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企业决策支持系统V1.0 PAGE 11

企业决策支持系统

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版本号：V1.0

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目录

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一、 背景及意义 1

二、 企业决策支持系统分析 1

2.1 非功能性需求 1

2. 2 功能性需求 2

2.3 开发环境 3

三、 企业决策支持系统设计 3

3.1 系统结构设计及子系统划分 3

3.2 子系统功能设计 4

3.2.1 数据管理子系统 5

3.2.2 模型管理子系统 6

3.2.3 知识管理子系统 7

3.2.4 咨询决策子系统 7

3.2.5 用户界面子系统 9

四、 企业决策支持系统应用实施分析 9

4.1 销售支持 9

4.2 客户分析和市场研究 10

4.3 财务分析 10

4.4 企业分析和商业决策 11

背景及意义

随着经济全球化的趋势，尤其是中国加入WTO之后，无论是否愿意，企业都将面对全球的竞争者和全球范围的消费市场，今天管理所面临的外部环境正在发生迅速变化。商业及其本身的环境也比以往更加复杂，而且这种复杂性日益增加。这些都对现代企业的管理决策带来了新的挑战，决策质量的要求更高，决策时要考虑的因素更复杂，决策速度要求更快，决策失败的代价也更高。

面对这些趋势和变化，管理者需要新的工具和技术来帮助他们制定有效的决策。企业决策支持系统（Decision Support System， DSS）就是诞生在这样一种背景和需求下。企业决策支持系统是一个基于计算机的支持系统，服务于处理半结构化问题的管理决策制定者。作为一种新兴的信息技术，企业决策支持系统通过结合个人的智力资源和计算机的能力来改进决策的质量，能够提供各种决策信息以及许多商业问题的解决方案，提高决策的质量和效率，提高企业的核心竞争力。

企业决策支持系统分析

2.1 非功能性需求

销售决策是销售部门决策人员根据现阶段销售环境和实际经验，选择合适的模型，以期优化地达到目标的过程。一旦作出决策，就对未来的行动确定了目标、方向，并选择了一个能实现预期目标的最佳行动方案。所以，要做出科学的决策，就必须在充分了解研究对象及其所处的环境因素的基础上，制定各种可行的方案；分析这些方案在实施后可能产生的后果:通过系统分析、比较优化等环节得出一个最佳的行动方案。

企业决策支持系统需要满足的非功能性要求有：

数据存储安全性、系统响应及时性

可维护性、未来大数据扩展性

可靠性、兼容性

2. 2 功能性需求

企业决策支持系统的最终用户是销售部门的管理决策层，他们所关心的问题不局限于某一侧面，而是具有综合性特点。例如，不同区域、不同季节的销售量的变化；销售与国家政策之间的关系；市场占有率、利润率和销售量之间的关系；销售策略等。他们具有丰富的销售管理经验，DSS系统的用户需求调研和系统分析紧紧围绕这些最终用户进行，从而使系统能为他们提供科学的辅助决策信息。

系统功能性需求分析将主要从：

运行平台

数据储存

数据管理

模型管理

知识管理等方面给予研究与实现

实现销售支持、客户分析和市场研究、财务分析、企业战略分析、商业决策等功能。

2.3 开发环境

计算机操作系统：Windows XP

开发工具：Eclipse IDE for JAVA Developers

开发语言：JAVA语言

数据库管理系统： SQL Server 2005

辅助软件：Flash、Dreamweaver、PhotoShop

企业决策支持系统设计

企业决策支持系统，基于JAVA语言，兼顾PC端与智能移动端，主要由数据管理子系统、模型管理子系统、知识管理子系统、咨询决策子系统、用户界面子系统等部分组成。它们既独立完成各自的功能，又相互支持构成一个整体。

3.1 系统结构设计及子系统划分

本系统功能及结构设计如图3.1所示。

图3.1 企业决策支持系统 结构设计图

3.2 子系统功能设计

图3.2 企业决策支持系统 子系统功能模块组织图

3.2.1 数据管理子系统

数据管理子系统，主要实现数据库建立及数据分析，为决策提供数据能力和资料能力。

数据仓库将来源各异的数据库数据抽取（Extraction），转换（Transformation）和载入（load）。通过ETL，可以赋予数据一种合适恰当的结构用于特定的分析发现。其工作流程如图3.3所示：

1）抽取单个或多个来源的数据 。

2）净化，格式化，标准化，聚合，添加，或遵循其他特定的数据处理规则。

3）载入处理完的数据到特定的数据库或储存为特定的文件格式。

4）采用各种方法进行数据分析。

图3.3数据管理子系统 工作流程图

数据仓库的物理结构采用星型结构的关系数据库。星型结构由事实表和维表组成，多个维表之间形成多维数据结构。星型结构的数据体现了空间的多维立方体。这种高度集中的数据为各种不同决策需求提供了有用的分析基础。以医药销售涉及的数据为例，企业数据系统中的数据仓库结构与主要维表如下图所示：

图 3.4企业决策支持系统 数据仓库示例

3.2.2 模型管理子系统

在企业决策支持系统中，把解决问题的数学方法称作模型，它往往是前人对问题本质的描述。模型是企业决策支持系统的重要部件，它为决策者提供了决策分析的方法和途径，以提高决策者分析问题的能力。因此，模型管理子系统是企业决策支持系统的核心。

模型管理子系统主要功能包括模型生成、模型利用和模型维护，包含有财务、统计、运筹或其它定量的模型，模型可以分为战略性的、策略性的、运营性的等等。按照层次可以分为应用级、生成级和工具级。

模型管理子系统包括品种预测、经营预算、投资分析、销售预测等功能模型，其实现是由数据库中的数据经过分析计算而得。以药品销售预测为例，其模型考虑六种因素：基本需求、季节因素、需求趋势、周期性因素、市场活动和不规律需求。选用历史映射法，是依据预测对象的过去统计数据，以时间 t 综合替代各种影响因素，找到预测变量随时间变化的规律，建立历史映射模型，推断未来的数值。建立的过程如下：

图3.5 企业决策支持系统 模型建立实例

3.2.3 知识管理子系统

知识管理子系统包括知识库和知识库管理功能，知识库用于存储从专家那里得到的专门知识、经验，以及对模型结果进行判定的模型知识，供推理使用。知识库以专家在长期工作过程中积累的多手段多学科知识、判据、指标为基础建立，并使用“产生式规则”来表示知识。

3.2.4 咨询决策子系统

咨询决策的基本思想是用计算机模拟人类专家判定、评价的方法。咨询决策子系统基于云平台技术，依据知识库中的知识，在使用模型库中的模型对相关数据进行测定的基础上，进行推理决策，采用了匹配与正向推理模型，从而实现交互的集群决策处理。

其中联机分析处理（On-Line Analytical Processing， OLAP）的一个重要特点是多维数据分析，与数据仓库的多维数据组织正好形成相互结合、相互补充的关系，并将其转换成辅助决策信息。

以医药营销为例， 咨询决策子系统在多维数据库的基础上，根据数据分析的要求，从原始数据中构造各种数据立方体，并对立方体执行模型库知识库有关的匹配操作，采用多维分析，向营销决策人员提供货品、商场等的整体业务信息，通过多维查询分析生成动态报表。动态报表系统通过前台工具提供强大的报表和统计分析功能，随时制作出需要的统计报表，以作为决策、分析的依据。整体流程架构如下图：

图3.6 企业决策支持系统 医药营销决策流程架构

咨询决策子系统的多维分析对各项宏观管理、经营决策、经营指标进行计算，形成管理决策依据。包括顾客分析、销量分析、时段优惠分析、职工分析等。顾客分析具有顾客类型（是个人还是企业，是医院还是。药店）、顾客信誉度（是否及时收回款项）、顾客所属地区等功能。药品销售数量预测，是运用经济学计量公式，根据某种药品前期销售表现，预测以后时段的销售数量。

3.2.5 用户界面子系统

用户界面子系统是用户与企业决策支持系统之间的交流，支持交互式界面、用户查询、数据维护、子系统访问、图形生成、报表打印等功能。

图3.8企业决策支持系统 用户首页窗口

企业决策支持系统应用实施分析

4.1 销售支持

每日按地区、部门、销售员和产品生成销售情况的汇总，给高级经理提供支持。这些报告标识了丢失的业务、挽回的业务和新的业务。根据需要还可以定制额外的周期报表，这些特殊的报表给经理提供了比较和趋势分析，有助于确定问题和机会。企业决策支持系统应用能够分析和评价以以往产品的销售，以确定产品成功或失败的因素。借助这个企业决策支持系统，可以利用全公司的数据来推测一个决策所隐含的利润和收入。

4.2 客户分析和市场研究

企业决策支持系统应用可以利用统计工具来分析每天收集的交易数据，以确定各种类型客户的消费模式，然后采取相应的营销措施，从而实现最大的利润。对于重点客户要提供更好的服务和更优惠的价格策略；对于潜在客户要进行促销予以争取；对于易流失的客户要分析原因以挽回。市场研究包括：利用预测模型分析得出每种产品的增长模式，以便做出终止或者扩张某种产品的适当决定；进行企业品牌和形象的研究，以便提高企业和品牌的知名度和美誉度；分析客户满意度和进行市场规模和潜在规模的研究等。

4.3 财务分析

按年、月、日或其它自定义周期来进行实际费用和花费的比较；审查过去现金流的趋势，并预测未来的现金需求量；复杂项目的预算计划和成本分摊；整合各分支机构的财务数据，形成正确、一致的财务报表。基于资源和时间的限制，来确定最优的项目时间表；制定工厂每日的生产计划；确定大型连锁机构中分支网点的设立，如连锁店、加油站、通讯中继站等等；协助制定大规模资本投资计划，并计算投资风险。

4.4 企业分析和商业决策

为了达到组织的目标所必须考虑的因素被称为关键成功因子（Critical Success Factor， CSF）。CSF是企业级分析的焦点。这样的因子可以是战略性的或者操作性的，主要从三个来源导出：组织性因素、行业因素和环境因素。关键性能指标（Key Performance Index， KPI）提供了CSF在公司层次上的度量。典型的KPI包括赢利能力、财务、市场、人力资源、计划、经济分析、消费者趋势等。

结合销售预测、市场需求、技术、经济等方面对产品价格、促销策略、产品运输、销售利润等做出最佳的商业决策。

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