| 词条 | 企业决策与决策分析 |
| 释义 | 企业决策分析的特点(决策分析形式的多样性 决策分析过程的复杂性 决策活动的分布性) 企业决策分析的支撑技术(数据仓库 操作数据存储 形成有机的整体 雪片模式) 企业决策分析系统的体系结构(人机交互模块 决策问题分析与处理模块 通讯模块 决策信息管理模块) 概述随着企业计算机应用和信息化程度的不断深入，企业已经积累了大量的业务和财务数据，并继续随着时间和业务的发展而呈几何级膨胀趋势。企业信息处理部门的工作重点已逐渐超越了简单的数据收集，企业内的各级人员都希望能够快速、准确并方便有效地从这些大量杂乱无章的数据中获取有意义的信息，决策者也希望能够充分利用现有的数据指导企业决策和发掘企业的竞争优势。决策效率和决策质量的高低将直接影响企业的运营绩效和市场竞争力。由于集团企业具有分布、异构、自治等特点，集团企业运营过程中的决策将是一个复杂的过程，对于不同的决策问题需要采用不同的决策方法。同时，在集团企业运营过程中，决策的形式也是多种多样的，它在一定的阶段表现为个体的行为，在一定的阶段又表现为群体的活动，从而给集团企业管理中的决策分析提出了高要求。 企业决策分析的特点集团企业管理要求从整体的角度来强调集成、协作以及信息共享，并实现具有柔性、稳定和协调的合作关系，因此其决策活动具有以下一些特点： 决策分析形式的多样性在集团企业运营过程中将会遇到各种不同的决策问题及相应的决策过程，针对不同的问题需要采用不同的决策方法。如在一定的时候需要控股企业集中进行个体决策，比如对于集团企业运营过程中风险的监控与决策、对整个集团企业运营绩效和对某个运营过程绩效的评价与决策；而在某些时候，又需要进行群体决策，如在协同生产及运营过程中还可能出现各种冲突，此时又需要通过协商、仲裁等方式进行冲突消解；有些情况下还可能用到多种决策方法，如集团企业利益分配机制可能要根据分配模式的不同而采用个体、群体、或者两者结合的方式进行。 决策分析过程的复杂性集团企业运营过程中包含了一系列的决策分析活动，这些决策分析活动之间呈现一种时序性，即后续阶段中的决策是在前序阶段决策结果的基础上进行的，前序阶段决策的结果还决定了后续阶段需要进行什么样的决策。 由于集团企业运营过程中大量不确定性情形的存在以及某些成员企业自治的特点，有关的决策信息是不完备的和模糊的。同时，集团企业决策问题中，不仅存在结构化的决策问题，而且还存在大量半结构化、非结构化的决策问题。 集团企业中不完备、模糊的决策信息以及非结构化、半结构化决策问题的存在说明集团企业运营过程中的决策是一个基于经验和知识的复杂活动，这些经验和知识有些是可以形式化表达的，但是还有一部分是不可形式化表达的。因而支持集团企业的协同决策体系并不能完全代替决策者的作用，而是提供给决策者一个良好的决策环境与工具，使得集团企业中的决策活动更为高效和合理。 决策活动的分布性集团企业中的决策活动是分布进行的。在集团企业运营过程中，各个成员企业可能位于世界范围的不同国家或地区，单个节点成员企业的生产、设计、库存也可能分散在不同的国家或地区。企业之间通过Intranet、Extranet和Internet等实现相互的协作，其决策活动就是在网络的支持下分布、协同地完成。 在集团企业运营过程中，各个节点成员企业承担了不同子任务或业务流程。由于总体目标是一致的，因而各节点成员企业之间将更多的是积极开展多种形式的合作，以保证个体效益和整体效益的最大化。然而由于各个自治的节点企业的具体战略目标、企业的文化、决策者的偏好等各不相同，因而在决策中经常会出现各种冲突。为了保证集团企业的顺利运营，需要随时进行协调，解决冲突。 企业决策分析的体系框架根据集团企业管理中决策活动特点，可以建立集团企业决策信息概念模型。决策信息的概念模型描述集团企业管理中决策问题的逻辑层次和控制结构。 集团企业决策信息的概念模型分为战略层（Strategic Level）、战术层（Tactical Level）和执行层（Operational Level）三个层次。 战略层是集团企业决策信息模型中的最高层，负责管理、控制、协调整个集团企业网络的正常运行。其控制范围包括涉及集团企业全体成员整体利益的事务和对整个企业集团运营活动的调控与制约。在这一层次，可以设定集团企业决策模型的范围和内容、集团企业的合作机制和行为准则的设定、运营过程的绩效评价、利益分配机制和风险控制机制等任务，为集团企业正常运营提供了战略决策框架和行动指南。根据集团企业实际情况进行群体决策，担负着全局优化以及在新机遇下的集团企业组建过程中的决策工作。 战术层定义集团企业各成员企业的各种基本决策活动过程。虽然由于集团企业的动态特性，各企业的实际情况和操作流程会有所不同，但我们总能找到一些存在于企业业务活动中相对稳定且有相同或类似行为特征的实体。同时也能找出系统中不能再分的最小粒度的原子过程，利用O-O技术，我们将企业中的各类实体和原子过程封装成对象，根据产品结构信息和集团企业实际运行状态信息，将客户的订单分解到集团企业的各成员企业，并派生出由不同的原子过程组成的工作流，对资源进行分配，并完成对工作流监督、控制的任务。 执行层完成集团企业具体任务的执行工作，包括物流在各企业间的合理流动以及从原材料到成品的物理加工过程，如原材料的运输、零件加工、部件装配、检测、仓储等过程。在本层中，完成制造、销售、供应、运输等任务的同时，还要对第一线的信息进行采集、整理、反馈以供上层决策时使用。 显然，战略层的决策问题在集团企业管理运营过程中是最关键的，是确保集团企业稳定运营、提高整个集团企业运营绩效影响最重要的部分。 企业决策分析的支撑技术传统的数据库系统，即联机事务处理系统（On-Line Transaction Processing，OLTP），作为数据管理手段，主要用于事务处理，但它对分析处理的支持一直不能令人满意。因此，人们逐渐尝试对OLTP数据库的数据进行再加工，形成一个综合且面向分析的环境，以更好地支持决策分析。数据仓库和联机分析处理系统（On-Line Analytical Processing，OLAP）是决策分析系统的有机组成部分，数据仓库从分布在公司内部各处地OLTP数据库中提取数据并对所提取的数据进行预处理，为公司决策分析提供所需的数据；OLAP则利用存储在数据仓库中的数据完成各种分析操作，并以直观易懂的形式将分析结果返回给决策分析人员。 数据仓库数据仓库是面向主题、集成、不可更新、随时间而不断变化、用于支持决策的数据集合。在集团企业环境下，我们认为通常有三种数据源聚居在数据仓库中：一种是主导企业内部各个应用系统周期性迁移来的数据；一种是来自集团企业内部各成员企业的相关数据；另一种则是来自集团企业外部的数据。 集团企业环境下数据仓库的组织结构与数据库的组织结构有很大的不同：它从集团企业的各个应用系统中获得基本数据和综合数据并把它们分成不同的层次如图2所示。 这些层次包括当前基本数据、历史基本数据、轻度综合数据、高度综合数据以及元数据（Meta Data，MD）。当前基本数据是集团企业最近时期的业务数据，是用户最感兴趣的部分，其数据量也最大。随着时间的推移，当前基本数据可以通过数据仓库是时间控制机制转换为历史基本数据并被转存于转储介质上。轻度综合数据是当前基本数据经轻度综合而形成的。最高层的高度综合数据是经高度综合、精炼的准决策数据。元数据是关于数据的数据，它包括数据仓库的数据源和主题定义、数据装载/转储规则、联机维护规则、概要信息的提取规则等。 操作数据存储操作数据存储（Operational Data Store，ODS）是一种新型的数据环境，主要用以适应企业级的OLTP与“即时OLAP”数据处理。操作数据存储对数据库和数据仓库起到承上启下的作用，同时可以降低数据仓库建立过程中的难度。 集团企业中完整的数据库体系结构应由各个面向应用的数据库、各个面向主题的数据仓库以及操作数据存储所组成，适应从OLTP到OLAP的所有应用。OLTP与OLAP是既相对独立、松散耦合，又相互联系、有机集成。可以完整的作出涵盖集团企业所有操作和分析需求的数据库体系结构DB-ODS-DW图。 形成有机的整体建构用于协同决策的集团企业数据仓库体系化环境，不仅要求建立各级数据库、操作数据存储、数据仓库，还要求对各个面向应用的数据库之间、各操作数据存储之间、各数据仓库之间及数据库、操作数据存储、数据仓库之间的界限和相互联系做出合理划分和明确描述。对在不同的数据库、操作数据存储或数据仓库上的数据处理和应用要进行明确的定义和划分，对软、硬件资源和人员的配置做出明确规定，以使该环境真正成为一个结构清晰、层次分明、联系明确、可有序运行的有机的整体。 1、自顶而下 在集团企业环境下数据仓库的设计应注重系统的可扩展性、一致性和可重用性。采用“自顶而下”的方法先设计面向集团企业的全局数据仓库结构，进而在其基础上设计面向具体业务的应用层数据仓库和面向高层战略决策的个人用户数据仓库。全局数据仓库是面向原子级用户需求的，即集团企业中最基本的分析需求，因此最好是将其完全独立于任何应用逻辑。而在应用层数据仓库和高层数据仓库中，将数据组织与分析处理逻辑结合起来则有利于提高分析效率。 2、自底而上 集团企业中数据仓库的实现可以采用“自底而上”的数据集市（Data Mart，DM）这一方法。数据集市的核心思想是从集团企业运营过程中当前最关心的部分开始，根据集团企业中各合作伙伴企业数据准备的实际情况，完成集团企业运营最为迫切的需求。以获取最快的回报，然后再不断扩充和完善。因为有“自顶而下”的全局数据仓库设计框架作为指导，数据集市具有很好的一致性和可重用性，也易于调整。当有更多合作企业的数据集市投入使用后，数据在原子级或数据准备区可以相互联结，从而这些数据集市的集合也就构成了集团企业的全局数据仓库。 雪片模式数据集市与数据仓库不同的是，数据集市针对集团企业中某个具有战略意义的应用或者业务流程的应用，支持用户利用已有的数据获得重要的竞争优势或者找到进入新市场的具体解决方案。数据集市比数据仓库更小、更集中，也更经济。目前，数据集市的趋势是集中管理，这将减少分散式模型所固有的管理冗余。数据集市是面向主题的维数据库，它通常采用维和事实表构成的“星型模式”，当存在大量需要用多张表来表达的复杂维时，则演变为“雪片模式”。数据集市与数据仓库是局部和全局的关系，因此数据集市不能互相独立地建立，而应该是从全局观念来建立。 集团企业中的数据仓库是一个由许多不同组件构成的组合体，它包括以下组件：数据准备区、数据仓库、专用数据集市。可作出集团企业销售过程拓扑关系图。 数据准备区是一组数据库表，它们将被用于操作型系统数据源接收信息。数据集市与数据仓库共同支持终端用户的OLAP、报表和知识挖掘。集团企业中全局代码经常作为维表来保持数据集市维的一致性。 企业决策分析系统的体系结构模型主要由四个部分组成：人机交互模块、决策问题分析与处理模块、通讯模块以及决策信息管理模块。 人机交互模块是系统与用户之间交互的窗口，友好的可视化的界面是系统的重要组成都分。利用Web技术及多媒体技术，提供友好易用的人机交互界面。人机交互模块由人机交互界面和知识获取工具组成，实现集团企业决策支持的知识获取以及与相关人员的信息交互，从而把管理中最关键的因素——人结合到系统之中。 决策问题分析与处理模块首先对决策问题进行分析和分解，然后求解由原决策问题分解产生的一系列具体任务。其中知识系统是用于解决决策问题的智能决策系统。决策模型与算法描述集团企业运营过程中的决策问题，是对决策功能对象的框架结构进行抽象描述。决策模型的建立应与集团企业管理中某一决策问题领域相结合，形成相应的决策功能对象的具体结构描述。面向集团企业管理中决策问题的决策模型、决策方法、决策知识等封装为一体，形成针对具体决策问题的决策功能对象，适应对实时性要求较高的决策问题。 通讯模块用于决策成员之间的通信以及与集团企业决策支持系统外部进行信息交互。通讯模块为决策群体提供交互协商的环境，需要考虑通讯语言和通讯协议两方面的内容。 决策信息管理模块该模块由可被多个分布决策对象共享的库构成，包括数据库、知识库、模型库、方法库、对象库、参考模型库和企业模型等。该模块为决策支持系统的信息源，对决策信息进行搜集、处理和维护。系统的决策功能模块从该部分获得决策所需的，包括控股企业、各成员企业业务系统中的信息。 显然，决策问题分析与处理模块是集团企业决策支持系统的核心，决策信息管理模块对解决集团企业管理中分布、实时性要求高的决策问题起到至关重要的作用。 企业决策分析解决案例金蝶数据仓库金蝶公司充分意识到数据仓库技术在未来信息决策与分析领域中的特殊地位及其光明前景，潜心钻研数年，终于自行开发成功了具有自主知识产权的金蝶数据仓库产品，可以帮助企业成功建立起一种体系化的数据存储环境，将决策分析所需要的大量数据从传统的操作环境中分离出来，使分散、不一致的操作数据转换成集成、统一的信息。企业内不同单位、不同角色的成员都可以在此单一环境之下，通过运用其中的数据和信息，发现全新的视野和新的问题、新的分析和想法，进而发展出制度化的决策系统，并获取更多的经营效益。同时，金蝶与国际知名商业智能软件提供商携手合作，共同构建完整的金蝶决策分析体系架构，充分满足企业集团高层管理与决策者对决策信息的需求，成为金蝶集团财务管理解决方案的重要组成部分。 金蝶目标管理系统同时，自进入二十一世纪以来，经济的加速转型和资讯科技的日新月异催生出更多高速发展的成长性企业。但飞速发展的商业环境，与日俱增的竞争压力，日益增长的客户期望，使企业在高速成长的过程中，面临越来越多的内外部的多重挑战。加强企业内部管理，及时调整业务模式，完整掌握决策信息，正确制定战略目标，成为企业在当今动态竞争环境中脱颖而出的另一个关键内容。金蝶决策分析解决方案亦为解决众多企业这一关键问题提供了重要手段。金蝶目标管理系统可以帮助企业成功制定清晰的企业战略并将它们的战略实施到底。系统所提供的平衡计分卡工具，可以对企业战略目标进行层层分解，并在设定目标时建立不同部门间的关联指标，保证了横向职能部门的有效协同，打破组织壁垒，加强信息共享，做到相互支持。制定目标后，可以对企业运行状态，对指标的完成情况进行即时的监控，及时发现问题并采取措施，以便问题得到及时解决。当内外部条件发生变化时，也可以借助信息的及时获得及时地发现这些变化，并对战略进行调整。基于数据仓库和商业智能技术的管理驾驶舱系统，能够提供准确、及时、科学并且多视角、多维度的决策分析数据，包括KPIs分析、资金分析、成本分析、杜邦分析、经济增加值分析、资产分析、损益分析等在内的多维度商业智能分析，从而让企业的管理者能及时诊断指标与实际的差异，提高决策的准确性与高效率性，实现企业绩效的持续改进。 金蝶决策分析解决方案将帮助集团管理者有效地集成各种业务系统、数据仓库中信息，为企业改进业务流程、加强客户服务、促进销售并增加盈利提供有针对性的分析报告； 快速、连贯地分析数据，既保证信息的及时性，又保证信息的延续性； 为企业决策者构建管理驾驶舱，使决策者能全方面掌控企业运营，及时地做出科学周密的决策； 通过一个信息生产者和信息使用者的完整的信息供应链，实现企业商业智能化所带来的价值，将准确的信息及时送达准确的人。 《企业决策与决策分析》内容介绍黄崇兴黄崇兴教授 美国奥斯汀德州大学管理科学及信息系统博士,曾在美国波士顿麻省理工学院、哈佛大学商学院接受创业、领导与案例的教学训练。目前任教于国立台湾大学管理学院商学研究所，主要教学领域为：企业决策方法、作业管理、服务业管理，其个人专长为管理科学及系统分析、企业决策方法、服务型产业经营管理等。 管理学习课件一个决策决定了企业的成败与兴衰，企业决策不是简单的选择题，而是有科学的管理方法和科学的决策技巧．该管理学习课件既适合各大专院校管理类、经济类专业师生，也十分有利于工商企业的领导及其管理人员管理水平的提升。 《企业决策与决策分析》课程悉数讲解了决策在管理中的定位，基本的企业管理原则，管理的目的，管理的技能。详细阐述了正确决策程序的要素和意义，点明了决策程序各要素所占的比重。同时，课程还回溯了人类决策思想与方法的演进，总结了人类从直觉到人工智慧的探索，从纯哲学、纯数学的发端逐步引进经济学、心理学和神经物理学的历程。 课程指出了决策的科学含义，解决了如何从问题的角度构建决策模型，课程还重点分析了决策的十个要素、决策者的决策模式、决策分析的方法论、决策树的分析方法以及团体决策的优势和缺陷等。 最后，课程结合非典危机下的决策，娇生公司泰诺事件以及纽约环保局如何利用模拟决策等实例，引领学习者深究决策的精髓，品味决策分析的巅峰境界。 |
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