钢铁企业产品质量决策支持系统的讨论与开发1.1课题讨论的背景掌握信息对于现代企业的生存和进展有着举足轻重的作用。信息的猎取不是一件简单的事，从某种角度上说，数据以及对数据的解释和数据分析一起构成了信息n]。一方面企业要建立一套计算机处理系统来替代传统的手工作业方式来处理日常的业务，建立一套真正意义上的业务处理系统.另一方面，企业数据库承载了企业的重要数据，对于这些数据的分析已经不能仅仅停留在数据的查询、更新操作，而是需要从数据中抽取有用信息，比如将数据根据不同种类进行整理汇总等等，让计算机为我们整理数据、发现信息、提取信息，这就是计算机决策支持系统(Decision Support System，后边简称DSS)的功能，随着经济的进展、社会的进步，该项工作的重要性己经被企业领导们意识到了，并进一步提到了进展日程上来了。人们都在期待着从这些数据中得到自己想要的信息，将信息转变成知识，从数据的浩瀚海洋中挖掘出有用的知识。钢铁企业产品质量部门也不例外，在通过计算机手段建立一套完整的业务处理系统的同时还要将通过多年的计算机应用后积累的大量杂乱的“数据海洋”转化为有用的信息成了一项03待解决的难题。九十年代以来，计算机数据库技术的进展，使业务处理计算机信息化成为了可能同时为DSS提供了强有力的技术支持;同时由于数据仓库(Data Warehouse，下面简称DW)技术的进展，DSS与DM (Data Mining，数据挖掘)相结合，使DSS更加适应了企业的需要。DSS主要包括OLAP (Online Analytical Processing，联机分析)和DW两部分，它们之间相互补充[s7 0 OLAP和DW是作为两种独立的信息技术出现的，其中OLAP是一种多维查询和分析工具，支持决策者围绕决策主题对数据进行多角度、多层次的分析。OLAP侧重于交互性、快速的响应速度及提供数据的多维视图，而DM则侧重自动发现隐藏在数据中的模式和有用信息.OLAP的分析结果可以给DW提供分析信息，作为挖掘的依据;DW可以拓展OLAP分析的深度，可以发现OLAP所不能发现的更为复杂、细致的信息。从上面的论述可以看出:OLAP是一些从数据库技术进展而来、为决策服务的数据组织和存储的技术[al a DM是通过对数据库、数据仓库中的数据进行分析而获得知识的一系列方法和技术，具体地说是通过建立模型来发现隐藏在组织机构数据库中的模式和关系。它们都可以完成对决策过程的支持，并且相互间有一定的内在联系，将二者集成到一个系统中能更有效的提高系统的决策支持能力闭。成功的...
