目前，中国移动、国家电网等央企的信息化建设已经取得很大的进展，建成了较完善的应用系统，并在此基础上，较为成功的建立了决策支持系统（Decision Support System, DSS）。DSS通过统计报表、在线分析、数据挖掘等技术向管理和决策者提供支持，使管理和决策者能够更快速、全面的掌握企业经营和管理信息。但是在有些企业实际应用中，DSS往往会由于实用性不强、数据不真实等问题而被束之高阁。为了避免这些问题继续发生，或帮助现在正在为这些问题而苦恼的企业IT部门和开发商尽快摆脱困境，我们对较为成功的的央企DSS建设案例进行了分析，通过分析，认为，“找准建设时机”、“数据集中管理”和“业务管理系统互动”这三点既是DSS成功建设的重点，也是建设中存在的难点。

　　找准建设时机

　　根据信息化实施规划方法论，在应用系统实施的优先级排序上应该遵循“先业务处理系统、后管理信息和DSS”的原则。该原则一方面反映了系统间存在一定的依赖性，另一方面也反映了对投资回报率的考虑。

　　“系统间的依赖性”这点比较好理解，主要原因在于数据。DSS总体来说是数据驱动的。一方面支持从既有数据发现知识，比如预测模型或分类模型；另一方面支持利用既有知识或经验将数据加工成可以支持决策者做出判断的形式，比如形象的趋势图、柱状图等图形或格式化的表格。因此，DSS能够发挥作用是以业务处理或管理信息系统已经运行一段时间并积累了大量数据为前提的，这是DSS建设时机的一个重要方面。

　　在应用系统的投资回报率方面，除了定量分析外，还可以通过经验来说明问题。通过对中国移动和国家电网等央企DSS成功建设经验的研究，我们认为，DSS建设应首先关注以下几个方面应用：

　　1．市场营销

　　市场营销是企业管理的主要方面。它是一个管理决策过程，通过市场调查分析，产品、价格、分销、促销的相结合，确保营销计划的执行。同时，应注意开发和引导消费者的潜在需求，而在计划实施中，应根据反馈信息及时调整战略、战术组合，适应市场新的变化。在企业发展初期或市场扩张期，产品质量提升、品种多样、价格低、促销可能是足够有效的营销手段。但随着企业生产能力的提升，市场容量的饱合，企业需要向更细分的市场、以更具特色的产品、更准确的定价、更恰当的促销手段进行市场营销，从而达到提升企业竞争力的目的。显然，在这个阶段，整个营销活动中信息的收集与分析在营销决策中起决定性的作用，而市场营销DSS是收集信息与正确分析信息的最有效的工具。

　　通过总结市场营销DSS建设的成功经验，可以发现，基于DSS的市场营销活动有四个步骤：第一，利用DSS，依据客户消费习惯、客户基本信息、人口统计信息等进行市场细分；第二，利用市场细分的结论制定有针对性的营销计划和策略；第三，营销计划的执行，并记录相关执行过程和结果；第四，利用DSS对营销执行的情况进行评价，以利改进。

　　2．绩效考核

　　绩效考核可定义为收集、分析、评价和传递有关某员工在其工作岗位上的工作行为表现和工作结果方面的信息情况的过程。在企业发展过程中，员工的绩效考核一般会经历领导说了算、相关负责人打分、DSS核算这样三个过程。前两种方式在实施过程中往往会因为以下两个问题而遭被考核人甚至考核人诟病。第一，主观性强，考核过程不透明；第二，考核人因为要面临大量的评分任务，且没有充足的信息作考核依据，因此经常疲于应付，甚至会出现考核人不认识被考核人而盲目打分的情况。因此，当企业发展到一定规模，管理信息和业务处理系统中已经积累了一定的数据，行业内人力资源管理水平普遍在提高的情况下，就出现了绩效考核DSS的内部和外部驱动力。

　　通过总结绩效考核DSS成功经验，可以发现，DSS在绩效考核中应用的成功还有两个重要的前提条件：第一是从实际工作流程和工作成果出发，建立可操作性强的绩效指标；第二是针对绩效指标计算的数据源需求改造业务处理和管理信息系统。

　　3．风险管理

　　风险管理是指如何在一个肯定有风险的环境里把风险减至最低的管理过程。当中包括了对风险的量度、评估和应变策略。风险管理的一般步骤包括风险识别、风险的预测和风险的处理。其中，

　　风险识别是指通过工作流程分析、财务表格分析或保险险种分析等方法定义自身存在的各种风险及优先级。

　　风险的预测是指估算、衡量风险，由风险管理人员运用科学的方法，对其掌握的统计资料、风险信息及风险的性质进行系统分析和研究，进而确定各项风险的频度和强度，为选择适当的风险处理方法提供依据的过程。

　　风险的处理则是针对风险预测的结论，按照预先准备好的应对策略或采取应急的措施排除风险或减小风险发生的概率或影响的过程。

　　风险的种类很多，下面以电信收入流失风险来举例说明。这种风险的发生往往因为SP欺诈、恶意欠费等而发生。当这些风险被识别出来后，就可以通过数据挖掘技术，建立SP欺诈等风险预测模型，然后将模型固化到DSS中，该系统既可以支持主动分析，也可以支持自动风险预警。从电信管理论坛（TMF）统计数字可以看出，2009年有些运营商通过实施收入保障系统减少的收入流失，占到了总收入的3.4%。从此例可以看出，风险管理系统在某种程度上来讲是企业利润的重要来源和保障。因此，赛迪顾问认为：风险管理是企业管理中较高层次的内容，当企业具备一定的规模、管理信息系统和业务处理系统基本建立后，应该积极考虑利用DSS提升企业风险管理水平。

　　从以上例子可以看出，DSS主要在风险预测环节支持风险管理。其正常高效运行有两个前提：第一是风险的准确识别，风险的识别不但要求找到风险，而且要给风险排优先级。风险管理的原则是按风险等级的高低，有序地进行风险控制。因此要使风险管理DSS有效，首先要解决风险识别的问题。第二是建立高效的风险预测模型，模型是风险预测的根本。

　　由上得出DSS的建设时机选择原则是：在企业业务发展到一定规模，业务处理与管理信息系统基本建立的情况下，选择市场营销、绩效考核、风险管理管理这类与企业盈利关系大、见效快的项目作为切入点。

　　数据源是必须驯服的那匹野马

　　“输入的是垃圾，输出的还是垃圾”。这是对输入数据重要性的最贴切形容。DSS的输入数据通常是来自多个应用系统，而且面临着数据不完整、数据错误、数据格式多样（可能是xml, xls, oracle DB, sybase DB等）、各系统数据定义不统一（比如日期格式可能为YYYYMMDD或YYYY-MM-DD，货币单位可能为万元或元）等一系列问题，这就意味着相对于一般管理信息系统或业务处理系统而言，数据处理对DSS来讲至关重要。为了解决这一问题，Bill Inmon于1991年提出了数据仓库（DataWarehouse, DW）的概念，随着DW技术的发展，又出现了数据集市（Data Mark）和运营数据存储（Operational DataStore）的概念，相关的关键技术有数据质量的管理、元数据的管理和ETL等。

　　利用DW、DM和运营数据存储及相关技术实现数据集中管理，形成数据中心，解决DSS数据源问题的方案，已经在央企DSS建设实践中得到验证。通过对成功案例的总结，我们认为有四点成功经验可以借鉴：

　　第一，针对自身情况，对数据中心进行发展规划。规划的重点包括数据中心总体架构（如图1所示）、数据中心各组件功能与技术要求、数据中心实施步骤与推进策略，

　　第二，重点建设部门、地市集市，以支撑基层业务管理和决策为目的，比如电信地市集市对本地市场营销策划的支持极大刺激了用户对DSS的使用热情，

　　第三，重视数据质量和元数据管理工作，是保证实现数据中心高效、高质量数据管理初衷的必要保障。

　　第四，积极推进主数据管理和信息编码，通过统一企业级信息系统共享主数据（不包括业务处理数）模型和数据，统一信息编码，从根本上降低数据集成难度和出错机率。

图1数据中心参考架构

　　与业务处理系统和管理信息系统的互动是加分项

　　DSS在使用过程中并不是孤立的，经常会出现为了完成一项工作，既需要进行业务处理又要进行数据分析的场景。比如在营销活动中，营销人员需要先针对特定客户群进行针对性营销，再根据营销结果利用业务系统为客户开通一些业务，最后营销活动的过程与结果又会得到评估。在这个场景中，客户群的识别、营销活动的评估是DSS的工作，而服务的办理则是业务处理系统的任务。因此，和业务处理系统与管理信息系统的互动极大的扩展了DSS的应用领域，提升了业务价值。

　　通过对大量案例的研究，笔者认为与互动有四种方式或称为解决方案，分别为界面互动、应用互动、数据互动。

　　界面互动是通过门户集成的方式，将某一类使用者所需要的操作型功能和分析型功能整合在同一个界面上，从而提升用户使用体验。这种集成的使用场景多为即席查询、预定义报表等。

　　应用互动是通过应用集成的方式，在互动过程中，由业务或管理系统向DSS发出请求，DSS通过对自身数据进行分析，将结果返回给业务或处理系统。多见于对历史或统计数据进行查询的场景。

　　数据互动是通过数据集成的方式，利用ETL工具或其它数据同步方式，将DSS的分析结果“反哺”给业务及管理系统。这种互动适用于利用DSS的数据处理能力向业务及管理系统提供其频繁使用的信息。比如电信行业的客户价值、客户分群信息等。

（责编：陈广成）

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