专业文献综述
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题目: 基于数据仓库的决策支持系统
姓名: 冯君娜
学院: 信息科学技术学院
专业: 计算机科学与技术
班级: 计科14班
学号:
指导教师: 黄芬职称: 副教授
200 年月日
南京农业大学教务处制
基于数据仓库的决策支持系统（3号黑体）
作者：冯君娜指导老师：黄芬（小四宋体）
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。文中给出了决策支持系统的概念及特点，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，介绍了它的体系结构，最后对构成这种新型DSS的技术――数据仓库( DW )技术、联机分析处理( OLAP )技术、数据挖掘( DM )技术作了更深一步的探讨。摘要：×××××××××（200—300字，小四宋体）××××××××………
关键字：决策支持系统；数据仓库；联机分析处理；数据挖掘（×；××；3-5个，小四宋体）
Decision Support System And Data Warehouse(3号T imes New Romar）FENG Jun-na，HUANG fen（小四Times New Romar）
(Nanjing Agricultural University, College of Information Science and Technology, Jiangsu Nanjing ) Abstract: As the increment of the society's requirement of information, the traditional decision support system can't satisfy the demand. This paper discusses a new type of DSS which develops quickly in recent years ――the DSS based on data warehouse. In this paper the concept and features of DSS are given and the drawbacks of the traditional DSS is analyzed. On the basis of these, the DSS based on data warehouse is proposed, and the architecture structure is introduced. Finally, the data warehouse technique, the online analytical processing technique and the data mining technique is discussed further in the article which make up of the new type of DSS.（小四Times New Romar，200—300个实词）
Key words: decision support system；data warehouse；online analytical processing,；data mining×××××；×××（3-5个，小四Times New Romar）
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( Decision Support System，简称DSS )非常必要。但企业决策者目前已不仅仅满足于对数据的简单维护和查询，而是更希望能有效地对变化的商业环境进行分析，使信息不仅能反映市场变化的瞬间状态，而且还能反映它的历史及趋势,得到数据更深层次的信息，以利于决策支持。数据仓库的出现及决策支持系统工具的充分利用，无疑给决策支持系统的发展注入了新的活力。（前言（引言）：标题用小四号黑体，其它文字用小四宋体）
正文：×××××（标题用小四号黑体，其它文字用小四宋体）××××××××
1□决策支持系统的概念及特点
决策支持系统（DSS），是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机仿真技术和信息技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决策活动的智能作用，为决策者提供数据和信息，帮助明确决策目标和问题的识别，建立基本决策模型，提供各种备选方案，并且对各种评价和优选，通过交互功能进行分析、比较和判断，为正确决策提供必要的支持的系统[5]。
决策支持系统的主要特点：
1）系统是面向决策者的，在运用DSS的过程中，参与者都是决策者。
2) 系统解决半结构化的决策问题，模型和方法的使用是确定的，但是决策者对问题的理解存在差异，特定的环境，问题的条件也不确定，这使得决策结果具有不确定性。
3) 系统是支持的概念，帮助加强决策作出科学决策的能力。
4) 系统的驱动力来自模型和用户，模型是系统完成各环节转换的核心。
2□传统的决策支持系统
传统的决策支持系统由数据库、模型库、知识库及人机交互接口四大部分组成,通过这四部分的集成来完成其决策支持[1]。然而随着社会对信息需求的增加，传统的DSS已不能满足要求。主要原因有以下几个方面：
1) 决策支持涉及大量历史数据和半结构化问题，而在传统数据库管理系统基础上建立决策支持系统只能提供辅助决策过程中的数据级支持，难以求解复杂的半结构化决策问题。
2) 决策支持系统以集成数据为基础，然而现实中的数据往往分散管理且大多分布于异构的数据平台，数据集成不易。
3) 决策支持系统的建立需要对数据、模型、知识和接口进行集成，而数据库语言数值计算能力较低，因而采用数据库管理技术建立决策支持系统知识表达和知识综合能力比较薄弱，难以满足人们日益提高的决策要求[2]。
3□基于数据仓库的决策支持系统体系结构
九十年代初，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时，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。
数据仓库、OLAP和数据挖掘技术是目前信息科学最前沿的3个研究方向。虽然最初它们是作为3种独立的信息技术出现的，但是由于三者之间存在着内在的联系性和互补性，把它们结合起来构建出基于数据仓库的新型决策支持系统，就可以更加充分发挥它们各自的优势，为决策提供更加有效的支持[6]。
