由于企業業務的不斷擴展，其中的數據以較快速度在增長，傳統數據庫沒有辦法進行DSS就數據分析的支撐。數據倉庫和基于這項技術的商業智能給予了決策支持系統新穎方法，使傳統DSS的缺陷得以彌補。
一、基于數據倉庫的決策支持系統平臺的設計
目前，普通企業具有廣大的用戶范圍、較大的流動性以及較多的市場需求分析量這些特性，筆者基于本企業內部網，對基于數據倉庫的決策支持系統平臺進行了合理設計，數據倉庫服務器、客戶端、數據采集及處理、分析及挖掘服務器一起組成了本系統框架結構。在基于Web技術的企業內部網運用在集成框架以上整個系統框架結構得以建立，瀏覽器/服務器(B/S)的三層結構是它的應用模型，就是數據源服務器、客戶端及應用服務器。對于數據倉庫的采集單元部分，主要定期的對經過企業內部網通信干線分布于網絡每個站點的關于數據庫搜集新數據進行合理負責，還讓數據的變換及凈化完成 。進行OLAP服務器的運用，主要目的是：保證健全的多維數據管理得到，還進行迅速簡單、性能提高的多維數據分析與查詢的提供，系統數據的傳輸量極大地減少，決策分析與數據挖掘效率得以增加。
和傳統DSS體系結構相比，主要不同之處為：對于知識庫內的知識，開始建立系統的時候，對其進行輸入，同時數據挖掘單元還對其實施補充。數據挖掘單元內，應盡可能地運用一些存在的數據挖掘軟件，可以使用Informatica Power Center、Hyperion Interactive Reporting、Hyperion Essbase。在中間層中，進行知識及Web服務器的設置。對于用戶，其按照HTTP協議，進行Web服務器中具有HTML格式頁面的訪問，但是按照用戶需求及頁面設置，Web服務器給知識服務器提出一些決策要求。進行用戶決策需求處理的綜合服務單元就是知識服務器，其針對用戶需要，就數據庫與知識庫進行對應數據與知識的要求，通過處理，按照Web頁面形式帶給用戶。在客戶端，用戶運用Web瀏覽器訪問內部網的Web服務器實施決策咨詢。
二、決策支持系統平臺在天津港的應用
天津港集團對決策支持系統平臺實施開發，使目前系統的局限性得以避免，保證了基于港口的資源配置、發展規劃、定價策略及服務質量主題的模型分析與數據挖掘的實現，確保競爭力與管理水平的提高。此系統框架主要基于數據采集系統、信息共享以及決策分析平臺。
(一)數據采集系統，其不僅就企業內部管理分析應用的成本科目及預算信息進行采集，還就企業外部競爭對手及市場信息進行合理采集；能運用Excel、Web頁面錄入的辦法得以實現：針對數據庫抽取，能運用后臺管理程序自動地進行運行，手工干預并不需要。作業公司、集團的業務員是數據采集系統的服務對象。
(二)信息共享平臺，其重點根據幾方面，進行企業此時運營情況的分析。作業公司、集團的分析員與中高層領導、船公司等客戶及和政府監管單位有關人員是此平臺的服務對象 。其一以人力角度為出發點，進行企業人員以及部門成長狀態、構成、績效的合理考察；其二為公布并進行查詢公用信息；其三以生產角度為出發點，對企業生產流程、規模就客戶關系及企業財務產生的影響實施考察；其四以財務角度為出發點，對企業戰略、戰略執行能否貢獻于企業利潤的改善進行考察。
(三)決策分析平臺，其使企業進行每種決策的制定有了參考對象，它基于模型技術及數據挖掘，根據企業業務需要，進行分析主題的制定，幫助領導實施決策分析。重點有資源配置、發展規劃、定價策略及服務質量這四方面的輔助決策。對于資源配置輔助決策，其出發于設備管理、隊伍建設，進行怎樣配置恰當資源的考慮，確保利用最低化成本，工作效率最大化得以實現。企業實施隊伍建設的時候，對此團隊的人均設備使用率及工時利用率進行考慮，觀察能否完全利用團隊人員，根據平均人均利潤率指標，按照生產收入分析，確認此團隊有沒有創造出應有價值，要是沒有，此時進行隊伍建設，以使隊伍建設的最大效益實現。
另外，針對設備管理，能根據設備臺時進行分析，對設備的利用率、工作及故障臺時的指標進行考慮，根據設備故障率及折舊分析，設備利用率要是過低，同時因為設備常常發生故障，此時要對維修設備與新購設備哪種設備對生產運用最為有利進行全面考慮；對于發展規劃輔助決策，使港口規劃的定制有了合理參考，港口新建碼頭規劃就是一例：企業要是可以歸納出與發展規劃制定有關的因素，針對各種因素的不同重要性，進行權益系數的對應設置，能針對此天津港碼頭規劃這一問題，進行數學模型建立，基于這個模型，以儀表盤的形式，預警分析；數學模型要是不可建立，系統只有把對規劃產生影響的因素，通過圖表結合，給用戶展示，使用戶決策具有一定參考。
(四)定價策略輔助決策，分析客戶或者貨種的利潤率重點決定了定價策略輔助決策，應該補充現存業務系統，以進行客戶或者貨種利潤率的正確計算。基于此，筆者給予了經濟效益分析程序，基于模型技術，進行成本分攤，使成本能夠分解至各個貨種、貨主及船主，使用戶能更清楚地進行企業盈利狀況的掌握，輔助于制定對應的政策。定價策略輔助決策還能運用圖表結合的手段進行展現；對于服務質量輔助決策，統計并分析港口作業前面的貨、車或者船的作業情形，還幫助企業進行政策的制定；針對車船停留于此港的時間，能使服務有關政策制定、服務質量改進具有合理的參照，按照貨車一次作業在港平均停留時間、日均裝或卸車數、日均到港車數，能對港口交通狀況及作業效率作出合理判斷，基于此，可以進行道路狀況或業務流程的改進，使作業效率增加；進行關鍵指標約束關系的建立，輔助于領導進行對應策略的制定” 。針對服務質量輔助決策有關的分析手段，常常運用儀表盤方式， 同時按照指標之間關系，儀表盤因果圖得以形成，相當直觀。
三、基于數據倉庫的決策支持系統平臺在學生成績分析中的應用
(一)進行學生成績數據倉庫的合理建立。要合理設計數據倉庫的物理模型、概念模型以及邏輯模型。應轉換、清理并加載學生成績數據。對于學生成績數據，其常以Excel、文本或者Word的存儲形式進行正確存儲， 能運用MS SQL Server2000內的DTS，各種存儲形式進行合理轉換。用戶根據DTS本身具有的抽取標準，進行數據清洗、抽取及轉換方法的定義，還運用DTS給予的工作流與Package功能進行每個Package執行順序的定義，進行SQL Server內定時任務的運用，統一的調度并管理DTS定義的一些任務包。使用C++進行數據加載接口程序的設計，使數據能夠加載至數據倉庫內。
(二)進行基于學生成績的DSS的建立。進行數據挖掘模塊的建立。進行在OLAP模塊內得到良好建立的多維數據集的運用，保證數據挖掘模型的建立。Analysis Services依靠API-OLE DB for Data Mining，確保數據挖掘功能的實現，其為一個編程接口，它的設計方便了每種應用程序利用數據挖掘功能，根據API，進行決策樹算法的使用，決策樹模型得以建立，使分類挖掘任務完成，分類并匯總學生的學習狀況以及老師的教學狀況，針對分析的合理分類結果，尋找暗含的一些教學信息。
進行OLAP模塊的建立。進行Microsoft OLAP Analysis Services服務端組件的運用，按照數據倉庫內的維表及事實表，多維化表示數據倉庫內的數據。運用的分析手段為：就多維數據實施旋轉、切片、切塊及鉆取的一些操作，基于不同出發點，進行相關數據的提取 。保證學生維、教師維以及時間維的建立處理的合理完成。
(三)進行用戶界面的建立。保證良好用戶界面的建立。用戶透過此界面，能由每種數據源主動地抽出數據，進行數據的清理、整合以及重組，把數據自動地裝載于數據倉庫中。用戶還能運用此界面，按照自身選擇，合理建立學生、教師與時間的多維數據集，還保證多維數據集查詢工作的完成，通過用戶選用的手段，呈現查詢結果，可以為報表，也能是圖表。
四、總結
不斷發展的數據倉庫使決策支持的發展具有合理可行的一套系統化方案。決策支持系統平臺一定具有更為廣泛的應用發展前途，確保企業競爭力與管理水平的提升。
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