图2-22 DSS系统的结构


这一构架以数据库中的大量数据为基础，系统由数据驱动。其特点是：
　　- 在底层的数据库中保存了大量的事务级细节数据。这些数据是整个DSS系统的数据来源。
　　- 数据仓库对底层数据库中的事务级数据进行集成、转换、综合，重新组织成面向全局的数据视图，为DSS提供数据存储和组织的基础。
　　- OLAP从数据仓库中的集成数据出发，构建面向分析的多维数据模型，再使用多维分析方法从多个不同的视角对多维数据进行分析、比较，分析活动从以前的方法驱动转向了数据驱动，分析方法和数据结构实现了分离。
　　- 数据挖掘以数据仓库和多维数据库中的大量数据为基础，自动地发现数据中的潜在模式，并以这些模式为基础自动地作出预测。数据挖掘表明知识就隐藏在日常积累下来的大量数据之中，仅靠复杂的算法和推理并不能发现知识，数据才是知识的真正源泉。数据挖掘为AI技术指出了一条新的发展道路。
　　这种新的DSS构架真正重新展示了信息的本质，表明了信息系统的设计观念从处理驱动到数据驱动的转变。从而使信息的重点将逐步从支持面向操作层的OLTP、中间管理控制层的MIS提高到数据模式分析， 高层的决策支持和分析预测上来。