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共同意思決定（CDM）ソフトウェアは、作業グループ間でデータを調整および配布し、合意に達するのに役立つソフトウェアアプリケーションまたはモジュールです。[1]
CDM ソフトウェアは、タイムリーな集団的意思決定に必要な機能と特徴を調整し、すべての関係者がプロセスに参加できるようにします。
コミュニケーションツールの選択は、ハイエンドの共同作業にとって非常に重要です。オンラインコラボレーションツールはそれぞれ大きく異なり、一部はインターネットベースの古い形式を使用しています。仮想チームの管理と作業は特別な作業ではありませんが、何十年も行われています。仮想チームにとって最も重要な要素は意思決定です。すべての仮想チームは、継続的なブレーンストーミングセッションを通じて、集合的に問題を議論、分析し、解決策を見つける必要があります。[2]ソーシャルネットワーキングとビジネスインテリジェンス（BI）の統合における新たな機能強化により、BIシステムの情報とソーシャルソフトウェアから集合的に収集された入力を直接リンクすることで、意思決定が大幅に改善されました。[2]
今日では、すべての組織がビジネスインテリジェンス（BI）ツールに依存しており、雇用主はツールで処理された情報に基づいてより良い意思決定を行うことができます。[3]ビジネスインテリジェンス（BI）のソーシャルソフトウェアを意思決定プロセスに適用すると、会社全体で行われた意思決定に情報を直接結び付ける大きな機会が提供されます。[2]
歴史
技術科学者や研究者は、約 40 年間、自動意思決定支援システム(DSS) に取り組んできました。 [4]この研究は、1960 年代後半にモデル駆動型 DSS の構築から始まりました。1980 年代前半から中頃には、財務関連の計画システム、スプレッドシート ベースの意思決定支援システム、グループ意思決定支援システム (GDSS) の使用が進みました。 [5] データ ウェアハウス、経営情報システム、オンライン分析処理(OLAP)、ビジネス インテリジェンスは 1980 年代後半から 1990 年代中頃に登場し、ほぼ同じ時期に知識駆動型 DSS とWeb ベースのDSS の使用が大きく進化しました。自動意思決定支援の分野は、新しい進歩を活用し、新しいアプリケーションを作成するために出現しています。[4]
1960 年代に、科学者たちは、基本的な意思決定と計画を支援するために、自動化された定量的モデルの使用を意図的に研究し始めました。[6]自動化された意思決定支援システムは、ミニコンピュータ、タイムシェア オペレーティング システム、および分散コンピューティングの進歩により、よりリアルタイムのシナリオになりました。このようなシステムの実行の歴史は、1960 年代半ばに始まります。[7] DSS のように多様なテクノロジ分野では、歴史を記録することは複雑でも単純でもありません。さまざまな人々がさまざまな観点から意思決定支援システムの分野を見て、何が起こり、何が重要であったかについてさまざまな記録を報告しています。[8]テクノロジの出現に伴い、新しい自動化された意思決定支援アプリケーションが開発され、開発されました。科学者たちは、さまざまなシステムを使用してこれらのアプリケーションを開発および理解しました。今日、DSS の歴史は、通信駆動型、データ駆動型、ドキュメント駆動型、知識駆動型、およびモデル駆動型の意思決定支援システムを含む 5 つの広範な DSS カテゴリに分類できます。[8]モデル駆動型空間意思決定支援システム（SDSS）は1980年代後半に開発され、1995年までにSDSSの概念は文献で認知されるようになりました。[9]データ駆動型空間DSSもかなり一般的です。全体として、データ駆動型DSSは、内部組織情報の時系列、場合によっては外部および現在のデータへのアクセスと制御に重点を置いています。[10] 経営情報システムは、データ駆動型DSSの例です。これらのフレームワークの最初の例は、データ指向DSS、分析情報システム、および回復と呼ばれていました。[11]通信駆動型DSSは、ネットワークと通信技術を利用して、意思決定に関連するコラボレーションとコミュニケーションを促進します。これらのフレームワークでは、通信技術が圧倒的な設計セグメントです。使用されるデバイスには、グループウェア、ビデオ会議、コンピューターベースの掲示板が含まれます。[8]
1989年、ロータスはNotesと呼ばれるグループウェアアプリケーションを発表し、GDSSの焦点を、人々のグループ間のコミュニケーション、コラボレーション、調整の向上にまで拡大しました。[12]一般的に、グループウェア、掲示板、オーディオおよびビデオ会議は、コミュニケーション主導の意思決定支援の重要な進歩です。ここ数年、音声とビデオがインターネットプロトコルを使用するようになり、同期コミュニケーション主導のDSSの可能性を大幅に拡大しました。[4]ファイル駆動型DSSは、コンピュータストレージおよび処理技術を使用して、ファイルの回復と分析を提供します。大規模なアーカイブデータベースには、分析されたレポート、ハイパーテキストファイル、画像、音声、ビデオが含まれます。コンテンツおよびファイル管理は、コンテンツの一部を提示および準備するための重要な、一般的に使用される自動化された手段として、1970年代と1980年代に発展しました。[11]ファイル駆動型DSSによって取得できるアーカイブの例には、戦略とテクニック、製品決定、カタログ、および会議の議事録や通信を含む企業の検証可能なレポートがあります。検索エンジンは、ドキュメント駆動型DSSに関連する重要な意思決定支援ツールです。[8]知識駆動型DSSは、管理者に行動を提案または指示することができます。これらのDSSは、特定の批判的思考能力が強化された個別のPCフレームワークです。「専門知識」には、特定の領域に関する知識、その領域内の問題の理解、およびこれらの問題のいくつかに対処する「スキル」が含まれます。[8]これらのフレームワークは、提案型DSSおよび知識ベース型DSSと呼ばれています。[13]
Web ベースの DSS は、1995 年頃から始まり、広範囲にわたる Web と世界規模のインターネットが、自動意思決定支援の機能の開発と提供を促進するための技術プラットフォームを提供しました。図形ラベルと表を含むHTML 2.0 データの登場は、Web ベースの DSS の発展における決定的な瞬間でした。1995 年には、国際意思決定支援システム協会 (ISDSS) の第 3 回国際会議で、意思決定支援のための Web とインターネットの使用に関するさまざまな論文が発表されました。Web ベースのモデル駆動型 DSS に加えて、研究者は Web からのデータ ウェアハウスへのアクセスを報告していました。DSS Research Resources は、オンライン ブックマークのコレクションとして開始されました。[14] 1995 年までに、World Wide Web は、さまざまな意思決定支援システムを実行するための本格的なプラットフォームとして、さまざまなソフトウェア開発者や学者に認識されました。[15] 1996 ～ 97 年には、情報交換とデータ管理をサポートするために、企業のイントラネットが作成されました。主要な意思決定支援ツールには、専用の質問およびレポートツール、開発および再生モデル、オンライン分析処理 (OLAP)、データマイニング、およびデータ視覚化が含まれていました。[16]データベース技術を使用したエンタープライズ規模の DSS は、特に大規模な組織で人気がありました。[8] 1999 年、ベンダーは新しい Web ベースの分析アプリケーションを発表しました。多くの DBMS ベンダーは、Web ベースの分析アプリケーションとビジネス インテリジェンスソリューションに重点を移しました。 2000 年には、アプリケーション サービス プロバイダー(ASP) が、意思決定支援機能のアプリケーション プログラミングと専門的な基盤の提供を開始しました。 また、2000 年はゲートウェイでした。ベンダーは、データ ポータル、データ管理、ビジネス インテリジェンス、および通信主導の DSS を統合された Web 環境に組み合わせた、より高度な「エンタープライズ データ ポータル」を発表しました。 [15]
意思決定支援アプリケーションと研究は、テクノロジーが出現し、出会い、進化するにつれて、既知のデータ指向システム、管理エキスパートシステム、多次元データ分析、クエリおよびレポートツール、オンライン分析処理 (OLAP)、ビジネスインテリジェンス、グループ DSS、会議およびグループウェア、ドキュメント管理、空間 DSS、および経営情報システムに焦点を当てています。[8]意思決定支援システムの研究は、さまざまな分野からの学習、特に仮説を活用する連続したトレーニングです。したがって、多くの DSS 研究者は、特定の DSS を構築および使用している人々にとって懸念事項であったという理由で分析された質問を研究します。したがって、広範な DSS データベースの大部分は、より強力な DSS を構築するための推測とガイダンスを提供します。[17]
CDM とビジネス インテリジェンス
Web 2.0 コラボレーション ツールは、Web 1.0 コラボレーション ツールの限界を超え、大衆のコラボレーションの期待に応えています。これらのツールは、ソーシャル ソフトウェアを低コストで柔軟な方法でユーザーが管理できる環境を提供します。コラボレーション 2.0 テクノロジの発展は、企業で急速に受け入れられています。[2]ソーシャルおよびコラボレーション BI (BI) は、2009 年に BI ワークスペースのサブ カテゴリとして広く認識されました。[18] CDM ソフトウェアの一種であるソーシャルおよびコラボレーション BI は、ソーシャル ネットワーキングとソーシャル Web 2.0 テクノロジの機能と哲学を活用し、エンタープライズ レベルでのレポート作成と分析に適用して、データに基づく意思決定をより適切かつ迅速にします。Web 2.0 テクノロジなどのこのプラットフォームは、誰でもいつでもどこでもコンテンツを共有し、ディスカッションに参加できるという前提に基づいて設計されています。 [2] 2010 年以降、非公式組織の機能をビジネス インテリジェンス ソリューションに統合する傾向があります。今後数年間で、さまざまなビジネス アプリケーションもこの重要な変化に従う必要があります。[19]
インターナショナル データ コーポレーション(IDC) は、2011 年はソーシャル メディア スタイルの機能を BI ソリューションに組み込むトレンドが顕著になり、ほぼすべての種類のビジネス アプリケーションが根本的な変革を経験する年になると予測しました。 [ 20] IDC はまた、新興の CDM ソフトウェア市場が急速に成長すると信じており、2014 年までに収益が 20 億ドル近くになり、2009 年から 2014 年までの年平均成長率は 38.2% になると予測しています。 [20] BI の文脈における CDM ソフトウェアは、そうでなければ失われる情報、分析、洞察を共有し、制度化する機能です。[3]
ビジネス インテリジェンス(BI) は、不可解な情報源を管理および精緻化するために広く使用されています。多くの組織が、理解と意思決定を向上させるために自社のデータを精緻化するために、ビジネス インテリジェンスを自社で使用しています。BI は、統計分析、予測モデリング、最適化にも応用されています。これらの製品によって生成されるさまざまなレポートは、意思決定において重要な役割を果たします。意思決定の結果は組織の成長とパフォーマンスに影響を与えるため、意思決定は仕事において重要なタスクです。[21]共同意思決定 (CDM) は、ソーシャル プログラミングとビジネス インサイトを組み合わせます。この組み合わせにより、BI システムに含まれるデータをソーシャル プログラミングを使用して収集された集合的なデータと直接結び付けることで、基本的な意思決定の質を大幅に向上できます。ユーザー アソシエーションは、このようなシステムを既存のソーシャル プログラミング、BI プラットフォーム、および基本的なラベル付け機能と組み合わせることができます。[3] CDM は、BI、人事(HR)、スキル管理、スイートなど、さまざまなアプリケーション タイプの成長分野ですが、Web 2.0 アプリケーションの使用によって実現されるアクションでもあります。このトレンドの最先端にあるのは、BI が共有のクラウドベースのアプリケーションと統合されていることです。 [18]仮想世界 Second Life も、共同意思決定のプラットフォームとして成長しています。これの主な利点は、「空間を分割」し、同期アクティビティと非同期アクティビティを組み合わせることができることです。会議やイベントでは、すべての重要なデータとユーザーをいつでも利用できるという利点があり、スケジュールと地理の制限がなくなります。サービス指向アーキテクチャ(SOA) は、これを実現する上で重要な役割を果たしています。BI は組織全体に浸透し、適切に使用すれば、すべての実用的な領域に影響を与える意思決定に確実に影響を与えることができます。[22]
現在、共同意思決定（CDM）は、航空グループのパートナー間のデータ交換を拡大することで航空交通流管理を強化するための政府と業界の共同活動です。CDMには、国家空域システム（NAS）が直面している航空交通流管理（ATFM）の課題に対する機械的および手順的な解決策を共同で作成するために協力する政府、一般航空、航空会社、民間産業、学術界のエージェントが含まれます。[23]設計レビュー、建設計画、統合運用などの分野で理解を最大限に高め、共同意思決定を改善するために新しい技術が使用されています。[24]
今日の BI ツールは、適切な情報を適切な人に提供するという点では優れていますが、意思決定プロセスの説明責任が欠如しているため、組織は誤った選択をしています。ビジネス インテリジェンス ソフトウェアとデータ ウェアハウステクノロジには多額の資金が投入されていますが、これらの出力は依然として誤ったビジネス上の選択をもたらしています。ビジネス インテリジェンスの情報レベルと意思決定の質と透明性の間にはギャップが生じています。[25]この問題は非常に広まっているため、ソーシャル メディア コラボレーション ツールから収集された情報とレポートを密接にリンクして複雑なビジネス上の意思決定を行う新しいアプローチであるコラボレーション意思決定 (CDM) ソフトウェアの必要性が高まっています。CDM プラットフォームにより、ユーザーは関連する BI データ ソースに簡単にアクセスできるだけでなく、将来の参照と説明責任のためにそれらのソースにタグを付けて検索することができます。意思決定自体は、BI ソフトウェアの入力、コラボレーション ツール、およびその意思決定に使用された方法とプラクティスにリンクされます。[25]
情報システムの力で複雑かつ効率的な意思決定を行う必要性から、共同意思決定におけるビジネスインテリジェンスの利用が生まれました。意思決定の質は、BIの価値の把握、BIアプリケーションの効果的な実践、BIとITの知識に精通したビジネス担当者など、ビジネスにおけるBIと情報統合の有効活用に依存します。[3]
メリットと可能性
ソーシャル BI とコラボレーション BI の概念は、BI への投資が増加しているにもかかわらず、多くの組織がレポートと分析を効果的に活用できず、ビジネス上の意思決定が不十分なままで ROI が低いという根強い問題に対する答えとして、多くの人から歓迎されてきました。
ガートナーは、 CDMプラットフォームがBIソフトウェアから収集した情報とレポートを最新のソーシャルメディアコラボレーションツールとリンクさせることで、複雑な意思決定への新しいアプローチを促進すると予測しています。[26]
ガートナーの予測レポート「協調的意思決定の台頭」では、この新しいテクノロジーによって意思決定プロセスのコストと遅延が最小限に抑えられ、生産性と業務効率が向上し、最終的にはより適切でタイムリーな意思決定が可能になると予測しています。[26]
最近のマッキンゼー・グローバルとアバディーン・グループの調査[27]によると、コラボレーション技術を導入している組織は、ビジネス上の脅威に対応し、重要なプロジェクトをより早く完了し、新製品の市場投入までの時間が短縮され、従業員の満足度も向上することが示されています。
コンポーネント
レポートと分析に基づく効果的なエンタープライズ コラボレーションとネットワーキングを可能にし、CDM プラットフォームの基盤を形成するために組み合わされる 3 つの主要な機能があります。これらの機能は次のとおりです。
- ビジネスデータに関する知識を議論し、重ね合わせる
- 知識とコンテンツを共有する
- 最善の行動方針を集団で決定する
ビジネスデータに関する知識の議論と重ね合わせ
ビジネス プロセスに関する意思決定や議論のほとんどは、組織の BI プラットフォームの外部で行われるため、人間の洞察とビジネス データ自体の間にギャップが生じます。ビジネス上の意思決定は、確固とした事実に基づく意思決定を確実に行うために、ビジネス データに沿って行う必要があります。
BI ソリューションに統合されたオープン アクセスのディスカッション フォーラムにより、ユーザーはデータ分析の結果について話し合い、適切な人と適切なデータを結び付けることができます。ユーザーは、レポート内のデータに人間の知識や洞察を重ね合わせ、コンテキストを提供することができます。
BI ソリューション内のソーシャル レイヤーは、ファックス、電話、対面ミーティングなどの従来のコミュニケーション手段と比較して、レポート作成や分析に関するビジネス インタラクションの効率を次の点で向上させます。
- 記録可能: 会話は自動的に記録され、すべてのやり取りの検索可能な履歴が作成され、以前に述べたポイントを不必要に再確認する必要がなくなります。
- 物流上の障害の排除: 複雑で費用のかかる出張手配の必要性が大幅に軽減され、地理的に分散した関係者がより迅速に情報交換に参加できるようになります。
- 関係するすべての利害関係者が参加できるようにする: 関係するすべての利害関係者が都合の良いときに議論に参加できる
CDMフォーラムの主な特徴
共同意思決定（CDM）は、BIアプリケーションと組み合わせると、いくつかの主要な機能を通じて情報の配布と議論を促進できるソーシャルメディア機能として定義されます。これらの主要な機能には、注釈、ディスカッション、タグ付け、埋め込み、意思決定の提供が含まれます。[28] 注釈は、他の人がデータを受け入れて解釈するのに役立ち、データの意義を高めます。たとえば、ユーザーがBI環境内でレポートを作成または分析しているときに、データにコンテキストを提供するためにコメントや注釈を追加できます。ビジネスリーダーは、意思決定の根拠となる情報を完全に理解していることを確信していることがわかります。オープンアクセスのディスカッションにより、投稿者は自分の考えを投稿できるだけでなく、他の人の提案を読んで検討し、強化することができます。この機能は、他の投資家の意見を求めるための貴重な手段になり得ます。これは、BI環境内でCDMツールを同化することで、重要なデータを完全に把握しながらディスカッションを行う可能性が提供されるためです。一方、タグ付けにより、ユーザーは関連情報を柔軟に強調表示できるため、他のユーザーが有益で実用的なデータを調べて回復することが容易になります。 BIソリューションに含まれる情報を他のアプリケーションに埋め込む機能は、正確な情報が意思決定者に賢明な方法でアクセスできるようにする上で重要な要素です。情報が埋め込まれると、複数のユーザーがそれを見たりコメントしたりすることができます。つまり、アイデアや提案を実際に共有したり議論したりすることもできます。最後に、BIソリューションには、グループが明確で定量化可能な目標と目的を達成するための適切な意思決定をサポートする機能があることがわかっています。これらには、改善された製品概要やより収益性の高いサプライチェーンも含まれる場合があります。[28]
知識とコンテンツの共有
デジタル時代はしばしば情報化時代と呼ばれます。しかし、情報の価値は共有できることにあります。
CDM モジュールを使用すると、レポートと分析に関連する情報を次の 3 つの方法で共有できます。
- カタログ作成: BI ソリューション内のソーシャル レイヤーを使用すると、ユーザーは BI ポータル内の共有フォルダー内の過去のディスカッションやレポートにタグを付けてカタログ化し、検索可能な履歴を作成できます。タグを使用すると、ユーザーはレポート、注釈、ディスカッションのコンテンツを複数のカテゴリにすばやく簡単に保存して、すばやく簡単に取得できます。
- 配布: BI ポータルからファイル/レポート全体をエクスポートする機能により、関係するすべての意思決定者に適切な情報が提供されます。同様に、CDM プラットフォーム内のスレッド化されたディスカッションで外部情報への直接リンクを共有すると、ディスカッションに必要な詳細、コンテキスト、視点が追加されます。
- 埋め込み: BI ツール内の CDM レイヤーにより、ユーザーは意思決定に必要なあらゆる場所に、プラットフォーム間でレポートや重要なコンテキスト コンテンツを埋め込むことができます。
CDMモジュールは2つの方法でこれを実現します
- BIツールのソーシャルレイヤーまたはエンタープライズポータル（イントラネットシステム）内で、Webサービスアプリケーションプログラミングインターフェース（API）を介して
- 企業外のあらゆるプラットフォームで、YouTube スタイルの Java スクリプトのエクスポートを介して、ユーザーは Java スクリプトのフラグメントを任意の HTML ページにコピーするだけで、ライブのインタラクティブ レポートやその他の情報を埋め込むことができます。
最善の行動方針を集団で決定する
協調的意思決定 (CDM) システムは、チームとして一緒に機能している一群の意思決定者による構造化されていない問題の解明を支援する協調的なコンピュータベースのシステムとして定義されます。その主な目的は、グループのメンバーとコンピュータ間で情報を協調的に共有することにより、意思決定クラスターの有効性を高めることです。[29] CDM はソーシャル ソフトウェアをビジネス インテリジェンスと関連付けます。この組み合わせにより、BI システムに含まれる情報をソーシャル ソフトウェアの使用を通じて収集された協調的な入力と直接接続することで、意思決定の価値を大幅に向上できます。これは、協調的 BI としても識別され、協調的意思決定 (CDM) モジュールになっています。したがって、これはソーシャル ネットワーキングと Web 2.0 テクノロジの目的と哲学を結び付け、それらをブロードキャストと分析に結び付けます。これが適切に実装されれば、協調的 BI は人、データ、プロセス、テクノロジ間の重要な接続を形成する能力を持ち、人々の通常の意思決定手順を支援することで洞察と行動のギャップを埋めることができます。組織が真のコラボレーション型 BI を実現するには、コラボレーションの精神を実装し、組織全体でデータを共有およびアクセスする文化を維持する必要があります。これにより、部門間のサイロ化がなくなり、より迅速で改善された、より実用的な意思決定が可能になります。[30]また、これは成功の必須条件と見なされており、組織が証拠や情報を蓄え、共有せずに専門家であることで報われる文化を持っている場合、その組織は準備ができていません。共有プロジェクトで協力して機能するさまざまなビジネス ユニットのチームの信頼を維持していないと、テクノロジによって組織がコラボレーションを実現できないことがわかります。
エンタープライズCDMを支える技術要素
BI CDM モジュールは 3 つの要素によって支えられています。
1 使いやすさ: CDM ソフトウェアは、Web 2.0のセルフサービスマインドセットに従います。BI ソリューション内のコラボレーション コンポーネントは、さまざまなユーザーの能力とスキル レベルに対応し、知識が部門ごとに分かれないようにします。
2 完全に統合: ユーザーは、BI コンテンツと並行して分析について議論できる必要があります。次のシナリオを想像してください。BI ツールを使用して、南北アメリカ大陸の先月の売上結果のデータを検索しています。驚くべき異常が見つかりました。売上が前月に比べて急増しています。なぜでしょうか。何が変わったのでしょうか。どうすれば結果を再現できるでしょうか。CDM プラットフォームが BI ツール内にある場合は、すぐに調査を開始し、データを完全に表示しながら他のユーザーを会話に招待できます。データ セットから切り離して会議やディスカッションを設定する必要はありません。共同作業のプロセスは、単一のオープン アクセス スペースに明確に文書化され、ディスカッションはトピックから外れません。基礎となる情報 (データ) はそこにあります。CDM を成功させるには、共同作業プラットフォームと情報の両方が 1 か所にある必要があります。
3 Web ベース: Web ベースのコラボレーション プラットフォームでは、場所、時差、アクセスに使用するデバイスに関係なく、すべての関係者が議論の展開を追跡し、議論に貢献できます。
ビジネス インテリジェンス分野の注目すべき CDM モジュール
ガートナーによると、ソーシャルBIおよびCDMソフトウェアはまだ初期段階にあり、十分に活用されていない。[26]しかし、BI市場では少数のベンダーがCDMモジュールを提供しており、その中には以下が含まれる。
上記の製品は CDM 機能のアップグレードを備えた大規模な BI システムですが、次のような専用の Web ベースのソフトウェア サービス CDM 製品も登場しています。
- 1000マインド[31]
- Altova メタチーム
- Dサイト[31]
- ルーミオ
参考文献
- ^ Naracapilidis, N.; Papadias, D.; Pappis, C. (1999). 「コンピュータを介した共同意思決定: 理論と実装の問題」(PDF)。第 32 回ハワイ国際システム科学会議の議事録。1999 年。HICSS-32。全論文の要約と CD-ROM。p . 10。doi : 10.1109/hicss.1999.772703。ISBN 0-7695-0001-3.S2CID 15212409 。
- ^ abcde Turban, Efraim; Liang, Ting-Peng; Wu, Shelly PJ (2010). 「仮想グループ意思決定のためのコラボレーション 2.0 ツールを採用するためのフレームワーク」.グループ意思決定と交渉. 20 (2): 137. doi :10.1007/s10726-010-9215-5. S2CID 154862640.
- ^ abcd Hedgebeth, Darius (2007). 「企業のためのデータ駆動型意思決定: ビジネスインテリジェンスアプリケーションの概要」VINE . 37 (4): 414–420. doi :10.1108/03055720710838498.
- ^ abc アーノット、デイビッド、パーヴァン、グラハム（2016）。「意思決定支援システム研究の批判的分析の再考：デザイン科学の台頭」情報システムにおける研究方法の制定。p. 43。doi ： 10.1007 / 978-3-319-29272-4_3。ISBN 978-3-319-29271-7。
- ^ Alavi, Maryam; Joachimsthaler, Erich A. (1992). 「DSS 実装研究の再検討: 文献のメタ分析と研究者への提案」MIS Quarterly . 16 (1): 95–116. doi :10.2307/249703. JSTOR 249703. S2CID 7698585.
- ^ Raymond, RC (1966). 「ビジネス計画と予算編成におけるタイムシェアリングコンピュータの使用」. Management Science . 12 (8): B–363. doi :10.1287/mnsc.12.8.b363.
- ^ Gray, Paul; Lenstra, Jan Karel (1988). 「序論—特別焦点および意思決定支援システム (DSS)」.オペレーションズ・リサーチ. 36 (6): 823. doi :10.1287/opre.36.6.823.
- ^ abcdefg Power, DJ「意思決定支援システムの分類と記述の ための拡張フレームワークの指定」。情報システム協会通信。13 :158–166。
- ^ Crossland, MD; Wynne, BE; Perkins, WC (1995). 「空間意思決定支援システム: 技術の概要と有効性のテスト」.意思決定支援システム. 14 (3): 219. doi :10.1016/0167-9236(94)00018-n.
- ^ Muhammad Azhar Chohan、Muhammad Younus Javed ( 2010)。「運用レベルの意思決定のための OLAP と OLTP のデータ統合」。2010国際ネットワークおよび情報技術会議。p. 493。doi :10.1109/ icnit.2010.5508466。ISBN 978-1-4244-7579-7. S2CID 18573353。
- ^ ab Bonczek, RH; Holsapple, CW; Whinston, AB (1981).意思決定支援システムの基礎ニューヨーク: Academic Press.
- ^ Kraemer, Kenneth L.; King, John Leslie (1988). 「協調作業とグループ意思決定のためのコンピュータベースシステム」ACM Computing Surveys . 20 (2): 115. doi : 10.1145/46157.46158 . S2CID 14074483.
- ^ Goul, Michael; Henderson, John C.; Tonge, Fred M. (1992). 「意思決定支援システム研究の基準分野としての人工知能の出現」. Decision Sciences . 23 (6): 1263. doi :10.1111/j.1540-5915.1992.tb00448.x.
- ^ Berners-Lee, T. (1996年8月). 「ワールドワイドウェブ：過去、現在、そして未来」. w3.org . 2016年11月5日閲覧。
- ^ ab Bhargava, H.; Power, DJ「意思決定支援システムと Web テクノロジ: 現状報告」。2001年アメリカ情報システム会議議事録、マサチューセッツ州ボストン、2016 年 11 月 6 日。
- ^ Powell, R. (2001年2月). 「DM Review: A 10 Year Journey」. DM Review . 2009年1月19日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2016年11月10日閲覧。
- ^ Baskerville, R.; Myers, M. (2016). 「参照分野としての情報システム」MIS Quarterly . 26 (2): 1–14. doi :10.2307/4132338. JSTOR 4132338.
- ^ ab 「BI ポートフォリオの標準コンポーネントとしてのソフトウェア アズ ア サービス (SaaS)」。2009 年以降のビジネス インテリジェンス予測。
- ^ Zaraté, P. (2013).共同意思決定のためのツール。ロンドン: ISTE。
- ^ ab 「IDC、ソーシャル ビジネスの ROI 価値の決定」。神話、事実、および潜在的な高いリターン、IDC。
- ^ 「性格特性がビジネスインテリジェンスの 利用に与える影響：意思決定の観点」。マレーシア図書館情報科学ジャーナル。20 （2）：13–40。2015年。
- ^ 「ビジネスインテリジェンス：共同意思決定」。Computer Weekly 。 2016年11月6日閲覧。
- ^ 「空港共同意思決定（A-CDM）」。ユーロコントロール。 2016年11月22日閲覧。
- ^ ワシントン D.C.: 運輸研究委員会 (2014)。「高速道路の容量増加に関する共同意思決定の枠組み」
{{cite journal}}:ジャーナルを引用するには|journal=(ヘルプ)が必要です - ^ ab 「共同意思決定ソフトウェア: BI の未来?」 2016 年 2 月 10 日。 2016 年12 月 2 日閲覧。
- ^ abc Gartner 協調的意思決定の台頭、Gartner。
- ^ 情報オーバーフローを変換してビジネスパフォーマンスを向上させる Archived 2011-09-29 at the Wayback Machine、アバディーン。
- ^ ab 「ソーシャル メディアと BI が出会うとき、BI ソリューションにソーシャル メディアを組み込むことの影響」(PDF)。Data Meaning Services Group Inc. 2016 年。2017 年 3 月 22 日のオリジナル(PDF)からアーカイブ。
- ^ Karacapilidis, N.; Papadias, D.; Pappis, C. (1999). 「コンピュータを介した共同意思決定：理論と実装の問題」（PDF） 。 2016年10月26日閲覧。
- ^ 「ホワイトペーパー: コラボレーション型ビジネスインテリジェンス」(PDF) 2012年。 2017年4月6日時点のオリジナル(PDF)からアーカイブ。2016年10月26日閲覧。
- ^ ab Oleson, S. (2016)、「意思決定分析ソフトウェア調査」、OR/MS Today、第43巻、第5号