决策支持系统解决方案设计

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决策支持系统解决方案设计

目录

1 工程背景和依据 (2)

1.1 项目背景 (2)

1.2 编制的依据 (3)

2 决策支持建设现状 (4)

2.1 建设基础 (4)

2.2 需求分析 (4)

3 指导思想、建设原则 (6)

3.1 指导思想 (6)

3.2 建设原则 (6)

4 总体目标 (7)

4.1 总体目标 (7)

5 总体框架和体系 (8)

5.1 总体框架 (8)

5.2 技术路线 (9)

6 主要任务 (11)

6.1 完善信息基础设施 (11)

6.2 建立信息资源中心 (11)

6.3 搭建应用支撑平台 (11)

6.4 建立决策支持应用 (12)

6.5 完善相关支撑体系 (13)

7 重点工程 (15)

7.1 市领导辅助决策支持系统 (15)

7.1.1 市级领导应用 (15)

7.1.2 办公厅及部门应用 (15)

7.2 市领导空间决策支持系统 (16)

7.3 市领导智能决策支持系统 (17)

7.4 市领导多媒体协同办公系统 (18)

7.5 决策分析政务数据交换平台 (19)

7.6 领导决策综合数据库 (20)

8 保障措施 (22)

8.1 加强组织体系建设 (22)

8.2 完善相关政策和制度 (22)

8.3 加强资金保障 (23)

8.4 加强项目培训和咨询 (23)

8.5 强化标准规建设 (23)

9 计划安排及投资类别 (24)

9.1 总体安排 (24)

9.1.1 工程一期 (24)

9.1.2 工程二期 (24)

9.2 投资类别 (25)

1 工程背景和依据

1.1 项目背景

贯彻党的十六大报告要求“进一步转变政府职能,改进管理方式,推行电子政务,提高行政效率,降低行政成本,形成行为规、运转协调、公正透明、廉洁高效的行政管理体制”。

贯彻党的十七大报告要求“推进决策科学化、化,完善决策信息和智力支持系统”。

《省电子政务建设“十一五”规划》:“各级各部门要高度重视电子政务建设工作,切实纳入重要议事日程。主要领导要及时掌握情况,解决问题,加强督促,有计划、有力度地搞好工作推进。”。

《省电子政务建设“十一五”规划》:“整合各专业数据系统的关系型数据、非结构化数据,以及多媒体数据,建设全省电子政务数据仓库,利用数据整合、数据分析、数据挖掘技术,建立全省电子政务决策支持系统,为各级领导提供决策支持。”

市已经具备决策支持建设的条件和环境,《市国民经济和社会信息化“十一五”发展规划》指出:“在应用系统建设方面,统设了公文传输、信息管理、督办管理、目标管理、议案管理和政务值班管理等6个政务应用系统,在工商、税务等各业务部门分别建设各自业务应用系统的基础上,建设完成了全市企业基础信息共享平台、城市空间地理基础信息共享平台等跨领域、跨部门的应用系统,工商、建委、市政、市长热线和政务呼叫中心等呼叫系统,提高了政府为民排忧解难的服务效率”。

1.2 编制的依据《省电子政务建设“十一五”规划》《市国民经济和社会信息化“十一五”发展规划》

2 决策支持建设现状

2.1 建设基础

“重点业务系统建设情况我市政府各部门利用电子政务网平台,大力发展应用系统建设,逐步取消纸介质办公和单机操作,推行网络化办公。建立和推进跨部门业务应用系统建设。

在政务信息资源开发方面,启动建设企业法人、地理信息、人口、宏观经济基础数据库,并建设了公文、法律法规、统计、政务、农业、企业、人才、招商引资、俄罗斯经贸等数据库和信息库。

已形成以“中国”市政府门户为龙头、56个政府部门和19个区、县(市)政府为子的市政府公众信息网群,在政务公开、公众服务方面的作用日趋明显。

机房实行统一管理、统一配电、统一平台架构、统一网络出口(电子政务网络出口100M,互联网出口1000M)、统一安全体系,降低了建设成本,提高了网络性能和资源利用率,加强了网络安全。截止2006年底,我市以电子政务网络中心平台为中心枢纽的互联互通的网络体系基本建成。”

2.2 需求分析

用户围。市级领导,相关委办局的领导、区(市、县)领导,归口业务管理人员(发改委、统计局、财政局等)。为各级领导宏观决策提供全面、准确、及时、可靠的信息,增强宏观决策的有效性和科学性,满足城市运行、经济发展,提升宏观决策能力。

业务管理。要为领导提供日常工作的信息辅助支撑,掌握和了解日常工作情况。

要为领导提供监控预警、预测分析、综合统计、查询分析的指标体系,以定量为主,定性为辅的综合分析,对区域经济、重大活动、公共安全、国民经济发展、城市综合管理等各项综合指数和各项指标的综合情况把握。

信息资源。在现有信息资源基础上,进一步促进业务协同、资源整合与流程优化,提高工作效率和服务水平,加强人、财、物的管理。

应用模式。综合所有决策支持的基本信息、重要信息、业务信息,建立城市多级、多层、多门类的指标管理体系,建设技术平台。实现跨地域、跨部门、跨系统(异构)的横向和纵向系统或平台的业务梳理、流程优化。

3 指导思想、建设原则

3.1 指导思想

实事、务实可行。利用已有的信息资源和系统,制定可行的目标和实施计划,确保目标按时、有质量的完成。

科学规划、突出重点。抓领导决策的重点,总结难点,集中人力、物力、财力,保证目标的实现。

需求导向、应用先行。结合政府职能,按“服务、监管、效率”的优先级,增强信息化对辅助决策的力度和围。

整体设计、规划统一。对业务模型、数据结构、标准化体系整体分析和设计。坚持统计规划、统一实施、统一标准、统一管理的原则,形成面向决策支持的开发和管理模式。

完善基础、保障安全。建立安全管理体系,建设安全有效系统物理环境。处理好应用与安全、成本与效益的关系,保障决策支持系统的安全运行。

3.2 建设原则

按照“统筹规划、分步实施,科学规、坚持创新,资源共享、业务协同,突出重点、务效,因地制宜、急用先建”的原则进行建设,明确方向,扎实推进,实现决策支持系统信息化建设的跨越式发展。

4 总体目标

4.1 总体目标

面向市决策支持的实际需求,通过完善基础设施,建立决策支持数据中心,建设决策支持应用软件平台,整合各类信息资源,建设相关的信息化支撑环境。

领导决策科学化。利用信息技术,挖掘和分析各类信息资源,构建决策模型,预警模型,把握行政管理需求,准确判断区域经济发展、城市规划、社会事业、人民生活、资源环境的趋势。

决策手段信息化与智能化。消除信息孤岛,实现资源共享,运用数据挖掘、地理信息系统等实现数据整合和可视化;梳理核心业务流程,立足统一的决策支持平台,提高协同管理能力。

优化整合信息资源。将数据有效分类,并建立数据间的关联关系,建设综合数据查询与分析系统,为各级领导及相关工作人员提供信息获取渠道。实现数据的统一采集、统一存储、统一处理,统一的数据展示、分析平台和门户,提高数据的及时性和准确性。

推进业务协同。运用科学管理、预测、监测方法,增强政府和委办局的业务协同调控、决策的定量分析,减少人为主管臆断。

5 总体框架和体系

5.1 总体框架

通过决策支持工程建设,各系统将协同工作,为各级领导、工作人员提供相应的服务。

辅助决策支持门户:用户的统一入口,是各类用户获取所需服务的主要入口和交互界面,由门户和访问渠道组成。应用层:以支撑层为基础,提供业务处理功能的各类应用系统,市级。支撑层:支撑服务层连接决策支持应用和各类数据资源,组织和整合各类数据、组件和服务,为上层应用系统的搭建和运行提供支撑服务。数据层:包含:元数据管理、业务数据、主题数据、基础数据。数据格式有结构化数据和非结构化数据。基础层:网络设施、主机、存储、备份设施,以及系统软件(如操作系统、中间件系统、数据库系统等)。支撑体系:法律、法规、规性文件、管理办法;安全体系、标准体系、运维体系等。

5.2 技术路线

采用J2EE技术架构,采用“数据仓库(DW)+联机分析处理(OLAP)+数据挖掘(DM)+GIS”等国际上比较先进的技术来进行系统的开发,并采用原型法开发模式。解决建设所涉及到的指标体系编码、数据展现、数据仓库技术(DW)、联机分析处理(OLAP)、预测模型应用、数据挖掘、即席查询(Discoverer)、单点登录(SSO)、门户、信息检索技术、GIS等关键技术。

6 主要任务

6.1 完善信息基础设施

1. 网络支撑平台:具有高速度和低延时;具有较好的安全性、可靠性、灵活性和可扩充性。

2. 硬件支撑平台:包括主机、存储、备份。管理各个系统的数据交互、数据备份,以及相关系统维护等工作;系统在运行建设中要形成有效的系统安全和机制。

3. 软件支撑平台:应用服务器服务、数据库服务、中间件服务等。

6.2 建立信息资源中心

共享交换管理平台建设:提供决策支持信息资源的数据交换和数据目录服务管理,实现与各部门数据库互联、异构数据采集,通过数据目录服务实现跨部门的数据查询和共享。

数据加工整理平台建设:对信息资源中心的数据进行提取、路由、分发、转换、装载、比对、校核提炼有用的决策支持信息。

知识库、模型库、代码库、指标库、元数据库、业务数据库、空间地理数据库、数据仓库建设。

6.3 搭建应用支撑平台

1. 门户支撑平台(单点登录、个性化)。

2. BI平台(信息展现、多维分析、即席查询)。

3. 地理信息平台(GIS)。

4. 数据挖掘平台。

5. 组件服务、安全服务、应用集成、渠道接入。

6.4 建立决策支持应用

1. 应用系统建设

1) 市级领导应用:建立辅助领导决策支持管理平台,为市领导和委办局领导、区(县)领导提供全面、个性化的决策支持。2) 行业归口应用:横向业务:领导决策支持信息管理、数据报送等管理。纵向业务:公安、城管、发改委、财政、税务、工商、审计、人口管理、安全生产等等信息系统的整合。重点业务领域:城管、应急指挥、区域经济、国土、农业、社会保障、医疗卫生、城市交通、

投资项目审批、重大工程项目进度与质量监控等领域的应用。 2. 通用工具和模型

完成决策支持系统中一些核心主题决策支持和通用模型工具,及其管理系统的开发。

1) 监控预警

定义和选取预警指标,监测绝对差异和相对差异的变化,不同领域的发展高低值之间的差异,设定预警指标临界值。

智能分析,分析国民经济和社会发展的各种情况和趋势,为决策提供参考。2) 预测分析

利用历史数据和现在采集的数据,运用不同的方法,预测将来发展的必然性和可能性,为政府规划工作提供依据。

3) 综合统计

对行政管理中各类数据和相关业务数据的处理、统计、分析,提供数据的整合能力。

4) 查询分析

建立国民经济和社会发展的年度、季度、月度的指标体系和走势,定量分析为主,定性分析为辅的综合分析和评价方法,通过综合指数和各项指标,掌握市社会发展和改革的进展情况,为领导业务办理和宏观调控、决策提供依据,发现运行规律和突出问题,及时采取相应措施。

6.5 完善相关支撑体系

信息安全体系:符合国家、省、市信息化建设有关规定,保证系统安全高效运行。标准化体系:运用和贯彻国家和省市的标准化体系,为互联互通、信息共享、业务协同,信息安全奠定基础,为项目建设提供有效支持。

管理体系:系统的使用,数据的更新、维护与管理模式。运维体系:建立高效的运维体系,保障系统的实施,为项目的发展和完善提供支持和基础。

7 重点工程

7.1 市领导辅助决策支持系统7.1.1 市级领导应用

1) 信息展现

通过时间维,行政区划维,产业行业维等等多维分析为领导决策提供多方面信息的展现。

以简明直观的方式展现所需的文字、分析数据等。灵活的报表,可以察看区域经济、区域管理等的各个方面的指标和情况。

2) 信息检索与查询

常规和宏观数据检索与查询、各类查询报表定制。3) 决策分析服务

以数据挖掘工具,通过模型算法为领导提供经济、业务数据、常规统计、宏观经济等辅助决策信息资源分析。

7.1.2 办公厅及部门应用

提供各个市及委办局的组织机构、重点工作(工作进展情况、相应的数据、图表以及工作成果等,相关的会议纪要、向领导请示的文件、领导批示、成果、数据等。)、规划计划、会议纪要、领导批示、行政许可事项等。

提供工作快报、各类决策数据、应急事件、决策建议、工作请示、工作安排、信息抽取、专题报道。

辅助管理:包括空间数据、业务数据等综合性数据进行采集、整理、分析和发布,并将数据存放在领导决策综合数据的数据仓库中。

提供文字、图片、音频等形式的信息发布与上报。

报表定制与生成:固定分析表格定制,报表添加,输出打印。

7.2 市领导空间决策支持系统

以地图为背景,对国民经济指标、工业、商业、农业等统计指标等容进行查询,结合其他多媒体数据,做到图、文、数并茂,以最新的统计报告、新闻、统计分析报告等,全方位、多层次为领导提供决策信息。提供如下功能。

1) 基本地图功能

基本地图操作、地图导航。2) 通用查询

实现对任意图层的模糊条件查询、区域围查询(包括辖区、任意区域)、周边查询等功能,查询结果以列表显示,选择查询结果在地图定位)。

3) 数据采集

遥感和矢量数据建库、地理信息采集、标准地理编码工具。4) 业务数据管理

地址信息和标准地址编码库进行智能匹配。7.3 市领导智能决策支持系统

模型库、方法库、知识库、专家库是决策支持系统的核心和灵魂,以各职能部门掌握的统计数据为基础,综合运用经济指标分析对比、计量经济模型、概率预测进行专项主题分析。

建立领导决策使用的各种数据指标,体现更新与对比,包括图表、图饼、曲线、折线等多种表现形式。

1) 数据采集

便于指挥协调各地区和专业部门,应对城市运行中的各种问题,实现准确把握城市运行情况,科学决策。采集城市运行指标和城市运行重大事件情况(重点工程指标、招商引资指标、市政管网指标、城市规划指标、国土资源指标、房产信息指标、城管指标、应急指挥指标、公共安全指标等等)

2) 业务数据分析

实现重大情况和指标数据汇总和预警,初步建立如下主题库和分析。

建立城市管理主题库(重点项目管理主题库、经济指标主题库、投资情况主题库、财政支出主题库、行业情况主题库、税源情况主题库等等)。

常规统计分析(各类常规统计分析方法的模型库,如参数统计分析、回归分析、分类与聚类分析、结构分析、时间序列分析等)。

辅助决策分析(统计图表与分析结果的展示、发展状态比对)。经济分析(城市经济景气指标、可视化对比分析、财政支出、投资分析、综合经济发展状况主题分析、人民生活质量主题分析、行业发展综合主题分析)。

3) 突发应急管理

按突发应急事件的类型、影响围、严重程度、可控性及处理结果等,提供决策依据。

4) 报表管理

按数据仓库框架,深入能够进行数据分析,复杂的固定报表展现以及权限管理。实现基础报表管理(设置报表统计分析的基础参数,如数据源、数据字段、报表条件等,根据自己工作需要,设计需要的报表)、固定报表管理(预定义固定报表,在实施中可以根据具体进行增减)。

5) 地理信息展现

支持采用数据库引擎模式访问数据的方式,实现地理空间数据与其他数据的统一。

7.4 市领导多媒体协同办公系统

决策支持系统概述

第1章决策支持系统概述 ▲数据: 记载下来的事实,客观属性的值 ▲信息: 构成一定含义的一组数据 ▲系统: 由若干相互联系相互制约的元素结合在一起,并具有特定功能的有机整体。 ▲系统的组成: 1、系统由各元素或子系统组成 2、至少包含两个以上的元素 3、各元素之间相互联系或相互制约 4、具有目的性 5、适应环境的变化 ▲数据处理系统: 是对大量数据进行收集、组织、存储、加工与传播的总和 ▲数据处理系统的特征: 1、数据量大; 2、没有特别复杂的运算; 3、时效性强 ▲管理信息系统MIS: 运用系统管理的理论方法,以计算机网络和现代通信技术为手段,对信息进行收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机系统。

▲管理信息系统的基本组成: 管理业务应用系统、数据库系统 ▲管理信息系统特点: 1、以数据库系统为基础; 2、数据录入; 3、数据传输; 4、数据存储; 5、数据查询; 6、数据统计; 7、指标计算 ▲决策支持系统: 以管理科学、运筹学、行为科学、控制论为基础,以计算机技术、模拟技术、信息技术为手段,面向半结构化的决策问题,支持决策活动的具有智能作用的人机系统。 ▲决策支持系统主要特征: 1、关注上层管理人员经常遇到的结构化程度不高、规范化不明 确的问题 2、把模拟或分析技术与传统的数据存取和检索技术结合起来 3、易于非计算机专业的人员,以交互会话的方式使用 4、强调对环境及用户决策方法改变的适应性和灵活性 5、提供决策的良好效果 ▲DSS的功能: 1、管理并提供外部信息 2、收集、管理并提供内部信息 3、收集、管理并提供反馈信息 4、存储和管理数学模型 5、修改和添加数据、模型、方法

决策支持系统实例

决策支持系统实例 物资分配调拨问题是根据各单位提出对物资的需求申请,按仓库的库存情况制定分配方案,再根据分配放案以及仓库和单位的距离制定物资运输方案。最后按照物资运输方案制定各仓库的发货表和各单位的接收表,修改各仓库库存数和各单位的物资数。 该决策问题需要设计多个数据库和多个模型共同求解。总的处理流程如图: 图1 物资分配调拨流程图 一、物资申请和库存的计划汇总 1、各单位按自己的需求提出对各物资的申请 申请数据库为: D i={SQ(W1),SQ(W2),… } i=1,2,3…(1.1) 其中D i表示第i各单位,SQ(W j)表示申请物资W j的需要数量。 将各单位的申请数据库汇总成各单位对物资的需求量,形成总申请数据库。 W j={ SQ(D1),SQ(D2),…} j=1,2,3… (1.2) 其中SQ(D i)表示第i个单位对物资W j的申请数量。 该项数据处理需要编制程序,类似于数据库的旋转来完成。

2、 各仓库度物资的可供应情况 K i ={XY(W 1)—KD(W 1),XY(W 2)—KD(W 2),…} i=1,2,… (1.3) 其中K i 表示第i 个仓库;XY(W j ), KD(W j )分别表示该仓库中物资W j 的现有数量和最低储备量;XY(W j )—KD(W j )表示物质W j 的可供量。 各仓库的多物资的可供应情况汇总成某一物资个仓库的可供量,形成总库存数据库。 Wj={XY(K 1)—KD(K 1),XY(K 2)—KD(K 2),…} (1.4) 该项数据处理工作,要在数据库中计算出可供量后,再进行类似于数据库旋转来实现。 该计划汇总工作构成数据处理模型,它与数据库的关系如图: 图2 计划汇总模型与数据库的关系 二、 制定物资的分配方案 物资分配方案是利用物资分配模型来完成的,该分配模型是通过一系列公式实现。 1、 比较分配情况 对同一物资W j 计算总可供量S (各仓库可供量之和)与总申请量Q (各单位申请量之和)的大小。 2、 物资分配方法 (1) 总可供量大于等于总申请量S ≥Q 物资总申请数据库 物资总库存数据库

决策支持系统解决实施方案

决策支持系统解决方案

————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期:

目录 1 工程背景和依据 (2) 1.1 项目背景 (2) 1.2 编制的依据 (3) 2 决策支持建设现状 (4) 2.1 建设基础 (4) 2.2 需求分析 (4) 3 指导思想、建设原则 (6) 3.1 指导思想 (6) 3.2 建设原则 (6) 4 总体目标 (7) 4.1 总体目标 (7) 5 总体框架和体系 (8) 5.1 总体框架 (8) 5.2 技术路线 (9) 6 主要任务 (11) 6.1 完善信息基础设施 (11) 6.2 建立信息资源中心 (11) 6.3 搭建应用支撑平台 (11) 6.4 建立决策支持应用 (12) 6.5 完善相关支撑体系 (13) 7 重点工程 (15)

7.1 市领导辅助决策支持系统 (15) 7.1.1 市级领导应用 (15) 7.1.2 办公厅及部门应用 (15) 7.2 市领导空间决策支持系统 (16) 7.3 市领导智能决策支持系统 (17) 7.4 市领导多媒体协同办公系统 (18) 7.5 决策分析政务数据交换平台 (19) 7.6 领导决策综合数据库 (20) 8 保障措施 (22) 8.1 加强组织体系建设 (22) 8.2 完善相关政策和制度 (22) 8.3 加强资金保障 (23) 8.4 加强项目培训和咨询 (23) 8.5 强化标准规范建设 (23) 9 计划安排及投资类别 (24) 9.1 总体安排 (24) 9.1.1 工程一期 (24) 9.1.2 工程二期 (24) 9.2 投资类别 (25)

商务智能与决策支持-案例及案例分析

商务智能与决策支持-案例及案例分析 商务智能与决策支持教学案例 案例1:光大银行商务智能系统的实施一、案例内容 成立于1992年8月的光大银行,作为国内最大的股份制商业银行,拥有众多客户群,几百个分支机构遍布国内外;同时光大银行以领先的理念为客户提供种类繁多的金融服务。对于一个如此庞大的机构,如此繁多的金融服务,管理的复杂性可想而知。近年来,通过综合柜台业务系统、阳光卡系统、网上银行系统和办公自动化系统等一系列信息化基础建设,光大银行率先实现了业务系统全国联网和总行数据大集中。 在成功实现业务系统全国联网和总行数据大集中后,经营管理分析方面又出现了一些极待解决的新问题,如:统计数据不够及时准确、对决策分析缺乏专业化系统化支持、报表处理效率低、数据共享差、难以为以客户为中心的经营管理模式提供充足的信息支持、业绩考核没有理想的IT系统为支撑等等。众多新问题的出现是银行管理层始料未及的。 为了尽快突破海量数据的“封锁”,挖掘其中蕴涵的知识和信息,光大银行决策层于2002年初开始立项商业智能及数据仓库系统。光大银行根据自身情况,以实际需要为导向,对各家方案的优劣进行仔细分析、反复考察、综合考虑。最终,菲奈特软件公司的高端商务智能产品BI.Office以其领先的技术和简便的操

作从众多竞争者中脱颖而出,赢得了光大银行决策层的一致青睐。 经过商议,双方在国际结算业务统计分析、对公业务统计分析、信贷风险管理、客户经理业绩考核等方面签定了一系列合作计划。为了降低实施风险,将从国际结算业务统计分析系统开始,各个项目逐步实施。成功的选型是光大银行商业智能应用系统成功实施的开始。国际业务部商业智能的应用证明,光大银行所采取的“以部门为基础实施数据处理”的决定是正确的,也是务实的。 从2002年12月开始,菲奈特BI.Office商业智能应用平台相继应用于光大银行其他几个业务部门,形成相应部门的商业智能系统。这些商业智能系统以数据仓库技术为基础,把分散在各个业务系统的数据进行整合,数据经过清洗、转换,加载到数据仓库;再采用OLAP和Data Mining等技术,为管理决策人员提供强大、灵活的日常查询和决策支持。 一个应用实例:有一段时间存款余额持续不断的增长,但是同期的流失客户数也在不断增长,这个问题引起了业务部分析人员的高度重视。该分析人员通过系统进行自助分析,最后发现,问题的根源在于很多客户经理为了完成揽存目标,费了大量的人力和成本开拓新行业、新客户,而忽略了对老客户的关系管理,才出现了存款余额和流失客户数同时增长的怪想象。于是马上向

决策支持系统项目解决方案

目录 1 工程背景和依据 (2) 1.1 项目背景 (2) 1.2 编制的依据 (3) 2 决策支持建设现状 (4) 2.1 建设基础 (4) 2.2 需求分析 (4) 3 指导思想、建设原则 (6) 3.1 指导思想 (6) 3.2 建设原则 (6) 4 总体目标 (7) 4.1 总体目标 (7) 5 总体框架和体系 (8) 5.1 总体框架 (8) 5.2 技术路线 (9) 6 主要任务 (11) 6.1 完善信息基础设施 (11) 6.2 建立信息资源中心 (11) 6.3 搭建应用支撑平台 (11) 6.4 建立决策支持应用 (12) 6.5 完善相关支撑体系 (13) 7 重点工程 (15)

7.1 市领导辅助决策支持系统 (15) 7.1.1 市级领导应用 (15) 7.1.2 办公厅及部门应用 (15) 7.2 市领导空间决策支持系统 (16) 7.3 市领导智能决策支持系统 (17) 7.4 市领导多媒体协同办公系统 (18) 7.5 决策分析政务数据交换平台 (19) 7.6 领导决策综合数据库 (20) 8 保障措施 (22) 8.1 加强组织体系建设 (22) 8.2 完善相关政策和制度 (22) 8.3 加强资金保障 (23) 8.4 加强项目培训和咨询 (23) 8.5 强化标准规范建设 (23) 9 计划安排及投资类别 (24) 9.1 总体安排 (24) 9.1.1 工程一期 (24) 9.1.2 工程二期 (24) 9.2 投资类别 (25)

1 工程背景和依据 1.1 项目背景 贯彻党的十六大报告要求“进一步转变政府职能,改进管理方式,推行电子政务,提高行政效率,降低行政成本,形成行为规范、运转协调、公正透明、廉洁高效的行政管理体制”。 贯彻党的十七大报告要求“推进决策科学化、民主化,完善决策信息和智力支持系统”。 《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》:“各级各部门要高度重视电子政务建设工作,切实纳入重要议事日程。主要领导要及时掌握情况,解决问题,加强督促,有计划、有力度地搞好工作推进。”。 《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》:“整合各专业数据系统的关系型数据、非结构化数据,以及多媒体数据,建设全省电子政务数据仓库,利用数据整合、数据分析、数据挖掘技术,建立全省电子政务决策支持系统,为各级领导提供决策支持。” 哈尔滨市已经具备决策支持建设的条件和环境,《哈尔滨市国民经济和社会信息化“十一五”发展规划》指出:“在应用系统建设方面,统一建设了公文传输、信息管理、督办管理、目标管理、议案管理和政务值班管理等6个政务应用系统,在工商、税务等各业务部门分别建设各自业务应用系统的基础上,建设完成了全市企业基础信息共享平台、城市空间地理基础信息共享平台等跨领域、跨部门的应用系统,工商、建委、市政、市长热线和政务呼叫中心等电话呼叫系统,提高了政府为民排忧解难的服务效率”。 1.2 编制的依据《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》《哈尔滨市国民

决策支持系统名词解释大全

高度结构化决策:如果决策的目标简单,可选行动方案少,界定并且明确决策带来的影响,则此类决策为高度结构化决策。 简答决策支持系统的设计思想:是努力实现一个具有巨大发展活力的、适应性强的开发系统,其设计方法则强调充分发挥人的经验、判断力、创造力,强调其未来的发展,努力使决策更加正确。 数据仓库:将大量用于事物处理的传统数据库数据进行清理、抽取和转换,并按决策主题的需要进行重新组织。 确定型决策:是指只存在一种完全确定的自然状态的决策。 风险型决策:也称随机决策,是决策者根据几种不同的自然状态可能发生的概率所进行的决策。 不确定型决策:对这类事件的决策只能在不肯定情况作出,即在知道可能出现的各种自然状态,但又无法确定各种自然状态发生概率的情况下作出,这类决策问题就是不确定型决策。目标准则体系:在多目标决策问题中,其目标或者经过逐层分解,或者依据决策主体要求和实际情况需要,形成多层次结构的子目标系统,使得在最低一层子目标可以用单一准则进行评价,称之为目标准则体系。 多阶段决策过程:把一个问题看作是一个前后关联的具有链状结构的多阶段过程就称为多阶段决策过程。 定性方法:是指决策者在占有一定的事实资料、实践经验、理论知识的基础上,利用其直观判断能力和逻辑推理能力对决策问题进行定性分析的方法。 定量方法:是指决策者在占有历史数据和统计资料的基础上,运用数学和其他分析技术建立起可以表现数理关系的数学模型,并利用它进行决策的方法。 信息管理科学:是以信息为主要研究对象,以信息处理的规律和应用方法为主要研究内容,以计算机等技术为主要研究工具,以模拟和扩展人类的信息处理和知识处理功能为主要目标的综合性学科。 简答信息处理技术:是指信息本质与信息收集,信息组织与数据仓库,信息分析与数据挖掘。联机分析处理:是决策者和高层管理人员对数据仓库的多维信息分析处理。 数据挖掘:是从大量数据中提取或挖掘深层信息或知识的过程。 解决问题的灵活性:是指提供给最终用户的灵活性,称为解决问题的灵活性。 修改配置的灵活性:是指在使用F1还不能生效的情况下,DSS所提供的修正某个特定的DSS 的能力,称为修改配置的灵活性。 适配的灵活性:是指当完全不同的特定DSS的要求产生时,系统能够通过对DSS的基本成分的变更,使得新的专用DSS的产生。称为适配的灵活性。 包容的灵活性:如果DSS的基础技术的某些基本性质发生了变化,它们必然影响到在其之上的系统的能力,称包容的灵活性。 适应性设计方法:DSS的开发过程不应当像开发MIS那样严格地划分成若干阶段,而应当是一个前后各阶段紧密联系的、反复的实施过程。他们所提倡的DSS开发方法叫适应性设计方法,又称反复设计法。 四要素法:表达方式、系统操作、记忆输助、控制机构,这个系统分析观点又被简称为四要素法或ROMC方法。 DSS工具:是指用于开发DSS最基础的技术,既可用于DSS生成器的开发,也可用于专用DSS 的开发,它包括开发专用DSS或DSS生成器的基本硬件和软件单元。 外壳类:即提供决策支持系统的一个框架。当开发一个具体的DSS时,开发者只需根据使用说明填写“具体内容”(包括数据、模型与方法等),即可形成一个可运行的决策支持系统。专用DSS:是完成专门决策任务的计算机软件和硬件系统。

决策支持系统DSS实验报告

学生实验报告书 实验课程名称决策支持系统 开课学院 指导教师姓名 学生姓名 学生专业班级

实验报告填写说明 1.设计性、综合性实验必须填写实验报告,验证、演示性实验可不写实验报告; 2.老师在指导学生实验时,必须按实验大纲的要求,逐项完成各项实验; 3.每项实验依据其实验内容的多少,可安排在一个或多个时间段内完成,但每项实验只须填写一份实验报告;4.教师在每份实验报告后均须给出实验成绩,及简短的评语以说明评分的依据; 5.课程实验的所有实验项目结束后,学生应将每项实验按实验先后次序及封面一起装订成册,交实验指导老师;6.实验指导老师综合学生各项实验的成绩,给出相关课程实验环节的总评分,并记入课程总成绩中。

推的基本假设是未来系过去和现在连续发展的结果。趋势外推法的基本理论是:决定事物过去发展的因素,在很大程度上也决定该事物未来的发展,其变化,不会太大;事物发展过程一般都是渐进式的变化,而不是跳跃式的变化掌握事物的发展规律,依据这种规律推导,就可以预测出它的未来趋势和状态。 a)二次曲线模型预测法。在市场上,某些产品的销售并不一定按同一趋势发展, 有可能出现先上升而后下降的趋势;也有可能出现先下降,当下降到一定程度 后又迅速上升的趋势。二次曲线模型在图形上正好表现出了上述的两种趋势, 利用历史资料,拟合成二次曲线模型,这一模型的应用已经成为市场预测中的 一种普遍方法。 b)在一定时期内,有些产品的销售量往往表现为随着时间的变化按同一增长率不 断增加或不断减少。指数曲线预测法正是针对这种产品的销售变化趋势,利用 其时间序列资料,拟合成指数曲线,建立模型并进行预测的一种方法。 5)季节周期法。 许多产品的市场需求往往有季节性。例如,服装、空调和冷饮等。对于这类产品市场需求的预测,需要考虑季节波动的因素。同季平均法是分析、预测季节波动一种最常用、最简单的方法,主要适用于受季节波动和不规则波动影响、而无明显的趋势变动规律的产品市场需求预测。 2 功能分析 市场预测支持系统的软件结构,应充分考虑市场需求预测所涉及到的市场环境复杂、预测种类繁多及不确定影响因素多等特点,许多影响因素的作用很难用定量的方法确定,需要发挥人的主观能动性和判断力。 市场预测支持系统的功能结构包括几个子系统,如图2-1所示。 图2- 1 市场预测支持系统的功能结构 3 逻辑结构分析 根据产品市场需求预测的一般过程和预测支持系统的功能结构,系统的市场需求预测过程逻辑结构可由预测产品及其相关资料数据调入、预测模型选择、最佳预测模型确定及预测值的分析、修正等模块组成,如图3-1所示。

决策支持系统的功能及应用简单案例分析

决策支持系统的功能及应用 酒店13-1班 黄小娇 201305002866 决策支持系统是指将数据、管理模型和用户友好的软件集成在一起的、能够支持中高层和中层管理人员进行结构化和半结构化决策的信息系统。其目的在于提高决策的效能,而不是效率。 随着电子商务系统的发展以及信息化程度的不断提高,在采购决策支持方面不断吸纳新的信息处理技术、提高决策的科学性和规范性,成为提高企业办事效率、促进经济发展的关键所在。在现实生活中见到的如原材料供应商选择、合理库存量分析、物品运输最佳路径选择都是决策支持系统的具体运用。 在企业生产过程中,原材料采购是第一步,在整个生产过程中起着至关重要的作用,因此供应商的选择是材料采购成败的关键。企业与供应商建立的是长期合作关系,优质的供应商可以保证企业生产的正常运行,还可以避免出现缺货、材料劣质、配送滞后等问题,为企业减少不必要的损失。 企业在制定采购需求后,经过分析确定采购标准,然后寻找商家进行洽谈,洽谈的内容或者说影响供应商选择的方面主要有:原材料、商家提供的配送服务、商家的信誉度等。 供应商选择决策支持系统就是将决策支持系统技术运用到企业

对供应商的选择当中,从而能有效地对采购方进行辅助决策,提 高决策的效率和准确性。 这个系统包括原材料市场调查、配送服务评析、信誉度调查三个模块。通过原材料市场调查模块,企业管理者可以方便的了解到所需的原材料的市场现状,材料的性能,包括质量、价格、性价比等;通过配送服务评析可以对供应商的物流能力做出评判,运输量、运输能力、运输距离都应该纳入考虑范围,最后得出有利于自己的决策;通过信誉度调查,可以知道商家的信誉度,信誉度越高,口碑越好,就越适合进行合作,一个可靠的商家是可以进行长期合作的保证。 这个系统可以对供应商的相关数据进行科学分析,研究公司需求与市场供给的数量关系,运用对比分析方法揭示事物之间的关系及均衡性;根据供应商的生产经营情况和竞争情况对其可选性进行量化评测和科学分类,最终权衡利弊,得出最佳方案。 由此可知,决策信息系统有一下基本功能:1、管理并随时提供与决策问题有关的组织内部信息,如订单需求,库存状况等。2、收集、管理并提供一决策问题有关的组织外部信息,如市场行情、科技信息等。3、收集管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息,如订单合同执行进程、供应计划运行情况等。4、能灵活的对数据进行加工、汇总、分析、预测,得出所需逇综合信息和预测信息。5、具有良好的数据通信功能,保证及时收集数据并将加工结果传送给使用者。 决策支持系统还具有一定的特点,第一,它可以进行集中式决策

决策管理-财务决策支持系统实验 精品

实验名称:多维数据分析实验 实验目的:掌握工作表之间的关系及从一个表中查询记录,了解EXCELL知识和VB编程技术。 实验内容:1、用EXCELL做一张产品销售表,记录不少于100条。 2、每条记录使用序号、产品名称、销售网点、销售人员、销售时间、 数量、单价、销售额,除销售额外,每个属性取值不少于4个。 3、用EXCELL做一个使用界面,分别从产品名称、销售网点、销售 人员三个视角查看销售额,将该截面做到单独的一张工作表上。 4、分别用三张工作表表示产品名称销售额、销售网点销售额、销售 人员销售额三的视图。 5、按产品名称求销售额汇总,并用工作表表示。 实验工具:Excel的控件技术、编程技术 问题与解决方法:(1)点击控件时,目标数据能够显示,但必须“手动”切换到相应的界面,而非点击后直接显示。解决方法为:在Sub 销售额汇总表()后,Sheet6.Select(2)在编写程序时容易出现错误,解决方法是通过对宏进行录制实现控件功能。 实验结论: 产品销售表 序号 产品名 称 产地销售网点销售时间销售人员数量单价销售额 1 优盘山西赛格20XX-10-11 李一50 89 4450 2 优盘山西赛格20XX-10-12 李一100 89 8900 3 优盘山西赛格20XX-10-13 李一20 89 1780 4 优盘山西赛格20XX-10-13 李一50 89 4450 5 优盘山西赛格20XX-10-13 李一20 89 1780 6 优盘山西赛格20XX-10-14 李一59 89 5251 7 显示器河北赛格20XX-10-15 李一8 100 800 8 显示器河北赛格20XX-10-16 李一9 100 900 9 显示器河北赛格20XX-10-16 李一20 100 2000 10 显示器河北赛格20XX-10-16 李一10 100 1000 11 显示器河北赛格20XX-10-16 李一13 100 1300 12 显示器河北赛格20XX-10-17 李一 5 100 500 13 显示器河北赛格20XX-10-17 李一16 100 1600 14 显示器河北赛格20XX-10-17 李一16 100 1600 15 显示器河北赛格20XX-10-17 李一18 100 1800 16 显示器河北赛格20XX-10-17 李一13 100 1300 17 显示器河北赛格20XX-10-17 李一12 100 1200 18 光驱陕西青龙20XX-10-18 张红9 110 990 19 电脑陕西青龙20XX-10-18 张红15 5420 81300

决策支持系统总结

决策支持系统 决策支持系统DSS是指具有辅助决策能力的高级计算机信息管理系统,为企业提供各种决策信息以及问题的解决方案,将决策者从底层次的信息分析处理工作中解放出来,使他们拥有更多的时间专注于最需要决策智慧和经验的工作,从而提高决策质量和效率。第一章:计算机管理决策支持概论 计算机实现决策支持的原因:1、计算快速2、客服认知的限制3、减少费用4、技术支持5、质量支持6、竞争支持 管理信息系统MIS的特征:1、MIS的主要功能是事物处理2、MIS包含多个数据处理系统3、MIS是为结构化决策服务的 4、MIS具有系统的一切特性 5、MIS是实际管理系统的一部分 6、MIS是以数据库系统作为基础建立MIS的功能:1、事物处理2、数据库的更新和维护3、产生各类报表4、查询处理5、用户与系统的交互作用 DSS 和MIS的联系和区别:1、MIS是面向中层管理人员,为管理服务的系统。DSS是面向高层人员,为辅助决策服务的系统 2、MIS是按事务功能综合多个事务处理的信息系统,DSS是通过多种模型和知识组合计算辅助决策。 3、MIS是以数据库系统作为基础、以数据驱动的系统。DSS是以模型库和知识库作为基础 4、MIS分析着重于系统的总体信息的需求,DSS分析着重于决策者的需求 5、MIS追求的是效率,DSS追求的是效率,即决策的正确性 6、MIS支持的是结构化决策,DSS支持的是半结构化决策或非结构化决策 企业内外环境的变化DSS不断发展,主要原因: 1、企业运营在一个不稳定的经济环境中 2、企业面临着日益激烈的国内外竞争 3、企业面临着不断加 大的运作情况困难4、已有的计算机系统不支持增加效率、利润和进入盈利市场的目标 决策支持系统的理论基础:1、管理科学2、信息管理科学3、信息经济学4、人工智能与专家系统5、认知科学 重要的信息处理技术:1、信息本质与信息收集2、信息组织与数据仓库3、信息分析与数据挖掘 数据仓库:是在数据的基础上发展起来的,又称信息仓库。是一种利用多维方法和集成方法进行数据组织和数据存取的新技术,能够将不同来源、分散的数据汇集和处理为统一的数据资源,以便终端用户访问。 数据挖掘:是从大量的数据中提取或挖掘深层信息或知识的过程,是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物 数据挖掘的对象:主要是关系型数据库,数据仓库,并逐渐发展到空间数据库,时态数据库、多媒体数据库、web数据源等 数据挖掘的主要任务:是概念描述、关联分析、分类和预测、聚类、偏差检测、时序模式分析。采用的方法和技术包括:统计分析法,机器学习,神经计算法,模糊数学发,可视化技术等。 信息管理科学对DSS的影响:1、信息管理科学为决策支持系统提供基本的理论框架2、信息管理科学的技术促进决策支持系统的变革3、信息管理科学的发展趋势影响着决策支持系统的发展方向。 第二章:决策的理论与方法 决策的概念:是人们为实现特定目标,经过缜密的推断分析而在众多备选方案中择取最佳方案的活动。包含三个方面的意思: 1、找出制定决策的依据, 2、在诸行动方案中进行抉择 3、对已选择的方案及实施进行评价。 决策基本特征:1、决策是管理的中心,决策贯穿管理的全过程2、在决策准则上,用满意性准则代替最优化准则 3、强调集体与组织对决策的影响 4、重视计算机技术的应用。 决策问题的构成要素:1、决策人2、决策目标3、决策方案4、后果集5、信息集 决策问题的特点:1、明确的针对性2、客观的显示行3、一定的风险性4、优选性5、局限性 决策全过程需遵循的原则:1、实事求是原则2、外脑原则。即重视参谋、智囊的作用3、经济原则。节约资源,力求最佳效果 确定决策目标需遵循的原则:1、差距原则。现实和目标存在差距,努力缩小差距2、紧迫原则。目标和显示存在紧迫性 3、力及原则。达到目标、解决差距应该是力所能及的。 制定备选方案需遵循的原则:1、瞄准原则。备选方案必须瞄准决策目标2、差异原则。备选方案之间必须有所差异 优选方案需遵循的原则:1、两最原则。最后的选择方案应该是效益最大,损失最小,可靠性最大,风险性最小的决策方案 2、预后原则。选定的方案应具有应变能力和预防措施 3、时机原则。决策应该在信息充分或根据充足的时机做出。决策实施过程中应遵循的原则:1、跟踪原则。决策付诸实施后,要随时检查验证,不能放任自流。 2、反馈原则。一旦发生决策与客观情况有不适之处,要及时采取措施,进行必要的修改和调整。

企业智能综合决策支持系统方案设计

企业智能综合决策支持系统方案设计 厦门巨龙软件工程有限公司王三明硕士 2003-1-22 投稿 一般来讲,企业管理中的决策基本上可以分为两种:即结构化决策和非结构化决策。结构化决策涉及到的变量较少,只要采用专门的公式来处理相关信息,就能够得到准确的答案。通过计算机语言来编制相应的程序,就可以在计算机上面处理这些信息。结构化决策完全可以用计算机来代替。 在非结构化决策中,可能提供出很多正确的解决方案,但是没有精确的计算公式能够计算出哪个解决方案是最优。也没有规则和标准能够衡量那种方案是最佳解决方案。在没有决策支持系统作基础的情况下是难以迅速而有效地进行决策的。 因此,企业智能综合决策支持系统(InterigentDecisionSupportSystem,IDSS)应有高度的灵活性和良好的交互性,适用于非结构化决策的支。 一、智能综合决策支持系统IDSS方案设计 企业决策支持系统应以支持经营决策为主要目的,故IDSS应支持: ◆企业外部环境研究分析决策支持; ◆企业内部条件分析决策支持; ◆经营决策,其中包括产品决策、销售决策与财务决策等。 1.企业外部环境研究决策支持 为了支持外部环境调查分析,IDSS系统中应提供以下一些主要因素的检索机制: §国家有关经济政策和法规,尤其是金融、财务、税收、外贸进出口方面的政策和法规; §国际国内相关行业的市场行情及产量、价格等;产品市场分析;主要原、燃、材料供应情况及价格等等。 2.企业内部条件分析决策支持 IDSS应支持:产品分析、市场分析、资金利润分析、盈亏分析等。 市场分析决策模块 包括市场开拓决策、销售策略决策等。 ◆市场分析模块应提供: §市场面分布分析 §市场产品竞争分析 §价格变动对需求影响程度分析 §开辟新市场分析 为此,IDSS应提供市场潜力模型,以便支持管理者考虑提高产品竞争能力,占领未实现市场,开辟未开发市场 ◆销售决策支持 IDSS应包括: §预测模型(可用于销售量预测、价格预测等)

数据中心同步平台建设方案

第一章概述 1.1 平台建设背景 当前政府、企业的信息化的状况是,各政府和企业一般都设计和建设了属于机构、业务本身的应用、流程以及数据的信息处理系统,独立、异构、涵盖各自业务内容的信息处理系统,系统设计建设的时期不同、业务模式不同,信息化建设缺乏有效的总体规划,重复建设;缺乏统一的设计标准,大多数系统都是由不同的厂商在不同的平台上,使用不同的语言进行开发的,信息交互共享困难,存在大量的信息孤岛和流程孤岛。为了有效整合分散异构的信息资源,消除“信息孤岛”现象,提高政府和企业的信息化水平。宇思公司要开发的数据共享交换平台,主要目的是有效整合分散异构系统的信息资源,消除“信息孤岛”现象,提高政府和企业的信息化水平,灵活实现不同系统间的信息交换、信息共享与业务协同,加强信息资源管理,开展数据和应用整合,进一步发挥信息资源和应用系统的效能,提升信息化建设对业务和管理的支撑作用。 要求新构建的数据共享交换平台要遵循标准的、面向服务架构(SOA)的方式,基于先进的企业服务总线ESB技术,遵循先进技术标准和规范,为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务,实现扩展性良好的“松耦合”结构的应用和数据集成;同时要求数据共享交换平台,能够通过分布式部署和集中式管理架构,可以有效解决各节点之间数据的及时、高效地上传下达,在安全、方便、快捷、顺畅的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性,

实现数据的一次 数据共享交换平台-设计方案 采集、多系统共享;要求数据交换平台节点服务器适配器的可视化配置功能,可以有效解决数据交换平台的“最后一公里”问题,快速实现不同机构、不同应用系统、不同数据库之间基于不同传输协议的数据交换与信息共享,为各种应用和决策支持提供良好的数据环境。要求数据共享交换平台能够把各种纷繁复杂的数据系统集成在一起完成特定业务,提供同构数据、异构数据之间的数据抽取、格式转换、内容过滤、内容转换、同异步传输、动态部署、可视化管理监控等方面功能,支持的数据包括各主流数据库(如Oracle、SQL Server、MySQL等)、地理空间数据(如卫星影像、矢量数据)、常规文件(word、excel、pdf)等各种格式,并可以根据用户需求定制开发特定业务服务。 1.2 应用场景 场景一:中国科学院电子学研究所的信息交换需求 实现各个数据中心间的数据库层面的数据共享交换,各中心之间是双向的、实时的数据交换,各数据节点的数据库是同构的数据库系统(即Oracle),数据的类型是基于数据库表格的规则数据,字段类型包含BLOB字段类型。目前各数据节点的数据结构(表)是相同的,主要是一表对一表的数据交换,数据抽取和过滤需求比较简单。目前数据共享交换是通过Oracle GoldenGate数据库同步工具来实现的。 用户具体需求包括: 1)可视化的交换节点配置管理,包括:动态添加数据交换节点、配置交换节点间的表的同步映射关系、配置表的同步规则、过滤条件

临床决策支持系统

临床决策支持系统 前言: 随着时代的发展, 知识爆炸对医疗工作提出了严峻的挑战, 医师们日益感到 难以跟上突飞猛进的医学发展步伐。虽然临床分科有助于缓解这一矛盾, 但绝非 根本解决方法。因为即使是很专业的医学领域的知识更新和增长, 也超出医师的 学习和掌握限度, 大量的信息和数据也让医师们无所适从。而借助电脑的巨大存 储能力和处理能力有可能改变这一状况, 于是临床决策支持系统应运而生。临床 决策支持系( Clinical Decision- Making Support System, CDSS) 指能为医生 的诊疗工作提供决策支持和帮助的计算机系统。另一方面, 药物的多样性和患者 信息的不同使药物治疗复杂化, 故此药物治疗需要完善的信息支持系统,临床决 策支持系统(CDSS)是支持药物治疗的有力工具。现已表明, 较好地使用了决策支 持系统(DSS)的机构已经实现了提高质量和降低成本。同样的, 人们将决策支持系统运用到复杂的药物治疗中, 可以很及时、准确、完整地为医师提供相应的信息 资料, 有助于医师做出正确有效的诊断决策, 以提高药物治疗的效率. 很多临床医师熟悉那些处理实验室信息的计算机系统,也熟悉那些用来跟踪药物处方及重复取药的药房计算机系统。鉴于他们已经习惯于按几个键就能够找到或显示所需要的信息,他们不可能愿意回到原来那种乏味地从大堆资料中查找一些零碎信息的情境。 尽管电子健康记录系统能够获取、转换、显示和分析某些信息,但是,如果不能筛选和提炼信息,也将无法满足那些复杂的临床决策。在这一点上,临床决策支持系统有了进一步的发展。将患者个人的详细信息输入计算机程序之后,这些信息就被存储起来,然后,在计算机知识库中进行程序或算法匹配,为临床医师生成针对该患者的健康评估和诊疗建议(Randolph, Haynes, Wyatt, Cook, & Guyatt, 2001)。在1994年约翰斯顿(Johnston)等人的研究报告中,维亚孜(Wyaath)和斯比格尔特(Spiegelhalter)给“临床决策支持系统”的定义是:“能够根据病人的两项或多项信息针对病情

决策支持系统实例

3) 决策支持系统实例 物资分配调拨咨询题是按照各单位提出对物资的需求申请,按仓库的 库存情形制定分配方案,再按照分配放案以及仓库和单位的距离制定物资 运输方案。最后按照物资运输方案制定各仓库的发货表和各单位的接收表, 修改各仓库库存数和各单位的物资数。 该决策咨询题需要设计多个数据库和多个模型共同求解。总的处理流 程如图: 图1物资分配调拨流程图 物资申请和库存的打算汇总 各单位按自己的需求提出对各物资的申请 申请数据库为: Di={SQ(W1) , SQ(W2),…} i=1,2,3… (1.1) 其中Di 表示第i 各单位,SQ(Wj)表示申请物资 Wj 的需要数量。 将各单位的申请数据库汇总成各单位对物资的需求量,形成总申请数 据库。 Wj={ SQ(D1), SQ(D2),…} j=1,2, 3 (1) 2) 其中SQ(Di)表示第i 个单位对物资 Wj 的申请数量。 该项数据处理需要编制程序,类似于数据库的旋转来完成。 各仓库度物资的可供应情形 Ki={XY(W1) — KD(W1) , XY(W2) — KD(W2),…} i=1 , 2,… ( 1.

其中Ki 表示第i 个仓库;XY(Wj) , KD(Wj)分不表示该仓库中物资 W j 的现有数量和最低储备量;XY(Wj) — KD(Wj)表示物质 Wj 的可供量。 各仓库的多物资的可供应情形汇总成某一物资个仓库的可供量,形成 总库存数据库。 Wj={XY(K1) — KD(K1),XY(K2) — KD(K2),…} (1.4) 该项数据处理工作,要在数据库中运算出可供量后,再进行类似于数 据库旋转来实现。 该打算汇总工作构成数据处理模型,它与数据库的关系如图: 图2打算汇总模型与数据库的关系 制定物资的分配方案 物资分配方案是利用物资分配模型来完成的,该分配模型是通过一系 列公式 实现。 比较分配情形 对同一物资 Wj 运算总可供量S (各仓库可供量之和)与总申请量Q (各 单位申 请量之和)的大小。 物资分配方法 总可供量大于等于总申请量 S >Q 完全满足各单位的申请数量,即各单位的分配数量 FB(Dj)等于他的申 请量。 FB(Dj)= SQ(Dj) (2.1) 总可供量小于总申请量S < Q 那个地点有2种处理方法: 按申请比例削减 FB(Dj)= SQ(Dj)*S/Q 单位申请数据库 仓库库存数据库 (2.2) 物资总申请数据库 物资总库存数据库

(决策管理)决策支持系统评估报告

决策支持系统评估报告 一、现状描述及评价 一)现有不足 目前,大部分公司财务、精算、业务、销售、咨询、投诉、业务员信息等分别使用不同的系统,特别是业务方面又包括几个不同的系统,各地的查询系统仅从以上某些系统中取数,而没有一个囊括公司全部业务系统相关数据的平台进行查询支持。 1、统计报表多人工操作,费时费力。 信息部疲于奔命,尚不能满足业务部门的统计需要。原因在于数据分布在不同的系统中,而业务部门的要求往往是全面的数据统计。业务部门不能及时掌握第一手业务资料,在业务管理上缺乏有力的事实证据,经营决策时的底气不足。同时也导致各部门间的统计报表有交叉,有些同名统计指标的表达不一致 2、缺乏整个公司统一的分析指标体系。 各种数据的口径不统一,目前数据主要涉及到财务、精算、代理人、业务等多个系统,但各个部门的报表口径不一:如“新单保费”的概念,到底包括不包括月缴,再如某个险种,到底是按照团体险统计还是按照短期险统计等等。各种口径不统一加大了系统间接口的复杂,更增加了数据准确性、一致性、效率控制的难度。

上海、深圳等公司对部分统计分析指标进行了初步的解释,应在全公司采用统一的统计分析指标,为建立统一的查询、分析系统奠定基础。 信息化战略规划是信息、资源的整合。数据仓库的搭建要基于一定的管理目的,从业务发展和管理的需求入手。查询系统应可提供行业分析结果的查询、理赔情况分析的查询、客户保费结构构成的查询等多方位查询功能。例如: 1、业绩分析系统 业绩分析系统是为了满足当前各级公司管理人员的决策需要,该系统中包含了原来设想的渠道管理系统中的系统功能。 a、销售状态分析。按照时间、公司、险种三个角度对团险 各险种的保费收入、给付、退保、计划完成率、增幅、 业绩排序等进行分析。 b、销售渠道分析。包括团队、个人的险种结构、给付、销 售业绩、人均产能统计和排序,以及经纪公司、代理公 司的销售收入、赔付率和退保率。 2、面向客户的决策分析系统 a、现有客户群体特征分析:客户的行业、规模、所有制特 征、单位关键人物描述、接触过程描述。 b、现有客户承保行为分析:某时间点或时间段的保费收 入、同比情况、客户群体占公司的保费规模、客户群体

决策支持系统试题

决策支持系统试题答案 一、问题题(每题7分,共35分) 1.决策支持的能力体现在: 1)模型的决策支持 模型是对客观事物的特征和变化规律的一种科学抽象。模型方法是制定决策的基本 方法。 2)“如果—将怎样(what-if)”分析的决策支持 对模型中方程、变量、参数作各种各样的假设,并通过模型计算,研究最优解会有 怎样的变化。 3)决策问题方案的决策支持 通过多模型组合形成决策问题方案能扩大单模型的决策支持能力 4)自动生成决策问题方案的决策支持 利用计算机的系统快速原型技术自动生成决策支持系统方案。包括决策资源(数据、模型等)的利用,能提高辅助决策效率,同时能快速改变决策方案,能提高辅助决 策效果。 5)知识推理与智能技术的决策支持 知识推理是人工智能核心,利用专家系统、神经网络、遗传算法、机器学习等人工 智能技术达到利用知识辅助决策的效果。 2.模型库一般由模型字典库和模型文件库两部分组成。 模型库管理系统的功能包括: 1)模型的存储管理:包括模型的表示、模型存储的组织结构、模型的查询和维护等功 能。 2)模型的运行管理:包括模型程序的输入与编译,模型的运行控制,模型对数据的存 取。 3)支持模型的组合 能支持多模型的组合,形成决策支持系统方案。 3.知识发现过程如图: 即由三部分组成:数据准备、数据挖掘、结果评价 数据挖掘是知识发现中最重要的步骤,它是从数据中挖掘出知识的原型:模式 数据挖掘的主要方法有: 1)归纳学习方法:信息论方法和集合论方法

2)关联规则挖掘 3)仿生物技术:神经网络和遗传算法 4)公式发现 5)统计分析方法 6)模糊数学方法 7)可视化技术 4. 说明研究综合决策支持系统的必要性: 1)数据仓库虽然未明确提出使用数学模型,但实际上数据仓库中的综合数据是利用汇 总模型来完成的,数据仓库中的历史数据用于预测是要通过预测模型来完成的。故 数据仓库中已经使用了数学模型。 2)对于银行数据仓库建立以客户为中心的个性化服务,是需要建立有关的数学模型: ①分销渠道分析模型②客户的利润评测模型③客户关系(信用)优化模型④风险评 估模型等。 3)模型库是传统决策支持系统的核心部件。 4)以数据仓库为核心的新决策支持系统和传统决策支持系统的模型库的结合,体现了 综合决策支持系统的特点。 从以上分析可以说明研究综合决策支持系统是很有必要的。 5. 说明网络环境的综合决策支持系统的发展趋势: 现在的数据库产品和数据仓库产品都是以服务器形式在网络环境上提供服务。这样 极大的提高了他们的服务能力。 对于传统的决策支持系统向网络环境上的发展,需要将模型库和知识库向服务器方向发展。即建立模型服务器和知识服务器。人机交互综合部件以客户端形式出现。在客户端上通过控制程序对网络上的模型服务器上的模型以及知识服务器的知识进行组合形成网络环境的传统决策支持系统。 对于新决策支持系统,为实现对数据仓库服务器的有效利用。已经逐步在研究数据挖掘与联机分析处理的服务器。这将形成网络环境的新决策支持系统。 将网络环境的传统决策支持系统与网络环境的新决策支持系统结合起来将形成网络环境的综合决策支持系统。这是决策支持系统的发展方向。 网络环境的综合决策支持系统结构图如下:

数据中心及管理决策支持系统的总体设计开发方案及实施方案

数据中心及管理决策支持系统的总体设计开发方案 及实施方案 This manuscript was revised by JIEK MA on December 15th, 2012.

数据库设计 本项目中,数据库设计与建设包括用于数据中心进行数据存储、交换、应用的数据中心数据库,和用于数据统计、分析、挖掘的数据仓库的设计与建设。 本数据中心数据库的建设要满足金信工程的相关设计要求,满足上级工商、质监、知识产权等市场监管部门的工作要求。 数据中心顾名思义,是专注于数据处理和服务的中心,旨在建立数据采集、更新、管理、使用机制,加快系统内部信息交流与反馈,为公众服务和相关政府部门数据交换建立基础,为工商、质监、知识产权部门各级管理人员提供决策支持服务。 数据中心应用功能与业务处理功能的不同之处在于数据中心是以数据为管理对象,而业务应用系统以业务为管理对象。数据中心将从业务应用系统采集到的数据进行清洗和统一存放,根据不同的需求进行加工,生成不同的数据产品供各系统使用。数据中心独立于应用系统之外,又与应用系统有密切的联系。 数据中心是存储市场监督管理局经过筛选、去重、整理后的核心业务、人员数据等信息,整合了全市各类主体信息资源和市场主体、人员相关的信息资源,并进行统一管理和维护;数据中心通过深入挖掘数据价值,开发实现灵活、高效的数据查询、业务报表、数据共享和数据交换等功能,为政务公开、业务协同、绩效考核、决策支持、公共服务等提供数据保障。 数据中心建设原则 金信工程数据中心建设遵循如下原则: 1、总体规划,建立科学、完整的信息资源管理体系 整体规划,将以往分散的数据资源进行整合,建立科学、完整的信息资源体系结构,确保业务人员、技术开发人员等使用和维护信息资源的用户从整体上把握数据资源的情况,方便、准确的利用信息资源和有效的维护、管理信息资源。

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