关于商务智能与知识管理对比分析

1/4关于商务智能与知识管理对比分析【企业决策、提升企业核。竞争力的目的。知识企业业务活动服务的它们基于同一个网络为企业管理活动提供乎台和环境它们具有共同的使用者，即企业各层次的决策人员它们所处理的业务对象也具有很大的重叠性，都是企业管理过程中的各项活动。企业中知识管理系统和商务智能系统相辅相成的。3最终的结果都是知识。知识管理中的知识明显的总是直接来自人。商务智能中的知识源自对数据的分析。例如，如果一个公司通过商务智能分析得出在假期推出产品促销可以获利，这就是一条可以捕捉、存储、分发的知识，并且可以和其他知识一样使用。从这点来说，商务智能是使数据转化成知识，然后管理知识的过程。4都包含收集、组织、共享、利用阶段。商务智能的处理对象是数据和信息，知识管理的主要处理对象是知识。虽然有学者对数据、信息和知识做了严格的区分。实际上，不管是数据、信息抑或是知识他们的处理过程都有收集、组织、共享、利用这样的阶段。知识管理和商务智能集成研究现在的知识管理系统缺少与企业信息系统的联系别是数据层次上的联系。企业信息系统缺少知识存储和处理功能，现在的知识管理系统通常独立于企业信息系统之外，2/4或者是作为一个独立的模块通过接口与信息系统连接。对于企业来说，知识管理与数据管理、信息管理一样贯穿于整个业务过程中，都是业务活动的有机组成部分。现有的知识管理系统需要与企业信息系统能融合，才能很好满足企业知识管理的需要。商务智能系统是与企业信息系统紧密相连的系统。集成商务智能与知识管理就可以实现知识管理与企业信息系统的紧密联系。LOCALHOST本文把商务智能与知识管理集成系统称为KMBI，可以处理、分析企业数据、信息、知识，支持企业各项活动，根据信息系统开发分层设计的思想，KMBI可以分为数据集成、功能集成和表示层集成三个层面的集成。数据层商务智能系统的数据层主要包括企业各种底层数据库及来自CRM、ERP、SCM的信息资源、数据仓库、数据集市。知识管理系统的数据层主要指知识库和元知识库所有的知识均存储在逻辑上统一的知识库中，知识库负责响应检索请求、知识的存储管理和安全管理等。KM和BI在数据层上的集成主要采用中间件等技术实现分布的、异构数据集成。数据层是KMBI系统的关键层，它通过高性能的数据库、数据仓库、知识库、元数据库、元知识库，为各种信息转化和知识的应用提供有力支持功能层功能层整合了知识管理和商务智能的关键功能，包括数据挖掘、联机分析、知识评价、知识地图等，各功能模块之间遵守3/4高内聚、低耦合的原则。实现了对企业数据、信息、知识的全面分析和联系。知识交流平台帮助员工以直接交流的方式来进行经验、诀窍等隐性知识的交流和共享。知识地图使人们知道在哪儿能找到知识，是利用现代信息技术制作的组织知识资源的总目录及各知识款目之间关系联机分析OLAP以对商务数据进行多维分析处理，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。利用数据挖掘技术可以从存放在数据库、数据仓库或知识库中的大量数据中挖掘出人们感兴趣的知识。常用的数据挖掘方法有关联规则、决策树、神经网络、粗糙集法、聚类方法、遗传算法和统计分析力法等。表示层是用户与系统的接口，用于实现用户界面。知识管理和商务智能在内容获取和显示上都共有终端技术。现在，通过集成的KMBI平台，可以容易地显示数据、信息、数据驱动的知识以及人驱动的知识，集成平台将知识管理和商务智能进一步集成，形成了整合知识管理和商务智能系统的企业智能门户，为企业的决策和管理提供更便利的信息和知识服务。企业员工可以方便地查询和获取知识库中的知识，以实现知识的共享和交流，并不断对知识库进行丰富及更新。也可以实时获取企业的相关数据，可以利用OIAP、数据挖掘、文本挖掘等技术从大量的数据资源中4/4获得规律或新的知识