优秀课件精选——《决策支持与商务智能》.ppt

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1、,决策支持与商务智能,执教教师：XXX,管理信息系统,第7章 决策支持与商务智能,第7章 决策支持与商务智能,了解决策支持系统的基本概念、功能及构成,了解决策支持系统发展的主要分支,理解商务智能的涵义及应用,第7章 决策支持与商务智能,第7章 决策支持与商务智能,主要内容 7.1 决策支持系统7.2 决策支持系统的发展7.3 商务智能,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,主要内容7.1.1 决策模型7.1.2 决策支持系统的基本概念 7.1.3 决策支持系统的基本功能 7.1.4 决策支持系统基本构成,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.1 决策模型1决策模

2、型决策是人们为达到一定目的而进行的有意识、有选择的活动。任何企业的管理者每天都要做出各种各样的决策。管理工作的成败，通常取决于决策的正确性和科学性。一般决策模型如图7.1所示。,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.1 决策模型1决策模型,图7.1 决策模型,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.1 决策模型（1）识别问题、明确目标 在进行决策之前，首先应识别决策的问题是什么，并明确决策目标及其评价标准。如干部招聘、先进评选、商场选址等，不同的问题和目标，就会有不同的评价标准。如果对决策问题定义不清楚、不准确，决策目标及其评价标准不明确、不适当，就难以做

3、出正确或好的决策。（2）形成备选方案 在明确决策问题之后，就可以着手形成备选方案。这一过程需要综合运用有关数据、求解模型、计算方法和有关知识等。通常可以通过所建决策模型的分析和知识推理尽可能找出所有可行的备选方案，如新商场的所有可选地址等，这些方案或能解决问题，或能满足需要，或能抓住机遇等。,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.1 决策模型（3）评价 这是对上一阶段得出的备选方案按事先确定的目标和评价标准进行评价，对可能的实施结果进行仿真和评估，并从中选出最佳方案的过程。在评价时，先按评价标准得出评价指标，再按这些评价指标进行综合评价。例如，在商场选址问题中，为获得最大利

4、润，评价指标可能包括所在地区人口密度及其收入情况、所在地区交通情况、所在地区竞争对手情况等；又如，在先进评选问题中，为评价员工的先进性，评价指标可能包括品行、业绩、贡献、专业、特长等。 如果存在多个备选方案的综合评价都满足事先确定的评价标准和目标的话，则从中选出最优者作为决策方案；如果所有备选方案都不能满足决策目标或评价标准，则需要重新形成备选方案。,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.1 决策模型（4）实施 该阶段执行上一阶段选出的决策方案，检测实施的结果，并做出必要的调整。在实施过程中如果发现了某些原来未考虑到的情况，或者原来的情况发生了变化，则需要重新确定目标，重复

5、以上过程。然而，在多数情况下，一旦做出了决策并予以实施后，其结果就不能再挽回了。所以，在进行一些重要问题的决策时应十分慎重，因此，科学决策十分重要。（5）环境 这里的环境是指与决策问题有关的客观条件以及与之密切相关的社会关系等。 为了提高决策的正确性和科学性，信息技术所拥有的强大存储和处理能力可用来帮助管理人员快速获得决策所需要的各种有用信息，并对形成的各种备选方案进行分析、仿真和综合评价决策实施结果，使管理人员能够迅速响应市场变化，科学地做出决策。,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.1 决策模型 MIS系统只能解决管理中的一些结构化决策问题，而难以为高层管理人员的非结

6、构化的战略决策提供更多支持。为此，人们在MIS的基础上进一步提出了决策支持系统（Decision Support System，DSS）的概念。DSS是可以为中高层管理人员的半结构化和非结构化决策提供支持的一类信息系统，它可以克服传统决策方式下主要靠决策者的经验估计和定性分析等而使决策质量受限于个人的经验和水平等问题，以及传统决策方法常局限于某一种决策方案而缺乏对多种方案的分析、比较等问题。,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.1 决策模型2.决策类型（1）结构化决策 结构化决策是指能够用确定的步骤、规则或算法反复求解的并可以得到准确答案的一类决策问题。这类决策是可编程的

7、，即由一定的输入信息可得到一定的输出结果。如职工工资计算、固定资产折旧、增值税计算等，利用计算机很容易自动完成这一类结构化决策。（2）非结构化决策难以用确定的步骤、规则或算法求解的决策问题。这类决策问题常常是随机的，每次出现都有不同的情况，无法用固定的规则、步骤或精确的算式得到决策最佳方案。,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.1 决策模型2.决策类型（3） 半结构化决策 介于结构化和非结构化之间的决策称为半结构化决策。大多数决策是属于半结构化决策的，如生产计划、资金预算、仓库与工厂位置选择等决策。,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.2 决策支持系

8、统的基本概念 1DSS的基本概念 简单说，决策支持系统（DSS）是帮助组织中高层决策者解决半结构化或非结构化决策问题的一类信息系统。具体地讲，决策支持系统是通过应用数据、模型和知识的综合分析，以人机交互方式，为管理人员提供决策所需信息，帮助明确决策目标、分析决策问题、提供决策备选方案，并可模拟决策结果，对各种决策方案进行评价和优选，从而帮助管理人员提高决策水平和决策质量。,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.2 决策支持系统的基本概念 2传统DSS的主要特点（1）用于支持半结构化和非结构化决策；（2）以计算机方式辅助决策，而不是代替人的决策；（3）使用大量的数据和多个模型

9、分析决策问题；（4）可支持决策制定过程各个阶段，包括情报、设计、选择和实施等过程；（5）人机交互界面友好，有较强的图形功能及自然语言交互等能力，目前新一代的DSS的发展都采用基于Web的人机交互界面；（6）强调提高决策制定的质量和效果，而不是效率。,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.2 决策支持系统的基本概念 2传统DSS的主要特点 与MIS相比，DSS更进一步强调为组织中高层管理决策提供支持。MIS只是提高了管理数据处理的速度和工作效率，为管理人员提供决策所需的基础信息，而不能对其决策问题和信息进行深入的分析并提供决策建议。事实上，高效率并不等于高效益，只有科学正确的

10、决策才能为企业带来更大的效益。因此，DSS是鉴于MIS的不足而提出的，与MIS相比DSS是信息技术应用于管理活动的新发展阶段，其设计思想和工作目标都有所不同。下表7.1给出了传统DSS与MIS的主要差异比较。,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.2 决策支持系统的基本概念 2传统DSS的主要特点,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.2 决策支持系统的基本概念 2传统DSS的主要特点 与MIS相比，DSS更进一步强调为组织中高层管理决策提供支持。MIS只是提高了管理数据处理的速度和工作效率，为管理人员提供决策所需的基础信息，而不能对其决策问题和信息进行

11、深入的分析并提供决策建议。事实上，高效率并不等于高效益，只有科学正确的决策才能为企业带来更大的效益。因此，DSS是鉴于MIS的不足而提出的，与MIS相比DSS是信息技术应用于管理活动的新发展阶段，其设计思想和工作目标都有所不同。下表7.1给出了传统DSS与MIS的主要差异比较。,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.3决策支持系统的基本功能 DSS的功能由其系统结构所决定，不同结构的系统，功能不尽相同。但总体上，为决策提供所需要的各种有用信息，并选用相应的决策模型模拟决策过程、提供备选方案因此，归纳起来，DSS主要具有以下几个基本功能：（1）提供决策所需的内外部信息。（2）

12、建立决策模型、提供决策备选方案，辅助决策问题分析。（3）对各种决策方案进行评价和优选。（4）模拟或估计决策结果。,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.4 决策支持系统的基本构成 不同类型的决策支持系统其基本构成也有所不同。传统DSS的构成有二库系统、三库系统和四库系统等多种系统结构，如图7.2所示。,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.4 决策支持系统的基本构成,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.4 决策支持系统的基本构成1. 人机接口系统人机接口系统是任何一个DSS都不可缺少的基本部件，是用户和计算机的接口，在使用者、数据库

13、、模型库、方法库和知识库之间传送命令和数据，其核心是人机界面，目的是为用户提供一个方便、友好的交互环境。在实际工作中，由于DSS通常是由那些需要系统提供决策支持但又对计算机技术或系统内部构造知之甚少的人（通常是管理人员）直接使用的，因此，人机接口系统对DSS的成败有举足轻重的意义，最佳的人机接口系统应当是采用用户习惯的术语和方法，且灵活、简单、具有良好的一致性和适应性。此外，人机接口系统也要便于系统维护人员的使用。,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.4 决策支持系统的基本构成1. 人机接口系统（续）为了满足一般用户的要求，人机接口系统应该提供如下功能： （1）用户可以方

14、便地了解系统中现有数据、模型、方法和知识的情况，包括其数量、功能、完整程度、约束条件等。（2）用户可以在系统的提示和帮助下自行选择并运行模型和方法，以取得某种分析或预测结果，为用户的判断提供依据。（3）用户可以提出“如果则”（Whatif）之类的询问，系统应能返回得出的参考意见，为用户的判断提供支持。（4）对用户的输入要有纠错和容错能力，对用户有明确的操作提示。（5）当需要的时候，可以按用户要求的方式，输出易于理解的图形和表格等。（6）在决策完成后，用户可以把反馈结果送入系统，以能够对现有模型进行评价和提出修改意见。,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.4 决策支持系统的

15、基本构成1. 人机接口系统（续） 对于系统维护人员，人机接口系统应能帮助系统维护人员方便地了解系统运行的状况、分析存在的问题、找出改进的方法，并能迅速而可靠地帮助系统维护人员完成系统的修改任务。 随着多媒体技术和人工智能技术（尤其是模式识别和自然语言理解）的发展，人机接口系统可以为管理人员提供声、文、图并茂的交互方式，信息的表达形式更加直观、形象、便于理解，管理人员可以自己习惯的方式（如自然语言、声音、文字、图像等）与DSS进行信息交流，这就是所谓的多媒体人机智能接口。,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.4 决策支持系统的基本构成2. 数据库及其管理系统数据库及其管理系

16、统（简称数据库系统）是任何一个DSS都不可缺少的基本部件，用于存储和管理决策所需要的重要数据资源，为系统提供数据支持。DSS和MIS的数据库系统在概念上有许多相同之处，都具有如下一些主要特征：数据独立性、共享性、统一管理性、最小冗余性、可扩充性等。,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.4 决策支持系统的基本构成2. 数据库及其管理系统（续）DSS和MIS的数据库系统虽然存在以上一些相同特征，但由于两者的目标和用途不同，因此也存在一些区别，主要表现在以下几个方面： （1）多重数据来源（2）更宽的时间范围（3）更宽松的精确要求（4）数据综合（5）数据预处理和分析,第7章 决策

17、支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.4 决策支持系统的基本构成3. 模型库及其管理系统数据库系统提供的是制定决策所需要的原始数据，而模型库系统则是对这些原始数据进行加工处理、从而为管理人员提供推理、比较、选择以及分析问题、解答问题的能力。DSS之所以能够对决策的制定提供有效的支持，主要原因在于DSS具有能为管理人员提供以上处理能力的模型库。模型库及其管理系统（简称模型库系统）是传统DSS的核心，是DSS区别于其它信息系统最有特色的部件之一，而且DSS中的数据库需求大多也是由模型库来确定的。,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.4 决策支持系统的基本构成3. 模型

18、库及其管理系统（续）传统DSS是模型驱动的。根据功能和用途可将支持决策活动的模型分为若干个模型群，通常有以下几种：（1）预测模型群 （2）系统结构模型群 （3）数量经济模型群（4）优化模型群 （5）不确定模型群 （6）决策模型群（7）系统综合模型群,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.4 决策支持系统的基本构成3. 模型库及其管理系统（续）模型库是用来存储模型及其基本单元的机构。模型库管理系统是用来创建、利用和管理模型而建立的一个软件系统，主要功能有：（1）创建模型 （2）利用模型 （3）管理模型,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.4 决策支持系统

19、的基本构成4. 方法库及其管理系统方法库及其管理系统（简称方法库系统）用来向系统提供各种决策常用的方法（或算法），如数学方法、数理统计方法、优化方法等，并实现对方法的管理。其目的是为DSS提供一个合适的环境，根据具体问题的决策模型的要求，从数据库中选择数据，从方法库中选择算法，然后将数据和算法结合起来进行计算，其结果供管理人员使用。在DSS中，方法一般以程序方式存储，常用的方法有：排序算法、分类算法、最小生成树算法、最短路径算法、线性规划、整数规划、动态规划、各种统计算法和各种组合算法等。,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.4 决策支持系统的基本构成4. 方法库及其管理

20、系统（续）在DSS中引入方法库系统具有以下主要优点：（1）提供各种通用计算、分析、加工处理的能力。（2）提高模型的运行效率。用户可以根据模型的需要从方法库 中调出相应的方法程序，通过它们之间的链接，就可以有效地完成模型的运算和分析。（3）实现方法的共享。由于建立了方法库，就无须为模型库中的每一个模型都配置一组方法程序，而可以共享方法库中相同的方法程序。,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.4 决策支持系统的基本构成5. 知识库及其管理系统知识库及其管理系统（简称知识库系统）是DSS中的智能部件，用于模拟人类决策过程中的某些智能行为，用来获取、表示、推理、解释、管理和维护决

21、策所需要的有关规则、因果关系及经验等知识。知识库是知识库系统的核心，其中存储的是那些既不能用数据表示，也不能用模型和方法描述的决策专家的决策知识和经验知识，同时也包括一些特定问题领域的专门知识。拖债达3级以上的客户其信用度比较低与信用度比较低的客户做交易一定要谨慎紧急订货的任务应优先安排,第7章 决策支持与商务智能,7.1 决策支持系统,7.1.4 决策支持系统的基本构成5. 知识库及其管理系统（续）对知识的利用是通过推理机来实现的。推理机是知识库系统的核心部件，由一组程序构成，可以从已知事实出发，利用知识推出决策所需要的结论。例如：根据知识库中存储的知识“拖债达3级以上的客户其信用度比较低”

22、和已知事实“客户A拖债达4级”，可以推出“客户A的信用度比较低”这一结论；再根据知识“与信用度比较低的客户做交易一定要谨慎”，又可以推出“与客户A做交易一定要谨慎”这一结论。,第7章 决策支持与商务智能,7.2决策支持系统的发展,主要内容7.2.1 专家系统（ES）7.2.2 智能决策支持系统（IDSS）7.2.3 群体决策支持系统（GDSS）7.2.4 地理信息系统（GIS）7.2.5 基于数据仓库的决策支持系统,第7章 决策支持与商务智能,7.2决策支持系统的发展,自20世纪70年代中期，由Keen和Scott Morton首次提出DSS以来，DSS由最初的两库系统，发展到三库和四库系统(

23、如图7.2所示)。 20世纪80年代后，随着人工智能技术、网络技术、分布是技术、多媒体技术、数据仓库与数据挖掘技术等新技术的发展，决策支持系统又形成许多新的发展分支，如：专家系统（Expert System，ES）、智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System，IDSS）、分布式决策支持系统（Distributed Decision Support Systems，DDSS）、群决策支持系统（Group Decision Support System，GDSS）、地理信息系统(Geographic Information System, GIS)、基

24、于数据仓库的决策支持系统和商务智能（Business Intelligence，BI）等。,第7章 决策支持与商务智能,7.2决策支持系统的发展,7.2.1 专家系统（ES） 作为人工智能的一个重要分支，自1968年费根鲍姆（E. A. Feigenbaum）等人研制完成世界上第一个专家系统DENDRAL以来，专家系统得到了快速发展，广泛地应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、农业、气象、交通、教学、军事等各个领域，并产生了巨大的社会效益和经济效益，同时，也促进了人工智能基本理论和技术的研究与发展，目前，ES已成为人工智能领域里最活跃也最有成效的一个研究领域。,第7章 决策支持与商务智能,7.2

25、决策支持系统的发展,7.2.1 专家系统（ES） 1. 专家系统的概念：迄今为止，有关专家系统还没有一个公认的严格定义。一般而言，专家系统(Expert System，ES)就是一种拥有相关领域内大量专业知识并具有专家水平解题能力的智能程序系统。它可以运用领域专家的经验和专门知识，模拟人类专家求解问题的思维过程，求解需要人类专家才能解决的领域难题。 2. 专家系统的一般结构：专家系统一般包括人机接口、推理机、知识库及其管理系统、数据库及其管理系统、知识获取机构、解释机构等几个组成部分，如图7.3所示。,第7章 决策支持与商务智能,7.2决策支持系统的发展,7.2.1 专家系统（ES）,第7章

26、决策支持与商务智能,7.2决策支持系统的发展,7.2.1 专家系统（ES） 不同领域的专家系统，待求解的问题具有不同特点，其面向的知识结构和知识特点也有所不同，因此，不同专家系统的推理机制也不尽相同，这需要根据具体问题领域及其知识结构的特点进行有针对性的设计，以保证问题求解的有效性。,第7章 决策支持与商务智能,7.2决策支持系统的发展,7.2.1 专家系统（ES）3.专家系统的主要应用类型 解释型专家系统预测型专家系统 诊断型专家系统 设计型专家系统规划型专家系统控制型专家系统 监测型专家系统（或监视型专家系统） 维修型专家系统 教育型专家系统调试型专家系统决策型专家系统管理型专家系统,第7

27、章 决策支持与商务智能,7.2决策支持系统的发展,7.2.2智能决策支持系统1. IDSS的基本概念智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System，简称IDSS）是把人工智能技术，特别是专家系统应用于传统DSS而发展起来的。一个IDSS应由数据库系统、模型库系统、方法库系统、人机接口系统和智能部件这五个基本部分组成，其中的智能部件通常就是前述的知识库系统。需要注意的是，这里所说的知识库系统不仅包括知识库和相应的知识库管理，而且还包括推理、解释等功能。,第7章 决策支持与商务智能,7.2决策支持系统的发展,7.2.2智能决策支持系统1. IDSS的基本概

28、念知识库系统存在和专家系统同样的问题，即难以对知识进行自动获取。为了克服这一问题，IDSS通常采用机器学习技术来实现知识的自动获取和学习，其中，比较具有代表性的机器学习技术就是人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）。此外，为了更方便地与人交互，使不熟悉计算机的人也能方便地使用DSS，IDSS在人机接口系统中还加入了自然语言处理的功能，可以接受以自然语言或接近自然语言的方式表达的决策问题和决策目标，以及以自然语言或接近自然语言的方式输出系统得到的决策方案，从而在很大程度上改善了DSS的易用性。因此，和传统的DSS相比，IDSS在决策问题的输入和描述、决策过

29、程的推理和求解、决策方案的输出等方面都有显著的改进，向着人类靠近了一大步。,第7章 决策支持与商务智能,7.2决策支持系统的发展,7.2.2智能决策支持系统2. IDSS的构成,第7章 决策支持与商务智能, 案例7-1 ,某钢铁企业铁水运输调度的智能决策支持 铁水运输是大型钢铁企业的一个重要的物流环节，在大型钢铁企业中，一般由多座高炉向多座炼钢厂运送铁水，而且途中要经过多个工位点如铁水预处理、扒渣、倒罐站、脱硫等。 运输铁水的机车和鱼雷罐车往往也有十多台，该调度问题是一个典型NP问题。 一般情况下采用人工调度的方法，有的企业采用的是建立机车调度指令库的方法，但由于这个问题的组合情况实在太多，情

30、形非常复杂，指令库的条件难以完全和实际情况相匹配，所以往往无法自动生成指令，应用效果很不理想。另外，由于运输环节多，常常会出现一些异常情况，使铁水运输调度更加困难，,第7章 决策支持与商务智能, 案例7-1 ,某钢铁企业铁水运输调度的智能决策支持 采用 CBR 技术的相似性推理，一方面可以大大减少指令库中的指令，利用相似性可以对这些指令进行提取和归类；另一方面也可以使自动生成调度指令成为可能。 利用铁水运输的仿真系统可以离线研究各种条件下的运输调度方案，即便是实际没有发生的情况，也可以通过仿真运行和比较得到最优或较优的运输调度方案，经过一定处理后放入知识库。 CBR 技术的相似性推理可以通过访

31、问知识库中和当前情况相类似的运输调度方案来自动获得当前情况下的调度指令；此外，它所具有的自学习能力也保证了其推理能力的不断增强。,第7章 决策支持与商务智能,7.2决策支持系统的发展,7.2.3 群体决策支持系统1. GDSS的概念群体决策支持系统（Group Decision Support System，简称GDSS）是在DSS的基础上利用计算机网络与通信技术、供多个管理人员为了一个共同的目标、通过某种规程相互协作地探寻半结构化或非结构化决策问题解决方案的一类信息系统 。GDSS克服了DSS在时间和空间上的限制，为群体决策提供良好的协商与综合决策环境，能让多位管理人员便捷地交流和共享信息，

32、集思广益地共同参与大规模的重大问题的决策。体现的是群体决策和群体智慧。GDSS的一般概念组成如图7.5所示。,第7章 决策支持与商务智能,7.2决策支持系统的发展,7.2.3 群体决策支持系统GDSS的概念,第7章 决策支持与商务智能,7.2决策支持系统的发展,7.2.3 群体决策支持系统1. GDSS的概念GDSS具有以下一些特点：不受时间和空间的限制。能使管理人员克服消极的心理影响，无保留地发表自己的意见。能集思广益，激发管理人员思路，使问题的方案尽可能趋于完美。能防止小集体主义及个性对决策结果的影响。能提高决策群体成员对决策结果的满意程度和置信度。群体越大效果越显著。能让管理人员便捷地相

33、互交流和共享信息，减少片面性。,第7章 决策支持与商务智能,7.2决策支持系统的发展,7.2.3 群体决策支持系统2. GDSS的类型,第7章 决策支持与商务智能,7.2决策支持系统的发展,7.2.3 群体决策支持系统3. GDSS的一般组成,第7章 决策支持与商务智能,7.2 决策支持系统的发展,7.2.4 地理信息系统1. GIS的概念地理信息系统（Geographic Information System, GIS）是在计算机软硬件系统的支持下，以地理空间数据库(Geospatial Database)为基础，支持地理空间数据的采集、建模、管理、分析、处理和显示，为与地理信息有关决策提供

34、支持的一类信息系统或决策支持系统。,第7章 决策支持与商务智能,7.2 决策支持系统的发展,7.2.4 地理信息系统2. GIS的基本组成 计算机硬件系统计算机软件系统系统开发、管理和操作人员地理空间数据空间数据几何数据：用于标识地理实体在自然界或包含某个区域的地图中的空间位置。 关系数据：用于标识两个地理实体之间的距离、方位、连通、邻接、包含等关系。 属性数据：是与地理实体相联系的非几何地理变量或地理意义。,第7章 决策支持与商务智能,7.2 决策支持系统的发展,7.2.4 地理信息系统3. GIS的主要应用 资源清查城市与区域规划灾害监测环境管理宏观决策,第7章 决策支持与商务智能, 案例

35、7-2 ,GIS在某冷箱运输公司中的应用 某冷箱运输公司采用GIS可以为货运委托人全面了解货物的各方面信息提供支持。,第7章 决策支持与商务智能, 案例7-2 ,GIS在某冷箱运输公司中的应用 该公司在冷箱监控装置中增加了GPS模块和天线装置，通过接收定位卫星的定位信息得到冷箱的地理位置。冷箱的位置信息连同温湿度等信息一起通过GSM/GPRS网络返回到监控中心。 监控中心采用GIS提供全国范围内的地理空间数据，并采用专业的GIS软件平台对地理空间数据和冷箱的状态数据（位置和温湿度等信息）进行整合，货运委托人通过网站就可以看到货物的位置和温湿度等相关的状态信息。,第7章 决策支持与商务智能,7.

36、2 决策支持系统的发展,7.2.5 基于数据仓库的决策支持系统 经过几十年的发展，DSS 的研究虽然取得了丰富的成果，国内外也涌现出不少优秀的DSS软件，在实际应用中取得了良好的经济和社会效益。但是，传统的基于数据库、模型库、知识库和方法库等两库、三库和四库决策支持系统，仍存在很大的局限性，例如： （1）模型库中的模型不是客观现实本身，只是其近似的描述，并且模型库中有限的模型也难以涵盖客观现实所有复杂多变的决策问题。因此，传统基于模型驱动的DSS，在辅助支持决策时有其自身原本就存在的较大局限性。,第7章 决策支持与商务智能,7.2 决策支持系统的发展,7.2.5 基于数据仓库的决策支持系统（2

37、） 基于知识库和推理机的IDSS存在着难以对专家知识进行自动获取以及对专家的推理机制难以描述等问题，这也使得IDSS的开发应用存在较大困难和局限。（3）企业中高层决策需要的各类数据通常涉及面广、历史时间长、量大且查询需求较复杂，而传统DSS所基于的数据库技术，由于其本身存在的局限性，使得决策所需的知识难以从大量历史数据中自动获取，在不同系统中涉及多个部门的数据也难以集成。而且，数据库语言的数值计算能力较低,因此，基于数据库系统建立的DSS，对知识表达和知识综合能力都比较薄弱，难以满足实际应用日益提高的决策需求。,第7章 决策支持与商务智能,7.2 决策支持系统的发展,7.2.5 基于数据仓库的

38、决策支持系统20世纪90年代以来，数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(DM)技术的兴起，为DSS研究发展开辟了一条新的途径，也使DSS的发展跃上了一个新的台阶。DW是在数据库基础上发展起来的，它可将大量数据库中的数据，按决策需求进行重新组织，以数据仓库的形式存储。可为用户提供辅助决策所需的综合数据查询以及随时间变化的趋势信息分析等。OLAP提供了能对数据仓库数据进行切片、切块、钻取等多维复杂数据分析的手段。DM技术则为用户提供了能从数据仓库中挖掘其中隐藏的信息和知识的能力，提供数据背后所反映的客观发展规律和趋势信息，以帮助用户决策。,第7章 决策支持与商务智能,7.2 决策支

39、持系统的发展,7.2.5 基于数据仓库的决策支持系统因此，我们把以DW、OLAP、DM技术为基础的DSS，称为基于数据仓库的决策支持系统，也称为基于数据驱动的新一代DSS，它不同于传统基于模型和知识库的DSS，并具有以下一些显著的优越性：（1）通过DW能随时向决策者提供面向决策主题的、集成多部门多系统的广泛数据和信息的综合查询。（2）OLAP技术能方便地实现了多维数据的查询和分析。并可通过可视化技术的图形界面来显示多维数据分析结果，极大地方便了用户决策时综合多维数据查询和趋势信息分析等需求。（3） DM技术和工具还能够帮助用户从数据仓库中发掘隐藏在其中的信息和知识，从而为决策者的决策提供更有力

40、的支持。,第7章 决策支持与商务智能,7.2 决策支持系统的发展,7.2.5 基于数据仓库的决策支持系统由此可见，基于DW的DSS较好地解决了传统DSS开发应用存在的许多问题，因而成为当前流行的DSS的解决方案。商务智能（BI）就是其中的一类典型应用。此外，如果将DW、OLAP、DM和模型库、知识库等结合起来即可形成了智能综合决策支持系统，它是更高级形式的IDSS，可以为决策支持提供更加良好的、全面的基础数据和信息，并实现不同方式的数据汇总和知识发现，具有更高的智能性。,第7章 决策支持与商务智能,7.3 商务智能,主要内容7.3.1 商务智能的概念 7.3.2 商务智能的主要支持技术7.3.

41、3 商务智能的应用举例,第7章 决策支持与商务智能,7.3 商务智能,7.3.1 商务智能的概念 商务智能（Business Intelligence，简称BI）最初是由美国加特纳（Gartner）公司的分析师Howard Dresner于1996年提出来的，经过十多年的发展已经日趋成熟，在中国也正处于蓬勃发展的时期。关于商务智能的含义，不同学者根据自己的理解给予了不同看法，主要有以下几种：商务智能是指通过数据的收集、管理、分析以及转化，使数据成为可以用的信息，从而获得必要的洞察力和理解力，更好地辅助决策和指导行为。商务智能是运用了数据仓库、在线分析处理和数据挖掘技术来处理和分析数据的技术，用

42、户可以无障碍地直接查询和分析数据库和数据仓库，找出影响商业活动的关键因素，最终帮助用户做出更好、更合理的决策。商务智能是应用于Internet上的集查询、报表、分析为一体的在线分析处理工具，企业用户在客户端可对数据进行深层次的挖掘、钻取、切片等分析处理，轻松完成数据的分析处理、报表统计工作。商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，增强企业的综合竞争力。,第7章 决策支持与商务智能,7.3 商务智能,7.3.1 商务智能的概念 简言之，商务智能是对企业收集到的各种商务数据进行管理和

43、分析，将其转化为有用的商务知识，并以此来更好地辅助管理人员进行正确商务决策的工具。在这个定义中，需要注意以下几点：数据的收集工作十分重要，是管理和分析的前提，必须引起企业的高度重视。不但要收集来自企业内部各业务信息系统的商品、订单、库存、交易账目、员工和客户资料等内部数据，还要收集来自企业所处行业和竞争对手的各种外部数据。由于数据来源的多样性，对数据的管理包括数据的抽取、转换、清洗、装载和整合等工作，其目的主要是为了提高数据的质量。这里的分析是一个广泛的概念，包括对数据的查询、统计与报表、在线分析处理、数据挖掘等，通过对数据的分析可以将其转化为决策所需要的知识。大多数人理解的商务智能都集中在这

44、些分析工具上。更好地辅助管理人员进行正确决策是商务智能的功能和目的。企业能否利用好这一功能、实现这一目的在很大程度上还要取决于管理人员的意识以及决策科学化、民主化的成分。,第7章 决策支持与商务智能,7.3 商务智能,7.3.2 商务智能的主要支持技术 商务智能的技术体系主要由数据仓库、在线分析处理和数据挖掘这3部分组成。1. 数据仓库（Data Warehouse，DW） 数据仓库就是面向主题的、集成的、稳定的且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。2. 在线分析处理（On-Line Analytical Processing，OLAP）在线分析处理使分析人员和管理人员能够从多个角度

45、对从原始数据转化而来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互式的访问，从而获得对数据更深入的了解。,第7章 决策支持与商务智能,7.3 商务智能,7.3.2 商务智能的主要支持技术OLAP的主要特点是直接仿照用户的多角度思考模式，预先为用户创建相应的多维数据模型（又称数据立方体）。一旦多维数据模型创建完成，用户就可以快速地从各个分析角度来获取数据，也能动态地在各个分析角度之间进行切换，或者进行多角度综合分析，具有极大的分析灵活性，它从设计理念和真正实现上都与传统的MIS有着本质的区别。,图7.11 数据立方体的一个例子,第7章 决策支持与商务智能,7.3 商务

46、智能,7.3.2 商务智能的主要支持技术 多维数据模型上的OLAP操作可以方便地实现用户分析角度的上述改变，主要有：钻取（Drill-up和Drill-down）向下钻取（Drill-down）向上钻取（Drill-up）切片（Slice）和切块（Dice）旋转（Pivot）,第7章 决策支持与商务智能,7.3 商务智能,7.3.2 商务智能的主要支持技术3. 数据挖掘（Data Mining，简称DM）数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、统计学等技术，高度自动化地对数据进行分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式，用来预测市场的变化

47、和客户的行为，帮助企业的管理人员调整市场策略、减少风险、做出正确的决策。所以，数据挖掘又常被称为知识发现。常用的数据挖掘方法有关联分析、分类分析、聚类分析、序列模式分析、孤立点分析等。,第7章 决策支持与商务智能,7.3 商务智能,7.3.2 商务智能的主要支持技术4.可视化技术和工具 除此上述之外，商务智能还应包括将分析结果以用户容易理解的方式呈现出来的可视化工具，可视化工具的正确应用不但可以形象地展现数据分析的结果，提高对数据的洞察力，而且还可以使商务智能更加平民化。,第7章 决策支持与商务智能,7.3 商务智能,7.3.3 商务智能的应用举例采购价格分析客户流失分析,第7章 决策支持与商

48、务智能, 案例7-3 ,天津联通商务智能解决方案 天津联通根据其业务需要与企业的实际情况，选择SAS电信业智能解决方案中的三个组成部分：客户挽留解决方案、电信业客户细分解决方案、电信业交叉销售和提升销售解决方案。 这三个项目的实施，分别帮助天津联通解决三个决策的问题：预测哪些客户最具有流失的倾向，以及影响客户流失的关键因素。通过预制的分析模型提供“流失记分”来帮助识别风险客户，在客户流失之前采取针对性措施来挽留他们。根据客户可能的行为和潜在的盈利性对客户进行分类，制订更加准确的产品组合、更加准确的产品介绍和产品捆绑服务。从现有客户中识别出有可能接受交叉销售和提升销售的客户人选，评估客户过去的购

49、买模式，预测客户下一步可能会购买什么。 通过运行该系统，并对业务数据进行分析，天津联通制订了更精细的营销策略，留住了利润贡献最高的客户，并开发了更有针对性的新业务，提高了每用户的平均收入，增强了赢利能力。,第7章 决策支持与商务智能, 案例7-4 ,上海双菱空调商务智能实施案例 上海双菱空调器制造有限公司是一家中日合资企业，位于上海市浦东工业综合开发区，建有设施先进的现代化厂房，年生产能力超过 300万台，产品包括双菱定速、变频、民用商用空调系列，款式包括窗式、分体挂壁式、落地式、嵌入式、吊顶式及小型家用中央空调。上海双菱是空调行业的知名企业，在全国二十几个省市设有商务代表处，20%以上产品出口欧洲的意大利、西班牙、希腊、东南亚的印尼、印度、新加坡、东欧、中东及北美洲等几十个国家和地区。,