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管理信息系统-第11章 商务智能和决策支持-精品文档

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~个人收藏~管理信息系统 配套超级详细课件 第11章 决策支持系统

~个人收藏~管理信息系统 配套超级详细课件 第11章 决策支持系统


现有模型提出评价及修正意见.
6. 根据用户的需要，方便地以多种方式输出信息、 结论或依据等.
对系统维护人员： 1. 报告模型的使用情况（次数、结果、使用者的评 价及改进要求）. 2. 利用统计分析工具，分析偏差的规律与趋势. 3. 临时性地、局部性地修改模型，运行模型，并将
结果与实际情况对比，有助于发现问题.
3. 特点
(1) 决策者在决策过程中处于中心地位;
(2) 信息传递、数据组成关系；
(3) 我们追求在求解过程、用户环境、适应性等方面 具有较高的柔性，更多地强调决策者主观能动性的发挥。
4. DSS系统分析
ROMC方法：
（1）表述（Representations）
采用表格、图表、数据、文本或模型等概念化的形式 来描述各个活动的规范和内容，其中不必描述决策过 程整体。
析，仿真运行自动化等。
方法库子系统
1. 概念：方法库子系统是存储、管理、调用及维护
DSS各部件要用到的通用算法、标准函数等方法的部件。
方法库中的方法一般用程序方式存储。 2. 组成: 方法库+方法库管理系统
3. 方法程序
(1) 排序算法 (2) 分类算法 (3) 最小生成树算法 (4) 最短路径算法
发难度与开发费用。
2. 实例 (1) 净现值计算程序；
(2) 图形图像工具；
(3) 线性规划软件包； (4) 数据库查询软件； (5) 风险分析工具软件等。
三种技术层次之间的关系
DSS三种技术层次之间的关系如图所示。
专用DSS
DSS生成器
DSS工具
DSS三种技术层次关系图
实际当中， （1）决策过程常常处在不断变化的环境之中，这就
3. 信息反馈
~个人收藏~管理信息系统_配套超级详细课件_第11章_决策支持系统

~个人收藏~管理信息系统_配套超级详细课件_第11章_决策支持系统


特点
大多是初阶的决策支持系统；
系统只有三个部件
模型库MB：
数据库DB：
人机交互系统
2020/12/21
2. 20世纪80年代
（1）有关进展 产生了新的理论和方法，比如：
知识库KB 方法库AB 人工智能 专家系统ES （2） 特点 定性分析与定量分析相结合； 提高了DSS支持非结构化决策问题的能力； 仍然属于单用户系统。
2020/12/21
数据库管理子系统
是存储、管理、提供与维护用于决策支持的数据的 DSS的基本部件，是支撑模型库子系统与方法苦子系统的 基础。
1. 数据库 DSS数据库中存放的数据大部来自MIS等信息系统的 数据库，这些是源数据库。还有其他经过加工、浓缩或汇 总的数据。 2. 数据析取模块 从源数据库中提取能用于决策支持的数据，对源数据 进行选择、浓缩与转换。
4. DSS系统分析
ROMC方法： （1）表述（Representations） 采用表格、图表、数据、文本或模型等概念化的形式 来描述各个活动的规范和内容，其中不必描述决策过 程整体。
2020/12/21
(2) 操作（Operations） 将概念化的描述转化为相应决策活动中的具体操作 分析，这些操作无需确定前后顺序。 (3) 记忆辅助（Memory Aids） 对决策者采用的决策方法与决策数据的记忆手段加 以辨识。 (4) 控制机制（Control Mechanisms） 如何引导决策者使用表述、操作、记忆辅助，以便 根据他们的个人风格、技能和知识综合进行决策的机制， 如菜单、人机交互基本约定、学习与帮助等。
构化和非结构化决策问题的信息系统。
2、性质
（1）方案代价与后果能定量计算、方案的优劣有明确的 分析与比较规则的情况不多，即结构化决策在实际中 是少数。
《管理信息系统》(第七版)-PPT 第11章_决策支持系统

《管理信息系统》(第七版)-PPT 第11章_决策支持系统

1 • 不受时间与空间的限制。 2 • 能让决策者相互之间便捷地交流信息与共享信息,减少片面性。
3 • 决策者可克服消极的心理影响,无保留地发表自己的意见。 4 • 能集思广益,激发决策者思路,使问题的方案尽可能趋于完美。 5 • 可防止小集体主义及个性对决策结果的影响。 6 • 可提高决策群体成员对决策结果的满意程度和置信度。 7 • 群体越大,效果越显著。
5
1.3 决策支持系统的应用
DSS已得到了广泛的应用,但由于显著的社会技术系统特点和情景依赖,DSS应用的 实际情况与理想还有较大的差距。很多DSS研究成果由于方法和技术上过于理想而 难以实现,开发出的DSS很多处于原型阶段而难以进入实际应用。概括起来,比较成 功的DSS应具有以下一些特点:
1 大都带有问题分析功能,有些实质上就是一类决策分析系统
1
能使用户了解系统可以提供的数据、模型及方法,如模型种类、数量、用途及运行要求等。
2
通过“如果……则……(What…if…)”方式提问。
3
对请求输入有足够的检验与容错能力,给用户某些必需的提示与帮助。
4
通过运行模型使用户取得或选择某种分析结果或预测结果。
5
在决策过程结束之后,能把反馈结果存入系统,对现有模型提出评价及修正意见。
20世纪90年代开始：DSS与计算机网络技术结合构成了能供异地决策者共同参与 决策的群体决策支持系统GDSS；为了支持范围更广的群体,包括大规模复杂决策, 又将分布式的数据库、模型库与知识库等决策资源有机地集成起来,构建分布式决 策支持系统DDS
今天，DSS开始与Web、智能系统和/或电子商务等相结合。诸如基于Web的决策 支持系统、智能谈判支持系统等将成为DSS研究、开发和应用的新热点
决策支持和商务智能

决策支持和商务智能

决策支持和商务智能简介决策支持和商务智能是管理和决策过程中所使用的重要工具。

它们提供了有关组织内部和外部情况的数据和分析，帮助管理者做出更明智的决策。

本文将介绍决策支持和商务智能的概念、作用和优势，并分析如何将它们应用到组织中。

决策支持系统决策支持系统（Decision Support System，DSS）是一个基于计算机的信息系统，用于帮助决策者在复杂和不确定的环境中做出决策。

它通过收集、组织和分析各种类型的数据来支持决策过程。

决策支持系统通常包含以下几个核心部分：1.数据仓库：存储组织内部和外部数据的集中位置。

2.数据挖掘：通过对大量数据进行分析，提取有用的信息和模式。

3.分析工具：用于对数据进行可视化和分析的软件工具。

4.模型和算法：通过建立数学模型和运用决策算法，帮助决策者做出决策。

决策支持系统的主要作用是提供决策所需的信息和分析，帮助决策者更好地理解问题和预测未来的趋势。

它可以应用于各个层面的决策，从个人决策到组织战略决策。

商务智能商务智能（Business Intelligence，BI）是一种将数据转化为有用信息的技术和工具。

商务智能系统通过整合、分析和展示组织内部和外部的数据，帮助管理者获取对业务决策有用的见解。

商务智能系统通常包含以下几个重要组成部分：1.数据仓库：用于存储和管理组织内部和外部的数据。

2.数据整合：将来自不同来源的数据整合到一起，以便进行统一的分析。

3.数据分析：通过使用各种统计和分析技术，从数据中提取有用的信息。

4.数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式展示，帮助管理者更好地理解数据。

商务智能系统的主要作用是帮助管理者快速而准确地获取所需的信息。

它可以从多个角度分析数据，帮助管理者发现潜在的机会和挑战，并做出相应的决策。

决策支持与商务智能的关系决策支持系统和商务智能系统在某种程度上是相互关联的。

它们都使用数据和分析技术来辅助管理决策。

然而，它们之间也存在一些区别。

管理信息系统第11章 决策支持系统

管理信息系统第11章 决策支持系统


一、决策支持系统(DSS)的产生与开展
1、20世纪70年代 在整个70年代，初级决策支持系统阶段，研究开
发出了许多较有代表性的DSS。到70年代末， DSS大都由模型库、数据库及人机交互系统等三 个部件组成。
一、决策支持系统(DSS)的产生与开展
一、决策支持系统(DSS)的产生与开展
Keen和Scott Morton于70年代中期首次提出了" 决策支持系统"(Decision Support System，简 称DSS)一词，标志着利用计算机与信息支持决策 的研究与应用进人了一个新的阶段，并形成了决 策支持系统新学科。
二、决策支持系统
1、定义 决策支持系统〔Decision Support System,
DSS〕是一种以计算机为工具，应用决策科学及 有关学科的理论与方法，以人机交互方式辅助决 策者解决半结构化和非结构化决策问题的信息系 统。
二、决策支持系统
某工厂在方案期内要安排生产I 、II两种产品，生产单 位产品所需的设备台时
允许缺料，假设每吨 每月的存储费为3元/ 吨，每次订购费为 500元，试做经济决
五、方法库子系统
方法库子系统存储、管理、调用及维护
DSS 各部件要用到的各种方法 如，通用算法、标准函数等
方法库中的方法一般用程序方式存储
DSS 从数据库选择数据，从方法库选择算法
然后将数据和算法结合起来进行计算 并以直观清晰的呈现方式输出结果 供决策者使用
三、决策支持系统的分类
DSS 都针对某类决策问题，大体有三大类：
分析为主、以求解为主、兼有分析和求解
以分析为主的DSS能为决策方案的设计和抉择提供依据
例如，财务分析系统和市场行情分析系统
[管理学]个人收藏管理信息系统配套超级详细课件第11章决策支持系统

[管理学]个人收藏管理信息系统配套超级详细课件第11章决策支持系统

第11章 决策支持系统
DSS的产生和发展 DSS的功能定义 DSS的组成与结构 DSS的系统结构 智能决策系统 群体决策支持系统
2020/11/29
DSS的产生和发展
决策支持系统是管理信息系统(MIS)概念的深化和发展,是在MIS的基础 上产生和发展起来的。
1. 20世纪70年代中期
“决策支持系统（DSS）概念的提出，标志着计算机应用与信息技术 支持的研究进入了一个新的阶段，并开始形成决策支持系统新学科 。
2020/11/29
模型库子系统
模型是一种普遍适用于表示和认识事物内在联系及与 外部关系的一种重要手段。在DSS中设立模型库子系统的 目的是为了在不同条件下通过模型来实现对问题的动态描 述，以便探索或选择令人满意的问题解。
2020/11/29
DSS的组成与结构
DSS的概念模式
1. 意义
(1) DSS由若干部件按一定的结构组成，部件不同、 结构不同，功能上就有差异。
(2) DSS的概念模式反映DSS的一般形式与“真实系 统”、人和外部环境的关系。
(3) DSS是对决策问题与决策过程的系统分析阶段的 基础工作。
2020/11/29
3. 20世纪90年代~
特征： 智能型、交互式、集成化的I3DSS； 数据仓库DW（Data Warehouse）、数据开采DM（ Data Mining）、Intranet等的应用。
2020/11/29
DSS的功能
1. 内部信息管理 2. 外部信息管理 3. 信息反馈 4. 数学模型的存储与管理 5. 方法和算法的存储与管理 6. 系统维护 7. 数据的加工与处理 8. 人机对话功能 9. 图形图像输出 10.数据通信功能 11.高效可靠
商务智能与决策支持系统--DSS概述 ppt课件

商务智能与决策支持系统--DSS概述 ppt课件


21 DSS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、各类工具软件的发展与完善，
-----构成了DSS形成与发展的技术基础。
21
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2、DSS的发展
商务智能与决策支持系统
1
专题1 DSS概述
2
精品资料
• 你怎么称呼老师？
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你 是否会认为老师的教学方法需要改进？
• 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭
• “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我 笨，没有学问无颜见爹娘 ……”
• “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
14
15
（4） 国内关于DSS的构成四库一体 化的提法
国内对DSS的构成研究中则更流行四库（知识库、 模型库、数据库、方法库）一体化的说法，这种 提法把知识库、人工智能的应用作为DSS的基本 特征之一，是一种较窄的提法。
15
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四、DSS的基本特征 ：
（1）问题：对准上层管理人员经常面临的结构化 程度不高、说明不够充分的问题。
决策支持系统具有交互式计算机系统的特征，帮 助决策者利用数据和模型去解决半结构化问题。
12
13
（2） 从“决策”、“支持”和“系 统”三方面来定义的DSS
➢ “决策”意味着解决问题，在制定决策中解决问题，在解决 问题的每一步作出决策；
➢ “支持”主要是指在决策过程的每一阶段使用计算机及软 件技术支持决策者，而这些支持又可以分为被动支持、惯 例支持、开拓支持和规范支持等；
ch11 决策支持系统 管理信息系统课程课件

ch11 决策支持系统 管理信息系统课程课件

ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
第四节 群体决策支持系统
• 本节内容： 一、群体决策支持系统的基本概念 二、群体决策支持系统的类型 三、群体决策支持系统的组成
决策支持
决策者 请
请 维护者
系统修改
结果
求求
结果
人机对话子系统
人 机
请求检验、形成命令
处理
处理
读取数据、 构建模型、选择算法
三库子系统
二、人机对话子系统 -2
• 实际中，DSS 由不了解系统内部的人使用 因此用户接口对系统的成败有举足轻重的影响 DSS 维护人员也需要方便的工作环境
• 可以说： 人机对话子系统是 DSS 的一个窗口 它的好坏标志着 DSS 的实用水平
二、决策支持系统的定义 -1
• DSS 的定义 建立在基本特征与结构特征之上：
1. 对准结构化程度不高、说明不够充分的决策问题 2. 模型或分析技术与传统的数据存取及检索技术相
结合 3. 易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用 4. 强调对环境及用户决策方法改变的灵活性适应性 5. 支持但不是代替高层决策者制定决策
• 知识库子系统： 获取、解释、表示、推理及管理与维护知识 知识：有关规则、因果关系及经验等
回答知识请求 回答知识库维护请求
知识库 管理系统
决策知识和经验知识 特定问题领域专门知识 知识库
推理机
从已知事实 推出新事实
二、智能DSS的结构 –知识库子系统 2
• 存储知识首先要表示知识 • 知识的表示是知识的符号化过程
• 决策求解首先要表达问题的内外特征与变化规律 • DSS 的模型库子系统在不同的条件下
通过模型来实现对问题的动态描述 以便探索或选择令人满意的解 • DSS 用户依靠模型库中的模型进行决策 因此认为 DSS是由“模型驱动的”
商务智能与决策支持绪论

商务智能与决策支持绪论

商务智能与决策支持
绪论
山东大学管理学院
主要内容
一、商务智能概述 二、数据仓库概述 三、数据挖掘概述
山东大学管理学院
2
一、商务智能概述
1、商务智能的定义 2、商务智能的核心技术及其架构 3、商务智能的三个层次 4、商务智能可以发挥的作用 5、商务智能能为企业带来效益吗? 6、商务智能的应用现状 7、商务智能软件厂商
7
商务智能的概念于1996年最早由加特纳集团 （Gartner Group）提出，加特纳集团将商务智能定 义为：
商务智能描述了一系列的概念和方法，通过应用 基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商务智 能提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、 管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然 后分发到企业各处。
山东大学管理学院
3
1、商务智能的定义： 商务智能的定义：众说纷纭。
高级管理人员信息系统（EIS）？管理信息系统（MIS）？ 决策支持系统（DSS）？
数据库技术？数据仓库？数据集市？
数据整合与清洗工具？查询和报告工具？在线分析处理工 具？
数据挖掘？统计分析？ 分析性ERP？分析性CRM？
山东大学管理学院
9
2、商务智能的核心技术及其架构
BI 不是一种技术而是多种技术综合起来的解决方案。商 务智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数 据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、 硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、 联机分析处理和数据挖掘三个部分。
• DW — Data Warehousing
ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系 数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、 转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成 为联机分析处理、数据挖掘的基础。
管理信息系统 教学课件 ppt 作者 刘一书 李德奎 主编十一章课件 免费在线阅读

管理信息系统 教学课件 ppt 作者 刘一书 李德奎 主编十一章课件 免费在线阅读


1.1 电子商务的定义
– 与电子商务有关的对象 涉及供应商、订货商、消费者、金融部 门（如网上银行）、政府、货物运输单 位（如配送中心）和交易认证机构（如 认证中心）等。
– 完整的电子商务交易过程 包含信息流、商流、资金流和物流等四 种基本的“流”，
1.2 电子商务的特点
– 全球性
–Internet 的全球信息共享特征使电子商务的交易活 动突破了时间和空间的限制；
4 电子商务的安全问题
本节内容：
1. 电子商务安全的概念
2.主要安全技术 术
防火墙技术 加密技
Hale Waihona Puke 3. 电子商务安全的对策4.1 电子商务安全的概念
安全问题是电子商务实施中的瓶颈之一， 既是技术问题,更是管理问题，具体涉 及计算机网络安全和商务安全两大方 面。
商务交易安全则是为了保证交易过程中 的保密性、可鉴别性、 防篡改性和不 可抵赖性，消除信息被窃取，篡改和 假冒等种种隐患。
– 加密方法有：私钥密码加密（又称对称 加密）、公钥密码加密、数字签字和数 字认证等。
4.2 加密技术-2
私钥密码加密
– 发送方A和接收方B共享相同的由密钥分发 中心分发的密钥K。A用密钥K加密得到的密 文传送到B处后，B用相同的密钥解密。
密钥K
密钥K
A
B
密文
明文
加密算法
解密算法
明文
私钥密码加密原理图
电子支付的形式
有信用卡、电子支票和数字现金等。
5.2 电子支付的形式
信用卡系统 是一种建立在金融网基础上可以在线实 时支付的系统，其功能包括消费结算、通 存通贷、自动取款和代理收费等。
电子支票 电子支票是显示在屏幕上的支票。
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OLAP具有灵活的分析功能、直 观的数据操作功能和分析结果可视化 等优点，从而使用户对基于大量复杂 数据的分析变得轻松而高效，有利于 做出正确的判断。OLAP的这些功能 取决于其四种内在的特性：
11.3 数据仓库与联机分析处理
联机分析处理体系结构 数据仓库与OLAP的关系是互补的，现代OLAP系统一般以数 据仓库作为基础，即从数据仓库中抽取详细数据的一个子集 并经过必要的聚集存储到OLAP存储器中供前端分析工具读 取
趋势变化
感性 数据驱动 关注技术 理性 业务驱动 关注应用 关注工具产生的绩效
关注工具
11.2 决策支持与决策支持系统
决策的概念
决策的本质？
决策是从两个以上可行方案中选择一个最优方 案的过程。决策是为了缩小现实情况与理想情 况的差距，找出更有利于实现组织目标的经营 方式。要解决问题首先要发现问题，找出现实 情况和理想情况的差别，判断这种差别是否构 成值得重视的问题，并找到阻挡我们到达理想 情况的障碍。
商务智能的体系结构
商务智能应用 访问工具 联机分析处理
查询和报表
数据挖掘
访问工具 应用接口 中间件服务器
管 理
全局 仓库 数据 集市 其他信息 存储
元 数 据 管 理
数据仓库模型和构造工具 可操作的和外部的数据
11.1 商务智能概述
商务智能的核心技术
工具
基础
11.1 商务智能概述
商务智能的应用
商务智能正处于全面发展的新阶段。借助商务智能的核心技术，企业 无论是在数据利用、分析决策，还是在流程优化、绩效管理等方面， 都将比以往更加智能化。
0%
11.3 数据仓库与联机分析处理
数据仓库的概念 数据仓库是一个面向主题的、稳定的、集成的、不同时 间的且用于支持管理决策过程的数据集合。如下图为数据仓 库的基础工作方式：
数据仓库 存储中心 过滤、筛 选、整理、 分类
11.3 数据仓库与联机分析处理
数据库与数据仓库的比较
数据库（DB） 面向事务和应用 保存当前数据 数据是详细的 数据是可更新的 对数据操作是重复的 数据非冗余性 操作较为频繁 一个操作存取一个记录 操作需求是事先可知的 查询的基本是原始数据 复杂计算较少 支持事务处理 面向主题 保存过去和现在的数据 数据是综合的或提炼的 数据是不可更新的 对数据操作是启发式的 数据时常冗余 操作相对不频繁 一个操作存取一个集合 操作需求是临时决定的 查询的基本是经过加工的数据 复杂计算较多 支持决策分析 数据仓库（DW）
数据源 数据源
独立数据集市
数据仓
独立数据集市结构
11.3 数据仓库与联机分析处理
联机分析处理概念
联机分析处理（On-Line Analytical Processing，OLAP）是 一种使得分析人员能够迅速、一致、交互地从多维信息、特 定问题的联机数据访问等方面观察信息，以达到深入理解数 据目的的软件技术。
第十一章 商务智能与决策支持
引导案例——光大银行商务智能系统的实施
11.1 商务智能概述
商务智能的概念
商务智能？
商务智能这一术语于1989年由Gartner Group的 Howard Dresner首次提出，它描述了一系列的 概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来 辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企 业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管 理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息， 然后分发到企业各处。
11.2 决策支持与决策支持系统
决策的一般过程
情报阶段 确定问题
设计阶段 阐述可行 方案
选择阶段 选择一个 可行方案
11.2 决策支持与决策支持系统
决策的类型
按照Gorry和Scott Morton的观点，可从两个维度判定决策问题的 种类：决策的性质和决策本身所处的领域。将这两个维度分别分成 三个层次，就有九种决策类型，如下表。 业务（操作）性 结构化 半结构化 1 4 战术性 2 5 战略性 3 6
元数据与数据集市 （一）元数据 元数据（Meta Data）是一类为数据仓库中的内容进行整理、 归纳、分类、简化等活动的说明和指南的数据。
11.3 数据仓库与联机分析处理
元数据与数据集市 （二）数据集市
数据集市（Data Mart）也叫数据市场，是一种更小、更 集中的数据仓库。它是一个从操作的数据和其他的为某个特 殊的专业人员团体服务的数据源中收集数据的仓库。 从结构上划分，数据集市 可以分为两种：（如右图） 独立的数据集市； 和从属数据集市。
非结构化
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11.2 决策支持与决策支持系统
三种信息系统的特征
系统特征 用户群 事务处理系统 操作员和监督员 信息报告系统 监督员和中层管理者 决策支持系统 全部管理层
使用量 数据库使用情况 标准软件平台
高 部分读取，更新量大 第三代语言
中 只读 第三代和第四代语言
中到低 主要为只读 专业语言，封装
数据库 MDDB（多维数据库 DBMS ） 关系DBMS产生多维视图 分析程序 分析程序创建多维视图 用户接口
11.3 数据仓库与联机分析处理
操作难易程度
处理效率 开发的原因
低
高 节约成本，客户服务
中
中 报告需要，决策所需基 础信息
高
低 提高决策有效性
11.2 决策支持与决策支持系统
不同类型信息系统的决策支持程度
1 00% 决策 支持 程度 决策支持系统 经理信息系统 专家系统 信息报告系统 工作小组信息系统 个人信息系统 办公室信息系统 事务处理系统
11.1 商务智能概述
商务智能的发展过程
数 据 信 息
事 务 处 理 系 统
高 级 管 理 人 员 系 统
管 理 信 息 系 统
决 策 支 持 系 统
商 务 智 能
11.1 商务智能概述 商务智能出现的背景
（1）企业的数据资源越来越丰富。 （2）企业经营模式的变化
（3）人工智能技术的发展。
11.1 商务智能概述
事务处理需要的是当前数据
可扩展性较差
决策分析需要过去、现在的数据
可扩展性较强
11.3 数据仓库与联机分析处理
数据仓库的组织结构 它是将来自不同源头包括从业务数据库中获得的基础数 据和综合数据的数据按照一定的逻辑分成一些层次（如下 图）。
内 部 元数据 外 部
客户端
11.3 数据仓库与联机分析处理