什么是决策支持系统?
决策支持系统(DSS)是一种基于计算机的交互式信息系统，与MIS一样，它也服务于企业的管理层组织．然而，与MIS(处理数据)相反，它处理信息以支持管理者的决策过程。它为中层管理人员提供信息，使他们能够做出明智的决定。例如，银行的决策支持系统可以使经理分析存款和贷款的变化趋势，以确定年度目标。
决策支持系统是为每个管理人员设计的，以执行特定的管理任务或问题。一般来说，它们帮助管理者做出半结构化的决策，解决方案可以有逻辑地达成。然而，有时，它们也可以帮助做出复杂的决定。
决策支持系统的组成部分
决策支持系统主要由数据库、软件系统和用户界面三部分组成。
1.DSS数据库:它包含来自不同来源的数据，包括来自组织的内部数据、不同应用程序生成的数据以及从Internet挖掘的外部数据等。决策支持系统数据库可以是一个小型数据库，也可以是一个独立的系统，也可以是一个支持组织信息需求的大型数据仓库。为了避免决策支持系统对操作系统工作的干扰，决策支持系统数据库通常包含生产数据库的副本。
2.DSS软件系统:它由用于分析复杂数据的各种数学和分析模型组成，从而产生所需的信息。模型根据不同的输入或不同的条件来预测输出，或者找出产生期望输出所需的条件和输入的组合。
决策支持系统可以折衷不同的模型，其中每个模型执行特定的功能。决策支持系统系列中必须包含的模型的选择取决于用户需求和决策支持系统的目的。请注意，DSS软件包含预定义的模型(或例程)，可以使用这些模型构建新模型以支持特定类型的决策。
一些常用的数学和统计模型如下
- 统计模型:它们包含广泛的统计函数，如平均值、中位数、众数、偏差等。这些模型用于建立事件发生和与该事件相关的各种因素之间的关系。例如，它可以将产品的销售与地区、收入、季节或其他因素的差异联系起来。除了统计功能外，它们还包含可以分析一系列数据以预测未来结果的软件。
- 敏感性分析模型:它们用于为组织中经常发生的假设情况提供答案。在分析过程中，反复改变一个变量的值，观察其他变量的变化。例如，产品的销售受到不同因素的影响，如价格、广告费用、销售人员的数量、生产等。利用敏感性模型，可以反复改变产品的价格(增加或减少)，以确定不同因素的敏感性及其对销量的影响。Excel电子表格和Lotus 1-2-3通常用于进行此类分析。
- 优化分析模型:它们用于在给定情况下为目标变量找到最优值。它们被广泛应用于与组织中资源的最佳利用相关的决策。在优化分析过程中，要反复更改一个或多个变量的值，并牢记特定的约束条件，直到找到目标变量的最佳值。例如，他们可以通过改变工人的工作分配来确定可以达到的最高生产水平，记住一些工人是熟练的，他们的工作分配是不能改变的。线性规划技术和微软excel中的求解工具主要用于此类分析。
- 预测模型:他们使用各种预测工具和技术，包括回归模型、时间序列分析和市场研究方法等，对未来做出陈述或提前预测某事。它们提供的信息有助于分析业务状况和制定未来计划。这些系统被广泛用于预测销售。
- 逆向分析灵敏度模型:也被称为目标寻求分析，在这些模型中遵循的技术恰好与在敏感性分析模型中应用的技术相反。目标寻求分析不是反复改变变量的值来观察它对其他变量的影响，而是为一个变量设定一个目标值，然后反复改变其他变量，直到达到目标值。例如，使用逆向敏感性分析，要使生产水平提高40%，首先可以设定生产水平的目标值，然后在其他因素，如原材料的数量、机械工具、生产人员的数量等方面进行必要的改变，以达到目标生产水平。
3.DSS用户界面:它是一个交互式的图形界面，使决策支持系统与用户之间的交互更加容易。它以各种形式显示分析的结果(输出)，如文本、表格、图表或图形。用户可以根据自己的需求选择适当的选项来查看输出。
例如，经理希望以表格形式查看比较销售数据，而创建设计计划的架构师则更感兴趣以图形格式查看分析结果。目前使用基于web的界面构建的决策支持系统为用户提供了一些特殊的功能，如更好的交互性、定制和个性化工具以及更易于使用。
