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当今的世界人们面临着越来越海量的数据、信息,在这日益激烈的挑战、也更多的机遇面前,欲想成功的人士就要能以更低的成本、更加迅即的速度作出这样、那样的大量及时、准确的决策。 面临这样的世界态势一个组织或企业要想有活力,并取得丰厚的效益,就要有组织地授权更多的人;适时供应他们准确无误的数据、信息;并让他们利用更加得心应手、顺应决策者逻辑思维和他的主导作用的工具作出正确的决策。 每个单位的信息技术部门都将会面临这样的需求。这就是要建立所谓“业务智能化系统”(Business Intelligence System简称BIS)。
试想这里要求的BIS和你过去建立的MIS,或者是CIMS,MRPⅡ有什么不同呢?你原来的系统一定是:
* 所使用的是按预先定义好的任务编写的程序,执行确定的计算机作业;
* 其特点是运行大量的,但是相对较小范围的业务处理,这实际上也是当初系统分析、设计的要求。在设计数据库时一定是按E-R关系形成甚少冗余,数量较多但又比较简单的数据库表;
* 这种系统一般总是向其中添入数据。 现在要建立的业务智能化系统──BIS则有着不同的要求:
* 要建立的系统是能对原来没有提出过的任务或查询作出响应,这些问题可能还要进行探索、分析,对其复杂的结论要能充分的展现;
* 其特点是:可能提出的问题并不多,但是涉及的范围却非常广泛;
* 这里的要求是让你利用已有的数据,提供出新的信息。 你可能说这样的情况以前也遇到过。不错,业务智能化系统──BIS确实有其发展的沿革。早期的决策支持系统对用户提出的决策支持要求来说,一般是和建立其它系统一样进行系统分析,数据结构设计和程序设计。所建立的系统恰如其分的实现原定的决策支持的要求。这样的系统非常的“功能化”,有时对使用人也有较高技术水平或技巧的要求。 此后由于要更灵活、方便地决策支持的需求驱动,产生了诸如电子表格之类的软件产品。这些产品显然避免了前述太“功能化”的弱点。这些电子表格也往往简单明了,易学易用,适于推广应用。在一定层次上能满足广泛领域的要求。
再一种发展是EIS工具的出现。EIS一般是设计的适应某个执行机关或是部门的决策支持需求。虽然EIS往往提供容易开发的工具(如面向对象的开发技术),开发的功能也有友好的界面、易于使用;但还是受"功能化"的限制。一个开发好的EIS要跟上用户需求的变化而发展演进,这并非易事。 现在要求我们的是适应急速变化的市场经济的动态环境,所使用的工具也一定要突破上述的诸多限制:让决策者能多视角全面地观察世界;创立更加贴近决策者思维过程的支持;代替决策者进行复杂的数据、信息处理;及时的向他们提供制定正确决策所需要的全部信息。
决策过程的讨论
著名的信息技术咨询机构Meta Group指出:在谈到决策支持时,首先要搞清楚决策过程是怎么回事,否则你不可能提供好的决策支持工具。 一般来说决策过程分这样三个阶段:
* 发现问题 一开始,往往并未搞清问题是什么,只是就所看到的现象提出了疑问和怀疑。这时希望能方便地从不同的方面和角度对数据进行测试、比较并找出其异常之所在。特别是当观察到某些因素组合起来会产生了特定的效果时,这尤其重要,这往往就是此后要深入研究的地方。
* 更加详细的分析和探讨所提出的问题 一旦发现了某种趋势或异常就要确认和解释其缘由。所谓分析,不仅是观察和列表,更重要的是: 证实这种趋势存在的必然性; 搞清楚为什么会存在这种趋势或异常; 预测这种趋势随着时间进程的发展; 要预报这种趋势或异常会造成什么影响和后果。
* 向其他决策者展现你的发现和结论,并得到确认 分析、证实和预测其后果,这可能是一个复杂又漫长的过程。真正有权作出决策的人可能并未参与这一全过程。这时要能将分析的主要过程,尤其是结论清楚明白地展现给决策者,让他能洞察操作过程,理解决策支持的结论。 要能最佳地支持上述决策过程,要求决策支持工具在以下两个方面更加智能化:
* 全部决策用数据、信息多维可视化。在这优裕的环境中,随着分析人员的思维,迅速、方便和可视化的进行各种常规分析;
* 各种分析功能要有十分强大的功能内涵,但又不特别的"功能化"。功能的运行要有以决策者,或功能使用者为主导的灵活性。
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