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文档简介
1、商业智能国内研究现状和发展趋势1. 国内研究现状在cnki的优秀硕士毕业论文库中,检索“商业智能”后,列出 82条结果,包括了 2002年到2010年的优秀硕士毕业论文。这些研 究内容主要分为两类,一类是企业中商业智能的实现,一类是关键技 术的研究。关于商业智能实现的论文,如图1,涉及的行业主耍有电信、金 融、烟草、制造业、零售和能源等行业。这类论文,一般以案例为导 向,构思全篇。前几章节先阐述案例屮应用的技术和思想,例如数据 仓储,olap,前端展示等。而后将具体的商业智能的实现作为案例, 详细如何在此企业实现商业智能,辅助企业的某项或儿项决策。其中 有的是企业级的应用,有的只是财务、人力资
2、源管理等单一应用。关于技术研究的论文中,以实现商业智能应用的技术作为研究内 容。大体分为两类,一类关于商业智能的关键技术,例如数据仓储、 数据挖掘、报表设计等;另一类是与其他管理信息系统的结合的研究, 例如erp, crm,供应链管理等。关于商业智能的关键技术的论文屮, 作者提出新的算法或者技术,在案例中将优化过的系统和未优化的系 统比较,由比较得出结论。与其他管理信息系统结合的论文,重点分 析商业智能辅助决策的功能。2. 商业智能发展趋势目前商业智能市场增长有所放缓,剖析bi市场增长放缓的原因, 一是之前商业智能厂商之间的连续的并购、技术的成熟,以及因充分 竞争导致的价格下降,是造成这一局面
3、的主要原因。(1) 向云迁徙sap 推出了 saas bl 解 决方案一sap businessobjects bl ondemando该方案需要用户将数据上传给服务商,由服务商使用合 适的数据模型处理数据,生成一个web界面,用户以此为基础进行 查询等操作,或者生成报表或仪表盘。较之前,在企业内部实施bi,使用云技术,可以减少企业投资, 适合中小企业。云技术同样也扩大了服务商的边际利润。但数据安全 和数据迁徙成本需得到解决。(2) bi组件的融合数据质量、数据集成和数据虚拟化将与主数据管理融合,构成处 理结构化数据和非结构化数据的统一信息管理平台。目前技术的发展 趋势,实现数据质量和数据集成的紧密整合,从而在底层解决数据质 量的问题,讣正确、纯净的数据进入应用的下游。融合的另一趋势是,越来越多的数据挖掘、预测分析能力被引入 到数据库系统屮。google、yahoo> amazon等大型web厂商开发自 己的bl解决方案,一般具备可编程性和并行处理能力。(3) 开源bi进入成熟期之前的经济危机导致的i
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