楊倩雯(四川大學商學院,四川 成都 610000)
商務智能主要技術的發展與應用
楊倩雯
(四川大學商學院,四川成都610000)
摘要:在今天的商業決策中,商務智能已經得到廣泛的應用,并且正在向日常生活的各個方面滲透,發揮著越來越重要的作用。其主要技術,數據倉庫、聯機分析處理、數據挖掘的不斷發展使商務智能進一步地智能化,功能也逐步地擴大和完善。本文將主要探討商務智能主要技術的發展歷程及應用。
關鍵詞:商務智能;數據倉庫;聯機分析處理;數據挖掘
21世紀的我們已經步入了信息時代,信息處理和利用的能力對企業發展的影響越來越大,企業也在更多地重視信息的價值??▋然仿〈髮W計算機科學教授赫伯特·西蒙曾經說過:“在后工業時代,也就是信息時代,人類社會的中心問題將從如何提高生產率轉變為如何更好地利用信息來輔助決策?!蔽髅山淌谔岢龅摹靶畔⑤o助決策”的觀點被認為是“商務智能”的理論雛形。從概念的提出到現在的不斷發展深入,商務智能要回答的問題始終不變:即如何將數據、信息轉化為知識,擴大人類的理性,進而輔助決策。以下將主要探討在商務智能的發展進程中經歷的轉變。
2.1數據倉庫(DataWarehouse DW)
數據最早存儲在運營式系統中,是為了提高查詢的效率。但獨立的系統越來越多,數據量也越來越大,傳統的對數據的管理方法已經不能滿足業務的需求。20世紀90年代,管理大師彼得·德魯克曾感慨:迄今為止,系統產生的還僅僅是數據,而不是信息,更不是知識!
Teradata天睿公司,全球最大的專注于大數據分析、數據倉庫和整合營銷管理解決方案的供應商。它在1983年利用并行處理技術為富國銀行建立了一個決策支持系統,可以認為是世界上的第一個數據倉庫。
對于數據倉庫的定義直到1992年才被提出,比爾·恩門出版了《構建數據倉庫》一書,真正拉開了數據倉庫大規模使用的序幕。恩門認為:數據倉庫是一個面向主題的、集成的、穩定的、包含歷史數據的數據集成,用于支撐管理決策的制定。數據倉庫是實現商務智能的基礎,由于數據倉庫載入的大量原始信息,歸并各種數據源的數據,才使企業管理和商業決策有據可依。與數據倉庫的發展相結合,商務智能才能充分發揮其潛力。但數據倉庫絕不是所謂的“大型數據庫”,數據庫僅僅是對數據進行保存和查詢,提高系統運營的效率;而數據倉庫是以進一步挖掘數據,輔助決策為目的進行數據存儲的。
2.2聯機分析處理技術(Online AnalyticalProcessing,OLAP)
要解釋聯機分析處理,就要談到關系型數據庫,其呈現數據的方式是報表。關系數據庫之父E.F.Codd認為對數據庫進行簡單的查詢已經不能滿足終端用戶分析的需求,用戶要解決的可能是多維度、復雜的問題,然而查詢的結果卻遠遠達不到要求。于是在1993年,他提出了多維數據庫和多維分析的概念,即聯機分析技術OLAP。聯機分析可以把多個數據庫相連,通過這種方式,管理者能自由地與商務數據相聯系,獲得更深入的洞察。
只從概念來理解,不免有些抽象,舉個簡單的例子。某企業管理層想了解四個季度該企業各類產品在北京、上海、深圳三座城市的銷售情況,用戶在前段選擇這三個維度后,就可以從數據倉庫中將需要的數據抽取出來,形成一個三維立方體,看到直觀的銷售情況。也可以對數據進行切片、旋轉、鉆取,以從多視角查看數據。
運用聯機分析技術,用戶可以按自己的需要創建報表,從不同粒度、不同維度對數據進行分析。
2.3數據挖掘技術(DataMining,DM)
隨著數據倉庫技術的不斷發展,數據量在迅速增長,但人們從海量數據中發掘隱藏信息的能力并沒有提升,出現了“數據爆炸但知識貧乏”的現象。商務智能的發展遇到了瓶頸,即如何將數據轉換成知識。數據挖掘剛好可以解決這樣的問題。
對于數據挖掘暫無統一的定義,顧名思義,數據挖掘是對數據進行深層處理和分析的過程,其目的是通過算法探索隱藏的信息,以此發現人們可理解的知識,進而輔助決策。舉個簡單的例子來說,沃爾瑪公司借助數據挖掘技術,依據關聯規則進行購物籃分析,發現和尿布一起購買最多的商品是啤酒。則“人們更傾向于同時購買啤酒和尿布”就是知識,而這種知識可以讓超市做出決定:將啤酒和尿布兩類產品擺放在一起。從而提升兩種產品的銷量。
數據挖掘的應用案例還有很多,匯豐銀行對客戶群進行分類,對每種產品找出最有價值的客戶,使營銷費用降低了30%。
與聯機分析技術OLAP不同的是,數據挖掘是個歸納推理的過程,功能在于數據庫知識發現KnowledgeDiscoveryin Database,使用的數據可以是有巨大噪聲的;而聯機分析OLAP是個演繹推理的過程,從已經規范化的純凈的數據庫中處理數據,其主要功能在于統計和統計結果的展示,展現的只是數據的表象。
因為數據挖掘具備知識發現的功能,真正實現了擴大人類的理性,所以說它賦予了技術“智能”的內涵。
商務智能從誕生到發展到今天,相關技術在不斷地改進與完善。但同時,商務智能依然是一個年輕且有活力的領域,有著巨大的發展潛力。它的應用領域在不斷地擴大,人們對它的研究也在日益廣泛和深入?,F在,商務智能已不僅僅應用于商業決策,而且正在向醫療、交通、社交媒體、娛樂等等各個方面滲透,進軍新領域也將為商務智能的發展創造新的需求。
參考文獻
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