决策支持与商务智能
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得实施一、案例内容成立于1992年8月得光大银行, 作为国内最大得股份制商业银行,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得理念为客户提供种类繁多得金融服务。
对于一个如此庞大得机构,如此繁多得金融服务,管理得复杂性可想而知。
近年来,通过综合柜台业务系统、阳光卡系统、网上银行系统与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与总行数据大集中。
在成功实现业务系统全国联网与总行数据大集中后,经营管理分析方面又出现了一些亟待解决得新问题,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得经营管理模式提供充足得信息支持、业绩考核没有理想得IT系统为支撑等等。
众多新问题得出现就是银行管理层始料未及得。
为了尽快突破海量数据得“封锁”,挖掘其中蕴涵得知识与信息,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,对各家方案得优劣进行仔细分析、反复考察、综合考虑。
最终,菲奈特软件公司得高端商务智能产品BI、Office以其领先得技术与简便得操作从众多竞争者中脱颖而出,赢得了光大银行决策层得一致青睐。
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。
成功得选型就是光大银行商业智能应用系统成功实施得开始。
国际业务部商业智能得应用证明,光大银行所采取得“以部门为基础实施数据处理”得决定就是正确得,也就是务实得。
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她几个业务部门,形成相应部门得商业智能系统。
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得数据进行整合,数据经过清洗、转换,加载到数据仓库;再采用OLAP与Data Mining等技术,为管理决策人员提供强大、灵活得日常查询与决策支持。
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——案例及案例分析随着互联网技术的不断发展，大量数据被生产出来，这些数据中蕴含着巨大的商业价值。
商务智能和决策支持系统可以利用这些数据，提供决策制定者与业务分析师期望的数据驱动洞察，以优化业务决策。
以下是几个商务智能和决策支持系统的案例及案例分析。
案例1：超市销售决策支持系统在某家超市中，决策制定者需要决策哪些产品需要采购、以及量级的大小，以及哪些产品需要促销，以达到推广和促进销售的目的。
为了实现这些目的，该超市实现了一个决策支持系统。
决策支持系统采用商务智能数据仓库，从行业数据中导入了大量销售数据，包括每天、每周、每月、甚至每小时的交易、营销、库存和采购等数据。
该系统采用了高级数据可视化来表示销售数据，以帮助决策制定者快速识别有趣的数据趋势。
该系统还使用了预测分析，以辅助决策制定者预测某种产品的销售情况，并为其提供推荐；也使用了关联分析，以查找哪些产品最常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常在一起出售。
通过使用这个决策支持系统，超市看到了显着的效益。
决策支持系统帮助他们预测哪些产品将具有更高的需求，帮助他们采购了更合适的库存量，以及哪些产品需要进行促销以提高销售。
超市转型成了一个以数据为驱动的企业。
案例2：在线零售商的数据分析一家在线零售商使用商务智能、数据挖掘与分析技术来对订单，商品，顾客及销售数据进行分析，以帮助经营者做出更加精准的商业决策。
他们使用了大量的内部和外部数据来源，以建立一个全面的数据仓库，数据包括订单历史、销售历史、客户数据、产品数据和行业趋势等。
他们使用了数据挖掘和预测性分析来发现顾客的需求以及未来销售趋势。
通过分析他们的数据，该在线零售商能够快速识别哪些产品的销售量增加，哪些产品的销售量下降，哪些产品的客户评分较低，并能及时调整库存和价格等策略来优化他们的销售。
此外，经营者能够更好地识别他们的目标客户及其需求，以提供更好的客户服务。
决策支持和商务智能课件
本章小结
本章分为两大部分，第一部分是介绍决策支持系统，第二部分是介绍商务智能系统。第一部分首先从相关概念入手，分别介绍了决策、决策支持系统、智能决策支持系统、人工智能、专家系统、群体决策支持系统等相关概念，然后重点介绍了决策支持系统的原理，包括决策支持系统的概念模型和结构模型，接着又简单介绍了智能决策支持系统和群体决策支持系统的结构，同时结合我国的实际情况，介绍了决策支持系统的具体应用情况，最后做了一个小结，将本章的决策支持系统与之前所学的管理信息系统做了一番比较，希望能够加深学生对这两个概念的区别与联系。第二部分首先介绍了商务智能的概念，以及它的结构与原理，然后结合国内外的实际情况，介绍了商务智能应用的三个层次以及发展趋势。
Contents
决策支持系统
1
商务智能
2
第二节 商务智能
一、商务智能的概念 商务智能是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合。 （1）信息系统层面 （2）数据分析层面 （3）知识发现层面 （4）战略层面 功能： （一）数据管理功能。 （二）数据分析功能。 （三）知识发现功能。 （四）企业优化功能。
关键术语
决策、结构化、半结构化、决策支持系统（DSS）、智能决策支持系统（IDSS）、人工智能（AI）、专家系统、群体决策支持系统（GDSS）、概念模型、结构模型、数据库、 模型库、知识库、方法库、人机接口、推理机、商务智能、OLTP、OLAP、 数据挖掘
思考题
1. 怎么理解决策？ 2. 什么是决策支持系统？决策支持系统的基本特征是什么？ 3. 专家系统的特点是什么？ 4. 群体决策支持系统的功能有哪些？ 5. 决策支持系统的结构模型包括哪些？ 6. DSS与MIS的关系问题一直是学术界讨论的热点。请谈谈你对二者关系的认识？ 7. 什么是商务智能？商务智能的功能有哪些？ 8. 请简单描述下商务智能的基本运作过程。
决策支持和商务智能
决策支持和商务智能简介决策支持和商务智能是管理和决策过程中所使用的重要工具。
它们提供了有关组织内部和外部情况的数据和分析，帮助管理者做出更明智的决策。
本文将介绍决策支持和商务智能的概念、作用和优势，并分析如何将它们应用到组织中。
决策支持系统决策支持系统（Decision Support System，DSS）是一个基于计算机的信息系统，用于帮助决策者在复杂和不确定的环境中做出决策。
它通过收集、组织和分析各种类型的数据来支持决策过程。
决策支持系统通常包含以下几个核心部分：1.数据仓库：存储组织内部和外部数据的集中位置。
2.数据挖掘：通过对大量数据进行分析，提取有用的信息和模式。
3.分析工具：用于对数据进行可视化和分析的软件工具。
4.模型和算法：通过建立数学模型和运用决策算法，帮助决策者做出决策。
决策支持系统的主要作用是提供决策所需的信息和分析，帮助决策者更好地理解问题和预测未来的趋势。
它可以应用于各个层面的决策，从个人决策到组织战略决策。
商务智能商务智能（Business Intelligence，BI）是一种将数据转化为有用信息的技术和工具。
商务智能系统通过整合、分析和展示组织内部和外部的数据，帮助管理者获取对业务决策有用的见解。
商务智能系统通常包含以下几个重要组成部分：1.数据仓库：用于存储和管理组织内部和外部的数据。
2.数据整合：将来自不同来源的数据整合到一起，以便进行统一的分析。
3.数据分析：通过使用各种统计和分析技术，从数据中提取有用的信息。
4.数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式展示，帮助管理者更好地理解数据。
商务智能系统的主要作用是帮助管理者快速而准确地获取所需的信息。
它可以从多个角度分析数据，帮助管理者发现潜在的机会和挑战，并做出相应的决策。
决策支持与商务智能的关系决策支持系统和商务智能系统在某种程度上是相互关联的。
它们都使用数据和分析技术来辅助管理决策。
然而，它们之间也存在一些区别。
决策支持系统及商业智能
2 大数据的挖掘
通过挖掘大数据中的信息和模式，更准确地预测和辅助决策。
3 实时数据分析
实时数据分析能力的提升，使决策者能够更快速地响应市场变化。
决策支持系统和商业智能的商业价值
决策支持系统和商业智能的应用可以帮助企业快速反应市场变化，优化资源配置，提高决策的准确性和效率， 从而获得竞争优势。
1
1960s-1970s
决策支持系统的雏形出现，主要关注数
1980s-1990s
2
据收集和处理。
商业智能开始兴起，数据分析和决策支
持能力逐步提升。
3
2000s- 现在
随着技术的发展，决策支持系统和商业 智能不断融合，成为企业决策的重要组 成部分。
决策支持系统和商业智能的未来发展 趋势
1 人工智能的应用
决策支持系统和商业智能的应用案例
市场营销
通过分析市场数据和 消费者行为，制定精 准的营销策略和推广 活动。
供应链管理
优化供应链流程，减 少成本，提高交货速 度和客户满意度。
金融行业
通过风险评估和数据 分析，提高投资决策 的准确性和盈利能力。
医疗健康行业
通过患者数据分析和 临床决策支持，提高 诊断准确性和治疗效 果。
决策支持系统和商业智能的挑战及应 对策略
数据质量
数据源不完整、不准确等问题会影响决策支持系统和商业智能的准确性。应加强数据管理和 清洗。
隐私与安全
保护用户信息和企业敏感数据的安全，防止数据泄露和黑客攻击。
技术难题
新技术的引入和应用，需要企业建立合适的技术团队和培训体系。
广泛应用于市场营销、供应链管理、金融和医 疗健康等领域。
商务智能习题答案
商务智能习题答案商务智能习题答案商务智能（Business Intelligence，简称BI）是一种通过收集、分析和处理大量数据来辅助企业决策的技术和方法。
在当今信息化的时代，商务智能已经成为企业管理的重要工具之一。
下面将针对商务智能的一些习题进行解答，帮助读者更好地理解和应用商务智能。
1. 商务智能的基本概念是什么？商务智能是指通过从海量数据中提取有价值的信息，帮助企业管理者做出准确决策的一种技术和方法。
它包括数据仓库、数据挖掘、数据分析等多个方面的内容，旨在帮助企业发现潜在的商机，优化业务流程，提高经营效益。
2. 商务智能的主要应用领域有哪些？商务智能的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 销售和市场营销：通过对销售数据的分析，帮助企业了解市场需求、产品销售情况，提供决策支持，制定更有效的营销策略。
- 客户关系管理：通过分析客户数据，了解客户的喜好和需求，提供个性化的服务和产品，增强客户满意度和忠诚度。
- 供应链管理：通过对供应链数据的分析，帮助企业优化供应链流程，提高供应链效率，降低成本。
- 财务管理：通过对财务数据的分析，帮助企业了解财务状况，进行财务预测和风险评估，提供决策依据。
- 人力资源管理：通过对人力资源数据的分析，帮助企业进行人力资源规划、员工绩效评估和人才管理，提高人力资源管理效果。
3. 商务智能的实施过程包括哪些步骤？商务智能的实施过程一般包括以下几个步骤：- 需求分析：明确企业的需求和目标，确定需要分析的数据和指标。
- 数据采集和清洗：收集和整理各种数据源的数据，进行数据清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。
- 数据仓库建设：设计和构建数据仓库，将数据存储在统一的数据库中，以便进行后续的分析和挖掘。
- 数据分析和挖掘：使用商务智能工具和技术对数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和模式。
- 报告和可视化：将分析结果以报表、图表等形式呈现，便于管理者理解和使用。
信息管理专业 商务智能 课程
信息管理专业商务智能课程
信息管理专业的商务智能课程主要包括以下内容：
1. 商务智能概述：介绍商务智能的基本概念、原理和应用。
2. 数据仓库与数据挖掘：讲解数据仓库和数据挖掘的基本概念和技术，包括数据抽取、转换和加载（ETL）、多维数据模型、关联规则挖掘、聚类分析等。
3. 决策支持系统：学习决策支持系统的基本原理和架构，包括数据收集、数据分析、决策模型和决策过程。
4. 商务智能工具与技术：介绍各种商务智能工具和技术，如数据可视化、在线分析处理（OLAP）、数据挖掘工具等。
5. 商务智能应用案例分析：通过实际案例分析，了解商务智能在企业中的应用，如市场分析、销售预测、客户关系管理等。
6. 业务智能策略与管理：讲解商务智能的战略规划、组织架构和项目管理，包括商务智能项目的规划、实施与评估。
通过学习商务智能课程，学生可以掌握商务智能的基本理论知识和应用技能，能够利用商务智能工具和技术进行数据分析和决策支持，为企业的发展和决策提供有效的信息支持。
语言大模型在决策支持与商业智能中的应用与优势
语言大模型在决策支持与商业智能中的应用与优势随着人工智能的飞速发展，语言模型成为推动决策支持与商业智能的重要工具之一。
语言大模型以其强大的自然语言处理能力，为各行各业提供了丰富的应用场景与巨大的优势。
本文将探讨语言大模型在决策支持与商业智能中的具体应用及其优势。
一、自然语言处理与决策支持自然语言处理是在计算机科学与人工智能领域中，研究人类语言以及计算机如何与之交互的一门学科。
语言大模型通过强大的自然语言处理能力，为决策支持提供了有力的技术支持。
1. 文本分析与情感分析通过语言大模型进行文本分析，可以快速而准确地对海量文本进行分类、标注、实体抽取等操作。
在商业决策中，通过对用户评论、社交媒体数据等文本进行情感分析，可以了解用户对产品或服务的情感倾向，对产品改进、市场推广等决策提供有力的依据。
2. 问题解答与智能助手语言大模型能够理解与生成自然语言，因此能够应用于问题解答与智能助手场景中。
比如在客户服务中，语言大模型可以通过自然语言理解，快速解答用户提出的问题，并提供相应的解决方案。
通过智能助手，用户可以方便地获取信息、进行日程安排等，极大地提高了工作效率。
二、语言大模型在商业智能中的应用与优势商业智能是企业管理的重要组成部分，通过分析和处理企业数据提供决策支持。
语言大模型在商业智能中发挥着重要的作用，并具有以下几个优势。
1. 大规模数据处理能力语言大模型可以处理各种形式的文本数据，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据等。
它能够处理大规模数据，并从中提取有价值的信息，帮助企业做出准确的决策。
2. 智能化的决策支持通过对大规模数据的分析和处理，语言大模型能够帮助企业进行智能化决策支持。
它能够快速识别数据中的关键信息，并进行深入的分析和预测，为企业提供决策依据和战略建议。
3. 个性化推荐和营销语言大模型可以根据用户的历史行为和兴趣进行个性化推荐和营销。
通过对用户行为数据的分析，语言大模型可以了解用户的喜好和需求，并根据这些信息推荐个性化的产品和服务，提高用户满意度和企业的盈利能力。
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Hale Waihona Puke 划、最短路径算法等）山东财政学院东方学院
7
决策支持系统的功能⑵
上述数据、模型和算法能够容易的添加和修改（如：数据模
式的变更、各种方法的改进等）
能够灵活地运用模型与方法对数据进行加工、汇总、分析、 预测，得出所需的综合信息与预测信息。
具有方便的人机对话和图像输出功能，能够满足随机的数 据查询要求，回答“如果…则…”之类的问题。
结构化问题；不能描述清楚而只能凭直觉或经验做出判断的，为非结构化问 题；介于两者之间的为半结构化问题）
结构化 半结构化 非结构化
支持需求 办事员 EDP
MS/OR 决策支持系统
经验和直觉
作业调度 库存报表 零件
订货 股票管理 贸易
为杂志选取封面
运筹管理 线性规划 生产
调度 开发市场 经费
预算 聘用管理人员
决策问题
❖一般用“结构”这个概念来描述 ❖问题结构化程度的三种描述：
• 结构化 • 半结构化 • 非结构化
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3
根据结构化程度和层次划分决策问 题
结构化程度是指对某一个过程的环境和规律，能否用明确 的语言（数学的或逻辑学的，形式的或非形式的，定量的 或推理的）给予清晰的说明或描述。（如果能够描述清楚，即为
算法、统计算法）
知识库系统 （知识的获取和解释、知识的表示、知识）
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11
DSS的系统结构
上述构件之间的关系组成 了DSS的系统结构。
不同功能特色的DSS，其 系统结构也不同。
当前存在的结构包括三角 式结构，串连结构，熔合 式结构以及以数据库为中 心的结构等。
用户 对话管理
令和数据）
数据库系统：存储、管理、提供与维护用于决策支持的数 据的基本构件，是支撑模型库系统及方法库系统的基础。
模型库系统：传统的DSS的重要支柱，是DSS最有特色的 构件之一。（为决策者提供推理、比较选择和分析整个问题的模型
库，如：产量/消费预测模型等）
方法库系统：存储、管理、调用和维护DSS各构件要用到 的通用算法、标准函数等方法的构件。（如：排序算法、分类
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13
决策支持系统的发展趋势
智能决策支持系统（IDSS）：充分利用专家系统 （ES）定性分析与DSS定量分析的能力；
群体决策支持系统（GDSS）： DSS与计算机网 络技术的结合，能够供一定决策者共同参与进行 决策的；
分布式决策支持系统（DDSS）：在GDSS的基 础上，将分布式的数据库、模型库与知识库等决 策资源有机集成。
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9
决策支持系统的模式
一个完整的决策支持系统的模式被表示为 DSS本身以及它与真实系统、管理者和外部 环境的关系 。
管理者处于核心位置
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决策支持系统的基本构件
人机对话系统：DSS中用户与计算机的接口，其核心是人 机界面。（在操作者、模型库、数据库和方法库之间传送、转换命
操作（Operation） ❖ 将概念化的描述转换为相应决策活动中的具体操作，这些操作无 须确定先后顺序；
记忆辅助（Memory Aids） ❖ 对决策者采用的决策方法与决策数据的记忆手段加以辨识可确定 DSS应该具有的各种记忆辅助功能；
控制机制（Control Mechanisms） ❖ 关于如何引导决策者使用表述、操作、记忆辅助，以便根据他们 个人的风格、技能和知识综合进行决策的机制。
战略规划 新工厂位置选择
资本获利分析
研究与开发分析
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4
决策支持系统的定义
DSS是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学 为基础，以计算机技术、模拟技术和信息技术为 手段，面对半结构化的决策问题，支持决策活动 的具有智能作用的人－机计算机系统 。
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5
决策支持系统的特征
第八章
决策支持与商务智能
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1
本章内容
8.1 决策支持系统
8.2 人工智能与专家系统 8.3 联机分析处理 8.4 商务智能方法与应用
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2
决策过程和决策问题
决策过程：人们为实现一定目标而制定行动方案， 并准备实施的活动过程，是一个提出问题、分析 问题和解决问题的过程。
数
模
据
数据管理
模型管理
型
库
库
三角式结构
用户—对话管理—模型管理—数据管理
|
|
模型库 数据库
串连式结构
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12
DSS的系统分析方法 －ROMC
表述（Representation） ❖ 采用表格、图表、数据、文本或模型等概念化的形式来描述各个 活动的规范和内容，而不必描述决策过程整体；
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14
智能决策支持系统 （IDSS ）
用户
人机接口
IDSS在DSS基础上增设了知
识库、推理机与问题处理系 统，人机对话部分加入了自
自然语言处理系统
然语言处理系统 。
IDSS以知识库为核心，引入
问题处理系统
了启发式等人工智能求解方
法，使传统DSS原来由人承 模型库 数据库 方法库 知识库 推理机 担的定性分析工作部分或者 管理系统 管理系统 管理系统 管理系统
面向决策者：决策支持系统的输入和输出、起源 和归宿都是决策者。
主要帮助管理人员完成半结构化的决策问题 强调支持的概念 ：辅助和支持管理人员，而非取
而代之 。 强调交互式的处理方式 （通过人机对话方式将计算机系统
无法处理的因素输入计算机，规范影响决策的进程，选择一个合适的 方案）
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6
决策支持系统的功能 ⑴
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、财务报表等）
搜集、管理并提供与决策问题相关的组织外部信 息 （如：政策法规、市场行情等）
及时搜集提供有关各项活动的反馈信息（如：订单或
合同执行进程、物料供应计划落实情况）
能以一定的方式存储和管理与决策问题相关的各 种数学模型 （如：定价模型、库存控制模型与生产调度模型等）
提供良好的数据通信功能，保证即时收集所需数据并将加 工结果传送给使用者。
具有使用者能够忍受的加工速度与响应时间，不影响使用 者的情绪。
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8
决策支持系统的基本模式
真 实 系 统
环境
决策 管理
问题
者
与人的行为 有关的信息
处理数据
MIS信息
外部数据
操作
协助 人员
响应
对话系统
DSS
数据库系统 模型库系统