大数据与决策支持讲稿
人工智能与决策智慧演讲稿
人工智能与决策智慧演讲稿尊敬的各位领导、各位来宾，大家好！
今天我非常荣幸能够在这里与大家分享关于人工智能与决策智慧的话题。
随着科技的不断发展，人工智能已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
它的出现不仅改变了我们的生活方式，也对我们的决策方式产生了深远的影响。
人工智能作为一种新型的技术，它的应用范围非常广泛。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定；在金融领域，人工智能可以帮助分析市场趋势和风险，提供精准的投资建议；在工业领域，人工智能可以帮助企业提高生产效率，降低成本。
可以说，人工智能已经深入到我们生活的方方面面，成为了我们的得力助手。
然而，人工智能也给我们的决策方式带来了一些新的挑战。
传统的决策方式往往建立在人类的经验和直觉之上，而人工智能则是通过大数据和算法来进行决策。
这种决策方式的改变，给我们带来了新的思考。
我们需要思考的是，人工智能能够帮助我们做出更加精准的决策，但是它是否能够考虑到人类的情感和道德因素？它是
否能够真正理解人类的需求和愿望？这些问题都需要我们认真思考。
因此，我们需要在人工智能与决策智慧之间取得平衡。
我们需
要发挥人工智能的优势，同时也不忘人类的情感和道德。
我们需要
在科技的发展中保持对人类价值观的尊重，让人工智能成为我们决
策的有力工具，而不是取代人类决策的方式。
最后，我想引用一句话来结束我的演讲，“科技是人类文明的
双刃剑，取决于我们如何使用它。
”让我们共同努力，让人工智能
成为我们决策智慧的助力，让我们的决策更加明智、更加人性化。
谢谢大家！。
大数据时代的演讲稿
大数据时代的演讲稿尊敬的各位领导，亲爱的同事们：大数据时代已经悄然而至，它如一股狂风，吹拂着我们的生活，改变着我们的世界。
在这个时代，数据不再只是数字的堆砌，而是一种强大的力量，它影响着我们的决策，塑造着我们的生活，改变着我们的未来。
大数据时代，我们拥有了前所未有的数据规模和数据种类。
每一次的搜索、每一次的点击、每一次的购物，都在不经意间留下了数据的足迹。
这些海量的数据，蕴含着无限的价值和无限的可能。
我们可以通过数据分析，了解用户的喜好和行为，为他们提供更加个性化的服务；我们可以通过数据挖掘，发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为决策提供更加科学的依据。
然而，大数据时代也带来了许多挑战和问题。
数据的泛滥和碎片化让我们难以从中获取有用的信息；数据的隐私和安全问题让我们难以保护个人的权益和利益。
在这个时代，我们需要思考如何更好地利用数据，如何更好地保护数据，如何更好地应对数据带来的挑战和问题。
在大数据时代，我们需要不断地学习和创新。
我们需要学习数据分析的方法和技术，提升自己的数据素养；我们需要学习数据伦理和数据安全的知识，保护好每一个数据的隐私和安全；我们需要学习数据治理和数据管理的经验，让数据成为我们的助力而不是负担。
在大数据时代，我们需要不断地合作和分享。
我们需要合作共赢，携手共进，共同应对数据时代的挑战和问题；我们需要分享经验和成果，让每一个人都能从数据中受益，让每一个人都能参与到数据时代的建设和发展中来。
大数据时代，是一个充满着机遇和挑战的时代。
让我们紧密团结在以习近平同志为核心的党中央周围，坚定不移地走中国特色社会主义道路，不断推进数据治理和数据创新，为实现中华民族伟大复兴的中国梦不懈奋斗！谢谢大家！。
关于大数据的演讲稿模板
关于大数据的演讲稿模板尊敬的各位领导、各位嘉宾：大家下午好！我很荣幸能在这个场合发表关于大数据的演讲。
今天，我将与大家分享有关大数据的一些见解和观点。
首先，让我们先来了解一下什么是大数据。
大数据，简单来说，就是指信息量巨大、类型多样的数据。
如今，信息技术的发展使得我们能够以前所未有的速度和规模获取和存储数据，大数据正因此而快速兴起。
大数据的产生不仅与互联网的普及有关，也与人们生活方式的改变密切相关。
比如，社交网络的兴起已经让我们每个人都成为了一个数据源。
我们在日常生活中产生的文字、音频、视频等各种类型的数据以及我们的消费行为、健康状况等都成为了构成大数据的一部分。
那么，大数据对我们的生活和社会有什么影响呢？首先，大数据的出现为我们提供了更多的信息资源。
通过分析大数据，我们可以更好地了解人们的需求和行为模式，为企业和政府决策提供更准确的依据。
其次，大数据在医疗健康领域的应用也是不可忽视的。
通过分析大量的患者数据，我们可以更好地了解疾病的发展规律，从而研发更有效的治疗方案。
同时，大数据还能帮助我们进行个性化健康管理，提供针对性的医疗服务。
再次，大数据还为城市管理带来了很多新的机遇和挑战。
通过对城市各个方面的数据进行分析，我们可以实现智慧城市的建设，提高城市管理的效率和质量。
例如，交通拥堵数据的分析可以帮助我们优化交通流量，减少城市交通压力。
但是，尽管大数据前景广阔，我们也需要正视其中的问题和挑战。
首先，如何保护个人隐私是一个亟待解决的问题。
大数据时代，我们的个人信息被广泛采集和应用，因此数据安全和隐私保护成为了一项重要的挑战。
同时，大数据时代的高速发展也对我们的数据处理和分析能力提出了更高的要求。
传统的数据处理方法已经不能满足大规模数据的需求，我们需要更加高效的算法和技术手段来应对。
最后，大数据的发展也带来了一些伦理和道德问题。
数据的采集和应用可能存在滥用和不当行为，因此我们需要建立相应的法律法规来规范大数据的使用。
数据演讲稿范文
科技公司的价值观与贡献随着科技的快速进步，科技公司在全球范围内发挥着越来越重要的作用。
这些公司不仅提供创新的产品和服务，而且对全球社区和环境产生了深远的影响。
科技公司的价值观和贡献也越来越受到关注。
在本文中，我们将探讨科技公司如何以其价值观和贡献来塑造未来。
一、创新价值观创新是一家科技公司的灵魂。
科技公司的创新价值观对于公司的发展至关重要。
科技公司不断地寻求新的解决方案，以满足消费者的需求，同时推动技术的进步。
这种创新思维无疑对整个社会产生了深远的影响。
例如，Google的搜索引擎就是一种革命性的创新，它改变了人们获取信息的方式。
Facebook的社交网络则使人们更容易与世界上的其他人进行联系和交流。
创新价值观驱动着这些公司，带来了无数的技术和产品，推动着整个社会的运转。
二、责任和道德的价值观在过去的几年中，科技公司面临了越来越多的道德和责任问题。
例如，Facebook在2018年曝光了数据泄露事件，使用户信息流失。
这种情况触发了公众对科技公司数据隐私保护的关注。
科技公司现在需要考虑到他们如何保护消费者的隐私，并以可靠的方式收集和使用数据，同时确保数据安全。
责任感重要于公司的任何价值观，这是衡量一家科技公司价值的关键指标之一。
三、社会责任感除了道德和责任感之外，科技公司还必须承担社会责任。
科技公司的产品和服务广泛应用于全球各地的社区和环境中。
在处理这些社区和环境的问题时，科技公司可以发挥重要的作用。
例如，谷歌基金会已经投入了数百万美元支持环境和社区问题的项目。
Facebook、谷歌和苹果等公司都已紧急响应全球的地震，海啸和自然灾害，为受灾者提供援助。
科技公司还将其技术和知识分享给全球社区，帮助他们解决各种问题。
四、社会影响和创造力科技公司驱动着经济发展，推动着世界向前迈进。
它们在全球范围内都有着贡献。
大型科技公司在全球创造了数百万个工作岗位，推动着社会的发展和经济生长。
科技公司对于社会改变产生了深刻的影响。
大数据演讲稿
大数据演讲稿恭敬的各位来宾：今天，我想和大家探讨的主题是“大数据”。
在当今的信息时代，大数据已经深入影响到我们生活的方方面面，它改变了我们观察世界的方式，也为我们提供了前所未有的机遇。
一、大数据时代的来临大数据，是指那些大小已超出了传统意义上的尺度，难以用普通的数据处理工具来处理的数据。
随着信息技术的飞速发展，全球数据量呈爆炸性增长，我们正逐步迈入大数据时代。
大数据时代的来临，意味着我们需要重新审视数据的价值，学会用数据来洞察世界。
1. 数据量的快速增长近年来，全球数据量呈现爆炸性增长。
据统计，全球数据量每2年翻一番，估计到2025年，全球数据量将达到175ZB（1ZB=1万亿GB）。
这表明我们正处在一个数据量极速膨胀的时代，数据已经成为了一种新的资源，蕴含着巨大的价值。
2. 数据处理能力的提升随着技术的发展，数据处理能力也在不断提升。
云计算、分布式处理、内存计算等技术的发展，使得我们可以处理海量的数据，并从数据中提取有价值的信息。
这些技术使得大数据处理变得更加高效和便捷。
二、大数据的应用价值大数据的应用价值主要体现在以下几个方面：1. 商业决策在商业领域，大数据可以匡助企业进行更精准的市场预测、用户画像和营销策略制定。
通过对消费者行为、市场趋势等数据的分析，企业可以更好地把握市场脉搏，制定出更有针对性的营销策略。
2. 公共服务在公共服务领域，大数据可以用于城市管理、交通疏导、公共安全等方面。
通过对各类数据的整合和分析，可以提高公共服务的质量和效率，为公众创造更好的生活环境。
3. 科学研究在科学研究中，大数据可以提供更深入的洞察和发现。
例如，在生物医学领域，通过对基因组、病例数据等的分析，可以更准确地诊断疾病、发现新的药物和治疗方案。
三、大数据的挑战与机遇虽然大数据带来了巨大的应用价值，但同时也面临着许多挑战和机遇。
如何有效地采集、存储、处理和分析大数据，以及如何保护数据安全和隐私等问题，都是我们需要思量和解决的问题。
数据分析现场演讲稿范文
大家好！今天，我非常荣幸站在这里，与大家分享我们在数据分析领域的一些成果和心得。
在此，我要感谢公司为我们提供了这样一个交流学习的平台，也要感谢所有在数据分析工作中付出辛勤努力的同事们。
首先，我想简要介绍一下我们今天演讲的主题——“数据驱动决策：探索大数据时代的价值”。
随着信息技术的飞速发展，大数据已经渗透到我们生活的方方面面，成为推动社会进步的重要力量。
在这个大数据时代，如何有效地进行数据分析，为企业决策提供有力支持，成为了摆在我们面前的重要课题。
一、数据分析的重要性1. 提高决策效率在当今竞争激烈的市场环境中，企业需要快速作出决策，以适应市场变化。
而数据分析可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供有力依据，从而提高决策效率。
2. 发现市场机遇通过数据分析，企业可以深入了解市场需求、竞争对手和自身产品，从而发现潜在的市场机遇，为企业发展提供方向。
3. 降低运营成本数据分析可以帮助企业优化资源配置，提高运营效率，降低运营成本，增强企业的市场竞争力。
4. 提升客户满意度通过对客户数据的分析，企业可以了解客户需求，提供个性化服务，提升客户满意度，增强客户忠诚度。
二、数据分析的方法与工具1. 数据采集与处理（1）数据采集：包括内部数据（如销售数据、库存数据等）和外部数据（如市场调研数据、竞争对手数据等）。
（2）数据处理：对采集到的数据进行清洗、整合和转换，为后续分析做好准备。
2. 数据分析方法（1）描述性分析：对数据的基本情况进行统计描述，如平均值、标准差、频率分布等。
（2）相关性分析：研究变量之间的关系，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。
（3）回归分析：建立变量之间的数学模型，预测因变量的变化。
（4）聚类分析：将数据分成若干个类别，以发现数据中的规律。
（5）关联规则挖掘：发现数据中的频繁模式，如Apriori算法、FP-growth算法等。
3. 数据分析工具（1）Excel：适用于简单的数据处理和分析。
大数据演讲稿
大数据演讲稿恭敬的各位领导、各位佳宾，大家好！我今天非常荣幸能够在这里与各位分享关于大数据的主题演讲。
大数据已经成为当今社会的热点话题，它以其强大的数据处理能力和深远的影响力，正在改变着我们的生活、工作和社会。
首先，让我们来了解一下什么是大数据。
大数据是指由于数据量巨大、种类繁多和处理速度快的特点，无法通过传统的数据处理工具进行管理和分析的数据集合。
随着科技的发展和互联网的普及，我们每天都在产生大量的数据，如社交媒体上的消息、在线购物的交易记录、挪移应用的使用数据等。
这些数据蕴含着珍贵的信息和洞察力，如果能够正确地分析和利用，将会带来巨大的价值。
大数据在各个领域都有着广泛的应用。
在商业领域，大数据分析可以匡助企业了解消费者的需求和行为，从而优化产品设计、改进营销策略，提高销售额和客户满意度。
在医疗领域，大数据分析可以匡助医生更准确地诊断疾病、制定个性化的治疗方案，提高治疗效果和患者生存率。
在城市管理领域，大数据分析可以匡助政府了解城市交通、能源消耗等情况，从而制定更科学的城市规划和政策，提升城市的可持续发展能力。
然而，大数据的应用也面临着一些挑战和问题。
首先是数据隐私和安全问题。
随着数据的增加和传输的普及，个人隐私的保护变得更加重要。
我们需要制定更加严格的数据保护法律和隐私政策，加强数据的加密和安全措施，保护用户的个人信息不被滥用。
其次是数据质量和可信度问题。
大数据分析的结果取决于数据的质量和可信度，如果数据存在错误或者偏差，将会影响到分析结果的准确性和可靠性。
因此，我们需要加强数据的采集、清洗和验证工作，确保数据的质量和可信度。
最后是人材和技术问题。
大数据分析需要具备一定的技术和专业知识，而这方面的人材目前还比较短缺。
我们需要加强相关技术的培训和人材的引进，提升大数据分析的能力和水平。
为了进一步推动大数据的发展和应用，我们需要采取一系列的措施。
首先是加强数据的开放和共享。
各个机构和企业应该主动开放自己的数据，促进数据的共享和交流，从而形成更大的数据资源池。
大数据演讲稿3到5分钟
大数据演讲稿3到5分钟大数据演讲稿（3到5分钟）尊敬的各位评委、亲爱的同学们：大家好！我今天要和大家分享的主题是“大数据”。
在当今信息爆炸的时代，我们生活在一个充满数据的世界。
每天我们都在产生海量的数据，无论是通过社交媒体、移动设备、传感器还是其他渠道，数据源源不断地涌现。
那么，如何利用这些数据，从中发现价值，对我们的生活、工作和社会产生积极的影响呢？这就是大数据所要解决的问题。
大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，以及从中提取出有意义的信息和知识的技术和方法。
它不仅仅是一个概念，更是一种革命性的思维方式和工具。
通过大数据的分析，我们可以揭示出隐藏在数据背后的规律和关联，从而做出更明智的决策。
大数据在商业领域的应用已经取得了巨大的成就。
通过对消费者行为数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，从而精准地推送个性化的产品和服务。
同时，大数据还可以帮助企业优化供应链管理、降低成本和提高效率。
例如，通过对物流数据的分析，企业可以实时监控货物的运输情况，及时调整路线和安排，提高物流效率，降低了运输成本。
大数据在医疗健康领域也发挥着重要的作用。
通过对大量的医疗数据进行分析，医生可以更准确地诊断疾病，制定个性化的治疗方案。
同时，大数据还可以帮助医疗机构进行资源的合理分配和调度，提高医疗服务的效率和质量。
比如，通过对患者就诊数据的分析，可以预测疾病的发展趋势，提前采取干预措施，降低疾病的发病率和死亡率。
除此之外，大数据还在城市管理、交通运输、金融服务、农业生产等方面发挥着重要的作用。
通过对城市居民出行数据的分析，可以优化交通流量，减少交通拥堵。
通过对金融交易数据的分析，可以预测金融风险，提高金融系统的稳定性。
通过对农业生产数据的分析，可以优化农业资源的配置，提高农产品的质量和产量。
当然，随着大数据的应用不断深入，也会面临一些挑战和问题。
其中最重要的是数据安全和隐私保护的问题。
在大数据时代，个人的隐私信息可能会被滥用和泄露，对此我们需要建立完善的法律、政策和技术体系，保护个人数据的安全和隐私。
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武汉大学智慧城市发展研究中心
决策与决策支持 大数据与决策支持 决策资源平台 大数据 与决策 支持 决策数据中心 舆情监测系统
目
录
CONTENTS
商业情报系统
知识库系统 数据字典与术语标准化
中央政治局第九次集体学习 柳传志李彦宏雷军讲解大数据
中央政治局第九次集体学习 柳传志李彦宏雷军讲解大数据
—— 比尔·盖茨《未来时速：数字神经系统与商务新思维
》
决策数据中心——数据治理，消除孤岛
决策数据中心的设计和实施VS神经系统优先发育
企业信息化的最高境界： 生物神经系统——神经系统是生物竞争的武器。生物依据神经系 统的优劣决定其在食物链中的地位。生物神经系统具有优先发育的特 性——人在出生时，人的神经系统的120亿个脑神经细胞都已经通过 基因完成所有配置设计，同时要完成全部神经细胞的发育，出生后神 经细胞会变大变长，但是不会再增加。 企业信息系统犹如神经系统一样，是企业在商业竞争中的武器。 因此企业信息系统是否先进发达，也决定了企业在商业竞争中的优劣。 同时，一个优秀的企业信息系统也应该是预先设计和优先发育的，这 个预先设计就是决策数据中心的顶层设计，这个优先发育就是决策数 据中心的建设和实施。
信息孤岛的成因
重硬件，轻软件 重流程，轻决策 重网络，轻数据
软件
决策
数据
流程
硬件 网络
决策数据中心——数据治理，消除孤岛
决策数据中心作为决策支持的核心 资源，必须消除内部信息孤岛方能与外 部数据资源及知识资源高效对接，实现 决策支持。
决策数据中心——数据治理，消除孤岛
传统的解决方法： 接口=加法模式
2222222 3333333333333333 44444444444 44444444444 55555555555 5555555555 666666666666666666 =? 7 * 2 =1 4 16 * 3 = 48 22 * 4 = 88 21 * 5 = 105 18 * 6 = 108 =?
决策与决策支持 大数据与决策支持 决策资源平台 大数据 与决策 支持 决策数据中心 舆情监测系统
目
录
CONTENTS
商业情报系统
知识库系统 数据字典与术语标准化
决策支持资源平台
企业级数据与知识集成平台，采集和整合企 业内外部的各类专业数据与专业知识资源，为企 业管理决策提供信息资源的支持保障。 决策支持两大支撑体系： 知识支持体系 数据支持体系
测量一个粒子的位置和速度,办 法是将光照到这粒子上,一部分 光波被此粒子散射开,由此指明 它的位置.但人们不可能将粒子 的位置确定到到光的两个波峰 之间距离更小的程度,所以必须 用短波长的光来测量.至少要用 一个光量子.这量子会扰动这粒 子,并改变粒子的速度.而且位 置测量得越准确所需的波长就 越短,单独量子的能量就越大, 粒子的速度就被扰动得越厉害. 你对粒子的位置测量得越准确, 对速度的测量就越不准确.
决策支持系统（DSS）
决策支持系统（DecisionSupportSystem，简称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、仿真 技术和信息技术为手段，针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系统。该系统能够为决策者提供所需的数据、信 息和背景资料，帮助明确决策目标和进行问题的识别，建立或修改决 策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案进行评价和优选，通过 人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确的决策提供必要的支持。 它通过与决策者的一系列人机对话过程，为决策者提供各种可靠方案， 检验决策者的要求和设想，从而达到支持决策的目的。
智能时代
IT时代
工业4.0与两化深度融合
两化深度融合是两化融合的继承和发展，不是另起炉灶，而是 在两化融合实践的基础上，在一些关键领域进行深化、提升，例如 新一代信息技术应用、产品信息化、企业信息化集成应用和融合创 新、产业集群两化融合、先进制造业和现代服务业融合(简称“两 业融合”)、培育新兴业态等。
中央政治局第九次集体学习 柳传志李彦宏雷军讲解大数据
领导与决策
决策是领导者的首要职责。领导者的水平和能 力如何，最根本的还是要看他如何舞动决策这根权 力“金杖”，真可谓无限风光在决策。 决策（Leadership Decision）是指管理过程中 为了解决重大的现实问题，通过采用科学的决策方 法和技术，从若干个有价值的方案中选择其中一个 最佳方案，并在实施中加以完善和修正，以实现管 理目标的活动过程。
决策支持系统（DSS）
非结构化及 半结构化决策 决策支持系统
结构化 决策系统
数据库
知识库
数据支持
知识支持
知识相对稳定，不易变化 数据相对活跃，不断变化
决策与决策支持 大数据与决策支持 决策资源平台 大数据 与决策 支持 决策数据中心 舆情监测系统
目
录
CONTENTS
商业情报系统
知识库系统 数据字典与术语标准化
2222222 3333333333333333 44444444444 44444444444 55555555555 5555555555 666666666666666666 =?
7 * 2 =1 4 16 * 3 = 108 =?
决策分类之一
宏观决策
中微观决策
微观决策
政府决策
企业决策
个人决策
决策分类之二
结构化决策 半结构化决策 非结构化决策
结构化决策，是指对某一决策过程的环境及规则，能用确定的模型或语言描述，以 适当的方法产生决策方案，并能从多种方案中选择最优的决策。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。 在决策过程中所涉及到的数据不确定或不完整，虽有一定的决策准则，也可以建立 适当的模型来产生决策方案，但决策准则因决策者的不同而不同，不能从这些决策方案 中得到最优化的解，只能得到相对优化的解，这类决策称为半结构化决策。 非结构化决策问题是指那些决策过程复杂，其决策过程和决策方法没有固定的规律 可以遵循，没有固定的决策规则和通用模型可依，决策者的主观行为（学识、经验、直 觉、判断力、洞察力、个人偏好和决策风格等）对各阶段的决策效果有相当影响。往往 是决策者根据掌握的情况和数据临时做出决定。
大数据
大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大 到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、 处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据 时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径， 而采用所有数据进行分析处理。 大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、 Variety（多样）、value（价值）。
目
录
CONTENTS
商业情报系统
知识库系统 数据字典与术语标准化
工业4.0与两化深度融合
工业4.0 工业3.0 工业2.0 工业1.0 蒸汽机时代 电力时代
工业4.0” 研究项目由德国联邦教研部与联邦经济技 术部联手资助，在德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门 子公司等德国学术界和产业界的建议和推动下形成，并 已上升为国家级战略。德国联邦政府投入达2亿欧元。 德国政府提出“工业4.0”战略，并在2013年4月的 汉诺威工业博览会上正式推出，其目的是为了提高德国 工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机。 该战略已经得到德国科研机构和产业界的广泛认同， 弗劳恩霍夫协会将在其下属6－7个生产领域的研究所引 入工业4.0概念，西门子公司已经开始将这一概念引入其 工业软件开发和生产控制系统。
决策数据中心——数据治理，消除孤岛
决策数据中心的设计和实施流程
信息资源规划（IRP） 数据标准 决策数据中心总体设计 数据模型
业务模型
决策数据中心
应用系统
硬件设施
决策数据中心——数据治理，消除孤岛
在这个快速变化的商业世界中，企业必须具备与对 手竞争需要的反应速度，而这就需要这么一种类似人类
神经系统的企业“数字神经系统”——企业信息系 统。
初级阶段 1+1=2 1^1=1
大数据时代的决策支持
决策
政府决策 企业决策 半结构化决 策 个人决策 非结构化决 策
结构化决策
决策支持
数据支持
大数据
知识支持
大数据决策支持——两个极端
信息不足
用于决策支持的 信息资源不足， 无法决策
信息过载
用于决策支持的
信息资源过量，
无法决策
大数据限制——不确定原理
1、信息化时代的决策方式（加法时代） 内部数据足够支持； 内部数据简单，无需跨部门协同； 决策者知识足够支持； 部分外脑支持；
2、大数据智能化时代的决策模式（乘法时代） 内部数据跨部门协同； 外部数据支持；内外数据协同； 决策者知识不足，需要知识支持； 外脑支持；
决策支持的两个阶段
大数据时代 乘法时代 A*B IT*IT 信息化时代 加法时代 A+B IT+IT
决策数据中心——数据治理，消除孤岛
科学的解决方法：主题数据库=乘法模式
决策数据中心——数据治理，消除孤岛
主题数据库建设的基本工具——IRP(信息资源规划) 完成的核心工作： 建立数据标准 建立数据模型 建立业务模型 概念数据库设计 据此可以完成系统的总体规划，决策数据中心的设计和实施。并 可据此安排相关应用系统的实施，以及硬件设施的配置。
大数据——数据和知识
数据
用于决策支持的
各类结构化半结 构化数据。
A
知识
B
决策所需的各类 知识资源，包括 知识体系，知识 图谱，案例、专 家知识等
大数据——内部和外部
内部大数据
用于决策支持的 内部数据和知识 的总和