Elektroniska kalkylblad erbjuder flera anläggningar som är avgörande för Building Decision Support Systems (DSS). Här är två viktiga:
1. vad-om analys: Detta är en kärnanläggning som gör det möjligt för DSS att utforska effekterna av att ändra inmatningsvariabler på resultatet. Kalkylark gör det möjligt för användare att enkelt ändra data (t.ex. försäljningsprognoser, produktionskostnader, räntor) och omedelbart se hur dessa förändringar krusas genom formler och påverkar beräknade resultat (t.ex. vinster, break-even-poäng, ROI). Denna iterativa process hjälper beslutsfattare att förstå känsligheten för resultaten för olika antaganden och scenarier. Specifika vad-om analystekniker som stöds inkluderar:
* Dattabeller: Varierar systematiskt en eller två inmatningsvariabler för att observera deras effekt på en målvariabel. Detta ger en visuell representation av förhållandet.
* Målsökande: Bestäm det ingångsvärde som behövs för att uppnå ett specifikt målutgångsvärde. Till exempel att hitta den nödvändiga försäljningsvolymen för att nå en önskad vinstnivå.
* Scenariohantering: Spara och jämföra olika uppsättningar av inmatningsvärden (scenarier) för att utvärdera deras respektive resultat.
2. Datavvisualisering: Kalkylark tillhandahåller olika verktyg för att presentera data grafiskt, vilket gör komplex information mer förståelig och handlingsbar för beslutsfattare. Denna visuella representation av data är avgörande för att identifiera trender, mönster och avvikelser som annars kan missa i rådata. Funktioner inkluderar:
* diagram och grafer: Kalkylark genererar enkelt olika diagramtyper (stapeldiagram, linjegrafer, cirkeldiagram, spridningsdiagram etc.) för att skildra data visuellt. Detta hjälper till att kommunicera resultat effektivt och lyfta fram viktiga insikter.
* Formatering och styling: Möjligheten att anpassa diagram (färger, etiketter, titlar etc.) och det övergripande kalkylbladets layout förbättrar tydligheten och förbättrar presentationen av beslutsrelevant information. Visuella signaler kan användas för att uppmärksamma betydande resultat eller avvikelser från förväntningarna.
* Datafiltrering och sortering: Dessa funktioner gör det möjligt för användare att fokusera på specifika delmängder av data, förbättra analysen och visualiseringen av relevant information för ett visst beslut. Till exempel sortering av försäljningsdata efter region eller filtrering för att endast visa försäljning över en viss tröskel.
Dessa två anläggningar, i kombination med andra kalkylbladfunktioner som formelskapande och dataimport/exportfunktioner, gör dem till ett kraftfullt och allmänt använt verktyg för att bygga relativt enkla DSS, särskilt för att stödja operativa och taktiska beslutsfattande. Mer sofistikerade DS:er använder ofta dedikerad databas- och modelleringsprogramvara, men kalkylblad utgör en stark grund för många beslutsprocesser.
