"基于Cö S环境的商业决策支持系统研究与设计"
本文主要探讨了在Cö S环境下构建商业决策支持系统（CDSS）的方法和技术。Cö S环境通常指的是客户-服务器（Client-Server）架构，这种架构在商业领域的信息系统中广泛应用，尤其在结合UNIX和WinNT操作系统以及大型关系数据库管理系统（RDBMS）的情况下。
CDSS是商业企业管理信息系统的重要组成部分，它旨在满足决策者在处理复杂的商业问题时对信息分析和智能支持的需求。传统的信息系统往往侧重于事务处理，而CDSS则更注重对大量数据的深度分析和智能决策建议。文章指出，由于商业决策问题的多样性，包括结构化和非结构化问题，以及数据间的强关联性，CDSS的设计必须考虑智能化方案。
在CDSS的核心结构中，文章强调了几点关键要素：
1. **系统结构**：CDSS需要一个灵活的架构，能够处理来自多种数据源的信息，这可能涉及到跨平台的数据集成和处理。
2. **模型库**：模型库是CDSS的重要组成部分，它存储和管理各种决策模型。这些模型可以是统计模型、经济模型或其他业务模型，用于模拟和预测不同决策情景。
3. **知识表示与实现技术**：CDSS需要能够表示和处理复杂的商业知识，这可能涉及到知识工程和人工智能技术，如专家系统、规则引擎或机器学习算法。
4. **处理机功能**：CDSS的处理机负责执行模型，根据用户需求进行计算和分析，并提供决策建议。这部分可能涉及复杂的算法和优化技术。
5. **数据抽取技术**：从多个异构数据源中抽取数据是CDSS的关键功能，这可能涉及到ETL（提取、转换、加载）过程，以确保数据的一致性和可用性。
6. **数据库**：作为数据存储的基础，CDSS依赖于高效的数据库管理系统来存储、管理和检索大量数据。大型RDBMS被广泛使用，但非关系型数据库（如NoSQL）也可能在处理非结构化数据时发挥作用。
作者还提到，虽然我国在DSS的研究上取得了一些进展，但在商业领域的应用仍相对较少。因此，开发适应中国商业环境的CDSS具有重要意义，这不仅可以提升商业决策的效率和质量，还能推动商业企业的信息化进程。
总结来说，本文提供的研究和设计CDSS的方法和技术，对于理解如何在Cö S环境中构建高效、智能的商业决策支持系统具有重要的理论和实践价值。通过解决模型调用、数据集成和知识处理等问题，CDSS可以帮助商业决策者更好地应对复杂商业环境中的挑战。
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