商业智能论文关于商业智能在商务领域状况其趋势论文范文参考资料

商业智能论文关于商业智能在商务领域状况其趋势论文范文参考资料 摘要:本文详述了商业智能的概念,分析了商业智能在现今商务领域的使用目前状况和以后的发展趋势。 关键词:商业智能;体系结构;数据仓库 :A:1007-9599 (xx) 09-0000-01 Business Intelligence Using Status&Development Trend in the Business Field Zhao Jun (Technician School of Zhanjiang(Zhanjiang Senior Technician School),Zhanjiang524037,China) Abstract:This paper went into detail the concept of the business intelligence,analysis currentusing situation and future trends of the business intelligence in todays business world. Keywords:BI;Architecture;Data Warehouse 一、商业智能(Business Intelligence,BI) 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。因此,商业智能较为合理的定义应该是:如何通过技术手段对分散在不同系统的数据进行有效整合,从数据中获取有用的信息,再将这些信息转换为知识,用于商业决策。 20世纪80年代,数据仓库起源于美国,从90年代中期开始已经非常成熟。数据挖掘在美国得到大力推广也是1996年之后的事情了。但是,数据挖掘的实用性很快得到业内的认可,并迅速地推广到全球的许多地方,尤其是在欧美国家。 数据挖掘引入中国最早是在20世纪末,起步较晚;但是这一技术很快得到银行和电信的认可。从2000年开始,国内的一些企业已经开始建立数据仓库;xx年,数据仓库在银行、电信等行业已经开始推广。数据仓库和数据挖掘的理念以及它们可能为企业、事业和政府所带来的经济效益和管理水平的提高已经得到普遍的认可。但是,这些技术距离有效推广和应用尚有一段路要走。商业智能应用的规划、设计、开发、实施是一项相当复杂的系统工程,在认识上还有误区。 谈到商业智能系统需求的理由集中在:应用需求的不明确(具体业务部门提不出需求)、不急迫;企业决策层对该类系统的用途及如何得到投资回报不清楚;系统建设复杂(不知该如何设计模型、存放什么信息),令人望而却步。这些理由实际上在某种程度上与东西方文化差异有关。 商业智能系统的可持续发展力差、系统常被废弃而后又重建,造成资源浪费;技术和概念停滞不前,应用上不去;且受非技术的影响大。这是国内目前商业智能应用较普遍的理由。 国内企业对商业智能的需求一般是从具体的应用开始,如大客户管理系统、领导决策支持系统、经营分析系统、财务管理系统等等。但这些应用的背后都需要数据仓库的支持。这样就引出了一个理由,是先开发应用还是先建立数据仓库平台。在信息平台和实际应用间有效地平衡,将系统的建设可分阶段实施、可持续发展是商业智能应用实施的关键。 目前,国内企业商业智能系统实施过程中的一个主要的理由是带着明显的传统事务处理系统的思维模式,但商业智能的应用需求往往复杂多变。 许多企业会把实现现有业务报表的理由作为商业智能应用的开始,这虽然看起来是一条务实的途径,但实际上可以算是一个误区,其中隐藏着风险。 任何一个IT系统的建立都要讲究投资回报;整个商业智能应用的绝大部分时间都是在花钱:从数据的采集、数据仓库的存储、各种分析、挖掘的服务器和软件。而真正能够使商业智能应用赚钱的阶段则是因此得到正确的决策,并运用于企业的业务和市场。这是一个开环和闭环的理由。 (七)应用条件成熟度理由 有不少对商业智能有需求的国内企业,其传统的事务处理系统仍不完善;这在国外并不多见。但对国内企业来说,是否需要等到业务系统完善之后再考虑商业智能呢?实际上并不一定,因为市场竞争并不等人。 随着应用的不断深入,市场需求对BI提出了新的挑战,Inter技术以及人工智能的IT不断发展,则为BI的不断完善提供了强大的技术支持。未来,BI有望进一步获得长足发展,从根本上转变决策方式。具体来说,BI未来发展将集中于以下几点: 基于关系对象数据库的数据仓库将是未来的一个发展方向,数据仓库的平台性能将得到很大改善。数据挖掘策略和算法研究将更加深入,专门用于知识发现的数据挖掘语言有望进一步向标准化发展。基于数据仓库的数据挖掘与OLAP将实现融合和互补,从而使分析操作智能化,使挖掘操作目标化。信息可视化进程进一步发展,以提供更优的洞察力。对非结构化数据的处理和分析,比如文本挖掘和WEB挖掘的能力将大大增强。 BI系统将更具专业化和行业化的特点,笼统的BI系统渐渐成为概念,BI根据每个领域关注的重点和分析模型,提供针对具体企业进行扩展的解决方案。各种商业分析模型、数据挖掘算法将集成到BI软件和分析应用之中,从而能够集中解决不同部门的需要。同时,BI应用与企业门户、企业应用集成紧密相连,新的BI系统不再是一个孤立的应用。 随着商业智能技术应用国内在的广泛开展,其潜在价值也被越来越多的人所认识。但是,在目前商业智能应用发展的形势下,仍然存在很多理由和潜在