由于企业业务的不断扩展，其中的数据以较快速度在增长，传统数据库没有办法进行DSS就数据分析的支撑。数据仓库和基于这项技术的商业智能给予了决策支持系统新颖方法，使传统DSS的缺陷得以弥补。
一、基于数据仓库的决策支持系统平台的设计
目前，普通企业具有广大的用户范围、较大的流动性以及较多的市场需求分析量这些特性，笔者基于本企业内部网，对基于数据仓库的决策支持系统平台进行了合理设计，数据仓库服务器、客户端、数据采集及处理、分析及挖掘服务器一起组成了本系统框架结构。在基于Web技术的企业内部网运用在集成框架以上整个系统框架结构得以建立，浏览器/服务器(B/S)的三层结构是它的应用模型，就是数据源服务器、客户端及应用服务器。对于数据仓库的采集单元部分，主要定期的对经过企业内部网通信干线分布于网络每个站点的关于数据库搜集新数据进行合理负责，还让数据的变换及净化完成 。进行OLAP服务器的运用，主要目的是：保证健全的多维数据管理得到，还进行迅速简单、性能提高的多维数据分析与查询的提供，系统数据的传输量极大地减少，决策分析与数据挖掘效率得以增加。
和传统DSS体系结构相比，主要不同之处为：对于知识库内的知识，开始建立系统的时候，对其进行输入，同时数据挖掘单元还对其实施补充。数据挖掘单元内，应尽可能地运用一些存在的数据挖掘软件，可以使用Informatica Power Center、Hyperion Interactive Reporting、Hyperion Essbase。在中间层中，进行知识及Web服务器的设置。对于用户，其按照HTTP协议，进行Web服务器中具有HTML格式页面的访问，但是按照用户需求及页面设置，Web服务器给知识服务器提出一些决策要求。进行用户决策需求处理的综合服务单元就是知识服务器，其针对用户需要，就数据库与知识库进行对应数据与知识的要求，通过处理，按照Web页面形式带给用户。在客户端，用户运用Web浏览器访问内部网的Web服务器实施决策咨询。
二、决策支持系统平台在天津港的应用
天津港集团对决策支持系统平台实施开发，使目前系统的局限性得以避免，保证了基于港口的资源配置、发展规划、定价策略及服务质量主题的模型分析与数据挖掘的实现，确保竞争力与管理水平的提高。此系统框架主要基于数据采集系统、信息共享以及决策分析平台。
(一)数据采集系统，其不仅就企业内部管理分析应用的成本科目及预算信息进行采集，还就企业外部竞争对手及市场信息进行合理采集；能运用Excel、Web页面录入的办法得以实现：针对数据库抽取，能运用后台管理程序自动地进行运行，手工干预并不需要。作业公司、集团的业务员是数据采集系统的服务对象。
(二)信息共享平台，其重点根据几方面，进行企业此时运营情况的分析。作业公司、集团的分析员与中高层领导、船公司等客户及和政府监管单位有关人员是此平台的服务对象 。其一以人力角度为出发点，进行企业人员以及部门成长状态、构成、绩效的合理考察；其二为公布并进行查询公用信息；其三以生产角度为出发点，对企业生产流程、规模就客户关系及企业财务产生的影响实施考察；其四以财务角度为出发点，对企业战略、战略执行能否贡献于企业利润的改善进行考察。
(三)决策分析平台，其使企业进行每种决策的制定有了参考对象，它基于模型技术及数据挖掘，根据企业业务需要，进行分析主题的制定，帮助领导实施决策分析。重点有资源配置、发展规划、定价策略及服务质量这四方面的辅助决策。对于资源配置辅助决策，其出发于设备管理、队伍建设，进行怎样配置恰当资源的考虑，确保利用最低化成本，工作效率最大化得以实现。企业实施队伍建设的时候，对此团队的人均设备使用率及工时利用率进行考虑，观察能否完全利用团队人员，根据平均人均利润率指标，按照生产收入分析，确认此团队有没有创造出应有价值，要是没有，此时进行队伍建设，以使队伍建设的最大效益实现。
另外，针对设备管理，能根据设备台时进行分析，对设备的利用率、工作及故障台时的指标进行考虑，根据设备故障率及折旧分析，设备利用率要是过低，同时因为设备常常发生故障，此时要对维修设备与新购设备哪种设备对生产运用最为有利进行全面考虑；对于发展规划辅助决策，使港口规划的定制有了合理参考，港口新建码头规划就是一例：企业要是可以归纳出与发展规划制定有关的因素，针对各种因素的不同重要性，进行权益系数的对应设置，能针对此天津港码头规划这一问题，进行数学模型建立，基于这个模型，以仪表盘的形式，预警分析；数学模型要是不可建立，系统只有把对规划产生影响的因素，通过图表结合，给用户展示，使用户决策具有一定参考。
(四)定价策略辅助决策，分析客户或者货种的利润率重点决定了定价策略辅助决策，应该补充现存业务系统，以进行客户或者货种利润率的正确计算。基于此，笔者给予了经济效益分析程序，基于模型技术，进行成本分摊，使成本能够分解至各个货种、货主及船主，使用户能更清楚地进行企业盈利状况的掌握，辅助于制定对应的政策。定价策略辅助决策还能运用图表结合的手段进行展现；对于服务质量辅助决策，统计并分析港口作业前面的货、车或者船的作业情形，还帮助企业进行政策的制定；针对车船停留于此港的时间，能使服务有关政策制定、服务质量改进具有合理的参照，按照货车一次作业在港平均停留时间、日均装或卸车数、日均到港车数，能对港口交通状况及作业效率作出合理判断，基于此，可以进行道路状况或业务流程的改进，使作业效率增加；进行关键指标约束关系的建立，辅助于领导进行对应策略的制定” 。针对服务质量辅助决策有关的分析手段，常常运用仪表盘方式， 同时按照指标之间关系，仪表盘因果图得以形成，相当直观。
三、基于数据仓库的决策支持系统平台在学生成绩分析中的应用
(一)进行学生成绩数据仓库的合理建立。要合理设计数据仓库的物理模型、概念模型以及逻辑模型。应转换、清理并加载学生成绩数据。对于学生成绩数据，其常以Excel、文本或者Word的存储形式进行正确存储， 能运用MS SQL Server2000内的DTS，各种存储形式进行合理转换。用户根据DTS本身具有的抽取标准，进行数据清洗、抽取及转换方法的定义，还运用DTS给予的工作流与Package功能进行每个Package执行顺序的定义，进行SQL Server内定时任务的运用，统一的调度并管理DTS定义的一些任务包。使用C++进行数据加载接口程序的设计，使数据能够加载至数据仓库内。
(二)进行基于学生成绩的DSS的建立。进行数据挖掘模块的建立。进行在OLAP模块内得到良好建立的多维数据集的运用，保证数据挖掘模型的建立。Analysis Services依靠API-OLE DB for Data Mining，确保数据挖掘功能的实现，其为一个编程接口，它的设计方便了每种应用程序利用数据挖掘功能，根据API，进行决策树算法的使用，决策树模型得以建立，使分类挖掘任务完成，分类并汇总学生的学习状况以及老师的教学状况，针对分析的合理分类结果，寻找暗含的一些教学信息。
进行OLAP模块的建立。进行Microsoft OLAP Analysis Services服务端组件的运用，按照数据仓库内的维表及事实表，多维化表示数据仓库内的数据。运用的分析手段为：就多维数据实施旋转、切片、切块及钻取的一些操作，基于不同出发点，进行相关数据的提取 。保证学生维、教师维以及时间维的建立处理的合理完成。
(三)进行用户界面的建立。保证良好用户界面的建立。用户透过此界面，能由每种数据源主动地抽出数据，进行数据的清理、整合以及重组，把数据自动地装载于数据仓库中。用户还能运用此界面，按照自身选择，合理建立学生、教师与时间的多维数据集，还保证多维数据集查询工作的完成，通过用户选用的手段，呈现查询结果，可以为报表，也能是图表。
四、总结
不断发展的数据仓库使决策支持的发展具有合理可行的一套系统化方案。决策支持系统平台一定具有更为广泛的应用发展前途，确保企业竞争力与管理水平的提升。
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