商業(yè)智能(Busines lnteligence)簡(jiǎn)稱(chēng)BI通常被理解為將企業(yè)中現有的數據轉化為知識，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策的工具。
伴隨數據庫技術(shù)的提高和數據處理技術(shù)的發(fā)展以及各行業(yè)業(yè)務(wù)自動(dòng)化的實(shí)現，商業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)生了大量的業(yè)務(wù)數據，要從這海量數據中提取出真正有價(jià)值的信息，將數據轉化為知識，以支持商業(yè)決策，需要用到能提取、存儲有用信息，支持決策的數據倉庫(DW)、聯(lián)機分析處理(OLAP)工具和數據挖掘(DM)等技術(shù)。因此，從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能不是什么新技術(shù)，它是DW、OLAP和DM等技術(shù)的綜合運用。
商業(yè)智能的關(guān)鍵是從許多來(lái)自不同的企業(yè)運作系統的數據中提取出有用的數據并進(jìn)行清理，以保證數據的正確性，然后經(jīng)過(guò)抽取(Extraction)、轉換和裝載，即ETL過(guò)程，合并到一個(gè)企業(yè)級的數據倉庫里，從而得到企業(yè)數據的一個(gè)全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢(xún)和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進(jìn)行分析和處理.這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識，最后將知識呈現給管理者，為管理者的決策過(guò)程提供支持(圖1)。目前，商業(yè)智能產(chǎn)品及解決方案大致可分為數據倉庫產(chǎn)品、數據抽取產(chǎn)品、OLAP產(chǎn)品、展示產(chǎn)品、和集成以上幾種產(chǎn)品的針對某個(gè)應用的整體解決方案等。
1 商業(yè)智能與企業(yè)信息化系統的關(guān)系
商業(yè)智能作為一種企業(yè)信息集成解決方案，為企業(yè)不同的應用系統，如企業(yè)資源規劃(BRP)、客戶(hù)關(guān)系管理(CRM)、供應鏈管理(SCM)以及外部環(huán)境掃描等系統之間架起了互通的橋梁。同時(shí)，這些信息化系統也為商業(yè)智能提供了數據源，離開(kāi)了它們，商業(yè)智能就會(huì )成為無(wú)源之水，無(wú)本之木。但商業(yè)智能的價(jià)值又在這些系統之上，因為它可以發(fā)現數據背后隱藏的商機或威脅，獲得洞察力，了解企業(yè)和市場(chǎng)的現狀，把握趨勢，識別異常情況，理解企業(yè)業(yè)務(wù)的推動(dòng)力量.認清正在對企業(yè)的業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響的行為及影響程度如何等。
2 商業(yè)智能的實(shí)施
用戶(hù)不僅要選擇合適的商業(yè)智能軟件工具，還必須按照正確的實(shí)施方法才能保證商業(yè)智能項目得以成功，項目的實(shí)施步驟可分為:
2.1需求分析
在其他活動(dòng)開(kāi)展之前必須明確的定義企業(yè)對商業(yè)智能的期望和需求，包括需要分析的主題，各主題可能查看的維度，即需要發(fā)現企業(yè)哪些方面的規律。
2.2 數據倉庫建模
通過(guò)對企業(yè)需求的分析，建立企業(yè)數據倉庫的邏輯模型和物理模型，并規劃系統的應用架構，將企業(yè)各類(lèi)數據按照分析主題進(jìn)行組織和歸類(lèi)。
2.3 數據抽取
數據倉庫建立后必須將數據從業(yè)務(wù)系統中抽取到數據倉庫中，首先將來(lái)自運營(yíng)、財務(wù)、CRM等不同數據源的不同類(lèi)型數據采用數據整合平臺進(jìn)行抽取、凈化、轉換和裝裝載，形成可以被系統識別的統一數據格式，導人數據倉庫存放。
2.4 建立分析報表
商業(yè)智能分析報表是數據倉庫信息的展現，根據客戶(hù)的不同需求，利用多種展現工具，可以將存放在數據倉庫中的歷史數據進(jìn)行展現和挖掘，生成報表，或者生成展現圖表，進(jìn)行分類(lèi)和聚類(lèi)，進(jìn)行多維度檢索等。無(wú)論是企業(yè)的高層管理者，還是普通的業(yè)務(wù)人員，都可以根據展現出來(lái)的數據或者挖掘出來(lái)的關(guān)聯(lián)信息，輔助自己做出下一步的生產(chǎn)營(yíng)銷(xiāo)決策。
2.5 數據測試與系統改進(jìn)
要使系統成功交付使用，最終用戶(hù)的培訓與軟件測試是關(guān)鍵的環(huán)節，可以找出系統的不足，以更好地適應實(shí)際應用。在用戶(hù)使用一段時(shí)間后可能會(huì )提出更多的，更具體的要求，這時(shí)需要再按照上述步驟對系統進(jìn)行重構或完善。
在BI實(shí)施的各步驟中，DW是基礎，OLAP技術(shù)用于數據報表的生成，而DM技術(shù)用于產(chǎn)生支持決策的信息，從此也體現出Bl是上述多種技術(shù)的綜合應用與體現。圖1充分說(shuō)明了這一點(diǎn)。
3 商業(yè)智能具有的功能
BI產(chǎn)品和方案必須建立在穩定、整合的平臺上，該平平臺需要提供用戶(hù)管理、安全性控制、連接數據源以及訪(fǎng)問(wèn)、分析和共享信息的功能。
3.1 關(guān)聯(lián)分析功能
關(guān)聯(lián)分析主要用于發(fā)現不同事件之間的關(guān)聯(lián)性，即一一個(gè)事件發(fā)生的同時(shí)，另一個(gè)事件也經(jīng)常發(fā)生。關(guān)聯(lián)分析的重點(diǎn)在于快速發(fā)現那些有實(shí)用價(jià)值的關(guān)聯(lián)發(fā)生的事件。其主要依據是，事件發(fā)生的概率和條件概率應該符合一定的統計意義。例如，一個(gè)開(kāi)設儲蓄賬戶(hù)的客戶(hù)很可能同時(shí)進(jìn)行債券交易和股票交易。利用這種知識可以采取積極的營(yíng)銷(xiāo)策略，擴展客戶(hù)購買(mǎi)的產(chǎn)品范圍，吸引更多的客戶(hù)。
3.2 監視功能
預先設置條件，使符合條件的數據以一定形式顯示出來(lái)，這樣可以使問(wèn)題一目了然。例如:上季度營(yíng)業(yè)額少于萬(wàn)元的分店顯示出來(lái)，以引起管理人員的注意。
3.3 記錄選擇功能
可以從大量數據中選取需要的數據，重新構成一個(gè)數據環(huán)境，可以使用戶(hù)關(guān)注的數據集中顯示出來(lái)。
3.4 程序調用功能
把通過(guò)按鈕查找抽取出的數據，傳給其他的軟件或用戶(hù)原有的程序，并執行這些程序。
3.5 展示功能
BI要有查找、統計、排序等功能，并將結果以一定的的形式展示給用戶(hù)，以支持用戶(hù)進(jìn)行多方面的數據分析和決策。
3.6 數據輸出功能
打印統計列表和圖表畫(huà)面等，可將統計分析好的數據輸出給其他的應用程序使用，或者以HTML格式保存。
數據倉庫技術(shù)是為了解決擁有大量業(yè)務(wù)數據的企業(yè)能及時(shí)有效地提取經(jīng)營(yíng)管理決策所需要的信息而產(chǎn)生的，如何有效地組織大量的數據，維護數據的一致性，方便用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)，這只是數據倉庫技術(shù)的一個(gè)方面。另一個(gè)重要方面是如何為決策人員有效地使用信息提供方便，使他們能通過(guò)使用數據倉庫系統對企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理做出正確的決策，從而為企業(yè)帶來(lái)經(jīng)濟效益。然而，數據倉庫中的大部分信息是不易瀏覽的。要使數據倉庫為最終用戶(hù)的決策支持提供數據，就要借助OLAP技術(shù)，通過(guò) OLAP技術(shù)，利用數據的多維視圖，用戶(hù)能多角度、多側面、多層次地考察數據庫中的數據，從而深人地了解包含在數據中的信息及其內涵。
OLAP為數據倉庫提供了快速瀏覽、分析，若要智能化且主動(dòng)地把這些數據轉變?yōu)橛杏玫男畔⒑椭R，離不開(kāi)日益受到重視的數據挖掘技術(shù)。數據挖掘又稱(chēng)數據庫中的知識發(fā)現(KDD)，是指從存放在數據庫、數據倉庫或其他信息庫中的大量數據中自動(dòng)地發(fā)現相關(guān)模式、提取有潛在價(jià)值的信息、挖掘知識的過(guò)程。從CRM 的角度，數據挖掘應用就是從大量數據中挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價(jià)值的知識和規則，并能夠根據已有的信息對未來(lái)發(fā)生行為做出結果預測，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策、市場(chǎng)策劃提供依據。在CRM中應用的數據挖掘模式主要有以下五種:關(guān)聯(lián)分析、分類(lèi)、聚類(lèi)分析、序列分析、孤立點(diǎn)分析。對于要挖掘的數據，可以是來(lái)自傳統的關(guān)系數據庫，也可以建立面向主題的、采用多維數據立方體組織數據的數據倉庫。
數據挖掘經(jīng)過(guò)確定業(yè)務(wù)對象、數據準備、建立模型、驗證模型、數據挖掘、結果分析等步驟，不僅完成了對歷史數據的分析，以及不同客戶(hù)群體的消費數據的分析，而且將這些數據知識化，以預測企業(yè)在未來(lái)將要發(fā)生的狀況，從而提高企業(yè)的收益能力和決策能力。如，商家可以在分析市場(chǎng)銷(xiāo)售數據的基礎上選擇潛在的顧客，以便向他們推銷(xiāo)產(chǎn)品，減少了開(kāi)展業(yè)務(wù)的盲目性?？梢酝ㄟ^(guò)數據挖掘技術(shù)，發(fā)現有欺詐傾向的用戶(hù)，避免企業(yè)受到損失。
商業(yè)智能使用戶(hù)能夠認清趨勢、獲取洞察力和得出結論，隨著(zhù)用戶(hù)對歷史數據查詢(xún)的復雜性和快速響應的需求，以及企業(yè)提高決策能力和競爭能力的需要，商業(yè)智能一定會(huì )成為許多行業(yè)的投資熱點(diǎn)，并得到進(jìn)一步的普及和發(fā)展.
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