1) Data-driven DSS - ориентированные на анализ больших массивов данных (OLAP, ХД).

2) Model-driven DSS - ориентированные на финансовые, оптимизационные и имитационные модели.

3) Knowledge-driven DSS - основанные на правилах, базах знаний и экспертных оценках.

4) Document-driven DSS - работающие с неструктурированными документами (регламенты, договоры).

5) Communications-driven DSS - поддерживающие групповую работу и коллективное принятие решений.

6) СУБД (DBMS): хранение, индексация, обеспечение целостности и безопасности данных.

7) СУБМ (MBMS): хранение каталога моделей (линейное программирование, регрессия, финансовый анализ), связывание моделей с БД.

8) DGMS (Dialog Generation and Management System): управление графическим интерфейсом (GUI), обработка ввода пользователя и визуализация вывода.

9) Completeness (Полнота): доля заполненных обязательных полей (отсутствие NULL).

10) Uniqueness (Уникальность): отсутствие дубликатов записей об одном объекте.

11) Timeliness (Своевременность/Актуальность): доступность данных в нужный для решения момент времени.

12) Validity (Валидность): соответствие формату, типу и диапазону допустимых значений.

13) Accuracy (Точность): степень соответствия данных реальному положению вещей.

14) Consistency (Согласованность/Непротиворечивость): отсутствие расхождений между разными источниками.

15) Динамика во времени (временной ряд): Линейный график (Line Chart) / Вертикальная гистограмма (Column Chart).

16) Рейтинг категорий (длинное название): Горизонтальная линейчатая диаграмма (Bar Chart).

17) Факторные изменения (+ / -): Каскадная диаграмма (Waterfall Chart).

18) Конверсия по этапам: Воронка (Funnel Chart).

19) Корреляция двух числовых метрик: Диаграмма рассеяния (Scatter Plot).

20) Иерархическая структура долей: Древовидная карта (Treemap).

21) Абсолютное отклонение:

22) Выполнение плана (%):

23) Темп прироста (%):

24) CAC (Customer Acquisition Cost):

25) LTV (Lifetime Value):

26) Churn Rate (Отток):

27) Retention Rate (Удержание):

28) Скользящее среднее (Moving Average):

29) Экспоненциальное сглаживание:

30) Оценка точности прогноза MAPE:

31) Точка безубыточности в натуральном выражении (BEP): (где - постоянные затраты, - переменные затраты на единицу).

32) Коэффициент вариации (XYZ):

33) Формула Уилсона (EOQ):

34) Точка перезаказа (ROP):

35) Коэффициент оборачиваемости запасов (Inventory Turnover):

36) - мнения экспертов несогласованны (результатам голосования доверять нельзя, требуется уточнение критериев).

37) - средняя (умеренная) степень согласованности.

38) - высокая степень согласованности экспертной группы.

39) - очень высокая согласованность (единодушие экспертов).

40) Accuracy (Доля правильных ответов):

41) Precision (Точность): (какая доля предсказанных положительных событий действительно положительна).

42) Recall (Полнота / Чувствительность): (какую долю реальных положительных событий модель смогла обнаружить, например, сколько реальных мошенников поймала антифрод-система).

43) F1-score: (гармоническое среднее точности и полноты).

44) Бизнес-кейс: описание проблемы, ЛПР, перечень поддерживаемых решений (операционных, тактических, стратегических).

45) Архитектура и модель данных: перечень источников (ERP/CRM), описание ETL, схема ХД («Звезда»).

46) Прототип дашборда: карточки KPI, визуализации план-фактного и динамического анализа, интерактивные срезы.

47) Информационная безопасность: матрица ролей (RBAC) и правила фильтрации строк (RLS).

48) Экономическое обоснование и риски: расчет , , срока окупаемости и реестр рисков с мерами митигации.