决策支持系统的技术体系
应急决策支持系统
系统的重要性
提高应急响应速度
通过快速获取和处理信息，缩 短应急响应时间，降低损失。
提高决策质量
基于数据分析和专家知识，提 高决策的科学性和准确性。
优化资源配置
通过对资源需求的快速分析和 预测，优化资源配置，提高资 源利用效率。
增强协同能力
促进各部门、各地区之间的信 息共享和协同工作，提高整体
应急响应能力。
隐私保护
在采集、传输、处理和使用应急数据的过程 中，严格遵守隐私保护的相关法律法规，确
保个人隐私不被泄露。
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应急决策支持系统的应用场 景
自然灾害应急
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地震
通过实时监测和分析地震 数据，为救援队伍提供快 速准确的救援方案。 Nhomakorabea洪水
利用气象和水利数据，预 测洪水趋势，及时发布预 警信息，指导防汛抗洪工 作。
应急决策支持系统是一种综合运用信息技术、数据挖掘、 专家咨询等技术手段，为应急决策者提供快速、准确、科 学的决策支持的计算机系统。
综合性
整合多种资源和技术手段，提供全方位的决策支持服务。
实时性
能够快速获取和处理突发事件信息，为决策者提供实时数 据和信息支持。
科学性
基于数据分析和专家知识，为决策者提供科学依据和解决 方案。
THANKS
台风
分析台风路径和强度，提 前制定疏散和防范措施， 减少人员伤亡和财产损失 。
事故灾难应急
火灾
01
通过智能感知设备，实时监测火情，迅速定位火灾地点，为消
防部门提供救援支持。
交通事故
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整合交通管理部门的数据资源，快速响应交通事故，协调救援
力量，保障道路交通安全。
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。
交通运输管理中的决策支持系统
交通运输管理中的决策支持系统在当今社会，交通运输领域的发展日新月异，面临着日益复杂的挑战和需求。
为了实现更高效、更安全、更可持续的交通运输管理，决策支持系统应运而生。
决策支持系统如同交通运输管理中的智慧大脑，为管理者提供了关键的信息和分析，帮助他们做出明智的决策。
一、决策支持系统的定义与功能决策支持系统是一种基于计算机技术的信息系统，它通过收集、整理、分析和展示相关数据，为决策者提供辅助决策的支持。
在交通运输管理中，其功能涵盖了多个方面。
首先，它能够实现数据的整合与管理。
交通运输涉及大量的数据，包括交通流量、路况信息、车辆信息、驾驶员信息等等。
决策支持系统可以将这些分散的数据整合起来，形成一个统一的数据仓库，便于管理和查询。
其次，它具备数据分析和预测能力。
通过运用各种数据分析方法和模型，如统计分析、机器学习等，系统可以对历史数据进行挖掘，分析交通流量的变化趋势、事故发生的规律等，从而对未来的情况进行预测，为决策提供前瞻性的依据。
再者，它能够提供决策方案的评估和优化。
当面临多种决策选项时，系统可以模拟不同方案的实施效果，从成本、效率、安全性等多个维度进行评估，帮助决策者选择最优的方案。
二、决策支持系统在交通运输管理中的应用场景1、交通规划与设计在城市交通规划中，决策支持系统可以根据人口增长、土地利用、经济发展等因素，预测未来的交通需求，为道路网络的布局、公共交通线路的规划提供科学依据。
例如，系统可以分析不同规划方案下的交通拥堵情况，帮助规划者确定最优的道路拓宽方案或新的公交线路。
2、交通运营管理对于交通运营部门来说，决策支持系统可以实时监测交通流量和路况，及时发现拥堵路段和事故地点，并提供相应的疏导方案。
在公交运营中，系统可以根据乘客的出行需求和车辆的运行情况，优化公交发车频率和线路调整。
3、交通安全管理通过对事故数据的分析，决策支持系统可以识别事故多发路段和时间段，找出事故的原因和规律，为制定针对性的安全措施提供支持。
决策支持系统及商业智能
2 大数据的挖掘
通过挖掘大数据中的信息和模式，更准确地预测和辅助决策。
3 实时数据分析
实时数据分析能力的提升，使决策者能够更快速地响应市场变化。
决策支持系统和商业智能的商业价值
决策支持系统和商业智能的应用可以帮助企业快速反应市场变化，优化资源配置，提高决策的准确性和效率， 从而获得竞争优势。
1
1960s-1970s
决策支持系统的雏形出现，主要关注数
1980s-1990s
2
据收集和处理。
商业智能开始兴起，数据分析和决策支
持能力逐步提升。
3
2000s- 现在
随着技术的发展，决策支持系统和商业 智能不断融合，成为企业决策的重要组 成部分。
决策支持系统和商业智能的未来发展 趋势
1 人工智能的应用
决策支持系统和商业智能的应用案例
市场营销
通过分析市场数据和 消费者行为，制定精 准的营销策略和推广 活动。
供应链管理
优化供应链流程，减 少成本，提高交货速 度和客户满意度。
金融行业
通过风险评估和数据 分析，提高投资决策 的准确性和盈利能力。
医疗健康行业
通过患者数据分析和 临床决策支持，提高 诊断准确性和治疗效 果。
决策支持系统和商业智能的挑战及应 对策略
数据质量
数据源不完整、不准确等问题会影响决策支持系统和商业智能的准确性。应加强数据管理和 清洗。
隐私与安全
保护用户信息和企业敏感数据的安全，防止数据泄露和黑客攻击。
技术难题
新技术的引入和应用，需要企业建立合适的技术团队和培训体系。
广泛应用于市场营销、供应链管理、金融和医 疗健康等领域。
决策支持系统(免费啦)
⑹ 数据、模型与方法能容易地修改和添加。 如：数据模式的变更、模型的连接或修改、各种 方法的修改等。
⑺ 能灵活地运用模型与方法对数据进行加工、汇总、 分析、预测，得出所需的综合信息与预测信息。
⑻ 具有方便的人机对话和图像输出功能，能满足随机 的数据查询要求，回答 “如果…则…”之类的问题。
⑼ 提供良好的数据通信功能，以保证及时收集所需数 据并将加工结果传送给使用者。 ⑽ 具有使用者能忍受的加工速度与响应时间，不影响 使用者的情绪。
【大连海事大学—课件】
《决策支持系统》
袁长峰 副教授
大连海事大学交通运输管理学院
研究内容
决策支持系统概述 模型辅助决策 数据库与人机交互系统 决策支持系统 专家系统
综合决策支持系统
研究目的
掌握DSS的概念、与MIS系统的区别
会设计和应用模型进行辅助决策
掌握DSS的基本体系结构、DSS的设计和开发
模型体系，这就是DSS中的模型库所要容纳
的模型群，因此说，DSS是系统工程所要研究 和开发的重要领域。
4．行为科学
研究决策者的决策风格、在决策过程中的 决策行为等，指导DSS的设计和开发。涉及
到决策者的心理学。大量的研究表明，系统
模型所表现的缺陷甚至失败很少是因为技术
上的原因，而多半是由于脱离实际。
4. DSS的功能
⑴ 管理并随时提供与决策问题有关的组织内部信息。 如：订单要求、库存状况、生产能力与财务报表等。 ⑵ 收集、管理并提供与决策问题有关的组织外部信息。 如：政策法规、经济统计、市场行情、同行动态与科技 进展等。 ⑶ 收集、管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息。 如：订单或合同执行进程、物料供应计划落实情况、生 产计划完成情况等。 ⑷ 能以一定的方式存储和管理与决策问题有关的各种数 学模型。 如：定价模型、库存控制模型与生产调度模型等。 ⑸ 能够存储并提供常用的数学方法及算法。 如：回归分析方法、线性规划、最短路径算法等。
决策支持系统(DDS)
综述： 综述：决策支持系统的基本特征
1、对准上层管理人员经常面临的结构化程 、 度不高、说明不充分的问题； 度不高、说明不充分的问题； 2、把模型或分析技术与传统的数据存取技 、 术检索技术结合起来； 术检索技术结合起来； 3、易于为非计算机专业人员以交互会话的 、 方式使用； 方式使用； 4、强调对用户决策方法改变的灵活性及适 、 应性； 应性； 5、支持但不是代替高层决策者制定决策。 、支持但不是代替高层决策者制定决策。
决策支持系统的分类
(1)结构化决策，是指对某一决策过程的环境及规 结构化决策， 结构化决策 能用确定的模型或语言描述， 则，能用确定的模型或语言描述，以适当的算法产 决策按其性质可分 生决策方案，并能从多种方案中选择最优解的决策； 生决策方案，并能从多种方案中选择最优解的决策； (2)非结构化决策，是指决策过程复杂，不可能 非结构化决策，是指决策过程复杂， 非结构化决策 用确定的模型和语言来描述其决策过程， 用确定的模型和语言来描述其决策过程，更无所谓 最优解的决策； 最优解的决策； (3)半结构化决策，是介于以上二者之间的决策， 半结构化决策，是介于以上二者之间的决策， 半结构化决策 这类决策可以建立适当的算法产生决策方案， 这类决策可以建立适当的算法产生决策方案，使决 策方案中得到较优的解。 策方案中得到较优的解。
• 核心数据库主要任务 在于支持银行交易处 理系统、 理系统、保证银行的 日常运行、 日常运行、正确记录 客户数据信息、 客户数据信息、追求 数据的绝对精确和可 靠，数据来自银行联 机交易处理系统
银行数据仓库与核心数据库的 区别
• 数据仓库重在收集具 有一定含义的信息及 数据， 数据，对具体数据源 抽象和概括， 抽象和概括，目的是 向银行管理决策提供 支持， 支持，为银行决策服 务。
电力营销决策支持系统的设计
电力营销决策支持系统的设计摘要：随着电力工业的迅速发展，电力公司营销部门依靠传统的信息管理方式已经远远不能满足未来电力市场的要求，因此，使用具有灵活查询、在线分析处理、复杂报表能力为一体的电力营销决策支持系统（DSS）已经变得十分迫切。
关键词：电力营销；决策支持系统；数据仓库；决策支持工具1决策支持系统体系结构电力系统由发电、输电、配电及用电四部分组成。
电力营业管理部门完成有关用电环节的管理，包括业务扩展、电量计量、电量电费、营销计划、需求侧管理等工作。
建立成功的决策支持系统，必须以电力营销的功能需求分析为目标，构建决策支持系统的体系和相应的功能模块，才能使系统满足电力营销的实际工作需要。
决策支持系统的体系结构通常由事务处理环境、联机分析环境（数据仓库环境）和决策支持系统前端工具组成，其相互关系如图所示。
1.1事务处理环境事务处理环境以企业在线事务处理为核心，提供及时、精确、可靠地完成事务的计算环境，一般由信息管理系统、办公自动化系统、企业级应用系统等组成。
事务处理环境为企业积累了大量的基础数据，成为联机分析环境数据来源的基础。
1.2联机分析环境（数据仓库环境）联机分析环境以在线分析处理（OLAP）为核心，提供自主查询、多维分析、数据挖掘的计算环境，常称为数据仓库环境。
它主要包括存储数据库（关系数据库RDBMS、多维数据库MOLAP）、在线分析处理服务器、基于Web的应用服务器和各种建立实施工具。
联机分析环境建设的成功取决于前端工具提供给用户的服务，如果最终用户不能通过给定的前端工具方便地回答关键的业务问题，即使数据仓库设计得多么精巧，也不能称为成功。
1.3决策支持系统前端工具决策支持系统前端工具主要由查询和报表工具、在线分析处理工具和数据挖掘工具组成。
这些工具的共同特点是对数据仓库进行数据分析和信息综合，作分片和分块、向下细化和向上综合的分析，挖掘数据之间隐藏的关系，并将结果用可视化方式显示出来。
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。
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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。
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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)。
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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）
决策支持系统概述
第1章决策支持系统概述▲数据：记载下来的事实，客观属性的值▲信息：构成一定含义的一组数据▲系统：由假如干相互联系相互制约的元素结合在一起，并具有特定功能的有机整体。
▲系统的组成：1、系统由各元素或子系统组成2、至少包含两个以上的元素3、各元素之间相互联系或相互制约4、具有目的性5、适应环境的变化▲数据处理系统：是对大量数据进展收集、组织、存储、加工与传播的总和▲数据处理系统的特征：1、数据量大；2、没有特别复杂的运算；3、时效性强▲管理信息系统MIS：运用系统管理的理论方法，以计算机网络和现代通信技术为手段，对信息进展收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机系统。
▲管理信息系统的根本组成：管理业务应用系统、数据库系统▲管理信息系统特点：1、以数据库系统为根底；2、数据录入；3、数据传输；4、数据存储；5、数据查询；6、数据统计；7、指标计算▲决策支持系统：以管理科学、运筹学、行为科学、控制论为根底，以计算机技术、模拟技术、信息技术为手段，面向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。
▲决策支持系统主要特征：1、关注上层管理人员经常遇到的结构化程度不高、标准化不明确的问题2、把模拟或分析技术与传统的数据存取和检索技术结合起来3、易于非计算机专业的人员，以交互会话的方式使用4、强调对环境及用户决策方法改变的适应性和灵活性5、提供决策的良好效果▲DSS的功能：1、管理并提供外部信息2、收集、管理并提供内部信息3、收集、管理并提供反响信息4、存储和管理数学模型5、修改和添加数据、模型、方法6、加工、汇总、分析、预测数据、7、具有人时机话和图像输出功能以满足数据查询需求8、提供良好的数据通信功能9、合理的加工速度和响应时间▲决策支持系统的形成过程1、科学计算为管理信息系统奠定了算法根底2、运筹学的开展为模型辅助决策奠定了模型根底3、管理信息系统4、模型辅助决策系统5、决策支持系统▲分布式决策支持系统DDSS：研究由多个物理位置上别离的决策体如何并发计算、协调一致地求解问题▲DDSS分为：同步系统：有时间压力下参与者之间同时同地和同时异地的信息交换。
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。
如何构建高效的公司决策支持体系
如何构建高效的公司决策支持体系在当今竞争激烈的商业环境中，公司的决策质量和效率直接影响着其生存与发展。
一个高效的决策支持体系能够为企业提供准确、及时、全面的信息和分析，帮助决策者做出明智的选择。
那么，如何构建这样一个体系呢？首先，明确决策需求是构建高效决策支持体系的基础。
不同的公司、不同的部门，甚至在不同的发展阶段，其决策需求都可能存在差异。
例如，一家初创企业可能更关注市场机会的挖掘和产品的定位，而一家成熟企业可能更侧重于成本控制和市场份额的维护。
因此，在构建决策支持体系之前，必须深入了解企业的战略目标、业务流程和当前面临的主要问题，明确决策者在哪些方面需要支持，以及需要什么样的支持。
其次，数据收集与管理是构建决策支持体系的关键环节。
准确、全面、及时的数据是决策的依据。
公司需要建立有效的数据收集机制，从内部的财务、销售、生产等各个部门，以及外部的市场调研、行业报告等渠道获取相关数据。
同时，要确保数据的质量和一致性，对收集到的数据进行清洗、整理和验证，去除错误和重复的数据。
此外，还需要建立数据仓库或数据平台，对数据进行集中存储和管理，以便于查询和分析。
在数据收集的基础上，数据分析能力的提升至关重要。
数据分析不仅包括简单的数据汇总和统计，更重要的是运用数据挖掘、预测分析等技术，从大量的数据中发现潜在的规律和趋势。
例如，通过销售数据的分析，可以预测产品的市场需求；通过成本数据的分析，可以找出成本控制的关键点。
为了实现有效的数据分析，公司需要配备专业的数据分析人员，或者借助外部的数据分析服务提供商。
同时，要采用合适的数据分析工具和技术，如 Excel、SQL、Python 等，提高数据分析的效率和准确性。
除了数据和分析，决策支持模型的建立也是必不可少的。
决策支持模型是将数据和分析结果转化为决策建议的工具。
例如，成本效益分析模型可以帮助决策者评估不同方案的成本和收益；风险评估模型可以帮助决策者预测决策可能带来的风险。
管理学决策支持系统名词解释
管理学决策支持系统名词解释1. 数据获取与处理数据获取：指从数据源获取数据的过程，包括数据的收集、整理、清洗等步骤。
数据处理：指对获取的数据进行进一步的处理，包括数据的转换、挖掘、分析和可视化等，以便更好地支持决策。
2. 模型构建与模拟模型构建：指根据问题需求，构建适合的数学模型或算法，以描述问题的内在规律和相互关系。
模型模拟：指利用构建的模型或算法，对现实问题进行模拟和预测，以提供决策支持和优化方案。
3. 知识库与知识推理知识库：指存储和管理领域知识的数据库或知识库系统，包括专家经验、案例、规则等。
知识推理：指利用知识库中的知识，通过推理机制对问题进行求解和分析，以提供决策支持和优化方案。
4. 人机交互与智能提示人机交互：指人与计算机之间的交互方式，包括界面设计、命令语言、语音识别等。
智能提示：指利用计算机技术提供智能化的提示和建议，以帮助决策者更好地理解和解决问题，包括关联规则挖掘、趋势预测等。
5. 决策方案生成与评估决策方案生成：指利用前面的分析和推理结果，生成可能的决策方案。
方案评估：指对生成的决策方案进行评估和比较，以选择最优的方案并做出最终的决策。
评估指标可能包括方案的可行性、效益性、风险性等。
6. 实时决策与预警实时决策：指在决策过程中，能够实时地根据最新获取的信息和数据进行决策，以提高决策的时效性和准确性。
预警功能：指通过计算机系统对当前或未来的状况进行监测和预警，以便及时发现潜在问题和风险，为决策者提供警示和应对建议。
7. 系统集成与扩展性系统集成：指将不同的决策支持系统、信息系统、业务系统等进行集成，以实现信息的共享、交换和整合，提高决策效率和协同工作能力。
扩展性：指决策支持系统应具备可扩展性和可维护性，以便能够适应企业业务的发展和变化，同时方便进行系统的升级和维护。
8. 安全与隐私保护安全性：指决策支持系统应具备完善的安全措施，包括数据加密、访问控制、漏洞修复等，确保系统的稳定性和数据的安全性。
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。
决策支持系统考试名词解释
决策支持系统的定义:决策支持系统是综合利用大量数据，有机组合众多模型，通过人机交互，辅助各级决策者实现科学决策的系统。
决策支持系统（DSS）结构图，三部件结构图。
决策制定是由决策支持系统和它的用户共同完成的。
决策问题的结构化分类:决策问题按结构化程度分类，即对决策问题的内在规律能否用明确的程序化语言给以清晰的说明或者描述.，如果能够描述清楚的，称为结构化问题；不能描述清楚，而只能凭直觉或者经验作出判断的，称为非结构化问题；介于这两者之间的，则成为半结构化问题。
三部件结构 1.对话部件：是决策支持系统与用户的交互界面，用户通过“人机交互系统”控制实际决策支持系统的运行。
2.数据部件：数据部件包括数据库和数据库管理系统。
3.模型部件；模型部件包括模型库和模型库管理系统。
DSS与MIS的不同:1.MIS是面向中层管理人员，为管理服务的系统。
DSS是面向高层人员，为辅助决策服务的系统。
2.MIS按事务功能(生产，销售，人事)综合多个事务处理的EDP。
DSS是通过模型计算辅助决策。
3.MIS是以数据库系统为基础；以数据驱动的系统。
DSS是以模型库系统为基础的，以模型驱动的系统.4.MIS分析着重于系统的总体信息的需求，输出报表模式是固定的。
DSS分析着重于决策者的需求，输出数据的模式是复杂的。
5.MIS系统追求的是效率，即快速查询和产生报表。
DSS追求的是有效性，即决策的正确性。
6.MIS支持的是结构化决策。
这类决策是经常的、重复发生的。
DSS支持的是半结构化决策。
这类决策是指既复杂又无法准确描述处理原则又涉及大量计算，既要应用计算机又要用户干预，才能取得满意结果的决策。
决策过程中四大步骤可以分成更详细的八个步骤：提出问题；确定目标；价值准则；拟定方案；分析评价；选定方案；试验验证；普遍实施。
决策体系与决策信息:决策体系由决策系统、参谋（智囊）系统、信息系统、执行系统与监督系统这五大部分组成一个统一整体。
第2章 决策支持系统的基本概念ppt课件
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控制机构
表达、操作和记忆辅助的目的是支持各种决策和不同的决策过程， 也就是对DSS的开发研制具有通用的指导作用。DSS的控制机构 用于引导决策者使用表达、操作和记忆辅助，以便根据他们个人 的风格、技能和知识综合进行决策。因此，它的功能主是指导决 策者如何使用DSS，同时也让决策者能够获得新的风格、技能和 知识以便有效地使用DSS。综上所述，控制机构往往成为DSS和 决策者配合成功的关键。.
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19
传统的计算机信息系统开发的4个主要步骤： 分析、设计、构造和 实现。 在开发DSS时，被合并为一体，这就是累接设计或循环反馈。 累接设计能够在使用中根据用户的反映进行评价、修改和扩充， 经过几轮循环后得到一个相对稳定的系统。
累接过程是在DSS生成器和专用DSS之间的反复循环。
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★系统接口。它指决策支持系统本身与其他软件系统。
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16
DSS生成器(DSSG)是由相关的一组软件和硬件组成的模块， 其目的是提供迅速而方便地开发SDSS的能力。DSS生成器 只能用DSS工具来开发。 当涉及对话、模型和数据库等部件时，DSS生成器可看作 是操作数据和生成数据的解释程序，而DSS工具既用于生 成或修改解释程序，也用于生成或修改数据本身.
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• 2. 桥式结构(bridge architecture)
• 为了减少由网络结构所要求的部件接口数目，同时又保持能够方便地 集成新部件的性能，提出桥式结构的概念。这种结构使用了统一的接 口单元，它包括对话、局部模型和数据库等单元；同时把共享建模单 元和共享的数据库单元两者之间联系在一起。局部单元不可以共享， 它只为单个用户服务。
大数据环境下的会计决策支持系统研究
大数据环境下的会计决策支持系统研究在当今数字化时代，大数据的应用已经渗透到了各个领域，会计行业也不例外。
随着企业业务的日益复杂和数据量的爆炸式增长，传统的会计决策方式已经难以满足企业的需求。
因此，大数据环境下的会计决策支持系统应运而生，为企业的财务管理和决策提供了更强大的支持。
一、大数据环境对会计决策的影响大数据的特点包括数据量大、数据类型多样、数据处理速度快以及价值密度低等。
在这样的环境下，会计决策面临着诸多挑战和机遇。
首先，海量的数据为会计决策提供了更全面、更细致的信息。
企业可以获取到来自内部各个部门以及外部市场的大量数据，包括财务数据、业务数据、客户数据等。
这些丰富的数据有助于企业更准确地了解自身的经营状况和市场动态，从而做出更明智的决策。
其次，大数据的多样性要求会计人员具备处理和分析非结构化数据的能力。
传统的会计数据主要以结构化的财务报表形式存在，而如今，图片、音频、视频等非结构化数据也成为了重要的决策依据。
例如，通过分析客户在社交媒体上的评论和反馈，企业可以了解产品或服务的口碑，为决策提供新的视角。
然而，大数据也带来了一些问题。
数据的真实性和可靠性难以保证，大量的冗余和无效数据增加了处理和分析的难度。
同时，数据安全和隐私保护也成为了至关重要的问题。
二、会计决策支持系统的构成与功能会计决策支持系统是一个融合了数据收集、存储、处理、分析和展示等功能的综合性系统。
在数据收集方面，系统能够从多个数据源获取数据，包括企业内部的财务系统、业务系统，以及外部的市场数据、行业数据等。
通过数据接口和数据仓库技术，实现数据的整合和集中管理。
数据存储采用了大容量、高可靠的数据库系统，能够存储海量的结构化和非结构化数据。
同时，为了提高数据的查询和处理效率，还采用了数据索引和分区等技术。
数据处理和分析是系统的核心功能。
通过运用数据挖掘、统计分析、机器学习等技术，对数据进行深入挖掘和分析，提取有价值的信息和知识。
政府版决策支持系统介绍(简版)
图片说明：对集团公司按行业分类，按资产总额、利税总额、销售收入等指标进行排序，跟踪观 测资产总额最高的 20 家企业。
5.4 应急指挥系统
通过实时数据加载系统，在地图上显示各地发生的灾害及各类事件，领导可通过点击 的方式查看灾害或事件的详细信息。同时，领导也可以通过查看入库的各事件的历史信息， 对未来的灾害及突发事件采取必要的防范措施。
查询，使领导可以对重点工程的进展情况进行宏观掌控。
内容包括：
z 重点工程项目投资计划 z 五年规划重点项目 z 在建项目工程项目 z 年底竣工的工程项目 z 重点工程进展情况 z 重点工程项目一览表
5.8 文件综合服务系统
提供了对文件的管理与查询功能，对法律法规、文献资料等进行归类、存档等管理，
并且采用了全文检索技术，可以方便地查询。支持 B/S 方式下的文件上传。
内容包括： z 各地概况 z 资源分布 z 矿藏资源 z 水资源 z 土地资源 z 农业资源 z 森林资源
图片说明：结合全国影像图，根据矿区的经纬度坐标，在地图上加以定位，显示各 类矿藏资源的分布情况。
5.7 重点工程项目服务系统
将规划的重点项目投资情况、进展情况、建设成效等问题可以通过地图或数据库进行
倚天软件集团 政府版辅助决策信息系统
系统介绍
倚天集团决策支持产品事业部
2007 年
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政府版辅助决策支持系统
1 系统简介
政府版辅助决策支持系统广泛汇集、整合和加工政府职能部门信息资源，为领导、政 府各部门及专业研究人员办公及重大决策提供高层次的、综合性的信息服务系统。
政府版辅助决策支持系统，应用元数据管理、数据挖掘、知识发现等尖端技术，综合 了数据仓库、决策支持、地理信息系统、信息安全等内容，将地理信息和社会经济文化信 息综合集成，将决策支持系统构架在地理空间信息基础上，为领导提供全方位的信息和决 策支持。
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6.4 决策支持系统的技术体系
6.4
数据仓库
ERP在控制与存储数据方 面是成功的，但缺少理解 数据和分析数据的能力， 所以许多企业在建造ERP 的同时，构建数据仓库。
数据仓库加强了ERP信息 和其他信息来源
查询
报告
OLAP服务器
输
出
分析
数据挖掘
顶层 前端工具
OLAP服务器
BI将数据仓库(DW)、联机分析处理
(OLAP)、数据挖掘(DM)等技术与客
户关系管理 （CRM）等结合起来应
外
用于商业活动实际过程当中，实现
部
了技术服务于决策的目的。
异 构
数
BI的核心内涵应该包括三个方面：
据
管理、技术和组织。
源ETL数据 来自库 元数据中心数据 仓库
前端展现模块
查 询 分 析 请 求
信 息 和 知 识
分 数据挖掘模型 析
模 型 OLAP模型
4
6.4
数据挖掘技术
数据挖掘技术可以分为三大类
统计分析类
知识发现类
其他类型
5
6.4
数据挖掘技术 统计分析类
统计分析（或称数据分析）技术中使用的数据挖掘模型有：
线性分析和非线性分析 回归分析 时间序列分析 最近邻算法 聚类分析
技术
利用这些技术可以检查那些异常形式的数据，然后，利用各种统计模型和数学模型解释这些 数据，解释隐藏在这些数据背后的市场规律和商业机会。
OLAP服务器
监控 管理 元数据存储
数据仓库 ETL
数据仓库 管理系统层
操作数据库
附加数据库
数据源层 2
6.4
商务智能（BI）
商务智能概念最早是Gartner Group 于1996年提出来的。
商务智能(BI)其实是企业信息化演变的结果。 演进过程：TPS EIS MIS DSS
3
6.4
商务智能（BI）
6
6.4
数据挖掘技术 知识发现类
知识发现类数据挖掘技术是与统计类数据挖掘完全不同的一种挖掘技术。它可以从数据仓库 的大量数据中筛选信息，寻找市场可能出现的运营模式，发掘人们所不知道的事实。
知识发现类数据挖掘技术包含：
人工神经网络 决策树 遗传算法 粗糙集 关联规则发现
7
6.4
数据挖掘技术 其他类
其他数据挖掘技术中包含：
文本数据挖掘、 Web数据挖掘、 空间数据挖掘、 分布式数据挖掘 可视化系统
8
Thank You
9