现在还有企业用决策分析系统吗,现有企业决策的问题
企业决策与决策分析的企业决策分析的特点
总之，企业经营决策的基本特点体现了企业在复杂多变的市场环境中如何做出明智、合理和具有竞争力的决策的能力和要求。这些特点为企业制定和实施有效的经营策略提供了指导和参考。
决策执行系统一项正确的决策，如果不能正确地贯彻执行，也是徒劳无益的，因而决策实际执行的有效性是决策成败的关键。在企业中，所有职工阶层构成了决策执行系统。使职工从企业整体利，益出发，充分发挥其主观能动性，是提高决策执行有效性的重要途径。
确定型情况下的决策分析。确定型决策问题的主要特征有4方面：一是只有一个状态，二是有决策者希望达到的一个明确的目标。三是存在着可供决策者选择的两个或两个以上的方案，四是不同方案在该状态下的收益值是清楚的。确定型决策分析技术包括用微分法求极大值和用数学规划等。
.人力资源管理将以发挥员工的潜能为目标企业人事管理的目的是使企业工作成为员工的一种享受，而不是刻板的义务；使企业成为员工学习知识、发展自我、实现人生价值的地方，而不应成为不容差错和失误、束缚个人自由发展的流水生产线。
短期经营决策分析：生产经营决策分析。主要是新产品开发的品种决策、亏损产品的决策、是否转产的决策、半成品是否深加工的决策、联产品是否深加工的决策、是否接受低价追加订货的决策、零部件自制或外购的决策和生产工艺技术方案的决策等内容。定价决策分析。
常见的决策分析系统是什么?
1、瑞联财政决策支持系统专门为各级财政部门及大中型企事业单位度身订做的智能分析系统可以帮助用户深入分析业务特性，打破孤立信息堡垒，其可伸缩性、安全性和快速响应能力，为各行业用户提供一个整合系统数据资源、挖掘问题、分析业务规律及预测前景的全面解决方案。
2、决策分析系统一般由交互语言系统、问题系统以及数据库、模型库、方法库、知识库管理系统组成。在某些具体的决策支持系统中，也可以没有单独的知识库及其管理系统，但模型库和方法库通常则是必须的。由于应用领域和研究方法不同，导致决策分析系统的结构有多种形式。
3、决策支持系统（DSS）：是专家、决策人员用于输入少量或大量数据分析的数据，处理人机交互、模拟、分析等，输出特殊报表及决策分析、查询响应。主管支持系统（ESS）在一个组织战略层中通过采用先进的图形和通信来进行非结构化决策制定的信息系统。
4、智能决策支持系统吧 80年代后期，人工神经元网络及机器学习等技术的研究与应用为知识的学习与获取开辟了新的途径。专家系统与DSS相结合，充分利用专家系统定性分析与DSS定量分析的优点，形成了智能决策支持系统IDSS，提高了DSS支持非结构化决策问题的能力。
5、数据收集和管理系统。决策依赖于准确、全面的数据。因此，决策层人员需要能够获取并管理各种数据的系统支持。这包括数据仓库、信息管理系统或数据采集工具。数据分析和可视化工具：决策层人员需要能够对大量数据进行分析，并从中提取有用的见解。
哪些企业使用决策支持系统(DSS)
1、它们分别是信用担保决策支持系统，证券行业数据仓库系统，数据挖掘应用案例，基于数据仓库的企业运营决策支持系统，基于数据仓库的企业投资决策支持系统，数据挖掘技术及其在电信企业决策支持系统中的应用，保险业决策支持系统的设计与实现，以及基于数据仓库与联机处理的区域经济发展管理决策支持系统研究。
2、DSS主要面向高层管理者和决策者，辅助制定企业战略规划，所解决的决策问题一般属于半结构化或非结构化决策。（2）DSS具有较强的灵活性，通用性和快速响应能力，能够为用户提供灵活方便的操作环境，以适应具有不同需求和条件的决策问题。
3、DSS即Decision Support System，即决策支持系统。在化工行业中，DSS通常指的是基于计算机技术、数学模型等多种方法开发出来的一种系统，用于辅助企业领导层在决策时进行数据分析、风险预警、方案制定等方面的支持。
4、首先，DSS系统是决策支持系统，它通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策。DSS的四库系统在传统三库DSS的基础上，增加了方法库，主要存放一些标准算法程序，以供模型库调用。
5、支持投资者对顾客证券管理日常决策的ProfolioManagement；用于产品推销、定价和广告决策的Brandaid；用以支持企业短期规划的Projector及适用于大型卡车生产企业生产计划决策的CapacityInformationSystem等等。到70年代末，DSS大都由模型库、数据库及人机交互系统等三个部件组成，它被称为初阶决策支持系统。
大数据在企业决策中的应用
1、大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的，如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据，以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望，这些算法模型也会随着市场的变化而变化。
2、大数据在企业决策中的应用如下：供应链中的大数据主要包括以下四种类型：结构数据、非结构数据、传感器数据、新类型数据。结构数据是指那些在电子表格或是关系型数据库中储存的数据，这一类型的数据只占数据总量的5%左右，主要包括交易数据和时间段数据。
3、大数据为企业决策层和管理部门提供了便捷且多样的战略决策支持。 大数据的应用显著提升企业情报收集、处理和分析的效率，同时减少相关成本，是增强企业竞争力的关键。 借助大数据，企业能提升整体分析研究能力和市场快速响应能力，构建以知识管理为核心的竞争情报系统，进一步增强核心竞争力。
4、在预算管理决策中，大数据的应用已经深入各个领域。首先，大数据技术可以结合全面预算管理，提高预算编制的效率。通过搭建基于企业全样本数据的模型，我们可以进行更为精准的预算预测和业务分析，从而防范企业经营风险。其次，大数据可以提高预算数据计算的效率，从而提高业务决策能力。
5、企业可以利用大数据来提高决策的准确性和效率。这里有几种利用大数据进行决策的方法：数据挖掘： 企业可以使用大数据挖掘技术来发现隐藏在数据中的规律和关系。这些规律和关系可以帮助企业更好地了解市场趋势和客户需求，并且可以用来预测未来市场趋势。
6、大数据对于市场产生了巨大的震动，也引发了一系列问题。有的企业抓住机遇借势而上，占领了更多的市场空间，而有的企业则是因为决策思维无法适应大数据时代背景而被时代淘汰。
企业如何利用大数据决策?
企业可以利用大数据来提高决策的准确性和效率。这里有几种利用大数据进行决策的方法：数据挖掘： 企业可以使用大数据挖掘技术来发现隐藏在数据中的规律和关系。这些规律和关系可以帮助企业更好地了解市场趋势和客户需求，并且可以用来预测未来市场趋势。
利用人工智能技术进行数据分析和挖掘，以提取有价值的信息，并利用机器学习、深度学习等方法进行数据预测和优化。4）？？ 利用可视化技术将分析结果呈现给决策者，并提供智能化的建议和方案。对于上述解决方案来说使用用友YonSuite可以帮助企业解决问题。
大数据在企业决策中的应用如下：供应链中的大数据主要包括以下四种类型：结构数据、非结构数据、传感器数据、新类型数据。结构数据是指那些在电子表格或是关系型数据库中储存的数据，这一类型的数据只占数据总量的5%左右，主要包括交易数据和时间段数据。
利用大数据及时获取竞争对手的公开信息，助力企业研究行业发展趋势和市场需求。 大数据为企业决策层和管理部门提供了便捷且多样的战略决策支持。 大数据的应用显著提升企业情报收集、处理和分析的效率，同时减少相关成本，是增强企业竞争力的关键。
大数据时代正对企业的决策产生巨大影响，也引发了企业多种层次领域的改革，涵盖了决策者、决策技术、决策思维等多个方面，同时大数据时代的到来也使得传统的决策思维和大数据的决策思维进行了一场激烈的碰撞。大数据对于市场产生了巨大的震动，也引发了一系列问题。
商业智能有哪些具有应用场景?
1、商业智能产品在制造业领域应用的核心就是通过数据提取、整理、分析，最终通过分析结果制定有关策略、规划，达到资源的合理配置，节约成本提高效益。
2、客户消费行为分析；市场营销建模分析；经济活动收支分析；行为分析和预防。相关应用 与业务分析 通过了解各种受众以及相关利益方的独特分析需求，可以发挥商业智能解决方案的全部潜能。
3、商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。
4、商业智能（BI）可以为业务流程增加价值，创建全面的视图，并使企业的团队能够分析自己的数据，以提高效率并做出更好的日常决策。如今，数字化转型被视为企业的一项关键的战略举措，商业智能工具也在不断发展，以帮助企业充分利用其数据投资。
5、FineBI商业智能平台能将有关客户、产品、供应商、采购、营运、商铺绩效、存货及供应链的实时数据整合为有价值的资料。零售商借此能找出顾客需要及预测产品趋势，以作出有利的采购决策，并于最佳时机及最合适的价格及商店推销合适的产品。
6、商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。
