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决策支持系统发展综述 理论、方法与案例,理 论 篇 DSS的产生与发展 DSS的基本概念 DSS的构造与系统结构 新一代DSS的研究与发展,定义：决策支持系统是以信息技术为手段，应用管理科学、计算机科学及有关学科的理论和方法，针对半结构化和非结构化的决策问题，通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式，为管理者做出正确决策提供帮助的人机交互信息系统。,DSS的产生与发展,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）,技术背景： 运筹学模型发展已经比较完善，多目标决策分析突破了单一效用理论的框架，计算机软、硬件及网络技术的迅猛发展，人工智能特别是知识处理技术的发展，数据库技术、图形显示技术、各类工具软件（如统计软件）的发展与完善，构成了DSS形成与发展的技术基础。,DSS的发展 70年代，Scott Morton在管理决策系统（1971）一书中首次提出DSS。 Peter G. W. Keen等人编写了一套丛书，阐明DSS的主要观点，初步构造出DSS的基本框架。 1978至1988年，DSS得到迅速发展，许多实用系统被开发出来，投入实际应用，产生明显效益。 1988至现在，DSS技术持续发展，目前已基本成熟。新一代DSS研究仍然十分活跃。,DSS的理论基础 信息论 计算机技术 管理科学与运筹学 信息经济学 行为科学 人工智能 统计学,(1) 信息论 信息是现代科学技术中普遍使用的一个重要概念。 信息论是运用信息的观点，把系统看作是借助于信息的获取、传送、加工处理、输出而实现其有目的性行为的研究方法。,(2) 计算机技术 计算机软件技术 计算机硬件技术 计算机网络技术 计算机图形处理技术 计算机知识处理技术等,(3) 管理科学与运筹学 管理科学MS（Management Science）：面向管理者，研究决策问题，如决策目标、决策效能等。 运筹学OR（Operations Research）：提供一系列优化、仿真、决策等模型。,(4) 信息经济学 在信息时代，研究信息的产生、获得、传递、加工处理、输出等方面的价值问题。从经济学的角度，研究信息产生和获得的成本是多少？利润是多少？即研究信息价值问题。,(5) 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。,(6) 人工智能 将人工智能技术用于管理决策是一项开拓性工作。当前研究的IDSS就是DSS与AI技术相结合的产物，它用领域专家的知识来选择和组合模型，完成问题的推理和运行，为用户提供智能的交互式接口。,其中专家系统（Expert Systems , 即ES ） 研究，取得了许多实用化的成果。当今世界上已经有上万个专家系统应用于医疗、诊断、探矿、军事、调度、质谱分析、计算机配置、辅助教育等各种领域，并已开始涉足财务分析、计划管理、工程评估、法律咨询等管理决策领域。,DSS与相关技术的关系 决策与预测的关系 DSS与MS/OR的关系 DSS与MIS的关系 DSS与ES的关系,(1) 决策与预测的关系 决策：创造未来，基于预测，实现将来一个目标。 预测：预言未来，基于分析、研究、仿真、实验。 例如：灾害预测与防灾决策、日常预测与决策、经营预测与决策、宏观预测与决策、贯序预测与决策、为重大决策作预备性研究等。,(2) DSS与MS/OR的关系 MS：处理结构化问题，运用分析的观点。 OR：处理结构化问题，研究对象主要集中在数学规划、决策论、对策论等理论和方法上。 DSS：处理战略、规划等半结构化和非结构化一类的决策问题。,(3) DSS与MIS的关系 MIS：收集、传递、存储、加工处理各种信息，监测运营数据，利用历史数据预测未来，用指定的数学方法分析数据，提供全面数据和分析报告。面向管理人员，提供低层次的决策支持。 DSS：面向决策者，提供适当的决策支持，是MIS的高级阶段。,(4) DSS与ES的关系 IDSS = DSS + ES ES：利用知识和推理机，处理半结构化和非结构化问题。 DSS：使用数据和模型，处理结构化问题，与ES结合后，可处理半结构化和非结构化问题。,DSS的产生与发展 DSS的基本概念 DSS的构造与系统结构 新一代DSS的研究与发展,DSS的基本概念,决策过程,设计方案,评价方案,确定目标,实施方案,环 境,决策问题的类型 决策问题的类型（按结构化程度分为） 结构化决策问题 半结构化决策问题 非结构化决策问题,结构化问题：能够描述清楚的问题。三个阶段都能使用确定的算法或决策规则。 非结构化问题：不能够描述清楚，而只能凭直觉或经验作出判断的问题。三个阶段都不能使用确定的算法或决策规则。 半结构化问题：介于两者之间的问题。一个或二个阶段能使用确定的算法或决策规则。,决策问题的性质和层次,DSS的产生与发展 DSS的基本概念 DSS的构造与系统结构 新一代DSS的研究与发展,DSS 的构造与系统结构,DSS的构造研究主要解决DSS的组成问题，即组成DSS的部件。 目前经典提法： DSS = 四库系统 + 对话系统 （人机界面） 数据库系统、模型库系统、 方法库系统、知识库系统,1.人机界面技术 主要技术： 可视化图形界面技术 基于多媒体技术的界面技术 自然语言界面技术,2.数据库系统 数据库系统包括数据库及其管理系统，其基本技术与一般数据库及其管理系统基本相同。,共同点： 数据的独立性 最小冗余度 最大的共享性 统一管理与控制 适当的反映时间 整体性（完整性） 可修改性和可扩充性 安全和保密 简明性,DSS数据库系统的特点： 面向决策支持过程组织和管理数据 面向模型、面向模型生成来使用数据 数据描述方式要面向不同的决策者,3. 模型库系统 模型是以某种形式对一个系统的本质属性的描述，揭示系统的功能、行为及其变化规律。 模型库系统以库的形式对模型进行组织和管理，包括模型库及模型库管理系统。 模型库（Model Base）提供模型的存储和表示模式。 模型库管理系统提供模型的提取、访问、更新和合成等操作。,人们认识客观世界一般有三种方法： 逻辑推理法 实验法 模型法 模型法是我们认识客观世界的最得力、最方便、最有效的方法。 注意 并非所有模型都是数学模型，并非所有模型都是定量的。例如， 门捷列夫元素周期表。,模型群 解决软科学所涉及的问题时，可利用的模型已达100多个，根据他们的功能和用途可分为若干模型群。,（1）预测模型群 定性模型：特尔斐法、主观概率预测法、交叉影响矩阵法等 定量模型：回归预测、平滑预测、马尔柯夫链预测等 回归预测：一元回归、多元线性回归、非线性回归等； 平滑预测：平均预测法、指数预测法等,（2）系统结构模型群 主要用来分析社会经济系统以及其他系统的结构，反映系统各要素之间的主要联系和关联作用，从宏观上和结构上来揭示系统的运行规律。 系统结构模型、层次分析模型、投入产出模型、系统动力学模型等。,（3）数量经济模型群：计量经济模型、经济控制论模型等。 （4）优化模型群：线性规划、非线性规划、动态规划、目标规划和最优控制等 （5）不确定模型群：模糊数学模型、灰色模型、随机模型等 （6）决策模型群：单目标风险性决策、多目标决策，以及一些不确定性决策方法等 （7）系统综合模型群：即大系统理论。,模型库 模型库提供模型的存储和表示模式。 模型库管理系统提供模型的提取、访问、更新和合成等操作。 模型的表示形式： 模型的程序表示：基于程序的表示方法。 模型的数据表示：基于数据的表示方法。 模型的逻辑表示：基于知识的表示方法。,4.方法库系统 方法库系统（MBS）综合了数据库和程序库。 方法库类似于程序库，包含面向多种应用的程序包或功能程序。,方法库管理系统对程序方法提供多种功能操作。 具有扩充的程序组件 可与多种数据库系统相连接 可随时加入新的程序组件,5.知识库系统 基本概念 数据客观事物的属性、数量、位置及 其相互关系等的抽象表示。 信息数据所表示的含义（语义），因 而说“数据是信息的载体”。 知识信息之间结构化的关联关系。,推理方法 演绎推理：P Q，由前提到结论 归纳推理：由个别到一般，“主观不充分置信推理” 联想与类比 综合与分析 预测 假设与验证,知识库系统 知识库 提供知识的表示和存储。 知识库管理系统提供对知识（规则）的存储、检索、修改、检查等操作。 推理机 利用知识库中的知识进行推理，对给定问题进行求解，得到结论。,DSS的产生与发展 DSS的基本概念 DSS的构造与系统结构 新一代DSS的研究与发展,新一代DSS的研究与发展,群决策支持系统（GDSS） 分布式决策支持系统（DDSS） 智能决策支持系统（IDSS） 决策支持中心（DSC） 战略决策支持系统（SDSS） 智能交互综合决策支持系统I3DSS,（1）群决策支持系统（GDSS） 支持多人或集体共同决策：利用通信技术（网络、电话会议、电子信息交换）、计算机技术（多用户系统、4GL、数据库、数据分析OLAP、数据存储、数据仓库、数据挖掘）和决策支持技术（议程设置)、AI与推理技术、决策模型方法如决策树、风险分析、预测方法等，结构化群决策方法如德尔菲法等）相结合。 （2）分布式决策支持系统（DDSS） 研究DSS在分布式环境中、与分布式技术相结合相关的技术问题。,（3）智能决策支持系统（IDSS） AI与DSS技术相结合，形成了高级别的、具有知识处理能力的DSS。 组成：四库系统+接口。知识库、数据库、模型库、方法库及人机接口，还有问题求解模块。 （4）决策支持中心（DSC） 1985年欧文提出来的。 功能：提供办公决策支持，具有定性定量相结合的综合集成功能。 组成：以决策支持小组为核心，为决策的全过程提供技术支持。,（5）战略决策支持系统（SDSS） 功能：支持战略级或高层管理者的决策过程。 组成：数据库系统、模型库系统、方法库系统、知识库系统、案例分析系统、输入输出系统、控制与通信系统等。 （6） I3DSS 含义：智能的、交互式的、集成化的（Intelligent, Interactive and Integrated）DSS。 特点：面向问题，有机集成。 综合采用系统分析、运筹学方法、计算机技术、知识工程、专家系统等技术，使之有机结合，而不是单一的以信息为基础的系统，或单一的以数学模型为基础的系统，或单一的以知识为基础的系统。在面向问题的前提下，充分发挥各自的优势，特别是发挥它们在联合运用时的优势，即集成化（Integrated）。,方 法 技 术 篇 OLAP 数据仓库技术 数据挖掘技术,OLAP技术,OLAP概念及特点 OLAP（on Line Analytical processing）是基于数据仓库的信息处理过程，是数据仓库的用户接口部分。它是面向主题的、集成的、不同时间的、稳定的。 面向主题:数据以代表的业务内容划分，而不是应用划分 集成的：数据仓库中的数据采用统一的编码和格式 不同时间的：数据按照时间进行组织并且存储在不同的时间切片 稳定的：不允许对数据仓库数据进行更新操作，只允许加载和查询,OLAP优点,快速性 用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应。 可分析性 多维性 多维性是OLAP的关键属性。系统必须提供对数据分析的多维视图和分析，包括对层次维和多重层次维的完全支持。 信息性 OLAP系统应能及时获得信息，并且管理大容量信息。这里有许多因素需要考虑，如数据的可复制性、可利用的磁盘空间、OLAP产品的性能及与数据仓库的结合度等。,OLAP的多维数据结构,超立方结构 多立方结构 活动数据的存储,数据仓库,概念 数据仓库提供用户用于决策支持的当前和历史数据。这些数据在传统的操作型数据库中很难或不能得到。数据仓库技术是为了有效的把操作形数据集成到统一的环境中以提供决策型数据访问各种技术和模块的总称。目的为了让用户更快更方便查询所需要的信息，提供决策支持。,数据仓库的组成,数据仓库数据库 数据抽取工具 元数据 访问工具 数据集市（Data Marts） 数据仓库管理 信息发布系统,建立数据仓库的步骤,收集和分析业务需求 建立数据模型和数据仓库的物理设计 定义数据源 选择数据仓库技术和平台 从操作型数据库中抽取、净化、和转换数据到数据仓库 选择访问和报表工具 选择数据库连接软件 选择数据分析和数据展示软件 更新数据仓库,数据挖掘,概念 数据挖掘就是从大量不完全的、有噪声的、模糊的或者随机的数据中提取人们事先不知道的但又是有用的的信息和知识。数据挖掘其实是知识发现的核心部分，而知识发现是在积累了大量数据后，从中识别出有效的、新颖的、潜在的、有用的及最终可以理解的知识，人们利用这些知识改进工作，提高效率和效益。数据挖掘是信息发展到一定程度的必然产物，是利用积累数据的一个高级阶段。,数据挖掘模式的种类,分类模式 回归模式 时间序列模式 聚类模式 关联模式 序列模式,数据挖掘工具的选择,数据量的增大，对模式精细度、准确度要求的增高都会导致问题复杂性的增大。 多种模式。多种类别模式的结合使用有助于发现有用的模式，降低问题复杂性。 多种算法 验证方法。在评估模式时采用多种校验方法，从而达到最大的准确度。 可视化 数据选择和转换 扩展性 操作性能的好坏 数据存取能力 好的数据挖掘工具可以使用SQL语句直接从DBMS中读取数据。 与其他产品的接口 传统的查询工具、可视化工具可以帮助用户理解数据和结果。数据挖掘工具能否提供与这些工具集成的简易途径是衡量数据挖掘工具好坏的标准。,案 例 篇 信息分析决策支持系统 3.0 版,集报表中心，联机分析处理，数据挖掘与一体的解决方案,领先的企业级决策支持工具,Copyright2005 Shanghai Chen Yun Information Technology Corporation limited,案例：联华超市应用决策支持系统应对剧烈行业竞争 数据分析增加50%利润的途径 无限的管理诉求和有限IT支持的矛盾 价值判定企业应该投资多少在决策支持系统,* 成功企业需要决策支持系统 * 决策支持系统是真正为决策者服务的产品 * 决策支持系统是信息系统工作人员的有利武器 * 拥有决策支持系统，走向管理的自由国度,企业数据库中积累了大量的业务数据 保持竞争中的优势，企业必须充分利用数据,信息分析决策支持系统的产品特色,集报表中心，联机分析处理，数据挖掘与一体 模块化的全中文的界面 跨平台、网络化、多数据库 高级数据分析功能 可视化准确、易懂 完全自主知识产权的民族产品,案例：佳通轮胎年增长50%业绩的背后 快速成长，IT系统支持百亿销售 遗传算法的应用-订单排程系统 分析型报表-决策者的有力武器,* 成功企业需要决策支持系统 * 决策支持系统是真正为决策者服务的产品 * 决策支持系统是信息系统工作人员的有利武器 * 拥有决策支持系统，走向管理的自由国度,公用数据库,信息系统人员,最终用户,标准报表,随机查询技术是成功的关键因素,标准报表已经难以满足企业决策者的需求,信息系统人员,决策者,面向业务的 数据表达,语义表达层,智能语义表达层屏蔽了复杂的数据库结构,用户容易接受,决策者需要什么样的支持系统？,1. 回答所有怎么样的问题； 2. 回答所有为什么的问题； 3. 使用同一个工具 结果产生一个专业化的报表报表可以与他人共享； 4. 在做到以上的同时还需要多平台自由选择、友好的用户界面； 5. 同时，如果系统已有功能不能满足用户需要时提供一个用户自定义系统功 能的工具提供决策者需要的其他报表；,决策者需要真正能解决企业的实际问题,语义层将数据库的数据映射成业务需要的表达方式 将数据库中的表和列映射成类和对象 目标是企业活动中的关键因素 销售收入，平均产值等,简单集成的用户界面,基于业务表达层中数据的操作； 所有查询元素均可在一个窗口中得到方便地查看、修改已有查询；,无限的查询技术,12个业务条件,50个业务条件,旋转和切片,钻取,从怎么样到为什么，仅仅需要击以下鼠标键 给报表赋予活力 不需要传送数据 不需要开关工具 不需要求助信息管理员,集成 OLAP,视点的移动快捷而方便 可以容易的建立和修改一个交叉表报表,向下钻取 1. 从以地区分的销售报表，变化成以城市分的报表交叉钻取 2. 从以城市分的销售报表，变化成以季度分的报表向上钻取 3. 从以产品分的销售报表，变化成以产品类分的报表在线使用帮助工具 4. 检查数据库中所有数据 5. 可以重新定义需要分析的每一个部分,在企业的数据库及数据仓库中自由冲浪,集成的重要性,2. 为什么滨海度假中心的收入情况很好,报表,分析,查询,3. 也许应该看看每个部门的收入,4. 原来是这样，我要 把它写入报表,5. 把它发送给其 他成员,反复查询, 和分析以构造报表,传输数据,非集成化工具,信息分析决策支持系统,运行产品1 建立一个查询 运行转换工具 定义对象的层次 定义对象的成员 填入应用数据 运行产品2 开始分析 比较慢 如果需要不同层次， 需要多次重复 需要信息系统人员或熟悉的操作者,运行决策支持系统 建立并运行一个查询 开始分析,准备进行OLAP分析的必须步骤,共享报表,发送一个报表邮件文件服务器 工作组级文件共享定时刷新 定时运行报表刷新分布列表 发送到选定的成员处三层处理 高性能 减少网络传输 分别建立数据存储,简单明了的界面,智能导航 友好的界面 对象拖拉与放置 构造报表与分析统一的界面风格,代表最前沿科技的 数据挖掘技术,真正体现KPI（企业绩效管理）思想的决策系统 客户服务 运营效率 财务效量,案例：某制造企业通过决策支持系统推行KPI实例 细分全局报表和部门级报表。 每个部门下都分为客户，财务，效率三个指标体系。 阶段性解决各分类问题。 完成管理循环。,* 成功企业需要辰运决策支持系统 * 辰运决策支持系统是真正为决策者服务的产品 * 辰运决策支持系统是信息系统工作人员的有利武器 * 拥有辰运决策支持系统，走向管理的自由国度,对于信息系统人员，最主要的是什么？,*容易安装 即买即用 再使用已存在的元数据 为应用者提供丰富的模板 *开放性 在不同运行环境中运行 *容易配置及管理 提供管理员级管理工具和良好的安全性机制 通过企业级中心控制 *低支持费用 集成结构合理,辰运决策支持系统的技术概念,信息系统人员根据用户需要的条件映射数据使用系统设置模块,