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1、决策支持系统发展与应用,2010112622 潘玉辰,2022/12/31,1,决策支持系统发展与应用2010112622 潘玉辰20,一、DSS的产生与发展二、DSS的基本概念三、DSS的构造与系统结构四、DSS在企业中的应用,2022/12/31,2,2022/10/102,计算机是当代发展最为迅速的科学技术之一，其应用几乎已深入到人类活动和生活的一切领域，大大提高了社会生产力，引起了经济结构、社会结构和生活方式的深刻变化和变革。计算机科学技术具有极大的综合性质，与众多科学技术相交叉而反过来又渗入更多的科学技术，促进它们的发展。计算机科学与其他学科相交叉产生了许多新学科，推动着科学技术向更
2、广阔的领域发展。,2022/12/31,3,计算机是当代发展最为迅速的科学技术之一，,决策支持系统是以信息技术为手段，应用管理科学、计算机科学及有关学科的理论和方法，针对半结构化和非结构化的决策问题，通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式，为管理者做出正确决策提供帮助的人机交互信息系统。,2022/12/31,4,2022/10/104,一、DSS的产生与发展,1.1 DSS的产生背景电子数据处理EDP（Electronic Data Processing） 管理信息系统MIS（Management Information Systems）决策支持系统D
3、SS（Decision Support Systems）,2022/12/31,5,一、DSS的产生与发展1.1 DSS的产生背景2022/1,电子数据处理EDP（Electronic Data Processing） 提高了工作效率，把人们从繁琐的事务处理中解脱出来。缺点：仅局限于具体信息处理，不共享，不考虑整体或部门情况。,2022/12/31,6,2022/10/106,管理信息系统 MIS（Management Information Systems）： 整体分析，系统设计，信息共享，部门协调。缺点：难于适应多变的内、外部管理环境，对管理人员的决策帮助十分有限。,2022/12/31,
4、7,2022/10/107,决策支持系统DSS（Decision Support Systems）： 70年代中期Keen和Scott Morton在管理决策系统（1971）一书中提出。目标：对管理者做决策提供技术支持。,2022/12/31,8,2022/10/108,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。,2022/12/31,9,2022/10/109,1.2 DSS的发展70年代，Scott
5、 Morton在管理决策系统（1971）一书中首次提出DSS。Peter G. W. Keen等人编写了一套丛书，阐明DSS的主要观点，初步构造出DSS的基本框架。1978至1988年，DSS得到迅速发展，许多实用系统被开发出来，投入实际应用，产生明显效益。1988至现在，DSS技术持续发展，目前已基本成熟。新一代DSS研究仍然十分活跃。,2022/12/31,10,1.2 DSS的发展2022/10/1010,1.3 DSS的理论基础信息论 计算机技术 管理科学与运筹学 信息经济学 行为科学人工智能,2022/12/31,11,1.3 DSS的理论基础2022/10/1011,(1) 信息论
6、信息是现代科学技术中普遍使用的一个重要概念。信息论是运用信息的观点，把系统看作是借助于信息的获取、传送、加工处理、输出而实现其有目的性行为的研究方法。,2022/12/31,12,(1) 信息论2022/10/1012,(2) 计算机技术计算机软件技术计算机硬件技术计算机网络技术计算机图形处理技术计算机知识处理技术等。,2022/12/31,13,(2) 计算机技术2022/10/1013,(3) 管理科学与运筹学管理科学MS（Management Science）：面向管理者，研究决策问题，如决策目标、决策效能等。运筹学OR（Operations Research）：提供一系列优化、仿真、决
7、策等模型。,2022/12/31,14,(3) 管理科学与运筹学2022/10/101,(4) 信息经济学 在信息时代，研究信息的产生、获得、传递、加工处理、输出等方面的价值问题。从经济学的角度，研究信息产生和获得的成本是多少？利润是多少？即研究信息价值问题。,2022/12/31,15,(4) 信息经济学 2022/10/1015,(5) 行为科学 研究决策者的决策风格、在决策过程中的决策行为等，指导DSS的设计和开发。涉及到决策者的心理学。,2022/12/31,16,(5) 行为科学 2022/10/1016,(6) 人工智能 将人工智能技术用于管理决策是一项开拓性工作。当前研究的IDS
8、S就是DSS与AI技术相结合的产物，它用领域专家的知识来选择和组合模型，完成问题的推理和运行，为用户提供智能的交互式接口。,2022/12/31,17,(6) 人工智能 2022/10/1017,人工智能技术作为计算机应用研究的前沿，近十年取得了惊人的进展，呈现了光明的前景。 专家系统、智能机器人和模式识别是人工智能中最活跃、最富有成果的三个研究领域。,2022/12/31,18,人工智能技术作为计算机应用研究的前沿，近十年取得,其中专家系统（Expert Systems , 即ES ） 研究，取得了许多实用化的成果。当今世界上已经有上万个专家系统，应用于医疗、诊断、探矿、军事、调度、质谱分析
9、、计算机配置、辅助教育等各种领域，并已开始涉足财务分析、计划管理、工程评估、法律咨询等管理决策领域。,2022/12/31,19,其中专家系统（Expert Systems ,决策的正确性关系到经营效果和事业成败，决策理论、决策方法和决策工具的科学化和现代化是正确性的重要保证。人工智能将为DSS提供有效的理论和方法。例如，知识的表示和建模，推理、演绎和问题求解及各种搜索技术，再加上功能很强的人工智能语言，都为DSS的发展走向更加实用的阶段提供强有力的理论和方法的支持。,2022/12/31,20,决策的正确性关系到经营效果和事业成败，决策理,一、DSS的产生与发展二、DSS的基本概念三、DSS
10、的构造与系统结构四、DSS在企业中的应用,2022/12/31,21,2022/10/1021,二、DSS的基本概念,2.1 决策过程,2022/12/31,22,设计方案,评价方案,确定目标,实施方案,环 境,二、DSS的基本概念2.1 决策过程 2022/10/10,2.2 决策问题的类型决策问题的类型（按结构化程度分为）：结构化决策问题半结构化决策问题非结构化决策问题三类。,2022/12/31,23,2.2 决策问题的类型2022/10/1023,结构化程度： 对某一过程的环境和规律，能否用明确的语言（数学的或逻辑学的，形式的或非形式的）给予清晰的描述（定量的或推理的）。,2022/1
11、2/31,24,2022/10/1024,结构化问题：能够描述清楚的问题。三个阶段都能使用确定的算法或决策规则。非结构化问题：不能够描述清楚，而只能凭直觉或经验作出判断的问题。三个阶段都不能使用确定的算法或决策规则。半结构化问题：介于两者之间的问题。一个或二个阶段能使用确定的算法或决策规则。,2022/12/31,25,结构化问题：能够描述清楚的问题。三个阶段都能使用确定的算法或,一、DSS的产生与发展二、DSS的基本概念三、DSS的构造与系统结构四、DSS在企业中的应用,2022/12/31,26,2022/10/1026,三、DSS 的构造与系统结构,DSS的构造研究主要解决DSS的组成问
12、题，即组成DSS的部件。现在，经典提法是：DSS = 四库系统 + 对话系统 （人机界面）四库系统：数据库系统、模型库系统、方 法库系统、知识库系统。,2022/12/31,27,三、DSS 的构造与系统结构DSS的构造研究主要解决DSS的,近年来，有的学者提出增加DSS的组成部件，从而形成5库、6库、7库、8库等群库结构。即：DSS = 群库系统 + 对话系统 （人机界面）群库系统：数据库、模型库、方法库、知识库、文本库、图形库、语音库、工具库、地理信息库。,2022/12/31,28,近年来，有的学者提出增加DSS的组成部件，从而形成5库、6,一、DSS的产生与发展二、DSS的基本概念三、
13、DSS的构造与系统结构四、DSS在企业中的应用,2022/12/31,29,2022/10/1029,1、现代企业所面临的决策挑战,1. 决策时要考虑的因素更复杂2. 决策速度要求更快3. 决策质量的要求更高,2022/12/31,30,1、现代企业所面临的决策挑战1. 决策时要考虑的因素更复杂2,2、企业采用DSS后可能的预期收益,更高的决策质量; 沟通的改进; 成本的削减; 生产率的提高; 节约时间; 客户和员工满意度的改善。,2022/12/31,31,2、企业采用DSS后可能的预期收益更高的决策质量; 2022,3、DSS的主要应用,1、销售支持： 每日按地区、部门、销售员和产品生成销
14、售情况的汇总，给高级经理提供支持。这些报告标识了丢失的业务、挽回的业务和新的业务。根据需要还可以定制额外的周期报表，这些特殊的报表给经理提供了比较和趋势分析，有助于确定问题和机会。DSS应用能够分析和评价以往产品的销售，以确定产品成功或失败的因素。借助DSS，可以利用全公司的数据来推测一个决策所隐含的利润和收入。,2022/12/31,32,3、DSS的主要应用1、销售支持： 每日按地区、部门、,2、客户分析和市场研究：DSS应用可以利用统计工具来分析每天收集的交易数据，以确定各种类型客户的消费模式，然后采取相应的营销措施，从而实现最大的利润。对于重点客户要提供更好的服务和更优惠的价格策略。对
15、于潜在客户要进行促销以争取。对于易流失的客户要分析原因以挽回。由于客户关系管理是目前的一大热点，这方面的分析内容很多，作者将在后续的文章中详细介绍。市场研究包括：利用预测模型分析得出每种产品的增长模式，以便作出终止或者扩张某种产品的适当决定；企业品牌和形象的研究，以便提高企业和品牌的知名度和美誉度；分析客户满意度；市场规模和潜在规模的研究等。,2022/12/31,33,2、客户分析和市场研究：2022/10/1033,3、财务分析：按年、月、日或其它自定义周期来进行实际费用和花费的比较；审查过去现金流的趋势，并预测未来的现金需求量；复杂项目的预算计划和成本分摊；整合各分支机构的财务数据，形成
16、正确、一致的财务报表。 4、运筹和战略计划：基于资源和时间的限制，来确定最优的项目时间表；制定工厂每日的生产计划；确定大型连锁机构中分支网点的设立, 如连锁店、加油站、通讯中继站等等；协助制定大规模资本投资计划，并计算投资风险。,2022/12/31,34,3、财务分析：2022/10/1034,5、企业分析：为了达到组织的目标所必须考虑的因素被称为关键成功因子(Critical Success Factor, CSF)。CSF是企业级分析的焦点。这样的因子可以是战略性的或者操作性的，主要从三个来源导出：组织性因素、行业因素和环境因素。关键性能指标(Key Performance Index, KPI)提供了CSF在公司层次上的度量。,2022/12/31,35,5、企业分析：2022/10/1035,
