智能IDSS：决策支持系统的特点与开发实例

"智能综合决策支持系统IDSS方案特点-决策支持系统的开发与实例" 智能综合决策支持系统（IDSS）是一种先进的信息系统，旨在为决策者提供全面、灵活的支持。IDSS的特点体现在以下几个方面： 1. 数据源兼容性：IDSS能够从各种不同的异构数据源中抽取数据，包括关系型数据库如Oracle和Sybase，以及文件数据等。这种数据库系统无关性的设计使得IDSS可以灵活适应各种数据环境。 2. 交互性用户界面：系统提供了用户友好的交互界面，允许用户从多个角度探索和理解数据。它不仅能够呈现发现的知识，还能以高层次的语言和图形化方式展示数据挖掘的需求和结果，使得非技术背景的决策者也能轻松理解和利用信息。 3. 系统集成：IDSS集成了数据库、知识库、专家系统、决策支持系统和可视化工具等多种技术，以扩大知识发现的范围。这种集成使得IDSS能在更广泛的领域提供决策支持，提高决策效率和质量。 4. 技术特性：IDSS具备集成性、开放性和扩展性，确保其技术先进性，能满足商业智能和决策支持的多元化需求。这些特性使得系统能够随着组织需求的变化进行调整和升级。 决策支持系统的开发通常涉及以下技术层次和方法： 1. 专用DSS：这是针对特定用户或部门设计的，具有决策支持功能的定制化信息系统，例如美国加州警察巡逻任务部署系统。 2. DSS生成器：这类工具旨在快速构建专用DSS，如Execucom公司的IFPS和Boeing的EIS，使得非专业开发者也能创建决策支持系统。 3. DSS工具：它们是构建专用DSS和DSS生成器的基础，包括各种软件包和硬件，如净现值计算程序、线性规划工具、数据库查询工具等。 在开发DSS时，常见的方法有： - 生命周期法：遵循系统分析、设计、实现和维护的步骤，确保DSS的完整性和稳定性。 - 快速开发法：通过快速构建原型来尽早满足用户需求，便于迭代改进。 - 最终用户开发法：鼓励最终用户参与开发，降低沟通成本，但可能影响系统质量和共享。 - 适应性设计方法：强调灵活性和迭代，以适应不断变化的用户需求。 - 完全DSS开发法：这种方法考虑了DSS的全过程，包括从需求分析到系统维护的全部阶段。 通过理解这些技术层次和开发方法，我们可以更好地设计和实施智能综合决策支持系统，以提高组织的决策能力和业务效率。