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决策支持系统

（重定向自群体决策支持系统）

决策支持系统（Decision Support Systems，简称DSS），是协助进行商业级或组织级决策活动的信息系统。DSSs一般面向中高层面管理，服务于组织机构内部管理、操作和规划级的决策，帮助决策者对快速变化并且很难提前确定的问题进行决策，通常是非结构化（Non-structured）和半结构化（Semi-structured）的决策问题。决策支持系统既可以是完全自动化决策，也可以是完全人工决策，或者两者兼有。

定义

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DSS定义早期有些分歧，学术界与实务界对DSS均有不同的看法[1]。1970年代，Scott-Morton指出：“DSS为一种电脑化的交谈式系统，协助决策者使用资料与模式，解决非结构化的问题”[2]。之后Keen与Scott-Morton提出类似的看法，认为“DSS乃使用电脑协助解决半结构化的问题、支持但不取代人类、目的为改善决策而不是决策效率”[3]。Alter则指出较为广泛的看法，认为“任何支持决策制定的系统均为DSS，其中包括信息的访问、模式的分析与工具支持”[4]。1980年代，Bonczek等学者认为“DSS可能为组织中人类信息处理器、机械处理器或人机信息处理系统”[5]，这样的定义则更为广泛。

由于过去DSS的定义相当广泛，因此1990年代Turban则进一步以DSS的特性来定义[6]：

  1. DSS借由结合人类判断力与电脑化信息系统，提供人类解决半结构化与非结构化问题的支持
  2. DSS能够支持不同组织管理层次单位，例如DSS能够支持企业中的高阶主管到基层员工
  3. DSS能够提供个人到群体层次的决策支持
  4. DSS支持数个彼此互相依赖或具有顺序性的决策问题
  5. DSS能够提供在决策过程中的所有阶段
  6. DSS能够各种决策制定与决策者的风格
  7. DSS具有调适性
  8. DSS必须容易使用
  9. DSS能够改善决策效果，而不仅改善决策效率
  10. DSS强调的是支持而非替代人类进行决策
  11. DSS容许用户能够修改甚至自行建造DSS
  12. DSS提供不同分析模式协助用户制定决策
  13. DSS可协助用户访问各种资料
  14. DSS可单独为单一用户使用，也可以集成不同DSS

历史

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根据Keen提出的概念，DSS由两个领域的研究开始发展[7]：

DSS的概念则于1970年代开始形成[2]。并在1980年代蓬勃发展，人工智能[5]、数据库、模式库、知识与电脑科技均对DSS的发展有重大贡献。1980年代后期，高阶主管信息系统（Excutive Information Systems，EIS）、群体决策支持系统（Group Decision Support Systems，GDSS）与组织决策支持系统（Organizational Decision Support Systems，ODSS）等等概念，逐渐将DSS由个人取向，转为模式导向与群体导向。1990年代起，数据仓库与OLAP的概念也导入至DSS，协助DSS进行资料的访问与分析。并且于2000年代新的万维网、网络技术与互联网，延展了DSS。

因此，DSS为一种具有多种学门为基础的知识，包括数据库、人工智能、人机交互、数量模拟、软件工程与各种信息与网络科技等等的集成知识。

架构

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DSS的架构以Sprague与Carlson所提出的对话-资料-模式（Dialog-Data-Modeling，DDM）架构最为学术界所接受[8]，认为DSS有三大组件[9]：

  • 数据库管理系统（Database Management System，DBMS）
  • 模式库管理系统（Model-base Management System，MBMS）
  • 对话产生与管理系统（Dialog Generation and Management System，DGMS）
 
一个DDM型DSS的示例画面

数据库管理系统

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其中DBMS（数据库管理系统）包含数据库，为管理数据库的工具[6]，DSS的数据库包含大量内部资料（例如企业内部会计资料），或者外部资料（例如金融指数资料），这些资料需要经过搜集与萃取，成为有助于决策的信息形式与数据结构，以供用户进行管理、分析、更新与检索[9]。

模式库管理系统

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MBMS为集成各种决策模式，分析数据库内外部的资料，例如利用数学计量模式将复杂的问题加以分析模拟，提供可行之方案，并协助用户选择方案。MBMS也包含造模语言，协助用户自定义模式或建造模式[6]。MBMS基本的必要条件包括了[10]：

  1. 能满足不同用户的模式需求
  2. 具有能集成模式与资料的能力
  3. 提供容易使用的接口
  4. 能够分享模式

对话产生与管理系统

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由于DSS等等特性，都由DSS与人类用户进行交互作用所产生[1]，DGMS主要的功能为管理用户界面（User Interface）及DSS与用户交互。Bennett认为DGMS有三个主要构成单元：用户、电脑硬件与软件系统，并且将人类与DSS的相互沟通分为三个部分[11][12]：

  1. 行动语言（The Action Language）：指用户用做与DSS沟通的任何方式，如键盘、鼠标等任何控制硬软件的指令
  2. 显示或展示语言（Display or Presentation Language）：指用户可以由DSS所看到任何形式的输出信息，如屏幕、打印机或声音等
  3. 知识库（Knowledge Base）：指任何用户使用DSS所必须了解的知识，包含用户运用DSS必须知道才能有效使用的一切知识，如用户手册

知识库管理系统

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由于许多非结构化或半结构化的问题，以标准的DSS功能之外，还需要专门的知识来解决，因此现代DSS除了DBMS、MBMS与DGMS等子系统外，以知识为基础的知识库管理系统（Knowledge-based Management System，KBMS），也是DSS重要的子系统[6]。Silverman认为KBMS，应具有“支持数学模式无法协助的决策流程”、“能帮助用户建立、应用与管理知识库”与“集成能处理不确定性问题的专家知识库”等三种能力[13]。

分类

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DSS的类型学术与实务界均有相当多的看法[1][6]，因此以下的分类依照各类学者的看法，对DSS进行分类，其中必须要强调的是，有一些是相互重叠的。此外，不同的DSS使用状况、所在环境、设计理念、使用人数与时间频率，也影响DSS的类型。

功能与特性

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Sprague与Carlson的看法

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Sprague与Carlson[9]认为DSS涉及不同的技术层次，他们将DSS的技术功能分成三类：

  • 针对特定决策类型的DSS（Specific DSS）：这类DSS能为特定问题选择合适的资料、模式提供可行的方案，例如：财务DSS，专门解决财务决策问题的DSS
  • 一般性的DSS软件工具（DSS Generator）：协助特定决策类型的DSS，提供一般性的决策支持功能，例如：若财务DSS是以表格软件开发，则表格就是一种一般性的DSS软件工具
  • DSS开发工具（DSS Tools）：用做协助以上两者发展的软件工具，例如协助发展财务DSS使用接口的人机界面开发软件

Alter的看法

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DSS输出结果层次的分类为Alter所提出[4]，将DSS分为资料导向（Data Oriented）与模式导向（Model Oriented）两大分类。

其中资料导向具有两种类型，资料获取（Data Retrieval）与资料分析（Data Analysis），资料获取具有文件柜系统（File Drawer Systems）与资料分析系统（Data Analysis Systems）两种类型，资料分析则有资料分析系统与分析信息系统（Analysis Information Systems）两种类型，资料分析系统的特性则同时包括了资料获取与分析两种类型。

模式导向则具有两种类型，模拟（Simulation）与建议（Suggetion），模拟有会计模式（Accounting Models）与表达模式（Representation Models）两种类型，建议则有最佳模式（Optimization Models）与建议模式（Suggestion Models）。

Holsapple与Whintson的看法

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Holsapple与Whintson将DSS分类成六项[14]：

  • 文件导向（Text-oriented DSS）
  • 数据库导向（Database-oriented DSS）
  • 表格导向（Spreadsheet-oriented DSS）
  • 解模器导向（Solver-oriented DSS）
  • 规则导向（Rule-oriented DSS）
  • 混合型（Compound DSS）
  • 智能型（Intelligent DSS）

使用频率

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Donovan与Madnick认为决策问题具有不同的出现频率[15]，因此将DSS分为使用频率较高的经常性使用DSS（Institutional DSS）与临时性DSS（Ad hoc DSS），例如解决生产调度问题的DSS与管理财务规划的DSS，可能即为企业内部的经常性使用DSS；协助谈判会议进行的谈判支持系统，可能为临时性DSS。

决策人数

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决策可能由个人进行，也可能为一群人所进行，或者需以组织来进行决策。Hackathorn与Keen认为DSS也因决策人数多寡来分类[16]，个人DSS（Individual DSS）、群体DSS（Group DSS，GDSS，多称为群体决策支持系统）与组织DSS（Organizational DSS）。

设计理念

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由于设计理念或开发技术的不同，Carlsson等人认为DSS可分类为被动DSS（Passive DSS）与主动DSS（Active DSS）[17]，被动DSS大致依照事先分析好的资料、模式与确定的用户来进行设计；主动DSS则需要设计内置的智能功能，能协助处理混乱、复杂与非常态的决策分析。

参见

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资料来源

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  1. ^ 1.0 1.1 1.2 梁定澎. 決策支援系統與商業智慧. 智胜文化. 2002: 1–11. 
  2. ^ 2.0 2.1 Scott-Morton, M.S. (1971) Management Decision Support Systems: Computer-based Support for Decision Making, Cambridge, MA: Division of Research, Harvard University.
  3. ^ Keen, P. G. W., & Scott-Morton, M. S. (1978). Decision Support Systems: An Organizational Perspective. Addison-Wesley.
  4. ^ 4.0 4.1 Alter, S. (1977) A Taxonomy of Decision Support Systems. Sloan Management Review, 19(1), 39-56.
  5. ^ 5.0 5.1 Bonczek, R. H., Holsapple, C. W., & Whinston, A. B. (1981). Foundations of Decision Support Systems. New York: Academic Press.
  6. ^ 6.0 6.1 6.2 6.3 6.4 Turban, E., & Aronson, J. (1997). Decision support systems and intelligent systems: Prentice Hall PTR Upper Saddle River, NJ, USA.
  7. ^ Keen, P. G. W. (1978). Decision support systems: an organizational perspective. Reading, Mass., Addison-Wesley.
  8. ^ Power, D. J. (2002). Decision support systems: concepts and resources for managers. Westport, Conn., Quorum Books
  9. ^ 9.0 9.1 9.2 Sprague, R.H., Jr and Carlson, E.D. (1982) Building Effective Decision Support Systems, Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.
  10. ^ Liang, T. P. (1985). Integrating model management with data management in decision support systems. Decision Support Systems, 1(3), 221-232.
  11. ^ Bennett, J. L. (1976). User-oriented graphics systems for decision support in unstructured tasks. Paper presented at the Proceedings of the ACM/SIGGRAPH workshop on User-oriented design of interactive graphics systems, Pittsburgh, PA.
  12. ^ Bennett, J. L. (1983). Analysis and design of the user interface for decision support systems: Addison Wesley Publishing Company.
  13. ^ Silverman, B. G. (1995). Knowledge-Based Systems and the Decision Sciences. Interface, 25(6), 67-82.
  14. ^ Holsapple, C. W., & Whinston, A. B. (1996). Decision Support Systems: A Knowledge-Based Approach. St. Paul: West Publishing. ISBN 978-0-324-03578-0
  15. ^ Donovan, J. J., & Madnick, S. E. (1977). Institutional and ad hoc DSS and their effective use. ACM SIGMIS Database, 8(3), 79-88.
  16. ^ Hackathorn, R. D., & Keen, P. G. W. (1981). Organizational Strategies for Personal Computing in Decision Support Systems. MIS Quarterly, 5(3), 21-27.
  17. ^ Carlsson, C., Jelassi, T., & Walden, P. (1998). Intelligent systems and active dss. Paper presented at the 32nd Hawaii International Conference System Sciences, Hawaii

外部链接

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