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2 商务智能在我国的研究趋势分析
1989 年美国加特纳公司的分析师Howard Dresner 首次提出了“商务智能”(Business Intelligence, BI) 这一名词。1996 年美国的加特纳公司提出了信息民主的概念,认为共享的商务智能是使企业在竞争市场中保持领先地位的关键所在。正确的商务决策是以准确和及时的信息为基础的, 而不是靠直觉。数据分析、报告及查询工具可帮助企业用户成功穿越数据海洋, 并从中得到有价值的综合信息。1996 年以来, 国外在商务智能方面形成了热门研究方向, 其中发表论文比较集中的期刊如: 《Data Mining andKnowledge Discovery》(数据挖掘和知识发现)、《DW Review》(数据挖掘评论)等。
国内学者也对商务智能的理论和应用进行了许多研究。通过对发表论文的研究成果进行统计研究, 以分析商务智能在我国的研究与应用, 这实质上是商务智能中数据挖掘技术思想的体现, 这个过程就类似于数据挖掘过程。
3 商务智能核心技术的研究
对商务智能核心技术理论研究主要在以下4 个方面: 数据仓库(Data Warehouse,DW) 技术、联机分析处理(On-Line AnalyticalProcessing, OLAP)技术、数据挖掘(Data Mining,DM)技术和企业信息门户( Enterprise InformationPortal, EIP) 技术。
（1） 数据仓库技术
目前比较通用的对数据仓库的定义是W.H.Inmon 在1996 年提出的, 他认为数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合, 用于支持管理决策
的制定。数据仓库是实现商业智能的数据基础,是企业长期事务数据的准确汇总。数据仓库完成了数据的收集、集成、存储、管理等工作, 商务智能面对的是经过加工的数据, 使
得商务智能能更专注于信息的提取和知识的发现。数据仓库为商务智能撷取或载入大量原始信息, 归并各种数据源的数据, 用于支持企业管理和商业决策。商务智能要充分发挥潜力, 就必须和数据仓库的发展结合起来。
国内在该领域的研究时间较短, 相关的研究集中在简单介绍和一般系统的结构设
计上。目前数据仓库的供应商很多, 比较著名的有IBM、Sybase、Oracle、Microsoft 等。IBM和Sybase 等公司的数据仓库技术中含有不同的策略和算法。以IBM 和Sybase 为例,IBM在其数据仓库系统中集成了IntelligentMiner 能够进行典型数据集自动生成、关联发现、序列规律发现、概念性分类和可视化呈现, 它可以自动实现数据选择、数据转换、数据发掘和结果呈现这一整套商务智能解决方案。Sybase 公司研发的行业数据仓库架构IWS 是Sybase 专家在长期实施数据仓库中所积累的知识和经验的结晶, 它不仅提供了各个行业的CRM模型, 而且提供了各行业特定的绩效分析模型。它的产品可以帮助
客户识别最有力的客户群, 并揭示其中的特性;分析用户访问路径的规律, 改善电子商务的策略; 通过精确的评分机制提高客户的利润贡献度;进行欺诈检测、客户流失管理、非
法侵入检测以及其他需要预测的应用。这些表明了数据仓库技术是商务智能发展的基
础, 其发展决定了商务智能的未来。
（2） 联机分析处理技术
联机分析处理是关系数据库之父GoddE.F.博士在1993 年提出的, 它为准确定义多文模型、操纵多文立方体提供了技术基础。利用该技术可以对基于数据仓库中多文的商务数据进行在线分析处理, 生成新的商业信息, 又能实时监视商务运作的成效, 使管理者能自由地与商务数据相互联系。该技术可用于多个领域, 例如市场利润分析、后勤分析、经济预算和预测、税收计划、成本会计等。