领导决策为啥不愿用决策支持系统精编
建立高效的决策分析和决策支持系统
建立高效的决策分析和决策支持系统现代企业面临着日益复杂的市场环境和经营管理挑战，为了更好地应对这些挑战，建立高效的决策分析和决策支持系统变得至关重要。
本文将探讨建立高效的决策分析和决策支持系统的重要性，并提供一些建议和解决方案。
一、引言随着信息技术的快速发展，企业面临的挑战变得日益复杂，决策制定者需要面对大量的信息和数据进行分析和决策。
传统的人工决策方法已经无法满足这些需求，因此，建立高效的决策分析和决策支持系统成为提高企业决策水平和竞争力的关键。
二、决策分析的重要性决策分析是指通过分析和评估不同的决策方案，选择最合适的方案来解决问题或实现目标。
它不仅可以帮助企业决策制定者更好地了解问题的本质和解决方案的影响，还可以降低决策的风险和不确定性。
同时，决策分析还可以提供决策的理论依据和决策过程的透明度，以确保决策的公正和合理性。
三、决策支持系统的作用决策支持系统是利用信息技术和数学模型来帮助决策制定者进行决策分析和方案选择的工具。
它可以帮助决策制定者从海量的数据中提取有用的信息，进行数据分析和模型建立，并通过可视化和交互式界面提供决策支持。
决策支持系统不仅可以提高决策分析的效率和准确性，还可以促进跨部门和跨组织的协作和信息共享。
四、建立高效的决策分析和决策支持系统的建议1. 确定决策需求：在建立决策分析和决策支持系统之前，需要明确企业的决策需求和目标。
这将有助于确定系统的功能和性能要求，并为后续的开发和实施提供指导。
2. 选择合适的技术和工具：根据企业的具体情况和决策需求，选择合适的技术和工具来支持决策分析和决策制定。
例如，可以使用数据挖掘技术来从大数据中挖掘有价值的信息，或者使用决策树和模拟技术来评估不同方案的风险和收益。
3. 建立合适的数学模型：针对具体的决策问题，建立适当的数学模型来描述问题和分析解决方案。
数学模型应该能够充分考虑问题的复杂性和不确定性，并能够为决策制定者提供决策的依据和支持。
领导决策为啥不愿用决策支持系统
领导决策为啥不愿用决策支持系统2007-1-9 14:27:00 来源：IT168核心提示：决策支持系统中会包含很多专业技术，如经济模型、数据挖掘、经济图表，这些工具主要是为那些专业技术人员服务的，领导人没有时间来使用这些需要大量时间的技术，领导者的时间成本太昂贵了，为领导服务的系统一定要摆正自己的位置，只有那些能为领导节省阅读时间的系统才是有价值的系统，过量的阅读已成为领导人的巨大包袱，系统能减少领导者的总体阅读时间其决策质量才会真正有提高虽然很多从事电子政务工作的人都想做一个领导人喜欢用的决策支持系统，但成功的例子却很少，往往是做的人很积极，领导者却不大关注，为什么会出现剃头挑子一头热的现象莫非是领导人水平不够，跟不上信息化的形势近日，IT168采访了原国家信息中心副主任、中国信息协会副会长胡小明。
决策支持系统要重视阅读成本记者：决策支持系统的概念提出近二十年，很多政府机构的电子政务方案中都会列上这一内容，但是成功的决策支持系统尚未见到，这是一个很难的题目吗胡小明：这至少说明一个问题，决策支持系统是一个成功率很低的项目，对于大多数政府电子政务建设来讲不应提倡这一项目，我时常怀疑决策支持系统是否会搞错方向，让许多人在那里做徒劳无益的努力。
胡小明：这样说恐怕有些太武断，这不是在否定许多人的努力吗这些为领导服务的系统至少能够为领导提供大量的信息，对于决策者来讲难道不是信息越多质量越好吗能够提高决策的质量就应该视为系统的重要贡献。
胡小明：尽管动机不错，但是领导爱看这样的信息么领导有时间去看么也许会认为这是某些领导人信息化素质不高，但总会有愿意看的领导吧，如果很有效益这样的事情能不扩展么大多数领导对决策支持系统都不感兴趣的原因首先是增加的信息对他们工作的帮助太小，利用这些资源的成本则太高，在效益、成本比上是不划算的事情。
决策的质量与信息资料的数量并没有线性关系，领导人也不是依赖于某些数据决策，决策依据的是对问题的深刻理解，是依据知识、经验、见证来决策。
辅助领导决策的有效手段——决策支持系统论略
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辅 助 领 导 决 策 的 有 效 手 段
决 策 支持 系统 论 略
● 张 薇 （ 黔东南民族行政管理学 贵州 凯里５６０） 校， ５Ｏ０
中图分类号 ：９ ４ ｃ ３
文献标识码 ： Ａ
文章 编号 ：０ ３—６４ ｛０ ２ ０ —０９ ０ １０ ６４ ２０ ） １ ０ ８— ４
近 几 年来 ， 国各地 区 、 我 各部 门 的办 公 自动 化 工作有 了较 快 的发 展 ， 日常办 公 、 息 管 理特 别 在 信 是处 理紧 急 、 突发 事件 中显 示 出极强 的优势 。为 了 ， 适应 情况 的不 断 变 化 ， 应 改 革开 放 步 伐 的需 要 ， 顺 实 现对 电子 信息 资 源 的管 理 ， 效率 、 质量 地 为 高 高 领 导决 策层 的宏 观 管 理 、 学 决 策 服务 ， 行 决 策 科 进 支持系统 的建设 就提 到 了议 事 日程 上来 了。 决 策 支持 系统是 在 ７ Ｏ年 代后期 在生 产发达 的 西方 国家兴 起 的一种 新 的管 理 信息 技 术 。它 是 以 管 理 科 学 、 筹 学 、 制 论 和行 为科 学 为基 础 ， 运 控 以
人们 也将综 合利 用这些 技 术于决 策活 动 中 ， 帮助决
求“ 最终 目标 ” 。以“ 高效率” 待的系统 ， 对 其效果
是 否会 好 还 很 难 说 。 因 为 高效 率 并 不 等 于 “ 效 高 益 ” 只 有正 确 的 决策 才 能 带 来好 的 效果 ， 本 地 ， 为 区、 本部 门 、 单位 、 本 本企 业真 正带 来生命 力 。人们 评价一 件事 办得好 坏 的标 准 ， 基本 点不 是看 事情办 得多快 ， 了多少 时 间和 人 力 ， 省 而要 看 事情 是 否会 带来 好 的效 果 ， 是否 创造 好 的效益 。因 此 ， 策所 决 追求 的是最 终 目标 ， 不应 当是 “ 程 目标 中的高 效 过 率 ， 应是 “ 策 的正 确性 和有 效性 ” 而 决 。 然而 ， 在管理 信 息 系 统 的长期 实 践 中 ， 们又 人 发现它 并不 象预 期 的那样 带 来 巨大 的经 济 及 社会
领导辅助决策支持系统
领导辅助决策支持系统简介领导辅助决策支持系统（Leadership Decision Support System, LDSS）是一种应用信息技术的工具，旨在帮助领导者在日常的决策过程中进行有效的决策支持和分析。
该系统通过整合、分析和可视化各种数据和信息，提供决策者们准确、实时的决策支持。
功能数据整合与分析LDSS系统能够从各种不同的数据源中整合数据，包括内部和外部数据。
整合后的数据可以通过数据挖掘和分析算法进行深入的分析，以发现数据中的潜在模式和趋势，提供对决策有价值的信息。
决策模型和方法LDSS系统集成了多种决策模型和方法，包括统计分析、预测模型、优化方法等。
这些模型和方法可以根据具体的决策场景进行定制和调整，以满足不同领导者的决策需求。
可视化和报告LDSS系统通过可视化方式呈现数据、分析结果和决策支持信息，以帮助领导者更直观地理解和使用这些信息。
系统还提供灵活的报表生成功能，可以根据需要自定义报表的内容和格式。
决策支持和推荐根据分析结果和模型计算，LDSS系统可以提供针对具体决策问题的支持和推荐。
这些支持和推荐可以基于统计分析、数据挖掘和专家系统等技术，帮助领导者在复杂的决策过程中做出准确的决策。
优势实时更新LDSS系统能够实时获取和处理数据，使得决策者们能够基于最新的数据和信息做出决策。
这可以大大提高决策的准确性和效率。
多维数据分析LDSS系统支持对多维数据的深入分析，可以从不同维度和角度来理解数据，揭示数据背后的规律和趋势。
这有助于决策者们制定更全面和有针对性的决策策略。
灵活定制LDSS系统提供了灵活的定制功能，可以根据具体需求进行配置和调整。
决策者们可以根据自己的决策样式和习惯，个性化设置系统，使其更贴合自己的需求。
决策辅助LDSS系统不仅仅是用来展示数据和分析结果的工具，更重要的是作为决策者们的辅助工具。
系统可以根据具体问题和需求，提供有针对性的决策支持和推荐，帮助决策者们更好地理解和应对复杂的决策。
企业战略决策中的决策支持系统
企业战略决策中的决策支持系统在现代企业的发展中，战略决策是企业行动和发展计划中至关重要的一环。
一个好的战略决策可以直接影响企业的发展方向和最终结果，因此，企业需要运用各种工具来帮助管理者做出明智的决策。
其中，决策支持系统（DSS）是一个非常重要的工具，可以在企业战略决策中发挥重要作用。
决策支持系统是一个基于计算机技术和数据处理的系统，可以在企业管理中发挥辅助作用。
在企业战略决策中，决策支持系统可以通过提供各种数据和信息，并以多种方式对这些数据和信息进行分析和解释，帮助企业管理者更好地理解问题、找到解决方案。
具体来说，它可以为企业管理者提供数据分析、信息管理、报告生成和决策建议等方面的帮助。
在决策支持系统中，数据分析是其中最常见的功能。
企业可以利用DSS来收集、处理和分析大量数据，从而实现更好的决策。
例如，在企业市场策略中，DSS可以为企业收集市场信息、消费者行为、竞争对手等相关数据，在此基础上进行分析和预测，帮助企业对该市场做出更具针对性的决策，比如销售策略、定价策略等。
DSS还可以帮助企业管理者更好地管理信息。
企业需要处理大量的信息，包括供应链、销售、营销、财务、人力资源等，这些信息来自不同的部门和系统。
通过DSS，企业可以将这些信息统一处理和管理，从而更好地理解问题，提高决策效率。
在企业日常管理中，决策支持系统可以发挥更广泛的作用。
例如，在企业的销售策略中，DSS可以帮助企业管理者根据市场和消费者反馈，及时地调整销售策略和定价策略，以取得更好的销售业绩。
在企业财务管理中，DSS可以为企业管理者提供更好的数据分析和预测，从而帮助企业进行财务规划和风险管理。
在企业人力资源管理中，DSS可以帮助企业招聘和绩效评估等方面做出更为科学和有效的决策。
总之，决策支持系统在企业战略决策中发挥着不可替代的作用。
它可以通过各种方式为企业提供决策支持，不仅可以提高企业的生产力和竞争力，也可以提高企业经营的效率和成功率。
企业决策支持系统的数据整合挑战有哪些
企业决策支持系统的数据整合挑战有哪些在当今竞争激烈的商业环境中，企业决策支持系统（Decision Support System，DSS）对于企业的战略规划、运营管理和业务决策起着至关重要的作用。
而数据整合作为决策支持系统的关键环节，面临着诸多挑战。
这些挑战不仅影响着数据的质量和可用性，还直接关系到决策的准确性和有效性。
首先，数据来源的多样性是数据整合面临的一大挑战。
企业内部往往存在多个业务系统，如财务系统、销售系统、人力资源系统等，每个系统都有自己的数据格式、存储方式和数据标准。
此外，企业还可能从外部获取数据，如市场调研数据、行业报告、社交媒体数据等。
这些不同来源的数据在结构、语义和精度上可能存在很大差异，如何将它们有效地整合在一起，形成统一、准确和有价值的数据集合，是一个复杂的问题。
数据的不一致性也是一个突出的挑战。
由于不同系统的数据可能是在不同的时间、由不同的人员录入和维护的，因此可能存在数据重复、数据缺失、数据错误等问题。
例如，同一个客户在销售系统和客户关系管理系统中的信息可能不一致，包括姓名、联系方式、购买记录等。
这种不一致性会导致数据分析的偏差，影响决策的可靠性。
数据的安全性和隐私保护是数据整合过程中不可忽视的挑战。
在整合数据时，需要确保敏感信息不被泄露，同时要遵守相关的法律法规，如《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》等。
企业需要采取合适的加密技术、访问控制策略和数据脱敏方法，来保护数据的安全性和隐私性。
然而，这些措施可能会增加数据整合的复杂性和成本。
数据的实时性要求也是一个重要的挑战。
在快速变化的市场环境中，企业需要及时获取最新的数据，以便做出及时的决策。
但由于数据来源的多样性和复杂性，以及数据整合过程中的处理时间，可能导致数据的延迟和过时。
如何实现数据的实时整合和更新，确保决策支持系统能够基于最新的数据进行分析和决策，是企业需要解决的问题。
数据质量的评估和改进也是一个难题。
公共管理中的智能决策与决策支持系统建设
公共管理中的智能决策与决策支持系统建设随着科技的不断发展，智能决策和决策支持系统在公共管理中起到了越来越重要的作用。
公共管理决策是指政府或公共机构在制定和执行政策、规划、项目管理等方面所做出的决策。
而智能决策和决策支持系统则提供了科学化、系统化的方法来辅助决策者做出明智的决策。
本文将探讨公共管理中的智能决策和决策支持系统建设的意义、挑战和前景。
首先，公共管理中的智能决策和决策支持系统建设意义重大。
公共管理决策往往需要综合考虑各种因素，如政策目标、经济效益、社会影响等。
智能决策和决策支持系统能够对海量的数据进行处理和分析，提供全面、准确的信息支持，帮助决策者更好地理解问题和制定决策。
此外，决策支持系统还能够模拟和预测各种决策方案的结果，为决策者提供决策风险评估和后果预警，减少决策的盲目性和未知性。
然而，在公共管理中建设智能决策和决策支持系统也面临一些挑战。
首先是数据的获取和整合。
公共管理涉及的数据来源广泛，如统计数据、调查数据、经济数据等等，这些数据通常存储在不同的数据库或部门中。
要建设一个智能决策和决策支持系统，就需要解决数据的获取、整合和管理问题，确保数据的准确性和及时性。
其次是算法和模型的选择和应用。
智能决策和决策支持系统需要建立合理的算法和模型来支持决策分析，而这些算法和模型的选择和应用需要深入的领域知识和专业技术。
此外，智能决策和决策支持系统的建设还需要解决技术和人员培训等问题。
尽管面临挑战，公共管理中智能决策和决策支持系统建设依然具有广阔的前景。
随着人工智能和大数据技术的不断发展，智能决策和决策支持系统的能力将不断提升。
例如，通过机器学习技术，系统可以从大数据中学习和发现规律，提供更加智能的决策建议。
另外，随着云计算和移动技术的应用，决策支持系统的使用也将变得更加便捷和灵活。
未来，智能决策和决策支持系统有望在公共管理中发挥更加重要的作用，为政府和公共机构提供更加智能化和高效的决策支持服务。
管理决策中的模糊决策支持系统研究
管理决策中的模糊决策支持系统研究现代企业面临着日益复杂和不确定的环境，在管理决策中需要面对大量的信息和多变的情况。
传统的决策支持系统在处理这些问题时可能会受到限制，因为它们通常是基于精确的数学和统计方法。
为了更好地应对这些挑战，研究者开始关注模糊决策支持系统的研究。
模糊决策支持系统是一种处理模糊信息和不确定性的方法。
它通过引入模糊集合和模糊逻辑来描述模糊概念和模糊关系，并帮助管理决策者更好地理解和处理不完全和模糊的信息。
在这个系统中，决策者可以使用模糊规则和模糊推理来解决复杂的决策问题。
在模糊决策支持系统的研究中，一个重要的任务是建立模糊决策模型。
决策模型是描述和分析决策问题的数学模型。
在传统的决策模型中，决策者的偏好通常用精确的数值来表示。
而在模糊决策模型中，决策者的偏好可以用模糊集合来表示，这样可以更好地反映决策者在面对不完全信息时的思考和判断过程。
除了建立模糊决策模型，模糊决策支持系统还可以提供各种决策方法和技术。
例如，模糊决策树是一种基于模糊集合和模糊逻辑的决策方法，它可以帮助决策者处理多属性决策问题。
另一个常用的技术是模糊聚类分析，它可以帮助决策者将大量的数据分组和分类，从而更好地理解问题的特征和相互关系。
在实际应用中，模糊决策支持系统可以应用于各个领域。
例如，在金融领域，模糊决策支持系统可以用于风险评估和投资决策。
在制造业中，它可以用于生产调度和供应链管理。
在市场营销中，它可以用于市场分析和产品定价。
通过模糊决策支持系统，管理者可以更好地理解和应对复杂的决策环境，从而做出更准确和有效的决策。
尽管模糊决策支持系统在管理决策中有着广泛的应用前景，但它也面临一些挑战和限制。
首先，建立模糊决策模型需要大量的领域知识和专业技能。
其次，模糊决策模型的计算复杂度较高，需要使用计算机和数值方法进行求解。
最后，模糊决策支持系统还面临着评估和验证的问题，需要进行实际应用和实验验证来验证其效果和可行性。
总之，模糊决策支持系统是一种处理模糊信息和不确定性的方法，对于管理决策者来说具有重要的意义。
企业决策支持系统的关键功能是什么
企业决策支持系统的关键功能是什么在当今竞争激烈的商业环境中，企业决策的正确性和及时性对于企业的生存和发展至关重要。
企业决策支持系统（Decision Support System，简称 DSS）作为一种先进的信息技术工具，能够为企业管理者提供有效的决策支持，帮助企业在复杂多变的市场环境中做出明智的决策。
那么，企业决策支持系统的关键功能究竟是什么呢？首先，数据收集与整合功能是企业决策支持系统的基础。
企业决策需要基于大量准确、及时、全面的数据。
决策支持系统能够从企业内部的各个业务系统，如财务系统、销售系统、生产系统等，以及外部的市场调研、行业报告、竞争对手数据等多个来源收集数据。
然后，对这些来源多样、格式各异的数据进行清洗、转换和整合，使其成为具有一致性和可用性的信息，为后续的分析和决策提供坚实的数据基础。
数据仓库和数据集市是实现数据收集与整合的重要技术手段。
数据仓库能够存储海量的历史数据，为企业提供长期的数据分析视角；而数据集市则针对特定的业务主题或部门需求，提供更具针对性的数据集合，提高数据访问和分析的效率。
其次，数据分析与挖掘功能是企业决策支持系统的核心。
在拥有了整合后的数据之后，系统需要运用各种分析方法和工具对数据进行深入挖掘，以发现隐藏在数据背后的规律、趋势和关系。
常见的数据分析方法包括统计分析、回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等。
统计分析可以帮助企业了解数据的分布特征、集中趋势和离散程度；回归分析能够建立变量之间的数学模型，预测未来的发展趋势；聚类分析可以将数据对象分组，发现相似的群体；关联规则挖掘则用于发现不同数据项之间的关联关系。
通过这些数据分析方法，企业可以了解市场需求的变化趋势，评估产品或服务的销售绩效，发现潜在的客户群体，优化供应链管理，以及预测财务风险等。
例如，一家零售企业通过数据分析发现，购买某种品牌洗发水的顾客往往也会同时购买特定的护发素，基于这一发现，企业可以调整货架布局，将这两种商品放在相邻位置，促进销售。
改善领导决策效率的具体方案
改善领导决策效率的具体方案一、引言在现代企业管理中，领导者的决策质量对于组织的成功至关重要。
然而，许多领导者面临的一个常见挑战是决策过程繁琐、效率低下。
为了解决这个问题，本文提出了一些具体方案来改善领导决策效率，并进一步提升组织绩效。
二、基于数据驱动的决策1. 提供全面准确的数据支持：领导者需要建立一个良好的数据收集和分析系统，以便从各个角度获取全面准确的信息。
这将有助于消除不确定性，降低决策风险。
2. 制定明确可行的指标：通过制定明确可行的指标，领导者能够更好地评估和量化选项之间的差异，并快速作出准确决策。
此外，指标也可以帮助团队成员理解目标和期望，从而协调合作。
三、优化沟通协作1. 建立高效的沟通渠道：领导者应该采用多种方式进行有效沟通，在各级别之间建立沟通渠道，确保信息流动畅通。
这可以帮助领导者及时了解问题和挑战，以便做出明智的决策。
2. 培养共享知识文化：鼓励团队成员共享经验和知识，建立一个学习型组织文化。
通过分享成功案例和教训，可以促进快速决策和持续改进。
四、灵活运用技术工具1. 自动化决策支持系统：采用先进的技术工具来辅助决策过程。
例如，利用人工智能算法进行数据分析和预测，帮助领导者做出基于数据的决策。
2. 远程协作平台：随着全球化发展趋势以及疫情等因素对工作模式的影响，使用远程协作平台可以使团队成员无论身在何处都能够高效地协同工作。
这将提高沟通效率，并降低时间和空间限制。
五、培养良好的决策思维1. 推崇系统性思考：领导者应该从整体角度思考问题，并考虑不同因素之间的相互关系。
通过系统性思考，他们可以更好地理解复杂问题，并做出科学合理的决策。
2. 培养创新思维：鼓励团队成员积极参与创新，提供灵活的解决方案。
领导者应该为团队提供积极创造的环境和资源，使他们能够以开放的心态思考问题，并勇于尝试新方法。
六、持续改进和反馈机制1. 定期评估决策效果：领导者应该建立一个定期评估决策效果的机制，以便及时发现问题并进行调整。
管理信息系统在企业决策中的应用现状分析
管理信息系统在企业决策中的应用现状分析随着信息技术的不断发展和企业经营环境的日益复杂，管理信息系统在企业决策中的应用越来越受到重视，成为企业决策的重要工具。
本文将分析管理信息系统在企业决策中的应用现状，探讨其优劣势及未来趋势。
一、管理信息系统在企业决策中的应用现状1.决策支持系统的应用随着大数据时代的到来，决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）在企业决策中的应用越发广泛。
DSS能够帮助管理人员快速准确地获取所需信息、预测趋势、做出决策，从而提高企业决策的质量和效率。
如何合理应用DSS，是当今企业管理中亟待解决的问题。
2.企业资源计划的应用企业资源计划（Enterprise Resource Planning，简称ERP）是信息化时代企业管理的重要工具。
通过ERP，企业能够实现资源的有效整合和统一管理，方便了管理人员的决策。
此外，ERP系统还可以将企业的不同部门打通，提高组织的协同效率，从而为企业决策提供了更加全面的数据支持。
3.知识管理系统的应用在当今知识经济的背景下，知识管理系统（Knowledge Management System，简称KMS）是企业用电脑来提高员工对知识的分享、存储、利用和管理的系统。
如何有效地利用知识管理系统，成为了提高企业竞争力的重要方面。
通过合理利用KMS，企业可以更好地管理和分享知识，降低企业知名度打通碎片化的信息，为企业决策提供更加全面的数据支持。
二、管理信息系统在企业决策中的优劣势1.优势（1）加快决策过程：管理信息系统使企业能够方便快捷地获得更准确、更即时、更全面的信息。
（2）提高决策质量：管理信息系统能够从多个角度、全面地分析问题，全面考虑各种信息，帮助企业管理人员做出更加准确、明智的决策。
（3）增强企业绩效：合理应用管理信息系统可以提高企业员工的工作效率，减少企业管理成本，推进企业不断创新与发展。
2.劣势（1）技术要求高：管理信息系统的应用需要严格的技术支持，企业必须花费大量的精力和社会资源来建设、维护和运行管理信息系统。
智能决策支持系统对企业管理的影响研究
智能决策支持系统对企业管理的影响研究引言：近年来，随着信息技术的飞速发展和企业管理环境的复杂化，智能决策支持系统逐渐成为企业管理中不可或缺的重要工具。
本文将探讨智能决策支持系统对企业管理的影响，并分析其优势和挑战。
一、智能决策支持系统简介智能决策支持系统是一种利用人工智能和数据分析技术，为企业提供决策支持的系统。
它能够通过收集、整理和分析海量的数据，为管理者提供准确的信息和决策建议，帮助管理者更好地制定战略和进行决策。
二、智能决策支持系统的优势1. 数据驱动决策：智能决策支持系统能够从庞大的数据中提取有价值的信息，帮助管理者做出准确、基于数据的决策，避免主观偏见和决策错误。
2. 实时决策支持：智能决策支持系统能够从实时数据中获取信息，并迅速生成决策建议。
这使得企业能够对市场反应迅速、时机敏感，提高竞争力。
3. 复杂问题分析：智能决策支持系统具备强大的分析能力，可以处理复杂的问题，并提供多种方案供选择。
这大大减轻了管理者的负担，提高了决策效率。
4. 知识管理：智能决策支持系统能够将企业内部和外部知识整合，形成知识库。
管理者可以利用这些知识进行策略制定和决策，从而提高企业的创新能力。
三、智能决策支持系统在企业管理中的应用1. 营销决策：智能决策支持系统可以通过分析市场数据、消费者行为等信息，为企业提供定位、定价、推广等方面的决策支持。
它能够预测市场趋势、消费者需求，帮助企业制定更具针对性的营销策略。
2. 供应链管理：智能决策支持系统可以实时监控供应链的运行情况，分析供应链中的瓶颈和风险，并提供相应的决策建议。
这有助于企业提高供应链的效率和灵活性，减少成本和风险。
3. 人力资源管理：智能决策支持系统可以通过分析员工的绩效、能力和潜力等因素，为企业提供招聘、培训、绩效评估等方面的决策支持。
它能够帮助企业更好地管理人力资源，提高员工的工作满意度和绩效表现。
4. 知识管理：智能决策支持系统可以收集、整理和分享企业内部和外部的知识，建立知识库和学习型组织。
如何利用决策支持系统与工具解决问题
如何利用决策支持系统与工具解决问题决策支持系统（DDS）和决策支持工具（DST）是在当今企业决策过程中发挥重要作用的关键技术。
它们能够为企业提供全面的信息分析和决策支持，帮助管理层合理决策，解决问题。
本文将详细介绍决策支持系统与工具的定义、作用、类型以及如何利用它们解决问题。
一、决策支持系统与工具的定义决策支持系统（DDS）是一种基于计算机技术的信息系统，通过提供各种决策制定工具和技术，帮助管理层进行决策。
决策支持工具（DST）是DDS的具体实现方式，它是通过计算机软件或硬件提供各种功能和分析工具的工具包。
二、决策支持系统与工具的作用1. 提供信息支持：DDS和DST能够从各种数据源收集、整理和分析大量数据，为决策者提供准确、及时的信息支持。
2. 辅助决策制定：DDS和DST提供了各种模型、算法和分析工具，可以帮助决策者分析问题、评估风险、制定方案等，并在决策制定过程中提供决策者所需的全面信息。
3. 促进合作与沟通：DDS和DST能够支持多人、多部门之间的协同工作，促进信息共享和沟通，提高决策效率和质量。
三、决策支持系统与工具的类型1. 数据驱动型DDS：这类DDS主要基于大数据分析，通过提供强大的数据挖掘和分析功能，帮助决策者从大数据中发现隐藏的信息和规律，并支持决策制定。
2. 模型驱动型DDS：这类DDS主要基于决策模型和算法，提供各种模型和算法工具，帮助决策者进行定量分析和预测，优化决策结果。
3. 强化型DDS：这类DDS结合了人工智能和机器学习技术，能够通过学习和自适应，提供个性化和智能化的决策支持，帮助决策者更好地应对复杂的决策问题。
四、如何利用决策支持系统与工具解决问题1. 问题识别与分析：通过DDS和DST收集和分析大量数据，帮助决策者识别问题的核心要素，并进行全面的问题分析。
2. 决策制定与评估：利用DDS和DST提供的模型和算法工具，进行多种方案的制定和评估，以找到最优的决策方案，并估计其风险和效果。
决策支持系统在企业管理中的应用
决策支持系统在企业管理中的应用随着科技的进步和数据的爆炸增长，企业管理者意识到仅凭主观经验和直觉来做决策已经不再足够。
在这个信息化时代，决策支持系统(DSS)成为企业管理中的重要辅助工具。
本文将探讨决策支持系统在企业管理中的应用，并对其优势和局限进行分析。
一、决策支持系统的概念和特点决策支持系统是一套基于计算机和信息技术的系统，通过收集、整理、分析、加工和展示数据，为管理者提供可靠的、及时的决策信息。
决策支持系统具有以下特点：1. 多功能性：决策支持系统可以用于各种类型的决策问题，包括战略、运营和战术层面的决策。
2. 灵活性：决策支持系统可以根据不同的决策问题进行个性化的调整，满足不同管理者的要求。
3. 实时性：决策支持系统能够实时监测数据的变化，并提供及时的决策信息，使管理者能够及时作出决策。
二、决策支持系统的应用领域决策支持系统可以在各个方面的企业管理中发挥作用，例如：1. 战略决策：决策支持系统可以通过分析市场、竞争对手和内部经营情况等数据，为企业的战略决策提供支持。
通过对战略目标、竞争优势和机会风险的分析，决策支持系统可以帮助企业管理者确定最佳的战略方向。
2. 运营决策：决策支持系统可以在企业的日常运营中发挥作用，例如库存管理、生产调度和供应链管理等。
通过对历史数据和实时数据的分析，决策支持系统可以帮助企业管理者优化运营效率，降低成本，提高客户满意度。
3. 风险管理：决策支持系统可以帮助企业管理者对风险进行评估和控制。
通过对市场、财务和供应链等关键数据的监测和分析，决策支持系统可以提前预警潜在的风险，并提供相应的解决方案，降低企业面临的风险和损失。
三、决策支持系统的优势决策支持系统在企业管理中具有多个优势，包括：1. 提高决策质量：决策支持系统可以通过对大量的数据进行分析，为管理者提供全面的决策信息，减少主观偏见和错误决策的可能性，提高决策质量。
2. 降低决策风险：决策支持系统可以通过风险评估和模拟分析等功能，帮助企业管理者识别和控制潜在的风险，减少决策风险。
浅谈我国中小企业领导决策存在的问题及对策
浅谈我国中小企业领导决策存在的问题及对策我国中小企业领导决策存在一些问题，这些问题主要有以下几个方面：中小企业领导决策缺乏科学性。
由于资源不足、信息不对称等原因，中小企业面临的决策问题往往比大型企业更加复杂和困难，需要科学的决策方法和手段。
许多中小企业领导缺乏决策的科学性，往往凭主观意愿、个人经验等因素进行决策，导致决策结果不理想。
中小企业领导决策缺乏系统性。
决策是一个复杂的系统工程，需要考虑多个因素的相互作用和影响。
由于中小企业资源有限，领导往往只能解决眼前问题，缺乏对决策问题的整体把握和系统思考，导致决策常常是孤立的、片面的，难以解决实际问题。
中小企业领导决策缺乏风险意识。
中小企业往往面临更大的市场风险和经营风险，需要领导具备较高的风险意识。
由于资源有限和经验不足，许多中小企业领导对风险的认识和评估存在偏差，容易做出高风险的决策，导致经营失误和亏损。
中小企业领导决策缺乏团队合作意识。
中小企业领导决策往往是个人行为，缺乏团队合作和协同的意识。
决策是一个集体智慧的过程，需要各方的参与和贡献，以获得更好的决策结果。
中小企业领导往往缺乏团队合作的意识和能力，导致决策结果不如人意。
针对以上问题，我们可以采取以下对策：加强决策科学性的培训和教育。
通过培训和教育，提高中小企业领导的决策科学性，使其能够运用科学的决策方法和工具解决实际问题，提高决策的质量和效果。
建立健全决策沟通和交流机制。
中小企业应建立决策沟通和交流机制，鼓励领导和员工之间的交流和互动，充分发挥集体智慧的优势，提高决策的准确性和可行性。
加强风险管理和评估。
中小企业应加强风险管理和评估，提高领导对风险的认识和评估，避免做出高风险的决策，减少经营失误和亏损的可能性。
培养团队合作意识和能力。
中小企业应重视团队合作，培养领导和员工的团队合作意识和能力，提高决策的协同性和整体性，增强组织的决策能力和竞争力。
我国中小企业领导决策存在着科学性不足、系统性不强、风险意识不足和团队合作意识不强等问题，需要采取相应的对策来解决。
人工智能与决策支持系统：提升管理决策的准确性与效率
人工智能与决策支持系统：提升管理决策的准确性与效率引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一项迅猛发展的技术，正在深刻改变我们生活和工作的方方面面。
而在管理决策方面，人工智能也起到了至关重要的作用。
决策是管理者日常工作中的核心环节，它直接影响着企业的盈利能力和发展方向。
然而，决策是一个复杂的过程，往往面临信息不完全、不确定性和时间压力等问题。
为了提高决策的准确性和效率，人工智能技术被广泛应用于决策支持系统（Decision Support System，DSS）中。
什么是决策支持系统决策支持系统是一种通过使用计算机和信息技术来辅助管理者进行决策的系统。
它通过收集、分析和处理大量的数据和信息，提供决策所需的各种工具和模型，帮助管理者进行合理、高效的决策。
决策支持系统结合了人工智能技术和管理科学，为管理者提供了更好的决策支持。
人工智能在决策支持系统中的应用在决策支持系统中，人工智能技术发挥了重要的作用。
下面我们将详细介绍人工智能在决策支持系统中的几个关键应用。
数据分析与挖掘决策支持系统首先要处理的是大量的数据和信息。
而人工智能的数据分析与挖掘技术可以帮助决策支持系统从庞大的数据中提取有价值的信息。
通过数据分析和挖掘，决策支持系统可以发现数据中隐藏的模式和规律，辅助管理者进行决策。
预测和模型决策支持系统需要能够对未来的情况进行预测，以辅助管理者做出明智的决策。
人工智能的预测和模型技术能够处理不确定性的情况，根据历史数据和规律进行预测，为决策者提供科学依据。
智能推荐在决策过程中，人工智能可以提供智能推荐，帮助管理者快速获得相关信息和最佳决策方案。
通过分析用户的偏好和历史决策，人工智能可以为管理者提供个性化的决策支持，提高决策的准确性和效率。
智能决策优化人工智能可以胜任优化问题，而优化问题在管理决策中经常出现。
通过使用人工智能的优化算法，决策支持系统可以寻找最佳的决策方案，提供最优解。
系统工程中的决策支持系统
系统工程中的决策支持系统随着科技的不断发展，系统工程在各个领域中的应用越来越广泛。
而在系统工程的实践中，决策是一个非常重要的环节。
为了提高决策的准确性和效率，决策支持系统（Decision Support System，DSS）被广泛应用于系统工程中。
决策支持系统是一种通过利用计算机技术和信息系统来辅助决策者进行决策的工具。
它通过收集、存储和分析大量的数据和信息，提供决策者所需的可靠和准确的信息，从而帮助决策者做出明智的决策。
在系统工程中，决策支持系统主要有以下几个方面的应用。
首先，决策支持系统可以用于系统需求分析。
在系统工程中，需求分析是一个非常重要的环节，它决定了系统的功能和性能。
决策支持系统可以通过收集和分析用户的需求，帮助系统工程师更好地理解用户的需求，并将其转化为系统的功能和性能要求。
其次，决策支持系统可以用于系统设计。
在系统设计阶段，决策支持系统可以帮助系统工程师进行系统的结构设计、模块设计和接口设计等。
通过建立模型和进行仿真分析，决策支持系统可以评估不同设计方案的优劣，并提供决策者所需的信息，帮助其做出最佳的设计决策。
此外，决策支持系统还可以用于系统开发和测试。
在系统开发和测试阶段，决策支持系统可以帮助系统工程师进行进度管理、资源分配和风险评估等。
通过收集和分析项目的进展情况和风险因素，决策支持系统可以提供决策者所需的信息，帮助其做出相应的决策，确保项目的顺利进行。
最后，决策支持系统还可以用于系统运维和优化。
在系统运维和优化阶段，决策支持系统可以帮助系统工程师进行故障诊断、性能监测和优化调整等。
通过收集和分析系统的运行数据和用户反馈，决策支持系统可以提供决策者所需的信息，帮助其做出相应的决策，从而提高系统的可靠性和性能。
总之，决策支持系统在系统工程中的应用是非常广泛的。
它可以帮助决策者更好地理解和分析问题，提供决策者所需的信息，帮助其做出明智的决策。
通过合理地应用决策支持系统，可以提高系统工程的效率和质量，推动系统工程的发展。
企业管理中的决策支持系统
企业管理中的决策支持系统在当今竞争激烈的商业环境中，企业管理者面临着日益复杂和多变的决策挑战。
为了在众多的选择中做出明智、准确且及时的决策，企业管理中的决策支持系统应运而生。
决策支持系统如同企业的智慧大脑，为管理者提供了有力的支持和帮助，使其能够在瞬息万变的市场中洞察先机，引领企业走向成功。
决策支持系统是一种基于计算机技术和数据分析的信息系统，旨在辅助企业管理者进行决策制定。
它并非是一个孤立的工具，而是与企业的各个业务部门和管理流程紧密相连，形成一个有机的整体。
通过收集、整理和分析大量的内部和外部数据，决策支持系统能够为管理者提供全面、准确且有价值的信息，帮助他们更好地理解企业的运营状况、市场趋势以及竞争对手的动态。
决策支持系统的核心功能包括数据管理、模型分析和决策制定辅助。
在数据管理方面，它能够整合来自不同数据源的数据，如企业内部的财务、销售、生产等数据，以及外部的市场调研、行业报告等数据。
通过数据清洗、转换和整合，确保数据的质量和一致性，为后续的分析提供可靠的基础。
模型分析是决策支持系统的关键环节。
它运用各种数学模型和统计方法，对数据进行深入挖掘和分析。
例如，通过预测模型可以预测市场需求、销售趋势等；通过优化模型可以确定最优的生产计划、库存管理策略等；通过风险评估模型可以评估项目投资的风险等。
这些模型分析的结果为管理者提供了量化的决策依据，帮助他们做出更加科学和合理的决策。
决策制定辅助功能则是决策支持系统的直接价值体现。
它以直观、易懂的方式向管理者展示分析结果，如数据报表、图表、可视化分析等。
同时，还可以提供决策建议和方案评估，帮助管理者在多个备选方案中进行选择和权衡。
此外，决策支持系统还能够模拟不同决策方案的效果，让管理者提前了解决策可能带来的影响，从而降低决策风险。
一个成功的决策支持系统需要具备以下几个关键特点。
首先是数据的准确性和及时性。
只有基于准确和最新的数据，分析结果才有价值，决策才能可靠。
浅谈智能决策支持系统在管理决策中的应用前景
浅谈智能决策支持系统在管理决策中的应用前景摘要：从智能决策支持系统的概念、性能出发，探讨了该系统应用于管理决策的优势，并大胆描述了智能决策支持系统将对企业管理决策带来的巨大变化。
关键词：智能决策支持系统；AI；ES1智能决策支持系统的概念智能决策支持系统（IDSS，Intelligence Decision Supporting System），是人工智能（AI，Artifieial Intelligence）和DSS相结合而成的决策支持系统，它应用专家系统（ES， Expert System）技术，通过逻辑推理的手段充分应用人类知识处理复杂的决策问题。
2智能决策支持系统的特点和功能智能决策支持系统，我们又称为高阶决策支持系统，它将决策支持系统的人机交互系统、模型库系统、数据库系统和专家系统的知识库、推理机及动态数据库相结合，因此能拥有优于传统决策支持系统的特性和功能：①由于智能DSS具有推理机构，能模拟决策者的思维过程，所以能根据决策者的需求，通过提问会话、分析问题、应用有关规则引导决策者选择合适的模型。
②智能DSS的推理机能跟踪问题的求解过程，从而可以证明模型的正确性，增加了决策者对决策方案的可信度。
③决策者使用DSS解决半结构化或非结构化的问题时，有时对问题的本身或问题的边界条件不是很明确，智能DSS却可以通过询问决策者来辅助诊断问题的边界条件和环境④智能DSS能跟踪和模拟决策者的思维方式，所以它不仅能回答“what……if……”,而且还能够回答“why”,“when”之类的解释性原因，从而能使决策者不仅知道结论，而且知道为什么会产生这样的结论。
IDSS充分发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点，又发挥了初级决策支持系统模型计算为核心解决定量分析问题的特点，充分做到定性分析和定量分析的有机结合，使得解决问题的能力和范围得到了一个大的发展。
IDSS中DSS和ES的结合主要体现在三个方面：①DSS和ES的总体结合。
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领导决策为啥不愿用决策支持系统精编High quality manuscripts are welcome to download领导决策为啥不愿用决策支持系统2007-1-9 14:27:00 来源：IT168核心提示：决策支持系统中会包含很多专业技术，如经济模型、数据挖掘、经济图表，这些工具主要是为那些专业技术人员服务的，领导人没有时间来使用这些需要大量时间的技术，领导者的时间成本太昂贵了，为领导服务的系统一定要摆正自己的位置，只有那些能为领导节省阅读时间的系统才是有价值的系统，过量的阅读已成为领导人的巨大包袱，系统能减少领导者的总体阅读时间其决策质量才会真正有提高虽然很多从事电子政务工作的人都想做一个领导人喜欢用的决策支持系统，但成功的例子却很少，往往是做的人很积极，领导者却不大关注，为什么会出现剃头挑子一头热的现象莫非是领导人水平不够，跟不上信息化的形势近日，IT168采访了原国家信息中心副主任、中国信息协会副会长胡小明。
决策支持系统要重视阅读成本记者：决策支持系统的概念提出近二十年，很多政府机构的电子政务方案中都会列上这一内容，但是成功的决策支持系统尚未见到，这是一个很难的题目吗胡小明：这至少说明一个问题，决策支持系统是一个成功率很低的项目，对于大多数政府电子政务建设来讲不应提倡这一项目，我时常怀疑决策支持系统是否会搞错方向，让许多人在那里做徒劳无益的努力。
胡小明：这样说恐怕有些太武断，这不是在否定许多人的努力吗这些为领导服务的系统至少能够为领导提供大量的信息，对于决策者来讲难道不是信息越多质量越好吗能够提高决策的质量就应该视为系统的重要贡献。
胡小明：尽管动机不错，但是领导爱看这样的信息么领导有时间去看么也许会认为这是某些领导人信息化素质不高，但总会有愿意看的领导吧，如果很有效益这样的事情能不扩展么大多数领导对决策支持系统都不感兴趣的原因首先是增加的信息对他们工作的帮助太小，利用这些资源的成本则太高，在效益、成本比上是不划算的事情。
决策的质量与信息资料的数量并没有线性关系，领导人也不是依赖于某些数据决策，决策依据的是对问题的深刻理解，是依据知识、经验、见证来决策。
基层操作人员是依据信息做逻辑推理，就事论是，决定下一步如何操作，领导者利用信息是用来形成知识、提升对问题的理解力，决策是知识的应用而不是头疼医头，脚疼医脚的简单判断。
在领导人形成对问题的知识、见识、理解的过程中，信息资料的作用是边际效益递减的，但是利用资料的时间成本却是在上升，这就告诉我们，绝非信息资料越多决策质量就越高，过多的资料耗费领导者过多的时间，所起的效果反而是负面。
时间是领导者最重要的资源，领导者都是工作繁忙的人，同样的时间他可以做很多重要的工作，为了阅读这些资料领导者放弃最有价值的工作是这些资料的阅读代价，用经济学的术语来讲，这是阅读这些资料的时间机会成本。
领导者的工作越重要这种代价就越高，阅读资料是一件非常昂贵的行为。
决策支持系统要有特色记者：阅读成本的概念很有启发性，过去我们只关注系统的建设成本，从未关注过领导人成本，以为领导应用系统没有成本，事实上领导应用决策支持系统是要付出极高的时间机会成本，这就是导致决策支持系统不受关注的主要原因胡小明：还不仅如此，在估价决策系统效益时，我们并没有认真研究领导的决策过程及领导使用的信息渠道，这些渠道实际上是决策支持系统的替代品并对本系统形成竞争。
领导人在碰到棘手的问题时首先想到的是人际信息系统，会集中骨干来开会讨论，与关键人的讨论对形成正确的决策会起到更大的作用；领导人还在接受着通过文件、大众媒体、互联网、亲朋好友渠道的信息资源，这些渠道已占满了领导者的头脑，决策信息系统提供的资源若没有特色，要引起领导的关注很难，当然，向领导者普及电脑技术也是一个重要方面，对技术的不熟悉会大大增加应用的障碍。
很多电子政务为领导提供信息服务的项目应当在方向上进行一些调整，应当在增加特色、节约领导人时间方面下功夫，不要仅仅在增加资料的数量方面下功夫，为领导提供服务的系统若要有成效首先要有特色，增加不可替代性的资料，要以领导人的关注点为中心，要从应用的需求出发，资料要有重点而非面面俱到。
其次是要以节约领导人时间与注意力为中心，对于领导者昂贵的时间成本而言，信息的浓度远比总量更重要，一定要让领导者看得少，看得快，看得重要。
要把信息服务看成是一场时间的争夺战，谁能在最短的时间内为领导提供出最重要、最有价值的信息谁将获胜。
浓缩信息的技术是为领导服务的获胜之宝，好的系统要能珍惜领导人目光的每一瞥。
决策支持系统中会包含很多专业技术，如经济模型、数据挖掘、经济图表，这些工具主要是为那些专业技术人员服务的，领导人没有时间来使用这些需要大量时间的技术，领导者的时间成本太昂贵了，为领导服务的系统一定要摆正自己的位置，只有那些能为领导节省阅读时间的系统才是有价值的系统，过量的阅读已成为领导人的巨大包袱，系统能减少领导者的总体阅读时间其决策质量才会真正有提高。
决策支持系统要有特色记者：阅读成本的概念很有启发性，过去我们只关注系统的建设成本，从未关注过领导人成本，以为领导应用系统没有成本，事实上领导应用决策支持系统是要付出极高的时间机会成本，这就是导致决策支持系统不受关注的主要原因胡小明：还不仅如此，在估价决策系统效益时，我们并没有认真研究领导的决策过程及领导使用的信息渠道，这些渠道实际上是决策支持系统的替代品并对本系统形成竞争。
领导人在碰到棘手的问题时首先想到的是人际信息系统，会集中骨干来开会讨论，与关键人的讨论对形成正确的决策会起到更大的作用；领导人还在接受着通过文件、大众媒体、互联网、亲朋好友渠道的信息资源，这些渠道已占满了领导者的头脑，决策信息系统提供的资源若没有特色，要引起领导的关注很难，当然，向领导者普及电脑技术也是一个重要方面，对技术的不熟悉会大大增加应用的障碍。
很多电子政务为领导提供信息服务的项目应当在方向上进行一些调整，应当在增加特色、节约领导人时间方面下功夫，不要仅仅在增加资料的数量方面下功夫，为领导提供服务的系统若要有成效首先要有特色，增加不可替代性的资料，要以领导人的关注点为中心，要从应用的需求出发，资料要有重点而非面面俱到。
其次是要以节约领导人时间与注意力为中心，对于领导者昂贵的时间成本而言，信息的浓度远比总量更重要，一定要让领导者看得少，看得快，看得重要。
要把信息服务看成是一场时间的争夺战，谁能在最短的时间内为领导提供出最重要、最有价值的信息谁将获胜。
浓缩信息的技术是为领导服务的获胜之宝，好的系统要能珍惜领导人目光的每一瞥。
决策支持系统中会包含很多专业技术，如经济模型、数据挖掘、经济图表，这些工具主要是为那些专业技术人员服务的，领导人没有时间来使用这些需要大量时间的技术，领导者的时间成本太昂贵了，为领导服务的系统一定要摆正自己的位置，只有那些能为领导节省阅读时间的系统才是有价值的系统，过量的阅读已成为领导人的巨大包袱，系统能减少领导者的总体阅读时间其决策质量才会真正有提高。
胡小明 CIO的素质、职责和地位2007-3-1 17:10:41 文章来源：CIO时代1.对CIO素质的认识不能要求CIO有许多优点讨论CIO素质往往会列举出许多优点要求CIO学习, 似乎CIO就是这些优点叠加的结果,这种想法是行不通的, CIO是在实际工作中锻炼出来的,并非靠优点积累形成。
优点不可能随意叠加,每一个优点都会伴随着必然的缺点出现。
成功的CIO不是有着一大堆优秀品质的典范而是能充分发挥自己特点的优秀者，关键是CIO发挥出的长处要与工作的需求相一致。
恩格斯说过, 如果一种动物集中了所有动物的优点,那么这种动物必定最先灭亡。
CIO表现出来的优势不是孤立存在的优点而是适应工作需要的某种长处, 提高C IO素质不是关起门来自我修炼而是要研究实际工作的需要,根据工作的需要发挥长处克服缺点，以工作需求为导向提高自己而不是脱离实际地培植优点。
CIO的素质要在实践中锻炼成长知识可以传授优点却不能传授，优点的成长需要特定的环境,需要在实践中锻炼。
自信心是一个极为重要的优点,一个不自信的人肯定办不成大事情，但自信心不是靠说教就能够培养起来,自信心要来自成功的积累,创造与积累足够的成功才能升华出一个充分的自信力，这就要求一个人进行长期的努力,以极大的精力从小事做起,每件事情的目标不要订得过高,但一定要能达到目标,一件一件积累自己的成功,不断提高标准,不断积累自信,形成必定成功的习惯,充分的自信力便一点一点由于成功的积累而形成了。
CIO需要的大部分优点都要在实践中反复思考反复训练才能获得，一个有困难、有压力的环境是培植CIO优秀素质的最好环境，困难与压力是培植CIO意志品质最好的课堂, 舒适的环境固然可以学到很多技术知识,要形成一些优良的品质素质却常常需要困难本身的锤炼，时刻准备迎接困难是提高自己的最好心态。
认识优点与环境的关系CIO的培养中非常重要的一点是研究本机构、本单位的CIO面对的是什么样的环境面对的是什么样的问题研究怎样学习与培养这种特定环境下所需要的知识、技能和素质，要用辩证的观点认识优点与环境的关系,优点并非在一切环境下都表现为优点,只是在特定的环境下才使某种特点变成优点。
CIO的修炼并不是要学到一些放之四海而皆准的知识或者是拥有众多受人称赞的优点,是要从实际需要出发,学习解决实际问题的本领, CIO不能先准备好优点再去工作而是要时时准备解决工作中的实际问题,结合实际需要学习。
CIO 最重要的优点是能够正视实际问题并且认真研究、学习,在解决实际问题中提高自己。
CIO的优点是一边工作一边思考中锻炼出来的，做一个认真的思考者是CIO必备的品质。
不要从静止的观点提出CIO的优点需求, 要以发展变化的观点认识需求, 要研究环境的需求，优秀的CIO不是学校中教出来的却是能够自学出来、锻炼出来。
CIO关注的焦点不是自己如何增加优点而是应当解决什么问题，在解决问题的过程中成长。
没有必要成为全才成功的CEO、CIO都不是全才, 成为全才没有必要，因为全才的成本过高,培养过多的优点显然不划算。
每个企业都有缺点, 这些缺点不需要都去改, 只要改正有重大影响的缺点就可以, 如果所有的缺点都要纠正, 企业就没有精力去前进了。
CIO应该从推进工作思考问题, 选择最重要的事情去做, 培养最关键的长处, 按照工作的需要增长自己的才能。
CIO面对的是许多新事物、新技术、新问题, 这就要求CIO拥有尽可能多的知识，了解大量的新技术, 知识与技术自然十分重要, 独立思考能力比知识与技术更为重要,善于观察与思考的人才能更好地驾驭知识与技术,才有更好的目的性。
CIO是企业主管信息技术的领导者,领导者是管理人的职务，对人的领导能力远比掌握技术的能力更重要。