大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)商務智能實踐應用分析

摘 要：商務智能是從企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫中獲取數(shù)據(jù)并進行可視化呈現(xiàn)，以幫助管理者和決策者做出科學決策的信息技術(shù)手段。大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)對企業(yè)商務智能具有極其重要的支撐作用，能夠最大限度地提升企業(yè)決策的科學性。本文深入研究和分析了大數(shù)據(jù)對于商務智能的影響、大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)商務智能實施中存在的問題，并在此基礎(chǔ)上提出了優(yōu)化措施和對策。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；商務智能；企業(yè)管理；決策

隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展和科技的進步，數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到各行各業(yè)的業(yè)務、管理、供應鏈等各個環(huán)節(jié)中，成為最重要的生產(chǎn)要素之一，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來。大數(shù)據(jù)在商務領(lǐng)域的應用越來越彰顯出其優(yōu)勢，電子商務、物流配送等行業(yè)在大數(shù)據(jù)的協(xié)助下不斷發(fā)展新場景、新業(yè)務，創(chuàng)造新的運營模式。與此同時，企業(yè)經(jīng)營決策模式正在發(fā)生巨大變化，如何在海量數(shù)據(jù)中獲取對企業(yè)有用的信息并將其應用于企業(yè)決策，是企業(yè)管理中面臨的重要課題，商務智能為其提供了重要的解決路徑。

一、商務智能核心技術(shù)

商務智能又稱商業(yè)智能，是指利用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)（ETL）、線上分析處理技術(shù)（OLAP）、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（DM）和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)（Data visualization）進行數(shù)據(jù)分析，輔助商業(yè)決策，進而實現(xiàn)商業(yè)價值。商務智能的關(guān)鍵是通過企業(yè)對商業(yè)信息進行抽取、轉(zhuǎn)換和裝載，也就是ETL的過程，之后將之合并到企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫中進行整理、管理和分析，將現(xiàn)有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的商務信息并呈現(xiàn)給使用者，它是幫助企業(yè)各級管理者進行經(jīng)營管理和決策的工具。從技術(shù)層面來看，商務智能并非新技術(shù)，而是相關(guān)技術(shù)在商務領(lǐng)域的綜合運用。

1.現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)（ETL）

數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)是為了滿足信息系統(tǒng)業(yè)務發(fā)展的需要，由數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)技術(shù)發(fā)展形成并最終成為一個新的應用技術(shù)門類，是形成數(shù)據(jù)整合和知識管理的有效手段。它是指數(shù)據(jù)抽取（extract）、轉(zhuǎn)換（transform）、裝載（load）的過程，它將企業(yè)分析決策所需數(shù)據(jù)從散亂、不一致的狀態(tài)轉(zhuǎn)換成集成、統(tǒng)一的信息并集成到數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)，在業(yè)務層和數(shù)據(jù)倉庫層之間建立穩(wěn)定關(guān)聯(lián)，保證業(yè)務數(shù)據(jù)能源源不斷進入數(shù)據(jù)倉庫，用戶進行業(yè)務分析和管理應用的時候能夠反映出最新的業(yè)務狀態(tài)。

現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)（ETL）是企業(yè)商務智能（BI）的重要環(huán)節(jié)之一，其與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫存儲的最大區(qū)別在于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫主要用于企業(yè)日常管理及業(yè)務的處理，數(shù)據(jù)倉庫則側(cè)重于企業(yè)管理及商務數(shù)據(jù)處理及分析。

2.線上分析處理技術(shù)（OLAP）

線上分析處理技術(shù)（OLAP）是針對特定問題，操作存儲在靜態(tài)數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)數(shù)據(jù)資源的聯(lián)機分析處理技術(shù)。它幫助不同層面的使用者，如企業(yè)決策者、數(shù)據(jù)分析師等深入了解和研究數(shù)據(jù)，具有數(shù)據(jù)透視和深度信息挖掘的能力，是重要的企業(yè)管理和分析工具。線上分析處理技術(shù)（OLAP）能夠?qū)ν粩?shù)據(jù)提供不同的呈現(xiàn)方式，并且支持多種維度數(shù)據(jù)查詢，其決策數(shù)據(jù)是多維的。OLAP技術(shù)可提供復雜的分析操作，它可以根據(jù)使用者的要求快速、靈活地進行海量、復雜數(shù)據(jù)的查詢、處理和分析，并且以直觀的形式進行呈現(xiàn)，方便決策者或管理者掌握企業(yè)的經(jīng)營狀況，有針對性地進行方案制訂和科學決策。

3.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（DM）

數(shù)據(jù)挖掘指從數(shù)據(jù)庫的海量數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的、未知的、有價值的信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)依托于人工智能、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、可視化技術(shù)、統(tǒng)計學、機器自動識別技術(shù)等，分析企業(yè)數(shù)據(jù)并挖掘有效信息，為決策者發(fā)現(xiàn)市場規(guī)律、調(diào)整經(jīng)營策略、降低風險、提高決策科學性提供幫助。

數(shù)據(jù)挖掘首先需要定義問題、建立數(shù)據(jù)挖掘庫、分析數(shù)據(jù)和準備數(shù)據(jù)，這些是建立科學模型的基礎(chǔ)。建立模型是個迭代的過程，需要針對業(yè)務不斷測試和驗證模型的適用性。模型建立后，還需要對結(jié)果進行評估和測試，驗證模型的正確性和有效性，最后才可以對已建立和驗證的模型進行應用和推廣。

4.數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)（Data visualization）

數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)（Data visualization），即數(shù)據(jù)可視化，是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺表現(xiàn)形式的科學技術(shù)，主要包括利用圖形、圖像處理、計算機視覺和用戶界面等圖形化手段，直觀清晰展現(xiàn)、傳達和溝通信息的過程。數(shù)據(jù)可視化對于從大數(shù)據(jù)中挖掘信息、發(fā)現(xiàn)規(guī)律和趨勢、提高數(shù)據(jù)表現(xiàn)水平、提升信息傳達和交換效率具有十分重要的意義。據(jù)不完全統(tǒng)計，目前可用的數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)方法有百余種。

二、大數(shù)據(jù)及其對商務智能的影響

大數(shù)據(jù)概念自20世紀90年代開始使用，至今已經(jīng)被廣泛認知和接受。大數(shù)據(jù)是指需要新的處理模式才能發(fā)揮更強決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量的、高增長的、多樣的信息資產(chǎn)，大數(shù)據(jù)時代下不再采用隨機抽樣等方法來進行數(shù)據(jù)處理和分析，而是對所有數(shù)據(jù)進行處理、分析和信息挖掘。大數(shù)據(jù)與商務智能之間存在一定的區(qū)別，商務智能主要是使用數(shù)據(jù)工具和數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計信息來發(fā)現(xiàn)規(guī)律、提供決策參考，其處理的信息密度較高。大數(shù)據(jù)則是運用相關(guān)技術(shù)對海量的低信息密度數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理，進而揭示數(shù)據(jù)關(guān)系，進行行為預測。

大數(shù)據(jù)具有4V特征，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）。首先大數(shù)據(jù)即海量數(shù)據(jù)，是在日常業(yè)務、運營過程中形成和積累的數(shù)據(jù)，如公司日常經(jīng)營產(chǎn)生的交易數(shù)據(jù)、視頻平臺用戶上傳的視頻、音樂、評論信息等，這些數(shù)據(jù)累積起來的數(shù)據(jù)體量十分龐大，已達到了PB級別及以上。隨著網(wǎng)絡技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的速度越來越高，大數(shù)據(jù)的高速性體現(xiàn)在數(shù)據(jù)數(shù)量和處理速度都急速增長，特別是在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和云計算技術(shù)快速發(fā)展的情況下，大數(shù)據(jù)得以迅速產(chǎn)生和傳播，對數(shù)據(jù)的時效性要求越來越高，用戶在大數(shù)據(jù)處理過程中要求無延遲的數(shù)據(jù)輸入和讀取。大數(shù)據(jù)形式多樣，文字、圖形圖像、音頻視頻、語音、網(wǎng)絡日志等均包括其中。

大數(shù)據(jù)功能強大，其資源容量和整合能力均遠超傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。目前，大數(shù)據(jù)技術(shù)被廣泛應用于商務智能體系中，對其產(chǎn)生了重要影響。

首先，大數(shù)據(jù)為商務智能提供了海量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。商務智能的基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，只有業(yè)務數(shù)據(jù)的存儲達到一定規(guī)模，商務智能的分析和挖掘結(jié)果才更具有代表性和說服力，才更能反映出真實企業(yè)和市場的業(yè)務狀態(tài)。同時，云計算技術(shù)的應用，提供了超短時間內(nèi)海量數(shù)據(jù)的處理方案，提高了商務智能的計算、挖掘、分析功能，有利于經(jīng)營者或決策者發(fā)現(xiàn)市場規(guī)律，調(diào)整經(jīng)營管理策略，降低運營和管理風險，制定出更加科學、合理的決策。

大數(shù)據(jù)能夠讓企業(yè)的商務智能更加全面。在大數(shù)據(jù)背景下，企業(yè)信息收集的對象不僅僅局限于內(nèi)部數(shù)據(jù)，還包括外部數(shù)據(jù)信息。在更加全面的市場信息和數(shù)據(jù)的支撐下，企業(yè)商務智能系統(tǒng)更加全面而系統(tǒng)，進而改變了企業(yè)的經(jīng)營管理模式，拓展了企業(yè)的經(jīng)營和管理領(lǐng)域，完善了企業(yè)的經(jīng)營管理機制，因此大數(shù)據(jù)對于企業(yè)全面進行商務智能的應用具有重要的基礎(chǔ)性作用。

大數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)商務智能的創(chuàng)新性。企業(yè)進行創(chuàng)新性經(jīng)營，離不開精準的市場定位，而精準的市場定位是基于廣泛的市場調(diào)研和數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)提供了精準市場調(diào)研、分析和定位的可能性。企業(yè)以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的商務智能，能夠更清晰地了解目前最新的市場構(gòu)成、細分市場的最新特征，市場上主要競爭者和主要競品，消費者需求趨勢等，在此基礎(chǔ)上進行信息挖掘、分析，能夠更好地提出市場解決方案，制定創(chuàng)新性的市場營銷策略。

大數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)商務智能的超前性和可拓展性。大數(shù)據(jù)最大的優(yōu)勢還在于它能夠提供那些以往沒有被企業(yè)注意的、與其業(yè)務相關(guān)性較高但是卻未被搜集和保存的數(shù)據(jù)信息。例如，當企業(yè)將其銷售信息與某些關(guān)鍵性經(jīng)濟數(shù)據(jù)如網(wǎng)絡評論、直播間實時恢復數(shù)據(jù)、趨勢性議題等進行關(guān)聯(lián)分析時，盡管這些數(shù)據(jù)本身沒有實際價值，或者說僅對當下營銷或經(jīng)營活動具有一定的價值，但是當我們將這些數(shù)據(jù)以時間序列進行整合后可能會得到具有重大意義的關(guān)鍵性信息和推論，如某款商品雖當前銷售情況慘淡，但是未來會成為爆款甚至引領(lǐng)消費趨勢等。當區(qū)域性疫情出現(xiàn)時，大數(shù)據(jù)能夠相較于疫情防控部門、醫(yī)療部門更早地發(fā)現(xiàn)趨勢，進而幫助整個醫(yī)療系統(tǒng)甚至整個保障體系提前進行應對預備。

三、大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)商務智能實施中存在的問題

1.企業(yè)在商務智能應用中對大數(shù)據(jù)的重視程度不足

大數(shù)據(jù)時代的到來已經(jīng)成為社會的共識，很多國際大型企業(yè)對大數(shù)據(jù)有了更多的認識，在商務智能領(lǐng)域進行了實踐和探索，取得了一定的成績。但是目前我國很多企業(yè)對大數(shù)據(jù)應用于智能商務系統(tǒng)缺乏深入的研究和分析，應用體系不完善，局限性較大。國內(nèi)很多公司對于大數(shù)據(jù)的認識還大多停留在概念層面，沒有真正將其應用于商務智能中，很多決策層、管理層還沒有認識到大數(shù)據(jù)的價值，很多人仍然將大數(shù)據(jù)理解為簡單的數(shù)據(jù)歸納和整理，不認為其能夠為企業(yè)帶來直接的經(jīng)濟效益或管理效益。而事實上，如果企業(yè)能夠有效利用大數(shù)據(jù)和商務智能，其在經(jīng)營和發(fā)展中就能夠占領(lǐng)先機。部分企業(yè)對于大數(shù)據(jù)及商務智能的認知停留在直接的利益兌現(xiàn)上，而大數(shù)據(jù)時代，我們不能單純追求商務智能管理與當前利潤效益的直接因果聯(lián)系，在海量數(shù)據(jù)中挖掘出影響利潤提高、市場預測相關(guān)性因素，就能夠在一定程度上幫助企業(yè)制訂長遠計劃，為企業(yè)戰(zhàn)略決策的制定提供數(shù)據(jù)支撐。部分企業(yè)不重視企業(yè)數(shù)據(jù)資源的管理，數(shù)據(jù)資源不全面、不系統(tǒng)、不客觀，同樣會制約商務智能的科學和健康發(fā)展。

2.企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)技術(shù)與商務智能平臺技術(shù)較為薄弱

商務智能屬于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化，其與大數(shù)據(jù)具有十分緊密的關(guān)聯(lián)。但是目前很多企業(yè)在其商務智能決策系統(tǒng)建設和使用過程中，盡管使用了大數(shù)據(jù)技術(shù)，技術(shù)力量仍然較為薄弱。比如企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺建設力量薄弱，且在商務智能的關(guān)鍵技術(shù)如現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、線上分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)等方面技術(shù)力量不強，加之管理不到位，不能將大數(shù)據(jù)技術(shù)與商務智能很好地融合，影響商務智能的實現(xiàn)。

3.大數(shù)據(jù)和商務智能的運營機制不健全

大數(shù)據(jù)和商務智能的有效應用和實現(xiàn)離不開健全和完善的運行機制。部分企業(yè)在大數(shù)據(jù)與商務智能實施過程中依賴于IT廠商或服務購買，自身對于數(shù)據(jù)的開發(fā)、挖掘、轉(zhuǎn)化和利用能力較低，同時不能很好地與企業(yè)實際情況相結(jié)合，因此在應用過程中落地性不強，不能很好地為企業(yè)經(jīng)營、管理和發(fā)展戰(zhàn)略的制定提供強有力的支撐。部分企業(yè)對于內(nèi)部數(shù)據(jù)的收集、整理、挖掘能力較強，但是對于外部數(shù)據(jù)的挖掘和轉(zhuǎn)化能力較為薄弱，且對于內(nèi)外部數(shù)據(jù)的融合能力不足，導致企業(yè)商務智能應用過程中缺乏系統(tǒng)性和融合性，降低了大數(shù)據(jù)綜合利用價值和商務智能的管理水平。

4.大數(shù)據(jù)在企業(yè)商務智能中的應用持續(xù)性不足

商務智能的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的特點決定了其需要大量、持續(xù)的數(shù)據(jù)積累，因此企業(yè)必須持續(xù)不斷地進行數(shù)據(jù)信息的收集、整理、挖掘和分析，只有這樣才能真正幫助商務智能的實現(xiàn)。但是，目前很多企業(yè)缺乏可持續(xù)發(fā)展思維，沒有認識到大數(shù)據(jù)技術(shù)在商務智能應用中是一個長期伴隨、不斷更新迭代的過程。更有部分企業(yè)存在急功近利的情況，忽略了數(shù)據(jù)、商務智能管理和經(jīng)營成果之間“量變”到“質(zhì)變”的過程，只有持續(xù)性地進行數(shù)據(jù)積累，保證大數(shù)據(jù)技術(shù)與商務智能的對接，才能使之真正在企業(yè)決策中結(jié)出碩果。相反，短期的、片面的數(shù)據(jù)甚至還會給企業(yè)的管理決策帶來一定的不良影響。

四、大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)商務智能實施優(yōu)化

1.在商務智能應用中提高對大數(shù)據(jù)的重視程度

大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)必須重視將大數(shù)據(jù)技術(shù)與商務智能相結(jié)合。與企業(yè)的管理一樣，大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)商務智能的實施也需要是“一把手工程”，只有領(lǐng)導層和決策層重視了，基于大數(shù)據(jù)的商務智能才能真正地實現(xiàn)并獲得成果。因此，企業(yè)在進行商務智能系統(tǒng)建設過程中，一定要提高對于大數(shù)據(jù)應用的重視程度，加大大數(shù)據(jù)技術(shù)及其與商務智能融合方面的投入力度，真正做到大數(shù)據(jù)、商務智能與企業(yè)實際情況的融合，讓大數(shù)據(jù)技術(shù)成為企業(yè)個性化商務智能體系的支撐。

2.強化企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)與商務智能平臺技術(shù)力量

企業(yè)要著力提升大數(shù)據(jù)技術(shù)和商務智能的整體技術(shù)水平，尤其是要在大數(shù)據(jù)應用技術(shù)方面進行探索研究，將大數(shù)據(jù)技術(shù)與企業(yè)定制化、個性化的商務智能進行有效結(jié)合。加強在應用數(shù)據(jù)控制技術(shù)、線上分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)等方面的技術(shù)投入力度，設立專門部門進行管理，配備專業(yè)化人才，加強技術(shù)培訓。

3.大數(shù)據(jù)和商務智能的運營機制不健全

企業(yè)要建立健全大數(shù)據(jù)與商務智能運營項目運營管理機制。企業(yè)在商務智能開發(fā)和應用過程中必須從科學管理和系統(tǒng)工程實施的角度出發(fā)，確保基于大數(shù)據(jù)的商務智能項目的實施。包括制定明確的、可量化的商務智能目標，進行大數(shù)據(jù)和商務智能相關(guān)知識和技能的持續(xù)培訓，進行大數(shù)據(jù)和商務智能需求分析，重新構(gòu)建或重組企業(yè)業(yè)務流程，實行大數(shù)據(jù)和商務智能應用監(jiān)督和評價機制等。

4.強調(diào)大數(shù)據(jù)在商務智能應用過程中的持續(xù)性

在企業(yè)經(jīng)營管理中牢固樹立可持續(xù)發(fā)展理念，在大數(shù)據(jù)和商務智能應用方面制定長效機制，有效杜絕短期的、投機的、不穩(wěn)定因素的出現(xiàn)。首先，強調(diào)大數(shù)據(jù)在企業(yè)商務智能應用實現(xiàn)過程中的基礎(chǔ)性和支撐性地位，綜合協(xié)調(diào)各部門進行數(shù)據(jù)收集工作，充分保障數(shù)據(jù)規(guī)模的持續(xù)性和綜合性增長。在充分收集、存儲企業(yè)自身數(shù)據(jù)的同時，強化企業(yè)外部數(shù)據(jù)收集能力，與第三方數(shù)據(jù)平臺開展合作，為企業(yè)商務智能系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)平臺提供持續(xù)性數(shù)據(jù)，實現(xiàn)企業(yè)商務智能結(jié)果的全面性和有效性。另外，在業(yè)務數(shù)據(jù)不斷更新的同時，根據(jù)企業(yè)自身情況和資源稟賦情況，不斷推進和優(yōu)化業(yè)務流程，建立持續(xù)反饋改進機制。

五、結(jié)語

綜上所述，在大數(shù)據(jù)新時代，企業(yè)商務智能應用過程中要牢固樹立可持續(xù)發(fā)展理念，重視將大數(shù)據(jù)技術(shù)與商務智能進行有效結(jié)合，著力提升大數(shù)據(jù)技術(shù)和商務智能的整體技術(shù)水平，建立健全大數(shù)據(jù)與商務智能運營項目運營管理機制，不斷引進和培養(yǎng)高層次、復合型人才，提升企業(yè)商務智能整體水平，為企業(yè)經(jīng)營管理和戰(zhàn)略決策創(chuàng)造更為有利的條件。

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作者簡介：陳思（1987— ），女，滿族，遼寧省凌海市人，本科，經(jīng)濟師，研究方向：電子商務、數(shù)據(jù)分析。