商业智能与决策支持系统

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1、第 9 章 决策支持系统与商业智能第一节 决策支持系统一、决策支持系统的概念与特征（一）决策支持系统的概念传统的MIS主要服务于企业的日常管理，发展到一定阶段，随着高层人员对MIS的进一 步需求，决策支持系统（Decision Support Systems, DSS）随之产生。DSS 的概念在上个世纪70 年代就已经出现， 80 年代以来，对于它的研究和发展都十分 迅速，一些研究和开发的系统，已经达到或接近实用阶段，但是，作为一种新型的、不断发 展的系统，它的确切概念和定义仍处于争论和探讨之中，当然，这些看法也有许多相同之处：1. DSS 是支持而不能代替决策者。2. DSS 主要是支持上层

2、管理的半结构化决策。3. DSS 是交互的计算机系统，具有实用的人机交互界面。综合以上观点，本书认为，决策支持系统可以定义为：以管理学、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。该系统能够为决策提供决策所需的数据、信息和背 景材料，帮助其明确决策目标和进行问题识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案， 并且对各种方案进行评价和优选，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确决策提 供必要的支持。（二）决策支持系统的特征了解决策支持系统的特征，对于分析、设计和使用DSS都有着重要的意义，通过对DS

3、S 定义的分析， DSS 的特征如下：1. DSS 的使用主体是中、上层的管理人员；2. 辅助而不是代替管理人员进行决策；3. 易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用；4. 把模型分析技术与传统的数据存储技术及检索技术结合起来；5. 准确处理大量的不同来源数据；6. 提供报告和展示的灵活性，提供文本和图表的格式，支持对于决策的深入分析；7. 使用先进的软件包，完成错综复杂的分析和比较；8. 系统具有灵活性及适应性。（三）决策支持系统与管理信息系统的关系DSS是在MIS的基础上发展起来的，虽然DSS主要解决的是半结构化的问题，而MIS主 要解决的是结构化的问题，但是这两者之间的范围并不是绝对

4、的，因为随着人们认识问题程 度的加深，认识过程的递进，一部分半结构化问题会慢慢转化为结构化问题，从而使得DSS 和 MIS 的工作有一部分会重合。关于DSS和MIS的关系，总结过去学术界的看法，主要有这样几种观点：1. DSS是由MIS渐进发展而达到的高级阶段，MIS是DSS的一部分。2. MIS包含运用模型分析数据和辅助决策功能，DSS是MIS的一部分。3. DSS与MIS是统一的信息系统的两个不同的、相互联系和相互配合的组成部分。4. DSS与MIS是计算机应用与管理工作中的两个不同发展阶段。5. DSS和MIS没有区别，只不过从不同的角度，以不同的观点来研究决策活动的。6. DSS 是多

5、年来计算机在管理的实际应用中发展起来的一项独立的新技术，主要用于 支持决策活动。由此可见，关于 DSS 与 MIS 的关系，仍然存在着许多不同的看法，总结前人的经验，加入作者的研究结果，本书认为，DSS与MIS的关系可以总结为下表：表 9-1 MIS 与 DSS 关系MISDSS联系人机系统，用于辅助组织进行管理和决策区 别解决的问题结构化问题半结构化问题信息来源组织内部组织内部和外部设计思想实现一个相对稳定、协调的工作环境实现一个具有发展潜力和利用效率的系统与人的关系代替人的一部分基础工作协调人的工作，但不能替代驱动方式数据驱动模型驱动和用户驱动操作方式不希望人过多干预以人机交互式对话来共同

6、完成任务信息需求着重体现全局整体的信息需求强调决策者个人的信息需求处理技术强调系统性、客观性，做到科学化和 最优化强调发挥人的经验、判断力和创造力二、决策支持系统的组成（一）决策支持系统的概念模式决策支持系统的概念模式有助于理解决策支持系统的结构。概念模式反映DSS的形式及 其与真实系统、人和外部环境之间的关系。基本的概念模式如图9-1 所示，该图较好地表达 了决策支持系统的基本思路。决策者通过操作对话系统进行问题求解，对话系统调用数据库 和模型库系统，而这些系统也调用了关于决策问题的内部信息、外部信息、有关的环境方面 的信息、与人有关的信息等。求解之后通过系统响应对决策者进行决策支持，然后再

7、反馈作 用到真实系统。问题来源于真实系统，而系统的目的仍然是真实系统。图9-1 DSS 的概念模式1（二）决策支持系统的结构模式 决策支持系统的功能主要由它的结构决定，关于决策支持系统的结构有各种各样的描 述，如两库结构和三库结构等。尽管DSS在形态上各式各样，但它们在结构上主要是由人机 接口、数据库、模型库、知识库、方法库5 大部件组成，每个部件又有各自的管理系统。因 此，从一般意义上说，DSS就是由人机接口、对话管理系统、数据库、数据库管理系统、模 型库、模型库管理系统、知识库、知识库管理系统、方法库和方法库管理系统10 个基本部 件进行不同的集成、组合而成的，如图9-2 所示。黄梯云：管

8、理信息系统，高等教育出版社2002年2月，P236图 9-2 DSS 的结构模型1. 用户。如果没有用户的作用，设计、执行和使用决策支持系统不可能有效地进行。 用户的使用技能、动机、知识背景、使用方式以及担当的角色等相关问题对于成功应用决策 支持系统是至关重要的。决策支持系统的基本特征是“决策支持系统是由管理人员使用和控 制的”，这也说明了用户是系统的主要组成部分。2. 数据管理部分。管理和存储与决策问题有关的数据，数据管理部分包括多个相应的 子系统：数据库、数据库管理系统、数据仓库以及查询分析工具等。由于数据和信息是减少 决策不确定因素的根本所在，因此，数据库子系统是决策支持系统不可或缺的重

9、要组成部分。 数据库应能够适应管理者的广阔的业务范围，不仅能够提供企业内部数据，而且能够提供企 业外部数据。数据管理部分要提供安全功能、数据完整性功能和与使用决策支持系统相关的 全面的数据管理任务。3. 模型管理部分。模型管理部分的部件包括：模型库、模型库管理系统、模型执行处 理程序、模型组合生成程序等。因为现实数据表示的是过去已经发生了的事实或者是对现实 事物的描述。利用这些模型，就可以把面向过去的数据变换成面向现在和预测将来的有意义 的信息。在决策支持系统中，决策支持模型体现了管理者解决问题的途径，所以随着管理者 对问题认识程度的深化，他们所使用的模型也必然会跟着产生相应的变化。模型库系统

10、要能 够灵活地完成模型的存储、管理和运行以及动态建模的功能。4. 知识管理部分。知识管理部分中最主要的是知识库，它以结构化的形式存储了有关 的经验和知识，通过推理机完成知识的推理过程。在决策和解决问题的时候少不了推理，没 有进行推理的决策实际上不能够算真正意义上的决策。问题越结构化，需要的推理也越少， 当问题完全结构化时，一般的信息系统就可以处理，这时就没有所谓的“决策”。知识和推 理是决策的本质。知识管理部分主要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。5. 方法管理部分。方法管理部分主要包括的是方法库和方法库管理系统。是存储、管 理、调用及维护DSS各部

11、件要用到的通用算法、标准函数等方法的部件，方法库中的方法一 般用程序方式存储。它通过对描述外部接口的程序向DSS提供合适的环境，使计算过程实行 交互式的数据存取，从数据库中选择数据，从方法库中选择算法，然后将数据和算法结合起 来进行计算，并以直观清晰的呈现方式输出结果，供决策参考使用。方法库内存储的方法程 序一般有：排序算法、分类算法、最小生成树算法、最短路径算法、计划评审技术、线性规 划、整数规划、动态规划、各种统计算法、各种组合算法等。6. 交互接口。也就是输入输出的界面，是人机进行交互的窗口。对话子系统是决策支持系统的人机接口，它负责接收和检验用户的请求，协调数据库系统、模型库系统之间的

12、通 信，为决策者提供信息收集、问题识别以及模型构造、使用、改进、分析和计算等功能。对 话子系统通过人机对话，使决策者能够依据人的经验，主动地利用决策支持系统的各种支持 功能，从多种方案中选择一个最优决策方案。作为决策支持系统最一般的系统结构三角结构，这里给读者作简要介绍： 三角结构主要由数据库、模型库等子系统与对话子系统呈三角形分布构成，具体结构如图 9-3：用户u|C|CDSS方法库模型库数据库数据库查询报告模拟结果DSS输出接口模型库 管理系统方法库 管理系统数据库 管理系统! DSS输入接:口图 9-3 DSS 的三角式系统结构DSS 输出接口和输入接口构成了对话管理子系统，对话管理子系

13、统是 DSS 的人机接口界 面，决策者作为 DSS 的用户通过该子系统提出信息查询的请求或决策支持的请求。对话管理 子系统对接受到的请求作检验，形成命令，对信息查询请求进行数据库操作，提取信息，所 得信息传送给用户。对决策支持的请求通过识别问题、从模型库中选取模型或构建模型，从 数据库读取数据，从方法库中选择恰当的方法，运行模型并通过输出接口将形成的报告、数 据查询的结果以及模拟的结果等传送给用户或暂存数据库待用。三、智能决策支持系统智能决策支持系统(Intelligence Decision Supporting System, IDSS),是人工智能 (Artificial Intelli

14、gence ,AD 与 DSS 相结合，应用专家系统(Expert System, ES)技 术，使DSS能够更充分地应用原有的知识，如关于决策问题的描述性知识，决策过程中的过 程性知识，求解问题的推理性知识，通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系 统。IDSS的概念最早由Bonczek等人于20世纪80年代提出，它具有既能处理定量问题， 又能处理定性问题的功能。IDSS的核心思想是将AI与其他相关科学成果相结合，使DSS具 有人工智能。在涉及到有关IDSS的内容之前，首先要明确两个主要的概念：人工智能和专家系统。（一）人工智能人工智能是指让机器模仿人类的思维与行为的一门学科。人工智

15、能研究的是如何用人工 方法和技术，即用各种自动机器或计算机模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维” 或脑力劳动的自动化。人工智能系统包括人员、规程、硬件、软件、数据、开发计算机系统所必需的知识、以 及用来演示智能特性的机器设备。与其他信息系统一样，企业中人工智能应用程序的总体目 的就是帮助组织达到其目标。多数专家认为， AI 与两个基本概念相关：第一，它涉及对人类思维过程的研究（理解 什么是智能）；第二，它借助机器（如计算机、机器人等）研究如何表现这些过程。其目标 就是要开发出具有智能行为的系统。美国商业部门最近的一份调查报告指出，世界前500强的公司中有70%的公司使用人工 智能作为决策支持的一部分。工商企业使用最多的人工智能系统可划分为以下几个主要类 别：1. 专家系统：可以通过对问题进行推理而得出相应的结论，或者提出合适的建议。2. 神经网络：可以通过训练学会识别模式。3. 遗传算法：首先产生大量的解，然后选择其中一些最好的解，利用选出的解来产生 更好的解。通过这种方式，可以为具体问题产生循序渐进的解决方案。4. 智能代理：是一种适应性系统，它可以独立工作，执行特定的、重复的以及预先设 置好的任务 1。目前人工智能的研究中，最接近实用的成果是专家系统。（二）专家系统专家系统是一种运用推理能