决策支持和商务智能第七章

决策支持和商务智能第七章第一页，共五十六页，2022年，8月28日章节的基本要求1.掌握决策过程的四个阶段2.掌握决策支持系统的概念、结构3.掌握决策支持系统的各库的功能

4.了解决策支持系统的发展5.掌握决策支持系统与管理信息系统之间的关系6.掌握商务智能的概念7.了解商务智能的三个技术基础和技术体系第二页，共五十六页，2022年，8月28日第七章决策支持和商务智能章节安排

7.1决策支持系统

7.2群决策支持系统

7.3商务智能第三页，共五十六页，2022年，8月28日决策是什么？决策是人们为了达到一定目的而进行的有意识的、有选择性的活动。

条件约束；科学方法；最优或次优方案决策是一个行动过程，是一个连续的整体。传统决策和科学决策的区别是什么？传统决策依靠个人的直觉、经验、阅历等主观行为进行决策科学决策结合定量分析和定性分析，运用多门学科经济学、社会学、心理学、统计学、计算机科学等7.1.1决策第四页，共五十六页，2022年，8月28日例如：利用有限的人力、物力和财力等资源，使利润最大化某工厂在计划期内生产Ⅰ、

Ⅱ产品，已知生产单位产品所需的设备台时及A、B两种原材料的消耗，该工厂每生产一件产品Ⅰ可获利2元，每生产一件产品Ⅱ可获利3元，问如何安排计划使利润最大？

ⅠⅡ设备128台时原材料A4016kg原材料B0412kg设x1,x2分别表示在计划期内产品Ⅰ、Ⅱ的产量。目标函数maxZ=2x1+3x2满足约束条件x1+2x2≤84x1

≤164x2

≤12x1,x2

≥0第五页，共五十六页，2022年，8月28日7.1.1决策管理学家西蒙（HASimon）教授认为决策是一个过程，包括四个阶段的活动：决策过程情报活动阶段设计活动阶段选择活动阶段实施活动阶段

第六页，共五十六页，2022年，8月28日决策过程（续）情报活动阶段调查环境，收集与决策问题相关的信息，分析和确定决策的条件和因素，发现问题，确定决策目标。

设计活动阶段在限制性因素的约束条件下，拟订多种可供选择的方案，充分利用决策技术和可行性分析方法，描述和评价每个方案所产生各种结果的可能性。

选择活动阶段从多种备选方案中，选择出最合理的方案。

实施活动阶段验证方案是否达到预期的效果，进行方案的实施执行。

第七页，共五十六页，2022年，8月28日决策过程（续）第八页，共五十六页，2022年，8月28日决策问题的类型

企业面临大量的决策问题生产计划的制定、产品销售计划的制定、厂址的选择等根据决策活动表现方式的结构化程度，决策活动可以分为结构化、半结构化和非结构化的决策活动。结构化决策半结构化决策非结构化决策第九页，共五十六页，2022年，8月28日结构化决策决策过程和决策方法可以遵循固定的规律、规则，能用确定的模型或语言加以描述，能够建立适当的模型产生决策方案，并能实现决策过程的基本自动化。特点：问题相对简单、重复发生、有规律可循、建立模型例如：库存控制（定期订货点和定量订货法P269）、厂址选择(重心法、成本－利润－产量定制法)非结构化决策决策过程和决策方法不可以遵循固定的规律、规则，不能用确定的模型或语言加以描述，只能靠决策者的经验、直觉、个人偏好、习惯等主观行为作出决策。特点：问题复杂、没有规律可循、不能建立固定的模型、没有最优或次优方案、创造性思维例如：组织发展战略的制定第十页，共五十六页，2022年，8月28日

类型属性结构化半结构化非结构化决策过程遵循固定的规律、规则不能完全确定是否遵循固定的规律、规则不遵循固定的规律、规则决策方法可以定量化可以定量化难以定量化决策问题简单、直接较复杂相对复杂决策模型通用的模型可以建立模型，没有固定的模型决策方式大部分或全部实现自动化不能完全实现自动化不能实现自动化，需要用人机交互进行决策决策问题的类型（续）第十一页，共五十六页，2022年，8月28日7.1.2决策支持系统的概念高瑞和斯考特开发了“Gorry和Scott坐标图”，它是按照管理层次和决策问题类型所构造的

第十二页，共五十六页，2022年，8月28日决策支持系统的概念（续）什么是决策支持系统？它所有对决策提供支持的计算机应用系统，这个系统充分运用可供利用的、合适的计算机技术和信息技术，针对半结构化和非结构化问题，通过人机交互方式，使用模型和数据，帮助和改善管理决策制定的有效性的系统。决策支持系统的目的是在决策者的分析和判断基础上，借助计算机技术、信息技术和管理科学方法对半结构化或非结构化的问题进行决策。提高决策的有效性（effective）而不是提高决策的效率（efficient）。第十三页，共五十六页，2022年，8月28日决策支持系统的概念（续）决策支持系统的特点面向决策者强调的是支持决策，而不是代替决策强调了人机交互的处理方式主要解决半结构化的决策问题模型和数据共同驱动，分析能力强第十四页，共五十六页，2022年，8月28日信息的性质7.1.3决策支持系统的结构决策支持系统的概念模式

第十五页，共五十六页，2022年，8月28日决策支持系统的结构（续）DSS的结构一般包括如下几个子系统：人机对话子系统数据库子系统模型库子系统方法库子系统一般可以分为二库、三库、四库、五库的决策支持系统基本结构。第十六页，共五十六页，2022年，8月28日决策支持系统的结构（续）一般可以分为二库、三库、四库、五库的决策支持系统基本结构。二库结构二库结构第十七页，共五十六页，2022年，8月28日决策支持系统的结构（续）三库结构三库结构第十八页，共五十六页，2022年，8月28日DSS的结构一般包括如下几个子系统：人机对话子系统数据库子系统模型库子系统方法库子系统决策支持系统的结构（续）第十九页，共五十六页，2022年，8月28日201.讨论：

随着各个学科和技术的发展，决策支持系统的发展怎样？2.学习了决策支持系统的相关知识，请问；你所接触到的决策支持系统如何？应用于哪个行业？如何从管理信息系统发展为决策支持系统？

7.1.4决策支持系统的发展第二十页，共五十六页，2022年，8月28日对象DSS：高层管理人员MIS:中层或基层问题类型DSS：本结构化或非结构化MIS:结构化信息来源DSS：综合信息MIS:原始数据灵活性，适应性DSS：模型和数据驱动MIS:数据驱动替代性DSS：借助系统，靠决策者主观决策MIS:完全替代人的工作人机交互DSS：多次交互MIS:不太需要人工干预目标DSS：有效性MIS:效率7.1.5决策支持系统与管理信息系统的比较第二十一页，共五十六页，2022年，8月28日7.2.1群体决策群体决策（GroupDecisionMaking）是指一个群体如何共同进行一项联合行动抉择。联合行动抉择：既可能是各方为了共同的利益而参与同一行动。例如董事会对投资项目进行表决

。多位专家对某个科研项目评分。最高决策往往不是有总经理单独作出的，而是该决策机构成员共同讨论并进行决策的结果。在此类决策机构进行决策的时候，通常以会议形式进行。也可能是各方为了不同的利益参与同一行动。例如ERP软件的供应商和企业谈判过程。第二十二页，共五十六页，2022年，8月28日

群体决策（续自学）群体决策的优点决策的正确性和速度

决策的创造性决策的风险性群体决策的阶段确定群体决策的问题。相互交流、沟通，找到可供选择的解决方案。多次分析、讨论，权衡各种解决方案的优劣，达成共识第二十三页，共五十六页，2022年，8月28日根据一些调查结果证明：30％的会议都是低效的。造成这一现象的原因在于：缺乏事先预备好的议程；缺乏必要的信息；缺乏有力的决策人物；在例行公事上花费时间太多；会议为少数人所控制而其他人没有机会发表意见。

群体决策（续自学）第二十四页，共五十六页，2022年，8月28日7.2.2群决策支持系统的概念（自学）群决策支持系统（GroupDecisionSupportSystems,GDSS）是在决策支持系统的基础上利用计算机网络和通信技术，通过某种规程，供多个决策者相互协作地探询半结构化或非结构化决策问题的信息系统。第二十五页，共五十六页，2022年，8月28日群决策支持系统的特点不受时间和空间的限制。具有一定的规程，可使多个决策者充分交流、协作决策。减少群体中部分消极行为的产生，激发决策者的思路，限制小集团对决策结果的影响，保证了决策的客观性和公平性，提高决策者对决策结果的满意度。它不是决策支持系统的简单组合，既可以是专用的，也可以是通用的。群决策支持系统的概念（续自学）第二十六页，共五十六页，2022年，8月28日根据决策问题的类型、物理接近程度、人员的空间分布、决策周期的长短等因素，可以将群决策支持系统划分为决策室、局域决策网、传真会议和远程决策网这四种类型。

决策室（DecisionRoom）局域决策网（LocalDecisionNetwork）传真会议（Teleconferencing）

远程决策网（RemoteDecisionNetwork）

7.2.3群决策支持系统的类型（自学）第二十七页，共五十六页，2022年，8月28日群决策支持系统是建立在计算机网络基础上的，一般由私有决策支持系统、规程库、通信库、共享的公共数据库、模型库、方法库、公共显示设备等部件组成。7.2.4群决策支持系统的结构（自学）第二十八页，共五十六页，2022年，8月28日群决策支持系统的结构（续自学）第二十九页，共五十六页，2022年，8月28日企业：大量的信息系统，但是信息是贫乏的。1989年，GartnerGroup的HowardDresner首次提出商务智能（BusinessIntelligence,BI）的概念。

传统商务智能：将存储在各种商务信息系统中的数据转换成有用信息。此后，商务智能的研究集中在数据库、数据建模、数据仓库、数据挖掘等方面的研究。

7.3.1商务智能的概念第三十页，共五十六页，2022年，8月28日这里有几根火柴？第三十一页，共五十六页，2022年，8月28日现在呢？第三十二页，共五十六页，2022年，8月28日目前，学术界和企业界对商务智能的定义有不同的理解。国际数据公司（InternationalDataCorporation,IDC）

商务智能是对商业信息的搜集、加工、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识，更快做出决策。商务智能是建立在数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等技术的基础之上，通过收集和分析企业已有数据库中的原始数据或业务数据，甚至是分散在各个信息系统中的各种数据，对企业运营状况、客户需求、市场动态等做出合理的评价和预测，为企业管理层提供科学的决策依据。商务智能的概念（续）第三十三页，共五十六页，2022年，8月28日目前，商务智能已经可以应用在企业经营状况分析、绩效管理、战略支持等多方面。例如：通过对全球性每个季度产品的销售报告进行分析，发现销售低于预定目标，对诸多因素逐步进行挖掘，过程如下：销售低于预定目标某种产品销售下降客户投诉太多延迟发货率太高运力不足，经过对这些过程的深入钻取，就可以把销售下降的根本原因找出来。

商务智能的概念（续）第三十四页，共五十六页，2022年，8月28日35BI解决的问题什么因素是影响订单处理速度的首要因素？上一个季度，每一个种类的产品是如何在某销售点创造销售额的？一般信息系统解决的问题某订单发生的时间？上一个季度，某销售点的利润是多少？某产品去年的平均库存是多少？第三十五页，共五十六页，2022年，8月28日联机事务处理（On-lineTransactionProcessing,OLTP），分析能力弱。1993年，关系数据库之父Codd提出联机分析处理（On-lineAnalysisProcessing,OLAP）

7.3.2联机分析处理第三十六页，共五十六页，2022年，8月28日联机分析处理（续）联机分析处理是通过多维数据立方体技术帮助管理者从多层次和多角度观察数据，深入理解数据。它是一种多维分析工具，核心是“维”，通过对多维数据的钻取、切片和旋转等分析，目标是满足决策支持或多维环境下特定的查询和报表需求，使管理层从多个层次和多个角度对数据仓库中的数据进行深入了解。它主要分析存储在数据集市、数据仓库和其它多维数据库中的成千上万的数据项间的复杂关系，从中发现模式、趋势和发生例外事务的条件。联机分析处理是以实时方式在线执行，能够对管理人员的查询快速响应，使决策和分析不受干扰。第三十七页，共五十六页，2022年，8月28日联机分析处理的基本概念要点知识：基本概念变量、维、维的层次、维成员、多维数组多维度分析切片、切块、钻取（上钻、下钻）、旋转第三十八页，共五十六页，2022年，8月28日联机分析处理的基本概念（续）（1）变量变量是数据的实际意义，描述了数据“是什么”。一般情况下，变量是一个数值度量指标，例如，单价、人数、销售量、利润、成本等。（2）维维是人们观察数据的特定角度。例如，企业的管理人员可以从客户、产品、销售量、时间、销售地区、销售渠道、供应商等多个角度来分析问题，因而，这些角度都构成了维，我们把它们分别称为客户维、产品维、销售量维等等。第三十九页，共五十六页，2022年，8月28日（3）维的层次维的层次是指同一维度上，可以存在多个程度不同的细节。例如，时间维上可以有日期、周、月份、季度、年五个层次；地理维可以有城市、地区、国家三个层次。（4）维成员维成员是指维的取值。如果一个维是多个层次的，那么该维的维成员是由各个不同的维层次的取值组合而成的。例如，仅考虑时间维的日期、月份、年这三个层次，分别在这三个层次上各取一个值，并且组合起来，则“某年某月某日”就是维的一个取值，构成了时间维的一个维成员。有时候，维成员并不一定在每个维层次上都要取值，例如，“某年某月”“某月某日”“某年”等都是时间维的维成员。联机分析处理的基本概念（续）第四十页，共五十六页，2022年，8月28日（5）多维数组多维数组是根据多个维度把数据组织所构成的数组，可以表示为（维1，维2，维3，…，维i，…，维n，变量）。例如，时间维、地区维、产品维组织起来的三维立方体，加入销售量作为变量，就构成了多维数组（时间，地区，产品，销售量）。联机分析处理的基本概念（续）第四十一页，共五十六页，2022年，8月28日切片（Slice）切片是指多维数组的某一维上选定其维成员的操作。如果多维数组（维1，维2，维3，…，维i，…，维n，变量），对维i选定了某个维成员，那么，（维1，维2，维3，…，维i成员，…，维n，变量）就是多维数组（维1，维2，维3，…，维i，…，维n，变量）在维i上的一个切片。这种切片的数量完全取决于维i上的维成员个数，个数越多，可以做的切片越多。OLAP多维分析第四十二页，共五十六页，2022年，8月28日OLAP多维分析（续）第四十三页，共五十六页，2022年，8月28日切块（Dice）切块是指将多维数组对两个和两个以上的维选定维成员的操作。如果多维数组（维1，维2，维3，…，维i，…，维k，维n，变量），从中选定维i，…，维k的维成员，则（维1，维2，维3，…，维i成员，…，维k成员，维n，变量），就是多维数组（维1，维2，维3，…，维i，…，维k，维n，变量）在维i，…，维k上的一个切块。

OLAP多维分析（续）第四十四页，共五十六页，2022年，8月28日OLAP多维分析（续）第四十五页，共五十六页，2022年，8月28日钻取（Drilldown/Rollup）钻取包括上卷（Rollup)和下钻（Drilldown)。上卷是指沿着某一维度层次，从较低的维度层次向较高的维度层次的归约，它是细节数据概括到高层次的汇总数据。下钻是上卷的逆向操作，是指沿着某一维度层次，从较高的维度层次向下深入到细节数据或引入新的维度来观察。OLAP多维分析（续）第四十六页，共五十六页，2022年，8月28日2005年2006年北京414415上海4384452005年2006年一季度二季度三季度四季度一季度二季度三季度四季度北京12010098961241009695上海12611010010213011810097OLAP多维分析（续）第四十七页，共五十六页，2022年，8月28日旋转（Rotate）旋转是改变多维数组显示的维方向。这种旋转操作可以将多维数组的不同维进行交换显示，使用户能够更加直观地观察到不同维之间的关系。OLAP多维分析（续）第四十八页，共五十六页，2022年，8月28日OLAP多维分析（续）2005年2006年一季度二季度三季度四季度一季度二季度三季度四季度北京12010098961241009695上海12611010010213011810097北京上海2005年一季度120126二季度100110三季度98100四季度961022006年一季度124130二季度100118三季度96100四季度9597第四十九页，共五十六页，2022年，8月28日数据挖掘（DataMining,DM）是指运用人工智能、机器学习、统计学等技术，对企业中的数据进行分析推理，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的实际应用数据中，找出隐含或未知的模式（Pat