企业动态联盟决策支持
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发布时间：2024-10-09 08:37
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在企业动态联盟的决策环境中，盟主企业需要对整个联盟的经济运行过程进行仿真，对财务、生产、销售等方面做出决策。这些决策问题类型多样，包括结构化、半结构化和非结构化决策问题。同时，盟主企业还需处理决策数据信息的复杂性，联盟中包含大量与组织目标决策相关的实时更新、结构化业务数据和半结构化的决策信息。这些复杂的数据类型增加了盟主企业快速决策的难度。
为应对上述挑战，企业动态联盟快速决策的框架应运而生。该框架利用信息基础设施实现合作企业间的业务数据和经验知识共享，集成多种决策支持技术以应对决策问题的多样性和数据复杂性。该框架包括数学模型、数据仓库、联机分析（OLAP）和数据挖掘等技术，它们在并行运行中协同工作，增强数据知识处理能力，扩大决策问题的适应范围，从而在复杂情况下实现快速决策。
具体而言，决策支持技术各有特点。数学模型借助运筹学的定量方法解决确定性、结构良好的决策问题；数据仓库通过集成多数据源信息，建立面向决策主题的数据集合，提供决策所需的信息；联机分析对数据仓库进行实时、、复杂查询和综合分析，揭示数据中的总体特征和发展趋势，支持决策过程；数据挖掘从大量数据中发现有用的知识，为决策提供依据；基于案例推理技术则从过去的案例经验中寻找解决当前决策问题的线索，适用于非结构化决策问题。
在企业动态联盟中，盟主企业的决策过程主要包括三个阶段：从决策用户获取决策问题描述、识别决策问题类别并选择支持决策的方法、生成决策问题候选方案以及评价和选择候选方案。通过人机交互，系统可以与决策用户进行交互，利用对候选方案的评价结果和决策者的直觉，快速选择最合适的决策方案。整个过程在辅助盟主企业决策中发挥关键作用，确保了企业动态联盟的高效运作和决策的准确度。
