綜合決策支持系統(tǒng)課件

決策支持系統(tǒng)及其開發(fā)主講教師：唐晶磊E-mail:tangjinglei@Tel:87092417(O)2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊決策支持系統(tǒng)及其開發(fā)主講教師：唐晶磊2022/12/14信息16.1基于模型庫與知識庫的傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)6.2基于數(shù)據(jù)倉庫的新決策支持系統(tǒng)第（1）部分2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊6.1基于模型庫與知識庫的傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)第（1）部分2026.1.1傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)1、1980年Sprague提出了決策支持系統(tǒng)三部件結(jié)構(gòu)；2、1981年Bonczak等提出了決策支持系統(tǒng)三系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；3、根據(jù)以上兩種結(jié)構(gòu)的優(yōu)缺點建立起來的統(tǒng)一的DSS結(jié)構(gòu)；4、20世紀(jì)90年代初，決策支持系統(tǒng)與專家系統(tǒng)結(jié)合起來，形成了智能決策支持系統(tǒng)（IDSS）。6.1基于模型庫與知識庫的傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊6.1.1傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)6.1基于模型庫與知識庫的傳統(tǒng)31、1980年Sprague提出了決策支持系統(tǒng)三部件結(jié)構(gòu):用戶人機交互系統(tǒng)模型庫管理系統(tǒng)MBMS數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)DBMS模型庫MB數(shù)據(jù)庫DB2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊1、1980年Sprague提出了決策支持系統(tǒng)三部件結(jié)構(gòu):42、1981年Bonczak等提出了決策支持系統(tǒng)三系統(tǒng)結(jié)構(gòu):用戶語言系統(tǒng)（LS）問題處理系統(tǒng)(PPS)知識系統(tǒng)(KS)2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊2、1981年Bonczak等提出了決策支持系統(tǒng)三系統(tǒng)結(jié)構(gòu):53、根據(jù)以上兩種結(jié)構(gòu)的優(yōu)缺點建立起來的統(tǒng)一的DSS結(jié)構(gòu):人機交互及問題綜合系統(tǒng)（綜合部件）模型庫管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)模型庫數(shù)據(jù)庫用戶2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊3、根據(jù)以上兩種結(jié)構(gòu)的優(yōu)缺點建立起來的統(tǒng)一的DSS結(jié)構(gòu):人機6問題綜合與交互系統(tǒng)模型庫管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)知識庫管理系統(tǒng)推理機用戶模型庫知識庫數(shù)據(jù)庫4、20世紀(jì)90年代初，決策支持系統(tǒng)與專家系統(tǒng)結(jié)合起來，形成了智能決策支持系統(tǒng)（IDSS）:2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊問題綜合與交互系統(tǒng)76.1.2傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的發(fā)展

1、大連理工大學(xué)、山西省自動化所和國際應(yīng)用系統(tǒng)分析研究所（IIASA）合作完成了山西省整體發(fā)展規(guī)劃決策支持系統(tǒng)。2、國防科技大學(xué)完成的北京市房山區(qū)發(fā)展規(guī)劃決策支持系統(tǒng)。3、我國早期創(chuàng)辦的《決策與決策支持系統(tǒng)》刊物，現(xiàn)為《管理科學(xué)學(xué)報》,為決策支持系統(tǒng)的發(fā)展作出了貢獻(xiàn)。

2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊6.1.2傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的發(fā)展1、大連理工大學(xué)、86.1.2傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的發(fā)展

4、作者于1989年在國內(nèi)較早地研制完成了“決策支持系統(tǒng)開發(fā)工具GFKD－DSS”,開發(fā)了南京林業(yè)大學(xué)的“松毛蟲智能預(yù)測系統(tǒng)”。

5、中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所1996年完成的“智能決策系統(tǒng)開發(fā)平臺IDSDP”。

6、作者于1995年完成的“分布式多媒體智能決策支持系統(tǒng)平臺DM－IDSSP”。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊6.1.2傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的發(fā)展4、作者于19896.1.2傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的發(fā)展

7、作者于1999年研制出“基于客戶機/服務(wù)器的決策支持系統(tǒng)快速開發(fā)平臺CS－DSSP”。平臺在互聯(lián)網(wǎng)上由客戶端、廣義模型服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器三部分組成，構(gòu)成三層客戶機/服務(wù)器結(jié)構(gòu)模式。CS－DSSP平臺的可視化系統(tǒng)生成工具，能夠快速地制作應(yīng)用系統(tǒng)并能夠可視化運行應(yīng)用系統(tǒng)，又可以快速改變應(yīng)用系統(tǒng)方案。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊6.1.2傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的發(fā)展7、作者于199106.1.3傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)和開發(fā)困難DSS的關(guān)鍵技術(shù)：（1）模型庫系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)。（2）部件接口。部件接口包括對（數(shù)據(jù)部件的）數(shù)據(jù)存取，對（模型部件的）模型調(diào)用和運行，以及對知識部件的知識完成推理。（3）系統(tǒng)綜合集成。通過集成語言完成對各部件的有機綜合，形成一個完整的系統(tǒng)。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊6.1.3傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)和開發(fā)困難DSS的11DSS的開發(fā)困難：（1）模型庫系統(tǒng)沒有統(tǒng)一的理論和產(chǎn)品，研制者需要自己設(shè)計和開發(fā)。（2）DSS綜合部件對數(shù)據(jù)、模型、知識3個部件進(jìn)行有機集成?，F(xiàn)已開發(fā)出的決策支持系統(tǒng)，都是自行設(shè)計和實現(xiàn)模型庫系統(tǒng)、自己研制實現(xiàn)模型、知識、數(shù)據(jù)集成的綜合語言。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊DSS的開發(fā)困難：2022/12/14信息分析與決策支持12

6.2.1數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)及困難

數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)

1、管理大量數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)量是10GB或100GB級的。數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)需要滿足處理大量數(shù)據(jù)的需求。2、數(shù)據(jù)的高效裝入和數(shù)據(jù)壓縮（1）裝入數(shù)據(jù)：裝入的數(shù)據(jù)量很大，同時也要裝入高效的索引。（2）數(shù)據(jù)壓縮：DW數(shù)據(jù)量大，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的壓縮。6.2基于數(shù)據(jù)倉庫的新決策支持系統(tǒng)2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊6.2.1數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)及困難6.2基于數(shù)據(jù)倉庫的新13

3、存儲介質(zhì)的管理數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)需要滿足處理大量數(shù)據(jù)存儲介質(zhì)的需求。

存儲介質(zhì)訪問速度存儲費用主存非?？旆浅ＹF擴展內(nèi)存非?？熨F高速緩存非常快貴磁盤快適中光盤不慢不貴微縮膠片慢便宜2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊3、存儲介質(zhì)的管理存儲介質(zhì)訪144、元數(shù)據(jù)管理好的元數(shù)據(jù)降低DSS分析員的工作難度。

5、數(shù)據(jù)倉庫語言有效管理DW中的數(shù)據(jù)，快速、高效地訪問DW中的數(shù)據(jù)。6、高效索引

DW不僅能夠方便地支持新索引的創(chuàng)建和裝入，而且要能夠高效地訪問這些索引。

2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊4、元數(shù)據(jù)管理2022/12/14信息分析與決策支持157、數(shù)據(jù)倉庫的特殊管理（1）復(fù)合鍵碼：能夠支持復(fù)合鍵碼。（2）變長數(shù)據(jù)：有效管理變長數(shù)據(jù)的能力。（3）快速恢復(fù)：快速地恢復(fù)數(shù)據(jù)倉庫表。8、多維DBMS和數(shù)據(jù)倉庫多維DBMS提供了用多種方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行切片、分割，動態(tài)地考查匯總數(shù)據(jù)和細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)的關(guān)系，非常適合DSS環(huán)境。數(shù)據(jù)倉庫中的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)為多維DBSM提供了數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)要定期從數(shù)據(jù)倉庫中導(dǎo)入到多維DBMS中去，為DSS用戶服務(wù)。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊7、數(shù)據(jù)倉庫的特殊管理2022/12/14信息分析與決16（1）DW由于數(shù)據(jù)量大（具有GB級到TB級的數(shù)據(jù)），使得數(shù)據(jù)的存儲和管理非常復(fù)雜。（2）DW需要一個具有海量存儲的硬件平臺和一個能進(jìn)行并行處理的大型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)的困難2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊（1）DW由于數(shù)據(jù)量大（具有GB級到TB級的數(shù)據(jù)），使得17開發(fā)DW的典型錯誤包括以下幾方面：

（1）沒有理解數(shù)據(jù)的價值。（2）未能理解數(shù)據(jù)倉庫概念。（3）未清楚了解用戶將如何使用DW之前，便貿(mào)然開發(fā)DW。（4）對數(shù)據(jù)倉庫規(guī)模的估計模糊。（5）忽視了DW體系結(jié)構(gòu)和DW開發(fā)方法。

數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)只有克服了以上的錯誤觀念，才能真正發(fā)揮它的作用，得到發(fā)展。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊開發(fā)DW的典型錯誤包括以下幾方面：2022/12/14信18

兩類本質(zhì)不同的最終用戶：

1.信息的使用者，是DW的大多數(shù)用戶，他們從DW中獲取所需要的信息；

2.

探索者，他們利用聯(lián)機分析處理（OLAP）和數(shù)據(jù)挖掘（DM）工具，對數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行深層次的分析，獲取輔助決策信息，即利用數(shù)據(jù)倉庫建立決策支持系統(tǒng)。

6.2.2數(shù)據(jù)倉庫與新決策支持系統(tǒng)2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊兩類本質(zhì)不同的最終用戶：6.2.2數(shù)據(jù)倉庫與新決策支19（1）信息使用者以一種可預(yù)測的、重復(fù)性的方式來使用數(shù)據(jù)倉庫平臺。（2）通過查詢找到的只是少量“精華”。他們查看相對少量的數(shù)據(jù)，并通常查看概括數(shù)據(jù)或聚集數(shù)據(jù)。（3）信息使用者通常查看相同的商業(yè)維度（也就是產(chǎn)品、客戶、時間）和指標(biāo)（即收入和成本）隨時間的發(fā)展趨勢。

數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的用戶2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊（1）信息使用者以一種可預(yù)測的、重復(fù)性的方式來使用數(shù)據(jù)倉20信息使用者對數(shù)據(jù)倉庫的使用具有以下特征：

（1）在搜索數(shù)據(jù)前，已經(jīng)知道對數(shù)據(jù)的需求。（2）他們是有規(guī)律地訪問數(shù)據(jù)。（3）能知道他們正在尋找什么。（4）他們訪問的數(shù)據(jù)量較小。（5）訪問可預(yù)測的數(shù)據(jù)。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊信息使用者對數(shù)據(jù)倉庫的使用具有以下特征：（1）在搜21

（6）經(jīng)常處理以前訪問的數(shù)據(jù)。（7）經(jīng)常訪問各類綜合數(shù)據(jù)。（8）較少訪問最近的詳細(xì)數(shù)據(jù)。（9）能發(fā)現(xiàn)少量的精華。（10）最佳的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是星型模型。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊（6）經(jīng)常處理以前訪問的數(shù)據(jù)。2022/12/1422

利用DW建立的新決策支持系統(tǒng)，是在DW基礎(chǔ)上，利用聯(lián)機分析處理（OLAP）和數(shù)據(jù)挖掘（DM），來挖掘輔助決策信息。決策支持系統(tǒng)的用戶是探索者。探索者并不知道什么是他們所需要的。探索者需根據(jù)過去的成功or失敗，確定未來處理商務(wù)的更好方法。例如，過去哪些商品促銷的不錯？其中，偏愛這類商品的客戶特征是什么？決策支持系統(tǒng)的用戶2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊利用DW建立的新決策支持系統(tǒng)，是在DW基礎(chǔ)上，利23探索者要完成4種基本類型的工作：（1）概況分析：用來評定是否有充分的樣本數(shù)據(jù)量。在抽取、建模和分類之前，概況分析活動對于確保數(shù)據(jù)質(zhì)量非常關(guān)鍵。

（2）抽?。簭腄W中抽取指定的數(shù)據(jù)，送入支持探索者分析活動的臨時倉庫中。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊探索者要完成4種基本類型的工作：（1）概況分析：用來評定是否24（3）建模：開發(fā)一種用來描述實體（也就是客戶、產(chǎn)品和渠道）特征的模型的過程。根據(jù)DW中的實體來分類這些實體，并可預(yù)測將來的結(jié)果。（4）分類：探索者依據(jù)實體與模型的匹配，對DW中的其他實體分類。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊（3）建模：開發(fā)一種用來描述實體（也就是客戶、產(chǎn)品和渠道）特25

探索者幫助指導(dǎo)戰(zhàn)略商務(wù)的處理務(wù)。信息使用者是從戰(zhàn)術(shù)上監(jiān)控這些決策的效果。例如，根據(jù)信息使用者的報告，公司正在流失更多的顧客。探索者開始調(diào)查以揭示為什么公司正在失去這么多客戶。探索者將和業(yè)務(wù)組一起制定保留高價值客戶的戰(zhàn)略。

信息使用者則需要連續(xù)觀察客戶保留量，并報告執(zhí)行這些戰(zhàn)略的效果和它們與所期望的程度相差多少。

信息使用者和探索者的關(guān)系2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊探索者幫助指導(dǎo)戰(zhàn)略商務(wù)的處理務(wù)。26

DW是為輔助決策而建立的，DW所獲得輔助決策信息主要為綜合信息與預(yù)測信息。綜合信息——由DW中的輕度綜合數(shù)據(jù)和高度綜合數(shù)據(jù)提供。預(yù)測信息——由DW中的大量歷史數(shù)據(jù)經(jīng)預(yù)測模型計算得到。

單靠數(shù)據(jù)倉庫達(dá)到輔助決策的能力是有限的。

新決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊DW是為輔助決策而建立的，DW所獲得輔助決策信息27DW+OLAP+DM能較大地提高輔助決策能力。DW——獲得綜合信息與預(yù)測信息。

OLAP能得到更深層的信息和知識。

DM技術(shù)對DW中數(shù)據(jù)的挖掘，獲取更多的輔助決策信息和知識。DW＋OLAP＋DM的決策支持系統(tǒng)，是以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)的，稱為基于數(shù)據(jù)倉庫的新決策支持系統(tǒng)。

2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊DW+OLAP+DM能較大地提高輔助決策能力。202228基于數(shù)據(jù)倉庫的新決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)新決策支持系統(tǒng)的特點：從數(shù)據(jù)中獲取輔助決策的信息和知識。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊基于數(shù)據(jù)倉庫的新決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)新決策支持系統(tǒng)的特點29

商業(yè)智能（businessintelligence，BI）是Garther于1996年提出的。

BI是一種技術(shù)，以DW為基礎(chǔ)，通過OLAP和DM技術(shù)，幫助企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者針對市場變化的環(huán)境，作出快速、準(zhǔn)確的決策。

新決策支持系統(tǒng)是利用BI技術(shù)，解決實際決策問題的系統(tǒng)。

BI的智能行為在于，能夠解決市場環(huán)境中隨機變化的決策問題。

6.2.3新決策支持系統(tǒng)與商業(yè)智能2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊商業(yè)智能（businessintelligen30

BI的決策支持表現(xiàn)為以下幾方面。1、商業(yè)智能的數(shù)據(jù)分析（1）聯(lián)機分析處理的多維數(shù)據(jù)分析切片、切塊、鉆取、旋轉(zhuǎn)等操作完成多維數(shù)據(jù)分析。（2）what-if分析（假設(shè)分析）為決策者提供多種參考依據(jù)，提高決策效果。（3）建立客戶購買商品的偏愛和選擇模型通過模型找出客戶偏愛和選擇商品的關(guān)系，擴大公司在市場中的競爭能力。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊BI的決策支持表現(xiàn)為以下幾方面。2022/12/14信312、業(yè)務(wù)智能管理（1）客戶智能提供全方位的客戶信息查詢、分析和監(jiān)控的系統(tǒng)。（2）營銷智能通過分析、報告、管理和監(jiān)控營銷信息，幫助企業(yè)的高級執(zhí)行官、營銷專家和分析人員制定戰(zhàn)略性的營銷策略。（3）銷售智能提供全面的銷售團(tuán)隊分析、銷售業(yè)績分析、根源分析和業(yè)績管理來幫助企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者制定銷售策略及對銷售業(yè)務(wù)快速作出市場反應(yīng)。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊2、業(yè)務(wù)智能管理2022/12/14信息分析與決策支持32（4）服務(wù)智能提供強大的服務(wù)智能分析和個性化服務(wù)來分析與服務(wù)相關(guān)活動的全面信息，最終幫助企業(yè)制定更合理高效的服務(wù)策略。（5）采購智能提供一些工具，用于確定哪些供應(yīng)商一直在及時提供質(zhì)優(yōu)價廉的產(chǎn)品和服務(wù)。這些信息用來建立供應(yīng)商戰(zhàn)略聯(lián)盟，改善供應(yīng)商關(guān)系，更直接地將重點放到改進(jìn)供應(yīng)商服務(wù)的機會上。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊（4）服務(wù)智能2022/12/14信息分析與決策支持33（6）流程管理智能為流程制造商提供產(chǎn)品、生產(chǎn)、存貨和成本信息以解決流程制造業(yè)中的特定問題，為流程制造商提供更好的決策信息和持續(xù)流程改善的建議。（7）財務(wù)智能提供一種易于使用的Web格式的財務(wù)盈利狀況分析報表、現(xiàn)金流分析報表、現(xiàn)金狀況分析報表、資產(chǎn)管理分析報表、項目分析報表等，方便企業(yè)迅速地分發(fā)財務(wù)信息，從而使財務(wù)主管能更及時地作出更好的決策。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊（6）流程管理智能2022/12/14信息分析與決策支持34

6.2.4新決策支持系統(tǒng)實例1、沃爾瑪（Wal-Mart）公司簡介世界最大的零售商，2002年4月，該公司躍居《財富》500強企業(yè)排行第一，在全球擁有4000多家分店和連鎖店。2、信息技術(shù)的成功運用造就了沃爾瑪（1）Wal-Mart建立了基于NCRTeradata數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)，它是世界上的第二大數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，總?cè)萘窟_(dá)到170TB以上。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊6.2.4新決策支持系統(tǒng)實例1、沃爾瑪（Wal-Mar35（2）強大的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)將世界4000多家分店的每一筆業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)匯總到一起，讓決策者能夠在很短的時間里獲得準(zhǔn)確和及時的信息，并作出正確和有效的經(jīng)營決策。而沃爾瑪?shù)膯T工也可以隨時訪問數(shù)據(jù)倉庫，以獲得所需的信息。（3）沃爾瑪?shù)膭?chuàng)始人薩姆沃爾頓在他的自傳中說：

“我總是喜歡盡快得到那些數(shù)據(jù)，我們越快得到那些信息，我們就能越快采取行動，這個系統(tǒng)已經(jīng)成為我們的一個重要工具”。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊（2）強大的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)將世界4000多家分36

3、沃爾瑪數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的發(fā)展過程（1）沃爾瑪?shù)臄?shù)據(jù)倉庫始建于20世紀(jì)80年代，并一直由NCR數(shù)據(jù)倉庫公司幫助經(jīng)營。（2）1988年沃爾瑪數(shù)據(jù)倉庫容量為12GB；1997年擴展到24TB；今天，沃爾瑪?shù)臄?shù)據(jù)倉庫已經(jīng)驚人地達(dá)到了170TB。（3）利用數(shù)據(jù)倉庫，沃爾瑪對商品進(jìn)行市場類組分析（marketingbasketanalysis）,即分析哪些商品顧客最有希望一起購買。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊3、沃爾瑪數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的發(fā)展過程2022/12/1437沃爾瑪利用數(shù)據(jù)挖掘工具（模式識別軟件）對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。例如尿布和啤酒的故事。（4）如今，沃爾瑪利用NCR的Teradata對超過7.5TB的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲。這些數(shù)據(jù)主要包括每天夜間從4000多個商店通過前端設(shè)備（POS，掃描儀）自動采集過來的原始銷售數(shù)據(jù)和庫存數(shù)據(jù)，它們通過衛(wèi)星線路傳到總部的數(shù)據(jù)倉庫里。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊沃爾瑪利用數(shù)據(jù)挖掘工具（模式識別軟件）對這些數(shù)38（5）數(shù)據(jù)倉庫存有196億條記錄，每天處理并更新2億條記錄，要對來自6000多個用戶的48000條查詢語句進(jìn)行處理。（6）沃爾瑪數(shù)據(jù)倉庫里最大的一張表格容量已超過300GB，存有50億條記錄，可容納65個星期4000多個商店的銷售數(shù)據(jù)，而每個商店有5萬～8萬個商品品種。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊（5）數(shù)據(jù)倉庫存有196億條記錄，每天處理并更新2億條記錄394、沃爾瑪進(jìn)行決策支持分析（1）商品分組布局合理的商品布局是一種微觀銷售策略，它能節(jié)省購買時間并刺激顧客的購買欲望。沃爾瑪利用市場類組分析（MBA），分析顧客的購買習(xí)慣，掌握不同商品一起購買的概率及購買者在商店里的穿行路線和時間，從而確定商品的最佳布局。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊4、沃爾瑪進(jìn)行決策支持分析（1）商品分組布局2022/12/40（2）降低庫存成本加快資金周轉(zhuǎn)，降低庫存成本是一個重要問題。沃爾瑪通過數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，將成千上萬種商品的銷售數(shù)據(jù)和庫存數(shù)據(jù)集中起來，通過數(shù)據(jù)分析，以決定對各個商店各類貨物進(jìn)行增減，確保正確的庫存。

數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)不僅使沃爾瑪省去了商業(yè)中介，還把定期補充庫存的擔(dān)子轉(zhuǎn)嫁到供應(yīng)商身上。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊（2）降低庫存成本2022/12/14信息分析與決策支持41（3）了解銷售全局每天，各商店都把商品種類、銷售數(shù)量、商店地點、價格和日期等分類信息傳回總部，使沃爾瑪能確切知道當(dāng)天的運營和財政情況。憑借對瞬間信息的隨時捕捉，沃爾瑪對銷售的每一點增長、庫存貨物百分比的每點上升和通過削價而提高的每一份銷售額都了如指掌。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊（3）了解銷售全局2022/12/14信息分析與決策支持42（4）市場分析沃爾瑪利用數(shù)據(jù)挖掘工具和統(tǒng)計模型對數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)仔細(xì)研究，以分析顧客的購買習(xí)慣、廣告成功率和其他戰(zhàn)略性信息。（5）趨勢分析沃爾瑪利用數(shù)據(jù)倉庫對商品品種和庫存的趨勢進(jìn)行分析，以選定需要補充的商品，研究顧客購買趨勢，分析季節(jié)性購買模式，確定降價商品，并對其數(shù)量和運作作出反應(yīng)。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊（4）市場分析2022/12/14信息分析與決策支持435、啟示

（1）沃爾頓在自傳中寫道：“我能頃刻之間把信息提取出來，而且是所有的數(shù)據(jù)。我能拿出我想要的任何東西，并確切地講出我們賣了多少”。

（2）基于NCRTeradata的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)改變了沃爾瑪，而沃爾瑪改變了零售業(yè)。許多世界頂尖級的零售企業(yè)在它的影響下都先后建立了數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)。沃爾瑪?shù)某晒o人以啟示：

惟有站在信息巨人的肩頭，才能掌握無限，創(chuàng)造輝煌。

2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊5、啟示2022/12/14信息分析與決策支持唐晶磊44ThankYou!2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊ThankYou!2022/12/14信息分析與決策支持45演講完畢，謝謝觀看！演講完畢，謝謝觀看！46決策支持系統(tǒng)及其開發(fā)主講教師：唐晶磊E-mail:tangjinglei@Tel:87092417(O)2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊決策支持系統(tǒng)及其開發(fā)主講教師：唐晶磊2022/12/14信息476.1基于模型庫與知識庫的傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)6.2基于數(shù)據(jù)倉庫的新決策支持系統(tǒng)第（1）部分2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊6.1基于模型庫與知識庫的傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)第（1）部分20486.1.1傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)1、1980年Sprague提出了決策支持系統(tǒng)三部件結(jié)構(gòu)；2、1981年Bonczak等提出了決策支持系統(tǒng)三系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；3、根據(jù)以上兩種結(jié)構(gòu)的優(yōu)缺點建立起來的統(tǒng)一的DSS結(jié)構(gòu)；4、20世紀(jì)90年代初，決策支持系統(tǒng)與專家系統(tǒng)結(jié)合起來，形成了智能決策支持系統(tǒng)（IDSS）。6.1基于模型庫與知識庫的傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊6.1.1傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)6.1基于模型庫與知識庫的傳統(tǒng)491、1980年Sprague提出了決策支持系統(tǒng)三部件結(jié)構(gòu):用戶人機交互系統(tǒng)模型庫管理系統(tǒng)MBMS數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)DBMS模型庫MB數(shù)據(jù)庫DB2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊1、1980年Sprague提出了決策支持系統(tǒng)三部件結(jié)構(gòu):502、1981年Bonczak等提出了決策支持系統(tǒng)三系統(tǒng)結(jié)構(gòu):用戶語言系統(tǒng)（LS）問題處理系統(tǒng)(PPS)知識系統(tǒng)(KS)2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊2、1981年Bonczak等提出了決策支持系統(tǒng)三系統(tǒng)結(jié)構(gòu):513、根據(jù)以上兩種結(jié)構(gòu)的優(yōu)缺點建立起來的統(tǒng)一的DSS結(jié)構(gòu):人機交互及問題綜合系統(tǒng)（綜合部件）模型庫管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)模型庫數(shù)據(jù)庫用戶2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊3、根據(jù)以上兩種結(jié)構(gòu)的優(yōu)缺點建立起來的統(tǒng)一的DSS結(jié)構(gòu):人機52問題綜合與交互系統(tǒng)模型庫管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)知識庫管理系統(tǒng)推理機用戶模型庫知識庫數(shù)據(jù)庫4、20世紀(jì)90年代初，決策支持系統(tǒng)與專家系統(tǒng)結(jié)合起來，形成了智能決策支持系統(tǒng)（IDSS）:2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊問題綜合與交互系統(tǒng)536.1.2傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的發(fā)展

1、大連理工大學(xué)、山西省自動化所和國際應(yīng)用系統(tǒng)分析研究所（IIASA）合作完成了山西省整體發(fā)展規(guī)劃決策支持系統(tǒng)。2、國防科技大學(xué)完成的北京市房山區(qū)發(fā)展規(guī)劃決策支持系統(tǒng)。3、我國早期創(chuàng)辦的《決策與決策支持系統(tǒng)》刊物，現(xiàn)為《管理科學(xué)學(xué)報》,為決策支持系統(tǒng)的發(fā)展作出了貢獻(xiàn)。

2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊6.1.2傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的發(fā)展1、大連理工大學(xué)、546.1.2傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的發(fā)展

4、作者于1989年在國內(nèi)較早地研制完成了“決策支持系統(tǒng)開發(fā)工具GFKD－DSS”,開發(fā)了南京林業(yè)大學(xué)的“松毛蟲智能預(yù)測系統(tǒng)”。

5、中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所1996年完成的“智能決策系統(tǒng)開發(fā)平臺IDSDP”。

6、作者于1995年完成的“分布式多媒體智能決策支持系統(tǒng)平臺DM－IDSSP”。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊6.1.2傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的發(fā)展4、作者于198556.1.2傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的發(fā)展

7、作者于1999年研制出“基于客戶機/服務(wù)器的決策支持系統(tǒng)快速開發(fā)平臺CS－DSSP”。平臺在互聯(lián)網(wǎng)上由客戶端、廣義模型服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器三部分組成，構(gòu)成三層客戶機/服務(wù)器結(jié)構(gòu)模式。CS－DSSP平臺的可視化系統(tǒng)生成工具，能夠快速地制作應(yīng)用系統(tǒng)并能夠可視化運行應(yīng)用系統(tǒng)，又可以快速改變應(yīng)用系統(tǒng)方案。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊6.1.2傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的發(fā)展7、作者于199566.1.3傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)和開發(fā)困難DSS的關(guān)鍵技術(shù)：（1）模型庫系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)。（2）部件接口。部件接口包括對（數(shù)據(jù)部件的）數(shù)據(jù)存取，對（模型部件的）模型調(diào)用和運行，以及對知識部件的知識完成推理。（3）系統(tǒng)綜合集成。通過集成語言完成對各部件的有機綜合，形成一個完整的系統(tǒng)。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊6.1.3傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)和開發(fā)困難DSS的57DSS的開發(fā)困難：（1）模型庫系統(tǒng)沒有統(tǒng)一的理論和產(chǎn)品，研制者需要自己設(shè)計和開發(fā)。（2）DSS綜合部件對數(shù)據(jù)、模型、知識3個部件進(jìn)行有機集成?，F(xiàn)已開發(fā)出的決策支持系統(tǒng)，都是自行設(shè)計和實現(xiàn)模型庫系統(tǒng)、自己研制實現(xiàn)模型、知識、數(shù)據(jù)集成的綜合語言。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊DSS的開發(fā)困難：2022/12/14信息分析與決策支持58

6.2.1數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)及困難

數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)

1、管理大量數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)量是10GB或100GB級的。數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)需要滿足處理大量數(shù)據(jù)的需求。2、數(shù)據(jù)的高效裝入和數(shù)據(jù)壓縮（1）裝入數(shù)據(jù)：裝入的數(shù)據(jù)量很大，同時也要裝入高效的索引。（2）數(shù)據(jù)壓縮：DW數(shù)據(jù)量大，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的壓縮。6.2基于數(shù)據(jù)倉庫的新決策支持系統(tǒng)2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊6.2.1數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)及困難6.2基于數(shù)據(jù)倉庫的新59

3、存儲介質(zhì)的管理數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)需要滿足處理大量數(shù)據(jù)存儲介質(zhì)的需求。

存儲介質(zhì)訪問速度存儲費用主存非?？旆浅ＹF擴展內(nèi)存非?？熨F高速緩存非常快貴磁盤快適中光盤不慢不貴微縮膠片慢便宜2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊3、存儲介質(zhì)的管理存儲介質(zhì)訪604、元數(shù)據(jù)管理好的元數(shù)據(jù)降低DSS分析員的工作難度。

5、數(shù)據(jù)倉庫語言有效管理DW中的數(shù)據(jù)，快速、高效地訪問DW中的數(shù)據(jù)。6、高效索引

DW不僅能夠方便地支持新索引的創(chuàng)建和裝入，而且要能夠高效地訪問這些索引。

2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊4、元數(shù)據(jù)管理2022/12/14信息分析與決策支持617、數(shù)據(jù)倉庫的特殊管理（1）復(fù)合鍵碼：能夠支持復(fù)合鍵碼。（2）變長數(shù)據(jù)：有效管理變長數(shù)據(jù)的能力。（3）快速恢復(fù)：快速地恢復(fù)數(shù)據(jù)倉庫表。8、多維DBMS和數(shù)據(jù)倉庫多維DBMS提供了用多種方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行切片、分割，動態(tài)地考查匯總數(shù)據(jù)和細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)的關(guān)系，非常適合DSS環(huán)境。數(shù)據(jù)倉庫中的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)為多維DBSM提供了數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)要定期從數(shù)據(jù)倉庫中導(dǎo)入到多維DBMS中去，為DSS用戶服務(wù)。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊7、數(shù)據(jù)倉庫的特殊管理2022/12/14信息分析與決62（1）DW由于數(shù)據(jù)量大（具有GB級到TB級的數(shù)據(jù)），使得數(shù)據(jù)的存儲和管理非常復(fù)雜。（2）DW需要一個具有海量存儲的硬件平臺和一個能進(jìn)行并行處理的大型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)的困難2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊（1）DW由于數(shù)據(jù)量大（具有GB級到TB級的數(shù)據(jù)），使得63開發(fā)DW的典型錯誤包括以下幾方面：

（1）沒有理解數(shù)據(jù)的價值。（2）未能理解數(shù)據(jù)倉庫概念。（3）未清楚了解用戶將如何使用DW之前，便貿(mào)然開發(fā)DW。（4）對數(shù)據(jù)倉庫規(guī)模的估計模糊。（5）忽視了DW體系結(jié)構(gòu)和DW開發(fā)方法。

數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)只有克服了以上的錯誤觀念，才能真正發(fā)揮它的作用，得到發(fā)展。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊開發(fā)DW的典型錯誤包括以下幾方面：2022/12/14信64

兩類本質(zhì)不同的最終用戶：

1.信息的使用者，是DW的大多數(shù)用戶，他們從DW中獲取所需要的信息；

2.

探索者，他們利用聯(lián)機分析處理（OLAP）和數(shù)據(jù)挖掘（DM）工具，對數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行深層次的分析，獲取輔助決策信息，即利用數(shù)據(jù)倉庫建立決策支持系統(tǒng)。

6.2.2數(shù)據(jù)倉庫與新決策支持系統(tǒng)2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊兩類本質(zhì)不同的最終用戶：6.2.2數(shù)據(jù)倉庫與新決策支65（1）信息使用者以一種可預(yù)測的、重復(fù)性的方式來使用數(shù)據(jù)倉庫平臺。（2）通過查詢找到的只是少量“精華”。他們查看相對少量的數(shù)據(jù)，并通常查看概括數(shù)據(jù)或聚集數(shù)據(jù)。（3）信息使用者通常查看相同的商業(yè)維度（也就是產(chǎn)品、客戶、時間）和指標(biāo)（即收入和成本）隨時間的發(fā)展趨勢。

數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的用戶2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊（1）信息使用者以一種可預(yù)測的、重復(fù)性的方式來使用數(shù)據(jù)倉66信息使用者對數(shù)據(jù)倉庫的使用具有以下特征：

（1）在搜索數(shù)據(jù)前，已經(jīng)知道對數(shù)據(jù)的需求。（2）他們是有規(guī)律地訪問數(shù)據(jù)。（3）能知道他們正在尋找什么。（4）他們訪問的數(shù)據(jù)量較小。（5）訪問可預(yù)測的數(shù)據(jù)。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊信息使用者對數(shù)據(jù)倉庫的使用具有以下特征：（1）在搜67

（6）經(jīng)常處理以前訪問的數(shù)據(jù)。（7）經(jīng)常訪問各類綜合數(shù)據(jù)。（8）較少訪問最近的詳細(xì)數(shù)據(jù)。（9）能發(fā)現(xiàn)少量的精華。（10）最佳的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是星型模型。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊（6）經(jīng)常處理以前訪問的數(shù)據(jù)。2022/12/1468

利用DW建立的新決策支持系統(tǒng)，是在DW基礎(chǔ)上，利用聯(lián)機分析處理（OLAP）和數(shù)據(jù)挖掘（DM），來挖掘輔助決策信息。決策支持系統(tǒng)的用戶是探索者。探索者并不知道什么是他們所需要的。探索者需根據(jù)過去的成功or失敗，確定未來處理商務(wù)的更好方法。例如，過去哪些商品促銷的不錯？其中，偏愛這類商品的客戶特征是什么？決策支持系統(tǒng)的用戶2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊利用DW建立的新決策支持系統(tǒng)，是在DW基礎(chǔ)上，利69探索者要完成4種基本類型的工作：（1）概況分析：用來評定是否有充分的樣本數(shù)據(jù)量。在抽取、建模和分類之前，概況分析活動對于確保數(shù)據(jù)質(zhì)量非常關(guān)鍵。

（2）抽取：從DW中抽取指定的數(shù)據(jù)，送入支持探索者分析活動的臨時倉庫中。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊探索者要完成4種基本類型的工作：（1）概況分析：用來評定是否70（3）建模：開發(fā)一種用來描述實體（也就是客戶、產(chǎn)品和渠道）特征的模型的過程。根據(jù)DW中的實體來分類這些實體，并可預(yù)測將來的結(jié)果。（4）分類：探索者依據(jù)實體與模型的匹配，對DW中的其他實體分類。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊（3）建模：開發(fā)一種用來描述實體（也就是客戶、產(chǎn)品和渠道）特71

探索者幫助指導(dǎo)戰(zhàn)略商務(wù)的處理務(wù)。信息使用者是從戰(zhàn)術(shù)上監(jiān)控這些決策的效果。例如，根據(jù)信息使用者的報告，公司正在流失更多的顧客。探索者開始調(diào)查以揭示為什么公司正在失去這么多客戶。探索者將和業(yè)務(wù)組一起制定保留高價值客戶的戰(zhàn)略。

信息使用者則需要連續(xù)觀察客戶保留量，并報告執(zhí)行這些戰(zhàn)略的效果和它們與所期望的程度相差多少。

信息使用者和探索者的關(guān)系2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊探索者幫助指導(dǎo)戰(zhàn)略商務(wù)的處理務(wù)。72

DW是為輔助決策而建立的，DW所獲得輔助決策信息主要為綜合信息與預(yù)測信息。綜合信息——由DW中的輕度綜合數(shù)據(jù)和高度綜合數(shù)據(jù)提供。預(yù)測信息——由DW中的大量歷史數(shù)據(jù)經(jīng)預(yù)測模型計算得到。

單靠數(shù)據(jù)倉庫達(dá)到輔助決策的能力是有限的。

新決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊DW是為輔助決策而建立的，DW所獲得輔助決策信息73DW+OLAP+DM能較大地提高輔助決策能力。DW——獲得綜合信息與預(yù)測信息。

OLAP能得到更深層的信息和知識。

DM技術(shù)對DW中數(shù)據(jù)的挖掘，獲取更多的輔助決策信息和知識。DW＋OLAP＋DM的決策支持系統(tǒng)，是以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)的，稱為基于數(shù)據(jù)倉庫的新決策支持系統(tǒng)。

2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊DW+OLAP+DM能較大地提高輔助決策能力。202274基于數(shù)據(jù)倉庫的新決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)新決策支持系統(tǒng)的特點：從數(shù)據(jù)中獲取輔助決策的信息和知識。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊基于數(shù)據(jù)倉庫的新決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)新決策支持系統(tǒng)的特點75

商業(yè)智能（businessintelligence，BI）是Garther于1996年提出的。

BI是一種技術(shù)，以DW為基礎(chǔ)，通過OLAP和DM技術(shù)，幫助企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者針對市場變化的環(huán)境，作出快速、準(zhǔn)確的決策。

新決策支持系統(tǒng)是利用BI技術(shù)，解決實際決策問題的系統(tǒng)。

BI的智能行為在于，能夠解決市場環(huán)境中隨機變化的決策問題。

6.2.3新決策支持系統(tǒng)與商業(yè)智能2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊商業(yè)智能（businessintelligen76

BI的決策支持表現(xiàn)為以下幾方面。1、商業(yè)智能的數(shù)據(jù)分析（1）聯(lián)機分析處理的多維數(shù)據(jù)分析切片、切塊、鉆取、旋轉(zhuǎn)等操作完成多維數(shù)據(jù)分析。（2）what-if分析（假設(shè)分析）為決策者提供多種參考依據(jù)，提高決策效果。（3）建立客戶購買商品的偏愛和選擇模型通過模型找出客戶偏愛和選擇商品的關(guān)系，擴大公司在市場中的競爭能力。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊BI的決策支持表現(xiàn)為以下幾方面。2022/12/14信772、業(yè)務(wù)智能管理（1）客戶智能提供全方位的客戶信息查詢、分析和監(jiān)控的系統(tǒng)。（2）營銷智能通過分析、報告、管理和監(jiān)控營銷信息，幫助企業(yè)的高級執(zhí)行官、營銷專家和分析人員制定戰(zhàn)略性的營銷策略。（3）銷售智能提供全面的銷售團(tuán)隊分析、銷售業(yè)績分析、根源分析和業(yè)績管理來幫助企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者制定銷售策略及對銷售業(yè)務(wù)快速作出市場反應(yīng)。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊2、業(yè)務(wù)智能管理2022/12/14信息分析與決策支持78（4）服務(wù)智能提供強大的服務(wù)智能分析和個性化服務(wù)來分析與服務(wù)相關(guān)活動的全面信息，最終幫助企業(yè)制定更合理高效的服務(wù)策略。（5）采購智能提供一些工具，用于確定哪些供應(yīng)商一直在及時提供質(zhì)優(yōu)價廉的產(chǎn)品和服務(wù)。這些信息用來建立供應(yīng)商戰(zhàn)略聯(lián)盟，改善供應(yīng)商關(guān)系，更直接地將重點放到改進(jìn)供應(yīng)商服務(wù)的機會上。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊（4）服務(wù)智能2022/12/14信息分析與決策支持79（6）流程管理智能為流程制造商提供產(chǎn)品、生產(chǎn)、存貨和成本信息以解決流程制造業(yè)中的特定問題，為流程制造商提供更好的決策信息和持續(xù)流程改善的建議。（7）財務(wù)智能提供一種易于使用的Web格式的財務(wù)盈利狀況分析報表、現(xiàn)金流分析報表、現(xiàn)金狀況分析報表、資產(chǎn)管理分析報表、項目分析報表等，方便企業(yè)迅速地分發(fā)財務(wù)信息，從而使財務(wù)主管能更及時地作出更好的決策。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊（6）流程管理智能2022/12/14信息分析與決策支持80

6.2.4新決策支持系統(tǒng)實例1、沃爾瑪（Wal-Mart）公司簡介世界最大的零售商，2002年4月，該公司躍居《財富》500強企業(yè)排行第一，在全球擁有4000多家分店和連鎖店。2、信息技術(shù)的成功運用造就了沃爾瑪（1）Wal-Mart建立了基于NCRTeradata數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)，它是世界上的第二大數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，總?cè)萘窟_(dá)到170TB以上。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊6.2.4新決策支持系統(tǒng)實例1、沃爾瑪（Wal-Mar81（2）強大的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)將世界4000多家分店的每一筆業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)匯總到一起，讓決策者能夠在很短的時間里獲得準(zhǔn)確和及時的信息，并作出正確和有效的經(jīng)營決策。而沃爾瑪?shù)膯T工也可以隨時訪問數(shù)據(jù)倉庫，以獲得所需的信息。（3）沃爾瑪?shù)膭?chuàng)始人薩姆沃爾頓在他的自傳中說：

“我總是喜歡盡快得到那些數(shù)據(jù)，我們越快得到那些信息，我們就能越快采取行動，這個系統(tǒng)已經(jīng)成為我們的一個重要工具”。2022/12/17信息分析與決策支持唐晶磊（2）強大的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)將世界4000多家分82

3、沃爾瑪數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的發(fā)展