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“大数据”时代决策支持系统新发展
2013年8期目录
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　　【 摘 要 】 本文在对决策支持系统发展现状及瓶颈进行总结的基础上，分析“大数据”带来的变革及对决策支持系统的积极影响，从系统定位、决策模式、数据处理、信息检索、系统安全等五个方面对“大数据”时代决策支持系统发展趋势进行了展望。 中国论文网 /8/view-4640589.htm　　【 关键词 】 大数据；决策支持系统；信息检索；非结构化数据 　　1 引言 　　继云计算、物联网成为引领信息化升级热点之后，“大数据”（Big Data）以及与“大数据”相关的研究、产品及应用渐渐步入了人们的视野。决策支持系统（Decision Support System， DSS）结构化、非结构化混合的基础数据特征与“大数据”特征高度吻合。“大数据”技术的深化研究和应用，必将为企业决策支持系统建设和应用带来新的发展动力和更为广阔的发展空间。 　　2 决策支持系统及发展瓶颈 　　决策支持系统是指建立在数据库、模型库、知识库、方法库基础上，以人机交互方式辅助决策者进行半结构化决策的计算机应用系统。 　　决策支持系统概念自20世纪70年代提出到现在四十年来，虽然在零售、金融、医疗、军事等行业和领域均有一些单项应用案例，但在企业中并未大范围普及，主要原因是存在一些技术上的瓶颈。 　　2.1 数值计算语言与数据库语言存在异构障碍 　　目前，计算机语言的支持能力还相当有限， 数值计算语言（ 如Fortran、Pascal、C 等） 不支持对数据库的操作， 数据库语言（如FoxPro、Oracle、Sybase 等） 的数值计算能力又很薄弱，而决策支持系统既要进行数值计算又要进行数据库操作。这个问题一直是决策支持系统发展的技术障碍， 成为决策支持系统发展缓慢的主要原因。 　　2.2 多样化数据在转换与处理上存在困难 　　在运用决策支持系统的数据库、方法库、模型库、知识库进行辅助决策之前，首先需要对来自不同数据源的数据进行转换与清理（ETL）。面对决策支持系统多样化的数据来源，数据清理过程存在数据属性难以统一、规范，冗余数据、错误数据和异常数据难以快速辨识并消除等困难。 　　2.3 传统数据库技术对存储能力及存储方式有限制 　　目前成熟的经典数据库技术结构化数据查询语言（SQL），在设计的一开始是没有考虑非结构化数据的，也就是说以前计算机人员讨论数据的时候，数据的范围限定在结构化数据范畴以内。除此之外，传统的数据库部署不能处理TB级的数据，也不能很好地支持高级别的数据分析。 　　2.4 缺乏数据专家和领域专家复合型人才 　　领域专家为决策支持系统提供知识和经验，数据专家则可进行基于数据逻辑与关联关系的分析与判断。兼具数据专家和领域专家技能的复合型人才的缺乏，使决策支持系统的效用大打折扣，也是决策支持系统的应用发展缓慢的一个重要原因。 　　3 “大数据”及其带来的主要变革 　　目前，业界将“大数据”的特点归纳为四个“V”：一是数据体量巨大（Volume）；二是数据类型繁多（Variety）；三是价值密度低（Value）；四是实时处理要求高（Velocity）。 　　进入“大数据”时代，从数据特点、技术产品与应用等方面都面临着新的变革。 　　3.1 数据呈现出体量大、类型多、电子化的特点 　　一是数据量级从TB级到PB级、ZB级；二是数据类型从结构化数据，拓展到文本、音频、视频、图片、地理位置、Web页面、微博、及时通讯等其他半结构化与非结构化的数据；三是电子数据占比迅速提高。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）统计数据显示，截至2012年12月中国网络购物用户规模达2.42亿人，网络购物使用率提升至42.9%。 　　3.2 数据行业新技术、新产品不断涌现 　　数据”存储、分析与管理开源软件Hadoop[1]得到持续应用和发展。多家“大数据”行业巨头，针对大数据的发展在2011年—2012年间亦推出了创新技术和产品，包括易安信公司的DCA、IBM的BigInsights与Streams、甲骨文的Exadata与Exalogic等新产品。 　　3.3 企业应用“大数据”技术进行深层次价值挖掘 　　从国际上看，亚马逊（Amazon）、谷歌（Google）和脸谱（Facebook）走到了“大数据”应用的前列，已开始使用“大数据”的分析结果进行客户管理和市场营销。在国内，马云利用阿里巴巴“大数据”中询盘指数和成交指数的强相关性成功预测2008年金融危机、利用及时更新的淘宝“CPI”预测通货膨胀。 　　4 “大数据”时代决策支持系统发展趋势 　　“大数据”时代的数据技术革为决策支持系统带来了发展机遇，决策支持系统在系统定位、决策模式、数据处理、信息检索、系统安全等方面形成了新的发展趋势。 　　4.1 单项决策支持系统向企业级决策支持系统转变 　　企业级的决策支持系统，相较单项决策支持系统，对全局性事项预测的实时性与准确性要求更高。在“大数据”时代，可通过对全方位、结构化、非结构化实时数据和历史数据，特别是隐藏于表象数据之后行为特征数据的在线收集和即时分析，为决策者进行企业级、全局性决策提供支持。 　　4.2 群体决策、社会化决策应用更普遍 　　在“大数据”时代，随着移动互联网络、社交网络的发展，决策支持系统将向群体决策、社会化决策的方向发展。主要表现在：一方面，决策者可以邀请异地不同业务领域专家登录系统参与复杂问题的决策过程；另一方面，针对某一特定事项的网络投票统计数据、电子商务网站统计数据、搜索引擎统计数据等多时空、群体性行为分析和结论，将成为定性决策的重要参考依据。 　　4.3 数据质量受到更多关注，数据分析功能更强大 　　在“大数据”时代，决策支持系统基础数据不仅包括结构化数据，还包括图形、声音、图像、地理位置等非结构化数据。面对价值密度低的“大数据”，对于决策支持系统来说最大的挑战就是如何提高数据质量、创新分析方法，从“大数据”中挖掘出真正有价值的信息和知识。与“大数据”处理相关商业智能、数据挖掘、可视化分析平台的应用和内存分析技术的进步，都将助力这些问题的解决。
　　4.4 信息检索工具功能更强大、智能化程度更高 　　在“大数据”时代，要从海量、纷繁复杂的数据中快速找到决策者关注的信息，必须借助功能强大、智能化的信息检索工具。搜索引擎技术、超文本全文检索技术、多媒体检索技术和人工智能技术将进一步整合，基于用户检索行为分析而提供的人性化信息检索服务与信息推送，将大幅提高信息检索的效率，提高信息检索的查全率和查准率。 　　4.5 系统安全问题上升到战略高度 　　“大数据”时代决策支持系统存储、加工、处理和展示着全局性、全方位信息，系统数据一旦外泄被竞争对手利用，对企业的打击将是毁灭性的，这些都要求高度重视决策支持系统的安全问题。同时，“大数据”引发了计算机行业的重新整合，应用软件实现泛互联化，越靠近终端用户的公司，在产业链上拥有更大的发言权。这也要求从国家安全、企业安全的战略高度出发，建立自有数据中心，培育和发展本土实施咨询及数据服务提供商，以避免在技术上受制于潜在竞争对手。 　　参考文献 　　[1] 李国杰.大数据研究的科学价值[J].中国计算机学会通讯，2012年第9期. 　　[2] 吴新年，陈永平.决策支持系统发展现状与趋势分析[J].信息化与网络化建设，2007年第1期. 　　[3] 牛禄清.阿里巴巴：让数据做主[J]，新经济导刊，2012年第12期. 　　[4] 袁国铭.关于决策支持系统发展综述[J].综述与评论，2010年第23期. 　　[5] 李瑞丽，钱皓，黄以凯.Oracle大数据的全文检索技术研究与实现[J].微型电脑应用，2013年第1期. 　　[6] 罗贺，杨善林，丁帅.云计算环境下的智能决策研究综述[J].系统工程学报，2013年第1期. 　　[7] 李美云，李剑，黄超.基于同态加密的可信云存储平台[J].信息网络安全，2012，（09）：35-40. 　　[8] 韩水玲，马敏，王涛等.数字证书应用系统的设计与实现[J].信息网络安全，2012，（09）：43-45. 　　作者简介： 　　叶明（1970-），女，浙江兰溪人，目前任职于国网能源研究院，高级工程师，注册咨询工程师，1994年武汉大学计算机应用专业硕士研究生毕业；主要研究领域为企业管理信息化、财务管理信息化。
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现代人生活方式的不健康，和生活环境的影响，导致疾病复杂多变，加上我国人口众多，医疗资源分布不均，医疗行业面临着前所未有的巨大压力。在慢病高发的今天，中国医疗卫生事业从未遇到如此多的挑战。但与此同时，我们也可以欣喜地看到，随着移动互联网、大数据、云计算等多领域技术与医疗领域跨界融合，新兴技术与新服务模式快速渗透到医疗各个环节，并让人们的就医方式出现重大变化，也为中国医疗带来了新的发展机遇。
云计算、大数据对医疗行业发展有强劲的促进作用。云计算和大数据的应用可以整合各种医疗数据，通过对这些资料的合理安排，进而做更好的数据背景分析，利用这些分析，可以为患者提供一个更精细、更细致的医疗方案。医学是一个询证科学或称之为实践科学，很多知识都是通过经验积累出来的，而经验最直观最客观的体现就是数据，所以，这对整个医疗的发展有非常好的促进作用。
还有医院设备之间的互联互通，检验、影像、超声等数据的相互之间的使用，在医院早已经成为常规的诊疗手段，比如在我们首都医科大学三博脑科医院，我们诊断一个病人，需要影像资料、病理报告、检验数据、超声情况等等数据的综合分析，利用信息化手段，把这么多综合数据整理的更细致，梳理的更缜密，这个就是在原来传统医疗基础上的一个整合和提升。
互联网高新技术的发展，催生了新的医疗构架和服务模式。智慧医疗就是基于新的技术和在大数据背景下一个新技术的应用。我们把很多的原数据进行集成，得出一些有经验的东西，再通过新技术整合到医疗计划中去。例如医疗联合体的出现，实质上是一个医生群体的行为，政策鼓励医生群体走出医院，把技术带出去。也可以借用一些先进的技术手段，比如远程会诊、远程门诊这样的医疗服务模式来实现。在三博脑科医院，我们医院原来是一个传统的模式，以前很多都是医院看门诊，然后办理住院，手术治疗等等，现在随着新技术的加入，针对老百姓看病，我们也做出了一些服务模式的改变，目前我们已经很好的开展了远程会诊和远程门诊这样的服务，像功能神经外科、癫痫外科、癫痫内科、脑血管外科、神经肿瘤外科、小儿神经外科、脊髓脊柱神经外科、神经肿瘤化疗、神经内科都向全国各地区的医疗服务机构开放了远程服务。远程诊疗既增加医院为患者提供医疗服务的渠道，也大大方便当地患者就医看病。
除此之外，三博还开展了远程专科诊断、远程教育、培训，远程预约及转诊等，我们还通过一些数据分析，数据的整合，实时的给一些相关的病友或人群，提供健康服务信息。
未来医疗行业的发展方向是要实现“健康中国”。健康中国的概念其实还是说老百姓的健康。医疗服务的核心就是服务于老百姓的健康，不仅仅是把疾病的治疗放中心，而且要重视疾病的预防、健康管理等等。借助智慧医疗新的技术手段、日新月异的IT技术，国家配套相应的政策，医生的职业技能和医院的服务功能都得到更好的延伸，能为老百姓提供最简洁、最便捷的医疗服务。
（作者：首都医科大学三博脑科医院院长 张 阳）
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