决策支持系统解决方案
宽带数据业务运营及决策支持系统的解决方案
一
2 — 9
网络 茸 通信
宽 带 数 据 业 务 运 营 及 决 策 支 持 系 统 , 一 套 宽 带 增 值 业 是 () 现 与 现 有 运 营 支撑 系 统 的 良好 接 口 , 其 具 有 统 3实 使
一
务 运 营 支 撑 和 分 析 决 策 软 件 , 件 体 系 结 构 见 图 1 系 统 将 软 。
不 同步 , 不 到 应 有 的 作 用 。 起 1 2 项 目概 述 以 及 主 要 工 作 .
开 发 、 供 新业 务 , 为之 提 供 灵 活 可 定 制 的 计 费 模 式 成 了 提 并 电信 运 营 商 的 竞 争 关 键 。 同 时 也 为 I 据 计 费 的技 术 迅 速 P数
括 传 统 的 时长 、 离 , 包 括 业 务 类 型 、 务 质 量 Q 距 还 服 OS和 数 据 安 全 级 。随 着 互 联 网 业 务 的竞 争 曰益 激 烈 , 出 市 场 需 求 超
支 撑 系 统 和 决 策 系 统 数 据 交 互 不及 时 , 计 分 析 与 实 际 情 况 统
服 务 内容 等 依 据 进 行 计 费 。
综合结算 、 值业 务管理等多种计 费相关业务 。 增
() 务 支 撑 和 业 务 分 析 分 离 : 项 目产 品 根 据 电信 业 3业 本 务 数 据 建 立 面 向 主 题 的 数 据 仓 库 , 运 营 支 撑 系 统 具 有 了 强 使
发 展 提 出 了挑 战 。 、 当前的 I P技 术 发 展 现 状 如 下 :
宽带数据业 务运营及 决策支持系统将 窄带拨号业务 、 宽 带拨 号业务 、 线用户 、 专 内容 增 值 业 务 等 多种 数 据 业 务 统 一 到 一 个 系 统 平 台 上 , 供 业 务 分 析 和 决 策 管 理 能 力 。在 项 目 提
电力营销决策支持系统技术解决方案
b h l crc ma k t g i fr to n e rto lto m.Un e h l crc ma k t u i e srqur me t h y t e ee ti r ei n o mai n i tg ain p afr n d rt e ee ti r e i b sn s e ie n s,t e ng
De iin S p r y tm cso up o tS se
L G in xo g ON Ja — in ( o e eo p l d S in e& T c n l y B in no nvri , e ig 1 2 0 , h a C l g f p e ce c l A i e h o g , e igU i U ie t B i n 2 0 C i ) o j n sy j 0 n
d cso u p r y tm is h v e n s le n a c mp e e sv lo i e iin s p o ts se k t a e b e ov d a d o r h n ie ag rt hm fr d cso u p r a b e — o e iin s p o h s e n a t c e e n t e b sso h s i . B h r ci a p lc to s,t e a ay i e o t n h r d cin e au to s hiv d o h a i ft e e kt s y t e p a tc la p ia in h n lssr p rsa d t e p e ito v l ai n o h lc rc ma k t frt e ee ti r e i u i e s c n b r c s e e i l t h s s se . ng b sn s a e p o e s d f x by wih t i y tm l Ke y wor :e e ti r e ig;d c so u p r y t m ;d t r h us ds lc rc ma k t n e iin s p o ts se a a wae o e;o -i e a ay i r c s ; i fr to n l n l ss p o e s n o main n
DSS(决策支持系统)
决策支持系统管理的核心是“决策”。
全球经济一体化的进程以及信息技术的发展,消除了许多流通壁垒。
企业比以往任何时候都面临着更为复杂的生存环境,更难以形成并维护其竞争壁垒。
竞争的压力对企业制定决策的质量、速度都有更高要求。
决策支持系统作为一种新兴的信息技术,能够为企业提供各种决策信息以及许多商业问题的解决方案,从而减轻了管理者从事低层次信息处理和分析的负担,使得他们专注于最需要决策智慧和经验的工作,因此提高了决策的质量和效率。
现代企业的管理决策一、管理和决策制定60年代末,明茨伯格(Mintzberg)对5位总经理的工作进行一项仔细的研究。
他发现,管理者扮演着十种不同的但却是高度相关的角色。
这十种角色可以进一步分为三方面:人际关系、信息传递和决策制定,如下表所示:在这三方面中,决策制定是管理最核心、最实质性的角色。
所有的管理活动都围绕着决策。
决策的整体质量对企业的成败有重大影响。
二、现代企业决策的挑战在过去许多年,管理者制定决策是一门纯粹的艺术,是通过很长一段时间的经验所获得的一项天赋。
管理之所以被看成一门艺术,是因为许多个体风格被用于处理并成功地解决了同一类型的管理问题。
这些风格源于创造力、判断力、直觉和经验,而不是建立在科学方法基础上的系统化的定量分析方法。
但是,今天管理所面临的外部环境正在发生迅速变化。
商业及其本身的环境也比以往更加复杂,而且这种复杂性日益增加。
这些都对现代企业的管理决策带来了新的挑战:1. 决策质量的要求更高随着技术的迅速发展,客户获得产品和服务的渠道更为畅通,客户的选择余地更大。
同时大规模生产使得产品出现了供过于求的状态。
客户成为最稀缺的资源。
这迫使企业必须采取“以客户为中心”的经营策略,努力提高产品和服务的质量。
2. 决策时要考虑的因素更复杂随着经济全球化的趋势,尤其是中国加入WTO之后,无论是否愿意,企业都将面对全球的竞争者和全球范围的消费市场;随着环境的恶化、消费者权益意识的增强等,政府颁布了更详尽的法令和制度来约束企业的经营行为。
自然资源管理中的决策支持系统与方法
自然资源管理中的决策支持系统与方法自然资源是人类生存和发展的重要基础,如何科学有效地管理自然资源,成为了当今社会亟待解决的问题。
决策支持系统(Decision Support System,简称DSS)和决策支持方法在自然资源管理中发挥着重要作用。
本文将探讨自然资源管理中的决策支持系统与方法,并阐述其在实践中的应用。
一、决策支持系统在自然资源管理中的作用决策支持系统是指一个信息技术及方法的集成系统,旨在帮助决策者进行决策。
在自然资源管理中,决策支持系统可以为决策制定者提供准确可靠的数据和信息,辅助其分析和预测资源变化、评估决策风险、制定科学合理的管理方案。
1. 数据收集与整合决策支持系统可以将来自各种来源的、多种类型的数据进行收集和整合。
通过对环境、气候、土壤、植被等多元数据的收集,决策支持系统可以提供资源状况的全面图景,为决策者提供准确的数据依据。
2. 分析与预测决策支持系统利用统计学、模型仿真和数据挖掘等方法,对数据进行分析和预测。
通过分析资源利用状况、生态环境变化等因素,决策支持系统可以准确提供决策所需的信息,帮助决策者制定有效的资源管理策略。
3. 评估与优化决策支持系统还可以对不同决策方案进行评估和优化。
通过建立模型和指标体系,决策支持系统可以对资源管理方案的风险和效益进行评估,提供辅助决策的建议和方案。
二、决策支持方法在自然资源管理中的应用决策支持方法是指在决策支持系统中使用的分析和决策方法。
在自然资源管理中,有许多常用的决策支持方法,如数据驱动决策、多目标决策、风险评估和生态系统服务评估等。
1. 数据驱动决策数据驱动决策是指依托大数据和数据分析技术,对资源利用和管理进行决策的方法。
通过对历史数据和实时数据的分析,决策者可以了解资源的系统性变化和趋势,从而作出相应的决策。
2. 多目标决策多目标决策是指在资源管理中,考虑到多个因素和目标进行决策的方法。
在自然资源管理中,往往存在着经济、环境、社会等多个不同目标之间的冲突和权衡。
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。
政务行业政务大数据分析与决策支持方案
政务行业政务大数据分析与决策支持方案第一章政务大数据概述 (2)1.1 政务大数据的定义与特点 (2)1.1.1 政务大数据的定义 (2)1.1.2 政务大数据的特点 (2)1.2 政务大数据的应用价值 (3)1.2.1 提高治理能力 (3)1.2.2 优化公共服务 (3)1.2.3 促进经济社会发展 (3)1.2.4 增强国家安全和社会稳定 (3)1.2.5 推动科技创新 (3)第二章政务大数据采集与整合 (3)2.1 政务数据采集策略 (3)2.2 政务数据整合方法 (4)2.3 政务数据质量保障 (4)第三章政务大数据存储与管理 (5)3.1 政务大数据存储技术 (5)3.1.1 分布式存储 (5)3.1.2 云存储 (5)3.1.3 内存数据库 (5)3.2 政务大数据管理策略 (5)3.2.1 数据清洗与转换 (5)3.2.2 数据集成与融合 (5)3.2.3 数据质量管理 (5)3.3 数据安全与隐私保护 (5)3.3.1 数据加密 (6)3.3.2 访问控制 (6)3.3.3 隐私保护 (6)第四章政务大数据分析与挖掘 (6)4.1 政务大数据分析方法 (6)4.2 政务大数据挖掘技术 (6)4.3 政务大数据可视化 (7)第五章政务大数据决策支持系统构建 (7)5.1 决策支持系统架构 (7)5.2 政务大数据决策模型 (8)5.3 决策支持系统应用案例 (8)第六章政务大数据应用场景 (8)6.1 公共安全与应急指挥 (8)6.1.1 火灾预警与防控 (9)6.1.2 突发事件应对 (9)6.2 城市管理与智慧城市建设 (9)6.2.1 城市交通管理 (9)6.2.2 环境保护与治理 (9)6.3 社会保障与民生服务 (9)6.3.1 社会保障 (9)6.3.2 民生服务 (10)第七章政务大数据政策法规与标准 (10)7.1 政务大数据政策法规概述 (10)7.2 政务大数据标准制定 (10)7.3 政务大数据监管与评估 (10)第八章政务大数据人才培养与培训 (11)8.1 政务大数据人才培养策略 (11)8.2 政务大数据培训体系 (11)8.3 政务大数据人才评价 (12)第九章政务大数据国际合作与交流 (12)9.1 国际政务大数据发展现状 (12)9.2 政务大数据国际合作机制 (12)9.3 政务大数据交流平台建设 (13)第十章政务大数据未来发展展望 (13)10.1 政务大数据发展趋势 (13)10.2 政务大数据创新应用 (14)10.3 政务大数据发展挑战与对策 (14)第一章政务大数据概述1.1 政务大数据的定义与特点1.1.1 政务大数据的定义政务大数据是指在管理和公共服务过程中产生的,涉及政治、经济、社会、文化等多个领域的大量数据。
连锁销售决策支持系统解决方案研究
业 的 管理水 平 和竞 争优 势 [。 2 ]
DW +OL AP+D - DS M - S架 构 , 一 种 新 型 的  ̄ 是
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组织 ,L O AP集 中于数 据 的分 析 , 据挖 掘则致 力 于知 数
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连 锁销 售是 指 流 通领 域 中若 干个 同行 业 商店 , 以 共 同进 货 、 同 经营 同类 商 品 、 共 共享 经 营理 念 的方式 连 结 起 来 , 同一 商业 形 象 下 共 享规 模 效 益 的一 种 经 营 在
模 式 。要 想在竞 争 中取 胜 , 获得更 大 的收益 , 须利 用 必
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策 支 持 技 术 , 在 已经 被 各 行 各 业 , 种 领 域 广 泛 应 现 各 用, 成为继 Itre 之 后信 息科 学界 的热 点 研究 课题 。 nent
连 锁销 售 决 策 支 持 系统 ( S S ) 是 将 三 者 无 缝 连 C D S就
Re e r h o a n— l cso p r y t m l i n s a c n Ch i Sae De ii n Su po tS s e So o s ut
陈 青 邵 玉祥
( 武汉 工程 大 学 武 汉
4 0 7 ) ( 国地 质 大学 武 汉 3 0 3 中
【 关键 词】数 据仓 库 ,联 机分 析处 理 ,数据 挖掘 ,连 锁销 售 决策 支持 系统
中 圈分 类 号 :T 2 4 P 7 文 献 标 识 码 :A
ABS TRACT I t g a i n o a a wa e o s o —i e a ay i p o e sn n a a mi i g i man d r c i n t t d e ii n s p o t n e r to fd t r h u e, n l n l ss r c s i g a d d t n n i ie to o s u y d cso u p r n s s s e ,i ih d t r h u e i s d t t r a a, n l e a a y i p o e sn o u e n a a y i g d t n n wl d e i y tm n wh c a a wa e o s s u e O s o e d t o —i n ls s r c s i g f c s s o n l zn a a a d k o e g s n
决策支持系统(DSS):第一讲 DSS概述
信息管理系
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2、管理信息系统 MIS(Management Information Systems): 整体分析,系统设计,信息共享,部门协
调。缺点:难于适应多变的内、外部管理环境,
对管理人员的决策帮助十分有限。
2021/4/6
信息管理系
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2.1、定义 管理信息系统(management information
人—机系统:在系统中真正起到执行管理命令 ,对组织的人、财、物、资源、以及资金流、物流 进行管理的主体是人,计算机始终只是一种管理 工具。
2021/4/6
信息管理系
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分析、计划、预测、控制功能:强调管理方 法的应用和对信息的进一步深加工,即利用信 息分析组织的生产经营状况,利用各种模型对 组织的生产经营活动的各个环节进行分析预测 ,控制各种可能影响实现组织目标的因素,以 科学的方法,最优地分配各种资源(设备、任务 、人、资金、原料、等),合理地组织生产(计 划,调度,监督等)。
2021/4/6
信息管理系
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课程讲授方式
课堂讲解,实验。 实验工具:Clementine12.0
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信息管理系
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课程成绩
选修课。 考试。 成绩计算 综合成绩=平时成绩*30%+期末考试成绩 *70%; 其中平时成绩=考勤*50%+作业*50%。
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信息管理系
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眼花缭乱的名词,do you know?
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信息管理系
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二 DSS的产生背景
电子数据处理—EDP(Electronic Data Processing)
管理信息系统—MIS(Management Information Systems)
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。
决策分析和决策支持系统方案
决策分析和决策支持系统方案一、简介决策分析和决策支持系统是管理领域中常用的工具和方法,它们旨在帮助决策者更好地理解复杂的问题,并提供针对决策问题的解决方案。
本文将探讨决策分析和决策支持系统的概念、特点以及其在实际应用中的方案。
二、决策分析决策分析是指通过对问题进行系统的分析和评估,为决策者提供决策依据的过程。
它旨在将复杂的问题简化、量化,并提供不同方案之间的比较和评判。
决策分析通常包括以下步骤:1. 问题定义:明确决策的目标和范围,并确定需要解决的问题。
2. 数据收集:收集相关的数据和信息,并对其进行整理和分析。
3. 建立模型:根据问题的特点,构建数学模型或其他模型,以便对问题进行量化和分析。
4. 分析和评估:使用适当的方法对模型进行分析,评估不同方案的优劣。
5. 结果解释:将分析结果向决策者进行解释,并提供相应的建议。
三、决策支持系统决策支持系统是利用计算机技术和数学方法来辅助决策者进行决策的系统。
它结合了信息技术、管理科学和决策理论,能够处理大量的数据和信息,并提供可视化和交互式的界面。
决策支持系统通常包括以下特点:1. 数据库管理:能够存储和管理大量的数据和信息,方便决策者进行查询和分析。
2. 模型建立:支持使用数学模型或其他模型来辅助决策,提供量化和分析的能力。
3. 决策分析:能够对不同方案进行评估和比较,帮助决策者做出最优的决策。
4. 可视化和交互界面:提供直观、易于操作的界面,方便决策者进行数据分析和决策过程的控制。
四、决策分析和决策支持系统的应用方案决策分析和决策支持系统在各行各业都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用方案:1. 营销决策:通过对市场数据的分析和评估,帮助企业确定最佳的市场推广策略和定价策略。
2. 供应链管理:利用决策支持系统来优化供应链的运作,包括供应商选择、库存管理和运输优化等。
3. 项目管理:使用决策分析方法来评估项目风险、资源分配和进度控制,提高项目决策的准确性和效率。
AIGC与智能决策支持优化决策过程的智能解决方案
AIGC与智能决策支持优化决策过程的智能解决方案随着信息技术的快速发展和智能化水平的不断提升,智能决策支持系统逐渐应用于各行各业,并取得了显著的成效。
本文将介绍一种名为AIGC(Artificial Intelligence Decision Support System for Intelligent Optimization of Decision-making Process)的智能解决方案,该方案能够有效提升决策过程的智能化水平,并为决策者提供全面的决策支持。
一、AIGC简介AIGC是一种基于人工智能技术的决策支持系统,旨在利用大数据分析、机器学习和智能算法等技术手段,为决策者提供全面、精准的决策支持。
AIGC系统具有较强的智能化和自学习能力,能够根据历史数据和现有知识进行分析和推演,为决策者提供最佳决策方案。
AIGC 系统不仅可以应用于商业决策、金融决策等领域,还可以广泛应用于医疗、能源等各个行业。
二、AIGC的工作原理AIGC系统的工作原理主要包括数据采集、数据分析和决策支持三个环节。
1. 数据采集AIGC系统通过与企业内部系统和外部数据源对接,实时获取决策相关的数据。
数据采集方式多样化,可以是传感器、数据库、云平台等形式,保证了数据的全面性和准确性。
2. 数据分析AIGC系统使用先进的大数据分析技术,对采集到的数据进行挖掘和分析。
通过数据挖掘技术,可以发现数据中的潜在模式和规律,为决策提供依据。
同时,AIGC系统还可以通过数据分析,进行多维度的数据对比和趋势分析,为决策者提供全面、准确的数据支持。
3. 决策支持基于数据分析结果,AIGC系统能够生成多个决策方案,并根据预设的目标函数对这些方案进行评估。
评估结果可以包括成本、效益、风险等指标,决策者可以根据评估结果进行决策选择。
同时,AIGC系统还支持决策方案的智能优化,根据不同的约束条件和权重设置,生成最佳的决策方案。
三、AIGC的应用案例1. 商业决策AIGC系统可以根据市场需求、供应链、销售情况等多种因素进行决策支持。
管理信息系统决策支持系统
管理信息系统决策支持系统在当今数字化的时代,企业和组织面临着日益复杂的决策环境和激烈的市场竞争。
为了在这样的环境中生存和发展,有效地利用信息进行决策变得至关重要。
管理信息系统(Management Information System,简称 MIS)和决策支持系统(Decision Support System,简称 DSS)作为帮助管理者获取、处理和分析信息以支持决策的重要工具,发挥着不可或缺的作用。
管理信息系统是一个以人为主导,利用计算机硬件、软件、网络通信设备以及其他办公设备,进行信息的收集、传输、加工、储存、更新和维护,以提高企业效益和效率为目的的集成化的人机系统。
它能够为管理者提供日常运营所需的各类信息,如财务报表、销售数据、库存状况等。
通过对这些数据的整理和分析,管理者可以了解企业的运营状况,发现潜在的问题,并及时采取措施进行调整。
然而,管理信息系统通常只是提供了结构化的、历史的数据,对于一些非结构化的、复杂的决策问题,其支持能力有限。
这时候,决策支持系统就派上了用场。
决策支持系统是一种以计算机为工具,应用决策科学及有关学科的理论与方法,以人机交互方式辅助决策者解决半结构化和非结构化决策问题的信息系统。
它能够整合来自多个数据源的信息,包括内部数据库、外部数据仓库、互联网等,并运用各种分析模型和方法,如统计分析、预测模型、优化算法等,为决策者提供决策方案和建议。
与管理信息系统相比,决策支持系统具有更强的灵活性和适应性。
它可以根据决策者的需求和问题的特点,定制化地进行数据分析和模型构建,帮助决策者更好地理解问题的本质和可能的解决方案。
例如,在企业制定营销策略时,决策支持系统可以通过分析市场趋势、消费者行为数据和竞争对手的情况,为企业提供不同的营销方案及其可能的效果预测,从而帮助决策者做出更明智的选择。
决策支持系统的核心组成部分包括数据库、模型库、方法库和人机交互界面。
数据库用于存储与决策问题相关的数据;模型库则包含了各种分析和预测模型;方法库提供了用于数据处理和模型计算的算法和工具;人机交互界面则允许决策者与系统进行交互,输入问题和参数,获取分析结果和建议。
流程管理中的决策与决策支持系统
决策是指在特定条件下,对若干备选 方案进行评估、选择并付诸实施的过 程。
决策重要性
决策是流程管理中的关键环节,对组 织目标的实现和业务流程的优化具有 决定性作用。
决策支持系统的概念与功能
概念
决策支持系统(DSS)是一种基于计 算机的信息系统,用于支持半结构化 和非结构化决策过程。
功能
提供数据查询、数据分析、模型模拟 等功能,帮助决策者获取信息、理解 问题、探索解决方案。
决策支持系统的历史与发展
历史
决策支持系统的概念最早可追溯到20世纪70年代,随着信息技术的发展,其功能和性能不断提升。
发展
未来的决策支持系统将更加智能化、自动化,结合大数据、人工智能等技术,提高决策效率和准确性 。
02 流程管理中的决策问题
CHAPTER
流程识别与定义
总结词
在流程管理过程中,决策者需要明确识别和定义业务流程,以便更好地进行管 理和优化。
04 决策支持系统的技术实现
CHAPTER
数据仓库技术
数据仓库是一个集成的数据存储系统 ,用于存储和管理大量的数据,以便 进行查询、分析和报告。
数据仓库技术通过数据建模、ETL( 提取、转换、加载)和数据存储等技 术实现数据的整合和组织,为决策提 供支持。
数据挖掘技术
数据挖掘是从大量数据中提取有用信 息和知识的过程,通过数据挖掘技术 可以发现隐藏的模式和关联。
流程监控与控制
总结词
为了确保业务流程按照预定的规则和要求进行,决策者需要建立有效的监控和控制机制。
详细描述
流程监控与控制是确保流程管理有效性的关键环节,它要求决策者对业务流程进行实时监控,及时发现和解决异 常和问题。同时,还需要建立相应的控制机制,确保业务流程在出现异常时能够迅速恢复到正常状态。
DSS(决策支持系统)
决策支持系统管理的核心是“决策”。
全球经济一体化的进程以及信息技术的发展,消除了许多流通壁垒。
企业比以往任何时候都面临着更为复杂的生存环境,更难以形成并维护其竞争壁垒。
竞争的压力对企业制定决策的质量、速度都有更高要求。
决策支持系统作为一种新兴的信息技术,能够为企业提供各种决策信息以及许多商业问题的解决方案,从而减轻了管理者从事低层次信息处理和分析的负担,使得他们专注于最需要决策智慧和经验的工作,因此提高了决策的质量和效率。
现代企业的管理决策一、管理和决策制定60年代末,明茨伯格(Mintzberg)对5位总经理的工作进行一项仔细的研究。
他发现,管理者扮演着十种不同的但却是高度相关的角色。
这十种角色可以进一步分为三方面:人际关系、信息传递和决策制定,如下表所示:在这三方面中,决策制定是管理最核心、最实质性的角色。
所有的管理活动都围绕着决策。
决策的整体质量对企业的成败有重大影响。
二、现代企业决策的挑战在过去许多年,管理者制定决策是一门纯粹的艺术,是通过很长一段时间的经验所获得的一项天赋。
管理之所以被看成一门艺术,是因为许多个体风格被用于处理并成功地解决了同一类型的管理问题。
这些风格源于创造力、判断力、直觉和经验,而不是建立在科学方法基础上的系统化的定量分析方法。
但是,今天管理所面临的外部环境正在发生迅速变化。
商业及其本身的环境也比以往更加复杂,而且这种复杂性日益增加。
这些都对现代企业的管理决策带来了新的挑战:1. 决策质量的要求更高随着技术的迅速发展,客户获得产品和服务的渠道更为畅通,客户的选择余地更大。
同时大规模生产使得产品出现了供过于求的状态。
客户成为最稀缺的资源。
这迫使企业必须采取“以客户为中心”的经营策略,努力提高产品和服务的质量。
2. 决策时要考虑的因素更复杂随着经济全球化的趋势,尤其是中国加入WTO之后,无论是否愿意,企业都将面对全球的竞争者和全球范围的消费市场;随着环境的恶化、消费者权益意识的增强等,政府颁布了更详尽的法令和制度来约束企业的经营行为。
决策支持系统解决方案
决策支持系统解决方案
《决策支持系统解决方案》
在当前信息化时代,企业面临了越来越复杂的经营环境和决策问题。
为了更好地应对这些挑战,决策支持系统(Decision Support System,DSS)应运而生。
DSS是一种利用信息技术和系统分析方法来帮助管理者进行决策的工具,它能够提供数据分析、模型建立、多种选择方案比较等功能,有效地辅助管理者做出决策。
针对企业在实际经营中的问题,我们可以提供以下几种DSS 解决方案:
1. 数据仓库和数据挖掘技术。
通过搭建数据仓库和应用数据挖掘技术,可以将企业的海量数据进行整合和分析,为管理者提供决策所需的数据支持。
2. 智能决策系统。
利用人工智能技术开发智能决策系统,通过数据分析和模型建立来辅助管理者做出决策,提高决策的科学性和准确性。
3. 多准则决策支持系统。
采用成熟的多准则决策模型,结合企业实际情况,为管理者提供多种决策选择方案的比较和评价,帮助其做出最优决策。
以上这些解决方案都是基于信息技术和系统分析方法的DSS 功能所提供的。
通过这些解决方案,企业可以更好地应对复杂
的经营环境和决策问题,提高决策的科学性和准确性,实现经营管理的智能化和数据化。
总之,《决策支持系统解决方案》是企业在应对复杂决策问题时的得力工具,通过利用信息技术和系统分析方法,为管理者提供数据支持、模型分析和多种选择方案比较等功能,帮助其做出更加科学和准确的决策。
希望企业可以积极应用这些解决方案,提升自身决策水平,实现可持续经营发展。
决策方案一般有哪些
决策方案一般有哪些决策方案一般有哪些在组织和管理过程中,决策方案是解决问题和制定行动计划的关键步骤。
决策方案的制定过程涉及到分析问题、评估选择、制定计划和执行措施等多个步骤。
本文将介绍一般决策方案中常见的几种类型。
1. 数据驱动决策方案数据驱动决策方案是一种基于数据和统计分析结果的决策方法。
通过搜集、分析和解释来自内部和外部信息源的数据,决策者能够更准确地评估选择和关键因素,从而制定更有根据的行动方案。
数据驱动决策方案通常包括以下步骤:- 数据收集:收集与问题相关的数据,可以是内部和外部的数据。
- 数据分析:对收集的数据进行处理和分析,以发现潜在的关联和趋势。
- 结果评估:基于数据分析结果,评估不同选择和行动方案的优劣,并选择最合适的方案。
- 实施和监控:执行决策方案,并对结果进行监测和评估。
数据驱动决策方案的优点是基于客观事实和数据分析,能够减少主观偏见,并提供可量化的结果,但也需要高质量的数据和专业的分析能力。
2. 经验驱动决策方案经验驱动决策方案是基于决策者的经验和直觉来制定的决策方法。
这种方案通常适用于经验丰富的决策者,他们通过过去的经验和知识来评估问题和选择解决方案。
经验驱动决策方案的过程包括以下步骤:- 问题定义:明确问题的定义和目标,并识别关键因素。
- 经验评估:基于过去的经验和知识,评估不同选择和行动方案的可能结果和风险。
- 决策制定:根据经验评估的结果,选择最合适的方案,并制定行动计划。
- 实施和评估:执行决策方案,并对结果进行监测和评估。
经验驱动决策方案的优点是节省时间和成本,并利用决策者的经验和知识,但也容易受到主观偏见和个体认知的影响。
3. 队伍参与决策方案队伍参与决策方案是一种组织中多人参与决策的方法。
通过将不同背景和专业知识的人员纳入到决策过程中,可以提高决策质量和创新能力。
队伍参与决策方案的流程包括以下步骤:- 确定团队:选择具有不同背景和专业知识的人员组成一个多样化的团队。
一种基于.NET的投标决策支持系统解决方案
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文 春 生
( 南 科 技 学院 现 代 技 术 教 育 中心 ,湖 南 永 州 4 5 O ) 湖 2 1 0
摘
要 :丈章介绍了A E E S N T技术及其特点,在基于.E N T组件的We b决策支持系统三层模型的基础上,探讨了一种用.E NT
出 了在 该 系统 中访问异 构关 系数据 库 的具体 实现示 例 。
2基于 A P N T S . E 技术的 W b e 应用系统设计
21 E E .AS N T技 术及 其特 点
AS N T是一种 基于 Mi oo .E E E c sfN T平 台的 We 应 用 系统开 发技术 ,它 构建 在 C R ( o o agae u t )之上 ,可 r t b L C mm n n ug ni L R me 以使 用.E rm w r N T Fa e ok所提 供 的全部功 能 ;可 以采用 在 A R E S N T技 术 中推 出的 We om 编程模 型 ,该模型 由底 层系 统 自动完 bF r
支持 异常 控制 、类型 安全 、继承 和动态 编译 。 AP E S . T开 发 的程序 中页面 显示部 分和 控制 逻辑 部分可 以分别 存储 在 .p N a x文件 和. 文 件 中 ,从而 实现 了页面 显示 部分 与控 s C S 制逻 辑 部分 的分离 ,大大提 高 了 We 应 用程序 的可 维护 性”。 b J
精准农业种植决策支持系统解决方案
精准农业种植决策支持系统解决方案第一章绪论 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 研究内容与方法 (4)第二章精准农业概述 (4)2.1 精准农业的定义与发展 (4)2.1.1 精准农业的定义 (4)2.1.2 精准农业的发展 (4)2.2 精准农业的关键技术 (4)2.2.1 现代信息技术 (5)2.2.2 物联网技术 (5)2.2.3 大数据技术 (5)2.2.4 人工智能技术 (5)2.3 精准农业与传统农业的对比 (5)2.3.1 技术手段对比 (5)2.3.2 生产效率对比 (5)2.3.3 环境保护对比 (5)2.3.4 农业经济效益对比 (5)第三章系统需求分析 (6)3.1 功能需求 (6)3.2 功能需求 (6)3.3 可行性分析 (7)第四章系统设计 (7)4.1 系统架构设计 (7)4.2 模块划分 (7)4.3 系统数据库设计 (8)第五章数据采集与处理 (9)5.1 数据采集技术 (9)5.1.1 概述 (9)5.1.2 传感器技术 (9)5.1.3 监测设备 (9)5.1.4 信息传输技术 (9)5.2 数据预处理 (9)5.2.1 概述 (9)5.2.2 数据清洗 (9)5.2.3 数据集成 (9)5.2.4 数据转换 (10)5.3 数据分析与应用 (10)5.3.1 概述 (10)5.3.2 数据挖掘方法 (10)5.3.3 农业生产决策支持 (10)第六章模型建立与优化 (10)6.1 农业种植模型 (10)6.1.1 模型构建 (10)6.1.2 模型功能 (10)6.2 模型参数优化 (11)6.2.1 参数优化方法 (11)6.2.2 参数优化流程 (11)6.3 模型验证与评估 (11)6.3.1 验证方法 (11)6.3.2 评估指标 (11)第七章决策支持系统开发 (12)7.1 系统开发框架 (12)7.1.1 开发环境 (12)7.1.2 系统架构 (12)7.2 系统模块开发 (12)7.2.1 用户管理模块 (12)7.2.2 数据采集模块 (12)7.2.3 数据处理与分析模块 (13)7.2.4 决策支持模块 (13)7.2.5 系统管理模块 (13)7.3 系统集成与测试 (13)7.3.1 系统集成 (13)7.3.2 系统测试 (13)第八章系统应用案例 (13)8.1 案例一:水稻种植决策支持 (13)8.1.1 项目背景 (14)8.1.2 应用过程 (14)8.1.3 应用效果 (14)8.2 案例二:玉米种植决策支持 (14)8.2.1 项目背景 (14)8.2.2 应用过程 (14)8.2.3 应用效果 (14)8.3 案例三:小麦种植决策支持 (14)8.3.1 项目背景 (14)8.3.2 应用过程 (15)8.3.3 应用效果 (15)第九章系统评价与改进 (15)9.1 系统功能评价 (15)9.1.1 系统稳定性评价 (15)9.1.2 系统响应速度评价 (15)9.1.3 系统兼容性评价 (15)9.2 用户满意度评价 (15)9.2.1 用户界面评价 (15)9.2.3 技术支持评价 (16)9.3 系统改进方向 (16)9.3.1 提高数据采集与处理能力 (16)9.3.2 扩展功能模块 (16)9.3.3 加强系统安全性 (16)9.3.4 优化用户界面与交互设计 (16)第十章总结与展望 (16)10.1 研究成果总结 (16)10.2 研究局限与不足 (17)10.3 未来研究展望 (17)第一章绪论1.1 研究背景我国农业现代化的推进和农业产业结构的优化,精准农业种植成为农业发展的重要方向。
机构数据可视化分析决策支持系统方案
机构数据可视化分析决策支持系统方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目意义 (2)1.3 系统目标 (3)第二章数据采集与清洗 (3)2.1 数据来源 (3)2.2 数据采集方法 (3)2.3 数据清洗流程 (4)第三章数据存储与管理 (4)3.1 数据存储方案 (4)3.1.1 存储架构设计 (4)3.1.2 存储技术选型 (5)3.2 数据管理策略 (5)3.2.1 数据清洗与预处理 (5)3.2.2 数据索引与查询优化 (5)3.2.3 数据监控与维护 (5)3.3 数据安全与隐私保护 (5)3.3.1 数据加密 (5)3.3.2 访问控制 (5)3.3.3 数据审计 (6)3.3.4 隐私保护 (6)第四章数据分析与挖掘 (6)4.1 分析方法选择 (6)4.2 数据挖掘算法 (6)4.3 结果评估与优化 (7)第五章可视化设计 (7)5.1 可视化原则 (7)5.2 可视化工具选型 (8)5.3 可视化界面设计 (8)第六章交互式分析 (9)6.1 交互式分析需求 (9)6.2 交互式分析实现 (9)6.3 用户操作指南 (10)6.3.1 数据筛选与排序 (10)6.3.2 多维度分析 (10)6.3.3 图表联动 (10)6.3.4 自定义报表 (10)6.3.5 实时数据更新 (10)6.3.6 数据挖掘与预测 (11)第七章决策支持模型 (11)7.1 决策支持模型构建 (11)7.1.1 模型构建原则 (11)7.1.2 模型构建方法 (11)7.2 模型评估与优化 (11)7.2.1 模型评估指标 (11)7.2.2 模型优化策略 (12)7.3 模型应用案例 (12)8.1 系统集成策略 (12)8.2 测试方法与流程 (13)8.3 测试结果分析 (13)第九章培训与推广 (14)9.1 培训对象与内容 (14)9.1.1 培训对象 (14)9.1.2 培训内容 (14)9.2 推广策略 (14)9.2.1 内部推广 (14)9.2.2 外部推广 (15)9.3 成果评估 (15)9.3.1 评估指标 (15)9.3.2 评估方法 (15)9.3.3 评估周期 (15)第十章项目总结与展望 (15)10.1 项目成果总结 (15)10.2 项目不足与改进 (16)10.3 未来发展展望 (17)第一章引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展,大数据时代已经来临,机构作为国家治理的重要组成部分,面临着海量的数据资源。
决策支持系统案例
决策支持系统案例决策支持系统(DSS)是指能够帮助决策者进行战略、战术及操作层面决策的信息系统。
它使用各种方法和技术来提供准确、及时和相关的信息,以支持决策者在面对复杂和不确定的问题时做出明智的决策。
下面将介绍一个决策支持系统的实际案例。
案例名:汽车公司市场扩张决策支持系统案例背景:汽车公司正在考虑在新的市场扩张,并希望通过决策支持系统来帮助他们做出合理的决策。
该汽车公司在过去几年取得了较大的成功,现在想要进一步扩大市场份额,但是他们面临着许多问题和挑战,比如如何选择合适的市场、汽车型号等。
解决方案:该汽车公司决策支持系统的设计需要包括以下几个主要的组件和功能:1.数据收集和分析:通过收集和分析内部数据、市场数据、竞争数据等信息,帮助企业了解当前市场状况和竞争对手情况。
例如,可以收集销售数据、市场调研数据、竞争对手销售数据等,分析当前市场规模、销售趋势、竞争对手品牌定位等。
2.模型建立和分析:基于收集到的数据,可以建立模型来分析不同市场扩张策略的效果。
例如,可以建立销售预测模型,根据市场规模、竞争对手定价、消费者需求等因素预测不同市场扩张策略下的销售额和市场份额。
3.决策支持:在数据分析和模型分析的基础上,为决策者提供有用的信息和建议,帮助他们做出最佳的决策。
例如,系统可以生成报告、可视化图表等形式的结果,展示不同市场扩张策略的利弊,并提供相应的建议。
4.决策结果监控:一旦决策执行,系统可以对决策结果进行监控,并根据市场反馈和实际销售数据来评估决策的有效性。
如果需要,系统可以根据监控结果调整原有的决策或制定新的决策。
该决策支持系统的实施将有助于该汽车公司更好地理解市场需求、竞争对手和消费者行为,并为他们提供更有效的决策信息,支持他们在新市场的扩张决策过程中做出明智的决策。
通过决策支持系统,该汽车公司能够更好地选择适合的市场扩张策略,从而提高销售额和市场份额。
同时,系统的使用也能够帮助该公司更好地了解和掌握竞争对手的动态,及时调整市场策略,从而增加竞争力并获得持续的竞争优势。
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目录1 工程背景和依据 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 编制的依据 (3)2 决策支持建设现状 (4)2.1 建设基础 (4)2.2 需求分析 (4)3 指导思想、建设原则 (6)3.1 指导思想 (6)3.2 建设原则 (6)4 总体目标 (7)4.1 总体目标 (7)5 总体框架和体系 (8)5.1 总体框架 (8)5.2 技术路线 (9)6 主要任务 (11)6.1 完善信息基础设施 (11)6.2 建立信息资源中心 (11)6.3 搭建应用支撑平台 (11)6.4 建立决策支持应用 (12)6.5 完善相关支撑体系 (13)7 重点工程 (15)7.1 市领导辅助决策支持系统 (15)7.1.1 市级领导应用 (15)7.1.2 办公厅及部门应用 (15)7.2 市领导空间决策支持系统 (16)7.3 市领导智能决策支持系统 (17)7.4 市领导多媒体协同办公系统 (18)7.5 决策分析政务数据交换平台 (19)7.6 领导决策综合数据库 (20)8 保障措施 (22)8.1 加强组织体系建设 (22)8.2 完善相关政策和制度 (22)8.3 加强资金保障 (23)8.4 加强项目培训和咨询 (23)8.5 强化标准规范建设 (23)9 计划安排及投资类别 (24)9.1 总体安排 (24)9.1.1 工程一期 (24)9.1.2 工程二期 (24)9.2 投资类别 (25)1 工程背景和依据1.1 项目背景贯彻党的十六大报告要求“进一步转变政府职能,改进管理方式,推行电子政务,提高行政效率,降低行政成本,形成行为规范、运转协调、公正透明、廉洁高效的行政管理体制”。
贯彻党的十七大报告要求“推进决策科学化、民主化,完善决策信息和智力支持系统”。
《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》:“各级各部门要高度重视电子政务建设工作,切实纳入重要议事日程。
主要领导要及时掌握情况,解决问题,加强督促,有计划、有力度地搞好工作推进。
”。
《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》:“整合各专业数据系统的关系型数据、非结构化数据,以及多媒体数据,建设全省电子政务数据仓库,利用数据整合、数据分析、数据挖掘技术,建立全省电子政务决策支持系统,为各级领导提供决策支持。
”哈尔滨市已经具备决策支持建设的条件和环境,《哈尔滨市国民经济和社会信息化“十一五”发展规划》指出:“在应用系统建设方面,统一建设了公文传输、信息管理、督办管理、目标管理、议案管理和政务值班管理等6个政务应用系统,在工商、税务等各业务部门分别建设各自业务应用系统的基础上,建设完成了全市企业基础信息共享平台、城市空间地理基础信息共享平台等跨领域、跨部门的应用系统,工商、建委、市政、市长热线和政务呼叫中心等电话呼叫系统,提高了政府为民排忧解难的服务效率”。
1.2 编制的依据《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》《哈尔滨市国民经济和社会信息化“十一五”发展规划》2 决策支持建设现状2.1 建设基础“重点业务系统建设情况我市政府各部门利用电子政务网平台,大力发展应用系统建设,逐步取消纸介质办公和单机操作,推行网络化办公。
建立和推进跨部门业务应用系统建设。
在政务信息资源开发方面,启动建设企业法人、地理信息、人口、宏观经济基础数据库,并建设了公文、法律法规、统计、政务、农业、企业、人才、招商引资、俄罗斯经贸等数据库和信息库。
已形成以“中国哈尔滨”市政府门户网站为龙头、56个政府部门网站和19个区、县(市)政府网站为子网站的市政府公众信息网网站群,在政务公开、公众服务方面的作用日趋明显。
机房实行统一管理、统一配电、统一平台架构、统一网络出口(电子政务网络出口100M,互联网出口1000M)、统一安全体系,降低了建设成本,提高了网络性能和资源利用率,加强了网络安全。
截止2006年底,我市以电子政务网络中心平台为中心枢纽的互联互通的网络体系基本建成。
”2.2 需求分析用户范围。
市级领导,相关委办局的领导、区(市、县)领导,归口业务管理人员(发改委、统计局、财政局等)。
为各级领导宏观决策提供全面、准确、及时、可靠的信息,增强宏观决策的有效性和科学性,满足城市运行、经济发展,提升宏观决策能力。
业务管理。
要为领导提供日常工作的信息辅助支撑,掌握和了解日常工作情况。
要为领导提供监控预警、预测分析、综合统计、查询分析的指标体系,以定量为主,定性为辅的综合分析,对区域经济、重大活动、公共安全、国民经济发展、城市综合管理等各项综合指数和各项指标的综合情况把握。
信息资源。
在现有信息资源基础上,进一步促进业务协同、资源整合与流程优化,提高工作效率和服务水平,加强人、财、物的管理。
应用模式。
综合所有决策支持的基本信息、重要信息、业务信息,建立城市多级、多层、多门类的指标管理体系,建设技术平台。
实现跨地域、跨部门、跨系统(异构)的横向和纵向系统或平台的业务梳理、流程优化。
3 指导思想、建设原则3.1 指导思想实事求是、务实可行。
利用已有的信息资源和系统,制定可行的目标和实施计划,确保目标按时、有质量的完成。
科学规划、突出重点。
抓领导决策的重点,总结难点,集中人力、物力、财力,保证目标的实现。
需求导向、应用先行。
结合政府职能,按“服务、监管、效率”的优先级,增强信息化对辅助决策的力度和范围。
整体设计、规划统一。
对业务模型、数据结构、标准化体系整体分析和设计。
坚持统计规划、统一实施、统一标准、统一管理的原则,形成面向决策支持的开发和管理模式。
完善基础、保障安全。
建立安全管理体系,建设安全有效系统物理环境。
处理好应用与安全、成本与效益的关系,保障决策支持系统的安全运行。
3.2 建设原则按照“统筹规划、分步实施,科学规范、坚持创新,资源共享、业务协同,突出重点、务求实效,因地制宜、急用先建”的原则进行建设,明确方向,扎实推进,实现决策支持系统信息化建设的跨越式发展。
4 总体目标4.1 总体目标面向哈尔滨市决策支持的实际需求,通过完善基础设施,建立决策支持数据中心,建设决策支持应用软件平台,整合各类信息资源,建设相关的信息化支撑环境。
领导决策科学化。
利用信息技术,挖掘和分析各类信息资源,构建决策模型,预警模型,把握行政管理需求,准确判断区域经济发展、城市规划、社会事业、人民生活、资源环境的趋势。
决策手段信息化与智能化。
消除信息孤岛,实现资源共享,运用数据挖掘、地理信息系统等实现数据整合和可视化;梳理核心业务流程,立足统一的决策支持平台,提高协同管理能力。
优化整合信息资源。
将数据有效分类,并建立数据间的关联关系,建设综合数据查询与分析系统,为各级领导及相关工作人员提供信息获取渠道。
实现数据的统一采集、统一存储、统一处理,统一的数据展示、分析平台和门户,提高数据的及时性和准确性。
推进业务协同。
运用科学管理、预测、监测方法,增强哈尔滨政府和委办局的业务协同调控、决策的定量分析,减少人为主管臆断。
5 总体框架和体系5.1 总体框架通过决策支持工程建设,各系统将协同工作,为各级领导、工作人员提供相应的服务。
辅助决策支持门户:用户的统一入口,是各类用户获取所需服务的主要入口和交互界面,由门户和访问渠道组成。
应用层:以支撑层为基础,提供业务处理功能的各类应用系统,市级。
支撑层:支撑服务层连接决策支持应用和各类数据资源,组织和整合各类数据、组件和服务,为上层应用系统的搭建和运行提供支撑服务。
数据层:包含:元数据管理、业务数据、主题数据、基础数据。
数据格式有结构化数据和非结构化数据。
基础层:网络设施、主机、存储、备份设施,以及系统软件(如操作系统、中间件系统、数据库系统等)。
支撑体系:法律、法规、规范性文件、管理办法;安全体系、标准体系、运维体系等。
5.2 技术路线采用J2EE技术架构,采用“数据仓库(DW)+联机分析处理(OLAP)+数据挖掘(DM)+GIS”等国际上比较先进的技术来进行系统的开发,并采用原型法开发模式。
解决建设所涉及到的指标体系编码、数据展现、数据仓库技术(DW)、联机分析处理(OLAP)、预测模型应用、数据挖掘、即席查询(Discoverer)、单点登录(SSO)、门户、信息检索技术、GIS等关键技术。
6 主要任务6.1 完善信息基础设施1. 网络支撑平台:具有高速度和低延时;具有较好的安全性、可靠性、灵活性和可扩充性。
2. 硬件支撑平台:包括主机、存储、备份。
管理各个系统的数据交互、数据备份,以及相关系统维护等工作;系统在运行建设中要形成有效的系统安全和保密机制。
3. 软件支撑平台:应用服务器服务、数据库服务、中间件服务等。
6.2 建立信息资源中心共享交换管理平台建设:提供决策支持信息资源的数据交换和数据目录服务管理,实现与各部门数据库互联、异构数据采集,通过数据目录服务实现跨部门的数据查询和共享。
数据加工整理平台建设:对信息资源中心的数据进行提取、路由、分发、转换、装载、比对、校核提炼有用的决策支持信息。
知识库、模型库、代码库、指标库、元数据库、业务数据库、空间地理数据库、数据仓库建设。
6.3 搭建应用支撑平台1. 门户支撑平台(单点登录、个性化)。
2. BI平台(信息展现、多维分析、即席查询)。
3. 地理信息平台(GIS)。
4. 数据挖掘平台。
5. 组件服务、安全服务、应用集成、渠道接入。
6.4 建立决策支持应用1. 应用系统建设1) 市级领导应用:建立辅助领导决策支持管理平台,为市领导和委办局领导、区(县)领导提供全面、个性化的决策支持。
2) 行业归口应用:横向业务:领导决策支持信息管理、数据报送等管理。
纵向业务:公安、城管、发改委、财政、税务、工商、审计、人口管理、安全生产等等信息系统的整合。
重点业务领域:城管、应急指挥、区域经济、国土、农业、社会保障、医疗卫生、城市交通、投资项目审批、重大工程项目进度与质量监控等领域的应用。
2. 通用工具和模型完成决策支持系统中一些核心主题决策支持和通用模型工具,及其管理系统的开发。
1) 监控预警定义和选取预警指标,监测绝对差异和相对差异的变化,不同领域的发展高低值之间的差异,设定预警指标临界值。
智能分析,分析国民经济和社会发展的各种情况和趋势,为决策提供参考。
2) 预测分析利用历史数据和现在采集的数据,运用不同的方法,预测将来发展的必然性和可能性,为政府规划工作提供依据。
3) 综合统计对行政管理中各类数据和相关业务数据的处理、统计、分析,提供数据的整合能力。
4) 查询分析建立国民经济和社会发展的年度、季度、月度的指标体系和走势,定量分析为主,定性分析为辅的综合分析和评价方法,通过综合指数和各项指标,掌握哈尔滨市社会发展和改革的进展情况,为领导业务办理和宏观调控、决策提供依据,发现运行规律和突出问题,及时采取相应措施。