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Sinn und Zweck entscheidungsunterstützender System (EUS) ist die Datenversorgung von Endbenutzer an im Grunde beliebigen Punkten einer Organisation (Unternehmungen wie sonstige Körperschaften) mit großen oder auch gar keinen Kenntnissen der Informationsverarbeitung oder der technischen Grundlagen von EUS. Diese Datenversorgung hat aber - ganz im Gegenteil zu den Bereichen der allgemeinen Analyse - den speziellen Anspruch, in konkreten Entscheidungssituationen notwendige Daten für das Treffen einer Auswahl unter mehreren Alternativen - also eine Entscheidung - bereit zu stellen. Im englischsprachigen Bereich nennt man diese System Decision Support Systems (DSS). Ähnliche Begriffe und Konzepte bietet auch das Management Information System (MIS). Aus ethischen Gründen ist dabei allerdings stets zu betonen, dass EUS selbst keine Entscheidung treffen, sondern lediglich die notwendigen Informationen offerieren, die dann mit vom Benutzer oder anderen Insitutionen getroffenen Kriterien zu einer persönlichen, eigenen und damit vom Rechnersystem losgelösten Entscheidung führen.

Zu Beginn der Entwicklung eines Entscheidungsunterstützendes Systems steht immer eine Nutzwertanalyse. Sie soll die einzelnen Handlungsalternativen an benutzerdefinierten Kriterien und einer Bewertung z.B. in Form von Punkten beschreiben. Dies bedingt auch eine Analyse der späteren Anwendungsbereiche und der technischen Anforderungen an die Implementierung. Die sind allerdings gleichzeitig Fragestellungen der DB-Entwicklung und der Software-Entwicklung. In dieser ersten Phase müssen also die Probleme strukturiert, die Kriterien benannt, die Alternativen gefunden, die Alternativen anhand von Kriterien bewertet und schließlich die Zielrelevanz der Alternativen beschrieben weden. Dies vermittelt auch einen ersten Eindruck einer möglichen Entscheidungsfindung, wie sie später unterstützt werden soll.
In einer weiteren Phasen werden dann die vorhandenen Daten gesammelt. Diese sollten dann analysiert werden, sofern die Kriterien und Regeln, welche für die Entscheidungsfindung benutzt werden sollen, nicht schon existieren und damit eine grundsätzliche Analyse zum Wissenserwerb nicht erforderlich ist. Dies hängt typischerweise von der Fristigkeit, der Ausrichtung und der Komplexität des zu erfassenden Wissensraums ab.
In einer letzten Phase wird dann die gesamte Software und die Datenbank erstellt, wobei ein dialogbasierendes System mit hierarchischen und - je nach Komplexität und Anforderungen - auch vernetzten Abhängigkeiten zwischen Fragen und Antworten besteht. Dies lässt sich zusätzlich auch zu Rückbezügen erweitern. Bei der Verwendung des Dialogs besteht dabei ein erster Schritt in einer Datenerfassung Strukturierung, welche danach zu einer automatischen Verarbeitung und Erklärung der Daten und damit letztendlich zu einem Entscheidungsvorschlag bzw. zur gewollten Entscheidungsunterstützung führt.
Für die Implementierung lassen sich dann mit Blick auf die Software-Entwicklung des Systems bzw. die Konstruktion des unterliegenden Regelsystems anhand der unterschiedlichen Wissenstypen ebenfalls unterschiedliche Modellierungsweisen einsetzen. Regelbasierte Systeme eignen sich für deduktives oder symbolisches Wissen, während man neuronale Netze eher für numerisches oder induktives Wissen einsetzt. Deterministisches Wissen lässt sich über die lineare Optimierung bearbeiten, während man für probalistisches Wissen auf die Methoden der Inferenzstatistik zurückgreift.

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