【摘要】：一般的，决策支持系统的框架模型如图5-2所示，其中第一个主体是模型库系统和数据库系统的结合，是决策支持的基础，为决策问题提供定量分析的辅助决策信息；第二个主体是数据仓库、OLAP，它从数据仓库中提取综合数据和信息，这些数据和信息反映了大量数据的内在本质；第三个主体是专家系统和数据挖掘的结合，数据挖掘从数据库和数据仓库中挖掘知识，并将其放入专家系统的知识库中，通过知识推理的专家系统达到定性分析辅助决策。
决策支持系统是在管理信息系统（MIS）基础上发展起来的一个新兴领域，最早由美国Scott Morton等人在20世纪70年代初首先提出。决策支持系统是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行决策的计算机应用系统，它为管理者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，从而帮助管理者提高决策水平和质量。
结合数据仓库、OLAP、数据挖掘等技术建立的辅助决策系统是决策支持系统发展的新形式，它采用数据仓库（Data Warehouse，简称DW）构建汇总数据的基础，进而支持联机分析处理（On-Line Analytical Processing，简称OLAP）、数据发掘（Data Mining，简称DM）等当今尖端技术以及传统的查询及报表功能，实现企业的决策分析。一般的，决策支持系统的框架模型如图5-2所示，其中第一个主体是模型库系统和数据库系统的结合，是决策支持的基础，为决策问题提供定量分析（模型计算）的辅助决策信息；第二个主体是数据仓库、OLAP，它从数据仓库中提取综合数据和信息，这些数据和信息反映了大量数据的内在本质；第三个主体是专家系统和数据挖掘的结合，数据挖掘从数据库和数据仓库中挖掘知识，并将其放入专家系统的知识库中，通过知识推理的专家系统达到定性分析辅助决策。(www.xing528.com)
图5-2 决策支持系统的框架模型图
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
