企业决策智能化：专家系统与DSS的差异解析

"本资源是符长青博士关于企业信息化的课件，主要讨论了专家系统与决策支持系统的差异，并涵盖了决策支持系统（DSS）、智能决策支持系统（IDSS）、新决策支持系统（NDSS）、综合决策支持系统（SDSS）、专家系统（ES）以及商业智能（BI）等内容。此外，还深入探讨了决策的基本要素和分类，强调了决策在现代企业管理中的核心地位。" 在专家系统与决策支持系统之间，主要的区别在于它们的应用目标和工作方式。专家系统设计的目标是模仿人类专家的知识和推理，提供特定领域的专业咨询。这些系统是专用的，专注于解决特定问题域内的问题，例如技术故障诊断或医疗诊断。系统本身能够做出决策，并且会主动向用户询问需要的信息来推进决策过程。专家系统的知识库包含了过程性知识和数据，通常用于处理重复出现的战术层面的问题。 相对而言，决策支持系统（DSS）更注重通用性，旨在协助人类决策者而非代替他们。DSS允许用户根据自己的需求提出问题，问题域广泛且复杂，可能涉及到战略规划、市场分析等多个方面。其数据库包含的是事实性信息，能够适应不断变化的环境。在企业管理中，DSS常常用于支持战略决策，因为许多问题无法完全自动化解决，仍需要人类的判断和干预。 决策支持系统和专家系统在实际应用中，体现了不同的工作模式。DSS与用户之间的交互更为灵活，人机协作紧密，决策者可以根据系统提供的信息进行分析并作出决策。而专家系统则在用户提供了必要的输入后，大部分工作可以自动完成，用户的角色更多是提供初始数据和反馈。 此外，课件中还提到了几种不同类型的决策支持系统，如智能决策支持系统（IDSS）引入了人工智能技术，新决策支持系统（NDSS）则适应了新技术的发展，综合决策支持系统（SDSS）试图整合各种DSS工具，以提供全面的解决方案。专家系统（ES）和商业智能（BI）则分别关注于特定领域的专业知识和数据驱动的洞察力，为企业决策提供有力支持。 决策是企业管理的关键，包括战略决策和实施性决策、长期和短期决策、程序化和非程序化决策、定性与定量决策以及理性与经验决策等多种类型。明确的目标、可选的方案、多样的意见、资源保障和灵活的余地是决策过程中的基本要素。在现代企业环境中，高质量、快速的决策对于企业的成功至关重要。