7.4- Concepto de Toma de Decisiones relevantes para el DSS.Hay diferentes definiciones sobre un DSS y ste trmino no es nada nuevo, sin embargo ha ido evolucionando con el tiempo. El trmino de DSS comenz en 1971 con los profesores G. Anthony Gorry y Michael S. Scott Morton de MIT. Ellos proponan apoyar a la toma de decisin mediante la elaboracin de aplicaciones de cmputo, que les permitieran agrupar a los problemas y niveles administrativos de forma estructurada, as como implementar reglas o procesos especficos. (Bobadilla, 2001). Despus es definido ms ampliamente por Turban, McLean y Wetherbe (2002), ellos dicen que es un sistema de informacin basado en computadora que combina modelos y datos en una tentativa para resolver problemas semiestructurados con un involucramiento pleno del usuario. Una definicin ms es la que hace Elizondo (2002) quien dice que un DSS generalmente se compone de reglas y mecanismos, una base de conocimiento organizacional donde se encuentran diferentes alternativas a la solucin de un problema especfico. Con esto, el administrador puede visualizar que pasar si decide tomar una decisin o si decide cambiarla y combinarla con otros escenarios.Debido a que hay muchos enfoques para la toma de decisiones y debido a la amplia gama de mbitos en los cuales se toman las decisiones, el concepto de sistema de apoyo a las decisiones (DSS por sus siglas en ingls Decision Support System) es muy amplio. En general, podemos decir que un DSS es un sistema informtico utilizado para servir de apoyo, ms que automatizar, el proceso de toma de decisiones. La decisin es una eleccin entre alternativas basadas en estimaciones de los valores de esas alternativas. El apoyo a una decisin significa ayudar a las personas que trabajan solas o en grupo a reunir inteligencia, generar alternativas y tomar decisiones. Fuente:

-Kendall K & Kendall J; Anlisis y Diseo de Sistemas; 3 Edicin.-Turban E., Malean E., Wetherbe J. (2002). Information Technology for Management: Transforming Business in de Digital Economy. Ed. Wiley.

-Bobadilla, M. (2001). El impacto en los negocios del DSS.7.5- La toma de decisiones bajo riesgo.En el ambiente de toma de decisiones bajo riesgo, hay varias posibles consecuencias para cada curso de accin, y el tomador de decisiones conoce la probabilidad de ocurrencia de todos y cada uno de los estados de la naturaleza posibles. Muchos de los problemas que nos enfrentamos, supone que calculemos la probabilidades que ciertos hechos sucedan, es decir, que usemos nociones estadsticas. Sin embargo, las personas no son estadsticos perfectos, cometemos errores bastante graves. En la toma de decisiones bajo riesgo se conocen las probabilidades de los hechos, pero no los resultados. Por ejemplo, Cuanto apuesta Usted a que sale un numero par si tiro un dado? (se sabe que 1 de cada 2 tiros son pares). Cuando, adems de prever los posibles resultados futuros asociados a una alternativa, se les puede asignar probabilidades aunque sean subjetivas a cada uno de ellos.

El riesgo es aquella situacin sobre la cual tenemos informacin, no solo de los eventos posibles, sino de sus probabilidades. Los procesos de decisin en ambiente de riesgo se caracterizan porque puede asociarse una probabilidad de ocurrencia a cada estado de la naturaleza, probabilidades que son conocidas o pueden ser estimadas por el decisor antes del proceso de toma de decisiones. Esta categora incluye aquellas decisiones para las que las consecuencias de una accin dada dependen de algn evento probabilista. El proceso de decisin se describe a continuacin:

-El problema est definido y todas las alternativas confiables han sido consideradas. Los resultados posibles para cada alternativa son evaluados.-Los resultados son discutidos de acuerdo a su reembolso monetario o de acuerdo a la ganancia neta en activos o con respecto al tiempo.-La calidad de la estrategia ptima depende de la calidad con que se juzgue. El tomador de decisiones deber examinar e identificar la sensibilidad de la estrategia optima con respecto a los factores cruciales. Varios valores inciertos son cuantificados en trminos de probabilidad.Fuente:Kendall K & Kendall J; Anlisis y Diseo de Sistemas; 3 Edicin.