决策支持系统的技术体系
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决策支持系统管理的核心是“决策”。
全球经济一体化的进程以及信息技术的发展,消除了许多流通壁垒。
企业比以往任何时候都面临着更为复杂的生存环境,更难以形成并维护其竞争壁垒。
竞争的压力对企业制定决策的质量、速度都有更高要求。
决策支持系统作为一种新兴的信息技术,能够为企业提供各种决策信息以及许多商业问题的解决方案,从而减轻了管理者从事低层次信息处理和分析的负担,使得他们专注于最需要决策智慧和经验的工作,因此提高了决策的质量和效率。
现代企业的管理决策一、管理和决策制定60年代末,明茨伯格(Mintzberg)对5位总经理的工作进行一项仔细的研究。
他发现,管理者扮演着十种不同的但却是高度相关的角色。
这十种角色可以进一步分为三方面:人际关系、信息传递和决策制定,如下表所示:在这三方面中,决策制定是管理最核心、最实质性的角色。
所有的管理活动都围绕着决策。
决策的整体质量对企业的成败有重大影响。
二、现代企业决策的挑战在过去许多年,管理者制定决策是一门纯粹的艺术,是通过很长一段时间的经验所获得的一项天赋。
管理之所以被看成一门艺术,是因为许多个体风格被用于处理并成功地解决了同一类型的管理问题。
这些风格源于创造力、判断力、直觉和经验,而不是建立在科学方法基础上的系统化的定量分析方法。
但是,今天管理所面临的外部环境正在发生迅速变化。
商业及其本身的环境也比以往更加复杂,而且这种复杂性日益增加。
这些都对现代企业的管理决策带来了新的挑战:1. 决策质量的要求更高随着技术的迅速发展,客户获得产品和服务的渠道更为畅通,客户的选择余地更大。
同时大规模生产使得产品出现了供过于求的状态。
客户成为最稀缺的资源。
这迫使企业必须采取“以客户为中心”的经营策略,努力提高产品和服务的质量。
2. 决策时要考虑的因素更复杂随着经济全球化的趋势,尤其是中国加入WTO之后,无论是否愿意,企业都将面对全球的竞争者和全球范围的消费市场;随着环境的恶化、消费者权益意识的增强等,政府颁布了更详尽的法令和制度来约束企业的经营行为。
交通运输管理中的决策支持系统在当今社会,交通运输领域的发展日新月异,面临着日益复杂的挑战和需求。
为了实现更高效、更安全、更可持续的交通运输管理,决策支持系统应运而生。
决策支持系统如同交通运输管理中的智慧大脑,为管理者提供了关键的信息和分析,帮助他们做出明智的决策。
一、决策支持系统的定义与功能决策支持系统是一种基于计算机技术的信息系统,它通过收集、整理、分析和展示相关数据,为决策者提供辅助决策的支持。
在交通运输管理中,其功能涵盖了多个方面。
首先,它能够实现数据的整合与管理。
交通运输涉及大量的数据,包括交通流量、路况信息、车辆信息、驾驶员信息等等。
决策支持系统可以将这些分散的数据整合起来,形成一个统一的数据仓库,便于管理和查询。
其次,它具备数据分析和预测能力。
通过运用各种数据分析方法和模型,如统计分析、机器学习等,系统可以对历史数据进行挖掘,分析交通流量的变化趋势、事故发生的规律等,从而对未来的情况进行预测,为决策提供前瞻性的依据。
再者,它能够提供决策方案的评估和优化。
当面临多种决策选项时,系统可以模拟不同方案的实施效果,从成本、效率、安全性等多个维度进行评估,帮助决策者选择最优的方案。
二、决策支持系统在交通运输管理中的应用场景1、交通规划与设计在城市交通规划中,决策支持系统可以根据人口增长、土地利用、经济发展等因素,预测未来的交通需求,为道路网络的布局、公共交通线路的规划提供科学依据。
例如,系统可以分析不同规划方案下的交通拥堵情况,帮助规划者确定最优的道路拓宽方案或新的公交线路。
2、交通运营管理对于交通运营部门来说,决策支持系统可以实时监测交通流量和路况,及时发现拥堵路段和事故地点,并提供相应的疏导方案。
在公交运营中,系统可以根据乘客的出行需求和车辆的运行情况,优化公交发车频率和线路调整。
3、交通安全管理通过对事故数据的分析,决策支持系统可以识别事故多发路段和时间段,找出事故的原因和规律,为制定针对性的安全措施提供支持。
电力营销决策支持系统的设计摘要:随着电力工业的迅速发展,电力公司营销部门依靠传统的信息管理方式已经远远不能满足未来电力市场的要求,因此,使用具有灵活查询、在线分析处理、复杂报表能力为一体的电力营销决策支持系统(DSS)已经变得十分迫切。
关键词:电力营销;决策支持系统;数据仓库;决策支持工具1决策支持系统体系结构电力系统由发电、输电、配电及用电四部分组成。
电力营业管理部门完成有关用电环节的管理,包括业务扩展、电量计量、电量电费、营销计划、需求侧管理等工作。
建立成功的决策支持系统,必须以电力营销的功能需求分析为目标,构建决策支持系统的体系和相应的功能模块,才能使系统满足电力营销的实际工作需要。
决策支持系统的体系结构通常由事务处理环境、联机分析环境(数据仓库环境)和决策支持系统前端工具组成,其相互关系如图所示。
1.1事务处理环境事务处理环境以企业在线事务处理为核心,提供及时、精确、可靠地完成事务的计算环境,一般由信息管理系统、办公自动化系统、企业级应用系统等组成。
事务处理环境为企业积累了大量的基础数据,成为联机分析环境数据来源的基础。
1.2联机分析环境(数据仓库环境)联机分析环境以在线分析处理(OLAP)为核心,提供自主查询、多维分析、数据挖掘的计算环境,常称为数据仓库环境。
它主要包括存储数据库(关系数据库RDBMS、多维数据库MOLAP)、在线分析处理服务器、基于Web的应用服务器和各种建立实施工具。
联机分析环境建设的成功取决于前端工具提供给用户的服务,如果最终用户不能通过给定的前端工具方便地回答关键的业务问题,即使数据仓库设计得多么精巧,也不能称为成功。
1.3决策支持系统前端工具决策支持系统前端工具主要由查询和报表工具、在线分析处理工具和数据挖掘工具组成。
这些工具的共同特点是对数据仓库进行数据分析和信息综合,作分片和分块、向下细化和向上综合的分析,挖掘数据之间隐藏的关系,并将结果用可视化方式显示出来。
第1章决策支持系统概述▲数据:记载下来的事实,客观属性的值▲信息:构成一定含义的一组数据▲系统:由假如干相互联系相互制约的元素结合在一起,并具有特定功能的有机整体。
▲系统的组成:1、系统由各元素或子系统组成2、至少包含两个以上的元素3、各元素之间相互联系或相互制约4、具有目的性5、适应环境的变化▲数据处理系统:是对大量数据进展收集、组织、存储、加工与传播的总和▲数据处理系统的特征:1、数据量大;2、没有特别复杂的运算;3、时效性强▲管理信息系统MIS:运用系统管理的理论方法,以计算机网络和现代通信技术为手段,对信息进展收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机系统。
▲管理信息系统的根本组成:管理业务应用系统、数据库系统▲管理信息系统特点:1、以数据库系统为根底;2、数据录入;3、数据传输;4、数据存储;5、数据查询;6、数据统计;7、指标计算▲决策支持系统:以管理科学、运筹学、行为科学、控制论为根底,以计算机技术、模拟技术、信息技术为手段,面向半结构化的决策问题,支持决策活动的具有智能作用的人机系统。
▲决策支持系统主要特征:1、关注上层管理人员经常遇到的结构化程度不高、标准化不明确的问题2、把模拟或分析技术与传统的数据存取和检索技术结合起来3、易于非计算机专业的人员,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适应性和灵活性5、提供决策的良好效果▲DSS的功能:1、管理并提供外部信息2、收集、管理并提供内部信息3、收集、管理并提供反响信息4、存储和管理数学模型5、修改和添加数据、模型、方法6、加工、汇总、分析、预测数据、7、具有人时机话和图像输出功能以满足数据查询需求8、提供良好的数据通信功能9、合理的加工速度和响应时间▲决策支持系统的形成过程1、科学计算为管理信息系统奠定了算法根底2、运筹学的开展为模型辅助决策奠定了模型根底3、管理信息系统4、模型辅助决策系统5、决策支持系统▲分布式决策支持系统DDSS:研究由多个物理位置上别离的决策体如何并发计算、协调一致地求解问题▲DDSS分为:同步系统:有时间压力下参与者之间同时同地和同时异地的信息交换。
管理信息系统决策支持系统在当今数字化的时代,企业和组织面临着日益复杂的决策环境和激烈的市场竞争。
为了在这样的环境中生存和发展,有效地利用信息进行决策变得至关重要。
管理信息系统(Management Information System,简称 MIS)和决策支持系统(Decision Support System,简称 DSS)作为帮助管理者获取、处理和分析信息以支持决策的重要工具,发挥着不可或缺的作用。
管理信息系统是一个以人为主导,利用计算机硬件、软件、网络通信设备以及其他办公设备,进行信息的收集、传输、加工、储存、更新和维护,以提高企业效益和效率为目的的集成化的人机系统。
它能够为管理者提供日常运营所需的各类信息,如财务报表、销售数据、库存状况等。
通过对这些数据的整理和分析,管理者可以了解企业的运营状况,发现潜在的问题,并及时采取措施进行调整。
然而,管理信息系统通常只是提供了结构化的、历史的数据,对于一些非结构化的、复杂的决策问题,其支持能力有限。
这时候,决策支持系统就派上了用场。
决策支持系统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。
它能够整合来自多个数据源的信息,包括内部数据库、外部数据仓库、互联网等,并运用各种分析模型和方法,如统计分析、预测模型、优化算法等,为决策者提供决策方案和建议。
与管理信息系统相比,决策支持系统具有更强的灵活性和适应性。
它可以根据决策者的需求和问题的特点,定制化地进行数据分析和模型构建,帮助决策者更好地理解问题的本质和可能的解决方案。
例如,在企业制定营销策略时,决策支持系统可以通过分析市场趋势、消费者行为数据和竞争对手的情况,为企业提供不同的营销方案及其可能的效果预测,从而帮助决策者做出更明智的选择。
决策支持系统的核心组成部分包括数据库、模型库、方法库和人机交互界面。
数据库用于存储与决策问题相关的数据;模型库则包含了各种分析和预测模型;方法库提供了用于数据处理和模型计算的算法和工具;人机交互界面则允许决策者与系统进行交互,输入问题和参数,获取分析结果和建议。