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1、第十章 管理信息系统的发展展望,10.1 管理信息系统发展趋势概述 10.2 决策支持系统介绍 10.3 数据挖掘技术的应用 10.4 电子商务,开篇案例招商银行的信息化之路 案例思考题 总结招商银行利用信息技术不断创新的内容 讨论管理信息系统发展的趋势,10.1 管理信息系统发展趋势概述,管理信息系统呈现出如下的发展趋势 日趋集成化。企业作为一个有机系统，需要将企业内部、外部的产品研发、采购、生产、销售与客户服务紧密集成起来。 日趋开放化。在电子商务环境下，企业与供应商和销售商以及客户的联系更加紧密。 商务协同化。支持企业与贸易共同体的业务伙伴、客户之间的协作，支持数字化的业务交互过程。 日
2、趋网络化。基于Web技术的信息系统易开发、易维护、开发成本低等特点，管理信息系统将日趋网络化。 日趋智能化。随着决策支持系统、数据仓库与数据挖掘、专家系统等技术的出现与成熟，企业将对管理信息系统提出更高的要求。,10.2.1 决策支持系统的概念与特征 决策就是从两个以上的备选方案中选择一个方案的过程。决策支持系统是一种以计算机为工具，应用决策科学及有关学科的理论与方法，以人机交互方式辅助决策者解决半结构化和非结构化决策问题的信息系统。,10.2 决策支持系统介绍,决策支持系统的特征 用于半结构化或者非结构化的决策领域。结构化决策指经常发生并能按已规定的程序、处理方案和标准进行的决策，多属于日常
3、活动的决策和规范化的技术决策。非结构化决策指那些决策过程复杂，其决策过程和决策方法没有固定的规律可循，没有固定的决策规则和通用模型可依，决策者的主观行为对决策效果有相当影响的决策问题。半结构化决策则介于上述两者之间。这类问题的解决是一个反复探讨的过程，利用决策支持系统解决此类问题会取得较好的效果。 用来辅助决策者，而不是取代决策者。 交互式、友好的用户界面，以交互会话的方式使用。 使用基础数据和模型。决策支持系统具有专门的结构存储和研究备用的模型及方法，可使用大量的数据和有效的决策模型，提供多种可供决策的行动方案和可能的结果，供决策者判断。 强调对环境及用户决策方法改变的灵活性及适应性。,10
4、.2.2 决策支持系统的功能 （1）随时提供与决策问题有关的组织内部和组织外部的信息。如订单要求、库存状况、生产能力与财务报表等，以及政策法规、经济统计、市场行情、同行动态与科技进展等。 （2）能以一定的方式存储和管理与决策问题有关的各种数学模型。如定价模型、库存控制模型与生产调度模型等，能够存储并提供常用的数学方法及算法，如回归分析方法、线性规划、最短路径算法等，而且这些模型与方法能容易地修改和添加。 （3）能灵活地运用模型与方法对数据进行加工、汇总、分析、预测，得出所需的综合信息与预测信息。 （4）具有方便的人机对话和图像输出功能，能满足随机的数据查询要求，回答“如果则”之类的问题。（5）
5、提供良好的数据通信功能，以保证及时收集所需数据并将加工结果传送给使用者。,10.2.3 决策支持系统的结构 三库系统结构。三库系统结构主要由用户接口、数据库和模型库等三个子系统组成。 四库系统结构。在三库系统结构的基础上增加知识库子系统，则可得到四库系统结构。 如下图,10.2.4 决策支持系统的发展 群体决策支持系统。群体决策支持系统就是将计算机技术、通信技术和决策支持技术等结合在一起，使群体决策问题得以求解。 智能决策支持系统。人工智能和决策支持系统相结合。目前，人工智能、数据仓库、数据挖掘等技术的发展为智能决策支持系统提供了强大的技术支持。 分布式决策支持系统。由多个物理上分离的信息处理
6、节点构成的计算机网络，网络中的每个节点至少含有一个决策支持系统或具有辅助决策的功能。,10.3 数据挖掘技术的应用,10.3.1 数据挖掘的概念 数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 数据挖掘是一门交叉学科，它汇聚了不同领域，尤其是数据库、人工智能、数理统计等方面的知识。,10.3.2 数据挖掘的功能 自动预测趋势和行为。将以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速地由数据本身得出结论。 关联分析。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简
7、单关联、时序关联、因果关联。关联分析生成的规则具有可信度。 聚类。数据库中的记录可被划分为一系列有意义的子集，即聚类。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类法。 概念描述。概念描述分为特征性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间的区别。生成区别性描述的方法很多，如决策树方法、遗传算法等。 偏差检测。偏差包括很多潜在的知识，如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。偏差检测的基本方法是，寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。,10.3.3 数据挖掘技术的应用 市场营销。数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用
8、，它是以市场营销学的市场细分原理为基础。与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销手段相比，大大节省了营销成本，提高了营销效果，从而为企业带来更多的利润。 客户关系管理。利用数据挖掘技术根据客户的不同特征（性别、年龄、职业、购买习惯等）对客户加以细分，通过对不同客户群的倾向预测，采取目标营销或个性化营销的方法留住客户。 购物筐分析。在客户的一次交易行为中，哪些商品被同时购买了，这些商品之间有怎样的关联程度，通过验证商品购买的关联性，能够获得有价值的信息。 欺诈检测。可以通过聚类方法找出具有欺诈倾向的客户，那些不适合分到任何一群的客户可能具有欺诈倾向，如不正常的消费方式、信用卡的异常消费等。 信用
9、风险评估。利用数据挖掘技术对客户的信用风险进行评估，从而得出一些风险规则，对保险公司的工作起指导作用。,10.4 电子商务,10.4.1 电子商务的定义 通过信息网络以电子数据信息流通的方式在商业和贸易领域中进行并完成的各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动。 （1）开放性。 （2）全球性。 （3）整体性。电子商务能够规范事务处理的工作流程，将人工操作和电子信息处理集成为一个不可分割的整体。 （4）安全性。 （5）协调性。商务活动本身是一个协调过程，它需要客户与公司内部、生产商、批发商、零售商间的协调。在电子商务环境中，它更要求银行、配送中心、通信部门、技术服务等多个部门通力协作
10、。往往电子商务的全过程是一气呵成的。,10.4.2 电子商务的功能 广告宣传。企业建立自己的网站，就是开辟了让用户了解企业产品的窗口，也可以通过门户网站投放广告，广告成本比纸质媒体或电视媒体低。 咨询洽谈。通过电子邮件、网络聊天、视频聊天等。 网上订购。通过电子邮件或表单的交互传送实现网上订购。 网上支付。网上支付是电子商务中可采用的支付形式之一，但应以网络的安全传输为基础，防止发生网上冒用、窃取和欺骗行为。 意见征询。收集用户对产品、销售服务等方面的反馈意见。,10.4.3 电子商务的分类 企业之间的电子商务(B to B)。企业之间的谈判、订货、签约等商务活动均能在Internet上完成，
11、并通过供应链实现采购、配送等活动的自动化，最大限度地发挥电子商务的潜在效益。 企业与消费者之间的电子商务(B to C)。在线销售活动，服务对象是广大消费者，属于传统商务中的零售业务。 政府与企业之间的电子商务(B to G)。政府采购、税收、政府信息发布等，为企业提供所需要的服务。 个人向企业团购电子商务(C to B)。消费者通过网络群形成临时团体向企业购置产品，寻求较大的价格折扣。 消费者与消费者之间的电子商务(C to C)。多客户类型、多交易形式、多拍卖类型等方式运营，并通过提供交易平台和相关服务收取交易佣金。,10.4.4 电子商务对企业的意义 （1）电子商务将传统的商务流程电子化
12、、数字化，从而大大提高了效率。 （2）电子商务所具有的开放性和全球性的特点，为企业创造了更多的贸易机会。 （3）电子商务使企业可以以相近的成本进入全球电子化市场，使得中小企业有可能拥有和大企业一样的信息资源，提高了中小企业的竞争能力。 （4）电子商务重新定义了传统的流通模式，减少了中间环节，使得生产者和消费者的直接交易成为可能，从而在一定程度上改变了整个社会经济运行的方式。 （5）电子商务一方面破除了时空的壁垒，另一方面又提供了丰富的信息资源，为各种社会经济要素的重新组合提供了更多的可能，这将影响到社会的经济布局和结构。,10.4.5 电子商务的开发 1. 电子商务网站的规划与分析。电子商务网
13、站的设计与规划直接关系到电子商务的交易过程及交易效果，主要内容有电子商务网站建立的目的分析、目标客户分析、市场定位分析、技术与经济可行性分析、竞争对手分析、运行环境和技术及工具的选择、开发方案的选择等。 2电子商务网站的设计与开发。电子商务网站的设计与开发是电子商务网站开发的关键内容，关系到客户对电子商务的接受和使用程度，主要内容有制订网站设计流程、确立网站设计的原则、构建网站信息结构、设计网站主页等。 3电子商务网站的测试与推广。 新建的网站是否达到了电子商务网站的规划目标，是否满足了业务流程的要求，用户界面是否友好，操作是否简单，输入、输出的数据信息是否准确、流畅等问题，都必须经过测试来验证。,习题 10 简述决策支持系统的概念和特点。 简述数据挖掘的概念和功能。 简述数据挖掘的实际应用。 简述电子商务的概念和特点。 分别浏览BtoB、BtoC、CtoC等不同类型电子商务网站，分析它们的特点。,
