
i n du st ry. B oy d a nd B i le ga n [11] p ro vi de a r ec en t
o v e rv i ew o f r e ve n ue m a na g e me n t r e se a r ch a n d p r ac -
t i ce i n m an y i nd u st ri e s. D SS b ui l t f or r ev e nu e m an -
a g em en t h av e b ec o me a c om pe t it i ve n ec es si t y [58].
B u t ch e r s e t a l . [14] d e s c r ib e e i g h t o p t i m i z at i o n - b a se d
D SS i n te n de d t o h e lp o p ti mi ze c re w s ch ed u li ng i n -
cluding bt o u r s -o f - d u t y p l a n n i n g a n d r o s t e ri n g . Q
S up pl y c ha in m an ag em en t h as b ec om e a m aj or
a r ea f o r d e c is i on s u pp o r t a p p l i c at i o ns w i t h t h e g r ow t h
o f E n t er p ri s e R e so u rc e P l an n i ng ( E RP ) a p p li c a ti o n si n o r g a n i z a t i o n s ; b e c a u s e o f E R P i t h a s b e c o m e e a s i e r
t o g e t d at a n e ed ed t o m od el s up p ly c h ai ns . D e ci si on
s up p or t m od e ls a re n ow a v ai l ab le f or v ar io u s s ta ge s
o f s up pl y c ha in m an ag em en t, i nc lu di ng l og is ti cs
planning, production planning, demand management,
a n d p r ic i n g d e ci s io n s [48,49]. F o r e x am pl e , S mi t h e t
al. [75] d e sc ri be a D SS f or s up pl y c ha in p la n ni ng t o
a ll ow r et ai le rs w ho s el l p ri va te -l ab el p ro du ct s t o
m a na g e t h e ir s o u rc i n g a l l oc a t io n s. Ve n d or s w h o s u p -
ply this private-label merchandise to the retailer may
h a ve d i ff er en t l ea d- ti me r eq u ir em e nt s, p ri c in g , a n d
production capabilities. Smith et al. developed a
m od el -d ri ve n D SS t o d ev el op s ou rc in g p la ns t ha t
m a xi m i ze t h e r e ta i l er ’s e x p ec t e d g r os s p r o fi t . V ig u s
et al . [83] s tu d ie d t h e o p ti m iz at i on a n d f in an c ia l
m od e l- ba se d p la n ni ng s ys te ms a t t h e K e ll o gg C o m-
pany. Their study reported multi-million dollar sav-
i ng s fr om u si ng t he c omp ut eri ze d p la nn in g a nd
o p e r a t io n a l s y s t e ms .
A n e m er g in g s u p pl y c h ai n a p pl i c at i o n f o r m o de l -
d r i v e n D S S i s t e r m e d d e m a n d o p t i m i z a t i o n o r d e m a n d
c h a i n m a n a g e me n t [46]. T he i de a i s t o e mp lo y o pt i-
m i z a t i o n m o d e l s t h a t i n c o r p o r a t e u n c e r t a i n t y, p r o d u c t r el at i on s hi ps , a nd s to c k l e ve l s t o d ec i de p ri c es f or
t ho usa nd s o f p ro du ct s t ha t a r et ai le r m ay h av e.
S o m e s o f t w a r e v e n d o r s h a v e d e v e l o p e d m o d e l - d ri v e n
D S S t h at m a y i n c lu d e s t oc h a st i c p r og r a mm i ng , i n t e-
g e r p r og r am m in g , a n d m o d el i n g l a ng u a ge i n t er f ac e s
t o e n ab le r ap id m od e l m od if ic a ti on , a nd l ar ge -s ca le
d a t a i n t e g r a t i o n c a p a b i l i t i e s . M c C l a i n [53] r e p o r t s t h a t
s u c h c o n s u me r d e ma n d m a na g e me n t D S S a r e b e g in -
n in g t o b e u se d i n c om pa ni es s uc h a s R ad io S ha ck ,
C ar gi ll , a nd D ua ne R ea de ( a d ru g c ha in ). M od el -
d ri ve n D SS h av e e na bl ed c om pa ni es t o p ri ce t he ir
products bstrategically. Q S uc h a p pl i c at i o ns a r e l i k el y
t o e x p a n d a s c o m p a n i e s a r e b e t t e r a b l e t o t a k e a d v a n -
t a g e o f l a r g e d a t a b a s e s , h i g h b a n d w i d t h n e t w o r k i n g t o propagate the data in real time, and faster computers
t o e na b le s ol u ti o ns o f v er y l a rg e m od el s .
K i m a n d E o m [40] l i s t m a ny r e ce n t a p p li c a ti o ns o f
o p t im i za t i on - ba s ed D S S. F o r e x a mp l e , K a t ok a n d O t t
[38] d e s cr i b e a D S S b a se d o n m i xe d -i n t eg e r p r og r am -
m in g t o d et e rm in e w ee k ly p ro du c ti o n s ch ed u le s f or
C o or s a l um in u m c an s. T hi s D SS i s i mp l em en t ed i n a
s p r e a d sh e e t e n v i r o nm e n t . A n o t h e r s p r e a d sh e e t - d e li v -
e re d o pt i mi z at io n D SS i s r ep o rt e d b y L eB la n c e t a l .
[45] i n a s si g n in g m a na g e rs t o c o ns t ru c ti o n p r oj e ct s .
O t h e r e x a m p l e s i n c l u d e D S S f o r t i m e t a b l i n g d e c i s i o n s[27] .
C on s tr ai n t l o gi c p ro g ra m mi n g i s e me rg i ng a s a n -
o t he r m aj or t ec h ni q ue f or o p ti mi z at i on D SS . I LO G
(www.ilog.com) a n d o t h e r s p r o v i d e s o f t w a r e a n d t o o l s
t o b ui ld s uc h D SS . O ne s uc h D SS g en er at or i s d e-
s c ri b e d i n F i er b in t ea n u [26].
3.3. Simulation techniques
Si mu la ti on i s a b ro ad t erm t ha t r ef ers t o a n a p-
proach for imitating the behavior of an actual or
a nt ic ip at ed h um an o r p hy si ca l s ys te m. T he t er ms
s i mu l a ti o n a n d m o de l , e s pe c ia l l y q u a nt i t at i v e a n d b e -
h a v i o r a l m o d e l s , a r e c l o s e l y l i n k e d . A m o d e l u s e d i n a
s im ul a ti on c an c a pt u re m uc h d et ai l a bo u t a s pe ci fi c
s ys te m, b ut h ow c om pl ex t he m od el i s o r s ho ul d b e
d ep en d s u p on t he p u rp o se o f t he s im ul at i on t ha t w i ll
be brun Q u si ng t h e m od e l. B o th s im ul a ti on s pe c ia l
s t ud i e s a n d m o de l -d r i ve n D S S b u i lt u s i ng s i mu l a ti o n
t e ch n i qu e s i n v ol v e m u l ti p l e e x p er i me n t s o r bruns Q of
t h e s i mu l at i o n. T h e r e su l t s o f e a ch brun Q a r e r e c o rd e d
a nd t he n t h e a gg re g at e r es ul ts a re a na l yz e d a n d m a-
n ip u la te d t o t ry t o a ns we r s pe ci fi c d e ci si on r el at e dquestions.
T h er e a r e s e v e r al t y p es o f s i mu l a ti o n a n d a v a ri e t y
o f o v e r l a p p i n g t e r m s a r e u s e d t o i d e n t i f y t h e m : M o n t e
C a r l o s i m u l a ti o n , t r a d i t i on a l m a t h e ma t i c a l s i m u l at i o n ,
a ct i vi t y- sc a nn i ng s im ul a ti on , d i sc re te s im ul at i on ,
e v e n t - dr i v e n s i m u l a t io n , p r o b a b il i s t i c s i m u l a ti o n , p r o -
c e s s - ba s e d s i m u l at i o n , r e a l - ti m e s i m u l a t io n , d a t a - d ri v -
e n s i m u l a t i o n , a g e n t - b a s e d a n d m u l t i - a g e n t s i m u l a t i o n ,
t im e d e pe nd e nt s im ul at i on , a nd v is ua l s im u la ti o n
[24,43,56].
D.J. P o wer, R . S h a rd a / Decisio n S u p p o rt S ystems 4 3 ( 2 0 0 7 ) 1 0 4 4 – 1 06 11048
8/17/2019 MELJUN CORTES RESEARCH PAPERS DSS Model Driven DSS Concepts & Research Direction
6/18
I n a M o n t e C a r l o o r p r o b a b i l i s t i c s i m u l a t i o n o n e o r
m or e o f t he i nd ep en de nt v ar ia bl es i s s pe ci fi ed a s a
probability distribution of values. A probabilistic sim-
u la t io n h e lp s t a ke r is k a nd u n ce rt a in t y i n a d ec is i ons i tu a t io n i n t o a c c o u n t i n t h e r e su l t s. T im e d e p en d e nt
o r d is cr et e s im ul at io n r ef er s t o a s it ua ti on w he re i t
i s i mp or ta n t t o k n ow e x ac tl y w he n a n e ve nt o cc ur s.
F or e xa mp l e, i n w ai t in g l in e o r q u eu i ng p ro bl e ms , i t
i s i mp or ta nt t o k no w t he p re ci se t im e o f a rr iv al t o
d et er mi ne i f a c us to me r w il l h av e t o w ai t o r n ot .
A c c o r d i n g t o E v a n s a n d O l s o n [24] a n d o t h er s , a c t iv -
i ty -s ca n ni n g s im ul at i on m od e ls i n vo l ve d es cr i bi ng
a ct iv it ie s t ha t o cc ur d ur in g a f ix ed i nt er va l o f t im e
a nd t h en s im ul a ti n g f or m ul t ip l e f ut ur e p er io d s t h e
c o ns e q ue n c es o f t h e a c ti v i ti e s w h i le p r oc e s s- d ri v e ns im ul at i on f oc u se s o n m od el i ng a l og i ca l s eq ue n ce
o f e v e nt s r a th e r t h a n a c t iv i ti e s .
S i m u l a t i o n c a n a s s i s t i n e i t h e r a s t a t i c o r a d y n a m i c
a n al y s is o f a s y st e m . A d y n am i c a n al y s is i s e n h an c ed
w i t h s o ft w a re t h a t s h ow s t h e t i me - se q u en c e d o p er a -
t i o n o f t h e s y s t em t h a t i s b e i ng p r ed i c te d o r a n a l y z ed .
S im ul a ti on i s a d es cr ip ti v e t o ol t ha t c an b e u se d f or
both prediction and exploration of the behavior of a
s p e c i f i c s y s t e m . A c o m p l e x s i m u l a t i o n e m b e d d e d i n a
m od el -d ri ve n D SS c an h el p a d ec is io n m ak er p la n
a ct i vi ti e s, a nt i ci p at e t he e ff ec ts o f s pe c if ic r es ou r ce
a l l o c a t i o n s a n d a s s e s s t h e c o n s e q u e n c e s o f a c t i o n s a n d
events [4].
I n s o me d e ci s i on s i t ua t i on s , s i mu l a ti o n s p ec i a li s t s
build a simulation and then conduct a special empir-
i ca l s tu dy a nd r ep or t t he ir r es ul ts t o m an ag em en t.
E va ns a n d O l so n [24] d i sc u ss e x am pl e s o f h o w s i m-
u la t io n h as b ee n u se d t o s up p or t b us in e ss a n d e ng i -
n ee ri n g d e ci s io n- ma ki n g. T he y r ep or t a n u mb e r o f
s pe ci a l d ec is i on s up po r t s tu d ie s i nc l ud in g o n e t ha t
e va l ua t ed t h e n u mb e r o f h o te l r es er va t io ns t o a cc ep t
t o e f f e c t i v e l y u t i l i z e c a p a c i t y t o c r e a t e a n o v e r b o o k i n g
policy, a Call Center staffing capacity analysis, as tu dy c om pa ri n g n ew i n ci n er at in g s ys te m o pt i on s
f or a m un ic ip al g ar ba ge r ec yc li ng c en te r, a s tu dy
e va l ua t in g g ov er nm e nt p o li cy o p ti o ns , a nd v ar io u s
s tu di e s f or d es ig n in g f ac il i ti es . E x am pl e s o f m od el -
d ri ve n D SS b ui l t w i th a s im ul at i on a s t he d o mi n an t
c o m p o n e n t i n c l u d e : a M o n t e C a r l o s i m u l a t i o n t o m a n -
a g e f o re i gn - ex c h an g e r i sk s ; a s p re a d sh e et - b as e d D S S
f o r a s s e s s i n g t h e r i s k o f c o m m e r c i a l l o a n s [16], a D S S
f or d ev el op in g a w ee kl y p ro du ct io n s ch ed ul e f or
h un d re ds o f p ro d uc t s a t m ul t ip l e p la n ts ; a p ro g ra m
f o r e s ti m at i n g r e tu r n s f o r f i xe d - in c o me s e cu r i ti e s; a n d
a s i mu l a ti o n p r og r a m f o r s e tt i n g b i ds f o r c o mp e t it i v e
l e a se s a le s [24].
A g e n t - b a s e d o r m u l t i - a g e n t s i m u l a t i o n s a r e s u p p l e -m e nt i n g t r ad i t io n a l s i mu l a ti o n t e c hn i q ue s . I n t h e p a st
5 y e a rs , a g en t - ba s ed v i su a l s i mu l a ti o n s h a v e b e c om e
a n a l t er n at i v e a p p ro a c h f o r a n a ly z in g s o me b u si n e ss
s y st e ms . A c co r d in g t o B o n ab e a u, f o un d er o f I c os y s-
t em C or p. , i n R ot hf ed er [70] , bP eo pl e h av e b ee n
t h in k in g i n t e rm s o f a g en t- b as ed m od e li ng f or m an y
y ea rs b ut j us t d id n’ t h av e t he c om pu ti ng p ow er t o
a ct ua ll y m ak e i t u se fu l u nt il r ec en tl y. Wi th a ge nt -
based modeling, you describe a system from the
bottom up, from the point of view of its constituent
u n it s, a s o pp o se d t o a t o p- d ow n d e sc ri p ti o n, w he rey o u l oo k a t p ro pe r ti es a t t he a gg re ga t e l ev e l w it h ou t
w o rr yi n g a b ou t t h e s ys t em ’s c on st i tu en t e l em en t s. Q
M ul t i- ag en t s im ul at i on s c a n b e u se d t o s im ul at e
s o me n a t ur a l a n d h u m an - cr e at e d s y st e ms w h e re t r ad i -
t io na l s im ul at io n t ec hn iq ue s m ay b e i ne ff ec ti ve .
E x am pl e s o f s ys te ms t h at c an b e s im ul at e d a nd a na -
l y ze d w i th a m od el - dr iv en D SS b as ed u p on a m ul t i-
a g e nt s i mu l at i o n i n c lu d e a g r oc e ry s t or e w i t h s h op p e r
a n d w or ke r a ge n ts , a w ho l es al e m ar k et w i th b u ye rs
a n d s el l er s, a n a ir po rt w i th p as se n ge rs , v is it o rs a n d
e m p l o y e e s , a n d a f a c t o r y w i t h p r o d u c t i o n w o r k e r s a n d
supervisors.
A b e h a v i o r a l m o d e l o f a n a g e n t i s a n e x p l i c i t q u a n -
t i t a t i v e s t a t e m e n t o f v a r i a b l e s t h a t i m p a c t t h e o b s e r v e d
a c t i o n s o f a s y s t e m o f o b j e c t s o r o f a s p e c i f i c o b j e c t o r
entity [12]. A b e h a v i o r a l m o d e l i s u s e d t o h e l p u n d e r -
s t a nd , e x p la i n , a n d p r ed i c t b e h av i o r. B e ha v i or a l m o d-
e l s a r e u s ua l l y s p ec i f ie d a s m a th e ma t i ca l e q u at i o ns o r
a s c o mp u t er p r o gr a ms , r a th e r t h a n a s v e rb a l d e sc r ip -
t i on s. A b e ha vi o ra l m od el i s b ui l t b y o b se rv i ng t h e
previous behavior of an entity or a system; the resulting
m o d e l c a n t h e n b e u s e d t o p r e d i c t f u t u r e b e h a v i o r a n d
performance. Microsimulations of people have also been used to make healthcare decisions. For example,
v an d er P lo eg e t a l. [82] d e s cr i be S T DS I M, a m i c ro -
s im ul at io n m od el t o a ss es s t he e ff ec ts o f d if fe re nt
a p p ro a c he s t o m a na g e s e xu a l ly t r an s mi t te d d i s ea s es
( ST D) . T he r ep o rt e d a p pl i ca ti o n w as i n K en y a, b u t
t h e m o d e l c a n b e g e n e r a l i z e d f o r u s e e l s e w h e r e .
I n r e al i s ti c , v i s ua l s i mu l at i o ns [4] m a ny m o de l s
m ay b e n ee de d t o bdrive Q t h e s i mu l a ti o n . M o d el s o f
t h e p h y si c a l e n v ir o nm e n t e n su r e t h at n a t ur a l l a w s a r e
n o t v i ol a t ed . F o r e x a mp l e , t h e s i mu l a ti o n blogic Q may
D.J. P o wer, R . S h a rd a / Decisio n S u p p o rt S ystems 4 3 ( 2 0 0 7 ) 1 0 4 4 – 10 6 1 1049
8/17/2019 MELJUN CORTES RESEARCH PAPERS DSS Model Driven DSS Concepts & Research Direction
7/18
s pe ci fy t ha t t wo o bj ec ts c an no t o cc up y t he s am e
s p a ce . F r om a d e ci s i on s u p po r t p e rs p e ct i v e, t h e r e al l y
i n te re st i ng s im ul at i on s a re t h os e t h at h el p a d e ci si o n
m ak er a nt ic ip at e h um an b eh av io r o f c us to me rs ,v o t er s , o r e n e my s o l di e rs . T h e se s i mu l a ti o n s n e e d t o
i m i t a t e p h y s i c a l r e a l i t y, b u t m o r e i m p o r t a n t l y m u l t i p l e
bhuman-like Q a ge nt s n ee d t o b e i n cl u de d i n t h e s i m u-
l a t i o n . C u r r e n t l y t h i s i s h a p p e n i n g i n t w o w a y s . S o m e
s i m u l a ti o n s u s e br e al a c t or s Q w ho m ak e c ho ic es i n a
s i mu l a te d o n -l i n e e n vi r o nm e n t. A m u l ti - pl a y er s i m u-
l a ti o n l i ke bA m er i ca ’s A r my Q (www.americasarmy.
com ) i s a n e xa mp le o f t hi s a pp ro ac h. A no th er a p-
proach is to use behavioral models as the bactors/
agents Q t ha t a re ma ki ng c ho ic es i n t he si mu la te d
e nv ir on me nt . We c an r ef er t o t he se a pp ro ac he s a sm ul t i- pl ay e r a n d m ul t i- a ge nt s im ul at i on s . To d ay a
m ul t i- pl ay e r s im u la ti o n u su al l y a ls o i n cl ud e s s om e
c o m p u t e r- b a s ed a g e n t s .
G i m b l e t t e t a l . [29] r e po rt e d a p ro je c t t o d e ve lo p a
d ec is io n s up po rt a nd s im ul at io n s ys te m t ha t u se d
a u to n om ou s a ge n ts t o a ss i st n a tu r al r es ou rc e m an -
a g e rs i n a s se s si n g a n d m a na g in g d y n am i c r e cr e at i o n
behavior, social interactions and resulting conflicts in
w i l d e r n es s s e t t i n gs . T h e y l i n k e d d M A R S ( D i s t r i b u t ed
M u l ti - a ge n t R e a so n i ng S y st e m) [20], t he S wa rm
M u lt i -a ge n t S im ul a ti o n S ys te m a n d a G IS s ys t em t o
d e ve lo p t h e m od el -d ri v en D SS . T he y c a li b ra t ed t he
a u to n om ou s a g en ts u si n g s ur ve y d at a f ro m p e op l e
u si n g a r ec re a ti on f ac il i ty i n S ed o na , A ri zo n a. T he
r ea li st i c s im ul at i on w a s i nt e nd ed t o s up p or t f or es t
m an ag e me nt a ct i vi ti e s a nd a ss is t i n e va l ua t in g p ro -
posed practices for recreation use in the recreation
f a ci l i ty. A n o th e r e x am p l e o f c o mb i n in g G I S a n d s i m-
u l a t i o n i n a D S S i s g i v e n b y d e S i l v a a n d E g l e s e [19]
f or e va cu at io n p la nn in g. L ee e t a l. [47] s tu di e d a
pricing DSS that integrated simulation of a wholesale
f i sh m a rk e t w i t h a r e gr e ss i o n m o d e l t o h e lp d e ci s i on -
m a ke r s s e t d a i ly w h o le s al e p r ic e s.S om e o f t he m aj o r p ro v id er s o f s im ul at i on -b a se d
D S S g e n er a to r s i n cl u d e G o ld s i m, I m ag i n e T h a t, I n c. ,
D e c i s i o n ee r i n g , a n d P a l i s id e s o f t w a re . OR/MS Today
publishes reviews of various simulation tools. For the
m o st r e ce n t s u rv e y, p l e as e s e e S w ai n [79].
3 . 4 . D S S d e ve l o pm e n t a n d d e l iv e r y m e c ha n i sm s
T h is s e ct i on r e vi e w s t h e d e v el o p me n t a n d d e l iv e ry
processes for building model-driven DSS. Many early
D S S w e re b u il t u s i ng g e n er a l- p ur p os e d e v el o p me n t
s o ft w ar e. To d ay m os t m od el -d ri v en D SS a re b ui l t
u si ng t he q ua nt it at iv e t ec hn iq ue s d es cr ib ed i n t he
previous section using DSS generators [77]. Earlyv e rs i on s o f t h es e s of tw ar e s ys te ms a ll o we d a m or e
u s e r- f ri e n dl y d e ve l o pm e nt o f a D S S, b u t t h e s y st e ms
w e r e s t i l l r u n a n d m a i n t a i n e d o n a c e n t r a l s y s t e m . O n e
s u c h s y s t em t h at w a s m e n t i on e d e a rl i e r i s I F PS , u s ed
i n m a ny c o mm e rc i a l a p pl i c at i o ns a n d a c ad e m ic s t u d-
ies [71].
S pr ea ds h ee t s c le a rl y h av e b ec om e t h e m os t u b iq -
u i t ou s D S S g e n er a t or s . E v e n s p e ci a l iz e d q u an t i ta t i ve
t e ch ni q ue s s uc h a s o pt i mi z at io n a re u su al l y i mp le -
m en t ed u si n g a s pr ea d sh ee t . S ec ti o n 3 .4 .1 r ev i ew s
d e ve lo p me n ts i n b u il d in g s pr ea d sh ee t -b as ed D SS .Ty pi c al ly, m od el - dr iv e n D SS t ha t a re i n te n de d f or
o nl y a f ew u se rs a re m ad e a va il ab le a s s ta nd -a lo ne
a p p l i c a t i o n s . D S S t h a t m a y b e w i d e l y u s e d o r m a y b e
u s ed b y m ul t ip l e u n it s o f a n o rg an i za ti o n a re b e gi n-
n in g t o b e o ff er ed a s w eb -b as ed D SS . A ls o, s om e
m od e l- dr iv en D SS a re d ep l oy e d f or u se b y m ul t ip l e,
i n t er a ct i n g t e am s o f u s er s . H i st o ri c a ll y, t h e se s y st e ms
h a v e b e e n c a ll e d G r o up D S S ( G D S S ). S e ct i o ns 3 . 4 .2
a n d 3 .4 .3 r e vi ew t h es e d e ve lo p me n ts i n d e pl o yi ng
m o d e l - d ri v e n D S S .
3.4.1. Spreadsheet-based DSS
A D e ci s io n S up po rt S y st e m t h a t h as b e en o r w i ll
be implemented using a spreadsheet package can be
t e rm e d a s p re a d sh e et - ba s ed D S S [69]. A s p r e a d sh e e t
i s o ne o f t h e m aj o r e na b li ng t ec hn o lo gi e s f or d ep l oy -
i ng m od el -d ri ve n D SS . A w id e v ar ie ty o f d ec is io n
s u p po r t p u rp o s es c a n b e a c h ie v e d u s i n g a s p re a ds h e et
package, e.g., Microsoft Excel.
I n t h e w o r l d o f a c c o u n t i n g , a s p r e a d s h e e t bspreads Q
o r s h o w s d a t a o n a s i n g l e s h e e t o f p a p e r f o r a m a n a g e r
t o l oo k a t w he n m ak in g a d ec is io n. A ls o, a s pr ea d-
s he et i s a c ol le ct io n o f c el ls w ho se v al ue s c an b ed i sp l ay e d o n a c om pu t er s cr ee n [63]. B y c h a ng i n g
c e ll v a lu es a nd h a vi n g a ll c el l v al u es r e- ev a lu at e d, a
u s e r p e r f o rm s bw h at i f ? Q a n a l y s i s a n d c a n o b s e r v e t h e
e ff ec ts o f t h os e c h an ge s . S pr ea d sh ee t p a ck ag es a re
D S S g e n er a t or s . S p ra g u e a n d C a r ls o n [77] d e fi n e d a
D S S g e n er a to r a s ba c o mp u t er s o ft w a re p a ck a g e t h at
provides tools and capabilities that help a developer
q ui ck l y a nd e as il y b ui l d a s pe ci fi c D e ci si o n S up p or t
S ys te m ( se e p . 1 1) . Q S p r ea d s he e t p a ck a g es q u a li f y a s
D S S g e n er a t or s b e c au s e: ( a ) t h ey h a v e s o p hi s t ic a t ed
D.J. P o wer, R . S h a rd a / Decisio n S u p p o rt S ystems 4 3 ( 2 0 0 7 ) 1 0 4 4 – 1 06 11050
8/17/2019 MELJUN CORTES RESEARCH PAPERS DSS Model Driven DSS Concepts & Research Direction
8/18
d a t a h a n d l i n g a n d g r a p h i c c a p a b i l i t i e s ; ( b ) t h e y c a n b e
u se d f or bw ha t i f Q a n al y s is ; a n d ( c ) s p re a d sh e et s o ft -
w ar e c an f ac il i ta t e t h e b ui l di n g o f a D SS .
M o d el - d ri v e n a n d d a t a- d ri v e n D S S a r e t h e p r im a ryt yp e s o f D SS o ne m ig ht c on si d er d ev e lo pi n g u si ng a
s p re a d sh e e t p a c ka g e. S p re a d sh e e ts s e em e s pe c ia l l y
a pp ro pr ia te fo r b ui ld in g a D SS w it h o ne o r m ore
s ma ll m od el s. A d ev el op er i mp le me nt s t he m od el
a nd t he n a dd s b u tt o ns , s pi n ne rs a nd o th e r t oo l s a n d
r e pr e se n t at i o ns t o s u pp o r t a d e c is i o n m a ke r i n bwhat
if? Q a n d s en si t iv it y a na l ys i s. A d at a -d ri ve n D SS c a n
a l s o b e i m p l e m e n t e d u s i n g a s p r e a d s h e e t . A l a r g e d a t a
s e t w o u l d b e d o w n l o a d e d t o t h e D S S a p p l i c a t i o n f r o m
a D B M S , a w e b s i t e o r a d e l i m i t e d f l a t f i l e . T h e n p i v o t
t ab l es a nd c ha rt s c o ul d b e d e ve lo p ed t o h el p a d e ci -s i o n m a k e r s u m m a r i z e , m a n i p u l a t e a n d u n d e r s t a n d t h e
d e ci s i on r e le v a nt d a ta .
S pr ea d sh e et -b a se d D SS c an b e c re at ed i n a n e n d
u s e r d e v e l o p m e n t e n v i r o n m e n t o r i n a m u l t i - u s e r e n v i -
r o n m e n t . M i c r o s o f t E x c e l i s p r o b a b l y t h e m o s t p o p u l a r
s p re a d sh e e t a p p li c a ti o n d e v el o p me n t e n vi r o nm e n t
t o d a y , t h o u g h D S S h a v e b e e n b u i l t u s i n g o t h e r s p r e a d -
s h ee t s o ft w a re s u ch a s L o tu s 1 – 2 –3 . S p re a d sh e e t- b a se d
D SS h av e b ec om e s o c om mo n t ha t m os t m od el in g
c ou rs e s n o w a re b as ed o n u si n g s pr ea d sh e et s [68] .
S om e e xa mp l es o f s pr ea d sh ee t -b as ed D SS t oo l s a re
d i s c u s s e d i n t h e n e x t p a r a g r a p h .
F ro nt li ne S ys te ms (http://www.solver.com and
http://frontsys.com ) p r ov i d es t h e o p t im i za t i on a d d- i n
or bSolver Q t h at i s p ac ka g ed w i th E xc el , b ut t h ey a l so
s el l P re mi u m S ol ve r. I t i s a m or e p ow e rf ul p ro g ra m a n d
c om es w it h e xa mp l e s pr ea d sh ee t m od el s a nd a u se r
g ui d e. T he m aj o r p ro d uc t o f D ec i si o ne er in g , I nc . i s
C r ys t a l B a l l . I t i s a s u it e o f E x c e l -b a se d r i sk a n al y s is ,
o p t im i z at i o n a n d f o re c as t i ng t o o ls t h at c a n b e u s ed t o
build specific applications (http://www.crystalball.
com) . P al is ad e S of tw ar e (http://www.palisade.com)
m a r k e ts t h e @ R I SK a d d - i n . T h e P al i sa d e D e ci s io n To o lsSuite includes five products: @RISK, PrecisionTreeR,
TopRank R, B e st F it R, a n d R IS Kv ie wk. O th er o pt i-
m iz at io n a dd -i n s i nc l ud e G e ne H un t er (http://www.
wardsystems.com ), Evo lver (http://www.palisade.
com), Wh at’s Best (http://www.lindo.com) and
X PR ES S (http://www.dash.co.uk ) . D e c is i on S u pp o rt
S er vi ce s h as a p ro du ct c al le d D ec is io n To ol Pa k
(http://www.decisiontoolpak.com ) . It c on si st s o f t hr ee
decision modeling add-ins for Microsoft Excel: TreePlan,
SensIt and RiskSim. XLSIM (http://www.analycorp.com)
is a Mont e C ar lo S im ul at io n a dd -i n f or E xc el . S im -
tools.xla (http://home.uchicago.edu/~rmyerson/addins.
htm ) a dd s s ta ti st i ca l f un ct i on s a nd p ro ce d ur es f or
d o in g M on t e C ar lo s im ul at i on a nd r is k a n al ys is i ns p r e a d s h e e t s .
3 . 4 .2 . We b - ba s e d D S S
W h e n v e n d o rs p r o po s e a We b -b a s ed D S S t h e y a r e
r e fe r ri n g t o a c o mp u t er i ze d s y st e m t h at d e l iv e r s d e c i -
s i o n s u p p o r t i n f o r m a t i o n o r d e c i s i o n s u p p o r t t o o l s t o a
m a na g e r o r b u s in e s s a n a l y st u s in g a dt h in c l ie n t T Web
browser. Vendors and MIS practitioners are making
s o me d i st i n ct i o ns a b ou t t h e t e c hn o l og y p l a tf o rm u s e d
t o d el i ve r d e ci si o n s up p or t t ha t s ho ul d t o b e n o te d .
M o s t n o t a b l y t h e p h r a s e bWeb-enabled Q
h a s c r e p t i n t ot h e D SS l ex i co n. I t i s i mp o rt an t t o u n de rs t an d h ow a
We b- ba s ed D SS d if fe rs f ro m a We b -e n ab l ed D SS .
W h e n t h e e n a b l i n g t e c h n o l o g y u s e d t o b u i l d a D S S
i s t h e I n t e r n e t a n d W e b , i t s e e m s a p p r o p r i a t e t o c a l l t h e
s y s t e m a W e b - b a s e d D S S . W e b - b a s e d s h o u l d m e a n t h e
e n t ir e a p pl i c at i o n i s i m pl e m en t e d u s i ng We b t e ch n o l-
o g i es i n c lu d i ng a We b s e rv e r, H T M L, C G I, P H P, a n d
possibly a database product like Oracle 10g or
M y SQ L ; We b -e n a bl e d m e an s k e y p a rt s o f a n a p pl i c a-
t i o n s u c h a s a d a t a b a s e r e m a i n o n a l e g a c y s y s t e m , b u t
t h e a p p l i c a t i o n c a n b e a c c e s s e d f r o m a W e b t e c h n o l o g y
c o mp o n en t a n d d i sp l a ye d i n a b r ow s er.
S o m e l e g a c y D S S c a n b e W e b - e n a b l e d m u c h f a s t e r
a n d a t a m u c h l o w e r c o s t t h a n w o u l d b e p o s s i b l e i f t h e
D S S w e r e r e de v e lo p e d u s in g We b t e c hn o l og i e s. B u t,
m an y o f t he b en ef it s o f a We b-b as ed D SS c an b e
r ea li z ed b y i mp l em en t in g a We b- en ab l ed D SS . S o a
We b -e n ab l e d D S S m a y b e t h e b e s t c h oi c e f o r m a k i n g
a n e x i st i n g D S S m o re w i d el y a v ai l a bl e .
We b t ec hn o lo g ie s c an b e u se d t o i mp le m en t a n y
c a t eg o ry o f D S S i n c lu d in g c o mm u ni c a ti o n s- d ri v e n,
d a t a- d ri v e n, d o c um e nt - d ri v e n, k n o wl e d ge - dr i v en ,
a n d m od e l- dr iv en D SS . A t o n e p oi n t, m os t s ys t em slabeled bWe b - b a s ed D S S Q w e r e l i n k e d t o a d a t a w a r e -
h ou se , b ut t ha t i s c ert ai nl y n o l on ge r t he c as e. A
m o d el - dr i ve n d e c is i on s u pp o r t s i mu l a ti o n d e v el o p ed
i n J av a c an b e d el iv ere d v ia t he We b a nd so c an a
l ar ge H TM L/ XM L t ex t r ep os it or y t ha t i s p ar t o f a
d o c um e nt - d ri v en D S S. W it h a We b -b a s ed o r a We b -
e n a bl e d D S S n o p a rt i c ul a r d e c is i o n s u pp o r t s o ft w a re
n ee ds t o b e o n t he c li en t c om pu te r. A We b b ro ws er
a n d a n I nt er ne t c on n ec t io n d el i ve r t he d e ci si on s up -
port functionality to the user. Kuljis and Paul [43] and
D.J. P o wer, R . S h a rd a / Decisio n S u p p o rt S ystems 4 3 ( 2 0 0 7 ) 1 0 4 4 – 10 6 1 1051
http://%20http//www.solver.comhttp://%20http//frontsys.comhttp://%20http//www.crystalball.comhttp://%20http//www.palisade.comhttp://%20http//www.wardsystems.comhttp://%20http//www.palisade.comhttp://%20http//www.lindo.comhttp://%20http//www.lindo.comhttp://%20http//www.dash.co.ukhttp://%20http//www.decisiontoolpak.comhttp://%20http//www.analycorp.comhttp://%20http//home.uchicago.edu/~rmyerson/addins.htmhttp://%20http//home.uchicago.edu/~rmyerson/addins.htmhttp://%20http//home.uchicago.edu/~rmyerson/addins.htmhttp://%20http//www.analycorp.comhttp://%20http//www.decisiontoolpak.comhttp://%20http//www.dash.co.ukhttp://%20http//www.lindo.comhttp://%20http//www.palisade.comhttp://%20http//www.wardsystems.comhttp://%20http//www.palisade.comhttp://%20http//www.crystalball.comhttp://%20http//frontsys.comhttp://%20http//www.solver.com
8/17/2019 MELJUN CORTES RESEARCH PAPERS DSS Model Driven DSS Concepts & Research Direction
9/18
M i ll er e t a l. [54] r e v i ew e d w e b- b as e d s i mu l a ti o n r e -
s e a r c h a n d d e v e l o p me n t s .
A n e w g e n e r a t i o n o f W e b - b a s e d m o d e l - d r i v e n D S S
i s b e g i n n i n g t o e m e r g e . T h e s e s y s t e m s t a k e a d v a n t a g eo f t he w e b s er vi c es c o nc ep t . A s in gl e D SS p ro b le m
m ay b e s ol ve d u si n g m ul t ip l e m od el i ng o r s ol ut i on
paradigms developed by different sources as separate
w e b s er vi ce s a nd t h e r es ul ts a re t h en p re se n te d t o t he
u s er i n a n a g g re g a te d o r s u mm a ri z e d f o r m . A n e x a m-
ple of this new generation of DSS is described in
D el en a nd S ha rd a [17]. T he ir m od el -d ri ve n D SS
c a l le d M o vi e F o re c as t G u r u a l l o w s a d e c is i o n m a k e r
t o g e ne r at e a f o re c as t f o r a m o vi e ’s b o x o f fi c e p e r f or -
m a nc e b y c h an g i ng t h e m o vi e ’s d e c is i on p a ra m et e rs
( st ar p ow e r, s ea so n o f r el ea se , s pe ci a l e ff ec ts , e tc .) .C h an ge s i n t h es e p a ra me te rs a re a na ly z ed b y a n u m-
ber of trained forecasting models based upon techni-
q u e s s u ch a s n e u ra l n e t wo r ks , l o g is t ic r e gr e ss i on , a n d
d i sc ri m in a te a na l ys is . E ac h m od el w o rk s a s a n i n de -
pendent expert called upon to provide advice; imple-
ment ed as a web serv ic e. The final resu lts are
presented to the decision maker from each expert as
w e l l a s i n a n a g g r e g a t e d f o r m . T h e s y s t e m w a s i m p l e -
m e nt e d u s i ng t h e . N ET f r am e w or k . M o re i n n ov a t iv e
w e b -b a se d , m o de l - dr i ve n D S S o f t h i s t y p e a r e l i k el y
t o b e d ev el o pe d i n t he f ut ur e.
3 . 4 .3 . G ro u p m o d el - d ri v en D S S
G ro u p D ec i si on S up p or t S ys t em s ( GD SS ) h a ve
been studied extensively and that research stream
r em ai ns v e ry a ct i ve i n t he l i te ra tu re . D eS an ct i s e t a l .
[18] p r o v i d e a n o v e r v i e w o f r e s e a r c h i s s u e s i n G D S S .
T h e p r i m a r y f o c u s o f t h i s r e s e a r c h i s a b o u t i m p r o v i n g
t h e p r o c e s s o f g r o u p d e c i s i o n - m a k i n g . H o w e v e r , s o m e
G D SS d e li ve r m od e l- dr i ve n D SS t o a g ro u p o f u se rs .
Nunamaker et al. [57] f o cu s o n m od el m an a ge me n t
a nd g ro up d ec is io n s up po rt . C omp an ie s s uc h a s
G ro u p S ys te ms (www.groupsystems.com) o f fe r t e c h -n o l o g i e s a n d p r o c e s s s u p p o r t t o u s e m o d e l s t o s u p p o r t
g r ou p d e ci s i on - ma k i ng . T h is a p pr o ac h h a s a l so b e e n
t e rm ed d ec i si o n c on fe r en ci n g. B re sn ic k e t a l. [13]
d e sc r ib e a m i li t a ry a p p li c a ti o n o f d e ci s i on c o nf e re n c -
i n g. C at al y ze (www.catalyze.co.uk ) a l so o f fe r s d e ci -
s i o n c o nf e re n c in g s e rv i c es i n c o nj u n ct i o n w i t h m u l ti -
c ri te ri a d ec is io n a na ly si s. A c om bi na ti on o f t he se
process delivery services and the use of sophisticated
m o de l -d r i ve n D S S s h o ul d e n co u r ag e e v e n g r ea t e r u s e
o f m od el - dr iv e n G DS S. Te am E xp e rt C ho i ce f ro m
E xp er t C ho ic e, I nc . (www.expertchoice.com) i s an
e x am pl e o f a g en er at o r f or b ui l di n g s p ec i fi c g ro u p
m o d el - d ri v e n D S S b a se d u p o n t h e A n a ly t i ca l H i e ra r -
c h y P ro ce ss ( AH P) . T he c a se s tu d y b y Wa sy l uk a ndSaaty [85] i l l us t ra t e s t h e u s e o f a m o de l -d r iv e n G D SS
i n t h e U . S. D e p ar t me n t o f Ve t e ra n ’s A f fa i rs .
3 . 5 . D S S u s e r i n t e r f ac e s
T h e g o a l o f m a ki n g m o d el - d ri v e n D S S a c ce s s ib l e
t o n o n - t e c h n i c a l s p e c i a l i s t s i m p l i e s t h a t t h e d e s i g n a n d
c a pa bi l it ie s o f t he u se r i n te rf ac e a re i mp o rt an t t o t he
s uc ce ss o f t he s ys te m. A m od el -d ri ve n D SS u se r
i n te r fa ce p ro vi d es c ap a bi l it i es f or i np u tt in g v al ue s ,
f o r m a ni p u la t i ng v a l ue s a n d o f e q ua l i m p or t an c e , t h eu s e r i n t e rf a ce c o nt r ol s h o w t h e u s e r v i e ws r e su l t s a n d
i n f l u e n c e s h o w t h e u s e r u n d e r s t a n d s r e s u l t s a n d h e n c e
i n fl u en ce s c ho i ce s. D SS d es ig n er s a nd r es ea rc h er s
n e ed t o a ss es s h ow t h e a nt ic i pa t ed u se rs o f t h e D S S
s h ou l d e n te r v a lu es . A ls o, i t i s i mp o rt an t t o e v al u at e
t h e o r d er o f i n pu t f ie ld s a nd s ti mu l i g i v en t o t h e u s e r
a bo ut w ha t v al ue s a re s ou gh t. T he D SS i nt er fa ce
d e s i g n c a n a l s o b i a s u s e r s a n d i n a p p r o p r i a t e e l i c i t a t i o n
a p p ro a c he s a r e s o me t i me s u s ed .
I n b u il d in g a m od e l- dr iv e n D SS , a d es ig n er n ee d s
t o b e c on c er ne d a bo u t e li c it i ng c er ta i n a n d u nc e rt ai n
q u a n t i t i e s a n d q u a l i t i e s , o b j e c t i v e a n d s u b j e c t i v e p r o b -
a b i li t i es , u t i li t ie s , a n d w e i gh t s . I t m a y b e n e c es s ar y t o
e l i ci t p r ob a b il i t y p o i nt e s t im a te s , p r o ba b il i t y d i st r i bu -
t i o ns , u t i li t y f u n ct i o ns , m o ne t a ry v a l ue s a n d m o ne t ar y
e s t im a t es , p r ef e re n ce s , i n t eg e r q u a nt i t ie s , d i s ta n ce s ,
s ca l e v a lu es , a nd p ri o ri t ie s. Va lu e s c an d es cr ib e o b -
jective and subjective measures of concrete objects
a n d a p p r a i s a l s o f f e e l i n g s , b e l i e f s a n d a t t i t u d e s . V a l u e s
m ay b e e st im at ed o r b as ed o n a ct ua l m ea su re me nt
u si ng a s ca le . T he s ca le s m ay i nv ol ve p hy si ca l o r
perceptual units.
V a l u e s a r e e l i c i t e d f r o m a d e c i s i o n m a k e r , a s s e s s o r ,e st i ma t or o r a pp ra i se r— th e u se r o f a m od e l- dr i ve n
D SS . I n g en e ra l , a q u es ti on o r a n ot he r t y pe o f s ti m-
u l u s i n d i c a te s w h at v a lu e i s b e in g e l ic i t ed . Va l u es a r e
e l ic i te d a s p a rt o f a v al u at i on o r e li c it at i on p ro c es s.
T h e e l i c i t a t i o n a p p r o a c h i n a s p e c i f i c D S S m a y r e d u c e
o r i n cr ea se e rr or s i n t h e v a lu es t ha t a re o b ta in e d. T h e
t h r ee p r im a ry a p pr o ac h e s f o r e l i ci t i ng v a l ue s a r e: ( 1 )
n u me ri ca l , ( 2) g ra p hi c al , a nd ( 3) v e rb a l e li ci t at i on .
G ue r la in e t a l . [30] e x am i n ed w h a t t y p e s o f i n fo r -
m a t i o n s h o u l d b e d i s p l a y e d w i t h w h a t r e p r e s e n t a t i o n s .
D.J. P o wer, R . S h a rd a / Decisio n S u p p o rt S ystems 4 3 ( 2 0 0 7 ) 1 0 4 4 – 1 06 11052
8/17/2019 MELJUN CORTES RESEARCH PAPERS DSS Model Driven DSS Concepts & Research Direction
10/18
A l so , t h ey e x a mi n e d w h en v i su a l r e pr e se n t at i o ns a r e
better than text-based displays. According to Guerlain
e t a l. , bE a ch r e pr e se n t at i o n m a ke s s o me i n fo r ma t i on
a b ou t a p r ob l e m s a l i e nt w h i le m a ki n g o t he r i n fo r ma -t io n m or e d if fi cu lt t o s ee ( p. 2 6) Q . M or e r es ea rc h i s
n ee d ed o n t h es e i ss ue s f or a v a ri e ty o f t y pe s o f D SS ,
t he G ue rl ai n e t a l. r es ul ts m ay o nl y h ol d f or a d at a-
d r iv e n D S S i n t er f ac e f o r t e c hn i c al o p e ra t or s .
A p p ar e nt l y s o me p e o pl e c a n p r o ce s s c e rt a i n t y p es
o f v al u e i n fo r ma ti on m uc h m or e e ff ec ti v el y u si ng
v is ua l d i sp la y s a nd g ra p hi c al i n pu t m od e s t h an t he y
c an p ro ce s s t he m n u me ri ca l ly o r v e rb a ll y. E ac h a p-
proach for eliciting values has strengths and weak-
n es se s t h at m us t b e b et te r u nd e rs to o d a n d t h a t a D SS
s o ft w a re d e si g n er m u st r e co g n iz e . C u rr e nt e v i de n c es u gg e s ts t h a t u n b i a se d v a l ue s c a n b e e l i ci t ed [44,84] .
T h e a p p r o p r i a t e u s e r i n t e r f a c e d e s i g n s e e m s t o d e p e n d
o n t he t as k a nd t he s ki ll a nd t ra in in g o f t he u se r.
4. Model-driven DSS research needs
B e h a v i or a l a n d t e c h n i ca l r e s e a rc h o n m o d e l -d r i v e n
D S S n e e d s t o a d dr e s s m a n y u n re s o lv e d i s su e s a s so c i -
a t e d w i t h c o n s t r u c t i o n o f s p e c i f i c q u a n t i t a t i v e m o d e l s ,
s t o r a g e a n d r e t r i e v a l o f d a t a n e e d e d b y d i f f e r e n t t y p e s
o f m o d e l s , c o m m u n i c a t i o n o f p a r a m e t e r s a m o n g m o d -
e l s a n d o t he r D S S c o mp o n en t s , m u l ti - p ar t ic i p an t i n -
t er ac t io n i n m od el u se a n d v al u e e l ic i ta t io n , a nd t h e
i m pa c t o f u s er i n t er f ac e d e s ig n a l t er n at i v es o n m o de l -
d ri ve n D SS e ff ec ti ve ne ss a nd e as e o f u se . A ls o,
r e se a r ch e rs n e ed t o i n v es t i ga t e i s su e s a s so c i at e d w i th
building, deploying and using model-driven DSS.
T hi s b ro ad l is ti ng o f n ee ds s ee ms d au nt in g, b ut i t
s u gg e s ts m o re s p ec i fi c r e se a rc h i s su e s a n d q u e st i on s
f o r f u rt h e r r e s e a rc h . T h e s p ec t r um o f p o ss i b le m o de l -
d r i v e n D S S i s a l r e a d y b r o a d a n d a s w e l e a r n m o r e t h e
i m pl e m en t a ti o n o f m o de l -d r i ve n D S S w i l l e x p an d t oi n c o r p o r a t e n e w d e c i s i o n s i t u a t i o n s a n d n e w m o d e l i n g
a pp ro ac he s. T he r em ai nd er o f t hi s d is cu ss io n o f
m od el -d ri ve n D SS r es ea rc h n ee ds i s d iv id ed i nt o
f ou rt ee n b eh av io ra l a nd t ec hn ic al q ue st io ns t ha t
m o st s e em t o w a r ra n t f u rt h er s t ud y.
4 . 1 . B e h av i o ra l q u e st i o ns
T h e f o ll o w in g l i s t o f r e se a rc h q u es t i on s f o cu s e s o n
t o p ic s r e la t e d t o u n d er s t an d i ng t h e b e h av i o ra l i m pa c t
o f m od e l- dr iv e n D SS . T h e q u es ti o ns s ee m l ar ge ly
u nr es ol ve d i n t he c ur re nt l it er at ur e, b ut w e h av e i n
s o me c a se s i d en t i fi e d r e le v a nt p r io r r e se a rc h .
B1. Are users of a model-driven DSS who understand
t h e m o d e l m o r e l i k e l y t o a p p r o p r i a t e l y u s e t h e r e s u l t s ?
W h en t h ey u n de r st a nd t h e m o de l, a re t he y m or e f re -
q u e n t u s e r s ? A l s o , d o t h e y h a v e m o r e c o n f i d e n c e i n t h e
r es u lt s ? W he n u s er s u nd e rs t an d t he m od e l, a re t h e
systems more effective in improving decision-making?
T he p re su mp ti o n h as b ee n t h at m an ag e rs n ee d t o
u n d er s ta n d a n y q u a nt i t at i v e m o de l s i n a m o de l - dr i ve n
D S S t o b e n ef i t f r om u s i ng t h e s y st e m. R e se a rc h e rs i n
m an y e mp i ri ca l s tu d ie s h a ve n o te d t h at i n ad eq u at e
r es ea rc h h as i nv es ti ga te d t he a bo ve q ue st io ns[2,36,41,71] . N o o n e s tu d y w i ll d em on s tr at e t h at a l l
m o d el - dr i ve n D S S i m pr o v e d e c is i on - m ak i n g. R a t he r
i t i s i mp o rt a nt t o c o nd uc t m et a s tu d ie s t ha t e xa mi n e
c o n ti n g en c y f a ct o r s i n c lu d i ng a u s er ’s u n d er s ta n d in g
o f t h e u nd e rl y in g m od e ls i n p ri o r m od el -d ri v en D SS
research.
B2. Do some users of a model-driven DSS attempt to
b i as o r m an i pu l at e m o de l p a ra me t er s u s in g bWhat
if? Q an al ys is t o y ie ld s pe ci fi c re su lt s? I f s o, w ha t
t yp es o f u se rs a re m ore l ik el y t o m is us e t he bWhat
if? Q c a pa b il i ty ? A l so , w ha t c on d it i on s i m pa c t t he b i -a s ed u s e o f a m o de l -d r iv en D S S?
T he g en er al p er ce pt io n i s t ha t s om e d ec is io n
m a k e r s b i a s t h e i r u s e o f a m o d e l - d r i v e n D S S t o o b t a i n
the banswer Q t h at i s d e si re d . I n p ar ti cu l ar, b e ca us e a
c o mp u t er i z ed D S S f a ci l i ta t es bW ha t i f? Q analysis,
s om e o b se rv er s h av e c on c lu d ed t h at b ia si n g i s e as y
a n d f ac il i ta t ed b y a m od el -d ri v en D SS . T hi s p er ce p-
t i o n i s s u p p o r t e d b y s o m e e m p i r i c a l r e s e a r c h l i n k e d t o
behavioral decision theory [36,84]. A l so , i t i s i mp or -
t a n t t o o b s er v e u n d e r w h a t c o n d i t io n s b i as i n g o c c u r sw h en i t d o es o c cu r a nd w h et h er f ea t ur es o f a s pe ci f ic
D S S e n co u ra g e o r d i sc o u ra g e b i a si n g . T h e p h e no m e-
n o n h a s n o t b e e n a d e q u a t e l y e x p l o r e d i n t h e c o n t e x t o f
m o d e l - dr i v e n D S S .
B3. Can some design alternatives and value elicita-
t io n m et ho ds i n a m od el -d ri ve n D SS u se r i nt er fa ce
r ed uc e t he o cc u rr en ce o f b ia s ed d e ci s io n b eh a vi o r?
R e s ea r ch a s so c i at e d w i t h e l i ci t a ti o n o f s u bj e c ti v e
probabilities and values suggests that de-biasing can
D.J. P o wer, R . S h a rd a / Decisio n S u p p o rt S ystems 4 3 ( 2 0 0 7 ) 1 0 4 4 – 10 6 1 1053
8/17/2019 MELJUN CORTES RESEARCH PAPERS DSS Model Driven DSS Concepts & Research Direction
11/18
o c cu r a nd t ha t s om e e l ic i ta t io n t e ch ni q ue s produce
n o rm at i ve ly b et t er r es ul t s t ha n d o o t he rs [1]. Most
o f t h e r es ea rc h a ss oc i at ed w i th e l ic i ta t io n o f v al u es
i n cl u di ng e l ic it a ti o n o f s ub je c ti v e p ro b ab i li ti e s h aso cc ur re d u si ng n on -c om pu te ri ze d i nt er ve nt io ns
[6,84] . B ec a us e t h e e l ic it a ti o n o f v al u es c an i mp a ct
t he e ff ec ti ve ne ss o f a m od el -d ri ve n D SS m or e r e-
s e ar c h o n e l i ci t a ti o n o f v a l ue s n e ed s t o b e c o n du c t ed .
T h e s t u di e s n ee d t o e xa mi ne a w i de v a ri e ty o f e l ic i-
t a t io n a p pr o ac h e s, i n c lu d i ng n u me r i c, g r ap h i ca l a n d
v e rb a l , i n t h e c o nt e x t o f v a ri o u s m o d e l s.
B4. Does a model-driven DSS user interface custom-
i z ed t o i n di vi d ua l u s er d if f er en c es i m pa ct t he s u bs e -
q ue nt u se o f a D SS ? H ow m uc h bcustomization Q is
n e e de d a n d p o s si b l e?
P er so na li za ti on o f We b p or ta ls a nd o th er We b
i n te rf ac es i s g e ne ra l ly c on si d er ed a s d es ir ab le a n d
s o m e a u t h o r s h a v e s p e c u l a t e d t h a t b e c a u s e o f i n d i v i d -
u a l d if fe re nc e s a mo ng D SS u se rs t h at a c u st o mi ze d
i n t er f ac e w o u ld i m pr o ve u s ab i l it y, f r eq u e nc y o f u s e
a n d e f f e c t i v e n e s s o f a D S S [5,41,80]. T h e c o n t r o v e r s y
a b o u t u s i n g c o g n i t i v e s t y l e a s a n i n d i v i d u a l d i f f e r e n c e
f ac to r i n t he e ar ly 1 98 0s [37] h i nd e r ed r e se a rc h o n
t h es e i ss ue s. I n l ig h t o f r ec en t t ec h no l og y d ev el o p-
m en t s, t h is s tr ea m o f r es ea rc h n ee d s t o b e r ev is it e d.
B5. What is the impact of making decisions with a
m od el -d ri ve n D SS i n a bh i g hl y r ea l i st i c Q , simulated
d e ci s io n e n vi ro nm e nt o n a p er s on ’s a c tu a l d e ci s io n
m a ki n g i n t he breal Q d e c i si o n e n vi r on m e nt ? H o w c a n
Vi s ua l I n te r ac ti v e S im u la t io n ( V IS ) b e u s ed m o re e f -
fectively to examine the consequences of alternative
d e c is i o n s t r at e g ie s a n d p o l ic i e s?
T he i nc re as ed c ap ab il it y t o d ev el op g ra ph ic al ,
immersive, bh i g hl y r e al i s ti c Q d e c is i o n s i t ua t i on s c r e-
a t es n e w c h al le n ge s a nd o p po rt u ni t ie s f or u se rs . F or e x a mp l e , P f e i l e t a l . [60] d e sc r ib e a n a p p li c a ti o n o f a
s im ul a ti o n- b as ed D SS f or t ra in i ng a s w e ll a s f or d e -
sig n and op erat ion o f a pl ant. Accordi ng to the
a ut ho rs , t he D SS w as u se d a t Vi st eo n A ut om ot iv e
S ys te m t o e nh an ce p ro du ct io n e ff ic ie nc y o f f ro nt
a x l e s f o r s e v e r a l F o r d v e h i c l e s . T h e y r e p o r t e d p r o d u c -
t i vi t y i mp ro v em en t o f o v er 3 0% . Vi s ua l I nt e ra c ti ve
S i mu l at i o n h a s p r im a ri l y b e e n u s e d w i t h M o n t e C a rl o
s i mu l a ti o n a n d s o me t e ch n i ca l i s su e s r e ma i n , b u t t h e
i mp a ct o f t hi s t y pe o f s im ul at i on d e se rv e s m or e i n -
v es ti ga ti on . W he n d ec is io n m ak er s c an o bs er ve a
r ea l is ti c s im ul a ti on i t i s r ea so n ab le t o s up po s e t h at
t h ei r p er ce pt i on a nd u nd er st a nd i ng o f t he d e ci s io n
s i tu a ti o n w i ll c ha n ge . G i ve n t h at m os t s im u la ti o nsa re s im pl i fi e d r ep re s en t at io n s o f a s it ua t io n i t i s a ls o
r e as o n ab l e t o a r gu e t h at s o me v i su a l r e pr e se n t at i o ns
m a y a c t ua l l y h i n de r o r b i a s d e c is i on - m ak i n g [4]. Pre-
d i ct i ng a nd a nt i ci pa t in g b o th p o si ti v e a nd n eg a ti ve
c o n se q u en c e s o f s p ec i fi c v i su a l r e pr e se n t at i o ns i s i m -
portant knowledge for designers. Some research has
begun to examine the impact of realistic decision
t ra i ni ng u si n g d ec is i on s up p or t o n a ct u al d ec i si on -
m ak i ng , b u t m u c h m or e n e ed s t o b e d o ne .
4.2. Technical questions
R ap i d t e ch no l og y i nn o va t io n c re at e s n ew c ha l-
l e ng es f or r es ea rc he r s i nt e re st e d i n m or e t e ch ni c al
r e se a rc h q u es t i on s . M a n y t e ch n i ca l i s su e s r e la t e d t o
building and using model-driven DSS have not been
r e s o l v e d . S o m e t e c h n i c a l q u e s t i o n s a r e h o w e v e r , i n t e r -
t w in e d w i th b eh a vi or al i ss u es . T he f ol l ow in g q u es -
t i o ns d o n o t s e e m a d eq u a te l y a d d r e ss e d i n t h e c u r r e nt
literature.
T 1 . W ha t t e ch no l og y c a pa bi l it i es a re n ee d ed i n t he
n e x t g e n e r a ti o n o f m o d el - d r iv e n D S S g e n er a t or s , e s - pecially for creating real-time, model-driven decision
support systems? How can breal-time Q model-driven
DSS be interfaced with breal-time Q d a t a - d r i v e n D S S t o
improve decision-making?
I n t h is c o nt e x t, breal-time Q r e fe r s t o a c o n te m po r a -
n e o us a n al y s is u s i ng a m o de l - dr i ve n D S S w h i l e d a ta
a bo ut e ve nt s i s b ei ng r ec ei ve d a nd d is pl ay ed . T he
t e c h n o l o g i e s n e e d t o p r o v i d e s p e e d i n m o d e l d e v e l o p -
m en t a nd u pd at i ng o f d at a u se d b y t h e m od e l- dr i ve n
D S S . T h i s r e s e a r c h m a y i n v o l v e d e v e l o p m e n t o f bdrag
a n d d r o p Q m o d e l c o m p o n e n t s w h i l e e n s u r i n g s e m a n t i ca n d s yn t ac ti c c o rr ec t ne ss t o b ui l d n ew m od e ls f or u se i n
r a p i d d e v e l o p m e n t a n d d e p l o y m e n t o f D S S . R e a l - t i m e
d a t a c o l l e c t i o n a n d s t o r a g e i s s u e s n e e d m o r e i n v e s t i g a -
t i o n, a s d o t e ch n i ca l i s su e s a s so c i at e d w i t h p r o v i di n g
v a r i o u s m o d e l - d r i v e n D S S f o r u s e i n s u c h a n e n v i r o n -
ment [7,8]. T h e a ir l in e i nd u st ry, f or e xa mp l e, f ac es
m a ny p r ob l e ms o f m a ki n g r e al - ti m e d e c is i o ns t o o p t i-
m i z e n e w r o ut e s a n d r o st e rs a f te r f l ig h t c a n ce l l at i o ns
d ue t o w ea th er a nd o th er r ea so ns . T he se p ro bl em s
r e q u i r e m a s s i v e c o m p u t a t i o n a l p o w e r a s w e l l a s e x t e n -
D.J. P o wer, R . S h a rd a / Decisio n S u p p o rt S ystems 4 3 ( 2 0 0 7 ) 1 0 4 4 – 1 06 11054
8/17/2019 MELJUN CORTES RESEARCH PAPERS DSS Model Driven DSS Concepts & Research Direction
12/18
s i v e c o m m u n i c a t i o n s b a n d w i d t h a n d d a t a s t o r a g e [78].
T he s am e c ap ab i li t ie s a re a l so n ee d ed f or r ea l- t im e
pricing decisions in the optimal demand management
a p p l i c a t i o n s m e n t i o n e d i n a n e a r l i e r s e c t i o n .
T 2 . I s a s p ec i fi c e xt en s ib l e m a rk -u p l an g ua g e ( X ML )
n ee d ed f o r c o mm u ni c at i ng d at a a bo u t m od e l p a ra -
m e t e r s ? I f s o , w h a t m a r k - u p t a g s c a n c r e a t e a c o r e f o r
c o mm u n ic a t in g d a t a t o v a r io u s m o d el s ?
X M L c a n f a ci l i ta t e i n t er o pe r ab i l it y o f m o de l -d r i v-
e n D S S d e v el o pe d o n d i ff e re n t p l at f or m s i n d i ff e re n t
m o d e l , d a t a a n d s o f t w a r e e n v i r o n m e n t s . S o m e e x p l o r -
a to ry r es ea rc h h as b e en c o nd uc t ed o n c re a ti ng a d e-
c i si o n s u pp o r t m a rk - u p l a n gu a g e ( D SM L ) . A w i d el y
a do pt ed D SM L b y a ll i nd us tr y p ar ti ci pa nt s t ha t i si m pl e m en t ed i n D S S g e n e r at o r s c a n c r ea t e m o re p o w -
e r fu l We b -b a s ed , m o de l -d r i ve n D S S. To r e al i z e t h i s
o u t co m e a l l p a rt i e s i n c lu d i ng v e n do r s a n d d e v el o p er s
m us t d ev el op a nd u se t he s ta nd ar d. H ow ev er, t he
v a ry i n g m o d e l in g t e rm i n ol o g y i n u s e a n d t h e v a r i e t y
o f c at eg o ri es o f D SS s u gg es t t ha t i t m ay b e a d va nt a -
g eo u s t o h a ve m or e n ar ro w ly d ef in ed X M L f or s pe -
c i fi c t y p es o f m o de l s s u ch a s o p t im i z at i o n o r d i sc r et e
e v e n t s i m u l a t i o n [25,35]. B u t t h e r e m a y b e a d v a n t a g e s
t o g o b e y on d t e ch n i qu e -s p e ci f i c m a rk - u p l a ng u a ge s
a n d e x t e n d t h e m a r k - u p t o i n c l u d e t h e d i a l o g a n d d a t a
s ub sy s te ms o f a D SS a s w el l . D ev e lo pm en t o f s uc h
s ta nd a rd s m ig h t p er mi t e as ie r i n te g ra ti o n o f m od el
d ev e lo p me nt a n d i nt e gr at i on o f s ol u ti o n t e ch ni q ue s
f r om d i ff e re n t v e n do r s. S o me o p t im i za t i on s