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大数据驱动的决策支持系统研究

一、引言

随着互联网与信息技术的快速发展，数据量不断增大，数据来

源也越来越多元化。同时，决策者对于决策依赖数据与信息的程

度也越来越高。在这种背景下，大数据驱动的决策支持系统

（BDSS）应运而生，成为各种机构和企业决策的重要支撑。本文

将从理论与实践两个层面，探讨大数据驱动的BDSS研究及应用。

二、理论层面

1.BDSS定义

大数据驱动的决策支持系统（BDSS），简而言之就是一个能

够集成和处理非结构化数据和结构化数据的计算机软件系统，能

够帮助管理者、分析师等决策者进行跨领域的集成分析和信息汇

总，从而提供决策所需的可靠数据和信息。

2.BDSS关键技术

BDSS的运作需要多种技术的组合，主要包括：

（1）数据采集与预处理：该技术主要是对大数据进行收集、

存储和前期的处理，以保证数据的准确性、可行性和适用性。

（2）数据挖掘：该技术主要是利用各种算法对数据进行分析

和挖掘，以发现数据中隐藏的模式、规律和关系等，以便为BDSS

提供更高质量的分析结果。

（3）数据可视化：该技术主要是通过可视化技术，将数据和

信息转化为直观、易于理解和分析的图形化展示形式，从而帮助

决策人员更好地理解数据和信息。

（4）机器学习：该技术主要是通过数据分析和建模技术，让

BDSS能够学习和发现复杂的数据模式和关系，从而为决策提供更

好的支持。

三、实践层面

1.BDSS应用方向

BDSS应用如此广阔，涉及的领域包括金融、医疗、政务管理

等等。其中，金融领域是当前BDSS应用的主要领域之一。金融

领域的业务涉及面广，数据种类繁多、信息量巨大，BDSS的应用

能够帮助相关企业和机构进行客户管理、投资决策、风险控制等

方面的决策支持。

2.BDSS案例分析

以中国平安为例，该公司将BDSS应用于运营管理智能决策平

台。该平台将客户数据、销售数据、产品数据等数据进行分析与

挖掘，提供个性化的客户服务、产品定制以及销售方案等能力。

在平安银行的风控系统也广泛应用了BDSS技术，在风险管理决

策方面，取得了良好的效果。

四、总结

BDSS是大数据技术的重要应用之一，拥有广泛的应用前景和

市场潜力。本文介绍了BDSS的定义、关键技术及应用方向，并

以中国平安为例进行案例分析。BDSS对于提高机构和企业的决策

水平和决策效率具有重要的意义，而且随着大数据技术的不断创

新，BDSS也将不断迎来更多的机会和挑战。