hệ hỗ trợ quyết định dss

Hệ hỗ trợ định Nguyễn Tiến Dương - 20160850 Đỗ Thanh Bình - 20160361 Nguyễn Đức Quang - 20163307 Nguyễn Xuân Đồng - 20161035 Mục lục Lời mở đầu Chương 3: Hệ hỗ trợ định (DSS) 3.1 Phân lớp hệ hỗ trợ định 3.1.1 Các loại hệ hỗ trợ theo đề xuất Power 3.1.2 Một số phân loại khác 3.2 Các thành phần hệ hỗ trợ định 3.2.1 Thành phần liệu 3.2.2 Thành phần mơ hình 3.2.3 Thành phần giao diện 3.2.4 Thành phần tri thức 3.3 Kiến trúc hệ hỗ trợ định 3.4 Kết luận Tài liệu tham khảo 3 8 10 12 15 15 18 19 Lời mở đầu Ngày nay, công nghệ trở lên gần gũi quen thuộc với người nhiều Điển hình đâu, nghe cụm từ “Nền cơng nghiệp 4.0” Nhưng cơng nghệ ln thay đổi ngày, Nếu không theo kịp, trở nên lạc hậu dễ bị bỏ lại phía sau Các tập đồn cơng nghệ riết nghiên cứu, sản xuất sản phẩm thật tốt chất lượng Trong đó, tập đồn, cơng ty khác ln muốn chọn mua sản phẩm cơng nghệ thật tốt chất lượng Trong có sản phẩm hỗ trợ người định nhanh xác dẫn đến hành động hiệu đem lại chiến lược tốt để có doanh thu cao Đó sản phẩm hỗ trợ định hay “Hệ hỗ trợ định” Vì thế, nhóm chúng em chọn đề tài “Hệ hỗ trợ định” để làm rõ số vấn đề “Hệ hỗ trợ định” Trong q trình tìm hiểu cịn nhiều thiếu sót, mong góp ý bổ sung thầy bạn Chương Hệ hỗ trợ định (DSS) Dựa vào ứng dụng DSS, DSS phân loại theo nhiều cách khác Quá trình thiết kế, hoạt động thực DSS, phụ thuộc vào nhiều trường hợp Tuy nhiên DSS thuộc loại Phân loại phù hợp cung cấp Hiệp hội hệ thống thông tin đặc biệt quan tâm hệ hỗ trợ định (AIS SIGDSS) Trong chương thảo luận cách phân loại thử vài cách phân loại khác cho DSS 3.1 3.1.1 Phân lớp hệ hỗ trợ định Các loại hệ hỗ trợ theo đề xuất Power AIS SIGDSS (ais.site-ym.com/group/sigDss) áp dụng sơ đồ phân loại ngắn gọn cho DSS đề xuất Power (2002) Hệ hỗ trợ cho truyền thơng nhóm (GSS) Hệ hỗ trợ cho truyền thơng nhóm bao gồm DSS sử dụng cơng nghệ máy tính, cộng tác truyền thơng để hỗ trợ cho nhóm nhiệm vụ khơng thể việc định Về bản, tất DSS hỗ trợ loại cơng việc nhóm thuộc loại Chúng bao gồm hỗ trợ họp, hợp tác thiết kế chí quản lý chuỗi cung ứng Hệ thống quản lý tri thức (KMS) phát triển xung quanh cộng đồng thực hành công việc hợp tác thuộc loại Hệ hỗ trợ dựa liệu Hệ hỗ trợ dựa liệu chủ yếu liên quan đến liệu xử lý cung cấp thơng tin trình bày thơng tin cho người định Nhiều DSS phát triển OLAP (Xử lý phân tích trực tuyến) hệ thống phần mềm phân tích báo cáo thuộc loại Có nhấn mạnh tối thiểu việc sử dụng mơ hình tốn học Trong loại DSS này, tổ chức sở liệu thường nằm kho liệu, đóng vai trị cấu trúc DSS Các DSS hướng sở liệu chủ yếu sử dụng cấu hình sở liệu quan hệ Thơng tin xử lý sở liệu quan hệ có xu hướng lớn, mơ tả có cấu trúc cứng nhắc Một DSS hướng sở liệu có khả tạo báo cáo truy vấn mạnh mẽ Thật vậy, chủ yếu ứng dụng công cụ đánh dấu ô Business Inteligence (BI) nhãn phân tích báo cáo / kinh doanh Các chương lưu trữ liệu quản lý hiệu suất kinh doanh (BPM) mô tả số ví dụ thể loại DSS Hệ hỗ trợ dựa tài liệu DSS dựa tài liệu việc mã hóa kiến thức, phân tích, tìm kiếm truy xuất để hỗ trợ định Chúng chủ yếu bao gồm tất DSS dựa văn Hầu hết Key Management Server (KMS) rơi vào loại Các DSS trọng tối thiểu vào việc sử dụng mơ hình tốn học Ví dụ: Một hệ thống xây dựng cho Trung tâm đạn dược Quân đội Hoa Kỳ thuộc loại Mục tiêu hệ hỗ trợ dựa tài liệu cung cấp hỗ trợ cho việc định sử dụng tài liệu nhiều hình thức: miệng, văn đa phương tiện Hệ hỗ trợ dựa tri thức, khai phá liệu hệ chuyên gia (ES - Expert Systems) Các DSS liên quan đến việc áp dụng công nghệ tri thức để giải nhu cầu hỗ trợ định cụ thể Về bản, tất DSS dựa trí tuệ nhân tạo rơi vào thể loại Khi lưu trữ tượng trưng sử dụng DSS, thường rơi vào thể loại ANN ES xếp vào thể loại Bởi lợi ích DSS thơng minh DSS dựa kiến thức lớn, tổ chức đầu tư vào chúng Các DSS sử dụng việc tạo hệ thống định tự động Ý tưởng quy tắc sử dụng để tự động hóa q trình định Các quy tắc ES có cấu trúc Điều quan trọng định phải đưa nhanh chóng, nhiều tình thương mại điện tử Hệ hỗ trợ dựa mơ hình Các điểm DSS đào tạo phát triển xung quanh nhiều mơ hình mơ tối ưu hóa (quy mơ lớn / phức tạp) thường bao gồm hoạt động quan trọng việc hình thành mơ hình, bảo trì mơ hình, quản lý mơ hình mơi trường điện tốn phân tán phân tích what-if Nhiều ứng dụng quy mơ lớn rơi vào loại Các ví dụ đáng ý bao gồm ví dụ sử dụng Procter & Gamble (Farasyn et al., 2008), HP (Olavson Fry, 2008) nhiều người khác Trọng tâm hệ thống sử dụng (các) mơ hình để tối ưu hóa nhiều mục tiêu (ví dụ: lợi nhuận) Excel bao gồm nhiều gói thống kê, gói lập trình tuyến tính (Bộ giải) nhiều mơ hình khoa học quản lý tài Các DSS thường nhóm lại nhãn phân tích theo quy định Hệ hỗ trợ tổng hợp Một hệ hỗ trợ tổng hợp bao gồm hai nhiều loại mơ tả trước Thơng thường, ES có lợi cách sử dụng số tối ưu hóa rõ ràng DSS dựa liệu cung cấp mơ hình tối ưu hóa quy mơ lớn Đơi tài liệu quan trọng việc hiểu cách diễn giải kết trực quan hóa liệu từ DSS dựa liệu Một ví dụ DSS tổng hợp sản phẩm cung cấp Wolfram Alpha (wolframalpha.com) Nó tổng hợp kiến thức từ sở liệu bên ngồi, mơ hình, thuật tốn, tài liệu, v.v để cung cấp câu trả lời cho câu hỏi cụ thể Ví dụ: tìm phân tích liệu cho cổ phiếu so sánh với cổ phiếu khác Nó cho bạn biết bạn đốt calo thực tập cụ thể tác dụng phụ loại thuốc cụ thể Mặc dù giai đoạn đầu tập hợp thành phần từ nhiều lĩnh vực khác nhau, ví dụ điển hình DSS tổng hợp việc thu thập kiến thức từ nhiều nguồn khác cố gắng tổng hợp 3.1.2 Một số phân loại khác Nhiều đề xuất khác thực để phân loại DSS Có lẽ nỗ lực thức Alter (1980) Một số loại DSS quan trọng khác bao gồm: - DSS thể chế ad hoc - Hỗ trợ cá nhân, nhóm tổ chức - Hệ thống hỗ trợ cá nhân so với GSS - Các hệ thống tùy chỉnh so với hệ thống làm sẵn DSS thể chế Xử lý với định có tính chất định kỳ Một ví dụ điển hình hệ thống quản lý danh mục đầu tư (PMS), số ngân hàng lớn sử dụng để hỗ trợ định đầu tư Một DSS thể chế hóa phát triển cải tiến phát triển số năm, DSS sử dụng nhiều lần để giải vấn đề giống hệt tương tự Điều quan trọng cần nhớ DSS thể chế khơng sử dụng người tổ chức Chính chất vấn đề định định liệu DSS có phải thể chế so với ad hoc hay không DSS ad hoc Xử lý với vấn đề cụ thể thường khơng dự đốn không tái diễn Các định đột xuất thường liên quan đến vấn đề hoạch định chiến lược đơi vấn đề kiểm sốt quản lý Việc chứng minh DSS sử dụng hai lần vấn đề lớn phát triển DSS Vô số ứng dụng DSS ad hoc phát triển thành DSS thể chế Vấn đề tái diễn hệ thống sử dụng lại người khác tổ chức có nhu cầu tương tự xử lý DSS ad hoc trước Hệ thống tùy chỉnh so với hệ thống làm sẵn Nhiều DSS tùy chỉnh cho người dùng tổ chức cá nhân Tuy nhiên, vấn đề tương đương tồn tổ chức tương tự Ví dụ, bệnh viện, ngân hàng trường đại học có nhiều vấn đề tương tự Tương tự, số vấn đề không liên quan đến khu vực chức (ví dụ: tài chính, kế tốn) lặp lại khu vực chức khu vực tổ chức khác Do đó, việc xây dựng DSS chung sử dụng (đơi có sửa đổi) số tổ chức điều hợp lý DSS gọi sẵn sàng bán nhà cung cấp khác (ví dụ: Cognos, MicroStrargety, Teradata) Về bản, sở liệu, mơ hình, giao diện hỗ trợ khác Các tính tích hợp sẵn: Chỉ cần thêm tổ chức liệu logo tổ chức Các nhà cung cấp OLAP phân tích cung cấp mẫu DSS cho nhiều lĩnh vực chức năng, bao gồm tài chính, bất động sản, tiếp thị kế toán Số lượng DSS làm sẵn tiếp tục tăng tính linh hoạt chi phí thấp Chúng thường phát triển cách sử dụng công nghệ Internet để truy cập truyền thơng sở liệu trình duyệt Web cho giao diện Họ dễ dàng kết hợp OLAP trình tạo DSS dễ sử dụng khác 3.2 Các thành phần hệ hỗ trợ định Một hệ hỗ trợ định bao gồm hệ thống quản trị liệu (Thành phần liệu), hệ thống quản trị mơ hình (Thành phần mơ hình), hệ thống giao diện người dùng (Thành phần giao diện) hệ thống quản trị tri thức (Thành phần tri thức) Xem hình 3.1: Hình 3.1: Sơ đồ DSS 3.2.1 Thành phần liệu Thành phần liệu bao gồm sở liệu chứa liệu có liên quan tình quản lý phần mềm gọi hệ quản trị sở liệu (DBMS) Thành phần liệu kết nối với kho liệu công ty, kho lưu trữ liệu định liên quan công ty Thông thường, liệu lưu trữ truy cập thông qua máy chủ Web sở liệu Thành phần liệu bao gồm thành phần sau: - Cơ sở liệu hệ hỗ trợ định - Hệ quản trị sở liệu - Thư mục liệu - Phần truy vấn Những thành phần biểu diễn hình 3.2 Hình cho thấy tương tác hệ thống quản trị liệu với phần khác hệ hỗ trợ định, tương tác với số nguồn liệu Nhiều ứng dụng phân tích mơ tả kinh doanh thơng minh cho thấy sức mạnh từ phía quản lý liệu hệ thống Hình 3.2: Cấu trúc hệ thống quản trị liệu 3.2.2 Thành phần mơ hình Thành phần mơ hình thành phần mà gồm mơ hình tài chính, mơ hình thống kê, mơ hình khoa học quản trị mơ hình định lượng khác cung cấp khả phân tích hệ thống quản trị phần mềm thích hợp Phần mềm gọi hệ thống quản lý mơ hình (MBMS) Thành phần kết nối tới kho lưu trữ công ty kho lưu trữ bên Các phương pháp giải pháp mơ hình hệ quản trị cài đặt hệ thống phát triển Web để chạy máy chủ ứng dụng Thành phần mơ hình bao gồm thành phần sau: - Mơ hình sở - Hệ quản lý mơ hình - Ngơn ngữ mơ hình hóa - Thư mục mơ hình - Mơ hình thực thi, tích hợp xử lý lệnh Hình 3.3: Cấu trúc hệ thống quản trị mơ hình 10 Ở cấp độ cao việc xây dựng mô hình, điều quan trọng phải xem xét loại mơ hình khác phương pháp khác cần thiết hệ hỗ trợ định Thông thường bắt đầu phát triển, việc kết hợp loại mơ hình có ý nghĩa định, điều thay đổi nhiều phụ thuộc vào việc xác định việc định cho vấn đề Một số hệ thống phát triển hệ hỗ trợ định bao gồm nhiều thành phần (ví dụ phân tích từ hệ định Lumina), có hệ thống khác có thành phần (ví dụ Lindo) Thơng thường, đầu loại mơ hình (ví dụ dự báo) dùng cho đầu vào mơ hình khác (ví dụ lập lịch sản xuất) Trong số trường hợp, ngơn ngữ mơ hình hóa tạo đầu vào cho giải (solver), trường hợp khác hai kết hợp lại Bởi hệ hỗ trợ xử lý vấn đề bán cấu trúc hay phi cấu trúc, ta cần phải thường xun tùy chỉnh lại mơ hình việc sử dụng cơng cụ ngơn ngữ lập trình ví dụ Net framework, C++ hay Java, đặc biệt R Python Phần mềm xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) sử dụng để làm việc với mơ hình phân tích liệu Ngay ngơn ngữ mơ Arena gói thống kê SPSS cung cấp cơng cụ mơ hình hóa phát triển thơng qua việc sử dụng ngơn ngữ lập trình độc quyền Với hệ hỗ trợ có kích thước vừa nhỏ đỡ phức tạp thường sử dụng phần mềm bảng tính (ví dụ Excel) Tuy nhiên, việc sử dụng bảng tính để mơ hình hóa vấn đề có kích thước đáng kể dễ bị lỗi Có điều khó, giống với việc đọc code người khác, phải đọc bảng tính phức tạp lồng người thực Điều gây khó khăn cho việc sửa mơ hình xây dựng người khác Và điều liên quan khả xảy lỗi công thức Những vấn đề giải phần mềm hệ hỗ trợ định gọi Hệ hoạch định tài tương tác (IFPS - Interactive Financial Planning System), sau trở thành phần mềm Desktop có tên Planners Lab 11 Planners Lab bao gồm thành phần sau: - Ngơn ngữ xây dựng mơ hình hướng đại số dễ sử dụng - Tùy chọn đại, dễ sử dụng để visualizing (trực quan hóa) đầu chẳng hạn câu trả lời cho câu hỏi what-if câu hỏi tìm kiếm mục tiêu (goal seek questions) để phân tích kết cho thay đổi giả định Sự kết hợp thành phần cho phép nhà quản lý phân tích kinh doanh xây dựng, xem xét cạnh tranh với giả định làm tảng cho kịch định Planners Lab cho phép người đưa định mô tả kế hoạch họ lời giả định họ Sản phẩm trình giả lập tạo điều kiện cho trị chuyện với người định tiến trình mô tả giả định kinh doanh Tất giả định mơ tả phương trình tiếng Anh (hoặc ngôn ngữ địa người dùng) Cách tốt để học cách sử dụng Planners Lab chạy phần mềm làm theo hướng dẫn Phần mềm tải plannerslab.com 3.2.3 Thành phần giao diện Người dùng giao tiếp lệnh cho DSS thông qua hệ thống giao diện người dùng Người dùng coi phần hệ thống Các nhà nghiên cứu khẳng định số đóng góp độc DSS bắt nguồn từ tương tác mạnh mẽ máy tính người định Trình duyệt Web cung cấp cấu trúc giao diện người dùng (GUI) quen thuộc, phù hợp cho hầu hết DSS Đối với DSS sử dụng cục bộ, bảng tính cung cấp giao diện người dùng quen thuộc Giao diện người dùng khó sử dụng lý khiến nhà quản lý khơng sử dụng máy tính phân tích định lượng Trình duyệt Web cơng nhận GUI DSS hiệu linh hoạt, thân thiện với người dùng cổng vào hầu hết nguồn thông tin liệu cần thiết Về bản, trình duyệt Web dẫn đến phát triển cổng thông tin bảng điều khiển (Dashboard) giao diện DSS 12 Sự phát triển bùng nổ thiết bị di động bao gồm điện thoại thông minh máy tính bảng thay đổi giao diện người dùng DSS Các thiết bị cho phép đầu vào viết tay nhập liệu từ bàn phím bên bên Một số giao diện người dùng DSS sử dụng đầu vào ngôn ngữ tự nhiên (nghĩa văn ngôn ngữ người) để người dùng dễ dàng thể thân cách có ý nghĩa Do tính mờ ngơn ngữ người, việc phát triển phần mềm để diễn giải khó khăn Tuy nhiên, thư viện gia tăng tăng độ xác hàng năm cuối chúng dẫn đến đầu vào, đầu ngơn ngữ xác.Đầu vào điện thoại di động thông qua SMS trở nên phổ biến số ứng dụng loại DSS Ví dụ: người ta gửi u cầu SMS để tìm kiếm chủ đề tới GOOGLE (46645) Nó hữu ích việc định vị doanh nghiệp, địa số điện thoại gần đó, sử dụng cho nhiều nhiệm vụ hỗ trợ định khác Ví dụ: người dùng tìm định nghĩa từ cách nhập từ xác định định nghĩa theo sau từ, chẳng hạn xác định mở rộng Một số khả khác bao gồm: - Dịch: ”Cảm ơn tiếng Tây Ban Nha” - Tra cứu giá: ”iPhone Giá 32 GB” - Máy tính: “Mặc dù bạn muốn sử dụng chức tính tốn tích hợp điện thoại mình, bạn gửi biểu thức tốn học dạng SMS để trả lời.” - Chuyển đổi tiền tệ: ”10 usd euro” - Điểm số thể thao thời gian trị chơi: Chỉ cần nhập tên đội (ví dụ "NYC Giants") Google SMS gửi số điểm trò chơi gần ngày trận đấu Loại khả tìm kiếm dựa SMS có sẵn cho cơng cụ tìm kiếm khác, bao gồm Yahoo! cơng cụ tìm kiếm Microsoft Microsoft Bing Với xuất điện thoại thông minh điện thoại thông minh iPhone Apple Android từ nhiều nhà cung cấp, nhiều công ty phát triển ứng dụng để cung cấp hỗ trợ định mua hàng Ví dụ: ứng dụng Amazon.com cho phép người dùng 13 chụp ảnh mặt hàng cửa hàng (hoặc nơi nào) gửi đến Amazon.com Thuật tốn hiểu đồ họa Amazon.com cố gắng khớp hình ảnh với sản phẩm thực sở liệu gửi cho người dùng trang tương tự trang thông tin sản phẩm Amazon.com, cho phép người dùng thực so sánh giá thời gian thực Hàng ngàn ứng dụng khác phát triển để hỗ trợ người tiêu dùng định tìm kiếm lựa chọn cửa hàng / nhà hàng / nhà cung cấp dịch vụ sở vị trí, đề xuất từ người khác đặc biệt từ nhóm xã hội riêng bạn Đầu vào giọng nói cho thiết bị PC phổ biến xác (nhưng khơng phải xác hồn tồn) Khi nhập liệu giọng nói với phần mềm nhận dạng giọng nói kèm (và phần mềm chuyển văn thành giọng nói có sẵn) sử dụng, hướng dẫn lời nói với hành động đầu kèm gọi Chúng có sẵn cho DSS tích hợp vào thiết bị di động mô tả trước Một ví dụ đầu vào giọng nói sử dụng cho DSS cho mục đích chung ứng dụng Tweet, Siri Apple dịch vụ Google Now Ví dụ: người dùng cung cấp mã zip cho nói giao bánh pizza Các thiết bị cung cấp kết tìm kiếm chí thực gọi đến doanh nghiệp Những nỗ lực không thường xuyên quản lý quy trình kinh doanh (BPM) dẫn đến đầu vào trực tiếp từ thiết bị vật lý để phân tích thơng qua DSS Ví dụ, chip nhận dạng tần số vơ tuyến (RFID) ghi liệu từ cảm biến đường ray sản phẩm xử lý nhà máy.Dữ liệu từ cảm biến (ví dụ: ghi trạng thái vật phẩm) tải xuống vị trí quan trọng truyền đến sở liệu kho liệu, nơi chúng phân tích đưa định liên quan đến trạng thái mục theo dõi Walmart Best Buy phát triển công nghệ SCM họ mạng cảm biến công ty khác sử dụng hiệu 14 3.2.4 Thành phần tri thức Hệ thống quản lý dựa tri thức hỗ trợ hệ thống khác hoạt động thành phần độc lập Nó cung cấp thơng tin để tăng cường định riêng người định Nó kết nối với kho lưu trữ kiến thức tổ chức (một phần hệ thống quản lý tri thức [KMS]), gọi sở tri thức tổ chức Kiến thức cung cấp thông qua máy chủ Web Nhiều phương pháp trí tuệ nhân tạo triển khai hệ thống phát triển Web Java dễ dàng tích hợp vào thành phần DSS khác Một DSS dựa kiến thức công bố rộng rãi hệ thống máy tính IBM Watson Watson Chúng kết luận phần ba thành phần DSS với thơng tin số phương pháp cơng nghệ phát triển gần có ảnh hưởng đến DSS định 3.3 Kiến trúc hệ hỗ trợ định Một kiến trúc cho hệ thống thơng tin định nghĩa thức yếu tố phận Kiến trúc DSS lập sơ đồ theo bốn lớp: đồ quy trình nghiệp vụ, kiến trúc hệ thống, kiến trúc kỹ thuật kiến trúc phân phối sản phẩm Kiến trúc quy trình kinh doanh cho thấy nhiệm vụ hoàn thành Kiến trúc hệ thống cho thấy thành phần phần mềm Kiến trúc kỹ thuật tập trung vào phần cứng, giao thức mạng Kiến trúc phân phối sản phẩm tập trung vào đầu hệ thống Có kiến trúc DSS xác định rõ ràng truyền đạt tốt cung cấp cho tổ chức lợi ích đáng kể Kiến trúc giúp nhà phát triển làm việc nhau, cải thiện việc lập kế hoạch, giúp nhóm phát triển truyền đạt khái niệm hệ thống tới quản lý, tăng khả giao tiếp nhóm với nhà cung cấp tiềm 15 tăng cường khả phối hợp hệ thống với Lợi ích kỹ thuật kiến trúc DSS bao gồm khả lập kế hoạch theo cách hiệu quả, phối hợp đánh giá lựa chọn công nghệ bối cảnh chúng hoạt động trừu tượng Tầm nhìn kiến trúc giúp truyền đạt tương lai, cung cấp mục tiêu quán để đưa định thiết kế riêng lẻ Để đạt tất lợi ích địi hỏi chun gia hệ thống thông tin người dùng DSS tương lai phải hợp tác chặt chẽ việc phát triển kiến trúc Một vẽ kiến trúc cung cấp sơ đồ lớn dự án DSS quy mô lớn Kiến trúc tổng thể DSS nên lập sơ đồ hiểu trước đưa định cụ thể Bản chất kiến trúc phụ thuộc vào DSS DSS toàn doanh nghiệp yêu cầu lập kế hoạch kiến trúc cẩn thận họ muốn thành cơng Hình 3.4 cho thấy kiến trúc phân phối liệu toàn doanh nghiệp cấp cao Nói chung, cần nhiều chi tiết phần cứng, mạng phần mềm việc định kiến trúc so với hình 3.4 Hình 3.4: Kiến trúc phân phối liệu doanh nghiệp Theo Mallach (1994), kiến trúc DSS cần xác định định thành phần sau: - Cơ sở liệu, bao gồm sở liệu có, bên bên tổ chức sở liệu tạo riêng cho sử dụng DSS Sơ đồ kiến trúc nên xác định chịu trách nhiệm cho loại sở liệu khác nhau, bao gồm tính xác, truyền tin bảo mật chúng - Mơ hình, bao gồm thơng tin nguồn liệu họ, xử lý, trách nhiệm đơn vị tổ chức để trì giới hạn quyền truy cập vào chúng 16 - Công cụ phần mềm để người dùng truy cập sở liệu mơ cơng cụ phần mềm mà quản trị viên hệ thống sử dụng để quản lý sở liệu mơ hình - Nền tảng phần cứng hệ điều hành mà sở liệu mơ hình cư trú, chương trình chạy thơng qua đó, người dùng truy cập DSS Bất kỳ ràng buộc nào, chẳng hạn sách tiêu chuẩn hóa sản phẩm nhà cung cấp cụ thể sản phẩm sử dụng hệ điều hành cụ thể, phải nêu rõ - Khả truyền thông kết nối mạng cần thiết để kết nối tảng phần cứng Các khả phải hỗ trợ nhu cầu kết nối với nhiều máy chủ sở liệu, nhu cầu liên lạc thành viên nhóm làm việc, nhu cầu chia sẻ liệu Trong nhiều tình huống, mạng công ty sử dụng Trong trường hợp này, mạng phải kiểm tra để đảm bảo đáp ứng nhu cầu lưu lượng tương lai Mallach tuyên bố người dùng tiềm nên định kiến trúc DSS thiết kế Các thông số kỹ thuật cần nêu giả định người dùng vị trí, cơng việc, trình độ học vấn yếu tố khác ảnh hưởng đến việc họ sử dụng hệ thống cụ thể Thơng tin phần đồ quy trình nghiệp vụ Bob Lambert báo có tiêu đề "Cơ sở lưu trữ liệu"có danh sách tương tự vấn đề kiến trúc cần giải Theo Lambert, kiến trúc DSS định hoàn toàn giải bảy lĩnh vực chủ đề chính: - Mơ tả vấn đề DSS thiết kế để giải - Các mục tiêu, ràng buộc yếu tố thành công quan trọng cho DSS - Người tham gia dự án vai trò người tham gia - Các thành phần hệ thống giao diện, kết nối đường dẫn liên lạc thành phần - Dự kiến cải tiến hệ thống, hướng nâng cấp sửa đổi - Lịch trình phát triển, bảo trì tổng thể kế hoạch nhân - Các kỹ năng, cơng cụ hỗ trợ khác cần có để phát triển DSS theo lịch trình trì hệ thống thời gian dài 17 Lambert lưu ý, "Tất người tham gia dự án nên hiểu chấp nhận kiến trúc Thiết kế kiến trúc nên đặt mức độ hiểu biết chung người tham gia kỹ thuật, phi kỹ thuật quản lý." 3.4 Kết luận Trên số tìm hiểu chúng em “Hệ hỗ trợ định” Nó đem lại nhìn tổng quát việc phân loại hệ hỗ trợ định đồng thời nêu lên thành phần hệ hỗ trợ định Do kiến thức cịn hạn chế nên khơng tránh khỏi thiếu sót, vậy, lần chúng em mong nhận góp ý từ thầy bạn Chúng em xin cảm ơn 18 Tài liệu tham khảo Ramesh Sharda, Dursun Delen, Efraim Turban, Business Intelligence and Analytics - Systems for Decision Support, Pearson Education, 2014 19 ... Chương 3: Hệ hỗ trợ định (DSS) 3.1 Phân lớp hệ hỗ trợ định 3.1.1 Các loại hệ hỗ trợ theo đề xuất Power 3.1.2 Một số phân loại khác 3.2 Các thành phần hệ hỗ trợ định ... lược tốt để có doanh thu cao Đó sản phẩm hỗ trợ định hay ? ?Hệ hỗ trợ định? ?? Vì thế, nhóm chúng em chọn đề tài ? ?Hệ hỗ trợ định? ?? để làm rõ số vấn đề ? ?Hệ hỗ trợ định? ?? Trong trình tìm hiểu cịn nhiều thiếu... hội hệ thống thông tin đặc biệt quan tâm hệ hỗ trợ định (AIS SIGDSS) Trong chương thảo luận cách phân loại thử vài cách phân loại khác cho DSS 3.1 3.1.1 Phân lớp hệ hỗ trợ định Các loại hệ hỗ trợ