决策支持系统

决策支持系统

主讲牛少彰

北京邮电大学信息安全中心教授_

信息产业部行业信息化推进小组成员中国企

业联合会信息工作委员会学术顾问

、内容提要

i.ERP在电力企业的实施和管理

2.企业资产与EAM

3.客户关系管理（CRM）技术解决方案

4,供应链管理（SCM）的实施

5.决策支持系（DSS）的作用

6.商业智能（BI）解决方案

7.BI与DSS的比较

2

8.企业信息化集成管理

Page3

供应链管理SCM

■中国电力行业“厂网分开，竞价上网”的改革打破了以往…

体化经营的局面，引入竞争机制，使发电侧和电网侧分离，

电网侧成立了国家电网公司和南方电网公司。

.改革对电网侧企业提出了更高要求，电网公司面临提高服务

质量、改善经营水平、增强竞争能力等多重挑战。

■供应链管理SCM成为重要的管理理念

Page4

从历史的角度看企业■纵向一体化管理模式

•增加企业投资负担

•承担丧失市场时机的风险

生产

20世纪90年代，逐渐显现弊销售

•迫使企业从事不擅长的业务

•在每个业务领域直接面对众多竞争对手•增大企

业的行业风险

Page7

横向一体化

■人们忌识到，任何一个企业都不可能在所有业务上成为世

界上最杰出的企业，只有优势互补，才能共同增血强竞争实

力。因此，国际上一些先驱企业摒弃了那种从设计、制造

到销售都自己负责的经营模式，转而在全球范围内与供应

商和销售商建立了战略联盟，结成利益共同体。

Page8

,全球制造链与供应链是“横向一体化”思想的主要代表。

Page9

横向一体化管理模式

第二层

第三层第三层

a2

产品系列

业务囱域I

,

_____J

•横向一体化(HorizontalIntegration):利用企业外部资源迅速响应市场需

求，本企业只抓最核心的东西：产品方向和市场至于生产，只抓关键零

部件的制造，甚至全部委托其他企业加工。避免自己投资带来的基建周期

Page10

K等问题，赢得产品在低成虹旬早上市诸多方面的优势.

Page7

供应链管理产生的背景

■从“纵向一体化”转向“横向一体化”管理

-从职能管理转向过程管理

■从采购管理转向供应管理

.从企业间交易性管理转向关系性管理

■从零和竞争转向多赢竞争

■从简单的多元化经营转向核心竞争力管理

Page8

什么是供应链管理?

■Chpora,SandMeindl,P.(2000):供应链管理是利用一连串有效的方法，

来整合供应商、制造商、分销商和零售商，使得商品可以以正确的

数量生产，并在正确的时间运送到正确的地点，为的就是在一个令

顾客满意的服务水准下，使得整体系统的成本最小化。

Page9

供应链管理理念

.目标：通过协调与优化，提高供应链的反应速度和准确

性，提高供应链的效率和效益。

.原则：必须考虑所有相关的内外联系体，用总体表现、

总增加值和总成本作为决定企业内外行为的关键标准。

■基本度隼标准：能够为客户以及供应链企业创造更多的

价值。

■关键行供应链各个环节的协作与集尸

为：/amongthecostand

Tradeofftheservicelevel/摩吸

Page14

供应链与供应链管理

这条链上的节点企业必须达到同步、协调运行，

才有可能使链上的所有企业都受益m因此产生了供应

链管理。

企业之间的竞争从某种程度上讲是供应链与供应

链之间的的竞争.

Page15

供应链管理强调核心企业与最杰出企业建立战略吠伴关

系，委托这些企业完成一部分企业业务工作，和自己则集中精力

各种资源，做好本企业的关键性工作。

80年代后，工业发达国家中有80%企业放弃了“纵向一体

Page16

化”，转向全球制造和全球供应链这一新的经营模式。

Page1i

供应链管理强调核心企业与最杰出企业建立战略以伴关

系，委托这些企业完成一部分企业业务工作，和自己则集中精力

各种资源，做好本企业的关键性工作。

80年代后，工业发达国家中有80%企业放弃了“纵向一体

Page12

化”，转向全球制造和全球供应链这一新的经营模式。

Page13

供应链

•是围绕核心企业，通过对信息流、物流、资金流的控制，从采

购原材料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网

络把产品从到消费者手中的将供应商、制造商、分销商、零

售商、直到最终用户连成…个整体的功能网络结构模式。

消费者

Page14

供应链网络结构模型

信息流

物流

Page15

供应链的特征

-复杂性

■动态性

■面向用户需求

■交叉性

Page16

供应链战略

・强调核心企业与供应链上其他企业建立战略合作关

系，进行跨企业协作

•核心企业将非核心业务外包给节点企业，自己集中精

力和有限资源于核心业务

•供应链管理的重点由原来的“交易关系〃演进为“合作

伙伴关系”

•目的是实现双赢、多赢、共同把蛋糕做大

Page17

供应链管理

■定义：在满足服务水平需要的同时，为了使得系统成本

最小而采用的把供应商、制造商、仓库和商店有效地结

合成一体来生产商品，并把正确数量的商品在正确的时

间配送到正确地点的管理方法。

■内容：主要涉及供应、生产计划、物流、需求四方面。

以同步化、集成化生产计划为指导，以Internet/Intranet

为依托，围绕上述四方面进行实施。

■目标：总成本低，客户服务水平高

Page18

供应链管理的定位

静态、拓扑结构型定义：SCM强调的是一个网络（企业、供应商、

客户、合作伙伴等）

重要推论：企业与企业的竞争是供应链与供应链间的竞争包含关

系：狭义SRMvs.广义SCM

原辅料供应商直接客户

供应商的供应商何接客户

SRMERPCRM

Page19

、供应链管理的定位

企业与企业的竞争是供应链与供应链间的竞争：SCM是重要的用

技术可以换取效率，信息共享后决策更科学：SCM是可行的

Psge20

供应链管理对企业管理的影响

・从注重职能管理转向注重过程管理

・从产品管理转向客户管理

•从企业间的交易管理转向战略性的联盟管理

・从物质管理转向信息管理

Page21

・从重视实物价值链转向虚拟价值链

Paqe20

直销

供应商客户

供应商联翌（虚拟）企业I［办事处

客户

供应商

内销.代销点

供应商

代理商客户

供应商

代销点;

加林格卷您融?41特峪辞I-：1隹］公DJ.外销

客户

供应商供应商F/

零售i

供应商7（动态联盟客户

:批发商

商.（虚拟）企业（"大）企业零售

客户

供应商

运输、仓储运输、仓储、配送

客户

维修点

供应商\供应商维修服

MRP/MRPII「客户

供应商DRP-

CRM

SRM

系统理念技术

-ERP(供应链管理/Internet)

(B2B)电子商务模式057

内容索引Page21

□SCM应用难点:五个阶段

□SCM应用原则:三个原则

□SCM实践推广:两点建议

内容索引Page21

□SCM应用难点:五个阶段

□SCM应用原则:三个原则

□SCM实践推广:两点建议

供应链管理的实现

阶段1：基础建设＜7菜补须磁!〉伊DXC彳杆

阶段2：职能集成U孙二》

阶段3：内部供应链集成

阶段4：外部供应链藁成

阶段5：供应链动态联盟供应链联盟

内容索引

□SCM应用难点：五个阶

段

□SCM应用原则：三个原

则

□SCM实践推广：两点建

议

Page24

供应链管理的实施原则

原则L抓住SCM管理本质

•问题的根源：需求的不确定性和多样性是引发供应链管理问题

的根源，“变化”可能来自供应商、客户、自身，找出瓶颈

•系统工程：从源头上消灭变化是儿乎不可能的，通过联盟来加

强系统整体的抗震能力，“软”“硬”兼施，来实现

“以不变应万变”

•协同是根本：SCM系统的构建也离不开供应链伙伴的参与，这

对企业的资源运筹调度能力提出更高的要求

Page25

供应链管理的应用原则

原则2：猛击”不奏效

如果在评估不到位的情况下就贸然大规模启动，可能后果：•过多

的集成：大型项目涉及大量的流程和系统，当有数百个接触点

时，不发生错误的可能性微乎其微。

•数据质量问题：同样的道理，由于流程流经多个经济实体、多个

数据系统和多种交易，数据的真实完整将成为最大的问题。

•时间太长：随着时间的推移，项目开始时的各种想象逐步改变，在

12个月甚至更长的项目中，很多当时的想象将破灭。

这些因素是累积并相互交叉的：问题并非仅仅是简单加总

Page26

供应链管理的应用原则

原则3：循序渐进”起作用

•按照各个阶段循序渐进，重视理念的宣导和培训

•从企业内部入手，切实提升环节效率，同步提升几乎不可能，

允许一部分环节先通畅起来

•从容易入手的入手：如仓库管理、ERP的实施、供应商评审等

内容索引Page27

□SCM应用难点：五个阶

段

□SCM应用原则：三个原

则

□SCM实践推广：两点建

议

Page28

SCM实践推广的两点建

议

•大处着规划思路争取全面、先进

眼：

切入点可行，累计阶段收益

•小处着

手：

内容提要

i.ERP在电力企业的实施和管理

2,企业资产与EAM

3.客户关系管理（CRM）技术解决方案

4.供应链管理（SCM）的实施

5.决策支持系（DSS）的作用一

6.商业智能（BI）解决方案

7.BI与DSS的比较

29

8.企业信息化集成管理

■决策支持系统

--决策支持系统的发展历史

二决策支持系统的结构和功能

三决策支持系统的开发方法

四.群体决策支持系统

五.智能决策支持系统(IDSS)

30

、决策支持系统的发展历史

通常一个企业由三个组织层次构成，他们

是业务层、管理层和战略决策层。业务层按分

工协作的方式完成具体的工作，如生产、_销

售等；管理层监控计划的完成情况，调度工才

物资源，以实现经营目标；战略决策层则从宏

观的角度出发，制订各种总体规划、市场战略

等。这三个层次既有相互独立性又紧密相连。

31

、决策支持系统的发展历史

通常一个企业由三个组织层次构成，他们

是业务层、管理层和战略决策层。业务层按分

工协作的方式完成具体的工作，如生产、_销

售等；管理层监控计划的完成情况，调度工才

物资源，以实现经营目标；战略决策层则从宏

观的角度出发，制订各种总体规划、市场战略

等。这三个层次既有相互独立性又紧密相连。

31

20世纪70年代初期，Keen和Scott

Morton首次提出了“决策支持系

统”(DecisionSupportSystem,DSS)的

概念，这标志着信息技亲支持决策的研

究与应用进入了一个新的阶段，并形成

了决策支持系统新学科，因此DSS受到

了科技界和管理界的极大重视。至U70

年代末，DSS大都由模型库、数据库及

人机交互系统等三个部件组成，它被称

为初阶决策支持系统。

32

80年代初，DSS增加了知识库与方法库，构成了

三库系统或四库系统80年代后期神经元网络等技

术的研究与应用为知识的学习与获取开辟了新的途

径。专家系统与DSS相结合，形成了智能决策支持

系统IDSS,提高了DSS支持非结构化决策问题的能

33

■随着决策理论、信息技术、数据库

技术、办公自动化、专家系统等相

关技术的发展，DDS取得了长足的

进展，在许多领域得到应用。

DDS已成为许多行业经营管理中一

个不可缺少的现代化支持工具。

34

，决策支持系统定义

一统定义有很多种，我

们更倾向于：决策支持系统是以管理科

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和非结构化

决策问题的信息系统。

35

八决策支持系统的结构和功能

DSS的基本结构如图所示:

DSS的结构

36

一个决策支持系统将包括如下典型的组件：

(1)接口部分，也就是输入输出的界面，是人机

进行交互的窗口。

(2)模型管理子系统，一个包含有财务、统计、

运筹和其它定量模型的软件包，具有存储、动态建模

的功能。目前模型管理的实现是通过模型库系统来完

成的。在模型库中的模型可以分为战略性的、策略性

的、运营性的等。

(3)知识管理子系统，集中管理决策问题领域

的知识(规则和事实)，包括知识的获取、表达、管理

等功能。

'(4)数据管理子系统，DSS的数据库通常包括在

数据仓库中。数据仓库是集成的、面向主题的数据

37

库集合。数据仓库的数据通常从内部和外部数据源

中抽取。内部数据主要来自于组织的交易处理系统。

外部数据包括行业数据、市场调查数据等。

(5)用户：用户可看作系统的一部分。DSS的用

户主要是企业各层次的管理者和商业分析人员。

(6)控制部分，连接协调系统各个部分，规定

和控制各部分的运行程序，维护和保护系统。

38

防汛会商决策支持系统

:、决策支持系统的功能和应用

DSS的主要功能有如下几方面：

(1)收集、管理并提供与决策问题相关的信息。收集、管

(2)理并提供各项决策方案执行情况的反馈

信息。/、能以一定的方式存储和管理与决策问题有关的各熊贸

(4)殊it蹭I

A内钦梦蹒i进行

处理，得出

数据舄邱3!膳嬲留能，以保证及时收集所需

40

1、速肖管式歧：DSS应用能够分析和评价产品的销售情况，以及

庠七咫鹭再曾篇犀壁需视郭童，并有生报告给公司销售主小管,

腿獭，粤嗣脑球虢版型曝曾

用全Z,司而数据来推测…项溪策可能给公司带束的利润和楼

八。

广可朝口市场研究：对一个公司来说，产品的市场分析非

惠雪彖利用DSS的统计工具定期对产品交易数据进

确定各

应

的

采

取

相

系

作

然

后

客

户

关

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做

好

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客

户

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措

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即

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的

规

在

模

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和

潜

规

模

意

市

度

满

户

客ST

场DS

；

。

41

1.销售支持：DSS应用能够分析和评价产品的销售情况，以及

该产品的市场发展前景和势态，并产生报告给公司销售主管，

以确定产品成功或失败的因素，这样可以帮助管理层制定合理

的开发计划、生产计划及销售计划等。另外还可以借助DSS,利

用全公司的数据来推测…项决策可能给公司带束的利润和校

入。

2.客户分析和市场研究：对一个公司来说，产品的市场分析非

常重要。利用DSS的统计工具定期对产品交易数据进行分析，以

确定各

种类型客户的消费模式，做好客户关系工作，然后采取相应的

营销措施，即服务好忠实的客户，最大量的争取潜在—的客户,

捕回流央商客户，从而实现最大用利浦。还贵以利用"DSS分析

客户满意度；市场规模和潜在规模的研究等。

3.财务分析：

41

利用DSS可以对公司的支出与收益进行分析，审查

资金的流向、预测资金需求量、复杂项目的预算计划和成本。

4.运筹和战略,计划：

利用DSS可以协助决策层进行投资规划，投资的预

期收益等。还可以协助制定公司的物流计划，生产扩建，场地选

址等工作。

5.企业分析：

从组织性因素、行业因素和环境因素导出关键成功因子

(CriticalSuccessFactor,

42

CSF),关键性能指标(Key

PerformanceIndex,KPI)

提供了CSF在公司层次上的度量C

'决策支持系统的开发

■良好的决策支持系统的交互环境很难直接从市场上

购买到，常常要靠自己开发。

■在建立决策支持系统过程中，应本着“边设

计，边开发，边见效”的原则，不求其功能的复杂程

43

度，而力求最大程度地满足实际业务发展的需要。

■在开发中注隼技术人员、管理人员、业务人员相结合

采用“调研一设计一试点一反馈一修改一提高一推

广”的开发方式，使系统在实际应用中不断完善，并

得到了良好的应用效果。

DSS的开发过程通常分为五个阶段：

1.问题分析阶段。即对所面临的问题进行实际

调查和分析，达到明确求解问题的目标。

2.可行性研究阶段。依据前一阶段的分析，研

究确定系统开发的可能性。

3.开发方法和开发策略的确定阶段。该阶段要

明确系统开发的组织问题和采用何种开发方式进行,

并且明确在开发过程中，所采用的工具、方法、手段

44

和具体实现的途径。

4.开发系统阶段，指开发一个专用的DSS。

5.支持决策阶段,指系统开发完成后的实际运

行阶段。

45

J四、群体决策支持系统群体决策支持系

统(GroupDecision

S叩portingSystem,GDSS)是一种在DSS基础上利

用信息网络技术，多个决策参与者为了共同目标进

行思想和信息的交流，群策群力，通过某种规程相

互协作地探寻半结构化或非结构化决策问题解决

方案的信息系统。但在决策过程中只由某个特定的

人做出最终决策，并对决策结果负责随着在决策过

程中参与者的增加，使得信息的来源更加广泛，通

过大家的交流磋商、讨论而使决策更客观和有效。

45

群体决策支持系统(GDSS)的特点

与传统的DSS相比，GDSS有以下一些特点：

(1)受时间与空间的限制大大降低；

(2)能让决策者相互之间便捷地交流信息与共享信

息，使决策更合理；

(3)能集思广益，防止个人偏见对决策结果的影

响，使问题的方案尽可能趋于完美；

(4)可提高决策群体成员对决策结果的满意程度和

置信度；

(5)群保越大决策效果越好。

46

群体决策支持系统(GDSS)的基本功能群体决策支

持系统的功能主要有以下几点：(1)对决策过

程中的数据信息交流进行控制。松，能自两

选轮合居的群休决策我术。

(3)对可行的决策方案进行分析计算和解释。

(4)如果群体决策无法得出一致，则讨论个

体决策差异或提出重新定义问题的建议

47

GDSS的基本结构

GDSS在计算机网络的基础上，由私有DSS、规程库子系

统、通信库子系统、共享的数据库、模型库及方法库、公共显

示设备等部件组成。结构如图所示。

是决策支持领域的新的分支，对常规的

进行了扩充，扩充的内容包括：

(1)增加了一个通信库

(CommunicationBase),

方便决策参与者之间进行交流沟通，有利于与会—者之间、与

会者与今飞数据库、模型库与方法库之间的言。

二加强了模型库功能，提供了投票、排序、分类评估

等功能来实现达成一致的决策。

(3)系统使用前能够快速准备和具有协调能力，如安

排会议议程，事先让与会者熟悉相关数据文件和决策模型等。

(4)扩充了必要的物理设备。

、五、智能决策支持系统(IDSS)

智能决策支持系统(IntelligenceDecision

SupportingSystem,IDSS)的概念最早由

Bonczek等人于80年代提出，它的功能是，既

能处理定量问题，又能处理定性问题。IDSS的核

心思想是将人工智能技术与其它相关科学成果

相结合，在传统DSS的基础上形成智能型

DSS(IDSS)o

50

内容提要

i.ERP在电力企业的实施和管理

2,企业资产与EAM

3.客户关系管理（CRM）技术解决方案

4,供应链管理（SCM）的实施

5.决策支持系（DSS）的作用

6.商业智能（BI）解决方案,-

7.BI与DSS的比较

8,企业信息化集成管理

51

内容提要

i.ERP在电力企业的实施和管理

2,企业资产与EAM

3.客户关系管理（CRM）技术解决方案

4,供应链管理（SCM）的实施

5.决策支持系（DSS）的作用

6.商业智能（BI）解决方案,-

7.BI与DSS的比较

8,企业信息化集成管理

51

'冏业智能的含义

•商业智能被理解为将企业中现有的数据转化

为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的

工具。

52

简而言之，它是能够帮助用户对自身业务经营

做出正确明智决定的工具。一般现代化的业务

操作，通常都会产生大量的数据，如订单、库

存、交易帐目、通话记录、及客户—资料等。

怎样从业务数据中提取有用的信息，—

然后根据这些信息来采用明智的行动■■这就

是商业智能的课题。

冏业智能的含义

53

■商业智能代表为提高企业运营性能而采

用的一系列方法、技术和软件的总和。

■商业智能，是帮助企业提高决策能力和

运营能力的概念、方法、过程以及软件

的集合。

54

是一系列算法、工具或模型。首先获取与所关心主题有关的高质量的数

据或信息，然后n动或人工参与使用具有分析功能的算法、工具或模

四个层而型，帮助人们分析信息、得出结论、形成假设、验证假设。

分析层®

U称为商业智能系统(BlSystem)的物理基础。表现为具有强大决策分析功

能的单独的软件工具和面向特定应用领域的信息系统平台，如SCM、

CRM、ERP。与事务型的MIS不同，商业智能系统能提供分析、趋势预

测等决策分析功能。

2、信息系统层

与数据分析层面一样，是一系列算法、工具或模型。将数据转变成信

息，而后通过发现，将数据转变成信息,而后通过发现，将信息转变成

面：知识；或者直接将信息转变成知识。

商业智能的适用范围

3、知识发现层

面:

将信息或知识应用在提高决策能力和运营能力上；企业建模

等。商业智能的哉略层面是利用多个数据源的信息以及应用经

验和假设来提高企业决策能力的一组概念、方法和过程的集

合。它通过对数据的获取、管理和分析，为贯穿企业组织的各

种人员提供信息，以提高企业战略决策和战术决策能力

55

■商业智能能够辅助的业务经营决策，既

可以是操作层的，也可以是战术层和战

略层的决策。

56

四个阶段

第一阶段:数据收集

应用系统销售财务客服其他资料

ETL

抽取清洗转换加载

数据仓库

57

目前，商业智能产品及解决方案大致可分

为数据仓库产品、数据抽取产品、OLAP产品、

展示产品、和集成以上几种产品的针对某个应

用的整体解决方案等。

这里所谈的数据包括来自企业业务系统的

订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企

业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所

处的其他外部环境中的各种数据。

58

■为了将数据转化为知识，需要利用数据

仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数

据挖掘等技术。因此，从技术层面上

讲，商业智能不是什么新技术，它只是

数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综

合运用。

59

商业智能

Presenting（展

现）

Mialyzingi

④（分析）

■

呦

纵

报

与

新

衰

DW/，IJaMAhM粉

OLTP在设业

蛆金唯,敖也更以<6

务处移Cube

财务多坦数

18

L—---

俄抵第有

销UfiLAP在城分

新处理Data

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«HE仓库中

客版廊>W触

、《美美敏据》

at>>

多阜敷据分析与龙掘服

60

模务平台

.商业智能的技术体系

.商业智能的技术体系主要有数据仓库(DW)、

在线分析处理(OLAP)以及数据挖掘(DM)

三部分组成。

61

I数据仓库

■数据仓库是商业智能的基础，许多基本报表

可以由此生成但它更大的用处是作为进一

步分析的数据源。所谓数据仓库

(DW)就是面向主题的、集成的、稳定的、

不同时间的数据集合，用以支持经营管理中

的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最

常听到的例子，数据仓库能供给它们所需要

的、整齐一致的数据。

62

I数据仓库

■数据仓库是商业智能的基础，许多基本报表

可以由此生成但它更大的用处是作为进一

步分析的数据源。所谓数据仓库

(DW)就是面向主题的、集成的、稳定的、

不同时间的数据集合，用以支持经营管理中

的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最

常听到的例子，数据仓库能供给它们所需要

的、整齐一致的数据。

61

数据仓库“Datamart

■数据集市，或者叫做“小数据仓库”。

如果说数据仓库是建立在企业级的数据

模型之上的话。那么数据集市就是企业

级数据仓库的一个子集，他主要面向部

门级业务，并且只是面向某个特定的主

题。数据集市可以在一定程度上缓解访

问数据仓库的瓶颈。

62

§第二阶段一强大的分析工具

・从简单的用户界面来亲近你的最终使用者

•企业级的安全设定

-推动式报表，将分析数据推向用户

■仪表板，不用学习的操作界面

•多方位的一览表，不用到开多个操作视窗

-功能强大的在线分析功能

63

商业智能

二阶段：报表和查询

64

在线分析处理（OLAP）

■技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度

把从原始数据中转化出来、能够真正为用户

所理解的、并真实反映数据维特性的信息，

进行快速、一致、交互地访问，从而获得对

数据的更深入了解的一类软件技术。

OLAP

■联机分析处理（OLAP）的概念最早是由关系

数据库之父巳F<odd于1993年提出的。当

65

时，Codd认为联机事务处理（OLTP）已不能

满足终端用户对数据库查询分析的需要，用

户的决策分析需要对关系数据库进行大量

计算才能得到结果，而查询的结果并不能满

足决策者提出的需求。因此Codd提出了多

维数据库和多维分析的概念，即OLAP。

第三阶段一专业的分析知识

■从一个决策开始，由不同的角度去分析及

证明决策的可行性

-看过去，预测未来

66

■保留企业知识，降低员工离职所带来的风

险

-从大量的数据中挖掘价值

67

商业智能

68

数据挖掘

■数据挖掘(DM)是一种决策支持过程，它

主要基于AI、机器学习、统计学等技术

高度自动化地分析企业原有的数据，做出

归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，

预测客户的行为，帮助企业的决策者调整

市场策略，减少风险，做出正确的决策。

69

商业智能堆终阶段：改善决策水平

、‘无〃商务智能（BI）应用系”有〃商务智能（BI）应用系

统统

70

［商业智能的技术实施

通过利用先进的数据仓库技术、OLAP技术，加以

完善的应用架构和优秀的发展理念，从架构企业

整体信息化管理的角度出发，在科学方法基础上

建立企业系统化的定量分析决策机制，完成企业

闭环反馈管理的战略部署，为ERP和财务软件用

户提供应用系统增值。

71

［商业智能的技术实施

通过利用先进的数据仓库技术、OLAP技术，加

以完善的应用架构和优秀的发展理念，从架构企

业整体信息化管理的角度出发，在科学方法基础

上建立企业系统化的定量分析决策机制，完成企

业闭环反馈管理的战略部署，为ERP和财务软件

用户提供应用系统增值。

71

I的集合

■商业.能定义为下列软件工具

■终端用户查询和报告工具。专门用来支持初级用户的

原始数据访问，不包括适应于专业人士的成品报告生

成工具。

-OLAP工具。提供多维数据管理环境，其典型的应用是

对商业、可题的建模与商业数据分析。OLAP也被称为

多分^听o

■数据挖掘'ataMining)软件。使用诸如神经网络、规

则归纳等技弟，用柬爱现数据之间的关系，做出基于

数据的推断。

■数据仓库(DataWarehouse)和数据集市

(DataMart)产品。包括数据转换、管理和存取等方

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面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务

分析模型。

I联机分析处理

■联机分析处理(OLAP)的概念最早是由关系数

据库之父巳F.Codd于1993年提出的，他同

时提出了关于OLAP的12条准则。

OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一

类产品同联机事务处理(OLTP)明显区分开来。

pLAP是使分析人员、管理人员或执行旺

员能够从多角度对信息进行快速、一致、

交互地存取，从而获得对数据的更深入了

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解的一类软件技术。OLAP的目标是满足

决策支持或者满足在多维环境下特定的查

询和报表需求，它的技术核心是“维”这

个概念。

“维”是人们观察客观世界的角度，是

厂种高层次的类型划分。“维”一般包

1坛着层次关系，这种层次关系有时会相

当复杂。通过把一个实体的多项重要的属

性定义为多个维(dimension),使用户能对

不同维上的数据进行比较。因此OLAP也

可以说是多维数据分析工具的集合。

74

■OLAP的基本多维分析操作有钻取(roll

Hp和drilldown)、切片(slice)和切以

期(dice及旋转(pivot)、drillacross>

drillthrough等。

■钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。

它包括向上钻取(rollup)和向下钻取

(drilldown)。rollup是在某一维上将

低层次的细节数据概括到高层次的汇总

数据，或者减少维数；而drilldown则相

反，它从汇总数据深入到细节数据进行观

察或增加新维。

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■维是人们观察数据的特定角度。例如，一个企

业在考虑产品的销售情况时，通常从时间、地

区和产品的不同角度来深入观察产品的销售

情况。这里的时间、地区和产品就是维。而这

些维的不同组合和所考察的度量指标构成的

多维数组则是OLAP分析的基础，可形式化表

示为（维1,维2,,维n,度量指标），如（地

区、时间、产品、销售额）。

例子（用友）主要包括；管理驾驶舱、数据分析、专

家财务评估。

决策信息门户，内容管理秽动办公，锐型平台.工作流

困三方