决策支持系统建立中的几大关键问题(doc 7)

在建立决策支持系统中,以下几个问题显得尤为关键:
一、决策支持与数据管理系统
二、模型、方法和知识管理系统
三、用户交互环境
四、一个用于市场分析与预测的决策支持系统
五、结束语

 

 一、决策支持与数据管理系统
 
    数据管理系统必须为决策支持的分析处理提供以下服务:
    (1)根据主题需要,从oltp数据库中抽取分析用的数据。为此在抽取过程中要对原 始数据进行分类、求和、统计等处理,抽取的过程实际上是数据的再组织。
    (2)在抽取过程中,完成数据净化,即去掉不合格的原始数据,必要时还必须对缺 损的数据加以补充。
    (3)在改变分析、决策的主题时,可以按主题进行数据查询与访问。
    (4)采用脱机大容量存储、联机磁盘存储、内存存储的多级存储模式,解决数据量 巨大及按照主题、粒度划分的数据组织问题。
    今天,人们常把满足上述功能需求的数据管理系统称为数据仓库系统。数据抽取与净 化、存储组织等,都是建立数据仓库的关键技术。除此之外,在设计数据仓库时,还应特别重 视数据的粒度与划分问题。
    与传统数据库设计类似,好的数据仓库设计也采用概念模型、逻辑模型与物理模型的 方法。所不同的是,数据仓库的数据模型是紧紧围绕前面所述的决策分析用的主题等范围进 行的。
    数据仓库系统可以在关键数据库的基础上建立。采用这一方法,开发人员把关系数据 库当作一种存储结构,自己设计、实现数据仓库必备的功能。当然也可以利用关系数据库软 件厂家提供的某些工具。目前这类工具还比较缺乏。

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