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  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。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」。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」。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」。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」,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:

  根據Keen提出的概念,DSS由兩個領域的研究開始發展:  DSS的概念則於1970年代開始形成。並在1980年代蓬勃發展,人工智慧、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)、群體決策支援系統(Group Decision Support Systems,GDSS)與組織決策支援系統(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的概念也匯入至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、網路技術與因特網,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,認為DSS有三大元件:

  其中DBMS(資料庫管理系統)包含資料庫,為管理資料庫的工具,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。

  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。MBMS基本的必要條件包括了:

  由於DSS等等特性,都由DSS與人類使用者進行互動作用所產生,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分:

  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。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。

  DSS的型別學術與實務界均有相當多的看法,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的型別。

  

  Sprague與Carlson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,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型別,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)兩種型別,資料分析則有資料分析系統與分析資訊系統(Analysis Information Systems)兩種型別,資料分析系統的特性則同時包括了資料取得與分析兩種型別。  模式導向則具有兩種型別,模擬(Simulation)與建議(Suggetion),模擬有會計模式(Accounting Models)與表達模式(Representation Models)兩種型別,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:

  Donovan與Madnick認為決策問題具有不同的出現頻率,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,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),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。
決策支援系統(Decision Support Systems,簡稱DSS),是協助進行商業級或組織級決策活動的資訊系統。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。決策支援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。