20世纪80年代末90年代初， 决策支持系统开始与专家系统（Expert System, ES）相结合，形成智能决策支持系统（ Intelligent Decision Support System, IDSS）。智能决策支持系统充分发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点，又发挥了决策支持系统以模型计算为核心的解决定量分析问题的特点，充分做到了定性分析和定量分析的有机结合，使得解决问题的能力和范围得到了一个大的发展。智能决策支持系统是决策支持系统发展的一个新阶段。20世纪90年代中期出现了数据仓库（Data Warehouse, DW）、联机分析处理（On-Line Analysis Processing, OLAP）和数据挖掘（Data Mining, DM）新技术，DW+OLAP+DM逐渐形成新决策支持系统的概念，为此，将智能决策支持系统称为传统决策支持系统。新决策支持系统的特点是从数据中获取辅助决策信息和知识，完全不同于传统决策支持系统用模型和知识辅助决策。传统决策支持系统和新决策支持系统是两种不同的辅助决策方式，两者不能相互代替，更应该是互相结合。 把数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库、数据库、知识库结合起来形成的决策支持系统，即将传统决策支持系统和新决策支持系统结合起来的决策支持系统是更高级形式的决策支持系统，成为综合决策支持系统（Synthetic Decision Support System, SDSS）。综合决策支持系统发挥了传统决策支持系统和新决策支持系统的辅助决策优势，实现更有效的辅助决策。综合决策支持系统是今后的发展方向。
威尔森 i-Analytics 智库决策支持系统基于巨量的市场数据，对数亿条市场产品、营销和消费者数据进行分析挖掘，通过结合数据标准化、数据处理、预测模型、自适应计算等技术，对海量数据进行互联互通、整合管理，并基于计量经济学建模，深入探寻数据背后反映的市场规律与消费者选择偏好，避免系统偏差和随机误差，并结合丰富的市场经验和先进的模型技术，建立市场动态模拟系统、预测系统及运营决策优化系统。实现数据的智慧洞察，为车企及相关企业提供全面系统的市场分析、模拟、预测和优化。
决策支持系统（DSS）是一种信息系统，旨在帮助决策者在复杂问题或未结构化问题中做出决策。它结合了数据、模型、分析工具和用户界面，以提供决策所需的信息和支持。DSS可以针对不同的决策场景提供多种功能和工具，包括数据查询和分析、模型建立和模拟、可视化展示、假设测试等。
随着科技的迅速发展，智能决策支持系统在农业领域的应用成为提高农业生产效益和可持续发展的重要手段。
我们每天都在吃饭，睡觉，工作，玩耍，与此同时产生大量的数据。根据IBM调研的说法，人类每天生成2.5亿(250亿)字节的数据。 这相当于一堆DVD数据从地球到月球的距离，涵盖我们发送的文本、上传的照片、各类传感器数据、设备与设备之间的通信的所有信息等。
2022年8月23日，IDC发布《中国医疗大数据解决方案市场份额》报告。 医疗大数据系统从最初支持临床科研，逐步拓展出更多支持临床工作的应用，如支持电子病历应用评级和医院信息互联互通测评、基于大数据分析和挖掘开发临床决策支持系统、基于大数据开展医院运营管理决策等。 医疗大数据仍在多个方面展开探索与拓展，大数据系统正在成为提升医院核心临床系统（HIS）和电子病历（EMR）功能与作用的技术平台，也成为支撑医疗人工智能、互联网医疗、临床试验以及医院运营和医院高质量发展等领域的技术平台，成为医疗信息化向医疗智能化升
煤炭是我国最重要的一次能源，现在是，将来相当长一段时间也还是。2019年，我国煤炭进口1.97亿吨，同比增长5.41%，增速同比由负转正。煤炭行业总量去产能任务基本完成，煤炭调控将以系统性、结构性去产能及系统性优产能为主，稳定煤炭供给，优化结构布局。
很多人问游戏AI该怎么做？随着游戏类型的多元化，非 MMO或者卡牌的游戏越来越多，对AI的需求也越来越强了。而市面上关于 AI的书，网上找得到的文章，也都流于一些只言片语的认识，理论化的套路，和一些简单的 DEMO，离真正的项目差距甚远，无法前后衔接成一条线，更无法真正落地到编码。
建院至今已有100余年的历史，现已发展成为集医疗、科研、教学为一体的某家三级甲等综合医院，通过BI，基于医院的HIS系统为数据源，分别从运营管理、药品管理、病例管理、人员管理、患者全流程追踪等多个主题展开数据分析，完成了一系列的数据分析报告。
决策支持系统(Decision-making Support System,DSS)是管理信息系统应用概念深化，在管理信息系统基础上发展起来的系统。
信息系统可以根据其功能、用途等不同维度进行分类。其中，决策支持系统（DSS）是一类重要的信息系统，它旨在辅助企业或组织的管理决策过程。决策支持系统的构成可以进一步划分为语言系统、知识系统和问题处理系统，这些系统协同工作，以提供决策者所需的信息、知识和分析能力。
数据仓库，简称数仓，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。这里会介绍涉及的数仓数据开发技术，数仓的作用，数仓的特点等。
【核心提示】与传统数据相比，大数据的资源性特征尤为突出，成为各国重视开发大数据的依据。在知识的演化过程中，数据既是产生信息、知识、智慧的基础，又同时贯穿于其中。进入信息化时代，遇到的最大难题不是信息不足，而是信息孤岛的问题，只有实现大数据的共享和规范管理，才能破解这一难题。 曾几何时，数据是人类用于识别环境的计数工具，对其精确性的关注似乎仅限于科学研究领域。进入信息化时代，我们每一个人都明显感受到与信息相关的数据无处不在。可以说，我们自身在不断产生各种数据的同时，数据也在极大地影响我们。 两次数据革命融
IDC中国行业研究与咨询服务部高级研究经理肖宏亮说：“预计2014年医疗卫生信息化将会继续保持高速的发展，移动医疗和临床数据中心成为医院信息化建设的热点，大数据临床决策支持系统将会开始尝试应用；医师多点执业将促使区域卫生信息化再次掀起建设热潮，区域卫生信息化的发展也将带动云计算在医疗行业的应用。民营医院快速发展，公立医院试点转制重组。” 基于此，IDC对2014年中国医疗行业IT市场做出如下10大预测： 1.移动医疗系统在大型医院快速普及，提高医护人员工作效率。移动医疗不仅是医疗信息化的发展方向，也代表着医
大数据经过反复炒作之后，慢慢的降温下来。大家不再大谈几个v了，落地到企业会发现，大部分场景还是传统的数据仓库的替换。今天梳理下数据仓库的使用场景，以及需要的技术。 1，先谈下数据仓库准确的概念是什么？ 数据仓库 ，由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出，主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，作一有系统的分析整理，以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行
【商务智能】数据预处理 【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 ) 【商务智能】商务智能 ( 概念 | 组成 | 过程 )
“分享、合作、共赢”一直是大数据文摘秉持的理念，如果您希望更深入的交流或有什么意见、建议，请给文摘的公众号留言，我们一定认真回复。 输入“精选”并按提示输入日期，就能查看往期精选文章。 曾几何时，数据是人类用于识别环境的计数工具，对其精确性的关注似乎仅限于科学研究领域。进入信息化时代，我们每一个人都明显感受到与信息相关的数据无处不在。可以说，我们自身在不断产生各种数据的同时，数据也在极大地影响我们。 两次数据革命融合数据与科学研究 在数据的发展历程中有过两次革命。第一次
在今天的数字时代，城市化进程不断加速，城市面临着前所未有的挑战，包括交通拥堵、资源管理、环境保护等。为了更好地解决这些挑战，智慧城市的概念应运而生。智慧城市利用大数据和人工智能（AI）等先进技术来提高城市的运行效率和生活质量。本文将深入探讨大数据和AI在智慧城市中的关键作用，以及它们是如何成为城市幕后的英雄的。
本期责编：Sophie 书名：《大数据掘金：挖掘商业世界中的数据价值 》 原书名：Real-World Data Mining： Applied Business Analytics and Deci
随着开源Hapdoop、Map/Reduce、Spark、HDFS、HBASE等技术的商用化，大数据管理技术得到了突飞猛进的发展。一般来说，大数据具有3V特性，即Volume（海量）、Velocity（高速）和Variety（多样）。TPC联合主席、Cisco高级工程师Raghunath Nambiar进一步认为大数据还面临Value（价值）和Veracity（精确）的挑战。如何客观地比较不同数据管理系统，即大数据测试基准的选择，成为一个重要的研究课题。 事务性能管理委员会(TPC)是目前最知名的数据管理系
本文介绍了人工智能决策系统的发展背景，分析了传统决策系统的痛点，并重点介绍了基于人工智能和大数据技术的智能决策系统的架构设计和实现。该系统可以为各行业提供智能化、精准化、个性化的决策支持，具有广泛的应用前景。
<数据猿导读> 雕龙数据目前的主营产品有医院运营流程管理系统、HBI-医院决策支持系统、医疗数据交互系统和医疗数据共享平台等，2015年雕龙数据实现营业收入556.91万元，同比增长85.59%，20
4月22日，首届数字中国建设峰会配套活动“数字经济·闽江夜话”活动成功举办，开辟了政府、学界和企业人士探索中国数字经济发展的新平台。
基于业内对大数据技术的需求，各种基于开源技术的商业产品得到了长足的发展。然而对于用户来说，如何才能客观地比较不同的数据管理系统，基准测试的研究也被提了出来。本文中，谭磊讲解了大数据测试基准应该具有的要素，并以此为基础对比了现有的大数据测试基准，然后重点讨论TPC-DS测试基准。 以下为原文： 随着开源Hapdoop、Map/Reduce、Spark、HDFS、HBASE等技术的商用化，大数据管理技术得到了突飞猛进的发展。一般来说，大数据具有3V特性，即Volume(海量)、Velocity(高速)和Vari
信息系统的分类可以基于系统的功能、使用的技术、以及它们服务的对象来进行。下面是主要的几类信息系统及其简要说明：
Hadoop大数据技术影响到人类生活的各个层面，同时伴随着互联网技术快速发展和数据的高速增长对现代政府机构、企业、事业单位、其他组织以及个人都造成了重大的影响。
在数据仓库出现之前 , 上述两种处理类型都放在数据库中进行处理 , 其中分析性处理效果不好 , 因此提出不同的数据类型 , 放在不同的数据载体中 :
在【rainbowzhou 面试3/101】技术提问--大数据测试是什么，你如何测？中，如果细看的小伙伴会发现通篇仅在基准测试的时候，提到过性能，那么是否在大数据领域基准测试即性能测试呢？本篇带着这个疑问，我将和大家聊聊大数据中的性能测试，性能测试的步骤，以及分享一个大数据性能测试案例，希望对大家有所帮助。
无人机（UAV）和无人地面车辆（UGV）是军事领域中最显著的AI应用之一。AI和机器学习算法用于自动化控制和导航，提高自主性和执行任务的效率。
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给
马萨诸塞州综合医院（MGH）放射科的一组研究人员开发了一种AI系统，可以快速诊断和分类脑出血症状，并以相对较小的图像数据集支持其决策。这样的系统可能成为医院急诊部门评估危及生命的中风症状患者的必不可少的工具，从而对患者进行快速而准确的治疗，研究报告发表在《Nature Biomedical Engineering》。
导语：人类的生产生活每天都在产生大量的数据，并且产生的速度越来越快。新的攻击手段层出不穷，需要检测的数据越来越多，现有的分析技术不堪重负。 安全数据的数量、速度、种类的迅速膨胀，导致的不仅仅是海量异构
依据ArcGIS 组件式开发及应用的目录结构，将系统性的学习ArcGIS 二次开发的道路分为三个部分。这个系列包含以下三个部分：
2016年6月，欧盟资助的FIGARO项目正式推出其开发的一套精准农业决策支持系统，该系统可以通过提高水的生产及优化灌溉用水的使用与能耗，大幅改善高耗水作物（包括土豆、玉米、柑橘类水果）的灌溉管理。 FIGARO平台采集由土壤水分传感器、卫星、气象站捕获的气候、土壤和作物数据，并将其用于天气预测和作物模型，从而为农民确定灌溉时间和水量提供精确的建议。该系统可以自动录入绝大部分数据，而不需要像众多市场上现有的决策支持系统一样让农民录入数据，为农民节约了大量的时间，且降低了他们使用系统的技术难度。 农民一旦建立
随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。
今天特地查了一些官方解释和很多优秀的博客文章，将关于数仓方面的一些名词理解记了下来，先将这些简称做一个解释：
0x00 前言 整理一些数据仓库中的常用概念。大部分概念不是照搬书上的准确定义，会加入很多自己的理解。 0x01 概念 数据仓库（Data Warehouse） 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。 个人理解，数据仓库不单单是一个概念，其实算是对数据管理和使用的一种方法论，它包括了如何合理地收集数据、如何规范的管理数据、如何优雅地使用数据，以及任务调度、数据血统分析等一系列内容。 在大数
数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统开辟了新方向，他们是商业智能的主要组成部分。
数据库（database）是按照数据结构来组织，存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 数据库是长期存储在计算机内，有组织的，可共享的数据集合。数据库中的数据指的是以一定的数据模型组织，描述和 存储在一起，具有尽可能小的冗余度，较高的数据独立性和易扩展性的特点并可在一定范围内为多个用户共享。 常用的数据库有mysql，oracle，sqlserver等。作用不一样，数据库是用来支撑业务（1）的，需要响应速度特别快，没 有延时，查询起来都是一条条查询，把相关的数据全部得到，适合用这种关系型数据库。数据仓库主要用来支撑分析的。 问题：公司的多个部门，对相同的数据描述会不一样，在汇总的时候会出问题。
到目前为止，取得这样的成果，我总结了一条经验：就是预先要把事情想清楚，把战略目的、步骤，尤其是出了问题如何应对，一步步一层层都想清楚；要有系统地想，这不是一个人或者董事长来想，而是有一个组织来考虑。当然，尽管不可能都想得和实际中完全一样，那么意外发生时要很快知道问题所在，情况就很好处理了。
在医院重症监护室（ICU），重症患者在病床上躺着，全身连接着各种机器设备，这些机器能提供患者全天候的照顾。
导读：数据采集和存储技术的迅速发展，加之数据生成与传播的便捷性，致使数据爆炸性增长，最终形成了当前的大数据时代。围绕这些数据集进行可行的深入分析，对几乎所有社会领域的决策都变得越来越重要：商业和工业、科学和工程、医药和生物技术以及政府和个人。
决策支持系统（DSS）：综合利用大量数据有机组合众多模型（数据模型及数据处理模型）通过人机交互。辅助各级决策者实现科学决策的系统。
本项目案例由帆软投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2023大数据产业年度创新服务企业榜单/奖项”评选。
信息系统的发展： 诺兰模型：初始阶段、传播阶段、控制阶段、集成阶段、数据管理阶段、成熟阶段
近日，美国食品药品监督管理局逐步向社会开放医疗和健康大数据的新闻引起巨大关注。美国当地时间6月2日，FDA的公共数据开放项目OpenFDA(open.fda.gov)正式上线。其先导项目开放了“300万份药物不良反应报告”的数据。这些数据是2004至2013年间被提交给FDA的药物不良反应和医疗过失记录。在OpenFDA项目之前，这些数据虽也可获得但难以应用。而OpenFDA则提供了开放的应用程序接口(API)、原始数据下载、技术文档和应用实例，甚至还为重要的公共数据集建立开发者社区。 美国公布医疗和健康
MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理，在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供数据库服务。非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。
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