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什么是决策支持系统?和数据决策什么关系?

作者:finereport

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发布时间:2023.11.20

最近这几年,我们越来越多的听到“数据驱动决策”、“决策支撑”、“数据化决策”等字眼,出现在IT、营销、经营等等领域。本文就来和大家解读这些概念,是空谈还是在实际经营管理中有落地之道。

什么是决策支持系统?

决策支持系统(Decision Support System)是一种信息技术工具和方法的组合,旨在帮助决策者进行决策过程中的问题分析、选择和评估。它利用计算机和相关软件来收集、组织、分析和展示数据,并提供决策所需的信息和分析结果。决策支持系统通常由以下几个主要组成部分构成:

  1. 数据管理系统:用于收集、存储和管理决策过程所需的数据。数据可以来自内部系统、外部数据库、互联网等多个来源。
  2. 模型管理系统:用于建立和管理各种数学模型和分析工具。这些模型可以是预测模型、优化模型、决策树等,用于解决特定的决策问题。
  3. 用户界面:提供与决策支持系统交互的界面,使决策者能够输入查询、指定参数、观察结果并与系统进行交互。
  4. 分析引擎:用于对输入的数据进行分析和处理,以生成有关决策问题的有用信息。这可能包括数据挖掘、统计分析、模拟等技术和方法。
  5. 报告和展示工具:用于将分析结果以易于理解和可视化的方式呈现给决策者。这可以包括图表、图形、仪表盘、报表等形式。

如果用大白话来讲就是:通过尽可能采集多的数据,通过数据分析、数据挖掘构建模型等,从数据中寻找规律和趋势,给予管理者除了经验之外的另一种信息,帮助制定决策和方针,降低决策的风险,提升决策的效率。至此,可以看出,“决策支持系统”是一种信息化整合的系统,目前已广泛和成熟的用于医院临床医学、政务工作、自然资源管理等领域。

什么数据决策?

数据决策是指基于数据和模型进行决策的过程。在这个过程中,企业可以通过数据分析来辅助决策,从而提高决策的科学性和准确性。数据决策包括数据采集、数据清洗、数据分析和数据可视化等步骤,以及根据分析结果进行决策和预测未来趋势的过程。它最终的目的也是提高决策效率和准确性,同时可以降低决策成本和风险。在现代商业环境中,数据决策的应用在各行各业已经相当相当成熟了,金融、零售、制造是最为广泛应用的领域。

两者区别?

其实两者从应用方向和架构来讲,都是很相近的概念。从我们(帆软)给很多企业客户实际落地数据决策系统上来讲,数据决策更关注于结构化数据,在企业级应用中,会相对忽略数据模型的应用(用不上),在应用层更加注重数据应用,比如报表、可视化分析。而到业务应用层,需要业务数字化,对业务管理者的数据素养要求较高。

如何构建数据决策支持系统

帆软数据决策系统方案
帆软数据决策系统方案

第一步:企业首先拥有核心的业务系统及数据。比如制造业必备ERP,MES;门店零售行业必须拥有进销存系统、电子收银、会员管理系统等。这是信息化基础的构建,把你的核心业务流,人、货、供、销等用系统打通标准化,并且在这个过程中留存数据。

第二步:有了数据,就有了应用的基础,需要构建数据基座。数据散落在不同系统,有些是单系统应用,比如仅ERP系统数据(企业ERP用的好)就可以从经营、财务等方面开展经营决策的分析。但有些需要跨系统跨库应用,比如想要分析营销投放带来的客户价值,客户质量分布,经营利润等,需要营销系统、客户系统和财务的打通。尤其是大型企业集团型企业,分子公司众多,系统众多,多半都需要整合系统数据,进数据仓库,为上层应用搭建一个数据传输高效,数据质量干净,应用高效的平台。这其中,就涉及到数据仓库技术、数据调度传输、数据治理等。

第三步:数据成门户,完善报表类应用,数据分析类应用。一方面,很多企业的数据还不完善,借助帆软报表数据填报可以为核心业务流完善,另外一方面数据先做可视化展现,才能更好的摸清楚当前业务系统缺失什么,数据质量有何问题,指标口径如何完善,业务的关键把控点是什么。数据分析类应用相当于提供了一个开放的数据分析平台,可以在权限内直接分析数据,查看数据,加快信息的流通。

第四步:围绕核心业务,固化数据应用场景。把影响企业核心现金流的业务线拉出来,通常会做成一个个业务经营看板,老板知道每天的业绩情况,知道产险的生产情况,知道财务的现金流情况。预警问题,分析问题,找到问题终点,做出科学决定。以上,就是帆软从底层到应用,数据全链路优化,提升企业决策力的方案。

最后,成功搭建和应用决策支持系统,还离不开这几个要素:

  • 关键人的推动:CIO/经营高层或者老板
  • 简单易用的工具:比如帆软报表系统、BI分析系统,数据调度传输工具FineDatalink
  • 业务人的数据素养:简单的数据分析技能,业务高层的数字化思维

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