16．1 决策支持系统
决策支持系统DSS（decission support system）是20世纪70年代发展起来的一种计算机应用，是包括计算机硬件、软件及数据的一种系统，它可以协助企业（enterprise）领导人员作辅助性决策。
一般而言，决策支持系统由三部分内容组成：
①数据（data）。数据是决策的基础。大量、有效的数据是DSS的重要与基本内容。DSS中的数据一般存放于相应的数据组织中（如文件、数据库以及将要讨论的数据仓库中）。
②算法与模型（algorithm and model）。DSS中的决策是由相应的算法以及由算法所组成的模型来完成，模型是一种数学或逻辑表达式并用软件实现，这是一种对数据作分析的模型，故亦称分析模型，用它可模拟决策思维过程。
③展示（display）。由数据及模型所得到的结果最终以各种不同的形式在计算机中显示（如图示、曲线等），这是DSS中的最后一部分，称为结果展示。
传统的DSS决策模型在20世纪70年代末与80年代初形成，其典型的表示为图16．1所示的三库结构模型。
图16．1 传统的DSS决策模
在这种三库结构模型中，由数据库存放数据，由方法库存放算法，而模型则由方法库中若干算法组成，并以数据库中的数据作为其输入参数。模型库由若干模型组成，而展示则由若干种计算机的表示形式组成（如表格、图示、图形、曲线等），它接收来自模型中的输出信息将其转换成计算机中合适的表示形式，并最终输出。
传统的DSS决策结构模型到80年代中期已趋成熟与完善，并已涌现出大量有效的应用系统，同时还出现了不少相应的开发工具。
但是，随着应用的不断扩充，初期的传统决策结构模型已逐渐暴露其不足，同时计算机技术与科学的发展也促使人们去进一步考虑改进与完善DSS的功能。
传统DSS的决策模型不足之处主要表现在如下三个方面。
①对数据的认识不足：传统数据库中的数据无法满足DSS中对数据的要求，特别是对分析型数据的要求以及对多数据源的要求。
②对算法与模型的认识不足：传统的算法以演绎型数学算法为主，其所构成的模型也以数学模型为主，它们已无法满足DSS中复杂模型的要求，它们包括演绎型模型、归纳型模型以及各种混合型模型，其中特别是对归纳型模型的要求。
③对展示的认识不足：传统DSS模型的展示能力差，在可视化技术与网络技术发展的今日已远远不能适应应用的要求。
到20世纪90年代初期，DSS领域出现了重大变革，其标志性的成果是：
①1990年美国W．H．Inmon所提出的数据仓库DW（data warehouse）概念。
②90年代中所提出的联机分析处理OLAP（on－line analytical processing）与数据挖掘DM（data mining）概念。
③90年代以来网络技术及可视化技术的发展为展示技术提供了新的支撑。
将它们综合在一起，使DSS的技术水平提高到一个新的阶段。
到目前为止DSS已形成一种新的结构模型，它们是由如下几部分组成：
①以DW为核心的数据支持系统，其特点是以统计、决策型数据为主。
②以DM为核心的算法支持系统，其特点是算法中不仅包括演绎型算法，更主要的是包括归纳型算法。此外，还包括以OLAP为核心的分析方法。
③以现代可视化技术与网络技术为核心的展示支持系统，其特点是多种形式的展示方法。
④由DM与DW为核心所组成的DSS模型。
以上四部分构成了DSS的新的结构模型，如图16．2所示。
图16．2 新的DSS结构
新的DSS结构模型具有较为优越的特性：
①新的结构模型能较好反映DSS对数据的真实要求。
②新的结构模型能较好反映DSS更为深刻的建模能力。
③新的结构模型能较好反映DSS有效的展示能力。
④新的结构模型具有多种学科的集成性，它将DSS与OLAP、DW、DM等新学科集成于一起，构成了一门更具活力新学科。
⑤新的结构模型具有更为广泛的应用性与适用性，它使DSS成为当代最具生命力的学科。本章除介绍DSS各个部分外，重点介绍数据仓库与OLAP技术。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
