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商务智能与决策支持——案例及案例分析随着互联网技术的不断发展，大量数据被生产出来，这些数据中蕴含着巨大的商业价值。
商务智能和决策支持系统可以利用这些数据，提供决策制定者与业务分析师期望的数据驱动洞察，以优化业务决策。
以下是几个商务智能和决策支持系统的案例及案例分析。
案例1：超市销售决策支持系统在某家超市中，决策制定者需要决策哪些产品需要采购、以及量级的大小，以及哪些产品需要促销，以达到推广和促进销售的目的。
为了实现这些目的，该超市实现了一个决策支持系统。
决策支持系统采用商务智能数据仓库，从行业数据中导入了大量销售数据，包括每天、每周、每月、甚至每小时的交易、营销、库存和采购等数据。
该系统采用了高级数据可视化来表示销售数据，以帮助决策制定者快速识别有趣的数据趋势。
该系统还使用了预测分析，以辅助决策制定者预测某种产品的销售情况，并为其提供推荐；也使用了关联分析，以查找哪些产品最常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常在一起出售。
通过使用这个决策支持系统，超市看到了显着的效益。
决策支持系统帮助他们预测哪些产品将具有更高的需求，帮助他们采购了更合适的库存量，以及哪些产品需要进行促销以提高销售。
超市转型成了一个以数据为驱动的企业。
案例2：在线零售商的数据分析一家在线零售商使用商务智能、数据挖掘与分析技术来对订单，商品，顾客及销售数据进行分析，以帮助经营者做出更加精准的商业决策。
他们使用了大量的内部和外部数据来源，以建立一个全面的数据仓库，数据包括订单历史、销售历史、客户数据、产品数据和行业趋势等。
他们使用了数据挖掘和预测性分析来发现顾客的需求以及未来销售趋势。
通过分析他们的数据，该在线零售商能够快速识别哪些产品的销售量增加，哪些产品的销售量下降，哪些产品的客户评分较低，并能及时调整库存和价格等策略来优化他们的销售。
此外，经营者能够更好地识别他们的目标客户及其需求，以提供更好的客户服务。
京东运用智能决策支持系统的案例京东是中国最大的自营式电商平台之一，为了提高运营效率和业务决策的准确性，京东运用智能决策支持系统来帮助管理者进行决策。
以下是京东运用智能决策支持系统的十个案例。
1. 供应链管理：通过智能决策支持系统，京东能够根据销售数据和预测需求，优化供应链管理，实现准时交货和减少库存积压。
2. 价格策略制定：京东利用智能决策支持系统分析竞争对手的价格和市场需求，制定合理的价格策略，以提高销售量和利润。
3. 促销活动规划：通过智能决策支持系统，京东能够分析用户购买行为和偏好，制定有针对性的促销活动，提高用户转化率和购买频次。
4. 库存优化：智能决策支持系统帮助京东实时监控库存情况，分析销售趋势和季节性变化，优化库存管理，减少滞销和过期产品。
5. 风险管理：京东运用智能决策支持系统分析供应商和物流合作伙伴的信用风险，及时识别潜在的风险因素，并采取相应的措施降低风险。
6. 用户个性化推荐：基于智能决策支持系统的用户行为分析，京东能够为每个用户提供个性化的推荐产品和服务，提高用户满意度和购买意愿。
7. 运输路线规划：智能决策支持系统帮助京东优化运输路线，根据订单的地理位置和运输成本，选择最优的运输方案，降低物流成本和配送时间。
8. 售后服务管理：通过智能决策支持系统，京东能够实时监控售后服务质量和用户反馈，及时发现问题并采取措施改进服务质量。
9. 市场营销策略：京东利用智能决策支持系统分析市场趋势和竞争对手的行动，制定市场营销策略，提高品牌知名度和市场份额。
10. 数据分析和预测：京东运用智能决策支持系统分析海量的销售数据和用户行为数据，预测市场需求和销售趋势，帮助管理者做出准确的决策。
总结起来，京东运用智能决策支持系统的案例涵盖了供应链管理、价格策略制定、促销活动规划、库存优化、风险管理、用户个性化推荐、运输路线规划、售后服务管理、市场营销策略和数据分析预测等多个方面。
这些案例充分展示了京东如何利用智能决策支持系统来提高运营效率、优化业务决策，进而实现更好的业绩和用户体验。
商务智能与决策支持-案例及案例分析商务智能与决策支持教学案例案例1：光大银行商务智能系统的实施一、案例内容成立于1992年8月的光大银行，作为国内最大的股份制商业银行，拥有众多客户群，几百个分支机构遍布国内外;同时光大银行以领先的理念为客户提供种类繁多的金融服务。
对于一个如此庞大的机构，如此繁多的金融服务，管理的复杂性可想而知。
近年来，通过综合柜台业务系统、阳光卡系统、网上银行系统和办公自动化系统等一系列信息化基础建设，光大银行率先实现了业务系统全国联网和总行数据大集中。
在成功实现业务系统全国联网和总行数据大集中后，经营管理分析方面又出现了一些极待解决的新问题，如：统计数据不够及时准确、对决策分析缺乏专业化系统化支持、报表处理效率低、数据共享差、难以为以客户为中心的经营管理模式提供充足的信息支持、业绩考核没有理想的IT系统为支撑等等。
众多新问题的出现是银行管理层始料未及的。
为了尽快突破海量数据的“封锁”，挖掘其中蕴涵的知识和信息，光大银行决策层于2002年初开始立项商业智能及数据仓库系统。
光大银行根据自身情况，以实际需要为导向，对各家方案的优劣进行仔细分析、反复考察、综合考虑。
最终，菲奈特软件公司的高端商务智能产品BI.Office以其领先的技术和简便的操作从众多竞争者中脱颖而出，赢得了光大银行决策层的一致青睐。
经过商议，双方在国际结算业务统计分析、对公业务统计分析、信贷风险管理、客户经理业绩考核等方面签定了一系列合作计划。
为了降低实施风险，将从国际结算业务统计分析系统开始，各个项目逐步实施。
成功的选型是光大银行商业智能应用系统成功实施的开始。
国际业务部商业智能的应用证明，光大银行所采取的“以部门为基础实施数据处理”的决定是正确的，也是务实的。
从2002年12月开始，菲奈特BI.Office商业智能应用平台相继应用于光大银行其他几个业务部门，形成相应部门的商业智能系统。
这些商业智能系统以数据仓库技术为基础，把分散在各个业务系统的数据进行整合，数据经过清洗、转换，加载到数据仓库；再采用OLAP和Data Mining等技术，为管理决策人员提供强大、灵活的日常查询和决策支持。
企业决策支持系统的应用实践有哪些在当今竞争激烈的商业环境中，企业面临着日益复杂的决策问题。
为了在市场中脱颖而出，企业需要依靠准确、及时的信息和有效的分析工具来支持决策过程。
企业决策支持系统（Decision Support System，简称 DSS）应运而生，成为企业管理的重要利器。
那么，企业决策支持系统在实际应用中有哪些具体的实践呢？一、销售与市场决策在销售领域，企业决策支持系统可以帮助企业分析销售数据，预测市场需求。
通过对历史销售数据的挖掘和分析，系统能够发现销售趋势、客户购买行为模式以及产品的销售周期。
这有助于企业合理安排生产计划，优化库存管理，避免库存积压或缺货的情况发生。
例如，一家服装企业通过决策支持系统分析不同地区、不同季节的销售数据，发现某些款式在特定地区和季节的销售表现出色。
基于这些分析结果，企业可以针对性地调整生产和配送策略，增加热门款式在相关地区和季节的供应，从而提高销售业绩。
在市场推广方面，决策支持系统可以评估不同营销活动的效果。
通过收集和分析市场活动的数据，如广告投放效果、促销活动的响应率等，企业能够了解哪些营销手段最为有效，从而优化市场推广预算的分配，提高投资回报率。
二、财务决策企业决策支持系统在财务管理方面也发挥着重要作用。
它可以帮助企业进行财务分析、预算编制和成本控制。
系统能够对企业的财务数据进行深入分析，包括资产负债表、利润表和现金流量表等。
通过财务比率分析、趋势分析等方法，为企业提供财务状况的评估和预警，帮助管理层及时发现潜在的财务风险。
在预算编制过程中，决策支持系统可以整合各部门的业务数据，提供准确的预测和规划依据。
这使得预算更加科学合理，能够更好地指导企业的资源配置和业务发展。
成本控制方面，系统可以对企业的成本结构进行详细分析，找出成本的关键驱动因素。
例如，通过分析发现原材料采购成本过高，企业可以与供应商重新谈判价格，或者寻找更具性价比的替代材料，从而降低成本，提高盈利能力。
决策支持系统在企业管理中的应用案例引言：随着信息技术的飞速发展和企业管理日益复杂化，决策的质量和效率成为企业成功的关键。
决策支持系统是一种使用计算机技术和数据分析的工具，可帮助管理者在制定决策时提供准确的信息和精确的分析。
本文将通过介绍几个真实的案例，详细说明决策支持系统在企业管理中的应用。
案例一：供应链优化决策支持系统在制造业中的应用某汽车制造公司利用决策支持系统来优化供应链管理，提高运营效率。
该系统整合了公司内部和供应商的相关数据，实现信息共享和协同决策。
系统通过对订单数据进行分析，优化供应商的选择、订货量和库存水平，减少了库存积压和订单延误。
此外，该系统还利用模拟技术和预测分析，帮助公司预测销售趋势和变动，以便更好地调整生产计划和物流策略。
案例二：金融风险管理决策支持系统在银行业中的应用一家银行引入决策支持系统来帮助管理风险，并防范可能的金融危机。
该系统通过整合各部门的交易数据、市场数据和客户数据，建立了一个综合的风险分析模型。
系统可以对不同类型的风险进行评估和监控，如信用风险、市场风险和操作风险。
通过对数据进行实时分析和预警，银行可以更及时地发现潜在的风险和异常情况，并及时采取相应的措施来降低风险。
案例三：营销决策支持系统在零售业中的应用一家连锁超市使用决策支持系统来帮助制定营销策略，提高销售额和客户满意度。
该系统通过对销售数据、客户数据和市场数据进行分析，帮助超市识别潜在的销售机会、客户需求和市场趋势。
系统可以为超市提供个性化的定价策略、促销活动和产品组合推荐，以及预测销售额和市场份额。
通过优化营销决策，该超市实现了销售额的大幅增长和客户满意度的提升。
案例四：人力资源决策支持系统在人力资源管理中的应用一家跨国公司引入决策支持系统来优化人力资源管理，提高人员招聘和绩效管理的效果。
该系统整合了公司的人事信息、招聘数据和绩效评估数据，实现了人力资源的集中管理和智能决策。
系统可以帮助公司识别最适合的候选人，根据员工的绩效评估结果进行薪酬调整和晋升决策。
决策支持系统原理与应用决策支持系统原理与应用决策支持系统（DSS）是一种基于计算机技术的信息系统，旨在帮助决策者在复杂的决策环境中做出最佳的决策。
DSS的设计和实现需要考虑多种因素，包括决策者的需求、决策环境的特点、数据的可用性和质量等。
DSS的原理主要包括以下几个方面：1. 数据管理：DSS需要收集、存储和管理各种数据，包括结构化数据（如数据库中的数据）和非结构化数据（如文本、图像等）。
数据管理的目的是为了提供决策所需的信息。
2. 决策模型：DSS需要建立各种决策模型，以帮助决策者分析和评估不同的决策方案。
决策模型可以是定量的（如数学模型）或定性的（如专家系统）。
3. 分析工具：DSS需要提供各种分析工具，以帮助决策者对数据和决策模型进行分析。
这些工具包括数据挖掘、统计分析、模拟和优化等。
4. 用户界面：DSS需要提供易于使用的用户界面，以帮助决策者进行决策分析和评估。
用户界面应该简单、直观、易于理解和操作。
DSS的应用范围非常广泛，包括企业管理、金融、医疗、政府管理等领域。
以下是一些DSS的应用案例：1. 企业管理：DSS可以帮助企业管理者做出各种决策，如市场营销、供应链管理、人力资源管理等。
例如，一个零售企业可以使用DSS来预测销售量、优化库存管理和制定促销策略。
2. 金融：DSS可以帮助金融机构做出各种决策，如风险管理、投资组合管理、信用评估等。
例如，一个银行可以使用DSS来评估客户的信用风险、优化投资组合和制定贷款策略。
3. 医疗：DSS可以帮助医疗机构做出各种决策，如诊断、治疗、药品管理等。
例如，一个医院可以使用DSS来辅助医生进行诊断、优化药品管理和制定治疗方案。
4. 政府管理：DSS可以帮助政府机构做出各种决策，如城市规划、环境保护、公共安全等。
例如，一个城市可以使用DSS来优化交通规划、预测环境污染和制定应急预案。
总之，DSS是一种非常有用的信息系统，可以帮助决策者在复杂的决策环境中做出最佳的决策。
企业管理中的科学决策与决策支持系统分析随着市场竞争日益激烈，企业管理者们正面临着越来越复杂的决策环境。
在这个快节奏和信息爆炸的时代，科学决策成为了企业管理的关键。
因此，许多企业引入决策支持系统（Decision Support System，DSS）来帮助管理者做出科学而有效的决策。
本文将探讨企业管理中的科学决策与决策支持系统的分析。
一、科学决策的重要性科学决策是企业管理的核心。
在过去，决策大多基于管理者的经验和直觉，但随着业务的发展和竞争的加剧，管理者需要更加科学和系统的方法来做出决策。
只有通过科学决策，企业才能更好地应对市场变化，提高效益，增强竞争力。
科学决策不仅仅是基于数据，还需要结合科学的分析方法。
例如，企业可以利用统计学方法来分析市场需求，确定产品销售的最佳策略。
此外，科学决策还需要考虑风险和不确定性。
企业管理者需要通过风险评估和预测，为决策提供更加可靠的依据。
二、决策支持系统的概念决策支持系统（DSS）是一种基于计算机和信息技术的系统，旨在帮助管理者进行决策。
它通过收集、组织和分析大量的数据和信息，帮助管理者实现更加科学和系统的决策过程。
决策支持系统通常由三个主要组件组成：数据管理子系统、模型管理子系统和用户界面子系统。
数据管理子系统用于收集、存储和管理数据和信息。
模型管理子系统用于开发和管理决策模型，利用统计学和数学方法，进行决策分析。
用户界面子系统为管理者提供一个友好的界面，使其能够交互地使用决策支持系统，并进行决策评估和模拟。
三、决策支持系统的优势决策支持系统在企业管理中具有诸多优势。
首先，它可以大大增强信息处理和决策分析的速度和准确性。
相比传统的手工处理方式，决策支持系统能快速检索和处理大量数据，并通过模型和算法进行分析，提供更准确的决策结果。
其次，决策支持系统可以帮助管理者更好地应对不确定性和风险。
它可以通过预测和模拟分析，评估决策的风险和后果，并为管理者提供决策的潜在结果。
案例企业销售决策支持系
统
This manuscript was revised by the office on December 22, 2012
[案例 4] 企业销售决策支持系统
在市场经济体制下，销售管理已成为企业最为重要的经营活动之一。
企业销售是企业经营的起点，也是实现企业效益的焦点。
销售活动不仅与企业内各部门有密切关系，还与外界有着广泛的交往。
销售活动涉及的许多问题具有相当的不确定性，这些问题的决策是半结构化或非结构化的。
因此用于支持企业销售决策的DSS是一种较典型的专用DSS，本节将以中国纺织大学宋福根教授主持开发的一个企业销售决策支持系统 (ESDSS)为案例，介绍实际DSS的构造及其具体的应用，以便直观地帮助我们学习和认识DSS。
1、ESDSS的功能
研制ESDSS是为处在竞争日趋激烈的环境中的企业提供一种分析销售因素关系及其变化规律，抉择最优或满意营销策略的科学手段。
ESDSS的功能有销售预测和销售决策两大类，另外还有若干辅助功能，见图1。
图1 EDSS的功能结构
销售预测是销售决策的前期工作，预测结果是决策的依据。
ESDSS的销售预测功能比较齐全，既有宏观的，也有微观的。
销售决策是销售管理的核心，贯穿于销售管理的各个方面和全过程。
ESDSS的销售决策功能是一些常用的，也是较为重要的功能。
2、ESDSS的结构与组成
ESDSS的结构设计采用数据库、模型库、方案库 "三库一体"，以"方案驱动"运
行，以数据库管理模式进行模型管理的设计思想。
ESDSS在结构上是新颖的三角式的三库系统，其特色是提出了方案库的概念和方案驱动的构思并予以实现。
系统的逻辑结构见图2。
ESDSS的数据库存储各种从MIS中析取的销售预测与销售决策依据数据、公用的数据字典与数据表字典，以及运行过程中使用的临时表等。
模型库中的单元模型用程序方式储存，以两级模型字典描述和管理。
单元模型的组合根据它们的依赖关系，通过建立临时空间来实现，模型的运行通过指南式的人机逐步对话触发。
较特别的是各种销售预测与销售决策的方法也存储于模型库中。
销售预测与销售决策所采用的方法与模型分别列于表1与表2。
ESDSS引入方案库的概念，方案库存储各种完整的预测与决策方案，包括预测与决策过程中使用的数据、模型、方法的描述以及运行步骤。
方案能反映决策者的决策风格与经验，可以事先建立，也可在模型求解时生成。
方案库通过方案字典管理方案，并可作为一种预测与决策的知识不断积累。
人机会话系统采用用户界面十分友好的Widow格式的菜单驱动和控制，以多任务方式展开。
系统提供用户界面十分友好的多种会话方式和操作功能，提供备种获取数据的渠道和各种形式的输出信息等，它在整个决策过程中起到控制机制的作用。
ESDSS的人机会话系统设有出错提示、重要操作提供确认、无效数据处理及互斥性校验等容纠错功能，以及多媒体形式的教学与帮助功能。
DSS建立在Windows平台上，采用Visual Basic作为系统主程序的语言，数据库管理系统选用Access，并用Office软件作系统的辅助工具。
3、ESDSS的应用
(1) 应用企业简介
某集团公司下属千斤顶厂是研究、开发与制造各类液压千斤顶的专业企业，拥有各种千斤顶装配线20条，年生产能力超过280万台。
工厂的销售工作主要由集团的销售公司负责，销售公司设有四个业务科以及计划、储运和财务等职能科室，在国内设有天
泽、武汉、广州和华东分公司，并在欧美设有分部。
公司销售"决策的主要参与人员由集团总裁、销售公司经理和财会人员组成。
(2) 问题的提出
随着市场经济的进一步发展，千斤顶行业的竞争日趋激烈。
该厂的市场占有率较大，指定的价格通常处于一个领导价格的地位，因此如何及时地把握市场机会，准确地预测市场需求，如何根据市场需求及时调整自己的营销策略等问题对公司高层决策层提出了更高的要求。
但长期以来，管理部门在决策时往往采用经验估计、定性分析等方法，一般决策者的经验和水平无法满足要求，也难以借鉴他人的经验和获得有效的决策数据，常局限于一种决策方案而缺乏多方案的制定与比较。
鉴于此，公司领导希望能够有一套使用方便、切实有效的计算机系统来支持公司进行决策。
(3) 市场需求预测
影响该厂销售情况的主要因素是价格、广告支出以及汽车产量，1988一1997年各年的数据见表3。
根据表中数据，应用ESDSS的销售量预测功能，由回归分析建立企业的需求预测模型:
模型运行后的统计量表明模型的拟合良好(R2=，误差较小(标准差=。
根据预测模型对1997年市场需求进行验算，价格=，广告支出=，汽车产量=157，计算得1997年需求约为，与实际情况基本符合。
作"如来……则"方式的灵敏度分析，回答若干问题：销售量增长10%，其他不变，广告费支出必须达到多少当价格下降到多少元时，销售量增长10%经分析可知，当广告支出为万元时或价格下降到元时，可以达到销售童增长大约10%的目标。
(4) 广告媒体选择决策
由于千斤顶属于工业品，工厂在广告费用的预算上一般根据一定的利润比提取，并由主观判断安排广告宣传，而如何优化分配，用好这笔资金一直未作
过认真的考虑。
工厂主要使用的广告媒体为户外广告、专业杂志和其他形式。
根据工厂的经验，各种媒体的加权展露数为:户外广告192、专业杂志36、其他形式12。
现要应用ESDSS促销手段决策功能，由线性规划模型作广告费优化分配方案，以得到最大的展开效果。
1)建立决策变量
X1 ----- 分配给户外广告的设置次数 X2 ----- 分配给专业杂志的刊登次数 X3 ----- 分配给其他广告形式的次数
2)建立目标函数
Max E(X)=192 X1+36 X2+12 X3
3)确定约束条件
户外广告每次的设置费用为150000元/年，专业杂志上刊登广告的费用为24000元/年，其他广告形式平均为120000元/年。
其中户外广告的投入不得少于650000元，次数不得少于2次，专业杂志的刊登不得少于3次，其他广告形式尽可能少于2次，由此确定模型的约束条件如下:
150000 X1+24000 X2+12 0000X3≤1000000150000 X1≥650000X1≥2X2≥3X3≤2
4)规划求解的结果
X1=，X2=，X3=0，E=1357，取整得: X1=4，X2=15，X3=0，E=1357根据求解结果，工厂为获得最大的展露效果，应该在户外广告上投入4×150000=600000元，专业杂志的投入为l5×24000=360000元，而尽可能不在其他广告形式上投入。
4．讨论题
1)本例应用了哪些数学模型，各起何作用
2)本例中DSS的逻辑结构和功能结构之间的关系
3)该厂是如何应用销售决策支持系统的应用效果如何。
