“然而，数据分析人才短缺、分析模型的准确性和实用性有待提高等问题制约了我们的发展。”数据分析部门负责人说道。

企业加大对数据分析人才的引进和培养力度，提供丰富的培训和实践机会。同时，与高校、科研机构合作，共同研发和优化数据分析模型，提高其预测和决策支持能力。

经过一段时间的努力，大数据应用取得了一定的成果。

“虽然有了数据基础和分析能力，但在智能决策支持系统的构建上，还存在诸多不足。”大数据应用评估报告中指出了当前的状况。

汪晨和汪悦决定加快智能决策支持系统的建设。

“我们要让系统能够自动生成准确、可行的决策建议，辅助管理层做出明智的选择。”汪晨说道。

汪悦表示：“对，还要确保系统的易用性和可解释性，让决策者能够理解和信任系统的输出结果。”

家族企业基于数据分析的成果，开发智能决策支持模块。通过建立决策模型、算法优化、模拟仿真等手段，为各类业务决策提供智能化的建议和方案。

为了进一步完善智能决策支持系统，家族企业加强与业务部门的紧密合作。

“了解业务需求和痛点，确保系统能够贴合实际业务场景，但在合作过程中，可能会出现沟通不畅、需求变更频繁等问题。”业务部门负责人说道。

企业建立常态化的沟通机制，加强数据团队和业务团队之间的交流与协作。采用敏捷开发方法，灵活应对业务需求的变化，及时调整和优化系统功能。

同时，家族企业重视系统的安全性和隐私保护。