企业决策智能化：数据仓库、OLAP与数据挖掘

"企业信息化(10) - 符长青博士 - 第10章企业决策智能化" 企业信息化是现代企业适应复杂市场环境和提升竞争力的关键。在这个过程中，新技术的应用起着至关重要的作用，如数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）。 1. 数据仓库（DW）：数据仓库是一种专门用于决策支持的存储技术，它从多个源系统整合数据，以提供一致、集成的信息视图。DW强调面向主题，意味着它围绕特定业务领域（如销售、客户或财务）组织数据，提供对决策过程有直接影响的分析。数据仓库通常不支持直接更新，确保数据的稳定性和历史一致性，以便进行趋势分析和时间序列比较。 2. 联机分析处理（OLAP）：OLAP是与数据仓库紧密相关的分析工具，它支持快速、交互式的多维数据分析。用户可以通过OLAP系统以不同的角度（即切片、切块和钻取）查看数据，揭示隐藏的模式和趋势。OLAP有助于管理层快速理解复杂数据集，从而做出更明智的决策。 3. 数据挖掘（DM）：数据挖掘是利用人工智能和统计学等技术从大量数据中发现有价值的、可理解的模式。这些模式可以揭示业务中的潜在规律，帮助企业预测未来趋势、识别风险、优化运营和制定战略。DM包括分类、聚类、关联规则学习和序列模式发现等多种技术。 企业决策支持系统（DSS）在这一过程中扮演着重要角色，它们为决策者提供了定制化的信息和分析工具。DSS可以分为不同类型： - 决策支持系统（DSS）：提供结构化和半结构化决策问题的支持，通常包括查询和报告工具、模型构建和优化算法。 - 智能决策支持系统（IDSS）：引入了人工智能元素，如专家系统和模糊逻辑，以增强决策的智能化。 - 新决策支持系统（NDSS）：利用Web技术和移动设备，提供随时随地的决策支持。 - 综合决策支持系统（SDSS）：整合各种DSS组件，提供跨部门、跨职能的全面决策支持。 - 专家系统（ES）：模拟人类专家的决策过程，通过知识库和推理引擎来解决问题。 - 商业智能（BI）：专注于从数据中提取洞察力，通常包括数据仓库、OLAP和数据可视化组件。 在决策过程中，明确的目标、可行的方案选择、多角度的意见考虑、充足的资源保障和灵活的策略调整都是必不可少的要素。根据决策的性质，可以将其划分为战略决策与实施性决策、长期与短期决策、程序化与非程序化决策、定性与定量决策以及理性与经验决策。每个类别都有其独特的应用场景和方法，为企业决策提供了多样化的工具和策略。在信息化时代，有效利用这些技术和系统，企业能够提高决策效率，应对市场的快速变化，从而在竞争中占据优势。