輔助決策系統在企業中的應用

摘 要 輔助決策可以向企業的各級決策者提供及時準確的信息，幫助他們做出對企業更有利的決策，是對原有信息系統的再次升華。

關鍵詞:決策支持 數據倉庫 OLAP 數據挖掘

中圖分類號:F274文獻標識碼:A

一、決策支持系統的產生

Keen和Scott Morton于20世紀70年代中期首次提出了\"決策支持系統\"(Decision Support System，簡稱DSS)一詞，標志著利用計算機與信息支持決策的研究與應用進入了一個新的階段，并形成了決策支持系統新學科。

二、什么是輔助決策系統

決策支持系統是一種以計算機為工具，應用決策科學及有關學科的理論與方法，以人機交互方式輔助決策者解決半結構化和非結構化決策問題的信息系統。

輔助決策系統是以決策主題為重心，以互聯網搜索技術、信息智能處理技術和自然語言處理技術為基礎，構建決策主題研究相關知識庫、政策分析模型庫和情報研究方法庫，為決策主題提供全方位、多層次的決策支持和知識服務。為企業高層領導提供決策依據，起到幫助、協助和輔助決策者的目的。

三、輔助決策系統的特點

決策主要靠個人的經驗和知識，以及靠人腦在決策過程中快速應變的程度。決策在管理科學中占有重要的地位，可以說管理就是決策。決策支持就是運用現代科學技術的先進成果為科學的決策提供輔助。

輔助決策是信息系統向更高一級發展而產生的先進信息管理系統。它為決策者提供分析問題、建立模型、模擬決策過程和方案的環境，調用各種信息資源和分析工具，幫助決策者提高決策水平和質量。

四、輔助決策系統的基本構成

輔助決策系統基本結構主要由四個部分組成，即數據源、數據倉庫及模型，聯機分析處理(OLAP)、人機交互部分:

數據源是指各業務系統的日常操作數據，包括:生產數據、財務數據、外部數據等，為數據倉庫提供源數據，是數據建模、分析及挖掘的基礎。

數據倉庫是將所需數據從源數據中抽取出來，進行加工與集成，包含數據獲取、數據存儲、數據訪問三個關鍵部分，數據倉庫的特點是面向主題、集成性、穩定性和時變性。

聯機分析處理(OLAP)是根據決策的需要對數據倉庫進行多維分析和數據挖掘;

人機交互部分是決策支持系統的人機交互界面，用以接收和檢驗用戶請求，調用系統內部功能軟件為決策服務，使模型運行、數據調用和知識推理達到有機地統一，有效地解決決策問題。

五、輔助決策系統實施步驟

1、需求分析: 需求分析是輔助決策實施的第一步， 在其他活動開展之前必須明確的定義企業對決策的期望和需求， 包括需要分析的主題， 各主題可能查看的維度。

2、數據抽取與建模:數據倉庫建立之前必須將數據從業務系統中抽取到數據倉庫中，在抽取的過程中還必須建立數據模型將數據進行轉換，篩選，整合，以適應分析的需要。

3、數據倉庫建設: 數據倉庫為輔助決策的數據支撐，能夠對大量企業數據進行快速和準確分析，通過對企業需求的分析， 建立企業數據倉庫的邏輯模型和物理模型，并規劃好系統的應用架構，將企業各類數據按照分析主題進行組織和歸類。

4、聯機分析處理(OLAP):OLAP是共享多維信息的、針對特定問題的聯機數據訪問和分析的快速軟件技術。側重對決策人員和高層管理人員的決策支持，可以根據分析人員的要求快速、靈活地進行大數據量的復雜查詢處理，并以直觀而易懂的形式將查詢結果提供給決策人員。

5、維數據挖掘及展現:數據挖掘是從數據倉庫中挖掘出有潛在價值的信息的技術，若將數據倉庫比喻作礦坑，數據挖掘就是深入礦坑采礦的工作。多維數據分析是通過對維度、指標的預定義并建立表之間的關聯關系，實現了E-R模型到多維模型的一種映射，在這種映射的基礎上將多維分析的操作轉化為結構化查詢語句，完成了數據的統計查詢，在多維數據的展現上提供了表格和圖形兩種展現方式。多維數據的展現主要有兩種方式，一種是交叉報表的顯示，一種是統計圖的顯示。

6、系統優化完善和安全保障: 任何系統的實施都必須是不斷完善的，在用戶使用一段時間后可能會提出更多的，更具體的要求， 這時需要再按照上述步驟對系統進行重構或完善。但是對于決策支持系統，屬于企業高層領導層使用的系統，涉及大量的企業機密和未來決策，所以安全方面尤為重要，務必做好數據保密、系統安全及權限控制等工作。

六、輔助決策系統在企業中的應用

1、外部環境分析:企業外部的政治環境、社會環境、技術環境、經濟環境，市場結構，供需情況等

2、競爭對手分析:國內外競爭對手策略，競爭對手主要優勢，競爭對手運能及結構，替代品威脅，潛在進入者等。

3、市場營銷分析:貨物結構，需求特征，市場增長潛力，網絡覆蓋能力，市場開發能力等。

4、生產經營分析:生產經營能力，成本分析，邊際貢獻率，差別損益分析。

5、財務決策分析:財務管理中的資本結構決策，成本決策，投資決策，生產決策，收購決策等。

6、人力資源分析:員工資源結構分析，人員結構匹配性分析，學習與成長能力等。

7、風險評估分析:企業資產面臨的威脅、存在的弱點、造成的影響，以及三者綜合作用而帶來風險的可能性分析，產業風險預測和分析，市場風險預測和分析等。

8、KPI指標分析:利用計量經濟學和統計學理論基礎，建立標準的、可移植的、可擴展的模型庫，對不同指標進行短期和中長期預測和預警。使用專業的展現工具，運用表格、圖形、地圖等多種展示方式，從時間維度、組織維度、業務類型維度等維度，靈活實現了KPI的查詢和展示。用戶可以方便地根據自己企業的特點設置KPI報表，并靈活展示和查詢。

9、EVA分析:經濟增加值(Economic Value Added，簡稱EVA)， EVA是衡量業績最準確的尺度，對無論處于何種時間段的公司業績，都可以作出最準確恰當的評價。

10、管理駕駛艙展現:管理駕駛艙是為高層管理層提供的一站式決策支持的管理信息中心系統。它以駕駛艙的形式，通過各種常見的圖表(速度表、音量柱、預警雷達、雷達球)形象直觀的監測企業運營情況，并可以對異常關鍵指標預警和挖掘分析。

七、輔助決策系統的效果

1、建立統一的企業數據倉庫，打破信息孤島。統一數據規范，重組企業數據，形成統一的數據展現平臺，實現信息的高速流轉和集成;統一的數據平臺和查詢接口，幫助決策及管理人員及時獲取最新信息，實現有效的信息共享。

2、提升企業戰略管理輔助決策分析水平。面向核心戰略和業務決策需求，建立重大決策和分層決策的重要輔助決策分析主題，整合企業現有內部數據及宏觀經濟、航運市場信息，提供專業的分析工具，建立相關的統計分析模型及計量經濟模型等，進行深層次的數據挖掘和分析預測，為戰略管理、總體管控和各分公司經營、管理決策水平的進一步提高提供全面支撐，最終提高決策的準確性、及時性和前瞻性;也為各部門經營操作提供統計分析工具，有助于員工工作效率和企業生產效益的提升。

3、采用先進的商業智能技術和分析挖掘工具，提供易用、豐富的智能查詢、分析、預測、預警、模擬功能，提高分析效率。系統提取企業數據中的有價值信息，通過豐富直觀的多樣化展示界面，為企業的經營管理決策工作提供及時、科學、真實、準確、完整的各種經營管理信息，提升企業的運營水平和競爭能力。

八、小結

本文分析了輔助決策系統在企業中的應用，我們應在實踐中總結適合自身的經驗，這樣才有利于信息技術在企業中的深入運用，輔助企業領導層進行決策，為企業創造出更高的品質、更大的效益。

參考文獻:

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[2]陳文偉.數據倉庫與數據挖掘教程.清華大學出版社.

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