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| 引言 商業(yè)智能(BI)是目前在國外企業(yè)界和軟件開(kāi)發(fā)界受到廣泛關(guān)注的一個(gè)研究方向?？梢杂脙牲c(diǎn)來(lái)總結這種研究熱點(diǎn)出現的原因：一、信息技術(shù)的高速發(fā)展帶來(lái)了企業(yè)利用信息技術(shù)提高本身競爭力的巨大空間：信息技術(shù)不但使企業(yè)獲取需要的信息，而且，促進(jìn)企業(yè)對信息的再利用，以此營(yíng)造企業(yè)的競爭優(yōu)勢;二、IT界許多以提供軟件平臺和工具平臺的大公司通過(guò)多年與企業(yè)的交流，已經(jīng)認識到企業(yè)對商業(yè)智能的迫切需求，紛紛加入到從事商業(yè)智能的研究與開(kāi)發(fā)上來(lái)。IBM建立了專(zhuān)門(mén)從事BI方案設計的研究中心，ORACLE、微軟等公司紛紛推出了支持BI開(kāi)發(fā)和應用的軟件系統，有的直接進(jìn)入了BI的開(kāi)發(fā)領(lǐng)域。
由于BI尚處于從起步階段到發(fā)展階段的轉變時(shí)期，許多人對BI的理解存在一定的偏差。很多人認為BI僅僅是一個(gè)進(jìn)行數據分析的軟件包，一些較為悲觀(guān)的人認為BI是存在于理想家頭腦中的、企業(yè)永遠不可能達到的境界。本文首先系統地詮釋了BI的概念，從多個(gè)方面總結了BI具有的功能，接著(zhù)分析了BI的研究?jì)热莺桶l(fā)展趨勢。為了讓讀者更加清晰地把BI與MIS系統區別開(kāi)來(lái)，本文討論了BI與DSS(決策支持系統)、EIS(經(jīng)理執行系統)的主要區別。最后，本文分析了制約BI健康發(fā)展的若干因素。 數據挖掘論壇 1.商業(yè)智能概述 數據挖掘交友 商業(yè)智能不是一個(gè)新名詞。多年來(lái)，企業(yè)一直在尋找對商業(yè)智能的理解和實(shí)現的方式，以增強企業(yè)的競爭力。早在80年代，當時(shí)“商業(yè)智能”的標準是能容易地獲得想要的數據和信息。90年代是商業(yè)智能真正起步的階段。到目前為止，關(guān)于BI還沒(méi)有統一的定義，不同的人只是從不同的方面表達了對BI的理解。早在90年代初，Garter Group的Howard Dresner把EUQR(終端查詢(xún)和報表)、DSS、OLAP稱(chēng)為商業(yè)智能。企業(yè)使用這些工具使企業(yè)獲得的優(yōu)勢也被稱(chēng)為商業(yè)智能。后來(lái)，出現了數據倉庫、數據集市技術(shù)，以及與之相關(guān)的ETL(抽取，轉換，上載)、數據清洗、數據挖掘、商業(yè)建模等，人們也將這些技術(shù)統歸為商業(yè)智能的領(lǐng)域。目前，存在將商業(yè)智能與數據倉庫和基于數據倉庫的分析方法等同起來(lái)的認識趨勢。 數據挖掘研究院 其實(shí)，商業(yè)智能代表為提高企業(yè)運營(yíng)性能而采用的一系列方法、技術(shù)和軟件的總和。商業(yè)智能，是幫助企業(yè)提高決策能力和運營(yíng)能力的概念、方法、過(guò)程以及軟件的集合。對該定義的正確解釋?zhuān)瑥乃膫€(gè)層面展開(kāi)：
信息系統層面：稱(chēng)為商業(yè)智能系統(BI System)的物理基礎。表現為具有強大決策分析功能的單獨的軟件工具和面向特定應用領(lǐng)域的信息系統平臺，如SCM、CRM、ERP。與事務(wù)型的MIS不同，商業(yè)智能系統能提供分析、趨勢預測等決策分析功能。
數據分析層面：是一系列算法、工具或模型。首先獲取與所關(guān)心主題有關(guān)的高質(zhì)量的數據或信息，然后自動(dòng)或人工參與使用具有分析功能的算法、工具或模型，幫助人們分析信息、得出結論、形成假設、驗證假設。
知識發(fā)現層面：與數據分析層面一樣，是一系列算法、工具或模型。將數據轉變成信息，而后通過(guò)發(fā)現，將信息轉變成知識;或者直接將信息轉變成知識。 數據挖掘實(shí)驗室 戰略層面：將信息或知識應用在提高決策能力和運營(yíng)能力上;企業(yè)建模等。商業(yè)智能的戰略層面是利用多個(gè)數據源的信息以及應用經(jīng)驗和假設來(lái)提高企業(yè)決策能力的一組概念、方法和過(guò)程的集合。它通過(guò)對數據的獲取、管理和分析，為貫穿企業(yè)組織的各種人員提供信息，以提高企業(yè)戰略決策和戰術(shù)決策能力。
總之，商業(yè)智能的目標是將企業(yè)所掌握的信息轉換成競爭優(yōu)勢，提高企業(yè)決策能力、決策效率、決策準確性。為完成這一目標，商業(yè)智能必須具有實(shí)現數據分析到知識發(fā)現的算法、模型和過(guò)程，決策的主題具有廣泛的普遍性。這個(gè)特點(diǎn)是本文定義商業(yè)智能時(shí)應特別強調的。 數據挖掘論壇 基于以上定義的商業(yè)智能應具有以下功能： 數據挖掘交友 數據管理功能： 數據挖掘論壇 從多個(gè)數據源ETL(抽取、轉換、轉貯)數據、清洗數據、數據集成能力;大量數據高效存儲與維護能力。
數據分析功能
具備OLAP，Legacy等多種數據分析功能;終端信息查詢(xún)和報表生成能力;數據可視化能力 數據挖掘研究院 知識發(fā)現功能 數據挖掘論壇 從大型數據庫中的數據中提取人們感興趣的知識的能力。這些知識是隱含的、事先未知的、潛在有用的信息，提取的知識表示為概念(concepts)，規則(rules)，規律(regulations)，模式(patterns)等形式。 數據挖掘論壇 企業(yè)優(yōu)化功能
輔助企業(yè)建模的能力。
2.BI研究?jì)热?、發(fā)展趨勢 數據挖掘實(shí)驗室 商業(yè)智能為更好地制訂戰略和決策提供良好的環(huán)境，為特定的應用系統(如客戶(hù)關(guān)系管理CRM、供應鏈管理SCM、企業(yè)資源計劃ERP)提供數據環(huán)境和決策分析支持。當面向特定應用的特定戰略和決策問(wèn)題，商業(yè)智能從數據準備做起，建立或虛擬一個(gè)集成的數據環(huán)境。在集成的數據環(huán)境之上，利用科學(xué)的決策分析工具，通過(guò)數據分析、知識發(fā)現等過(guò)程，為戰略制訂和決策提供支持。最終，是如何解釋和執行分析和發(fā)現結果的問(wèn)題。整個(gè)過(guò)程中，集成的數據環(huán)境和決策分析工具是十分重要和不要缺少的。
使用數據倉庫和數據集市建造集成的數據環(huán)境是逐漸走向成熟、也是目前最理想的做法。數據倉庫提供數據存貯環(huán)境，而且是面向特定主題的決策支持環(huán)境。來(lái)自各種數據源中的數據經(jīng)過(guò)清洗、ETL(抽取，轉換，上載)，按某一主題存貯。數據集市是面向特定主題的小型數據倉庫，解決了企業(yè)級數據倉庫要存儲大量數據而帶來(lái)的建設周期長(cháng)、造價(jià)高、可擴展性差等缺陷。
OLAP是基于數據倉庫環(huán)境的數據分析工具。用戶(hù)首先提出自己的假設，然后利用OLAP工具檢索查詢(xún)以驗證或否定假設，是用戶(hù)制動(dòng)式的分析方式。OLAP解決了基于OLTP分析效率低、不能進(jìn)行多維分析的缺點(diǎn)。相比較而言，知識發(fā)現(大多數人也稱(chēng)數據挖掘)是較難理解的，它利用知識發(fā)現工具挖掘事先未知的、潛在有用的知識的過(guò)程，是一種主動(dòng)式自動(dòng)發(fā)現方法。圖2是文章總結的商業(yè)智能系統框架。 數據挖掘論壇 2.1.研究?jì)热?/strong> 商業(yè)智能是利用當今計算機前沿技術(shù)作支撐、運用現代管理技術(shù)進(jìn)行指導的應用系統，它的研究熱點(diǎn)集中在三個(gè)方面：支撐技術(shù)的研究、體系結構的研究、應用系統的研究。 2.1.1.支撐技術(shù)的研究 數據挖掘論壇 商業(yè)智能作為一個(gè)在90年代末期出現的跨學(xué)科新興領(lǐng)域，必須借鑒兩方面的先進(jìn)成果，一是計算機技術(shù)的前沿技術(shù)，一是企業(yè)管理方面的新理論、新觀(guān)點(diǎn)。企業(yè)管理方面的新理論、新觀(guān)點(diǎn)為戰略制訂和決策提供先進(jìn)的管理模式，幫助企業(yè)更好地運營(yíng);先進(jìn)的計算機技術(shù)是提高系統性能的有力手段。 商業(yè)智能的支撐技術(shù)包括以下幾項：一是計算機技術(shù)，包括：數據倉庫、數據集市技術(shù);數據挖掘技術(shù);OLTP、OLAP、Legacy等分析技術(shù);數據可視化技術(shù);計算機網(wǎng)絡(luò )與WEB技術(shù)。二是企業(yè)管理，包括：統計、預測等運籌學(xué)方法;客戶(hù)管理、供應鏈管理、企業(yè)資源計劃等管理理論和方法;企業(yè)建模方法。 數據挖掘實(shí)驗室 支撐技術(shù)的研究主要圍繞兩部分展開(kāi)：決策支持工具研究和企業(yè)建模方法研究。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。IDEF 等研究方法是較程式化的企業(yè)建模方法，比較新的建模方法包括基于UML的企業(yè)建模等方法。數據挖掘算法的研究是目前計算機界研究的熱點(diǎn)之一，它逐漸成為一個(gè)跨越人工智能、數據統計等多學(xué)科的研究領(lǐng)域。決策分析工具的研究還包括各種分析方法的研究。 數據挖掘實(shí)驗室 2.1.2.體系結構的研究 圖2描述了一個(gè)典型的商業(yè)智能體系結構。面向特定應用會(huì )有相應改進(jìn)的體系結構，使商業(yè)具有良好的性能，例如：建立如何的數據存貯和數據模型能很好地支持主題和數據分析和知識發(fā)現的需要;選擇何種決策分析工具，包括選擇實(shí)現何種任務(wù)、選擇實(shí)現這種任務(wù)的何種工具;將分析和發(fā)現的信息和知識通過(guò)何種接口達到需要的用戶(hù)等等。 2.1.3.應用系統的研究 對應用系統的研究的重點(diǎn)在于對各個(gè)應用領(lǐng)域所面臨的決策問(wèn)題的分析。根據對各類(lèi)問(wèn)題的解決方式和解決方案來(lái)決定商業(yè)智能系統應該提供的功能以及具體實(shí)現方法。目前，商業(yè)智能被廣泛應用于與企業(yè)運營(yíng)過(guò)程相關(guān)的各個(gè)領(lǐng)域，并且在很多領(lǐng)域已經(jīng)形成其特有體系。目前具有代表性的應用領(lǐng)域包括：企業(yè)資源計劃(ERP)、客戶(hù)關(guān)系管理(CRM)、企業(yè)性能管理(BPM)、人力資源管理(HRM)、供應鏈管理(SCM)、電子商務(wù)(E-business)。 數據挖掘實(shí)驗室 2.2.發(fā)展趨勢 數據挖掘研究院 與DSS、EIS系統相比，商業(yè)智能具有更美好的發(fā)展前景。近些年來(lái)，商業(yè)智能市場(chǎng)持續增長(cháng)。IDC預測，到2005年，BI市場(chǎng)將達到118億$，平均年增長(cháng)率為27%("Information Access Tools Market Forecast and Analysis: 2001-2005," IDC#24779, June 2001)。隨著(zhù)企業(yè)CRM、ERP、SCM等應用系統的引入，企業(yè)不停留在事務(wù)處理過(guò)程而注重有效利用企業(yè)的數據為準確和更快的決策提供支持的需求越來(lái)越強烈，由此帶動(dòng)的對商業(yè)智能的需求將是巨大的。 數據挖掘工具 商業(yè)智能的發(fā)展趨勢可以歸納為以下幾點(diǎn)： 數據挖掘交友 功能上具有可配置性、靈活性、可變化性 BI系統的范圍從為部門(mén)的特定用戶(hù)服務(wù)擴展到為整個(gè)企業(yè)所有用戶(hù)服務(wù)。同時(shí)，由于企業(yè)用戶(hù)在職權、需求上的差異，BI系統提供廣泛的、具有針對性的功能。從簡(jiǎn)單的數據獲取，到利用WEB和局域網(wǎng)、廣域網(wǎng)進(jìn)行豐富的交互、決策信息和知識的分析和使用。 數據挖掘研究院 解決方案更開(kāi)放、可擴展、可按用戶(hù)定制，在保證核心技術(shù)的同時(shí)，提供客戶(hù)化的界面 針對不同企業(yè)的獨特的需求，BI系統在提供核心技術(shù)的同時(shí)，使系統又具個(gè)性化，即在原有方案基礎上加入自己的代碼和解決方案，增強客戶(hù)化的接口和擴展特性;可為企業(yè)提供基于商業(yè)智能平臺的定制的工具，使系統具有更大的靈活性和使用范圍。 數據挖掘工具 從單獨的商業(yè)智能向嵌入式商業(yè)智能發(fā)展 數據挖掘論壇 這是目前商業(yè)智能應用的一大趨勢，即在企業(yè)現有的應用系統中，如財務(wù)、人力、銷(xiāo)售等系統中嵌入商業(yè)智能組件，使普遍意義上的事務(wù)處理系統具有商業(yè)智能的特性?？紤]BI系統的某個(gè)組件而不是整個(gè)BI系統并非一件簡(jiǎn)單的事，比如將OLAP技術(shù)應用到某一個(gè)應用系統，一個(gè)相對完整的商業(yè)智能開(kāi)發(fā)過(guò)程，如企業(yè)問(wèn)題分析、方案設計、原型系統開(kāi)發(fā)、系統應用等過(guò)程是不可缺少的。 從傳統功能向增強型功能轉變 數據挖掘研究院 增強型的商業(yè)智能功能是相對于早期的用SQL工具實(shí)現查詢(xún)的商業(yè)智能功能。目前應用中的BI系統除實(shí)現傳統的BI系統功能之外，大多數已實(shí)現了圖2中數據分析層的功能。而數據挖掘、企業(yè)建模是BI系統應該加強的應用，以更好地提高系統性能。 數據挖掘研究院 3.BI與DSS、EIS的比較 商業(yè)智能作為一種新興的決策支持體系，與傳統的DSS、EIS相比，在以下方面存在明確的優(yōu)勢。 3.1.使用對象范圍 商業(yè)智能的使用對象不再像DSS、EIS僅僅局限于企業(yè)的領(lǐng)導與決策、分析人員，而是擴展到企業(yè)組織內外的各類(lèi)人員，為他們提供決策支持服務(wù)，既有企業(yè)經(jīng)理一類(lèi)的企業(yè)領(lǐng)導和高層決策者，又有企業(yè)內部各部門(mén)的職能人員，還包括客戶(hù)、供應商、合作伙伴等企業(yè)外部用戶(hù)。 數據挖掘研究院 3.2.具有的功能 數據挖掘交友 從以上分析看出，商業(yè)智能具有傳統DSS、EIS所不具有的強大的數據管理、數據分析與知識發(fā)現能力。 數據挖掘研究院 3.3.知識庫狀態(tài) 數據挖掘交友 傳統的DSS、EIS中的知識庫是在建立的系統中設置好的，庫中的知識很少發(fā)生變化。即使發(fā)生變化，采用定期人為更新的方法修改。而B(niǎo)I系統是一個(gè)閉合循環(huán)的動(dòng)態(tài)系統。圖2中的數據源部分來(lái)自各應用系統的反饋，并且數據挖掘可以從現有的數據倉庫或數據集市中發(fā)現新知識，隨時(shí)對知識庫中的內容進(jìn)行自動(dòng)修正，所以BI中的知識庫是一種動(dòng)態(tài)結構。 但商業(yè)智能也存在不足。商業(yè)智能的目標與DSS一樣，是為了提高企業(yè)決策的效率和準確性。但BI是通過(guò)數據分析、知識發(fā)現工具提供有價(jià)值的、輔助決策的信息和知識，用戶(hù)必須根據這些信息和知識，運用現有的企業(yè)知識和經(jīng)驗進(jìn)行判斷，做出決定，極少數具備智能決策的能力。不像專(zhuān)門(mén)的決策支持系統那樣提供方案生成、方案協(xié)調、方案評估等功能，更不具備群體決策的能力。 4.影響B(tài)I性能的因素 數據挖掘研究院 商業(yè)智能利用數據挖掘不斷發(fā)現新的知識，擴充到現有的企業(yè)知識中來(lái)。但就目前企業(yè)應用現狀和算法實(shí)現上來(lái)看，制約知識發(fā)現的因素較多，同時(shí)也影響了BI的性能。 4.1.系統智能不能很好地實(shí)現 現有數據挖掘算法大多尚不成熟，效率較低。另外，作為BI數據基礎的數據倉庫或數據集市中數據量一般比較大，新知識形成的速度和準確性比較低，致使現有的BI系統在知識發(fā)現方面的能力不能滿(mǎn)足用戶(hù)要求。 4.2.系統工具缺乏 數據挖掘論壇 目前大多數BI系統功能集中在數據分析方面，如數據查詢(xún)、報表、OLAP、數據可視化，很少有開(kāi)發(fā)商在系統中配有知識發(fā)現工具。因此，功能比較集中，更深一層次的要求無(wú)法滿(mǎn)足。 數據挖掘論壇 5.結語(yǔ) 數據挖掘實(shí)驗室 目前，對BI的研究與開(kāi)發(fā)工作尚未處于起步階段。突出的問(wèn)題在于數據分析、知識發(fā)現能力、效率低，或者缺乏知識發(fā)現，而更像一個(gè)操作型應用系統。很難在決策支持方面發(fā)揮BI應有的作用。首先應該認識到BI發(fā)展、應用的總體趨勢，其次多借鑒國外BI成熟的技術(shù)和方法，開(kāi)發(fā)或不斷完善真正意義上的BI系統。相信本文對國內BI的市場(chǎng)開(kāi)發(fā)和研究會(huì )有啟發(fā)。 |
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