В современном обществе большинство людей, особенно руководители и руководители организаций, сталкиваются со сложными проблемами решения на ежедневной основе. Решения становятся сложными, когда они распределены и не структурированы, поэтому у единственного лица, принимающего решения, полагаясь исключительно на свои собственные знания, мало шансов решить его должным образом. Это верно в различных контекстах, от небольших частных компаний до крупных государственных учреждений. В настоящее время устойчивость бизнес-моделей и рост организаций зависят от их способности принимать правильные решения и в конечном итоге решать эти весьма сложные проблемы.
Для решения проблемы сложных проблем принятия решений лица, принимающие решения, могут полагаться на внешние источники информации, которые помогут им получить необходимое представление о проблеме и более эффективно сотрудничать для ее решения. Различные информационные системы могут помочь лицам, принимающим решения в таких усилиях. Информационные технологии, такие как системы бизнес-аналитики, системы управления большими данными или знаниями, являются всего лишь тремя примерами систем, которые собирают данные и производят информацию для поддержки лиц, принимающих решения. Эти системы помогают лицам, принимающим решения, понять бизнес, его прямую и косвенную среду, помогают в оценке различных компромиссов в компании, в оценке затрат, связанных с различными альтернативами принятия решений.
Методы и стратегии, используемые в этих различных типах систем, имеют одну важную проблему, которая заключается в разработке адекватного и понятного подхода к визуализации для эффективного представления соответствующей информации пользователям и лицам, принимающим решения. В этом специальном выпуске собраны некоторые недавние подходы систем поддержки принятия решений и информационных систем, в которых представлены стратегии и интерфейсы взаимодействия с пользователями для конкретной области и визуализации для поддержки принятия решений.
Первый документ под названием «Пространственная визуализация по образцам разрозненных ограблений», подготовленный Непомуцено и Кабрал Сейшас Коста, начинается с наблюдения, что многие исследования предлагают визуальное представление агрегированных пространственных преступных данных, которые не дают достаточного понимания для понимания проблем преступности в данном городе. В этой статье автор разбивает большой набор данных о случаях ограбления на 9 небольших наборов конкретных ограблений и предлагает новый тип визуализации для поддержки принятия решений в отношении ресурсов общественной безопасности.
Второй вклад в этом специальном выпуске предлагает инновационную перспективу для аналитики событий и называется «Визуализация и исследование баз данных событий: методология использования Process Analytics». В этой статье Делиас, Зумпулидис и Казанидис представляют анализ событий, основанный на процессах, и предлагают методологию для проведения такого анализа. Базы данных событий предоставляют множество интересной информации, но их нелегко исследовать, а обнаружение знаний - очень сложный процесс, который обсуждается в этой статье.
Третий документ посвящен совершенно другому типу данных, иллюстрируя разнообразие проблем, которые необходимо решать, когда дело доходит до визуализации данных. В своем вкладе под названием «Использование визуализации данных для ранжирования альтернатив с частичной информацией и интерактивного компромисса» Асфора Фрей, Тейшейра де Алмейда и Кабрал Сейшас Коста занимаются визуализацией ранжирования и, более точно, визуализацией данных в рамках метода решения многокритериальных решений. создание (MCDM) задач для ранжирования альтернатив на основе гибкого и интерактивного поиска компромисса (так называемого FITradeoff). Они предлагают новый подход к такой проблеме ранжирования и предлагают новую визуализацию ранжирования. В том же духе мышления, Reis Peixoto Roselli, Teixeira de Almeida и Asfora Frej представили различные нейробиологические эксперименты над аспирантами с двойной целью усовершенствования методологии FIT DSS для выявления MCDM / A «Нейронаука решений для улучшения визуализации данных для поддержки принятия решений в методе FITradeoff». весов и помочь аналитикам в улучшении использования различных графиков в таких подходах.
Продолжение следует...
