（管理科学与工程专业论文）事件驱动机制下的适时商务智能模型研究.pdf

摘要 摘要 商务智能是支持决策的良好工具，得到国内外企业界的重视，近些年有了很 大的发展。而随着全球化竞争日益激烈，企业必须更加积极的了解环境、分析环 境、适应环境，缩短企业决策与环境变化的延迟，快速的做出正确的决策。新的 市场环境下，企业希望商务智能技术能够深入到日常业务活动中，对企业的日常 决策提供帮助。 商务智能虽然能够比较好的支持企业的战略决策，但对企业业务操作层的决 策支持不尽如人意，不能将信息的优势在企业的各个决策层得到推广和运用。并 且，商务智能是数据驱动的，对数据的处理和后续深入分析需要花费较多的时间， 对决策的支持缺乏及时性。商务智能的建设对企业信息系统完整性要求较高，企 业在应用过程中有很大的被动性，业务集成较为困难。不能有效的支持企业业务 流程的优化。 本文首先对商务智能进行综述，介绍商务智能的基本理论和核心技术，并分 析商务智能在具体应用中的不足。按照企业实际需求，提出适时商务智能的概念， 并研究了适时商务智能的内涵和组成。 在业务活动管理和事件驱动架构研究的基础上，提出了事件驱动架构下的适 时商务智能的框架模型，实现了一种适时商务智能系统的事件驱动机制，并采用 智能代理工具阐述了该模型的运行机制。使得商务智能与业务过程管理想融合， 能够满足商务智能工具对于目前企业所面临的环境不确定性、业务动态性、解决 方案动态调整需求的要求。 关键词：事件驱动适时商务智能业务活动管理事件驱动架构模型 a b s t r a c t a b s t r a c t b u s i n e s si n t e l l i g e n c ei sa l li n d i s p e n s a b l et o o li nd e c i s i o ns u p p o r t ，w i t ht h e i n v e s t m e n to fe n t e r p r i s e s ，h a sm a d eg r e a td e v e l o p m e n ti nr e c e n ty e a r s h o w e v e r , w i 也 t h eg l o b a l i z a t i o na n dt h e i n c r e a s i n g l yf i e r c ec o m p e t i t i o n ，t h ee n t e r p r i s e sm u s t u n d e r s t a n da n da n a l y s i st h ee n v i r o n m e n t , a d a p t st oi t ，a n ds h o r tt h ed e l a yb e t w e e n d e c i s i o n m a k i n ga n de n v i r o n m e n t a lc h a n g e s u n d e rt h en e wm a r k e tc o n d i t i o n , e n t e r p r i s e sh o p et h eb u s i n e s si n t e l l i g e n c et e c h n o l o g yc a nb eu s e dd e 印i n t ot h ed a i l y b u s i n e s sa c t i v i t i e sm a n a g e m e n t , s u p p o r t i n gt h ed a i l yd e c i s i o n - m a k i n g p d t h o u g b b u s i n e s si n t e l l i g e n c ec a l ls u p p o r tt h es t r a t e g i cd e c i s i o nw e l l ，b u tn o t s og o o di nt h eb u s i n e s so p e r a t i o np l a t f o r md e c i s i o ns u p p o r t t h ea d v a n t a g eo f i n f o r m a t i o nc a n n o tb em a d eu s eo fb ya n yl e v e lo ft h ee n t e r p r i s e s 1 1 1 eb u s i n e s s i n t e l l i g e n c ei sd a t a - d r i v e n , s ot h ed a t ap r o c e s s i n ga n df o l l o w u pt h o r o u g ha n a l y s i s t a k e sm o r et i m ea n dl a c k so ft i m e l i n e s si nd e c i s i o ns u p p o r t b u s i n e s si n t e l l i g e n c ei s d i f f i c u l tt ob l e n di n t ot h eb u s i n e s sp r o c e s st os u p p o r tb u s i n e s sp r o c e s so p t i m i z a t i o n e f f e c t i v e l y t h i sp a p e rs u m m a r i z e dt h eb u s i n e s si n t e l l i g e n c ef i r s t l y , i n t r o d u c e dt h eb a s i c t h e o r ya n dc o r et e c h n o l o g y a c c o r d i n gt oa c t u a ln e e d s ，id i s c u s s e dt h es h o r t a g eo f b u s i n e s si n t e l l i g e n c ei na p p l i c a t i o n , p r o p o s e dt h ef i g h t - t i m eb u s i n e s si n t e l l i g e n c e ，a n d t h ec o n c e p ta n dc o n n o t a t i o n b a s e do nt h e s t u d y o fb u s i n e s s a c t i v i t ym a n a g e m e n ta n d e v e n t - d r i v e n a r c h i t e c t u r e ，t h i sp a p e rp r o p o s e dt h ee v e n t - d r i v e nr i g h t - t i m eb u s i n e s si n t e l l i g e n c e m o d e l ，i n t r o d u c e dt h eo p e r a t i o nm e c h a n i s mo ft h em o d e lu s i n gi n t e l l i g e n ta g e n tt o o l s ， a n dr e a l i z e d t h eb l e n d i n go fb u s i n e s si n t e l l i g e n c ea n db u s i n e s sp r o c e s s ，w h i c h r e s o l v e st h ee n v i r o n m e n tu n c e r t a i n t y , b u s i n e s sd y n a m i c sa n dt om e e tt h en e e d so f d y n a m i ca d j u s t m e n to fb u s i n e s ss o l u t i o nf o rt h ee n t e r p r i s ei nt h ef i e r c ec o m p e t i t i v e e n v i r o n m e n t k e y w o r d s ：e v e n td r i v e n ；r i g h t t i m eb i ；b u s i n e s sa c t i v i t ym a n a g e m e n t ；e d a ；m o d e l 中国科学技术大学学位论文原创性声明 本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成 果。除己特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写 过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确 的说明。 作者签名：蜒 签字日期：名。qf ! ：笪：生 中国科学技术大学学位论文授权使用声明 作为申请学位的条件之一，学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥 有学位论文的部分使用权，即：学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交 论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入有关数据 库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人 提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。 保密的学位论文在解密后也遵守此规定。 口公开口保密( 年) 作者签名：缉 签字日期：弓q lq 6 生 导师签名： 签字日期： 喔触。 少口石乒 第1 章绪论 1 1 研究的背景及意义 1 1 1 研究的背景 第1 章绪论 在当前的全球化竞争日益激烈的经济环境下，企业的生存发展，关键在于它 是否能够对各种不同的环境变化、用户需求做出快速的反应及正确的决策，从而 为顾客提供优质的产品和服务。商务智能是支持决策的良好工具，得到国内外大 小企业的重视，近年来有了很大的发展。 商务智能( b u s i n e s si n t e l l i g e n c e ，b i ) 运用数据仓库，联机分析和数据挖掘技 术来处理和分析企业商务数据，从而智能化的协助企业管理者解决企业管理的问 题，帮助决策者面对商务环境的快速变化做出敏捷的反应和合理商务决策( 邵良 杉，2 0 0 7 ) 。商务智能的实质可以总结为从企业数据中有效地提取企业信息，从 信息中及时地发现问题和机遇，为人类的思维决策和企业战略发展服务。 按照商务智能的概念可以分析得出，企业的正确决策依赖于对数据的深刻理 解( c o l i nw h i t e ，2 0 0 3 ) 。商务智能是数据驱动的，为了得到深刻的内涵信息， 对数据的处理和后续深入分析需要花费较多的时间，需要专业分析人员的加入， 对决策的支持需要管理层的决策过程，缺乏及时性。所以商务智能在具体应用中 会有以下几方面的不足之处：首先，数据收集的延迟性，经过e t l 等复杂技术 的处理，已经成为历史数据，必然会有延迟，导致这些数据不能及时的反映企业 目前当下的实际状况；其次，数据分析的延迟性，对庞大的数据进行分析挖掘探 索，会花费很多的时间，在快速变化的市场环境下其所提供的信息缺乏时间紧迫 性，在支持面向及时决策的需要时，显得力不从心；最后，是决策的延迟性，挖 掘出的信息需要专家经验和企业决策者的参与分析。这些信息往往应用于策略层 和战略层的分析，及对未来的预测，大多用于制定中期和长期的决策，不能够也 不允许动态地主动进行发布实施。 商务智能工具虽然能够比较好的支持企业的战略决策，但由于其实效性和高 层战略的支持行对企业业务操作层的决策的支持不够好，不能将信息的优势在企 业的各个管理决策层进行推广和运用。并且，商务智能的建设对企业信息系统应 用的完整性要求较高，企业在应用过程中面临很大的被动性，需要对现有业务进 行完整的集成，这往往较为困难。商务智能工具在应用中不能有效的支持企业业 第1 章绪论 务流程的优化，有效提高企业的敏捷性。 但是随着全球化的市场竞争日益激烈，市场环境纷繁多变，企业必须积极的 了解环境、分析环境、适应环境，尽量的缩短企业决策与环境变化之间的延迟， 快速的做出正确的决策，才能避免威胁、抓住发展的机遇、发挥企业的优势。时 间成为企业在市场竞争中维持和保持竞争力的关键，企业环境中发生的事件与企 业采取对策之间的时间必须大大缩短。在商务智能多年的实践中，成功的案例大 多发生在业务运营系统相对完善而成熟的大企业( 许建，2 0 0 8 ) ，随着竞争环境 的日趋激烈，即便是大企业也必须调整业务流程，提高时间敏捷性。将商务智能 技术深入应用到企业日常业务活动管理的过程中，为企业的日常管理和决策提供 帮助，将会极大的推动商务智能技术的实际运营，产生更多的企业效益。 真正意义上的商务智能必须跟企业战略、组织、技术、业务几个个层面密切 配合，构建企业整体解决方案，监控企业的关键绩效指标( k p i ) ，包括企业外 部环境，顾客，供应商，竞争者等，及时给各个层次决策者提供智能支持，保证 决策对环境变化的适应性，帮助企业构建更好的盈利模式。 1 1 2 研究的意义 针对商务智能工具在支持企业决策中存在的不足，以及在企业部署实践中的 经验教训，本文在事件驱动架构( e v e n t d r i v e na r c h i t e c t u r e ，e d a ) 和业务活动管 理( b u s i n e s sa c t i v i t ym a n a g e m e n t ，b a m ) 研究的基础上，提出了适时商务智能 的概念，并构建了适时商务智能的事件驱动机制，改变商务智能的数据驱动模型， 围绕适时商务智能的概念，构建了事件驱动式适时商务智能的系统模型。 在保持商务智能优势的基础上，不仅能够帮助企业决策者制定战略层的决 策，而且能够为企业制定操作层的决策，监控企业业务流程，检查其是否与企业 的决策目标相一致，并做出适时调整，最终实现企业对环境实时监控，更好的与 企业业务流程融合，实现企业对业务流程的自动优化。 该模型可以根据企业业务的具体需要以最合适的时间频率来运用商务智能 技术来解决企业经营过程中的决策问题。一方面，可以使商务智能技术运用到企 业每天的业务操作当中；另一方面，也可以将企业中不同层次的数据分类处理、 分析，提高商务智能技术的效用和效率。提高商务智能的敏捷性，使企业更迅速、 更有效的适应环境的变化，形成企业的智能决策的真正优势，依靠先进的商务智 能工具为企业的科学管理、健康运营提供技术支持。 2 第1 章绪论 1 2 研究现状 1 2 1 商务智能研究现状 商务智能技术是面向应用的，它的出现过程经历一个渐进的、复杂的演变过 程，而且仍处在发展之中。先后经历过事务处理系统( t r a n s a c t i o np r o c e s s i n g s y s t e m s ，t p s ) ，高级管理人员信息系统( e x e c u t i v ei n f o r m a t i o ns y s t e m ，e i s ) ，管 理信息系统( m a n a g e m e n ti n f o r m a t i o ns y s t e m s ，m i s ) 和决策支持系统( d e c i s i o n s u p p o r ts y s t e m ，d s s ) 等几个阶段后，最终演变为现行的企业商务智能( 张云涛， 2 0 0 4 ) 。 商务智能，或者称为商业智能，最早是由g a r t n e rg r o u p 公司的h o w a r d d r e s n e r 研究员于1 9 8 9 年提出来的。对将商务智能的定义是：由企业终端查询和 报表、企业决策支持、联机分析处理组成，企业从中取得优势的工具集合。是以 帮助企业决策为目的的技术和应用。 商务智能的研究的主题从技术层面上升到了企业的战略层面。商务智能的研 究开始涵盖了企业管理的各个层面的需求，相应的研究的主题也越来越广泛，著 作越来越多。目前商务智能的主要研究领域有：企业级b i 、操作型b i 、数据挖 掘( d a t am i n i n g ) 、主数据管理。 在具体实践中发现，商务智能主要关注于企业战略层决策制定，是数据驱动 的，建立在数据库、数据集市、数据仓库基础上。这会导致其决策支持的延迟性。 对于企业日常操作层决策支持方面比较欠缺。尤其是我国的商务智能化实践道路 上，深层次的战略决策应用较少，企业往往面临比较多的日常决策支持需求。 随着全球化竞争日益激烈，为了缩短企业管理决策与企业所处环境变化之间 的延迟，商务智能技术深入应用到日常业务活动中的需求越来越强烈，以帮助企 业的日常管理决策，l o f t i s 提出了操作型商务智能的概念( l o f t i s ，2 0 0 7 ) 。操作 型商务智能是将商务智能嵌入到业务操作流程的细节中，可以借助它自动进行日 常业务决策，开创了商务智能的新领域。实时商务智能就是典型操作型商务智能 的一种，实时商务智能( r e a l - t i m eb r ) ( c o l i nw h i t e ，2 0 0 3 ) 是可以支持企业的新 需求，将包括一线员工、一线决策者、中层管理者和企业高层在内的企业相关方 关联起来，为企业的运行提供实时的一线决策支持。其功能包括决策制定、战略 分析和新型的操作层的决策。但是其在具体实现过程中受商务智能数据驱动性的 影响，面临与业务流程融合的困难，很难有效的实施。 3 第1 章绪论 1 2 2 商务智能的应用现状 商务智能的研究和实施，国外要先行一步，走在中国的前面。成功实施商务 智能系统的案例有很多。如：a t & tu n i v e r s a l 公司通过部署优化本企业商务智能 解决方案的措施，对信用卡欺诈案例的管理得到的有效的成绩，极大的减少了欺 诈金额，维护的客户及公司的利益；c a d b u r y 巧克力公司通过商务智能工具的使 用，了解客户，分析可行战略，得到了客户的满意，大大提高了市场份额；美国 花旗银行分支遍布全球，客户数量庞大，通过商务智能工具的使用，主要用于分 析全球客户信用卡的使用寿命价值等信息，实行柔性服务，为不同国家地区的客 户量身打造个性化特色产品，效益非常明显；在医药卫生方面，a e t n a u s h e a l t h c a r e 利用商务智能工具，对住院病人、医生、就诊、实验室试验和 药方等数据进行收集整理，通过数据挖掘和数据仓库集成技术对这些数据进行分 析，在保证保健质量和降低病人医疗费用方面发掘有趣模式策略，在病人治疗中 可以通过数据对病症数据进行分析，以达到早期检测目的( 尤小霞，1 9 9 9 ) 。 在国内，在实行商务智能产品许可证后，其市场容量达8 亿元人民币，另外 商务智能系统集成的市场容量约有6 亿元人民币，共计达到1 4 亿元。商务智能 市场大力的带动了相关软硬件销售额的增长。在未来商务智能的市场需求依然非 常旺盛，得到各个企业的青睐，市场规模的增长非常迅速。金融、保险、电信等 领域的国有企业，大部分都已经建立起了部门级的数据集市，并且开始有了简单 的前端展示系统。随着数据量的不断增加和企业需求的不断提高，在前期积累的 基础上，这些大型企业将会逐步建立企业级的商务智能决策支持系统。中小型企 业业务发展很迅速，但是数据基础还比较薄弱，所以它们中的大部分尚未能建设 自己的商务智能决策支持系统。在有些发达省份的企业中，已经开始建设商务智 能，或是正在考虑中。 许多著名软件服务提供商，如：i b m 、o r a c l e 、s a s 、s a p 等都在商务智能 领域进行了持续的研究，他们所提供的商务智能产品各有各的特色。其中，i b m 从数据仓库、应用软件和平台展现方面，提供了较为全面的商务智能解决方案； s a p 所提供的产品是从e r p 延伸出来的智能应用；s a s 是在原有的统计软件中 加入人工智能或神经网络算法的具体应用。 但是对操作型商务智能的研究和应用，仍然任重而道远。在如何将商务智能 这一利器应用到企业管理决策的各个环节，实现真正的信息民主，发挥整个企业 的知识优势和决策水平这一领域，必将吸引更多的学者和企业投入进来。 4 第1 章绪论 1 3 研究内容及结构安排 1 3 1 研究内容 文章首先对商务智能进行概述，介绍了商务智能的基本概念，发展历程，核 心技术，并针对新的市场环境的需求分析指出了商务智能系统的滞后性问题。 针对商务智能的缺陷和不足，以及在企业实践中的经验教训，本文参考实时 商务智能( 操作型商务智能) 提出了适时商务智能的概念，并对适时商务智能的 定义、构成进行阐述研究。为了改变商务智能数据驱动的延迟性，在业务流程研 究的基础上，参考业务活动管理，提出业务活动管理架构，以实现适时商务智能 与企业业务流程的有效融合。 在架构的具体实现上，本文分析研究了事件驱动架构，提出业务活动管理的 事件驱动机制，改变商务智能的数据驱动模型，构建了事件驱动式适时商务智能 模型，实现了适时商务智能的事件驱动性。 由于事件驱动架构的分布式、组件式和交互性特点，本文采用a g e n t 工具对 事件驱动式适时商务智能系统框架进行了具体分析介绍。 i 3 2 结构安排 本文结构安排如下： 第一章：绪论，介绍了本文研究的背景及意义，阐述了本文相关理论的研究 现状，明确了本文的研究内容及结构安排。 第二章：概述，从商务智能的概念，发展历程，核心技术几方面综述了商务 智能，并分析了商务智能的缺陷和不足。 第三章：研究了企业运营中的事件、事件流的概念。对事件驱动架构的概念、 特征和构成进行介绍，研究了事件驱动机制以实现对企业中事件的建模和监控， 从而实现企业业务流程的优化管理。 第四章：提出适时商务智能的概念，具体研究了适时商务智能的系统组成和 实现思路。介绍了企业业务流程相关理论，研究业务活动管理，提出了业务活动 管理的架构思路，将商务智能与企业业务流程融合起来，提出事件信息组件以实 现适时商务智能的事件驱动机制。 第五章：提出基于事件驱动的适时商务智能模型，并采用智能代理工具对该 系统模型的实现进行了研究，具体介绍了系统各个功能模块的运作和功能。并结 合案例对该系统的应用进行了介绍。 第六章：总结了本文的研究，并对后续的进一步工作做出了展望。 5 第2 章商务智能综述 2 1 商务智能的概念 第2 章商务智能概述 2 1 1 商务智能的产生 商务智能( b u s i n e s si n t e u i g e n e e ，简称b i ) ，是一个伞状概念体系，包括有数 据仓库，数据挖掘，联机分析处理等。作为企业一套完整的决策支持解决方案。 通过将数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等整合起来应用到商业活动中，从不 同的数据源收集企业数据，经抽取( e x t r a c t ) 、转换( t r a n s f o r m ) 和加载( l o a d ) ，也 即e t l ，将数据存储到数据仓库或数据集市中，然后使用合适的查询展现工具、 联机分析处理工具和数据挖掘工具对信息进行分析处理，将数据转变成为辅助决 策的知识，最后展现给相应的用户，实现技术服务与决策支持的目的，从而提高 企业决策能力和运营能力。 商务智能，最早是由g a r t n c rg r o u p 公司的h o w a r dd r e s n e r 研究员于1 9 8 9 年提出来的。认为商务智能是：由企业终端查询和报表、企业决策支持、联机分 析处理组成的，企业从中取得优势的工具集合，以帮助企业决策为目的的技术和 应用。 商务智能其实就是通过计算机技术，实现从数据到信息、从信息到知识、再 从知识到决策、由决策到财富的过程。从业务上看可以分为如下五个层次： 第一层，是告诉企业发生了什么。决策者需要随时了解企业的运营状况，为 了实现对企业的监控，提出了关键绩效指标，并通过报告展现、管理仪表盘等对 企业的关键绩效指标跟踪监控，用直观易懂的形式将复杂的指标予以展现，帮助 企业决策者方便的清楚企业的状况。 第二层，是让企业了解为何会发生。通过第一层企业会了解企业发生的问题， 但是对于该问题还需要有进一步的认识，需要了解其为何会发生，相关的信息可 以由联机查询和联机分析处理提高。具体操作是由业务分析员根据所需完成的分 析报告在集成的数据仓库的基础上实现的。 第三层，是让用户实时了解企业当下正在发生什么。所谓当下，也就是实时 信息的分析处理。在该层次中，需要获得几乎实时的数据，查询出可以回答及时 发生的问题。当企业中出现较大变动或状况时，如：客户因某种原因对企业提供 的服务提出意见进行投诉时，要求退出服务或退回产品时，对于高价值的客户， 7 第2 章商务智能综述 相关的客服人员必须能够将情况迅速的告知客户的负责经理，并帮助经理快速的 得到该客户的相关记录，第一时间展开客户的维系。该层帮助企业管理层建立当 前情况下的业务战略和决策。 第四层，是帮企业预见即将会发生什么。仅仅是及时发现现存的问题属于被 动型策略，为了做的更好，企业还必须预见将来会发生什么。这就涉及到风险的 预测和评估。具体地在客户管理中，可以通过统计分析的功能的引入，来帮助企 业细分客户、预测客户的行为、预言客户业务的趋势和辨认客户欺诈行为等。预 测性分析时，首先必须掌握较大的数据量，算法的复杂度会比较高。因此，在该 层大数据量的处理能力非常重要。 第五层，是企业希望发生什么。商务智能从企业信息系统中获取数据，进行 分析挖掘。决策者得到企业战略执行的具体决策支持信息后，通过企业业务解决 方案的调整，正确及时的进行实施，帮助企业管理层从基层到高层引导企业的发 展方式和方向。在清晰的决策和企业政策下，使得企业按照预定的合理的方式发 展，达到预期的经营目标。 2 1 2 商务智能的定义 商务智能可以从两个角度来定义：企业界和学术界。 b u s i n e s so b j e c t s 公司( l i a u t o u d ，2 0 0 2 ) ( 企业界，该公司已经被s a p 公司收 购) 对商务智能的定义注重对信息的提炼和重新整合的过程，通过对数据的处理 分析发掘其中的信息，将数据转变为信息，再将信息转变为企业知识，最终为企 业提供参与市场运营的竞争优势，提供更好的产品和服务，创造实实在的效益和 利润。 m m 公司( i b m ，2 0 0 5 ) ( 企业界) 认为商务智能是一种企业能力：通过分析 挖掘企业所积累的数据，发现更好的企业策略，提高企业利润，增加企业生产力 和竞争力。利用查询分析工具、联机分析处理技术或是数据挖掘技术，对数据仓 库进行分析，得到相关信息后，决策层或专家根据行业经验和知识，寻求帮助企 业更好运营的策略并进行实施。 o l s z a k 学者( 朱晓武，2 0 0 7 ) ( 学术界) 认为商务智能是一个包涵了一系列的 相关的概念、方法和流程的集合体，认为商务智能有两个目标：其一，是为企业 管理提供决策支持；其二，是在企业战略形成的基础上，对企业战略的具体实施 提供支持。主要任务包括面向企业不同信息源的智能浏览、集中、综合和多维分 析处理。 k a m e lr o u l b a h ，a s m l ao u d l a l i 学者( k a m e lr o u l b a h ，2 0 0 2 ) ( 学术界) ，商务智 能是一种战略方法，通过发现、传达、跟踪、转换等对企业中的弱信号进行处理， 8 第2 章商务智能综述 获得对企业战略支持的可行信息，从而将企业战略决策的过长系统化。 s a lm a r c h 学者( 学术界) 从时间顺序角度对商务智能的研究进行了总结。他认 为传统的商务智能只是一种智能化的处理企业后台数据库数据的方式，为企业主 管人员的管理决策提供参考和帮助。而今天的商务智能则要在帮助企业管理者进 行决策的同时，能够预测未来的发展趋势。提高企业战略和流程管理的效率，优 化企业业务解决方案，使得企业获得真正的竞争优势。 综合起来看，商务智能可以定义为对商业信息的搜集、管理和分析的过程， 使企业各个级别管理者获得知识和洞察力，帮助他们做出对企业最适合的决策。 商务智能一般是由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分 组成，因此商务智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务和应用，其基本体系结 构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。 2 2 商务智能的发展历程 2 2 1 商务智能的理论发展 随着经济的发展和社会生产率的不断提高，企业对信息的使用方式也从低层 向高层不断的发展进化。在信息时代，随着企业信息化的建设，企业积累了巨大 数量的数据，从中发掘有用的信息需要花费越来越多的时间。同时，由于市场竞 争日趋激烈，环境多变而日趋复杂，企业对信息做出反应的时间必须尽量的迅速。 在这个过程中，对商务智能的研究也在不断的深入。 企业信息技术发展先后经历了事务处理系统( t p s ) ，高级管理人员信息系统 ( e i s ) ，管理信息系统( m i s ) 和决策支持系统( d s s ) 等阶段，最终才演变到了目前 的企业商务智能这一阶段。 1 9 8 9 年，由g a r t n e rg r o u p 公司的h o w a r dd r e s n e r 研究员提出来的，对商务 智能的定义是：由企业终端查询和报表、企业决策支持、联机分析处理组成，企 业从中取得优势的工具集合。是以帮助企业决策为目的的技术和应用。 1 9 9 0 年到1 9 9 5 年数据库，数据建模是商务智能的研究中心，e d w a r dr t u 舭 于1 9 9 0 和1 9 9 1 年提出的信息定量可视化为商务智能奠定了基础。 i n m o n 于1 9 9 4 年提出了数据仓库的概念，1 9 9 6 年的t ( m a n a g i n g l ed a t a w a r e h o u s e ) ) 的这本书是数据仓库的一个里程碑。1 9 9 7 年的( ( c o r p o r a t ei n f o r m a t i o i l f a c t o r y ) ) 的这本书又为数据仓库和数据挖掘建立了一个信息工厂的框架。 1 9 9 8 年以后对商务智能的研究开始多起来，l a r r yk a h a n e r 提出竞争性智能， 还有在数据仓库和数据挖掘技术，数据质量、机器学习等不同方向进行的相关的 9 第2 章商务智能综述 研究。 1 9 9 9 年，众多i t 厂商，包括m i c r o s o f t 、o r a c l e 、s y b a s e 、i b m 等都提出 了自己的联机分析处理产品，重点集中在联机分析处理和多维数据集市的研究。 2 0 0 0 年，随着知识发现和智能决策以及数据挖掘在不同行业的研究的深入， 对商务智能的研究开始转向战略性的数据库营销。 2 0 0 1 年后，商务智能的研究的主题从技术层面上升到了企业的战略层面。 商务智能的研究开始涵盖了企业管理的各个层面的需求，相应的研究的主题也越 来越广泛，著作越来越多。 2 0 0 7 年后，商务智能的技术走势主要有以下的几个方向：企业级b i 、操作 型b i 、数据挖掘( d a t am i n i n g ) 、主数据管理( m a s t e rd a t am a n a g e m e n t ) 。 随着全球化竞争日益激烈，为了缩短企业管理决策与企业所处环境变化之间 的延迟，商务智能技术深入应用到日常业务活动中的需求越来越强烈，以帮助企 业的日常管理决策，提出了操作型商务智能的概念( l o f i i s ，2 0 0 7 ) 。操作型商务 智能是将商务智能嵌入到业务操作流程的细节中，可以借助它自动进行日常业务 决策，开创了商务智能的新领域。 实时商务智能就是典型操作型商务智能的一种，可以支持企业的新需求，将 包括一线员工、一线决策者、中层管理者和企业高层在内的企业相关方关联起来， 为企业的运行提供实时的一线决策支持。其功能包括决策制定、战略分析和新型 的操作层的决策。但是其在具体实现过程中受商务智能数据驱动性的影响，面临 与业务流程融合的困难，很难有效的实施。 2 2 2 商务智能的应用发展 随着技术的不断发展，商务智能软件目前已经开始向全球市场稳步迈进 ( b e r n a r dl i a u t a u d ，2 0 0 2 ) 。根据g a r t n e r 公司的预测，从2 0 0 4 年至2 0 0 9 年商务 智能技术的应用的平均增长率将达到百分之7 3 。具体在不同的地区有不同的发 展状况，欧美市场已趋于成熟，增长速度比较趋缓。2 0 0 3 年，商务智能的供应 商们凭借销售商务智能新软件许可证的机会收入大增，2 0 0 9 年突破了3 0 亿美元。 在商务智能的领域中，许多著名软件提供厂商和公司都从不同的侧重点入手 对商务智能进行了深入的应用研究，他们提供的商务智能产品各具有特色。其中， m m 提供了商务智能较为全面的解决方案，包括数据仓库，商务智能应用软件 等；s a p 所提供的产品是从e r p 延伸出来的智能应用；s a s 是在原有的统计软 件中加入人工智能或神经网络算法的具体应用。 在实行商务智能产品许可证后，其市场容量达8 亿元人民币，另外商务智能 系统集成的市场容量约有6 亿元人民币，共计达到1 4 亿元。商务智能市场大力 1 0 第2 章商务智能综述 的带动了相关软硬件销售额的增长，达到5 亿元人民币。在未来商务智能的市场 需求依然非常旺盛，得到各个企业的青睐，市场规模的增长非常迅速。金融、保 险、电信等领域的国有企业，大部分都已经建立起了部门级的数据集市，并且开 始有了简单的前端展示系统。随着数据量的不断增加和企业需求的不断提高，在 前期积累的基础上，这些大型企业将会逐步建立企业级的商务智能决策支持系 统。中小型企业业务发展很迅速，但是数据基础还比较薄弱，所以它们中的大部 分尚未能建设自己的商务智能决策支持系统。在有些发达省份的企业中，已经开 始建设商务智能，或是正在考虑中。 2 3 商务智能的构成 商务智能系统，是指运用数据仓库( d a t aw a r e h o u s i n g ) 和数据集市( d a t a m a r t ) 、联机分析处理( o n l i n e 加谢如c a lp r o c e s s i n g ，o l a p ) 、数据挖掘( d a t am i n i n g ) 等技术对企业相关数据进行收集与传递、整理与分析、信息面板展示，并且提供 针对不同的行业特点或者特定的企业应用领域的业务解决方案，支持企业制定并 且更好更快的实施决策( 特拉弗埃利奥特，2 0 0 4 ) 。具体地说，商务智能系统 是一种整合的系统，能利用数据仓库技术获取原始资料进行格式转换，形成标准 化的数据存储于单一的数据库中，借助商务智能门户途径为企业各级管理人员提 供各种相应类型决策信息。 2 1 1 商务智能的核心技术 1 数据仓库( d w ) 要实施企业商务智能，首先要从企业内部和外部不同数据源，如客户关系管 理( c r m ) 、企业资源规划( e r p ) 、供应链管理( s c m ) 系统以及其他应用系统中搜 集有用的数据，并对其进行转换和合并整理。完成这个步骤就需要数据仓库和数 据集市技术的支持。 数据仓库，是面向主题的、稳定的、集成的、随时间变化的数据的集合，用 以支持企业经营管理中的决策制定过程( 李敏强，1 9 9 7 ) 。数据仓库是商务智能的 基础，能提供多维分析和数据挖掘所需要的、整齐一致的数据。许多的基本报表 可以由此生成，但是它更大的用处是作为进一步分析的数据源。其特征是面向主 题性、集成性性、稳定性和时变性。 数据仓库是一个过程。企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大 量业务数据的积累为基础的。在构造数据仓库的时候，要经过数据的清洗、数 据抽取转换、数据的集成和数据加载等过程。对数据进行清洗可以保证数据的正 第2 章商务智能综述 确性，对数据进行抽取，转换成数据仓库所需要的模型，并实现加载到数据仓库 中。数据仓库完成了数据的收集、集成、存储和管理等工作，为商务智能获取和 载入了大量的原始信息，汇总各种数据源的数据，以支持企业管理和商业决策。 因此，数据仓库提供给商务智能系统的是经过加工的企业数据，从而使得商务智 能更加专注于企业信息的提取和知识的发现。 2 联机分析处理( o l a p ) 联机分析处理技术，是关系数据库之父g o d de f 博士于1 9 9 3 年提出来 的( c o d d ，1 9 9 3 ) ，其基础是数据仓库和数据集市。利用该技术可以使管理者能自 由的与商务数据相互联系，把企业数据从多种角度加以反映，成为便于理解，并 可以快速访问、交互的信息。对基于数据仓库中的多维商务数据进行分析和处理， 生成企业新的商业信息，从而实时监控企业商务运作的效率，帮助分析人员和管 理人员而获得对数据的更深入的了解。 进行联机分析处理的前，必须首先建设企业的数据仓库。其形式包括t 负责 查询，数据抽取，数据对比，报表等。处理的方式是用户选择相关的数据，通过 切片、切块、上钻、下钻和旋转等操作，在不同的粒度级上对数据进行透视，得 到多角度的深入的信息。联机分析处理的研究主要集中在r o l a p ( 关系数据库 o l a p ) 的查询优化技术和m o l a p ( 多维数据o l a p ) 中减少存储空间和提高系统 性能的方法。 3 数据挖掘( d m ) 数据挖掘，是商务智能中实现决策支持的过程。是基于人工智能、机器学习 和统计学等技术，对数据库、数据仓库或其他信息库中的企业数据，通过挖掘分 析找出人们感兴趣的，新颖的，潜在有用的，最终可理解的模式的非平凡的知识 发现的过程( j i a w e ih ，2 0 0 1 ) ，以预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场 策略，减少企业风险，做出正确的战略决策。 联机分析处理对数据进行的是探测式的分析展示，而数据挖掘则按照预定的 挖掘规则对数据库和数据仓库中的数据进行信息的探索、挖掘和分析，识别并抽 取数据中所隐含的新颖的模式和有趣知识，为企业管理层提供决策的依据。 数据挖掘的任务是从企业存储的数据中发现有趣的模式，按功能可以将这些 模式分为两大类：描述型模式和预测型模式。描述型模式，是对企业数据中存在 的规则所做的一种描述，或者根据数据的相似性把数据进行分组说明。描述型的 模式不能直接用于预测。预测型模式，是可以根据数据项的值精确确定其结果的 模式。相应的在挖掘预测型模式中所使用的数据都必须是知道明确结果的。而模 式又可以根据实际应用作用的不同，细分为回归模式、时间序列模式、聚类模式、 分类模式、关联模式和序列模式。其中包含的具体算法有货篮分析、基于范例的 1 2 第2 章商务智能综述 推理、聚类检测、遗传算法、决策树方法、连接分析、神经网络、粗集以及其它 的各种统计模型。 引入了数据挖掘的商务智能的智能化程度是最高的，可以发现复杂的或精细 的答案，具有预测智能，可以从海量企业数据中发现以前未知的、新鲜的、可以 理解的信息，以预测未来的企业的发展。如果能够找到好的描述现有客户基础特 征的未来变化趋势，就可以掌握制胜的先机。 数据挖掘的研究重点涉及数据挖掘技术在新的数据类型和应用环境中使用 时所出现的新问题的解决上以及数据挖掘算法的研究，如数据挖掘语言的标准 化，对各种非结构化数据的挖掘和数据挖掘结果的可视化等。 2 1 2 商务智能系统架构 商务智能系统的系统架构如图2 1 所示。商务智能系统架构通常由数据源层、 数据获取层、数据存储层、数据分析层和数据展示层组成( 焦惠敏，2 0 0 6 ) 。数 据流从数据源层开始经过数据获取层存储到数据存储层，再通过数据分析层加以 分析，最终通过数据展示层展现出来。 图2 1 商务智能系统架构 第2 章商务智能综述 。数据源层：也称操作型的数据层，提供了整个系统的最原始的数据，是整个 数据仓库的基础。通常包括业务数据库和其它外部数据，业务数据包括：数据库 监控信息的数据、入侵检测系统的数据、主机相关运行指标、杀毒软件的数据、 网管管理系统数据的数据、基本信息维护的数据和外部系统中的各式各样的数 据。e r p ，c r m ，s c m ，文件管理等其他的企业应用系统中的数据是企业基础 的、原始的数据。 数据获取层：即数据转换层，根据数据仓库设计要求对获取到的数据进行必 要的整理，主要过程是e t l c ，把数据源层的数据，转换为维度数据存储到企业 数据仓库中。包括四部分：数据的抽取( e x t r a c t ) 、数据的转换( t r a n s f o r m ) 、数 据的清洗( c l e a n i n g ) 和数据的加载( l o a d ) 。数据整理的如何，对数据仓库数 据的质量起着重要的过滤作用。 数据存储层：数据分析和数据挖掘对其数据源面向的是数据集市或者数据仓 库，其数据必须是按主题存储的。另外，元数据库是非常重要的数据源，存储了 关于数据仓库中数据的信息，对数据进行分析处理需要元数据库的支持。 数据分析层：这是商务智能的核心层，是商务智能的智能来源，任务是从存 储层的多维模型的数据中发现其中的趋势对数据的深层次信息的探索和挖掘。在 商务智能架构中是数据存储层和前端工具的承上启下层。包括o l a p 分析引擎， 数据挖掘引擎。响应前端用户的分析请求，将多维数据传送给前端的分析工具进 行展示。 前端展现层：企业中的数据量非常的庞大，所以才需要商务智能工具的帮助， 而一个先进的工具最终呈现给用户的信息必须是简单易懂的、直观的。因此，商 务智能系统架构的所有成果必须直观的呈现给用户，用户界面的显示最为非常 的，直接影响到商务智能实施的成败。展现层的展现方法，有二维笛卡尔坐标系、 三维笛卡尔坐标系、二维墙面坐标系、三维墙面坐标系和一些特殊效果处理，比 如光照、雾化、合和纹理等。更加直观的可视化的工具有图表、曲线、直方图、 决策树、规则图和饼状图等。目前，可视化是商务智能研究的一个重要方向。 2 4 商务智能的滞后性问题 由2 3 节研究可知，商务智能的核心技术包括数据仓库，数据挖掘，联机分 析处理。它是通过收集、整理和分析，将企业存储于各种商业信息系统中的数据