经营决策支持系统应用

文/中兴新财务云

财务的信息化，最终是为企业管理决策支持服务的。管理会计信息系统，以信息化手段为支撑，更好地发挥会计的管理功能，并为企业的管理决策提供服务。

管理是利用资源实现组织目标的过程。管理调度各种资源，以求以最小的投入获得最好或最大的产出，投入与产出的比值反映了管理的绩效。管理的成功程度取决于管理职能的绩效，管理职能包括规划、组织、指导和控制。管理者若要实现这些职能，就要不断进行决策，制定决策意味着从多个解决方案中选择最好的那个。

管理活动的三个层次

决策者需要的信息类型与管理活动的层次及决策环境的结构化程度直接相关。组织中的管理活动可以划分为三个层次：

战略计划：通常由董事会、CEO、高级管理者组成的执行委员会负责确定组织的总体目标、战略、政策以及具体目标，监督组织的战略绩效，监督组织在政治、经济以及商业竞争环境中的总体方向。

图1 管理活动的三个层次

管理控制：业务部门的管理人员为其下属部门制定短期或中期规划、日程安排及预算。面向下属子单位配置资源、监控绩效，其目标是实现战略计划。这些下属单位包括各部门、分支机构、业务团队、项目团队以及其他工作小组。

作业控制：依据工作流程来管理资源的使用，在预算内有效地利用现有资源来完成各项活动，监控任务的完成情况，具体实施管理控制，间接完成战略计划。

因此，企业信息系统也可以分为三个层级：企业的事务处理系统支持作业控制活动，面向业务过程和结构化数据；管理信息系统，包含财务管理信息系统，支持管理控制活动，负责对数据进行加工处理，并生成相应的业务信息流；顶层是经营决策支持系统（Decision Supporting System, DSS），为战略管理层的决策者提供概括性更强的信息，以支持决策者制定非结构化规划与策略（如图1所示）。

1、决策的过程

管理的核心是决策。决策运用科学方法，对重大问题提出多种方案并进行可行性比较，从中选择一个最佳方案。决策的正确与否，决定整个企业经营的成败。决策，特别是战略决策，是确定企业发展方向、产品开发、经营方针、市场开拓等的全局性问题的关键。

制定决策的流程包含以下几个步骤（如图2所示）：

（1）制定管理目标。整个流程的循环从制定目标开始至达到目标结束。新的目标就开始了新流程的循环。

图2 决策的过程

图3 财务信息系统的战略观

（2）寻找备选方案。寻找包括仔细审视相关的内部和外部环境，从中挖掘信息，从而制定备选方案。

（3）比较和评价备选方案。不同的备选方案代表了达到目标不同的行动线路。根据决策制定者对于给定可能结果的不同偏好，利用手头的信息对备选方案进行比较和评价。

（4）选择。就是决策制定者从一组备选方案中挑选出一个特定行动方案的那一时刻。“最优”方案可能取决于多种因素，比如成本、实施的难易程度、对员工的要求以及方案实施的时间安排等。这是决策的指示阶段，一系列行动策略都将在该阶段做出。

（5）执行决策。执行使选中的行动方案在整个组织中得以贯彻执行。

（6）跟踪并控制决策。检测执行的结果，并做出必要的调整。这一职能是为了保证决策的执行结果能达到决策的目标（摘自马丁·法伊：《战略企业管理系统》，中国人民大学出版社2004年版）。

真实、充分的数据是决策的基石，在法定财务环境下，企业大量的交易信息进入财务部门，加工成法定财务报告。但法定财务报告无法帮助企业解释一些非常困难的战略问题。因此，企业需要更好的工具和方法来提高决策的效率。

2、支持决策制定的信息系统

在决策的过程中，信息的采集、存储、处理、传输和利用贯穿始终。整个决策活动的开展离不开信息的支持，决策的基础是信息，决策的过程也就是信息的采集、存储、处理、分析、利用以及形成新的信息的过程。企业置身于错综复杂的商业环境中，大量的信息从各种流程中产生，管理企业业绩的复杂性也随之产生，企业管理者需要一套能够帮助他们管理组织“关键控制变量”的信息系统，对企业的中长期成功产生影响，能更好地支持组织战略的财务信息系统（如图3所示）。

企业管理者的信息需求可能既包括内部信息又包括外部信息，既包括财务信息又包括非财务信息。因此，管理者们需要：

①从信息系统中获取的信息在类型和格式上要有充分的灵活性。

②灵活的建模能力能使高级管理者们在既定条件下，无论采用何种思维方式都能充分、适当地分析数据和信息。

在绝大多数情况下，日常的财务信息或会计核算系统所生成的高度标准化的报告是不能提供这类帮助的。并且，由于所处环境的变化，企业的业务流程、管理模式和产品服务也在不断的创新与变革中，企业的信息需求也日益增长。但是，传统的获取数据的方式通常耗费了大量的时间和资源，却仍然难以及时获得数据，或者难以对数据进行有效的分析，提供的报表无法满足管理者的需要。

因此，企业需要一整套能够支持管理决策的数据、模型、工具和系统架构，能够收集和管理有关企业环境的、范围更宽的内部和外部数据，还能使企业在其内部每个管理层级上构建其经营职能，从而支持企业的战略决策和经营分析。

企业对信息技术的应用已经从流程自动化及业务运行延伸到了问题分析及解决方案应用（如图4所示），商务智能（Business Intelligence,BI）工具的出现，比如数据仓库、数据挖掘、联机分析（Online Analytical Processing,OLAP），都成为经营决策支持系统非常重要的基本工具。

图4 企业管理信息系统的趋势

图5 经营决策支持系统架构图

经营决策支持系统，本质上是通过为财务人员提供更好的工具和方法使他们能够满足高层管理者对分析和信息的需求，它高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

经营决策支持系统

1、经营决策支持系统体系架构

经营决策支持系统，是以企业日常业务系统中的数据为基础，利用数学模型和智能方法，对业务数据进行综合分析，并为管理层在重大决策问题上提供支持和帮助的管理系统。经营决策支持系统处于财务信息系统的决策层（如图5所示），辅助决策者基于大量数据信息，以人机交互方式进行决策，它是管理信息系统向更高一级发展而产生的先进信息管理系统。经营决策支持系统处理的问题以半结构化和非结构化为主，主要是一种管理上的支持而不是替代。

2、经营决策支持系统产生的背景

全球经济一体化的进程以及信息技术的发展，消除了许多流通壁垒。企业面临着比以往任何时候都更为复杂的生存环境，更难以形成并维护其核心竞争力。竞争的压力对企业制定决策的质量、速度都有更高要求。

面对这些趋势和变化，管理者必须变得更加精明，需要新的工具和技术来帮助管理者制定有效的决策。而传统的企业信息管理系统不具备这样强大的分析能力。

（1）分析工作量大。企业通常的运营系统只能提供面向交易的数据。因此，许多管理者的大部分精力用于数据的分析，真正用于决策的精力很少，对于许多大型企业，还必须为之配备庞大的专业分析队伍。

（2）分析结果滞后。由于分析时间过长，管理者们经常无法及时获取具有价值的信息，因此贻误了许多商业机会。

（3）无法按照商业习惯进行分析。传统的管理报表只能进行简单的汇总。管理者有时为了分析一个关键的商业因素，不得不在大量的数据中搜寻有用的数据，决策效率低下。

（4）无法进行复杂的分析。随着全球化的趋势，无论是否愿意，企业都将面对全球的竞争者和全球范围的消费市场，各国政府通常会颁布更详尽的法令和制度来约束外国企业的经营行为，企业管理者在进行决策时需要考虑更多、更复杂的制约因素。

图6 经营决策支持系统业务流程示意图

图7 经营决策支持系统功能框架

图8 数据获取功能示意图

（5）缺乏量化的衡定指标。随着企业规模的扩大和机构的日益复杂，管理者不能只依赖经验和直觉来评价企业的整体表现，必须借助一些关键的、量化的指标。但通常的管理信息系统是以单一职能为主的，无法做到全面、综合地反映企业表现。

经营决策支持系统流程

决策过程的核心要素是信息，而经营决策支持系统能在不同层级收集信息并把这些信息整合为一个统一的整体来支撑管理者决策（如图6所示）。

在经营决策支持系统业务流程中，关键点是数据仓库，它就像一个中心数据仓库，从组织内和组织外收集数据、存储数据、为分析的应用程序输入数据、报告模板等信息；而数据仓库数据的来源是企业内部的各个业务系统以及企业外部政策法规及市场信息；建立数据仓库是指源数据输入后，系统通过数据采集工具将数据整合为结构化、标准化的信息输入数据仓库；业务分析是指用户利用各种商业智能工具，使用数据仓库中的数据及信息，最终将信息反馈给数据仓库供决策者参考。

经营决策支持系统功能

1、经营决策支持系统总体功能框架

经营决策支持系统包括从数据获取、数据整合、数据应用再到信息展示等一系列功能（如图7所示），在数据存储的基础上进行数据分析应用，利用成熟的商业智能工具，将数据以恰当的方式展现给用户。

经营决策支持系统把作业的、内部的、外部的、财务的和非财务的数据传递到数据仓库，同时确保企业信息的相关性、可维护性和持续性。在数据存储的基础上利用商业智能（BI）工具，使企业存在双向的信息流，企业战略层、经营层可以通过决策支持信息来监控业绩，同时，利用自身的能力、经验并结合现有信息来变更战略，而战略的变化通过制定新的目标和关键业绩指标下放到操作层面，形成反复、大量的人机对话。

2、经营决策支持系统具体功能

（1）数据获取。经营决策支持系统需要访问众多不同的数据源，这些数据源包括两个部分，即组织内与决策相关的各种数据和组织外与决策相关的各种数据，组织内数据来源于企业内部各个应用系统，组织外数据分散在不同平台中。数据获取功能（如图8所示）。

组织内的数据主要来自企业的交易处理系统，根据经营决策支持系统的需要，数据可能包括生产经营、产品销售、收入、成本、资金、库存、财务和设备等；组织外的数据主要包括行业政策法规数据、市场调研数据、供应商情况、客户情况以及国家经济数据，这些数据主要来自政府部门、电子商务平台以及行业纵向交易平台等。

（2）数据整合。数据整合利用ETL工具（即对源数据进行抽取、转换、加载的过程，将原始数据从业务系统中读取出来，并使用预订规则将异构数据格式统一，最后将数据导入到数据仓库中便于后续数据分析。和其他定制的数据处理程序对原始数据进行处理并加载到统计分析数据仓库中。数据仓储过程（如图9所示）。

经营决策支持系统中数据仓库的创建，首先是从多种外部和内部数据源导入，经过ETL过程（提取、分级、清洗、转换、装载）后，再整理为组织需求的形式。在将数据存入数据仓库之后，可以为某个特定领域或部门创建数据集市。

数据提取：即使用自建程序或者商业软件从各种原始系统数据源中读取数据，这是所有工作的前提。

数据分级：将原始数据进行分级，使得级内的数据差别缩小，为数据使用者提供更加直观的信息，增强同级间的同质性和各级间的差异性。

数据清洗：的目的是保证数据仓库数据质量，是一个减少错误和不一致性、解决对象识别的过程。

数据转换：即按照预先设计好的规则将数据进行转换，将本来异构的数据格式能统一起来。

数据装载：即将转换完的数据按计划增量或全部导入到数据仓库中。需要确定数据加载的顺序，并进行周期性地数据仓库重写。

数据仓库：将整个企业内的数据库集合起来，是处理海量数据的基础，通过数据仓库，经营决策支持系统可以截取或载入大量原始信息，归并各种不同来源的、异构的数据源的数据，用于支持企业管理和商业决策。

数据集市：规模则通常较小，只涉及某个特定项目或部门。数据集市是一个数据仓库的子集，通常只包含单个主题（如营销、运营）。

（3）数据应用。经营决策支持系统的最终目的就是为企业创造一种以决策支持和经营智能为核心的平台，提供支持高层次的价值管理的流程，如战略管理、预算编制、报表合并、获利分析、销售分析及关键指标分析等，而这些可以通过数据挖掘、联机分析处理引擎等商务智能（BI）工具实现（如图10所示）。

商务智能（BI）对数据仓库中的数据深入处理，把原始数据转换为可供分析和报告的战略信息。商务智能（BI）分析工具主要包括数据挖掘、联机分析处理（OLAP）等。

数据挖掘：又称数据库中的知识发现，是指从大型数据库或数据仓库里提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式，是商务智能的核心技术。它能够帮助企业关注其数据仓库中最重要的信息，预测未来的趋势和行为，从而使企业能够做出前瞻的、知识驱动的决策。

联机分析处理（OLAP）：通过把原始数据转换为用户能够理解的反映企业真实维度的信息，使分析者和管理者能以快速、相关、交互的方式访问这些信息的多种可能视角，以获得对数据的深刻理解。OLAP是能够进行多维数据分析和操作不同类别集合数据的一组功能。OLAP的特点可以概括为快速、可分析、共享和多维。由于具备了这些特点，OLAP能快速响应用户的查询请求，并且多维性作为OLAP关键属性，可以和数据仓库的多维数据组织相互补充，提供数据的切片、旋转、钻取等操作，方便用户从不同粒度和不同视角来查看数据。数据的钻取、切割、旋转（如图11所示）。

图9 数据整合过程示意图

图10 数据应用功能示意图

经营决策支持系统能够存储与所研究的决策问题有关的各种模型，如预测决策模型、库存控制模型及生产调度模型等，同时，能够提供多种分析方法，如动态规划、计量经济、线性和非线性规划方法，并能够对这些模型及分析方法进行增加、修改等操作。经营决策支持系统正是利用这些模型和分析为企业提供各种与决策相关的业务分析，最后以方便的人机对话接口或图形展现给决策者。

（4）信息展示。经营决策支持系统可以向用户展现包括产品分析（产品盈利分析、产品技术分析、产品能力分析等）、营销分析（客户销售分析、区域销售分析及项目分析）、财务分析（筹资策略分析、投资策略分析及资金运营情况等）、经营预测（利润预测及现金流预测等）及市场分析（政策法规分析、行业竞争分析及消费者分析）等决策需要的多维度数据分析。

经营决策支持系统构建了一个强大的数据查询与展示发布平台，为了使分析后的数据直观、简练地呈现在用户面前，需要采用一定的展现和发布形式，信息展现的主要方式有查询、报表、可视化、统计等。

为了更加直观地反映企业的整体经营状况，许多企业采用信息可视化技术将数据以可视化的形式表现出来，采用仪表盘（管理驾驶舱）等图形展示工具，增强信息的可视性、可读性。

图11 数据钻取、切割、旋转示意图

图12 经营决策支持系统对接示意图

经营决策支持系统信息对接管理

经营决策支持系统位于企业组织架构的决策层，它对不同的方案进行技术分析，得出预测结果和相关可行性分析，以支持决策者对相关问题的判断。经营决策支持系统允许信息的双向流动，例如，企业战略决策者能够利用经营执行系统的反馈持续地监测经营业绩，同时战略的变化能够通过新目标和关键业绩指标的下达传递到作业层。要想提高决策支持信息的效率和质量，经营决策支持系统必须能够与不同的业务系统对接，因为企业运作所需的广泛信息，需要从管理信息系统和基层业务系统获得。经营决策支持系统与管理信息系统对接，获得绩效管理、成本、预算及内部控制风险等管理信息；与业务系统对接，获得客户、财务、物流、存货及人力等基础业务信息，最终将这些信息整合、分析为决策信息。经营决策支持系统对接示意图（如图12所示）。

经营决策支持系统实施意义

现代企业生产经营活动所涉及的影响因素很多，且带有很大的不确定性，所以传统的仅凭借决策者个人经验为基础的管理理论和方法不能适应现代企业生产经营决策活动过程的需要。而经营决策支持系统，将决策过程中的定量计算和定性分析进行有机的结合，是提高企业生产经营科学水平，增强企业竞争力，推动企业发展的有效手段和可靠保证。

（1）提高了决策的效率和质量。经营决策支持系统可以将分散在多个系统的数据信息集中到一个系统进行展现，实现数据展现平台的统一，企业决策者登录系统就可以查看来自多个系统的整合数据，提高了决策的效率。同时，经营决策支持系统通过提供给决策者数据、信息以及分析能力，让他们采用比以前更丰富、更有效的方法来深入研究战略问题，从而不断提高战略管理过程的质量。

（2）实现数据共享。经营决策支持系统通过设定权限，可以使得企业各个部门对经营决策支持系统的数据进行查询，避免线下在不同部门内部交叉传递，提升了数据工具共享的能力。

（3）实现数据多维度展现。经营决策支持系统内的数据可以实现多维度动态的展示，根据预先设定的规则，对数据进行不同维度的筛选和处理，增加了信息展现的灵活性，而且可以基于图表和仪表盘等视图化工具使报表信息的展示方式更加直观。

（4）减少决策的盲目性。企业的生产经营决策需要众多的信息，如果仅仅依靠决策者自身的经验和能力，很有可能出现偏差，而经营决策支持系统通过收集组织内及组织外各维度的数据，通过商业智能（BI）工具对这些数据进行分析，可以为决策者提供科学的决策依据，减少决策者决策的盲目性。