大数据与决策支持讲稿

大数据——数据和知识
数据
用于决策支持的
各类结构化半结 构化数据。
A
知识
B
决策所需的各类 知识资源，包括 知识体系，知识 图谱，案例、专 家知识等
大数据——内部和外部
内部大数据
用于决策支持的 内部数据和知识 的总和
外部大数据
用于决策支持的
各类外部数据和
知识的总和
决策支持的两个阶段
大数据时代的决策模式： 杨学山观点：A+B—A*B; IT+IT—IT*IT;
信息孤岛的成因
重硬件，轻软件 重流程，轻决策 重网络，轻数据
软件
决策
数据
流程
硬件 网络
决策数据中心——数据治理，消除孤岛
决策数据中心作为决策支持的核心 资源，必须消除内部信息孤岛方能与外 部数据资源及知识资源高效对接，实现 决策支持。
决策数据中心——数据治理，消除孤岛
传统的解决方法： 接口=加法模式
测量一个粒子的位置和速度,办 法是将光照到这粒子上,一部分 光波被此粒子散射开,由此指明 它的位置.但人们不可能将粒子 的位置确定到到光的两个波峰 之间距离更小的程度,所以必须 用短波长的光来测量.至少要用 一个光量子.这量子会扰动这粒 子,并改变粒子的速度.而且位 置测量得越准确所需的波长就 越短,单独量子的能量就越大, 粒子的速度就被扰动得越厉害. 你对粒子的位置测量得越准确, 对速度的测量就越不准确.
大数据与决策支持
武汉大学智慧城市发展研究中心
决策与决策支持 大数据与决策支持 决策资源平台 大数据 与决策 支持 决策数据中心 舆情监测系统
目
录
CONTENTS
商业情报系统
知识库系统 数据字典与术语标准化
中央政治局第九次集体学习 柳传志李彦宏雷军讲解大数据
中央政治局第九次集体学习 柳传志李彦宏雷军讲解大数据
2222222 3333333333333333 44444444444 44444444444 55555555555 5555555555 666666666666666666 =? 7 * 2 =1 4 16 * 3 = 48 22 * 4 = 88 21 * 5 = 105 18 * 6 = 108 =?
大数据
大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大 到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、 处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据 时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径， 而采用所有数据进行分析处理。 大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、 Variety（多样）、value（价值）。
决策支持资源平台
决策支持资源平台
数据资源库 知识资源库
知识体系 技术+管理+... 知识图谱 行业+...+岗位 人才专家库 内部+外部 档案/样品/图纸/标准
内部数据资源
决策数据中心
网络舆情监测
外部数据资源 竞争情报
数据/术语字典
案例库 管理知识库 产品知识库 原料设备知识库
营销知识库
决策与决策支持 大数据与决策支持 决策资源平台 大数据 与决策 支持 决策数据中心 舆情监测系统
2222222 3333333333333333 44444444444 44444444444 55555555555 5555555555 666666666666666666 =?
7 * 2 =1 4 16 * 3 = 48 22 * 4 = 88 21 * 5 = 105 18 * 6 = 108 =?
—— 比尔·盖茨《未来时速：数字神经系统与商务新思维
》
决策数据中心——数据治理，消除孤岛
决策数据中心的设计和实施VS神经系统优先发育
企业信息化的最高境界： 生物神经系统——神经系统是生物竞争的武器。生物依据神经系 统的优劣决定其在食物链中的地位。生物神经系统具有优先发育的特 性——人在出生时，人的神经系统的120亿个脑神经细胞都已经通过 基因完成所有配置设计，同时要完成全部神经细胞的发育，出生后神 经细胞会变大变长，但是不会再增加。 企业信息系统犹如神经系统一样，是企业在商业竞争中的武器。 因此企业信息系统是否先进发达，也决定了企业在商业竞争中的优劣。 同时，一个优秀的企业信息系统也应该是预先设计和优先发育的，这 个预先设计就是决策数据中心的顶层设计，这个优先发育就是决策数 据中心的建设和实施。
决策分类之一
宏观决策
中微观决策
微观决策
政府决策
企业决策
个人决策
决策分类之二
结构化决策 半结构化决策 非结构化决策
结构化决策，是指对某一决策过程的环境及规则，能用确定的模型或语言描述，以 适当的方法产生决策方案，并能从多种方案中选择最优的决策。通过计算机语言来编制 相应的程序，就可以在计算机上面处理这些信息。结构化决策完全可以用计算机来代替。 在决策过程中所涉及到的数据不确定或不完整，虽有一定的决策准则，也可以建立 适当的模型来产生决策方案，但决策准则因决策者的不同而不同，不能从这些决策方案 中得到最优化的解，只能得到相对优化的解，这类决策称为半结构化决策。 非结构化决策问题是指那些决策过程复杂，其决策过程和决策方法没有固定的规律 可以遵循，没有固定的决策规则和通用模型可依，决策者的主观行为（学识、经验、直 觉、判断力、洞察力、个人偏好和决策风格等）对各阶段的决策效果有相当影响。往往 是决策者根据掌握的情况和数据临时做出决定。
决策支持系统（DSS）
非结构化及 半结构化决策 决策支持系统
结构化 决策系统
数据库
知识库
数据支持
知识支持
知识相对稳定，不易变化 数据相对活跃，不断变化
决策与决策支持 大数据与决策支持 决策资源平台 大数据 与决策 支持 决策数据中心 舆情监测系统
目
录
CONTENTS
商业情报系统
知识库系统 数据字典与术语标准化
初级阶段 1+1=2 1^1=1
大数据时代的决策支持
决策
政府决策 企业决策 半结构化决 策 个人决策 非结构化决 策
结构化决策
决策支持
数据支持
大数据
知识支持
大数据决策支持——两个极端
信息不足
用于决策支持的 信息资源不足， 无法决策
信息过载
用于决策支持的
信息资源过量，
无法决策
大数据限制——不确定原理
1、信息化时代的决策方式（加法时代） 内部数据足够支持； 内部数据简单，无需跨部门协同； 决策者知识足够支持； 部分外脑支持；
2、大数据智能化时代的决策模式（乘法时代） 内部数据跨部门协同； 外部数据支持；内外数据协同； 决策者知识不足，需要知识支持； 外脑支持；
决策支持的两个阶段
大数据时代 乘法时代 A*B IT*IT 信息化时代 加法时代 A+B IT+IT
决策数据中心——数据治理，消除孤岛
传统的解决方法：接口=加法模式
决策数据中心——数据治理，消除孤岛
传统的解决方法：接口=加法模式
N个分散应用采用接口链接，需要有N*(N-1)≈N²个接口
决策数据中心——数据治理，消除孤岛
科学的解决方法：主题数据库=乘法模式
决策数据中心——数据治理，消除孤岛
科学的解决方法：主题数据库=乘法模式
245634623454 345634543256 456434564345 456334566432 345633456663 345665455555 422234455666 =?
决策支持的两阶段
大数据时代 乘法时代 A*B IT*IT 信息化时代 加法时代 A+B IT+IT
高级阶段 3+3=6 3*3=9 中级阶段 2+2=4 2*2=4
目
录
CONTENTS
商业情报系统
知识库系统 数据字典与术语标准化
工业4.0与两化深度融合
工业4.0 工业3.0 工业2.0 工业1.0 蒸汽机时代 电力时代
工业4.0” 研究项目由德国联邦教研部与联邦经济技 术部联手资助，在德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门 子公司等德国学术界和产业界的建议和推动下形成，并 已上升为国家级战略。德国联邦政府投入达2亿欧元。 德国政府提出“工业4.0”战略，并在2013年4月的 汉诺威工业博览会上正式推出，其目的是为了提高德国 工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机。 该战略已经得到德国科研机构和产业界的广泛认同， 弗劳恩霍夫协会将在其下属6－7个生产领域的研究所引 入工业4.0概念，西门子公司已经开始将这一概念引入其 工业软件开发和生产控制系统。
决策支持系统（DSS）
决策支持系统（DecisionSupportSystem，简称DSS），是以管 理科学、运筹学、控制论、和行为科学为基础，以计算机技术、仿真 技术和信息技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决策活动的 具有智能作用的人机系统。该系统能够为决策者提供所需的数据、信 息和背景资料，帮助明确决策目标和进行问题的识别，建立或修改决 策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案进行评价和优选，通过 人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确的决策提供必要的支持。 它通过与决策者的一系列人机对话过程，为决策者提供各种可靠方案， 检验决策者的要求和设想，从而达到支持决策的目的。
智能时代
IT时代
工业4.0与两化深Fra Baidu bibliotek融合
两化深度融合是两化融合的继承和发展，不是另起炉灶，而是 在两化融合实践的基础上，在一些关键领域进行深化、提升，例如 新一代信息技术应用、产品信息化、企业信息化集成应用和融合创 新、产业集群两化融合、先进制造业和现代服务业融合(简称“两 业融合”)、培育新兴业态等。
决策与决策支持 大数据与决策支持 决策资源平台 大数据 与决策 支持 决策数据中心 舆情监测系统
目
录
CONTENTS
商业情报系统
知识库系统 数据字典与术语标准化
决策支持资源平台
企业级数据与知识集成平台，采集和整合企 业内外部的各类专业数据与专业知识资源，为企 业管理决策提供信息资源的支持保障。 决策支持两大支撑体系： 知识支持体系 数据支持体系
决策数据中心——数据治理，消除孤岛
科学的解决方法：主题数据库=乘法模式
决策数据中心——数据治理，消除孤岛
主题数据库建设的基本工具——IRP(信息资源规划) 完成的核心工作： 建立数据标准 建立数据模型 建立业务模型 概念数据库设计 据此可以完成系统的总体规划，决策数据中心的设计和实施。并 可据此安排相关应用系统的实施，以及硬件设施的配置。
信息孤岛是指相互之间在功能上不关联互助、信息不共享互换 以及信息与业务流程和应用相互脱节的计算机应用系统。 信息孤岛表现在行业应用或垂直应用上就是信息烟囱。
应当看到，在整个信息技术产业飞速发展过程中，企业的IT 应用也伴随着技术的发展而前进。但与企业的其它变革明显不同 的是，IT应用的变化速度更快，也就是说，企业进行的每一次局 部的IT应用都可能与以前的应用不配套，也可能与以后的“更高 级”的应用不兼容。因此，从产业发展的角度来看，信息孤岛的 产生有着一定的必然性。
决策数据中心——数据治理，消除孤岛
决策数据中心的设计和实施流程
信息资源规划（IRP） 数据标准 决策数据中心总体设计 数据模型
业务模型
决策数据中心
应用系统
硬件设施
决策数据中心——数据治理，消除孤岛
在这个快速变化的商业世界中，企业必须具备与对 手竞争需要的反应速度，而这就需要这么一种类似人类
神经系统的企业“数字神经系统”——企业信息系 统。
中央政治局第九次集体学习 柳传志李彦宏雷军讲解大数据
领导与决策
决策是领导者的首要职责。领导者的水平和能 力如何，最根本的还是要看他如何舞动决策这根权 力“金杖”，真可谓无限风光在决策。 决策（Leadership Decision）是指管理过程中 为了解决重大的现实问题，通过采用科学的决策方 法和技术，从若干个有价值的方案中选择其中一个 最佳方案，并在实施中加以完善和修正，以实现管 理目标的活动过程。
企业信息化与企业智能化
工业4.0
工业3.0 加法时代 A+B IT+IT
乘法时代 A*B IT*IT
高级阶段 3+3=6 3*3=9 中级阶段 2+2=4 2*2=4
初级阶段 1+1=2 1^1=1
两化融合困境：信息孤岛与信息烟囱
两化融合困境：信息孤岛与信息烟囱
信息孤岛是信息化加法时代与乘法时代的冲突！
工业4.0与两化深度融合
企业战略
2 衍生产业 5
产品设计
业务管理
企业产品
制造技术
工业4.0与两化深度融合
数据
企业信息化与企业智能化
工业4.0 乘法时代 A*B IT*IT
工业3.0 加法时代 A+B IT+IT
245634623454 345634543256 456434564345 456334566432 345633456663 345665455555 422234455666 =?