决策支持系统解决实施方案
自动化决策支持系统实施
自动化决策支持系统实施
自动化决策支持系统的实施可以参考以下步骤：
1.确定业务需求：明确系统的目标，以及需要支持的决策领域或业务过程。
2.数据质量保证：在设计和实施系统时，要确保数据的准确性、完整性和一
致性，对数据源进行清洗和整合，建立数据质量管理机制，以及制定数据访问和安全策略。
3.了解用户需求：系统的设计应基于对用户需求的深入理解和分析。
不同层
级和角色的决策者可能对数据和分析结果有不同的需求，因此需要与用户密切合作，了解其具体需求，定制相应的报表和分析功能。
4.技术实现：根据业务需求、数据质量和用户需求，选择合适的自动化技术
来收集、分析和评估数据。
这些技术可能包括机器学习、人工智能、大数据分析等。
5.系统开发与部署：根据技术实现方案，开发并部署自动化决策支持系统。
6.培训和支持：为确保决策者能够充分利用系统的功能和潜力，企业应该提
供培训和支持，包括系统的基本操作、数据分析技巧和报表设计等内容。
7.系统维护与优化：持续监控系统的运行状态，收集用户反馈，不断优化系
统的功能和性能。
在实施过程中，还需要注意以下几点：
1.确保系统的安全性和隐私保护。
2.建立合适的评估机制，以衡量系统的效果和影响。
3.及时更新和升级系统，以适应业务需求的变化和技术的发展。
4.与外部合作伙伴或供应商建立良好的合作关系，以获取最佳的技术和支
持。
决策支持系统解决方案
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。
智能化决策支持系统方案
智能化决策支持系统方案一、引言决策是管理者日常工作中的核心任务之一，然而复杂的业务环境和庞大的数据量使得决策变得愈发困难和繁琐。
为了提高决策的准确性和效率，智能化决策支持系统应运而生。
本文将针对智能化决策支持系统的方案进行探讨。
二、智能化决策支持系统的概念和功能智能化决策支持系统是一种基于计算机技术和人工智能算法的决策辅助工具，旨在通过对大数据的分析和处理，结合决策者的经验和决策规则，提供决策过程中的信息支持和决策建议，帮助管理者做出更加科学、准确的决策。
智能化决策支持系统拥有以下主要功能：1. 数据采集与整合：通过对内、外部数据的采集和整合，形成全面的信息基础，为决策提供可靠的数据支持。
2. 数据分析与挖掘：通过数据分析和挖掘技术，从庞大的数据中发现关联和规律，为决策提供决策者未曾意识到的有用信息。
3. 决策模型构建：基于不同领域的决策模型，通过对历史数据的学习和分析，构建适用于具体问题的决策模型。
4. 决策模拟与评估：通过模拟不同决策方案的效果，评估其风险和优劣，辅助决策者进行决策选择。
5. 决策结果监控与反馈：对决策结果进行实时监控和反馈，及时调整决策方案，保证决策的有效执行。
三、智能化决策支持系统的应用案例以某电子商务平台的促销决策为例，阐述智能化决策支持系统的应用。
1. 数据采集与整合通过对平台内的用户行为数据、商品销售数据等进行采集，获取各类数据指标。
同时整合平台外的市场数据、社交网络数据等，形成全面的数据基础。
2. 数据分析与挖掘利用数据挖掘技术，分析用户的购买偏好、浏览趋势等，挖掘用户潜在需求。
同时通过对竞争平台的数据分析，了解市场动态和竞争态势。
3. 决策模型构建构建促销决策模型，基于历史数据和市场情报，建立商品定价模型、推荐算法、促销方案等。
4. 决策模拟与评估通过对不同促销方案的模拟和评估，预测不同方案的销售效果，评估其风险和收益。
5. 决策结果监控与反馈对决策结果进行实时监控，分析促销活动的效果和用户反馈，及时调整促销策略，以达到最佳效果。
利用决策支持系统的规划方案
利用决策支持系统的规划方案引言随着科技的不断发展，决策支持系统(DSS)在各个领域的应用越来越广泛。
决策支持系统是一种结合了信息技术和管理科学的工具，旨在帮助决策者做出更加明智的决策。
在规划方案中，利用决策支持系统可以提供更准确、更全面的数据分析和决策建议，从而为规划者提供更好的决策依据。
一、决策支持系统的概念和特点决策支持系统是一种集成了数据、模型和决策方法的信息系统。
它通过收集、整理和分析大量的数据，运用数学模型和算法，为决策者提供决策建议和决策方案。
决策支持系统具有以下特点：1. 多源数据的整合：决策支持系统可以从多个数据源中获取数据，并将其整合成可供分析的格式。
这使得决策者可以获得全面、准确的数据，从而更好地理解问题和制定决策方案。
2. 模型和算法的运用：决策支持系统利用数学模型和算法对数据进行分析和处理。
这些模型和算法可以帮助决策者发现数据背后的规律和趋势，从而提供更准确的决策建议。
3. 灵活的用户界面：决策支持系统通常具有友好的用户界面，使得决策者可以方便地使用系统进行数据查询、分析和决策。
决策支持系统还可以根据用户的需求进行定制，以满足不同决策者的需求。
二、利用决策支持系统进行规划方案的制定1. 数据收集与整合在制定规划方案之前，首先需要收集和整合相关的数据。
决策支持系统可以帮助规划者从不同的数据源中获取数据，并将其整合成可供分析的格式。
例如，在城市规划中，可以利用决策支持系统收集人口数据、土地利用数据、交通数据等，以便更好地了解城市的发展状况和问题。
2. 数据分析与建模收集和整合数据之后，接下来需要对数据进行分析和建模。
决策支持系统可以利用数学模型和算法对数据进行分析，从而揭示数据背后的规律和趋势。
例如，在交通规划中，可以利用决策支持系统对交通流量进行模拟和预测，以便制定合理的交通规划方案。
3. 决策建议与方案评估基于数据分析和建模的结果，决策支持系统可以为规划者提供决策建议和方案评估。
有效实施方案的执行计划与决策支持
有效实施方案的执行计划与决策支持一、方案的确定与分析在实施一个项目或解决一个问题时，首先需要确定一个有效的方案。
方案的确定需要进行充分的分析和调研，以了解问题的本质和涉及到的各个方面。
只有通过深入的了解，才能确保方案的可行性和有效性。
二、目标的设定与衡量为了实施一个方案，必须先明确所要达到的目标。
目标的设定需要具体、明确，并且可以衡量。
同时，还需要将目标进行量化，以便后续的跟踪和评估。
只有明确的目标才能帮助团队成员在方案实施过程中保持方向和动力。
三、资源的分配与管理实施方案需要充分的资源支持，包括人力、财力和物力等。
在分配资源时，需要根据方案的要求和目标的设定，合理地进行资源配置，以保证方案的顺利执行。
同时，还需要进行有效的资源管理，确保资源的充分利用和优化。
四、时间的规划与控制在制定方案的过程中，需要进行详细的时间规划。
时间规划包括将整个方案分解为若干个可控制的阶段，每个阶段都有明确的起止时间和具体的任务安排。
通过时间规划，可以合理安排各个任务的执行顺序和时间节点，保证整个方案按照计划有序进行。
五、团队合作与沟通实施一个方案需要团队的协作和合作。
团队成员之间需要及时的沟通和有效的合作，以便协同解决问题和推进方案的执行。
团队合作需要建立良好的沟通渠道，并通过定期的会议或沟通活动，及时解决问题和回顾方案的进展。
六、风险的评估与应对在实施方案的过程中，难免会遇到各种风险和问题。
因此，在方案执行之前，需要进行充分的风险评估。
通过评估，可以提前预判可能出现的风险，并制定相应的应对策略。
及时的风险应对可以最大限度地减少方案的风险和影响。
七、决策的支持与优化在实施方案的过程中，可能会出现决策的问题和困扰。
这时，需要依靠决策支持系统来进行决策优化。
通过有效的决策支持系统，可以提供详细的数据和信息，辅助决策者进行准确、全面的决策。
八、监督的跟踪与评估方案实施过程中，需要进行持续的监督和跟踪。
通过监督和跟踪，可以了解方案执行的进展情况，及时发现和纠正问题，确保方案能按照计划进行。
决策支持系统实施方案
决策支持系统实施方案随着信息技术的迅速发展，决策支持系统(DSS)的应用越来越受到组织的重视。
DSS可以帮助决策者进行决策过程中的信息收集、分析和评估，从而提供准确的数据支持和智能的决策辅助。
本文将针对决策支持系统的实施方案进行详细的介绍和分析。
一、需求分析在实施决策支持系统之前，需进行全面的需求分析。
首先要明确决策支持系统的目标和意义，然后了解用户的需求和期望。
通过与相关部门的沟通和访谈，收集和整理决策所需的数据和信息，为系统的实施提供基础。
二、系统设计根据需求分析的结果，进行系统设计。
设计包括对决策支持系统的结构、功能和界面的规划。
在系统的结构设计中，要确定系统的层次结构、模块组成和数据流程。
在功能设计中，要根据用户需求确定系统的核心功能，包括数据收集、分析和展示等。
在界面设计中，要考虑用户的使用习惯和易用性，设计直观、简洁的界面，并保证系统的响应速度和稳定性。
三、数据采集与整合决策支持系统的数据来源广泛，包括内部的企业数据库、企业外部的市场数据、行业报告等。
在数据采集过程中，要确保数据的准确性和完整性。
采用自动化的方式获取数据，并进行清洗和处理，以确保数据的质量。
四、建模与分析在决策支持系统中，建模与分析是核心环节。
通过数学模型、统计方法和数据挖掘等技术手段对数据进行分析和建模，从而提供决策所需的信息和指导。
根据不同的决策场景和问题，选择合适的建模方法，并确保模型的准确性和可靠性。
五、系统实施与测试在系统设计完成后，进行系统实施和测试。
首先进行系统的开发和编码工作，完成各个功能模块的开发。
然后进行系统的集成和测试，确保系统的功能和性能达到预期的要求。
在测试过程中，要充分考虑各种可能的情况，尽可能排除系统的潜在问题。
六、培训与推广在决策支持系统实施完成后，要进行用户的培训和推广工作。
培训用户使用系统的各项功能，并解答他们的问题和疑虑。
同时，通过宣传推广，提高用户对决策支持系统的认识和使用意识，鼓励用户积极参与系统的应用和改进。
决策支持系统设计计划
决策支持系统设计计划本次工作计划介绍:本次工作计划旨在设计和实施一个决策支持系统,以帮助我们的部门更有效地做出决策。
该系统将基于最新的技术和数据分析方法,准确、及时和可靠的信息和分析结果,以支持我们的决策过程。
该系统的主要内容包括需求分析、系统设计、数据采集和处理、系统开发和实施、测试和培训等。
与各部门紧密合作,确保该系统能够满足他们的需求和期望。
数据分析将是该系统的核心部分。
采用先进的数据分析技术,包括机器学习和数据挖掘,以从大量的数据中发现有用的模式和趋势,并有关市场趋势、客户需求、竞争情况等方面的有价值的信息。
实施策略包括确定系统开发的优先级、制定详细的项目计划和时间表、确定资源需求和分配、风险管理等。
采用敏捷开发方法,确保系统能够快速上线并不断优化和改进。
该系统的目标是提高我们部门的决策效率和质量,从而提高整个公司的竞争力和盈利能力。
我们相信,通过该系统的实施,能够更好地应对市场变化和挑战,并取得更好的业绩。
以下是详细内容一、工作背景随着市场竞争的加剧和信息量的爆炸式增长，我部门面临着越来越复杂的决策环境。
传统的人工分析方法已经无法满足快速、准确决策的需求。
因此，我们需要设计并实施一个决策支持系统，以提高决策效率和质量，增强我部门的竞争力。
二、工作内容1.需求分析：通过与各部门的深入沟通，了解他们的决策需求，收集相关数据和业务流程信息。
2.系统设计：根据需求分析结果，设计系统架构、模块功能、数据流程等，确保系统易用、高效、稳定。
3.数据采集与处理：搭建数据采集模块，对原始数据进行清洗、转换和整合，以满足系统需求。
4.系统开发与实施：采用敏捷开发方法，分阶段完成系统编码、测试和优化工作，确保系统按时上线。
5.测试与培训：组织系统测试，确保各项功能正常运行。
为部门员工系统操作培训，提高使用效果。
三、工作目标与任务目标：通过决策支持系统的实施，提高我部门的决策效率和质量，实现业务增长和盈利能力提升。
决策支持系统建设方案
决策支持系统建设方案1. 简介决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是一种帮助管理者进行决策的信息系统，通过收集、处理、分析大量的数据，为决策者提供准确的决策支持。
本文将介绍决策支持系统建设方案，具体包括需求分析、系统设计、系统实施、系统评估等几个重要步骤。
2. 需求分析在决策支持系统建设之前，需要进行充分的需求分析，明确系统的功能和性能要求。
需求分析的目标是明确系统需要解决的问题、决策者的需求和决策过程中需要的信息。
以下是需求分析的几个关键步骤：1.定义问题：明确系统需要解决的问题，例如市场营销决策、生产计划决策等。
2.收集需求：与决策者进行面对面的沟通，了解他们对系统的期望和需求。
同时，也需要与其他相关人员进行交流，包括决策支持系统开发团队、信息技术部门等。
3.分析需求：对收集到的需求进行整理和分析，明确系统的功能和性能要求。
这包括系统的数据处理能力、分析算法、用户界面等方面的需求。
4.需求确认：与决策者进行确认，确保对需求的理解和达成一致。
这是一个持续的过程，在整个系统开发过程中需求可能会发生变化，需要及时进行调整和确认。
系统设计是指根据需求分析的结果，对决策支持系统进行整体设计和详细设计。
系统设计包括以下几个方面：3.1 架构设计架构设计是指对决策支持系统的整体结构进行设计，包括系统的组成部分、模块之间的关系、数据流等。
常见的架构设计包括集中式架构、分布式架构等。
3.2 数据模型设计数据模型是指对系统中使用的数据进行描述和组织的模型，包括数据的结构、关系、属性等。
常见的数据模型包括层次模型、关系模型、面向对象模型等。
3.3 界面设计界面设计是指对系统的用户界面进行设计，包括界面布局、交互方式、界面元素等。
良好的界面设计能够提高用户的使用体验和效率。
3.4 算法设计算法设计是指对系统中使用的数据分析算法进行设计，根据系统需求和数据特点选择适合的算法。
常见的算法包括决策树算法、聚类算法、回归算法等。
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一、总体设计开发方案：1.需求分析：首先要进行需求分析，明确系统所需实现的功能和目标。
根据企业的发展战略和管理需要，确定数据中心和决策支持系统的基本架构和功能模块。
2.系统架构设计：根据需求分析的结果，设计数据中心和决策支持系统的整体架构。
考虑到数据的采集、存储、处理和分析过程，构建一个稳定、可扩展和高性能的系统架构。
3.数据库设计：设计和建立适合数据中心和决策支持系统的数据库。
考虑到数据的多样性和复杂性，选择合适的数据库类型和结构，并进行数据规范化和优化。
4.数据采集和清洗：建立数据采集和清洗的机制，确保数据的准确性和一致性。
采集各种数据源的数据，并进行清洗、格式化和集成，以满足后续数据分析需要。
5.数据分析与挖掘：制定数据分析和挖掘的策略和方法，提供给企业管理层有效的数据支持和决策建议。
利用各种数据分析工具和算法，对数据进行深入分析，挖掘潜在的价值。
6.决策支持和可视化：开发适合企业管理层使用的决策支持工具和可视化界面，以便他们能够快速获得所需的数据和分析结果。
提供直观的图表和报表展示，以便管理层做出决策。
二、实施方案：1.确定开发团队和资源：根据项目需求，确定合适的开发团队和资源。
配备项目经理、开发人员、数据库管理员等核心人员，并确保他们具备相关的技术和经验。
2.制定项目计划：编制详细的项目计划，明确项目的阶段性目标和开发进度。
合理分配资源和任务，确保项目按时完成。
3.开发和测试：根据总体设计方案，进行系统的开发和测试。
建立开发和测试环境，进行模块开发、集成测试和系统测试，以确保系统的稳定性和功能完整性。
4.部署和运维：根据实施方案，部署系统到生产环境，并进行必要的系统配置。
建立运维团队，负责系统的日常运行和维护，及时处理系统故障和问题。
5.培训和推广：为用户提供系统培训和技术支持，确保用户能够熟练使用系统。
同时积极推广系统的优势和价值，提高系统的使用率和影响力。
医疗决策支持系统方案
医疗决策支持系统方案
一、引言
患者诊疗过程中，医疗决策支持系统日益受到关注，已成为促进患者
治疗提高效率的重要手段之一、医疗决策支持系统能够提供医疗决策的标
准化，以及更加精准的诊断支持。
医疗决策支持系统也有助于保证患者病
情的急诊程度和诊断正确率。
在今天的医疗环境中，医院必须拥有一个可
靠的医疗决策支持系统，以确保能够为患者提供及时、准确的医疗决策。
二、实施方案
1.系统设计
一个可靠的医疗决策支持系统必须具备全面的功能，以满足不同类型
的复杂医疗决策需求。
首先，该系统必须能够收集和分析患者的诊断信息，例如实验室检查报告、影像学检查报告等。
其次，系统要能够从各种病史、检查和治疗结果中提取有用的信息，以便根据该信息进行有效的决策。
另外，该系统必须能够自动处理和组织大量的诊断信息，以提供准确管理的
患者信息和诊断信息。
2.系统开发
在开发医疗决策支持系统时，首先要考虑业务问题，确定系统的功能
模块和架构。
此外，开发者还要考虑系统安全性和灵活性，以确保系统能
够针对医院的复杂业务运作进行有效的支持。
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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)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“中国哈尔滨”市政府门户网站为龙头、56个政府部门网站和19个区、县（市）政府网站为子网站的市政府公众信息网网站群，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 需求分析用户范围。
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 指导思想实事求是、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范围。
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，科学规范、坚持创新，资源共享、业务协同，突出重点、务求实效，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 总体目标面向哈尔滨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，增强哈尔滨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、规范性文件、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保密机制。
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，掌握哈尔滨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。