1. What-if Analysis: Esta es una instalación central que permite a DSS explorar el impacto de cambiar las variables de entrada en el resultado. Las hojas de cálculo permiten a los usuarios modificar fácilmente los datos (por ejemplo, pronósticos de ventas, costos de producción, tasas de interés) e instantáneamente ver cómo estos cambios se agitan a través de fórmulas y afectan los resultados calculados (por ejemplo, ganancias, rupturas de equilibrio, ROI). Este proceso iterativo ayuda a los tomadores de decisiones a comprender la sensibilidad de los resultados a diferentes supuestos y escenarios. Las técnicas de análisis específicas de lo que if se admiten:
* Tablas de datos: Varía sistemáticamente una o dos variables de entrada para observar su efecto en una variable objetivo. Esto proporciona una representación visual de la relación.
* Buscando objetivos: Determine el valor de entrada necesario para lograr un valor de salida de objetivo específico. Por ejemplo, encontrar el volumen de ventas requerido para alcanzar el nivel de ganancia deseado.
* Gestión de escenarios: Guarde y compare diferentes conjuntos de valores de entrada (escenarios) para evaluar sus resultados respectivos.
2. Visualización de datos: Las hojas de cálculo proporcionan varias herramientas para presentar datos gráficamente, haciendo que la información compleja sea más comprensible y procesable para los tomadores de decisiones. Esta representación visual de los datos es esencial para identificar tendencias, patrones y anomalías que de otro modo podrían perderse en los datos sin procesar. Las características incluyen:
* Gráficos y gráficos: Las hojas de cálculo generan fácilmente varios tipos de gráficos (gráficos de barras, gráficos de línea, gráficos circulares, gráficos de dispersión, etc.) para representar los datos visualmente. Esto ayuda a comunicar los hallazgos de manera efectiva y resaltar ideas clave.
* Formateo y estilo: La capacidad de personalizar los gráficos (colores, etiquetas, títulos, etc.) y el diseño general de la hoja de cálculo mejora la claridad y mejora la presentación de la información relevante para la decisión. Las señales visuales se pueden usar para llamar la atención sobre resultados o desviaciones significativas de las expectativas.
* Filtrado y clasificación de datos: Estas características permiten a los usuarios centrarse en subconjuntos específicos de datos, mejorando el análisis y la visualización de la información relevante para una decisión particular. Por ejemplo, clasificar datos de ventas por región o filtrado para mostrar solo ventas por encima de un cierto umbral.
Estas dos instalaciones, en combinación con otras características de la hoja de cálculo, como la creación de fórmulas y las capacidades de importación/exportación de datos, los convierten en una herramienta poderosa y ampliamente utilizada para construir DSS relativamente simples, especialmente para apoyar la toma de decisiones operativas y tácticas. Los DS más sofisticados a menudo usan bases de datos dedicadas y software de modelado, pero las hojas de cálculo forman una base sólida para muchos procesos de toma de decisiones.