第八章管理信息系统的应用与管理第二节管理信息系统的应用三、信息系统与组织决策（四）群体决策支持系统（GDSS）（★）1.群体决策与群体决策支持系统。
在组织中，大多数重大决策都不是某个个体完成的，而是群体决策的结果。
相比个体决策，群体决策具有如下特点：（1）通常决策的正确性更高，但速度较慢；（2）集思广益，决策可能更具创造性；（3）可能出现风险极端化，可能过度保守或过度冒险；（4）群体成员关系好坏可能左右决策效能；（5）决策群体的构成对群体决策的影响较大。
群体决策支持系统（group decision supportsystem，GDSS），是指在系统环境中，多个决策参与者共同进行思想和信息的交流，群策群力，寻找一个令人满意和可行的方案，但在决策过程中只由某个特定的人做出最终决策，并对决策结果负责。
2.群体决策支持系统的应用。
GDSS按照决策时间和群体成员地理上的邻近程度可分为决策室、局域决策网、电子会议、远程决策四种应用类型。
（1）决策室。
决策室的主要特征是决策者面对面地在同一时间和地点进行群体决策。
设立一个与传统会议室相似的决策室，决策者通过互联的计算机站点相互合作完成决策。
决策室是相对较简单的GDSS，主要缺点是不能有效地屏蔽各决策者之间的相互影响。
（2）局域决策网。
局域决策网型GDSS建立在局域网（local areanetwork，LAN）的基础上。
在决策过程中，各决策者在近距离的不同房间的工作站上参与群体决策，共享决策源，通过网络相互通信，以了解其他决策结点的状态及全局状态。
这种类型GDSS的主要优点是可以克服定时决策的限制，决策者可在决策周期内分时地参与决策。
（3）电子会议。
电子会议利用计算机网络的通信技术，使分散各地的决策者在同一时间内进行集中决策。
电子会议实质上与决策室相同，它的优点是能克服空间距离的限制。
（4）远程决策。
远程决策型GDSS充分利用广域网、互联网等信息技术来支持群体决策，综合了局域决策网与电子会议的优点，可使决策者异时异地共同对同一问题做出决策。
（五）商业智能（BI）（★）1.商业智能的概念。
商业智能（businessintelligence，BI）通常被理解为：运用数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等技术来分析和处理数据，将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
2.商务智能的主要分析工具。
（1）联机分析处理。
联机分析处理（OLAP）系统是数据仓库系统最主要的应用，专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，从多方面和多角度以多维的形式来观察企业的状态、了解企业的变化。
（2）数据挖掘及应用。
数据挖掘（datamining，DW）是运用基于计算机的方法（包括新技术），从大量数据中提取出隐藏在数据中的有用信息的过程。
数据挖掘的目的就是从大量数据中提取或“挖掘”知识，它是从数据库中进行知识发现（knowledge discovery indatabase，KDD）过程的核心部分。
数据挖掘的主要功能和应用有6类：①数据特征总结与区分。
数据特征总结是对目标类数据的一般特征进行汇总，可以以直方图、饼状图、多维数据方、交叉表等多种形式进行输出，如对某一类顾客的特征汇总。
数据区分是将目标类对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性比较，如对不同年龄段顾客购买行为的比较等。
②关联分析。
关联分析用来寻找数据库中值的相关性。
两种常用的技术是关联规则和序列模式。
关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，如哪些商品经常一块儿被购买；序列模式与此类似，寻找的是事件之间时间上的相关性，如银行利率调整与随后股市的变化。
③分类。
分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征④预测。
预测是把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。
如对销售活动效果的预测。
⑤聚类。
聚类是在不考虑已知分类的情况下对数据类或概念进行区分。
它是在未知分类的前提下，将数据分成不同的群组，使群与群之间差别最大化，同时使同一个群之间的数据相似性最大化。
如在不知道要把客户分成几类的情况下进行客户细分，在此基础上可以制定一些针对不同客户群体的营销方案。
【提示】分类就是按照某种标准给对象贴标签，再根据标签来区分归类。
聚类是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，聚类是指事先没有“标签”，而通过某种成因分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。
⑥孤立点分析（局外者分析）。
孤立点是在数据集中与众不同的数据，使人怀疑这些数据并非随机偏差，而是产生于完全不同的机制。
孤立点分析可以对分析对象的少数的、极端的特例进行挖掘，揭示内在的原因。
孤立点分析可以从一些信用不良的客户数据中找出相似特征并预测可能的诈欺交易，达到减少损失的目的。
四、信息系统与组织战略（一）信息系统与组织变革（★★）下表列出了信息系统对组织变革产生的一些影响。
企业组织变革可以基于信息系统的支持，审视、优化、重新设计业务流程，并获得较高的效率和服务质量。
1.信息系统对组织的影响。
信息系统对组织的影响组织概念信息系统对组织的影响/组织的受益阶层化减少层次，扩大控制幅度专业化减少专业人员，增加多面手规范化增加规范集中化减少权力集中组织文化组织文化影响信息系统的行为组织权力信息系统会影响组织权力组织的生长周期信息系统应配合组织的生长阶段目标的转移要防止组织目标转移组织学习信息系统可提供偏差报告，供组织学习用2.信息系统与组织结构变革。
信息系统与企业组织结构的关系已经变得越来越广泛和深入。
一方面，传统组织结构在信息系统的支持下可以进行一些良性调整；另一方面，信息系统也带来了一些新的协调手段，使得一些新型的组织结构在现实中成为可能。
信息系统对组织结构变革的影响具体表现为以下几个方面：（1）支持组织扁平化调整。
组织扁平化就是减少管理的层次，扩大管理的幅度。
扁平化是通过赋予低层员工有制定决策和解决问题的权力（也称为授权），而无须等待中层管理者批准的组织结构调整。
扁平化的组织结构具有更好的灵活性和更快的反应能力，能够降低成本、提高产品和服务的质量，更能适应当前动态的全球经济。
组织扁平化时，信息系统成为很关键的要素。
一方面，相应的管理层级变少，授权后的员工在信息系统支持下进行决策。
另一方面，基于信息技术的支持，强化组织内部通信、监控协调能力，控制跨度可以得到显著的扩大。
（2）支持新型组织结构。
在信息技术的支持下，一些组织设计并采用了一些新型的组织结构以增强组织竞争力，其中最为重要的是团队结构和虚拟组织。
①团队结构。
团队，乃由一群不同背景，不同技能及不同知识的人员所组成，通常人数不多。
他们分别选自组织中的不同部门，那是他们各人的“家”。
组成团队后，他们共为某一特殊的任务而工作。
团队结构的特点：①打破部门界限，并把决策权下放到团队成员，要求成员既全又专，团队负责活动的全部责任。
②团队组织适合于组织中具有特定的期限和工作绩效标准的某些重要任务，或者任务是独特、不常见的，需要跨职能界限的专门技能。
③团队作为对官僚结构的补充，既提高了标准化的效率，又增强了灵活性，是一种自我管理的团队。
信息技术使得团队之间的沟通和组织对团队的有效监督成为可能。
②虚拟织织。
是一种区别于传统组织的一种以信息技术为支撑的人机一体化组织。
其特征以现代通讯技术、信息存储技术、机器智能产品为依托，实现传统组织结构、职能及目标。
在形式上，没有固定的地理空间，也没有时间限制。
组织成员通过高度自律和高度的价值取向实现在团队的共同目标。
虚拟企业是企业伙伴间的一种联盟关系，是一些相互独立的企业（如供应商、客户、甚至竞争者）通过信息技术连接的暂时联盟，这些企业在诸如设计、制造、分销等领域分别为该联盟贡献出自己的核心能力，以实现技能共享和成本分担，其目的在于建立起某种特定产品或服务的世界一流竞争能力，把握快速变化的市场机遇，它既没有办公中心也没有组织结构图，可能还是无层级、无垂直一体化的组织。
3.信息系统与业务流程重组。
传统的企业管理模式下的业务流程，由于设计不完善、需求变化、技术过时、官僚主义的滋生等原因，组织中许多流程会不由自主地包含了大量效率不高，或者说在输出创造价值方面做的不尽人意的流程。
业务流程重组强调以业务流程为改造对象和中心、以关心客户的需求和满意度为目标、对现有的业务流程进行根本的再思考和彻底的再设计，利用先进的制造技术、信息技术以及现代的管理手段、最大限度地实现技术上的功能集成和管理上的职能集成，以打破传统的职能型组织结构，建立全新的过程型组织结构，从而实现企业经营在成本、质量、服务和速度等方面的全面性的改善。
（二）信息系统与竞争战略（★★）1.信息系统与成本领先战略。
信息系统在企业中的应用可以帮助企业在生产、工程、设计、服务等环节有效降低成本，甚至达到行业中最低的运营成本。
2.信息系统与差异化战略。
企业可以借助信息系统推出区别于竞争对手的新产品、新服务，从而获取竞争优势。
借助这类信息系统，企业可以不需要再响应竞争对手基于价格上的竞争，而是通过提供难以复制的产品和服务，拉开与竞争对手的差距，阻断竞争对手。
许多公司利用这一信息系统战略取得竞争优势。
类似数据挖掘这样的信息技术，企业可以利用产品销售和客户数据分析消费者的购买模式和偏好，从而更好地发现目标客户、服务于目标市场，并针对性地开展营销和市场竞争活动。
3.信息系统与集中化战略。
以数据挖掘为代表的信息技术在识别集中化战略中包括以下一些典型应用：确认那些从你的企业购买同一种产品的顾客的共性，预测哪些顾客将可能离开你投入你的竞争者的怀抱，确认哪些客户可以被列入邮售名单以达到高的收益率，预测哪些访问网站的客户是否对所看到的产品有兴趣，了解哪些产品与服务通常被一起销售，揭示本月与上个月典型顾客的差别等。
（三）信息系统与企业价值链网（★）1.信息系统与企业价值链。
在价值链的每一个阶段，都可以考虑如何利用信息系统来改善运行效率，提升增值过程，为客户创造更多的价值。
信息系统对价值链基本活动的支持，可以通过自动仓储系统提升外部物流运作效率，通过计算机控制的生产制造系统提升生产运作效率，通过计算机化的产品销售和服务系统提升销售与服务的效能。
信息系统对价值链支持活动的支持，可以通过计算机辅助设计系统来提升技术研发效能，通过人力资源管理系统提升人力资源效能，通化计算机化订货系统加强采购效率，通过办公自动化技术或电子化的日程安排和消息传送系统提升基础管理。
