​​一个决策支持系统（DSS）的典型架构不包括完全自动化决策、独立于用户交互的静态报告工具或仅用于基础数据存储的单一功能模块。​​ 其核心在于辅助半结构化或非结构化问题的决策，而非替代人工判断或执行标准化流程。以下是关键分述：

1. ​​非自动化决策​​
   DSS强调人机交互，通过模型库、知识库和用户接口协同提供分析支持，但最终决策权始终由用户掌握。例如，系统可输出多组风险评估方案，但不会自动选择“最优解”。

2. ​​动态数据整合​​
   与仅存储原始数据的传统数据库不同，DSS需集成实时数据流、外部市场信息及历史数据，并通过清洗、挖掘和可视化处理，形成决策可用的高阶信息。

3. ​​模型驱动的灵活性​​
   典型DSS需包含线性规划、机器学习等模型库，支持用户根据需求调整参数或替换模型。若系统仅固化单一算法（如固定报表生成），则不符合DSS定义。

4. ​​知识系统的必要性​​
   缺少专家规则库或领域知识管理的系统无法处理非结构化问题。例如，医疗诊断DSS需整合临床指南和病例库，而非仅依赖统计工具。

​​​​ 决策支持系统的设计需平衡技术能力与用户主导性，缺失交互性、模型多样性或知识整合功能的工具均不属于典型DSS范畴。企业部署时应优先验证系统是否支持动态决策场景。