决策支持系统发展现状与发展趋势(1)
数据分析与决策支持系统发展趋势
数据分析与决策支持系统发展趋势随着科技的迅猛发展，数据分析和决策支持系统在各个行业中的重要性日益凸显。
数据分析可以帮助企业发现潜在的商机和问题，而决策支持系统则可以提供科学的决策依据。
本文将从多个方面探讨数据分析与决策支持系统的发展趋势。
一、人工智能技术驱动数据分析人工智能技术的快速发展对数据分析产生了巨大的影响。
首先，人工智能技术可以通过自动化和智能化的方式处理海量的数据，在时间和准确度上都有了显著的提升。
其次，人工智能技术可以识别和学习数据中的模式和规律，从而帮助企业发现更多的商机和问题。
未来，数据分析领域将更多地依赖人工智能技术，提升数据分析的效率和准确度。
二、数据可视化促进决策效果数据可视化是将数据以图表、图形等可视化方式展现出来，使得人们更加直观地理解数据。
数据可视化可以帮助决策者迅速捕捉到数据中的关键信息，从而更好地做出决策。
未来，数据可视化将越来越受到关注，并在决策支持系统中发挥更重要的作用。
三、大数据助力决策支持系统发展大数据是当前社会中最重要的资源之一，其对决策支持系统的发展有着不可忽视的作用。
大数据可以提供更加全面、准确的数据信息，为决策者提供更好的决策依据。
同时，大数据技术可以实时收集、处理和分析数据，帮助企业及时掌握市场动态，做出相应的决策调整。
四、云计算推动决策支持系统的普及云计算技术的普及和成熟，为决策支持系统的开发和应用提供了便利。
云计算能够将庞大的数据存储和处理工作放在云端，用户只需通过网络连接就能够方便地访问决策支持系统，并进行数据分析和决策制定。
云计算技术的应用将加速决策支持系统的普及和使用。
五、跨学科融合促进数据分析与决策支持系统的创新数据分析和决策支持系统的发展不仅依赖于计算机科学，还需要与其他学科进行深入融合。
数学、统计学、管理学等学科的知识和方法可以为数据分析和决策支持系统提供更好的理论基础和创新思路。
未来，我们需要加强不同学科间的交流与合作，推动数据分析与决策支持系统的跨学科发展。
决策支持系统
决策支持系统的形成：计算机技术在企业管理领域的应用重点逐渐转移到了信息处理和决策支持上，由管理信息系统发展为决策支持系统，管理信息系统是将管理科学与计算机数据处理系统相结合而发展起来的，它使计算机的应用由数据处理领域扩宽到业务管理领域，使计算机面向社会和家庭。
运筹学和系统工程利用计算机技术后，形成了模型辅助决策系统，由于采用的模型主要是数学模型，它辅助决策的能力主要表现在定量分析上，决策支持系统则把管理信息系统和模型辅助决策系统结合起来，将管理信息系统与模型的数值计算融为一体，提高了辅助决策的能力。
决策支持系统的发展：决策支持系统（DSS）是美国Scott Morton教授在《管理决策系统》中首次提出来的，它是在管理信息系统和运筹学的基础上发展起来的。
管理信息系统MIS定义：管理信息系统是在数据处理系统的基础上，采用管理科学的方法和现代信息技术，对管理信息进行收集、存储、维护、加工、传递和利用，实现广泛的业务规划、管理运行、调控和预测的信息系统。
特点：1、管理信息系统是一种人机系统，主要功能是事务处理，它包括对信息的收集，传输，存储，检索等低级处理，也包括一些模型计算在内的高级处理。
2、管理信息系统是一种综合系统。
包含多个数据处理系统，每个数据处理系统DSP面向一个管理职能，主要是代替人完成以往传统的数据处理工作。
3、管理信息系统是为管理决策服务的系统。
4、MIS具有系统的一切特征，它由若干个子系统构成，通过各子系统之间的信息联系，构成一个有机整体以实现总体管理目标，5、MIS是实际管理系统的一部分，管理信息系统依赖于实际管理系统，后者对前者的功能，组织结构具有决定性的作用。
6、MIS是以数据库系统为基础建立起来的，具有集中统一规划的数据库是管理信息系统成熟的重要标志。
管理信息系统功能：1事务处理，任何部门都会有各种事务需要对数据进行处理2数据库的更新和维护，管理信息系统应具有对数据库中的数据进行提炼，并以报表的形式呈给用户的功能4查询处理，查询处理有预先设置好的常规查询和应付某些特殊用途的查询5用户与系统的交互作用，管理信息系统应有和用户交流信息的功能，用户可以通过选择某种方式使用管理信息系统或对系统进行提问以获取辅助决策信息。
交通运输管理中的决策支持系统
交通运输管理中的决策支持系统在当今社会，交通运输领域的发展日新月异，面临着日益复杂的挑战和需求。
为了实现更高效、更安全、更可持续的交通运输管理，决策支持系统应运而生。
决策支持系统如同交通运输管理中的智慧大脑，为管理者提供了关键的信息和分析，帮助他们做出明智的决策。
一、决策支持系统的定义与功能决策支持系统是一种基于计算机技术的信息系统，它通过收集、整理、分析和展示相关数据，为决策者提供辅助决策的支持。
在交通运输管理中，其功能涵盖了多个方面。
首先，它能够实现数据的整合与管理。
交通运输涉及大量的数据，包括交通流量、路况信息、车辆信息、驾驶员信息等等。
决策支持系统可以将这些分散的数据整合起来，形成一个统一的数据仓库，便于管理和查询。
其次，它具备数据分析和预测能力。
通过运用各种数据分析方法和模型，如统计分析、机器学习等，系统可以对历史数据进行挖掘，分析交通流量的变化趋势、事故发生的规律等，从而对未来的情况进行预测，为决策提供前瞻性的依据。
再者，它能够提供决策方案的评估和优化。
当面临多种决策选项时，系统可以模拟不同方案的实施效果，从成本、效率、安全性等多个维度进行评估，帮助决策者选择最优的方案。
二、决策支持系统在交通运输管理中的应用场景1、交通规划与设计在城市交通规划中，决策支持系统可以根据人口增长、土地利用、经济发展等因素，预测未来的交通需求，为道路网络的布局、公共交通线路的规划提供科学依据。
例如，系统可以分析不同规划方案下的交通拥堵情况，帮助规划者确定最优的道路拓宽方案或新的公交线路。
2、交通运营管理对于交通运营部门来说，决策支持系统可以实时监测交通流量和路况，及时发现拥堵路段和事故地点，并提供相应的疏导方案。
在公交运营中，系统可以根据乘客的出行需求和车辆的运行情况，优化公交发车频率和线路调整。
3、交通安全管理通过对事故数据的分析，决策支持系统可以识别事故多发路段和时间段，找出事故的原因和规律，为制定针对性的安全措施提供支持。
教育大数据分析与决策支持系统
教育大数据分析与决策支持系统近年来,随着计算机和数学技术的发展,大数据的概念已经成为人们谈论的热门话题。
而在教育领域,教育大数据已经逐渐成为大家关注的领域。
教育大数据分析是指基于大数据技术对教育数据进行系统分析、挖掘、应用和推理,以发现其中的规律和价值,进而提供有益的决策支持。
而教育大数据分析与决策支持系统,则是利用教育大数据进行教育决策支持和评估的一种系统化的手段。
在这篇文章中,我们将探讨教育大数据分析与决策支持系统的重要性,应用场景以及其未来发展趋势。
一、教育大数据分析与决策支持系统的重要性教育大数据分析与决策支持系统的重要性在于,其能够从海量、复杂、多样化的教育数据中挖掘出有价值的信息,为教育机构提供科学、便捷、真实、客观的数据分析依据,从而指导教育决策。
例如,可以通过数据分析来了解学生的学习状态,并根据学生的学习情况对教学策略进行优化。
通过数据分析可以了解学生所需要的课程内容,以便课程开发者设计更加符合学生需求的课程,从而提高学生的学习效果。
又例如,通过数据分析可以了解教师的授课质量及其教学效果,以便教育管理者可以针对性地对教师进行培训和素质提升。
因此,教育大数据分析与决策支持系统的重要性不可忽视。
二、教育大数据分析与决策支持系统的应用场景教育大数据分析与决策支持系统的应用场景非常广泛。
我们可以将其应用到以下几个方面:1. 学生成绩分析。
学生成绩是最常见的教育数据之一。
通过对成绩分析可以掌握学生的学习状态和成绩分布情况,并需要针对性地优化课程设计和教学策略。
2. 课程开发和优化。
通过收集学生在学习中的数据,可以分析学生学习曲线及相关数据,提高教育机构对教学质量的掌控,并为课程开发者提供有用的数据参考。
3. 教师培训和评估。
通过对教师授课的数据进行分析,可以评估教师授课的效果,从而为教师的培训和考核提供更科学的依据。
4. 教育决策支持。
教育大数据分析与决策支持系统还可以为教育管理者提供决策支持,进而减少教育资源的浪费,提高教育效果。
物流决策支持系统
物流决策支持系统物流决策支持系统是指利用信息技术和数学方法对物流全过程进行智能化管理和决策支持的系统。
它通过对物流过程中的各个环节进行数据采集、分析和处理，帮助企业管理者在制定物流策略、优化物流网络、提高物流效率等方面做出科学决策。
一、物流决策支持系统的基本功能1. 数据采集和分析：物流决策支持系统通过各种传感器和监测设备对物流信息进行实时采集，并利用数据挖掘和统计分析等方法对数据进行处理和分析，从而为决策提供准确的参考依据。
2. 优化物流网络：利用数学优化模型和算法，物流决策支持系统可以帮助企业管理者优化仓储、运输、配送等环节，降低物流成本，提高物流效率。
3. 实时调度和监控：物流决策支持系统可以实现对物流过程的实时监控和调度，及时发现和解决物流环节中的问题，确保货物按时安全送达目的地。
二、物流决策支持系统的应用案例1. 智能仓储管理：利用RFID技术和物联网技术，物流决策支持系统可以精确追踪货物的位置和状态，实现仓储库存的动态管理和智能化配送。
2. 运输路径规划：基于地理信息系统和交通网络数据，物流决策支持系统可以帮助运输公司选择最优的运输路线和方式，并实时监控交通状况，提前调整计划。
3. 供应链协同管理：物流决策支持系统可以与企业的供应链管理系统、客户关系管理系统等系统进行集成，实现供需信息的共享和协同管理，提高供应链运作的效率和灵活性。
三、物流决策支持系统的发展趋势与挑战随着物流业的不断发展，物流决策支持系统也面临着新的挑战和机遇。
未来，物流决策支持系统将更加智能化和个性化，结合人工智能、大数据分析等先进技术，实现更精准的决策支持和业务优化。
同时，信息安全、数据隐私保护等问题也是物流决策支持系统发展中需要重点关注的方向。
综上所述，物流决策支持系统作为现代物流管理的重要工具，将在未来的发展中发挥越来越重要的作用，帮助企业管理者更好地应对日益复杂的物流环境，提升企业竞争力和市场影响力。
物流决策支持系统
物流决策支持系统物流决策支持系统（Logistics Decision Support System，LDSS）是指通过信息技术手段来提供决策支持的系统，它在物流管理中起到了至关重要的作用。
本文将就物流决策支持系统的定义、功能、特点以及未来发展进行论述，以帮助读者更好地了解该系统。
一、定义物流决策支持系统是指通过集成计算机技术和信息管理方法，为物流决策者提供准确、实时、全面的信息数据和决策支持工具的系统。
它能够帮助企业管理者和决策者进行物流运输、仓储、配送等各环节的决策，从而提高物流效率、降低成本、增加竞争力。
二、功能1. 信息采集与处理：物流决策支持系统能够通过与物流相关的各种信息源进行数据采集，并对数据进行整理、处理和分析，从而为决策者提供准确的参考依据。
2. 商业智能与决策分析：该系统可以利用数据挖掘和统计分析等技术手段，为决策者提供全面的分析报告、数据预测和决策建议，帮助其做出更准确的决策。
3. 运输规划与优化：物流决策支持系统能够根据物流需求和资源情况，进行路线选择、运输模式设计、车辆调度等规划和优化，以提高物流效率和降低运输成本。
4. 库存管理与配送优化：该系统可以通过库存监控、订单追踪和配送路线优化等功能，帮助企业实现库存的精确控制和配送的高效率，以满足客户需求并降低物流成本。
三、特点1. 实时性：物流决策支持系统能够通过与各个环节的监控设备和信息系统实时连接，及时获取数据并进行决策分析，以应对物流过程中的变化和紧急情况。
2. 多功能性：该系统不仅能够进行信息采集和处理，还能提供多种决策支持工具，如数据模型、智能算法等，以满足不同层次、不同需求的决策者。
3. 可扩展性：物流决策支持系统具有较强的可扩展性，可以根据企业的发展需求和信息技术的进步，灵活地增加新的功能模块和应用场景。
四、未来发展随着信息技术的不断创新和应用，物流决策支持系统在未来将继续发展和完善。
以下为几个未来发展趋势：1. 大数据技术：随着物流数据的不断增长，物流决策支持系统将更加注重对大数据的采集、存储和分析，以提供更准确的决策支持。
决策支持系统应用
DSS在企业管理中的应用
DSS在企业管理中可以用于销售预测、人力资源管理、供应链管理等方面，可 以帮助企业高效决策，提高企业运营效率。
DSS在金融风险管理中的应用
DSS在金融风险管理中可以用于风险评估、投资分析、交易监控等方面，可以 有效预测和控制金融风险，保证金融系统的稳定和安全。
DSS在环保领域中的应用
DSS的价值和作用
提高决策质量
DSS能够提供准确、实时和全面的信息，帮助决策者做出更好的决策。
节约时间成本
DSS能够减少人力和物力资源的浪费，帮助企业节约时间和成本。
提高工作效率
DSS可以帮助员工更好地理解和分析数据，提高工作效率。
DSS的分类及特点
• DSS可以分为模型驱动的DSS、规则驱动的DSS、人工智能驱动的DSS和 数据驱动的DSS。
DSS的发展历程和现状分析
1
1960s-1970s
早期决策支持系统主要使用桌面计算机和传统数据存储技术。
2
1980s-1990s
DSS开始广泛应用于商业和工业领域，并形成了自己的理论体系和方法。
3
2 0 0 0 s - P res en t
随着互联网和云计算技术的发展，DSS的应用领域不断扩展，包括金融、医疗、 环保等领域。
对开发完成的DSS进行测试和优化， 确保系统稳定可靠。
DSS的应用案例分析
农业决策
DSS用于农业管理，可以提高 收成、降低成本，为农业决 策提供有效支持。
城市规划
DSS用于城市规划，可以进行 土地评估、环境评估、市场 分析等，帮助城市规划者做 出更明智的决策。
医疗诊断
DSS用于医疗诊断，可以根据 患者的病情提供有效的诊断 和治疗建议。
数据分析与决策支持系统
数据分析与决策支持系统数据分析与决策支持系统（Data Analysis and Decision Support Systems，简称DADSS）是指通过对大量的数据进行挖掘、整理和分析，以辅助决策者制定决策的一种信息系统。
它利用数据分析和可视化手段，将庞大的数据转化为有意义的信息，为决策者提供全面、准确的决策支持。
一、数据分析的重要性数据分析在今天的信息时代扮演着至关重要的角色。
现代社会中，各行各业都产生了海量的数据，这些数据蕴含着丰富的信息和潜在的商业价值。
通过对这些数据进行科学的分析，人们可以发现一些隐藏的规律、趋势和问题，从而为企业决策提供客观依据。
二、数据分析的应用领域1. 市场营销与销售决策数据分析可以帮助企业了解客户需求、市场变化趋势以及竞争对手情况，通过对客户行为和销售数据的分析，预测销售趋势，制定合理的市场营销和销售策略，提高市场竞争力。
2. 供应链管理通过对供应链数据的分析，企业可以最大程度地减少库存、提高运营效率，并且能够及时发现和解决供应链中的问题，提高供应链的响应能力和灵活性。
3. 金融风控决策数据分析在金融领域发挥着重要作用，通过对大量的金融市场数据进行分析，可以帮助金融机构制定风险管理策略，预测市场走势，提高投资决策的准确性和效率。
4. 网络安全与风险管理对网络安全数据进行分析，可以帮助企业及时发现并应对网络攻击和安全威胁，提高网络安全防御能力；同时，还可以分析企业内部的潜在风险，提醒企业及时采取措施，保护企业利益。
5. 其他领域数据分析还广泛应用于人力资源管理、医疗卫生、交通物流等领域，帮助各行各业做出更明智的决策。
三、决策支持系统的特点和功能1. 高效性决策支持系统能够实时处理和分析大量的数据，并将结果以可视化的方式展示给决策者，减少了决策过程中的时间成本。
2. 精确性通过数据分析，决策支持系统能够提供准确、可靠的决策依据，帮助决策者作出更加清晰、明智的决策。
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决策支持系统发展现状与趋势分析
信息092 王岩090612271引言
决策是人类社会发展中人们在为实现某一目的而决定策略或办法时，时时存在的一种社会现象。
任何行动都是相关决策的一种结果。
正是这种需求的普遍性，决策支持系统应运而生。
20多年来，DSS已在理论研究、系统开发和实际应用诸方面取得了令人瞩目的进步，并呈现出积极的多元化的发展态势。
随着人工智能技术、网络技术、通信技术和信息处理技术的发展和多学科的交叉结合发展，决策支持系统呈现多元化结构发展态势。
决策支持系统，简称DSS(Decision Support System)，是以特定形式辅助决策的一种科学工具。
它通过人机对话等方式为决策者提供了一个将知识性、主动性、创造性和信息处理能力相结合、定性与定量相结合的工作环境，协助决策者分析问题、探索决策方法，进行评价、预测和选优。
近几年来，从关于决策支持系统基本定义和决策支持系统基本结构出发，演化产生了一系列新的概念、观点和结构。
为此，本文从对决策支持系统的发展现状加以概括论述，同时总结了决策支持系统发展的趋势和前景。
决策支持系统的兴起于发展
决策支持系统的大致经历了这样几个发展过程：20世纪60年代后期，面向模型的决策支持系统诞生，标志着决策系统的这门学科的开端，20世纪70年代，决策支持系统的理论得到了长足的发展，80年代的前期和中期，实现了金融规划系统以及群体决策支持系统；20世纪80年代中期，通过将决策支持系统和知识系统相结合，提出了发展智能决策支持系统的设想；此后，开始出现主管信息系统，联机分析处理等。
到了20世纪90年代中期，人们开始关注和开发基于Web的决策支持系统，随着Internet的革命性和深入应用，基于分布式的、基于群体网络化和远程化的协同的情报分析与综合决策支持系统逐步浮出水面并开始走向应用；随着人工智能的不断发展，决策支持系统的智能化程度越来越高，对人们的决策的支持能力也越来越大。
DSS的系统结构
尽管DSS在形态上各色各样，但它们在结构上有一个基本特征——集成性，对不同形态的DSS进行分解时，又会发现DSS主要由五个部件组成：人机接口、数据库、模型库、知识库、方法库。
每个库又带有各自的管理系统，即对话管理系统、数据库管理系统、模型库管理系统、知识库管理系统、方法库管理系统。
因此一般地说，大部分DSS都可以认为是这十个基本部件的不同的集成和组合，即这十个部件可以组成实现支持任何层次和级别的DSS系统。
阻碍决策支持系统发展的关键技术问题
1980年，Sprague就曾提出了决策支持系统的三部件结构，即对话部件、数据部件（数据库Data Base和数据库管理系统DBMS）、模型部件（模型库MB和模型库管理系统MBMS）。
该结构明确了DSS的组成，也间接地反映了DSS的关键技术，即模型库管理系统、部件接口、系统综合集成。
1981年，Bonczak等又提出了DSS三系统结构，即语言系统(LS)、问题处理系统(PPS)、知识系统(KS)[13]。
从这些系统总体架构的概括与设计思路看，开发一个实际的高性能DSS需要解决如下关键技术问题：
(1)模型库系统的设计和实现：它包括模型库的组织结构、模型库管理系统
的功能、模型库语言等方面的设计和实现。
(2)部件接口：各部件之间的联系是通过接口模块完成的，部件接口包括：
①对数据部件的数据存取；②对模型部件的模型调用和运行；③对知识部件的知识推理。
(3)系统综合集成：根据实际决策问题的要求，通过集成语言完成对各部件的有机综合，形成一个完整的系统。
模型库系统虽然已经不再是一个新概念、新技术，但它不同于数据库系统。
数据库系统有成熟的理论和产品，模型库系统还没有形成很成熟的产品工具，它需要系统开发者自己根据需要自行设计和开发。
这样就不可避免地阻碍了决策支持系统的发展。
决策支持系·统需要对数据、模型、知识、交互四个部件进行集成。
目前，专家们公认的事实是，计算机语言的支持能力还相当有限，数值计算语言（如FORTRAN、Pascal、C等）不支持对数据库的操作，而数据库语言（如FoxPro、Oracle、Sybase等）的数值计算能力又很薄弱。
而决策支持系统既要进行数值计算又要进行数据库操作。
这个问题一直是决策支持系统发展的技术障碍，成为决策支持系统发展缓慢的主要原因。
决策支持系统的未来发展
从目前决策支持系统的发展及未来需求趋势来看，大致反映出了这样一些明显的发展动向：
(1)不断强化知识管理的功能，提升系统的知识管理与知识综合应用能力。
例如具有知识学习能力的IDSS的智能主要体现在系统能利用专家知识辅助决策，并能够随着决策环境的变化改变自己的行为，要求其知识处理系统能随环境变化学习新知识、更新知识库。
知识管理与应用则涉及到推理知识、描述知识和过程知识，从而支持问题求解过程。
另外，将知识管理理论与方法应用于DSS 的实现中，可以实现专家经验（隐性知识）的分享，提高系统的决策支持水平与能力。
(2)日益强调多种数据、知识的综合、集成运用。
在技术不断更新的条件下，准确数据信息和高效率的工具是决策者以更低的成本、更加快捷的方式做出及时的科学决策的前提与保证[14]。
因此，在DSS的设计与开发中充分考虑对众多数值数据资源、事实数据资源、先验知识、推理知识等的综合、集成运用，构建有丰富的数据仓库、机构知识仓储等，并配置和开发众多的数据挖掘和知识发现及分析工具。
丰富的资源基础保证了系统支持决策的效率与水平。
(3)在支持一般决策的基础上，引进和集成电子商务平台的功能，形成与电子商务的集成、融合发展的态势。
电子商务是信息时代和网络环境下越来越流行的一种商业运作模式，是商务电子化和信息化的结果。
电子商务的发展不仅强烈地冲击着传统的管理模式和商务运作模式，同时也产生了许多新的管理决策问题。
所以DSS的设计与开发越来越多地考虑电子商务这一重要应用背景，向决策者提供多种分析模型和多种分析角度，在市场—客户—产品等多种条件下进行多维度分析。
例如目前开发的基于Web的DSS和基于GIS的DSS都面向这类应用提供支持。
(4)不断谋求技术及应用上的突破，关注和重视对决策过程中的不确定信息的组织和处理。
尽管现代科学的认识是“世界是物质的，物质是运动的，运动是有规律的”，但是，在现实世界中还是普遍存在许多的不确定性。
为了有效地解决这类问题，专家们发展了“软计算方法”。
所谓软计算主要包括模糊逻辑、神
经计算、概率推理、遗传算法、混沌系统、信任网络及其它学习理论。
现有的人工智能技术主要致力于以语言和符号来表达和模拟人类的智能行为，软计算方法则通过与传统的符号逻辑完全不同的方式，解决那些无法精确定义的问题决策、建模和控制[15]。
软计算方法已在很多领域的决策问题中得到应用。
如王光远的不确定信息及其建模方法[16]；任守榘等提出利用遗传算法实现处于混沌与湍流环境下具有重构自身的先进制造系统的决策模式及其决策支持系统[17]。
(5)系统功能的日臻完善，推动了DSS的应用向更广领域扩展。
DSS将不再仅仅是某些特殊人使用或特殊领域使用的工具，随着其功能的扩充，应用面将越来越广泛，将成为社会发展中任何决策者都可以使用的有效工具与手段。
(6)重视界面的设计与优化，提供越来越友好的客户端管理功能支持。
用户向系统输入参数或请求信息时，IDSS支持图形用户界面，客户端管理更加友好，同时系统的响应速度加快，维护和管理简化，系统的应用范围得到更大拓展。
结束语
总之，随着DSS的技术和理论不断发展,从其发展趋势可以认识到:决策支持系统是专门为高层管理人员服务的一种信息系统,它强调支持的概念,是“支持”而不是“代替”人的决策主体。
DSS 也是一个高度灵活、交互式的计算信息系统,主要解决半结构化问题结构化的决策问题。
同时DSS也是一个融多种学科知识和技术于一体的集成系统，随着管理理论、行为科学、心理学、人工科学等相关学科的不断发展，尤其是计算机技术、网络技术等现代信息技术的不断发展，DSS的应用研究将不断深入，逐步向着高智能化、高集成化和综合化方向发展，并将深入到社会生活的各个领域，,帮助决策者提高决策能力与水平,成为人们决策活动中不可缺少的有力助手最终实现提高决策的质量和效果的目的。