决策支持系统(DDS)

决策支持系统一、决策支持系统（DDS）的概述1、问题的提出随着办公自动化系统(OA系统)、,MIS、MRPⅡ、ERPCRM等具有鲜明信息时代特征的技术、方法的不断开发与应用，标志着企业信息化的不断发展。

目前，尽管有些企业开发了决策支持系统并在应用上取得了一定的效果，但还面临着开发与应用上的许多问题。

随着Intemet 技术的迅速发展，为世界经济带来了大的变化。

特别是先进的数据仓库和Web技术，逐渐渗透到企业网络的建设中，从而对DSS在组织中使用产生相当大的影响。

2、DDS的组成决策支持系统基本结构主要由四个部分组成，即数据部分、模型部分、推理部分决策支持系统和人机交互部分：（1）数据部分是一个数据库系统;（2）模型部分包括模型库(mb)及其管理系统(mbms);（3）推理部分由知识库(kb)、知识库管理系统(kbms)和推理机组成；（4）人机交互部分是决策支持系统的人机交互界面，用以接收和检验用户请求，调用系统内部功能软件为决策服务，使模型运行、数据调用和知识推理达到有机地统一，有效地解决决策问题。

3、DDS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；（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；（3）易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用；（4）强调对用户决策方法改变的灵活性及适应性；（5）支持但不是代替高层决策者制定决策。

4、DDS的结构特征（1）数据库及其管理系统；（2）模型库及其管理系统；（3）交互式计算机硬件及软件；（4）图形及其他高级显示装置；（5）对用户友好的建模语言。

二、DDS相关技术系统1、智能决策支持系统在早期DSS两库结构的基础上，随着DSS向非结构化问题领域的拓展，引入人工智能的手段和技术，增加知识部件，即将DSS与专家系统(Es)相结合。

这种DSS与Es结合的思想在80年代初提出，构成了智能决策支持系统(IDSS)的初期模型。

多人决策支持系统类型综述——DDSS【摘要】本文首先简述了传统的决策支持系统，总结了现有的多人决策支持系统的概念和类型。

在此基础上重点总结了分布式决策支持系统(DDSS)的国内外研究现状，提出了分布式决策支持系统的体系结构模型：通过将Mobile Agent技术引入，然后分别从系统模型、体系结构、系统组织等方面进行了深入的研究。

【关键词】多人决策支持系统DDSS Mobile Agent技术一、多人决策支持系统决策支持系统(Decision Supporting System,简称DSS)自二十世纪七十年代提出以来将管理信息系统和模型辅助决策结合起来，使得数值计算和数据处理融为一体，在企业发展、市场经营以及军事指挥等重大决策问题上发挥了显著作用[1]。

传统DSS辅助决策的对象为个体决策者，且模型库中的模型以数学模型为主，决策的结果表现为定量分析。

因此传统DSS所求解的决策问题通常比较简单、单一。

并且因为基于传统DBMS的DSS只能提供辅助决策过程中的数据级支持，而现实决策所需的数据却往往是分布、异构的。

因此，经过30多年的发展，决策支持系统已经从最初的支持个人决策扩展到群体和组织这类多人决策，并且出现了组织决策支持系统(ODSS)、群体决策支持系统(GDSS)、分布式决策支持系统(DDSS)和定性群决策支持系统(QGDSS)、智能群体决策支持系统(IGDSS)以及基于CBR与MAS的群体决策支持系统(MGDSS)等。

本文主要研究分布式决策支持系统(DDSS)的研究现状和发展前景。

二、DDSS国内外研究现状1、DDSS概念及其关键技术随着计算机技术、网络以及分布式数据库技术的发展，DSS技术出现了分布式决策支持系统，即DDSS。

DDSS是研究分布于多个物理位置上的决策体如何并发计算、协调一致地求解问题[2]。

这些分布在不同物理位置上的决策体构成计算机网络，网络的每个结点至少含有一个决策支持系统或有若干辅助决策的功能。

分布式决策支持系统-详解(重定向自DDSS)分布式决策支持系统（Distributed Decision Support System，DDSS）目录• 1 分布式决策支持系统概述• 2 分布式决策支持系统的特点• 3 分布式决策支持系统的运用• 4 分布式决策支持系统的现状分布式决策支持系统概述分布式决策支持系统( Distributed Decision Support System,DDSS) 的概念是20世纪80年代初期由Scher和Thomas等人提出的。

Swanson将 DDSS 定义为支持分布式决策的DSS, 并从分布式决策支持的环境及支持策略方面对DDSS的概念进行了探讨; Chung等人认为DDSS是GDSS和DSS的扩展, 并将其定义为支持组织中决策网络节点的决策、通信、协调和合作的DSS。

随着DSS的迅速发展，人们很自然地希望在更高的决策层次和更复杂的决策环境下得到计算机的支持。

许多大规模管理决策活动己不可能或不便于用集中方式进行。

这些活动涉及到许多承担不同责任的决策人。

决策过程必需的信息资源或某些重要的决策因素分散在较大的活动范围，是一类组织决策或分布决策。

分布式决策支持系统是为适应这类决策问题而建立的信息系统。

分布式决策支持系统的特点DDSS是由多个物理分离的信息处理特点构成的计算机网络，网络的每个结点至少含有一个决策支持系统或具有若干辅助决策的功能。

与一般的决策支持系统相比，DDSS有以下一些特征：（1）DDSS是一类专门设计的系统，能支持处于不同结点的多层次的决策，提供个人支持、群体支持和组织支持；（2）不仅能从一个结点向其它结点提供决策，还能提供对结果的说明和解释；（3）有良好的资源共享；（4）能为结点间提供交流机制和手段，支持人机交互，机机交互和人与人交互；（5）具有处理结点间可能发生的冲突的能力，能协调各结点的操作；（6）既有严格的内部协议，又是开放性的，允许系统或结点方便地扩展；（7）同时系统内的结点作为平等成员而不形成递阶结构，每个结点享有自治权。

大数据驱动的决策支持系统研究引言随着科技的不断进步，数据量呈指数级增长，给企业决策带来了巨大的挑战和机遇。

大数据驱动的决策支持系统（DDSS）便应运而生。

DDSS利用大数据技术和分析方法，提供决策者们所需的信息和洞察力，辅助他们做出更明智的决策。

本文将探讨大数据驱动的决策支持系统的研究现状、挑战和未来发展趋势。

DDSS的概述什么是大数据驱动的决策支持系统？大数据驱动的决策支持系统是一种利用大数据技术和分析方法来处理和分析海量数据，辅助决策者做出决策的系统。

它能够从海量、高速、多样的数据中提取有价值的信息，帮助决策者理解和预测复杂的业务环境。

DDSS的特点大数据驱动的决策支持系统有以下几个特点：1.数据量大：DDSS处理的数据量通常是传统系统的几倍甚至几十倍以上。

这些数据来自于各种来源，包括互联网、社交媒体、传感器等。

2.处理速度快：DDSS需要在实时或准实时的情况下进行数据处理和分析，以便及时提供决策支持。

3.多样性：DDSS需要处理结构化和非结构化、文本和图像等多种形式的数据，以从中提取有用的信息。

4.需要智能算法：因为数据量大、复杂性高，DDSS需要借助先进的机器学习和人工智能算法来发现其中的规律和模式。

5.可视化展示：DDSS通过可视化手段将数据结果以图表的形式展示，帮助决策者更好地理解数据。

DDSS的研究现状大数据技术的应用大数据技术在DDSS中起到了关键的作用。

目前，许多企业和组织正在采用各种大数据技术来处理和分析数据，以支持决策。

这些技术包括：1.分布式存储和计算：例如Hadoop和Spark等分布式计算框架，能够处理海量的数据并实现高性能的计算。

2.数据挖掘和机器学习：利用机器学习算法和数据挖掘技术，可以从大数据中发现隐藏的模式和规律。

3.可视化技术：通过可视化手段将复杂的数据结果以图表的形式展示，帮助决策者更好地理解数据。

DDSS的应用领域大数据驱动的决策支持系统在多个领域都有广泛的应用。

基于数据驱动的决策支持系统数据驱动的决策支持系统（DDSS）是一个基于数据分析和算法模型的工具，可以帮助组织和个人做出更明智的决策。

它通过采集、处理和分析大量的数据，提供全面的信息和可视化展示，帮助用户快速准确地了解问题的本质，并作出决策。

DDSS已经广泛应用于各个领域，如金融、销售、供应链管理等，取得了显著的成效。

首先，DDSS的基础是数据采集和处理。

在数据时代，组织和个人都会产生大量的数据，如销售记录、用户行为、市场趋势等。

DDSS通过先进的数据采集工具和算法，可以快速、高效地收集、处理和存储这些数据。

采集到的数据可以来自各种渠道，如传感器、社交媒体等。

处理数据是DDSS的核心工作，它包括清洗数据、提取特征、建立模型等步骤，确保数据的准确性和完整性。

其次，DDSS的核心功能是数据分析和算法模型。

数据分析是DDSS的基础，它可以帮助用户发现数据中隐藏的规律和趋势。

数据分析可以采用各种统计方法和机器学习算法，如聚类分析、回归分析、决策树等。

这些算法模型能够从数据中提取有用的信息，为用户提供洞察和见解。

例如，在金融领域，DDSS可以分析股市的历史数据，预测股价的走势，帮助投资者做出投资决策。

第三，DDSS提供可视化展示和智能推荐。

一个好的DDSS应该能够将数据以直观的图表和图形展示出来，帮助用户更好地理解数据。

可视化展示可以使数据更具可读性，同时也能够帮助用户发现数据中的模式和变化。

另外，DDSS还可以根据用户的需求和偏好，提供个性化的智能推荐。

例如，在电商领域，DDSS可以根据用户的历史购买记录和偏好，向用户推荐个性化的商品。

最后，DDSS也面临一些挑战和问题。

首先是数据隐私和安全问题。

大量的数据存储和处理可能会涉及到用户的个人信息和敏感数据，需要保证数据的安全性和隐私性。

其次是算法的不确定性和局限性。

尽管DDSS使用先进的算法模型，但算法仍然存在一定的不确定性和局限性，特别是面对复杂和不确定的问题时。

Technology Application技术应用DCW199数字通信世界2019.111 引言目前，公司为了更进一步深化管理，适应市场的发展速度，最大要求的满足客户要求，提高本公司的市场竞争力，设置唐钢铁前数据支撑系统，以为企业的ERP 系统提高基础数据，实现了公司级整体信息化的要求，可以更好的为炼铁生产提供服务。

铁前DSS 数据支撑系统满足炼铁生产管理功能需求的同时，还可以支撑公司 ERP 系统的稳定运行，实现了公司级的整体信息化建设目标。

2 决策支持系统DDS 简介决策支持系统（Decision Support System ）是一个基于计算机用于支持业务或组织决策活动的信息系统。

DSS 服务于组织管理、运营和规划管理层（通常是中级和高级管理层），并帮助人们对可能快速变化并且不容易预测结果的问题做出决策。

决策支持系统可以全计算机化、人力驱动或二者结合。

DSS 系统基本组成：（1）数据部分：一个数据库系统；（2）模型部分：模型库及其管理系统；（3）推理部分：包括知识库，知识库管理系统，推理机；（4）人机交互部分：为人机交互界面，接收和检验用户请求，解决问题。

3 系统范围唐钢铁前DSS 数据支撑系统主要服务对象：炼焦制气厂、炼铁厂（含烧结，南北区）、二钢轧（含炼钢产线、高线产线、棒材产线、型材产线、普线产线）、动力能源部。

数据支撑系统分为铁前数据支撑系统、二钢轧炼钢数据支撑系统和二钢轧轧区。

物流范围从采购原燃料入厂开始，历经料场，炼焦，烧结，高炉出铁，炼钢，轧线（高线、棒材、型材、普线）。

4 系统硬件及软件开发平台4.1 硬件配置唐钢铁前数据支撑系统采用C/S 结构方式，包括两台主机服务器，分别为数据库服务器和在线热备服务器，把主机系统连为一体，负责炼焦制气厂、炼铁厂、第二钢轧厂的生产管理，各产线生产管理的总体协调管理，实现原料、中间品、产品的物料跟踪、作业管理，收集实绩数据收集等。

4.2 软件开发平台要求软件开发平台采用北京新思维创业科技有限公司的冶金软件框架结构和Oracle 公司的配套开发工具Developer 6i 、Borland 公司的开发工具Delphi 7.0。

决策支持系统决策支持系统（DDS）是一种基于计算机技术和信息技术的系统，用来辅助决策者进行决策过程中的信息获取、分析、评估和选择等环节。

通过整合和分析大量的数据和信息，DDS可以提供可靠的决策支持，为决策者提供决策的依据，帮助其做出准确、高效和科学的决策。

下面将从DDS 的定义、特点、功能和应用等方面进行详细介绍。

首先，DDS的定义。

DDS是一种以计算机技术和信息技术为基础的决策辅助系统，通过收集、分析和应用大量的数据和信息，帮助决策者进行决策过程中的信息获取、分析、评估和选择等环节，提供决策的依据和支持。

DDS可以采用各种技术和方法，如数据挖掘、模型建立、信息检索和智能算法等，以实现对数据和信息的高效利用和全面分析。

然后，DDS的功能。

DDS主要包括信息获取、数据分析、决策评估和决策选择等功能。

信息获取是DDS的基础功能，通过收集和整合各种数据和信息，形成决策的数据源和知识库。

数据分析是DDS的核心功能，通过应用数据挖掘、模型建立和统计分析等方法，对数据进行分析和挖掘，提取有用的信息和规律。

决策评估是DDS的关键功能，通过对决策的各种方案和选项进行评估和比较，提供决策的可行性和优劣性评价。

决策选择是DDS的最终功能，通过综合分析和评估的结果，帮助决策者做出最佳的决策选择。

最后，DDS的应用。

DDS可以应用于各个领域和行业，如企业管理、金融投资、物流运输、市场营销、医疗健康等。

在企业管理中，DDS可以帮助企业管理者进行决策支持，优化生产计划、供应链管理和资源配置等方面的决策。

在金融投资中，DDS可以帮助投资者进行数据分析和风险评估，提供投资决策的参考和建议。

在物流运输中，DDS可以帮助物流管理者进行路径选择和货物配送等决策，提高物流的效率和质量。

在市场营销中，DDS可以帮助市场营销人员进行市场分析和目标客户的选择，制定合适的市场营销策略。

在医疗健康领域中，DDS可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的选择，提高医疗的质量和效果。

如何利用决策支持系统与工具解决问题决策支持系统（DDS）和决策支持工具（DST）是在当今企业决策过程中发挥重要作用的关键技术。

它们能够为企业提供全面的信息分析和决策支持，帮助管理层合理决策，解决问题。

本文将详细介绍决策支持系统与工具的定义、作用、类型以及如何利用它们解决问题。

一、决策支持系统与工具的定义决策支持系统（DDS）是一种基于计算机技术的信息系统，通过提供各种决策制定工具和技术，帮助管理层进行决策。

决策支持工具（DST）是DDS的具体实现方式，它是通过计算机软件或硬件提供各种功能和分析工具的工具包。

二、决策支持系统与工具的作用1. 提供信息支持：DDS和DST能够从各种数据源收集、整理和分析大量数据，为决策者提供准确、及时的信息支持。

2. 辅助决策制定：DDS和DST提供了各种模型、算法和分析工具，可以帮助决策者分析问题、评估风险、制定方案等，并在决策制定过程中提供决策者所需的全面信息。

3. 促进合作与沟通：DDS和DST能够支持多人、多部门之间的协同工作，促进信息共享和沟通，提高决策效率和质量。

三、决策支持系统与工具的类型1. 数据驱动型DDS：这类DDS主要基于大数据分析，通过提供强大的数据挖掘和分析功能，帮助决策者从大数据中发现隐藏的信息和规律，并支持决策制定。

2. 模型驱动型DDS：这类DDS主要基于决策模型和算法，提供各种模型和算法工具，帮助决策者进行定量分析和预测，优化决策结果。

3. 强化型DDS：这类DDS结合了人工智能和机器学习技术，能够通过学习和自适应，提供个性化和智能化的决策支持，帮助决策者更好地应对复杂的决策问题。

四、如何利用决策支持系统与工具解决问题1. 问题识别与分析：通过DDS和DST收集和分析大量数据，帮助决策者识别问题的核心要素，并进行全面的问题分析。

2. 决策制定与评估：利用DDS和DST提供的模型和算法工具，进行多种方案的制定和评估，以找到最优的决策方案，并估计其风险和效果。

《管理系统中计算机应用》 简答论述 名词解释汇总第一章 管理系统与信息技术应用名词解释1.管理信息的生命周期：管理信息一般都要经历最初捕获、组织、处理、使用、最终消亡这样的生命周期。

2.电子商务：①在因特网支持下②进行产品、信息买卖交易，通过电子化、数字化的方式实现3.移动商务：指利用智能手机、PDA、掌上电脑等无线终端设备，借助移动通信平台开展的电子商务业务。

4.管理信息：那些对人们所从事的社会经济活动有用的、可影响和控制生产、服务或经营活动的信息统称为管理信息。

5.动态信息：反映业务活动或进程的实时状态，时效性比较强，随着业务活动的进展，信息内容要随时提取和更新，否则就成了过时信息。

4.物联网：以互联网为基础的泛在网络，联网的对象从专门的计算设备拓展到了所有的常规物品。

简答论述：1.请举例说明移动商务可应用于哪些方面。

(至少5种)因特网无线接入（Wi-Fi）；手机支付；信息资源共享；计算资源共享；按需提供（即时性服务）；定位服务（LBS）；手机银行服务；手机购物、掌上商城等2.简述按决策层次对信息的分类1.战略信息：使用者为企业高层管理者，信息的来源广、使用寿命长、加工方法较为灵活，但对信息的精确程度要求不是很高。

2.业务信息：使用者为基层业务人员和管理人员，用来执行制定好的计划，信息来源较为单一、但数量大变化快，信息使用寿命较短、加工方法相对固定，信息的精确程度较高。

3.战术信息：主要为中层管理者所使用，信息的使用寿命和精确性等性质介于战略信息和业务信息之间。

3.信息的可用性至少应该包括哪些方面？信息的可用性至少应当包括及时性、准确性、适用性、经济性等四个方面。

4.简述基于计算机的信息系统（CBIS）的优越性。

（1）支持数据的自动化采集；（2）海量数据高速存取；（3）处理自动化； （4）低成本快速传递；（5）多种方式表现信息内容。

第二章 应用信息系统名词解释1.系统：系统是由彼此关联且与环境相关联的元素组成的集合。

决策支持系统建立中的关键问题决策支持系统的应用决策支持系统 (dds) 的概念提出 20 多年来 ,随着决策理论、信息技术、数据库技术、办公自动化、专家系统等相关技术的发展 ,dds 取得了长足的进展 ,在许多领域得到应用。

dds 已成为许多行业经营管理中一个不可缺少的现代化支持工具。

本期专题介绍了银行、房地产、企业等应用 dds 的情况 ,包括如下文章 :1.决策支持系统建立中的关键问题——兼论云南玉溪卷烟厂信息管理与决策支持系统本文以建立云南玉溪卷烟厂信息管理与决策支持系统为例,介绍了决策支持系统建立中的关键问题 ,包括决策支持与数据管理系统 ,模型、方法和知识管理系统及用户交互环境。

2.银行智能决策支持系统面对激烈竞争和瞬息万变的金融市场 ,传统的银行决策方法已不能适应现代化银行发展的需要。

本文探讨如何将计算机决策支持技术应用到银行高层决策,建立银行智能决策支持系统。

3.地震预报智能决策支持系统的研制与应用地震是众多自然灾害中对人类生存造成危害最为严重的一种灾害。

为了科学、准确预报地震 ,减轻地震的影响 ,建立地震预报智能决策支持系统具有非常重要的价值。

4.智能房地产决策支持系统 eid柔性综合集成能够使系统按照当前运行状况 ,动态配置所需的计算机部件 ,以解决传统专家系统表示和推理单一、难以融合异质计算部件等缺点。

本文介绍在构建智能房地产决策支持系统中 ,采用基于任务归约和子任务联想的知识汤建模方法,对柔性综合集成作了初步的尝试。

5.低成本 cims 成本管理决策支持系统本文以特钢企业为背景 ,阐述了建立网络环境下低成本 cims 成本管理决策支持系统的基本思想 ,并提出 cims 环境下管理与决策的模型库、数据库、方法库和知识库的分析与设计 ,进而达到控制钢铁企业成本的目的。

决策支持系统是以日常业务处理系统的数据为基础,利用数学的或智能的方法 ,对业务数据进行综合、分析,预测未来业务的变化趋势 ,在企业发展、市场经营战略等重大问题上为领导层提供决策帮助的计算机系统。

《企业信息管理》第一次平时作业参考答案一、名词解释：（计15分）1、信息（3分）（ZP3）答：信息是客观事物变化和特征通过一定物质载体形式的反映。

2、业务流程重组（3分）答：业务流程重组: 指企业重新组织并从根本上改变工作流程的处理方式，从而在企业日常支出、产品质量、服务质量和业务处理速度上获得收益。

（JP53）3、系统（3分）（JP26）答：系统是由若干相互联系、相互制约的元素结合在一起，并形成具有特定功能的有机整体。

4、决策支持系统（3分）（JP57）答：决策支持系统是以管理学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机和仿真技术为手段，辅助决策者解决半结构化或非结构化决策问题的人机交互信息系统。

5、企业价值链（3分）（JP17-18）答：任何一个企业均可看作是由一系列相互关联的行为所构成，这些行为对应于物料从供应商到消费者的物流、信息流、和资金流的流动。

这一流动过程就是物料在企业的各个部门不断增加价值的过程。

二、填空题（计22分）1、信息流动的过程包括信息的收集、传输、加工、存贮、维护和利用几个环节。

各个环节之间有信息流动，每个环节都对信息进行一些处理，信息的流动过程也就是信息的处理过程。

（JP7）2、信息收集过程首先要明确需要什么信息、也就是要对各种信息加以识别。

信息识别有三种方法，即由决策者识别、系统分析员识别和两种方法结合进行识别。

（JP8-9）3、信息存储的载体主要有书刊、声像存储媒体和计算机存储器。

（JP13）4、ERP是企业资源计划的英文缩写。

（JP20）5、系统是由若干相互联系和相互制约的元素结合在一起，并形成具有某种特定功能的有机整体。

这种有机整体有三层含义：第一，这些元素是为了达到某个或某些共同的目标而结合的；第二，这种结合要遵循某些规则；第三，这种结合意味着这些元素之间存在着较强的相互依存和相互作用的关系，往往不可轻易地分割为独立单元而存在。

（JP26）6、管理信息系统是运用系统理论和方法，以电子计算机和现代通讯技术为信息处理手段和传输工具，能为企业管理决策提供信息服务的人机系统。

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（数学的、逻辑的、形式的、定量的、推理的）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。

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:著名的学者Ｈ.Ａ.西蒙认为决策过程由四大步骤组成：（1）确定决策目标；（2）拟定各种被选方案；（3）从各种被选方案中进行选择；（4）执行方案。

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。

1.决策系统2.参谋（智囊）系统3.信息系统4.执行系统5.监督系统数据仓库的概念:数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的，不同时间的数据集合，用于支持经营管理中决策制定过程。