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我國商務智能研究
摘要：商務智能是數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、OLAP等技術的集成，作為當前重要的研究前沿之一，商務智能是學術界和企業(yè)界關注的熱點。文章運用統(tǒng)計、比較方法對相關著作和文章進行了統(tǒng)計研究，并對研究中的重點問題及相關成果作了分析總結�！ ￡P鍵詞：商務智能；知識管理；數(shù)據(jù)倉庫；數(shù)據(jù)挖掘商務智能（Business Intelligence，簡稱BI）的概念最早是Gartner Group 的Howard Dresner于1996 年提出來的，我國學者將之翻譯為“商業(yè)智能”或“商務智能”，本文選用“商務智能”作為Business Intelligence的中文翻譯。近年來，商務智能技術日趨成熟，越來越多的企業(yè)決策者意識到需要商務智能來保持和提升企業(yè)競爭力。在美國，500強企業(yè)里面已經(jīng)有90%以上的企業(yè)利用企業(yè)管理和商務智能軟件幫助管理者做出決策。國外己經(jīng)有很多成功實施商務智能的案例。我國的商務智能處于導入期，商務智能應用的程度和實際效果都與國外企業(yè)有很大差距。近年來，國內(nèi)外商務智能供應商和高等院校都開展了廣泛的商務智能的基礎研究和應用研究。本文主要基于國家圖書館的多庫目錄檢索系統(tǒng)、清華同方全文數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)等，對國內(nèi)商務智能的研究現(xiàn)狀進行了分析和總結。
一、 文獻統(tǒng)計分析
1． 論著統(tǒng)計分析。為了對近年來國內(nèi)商務智能論著情況有一個比較全面的了解，筆者分別以“商務智能”和“商業(yè)智能”（他們指的都是Business Intelligence，BI）為檢索題，通過對國家圖書館的多庫目錄檢索系統(tǒng)進行題名檢索，得到近年來相關論著及博碩論文分布情況：國內(nèi)商務智能專著只有2004年的兩本，譯著在2003年~2005年間有三本。相對于最早1988年出版、截止2005年已經(jīng)出版23本的西文專著（含一本日文專著）要少得多。國外2001年~2004年間出版的商務智能專著數(shù)量極多，說明經(jīng)過一段時間的發(fā)展，國外商務智能的基礎研究和應用研究都比較成熟。而我國從2002年起僅有少量的博士論文，關于商務智能的專著也屈指可數(shù)，我國商務智能僅處于導入期，對商務智能的系統(tǒng)研究還有大量工作要做。
2． 論文統(tǒng)計分析。
（1）數(shù)量分布統(tǒng)計分析。筆者利用清華同方中國期刊全文數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)（Web），分別以“商業(yè)智能”、“商務智能”為檢索題進行篇名檢索，得到221篇文章（論文、簡訊等），通過內(nèi)容分析，除去內(nèi)容重復的和明顯不符合我們主題的文章，得到以下統(tǒng)計結果（見表1）。
從檢索結果來看，1996年的兩篇簡訊可以說是國內(nèi)較早關于商務智能的文章。中國學術期刊全文數(shù)據(jù)庫在1996年~2005年期間，收錄了有關“商務智能”和“商業(yè)智能”的論文一共200篇，文章數(shù)量年代分布呈現(xiàn)前幾年緩慢增長，近幾年明顯遞增的特征。因此可以將國內(nèi)商務智能發(fā)展規(guī)劃為兩個階段：①初始階段（1996年~2001年）：這個階段國內(nèi)商務智能初露端倪，這段時間相關文章很少，有36篇，約占總數(shù)18%，說明商務智能在當時屬新事務，沒有得到應有的重視，這段時期的文章多是關于商務智能軟件和國外商務智能研究的簡單介紹和綜述。②明顯增長階段（2002年~2005年）：這階段論文有顯著增長。不少論文討論商務智能在各行業(yè)和各領域的應用，但是關于商務智能的較高水平和較深層次的學術研究論文還極少，大部分文章仍是簡單的、重復的功能介紹、綜述和簡訊等。這與目前我國企業(yè)信息化程度普遍不高、缺乏大量數(shù)據(jù)積累、缺乏應用商務智能的實踐有關。
（2）主題分布統(tǒng)計。筆者查閱大量的相關論文資料，對當前商務智能的研究主題進行劃分并加以調(diào)整，將商務智能的研究內(nèi)容劃分為基礎研究和應用層面兩大類，其中基礎研究包括商務智能定義、功能（任務）、技術、綜述等，關于商務智能的一般應用研究等無法歸于應用層面所分細類的文章也放在這一部分；應用層面分為：①商務智能軟件方面的簡訊和功能介紹；②商務智能的行業(yè)應用，如金融、電信等；③商務智能應用的范疇，如客戶關系管理、電子政務等。按以上主題通過對中國學術期刊全文數(shù)據(jù)庫按題名檢索的結果進行分類，統(tǒng)計表明，國內(nèi)學者對商務智能基礎工作研究較少，共75篇，占總數(shù)的37.5%，其中還包括無法歸類于商務智能軟件和具體應用的一般應用討論的文章。這里分別以“商務智能”、“商業(yè)智能”為題名檢索到商務智能技術方面的論文極少，但如果以“數(shù)據(jù)挖掘”、“數(shù)據(jù)倉庫”、“OLAP”分別進行題名檢索，會得到成百上千篇論文。作為商務智能的支撐技術，數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP的發(fā)展是推動商務智能發(fā)展的技術基礎。商務智能支撐技術研究的逐漸深入和成熟，為商務智能的功能、體系結構、應用研究等提供了良好的技術基礎。
近幾年我國關于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP的研究論文數(shù)量激增，基礎研究關系到商務智能的應用能否順利進行，這其中商務智能的支撐技術（數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP）是研究的重點之一。
總的來說，我國關于商務智能基礎研究的論文數(shù)量極少，部分論文的質量不高，只是膚淺的介紹式論述，論文內(nèi)容不新穎，重復性較高，算得上是嚴格意義上的學術論文數(shù)量更是屈指可數(shù)，尤其缺乏高質量的、深入的關于功能、體系結構、方法等方面的論文。當然這也與商務智能本身的特點有關，確切地講，商務智能并不是一項新技術，它將數(shù)據(jù)倉庫（DW）、聯(lián)機分析處理（OLAP）、數(shù)據(jù)挖掘（DM）等技術與客戶關系管理（CRM）、ERP等系統(tǒng)結合起來應用于商業(yè)活動實際過程當中，實現(xiàn)了技術服務于決策的目的。
商務智能應用研究的文章數(shù)量相對較多，共125篇，占總量的62.5%，這部分文章中41篇（32.8%）是關于商務智能軟件的簡訊，其余84篇（67.2%）是關于商務智能在各行業(yè)和各領域應用的論文和介紹性文章。這部分關于具體應用的文章也存在討論不夠深入、內(nèi)容比較簡單、有重復的現(xiàn)象。論文數(shù)量2002年開始增長較多，電信、金融等信息化程度高的行業(yè)應用商務智能較多，客戶關系管理、競爭與決策、信息化和ERP等領域是商務智能應用的熱點。
二、 國內(nèi)商務智能理論研究現(xiàn)狀
從以上分析來看，我國商務智能的研究還處于導入期。像員巧云那樣，筆者也把商務智能的理論研究分為宏觀研究和微觀研究兩方面，其中宏觀研究主要是從總體上把握，如商務智能的必要性、內(nèi)涵和理論綜述等；微觀研究主要包括：商務智能功能、技術、體系結構等。
1． 宏觀研究和微觀研究兩方面。
�。�1）商務智能的含義。①Gartner Group將商務智能定義為一類由數(shù)據(jù)倉庫（或數(shù)據(jù)集市）、查詢報表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的的技術及其應用。②IBM認為商務智能是一系列由系統(tǒng)和技術支持的以簡化信息收集、分析的策略的集合，它應該包括企業(yè)需要收集什么信息、誰需要去訪問這些數(shù)據(jù)、如何把原始數(shù)據(jù)轉化為最終導致戰(zhàn)略性決策的智能、客戶服務和供應鏈管理。③簡言之，BI=DB（數(shù)據(jù)庫） DW（數(shù)據(jù)倉庫） OLAP（在線分析處理） DM（數(shù)據(jù)挖掘），是多種技術的集合，是人工智能技術的最新方法�，F(xiàn)如今，商務智能的概念已經(jīng)不僅僅是軟件產(chǎn)品和工具，而是整體應用的解決方案，甚至升華成為一種管理思想，體現(xiàn)的是一種理性的經(jīng)營管理決策的能力，即全面、準確、及時、深入地分析和處理數(shù)據(jù)與信息的能力。
（2）商務智能與知識管理的區(qū)別與聯(lián)系。商務智能和知識管理最重要的類似處是它們最終都處理知識，知識管理中的知識明顯的總是直接來自人，商務智能中的知識源自數(shù)據(jù)，它是經(jīng)過分析產(chǎn)生的知識；商務智能和知識管理都受企業(yè)文化和人的影響；商務智能看重的分析數(shù)據(jù)的技術和知識管理中管理和分發(fā)知識的技術很不同，然而，他們在內(nèi)容獲取和顯示方面都共有終端技術。
2． 微觀研究方面。
�。�1）商務智能的功能。商務智能系統(tǒng)的儀表盤可以剪裁環(huán)境以滿足用戶的特殊需要；用戶可以定制主頁來展示最關鍵的圖表和報告，并且當商業(yè)需求變化時可以改變顯示的圖表；能基于底層（underlying）數(shù)據(jù)源的更新自動更新圖表；可以根據(jù)特定參數(shù)或特定條件的變化進行預警；有例外管理能力；儀表盤的資源組件使資源材料與特定的使能過程一致；提供團隊協(xié)同工作環(huán)境等。
�。�2）商務智能的支撐技術數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、OLAP。①數(shù)據(jù)倉庫技術。數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、穩(wěn)定的及包含歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集合，它用于支持經(jīng)營管理中的決策制定過程。商務智能系統(tǒng)的核心是解決商業(yè)問題，它把數(shù)據(jù)處理技術與商務規(guī)則相結合，以提高商業(yè)利潤減少市場運營風險，是數(shù)據(jù)倉庫技術、決策支持技術和商業(yè)運營規(guī)則的結合。②數(shù)據(jù)挖掘技術。數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的及隨機的實際應用數(shù)據(jù)中，挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的知識和規(guī)則的過程。③聯(lián)機分析處理技術（OLAP）。OLAP是一種多維分析工具，目標是滿足決策支持或多維環(huán)境下特定的查詢和報表需求，使分析人員、管理人員或執(zhí)行人員能夠從多個角度對從原始數(shù)據(jù)中轉化出來的、能夠真正為用戶所理解的并真實反應企業(yè)維特性的信息進行快速、一致、交互地存取，從而獲得對數(shù)據(jù)的更深入了解。
三、 國內(nèi)商務智能應用研究
1． 商務智能的應用行業(yè)。商務智能的應用領域非常廣泛，典型的有電信、銀行、保險、醫(yī)療、零售、政府等，以及所有建立了數(shù)據(jù)倉庫的用戶。從商務智能應用的論文內(nèi)容來看，我國的商務智能應用還處于起步階段，僅在信息化程度偏高的電信、銀行、保險、醫(yī)療等有少量應用。這一方面因為商務智能是建立在數(shù)據(jù)倉庫基礎上的，我國大部分企業(yè)的信息化程度偏低，缺乏數(shù)據(jù)的積累，而數(shù)據(jù)的積累需要一個較長期的過程。另一方面因為對商務智能的認知度不高，缺乏商務智能方面的人才以及對這些人才的有效管理。
商務智能的應用與行業(yè)內(nèi)信息化的基礎狀況密切相關，實施商務智能的企業(yè)中，以電信、金融行業(yè)的使用率較高。劉艷麗認為商務智能能帶來較大價值的企業(yè)中，以制造型企業(yè)最多，超過50%；其次是零售業(yè)，為41.2%；而政府機構對商務智能產(chǎn)品或技術的使用價值低于其他軟件產(chǎn)品。以目前制造型企業(yè)和零售業(yè)的低使用率和高預期值來比較，這兩個領域將是商務智能不可忽視的新市場。
2． 商務智能在客戶關系管理（CRM）、信息化與ERP、競爭與決策中的應用。統(tǒng)計分析顯示商（下轉第112頁）務智能在客戶關系管理、信息化、競爭與決策等方面的研究論文相對較多。著名的商務智能公司Business Object公司的專家Paul Clark 在分析商務智能與CRM的關系時認為：客戶知識是CRM重要的核心組成部分，而商務智能是CRM的智慧所在，客戶知識的獲取與保存依賴于商務智能，商務智能是整個CRM的基礎。
商務智能是架構在ERP之上的，而決策支持是在商務智能基礎上的再擴展。從基礎架構的角度上看，商務智能數(shù)據(jù)庫和ERP有許多共通之處。但商務智能和ERP絕對不是同一事物或是同一事物體的兩個方面，它們是互補的系統(tǒng)。它們最大的共性就是，它們使企業(yè)運行得更有效率、響應更及時并易于整合。
商務智能建設的主要目標是企業(yè)決策支持。商務智能通過信息技術的運用在不同層面為戰(zhàn)略決策提供新的支持：提升決策者洞察力；支持信息獲取與分析。
商務智能系統(tǒng)可以從以下方面幫助企業(yè)獲取更大的競爭優(yōu)勢：顯著提升企業(yè)決策水平；識別優(yōu)質客戶，改善企業(yè)與客戶關系；降低企業(yè)經(jīng)營成本；創(chuàng)新業(yè)務模式。
3． 商務智能系統(tǒng)、軟件工具。目前市場上的商務智能廠商一般分為三大類：一類專門做商務智能軟件的廠商如Business Object、Brio、Cognos；第二類是繼承性的數(shù)據(jù)庫廠商和統(tǒng)計軟件廠商，這類公司包括NCR、Microsoft、CA、Oracle、Sybase、IBM、SAS等；第三類是一些管理軟件廠商，如SAP、博科、用友、金蝶等公司。
不同的人對商務智能的理解仍然不同。數(shù)據(jù)庫服務商（如Oracle、IBM、Sybase）往往認為數(shù)據(jù)倉庫是商務智能的核心，數(shù)據(jù)展示服務商（如Hyperion、BO、Cognos）則認為商務智能就是聯(lián)機分析（OLAP），而數(shù)據(jù)分析服務商（如SAS、SPSS）一般認為數(shù)據(jù)挖掘才是商務智能的核心。
四、 商務智能研究熱點及發(fā)展趨勢
1． 商務智能的研究熱點。從商務智能的研究成果分析來看，當前商務智能的研究熱點主要有：（1）集成的商務智能體系研究；（2）商務智能的預測功能；（3）商務智能網(wǎng)絡的研究；（4）決策支持工具的研究；（5）企業(yè)建模方法研究；（6）信息的收集與獲取研究。
2．商務智能的主要發(fā)展趨勢。通過對已檢索文章分析，商務智能將呈以下發(fā)展趨勢：（1）應用領域的探索和擴張；（2）應用行業(yè)將更廣泛，制造業(yè)、零售業(yè)將是商務智能應用的熱點；（3）與領域、行業(yè)知識的結合；（4）實時商務智能系統(tǒng)的研究和應用；（5）不同領域的理論、技術的融合；（6）商務智能系統(tǒng)可視化、交互性；（7）從單獨的商業(yè)智能向嵌入式商業(yè)智能發(fā)展。
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