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1、對(duì)我國(guó)商務(wù)智能研究作者:日期:對(duì)我國(guó)商務(wù)智能研究?摘要:商務(wù)智能是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、ol a p等技術(shù)的集成,作為當(dāng)前重要的研究前沿之一,商務(wù)智能是學(xué)術(shù)界和界關(guān)注的熱點(diǎn)。文章運(yùn)用統(tǒng)計(jì)、比較 方法對(duì)相關(guān)著作和文章進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)研究,并對(duì)研究中的重點(diǎn)問(wèn)題及相關(guān)成果作了 分析總結(jié)。關(guān)鍵詞:商務(wù)智能;知識(shí)管理;數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù);數(shù)據(jù)挖掘?商務(wù)智能(b u s in e s s int e llige n ce,簡(jiǎn)稱(chēng)bi )的概念最早是 gart ner group 的ho wa rd dresner于199 6年提出來(lái)的,我國(guó)學(xué)者將之翻譯為 “商業(yè)智能”或“商務(wù)智能”,本文選用“商務(wù)智能”作為 bus ine

2、s s intelli gene e的中文翻譯。近年來(lái),商務(wù)智能技術(shù)日趨成熟,越來(lái)越多的決策者意識(shí)到 需要商務(wù)智能來(lái)保持和提升競(jìng)爭(zhēng)力。在美國(guó),500強(qiáng)里面已經(jīng)有90%z上的利用管 理和商務(wù)智能軟件幫助管理者做出決策。國(guó)外己經(jīng)有很多成功實(shí)施商務(wù)智能的案 例。我國(guó)的商務(wù)智能處于導(dǎo)入期,商務(wù)智能應(yīng)用的程度和實(shí)際效果都與國(guó)外有很 大差距。近年來(lái),國(guó)內(nèi)外商務(wù)智能供應(yīng)商和高等院校都開(kāi)展了廣泛的商務(wù)智能的 基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究。本文主要基于國(guó)家圖書(shū)館的多庫(kù)目錄檢索系統(tǒng)、清華同方全文數(shù)據(jù)庫(kù)檢索系統(tǒng)等,對(duì)國(guó)內(nèi)商務(wù)智能的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析和總結(jié)。? 一、文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析1?.論著統(tǒng)計(jì)分析。為了對(duì)近年來(lái)國(guó)內(nèi)商務(wù)智能論著情

3、況有一個(gè)比較全面的了解,筆者分別以“商務(wù)智能”和“商業(yè)智 能”(他們指的都是b usiness intell i gence,bi)為檢索題,通過(guò)對(duì)國(guó)家圖書(shū) 館的多庫(kù)目錄檢索系統(tǒng)進(jìn)行題名檢索,得到近年來(lái)相關(guān)論著及博碩論文分布情況: 國(guó)內(nèi)商務(wù)智能專(zhuān)著只有2 0 xx年的兩本,譯著在20*年20*年間有三本。相 對(duì)于最早198 8年出版、截止20xx年已經(jīng)出版23本的西文專(zhuān)著(含一本日文專(zhuān) 著)要少得多。國(guó)外20xx年20xx年間出版的商務(wù)智能專(zhuān)著數(shù)量極多,說(shuō)明經(jīng) 過(guò)一段時(shí)間的發(fā)展,國(guó)外商務(wù)智能的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究都比較成熟。而我國(guó)從 20xx年起僅有少量的博士論文,關(guān)于商務(wù)智能的專(zhuān)著也屈指可數(shù),

4、 我國(guó)商務(wù)智能 僅處于導(dǎo)入期,對(duì)商務(wù)智能的系統(tǒng)研究還有大量工作要做。2.論文統(tǒng)計(jì)分析。?(1)數(shù)量分布統(tǒng)計(jì)分析。筆者利用清華同方中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)檢索系統(tǒng)(we b ),分別以“商業(yè)智能”、“商務(wù)智能”為檢索題進(jìn)行篇名檢索,得到221篇文章(論文、簡(jiǎn)訊等),通過(guò)內(nèi)容分析,除去內(nèi)容重復(fù)的和明顯不符合我們主題的文章,得到以下統(tǒng)計(jì)結(jié)果(見(jiàn)表1)。 ?從檢索結(jié)果來(lái)看,199 6年的兩篇簡(jiǎn)訊可以說(shuō)是國(guó)內(nèi)較早關(guān)于商務(wù)智能的文章。中國(guó)學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)在1 9 9 6年2 0 xx年期間,收錄了有關(guān)“商務(wù)智能”和“商業(yè)智能”的論文一 共2 0 0篇,文章數(shù)量年代分布呈現(xiàn)前幾年緩慢增長(zhǎng),近幾年明顯遞增的特征。

5、因 此可以將國(guó)內(nèi)商務(wù)智能發(fā)展規(guī)劃為兩個(gè)階段:初始階段(1996年20xx年): 這個(gè)階段國(guó)內(nèi)商務(wù)智能初露端倪,這段時(shí)間相關(guān)文章很少,有3 6篇,約占總數(shù) 18%,說(shuō)明商務(wù)智能在當(dāng)時(shí)屬新事務(wù),沒(méi)有得到應(yīng)有的重視,這段時(shí)期的文章多是 關(guān)于商務(wù)智能軟件和國(guó)外商務(wù)智能研究的簡(jiǎn)單介紹和綜述。明顯增長(zhǎng)階段 (20*年2 0 xx年):這階段論文有顯著增長(zhǎng)。不少論文討論商務(wù)智能在各行業(yè) 和各領(lǐng)域的應(yīng)用,但是關(guān)于商務(wù)智能的較高水平和較深層次的學(xué)術(shù)研究論文還極 少,大部分文章仍是簡(jiǎn)單的、重復(fù)的功能介紹、綜述和簡(jiǎn)訊等。這與目前我國(guó)信 息化程度普遍不高、缺乏大量數(shù)據(jù)積累、缺乏應(yīng)用商務(wù)智能的實(shí)踐有關(guān)。?(2)主題分布

6、統(tǒng)計(jì)。筆者查閱大量的相關(guān)論文資料,對(duì)當(dāng)前商務(wù)智能的研究主題進(jìn)行劃分并加以調(diào)整,將商務(wù)智能的研究?jī)?nèi)容劃分為基礎(chǔ)研究和應(yīng)用層面 兩大類(lèi),其中基礎(chǔ)研究包括商務(wù)智能定義、功能(任務(wù))、技術(shù)、綜述等,關(guān)于商 務(wù)智能的一般應(yīng)用研究等無(wú)法歸于應(yīng)用層面所分細(xì)類(lèi)的文章也放在這一部分;應(yīng)用層面分為:商務(wù)智能軟件方面的簡(jiǎn)訊和功能介紹;商務(wù)智能的行業(yè)應(yīng)用,如 金融、電信等;商務(wù)智能應(yīng)用的范疇,如客戶(hù)關(guān)系管理、電子政務(wù)等。按以上主 題通過(guò)對(duì)中國(guó)學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)按題名檢索的結(jié)果進(jìn)行分類(lèi),統(tǒng)計(jì)表明,國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)商務(wù)智能基礎(chǔ)工作研究較少,共 75篇,占總數(shù)的,其中還包括無(wú)法歸類(lèi) 于商務(wù)智能軟件和具體應(yīng)用的一般應(yīng)用討論的文章。

7、這里分別以“商務(wù)智能”、“商業(yè)智能”為題名檢索到商務(wù)智能技術(shù)方面的論文極少,但如果以“數(shù)據(jù)挖掘”、“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)”、“olap分別進(jìn)行題名檢索,會(huì)得到成百上千篇論文。作 為商務(wù)智能的支撐技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、olap的發(fā)展是推動(dòng)商務(wù)智能發(fā) 展的技術(shù)基礎(chǔ)。商務(wù)智能支撐技術(shù)研究的逐漸深入和成熟 ,為商務(wù)智能的功能、 體系結(jié)構(gòu)、應(yīng)用研究等提供了良好的技術(shù)基礎(chǔ)。? 近幾年我國(guó)關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、olap的研究論文數(shù)量激增,基礎(chǔ)研究關(guān)系到商務(wù)智能的應(yīng)用 能否順利進(jìn)行,這其中商務(wù)智能的支撐技術(shù)(數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、ol ap)是研究 的重點(diǎn)之一。?總的來(lái)說(shuō),我國(guó)關(guān)于商務(wù)智能基礎(chǔ)研究的論文數(shù)量極少,部分

8、論文的質(zhì)量不高,只是膚淺的介紹式論述,論文內(nèi)容不新穎,重復(fù)性較高,算 得上是嚴(yán)格意義上的學(xué)術(shù)論文數(shù)量更是屈指可數(shù),尤其缺乏高質(zhì)量的、深入的關(guān) 于功能、體系結(jié)構(gòu)、方法等方面的論文。當(dāng)然這也與商務(wù)智能本身的特點(diǎn)有關(guān),確切地講,商務(wù)智能并不是一項(xiàng)新技術(shù),它將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(dw)、聯(lián)機(jī)分析處理(olap)、數(shù)據(jù)挖掘(dm)等技術(shù)與客戶(hù)關(guān)系管理(crm)、e rp等系統(tǒng)結(jié)合起來(lái)應(yīng)用于商業(yè)活動(dòng)實(shí)際過(guò)程當(dāng)中,實(shí)現(xiàn)了技術(shù)服務(wù)于決策的目的。?商務(wù)智能應(yīng)用研究的文章數(shù)量相對(duì)較多,共1 2 5篇,占總量的這部分文章中41篇()是關(guān)于商務(wù)智能軟件的簡(jiǎn)訊,其余84篇(%)是關(guān)于商務(wù)智能在 各行業(yè)和各領(lǐng)域應(yīng)用的論文和介紹性文

9、章。 這部分關(guān)于具體應(yīng)用的文章也存在討 論不夠深入、內(nèi)容比較簡(jiǎn)單、有重復(fù)的現(xiàn)象。論文數(shù)量20xx年開(kāi)始增長(zhǎng)較多,電信、金融等信息化程度高的行業(yè)應(yīng)用商務(wù)智能較多 ,客戶(hù)關(guān)系管理、競(jìng)爭(zhēng)與決 策、信息化和erp?領(lǐng)域是商務(wù)智能應(yīng)用的熱點(diǎn)。? 二、國(guó)內(nèi)商務(wù)智能理論研究現(xiàn)狀?從以上分析來(lái)看,我國(guó)商務(wù)智能的研究還處于導(dǎo)入期。像員巧云那樣,筆者也把商務(wù)智能的理論研究分為宏觀研究和微觀研究?jī)煞矫?,其中宏觀研究主要是從總體上把握,如商務(wù)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(wù)智能功能、技術(shù)、體系結(jié)構(gòu)等。?1. 宏觀研究和微觀研究?jī)煞矫?。? )商務(wù)智能的含義。gar t ne r group將

10、商務(wù)智能定義為一類(lèi)由 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(或數(shù)據(jù)集市)、查詢(xún)報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部 分組成的、以幫助決策為目的的技術(shù)及其應(yīng)用。 舊m認(rèn)為商務(wù)智能是一系列由 系統(tǒng)和技術(shù)支持的以簡(jiǎn)化信息收集、分析的策略的集合,它應(yīng)該包括需要收集什 么信息、誰(shuí)需要去訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)、如何把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為最終導(dǎo)致戰(zhàn)略性決策的 智能、客戶(hù)服務(wù)和供應(yīng)鏈管理。簡(jiǎn)言之 ,b i=db(數(shù)據(jù)庫(kù))+dw徵據(jù)倉(cāng)庫(kù))+ol a p(在線(xiàn)分析處理)+dm(數(shù)據(jù)挖掘),是多種技術(shù)的集合,是人工智能技術(shù)的最 新方法?,F(xiàn)如今,商務(wù)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(yīng)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

11、性的經(jīng)營(yíng)管理決策的 能力,即全面、準(zhǔn)確、及時(shí)、深入地分析和處理數(shù)據(jù)與信息的能力。?( 2 )商務(wù)智能與知識(shí)管理的區(qū)別與。商務(wù)智能和知識(shí)管理最重要的類(lèi)似處是它們最終 都處理知識(shí),知識(shí)管理中的知識(shí)明顯的總是直接來(lái)自人 ,商務(wù)智能中的知識(shí)源自 數(shù)據(jù),它是經(jīng)過(guò)分析產(chǎn)生的知識(shí);商務(wù)智能和知識(shí)管理都受文化和人的影響;商務(wù) 智能看重的分析數(shù)據(jù)的技術(shù)和知識(shí)管理中管理和分發(fā)知識(shí)的技術(shù)很不同,然而,他們?cè)趦?nèi)容獲取和顯示方面都共有終端技術(shù)。2 . 微觀研究方面。(1)商務(wù)智能的功能。商務(wù)智能系統(tǒng)的儀表盤(pán)可以剪裁環(huán)境以滿(mǎn)足用戶(hù) 的特殊需要;用戶(hù)可以定制主頁(yè)來(lái)展示最關(guān)鍵的圖表和報(bào)告,并且當(dāng)商業(yè)需求變 化時(shí)可以改變顯示的

12、圖表;能基于底層(underlying)數(shù)據(jù)源的更新自動(dòng)更新圖 表;可以根據(jù)特定參數(shù)或特定條件的變化進(jìn)行預(yù)警;有例外管理能力;儀表盤(pán)的資 源組件使資源材料與特定的使能過(guò)程一致;提供團(tuán)隊(duì)協(xié)同工作環(huán)境等。 ?( 2 )商務(wù)智能的支撐技術(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、olap數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)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(yíng)管理中的決策制定過(guò)程。商務(wù)智能系統(tǒng)的核心是解決商業(yè)問(wèn)題,它把數(shù)據(jù)處理技術(shù)與商務(wù)規(guī)則相結(jié)合,以提高商業(yè)利潤(rùn)減少市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)、決策支持技術(shù)和商業(yè)運(yùn)營(yíng)規(guī)則的結(jié)合。 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘 (data mi n ing)是從大量的、不完全

13、的、有噪聲的、模糊的及隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用 數(shù)據(jù)中,挖掘出隱含的、先前未知的、對(duì)決策有潛在價(jià)值的知識(shí)和規(guī)則的過(guò)程。聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)(olap)。ol ap是一種多名t分析工具,目標(biāo)是滿(mǎn)足決策支持 或多維環(huán)境下特定的查詢(xún)和報(bào)表需求, 使分析人員、管理人員或執(zhí)行人員能夠從 多個(gè)角度對(duì)從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來(lái)的、能夠真正為用戶(hù)所理解的并真實(shí)反應(yīng)維特 性的信息進(jìn)行快速、一致、交互地存取 ,從而獲得對(duì)數(shù)據(jù)的更深入了解。? 三、國(guó)內(nèi)商務(wù)智能應(yīng)用研究1.商務(wù)智能的應(yīng)用行業(yè)。商務(wù)智能的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛,典型的有電信、 銀行、保險(xiǎn)、醫(yī)療、零售、政府等,以及所有建立了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的用戶(hù)。從商務(wù)智 能應(yīng)用的論文內(nèi)容來(lái)看,我國(guó)的商

14、務(wù)智能應(yīng)用還處于起步階段,僅在信息化程度偏高的電信、銀行、保險(xiǎn)、醫(yī)療等有少量應(yīng)用。這一方面因?yàn)樯虅?wù)智能是建立在 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)上的,我國(guó)大部分的信息化程度偏低,缺乏數(shù)據(jù)的積累,而數(shù)據(jù)的積 累需要一個(gè)較長(zhǎng)期的過(guò)程。另一方面因?yàn)閷?duì)商務(wù)智能的認(rèn)知度不高, 缺乏商務(wù)智 能方面的人才以及對(duì)這些人才的有效管理。商務(wù)智能的應(yīng)用與行業(yè)內(nèi)信息化的基礎(chǔ)狀況密切相關(guān),實(shí)施商務(wù)智能的中,以電信、金融行業(yè)的使用率較高。劉艷麗認(rèn)為商務(wù)智能能帶來(lái)較大價(jià)值的中, 以制造型最多,超過(guò)50%;其次是零售業(yè),為;而政府機(jī)構(gòu)對(duì)商務(wù)智能產(chǎn)品或技術(shù) 的使用價(jià)值低于其他軟件產(chǎn)品。以目前制造型和零售業(yè)的低使用率和高預(yù)期值來(lái) 比較,這兩個(gè)領(lǐng)域?qū)?/p>

15、是商務(wù)智能不可忽視的新市場(chǎng)。2?商務(wù)智能在客戶(hù)?關(guān)系管理(crm)、信息化與erp競(jìng)爭(zhēng)與決策中的應(yīng)用。統(tǒng)計(jì)分析顯示商(下轉(zhuǎn) 第112頁(yè))務(wù)智能在客戶(hù)關(guān)系管理、信息化、競(jìng)爭(zhēng)與決策等方面的研究論文相對(duì) 較多。著名的商務(wù)智能公司b usiness ob j ect公司的專(zhuān)家pau l clar k在 分析商務(wù)智能與crm勺關(guān)系時(shí)認(rèn)為:客戶(hù)知識(shí)是cfm重要的核心組成部分,而商 務(wù)智能是crm的智慧所在,客戶(hù)知識(shí)的獲取與保存依賴(lài)于商務(wù)智能,商務(wù)智能是 整個(gè)crm勺基石so ?商務(wù)智能是架構(gòu)在erp之上的,而決策支持是在商務(wù)智能基礎(chǔ)上的再擴(kuò)展。從基礎(chǔ)架構(gòu)的角度上看,商務(wù)智能數(shù)據(jù)庫(kù)和 erp有許 多共通之處

16、。但商務(wù)智能和 er呦對(duì)不是同一事物或是同一事物體的兩個(gè)方面, 它們是互補(bǔ)的系統(tǒng)。它們最大的共性就是,它們使運(yùn)行得更有效率、響應(yīng)更及時(shí)并易于整合。?商務(wù)智能建設(shè)的主要目標(biāo)是決策支持。商務(wù)智能通過(guò)信息技術(shù)的運(yùn)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(wù)智能系統(tǒng)可以從以下方面幫助獲取更大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì):顯著提升決策水平;識(shí)別優(yōu)質(zhì)客戶(hù),改善與客戶(hù)關(guān)系;降低經(jīng)營(yíng)成本;創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式。?3 .商務(wù)智能系統(tǒng)、軟件工具。目前市場(chǎng)上的商務(wù)智能廠商一般分為三大類(lèi):一類(lèi)專(zhuān)門(mén)做商務(wù)智能軟件的廠商如b u si n es s obj ect、brio、c ogn o s;第二類(lèi)是繼承性

17、的數(shù)據(jù)庫(kù)廠商和統(tǒng)計(jì)軟件廠商,這類(lèi)公司包括ncr microsoft、ca o racle、 sybas e、ibm> sa s 等;第三類(lèi)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(duì)商務(wù)智能的理解仍然不同。數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)商(如 or acl e、i bm syba se)往往認(rèn)為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是商務(wù)智能的核心,數(shù)據(jù)展示服務(wù)商(如 hype ri o n、bo c ogn o s)則認(rèn)為商務(wù)智能就是聯(lián)機(jī)分析(olap),而數(shù)據(jù)分析服 務(wù)商(如sas、sps s ) 一般認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘才是商務(wù)智能的核心。? 四、商務(wù)智能研究熱點(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)1.商務(wù)智能的研究熱點(diǎn)。從商務(wù)智能的研究成果

18、分析來(lái)看,當(dāng)前商務(wù) 智能的研究熱點(diǎn)主要有:(1)集成的商務(wù)智能體系研究;(2)商務(wù)智能的預(yù)測(cè)功能; (3)商務(wù)智能絡(luò)的研究;(4)決策支持工具的研究;(5)建模方法研究;(6)信息 的收集與獲取研究。2?商務(wù)智能的主要發(fā)展趨勢(shì)。通過(guò)對(duì)已檢索文章分析,商務(wù)智能將呈以下發(fā)展趨勢(shì):(1 )應(yīng)用領(lǐng)域的探索和擴(kuò)張;(2)應(yīng)用行 業(yè)將更廣泛,制造業(yè)、零售業(yè)將是商務(wù)智能應(yīng)用的熱點(diǎn);(3)與領(lǐng)域、行業(yè)知識(shí)的 結(jié)合;(4)實(shí)時(shí)商務(wù)智能系統(tǒng)的研究和應(yīng)用;(5 )不同領(lǐng)域的理論、技術(shù)的融合; (6 )商務(wù)智能系統(tǒng)可視化、交互性;(7)從單獨(dú)的商業(yè)智能向嵌入式商業(yè)智能 發(fā)展。參考文獻(xiàn):1 .員巧云,程剛.近年來(lái)我國(guó)數(shù)據(jù)挖掘研究綜述.情報(bào)學(xué) 報(bào),20xx,( 4 ):250-25 6. 2?王衛(wèi)平,徐宏發(fā)等.基于 web services的商務(wù)智能絡(luò)研究.計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用,20xx,( 7):16-1 9. ?3.劉慶.bi觀點(diǎn).:s: / ?inc / t tn n _bi _ opi n i o n_, 2 0xx-12- 1 9 .?, t homasmeets b usi ne

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