商務(wù)智能及發(fā)展趨勢(shì)

《商務(wù)智能及發(fā)展趨勢(shì)》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。

1、商務(wù)智能及發(fā)展趨勢(shì)商務(wù)智能（BusinessIntelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)BI）的概念最早是GartnerGroup的HowardDresner于1996年提出來(lái)的，我國(guó)學(xué)者將之翻譯為“商業(yè)智能”或“商務(wù)智能”，本文選用“商務(wù)智能”作為BusinessIntelligence的中文翻譯。近年來(lái)，商務(wù)智能技術(shù)日趨成熟，越來(lái)越多的企業(yè)決策者意識(shí)到需要商務(wù)智能來(lái)保持和提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。我國(guó)商務(wù)智能的研究還處于導(dǎo)入期，商務(wù)智能的理論研究分為宏觀(guān)研究和微觀(guān)研究?jī)煞矫妫渲泻暧^(guān)研究主要是從總體上把握，如商務(wù)智能的必要性、內(nèi)涵和理論綜述等；微觀(guān)研究主要包括：商務(wù)智能功能、技術(shù)、體系結(jié)構(gòu)

2、等。1．宏觀(guān)研究和微觀(guān)研究?jī)煞矫妫?）商務(wù)智能的含義。①GartnerGroup將商務(wù)智能定義為一類(lèi)由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（或數(shù)據(jù)集市）、查詢(xún)報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的的技術(shù)及其應(yīng)用。②IBM認(rèn)為商務(wù)智能是一系列由系統(tǒng)和技術(shù)支持的以簡(jiǎn)化信息收集、分析的策略的集合，它應(yīng)該包括企業(yè)需要收集什么信息、誰(shuí)需要去訪(fǎng)問(wèn)這些數(shù)據(jù)、如何把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為最終導(dǎo)致戰(zhàn)略性決策的智能、客戶(hù)服務(wù)和供應(yīng)鏈管理。③簡(jiǎn)言之，BI=DB（數(shù)據(jù)庫(kù)）+DW（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）+OLAP（在線(xiàn)分析處理）+DM（數(shù)據(jù)挖掘），是多種技術(shù)的集合，是人工智能技術(shù)的最新方法。（2）商務(wù)智能與

3、知識(shí)管理的區(qū)別與聯(lián)系。商務(wù)智能和知識(shí)管理最重要的類(lèi)似處是它們最終都處理知識(shí)，知識(shí)管理中的知識(shí)明顯的總是直接來(lái)自人，商務(wù)智能中的知識(shí)源自數(shù)據(jù)，它是經(jīng)過(guò)分析產(chǎn)生的知識(shí)；商務(wù)智能和知識(shí)管理都受企業(yè)文化和人的影響；商務(wù)智能看重的分析數(shù)據(jù)的技術(shù)和知識(shí)管理中管理和分發(fā)知識(shí)的技術(shù)很不同，然而，他們?cè)趦?nèi)容獲取和顯示方面都共有終端技術(shù)。2．微觀(guān)研究方面?！　。?）商務(wù)智能的功能。商務(wù)智能系統(tǒng)的儀表盤(pán)可以剪裁環(huán)境以滿(mǎn)足用戶(hù)的特殊需要；用戶(hù)可以定制主頁(yè)來(lái)展示最關(guān)鍵的圖表和報(bào)告，并且當(dāng)商業(yè)需求變化時(shí)可以改變顯示的圖表；能基于底層（underlying）數(shù)據(jù)源的更新自動(dòng)更新圖表；可以根據(jù)特定參數(shù)

4、或特定條件的變化進(jìn)行預(yù)警；有例外管理能力；儀表盤(pán)的資源組件使資源材料與特定的使能過(guò)程一致；提供團(tuán)隊(duì)協(xié)同工作環(huán)境等。（2）商務(wù)智能的支撐技術(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、OLAP。①數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)面向主題的、集成的、穩(wěn)定的及包含歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集合，它用于支持經(jīng)營(yíng)管理中的決策制定過(guò)程。商務(wù)智能系統(tǒng)的核心是解決商業(yè)問(wèn)題，它把數(shù)據(jù)處理技術(shù)與商務(wù)規(guī)則相結(jié)合，以提高商業(yè)利潤(rùn)減少市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)、決策支持技術(shù)和商業(yè)運(yùn)營(yíng)規(guī)則的結(jié)合。②數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的及隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，挖掘出隱含的、先前未知的、對(duì)決

5、策有潛在價(jià)值的知識(shí)和規(guī)則的過(guò)程。③聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）。OLAP是一種多維分析工具，目標(biāo)是滿(mǎn)足決策支持或多維環(huán)境下特定的查詢(xún)和報(bào)表需求，使分析人員、管理人員或執(zhí)行人員能夠從多個(gè)角度對(duì)從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來(lái)的、能夠真正為用戶(hù)所理解的并真實(shí)反應(yīng)企業(yè)維特性的信息進(jìn)行快速、一致、交互地存取，從而獲得對(duì)數(shù)據(jù)的更深入了解?！∪?guó)內(nèi)商務(wù)智能應(yīng)用研究　　1．商務(wù)智能的應(yīng)用行業(yè)。商務(wù)智能的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，典型的有電信、銀行、保險(xiǎn)、醫(yī)療、零售、政府等，以及所有建立了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的用戶(hù)。我國(guó)的商務(wù)智能應(yīng)用還處于起步階段。這一方面因?yàn)樯虅?wù)智能是建立在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)上的，我國(guó)大部分企業(yè)的信息

6、化程度偏低，缺乏數(shù)據(jù)的積累，而數(shù)據(jù)的積累需要一個(gè)較長(zhǎng)期的過(guò)程。另一方面因?yàn)閷?duì)商務(wù)智能的認(rèn)知度不高，缺乏商務(wù)智能方面的人才以及對(duì)這些人才的有效管理?！　∩虅?wù)智能的應(yīng)用與行業(yè)內(nèi)信息化的基礎(chǔ)狀況密切相關(guān)，實(shí)施商務(wù)智能的企業(yè)中，以電信、金融行業(yè)的使用率較高?！　?．商務(wù)智能在客戶(hù)關(guān)系管理（CRM）、信息化與ERP、競(jìng)爭(zhēng)與決策中的應(yīng)用。著名的商務(wù)智能公司BusinessObject公司的專(zhuān)家PaulClark在分析商務(wù)智能與CRM的關(guān)系時(shí)認(rèn)為：客戶(hù)知識(shí)是CRM重要的核心組成部分，而商務(wù)智能是CRM的智慧所在，客戶(hù)知識(shí)的獲取與保存依賴(lài)于商務(wù)智能，商務(wù)智能是整個(gè)CRM的基礎(chǔ)?！　∩虅?wù)

7、智能是架構(gòu)在ERP之上的，而決策支持是在商務(wù)智能基礎(chǔ)上的再擴(kuò)展。商務(wù)智能和ERP絕對(duì)不是同一事物或是同一事物體的兩個(gè)方面，它們是互補(bǔ)的系統(tǒng)。它們最大的共性就是，它們使企業(yè)運(yùn)行得更有效率、響應(yīng)更及時(shí)并易于整合?！　∩虅?wù)智能建設(shè)的主要目標(biāo)是企業(yè)決策支持。商務(wù)智能通過(guò)信息技術(shù)的運(yùn)用在不同層面為戰(zhàn)略決策提供新的支持：提升決策者洞察力；支持信息獲取與分析?！　∩虅?wù)智能系統(tǒng)可以從以下方面幫助企業(yè)獲取更大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)：顯著提升企業(yè)決策水平；識(shí)別優(yōu)質(zhì)客戶(hù)，改善企業(yè)與客戶(hù)關(guān)系；降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本；創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式?！　?．商務(wù)智能系統(tǒng)、軟件工具。目前市場(chǎng)上的商務(wù)智