基于大数据的决策支持系统研究与应用

基于大数据的决策支持系统研究与应用
随着大数据时代的到来，越来越多的企业和机构开始重视数据的价值，并积极投入到数据采集、分析和挖掘等方面的研究工作中。

而基于大数据的决策支持系统在这一背景下逐渐得到广泛的关注和应用。

本文将从何谓大数据与决策支持系统、大数据在决策支持系统中的应用等方面进行探讨，并总结分析了大数据对决策支持系统的影响。

一、大数据与决策支持系统
1.1 大数据概述
大数据最早由道格拉斯·兰克福德（Douglas Lanfrod）所提出。

他指出，如果数据集规模过大，不能用传统的数据库工具进行存储和处理，那么这一数据集就是大数据。

大数据的基本特征有三个V： Volume、Velocity、Variety。

Volume指数据规模大，通常以亿计或万亿计的数据量来衡量；Velocity指数据处理速度快，通常要求实时或近实时处理；Variety指数据类型多样，包括结构化数据（如关系型数据库）和非结构化数据（如图片、音频、视频等）。

此外，还有两个V被加入进来，即Veracity（可信度）和Value（价值）。

Veracity指数据质量，Value指数据价值。

1.2 决策支持系统概述
决策支持系统（DSS）是一套用于辅助管理决策者做出决策的工具，它结合了计算机技术、数学方法和管理理论，可以快速、准确地分析和处理决策问题，为决策者提供决策依据和支持。

决策支持系统主要分为以下几类：基于规则的DSS、基于模型的DSS、基于专家系统的DSS、基于群体决策的DSS、基于大数据的DSS等。

二、大数据在决策支持系统中的应用
2.1 数据采集
大数据决策支持系统的数据采集是基于现有数据来搜集更多的数据，也就是将
不同来源的海量数据进行整合和清洗，并利用挖掘算法，从中提取出有价值的信息。

数据采集包括了数据来源选择、数据的搜集方式以及数据的清洗等工作。

大数据的采集方式多种多样，包括网络爬虫、传感器网络、移动设备等多种形式，但是要保证数据的质量和准确性。

2.2 数据分析
大数据在决策支持系统中的应用中，数据分析是关键环节。

数据分析可以使得
决策者从数据中发现关系、趋势、模式并且识别目标的优先级，将其中所抽取的有关信息以直观的形式展示出来，从而更好地支持和指导管理决策的制定和执行。

数据分析可以通过机器学习算法、人工智能等方法，对数据进行深度挖掘，从而获得潜在的价值。

2.3 决策制定
大数据并不是决策制定的终极目标，而是为决策制定提供决策依据和辅助工具。

通过将数据分析结果以可视化的形式展现出来，可以为决策者提供直观、易懂的决策依据。

同时，决策支持系统还可以提供多种多样的方法和工具，如白盒决策和黑盒决策，人工干预和权衡以及充分考虑选项因素等，以减轻决策者的负担，辅助决策制定。

三、大数据对决策支持系统的影响
3.1 提高决策质量
大数据可以为决策者提供更加准确、全面、及时的信息，从而提高决策质量。

通过对大数据的精准分析和挖掘，可以发现数据背后的隐藏规律，并且在决策时将这些规律考虑进来，从而增强决策的稳健性、合理性和有效性。

3.2 提高决策效率
大数据的使用可以提高决策的效率。

由于现代社会信息获取渠道日益增多，信
息的处理和分析已经成为了正确决策的关键，而传统的决策制定过程需要耗费大量的时间和精力。

大数据的出现，提高了决策制定的工作效率，通过现有信息的简化、整合和分析，可以为决策者提供更为高效的决策制定手段。

3.3 降低决策风险
大数据的使用可以有效降低决策风险。

在复杂多样、高度变化的市场环境中，
决策制定存在着很大的不确定性和风险，这在传统决策制定中往往需要长时间的经验积累和不断的试错来逐步累积。

而大数据的使用，可以通过对大量的数据进行分析和挖掘，从中获得准确的市场信息和趋势，从而更好地降低决策风险。

四、总结
基于大数据的决策支持系统在现代化管理中的应用，可以有效地提高决策的质
量和效率，降低决策风险。

大数据为管理决策提供了更加准确、全面、及时的信息；而决策支持系统则有效地将这些数据信息整合和分析，并结合专家经验、数据挖掘和机器学习等手段，为决策制定提供更加可靠、精准和智能化的决策依据和支持。

虽然大数据与决策支持系统在不断的发展中还存在一些问题和挑战，例如数据安全、信息隐私、算法偏差等等，但是随着技术不断的发展和进步，这些问题的解决将成为未来发展的方向。