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決策支持系統做出更好的商業決策

時間:2020-06-18來源:知乎瀏覽數:65

決策支持系統是商業智能的一個子集,旨在幫助組織機構基于大量的數據分析來制定明智的商業決策。
 
決策支持系統的定義
決策支持系統(DSS)是一種交互式信息系統,它通過分析大量數據以做出明智的商業決策。決策支持系統通過評估不確定因素的重要性以及在決策過程中所涉及的權衡利弊,來支持組織機構的管理、運營和規劃工作以制定更好的決策。

決策支持系統做出更好的商業決策

決策支持系統會綜合利用原始數據、文檔、個人知識和/或業務模型來幫助用戶做出決策。決策支持系統使用的數據源可能包括關系數據源、多維數據集、數據倉庫、電子健康病歷(EHR)、營收預測、銷售預測等。

決策支持系統的概念源于20世紀50和60年代在卡內基理工學院進行的研究,但在20世紀80年代是以執行信息系統(EIS)、群體決策支持系統(GDSS)和組織決策支持系統(ODSS)的形式真正在企業中扎根。隨著組織機構越來越關注數據驅動的決策,決策科學(或決策智能化)不斷興起,以及決策科學家可能成為釋放決策科學系統潛力的關鍵,這些系統開始發揮作用。將應用數據科學、社會科學和管理科學結合在一起,設計科學就可以專注于在不同選項之間進行選擇,以減少做出更優決策所需的工作量。

決策支持系統與商業智能
決策支持系統和商業智能(BI)常被混為一談。一些專家認為商業智能是決策支持系統的后繼技術。決策支持系統以及數據倉庫和數據挖掘通常被認為是商業智能系統的組成部分。
 
商業智能是用于收集、儲存、分析和訪問數據以進行決策的各類應用程序、服務和技術,而決策支持系統應用程序更傾向于為支持某些特定決策而專門設計的。例如,業務決策支持系統可能會通過分析過去的產品銷售數據和當前變量來幫助某一公司預測在一段時間內的營收。醫療服務機構會使用臨床決策支持系統來提高臨床工作流程的效率:向護理人員發出計算機化的警示和提醒,提供臨床指南、特定病情的醫囑套餐等。
 
決策支持系統的類別
在《決策支持系統:管理者的概念和資源》(Decision Support Systems: Concepts and Resources for Managers)一書中,其作者美國北愛荷華大學管理信息系統教授Daniel J. Power根據信息的主要來源將決策支持系統分為五類。

數據驅動的決策支持系統。這些系統包括文件柜和管理報告系統、執行信息系統和地理信息系統(GIS)。而這些系統側重于訪問和操作大型結構化數據庫,通常涉及公司內部的時間序列數據,有時是外部數據。

模型驅動的決策支持系統。這些決策支持系統包括使用會計和財務模型、代表性模型和優化模型的系統。它們側重于使用和操作某一模型。并且,這些系統通常會利用一些簡單的統計和分析工具,但Power指出,某些可對數據進行復雜分析的OLAP系統可歸類為混合決策支持系統。模型驅動的決策支持系統會使用決策者提供的一些數據和參數,但Power指出,它們通常不是數據密集型的系統。

知識驅動的決策支持系統。這些系統會向管理者建議或推薦一些舉措。它們有時被稱為顧問系統、咨詢系統或建議系統,并且會基于特定領域來提供一些專門的和解決問題的專業知識。它們通常用于執行一些依靠人類專家所做的工作,包括分類、配置、診斷、解釋、規劃和預測。這些系統通常與數據挖掘技術相結合,通過對數據庫進行篩選,以產生數據內容關系。

文檔驅動的決策支持系統。這些系統集成了用于文檔檢索和分析的存儲和處理技術。搜索引擎就是一個例子。

通信驅動和群體決策支持系統。通信驅動的決策支持系統側重于溝通、協作和協調,以幫助人們完成某一共同任務,而群體決策支持系統(GDSS)則側重于支持群體決策者來分析問題狀況,并執行一些群體決策工作。

決策支持系統的示例
決策支持系統廣泛應用于各個行業。使用示例包括:

?GPS路線規劃。通過分析可用的選項,決策支持系統可用于規劃出兩點之間的最快和最佳路線。這些系統通常能夠實時監控交通流量以避開擁堵。

? 農作物的規劃。農民可使用決策支持系統來幫助他們確定播種、施肥和收割作物的最佳時間。拜耳作物科學有限公司 (Bayer Crop Science)已將分析和決策支持技術應用于其業務的每個環節,包括創建“虛擬工廠”以在其玉米生產基地進行“假設”分析。

? 臨床決策支持系統。這些系統可幫助臨床醫生診斷患者。美國賓夕法尼亞州醫學院(Penn Medicine)創建了一個臨床決策支持系統,該系統可幫助其ICU病房患者更快地脫離呼吸機。

?ERP儀表板。這些系統可幫助管理人員監控績效指標。數字營銷和服務公司Clearlink使用決策支持系統來幫助內部管理人員找出哪些代理商需要更多的幫助。

決策支持系統的組成部分
根據Management Study HQ公司的說法,決策支持系統包括三個關鍵部分:數據庫、軟件系統和用戶界面。

1.決策支持系統的數據庫。該數據庫會利用各種來源,包括組織內部的數據、應用程序生成的數據以及從第三方購買的或從互聯網挖掘的外部數據。決策支持系統數據庫的大小會根據需要不同而存在差異,從小型的獨立系統到大型的數據倉庫。
 
2.決策支持系統的軟件系統。該軟件系統是基于某一模型(包括決策背景和用戶標準)而構建。模型的數量和類型取決于決策支持系統的用途。常用的模型包括:
 
統計模型。這些模型用于在事件和與該事件相關的因素之間建立關系。例如,這些模型可用于分析與地理位置或天氣相關的產品銷售。
 
敏感性分析模型。這些模型用于“假設”分析。
 
優化分析模型。這些模型用于尋找目標變量相對于其他變量的最佳值。
 
預測模型。這些模型包括回歸模型、時間序列分析以及用于分析業務狀況和制定計劃的其他模型。

后向分析靈敏度模型。這些模型有時被稱為目標搜尋分析,它們會為一個特定變量設置一個目標值,然后確定其他變量需要達到什么值才能滿足該目標值。
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