決策支持
然而，經營一個組織不僅僅是管理公司的事實：為了成長、改進和發展公司，有必要根據情況和問題做出選擇（例如增加或減少對產品的需求）阻礙公司發展的因素，即基本上根據事實和經濟價值做出決策。
不僅如此：公司也可能在不知不覺中偏離其路徑，例如，如果銷售渠道的利潤太高或太低（甚至虧損），公司可能會在不知不覺中走向無法預料的方向。
因此，有必要詢問與產生變化的因素或對公司運營決策影響最大的因素有關的問題。 為此，可以在計算器的幫助下建立模型，以更好地解釋 數據 注意。
因此，需要允許訪問所有有用知識的系統，即與請求它的人的能力領域有關並且對開展能力活動有用的知識，以便能夠給出答案，但離開能夠負責任地做出回應的良好自由度。
此類有助於管理組織的系統稱為業務管理系統。
這些系統使實施解釋過程成為可能，這些過程有助於根據生產-銷售動態產生的內容來規劃和為未來做出選擇。
這些動態的解釋是由商業智能 (BI) 執行的，即由該學科或一組技術進行的，它會尋找 數據 公司已經擁有，但（部分）不知道。 監控系統和決策系統是BI的一部分。
隨著時間的推移，BI 系統也在不斷發展：過去，這些系統面向執行信息系統，即用於收集信息的系統 數據，但多年來業務需求發生了變化，公司提出的問題與過去不同。 事實上，他們不僅致力於不斷改進公司、工作環境和產品，而且市場狀況和公司生產的特定部門的狀況也會影響其短期和長期的行為方式。
因此，公司需要：
- 組織自身及其係統，以保證良好的變更靈活性；
- 由有能力和靈活的員工組成；
- 管理大量信息以及與其他實體（人員、其他公司等）的關係。
因此，商業智能必須足以支持和促進公司的選擇，遵循其戰略：誕生於 60 年代/70 年代的 ERP 系統針對的是非常穩定的公司，但目前的情況有所不同。 合成 i 已經不夠了 數據 為經理服務，但您需要能夠生成更多信息，執行複雜且通常代價高昂的分析。 因此，我們需要特定的信息系統來滿足這些需求。
系統如何從運營管理髮展到決策支持的一個例子是倉庫。
一旦倉庫的管理包括收集 數據 對其管理至關重要：對庫存、原材料和最終產品進行編目。
如今，該系統範圍更廣，管理範圍更廣，除此之外 數據生產調度和計劃。
該系統經歷了幾個進化階段：
- 整個工廠的基本算法：基於原材料收入 ei
- 生產約束 確定必須保持的標準和節奏（庫存理論）
- 具有明確時間限制的更精確的工廠建模：必須進行的操作鍊及其控制（物流+自動化）
- 在非常大的工廠中，管理不能完全自動化，因此有必要向商業智能（決策系統）開放
甚至像倉庫這樣的行政部門也隨著時間的推移發生了變化：一旦系統執行了不可或缺的最低限度，因此它們在發票和預算的起草方面提供了支持，但今天的演變推動了規劃和設計，控制（監控）運營和項目。
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