决策支持系统解决方案设计
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
机械设计中的智能化决策支持系统

机械设计中的智能化决策支持系统在当今科技飞速发展的时代,机械设计领域也迎来了前所未有的变革。
其中,智能化决策支持系统的出现为机械设计师们提供了强大的助力,极大地提高了设计效率和质量。
机械设计是一个复杂而综合性的过程,需要考虑众多因素,如功能需求、结构强度、材料选择、制造工艺、成本控制等。
传统的设计方法往往依赖设计师的经验和直觉,这不仅效率低下,而且容易出现失误。
智能化决策支持系统的引入,则为解决这些问题提供了新的途径。
智能化决策支持系统是一种融合了计算机技术、人工智能技术、数据库技术等多种先进技术的系统。
它能够收集、整理和分析大量的设计数据和信息,并基于这些数据和信息为设计师提供决策支持。
例如,在材料选择方面,系统可以根据设计要求和使用环境,快速筛选出合适的材料,并提供材料的性能参数、成本等详细信息,帮助设计师做出更明智的选择。
在功能需求分析阶段,智能化决策支持系统可以通过对用户需求的深入理解和分析,将模糊的需求转化为具体的设计指标。
这不仅减少了需求理解的偏差,还为后续的设计工作提供了明确的方向。
同时,系统还可以利用历史设计数据和案例,为新的设计项目提供参考和借鉴,避免重复劳动和不必要的尝试。
在结构设计方面,智能化决策支持系统可以利用有限元分析等技术,对设计方案进行模拟和优化。
通过快速计算和分析不同结构方案的应力、应变等参数,系统可以帮助设计师找到最优的结构形式,提高产品的强度和稳定性。
此外,系统还可以考虑制造工艺的限制和要求,提前对设计方案进行评估和调整,确保设计的可制造性。
成本控制是机械设计中另一个重要的环节。
智能化决策支持系统可以对设计方案的成本进行准确估算,包括材料成本、加工成本、装配成本等。
通过对不同设计方案成本的比较和分析,设计师可以在满足设计要求的前提下,选择成本最低的方案,从而提高产品的市场竞争力。
除了在设计过程中的具体应用,智能化决策支持系统还能够对整个设计项目进行管理和监控。
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。
C语言中的决策支持系统开发

C语言中的决策支持系统开发
C语言是一种广泛应用的编程语言,具有高效、灵活和方便的特点。
在C语言中,开发决策支持系统是一项重要的任务。
决策支持系统是一种利用计算机技术为决策者提供信息、模型、方法等支持,以达到有效辅助决策的系统。
在C语言中开发决策支持系统,首先需要考虑如何实现用户界面。
用户界面是用户与决策支持系统进行交互的重要途径,需要直观、友好,方便用户操作。
可以利用C语言的图形库或者命令行界面来实现用户界面,确保用户能够方便地输入查询条件、查看结果等。
其次,需要设计决策支持系统的数据结构。
决策支持系统通常需要处理大量的数据,因此设计合适的数据结构对系统的性能至关重要。
可以利用C语言中的数组、链表、树等数据结构来存储和处理数据,确保系统能够高效地进行查询、排序等操作。
另外,还需要考虑如何实现相关的算法。
决策支持系统通常需要实现一些算法来对数据进行分析、计算等操作。
可以利用C语言中的各种算法库来实现这些算法,确保系统能够高效地完成任务。
最后,还需要考虑系统的可靠性和性能。
决策支持系统通常需要处理大量的数据和复杂的计算,因此系统的可靠性和性能是至关重要的。
可以利用C语言的调试工具来进行系统调试和优化,确保系统能够稳定运行并具有较高的性能。
总的来说,在C语言中开发决策支持系统需要充分考虑用户界面、数据结构、算法、可靠性和性能等方面,确保系统能够有效地辅助决策者进行决策,提升决策的准确性和效率。
通过合理的设计和开发,可以实现一个功能强大、稳定可靠的决策支持系统。
智慧城市经济运行智能决策系统方案

系统应用案例与效果
通过实时监测交通流量,智能调整 信号灯配时,有效缓解城市交通拥 堵问题。
利用智能监控和人脸识别技术,提 高城市安全防范水平,减少犯罪事 件的发生。
实时监测空气质量,智能调控城市 绿化,为居民创造更加宜居的环境。
智慧交通
智慧安防
智慧环保
系统应用价值与优势
智能决策系统能够快速处理大量数据,为政府 和企业提供更准确的决策依据,从而提高决策
系统特点 该系统具有智能化、实时化、可视化等特点,能够 实现快速响应、精准决策,为城市经济发展提供有 力保障。
数据采集与整合
02
数据来源与类型
数据来源
政府公开数据、企业数据、社会公共数据等
数据类型
结构化数据、非结构化数据、实时数据等
数据采集技术与方法
数据采集技术
利用传感器、RFID等技术,实现数据的实时采 集和传输。
智慧城市经济运行智能决策系统方案
汇报人:xx
CONTENTS
01.
系统概述
02.
03.
04.
05.
06.
数据采集与 智能分析与 系统应用与 技术实现与 安全保障与
整合
决策支持 价值
部署
运维管理
系统概述
01
系统定义与目标
系统定义
智慧城市经济运行智能决策系统是一种利用大数据、人工智能等技术,对城市经 济运行数据进行实时监测、分析和预测,为政府和企业的决策提供科学依据的系 统。
系统稳定性与可靠性保障
01
数据备份与恢复
定期对系统数据进行备份,确 保在发生故障时能够快速恢复 数据,保障系统的正常运行。
02
安全防护
采用多种安全防护措施,如防 火墙、入侵检测系统等,确保 系统免受恶意攻击和非法入侵。
城市规划智能优化与决策支持系统设计

城市规划智能优化与决策支持系统设计随着城市化进程的加速,城市规模不断扩大,城市发展问题也日益复杂多变。
为了实现城市的可持续发展,并提高城市规划的科学性和准确性,设计一套城市规划智能优化与决策支持系统成为当今城市发展的重要任务之一。
一、系统架构设计城市规划智能优化与决策支持系统需要建立一个完整的架构,在整个流程中实现信息的高效传递和数据的智能分析。
系统架构应包括以下组成部分:1. 数据采集和处理模块:收集城市规划方面的各类数据,如地理信息、人口分布、交通状况、环境指标等,并对数据进行处理和整合,确保数据的准确性和完整性。
2. 智能算法和模型模块:通过建立合适的模型和算法,对采集到的数据进行智能分析,实现城市规划过程中的决策支持。
包括城市发展模拟、规划优化、交通流量预测等方面的模型和算法。
3. 可视化展示模块:将智能分析的结果以直观、可视化的方式展示给用户,帮助用户更好地理解和评估城市规划方案的优劣,为决策提供参考依据。
4. 用户交互界面:设计友好、易于操作的用户界面,方便用户进行系统操作和查询相关信息。
用户可以通过此界面进行规划方案的制定和优化等操作。
二、功能设计城市规划智能优化与决策支持系统的设计应包含以下基本功能:1. 数据管理功能:实现对城市规划相关数据的采集、存储和管理。
根据不同的数据来源和类型,建立相应的数据库和数据仓库。
2. 规划方案制定功能:提供规划方案制定的功能模块,用户可以通过输入相关的限制条件和要求,生成满足条件的城市规划方案。
3. 规划方案评估功能:通过合适的模型和算法,对规划方案进行智能分析和评估。
综合考虑城市发展需求、环境保护和资源利用等因素,给出规划方案的优化建议。
4. 规划方案优化功能:对已有的规划方案进行优化处理,找到最佳的解决方案。
利用智能算法和模型,对规划方案进行调整和改进,提高规划的科学性和可行性。
5. 决策支持功能:根据智能分析的结果,提供决策支持,帮助决策者做出明智的决策。
电厂运行优化决策支持系统设计方案

电厂运行优化决策支持系统设计方案摘要:本文首先分析了决策支持系统理论,然后阐述了电厂运行优化目标,最后对电厂运行优化决策支持系统总体结构设计做了简单的探讨,供相关的人员参考。
关键词:发电厂;运行优化;决策支持系统1 决策支持系统理论分析利用计算机软硬件、网络通信设备等,可以加速信息的收集、传输、加工、存储、更新和维护,帮助决策管理者实现目标。
信息系统一般包括数据处理系统、管理信息系统(ManagementInformationSystems,MIS)、决策支持系统和办公自动化系统等。
决策支持系统不仅可以实现数据处理,还能结合外部环境因素,给管理决策人员提供关键信息并辅助最终决策。
DSS的概念在20世纪70年代由美国麻省理工学院的M.SMorton教授在《管理决策系统》一文中首先提出。
随后,由于其实用与高效性,DSS系统在管理信息系统和运筹学的基础上迅速发展起来。
DSS将众多辅助决策的模型有效地组织和存储,通过人机交互功能,将模型库和数据库有机结合起来。
信息管理系统与决策支持系统的特点对比如图1所示,从图1中可以看出,MIS与DSS的目标一致,均能提供相应的辅助信息,而DSS比MIS处理的信息更为复杂,辅助决策的级别相对更高,且对决策的准确度要求更高。
图1 MIS与DSS的特点对比2 电厂运行优化目标电厂机组运行优化目标包括机组当前最优化运行状况的各个性能指标和运行参数的优化目标,它为运行人员提供了机组在不同外部条件(负荷、环境等)下的最佳运行方式和参数控制,它建立在现有设备基础上(包括热力系统结构、设备的运行状态等),主要通过运行调整实现,其目的是使机组一直处于最优状态运行。
性能指标目标值以机组热耗指标为核心,可分为设计基准值、维修可达基准值、计算应达值和运行最佳值。
理论上(在不考虑机组改造等情况下),设计基准值优于维修可达基准值,维修可达基准值优于运行最佳值。
重要运行参数目标值在理论上很难确定,它实际上是以机组热耗指标最优化为目标,在机组运行性能状态空间川上的多维约束寻优问题,由于难以数学表达,故无法从理论上求解。
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
一、简介
决策支持系统(DSS)是一种以信息技术为支持,为协助管理者决策
而开发的系统。
它可支持管理者的决策活动,从而使管理者能够更好地搜集、处理、分析数据,有效地收集、组织、表达和通讯信息来解决实际问题,从而提高管理决策的质量。
它有助于改进管理过程,可以帮助管理者
获取、分析和表达信息,以支持更有效、准确的决策,从而提高决策的可
操作性和可行性。
二、决策支持系统的组成
1)计算机数据库:用于存储和管理决策信息的数据库,使管理者能
够及时获取必要的数据,进行必要的数据分析,以便做出正确的决策。
2)模型库:用于存储决策模型,支持管理者做出正确、及时的决策。
3)决策分析系统:多层次决策分析系统,可以更加灵活地支持管理
者在复杂的多变性环境中做出正确的决策。
4)数据挖掘系统:用于发现决策分析中隐藏的潜在信息,提高管理
者做出正确决策的准确性。
5)聊天机器人:使管理者与决策支持系统更加有效地沟通,可以更
灵活地支持管理者进行决策。
一种基于.NET的投标决策支持系统解决方案

; I _ 君据 巨 H
数 据 层
( —
后 置 代 码
E
。
r I
显示页面
Tr I ’
图 l用.E N T组 件部 署 的三 层结构 We 应 用 系统模 型 b
.
、一 —, . — .
收 稿 日期 :2 0 ~0 —1 08 7 6
De . 08 c2O
一
种基 于 . E N T的投标 决策支 持 系统解 决 方 案
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
基于的农业智能化种植决策支持系统研发方案

基于的农业智能化种植决策支持系统研发方案第1章引言 (4)1.1 研究背景 (4)1.2 研究意义 (4)1.3 国内外研究现状分析 (4)第2章技术在农业领域的应用概述 (5)2.1 技术的发展概况 (5)2.2 农业智能化发展趋势 (5)2.3 在农业领域的应用案例 (5)2.3.1 智能种植决策支持 (5)2.3.2 农业 (5)2.3.3 病虫害监测与防治 (5)2.3.4 农产品智能分级与溯源 (5)2.3.5 农业大数据分析 (6)第3章农业智能化种植决策支持系统需求分析 (6)3.1 用户需求调研 (6)3.1.1 农业生产者需求 (6)3.1.2 农业科研人员需求 (6)3.2 系统功能需求 (6)3.2.1 数据采集与处理 (6)3.2.2 决策支持 (6)3.2.3 交互与反馈 (7)3.2.4 系统管理 (7)3.3 系统功能需求 (7)3.3.1 实时性 (7)3.3.2 准确性 (7)3.3.3 可扩展性 (7)3.3.4 稳定性与可靠性 (7)3.3.5 用户友好性 (7)第4章系统设计原理与架构 (7)4.1 设计原理 (7)4.1.1 数据驱动的决策支持 (7)4.1.2 模型与方法融合 (7)4.1.3 云计算与边缘计算结合 (8)4.1.4 面向用户的交互设计 (8)4.2 系统架构设计 (8)4.2.1 数据采集层 (8)4.2.2 数据处理与分析层 (8)4.2.3 决策支持层 (8)4.2.4 应用服务层 (8)4.3 系统模块划分 (8)4.3.1 数据采集模块 (8)4.3.2 数据处理与分析模块 (8)4.3.3 决策支持模块 (9)4.3.4 应用服务模块 (9)4.3.5 用户交互模块 (9)第5章数据采集与处理 (9)5.1 数据来源与类型 (9)5.1.1 土壤数据 (9)5.1.2 气象数据 (9)5.1.3 水文数据 (9)5.1.4 农田管理数据 (9)5.1.5 市场数据 (9)5.2 数据采集方法 (9)5.2.1 土壤数据采集 (10)5.2.2 气象数据采集 (10)5.2.3 水文数据采集 (10)5.2.4 农田管理数据采集 (10)5.2.5 市场数据采集 (10)5.3 数据预处理技术 (10)5.3.1 数据清洗 (10)5.3.2 数据规范化 (10)5.3.3 数据整合 (10)5.3.4 数据转换 (10)5.3.5 特征工程 (10)第6章农业知识库构建 (10)6.1 知识库框架设计 (10)6.1.1 总体架构 (11)6.1.2 模块划分 (11)6.1.3 功能设计 (11)6.2 知识抽取与整合 (11)6.2.1 知识来源 (11)6.2.2 知识抽取方法 (12)6.2.3 知识整合策略 (12)6.3 知识库管理 (12)6.3.1 知识库管理策略 (12)6.3.2 知识库实施方法 (13)第7章智能化种植决策模型 (13)7.1 决策模型构建方法 (13)7.1.1 数据预处理 (13)7.1.2 特征工程 (13)7.1.3 模型选择与构建 (13)7.2 参数优化与模型训练 (13)7.2.2 模型训练 (14)7.3 模型验证与评估 (14)7.3.1 模型验证 (14)7.3.2 模型评估 (14)第8章系统核心功能模块实现 (14)8.1 智能推荐模块 (14)8.1.1 模块概述 (14)8.1.2 功能实现 (14)8.2 风险评估模块 (14)8.2.1 模块概述 (14)8.2.2 功能实现 (15)8.3 产量预测模块 (15)8.3.1 模块概述 (15)8.3.2 功能实现 (15)第9章系统集成与测试 (15)9.1 系统集成策略 (15)9.1.1 集成概述 (15)9.1.2 集成方法 (15)9.1.3 集成策略 (16)9.2 系统功能测试 (16)9.2.1 功能测试概述 (16)9.2.2 测试方法 (16)9.2.3 测试内容 (16)9.3 系统功能测试 (16)9.3.1 功能测试概述 (16)9.3.2 测试方法 (16)9.3.3 测试内容 (17)第10章应用案例与展望 (17)10.1 应用案例分析 (17)10.1.1 案例一:玉米种植 (17)10.1.2 案例二:水稻种植 (17)10.1.3 案例三:设施农业 (17)10.2 系统应用效果评价 (17)10.2.1 产量提升 (18)10.2.2 资源节约 (18)10.2.3 管理便捷 (18)10.3 未来发展趋势与展望 (18)10.3.1 技术融合 (18)10.3.2 个性化定制 (18)10.3.3 智能化设备 (18)10.3.4 农业社会化服务 (18)10.3.5 政策支持与推广 (18)第1章引言1.1 研究背景全球气候变化和人口增长的挑战,农业生产正面临着提高产量、保障食品安全和资源可持续利用的多重压力。
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。
决策科学与决策支持系统建设

决策科学与决策支持系统建设在现代社会中,决策是每个组织和个人都需要面对的重要任务。
决策的质量和效率直接影响到组织的发展和个人的生活质量。
为了提高决策的科学性和准确性,决策科学和决策支持系统的建设变得越来越重要。
决策科学是一门综合性的学科,它涉及到多个学科领域,如数学、统计学、运筹学、信息科学等。
决策科学的目标是研究决策的规律和方法,提供科学的决策支持。
决策支持系统是一种应用决策科学原理和方法的信息系统,它通过收集、整理和分析各种相关数据和信息,为决策者提供决策的辅助和支持。
决策支持系统可以帮助决策者更好地理解问题、评估各种选择方案的优劣,并提供决策的建议和决策方案的实施。
决策科学和决策支持系统的建设具有重要的意义和价值。
首先,它可以提高决策的科学性和准确性。
通过运用科学的方法和工具,决策者可以更好地理解和分析问题,从而做出更合理的决策。
其次,决策支持系统可以提高决策的效率和速度。
传统的决策过程往往需要大量的时间和精力,而决策支持系统可以自动化和优化决策过程,节省时间和资源。
第三,决策科学和决策支持系统可以降低决策的风险和不确定性。
通过全面收集和分析各种相关数据和信息,决策者可以更好地预测和评估各种可能的风险和影响,从而减少决策的风险。
决策科学和决策支持系统的建设需要多方面的努力和资源投入。
首先,需要建立完善的数据和信息管理系统。
决策支持系统需要大量的数据和信息作为决策的基础,因此,建立完善的数据和信息管理系统是决策支持系统建设的基础。
其次,需要培养和提高决策科学和决策支持系统的专业人才。
决策科学和决策支持系统是一门复杂的学科,需要具备一定的专业知识和技能。
因此,培养和提高决策科学和决策支持系统的专业人才是决策支持系统建设的关键。
第三,需要加强决策科学和决策支持系统的研究和应用。
决策科学和决策支持系统是一个不断发展和完善的领域,需要不断进行研究和创新,以适应不断变化的决策需求。
决策科学和决策支持系统的建设还面临一些挑战和问题。
DSS六西格玛设计

DSS六西格玛设计简介DSS(Decision Support System,决策支持系统)是一种计算机化系统,用于帮助组织进行决策和问题解决。
DSS可以利用数据分析和模型来提供有效的决策支持,帮助组织更好地管理和运营。
而六西格玛(Six Sigma)是一种以改进质量和增加效率为目标的管理方法。
将DSS与六西格玛相结合,可以在组织中实现高效的决策过程以及持续的质量改进。
DSS六西格玛设计原理DSS六西格玛设计的核心原理在于利用数据分析和统计方法来支持决策以及质量改进。
其设计过程可以分为以下几个关键步骤:1. 识别关键业务问题首先,需要明确组织中存在的关键业务问题。
这些问题可以是效率低下、质量不达标、成本过高等,通过识别关键问题,可以确定改进的方向。
2. 收集和分析数据接下来,需要收集相关的数据来对问题进行分析。
DSS可以帮助组织自动化地收集数据,并提供数据分析工具来发现问题的根源。
六西格玛方法可以通过收集大量的数据来确定问题的规模和重要性,并找出影响问题的关键因素。
3. 建立模型和预测在收集和分析数据的基础上,可以建立模型来预测未来的情况。
DSS可以帮助组织建立数学模型,并利用历史数据来进行预测。
通过预测未来的情况,可以为决策提供更准确的依据。
4. 制定改进方案根据数据分析和模型预测的结果,可以制定改进方案。
这些方案可以是针对业务流程的优化、产品质量的改进等,通过六西格玛方法可以确保改进方案的可行性和有效性。
5. 实施和监控改进最后,根据制定的改进方案,开始实施并监控改进过程。
DSS可以监控实施过程中的关键指标,并提供实时的反馈。
通过持续监控和调整,可以确保改进方案的成功实施,并实现组织的长期改进。
DSS六西格玛设计的优势DSS六西格玛设计在组织中具有以下几个优势:1. 数据驱动的决策通过DSS的数据分析和模型预测,可以确保决策的准确性和可信度。
数据驱动的决策可以帮助组织避免主观判断和不确定性,提供更可靠的依据。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
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、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、化,完善决策信息和智力支持系统”。
《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。
”。
《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。
”市已经具备决策支持建设的条件和环境,《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《省电子政务建设“十一五”规划》《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”市政府门户为龙头、56个政府部门和19个区、县(市)政府为子的市政府公众信息网群,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、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、坚持创新,资源共享、业务协同,突出重点、务效,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。
6.5 完善相关支撑体系信息安全体系:符合国家、省、市信息化建设有关规定,保证系统安全高效运行。