即互相抽取各数据库间的信息

2019-05-07 04:22

从消费者爱好角度而言,消费者爱好是丰富多变的,所以相应的产品需求量也会随之发生变化。从消费者收入角度而言,通常,产品需求量会随着消费者收入的增加而增加,反之则会减少。基于上述这些情况,需要创建相应的企业营销决策支持系统,从而帮助企业相应决策人员合理分析多种促销手段对企业销售的影响,以及确定更加适宜的促销决策规划。互联网背景下,企业营销决策的环境较为繁杂,市场竞争较为激烈。在销售决策中,很多问题的明确肯定都需要取决于决策人员的丰富经验,因此,在设计dss系统结构过程中,需要突出这一特征,不仅需要充分发挥职员的判断力与创造力,而且需要充分合理运用系统供给的定量分析,并加以融合,基于人机的对话,进行分析与比较,从而为合理决策奠定良好的基础。

决策支持系统的发展过程中,是先有的决策支持概念再有的决策支持系统存在。从当前决策支持系统来说,依然存在一些局限性,如难以充分运用历史数据,历史数据效用的难以发挥,在一定程度上增加了掌握数据发展趋势的难度,以及增加了分析的难度。除了存在历史数据难以充分运用的问题,还存在决策支持系统数据集成问题,主要原因在于决策支持系统虽然可以利用数据分析功能处理与分析数据,但这主要是针对现有问题的,难以预测未来会发生的事情,所以难以合理的应付未来发生的事情。在做决策时,高层管理者所使用的数据是基于多种外围数据,如期刊数据等,而不是在合理采集与分析的基础上获取的真实有效数据,这些外围数据的诚信度有待考察,但很多高层管理都会依据这次数据作出决策,这无疑影响了决策的有效性。另外,决策支持系统面向的是大的数据,没有合理分析细节数据,从而影响了数据的真实性与准确性,难以满意高层决策者的实际需求。

自20世纪90年代以来,为了更好地适应企业高层领导者对决策支持的新需求,对数据加以繁琐的分析操作,实现人机的有效结合,科学家不断尝试与探索,于1993年研究出联机分析处理技术,并加以提及。此技术要求有利于为用户提供较为直观的数据多维概念视图,通常情况下,我们对事物的了解会随着维数的增大而加深,传统决策支持系统仅局限于两维数据分析和处理的提供,这无疑在增加了用户的理解难度与运用难度。加之数据仓库的创建,促进了各数据资源共享及数据统一性的实现,因此联机分析处理结果有着较强的共享性,可以让更多的用户感受与体会到联机分析处理技术的益处。

相比于传统营销决策系统数据,数据仓库促进了在数据分析方面的提升,其实数据与数据仓库定义有着一定的联系,即它们有利于适应用户分析和处理数据系统的需求。数据仓库的主要特点在于其具备较大的信息储存量,并加以合理管理,且可以促进数据实时更新的实现,但不会影响数据的稳定性。它可以在充分了解与掌握新型技术的基础上使用此技术,以保障各数据的统一性,从而状态传统数据库处理数据的模式,即互相抽取各数据库间的信息,导致数据库难以统一,增加了用户辨别信息真伪的难度,难以依据现有信息作出合理有效的决策。值得注意的是,数据仓库的创建并不代表着直接替代原有数据库,而是基于传统数据加以提高与健全,因此它的结构与传统数据库是统一的。

自1954年计算机信息处理实现以来,决策支持方法共发生了五次变革,实现了五次飞跃。从时间角度而言,自20世纪50年代之后决策支持技术每隔十年就会发生一次重大发展,在五六十年代期间,决策支持技术第一次形成了事务处理系统,又称电子数据处理系统,之所以被称为数据处理系统,是因为他具备处理多种数据和报表的功能,使用人群也都是部分低层职员,使用领域较小,可提升空间较大;在六七十年代期间实现了第二次飞跃,这一时间段又称管理信息系统阶段,大幅度提升了处理信息、收集信息的水平,其工作原理是组合信息并加以处理;在七八十年代期间实现了第三次飞跃,由于计算机的快速发展,信息处理实际需求的不断提升,管理信息系统的简单功能已经难以满足使用者的实际需求,且此管理信息仅适用于管理者,消费者难以从此系统中获取自己所需的信息。因此,七八十年代便出现了注重数据分析与建模定量分析的决策支持方法;在80年代末至90年代初,日益形成了更有价值的智能决策支持系统,这个系统是由idss系统结构与基于代理idss系统结构这两个系统代理组合而成,idss系统结构是基于决策支持系统融入了专家系统,促进人机有效结合的实现,可以依据人的不同需求进行相应的分析;90年代后至今实现了第五次飞跃,此支持系统是最新的,且融入了数据仓库处理与联机分析处理,此种数据仓库具备自身特殊性,虽然和传统数据库有着紧密联系的关系但同时也存在一定的差异性,其功能强于数据库,以及第一次促进数据和决策联动处理的实现。