商務(wù)智能與數(shù)據(jù)挖掘第4章應(yīng)用

第4章商務(wù)智能的應(yīng)用

【教學(xué)目標與要求】了解商務(wù)智能應(yīng)用領(lǐng)域和國內(nèi)外應(yīng)用情況；熟悉商務(wù)智能在物流管理與決策中應(yīng)用；熟悉商務(wù)智能在商務(wù)過程中應(yīng)用熟悉商務(wù)智能在其它行業(yè)中應(yīng)用；

4.1商務(wù)智能的應(yīng)用領(lǐng)域

商務(wù)智能作為輔助決策的有力手段，可以廣泛地應(yīng)用于眾多領(lǐng)域。有關(guān)亞太BI市場的分析顯示，金融、電信、保健、政府、交通和制造業(yè)等行業(yè)是需求最旺盛的行業(yè)，以下列舉其部分應(yīng)用。4.2商務(wù)智能國內(nèi)、外應(yīng)用情況4.2.1國外應(yīng)用狀況在亞太地區(qū)，商務(wù)智能也有很好的應(yīng)用前景。2002年7月，國際數(shù)據(jù)公司(IDC)公布其在亞太地區(qū)的研究結(jié)果—商務(wù)智能解決方案在亞洲企業(yè)界十分暢銷，亞太地區(qū)商務(wù)智能軟件市場將以每年23%的速度增長，到2006年將達到33億美元。截至2002年7月，商務(wù)智能軟件市場是12億美元，其中澳大利亞和新西蘭占43.5%，東南亞、印度和韓國占35.3%，其余為中國地區(qū)。IDC表示，促進商務(wù)智能軟件市場增長的主要因素是存儲、數(shù)據(jù)倉庫、客戶關(guān)系管理解決方案和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的增長。

4.2國內(nèi)應(yīng)用狀況

(1)既有數(shù)據(jù)庫又有商務(wù)智能軟件的國外著名廠商:如Oracle,Microsoft,IBM等。他們往往把商務(wù)智能打包在其他軟件中銷售。由于有強大的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品做支撐，這類廠商的BI產(chǎn)品具有顯著的優(yōu)勢。(2)專門做商務(wù)智能軟件的國外廠商:主要是Businessobjects,Brio,Cognos。BusinessObjects與法國的一間會計師事務(wù)所在國內(nèi)聯(lián)合投資成立了BusinessIntelligenc。中國有限公司，作為BusinessObjects在大中華區(qū)的唯一總代理，總部設(shè)在上海；Brio以廠商身份進入中國市場；Cognos在國內(nèi)只通過一家名為優(yōu)信家的公司代理銷售。這三家的產(chǎn)品各有特色，在國內(nèi)市場也占有一定的份額。BusinessObjects定位高端，易于使用，數(shù)據(jù)挖掘功能強；Bri。定位低中高端，易于使用，為多種數(shù)據(jù)源提供接口，數(shù)據(jù)挖掘功能一般:Cognos功能不錯，但易用性差。(3)國內(nèi)的信息系統(tǒng)開發(fā)商:他們主要開發(fā)一些聯(lián)機分析類軟件。由于技術(shù)及資金的限制，這些軟件尚不成體系，在國內(nèi)市場上占有的份額微小，遠不能與前兩類廠商抗衡。4.3商務(wù)智能在物流管理和決策中應(yīng)用

4.3.1商務(wù)智能在決策空間的地位

K.Parsye把決策支持空間從應(yīng)用層次分成了四個空間：數(shù)據(jù)空間(DataSpace)、聚合空間(AggregationSpace)、影響空間(InfluenceSpace)和變化空間(VariationSpace).在以上四個空間中，聯(lián)機分析處于聚合空間，數(shù)據(jù)挖掘處于影響空間中。從中可以看出商務(wù)智能在整個決策支持空間中所處的重要地位。商務(wù)智能不僅提供一些統(tǒng)計報表，而且提供非常重要的決策信息。而這些信息對于決策者可能是全新的。由決策范圍決定的信息特征表信息特征操作型戰(zhàn)術(shù)型戰(zhàn)略型準確性高介于中間低詳細程度詳細介于中間組合時間范圍現(xiàn)在介于中間將來使用頻率經(jīng)常介于中間不經(jīng)常來源內(nèi)部介于中間外部信息范圍窄介于中間寬信息性質(zhì)數(shù)量型介于中間質(zhì)量型信息時效當前介于中間歷史組織信息的靈活性可能不靈活介于中間靈活4.3.2商務(wù)智能和物流管理無縫聯(lián)結(jié)

商務(wù)智能在“大物流”“全程物流”運作管理中，與運輸、倉儲核心業(yè)務(wù)及包裝、裝卸等非核心業(yè)務(wù)緊密結(jié)合，無縫聯(lián)結(jié)，在原有信息化管理工具基礎(chǔ)上，對各種管理工具生成的企業(yè)數(shù)據(jù)進行分析，并給出報告，幫助管理者認識企業(yè)和市場的現(xiàn)狀，從而輔助決策4.3.3面向物流管理的商務(wù)智能體系結(jié)構(gòu)

面向物流管理的商務(wù)智能體系結(jié)構(gòu)可分為三層，第一層是數(shù)據(jù)源，第二層是數(shù)據(jù)處理和分析，第三層是數(shù)據(jù)展現(xiàn)。(1)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)源是商務(wù)智能體系結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)，由數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)文件和其他一些數(shù)據(jù)組成，通常包括企業(yè)內(nèi)部信息和外部信息。內(nèi)部信息包括存放于企業(yè)操作型數(shù)據(jù)庫中的各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和辦公自動化系統(tǒng)包含的各類文檔數(shù)據(jù)以及企業(yè)原有管理系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù)。外部信息包括各類行業(yè)信息、競爭對手的信息、上游供應(yīng)商下游分銷商和客戶信息以及各類外部統(tǒng)計數(shù)據(jù)及各類文檔等。(2)數(shù)據(jù)處理和分析數(shù)據(jù)處理和分析是整個系統(tǒng)的核心部分，包括ETL（數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、裝載），數(shù)據(jù)倉庫，聯(lián)機分析和數(shù)據(jù)挖掘。通過數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、裝載工具對物流作業(yè)和管理歷史異構(gòu)數(shù)據(jù)進行梳理整合，將分散的數(shù)據(jù)集中到企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市；在此基礎(chǔ)上，利用聯(lián)機分析對數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中存儲的多維數(shù)據(jù)進行立體分析，它將復(fù)雜的數(shù)據(jù)按照業(yè)務(wù)指標以表格、分析圖等直觀形式展現(xiàn)，適用于數(shù)據(jù)量大，將分析納入日常工作的單位。數(shù)據(jù)挖掘工具則可以將物流分散的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一的綜合分析，對同一數(shù)據(jù)從不同角度進行分析，尋找隱藏在海量數(shù)據(jù)中的有價值信息。(3)數(shù)據(jù)展現(xiàn)面向終端用戶的數(shù)據(jù)展現(xiàn)，是終端用戶能直接應(yīng)用的層面。面向的對象有客戶、操作人員、管理人員等層次，展現(xiàn)的形式不僅有固定的報表和查詢功能，還有數(shù)據(jù)分析模型庫。三個層次滿足了企業(yè)不同角色的應(yīng)用需要，一方面滿足業(yè)務(wù)操作人員所需要的詳細的業(yè)務(wù)操作數(shù)據(jù)，提供對所有業(yè)務(wù)過程的支持；另一方面提供管理決策人員需要的統(tǒng)計和分析數(shù)據(jù)，通過分析日常業(yè)務(wù)積累的大量有價值的歷史數(shù)據(jù)進行決策支持。4.3.4商務(wù)智能與物流管理的融合和特點

（1）數(shù)據(jù)源采用ETL和數(shù)據(jù)倉庫進行面向信息流的整合，融合企業(yè)原有管理模塊，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)在不同業(yè)務(wù)模塊中的實時共享，而且可以保證跨業(yè)務(wù)模塊的流程協(xié)同；(2)協(xié)同性提供強大的信息處理能力，提高業(yè)務(wù)響應(yīng)速度和業(yè)務(wù)協(xié)同能力，支持不同應(yīng)用和管理層對信息的需求；(3)開放性和可擴展性針對不同用戶可以很容易地增加新的業(yè)務(wù)模塊，業(yè)務(wù)流程的變化也很容易通過對應(yīng)模塊的修改靈活適應(yīng)；(4)高度可視化OLAP提供多維度、報表和圖形等多形式的分析結(jié)果，為用戶提供易于理解的信息，同時客戶和合作伙伴能順暢地交換相關(guān)信息，提高整個物流價值鏈的運轉(zhuǎn)效率和貨物跟蹤水平。4.3.5基于商務(wù)智能的物流決策支持系統(tǒng)

4.3.5.1決策支持系統(tǒng)明茨伯格(Mintzberg)認為管理者所扮演的角色主要有三方面：人際關(guān)系、信息傳遞和決策制定。決策制定是管理最核心、最實質(zhì)性的角色，所有的管理活動都圍繞著決策而進行，決策的質(zhì)量關(guān)系企業(yè)的成敗和前進方向。4.3.5.2智能化的物流決策支持系統(tǒng)基于商務(wù)智能的物流決策支持系統(tǒng)，是在物流企業(yè)現(xiàn)有的信息基礎(chǔ)設(shè)施（包括TMS、WMS其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)、管理信息系統(tǒng)）基礎(chǔ)之上構(gòu)造的，充分利用現(xiàn)有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，輔助決策，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到知識再到利潤的轉(zhuǎn)化，同時保證信息和知識在企業(yè)內(nèi)外部的一致性。其組成結(jié)構(gòu)主要包括以下4個方面的內(nèi)容：(1)物流數(shù)據(jù)倉庫及管理從物流企業(yè)內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)源中抽取數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)挖掘和分析提供豐富的數(shù)據(jù)資源。主要通過ETL工具，實現(xiàn)對異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合、梳理，裝載到數(shù)據(jù)倉庫中。(2)模型庫和數(shù)據(jù)挖掘根據(jù)決策分析需求和數(shù)據(jù)倉庫提供的數(shù)據(jù)，在模型庫中設(shè)定包括收益、客戶、財務(wù)、競爭等定量模型。數(shù)據(jù)挖掘?qū)δＰ蛶爝M行補充，挖掘數(shù)據(jù)中隱含的有意義的信息，構(gòu)造新的模型。(3)知識庫和OLAP處理各種結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的問題，提供多維數(shù)據(jù)管理環(huán)境，并將結(jié)果送給用戶界面進行輸出。(4)用戶界面決策者或決策部門與決策支持系統(tǒng)打交道的界面,主要包括客戶交互、格式化查詢、可視化以及報表生成等內(nèi)容，顯示管理者所需要的各種信息，提供親切、友好、直觀化的操作界面，實現(xiàn)信息共享。此系統(tǒng)是開放的，輔助決策分析功能有：(1)KPI分析KPI分析對物流企業(yè)制定的衡量企業(yè)運營的各個方面的關(guān)鍵評估指標進行監(jiān)控。(2)客戶分析物流企業(yè)客戶需求復(fù)雜，會受到來自于客戶自身的分銷、客戶服務(wù)、包裝、選貨、配貨、運輸、成本、結(jié)算以及計劃甚至考核等方面影響。(3)財務(wù)分析財務(wù)分析也是企業(yè)效益評價的關(guān)鍵方面。(4)競爭分析4.3.5.3實施步驟

需求分析系統(tǒng)分析系統(tǒng)設(shè)計評估實施維護管理滿意4.4商務(wù)智能在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用

4.4.1客戶關(guān)系管理概念客戶關(guān)系管理(CustomerRelationshipManagement,CRM)是企業(yè)的一項商業(yè)策略，它按照客戶的分割情況有效地組織企業(yè)資源，培養(yǎng)以客戶為中心的經(jīng)營行為以及實施以客戶為中心的業(yè)務(wù)流程，并以此為手段來提高企業(yè)的獲利能力、收入以及客戶滿意度。4.4.2客戶關(guān)系管理結(jié)構(gòu)CRM初期被稱為運營型CRM。隨著產(chǎn)品功能的完善，著名IT分析公司MetaGroup首次提出CRM操作系統(tǒng)可分為運營型CRM(OperationalCRM，也稱為操作型、營運型CRM)、分析型。4.4.3CRM與其它信息系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)4.4.3.1企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)(一)企業(yè)資源規(guī)劃ERP(EnterpriseResourcesPlanning,ERP)系統(tǒng)反映了信息時代企業(yè)合理調(diào)配資源、最大化地創(chuàng)造社會財富的要求。ERP最早由GartnerGroup提出，是在物料需求計劃(MaterialRequirementsPlanning,MRP)、制造資源計劃(ManufacturingResourcePlanning,MRPII)基礎(chǔ)上發(fā)展而成的，后來逐漸發(fā)展為整合企業(yè)管理理念、業(yè)務(wù)流程等于一體的企業(yè)資源管理系統(tǒng)，體現(xiàn)為綜合應(yīng)用客戶機/服務(wù)器(Customer/Server)體系、關(guān)系數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)等信息技術(shù)的系統(tǒng)。（二）ERP應(yīng)用ERP管理企業(yè)各種資源及生產(chǎn)要素，使企業(yè)在生產(chǎn)中及時、高質(zhì)地完成客戶的訂單，最大程度地發(fā)揮資源的作用，并根據(jù)相關(guān)情況調(diào)整資源配置。企業(yè)級ERP系統(tǒng)增加了包括財務(wù)預(yù)測、生產(chǎn)能力、調(diào)整資源調(diào)度等方面的功能，配合企業(yè)實現(xiàn)實時管理(Jus七inTime.JIT)、全面質(zhì)量管理和生產(chǎn)資源調(diào)度管理及輔助決策的功能，成為企業(yè)進行生產(chǎn)管理及決策的平臺（三）CRM與ERP的差異ERP基本上是一個技術(shù)范疇的概念，同CRM的以客戶關(guān)系為中心的管理理念考慮的方法與角度不同.CRM是前臺應(yīng)用，它的信息和業(yè)務(wù)流程均圍繞“客戶統(tǒng)一視圖”，以便高效地滿足客戶交互請求來設(shè)計的；而ERP是后臺應(yīng)用，可以理解為企業(yè)接到訂單的后續(xù)工作，主管產(chǎn)品的生產(chǎn)、儲存、賬務(wù)和運輸?shù)缺容^具體的“財和物”流動(CRM集中于信息的流動)。（四）CRM與ERP的發(fā)展與整合企業(yè)關(guān)注的重點由提高內(nèi)部效率向尊重外部客戶轉(zhuǎn)移，是CRM受到廣泛關(guān)注的根本原因。傳統(tǒng)的ERP系統(tǒng)著眼于企業(yè)后臺的管理，提高了內(nèi)部業(yè)務(wù)流程的自動化程度，使員工從日常事務(wù)中解放出來，但它缺少直接面對客戶的系統(tǒng)功能。在完成了提高內(nèi)部運作效率和質(zhì)量的任務(wù)后，企業(yè)可以有更多的精力關(guān)注自身與外部相關(guān)利益者的互動，抓住商業(yè)機會。

（四）CRM與ERP的發(fā)展與整合企業(yè)關(guān)注的重點由提高內(nèi)部效率向尊重外部客戶轉(zhuǎn)移，是CRM受到廣泛關(guān)注的根本原因。傳統(tǒng)的ERP系統(tǒng)著眼于企業(yè)后臺的管理，提高了內(nèi)部業(yè)務(wù)流程的自動化程度，使員工從日常事務(wù)中解放出來，但它缺少直接面對客戶的系統(tǒng)功能。在完成了提高內(nèi)部運作效率和質(zhì)量的任務(wù)后，企業(yè)可以有更多的精力關(guān)注自身與外部相關(guān)利益者的互動，抓住商業(yè)機會。

（二）企業(yè)供應(yīng)鏈層級從供應(yīng)鏈的角度來看，每個企業(yè)在供應(yīng)鏈中都有自己特有的位置，都會有自己的供應(yīng)商和客戶，企業(yè)的供應(yīng)鏈分需求和供應(yīng)兩個方向。在需求鏈中把物流引向下游，引回資金流，而在供應(yīng)鏈中則把物流從上游引入，導(dǎo)出資金流。

（三）供應(yīng)鏈管理供應(yīng)鏈管理(SupplyChainManagement,SCM)指對整個供應(yīng)鏈系統(tǒng)進行計劃、協(xié)調(diào)、操作、控制和優(yōu)化的各種活動和過程，其目標是要將滿足客戶需求的產(chǎn)品(RighProduct)在正確的時間(RightTime)按正確的數(shù)量(RightQuantity)、正確的質(zhì)量(RightQuality)和正確的狀態(tài)(RightStatus)送到正確的地點(RighPlace)，并使總成本最小或總收益最大。

（四）SCM與CRM的應(yīng)用整合供應(yīng)鏈管理與CRM進行應(yīng)用功能整合，將使企業(yè)能有效地管理供應(yīng)鏈，實現(xiàn)成本的節(jié)約和服務(wù)的改善，實質(zhì)性地降低經(jīng)營費用和成本，同時也能有更多時間去關(guān)注客戶及客戶關(guān)系。二者的整合使得大規(guī)模定制成為可能，它在提高客戶服務(wù)質(zhì)量的同時，簡化了整個需求判斷的過程。

4.4.4商務(wù)智能與客戶關(guān)系管理

客戶關(guān)系管理的過程，就是對客戶信息進行分析處理并做出決策的過程。縱觀客戶關(guān)系管理軟件產(chǎn)品，可以發(fā)現(xiàn)商務(wù)智能系統(tǒng)是構(gòu)成企業(yè)決策智囊團與加速器的重要基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)難于得到，但更難于分析。4.4.4.1CRM中的商務(wù)智能在CRM的解決方案中，用計算機來模仿人的思考和行為來進行商業(yè)活動即BI應(yīng)用非常普遍。據(jù)統(tǒng)計，全球企業(yè)的信息量平均每一年半翻一番，而目前僅僅全部信息數(shù)據(jù)的7%得以利用。隨著知識經(jīng)濟時代的來臨，記錄客戶與市場數(shù)據(jù)的信息和信息利用能力已經(jīng)成為決定企業(yè)成敗的關(guān)鍵因素，越來越多的國內(nèi)外企業(yè)己經(jīng)根據(jù)信息流和數(shù)據(jù)分析技術(shù)進行企業(yè)重整4.4.4.2CRM環(huán)境下的商業(yè)決策分析智能應(yīng)用CRM系統(tǒng)中，商業(yè)決策分析智能是其數(shù)據(jù)分析管理子系統(tǒng)的高端應(yīng)用系統(tǒng)，是基于數(shù)據(jù)倉庫和知識倉庫之上，充分利用了數(shù)據(jù)倉庫的分析功能和管理信息系統(tǒng)的決策支持功能而形成的，能夠幫助企業(yè)迅速地完成信息采集、分析的先進能力。4.5商務(wù)智能在商務(wù)過程中的應(yīng)用

4.5.1商務(wù)過程的理論商務(wù)過程中最重要的環(huán)節(jié)是其交易環(huán)節(jié)。交易環(huán)節(jié)是指以特定的順序發(fā)生的相關(guān)的事件組，事件是發(fā)生在某一時點的事物。每個交易環(huán)節(jié)包含不止一個事件。客戶定購、產(chǎn)品裝運、打印銷售報告等都是交易循環(huán)中的事件。商務(wù)過程可以分成獲取循環(huán)，生產(chǎn)循環(huán)，收入循環(huán)等三個主要的交易循環(huán)。

4.5.2商務(wù)智能在商務(wù)過程中的實現(xiàn)在改進商務(wù)過程中信息模型的有必要先看下商務(wù)智能在信息數(shù)據(jù)庫中通常的實現(xiàn)。近幾年來迅速發(fā)展的商業(yè)智能系統(tǒng)是建立在數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)上的。商業(yè)智能系統(tǒng)由業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)等部分構(gòu)成，決策支持系統(tǒng)即DSS(DecisionSupportSystcln)由3個層次的內(nèi)容組成：數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理(On-LineAnalyticalProcessing，OLAP)和數(shù)據(jù)挖掘(DataMining，DM)”。4.5.2.1數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)倉庫的核心問題之一。在數(shù)據(jù)倉庫中，可以有兩種數(shù)據(jù)建模方式：關(guān)系型的或多維型的。關(guān)系模型能夠滿足數(shù)據(jù)倉庫給定的所有主要需求，最適合用于反映企業(yè)的業(yè)務(wù)規(guī)則。多維模型有兩種基本的結(jié)構(gòu)，星型模型和雪花模型。4.5.2.2數(shù)據(jù)倉庫模型設(shè)計時需注意的問題(1)主題的確定主題是一個邏輯概念，它應(yīng)該能夠完整、統(tǒng)一地描述出分析對象所涉及的各項數(shù)據(jù)以及相互聯(lián)系。(2)分析內(nèi)容的細化主題的劃分實際上是與分析內(nèi)容的范圍直接相關(guān)的，一旦主題劃分清楚了，下一步就是細化分析的具體內(nèi)容以及根據(jù)分析內(nèi)容的性質(zhì)確定它在數(shù)據(jù)倉庫中的位置。(3)粒度的設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)中最重要的設(shè)計問題之一是決定數(shù)據(jù)倉庫的粒度。粒度級別的選擇主要是對管理多人數(shù)據(jù)量和使用數(shù)據(jù)單元詳細程度的一種處理，數(shù)據(jù)越詳細，粒度越小，級別就越低；數(shù)據(jù)綜合度越高，粒度越人，級別就越高。通常數(shù)據(jù)倉庫中包含不同層次的粒度。(4)數(shù)據(jù)的分割數(shù)據(jù)分割是指將數(shù)據(jù)分散到各自的物理單元中以便能夠獨立處理，提高數(shù)據(jù)處理的效率。4.5.3商務(wù)過程信息模型改進研究

數(shù)據(jù)包容器Wrapper信息整合(數(shù)據(jù)倉庫)SQL數(shù)據(jù)庫DB2數(shù)據(jù)庫sybase數(shù)據(jù)庫查詢OLAP分析數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測商務(wù)智能模型圖4.5.3．.商務(wù)過程中的信息數(shù)據(jù)庫目前常用的版本為MicrosoftSQLServer2007,SQLServer是微軟公司開發(fā)的一個關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，以TransactSQL作為它的數(shù)據(jù)庫查詢和編程語言。4.5.4商務(wù)流程優(yōu)化4.5.4.1商務(wù)流程優(yōu)化概述商務(wù)流程是指為了完成某一目標和任務(wù)而進行一系列相互關(guān)聯(lián)的活動、決策、信息流和物質(zhì)流的集合。4.5.4.2信息整合中對商務(wù)智能的需求企業(yè)在商務(wù)流程優(yōu)化的過程中，信息整合是一個很重要的環(huán)節(jié)，但是由于企業(yè)數(shù)據(jù)量很大，人工的去分析這些數(shù)據(jù)而得到對企業(yè)有用的信息已經(jīng)不現(xiàn)實，商務(wù)智能技術(shù)的出現(xiàn)為我們這一問題帶來了解決方案。通過商務(wù)智能對企業(yè)中的關(guān)鍵信息數(shù)據(jù)庫的信息分析(ERP，CP3／信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫)，企業(yè)就有了優(yōu)化商務(wù)流程的指標，如客戶關(guān)系管理的過程，就是對客戶信息進行分析處理并做出決策的過程。4.6商務(wù)智能在知識管理中的的應(yīng)用

4.6.1企業(yè)知識管理所謂的企業(yè)知識管理系統(tǒng)就是使組織可以更加有效地獲取知識、分享知、整合知識、創(chuàng)新知識的系統(tǒng)。知識管理系統(tǒng)包括四個要素:獲取知識、分享知識、整合知識、創(chuàng)新知識。4.6.2基于企業(yè)管理信息系統(tǒng)的知識管理知識管理系統(tǒng)實際上是企業(yè)信息系統(tǒng)的一個重要組成部分。企業(yè)管理信息系統(tǒng)的目標是如何使企業(yè)在管理上更清晰、透明，以及如何占領(lǐng)更大的市場份額，如何獲取更大的經(jīng)營效益等戰(zhàn)略性目標。4.6.3知識獲取中的來源分析及數(shù)據(jù)質(zhì)量的保證4.6.3.1知識來源知識的來源，從系統(tǒng)的角度來說，包含三個方面:其一、來自于企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。其二、來自于企業(yè)外部的商業(yè)數(shù)據(jù)，例如行業(yè)、市場狀況和客戶資源的數(shù)據(jù)等等。其三、來自于企業(yè)員工的知識和經(jīng)驗(也包括商務(wù)智能工具的其他使用者，例如客戶，但比例較小)，而員工的知識又被進一步分成顯性知識和隱性知識兩個部分。從商業(yè)的角度來說知識來源也可以分為業(yè)務(wù)獲得數(shù)據(jù)和商業(yè)購買數(shù)據(jù)兩個部分。4.6.3.2知識獲取方式一般來說，知識獲取的方式可分三類:第一:人工方式知識獲取，有知識工程師與領(lǐng)域?qū)＜彝ㄟ^深入的交流而獲得。第二:半自動知識獲取，借助于一些知識獲取工具進行知識的獲取。第三:自動知識獲取，無須知識工程師的參與，直接根據(jù)企業(yè)信息庫挖掘出相應(yīng)的知識。4.6.3.3數(shù)據(jù)質(zhì)量保證數(shù)據(jù)質(zhì)量是一種通過測量和改善數(shù)據(jù)綜合特征來優(yōu)化數(shù)據(jù)價值的過程(定義來源METAGroup)。數(shù)據(jù)質(zhì)量差將導(dǎo)致信息消費者的不滿，最終會限制和放棄BI的使用。因此數(shù)據(jù)質(zhì)量的保證將是整個商務(wù)智能成功實施的重要基石。4.6.4知識發(fā)現(xiàn)(挖掘)的理論

數(shù)據(jù)挖掘是BI中知識發(fā)現(xiàn)的最重要環(huán)節(jié)之一。商務(wù)智能來源于大量的商業(yè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程，其操作對象是數(shù)據(jù)倉庫.由于知識發(fā)現(xiàn)的困難性，要從數(shù)據(jù)倉庫中發(fā)現(xiàn)潛在的知識，需要綜合運用各種挖掘方法目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中常用的數(shù)據(jù)模型有:①分類(Classification)模型是根據(jù)商業(yè)數(shù)據(jù)的屬性將數(shù)據(jù)分派到不同的組中。②關(guān)聯(lián)(Association)模型，主要描述一組數(shù)據(jù)項目的密切度和關(guān)系；③順序(Sequence)模型，主要用于分析數(shù)據(jù)倉庫中的某類同時間相關(guān)的數(shù)據(jù)，并發(fā)現(xiàn)某一時間段內(nèi)數(shù)據(jù)的相關(guān)處理模型。順序模型可以看成是一種特定的關(guān)聯(lián)模型，它在關(guān)聯(lián)模型中增加了時間屬性。④聚簇(Clustering)模型4.6.5知識運用的范圍研究

商務(wù)智能最大的特點之一，即是從技術(shù)上突破了企業(yè)傳統(tǒng)的知識共享(只局限在企業(yè)內(nèi)部)的局限性，把知識共享的實際運用范圍擴展到更廣泛的層次上，實現(xiàn)了真正廣義的知識共享，這本身應(yīng)該說是更符合知識共享的理念，因為，作為知識來說，使用的范圍越廣泛，發(fā)揮得價值則越大，而在這一過程中企業(yè)本身又會成為信息的最大收益者。在商務(wù)智能中的所討論的知識共享(運用)的范圍將包含員工獷顧客、供應(yīng)商、和合作伙伴等。4.6.5.1員工范圍的知識運用這里的員工是是指企業(yè)中從基層到管理層所用對企業(yè)信息有需求的工作人員，員工是企業(yè)商務(wù)智能的最主要的用戶，企業(yè)員工可以通過簡單易懂的操作界面和分析工具，對企業(yè)海量數(shù)據(jù)進行查詢、利用和分析，以幫助提高決策能力。4.6.5.2客戶范圍的知識運用外聯(lián)網(wǎng)電子智能商務(wù)應(yīng)用程序是客戶與企業(yè)的主要接觸點，也是客戶與企業(yè)交互的關(guān)鍵所在。企業(yè)通過BI和用戶建立的聯(lián)系渠道，不同于傳統(tǒng)企業(yè)運用得CRM系統(tǒng)，因為CRM更關(guān)注的是企業(yè)從用戶那里獲得信息，而BI除了獲得客戶反饋信息之外，還使顧客成為企業(yè)信息的受益者，作為消費者，客戶可能會對自己正在消費和將要消費的產(chǎn)品和服務(wù)的相關(guān)信息(如產(chǎn)品功能、產(chǎn)品維護)非常感興趣，而直接從企業(yè)了解到的相關(guān)信息具備準確性和及時性等特點4.6.5.3供應(yīng)商和合作伙伴的知識運用供應(yīng)商:可以根據(jù)自己提供的原材料的類別，按權(quán)限共享企業(yè)中部分信息，一方面了解企業(yè)對原材料的具體使用情況，另一方面也可以了解市場的相關(guān)銷售信息，這樣做的目的，可以使企業(yè)由于信息的滯后性而帶來的缺貨、斷貨等情況的發(fā)生，優(yōu)化企業(yè)的整體供應(yīng)鏈。合作伙伴:這里的合作伙伴是一個很廣泛的概念，除了我們在上面提到過的員工、用戶、供應(yīng)商之外的所有和企業(yè)發(fā)生信息聯(lián)系的實體，都被稱作企業(yè)的信息合作伙伴。4.6.5.4信息的安全性商務(wù)智能的核心思想是知識共享，這在客觀上使信息共享范圍的擴展了，可以說讓信息實現(xiàn)了廣泛的民主，并以此提高了信息的價值。一方面“信息民主”給公司帶來的是更大的競爭力，但由于開放企業(yè)的重要信息要通過企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)在公司范圍內(nèi)，甚至通過國際互聯(lián)網(wǎng)在全球范圍內(nèi)傳播，無疑會帶來一個信息安全的問題。從網(wǎng)絡(luò)層來看，可行的解決方案必須支持安全的數(shù)據(jù)加密和傳輸機制，例如安全通信層(SSL)協(xié)議[33]。但是，更重要的一點是，該解決方案必須支持應(yīng)用層的安全性，在應(yīng)用層中必須有一個完全的安全系統(tǒng)，管理用戶被允許查看的信息以及可使用的系統(tǒng)資源。4.6.6商務(wù)智能中知識管理的評價4.6.6.1實施商務(wù)智能的常見問題（一）功能和需求的差異存在軟件功能與用戶需求之間的差異:在商務(wù)智能系統(tǒng)的建設(shè)過程中，往往是IT經(jīng)理和資深用戶(PowerUser)追求所有的功能，而對于大多數(shù)使用者:業(yè)務(wù)管理者、高層管理人員和業(yè)務(wù)專家等，卻缺少容易使用、熟悉的工具界面和分析方式，這使得他們不愿花時間和精力學(xué)習(xí)。若用戶無法有效地運用智能系統(tǒng)來豪得事實上的競爭優(yōu)勢，則巨額的投資無法彌補，系統(tǒng)的商業(yè)價值也將被質(zhì)疑。（二）技術(shù)存儲能力的瓶頸計算機處理技術(shù)和存儲能力的迅速發(fā)展，帶來了信息量的冪級增長，時下的數(shù)據(jù)倉庫通常都超過了l00GB，而且容量超過1TB的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的數(shù)量正在急劇增長。隨著數(shù)據(jù)量的增長，數(shù)據(jù)關(guān)系的可能的排列方式也大幅度增加，傳統(tǒng)的商務(wù)智能工具已經(jīng)顯得力不從心，比如聯(lián)機分析處理系統(tǒng)通常只能處理10-20GB的數(shù)據(jù)。（三）文化意識的阻礙商務(wù)智能體系的建立是一項長期、艱巨的任務(wù)，執(zhí)行起來不僅有技術(shù)上的困難，而且有文化上的挑戰(zhàn)。（一）建立知識主管設(shè)立知識主管。接受公司首席執(zhí)行宮的領(lǐng)導(dǎo)，并有權(quán)領(lǐng)導(dǎo)信息管理部。其主要職責是引導(dǎo)員工共同分享他們擁有的知識，鼓勵雇員們把信息和部門認識能力結(jié)合起來，以創(chuàng)造新的知識，最重要的一點是，要讓知識在企業(yè)的內(nèi)部和外部流動起來，從而創(chuàng)造出知識的最大增益值。4.6.6.2推進BI中的知識管理的有效措施（二）保護個人知識價值設(shè)法把個人在知識開發(fā)中的獨創(chuàng)性，與集體的智慧結(jié)合起來。商務(wù)智能追求的核心思想是知識的共享，但對于企業(yè)中的員工來說，知識是競爭的資本，因此，企業(yè)如何平衡知識在個人和企業(yè)之間的流動，這是十分關(guān)鍵的一點（三）企業(yè)內(nèi)網(wǎng)和外網(wǎng)的有機融合在商務(wù)智能的建立思想中，雖然包括公司外網(wǎng)的建設(shè)，但是一些公司在具體的實施過程中，往往受傳統(tǒng)思維的束縛，仍然忽視外網(wǎng)的建設(shè)，但作為知識管理的價值提升來說，公司外部信息的更多吸收，會很大程度上促進公司內(nèi)部的知識循環(huán)和知識創(chuàng)新，公司外網(wǎng)是保持知識活力的不可缺少的一部分。4.6.6.3建立商務(wù)智能中的知識評價（一）BI中知識管理的評價原則衡量知識管理的成果，應(yīng)該首先明確評價知識管理的成果的一些基本要素，這些要素主要包括以下幾個方面:信息流水線的人員減少，信息流程處理效率提高；信息產(chǎn)品開發(fā)周期縮短，成本降低；信息分析和信息決策能力增強，信息的生命周期被有效延長；對用戶需求的反應(yīng)速度也隨之加快，用戶滿意度上升等。（二）BI中知識評價模型所謂評價，是指根據(jù)確定的目標來測定對象系統(tǒng)的屬性，并將這些屬性變?yōu)榭陀^的定量數(shù)值或者主觀效用的行為，簡言之，評價就是對某一事物進行的考核。為了評價商務(wù)智能中知識管理所產(chǎn)生的實際績效好壞，必須建立相對應(yīng)的評價體系，作為客觀的參考來衡量商務(wù)智能為企業(yè)創(chuàng)造的價值。

（三）知識評價體系的表述1、知識的準確性2、知識的可理解3、知識的效益性4、知識的創(chuàng)新性4.6.7建立商務(wù)智能中的知識評價方法

4.6.7.1指標權(quán)重專家評分法指標權(quán)重專家評分法，由專家設(shè)計考核指標和每項指標的權(quán)重，再由專家組考評打分。多指標專家綜合評價的優(yōu)點:專家的豐富經(jīng)驗，對信息技術(shù)和行業(yè)背景的精通，很多無法定量分析的指標、無法分解的指標，可以直觀評價代替。缺點:評價主觀因素多，評價專家