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決策支持系統（Decision Support Systems，簡稱DSS），是協助進行商業級或組織級決策活動的信息系統。DSSs一般面向中高層面管理，服務於組織機構內部管理、操作和規劃級的決策，幫助決策者對快速變化並且很難提前確定的問題進行決策，通常是非結構化（Non-structured）和半結構化（Semi-structured）的決策問題。決策支持系統既可以是完全自動化決策，也可以是完全人工決策，或者兩者兼有。
DSS定義早期有些分歧，學術界與實務界對DSS均有不同的看法[1]。1970年代，Scott-Morton指出：「DSS為一種電腦化的交談式系統，協助決策者使用資料與模式，解決非結構化的問題」[2]。之後Keen與Scott-Morton提出類似的看法，認為「DSS乃使用電腦協助解決半結構化的問題、支援但不取代人類、目的為改善決策而不是決策效率」[3]。Alter則指出較為廣泛的看法，認為「任何支援決策制定的系統均為DSS，其中包括資訊的存取、模式的分析與工具支援」[4]。1980年代，Bonczek等學者認為「DSS可能為組織中人類資訊處理器、機械處理器或人機資訊處理系統」[5]，這樣的定義則更為廣泛。
由於過去DSS的定義相當廣泛，因此1990年代Turban則進一步以DSS的特性來定義[6]：
根據Keen提出的概念，DSS由兩個領域的研究開始發展[7]：
DSS的概念則於1970年代開始形成[2]。並在1980年代蓬勃發展，人工智慧[5]、資料庫、模式庫、知識與電腦科技均對DSS的發展有重大貢獻。1980年代後期，高階主管資訊系統（Excutive Information Systems，EIS）、群體決策支持系統（Group Decision Support Systems，GDSS）與組織決策支持系統（Organizational Decision Support Systems，ODSS）等等概念，逐漸將DSS由個人取向，轉為模式導向與群體導向。1990年代起，資料倉儲與OLAP的概念也導入至DSS，協助DSS進行資料的存取與分析。並且於2000年代新的全球資訊網、網路技術與網際網路，延展了DSS。
因此，DSS為一種具有多種學門為基礎的知識，包括資料庫、人工智慧、人機互動、數量模擬、軟體工程與各種資訊與網路科技等等的整合知識。
DSS的架構以Sprague與Carlson所提出的對話-資料-模式（Dialog-Data-Modeling，DDM）架構最為學術界所接受[8]，認為DSS有三大組件[9]：
其中DBMS（數據庫管理系統）包含資料庫，為管理資料庫的工具[6]，DSS的資料庫包含大量內部資料（例如企業內部會計資料），或者外部資料（例如金融指數資料），這些資料需要經過蒐集與萃取，成為有助於決策的資訊形式與資料結構，以供使用者進行管理、分析、更新與檢索[9]。
MBMS為整合各種決策模式，分析資料庫內外部的資料，例如利用數學計量模式將複雜的問題加以分析模擬，提供可行之方案，並協助使用者選擇方案。MBMS也包含造模語言，協助使用者自訂模式或建造模式[6]。MBMS基本的必要條件包括了[10]：
由於DSS等等特性，都由DSS與人類使用者進行交互作用所產生[1]，DGMS主要的功能為管理使用者介面（User Interface）及DSS與使用者互動。Bennett認為DGMS有三個主要構成單元：使用者、電腦硬體與軟體系統，並且將人類與DSS的相互溝通分為三個部份[11][12]：
由於許多非結構化或半結構化的問題，以標準的DSS功能之外，還需要專門的知識來解決，因此現代DSS除了DBMS、MBMS與DGMS等子系統外，以知識為基礎的知識庫管理系統（Knowledge-based Management System，KBMS），也是DSS重要的子系統[6]。Silverman認為KBMS，應具有「支援數學模式無法協助的決策流程」、「能幫助使用者建立、應用與管理知識庫」與「整合能處理不確定性問題的專家知識庫」等三種能力[13]。
DSS的類型學術與實務界均有相當多的看法[1][6]，因此以下的分類依照各類學者的看法，對DSS進行分類，其中必須要強調的是，有一些是相互重疊的。此外，不同的DSS使用狀況、所在環境、設計理念、使用人數與時間頻率，也影響DSS的類型。
Sprague與Carlson[9]認為DSS涉及不同的技術層次，他們將DSS的技術功能分成三類：
DSS輸出結果層次的分類為Alter所提出[4]，將DSS分為資料導向（Data Oriented）與模式導向（Model Oriented）兩大分類。
其中資料導向具有兩種類型，資料取得（Data Retrieval）與資料分析（Data Analysis），資料取得具有檔案櫃系統（File Drawer Systems）與資料分析系統（Data Analysis Systems）兩種類型，資料分析則有資料分析系統與分析資訊系統（Analysis Information Systems）兩種類型，資料分析系統的特性則同時包括了資料取得與分析兩種類型。
模式導向則具有兩種類型，模擬（Simulation）與建議（Suggetion），模擬有會計模式（Accounting Models）與表達模式（Representation Models）兩種類型，建議則有最佳模式（Optimization Models）與建議模式（Suggestion Models）。
Holsapple與Whintson將DSS分類成六項[14]：
Donovan與Madnick認為決策問題具有不同的出現頻率[15]，因此將DSS分為使用頻率較高的經常性使用DSS（Institutional DSS）與臨時性DSS（Ad hoc DSS），例如解決生產排程問題的DSS與管理財務規劃的DSS，可能即為企業內部的經常性使用DSS；協助談判會議進行的談判支援系統，可能為臨時性DSS。
決策可能由個人進行，也可能為一群人所進行，或者需以組織來進行決策。Hackathorn與Keen認為DSS也因決策人數多寡來分類[16]，個人DSS（Individual DSS）、群體DSS（Group DSS，GDSS，多稱為群體決策支援系統）與組織DSS（Organizational DSS）。
由於設計理念或開發技術的不同，Carlsson等人認為DSS可分類為被動DSS（Passive DSS）與主動DSS（Active DSS）[17]，被動DSS大致依照事先分析好的資料、模式與確定的使用者來進行設計；主動DSS則需要設計內建的智慧功能，能協助處理混亂、複雜與非常態的決策分析。
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