智能决策支持系统演进与发展:数据、模型与Web驱动
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更新于2024-07-27
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智能管理课程整理版深入探讨了信息技术在决策支持系统(DSS)发展中的角色,自60年代起至90年代末,DSS经历了多个阶段的发展与变迁。初期,DSS主要是面向模型的系统,随着技术进步,出现了金融规划系统、群体决策支持系统(GDSS)、智能决策支持系统(IDSS),以及主管信息系统(EIS)、在线分析处理(OLAP)和商业智能等。
数据驱动的DSS是DSS的一个核心类型,它依赖于大规模历史数据的分析,通过数据仓库和OLAP技术,为用户提供实时的数据查询和分析能力,支持高级决策。例如,地理信息系统(GIS)作为专用的数据驱动DSS,通过处理空间数据来辅助决策。这些系统的核心在于数据分析的力量,以提供基于事实的决策支持。
模型驱动的DSS则关注模型的应用,包括统计模型、金融模型、优化模型和仿真模型。早期的简单工具逐渐发展到能够处理复杂数据分析的OLAP系统,它既整合了模型检索,又能提供数据摘要,帮助用户理解和预测未来情况。二战期间的军事策略制定就是一个典型的模型驱动决策案例,通过建立预测模型,英国成功地避免了进一步的损失。
随着互联网技术的兴起,90年代中期,基于Web的DSS成为研究热点,这使得决策支持更加便捷,跨越了组织边界,促进了远程协作和信息共享。此外,还有地理信息系统(GIS)驱动的DSS,强调空间信息在决策中的作用;通信驱动DSS关注网络通信和信息流对决策的影响;以及基于仿真的DSS,通过模拟现实世界情境进行决策实验。
智能管理课件的整理版不仅涵盖了DSS的历史演变,还详细介绍了各种类型的DSS及其在实际应用中的关键作用。无论是数据驱动还是模型驱动,这些系统都旨在提升决策效率和质量,帮助企业、政府和个人在复杂的信息环境中做出明智的决策。通过学习和理解这些知识,可以帮助读者更好地理解和利用现代信息技术进行智能管理。
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