作者：戴艳丽

来源：《电脑知识与技术》2013年第29期

        摘要：DSS是当前信息系统研究的最新发展阶段，DSS的各类研究成果为各级各类决策提供了科学的方法和依据，因此DSS成为软科学中的一个重要分支。决策支持系统是现代化管理的重要手段，数据挖掘、数据仓库、联机分析处理又是它的三个主要技术，DSS将以一门新的学科，伴随着社会的进步而产生更大的发展与进步。

        关键词：决策支持系统；数据仓库；数据挖掘；联机分析处理

        中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）29-86-03

        大家都知道，目前我们的社会有两大特性：第一是信息技术突飞猛进的发展，第二是世界经济的一体化。假如要在这个竟争激烈的社会里站稳脚步，就需要对这个快速发展的社会做出正确的判断与抉择。决策定支持系统，简称DSS（Decision Support System），它可以利用人机对话等很多方法供给人们定量和定性相互结合的环境，它具有创造性、主动性、知识性和信息处理能力相结合的特点。DSS可以帮组人们做很多事情，比如说，预测和优先，进行评价，探索决策方法等。DSS是一种非常科学的工具，它也是信息研究的崭新阶段。

        1 关于决策支持

        决策支持系统是当今计算机的前沿应用，决策支持系统的应用使得计算机技术得到了很大的创新，使得生产力的管理得到了提高。决策支持系统涉及到很多的知识内容，比如说，高性能的计算、数据的可视化、统计学科、运筹学科等。在数据处理方面，最大的难度就是对信息处理的不完全和不规范化。而且这些数据有时会有一些不肯定的性质，使得人们很难做出判断，决策支持系统就必须对很多数据进行深入的详细的了解和分析，然后进行推测。所以在数据库的应用中人们要对这些不完全、不规范、不确定的信息进行决策，数据的统计处理是决策支持很重要的成部分。

        2 数据仓库DW

        数据仓库是一门崭新的技术，数据仓库可以把零散的、很多的、具体的、决策分析必要的一些数据进行清洗、转换、综合。DW可以帮助人们进行分析风险和分析市场，加强客户服务与营销活动。

        2.1 数据仓库的特性

        数据仓库是主题的。主题就是给数据进行分类的一个准则，任何一个主题都对应着客观的研究领域，而那些固有的一些数据库却没有这样的特点，他们都是面对实际应用的。

        数据仓库是集成的。所有的数据如果要进入数据仓库之前，就一定要通过加工集成，对于那些不同的数据根源，进行统一数据的结构与编码。

        数据仓库是稳定的。数据仓库中的数据是非常巨大的，大量的数据如果进入数据仓库后，几乎根本不会改变的。

        数据仓库是随时间变化的。DW数据时限5～10年，所以其键值含时间项，适合DSS进行趋势分析。

        2.2 数据仓库的结构

        从原始业务数据库中获得的数据被分成不同的层次.一般数据仓库的结构构成见图1。

        3 联机分析处理OLAP

        联机分析处理是当今非常重要的技术，在1993年的时候，E.F.CODD第一次给出了联机分析处理这样的概念，联机分析处理技术主要设计和支持那些非常复杂一些操作，特别是对于那些决策人员和高层管理人员的决策支持分析有很大的帮助。在查询和分析处理数据时，决策分析处理可以很快的并且非常灵活的处理这些事情，最后还可以提供很简单很好懂的的查询结果，这样人们就可以更好更快的得到很多有用的消息。

        联机分析处理是一种多用户的三层客户，服务器结构，这种结构中复杂的应用逻辑不是分布于网络上众多的PC机上，而是集中存放在OLAP服务器上，由服务器提供高效的数据存取，安排后台处理及报表的预处理。其结构见图2。

        4 数据挖掘DM

        数据挖掘是当今社会一种新型的技术，它可以发现那些不为人知的很难预料的一些信息，数据挖掘可以找到那些特别有用的信息，找到那些不为人知的模式。另外他还可以自动预测知识和行为。

        数据挖掘的定义是由W.J.Frawley一些人提出来的。数据挖掘能够在很多的数据库中，找到那些对人们非常有用的信息，找到那些普通的，不为人知的，潜在的对人们非常有用并且能够接受的一些模式。

        数据挖掘过程大概可以分成以下几个阶段：数据准备、采掘操作、结果表达和解释。

        在数据挖掘的全部过程中，用户始终参与其中，数据挖掘的全部过程是一个非常精粹的过程，也是一个反反复复的过程（见图3）。

        5 决策支持系统的未来发展

        决策支持系统是当今社会的新技术，在人们的生活中也越来越重要，决策支持系统也是将来社会发展的一种趋势。

        ①关于知识管理方面将不断的增强，同时也会在知识能力的提高方面继续加强，并且在知识的应用方面也会不断的提升。例如智能决策支持系统，在学习知识方面具有很强的能力，它可以帮助人们分析并进行决策。同时随着时间的推移，环境的不断变化，也会不断的改变自己，并且能够不断的学习新知识，改变心的知识库。

        ②不断的加强多种数据，不断的综合知识的应用，不断的综合知识的集成应用。随着技术条件的连续的改变，可以提供准确的数据信息，以方便决策者能够降低成本，能够以最快的速度进行科学的决策，可以为决策者提供保证。在设计和开发决策支持系统的时候，要充分考虑事实数据资源、推理知识、先验知识、数据资源等的综合、集成运用。系统支持的效率和水平取决于丰富的资源基础。

        ③决策支持系统引入综合了电子商务平台的功能，成功的融合发展了电子商务的趋势。电子商务是当今社会上非常流行的一种商业模式，也是信息化时代的产物。电子商务的发展剧烈的冲击着传统的模式，同时也产生了许多新的管理决策问题。决策支持系统的设计与开发也就考虑了这一重要的应用背景。例如目前开发的基于Web的DSS和基于GlS的DSS都面向这类应用提供支持。

        ④决策支持系统还特别注重技术的发展和实际的应用，对于那些不明确的信息，也特别注重，并恰当的处理。在现实的生活中存在着许许多多的不确定因素，为了有效地解决这类问题，专家们发展了“软计算方法”。

        ⑤由于系统功能的逐渐完善，决策支持系统的应用领域也越来越广泛。决策支持系统今后不再是某些特殊人可以使用，而是在社会的各个领域，各个方面都得到普遍的应用。

        ⑥决策支持系统在界面的设计和界面的优化方面将特别重视，也将会为客户提供更好的管理方面的支持。每当用户向智能决策支持系统提出请求时，智能决策支持系统会支持用户的图形界面，在客户管理方面也会更加友好，并且智能决策支持系统反应速度快，系统也会在更多方面得到更好的发展。

        决策支持系统的发展日趋重要，决策支持系统是一个技术集成系统，它融合了信息技术、人工智能、心理学、决策科学、计算机技术、行为科学、组织理论和管理科学等诸多技术。社会在不断地发展，不断的进步，科学也在不断的发展，不断的进步，特别是计算机技术的快速发展，快速进步。决策支持系统将以一门新的学科，伴随着社会的进步而产生更大的发展与进步。

        参考文献：

        [1] 陈文伟.决策支持系统及其开发[M].北京：清华大学出版社，1994.10.

        [2] 周义刚.面向决策支持的数据仓库技术的研究与应用[D].武汉湖北大学，2004.

        [3] 陈京民.数据仓库与数据挖掘技术[M].北京：电子工业出版社，2002.

        [4] 杨晓文，韩燮.学生成绩分析数据仓库的模型设计及实现[J].山西电子技术，2005（1）.

        [5] Using Data Definition Language with SQL Server 2000 Analysisi Services Client Applications.Dennis Kennedy Microsoft Corporation， May 2001.

        [6] David R.Musicant.Data mining mathematical programming and machine learning Phd Thesis.University of Wisconsin-Madison， 2000.下载本文