决策支持系统

在本小节中着重研究数据驱动的决策支持系统(从现在起只称为决策支持系统)。这些系统的作用是访问和操作数据。它们通常与数据仓库合作，使用联机分析处理（OLAP），并采用数据挖掘技术。其目的是通过与管理人员合作来加强决策和解决问题。

决策支持系统可以是一个宝贵的工具。为了能够提供每位专家都认为相关的信息，用户必须参与决策支持系统的开发和审计后评估(Liebowitz 1999)。这种参与不仅要包括内容问题，而且要包括信息的呈现和组织。这对于确保系统达到决定其成功的三个标准是必要的，即兼容性、可理解性和有效性(Rouse，载于Liebowitz 1999年)。

如果满足这三个标准，决策支持系统在扩大每个专家可以处理的信息范围方面是无价的。因此，在确定专家可以使用的原始材料数量方面，认知限制变得不那么重要。

决策支持系统的一个优点和局限性，它是由用户驱动的。这意味着该系统回答专家输入的问题，但不自己进行进一步分析，它不像其他决策工具那样是一种人工智能的形式。

知识管理（KM）在这里涉及到两个方面。通常强调的是决策支持系统可以通过知识发现和提供相关信息来增强管理者的知识。无论如何，知识和知识管理活动是管理者如何使用系统的关键组成部分，即他进行分析的方向和他所寻找的知识。Kiku（2006）强调，决策支持系统必须根据知识管理来设计。因此，一个有效的决策支持系统要求组织：