商業(yè)智能在企業(yè)中的運用及發(fā)展趨勢初探

摘要：文章系統(tǒng)總結(jié)了商業(yè)智能的概念、特征、體系結(jié)構(gòu)、實施過程，進(jìn)而分析了如何在企業(yè)中更好的運用商業(yè)智能并在最后分析了商業(yè)智能的發(fā)展趨勢。

關(guān)鍵詞：商業(yè)智能；數(shù)據(jù)挖掘；數(shù)據(jù)聯(lián)機(jī)處理

一、前言

當(dāng)今世界乃知識經(jīng)濟(jì)時代，知識管理成為人們普遍關(guān)注和研究的對象。處在知識管理時代，面對著爆炸增長的信息量，企業(yè)的決策過程變得日益復(fù)雜。企業(yè)在深入運用信息系統(tǒng)后積累了越來越多的數(shù)據(jù)，如何從浩瀚的數(shù)據(jù)中發(fā)掘有價值的信息，為管理者決策提供有力的參考，變得越來越重要。這也就不難理解越來越多的管理者開始借助于新興的商業(yè)智能技術(shù)來尋求解決之道。目前，商業(yè)智能的研究和應(yīng)用處于發(fā)展階段，其理論研究和商業(yè)運用不僅是軟件界而且也是國內(nèi)外企業(yè)界廣泛關(guān)注的熱點。商業(yè)智能通過對數(shù)據(jù)的收集、分析和管理，使之轉(zhuǎn)化為對企業(yè)有價值的信息，從而輔助決策，指導(dǎo)企業(yè)行動。

二、商業(yè)智能的概念

商業(yè)智能這一概念最早是由Gartner Group公司的H-oward Dresner于1989年提出的。它描述了一系列的概念和方法，通過應(yīng)用基于事實的支持系統(tǒng)來輔助商業(yè)決策的制定。商業(yè)智能是對商業(yè)信息的搜集、管理和分析過程，目的是使企業(yè)的各級決策者獲得知識或洞察力，促使他們做出對企業(yè)更有利的決策。商業(yè)智能一般由數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、在線分析、數(shù)據(jù)備份和數(shù)據(jù)恢復(fù)等部分組成。

商業(yè)智能發(fā)展到今天經(jīng)歷了一個復(fù)雜的漸進(jìn)過程，它仍處于發(fā)展之中。商業(yè)智能發(fā)展大致經(jīng)歷了事務(wù)處理系統(tǒng)(TPS)、管理信息系統(tǒng)(MIS)、高級人員管理信息系統(tǒng)(EIS)和決策支持系統(tǒng)(DSS)等幾個階段。

三、商業(yè)智能的特征

當(dāng)前諸多業(yè)務(wù)系統(tǒng)已經(jīng)在企業(yè)中普遍使用，經(jīng)過多年的積累沉淀，企業(yè)大都建立了比較完善的基礎(chǔ)信息化系統(tǒng)。通過這些系統(tǒng)，企業(yè)積累了大量的歷史數(shù)據(jù)。但由于各個部門的業(yè)務(wù)特點不同，造成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)各異。最終導(dǎo)致系統(tǒng)的差異和分割。企業(yè)需要的不是孤立的數(shù)據(jù)，而是有用的信息，商業(yè)智能正是這些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)處理的工具。

首先，商業(yè)智能基于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)。將各個業(yè)務(wù)部門的孤立數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、篩選，使之得以在企業(yè)內(nèi)部得到共享，從而改變以前各個部門各自為政造成的應(yīng)用平臺不一、應(yīng)用深度不一以及信息隔離的狀況；在企業(yè)內(nèi)部構(gòu)建統(tǒng)一的BI平臺，使各個業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)得以統(tǒng)一的管理。

數(shù)據(jù)收據(jù)完之后，要根據(jù)數(shù)據(jù)的特性進(jìn)行篩選進(jìn)而進(jìn)行相關(guān)性存放，以便對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的組織管理。在數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上，提取有效的數(shù)據(jù)，根據(jù)各種需求的目標(biāo)，運用已有的或新建的分析模型，將企業(yè)各部門環(huán)節(jié)的生產(chǎn)流程清晰系統(tǒng)地展示給管理者。

在數(shù)據(jù)收集整理分析的基礎(chǔ)上，從企業(yè)發(fā)展趨勢、策略規(guī)劃及前景預(yù)測等多個角度提供重要的分析指導(dǎo)，為企業(yè)的發(fā)展壯大，基業(yè)常青提供有力的保障。

與以往的信息系統(tǒng)相比，商業(yè)智能系統(tǒng)具有以下幾個主要優(yōu)點：(1)商業(yè)智能系統(tǒng)不僅采用了最新的信息技術(shù)，而且提供了預(yù)先打包好的應(yīng)用領(lǐng)域的解決方案。(2)商業(yè)智能系統(tǒng)支持對所有形式的信息的訪問，而不僅僅是那些存儲在數(shù)據(jù)倉庫中的信息。(3)商業(yè)智能系統(tǒng)著眼于終端用戶對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的訪問和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的傳送，它可同時服務(wù)于信息提供者和信息消費者。

四、商業(yè)智能的體系結(jié)構(gòu)

所謂體系結(jié)構(gòu)是指一整套的規(guī)則和結(jié)構(gòu)，為一個產(chǎn)品或系統(tǒng)的整體設(shè)計提供主框架。商業(yè)智能的體系結(jié)構(gòu)是指通過識別和理解數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中的流動過程和數(shù)據(jù)在企業(yè)的應(yīng)用過程來提供商業(yè)智能系統(tǒng)應(yīng)用的主框架。商業(yè)智能系統(tǒng)是以現(xiàn)代管理理論為指導(dǎo)。信息技術(shù)為支撐和新的集成系統(tǒng)，其支撐技術(shù)主要包括兩個方面：一是計算機(jī)技術(shù)，諸如數(shù)據(jù)庫技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)及數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)；二是現(xiàn)代管理技術(shù)，包括統(tǒng)計、預(yù)測等運籌學(xué)方法、客戶管理、供應(yīng)鏈管理、企業(yè)資源計劃等管理理論和方法、企業(yè)建模方法。

商業(yè)智能的體系結(jié)構(gòu)可以總結(jié)為圖1。

商業(yè)智能的核心技術(shù)包括數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘，同時還需要靈活使用的前端顯示，用于提供較好的人際操作界面，以輔助和支持商業(yè)決策的全過程。

五、商業(yè)智能的各個組成部分

1.數(shù)據(jù)倉庫。Bill Inmon在1990年首先提出了“數(shù)據(jù)倉庫”的概念，并將其定義為：“數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、隨時間變化的及穩(wěn)定的數(shù)據(jù)集，用于支持管理決策過程”。

“面向主題”是指：數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)按照主題進(jìn)行組織，例如顧客、產(chǎn)品和銷售等，而不是按正在進(jìn)行的應(yīng)用的信息進(jìn)行組織。“集成”是指：從多個數(shù)據(jù)源將數(shù)據(jù)集合到數(shù)據(jù)倉庫中，并集成為一個整體。“時變”是指：數(shù)據(jù)倉庫中的所有數(shù)據(jù)都有特定的時間標(biāo)識。數(shù)據(jù)倉庫中的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)都顯式或隱式地包含時間標(biāo)識。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)代表了過去某一時刻的數(shù)據(jù)快照。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)不僅可以用特定的時間點標(biāo)識，也可用特定的時間段來概括，如日、星期、月、季度、年等。“穩(wěn)定”是指：數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是歷史數(shù)據(jù)，很少更新。

2.數(shù)據(jù)集市。數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)倉庫的根本區(qū)別在于數(shù)據(jù)的范圍不同。數(shù)據(jù)倉庫覆蓋整個企業(yè)范圍的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)集市中的數(shù)據(jù)通常只是部門數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)集市是整個企業(yè)數(shù)據(jù)的一個子集，包括特定業(yè)務(wù)單元、部門或用戶集的值。該子集包含從事務(wù)管理或企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫獲取的歷史數(shù)據(jù)、匯總數(shù)據(jù)，并有可能會有一些詳細(xì)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集市是根據(jù)特定主題而不是根據(jù)數(shù)據(jù)庫的大小來定義的。數(shù)據(jù)集市中數(shù)據(jù)可能很多。也可能很少。

企業(yè)既可以直接建立數(shù)據(jù)集市，也可以在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上建立數(shù)據(jù)集市，也即根據(jù)部門業(yè)務(wù)要求的需要，對數(shù)據(jù)倉庫的一個邏輯子集或物理子集重新進(jìn)行組織，創(chuàng)建部門級的數(shù)據(jù)集市。與數(shù)據(jù)倉庫相比。數(shù)據(jù)集市的實施要容易得多，因此，數(shù)據(jù)集市常被作為商業(yè)智能項目實施的原型系統(tǒng)和驗證系統(tǒng)。

3.決策支持系統(tǒng)(DSS)。決策支持系統(tǒng)(DSS)是綜合利用大量數(shù)據(jù)。有機(jī)結(jié)合和利用眾多模型(包括數(shù)學(xué)模型和數(shù)據(jù)處理模型)，通過人機(jī)交互。為用戶生成所需信息，輔助各級決策者實現(xiàn)科學(xué)決策的系統(tǒng)。模型是對客觀事物的一種抽象描述，人們通過模型來增加對復(fù)雜問題的理解和處理。其中數(shù)學(xué)模型可以用數(shù)學(xué)公式表示。也可以用算法描述，數(shù)據(jù)處理模型一般用數(shù)據(jù)處理過程來說明。

決策支持系統(tǒng)是在管理信息系統(tǒng)和運籌學(xué)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，既包括傳統(tǒng)的查詢和報表功能，也包括多維分析和數(shù)據(jù)挖掘功能。

4.在線分析處理(OLAP)。OLAP最先是由Codd在1993年提出的。Codd為Arbor公司所寫的《為分析型用戶提供OLAP工具：信息技術(shù)的需求》，首次清楚的區(qū)分了面向事務(wù)處理的OLTP系統(tǒng)和面向分析處理的OLAP系統(tǒng)，并為OLAP確立了12條規(guī)則。

OLAP是針對特定問題的聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)訪問和數(shù)據(jù)分析而產(chǎn)生的一種技術(shù)。OLAP具有匯總、合并和聚集功能，并能從不同角度查看數(shù)據(jù)。OLAP滿足了分析和決策人員從多種角度對數(shù)據(jù)進(jìn)行快速、一致、交互的分析，克服了傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)的交互能力差的弱點，分析者和決策者都能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行深層次分析。

5.數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘并沒有一個完全統(tǒng)一的精確定義，在不同的文獻(xiàn)或應(yīng)用領(lǐng)域中也有一些其它定義。Zekulin的定義為：數(shù)據(jù)挖掘是一個從大型數(shù)據(jù)庫中提取以前未知的、可理解的、可執(zhí)行的信息。并用它來進(jìn)行關(guān)鍵的商業(yè)決策的過程；Ferruzza定義數(shù)據(jù)挖掘是用在知識發(fā)現(xiàn)過程，來辨識存在于數(shù)據(jù)中的未知關(guān)系和模式的一些方法；Jone則定義數(shù)據(jù)挖掘是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有益模式的過程：Parsaye則認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘是我們?yōu)槟切┪粗男畔⒛Ｊ蕉芯看笮蛿?shù)據(jù)集的一個決策支持過程。

上述這些主要從數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)應(yīng)用出發(fā)，從此角度看，數(shù)據(jù)挖掘的主要特點是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量事務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)化、分析和模式化處理。從中提取商業(yè)決策的關(guān)鍵知識，即從數(shù)據(jù)庫中自動發(fā)現(xiàn)相關(guān)商業(yè)模式。

六、如何運用商業(yè)智能

商業(yè)智能雖然能夠幫助企業(yè)找到影響企業(yè)活動的關(guān)鍵因素，但是其本身并不能保證為企業(yè)創(chuàng)造任何價值。為了使商業(yè)智能能夠有助于增強(qiáng)企業(yè)競爭優(yōu)勢，企業(yè)必須做好一些基礎(chǔ)工作：

1.系統(tǒng)分析企業(yè)業(yè)務(wù)流程，詳盡分析企業(yè)現(xiàn)有的資源狀況和管理人員的管理技能、思想意識等狀況，并結(jié)合企業(yè)所處的行業(yè)特點和自身的優(yōu)勢，在充分調(diào)查研究的基礎(chǔ)上，明確企業(yè)想利用商業(yè)智能帶來些什么。

2.商業(yè)智能的真正價值在于預(yù)測趨勢、輔助決策。所以前期的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作必須做好。翔實的數(shù)據(jù)對于實施商業(yè)智能的企業(yè)來說是成功的基礎(chǔ)，我們必須清醒地認(rèn)識到：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)愈多、愈詳盡、愈準(zhǔn)確，則商業(yè)智能為企業(yè)帶來的預(yù)測就愈準(zhǔn)確。

3.在企業(yè)實施商業(yè)智能的過程中，必須堅持最高領(lǐng)導(dǎo)負(fù)責(zé)制，這樣才能保證商業(yè)智能項目的順利實施。我們必須對商業(yè)智能實施過程的復(fù)雜性和艱巨性有一個充分的準(zhǔn)備。和其他信息系統(tǒng)建設(shè)一樣。商業(yè)智能的實施絕不僅僅是計算機(jī)工作人員就可以完成的；企業(yè)必須充分結(jié)合自身資源優(yōu)劣勢，在專家的指導(dǎo)下。從模擬開始。一步步地往前推進(jìn)，這樣才能以最低風(fēng)險為前提下建設(shè)符合企業(yè)實際需要的商業(yè)智能系統(tǒng)。

商業(yè)智能的實施過程可以分為建設(shè)階段和運行完善階段。

在系統(tǒng)構(gòu)造階段，需要對要達(dá)到的商業(yè)價值和具體的指標(biāo)體系等系統(tǒng)目標(biāo)做出明確的定義。然后分析這些數(shù)據(jù)的來源，即數(shù)據(jù)的存儲位置和篩選辨別的依據(jù)，并在此基礎(chǔ)上選擇合適的工具，進(jìn)而完成系統(tǒng)的技術(shù)設(shè)置、開發(fā)和實施。在此過程中安排必要的全面培訓(xùn)是應(yīng)當(dāng)?shù)摹Ｔ谶\行完善階段。首先要檢驗系統(tǒng)建立的價值，更重要的是要找出不完善的地方，進(jìn)而通過更深入的數(shù)據(jù)存取、控制和分析解決出現(xiàn)的問題，另外還要根據(jù)實際情況進(jìn)行相關(guān)的決策，或者合作實施，并對產(chǎn)生的效果進(jìn)行評估。從而進(jìn)行調(diào)整。

七、商業(yè)智能應(yīng)用的發(fā)展趨勢

1.具有可配制性、靈活性及變化性更強(qiáng)的功能。商業(yè)智能系統(tǒng)的服務(wù)范圍從為特定用戶擴(kuò)大到為所有用戶服務(wù)。同時。由于企業(yè)用戶在需求上、職權(quán)上的不同，商業(yè)智能系統(tǒng)提供更廣泛的更具針對性的功能。從簡單的數(shù)據(jù)獲取，到利用局域網(wǎng)、廣域網(wǎng)進(jìn)行豐富的信息交互、決策信息和知識的分析及利用。

2.解決方案具有更多的開放性，根據(jù)用戶的具體需求提供客戶化的界面。在實際操作過程中不同企業(yè)有著不同的具體需求。商業(yè)智能在提供核心技術(shù)的同時，增加客戶自己的代碼和解決方案，增強(qiáng)客戶化的接口，使系統(tǒng)更加的靈活，更具個性化和人性化。

3.由孤立的商業(yè)智能發(fā)展為嵌入式商業(yè)智能。即將商業(yè)智能組件嵌入企業(yè)現(xiàn)有的諸如財務(wù)、人力、銷售等應(yīng)用系統(tǒng)中，商業(yè)智能事務(wù)處理系統(tǒng)更具普遍意義。

4.由傳統(tǒng)功能向增強(qiáng)型功能轉(zhuǎn)變。增強(qiáng)型的商業(yè)智能功能是相對于用SQL工具實現(xiàn)查詢的商業(yè)智能功能來講的。當(dāng)今實際應(yīng)用中的商業(yè)智能系統(tǒng)在實現(xiàn)傳統(tǒng)商業(yè)智能的基本功能的同時，還具備了數(shù)據(jù)分析層的功能。像數(shù)據(jù)挖掘、企業(yè)建模等都是商業(yè)智能的增強(qiáng)應(yīng)用。