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匿名使用者 發問時間: 電腦與網際網路其他:電腦 · 2 0 年前

有關”管理資訊導論”

在管理資訊導論中"一個有效的決策支援系統必須具備哪些要件?

希望有多種解釋~~非常感謝!!

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  • FJH
    Lv 6
    2 0 年前
    最佳解答

    綜合決策支援系統

    一、決策支援系統的發展

    1.決策支援系統的興起

      自70年代提出決策支援系統(DSS)以來,DSS已經得到了很大發展。它是在管理資訊系統(MIS)基礎上發展起來的。MIS是利用資料庫技術實現各級管理者的管理業務,在電腦上進行各種事務處理工作。DSS則是要為各級管理者提供輔助決策的能力。

      1980年Sprague提出了決策支援系統三部件結構,即對話部件、資料部件(資料庫DB和資料庫管理系統DBMS)、模型部件(模型庫MB和模型庫管理系統MBMS)。該結構明確了DSS 的組成,也間接地反映了DSS的關鍵技術,即模型庫管理系統、部件介面、系統綜合集成。它為DSS的發展起到了很大的推動作用。

      1981年Bonczak等提出了DSS三系統結構,即語言系統(LS)、問題處理系統(PPS)、知識系統(KS)。該結構在"問題處理系統"和"知識系統"上具有特色,並在一定範圍內有其影響,但它與人工智慧的專家系統(ES)容易混淆。

      決策支援系統主要是以模型庫系統為主體,通過定量分析進行輔助決策。其模型庫中的模型已經由數學模型擴大到資料處理模型、圖形模型等多種形式,可以概括為廣義模型。決策支援系統的本質是將多個廣義模型有機組合起來,對資料庫中的資料進行處理而形成決策問題大模型。決策支援系統的輔助決策能力從運籌學、管理科學的單模型輔助決策發展到多模型綜合決策,使輔助決策能力上了一個新臺階。

      80年代末90年代初,決策支援系統與專家系統結合起來,形成了智慧決策支援系統(I DSS)。專家系統是定性分析輔助決策,它和以定量分析輔助決策的決策支援系統結合,進一步提高了輔助決策能力。智慧決策支援系統是決策支援系統發展的一個新階段。

    2.我國決策支援系統的進展

      我國決策支援系統的研究始於80年代中期,其應用最廣泛的領域是區域發展規劃。大連理工大學、山西省自動化所和國際應用系統分析研究所合作完成了山西省整體發展規劃決策支援系統。這是一個大型的決策支援系統,在我國起步較早,影響較大。隨後,大連理工大學、國防科技大學等單位又開發了多個區域發展規劃的決策支援系統。天津大學資訊與控制研究所創辦的《決策與決策支援系統》刊物,對我國決策支援系統的發展起到了很大的推動作用。我國不少單位在智慧決策支援系統的研製中也取得了顯著成績,如以中國科學院計算技術研究所史忠植研究員為首的課題組研製並完成的"智慧決策系統開發平臺IDSDP"就是一個典型代表。

    3.智慧決策支援系統的關鍵技術

      開發一個實際的IDSS需要解決如下關鍵技術:

      (1)模型庫系統的設計和實現:它包括模型庫的組織結構、模型庫管理系統的功能、模型庫語言等方面的設計和實現。

      (2)部件介面:各部件之間的聯繫是通過介面完成的,部件介面包括:1對資料部件的資料存取;2對模型部件的模型調用和運行;3對知識部件的知識推理。

      (3)系統綜合集成:根據實際決策問題的要求,通過集成語言完成對各部件的有機綜合,形成一個完整的系統。

      模型庫系統是一個新概念、新技術,它不同於資料庫系統。資料庫系統有成熟的理論和產品,模型庫系統則沒有,它需要研製者自己設計和開發。這樣就不可避免地阻礙了決策支援系統的發展。

      決策支援系統需要對資料、模型、知識、交互四個部件進行集成。目前,電腦語言的支援能力有限,數值計算語言(如FORTRAN、Pascal、C等)不支援對資料庫的操作,而資料庫語言(如FoxPro、Oracle、Sybase等)的數值計算能力又很薄弱。決策支援系統既要進行數值計算又要進行資料庫操作。這個問題再一次為決策支援系統的發展帶來障礙。

      真正的決策支援系統都是自行解決了上述困難後研製出來的,這需要付出較大的代價。因此,它們成為決策支援系統發展緩慢的主要原因。

    二、資料倉庫和OLAP的決策支援技術

      資料倉庫和OLAP是90年代初提出的概念,到90年代中期已經形成潮流。在美國,資料倉庫已成為緊次於Internet之後的又一技術熱點。資料倉庫是市場激烈競爭的產物,它的目標是達到有效的決策支持。大型企業幾乎都建立或計畫建立自己的資料倉庫,資料庫廠商也紛紛推出自己的資料倉庫軟體。目前,已建立和使用的資料倉庫應用系統都取得了明顯的經濟效益,在市場競爭中顯示了強勁的活力。

      資料倉庫將大量用於事務處理的傳統資料庫資料進行清理、抽取和轉換,並按決策主題的需要進行重新組織。資料倉庫的邏輯結構可分為近期基本資料層、歷史資料層和綜合資料層(其中綜合資料是為決策服務的)。資料倉庫的物理結構一般採用星型結構的關聯資料庫。星型結構由事實表和維表組成,多個維表之間形成多維資料結構。星型結構的資料體現了空間的多維立方體。這種高度集中的資料為各種不同決策需求提供了有用的分析基礎。

      隨著資料倉庫的發展,OLAP也得到了迅猛的發展。資料倉庫側重於存儲和管理面向決策主題的資料;而OLAP則側重於資料倉庫中的資料分析,並將其轉換成輔助決策資訊。OLAP的一個重要特點是多維資料分析,這與資料倉庫的多維資料組織正好形成相互結合、相互補充的關係。    OLAP技術中比較典型的應用是對多維資料的切片和切塊、鑽取、旋轉等 ,它便於使用者從不同角度提取有關資料。OLAP技術還能夠利用分析過程對資料進行深入分析和加工。例如,關鍵指標資料常常用代數方程進行處理,更複雜的分析則需要建立模型進行計算。

      以資料倉庫和OLAP相結合建立的輔助決策系統是決策支援系統的新形式。Business Object(BO)推出的智慧決策支援系統工具BO 4.0是以OLAP技術為主體的、集查詢和報表為一體的決策支援系統開發工具。該工具的一個重要特點是提出了"語義層"和"語義動態物件"的概念。語義層是將資料庫中的列(欄位)按決策主題重組為面向用戶的物件,物件可以是資料庫中的表、列、連接(多欄位組合)以及對多欄位進行運算的運算式。語義動態物件是對已經定義的語義層物件進行任意組合後形成決策需要的新表,並將表中的資料以視覺化的方式在螢幕上顯示或以報表的形式列印出來。

      OLAP技術是對由語義動態物件建立的、以動態微立方結構形式存儲的表進行向下鑽取、向上鑽取、跨越鑽取、切片和切塊等操作。BO 4.0的網路版使用戶能夠在網上通過流覽器查看或下載BO報表。

    三、綜合決策支援系統

      以模型庫為主體的決策支援系統已經發展了十幾年,它對電腦輔助決策起到了很大的推動作用。資料倉庫和OLAP新技術為決策支援系統開闢了新途徑。資料倉庫與OLAP都是資料驅動的。這些新技術和傳統的模型庫對決策的支援是兩種不同的形式,它們可以相互補充。在OLAP中加入模型庫,將會極大提高OLAP的分析能力。

      90年代中期從人工智慧、機器學習中發展起來的資料開採,是從資料庫、資料倉庫中挖掘有用的知識,其知識的形式有產生式規則、決策樹、資料集、公式等。對知識的推理即形成智慧模型,它是以定性分析方式輔助決策的。

      資料開採的方法和技術包括決策樹方法、神經網路方法、覆蓋正例排斥反例方法、粗集方法、概念樹方法、遺傳演算法、公式發現、統計分析方法、模糊論方法、視覺化技術。

      把資料倉庫、OLAP、資料開採、模型庫結合起來形成的綜合決策支援系統,是更高級形式的決策支援系統。其中資料倉庫能夠實現對決策主題資料的存儲和綜合,OLAP實現多維資料分析,資料開採用以挖掘資料庫和資料倉庫中的知識,模型庫實現多個廣義模型的組合輔助決策,專家系統利用知識推理進行定性分析。它們集成的綜合決策支援系統,將相互補充、相互依賴,發揮各自的輔助決策優勢,實現更有效的輔助決策。

      綜合體系結構包括三個主體。第一個主體是模型庫系統和資料庫系統的結合,它是決策支援的基礎,為決策問題提供定量分析(模型計算)的輔助決策資訊。第二個主體是資料倉庫、OLAP,它從資料倉庫中提取綜合資料和資訊,這些資料和資訊反映了大量資料的內在本質。第三個主體是專家系統和資料開採的結合。資料開採從資料庫和資料倉庫中挖掘知識,並將其放入專家系統的知識庫中,由進行知識推理的專家系統達到定性分析輔助決策。

      綜合體系結構的三個主體既可以相互補充又可以相互結合。它可以根據實際問題的規模和複雜程度決定是採用單個主體輔助決策,還是採用兩個或是三個主體的相互結合輔助決策。利用第一個主體的輔助決策系統就是傳統意義下的決策支援系統。利用第一個主體和第三個主體相結合的輔助決策系統就是智慧決策支援系統。利用第二個主體的輔助決策系統就是新的決策支援系統。在OLAP中利用模型庫的有關模型,可以提高OLAP的資料分析能力。將三個主體結合起來,即利用"問題綜合和交互系統"部件集成三個主體,這樣形成的綜合決策支援系統是一種更高形式的輔助決策系統,其輔助決策能力將上一個新臺階。由於這種形式的決策支援系統包含了眾多的關鍵技術,研製過程中將要克服很多困難,這也是我們今後努力的方向。

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    5 年前
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    5 年前

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