信息系统类型：MIS、TPS、DSS、金字塔图
阿特拉斯凤凰
一个典型的组织通常分为运营层、中层和高层。每个层级用户的信息需求各不相同。为此，组织中各个层级都配备了相应的信息系统。
本教程将探讨不同类型的信息系统、使用它们的组织层级以及特定信息系统的特点。
组织层级和信息需求金字塔图
了解组织的各个层级对于了解在各自层级上运作的用户所需的信息至关重要。
下图说明了一个典型组织的各个层级。
Opera国家管理层面
运营层负责执行组织的日常业务交易。
此管理级别的用户示例包括销售点收银员、银行出纳员、医院护士、客户服务人员等。
这个级别的用户会做出结构化的决策。这意味着他们在做决策时会遵循既定的规则。
例如，如果一家商店提供赊销服务，并且其信用政策对借款额度设定了一定的限额，那么销售人员只需根据系统中当前的信用信息来决定是否向顾客提供信用额度即可。
战术管理层级
这一组织层级主要由中层管理人员、部门主管、督导员等组成。这一层级的用户通常监督运营管理层级的用户活动。
战术用户做出半结构化的决策。决策部分基于既定的指导方针和判断。例如，战术经理可以检查客户的信用额度和付款历史，并决定破例提高特定客户的信用额度。决策部分是结构化的，因为战术经理必须使用现有信息来确定有利于组织的付款历史和允许的增加百分比。
战略管理层面
这是组织中最高级的级别。此级别的用户做出非结构化决策。高级管理人员关心组织的长期规划。他们使用来自战术经理的信息和外部数据来指导他们做出非结构化决策。
交易处理系统 (TPS)
交易处理系统用于记录组织的日常业务交易。它们由运营管理层用户使用。交易处理系统的主要目标是回答诸如以下常规问题：
- 今天售出了多少台打印机？
- 我们手头有多少库存？
- John Doe 的未付欠款是多少？
通过记录日常业务交易，TPS 系统能够及时回答上述问题。
- 运营经理做出的决策是常规性的和高度结构化的。
- 交易处理系统产生的信息非常详细。
例如，发放贷款的银行通常要求借款人所在公司与该银行签署谅解备忘录（MoU）。如果借款人所在公司与该银行签署了谅解备忘录，那么银行运营人员只需审核提交的文件即可。如果文件符合要求，贷款申请即可获得处理。如果文件不符合要求，银行会建议借款人与业务管理人员沟通，探讨签署谅解备忘录的可能性。
交易处理系统的示例包括：
- 系统销售点 – 记录每日销售额。
- 工资系统 – 处理员工工资、贷款管理等。
- 库存控制系统 – 基ping trac库存水平k。
- 航空预订系统 航班预订管理。
管理信息系统（MIS）
管理信息系统（MIS） 被战术经理用来监控组织当前的绩效状态。事务处理系统的输出被用作管理信息系统的输入。
MIS 系统使用常规算法分析输入，即汇总、比较和总结结果，生成报告，供战术管理人员监控、控制和预测未来绩效。
例如，可以利用销售点系统的数据来分析哪些产品销售良好，哪些产品销售不佳。这些信息可用于制定未来的库存订单，例如，增加销售良好产品的订单，减少销售不佳产品的订单。
管理信息系统的例子包括：
- 销售管理系统 – 它们从销售点系统获取输入。
- 预算系统 – 概述了组织内部短期和长期的资金支出情况。
- 人力资源管理系统 – 员工总体福利、员工流动率等。
战术经理负责半结构化决策。MIS系统提供做出结构化决策所需的信息，战术经理根据自身经验做出判断，例如，根据第一季度的销售情况预测第二季度应该订购多少商品或库存。
决策支持系统（DSS）
决策支持系统 被高层管理人员用来制定非常规决策。决策支持系统使用来自内部系统（交易处理系统和管理信息系统）和外部系统的输入。
决策支持系统的主要目标是为独特且频繁变化的问题提供解决方案。决策支持系统可以回答以下问题：
- 如果我们将工厂的生产批次增加一倍，会对员工的绩效产生什么影响？
- 如果有新的竞争对手进入市场，我们的销售会怎样？
决策支持系统利用复杂的数学模型和统计技术（概率、预测建模等）来提供解决方案，并且具有很强的交互性。
决策支持系统的例子包括：
- 财务规划系统 ——它们使管理者能够评估实现目标的各种方法。其目标是找到实现目标的最佳途径。例如，企业的净利润通常用“总销售额减去（商品成本+费用）”的公式计算。财务规划系统能够帮助高管提出“假设性问题”，并调整总销售额、商品成本等数值，从而了解决策对净利润的影响，并找到最优方案。
- 银行贷款管理系统 – 用于验证贷款申请人的信用，并预测贷款被收回的可能性。
商业中的人工智能技术
人工智能 系统模仿人类的专业知识来识别大型数据集中的模式。 Amazon，Facebook和 Google等等，利用人工智能技术来识别与您最相关的数据。
我们以Facebook为例。Facebook通常能非常准确地预测你可能认识的人，或者你的校友。他们会利用你提供的数据、你朋友提供的数据，并基于这些信息来预测你可能认识的人。
Amazon 它还运用人工智能技术，根据你目前购买的产品来推荐你应该购买的产品。
Google 也用 人工智能 根据您与用户的互动情况，为您提供最相关的搜索结果 Google 和你的位置。
这些技术极大地促进了这些公司的成功，因为它们能够为客户创造价值。
在线分析处理 (OLAP)
在线分析处理（OLAP) 用于查询和分析多维数据，并生成可使用多个维度以不同方式查看的信息。
假设一家公司销售笔记本电脑、台式电脑和 电话 这些设备有四个分支：A、B、C 和 D。OLAP 可用于查看所有地区每种产品的总销售额，并将实际销售额与预测销售额进行比较。
每条信息，例如产品、销售数量和销售额，都代表着不同的维度。
OLAP 系统的主要目标是在最短的时间内提供对临时查询的答案，而不管所使用的数据集的大小。
