一、商業(yè)智能概述

    1．商業(yè)智能及其意義。商業(yè)智能(BI，Business Intelligence)最早由Gartner Group的Howard Dresner在1989年首次提出，是對(duì)商業(yè)信息的搜集、管理和分析過程，目的是使企業(yè)各級(jí)決策者獲得知識(shí)，促使他們做出更加合理的決策。BI將數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)和數(shù)據(jù)挖掘等結(jié)合起來應(yīng)用于商業(yè)活動(dòng)中，從由不同的數(shù)據(jù)源收集的數(shù)據(jù)中提取有用的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗以保證數(shù)據(jù)的正確性，將數(shù)據(jù)經(jīng)轉(zhuǎn)換、重構(gòu)后載入數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市；然后利用合適的工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識(shí)；最后將知識(shí)呈現(xiàn)于用戶面前，為管理決策提供參考�？梢�，BI并不是基礎(chǔ)技術(shù)或者產(chǎn)品技術(shù)，而是一種解決方案。

    2．商業(yè)智能的核心技術(shù)。商業(yè)智能的核心技術(shù)主要包括三個(gè)關(guān)鍵部分：數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)挖掘以及聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)，其中數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市是商業(yè)智能的基礎(chǔ)，而數(shù)據(jù)挖掘和OLAP是對(duì)數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理的重要工具。

二、商業(yè)智能的主要研究?jī)?nèi)容

    BI是以現(xiàn)代管理理論為指導(dǎo)，信息技術(shù)為支撐的集成系統(tǒng)。近年來，它的研究熱點(diǎn)主要集中在三個(gè)方面：支撐技術(shù)的研究、體系結(jié)構(gòu)的研究、應(yīng)用系統(tǒng)的研究。

    1．支撐技術(shù)。BI支撐技術(shù)主要包括兩個(gè)方面：一是計(jì)算機(jī)技術(shù)，主要包括數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市技術(shù)；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；OLTP、OLAP、Legacy等分析技術(shù)；數(shù)據(jù)可視化技術(shù)；計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。二是現(xiàn)代管理技術(shù)，主要包括統(tǒng)計(jì)、預(yù)測(cè)等運(yùn)籌學(xué)方法；客戶管理、供應(yīng)鏈管理、企業(yè)資源計(jì)劃等管理理論和方法；企業(yè)建模方法。

    支撐技術(shù)的研究注重跟蹤相關(guān)技術(shù)的最新發(fā)展，例如對(duì)數(shù)據(jù)倉庫的研究集中在數(shù)據(jù)集成中數(shù)據(jù)模式的設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、導(dǎo)入和更新方法；數(shù)據(jù)挖掘的研究重點(diǎn)則偏向數(shù)據(jù)挖掘算法以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在新的數(shù)據(jù)類型、應(yīng)用環(huán)境中使用時(shí)所出現(xiàn)的新問題的解決上，如對(duì)各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挖掘、數(shù)據(jù)挖掘語言的標(biāo)準(zhǔn)化以及可視化數(shù)據(jù)挖掘等。聯(lián)機(jī)分析處理研究主要集中在ROLAP(基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的OLAP)的查詢優(yōu)化技術(shù)和MOLAP(基于多維數(shù)據(jù)組織的OLAP)中減少存儲(chǔ)空間和提高系統(tǒng)性能的方法；數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和OLAP相結(jié)合的產(chǎn)物聯(lián)機(jī)分析挖掘(OLAM)也是目前研究的熱點(diǎn)。企業(yè)建模是為解決如何建立特定企業(yè)模式的輔助工具，比較新的建模方法包括基于UML的企業(yè)建模方法。

    2．體系結(jié)構(gòu)。BI體系結(jié)構(gòu)是指通過識(shí)別和理解數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中的流動(dòng)過程和數(shù)據(jù)在企業(yè)的應(yīng)用過程來提供BI系統(tǒng)應(yīng)用的主框架。BI的體系結(jié)構(gòu)主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)展現(xiàn)等幾部分。BI體系結(jié)構(gòu)的研究關(guān)心采用什么樣的體系結(jié)構(gòu)才能使BI系統(tǒng)具有良好的性能。

    3．應(yīng)用系統(tǒng)。對(duì)于應(yīng)用系統(tǒng)的研究重點(diǎn)放在對(duì)各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域所面臨的決策問題的分析，根據(jù)對(duì)各類問的挑戰(zhàn)，Internet、IT技術(shù)以及人工智能的不斷發(fā)展，則為BI的不斷完善提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。未來，BI有望進(jìn)一步獲得長(zhǎng)足發(fā)展，從根本上改變決策方式。具體來說，BI未來發(fā)展將集中于以下幾點(diǎn)：

    (1)支撐技術(shù)�；�于關(guān)系對(duì)象數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫將是未來的一個(gè)發(fā)展方向，數(shù)據(jù)倉庫的平臺(tái)性能將得到很大改善。數(shù)據(jù)挖掘方法和算法研究將更加深入，專門用于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘語言有望進(jìn)一步向標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展。基于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)挖掘與OLAP將實(shí)現(xiàn)融合和互補(bǔ)，從而使分析操作智能化，使挖掘操作目標(biāo)化。信息可視化進(jìn)程進(jìn)一步發(fā)展，以提供更優(yōu)的洞察力。對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理和分析，比如文本挖掘和WEB挖掘的能力將大大增強(qiáng)。

    (2)體系結(jié)構(gòu)。BI方案的協(xié)同性和開放性將進(jìn)一步提高。企業(yè)能夠利用合作伙伴的數(shù)據(jù)倉庫或Intranet系統(tǒng)中的多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行決策分析活動(dòng)，并且OLAP及其它BI的應(yīng)用以Web服務(wù)形式提供，以XML形式發(fā)放BI應(yīng)用的分析結(jié)果是新的發(fā)展趨勢(shì)。

    (3)應(yīng)用系統(tǒng)。BI系統(tǒng)將更具專業(yè)化和行業(yè)化的特點(diǎn)，籠統(tǒng)的BI系統(tǒng)漸漸成為慨念，BI根據(jù)每個(gè)領(lǐng)域關(guān)注的重點(diǎn)和分析模型，提供針對(duì)具體企業(yè)進(jìn)行擴(kuò)展的解決方案。各種商業(yè)分析模型、數(shù)據(jù)挖掘算法將集成到BI軟件和分析應(yīng)用之中，從而能夠集中解決不同部門的需要。同時(shí)，BI應(yīng)用與企業(yè)門戶、企業(yè)應(yīng)用集成緊密相連，新的BI系統(tǒng)不再是一個(gè)孤立的應(yīng)用。

三、我國(guó)發(fā)展BI的若干問題

    1．關(guān)注BI的技術(shù)研究。目前，我國(guó)在BI軟件開發(fā)和基礎(chǔ)理論的研究上都非常薄弱。應(yīng)在研究開發(fā)領(lǐng)域中關(guān)注人工智能、認(rèn)知科學(xué)的研究成果和數(shù)據(jù)挖掘算法的研究。

    BI和人工智能的研究息息相關(guān)，要提高BI研究開發(fā)水平，必須緊密跟蹤人工智能領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展。目前，對(duì)人工智能的研究已擴(kuò)展到對(duì)認(rèn)知科學(xué)研究。認(rèn)知科學(xué)引起的新的智能理論和技術(shù)方法的研究，將對(duì)人工智能的研究與發(fā)展起到促進(jìn)作用。在對(duì)認(rèn)知科學(xué)的研究中，多個(gè)西方國(guó)家的國(guó)家科學(xué)戰(zhàn)略計(jì)劃都對(duì)認(rèn)知科學(xué)的研究進(jìn)行了重點(diǎn)部署。多國(guó)合作的“國(guó)際人類前沿科學(xué)計(jì)劃”被國(guó)際上看作三個(gè)重要計(jì)劃之一，投資100億美元，認(rèn)知科學(xué)是該計(jì)劃的重點(diǎn)內(nèi)容。我國(guó)在1992年將“認(rèn)知科學(xué)中若干重大前沿問題的研究”列入國(guó)家攀登計(jì)劃。認(rèn)知科學(xué)的信息處理是認(rèn)知科學(xué)的重要研究?jī)?nèi)容，得到了國(guó)際的重視。目前，國(guó)際上已將“人的智能和人工智能的極限”列為21世紀(jì)需要解決的24個(gè)數(shù)學(xué)問題之一。國(guó)家自然科學(xué)基金委在“十五”發(fā)展計(jì)劃中，將“認(rèn)知科學(xué)及其信息處理”列入優(yōu)先資助領(lǐng)域的24個(gè)主要內(nèi)容之一。

    數(shù)據(jù)挖掘是BI的核心技術(shù)之一，加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的研究是BI研究開發(fā)的重要內(nèi)容。支持向量機(jī)(SVM)是一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在分類方而具有良好的性能，它在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景。SVM還處于發(fā)展階段，尤其是其算法實(shí)現(xiàn)方面存在著效率低下的問題，這也限制了SVM在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用。目前很多研究是將支持向量機(jī)扎實(shí)的理論背景和快速的算法相結(jié)合應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘，這對(duì)于BI系統(tǒng)提高數(shù)據(jù)處理功能將產(chǎn)生很強(qiáng)的促進(jìn)作用。

    這些技術(shù)的研究成果將對(duì)BI的研究與發(fā)展帶來重大影響。

    2．重視BI的應(yīng)用研究。BI系統(tǒng)是復(fù)雜的系統(tǒng)，它的成敗不僅取決于技術(shù)因素，經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、人員、組織等因素也起著非常重要的作用。

    企業(yè)在實(shí)施BI的過程中，除了存在技術(shù)上的困難，還有來自企業(yè)文化和管理理念的挑戰(zhàn)。另外，企業(yè)還存在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理混亂的問題，這也制約了BI的實(shí)施。在國(guó)內(nèi)，企業(yè)實(shí)施BI必須注意以下幾點(diǎn)：

    (1)分析需求，確定目標(biāo)。在實(shí)施BI之前，要科學(xué)地進(jìn)行立項(xiàng)分析，是否實(shí)施BI，必須和自身的特點(diǎn)及發(fā)展需求相適應(yīng)。企業(yè)是否具備了實(shí)施BI的基礎(chǔ)條件、當(dāng)前需要解決的問題、實(shí)施BI的必要性以及投資效益等等都必須加以考慮。

    (2)完善信息化基礎(chǔ)建設(shè)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理。BI的實(shí)施需要一定的信息化基礎(chǔ)，如果數(shù)據(jù)庫等基礎(chǔ)工作沒有做好，沒有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)質(zhì)量得不到保證，BI就不能發(fā)揮作用。

    (3)全局規(guī)劃，統(tǒng)一協(xié)調(diào)。BI系統(tǒng)由于是構(gòu)筑于所有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)之上，有著獨(dú)特的復(fù)雜性和全面性，涉及到企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的各個(gè)方面，企業(yè)必須進(jìn)行縝密的思考和全局的規(guī)劃，結(jié)合企業(yè)內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)管理思路、業(yè)務(wù)流程等，規(guī)劃BI實(shí)施模型。

    (4)培養(yǎng)BI應(yīng)用人才，轉(zhuǎn)變管理理念。要充分發(fā)揮BI的優(yōu)勢(shì)，企業(yè)必須培養(yǎng)既懂業(yè)務(wù)知識(shí)，又熟悉信息分析技術(shù)的復(fù)合型BI人才。并且，企業(yè)實(shí)施BI必須培養(yǎng)相應(yīng)的管理理念和管理文化，以適應(yīng)BI系統(tǒng)的正常運(yùn)行。

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本文標(biāo)題：淺談商業(yè)智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

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