信息时代数据的爆炸式增长,技术日新月异,日益复杂的决策环境和决策问题对决策支持系统提出了更高的要求。以数据仓库、联机分析处理和数据挖掘为代表的决策支持新技术的出现,为决策管理人员从数据中获取决策信息和知识提供了新的思路和方法,拓宽了管理决策人员更深层次的信息分析途径。 本文提出的“基于决策支持的数据管理系统(Data Managing System Based on Decision Support)”是以数据作为系统的基础和出发点,利用数据仓库、联机分析和数据挖掘等新技术,结合决策支持系统的体系结构和数据管理的相关技术与方法,组件化开发方法,以及层次模型开发理论等,对基于决策支持的数据管理系统进行分析和研究。最后,通过课题组承担的国家某决策支持系统进行相关实证分析。 本文包括如下几部分主要工作: 1.研究了决策支持系统设计、开发的层次模型理论,对于不同的决策支持系统开发层次(应用层、任务层、逻辑层和物理层)进行了分析和研究。 2.对基于决策支持的数据管理、分析理论和技术进行了研究。本文在决策支持系统理论和数据管理研究的基础上,重点论述了如何利用数据仓库技术实现对半结构化、非结构化数据的组织和管理,以及利用联机分析处理和数据挖掘技术实现数据分析处理,并对他们之间的协同工作和实际开发做了一定的研究。 3.结合组件化的软件设计和开发技术,研究了面向对象的分析和开发工具,并把该技术运用到基于决策支持的数据管理系统的研究中来,提出和实现了基于决策支持的数据管理系统组件化的设计与开发。