研究生第一章决策支持系统简介汇编

2023/2/5信息管理系1决策支持系统学科理论与进展

主讲：张睿

2023/2/5信息管理系21、

参考书1.决策支持系统与智能系统（英文第七版）,EfraimTurban,JayE.Aronson,清华大学出版社,2009.22.决策支持系统（DSS）理论·方法·案例（第三版）,高洪深），清华大学出版社,2005.53.决策支持系统及其开发（第四版），陈文伟，清华大学出版社,2014.1

2023/2/5信息管理系3第一讲DSS概述开篇短文：哈拉斯赌场的赌注赌博业是高度竞争和盈利丰厚的行业，许多运营商进入这一行业。1990-1997年间，赌博业达到拐点。哈拉斯经常被新的、更豪华的赌场抢占股份。1997年，哈拉斯经理设计一个策略保持2500万赌博机客户的忠诚。全面回报计划，使用“全面回报卡”。此卡可以用于赌博机、免费食物和住宿的消费。记录赌博的信息，赌场停留时间、下注的数目、偏好的游戏及输赢。2023/2/5信息管理系4解决方案运用数据挖掘工具分析30%光临的顾客每次消费100-500美元，这占到公司收入的80%，利润则几乎占100%。运用“全面回报计划”宣传赌博场所，发展品牌忠实度。系统运行方式赌博机上的磁卡阅读器读取顾客ID号码，根据顾客的累积点数产生个性化的问候所有的电子赌博机计算机化并联网，每台机器记录顾客的交易数据并传送到哈拉斯的主服务器上。2023/2/5信息管理系5每家赌场产业的在线交易系统存储所有该产业的赌场、宾馆和饭店的交易数据。一个全国范围的数据仓库联结所有赌场的计算机系统中的顾客数据到单一服务器上，汇总顾客的历史数据和累积点数。预测分析程序可以及时产生顾客特征的描述。公司可以设计营销方案和评价营销效果。公司的网站功能是传达信息，联系顾客和娱乐。2023/2/5信息管理系6成果哈拉斯成为全美该行业第二大运营商和拥有最高的三年投资回报率。全面汇报计划因识别非盈利顾客并降低相关成本，每年节省2000万美元的成本。实施的最初两年，来自不同哈拉斯赌场的相同顾客的销售额就增加一亿美元。2001年收入37亿美元。增长11%。2023/2/5信息管理系7案例启示赌博行业的竞争特点决定了要生存和成功必须使用计算机化的决策支持工具。公司使用互联网作为和外界沟通的界面，不只分析家、营销专家、普通顾客也能通过互联网登录系统。数据以数据仓库作为基础，数据就容易得到分析和处理。决策支持必须基于大量的内部和外部数据客户关系管理系统使用了统计和其他数量模型。2023/2/5信息管理系82023/2/5信息管理系9管理决策面临的新挑战

◆

决策质量的要求更高

随着技术的迅速发展，客户获得产品和服务的渠道更为畅通，客户的选择余地更大。同时大规模生产使得产品出现了供过于求。客户成为最稀缺的资源。这迫使企业必须采取“以客户为中心”的经营策略，努力提高产品和服务的质量。二、决策支持系统的提出2023/2/5信息管理系10◆决策时要考虑的因素更复杂

随着经济全球化趋势的加剧，尤其是中国加入WTO之后，无论是否愿意，企业都将面对全球的竞争者和全球范围的消费市场。而随着消费者权益意识的增强等，又使政府颁布了更详尽的法令和制度约束企业的经营行为。企业管理者在进行决策时需要考虑更多、更复杂的制约因素。2023/2/5信息管理系11◆

决策速度要求更快

通讯方式的发展、交通的便利以及金融体系的完善，使企业更难以长久维持自己的竞争优势。企业必须不断地创新，从以规模取胜转变到以速度取胜。这些都要求管理者能够迅速做出正确的决策。2023/2/5信息管理系12◆

决策失败的代价更高

企业中采购、生产、销售和服务等方面的联系日益紧密，企业的整个运作系统更加复杂和精密。某一环节的判断失误将产生链锁反应，造成企业重大的损失。2023/2/5信息管理系13◆

分析工作量大

企业通常的运营系统只能提供面向交易的数据，因此，许多管理者要花费80%的时间进行数据分析，真正用于决策的时间只有20%。而且对于许多大型企业，还必须为之配备庞大的专业分析队伍。

传统信息管理系统的局限2023/2/5信息管理系14◆

分析结果滞后

由于分析时间过长，经理们经常无法及时拿到所需的报表，因此贻误了许多商业机会。2023/2/5信息管理系15◆

无法按照商业习惯进行分析

传统的报表只能进行简单的汇总。管理者有时为了分析一个关键的商业因素，不得不在一大堆打印的报表中前后翻阅，极不方便。2023/2/5信息管理系16◆

无法进行复杂的分析

管理者经常希望能综合多种因素来分析问题。如:石油价格的上涨、物价指数的波动对企业各方面的影响；如果现在采取降价措施，本年度末公司的市场分额、销售额和赢利是否有所增长？哪些客户对企业最关键，他们有什么特征，如何增加他们对企业的忠诚度等等。2023/2/5信息管理系17◆

无法提供关键问题的解决方案

例如，对于大型零售企业，为了实现最高效率，如何在一个区域内设立自己的连锁店？如何制定有效的预算计划和现金流计划？如何防止客户的流失？传统的信息技术无法提供针对这些关键性问题的解决方案。2023/2/5信息管理系18◆

缺乏量化的衡量指标

随着企业规模的扩大和机构的日益复杂，管理者不能只依赖经验和直觉来评价企业的整体表现，必须借助一些关键的、量化的指标。但通常的MIS系统无法做到这一点。决策支持系统定义：决策支持系统（DecisionSupportSystem，简称DSS），是以管理科学、运筹学、控制论、和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。2023/2/5信息管理系192023/2/5信息管理系20三

DSS的产生背景电子数据处理—EDP（ElectronicData Processing）

管理信息系统—MIS（Management InformationSystems）管理科学/运筹学--Managementscience,MS/operationsresearch,OR)决策支持系统—DSS（DecisionSupport Systems）

2023/2/5信息管理系211、电子数据处理EDP（ElectronicDataProcessing）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。2023/2/5信息管理系222、管理信息系统MIS（ManagementInformationSystems）： 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。2023/2/5信息管理系232.1、定义

管理信息系统（managementinformationsystem）是用系统思想建立起来的，以电子计算机为基本信息处理手段，以现代通信设备为基本传输工具，且能为管理决策提供信息服务的人机系统。

2023/2/5信息管理系242.2、基本观点

集成化：系统内部各种资源设备统一规划，以确保资源的最大利用率，系统各部分协调一致和高效低成本地完成组织日常信息处理业务。

人—机系统：在系统中真正起到执行管理命令,对组织的人、财、物、资源、以及资金流、物流进行管理的主体是人，计算机始终只是一种管理工具。

2023/2/5信息管理系25

分析、计划、预测、控制功能：强调管理方法的应用和对信息的进一步深加工，即利用信息分析组织的生产经营状况，利用各种模型对组织的生产经营活动的各个环节进行分析预测，控制各种可能影响实现组织目标的因素，以科学的方法，最优地分配各种资源(设备、任务、人、资金、原料、等)，合理地组织生产(计划,调度,监督等)。2023/2/5信息管理系262.3、组成

数据处理系统（dataprocesssystem）部分：主要完成数据的采集、输入、数据库的管理、查询、基本运算、日常报表输出等。

分析（analysis）部分：在DPS基础上，对数据进行深加工，如利用各种管理模型定量定性分析方法、程序化方法、OR方法等，对组织的生产经营情况进行分析。2023/2/5信息管理系27

决策（decisionmaking）部分：MIS的决策模型多限于以解决结构化的管理决策问题为主，其结果是要为高层管理者提供一个最佳的决策方案。2023/2/5信息管理系282.4、特点1)主要功能是事务处理2)包含多个电子处理系统3)为结构化决策服务的4)具有系统的一切特征5)是管理系统的一部分6)以数据库系统为基础2023/2/5信息管理系292.5、功能1)数据处理：数据的收集,输入,传输,存储,加工处理和输出。

2)事务处理：将管理人员从繁重的重复性的事务处理中解脱出来，以更多的精力思考管理问题，从事创造性劳动。

3)预测功能：运用数学、统计或模拟等方法，根据过去的数据预测未来的情况。

2023/2/5信息管理系304)计划功能：合理安排各职能部门的计划，并按照不同的管理层提供相应的计划报告。5)控制功能：对计划的执行情况进行监测、检查，比较执行情况与计划的差异，并分析其原因，辅助管理人员及时用各种方法加以控制。6)辅助决策功能：运用数学模型，及时推导出有关问题的最优解，辅助各级管理人员进行决策。2023/2/5信息管理系31总结： 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。2023/2/5信息管理系323、管理科学与运筹学管理科学(Managementscience,MS)运筹学（operationsresearch,OR)

管理科学是对管理问题用定量分析方法，建立数学模型，通过求解计算，达到辅助管理决策的一门学科。2023/2/5信息管理系334、决策支持系统DecisionSupportSystem管理科学：单个模型实际情况：多个模型，几十个，几百个模型共同解决一个问题。决策支持系统与管理科学相比：增加了模型库和模型管理系统，将众多的模型有机组织和存储起来，并建立模型库和数据库的有机结合。2023/2/5信息管理系34DSS的发展70年代，ScottMorton在《管理决策系统》（1971）一书中首次提出DSS。代表的DSS系统PortfolioManagementSystem这个系统支持投资者对顾客证券管理的日常决策。具有股票分析、证券处理与分类功能。Brandaid这个系统用于产品推销、定价和广告决策的混合市场模型。2023/2/5信息管理系35Projector该系统是一种交互式DSS，用于支持企业短期规划，主要用于帮助经理构造问题和探求可能解决的分析方法。但系统不能够提供任何答案。Geodata

Analysis

and

Display

System用计算机来构造和演示地图，它被用于警察巡逻路线的辅助设计，城市发展规划、学校辖区范围的安排等。计算机效率信息系统适用于大型卡车生产厂家的规划部。建立或修改产品规划，包括安排计划进度，协调部件和最终产品。不具有细节，辅助决策。2023/2/5信息管理系36PeterG.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。2023/2/5信息管理系37DSS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2023/2/5信息管理系38(1)信息论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。DSS在运行中的通信、控制、反馈等概念，离开信息论就讲不清楚了。2023/2/5信息管理系39 (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2023/2/5信息管理系40(3)管理科学与运筹学管理科学MS（ManagementScience）：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（OperationsResearch）：提供一系列优化、仿真、决策等模型。例如：炼油厂可以通过线性规划确定生产计划，大规模生产活动经常根据优化模型来安排等银行、交通运输、仓库管理等使用规划的方法2023/2/5信息管理系41(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。

对DSS发展的影响

1）信息的价值

2）信息经济学研究与DSS相关，如：不确定决策问题涉及贝叶斯方法就是把“值”加到产生不确定性的信息上。2023/2/5信息管理系42

(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。

DSS的研究必须面向用户的观点，在技术上通过人机接口和自然语言理解等形式表现出来。2023/2/5信息管理系43 (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IDSS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。2023/2/5信息管理系44

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。2023/2/5信息管理系45

专家系统（ExpertSystems,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、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。2023/2/5信息管理系46 DSS和ES：处于不同的学科范畴，有着不同的解决问题的方法。DSS主要运用数据和模型，ES主要运用知识和推理。在管理科学领域，一个是方兴未艾，一个是后起之秀，各有特色。但是它们的互相结合和互相渗透，将会把计算机用于决策支持技术推向一个新的高度。2023/2/5信息管理系47

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。2023/2/5信息管理系48DSS与相关技术的关系决策与预测的关系DSS与MS/OR的关系DSS与MIS的关系DSS与ES的关系2023/2/5信息管理系49 (1)决策与预测的关系决策：创造未来，基于预测，实现将来一个目标。决策是先从结果反方向找原因，再设法创造条件去实现结果。预测：预言未来，基于分析、研究、仿真、实验。

预测是顺方向从原因推测结果，设法找到已出现的原因去预言将出现的结果。

例如：灾害预测与防灾决策、日常预测与决策、经营预测与决策、宏观预测与决策、贯序预测与决策、为重大决策作预备性研究等。灾害预测和防灾决策在决策建设大型水利工程时，必须预测百年一遇的洪水，以便于确定坝高和蓄洪能力。决策坝高时，必须预测将来可能淹没的地区日常预测与决策采购商品供应市场；饮食行业增加营业收入；农民增加农业产品销售；必须预测市场。

2023/2/5信息管理系50经营预测和决策预测产品的生命周期，做出适当的新产品的研制计划宏观预测和决策能源、交通、通信等重大基础设施的预测贯序预测和决策有些现象是连续的，如气象、水文、地震等2023/2/5信息管理系512023/2/5信息管理系52 (2)DSS与MS/OR的关系MS：处理结构化问题，运用分析的观点。OR：处理结构化问题，研究对象主要集中在数学规划、决策论、对策论等理论和方法上。DSS：处理战略、规划等半结构化和非结构化一类的决策问题。2023/2/5信息管理系53DSS把管理者所要处理问题的过程分为4个步骤：调研、建模、优化和解释。MS/OR只完成第二步工作，而相对其他三步无能为力，DSS却大有作为。2023/2/5信息管理系542023/2/5信息管理系55 (3)DSS与MIS的关系MIS：收集、传递、存储、加工处理各种信息，监测运营数据，利用历史数据预测未来，用指定的数学方法分析数据，提供全面数据和分析报告。面向管理人员，提供低层次的决策支持。DSS：面向决策者，提供适当的决策支持，是MIS的高级阶段。三种观点：MIS包括DSSMIS是DSS的子概念DSS是自成一体。2023/2/5信息管理系56(4)DSS与ES的关系

IDSS=DSS+ESES：利用知识和推理机，处理半结构化和非结构化问题。DSS：使用数据和模型，处理结构化问题，与ES结合后，可处理半结构化和非结 构化问题。2023/2/5信息管理系57DSS的特征：

.目的在于解决非结构化或半结构化的问题。

.综合应用数据、模型和分析技术。

.交互式的友好的接口，非计算机人员容易使用

.具有很高的灵活性和适应性。

.是支持而不是代替人的决策过程。

.是跟踪和适应人的决策过程，而不是要求人去适应系统。2023/2/5信息管理系58用构成DSS的部件来表述DSS的特征，这种方法在国内比较流行，它可以被概括为五个方面：

(1)模型库及其管理系统；(2)交互式计算机硬件和软件；(3)数据库及其管理系统；(4)图形及其它高级显示装置；(5)对用户友好的建模语言。显然，上述1）——5）的描述也是一个范围较宽的集合。在国内DSS学术界更流行于四库（模型库、数据库、方法库、知识库）一体化的说法。2023/2/5信息管理系59四、新一代DSS的研究与发展

群决策支持系统（GDSS）分布式决策支持系统（DDSS）智能决策支持系统（IDSS）决策支持中心（DSC）战略决策支持系统（SDSS）智能交互综合I3DSSDW+OLAP+DMDDS

综合决策支持系统2023/2/5信息管理系60（1）群决策支持系统（GDSS） 支持多人或集体共同决策：利用通信技术（网络、电话会议、电子信息交换）、计算机技术（多用户系统、4GL、数据库、数据分析OLAP、数据存储、数据仓库、数据挖掘）和决策支持技术（议程设置)、AI与推理技术、决策模型方法——如决策树、风险分析、预测方法等，结构化群决策方法——如德尔菲法等）相结合。GDSS可提供3个级别的决策支持减少群决策中决策者之间的通信信息，消除交流的障碍。如及时显示各种意见的大屏幕；投票表决和和汇总设备；无记名的意见等。提供善于认识过程和系统动态的结构技术。决策分析建模和分析判断方法的选择技术。上述两个层次的结合，今后的发展方向。2023/2/5信息管理系612023/2/5信息管理系62（2）分布式决策支持系统（DDSS） 研究DSS在分布式环境中、与分布式技术相结合相关的技术问题。分布式决策支持系统区别一般DSS的特征能支持处于不同结点的多层次的决策，提供个人支持、群体支持和组织支持。不仅支持问题结构不良的决策过程，还能支持信息结构不良的决策过程。能为结点间提供交流机制和手段，支持人机、机机、人人交互。能对结果进行解释说明，良好的资源共享。处理结点冲突，协调操作机制。开发性，结点能够扩展与自治。2023/2/5信息管理系63研究方向研究分布特征的决策过程的原理和结构，分布决策的策略和方法。信息不集中是分布系统的主要特征，需要充分研究分布信息的表达，适用于分布决策的信息结构以及不完全信息条件下的决策方法。研究高效率、智能化的通信管理系统，设计适用于不同场合的多种通信方式。研究、开发分布式数据库、分布式模型库以及知识库的结构和管理。2023/2/5信息管理系642023/2/5信息管理系65

（3）智能决策支持系统（IDSS）

AI与DSS技术相结合，形成了高级别的、具有知识处理能力的DSS。

设计思想：把AI的知识推理技术和DSS的基本功能模块有机地结合起来。 组成：四库系统+接口。知识库、数据库、模型库、方法库及人机接口，还有问题求解模块。2023/2/5信息管理系66（4）决策支持中心（DSC）

1985年欧文提出来的。 功能：提供办公决策支持，具有定性定量 相结合的综合集成功能。 组成：以决策支持小组为核心，为决策的 全过程提供技术支持。DSC与DSS的本质区别：DSS是基于计算机的信息系统为核心支持决策者解决决策问题；DSC是以决策支持小组为核心，采取人机结合方式支持决策者解决决策问题。2023/2/5信息管理系672023/2/5信息管理系68（5）战略决策支持系统（SDSS） 功能：支持战略级或高层管理者的决策过 程。 组成：数据库系统、模型库系统、方法库 系统、知识库系统、案例分析系统、输入输出系统、控制与通信系统等。2023/2/5信息管理系69（6）I3DSS

含义：智能的、交互式的、集成化的（Intelligent, InteractiveandIntegrated）DSS。 特点：面向问题，有机集成。

综合采用系统分析、运筹学方法、计算机技术、知识工程、专家系统等技术，使之有机结合，而不是单一的以信息为基础的系统，或单一的以数学模型为基础的系统，或单一的以知识为基础的系统。在面向问题的前提下，充分发挥各自的优势，特别是发挥它们在联合运用时的优势，即集成化（Integrated）。

.2023/2/5信息管理系70

当DSS进入到高层次的决策活动领域时，由于处理的问题多半是半结构化或非结构化的，为了帮助决策者进一步明确问题、认定目标和环境约束，产生决策方案和对决策方案进行综合评价，系统应具有更强的人机交互能力，这种应用方式就是决策支持系统的交互性（Interactive）。2023/2/5信息管理系71

在处理难以定量分析的问题时，需要使用知识工程、专家系统方法与工具，已经涉及到人工智能领域。而重要的问题在于如何使用知识工程的思想方法，组织各个有关模块，实现决策支持过程的集成化。这种应用方式就是决策支持系统的智能化（Intelligent）。2023/2/5信息管理系72

I3DSS的提出和实际应用，是DSS进入一个新的历史阶段。2023/2/5信息管理系73(7)新决策支持系统和综合决策支持系统

20世纪90年代中期，兴起了数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）三项新技术。数据库用于事务处理，而数据仓库是由大量的相关数据集成而来，用于决策分析。

2023/2/5信息管理系74

联机分析处理把数据的组织由二维平面结构扩充到多维空间结构，并提供了多维数据分析方法。

数据挖掘则是从数据库中发现知识（KDD）过程的核心，获取数据中隐含的知识。这三项新技术的结合形成了基于数据仓库的新决策支持系统。2023/2/5信息管理系75简述：DW数据仓库（DW）与数据库（DB）按决策主题重新组合DW多维数据二维数据DB1DBi

DBn2023/2/5信息管理系761.基于数据仓库的新决策支持系统

数据仓库是对整个企业各部门的数据进行统一和综合，这实际上是决策支持和客户管理的一次革新。数据仓库是将大量的数据库的数据按决策需求进行重新组织，以数据仓库的形式进行存储，它将为用户提供辅助决策的随机查询，综合数据以及随时间变化的趋势分析信息等。

2023/2/5信息管理系77数据仓库(DataWarehouse，DW)的兴起

数据仓库是一种存储技术，它的数据存储量是一般数据库的100倍，它包含大量的历史数据、当前的详细数据以及综合数据。它能适应于不同用户对不同决策需要提供所需的数据和信息。数据仓库是预测利润、分析风险、进行市场分析，以及加强客户服务与营销活动等的催化技术。数据仓库技术已紧跟Internet而上，成为信息社会中获得企业竞争优势的一个关键技术。2023/2/5信息管理系78数据挖掘的兴起

数据挖掘从大量数据中提取出隐藏在数据中的有用信息，为人们的正确决策提供了很大的帮助。

数据挖掘(DataMining，DM)是在大型数据库中知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD)中的一个步骤，它主要是利用某些特定的知识获取算法，从数据库中发现出有关的知识。2023/2/5信息管理系79数据挖掘的兴起

数据挖掘是从人工智能机器学习中发展起来的。利用数据挖掘的方法和技术从数据库中挖掘的信息和知识，反映了数据库中数据的规律性。用户利用这些信息和知识来指导和帮助决策。2023/2/5信息管理系80简述：DM数据挖掘（DM）

数据挖掘出If

条件１then

结论１．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．If

条件n

then

结论n

知识DBDW2023/2/5信息管理系81DW＋OLAP＋DM的新决策支持系统

数据仓库、联机分析处理与数据挖掘都是决策支持新技术。它们有着完全不同的辅助决策方式。数据仓库为不同的用户随时提供各种辅助决策的随机查询、综合数据或趋势分析信息。联机分析处理提供了多维数据分析。数据挖掘是挖掘数据中隐含的信息和知识。以数据仓库为基础，结合联机分析处理和数据挖掘形成了基于数据仓库的决策支持系统。2023/2/5信息管理系822.综合决策支持系统

新决策支持系统与传统决策支持系统的关系：新决策支持系统和传统决策支持系统几乎没有什么共同之处，它们是从不同的角度发展起来，辅助决策的方式也不相同。由于两者不是覆盖关系，也就不存在相互代替的问题，而是相互补充和相互结合的问题。

2023/2/5信息管理系83新决策支持系统与传统决策支持系统的关系（1）新决策支持系统中数据挖掘获取的知识与传统决策支持系统的知识推理中的知识是不相同的。它们的结合将扩大知识面。（2）新决策支持系统中没有充分利用模型和模型组合来辅助决策。（3）决策支持系统的技术还没有完全成熟。它们的结合为决策支持系统的发展前景指明了方向。2023/2/5信息管理系84综合决策支持系统

将传统决策支持系统和新决策支持系统结合起来的决策支持系统称为综合决策支持系统（SyntheticDecisionSupportSystem，SDSS）。

智能决策支持系统称为传统决策支持系统。

2023/2/5信息管理系85

数据仓库与联机分析处理和数据挖掘三者结合