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【摘 要】随着社会对信息需求的增加，传统的决策支持系统已不能满足需要。本文就近几年正快速发展的新型决策支持系统——基于数据仓库的决策支持系统进行了讨论。文中分析了传统决策支持系统的不足之处，并在此基础上提出了基于数据仓库的决策支持系统
【关键词】决策支持系统 数据仓库 联机分析处理 数据挖掘
一、引言
随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，数据库的数据量和规模也在急剧增长。企业要想在当今日益激烈的竞争环境下生存和发展，建立一个企业的决策支持系统（DSS ）非常必要。决策支持系统具有如下特点：1.系统是面向决策者的，在运用决策支持系统的整个过程中，所有的参与者都被认为是决策者；2.在解决决策问题的时候，系统使用的是确定的方法。然而由于决策者在理解问题方面有一定的区别，所以这就使得决策结果不确定。
二、基于数据仓库的决策支持系统体系结构
数据仓库（DW）技术的发展为传统决策支持系统所面临的问题的解决带来了新的契机。当数据仓库以及随之发展的联机分析处理（OLAP）和随后发展的数据挖掘（DM）技术被融入到传统DSS時，一种新型的DSS——基于数据仓库的决策支持系统便随之出现了。
（一）基于数据仓库的决策支持系统的体系结构
基于数据仓库的决策支持系统的体系结构，如图1所示。这种决策支持系统的基础是数据仓库。它引入了联机分析处理以及数据挖掘两种新型工具，并将这两种工具使用到了决策支持系统中，形成一种新的系统。其中数据仓库的作用是对源数据库中抽取出来的数据其进行一系列复杂的处理，最终提供一个针对整体的数据视图。
（二）数据仓库技术
数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合，用以支持企业或组织的决策分析处理。DW有以下四个特征：1.面向主题：面向主题的数据组织方式，就是在较高层次上对分析对象的各项数据以及数据之间的联系作一个完整一致的描述；2.集成：数据仓库中的数据并非由自身生成，而是来源于其它数据系统，这些系统相对于数据仓库称为数据源；3.不可更新：数据仓库中的数据主要用于决策分析，所涉及的操作主要是数据查询，且数据一经确定，就很少变更。
（三）联机分析处理技术
联机分析处理（OLAP）是一类以DW为基础的C/S方式软件技术，能够帮助分析人员、管理人员以多种角度从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维持性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入的了解。它侧重于数据仓库中的数据分析，并将其转换成辅助决策信息。OLAP的一个重要特点是多维数据分析，这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。另一个特点是在线性，体现为对用户请求的快速响应和交互式操作，它的实现是由C/S这种体系结构来完成的。
（四）数据挖掘技术
数据挖掘（DM）是决策支持系统的重要组成部分，是一种决策支持过程，是知识发现的核心部分。它从大型数据库或数据仓库的数据中，提取正确的、非平凡的、未知的、有潜在应用价值的并最终可为用户理解的模式。
DM的分析过程分为4步：1.数据准备。数据准备又分为两个步骤，第一步是数据的集成，第二步为数据的选择与分析；2.数据挖掘。挖掘由数据挖掘器DMP综合利用4种挖掘分析方法，分析数据库中数据；3.描述。将不同数据集合的分析结果通过可视化工具提供用户及存储在中；4.评价。采用递归方法，不断通过上面的三个步骤，一直到分析出来的结果达到满意为止。
三、结论
传统的决策支持系统已无法满足现代企业决策的需要。随着数据仓库技术、联机分析处理技术及数据挖掘技术的发展，以数据仓库为基础，以联机分析技术和数据挖掘技术为手段的基于数据仓库的决策支持系统，为信息社会开辟了更加广阔的发展空间，加快了企业决策科学化的进程。目前，国内对基于数据仓库的决策支持系统的研究还刚刚起步，真正意义上的基于数据仓库的决策支持系统还不多。
参考文献：
[1] 邓文达，费洪晓.基于数据仓库的决策支持系统[J].长沙民政职业技术学院学报， 2004， 11（2）：3-8.
[2] Zhai Lili， Gao Changyuan， Hao Hongjun. A Framework of the Decision Support System （DSS） for Higher Education Appropriate Scale. Journal of Systems Science and Systems Engineering， 2002， Vol.11 No.2
[3] 刘凡丰. 美国研究型大学本科教育改革透视[J] . 高等教育研究， 2003， 5（1）：18-19.
【关键词】决策支持系统 数据仓库 联机分析处理 数据挖掘
一、引言
随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，数据库的数据量和规模也在急剧增长。企业要想在当今日益激烈的竞争环境下生存和发展，建立一个企业的决策支持系统（DSS ）非常必要。决策支持系统具有如下特点：1.系统是面向决策者的，在运用决策支持系统的整个过程中，所有的参与者都被认为是决策者；2.在解决决策问题的时候，系统使用的是确定的方法。然而由于决策者在理解问题方面有一定的区别，所以这就使得决策结果不确定。
二、基于数据仓库的决策支持系统体系结构
数据仓库（DW）技术的发展为传统决策支持系统所面临的问题的解决带来了新的契机。当数据仓库以及随之发展的联机分析处理（OLAP）和随后发展的数据挖掘（DM）技术被融入到传统DSS時，一种新型的DSS——基于数据仓库的决策支持系统便随之出现了。
（一）基于数据仓库的决策支持系统的体系结构
基于数据仓库的决策支持系统的体系结构，如图1所示。这种决策支持系统的基础是数据仓库。它引入了联机分析处理以及数据挖掘两种新型工具，并将这两种工具使用到了决策支持系统中，形成一种新的系统。其中数据仓库的作用是对源数据库中抽取出来的数据其进行一系列复杂的处理，最终提供一个针对整体的数据视图。
（二）数据仓库技术
数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合，用以支持企业或组织的决策分析处理。DW有以下四个特征：1.面向主题：面向主题的数据组织方式，就是在较高层次上对分析对象的各项数据以及数据之间的联系作一个完整一致的描述；2.集成：数据仓库中的数据并非由自身生成，而是来源于其它数据系统，这些系统相对于数据仓库称为数据源；3.不可更新：数据仓库中的数据主要用于决策分析，所涉及的操作主要是数据查询，且数据一经确定，就很少变更。
（三）联机分析处理技术
联机分析处理（OLAP）是一类以DW为基础的C/S方式软件技术，能够帮助分析人员、管理人员以多种角度从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维持性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入的了解。它侧重于数据仓库中的数据分析，并将其转换成辅助决策信息。OLAP的一个重要特点是多维数据分析，这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。另一个特点是在线性，体现为对用户请求的快速响应和交互式操作，它的实现是由C/S这种体系结构来完成的。
（四）数据挖掘技术
数据挖掘（DM）是决策支持系统的重要组成部分，是一种决策支持过程，是知识发现的核心部分。它从大型数据库或数据仓库的数据中，提取正确的、非平凡的、未知的、有潜在应用价值的并最终可为用户理解的模式。
DM的分析过程分为4步：1.数据准备。数据准备又分为两个步骤，第一步是数据的集成，第二步为数据的选择与分析；2.数据挖掘。挖掘由数据挖掘器DMP综合利用4种挖掘分析方法，分析数据库中数据；3.描述。将不同数据集合的分析结果通过可视化工具提供用户及存储在中；4.评价。采用递归方法，不断通过上面的三个步骤，一直到分析出来的结果达到满意为止。
三、结论
传统的决策支持系统已无法满足现代企业决策的需要。随着数据仓库技术、联机分析处理技术及数据挖掘技术的发展，以数据仓库为基础，以联机分析技术和数据挖掘技术为手段的基于数据仓库的决策支持系统，为信息社会开辟了更加广阔的发展空间，加快了企业决策科学化的进程。目前，国内对基于数据仓库的决策支持系统的研究还刚刚起步，真正意义上的基于数据仓库的决策支持系统还不多。
参考文献：
[1] 邓文达，费洪晓.基于数据仓库的决策支持系统[J].长沙民政职业技术学院学报， 2004， 11（2）：3-8.
[2] Zhai Lili， Gao Changyuan， Hao Hongjun. A Framework of the Decision Support System （DSS） for Higher Education Appropriate Scale. Journal of Systems Science and Systems Engineering， 2002， Vol.11 No.2
[3] 刘凡丰. 美国研究型大学本科教育改革透视[J] . 高等教育研究， 2003， 5（1）：18-19.