大数据技术在决策支持系统中的应用研究

大数据技术在决策支持系统中的应用研究
随着信息技术的逐步发展，在各领域应用中，大数据技术已经成为了一个非常重要的话题，被广泛的应用于企业管理、决策支持等领域。

在企业决策支持中，大数据技术通常可以协助企业对数据进行分析、处理、挖掘，提升企业决策的理性与精准性。

本文将会对大数据的概念和特点、决策支持系统以及两者之间的关系进行相关探讨，旨在为企业在未来决策支持中的大数据应用提供一些思路。

一、大数据的概念和特点
现在的社会，信息采样不再是问题。

从社交媒体到电子商务，电子邮件到移动设备，各种各样的信息源不胜枚举。

然而，在过去，这些数据都被视为是价值不太高的。

但是，随着移动设备的普及、云计算技术的发展等，数据源越来越丰富，数据量也越来越庞大，从而使我们日益关注大数据的概念和特点。

一般来说，所谓的大数据，就是海量的、多变的数据资源。

大数据的特点主要包括三点：数据量大、数据来源多和数据类型复杂。

其中最显著的一点是数据量大，其数据量通常以TB、PB、EB这样的指标计算。

数据来源多指的是数据的来源多种多样，从传统的数据库甚至到社交媒体、视频、传感器等一系列数字和非
数字的数据源。

而数据类型复杂指的是数据形态包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

二、决策支持系统
决策支持系统是指为企业的决策者提供有关信息、分析和以数
据发掘为基础的决策过程的一类信息系统，它借助于各种各样的
信息管理工具、数据挖掘算法与技术让企业最高层次的管理者能
够更好地规划、执行管理工作、选择最佳策略等。

决策支持系统
一般分为管理决策支持系统(MIS即Management Information System)、组织决策支持系统(OAS即Organizational Decision Support System)和个人决策支持系统(PSS即Personal Decision Support System)三类。

三、大数据技术在决策支持系统中的应用
大数据技术的出现，为决策支持系统的应用提供了新的思路和
路径。

大数据技术可以让企业更好的挖掘数据，找到资源之间的
链接，确定变革需求以及找到解决方案。

而在实际应用中，大数
据技术主要可以应用于数据采集、数据处理与挖掘、数据可视化
和分析以及数据保障四个领域。

在数据采集方面，企业可以通过大数据技术搜集到大量的数据，并将其生成为系统能够使用的格式。

对于企业而言，关键在于能
否从多元化的数据来源获得最佳的用途，从而快速响应市场变化。

在此过程中，企业可以借助大数据技术，将海量、多变的数据转
换成结构化的、可识别的数据格式，并将其用于下一个阶段的处
理与分析当中。

在数据处理与挖掘方面，企业可以利用大数据技术对数据进行
挖掘，发现其中的规律与趋势，以此为企业制定最佳的情景分析
和应对措施提供参考。

数据处理技术的应用可以让企业通过可视
化的界面，轻松地将数据格式化，以便于用于操作和分析。

在数据可视化与分析方面，企业可以将数据可视化，从而进一
步理解和发现数据。

数据可视化也使企业能够更快速地为决策者
传递相关知识以及相关事实数据。

同时，数据分析技术可以让企
业识别出业务中的规律并预测未来的趋势，为企业优化管理、模
拟业务与调整策略提供支持。

最后，在数据保障方面，企业可以借助大数据技术对数据进行
保障，确保数据的完整性、可用性和保密性。

数据安全意味着大
数据技术的应用应该并能够保证数据不被第三方窃取。

四、结语
大数据技术已经成为了企业管理中一个重要的课题，它为企业
提供了新的思路和路径，可以协助企业决策变得更加精准和快速。

在决策支持系统中，大数据技术的应用已经成为了不可缺少的一
部分。

企业可以借助大数据技术，将海量的、多元化的数据积累起来，在对企业的决策支持方面发挥更大的作用。