决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是一种以提升决策质量为目标，整合数据管理系统、模型库及交互界面的信息系统。以下是对决策支持系统的详细介绍：

一、定义与功能

决策支持系统被定义为信息技术工具与方法的组合，旨在通过数据整合、模型分析及可视化工具，辅助决策者应对半结构化或非结构化问题。其核心功能包括：

• 利用数据管理系统整合内外部多源信息。
• 基于预测模型、优化模型进行方案模拟与效益评估。
• 风险评估与方案优化。

二、技术基础与组成部分

• 数据管理系统：负责采集、清洗及存储结构化与非结构化数据，常与数据仓库、ETL工具集成。
• 模型管理系统：支持动态调整决策参数。
• 用户交互模块：提供可视化仪表盘、自然语言查询等界面，降低决策者的技术使用门槛。

此外，商业智能（BI）技术的成熟为DSS提供了OLAP多维分析、实时数据更新等基础能力。

三、发展历程

• DSS概念于20世纪70年代被提出，早期作为管理信息系统（MIS）的补充，专注于数据处理之外的决策辅助。
• 至21世纪初，随着数据仓库技术普及，DSS逐步与商业智能融合，形成以OLAP、数据挖掘为核心的分析型系统。
• 2023年后，部分厂商将自助式设计、移动BI等功能纳入新一代DSS产品。

四、类型

• 智能决策支持系统（IDSS）：是决策支持系统（DSS）与人工智能（AI）相结合的产物。
• 群体决策支持系统（GDSS）：是辅助联合工作群体解决非结构化问题的交互式计算机系统。
• 分布式决策支持系统（DDSS）：由多个物理分离的信息处理特点构成的计算机网络，网络的每个结点至少含有一个决策支持系统或具有若干辅助决策的功能。
• 智能-交互-集成化决策支持系统（3IDSS）：是面向决策者、面向决策过程的综合性决策支持系统，也是最为理想的决策支持系统。

五、与MIS的差异及关联

DSS与MIS均属计算机信息系统，但存在以下差异：

• 功能定位：MIS侧重日常结构化数据处理；DSS聚焦战略层半结构化问题求解。
• 系统设计：MIS以流程效率为导向；DSS强调模型库灵活性与决策者主观介入。
• 数据依赖：DSS需调用MIS积累的业务数据，同时整合外部情报形成决策依据。

两者通过数据流转与功能互补，共同支撑组织的信息化决策体系。

六、应用场景

DSS广泛应用于医疗、政务等领域。在医疗领域，DSS被用于临床治疗方案的风险评估；政务场景中则涉及政策效果模拟与资源配置优化。此外，DSS还可应用于企业生产经营管理辅助决策，如通过收集归纳各业务系统的信息，建立真正的厂级数据共享中心，实现各个层面的信息共享，以及工业过程信息和管理业务信息的无缝融合，为管理者提供及时、定量的分析和决策支持。

七、实施步骤

构建DSS需遵循以下步骤：

1. 完善业务系统基础数据。
2. 搭建数据基座实现跨系统整合。
3. 建立可视化分析门户。
4. 围绕核心业务需求固化模型与应用。

八、特点

决策支持系统具有下列特点和作用：

• 它是一种人机协同作用的系统。
• 它可以对组织的各层次进行决策支持。
• 它可以在决策的各阶段进行支持。
• 支持半结构化和力争支持非结构化决策。
• 有较高的使用灵活性、适应性和快速反应性。
• 由用户主导进行决策分析。
• 具有较好的用户友好性，可供非计算机专家使用。
• 提高效能而不是提高效率。
• 支持决策而不是代替决策者。
• 在支持过程中提高决策者的洞察力，积累有关的信息和知识。

综上所述，决策支持系统是一种强大的辅助决策工具，它通过整合数据、模型和交互界面，为决策者提供全面、及时的分析和决策支持。