第三章综合决策支持系统
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数据仓库中的细节数据为多维DBSM提供了数据源， 数据要定期从数据仓库中导入到多维DBMS中去，为DSS用 户服务。
2020/5/25
信息分析与决策支持 唐晶磊
6.2.1.2 数据仓库开发的困难
（1）DW由于数据量大（具有GB级到TB级的数 据），使得数据的存储和管理非常复杂。 （2）DW需要一个具有海量存储的硬件平台和一 个能进行并行处理的大型数据库系统。
用户
语言系统 问题处理系统 知识系统
（LS）
(PPS)
(KS)
2020/5/25
信息分析与决策支持 唐晶磊
3、根据以上两种结构的优缺点建立起来的统一的DSS结构:
用户
人机交互及问题综合系统 （综合部件）
模型库管理系统
数据库管理系统
模型库
数据库
2020/5/25
信息分析与决策支持 唐晶磊
4、20世纪90年代初，决策支持系统与专家系统 结合起来，形成了智能决策支持系统（IDSS）:
用户 问题综合与交互系统
模型库管理系统
数据库管理系统
知识库 管理系统
推理机
模型库
知识库
数据库
2020/5/25
信息分析与决策支持 唐晶磊
6.1.2 传统决策支持系统的发展
1、大连理工大学、山西省自动化所和国际应用系 统分析研究所（IIASA）合作完成了山西省整体发展 规划决策支持系统。
2、国防科技大学完成的北京市房山区发展规划 决策支持系统。
3、我国早期创办的《决策与决策支持系统》刊 物，现为《管理科学学报》,为决策支持系统的发展 作出了贡献。
2020/5/25
信息分析与决策支持 唐晶磊
6.1.2 传统决策支持系统的发展
4、作者于1989年在国内较早地研制完成了 “决策支持系统开发工具GFKD－DSS”,开发了南京 林业大学的“松毛虫智能预测系统”。
件进行有机集成。 现已开发出的决策支持系统，都是自行设计
和实现模型库系统、自己研制实现模型、知识、 数据集成的综合语言。
2020/5/25
信息分析与决策支持 唐晶磊
6.2 基于数据仓库的新决策支持系统
6.2.1 数据仓库技术及wk.baidu.com难
6.2.1.1 数据仓库技术
1、管理大量数据 数据仓库中的数据量是10GB或100GB级的。数据仓库开发需
信息分析与决策支持 唐晶磊
6.1 基于模型库与知识库的传统决策支持系统
6.1.1 传统决策支持系统
1、1980年Sprague提出了决策支持系统三部件结构； 2、1981年Bonczak等提出了决策支持系统三系统结构； 3、根据以上两种结构的优缺点建立起来的统一的DSS结构； 4、20世纪90年代初，决策支持系统与专家系统结合起来，
能够高效地访问这些索引。
2020/5/25
信息分析与决策支持 唐晶磊
7、数据仓库的特殊管理 （1）复合键码：能够支持复合键码。 （2）变长数据：有效管理变长数据的能力。 （3）快速恢复：快速地恢复数据仓库表。
8、多维DBMS和数据仓库 多维DBMS提供了用多种方法对数据进行切片、分割，
动态地考查汇总数据和细节数据的关系，非常适合DSS环 境。
数据存取，对（模型部件的）模型调用和运行，以 及对知识部件的知识完成推理。
（3）系统综合集成。通过集成语言完成对各部 件的有机综合，形成一个完整的系统。
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信息分析与决策支持 唐晶磊
DSS的开发困难： （1）模型库系统没有统一的理论和产品，研
制者需要自己设计和开发。 （2）DSS综合部件对数据、模型、知识3个部
5、中国科学院计算技术研究所1996年完成的 “智能决策系统开发平台IDSDP”。
6、作者于1995年完成的“分布式多媒体智能 决策支持系统平台DM－IDSSP” 。
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信息分析与决策支持 唐晶磊
6.1.2 传统决策支持系统的发展
7、作者于1999年研制出“基于客户机/服务器的 决策支持系统快速开发平台CS－DSSP”。平台在互联 网上由客户端、广义模型服务器、数据库服务器三部 分组成，构成三层客户机/服务器结构模式。
主存 扩展内存 高速缓存 磁盘 光盘 微缩胶片
非常快 非常快 非常快
快 不慢
慢
非常贵 贵 贵 适中 不贵 便宜
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信息分析与决策支持 唐晶磊
4、元数据管理 好的元数据降低DSS分析员的工作难度。
5、数据仓库语言 有效管理DW中的数据，快速、高效地访问DW中的数据。
6、高效索引 DW不仅能够方便地支持新索引的创建和装入，而且要
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开发DW的典型错误包括以下几方面： （1）没有理解数据的价值。 （2）未能理解数据仓库概念。 （3）未清楚了解用户将如何使用DW之前，便贸然开发DW。 （4）对数据仓库规模的估计模糊。 （5）忽视了DW体系结构和DW开发方法。 数据仓库的开发只有克服了以上的错误观念，才能真正
形成了智能决策支持系统（IDSS）。
2020/5/25
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1、1980年Sprague提出了决策支持系统三部件结构:
用户 人机交互系统
模型库管理系统 MBMS
数据库管理系统 DBMS
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模型库 MB
数据库 DB
信息分析与决策支持 唐晶磊
2、1981年Bonczak等提出了决策支持系统三系统结构:
要满足处理大量数据的需求。 2、数据的高效装入和数据压缩
（1）装入数据：装入的数据量很大，同时也要装入高效的索引。 （2）数据压缩：DW数据量大，需要进行数据的压缩。
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3、存储介质的管理
数据仓库开发需要满足处理大量数据存储介质的需求。
存储介质
访问速度
存储费用
LOGO
决策支持系统及其开发
主讲教师：唐晶磊 E-mail: tangjinglei@nwsuaf.edu.cn Tel:87092417(O)
2020/5/25
信息分析与决策支持 唐晶磊
第（1）部分
6.1 基于模型库与知识库的传统决策支持系 统 6.2 基于数据仓库的新决策支持系统
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CS－DSSP平台的可视化系统生成工具，能够快速 地制作应用系统并能够可视化运行应用系统，又可以 快速改变应用系统方案。
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信息分析与决策支持 唐晶磊
6.1.3 传统决策支持系统的关键技术和开发困 难
DSS的关键技术： （1）模型库系统的设计和实现。 （2）部件接口。部件接口包括对（数据部件的）
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6.2.1.2 数据仓库开发的困难
（1）DW由于数据量大（具有GB级到TB级的数 据），使得数据的存储和管理非常复杂。 （2）DW需要一个具有海量存储的硬件平台和一 个能进行并行处理的大型数据库系统。
用户
语言系统 问题处理系统 知识系统
（LS）
(PPS)
(KS)
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3、根据以上两种结构的优缺点建立起来的统一的DSS结构:
用户
人机交互及问题综合系统 （综合部件）
模型库管理系统
数据库管理系统
模型库
数据库
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4、20世纪90年代初，决策支持系统与专家系统 结合起来，形成了智能决策支持系统（IDSS）:
用户 问题综合与交互系统
模型库管理系统
数据库管理系统
知识库 管理系统
推理机
模型库
知识库
数据库
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信息分析与决策支持 唐晶磊
6.1.2 传统决策支持系统的发展
1、大连理工大学、山西省自动化所和国际应用系 统分析研究所（IIASA）合作完成了山西省整体发展 规划决策支持系统。
2、国防科技大学完成的北京市房山区发展规划 决策支持系统。
3、我国早期创办的《决策与决策支持系统》刊 物，现为《管理科学学报》,为决策支持系统的发展 作出了贡献。
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信息分析与决策支持 唐晶磊
6.1.2 传统决策支持系统的发展
4、作者于1989年在国内较早地研制完成了 “决策支持系统开发工具GFKD－DSS”,开发了南京 林业大学的“松毛虫智能预测系统”。
件进行有机集成。 现已开发出的决策支持系统，都是自行设计
和实现模型库系统、自己研制实现模型、知识、 数据集成的综合语言。
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信息分析与决策支持 唐晶磊
6.2 基于数据仓库的新决策支持系统
6.2.1 数据仓库技术及wk.baidu.com难
6.2.1.1 数据仓库技术
1、管理大量数据 数据仓库中的数据量是10GB或100GB级的。数据仓库开发需
信息分析与决策支持 唐晶磊
6.1 基于模型库与知识库的传统决策支持系统
6.1.1 传统决策支持系统
1、1980年Sprague提出了决策支持系统三部件结构； 2、1981年Bonczak等提出了决策支持系统三系统结构； 3、根据以上两种结构的优缺点建立起来的统一的DSS结构； 4、20世纪90年代初，决策支持系统与专家系统结合起来，
能够高效地访问这些索引。
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7、数据仓库的特殊管理 （1）复合键码：能够支持复合键码。 （2）变长数据：有效管理变长数据的能力。 （3）快速恢复：快速地恢复数据仓库表。
8、多维DBMS和数据仓库 多维DBMS提供了用多种方法对数据进行切片、分割，
动态地考查汇总数据和细节数据的关系，非常适合DSS环 境。
数据存取，对（模型部件的）模型调用和运行，以 及对知识部件的知识完成推理。
（3）系统综合集成。通过集成语言完成对各部 件的有机综合，形成一个完整的系统。
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信息分析与决策支持 唐晶磊
DSS的开发困难： （1）模型库系统没有统一的理论和产品，研
制者需要自己设计和开发。 （2）DSS综合部件对数据、模型、知识3个部
5、中国科学院计算技术研究所1996年完成的 “智能决策系统开发平台IDSDP”。
6、作者于1995年完成的“分布式多媒体智能 决策支持系统平台DM－IDSSP” 。
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信息分析与决策支持 唐晶磊
6.1.2 传统决策支持系统的发展
7、作者于1999年研制出“基于客户机/服务器的 决策支持系统快速开发平台CS－DSSP”。平台在互联 网上由客户端、广义模型服务器、数据库服务器三部 分组成，构成三层客户机/服务器结构模式。
主存 扩展内存 高速缓存 磁盘 光盘 微缩胶片
非常快 非常快 非常快
快 不慢
慢
非常贵 贵 贵 适中 不贵 便宜
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4、元数据管理 好的元数据降低DSS分析员的工作难度。
5、数据仓库语言 有效管理DW中的数据，快速、高效地访问DW中的数据。
6、高效索引 DW不仅能够方便地支持新索引的创建和装入，而且要
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信息分析与决策支持 唐晶磊
开发DW的典型错误包括以下几方面： （1）没有理解数据的价值。 （2）未能理解数据仓库概念。 （3）未清楚了解用户将如何使用DW之前，便贸然开发DW。 （4）对数据仓库规模的估计模糊。 （5）忽视了DW体系结构和DW开发方法。 数据仓库的开发只有克服了以上的错误观念，才能真正
形成了智能决策支持系统（IDSS）。
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信息分析与决策支持 唐晶磊
1、1980年Sprague提出了决策支持系统三部件结构:
用户 人机交互系统
模型库管理系统 MBMS
数据库管理系统 DBMS
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模型库 MB
数据库 DB
信息分析与决策支持 唐晶磊
2、1981年Bonczak等提出了决策支持系统三系统结构:
要满足处理大量数据的需求。 2、数据的高效装入和数据压缩
（1）装入数据：装入的数据量很大，同时也要装入高效的索引。 （2）数据压缩：DW数据量大，需要进行数据的压缩。
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信息分析与决策支持 唐晶磊
3、存储介质的管理
数据仓库开发需要满足处理大量数据存储介质的需求。
存储介质
访问速度
存储费用
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决策支持系统及其开发
主讲教师：唐晶磊 E-mail: tangjinglei@nwsuaf.edu.cn Tel:87092417(O)
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信息分析与决策支持 唐晶磊
第（1）部分
6.1 基于模型库与知识库的传统决策支持系 统 6.2 基于数据仓库的新决策支持系统
2020/5/25
CS－DSSP平台的可视化系统生成工具，能够快速 地制作应用系统并能够可视化运行应用系统，又可以 快速改变应用系统方案。
2020/5/25
信息分析与决策支持 唐晶磊
6.1.3 传统决策支持系统的关键技术和开发困 难
DSS的关键技术： （1）模型库系统的设计和实现。 （2）部件接口。部件接口包括对（数据部件的）