商业智能在现代企业中的应用研究.pdf

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1、2009年第6期科技管理研究ScienceandTechnologyManagementResearch20()9No．6文章编号：1000—7695(2009)06—0412—03商业智能在现代企业中的应用研究方芳，万波，谢忠，(1．中国地质大学经济管理学院，湖北武汉430074；2．中国地质大学信息工程学院，湖北武汉430074)摘要：现代企业在应用商业智能收获效益的同时，也面临着许多的问题和挑战。在分析商业智能的技术体系、应用现状及存在问题的基础上，提出了成功实施商业智能的对策，包括避免与业务脱节，独立业务规则模块及构建业务规则引擎，整合结构化与非结构化数据，增强数据可视化功能以

2、及重视非技术因素和策略等方面。关键词：商业智能；业务规则；业务规则引擎；非结构化数据；数据可视化中图分类号：f70．7文献标识码：A和装载三个过程。建立数据仓库则是处理海量数据的基础。1引言数据分析是体现系统智能的关键，一般采用联机分析处理和商业智能(BusinessIntelligence，简称BI)被人们称为数据挖掘两大技术。联机分析处理不仅进行数据汇总／聚集，“混沌世界中的智能”，它代表为提高企业运营性能而采用的同时还提供切片、切块、下钻、上卷和旋转等数据分析功能，一系列方法、技术和软件，它能够从传统业务系统中获取各用户可以方便地对海量数据进行多维分析。数据挖掘的目标类客户数据和

3、业务数据，由此建立多层次的分析体系，并将则是挖掘数据背后隐藏的知识，通过关联分析、聚类和分类其转化成有商业意义的信息。商业智能把先进的信息技术应等方法建立分析模型，预测企业未来发展趋势和将要面临的用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对问题。在海量数据和分析手段增多的情况下，数据展现则主信息的开发，将其转变为企业的竞争优势。商业智能系统对要保障系统分析结果的可视化。于企业发现市场新机会、创造竞争新优势的作用是显而易见3商业智能应用现状和存在的问题的。但企业在真正实施商业智能过程中，并不都是一帆风顺，很多企业在商业智能方面进行了巨额的软硬件及人力投资，2006年1月Gartn

4、erGroup公布的对1400位CIO访淡结却并没有给企业带来预期的管理效率。果显示，商业智能被CIO们列为企业优先考虑的十大技术之首。2006年9月，由商务周刊(BusinessWeek)发起的对商2商业智能技术体系框架业智能价值调查的结果显示，绝大多数的公司都认为他们大商业智能的概念最早是GartnerGroup于1996年提出来规模的或战略性的商业智能实施正在为公司带来预期的回的。当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、报J。从全球范围来看，商业智能已经成为最具有前景的信查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组息化领域，是当前企业最为关注的技术热点，是ERP

5、后最有成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。商业智能所涉发展前景的信息技术。及的技术与应用，在GartnerGroup命名之前就有，起初被称凰为经理信息系统(EIS)，在演化成商业智能之前叫决策支持数据数据预处理数据仓库数据分析数据展现系统(DSS)。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里的捆数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供给商资料，来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及取匡女据IIlC元数据画来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能转()LAP眠务器够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的

6、，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理(OnlineAnalyticalProcessing，简称OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能技术并不是基础技术或者产品技术，它是数据仓库、换装载／＼数一—据仓、一、库一、1l画、OLAP和数据挖掘等相关技术走向商业应用后形成的一种应数据挖掘服务分析人受用技术。与一般的信息系统不同的是，商业智能在处理海量数据、数据分析和信息展现等多个方面都具有突出性能。图1商业智能技术体系框架商业智能系统(如图1所示)主要包括数据预处理、建从国内来看，商业智能也是企业信息化中最重要的组成立数

7、据仓库、数据分析及数据展现四个主要阶段。数据预处部分，越来越多的企业提出他们对商业智能的需求，把商业理是整合企业原始数据的第一步，它包括数据的抽取、转换收稿日期：2008—09—20。修回日期：2008—12-03方芳等：商业智能在现代企业中的应用研究4l3智能作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。据BI系统不成功的主要原因在于系统与业务脱节、实施者存在ChinaBI(中国商业智能网)统计，2007年中国大陆地区贪大求全的错误思想、企业对