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商业智能是中国的一个学术名词。

汉字是世界上比较古老的四大文字之一[1],也是我们国家优秀文明历史的象征,一直沿用至今,一个简单的文字也道出了我国人们的聪明才智[2],哺育了世世代代的中华儿女,成就了中华民族一代又一代的辉煌。

名词解释

商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语,其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业,不仅为企业提供信息获取能力,而且通过对信息的开发,将其转变为企业的竞争优势,也有人称之为混沌世界中的智能。因此,越来越多的企业提出他们对BI的需求,把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。

商业智能(Business Intelligence),是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术,包含了从数据仓库到分析型系统等。这些分析有财务管理、点击流(Clickstream)分析、供应链管理、关键绩效指标(Key Performance Indicators, KPI)、客户分析等。商业智能关注的是,从各种渠道(软件,系统,人,等等)发掘可执行的战略信息。商业智能用的工具有抽取(Extraction)、转换(Transformation)和加载(Load)软件(搜集数据,建立标准的数据结构,然后把这些数据存在另外的数据库中)、数据挖掘和在线分析(Online Analytical Processing,允许用户容易地从多个角度选取和察看数据)等 。

一般现代化的业务操作,通常都会产生大量的数据,如订单、库存、交易帐目、通话记录、及客户资料等。如何利用这些数据增进对业务情况的了解,帮助我们在业务管理及发展上作出及时、正确的判断,也就是说,怎样从业务数据中提取有用的信息,然后根据这些信息来采用明智的行动--这就是商业智能的课题。

目前,商业智能产品及解决方案大致可分为数据仓库产品、数据抽取产品、OLAP产品、展示产品、和集成以上几种产品的针对某个应用的整体解决方案等。

商业智能领域的技术应用

商业智能的技术体系主要有数据仓库(Data Warehouse,DW)、联机分析处理(OLAP)以及数据挖掘(Data Mining,DM)三部分组成。

数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库(DW)就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。

在线分析处理(OLAP)技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息,进行快速、一致、交互地访问,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

数据挖掘(DM)是一种决策支持过程,它主要基于AI、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析企业原有的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。

参考文献