结合这学期的“决策支持系统”课程的课堂作业对"大数据决策支持的优势"有了更深的理解，整理内容如下：
结合大数据的5V特征：Volume (大量)、Velocity (高速)、Variety (多样)、Veracity (真实性)、Value (价值)，我认为其对决策支持的作用主要仍基于数据、信息、知识到智能之间的层次性联系。
最简单的例子便是：对于电商平台的海量数据，充分挖掘可以得到用户画像、用户消费模式及偏好等，能够极大提高平台入驻企业的营业利润。因此，则是用户数据——>消费信息——>知识挖掘——>针对性营销的体现。
在阅读多篇文献后，总结出了大数据决策支持的优势，主要包括：决策过程、决策环节、总体架构、行业领域，接着结合文献及个人思考又总结了大数据决策中的关键内容，最后绘制出大数据决策支持的优势图如下。
1、大数据对决策支持过程的作用：事前预测、事中感知、事后反馈
决策支持过程[1]体现在三个阶段：
- 事前预测：大数据增强了对决策活动的预测功能，在决策活动未开展之前，事先对决策活动的未来进行预测和模拟。
- 事中感知：大数据可以准确模拟活动的进展情况，从而把握活动进展细节，有助于制定行动计划和政策。
- 事后反馈：大数据具有实时监测能力，可以及时了解政策和行动计划的时效性，并做出相应调整。
2、大数据对决策环节的作用
决策环节[1-2]体现在四个方面：
- 决策思维方法：由因果关系的分析转向相关关系，接受数据关系的复杂性和数据结构的多样性，而不再过于追求数据的精确性。
- 决策参与主体：从“专家和精英”转向拥有数据的“普通大众”，表现为决策参与主体的扩大，决策参与主体下移。
- 决策过程：促使决策驱动方式从“业务经验驱动”向“数据量化驱动”转型，使决策从定性决策转变为定量决策。
- 决策模式：对过去和现在的数据进行整合；对组织内外部数据进行分析；对海量数据进行挖掘，形成非线性的、面向不确定性的、自下而上的决策模式。
3、大数据决策支持总体架构的作用
大数据决策支持的总体架构[3]主要体现在三个层面：
- 数据存储：多源异构数据的存储涉及到数据库。
- 数据处理：侧重于数据清洗，采用一定的计算机技术按照目标要求进行处理。
- 数据分析：将处理后的数据进行可视化分析等方法来挖掘知识。
4、大数据对不同行业决策的作用
5、大数据决策
- 【定义】大数据智能决策就是用智能计算方法对大数据进行智能化分析与处理，从中抽取结构化的知识，进而对问题进行求解或对未来做出最优判断的过程，该过程需要满足大数据决策在不确定性、动态性、全局性以及关联性上的分析需求
- 【问题】如何进行大数据的智能分析与科学决策，实现由数据优势向决策优势的转化
- 【应用对象】企业、政府、科研单位等
- 【应用领域】舆情分析、医疗领域、社交媒体、应急管理、轨道交通、气象领域、科研管理
- 【应用特点】大数据的多样性、动态性、极弱监督性、不确定性、隐私问题、特例状况、认知困难
- 【方法】机器学习、数据挖掘及统计理论等方法
- 【特点】动态性、全局性、不确定性、从因果分析向相关分析转变、向满足个性化需求转变
- 【挑战】大体量、高通量、多源异构性和不确定性对传统的数据处理硬件设备和软件处理方法均有挑战
- 【困境】大数据抓取、整合、关联分析能力不足；信息壁垒与信息孤岛普遍存在；数据安全隐患与隐私泄露风险；大数据应急决策人才缺乏
- 【智能决策】基于不确定性分析、信息融合、关联分析、增量分析
- 【大数据决策学[10]】将数据转化为知识，将知识付诸于行动
参考文献
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