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面向大數(shù)據(jù)的企業(yè)智能決策支持系統(tǒng)發(fā)展趨勢(shì)分析

2016-05-30 10:48李曉東
企業(yè)科技與發(fā)展 2016年1期
關(guān)鍵詞:綜合評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)人工智能

李曉東

【摘 要】文章主要分析智能決策支持系統(tǒng)當(dāng)前的主流分類(lèi)及所采用的核心技術(shù),對(duì)其現(xiàn)狀進(jìn)行梳理,據(jù)此總結(jié)出目前所存在的問(wèn)題及難點(diǎn),并在上述研究和分析的基礎(chǔ)上,探討在大數(shù)據(jù)快速發(fā)展的背景下,智能決策支持系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)和關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域,提出可以利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)建立面向大數(shù)據(jù)的企業(yè)智能決策支持系統(tǒng)的建議。

【關(guān)鍵詞】智能決策支持系統(tǒng);綜合評(píng)價(jià);人工智能;數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

【中圖分類(lèi)號(hào)】F270.7 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1674-0688(2016)01-0011-04

1 研究背景

近些年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)的普及和科學(xué)管理的發(fā)展,我國(guó)信息化進(jìn)程明顯加快,許多企業(yè)對(duì)信息系統(tǒng)保持較高的關(guān)注度,并開(kāi)始建立信息管理系統(tǒng),使許多結(jié)構(gòu)化問(wèn)題得到很好的解決。信息技術(shù)也日益融入企業(yè)整體的科研、管理和運(yùn)營(yíng)等各個(gè)領(lǐng)域,隨之而來(lái)的是大量的新型信息數(shù)據(jù)和資料的產(chǎn)生。面對(duì)大量的數(shù)據(jù),如何進(jìn)行整合處理,將大數(shù)據(jù)用于實(shí)時(shí)分析并對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè),使當(dāng)下獲取到的數(shù)據(jù)信息能進(jìn)行有利于現(xiàn)有行為的分析預(yù)測(cè),轉(zhuǎn)化為對(duì)企業(yè)建設(shè)有利的資源,以此釋放大數(shù)據(jù)的巨大潛能,為企業(yè)決策提供科學(xué)支持,促進(jìn)其業(yè)務(wù)成長(zhǎng),成為信息化建設(shè)的工作重點(diǎn)。

與此同時(shí),大數(shù)據(jù)不僅在于數(shù)據(jù)量的龐大,還在于對(duì)數(shù)據(jù)的處理速度和多樣性提出的要求。以前,企業(yè)的決策分析主要靠單純的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)提供的數(shù)據(jù)挖掘和分析機(jī)制得出基本的商業(yè)數(shù)據(jù),而在信息具有多元化和多樣化特點(diǎn)的今天,企業(yè)更多的是面臨難度較大的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題,這種大數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)性及其對(duì)信息處理數(shù)量、信息處理速度,對(duì)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析及商務(wù)智能而言是一個(gè)重點(diǎn)和難點(diǎn),大數(shù)據(jù)的商務(wù)智能分析將成為驅(qū)動(dòng)企業(yè)商業(yè)決策的數(shù)據(jù)引擎,而不僅僅是一個(gè)歷史信息的存儲(chǔ)器。目前,數(shù)據(jù)規(guī)模仍在不斷增長(zhǎng),一些大型數(shù)據(jù)庫(kù)的規(guī)模已非人工分析所能及,非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)正在隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的逐步成熟開(kāi)始釋放前所未有的來(lái)自數(shù)據(jù)的預(yù)見(jiàn)性。因此,在企業(yè)內(nèi)部構(gòu)建智能決策支持系統(tǒng)是一個(gè)比較現(xiàn)實(shí)的、必然的選擇,它可以幫助企業(yè)以最快的速度識(shí)別危機(jī)信息,減少風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率,或者采取必要行動(dòng)。

本課題通過(guò)研究在大數(shù)據(jù)背景下對(duì)信息管理提出的需求,綜合分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)利用和企業(yè)決策支持系統(tǒng)存在的相關(guān)問(wèn)題,對(duì)全新背景下的企業(yè)決策支持系統(tǒng)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行深入研究,以此為企業(yè)進(jìn)行決策提供重要理論依據(jù)和技術(shù)支持。

2 現(xiàn)狀分析

企業(yè)決策支持系統(tǒng)是指為企業(yè)決策者進(jìn)行半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化決策提供輔助支持的計(jì)算機(jī)智能應(yīng)用系統(tǒng),它依據(jù)企業(yè)所涉及的各方面的有效數(shù)據(jù)、各類(lèi)分析模型和各種基本知識(shí)定律,利用人機(jī)交互方式輔助管理者進(jìn)行企業(yè)決策。企業(yè)決策支持系統(tǒng)無(wú)疑是一種更先進(jìn)的信息管理系統(tǒng),比普通的管理信息系統(tǒng)更高級(jí)、更智能。它為企業(yè)決策者提供問(wèn)題分析、模型構(gòu)建、決策模擬、策劃方案及決策結(jié)果情景展示的環(huán)境,以及各種信息資源和分析工具或模型,促進(jìn)企業(yè)決策者提高決策質(zhì)量和決策管理水平。

2.1 傳統(tǒng)的企業(yè)決策支持系統(tǒng)存在的問(wèn)題

傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)通過(guò)歷史數(shù)據(jù)分析得出未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì),相對(duì)于以往的主觀判斷決策是一大進(jìn)步,并在某種程度上進(jìn)行模型分析,提供數(shù)據(jù)支撐,為管理者進(jìn)行決策提供技術(shù)支持和依據(jù),有一定的科學(xué)性和合理性。與此同時(shí),它也存在一些問(wèn)題,主要表現(xiàn)如下。

(1)分析和利用歷史數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)性。在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析或商業(yè)智能中,如何發(fā)揮歷史數(shù)據(jù)或已存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的價(jià)值是其核心,以此得到數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)和報(bào)表。最常見(jiàn)的軟件有客戶(hù)關(guān)系管理軟件(CRM)和企業(yè)資源規(guī)劃管理軟件(ERP),利用這2種軟件所得到的信息或者數(shù)據(jù)分析結(jié)果和報(bào)表主要是利用歷史數(shù)據(jù)?;跉v史數(shù)據(jù)的分析固然對(duì)企業(yè)決策有所幫助,但這種信息的風(fēng)險(xiǎn)性也較大,就像看著后視鏡開(kāi)車(chē),所看到的都是已經(jīng)發(fā)生過(guò)的事情,無(wú)法更好地實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)結(jié)果的分析和預(yù)見(jiàn)。對(duì)可用信息更快更實(shí)時(shí)的分析呢?可以采用統(tǒng)計(jì)學(xué)建模技術(shù)對(duì)未來(lái)進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)分析,并依據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)論制定相應(yīng)的行動(dòng)策略和計(jì)劃,從而促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展。

(2)應(yīng)用范圍受限較大。傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)由于采用模型驅(qū)動(dòng)為核心的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和數(shù)值分析方法,所以應(yīng)用范圍受到了較大的制約。對(duì)于解決一些不確定性的問(wèn)題,用簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析難以解決問(wèn)題,且缺少相關(guān)的知識(shí)和推理原則機(jī)制,使得系統(tǒng)與人腦的思維模式類(lèi)似,從而無(wú)法對(duì)高層決策構(gòu)成有效支撐。

(3)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)的處理過(guò)于簡(jiǎn)單化。在目前的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中,往往只對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行直接的存取和簡(jiǎn)單的計(jì)算,這種方法只能采集到整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中很小的一部分資源,而隱藏在這些數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)信息、對(duì)數(shù)據(jù)特征的描述及預(yù)測(cè)性信息則不得而知。要想解決上述問(wèn)題,研究數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)迫在眉睫。

2.2 企業(yè)智能級(jí)決策支持系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生

現(xiàn)今社會(huì)多變,處在這樣一種不斷發(fā)展變化的社會(huì)環(huán)境中,搜集并處理大量信息是大多數(shù)企業(yè)決策者需要完成的工作。而一般來(lái)說(shuō),決策人員自身大腦的信息處理能力往往是有限的。因此,建設(shè)智能化的企業(yè)輔助決策支持系統(tǒng)成為決策者所追求的新型支持工具。企業(yè)決策支持系統(tǒng)是以日常業(yè)務(wù)所處理的系統(tǒng)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用計(jì)算機(jī)人工智能或智能數(shù)學(xué)模型,對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和綜合分析及趨勢(shì)預(yù)測(cè),從而找出未來(lái)業(yè)務(wù)的變化趨勢(shì),并在企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略、市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)策略等重大問(wèn)題上為管理層提供輔助決策支持。伴隨著決策理論、專(zhuān)家系統(tǒng)、信息技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、辦公自動(dòng)化、專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)處理系統(tǒng)等相關(guān)技術(shù)的日益成熟,企業(yè)決策支持系統(tǒng)已取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步和發(fā)展,在許多領(lǐng)域得到應(yīng)用,成為現(xiàn)代企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中不可或缺的現(xiàn)代化輔助決策支持工具。

IDSS主要以知識(shí)和智能分析模型為主體。結(jié)合大量數(shù)據(jù),以知識(shí)和智能分析模型為主體的IDSS融合決策支持系統(tǒng)的定量分析輔助決策及專(zhuān)家系統(tǒng)的定性分析輔助決策,能促進(jìn)企業(yè)決策能力的提高。盡管IDSS存在不同的形式結(jié)構(gòu)和分析程序的IDSS,但是IDSS的核心問(wèn)題在于系統(tǒng)智能的實(shí)現(xiàn)。按照智能決策方法,IDSS大致可根據(jù)智能決策方法,分為以下3種類(lèi)型。

(1)基于人工智能(AI)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的智能,又分為基于專(zhuān)家系統(tǒng)的IDSS ES、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的IDSS及基于Agent的IDSS。其中,IDSS ES是目前應(yīng)用較成熟的一種技術(shù)。IDSS ES與IDSS的不同之處在于,它是運(yùn)用數(shù)量化的方法將問(wèn)題模型化后,再利用數(shù)值模型的計(jì)算結(jié)果來(lái)提供決策支持。與IDSS不同,IDSS ESS表達(dá)知識(shí)是通過(guò)非數(shù)量化的邏輯語(yǔ)句的方式來(lái)進(jìn)行知識(shí)表達(dá),然后再通過(guò)自動(dòng)推理的方式進(jìn)行問(wèn)題求解;而基于機(jī)器學(xué)習(xí)的IDSS則是通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬人類(lèi)的學(xué)習(xí)來(lái)獲取人類(lèi)解決問(wèn)題的知識(shí)經(jīng)驗(yàn);IDSS Agent是目前人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。同時(shí),基于Agent的計(jì)算被看做是軟件研發(fā)領(lǐng)域的一個(gè)重大突破。IDSS Agent主要包括智能型Agent研究、Agent-oriented的程序設(shè)計(jì)研究、Mufit-Agent系統(tǒng)研究及Agent-oriented的程序設(shè)計(jì)研究等方面?;贏gent的智能分析系統(tǒng)計(jì)算被認(rèn)為是軟件開(kāi)發(fā)的下一個(gè)重要的突破。

(2)基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理及數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)智能分析和輔助決策支持。這些工具的結(jié)合使用戶(hù)可以輕松、快捷地分析大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)時(shí),并能針對(duì)問(wèn)題迅速地做出正確的判斷。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通過(guò)將多數(shù)據(jù)源的信息進(jìn)行概括、聚集和集成,建立一個(gè)數(shù)據(jù)集合,從而為決策者提供可用的信息。

(3)基于范例推理的IDSS?;诜独评淼腎DSS是從過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)中,找到發(fā)現(xiàn)解決當(dāng)前問(wèn)題的線(xiàn)索的方法,利用它對(duì)過(guò)去的求解過(guò)程的復(fù)用,簡(jiǎn)化了知識(shí)和數(shù)據(jù)獲取的過(guò)程,提高了問(wèn)題求解的效率,對(duì)有些難以通過(guò)計(jì)算推導(dǎo)來(lái)求解的問(wèn)題,能發(fā)揮很好的作用。

3 發(fā)展趨勢(shì)分析

企業(yè)智能決策支持系統(tǒng)在支持決策方法、決策過(guò)程和決策領(lǐng)域都有別于傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)。企業(yè)決策問(wèn)題的多樣性、決策環(huán)境的易變性、決策過(guò)程的復(fù)雜性,要求決策者在決策過(guò)程中必須充分利用企業(yè)內(nèi)外部的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行全方位的分析,運(yùn)用一系列定性、定量分析成果,采用機(jī)敏快捷的、可配置的體系結(jié)構(gòu)來(lái)為企業(yè)決策者的管理決策提供輔助支持。本文基于企業(yè)智能決策支持系統(tǒng)的特點(diǎn),系統(tǒng)性地對(duì)企業(yè)級(jí)決策支持系統(tǒng)的理論進(jìn)行了分析,并結(jié)合相關(guān)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建企業(yè)決策支持系統(tǒng)的理論體系,同時(shí)對(duì)智能決策方法的選擇與融合、基于構(gòu)件的軟件體系結(jié)構(gòu)及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策進(jìn)行了深入研究。

3.1 IDSS發(fā)展方向

進(jìn)入20世紀(jì)90年代以來(lái),由于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展,人工智能、數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)也日趨成熟,這給企業(yè)智能決策支持系統(tǒng)的研究和發(fā)展提供了相應(yīng)的技術(shù)支持。目前,企業(yè)智能決策支持系統(tǒng)主要的研究方向如下。

(1)注重基于知識(shí)的人機(jī)交互,注重人性化的設(shè)計(jì),使知識(shí)系統(tǒng)的更新和補(bǔ)充更加方便。

(2)應(yīng)用分布式并行化的方式進(jìn)行決策求解。隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,在分析、決策中所使用到的數(shù)據(jù)會(huì)分散到不同的地區(qū)、部門(mén);同時(shí),在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,決策支持模型及智能分析處理方法也從集中式處理發(fā)展演變?yōu)樵诰W(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布或是分布加上并行的處理方式。同時(shí),由于企業(yè)決策支持系統(tǒng)的可行解計(jì)算本身存在計(jì)算效率的問(wèn)題,有時(shí)IDSS的順序計(jì)算結(jié)構(gòu)在某些情況下也會(huì)成為決策的瓶頸。目前,分布式人工智能技術(shù)的應(yīng)用、并行決策計(jì)算等已經(jīng)成為新的研究熱點(diǎn)和研究趨勢(shì)。同時(shí),對(duì)企業(yè)復(fù)雜決策問(wèn)題的并行求解已得到廣泛關(guān)注。

(3)注重各種相關(guān)技術(shù)的集成應(yīng)用,融入更多的知識(shí),并結(jié)合領(lǐng)域信息,對(duì)問(wèn)題進(jìn)行更深入和透徹的研究。

(4)應(yīng)用時(shí)空與多維決策技術(shù)。在決策過(guò)程中引入空間和時(shí)間等多維準(zhǔn)則,可以有效地突破時(shí)空限制,優(yōu)化并改進(jìn)決策過(guò)程,從而提高支持決策的效果。

3.2 基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的決策支持系統(tǒng)

基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的決策支持系統(tǒng)包括三大主體。

第一個(gè)主體是決策支持的基礎(chǔ)——模型庫(kù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的結(jié)合。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)從大量的事務(wù)性數(shù)據(jù)中抽取數(shù)據(jù)為決策問(wèn)題提供定量分析的輔助決策信息,同時(shí)將數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換為新的數(shù)據(jù)格式,給智能決策分析提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

第二個(gè)主體是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和OLAP的結(jié)合。OLAP從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中提取綜合數(shù)據(jù)和信息,并對(duì)這些數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的深加工,反映所提取的數(shù)據(jù)的內(nèi)在本質(zhì),解決了對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)值計(jì)算的問(wèn)題。

第三個(gè)主體是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘?qū)<蚁到y(tǒng)的結(jié)合。數(shù)據(jù)挖掘利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),從數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中挖掘知識(shí),然后把挖掘到的知識(shí)放入專(zhuān)家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)中,由進(jìn)行知識(shí)推理的專(zhuān)家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)定性輔助決策。

集成系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展為克服企業(yè)智能決策支持系統(tǒng)建設(shè)中所遇到的問(wèn)題提供了技術(shù)上的支持?;跀?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的決策支持系統(tǒng)是以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為基礎(chǔ),以聯(lián)機(jī)分析處理與數(shù)據(jù)挖掘?yàn)楣ぞ叩男滦推髽I(yè)決策支持系統(tǒng)。其中,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是對(duì)源數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合、集成和轉(zhuǎn)換,從而得到面向全局的數(shù)據(jù)視圖;聯(lián)機(jī)分析處理以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的內(nèi)數(shù)據(jù)為發(fā)起點(diǎn),進(jìn)行多維數(shù)據(jù)分析;數(shù)據(jù)挖掘功能是自動(dòng)地挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的信息模式,并基于此預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘三者是相輔相成的,彼此相互結(jié)合,它們相互補(bǔ)充、相互依賴(lài)、相互結(jié)合,共同支持企業(yè)的決策。

基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的決策支持系統(tǒng)以知識(shí)和模型為主體,結(jié)合大量數(shù)據(jù),針對(duì)決策問(wèn)題既可以進(jìn)行定量分析,又可以進(jìn)行定性分析,形成定量性和定性量相結(jié)合的輔助決策支持信息;而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)既能處理來(lái)自不同系統(tǒng)、不同數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù),又能夠進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)的計(jì)算,從而能夠更好地完成輔助決策任務(wù),促使決策支持系統(tǒng)研究進(jìn)入到一個(gè)新階段。

隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展及其應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)大,信息化建設(shè)以全新的速度不斷發(fā)展,大量信息系統(tǒng)的建立,不僅給人們的工作和生活帶來(lái)了極大的便利,并且累積了大量的信息數(shù)據(jù)。人們希望對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行高層次的分析和利用,而不是單純的占用空間。同時(shí),在信息化建設(shè)的過(guò)程中,信息技術(shù)的應(yīng)用不僅僅是建立一套信息系統(tǒng),如何更好地利用手中的資源做好客戶(hù)的分析、分類(lèi)、預(yù)測(cè)等功能,能夠在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中快人一步,搶先占領(lǐng)先機(jī),是目前推動(dòng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建立的主要原因。目前,數(shù)據(jù)庫(kù)可以有效地管理數(shù)據(jù)的錄入和查詢(xún)工作,能夠很好地支持基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)功能,但是仍不能對(duì)目前具有更高要求的數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)發(fā)現(xiàn)提供支持,更不能有效地解決信息孤島問(wèn)題。因此,合理地利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源是當(dāng)下亟待解決的問(wèn)題。

4 結(jié)論

智能決策支持系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)是基于理論與實(shí)踐相結(jié)合,為企業(yè)優(yōu)化配置、整合資源及提供輔助決策而提出的。

本文總結(jié)了企業(yè)決策支持系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀及其存在的問(wèn)題,分析了企業(yè)智能決策支持系統(tǒng)的關(guān)鍵要素與特點(diǎn),針對(duì)以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榛A(chǔ)的企業(yè)決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了分析描述。這種結(jié)構(gòu)的智能決策支持系統(tǒng)是在以定量分析進(jìn)行輔助決策的傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),從中挖掘有用的知識(shí),通過(guò)對(duì)知識(shí)的推理以定性分析輔助決策??梢灶A(yù)見(jiàn),結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘的智能決策支持系統(tǒng)會(huì)在電子商務(wù)領(lǐng)域、數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和分析領(lǐng)域有長(zhǎng)足的發(fā)展,其較好的發(fā)展前途和獨(dú)特的研究方法使之一出現(xiàn)就成為決策支持技術(shù)的研究熱點(diǎn)。

參 考 文 獻(xiàn)

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[責(zé)任編輯:鐘聲賢]

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