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商业智能功能及发展


1 商业智能概述 商业智能(BusinessIntelligenee,BI)是目前在围外企业界和软件开发界受到广泛的 一个研究方向。对商业智能定义的解释,有以下四个层面: 1.1 信息系统层面 信息系统层面是商业智能系统(BI system)的物理基础,表现为具有强大决策分析 功能的单独的软件工具和面向特定应用领域的信息系统平台, SCM、 如 CRM、 ERP。 与事务型的 MIS 不同,商业智能系统能提供分析、趋势预测等决策分析功能。 1.2 数据分析层面 数据分析层面是系列算法、工具或模型。数据分析层面首先获取与所关心主题有 关的高质量的数据或信息,然后自动或人工参与使用具有分析功能的算法、工具或 模型,帮助人们分析信息、得出结论、形成假设、验证假设。 1.3 知识发现层面 与数据分析层面样,知识发现层面也是系列算法、工具或模型。知识发现层面将 数据转变成信息,而后通过发现,将信息转变成知识;或者直接将信息转变成知识。 1.4 战略层面 战略层面将信息或知识应用在提高决策能力和运营能力上。商业智能的战略层面 是利用多个数据源的信息以及应用经验和假设来提高企业决策能力的一组概念、方 法和过程的集合。它通过对数据的获取、管理和分析,为贯穿企业组织的各种人员 提供信息,以提高企业战略决策和战术决策能力。 2 商业智能功能 商业智能功能非常强大,对数据的处理有独特之处。主要功能包括: 2.1 数据管理功能 从多个数据游抽取、转换和加载数据以及清理、集成数据的能力,大量数据高效 存储与维护的能力。 2.2 数据分析功能 具备多种数据分析功能,同时具有终端信息查询及报表生成功能和数据可视化功 能。 2.3 知识发现功能

从大型数据库数据中提取人们感兴趣的知识的能力。这些知识以是隐含的、事先 未知的、潜在有用的信息,提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等形式。 总之,商业智能的目标是将企业所掌握的信息转换成竞争优势,提高企业决策能 力、决策效率、决策准确性。为完成这一目标,商业智能必须具有实现数据分析到 知识发现的算法、模型和过程,决策的主题具有广泛的普遍性。 3 BI 的研究内容 商业智能为更好地制订战略和决策提供良好的环境, 为特定的应用系统(如客户关 系管理 CRM、 供应链管理 SCM、 企业资源计划 ERP)提供数据环境和决策分析支持。 当面向特定应用的特定战略和决策问题时,商业智能从数据准备做起,首先建立或 虚拟一个集成的数据环境,然后在集成的数据环境上,利用科学的决策分析工具, 通过数据分析、知识发现等过程,为制订战略和决策提供支持。最后是如何解释和 执行分析和发现结果的问题。 数据仓库提供数据存储环境,而且是面向特定主题的决策支持环境。来自各种数 据源中的数据经过清理、抽取、转换和加载,按照某一主题存储。数据集市是面向 特定主题的小型数据仓库,解决了企业级数据仓库存储大量数据而带来的建设周期 长、造价高、可扩展性差等缺陷。 商业智能是利用当今计算机前沿技术作支撑、运用现代管理技术进行指导的应用 系统,它的研究热点集中在三个方面:支撑技术的研究、体系结构的研究、应用系 统的研究。 3.1 支撑技术的研究 商业智能作为一个跨学科的新兴领域,必须借鉴两方面的先进成果,一是计算机 技术的前沿技术,一是企业管理方面的新理论、新观点。企业管理方面的新理论、 新观点为战略制订和决策提供先进的管理模式,帮助企业更好地运营;先进的计算 机技术是提高系统性能的有力手段。 3.2 体系结构的研究 商业智能系统主要包括数据预处理、建立数据仓库、数据分析及数据展现四个主 要阶段。数据预处理是整合企业原始数据的第一步,它包括数据的抽取、转换和装 载三个过程。建立数据仓库则是处理海量数据的基础。数据分析是体现系统智能的 关键,一般采用联机分析处理和数据挖掘两大技术。联机分析处理不仅进行数据汇 总/聚集,同时还提供切片、切块、下钻、上卷和旋转等数据分析功能,用户可以 方便地对海量数据进行多维分析。数据挖掘的目标则是挖掘数据背后隐藏的知识, 通过关联分析、聚类和分类等方法建立分析模型,预测企业未来发展趋势和将要面 临的问题。在海量数据和分析手段增多的情况下,数据展现则主要保障系统分析结 果的可视化。一般认为数据仓库、OLAP 和数据挖掘技术是商业智能的三大组成部

分。 3.3 应用系统的研究 对应用系统的研究的重点在于对各个应用领域所面临的决策问题的分析。根据对 各类问题的解决方式和解决方案来决定商业智能系统应该提供的功能以及具体实现 方法。目前,商业智能被广泛应用子与企业运营过程相关的各个领域,并且在很多 领域已经形成其特有体系。目前具有代表性的应用领域包括:企业资源计划(ERP)、 客户关系管理(CRM)、 企业绩效管理(KM)、 人力资源管理(HRM)、 供应链管理(SCM)、 电子商务(E-business)。 4 BI 的发展趋势 随着企业 CRM、ERP、SCM 等应用系统的引入,企业更注重如何有效地利用企 业的数据为更准确和更快的决策提供支持,由此带动的对商业智能的需求将是巨大 的。 商业智能的发展趋势可以归纳为以下几点: 4.1 功能上具有可配置性、灵活性和可变化性 功能上具有可配置性、 BI 系统的范围从为部门的特定用户服务扩展到为整个企业所有的用户服务。同 时,由于企业用户在职权、需求上的差异,BI 系统提供了广泛的、具有针对性的功 能。从简单的数据获取,到利用 web 和局域网、广域网进行丰富的交互、决策信息 和知识的分析和使用。 4.2 从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展 这是目前商业智能廊用的一大趋势, 即在企业现有的应用系统中, 如财务、 人力、 销售等系统中嵌入商业智能组件,使普遍意义上的事务处理系统具有商业智能的特 性。 考虑 BI 系统的某个组件而不是整个 BI 系统并非一件简单的事情, 例如将 OLAP 技术应用到某一个应州系统,一个相对完整的商业智能开发过程,如企业问题分析、 方案设计、原型系统开发、系统应用等过程都是不可缺少的。 4.3 从传统功能向增强型功能转变 增强型的商业智能功能是相对于早期的用 SQL 工具实现查询的商业智能功能。 目前应用中的 BI 系统除实现传统的 BI 系统功能之外,大多数已实现了数据分析层 的功能。 而数据挖掘、 企业建模是 BI 系统应该加强的应用, 以更好地提高系统性能。


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