无主2失落的宝藏随着信息技术的高速发展，带来了企业利用信息技术提高本身竞争力的巨大空间：信息技术不但使企业获取需要的信息，而且，促进企业对信息的再利用，以此营造企业的竞争优势。企业一直在寻找对商业智能的理解和实现的方式，以增强企业的竞争力。

　　商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。

　　为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。

　　系统的体系结构的角度来看，商业智能系统一般由数据仓库(DW)、数据集市、数据挖掘（DM）以及在线分析（OLAP）等主要技术组成。商业智能系统从多个应用系统数据源抽取数据，然后清晰、加工装载到创建好的数据模型中（如：数据粒度有FDM、ADM、MDM三大层），再寻找合适的查询和分析工具、数据挖掘工具及OLAP工具对信息进行处理(这时信息变为辅助决策的知识)，最后将知识呈现于用户面前，转变为决策。

　　商业智能与一般日常应用软件有本质的不同，商务智能是给用户提供一个可以查找和分析数据的集成环境，实施是一个循环的螺旋式上升的过程，而非在短期内就能完全达到客户业务需求软件。商业智能实施一般可分为五个阶段：确定业务目标阶段(targeting)、数据采集/预处理阶段(Tracking)、信息发送阶段(Routing)、数据解释/建模阶段(interpreting)及基于知识的行动阶段(Action)。

　　（一）确定业务目标阶段。商业智能要给客户解决问题的确定方法可以有多种，如了解客户想从已有海量数据中得到什么、当前新业务推广、客户流失及信用欺诈等。但关键一点是确定问题的商业价值，简单来说，客户在商业智能系统上的投入，通过问题的解决能带来确定的收益，否则这个项目从开始就是失败的。

　　（二）数据收集/预处理阶段。数据的收集难度和客户的实际情况有较大的关系，如果客户已经拥有自己规范和完整的数据存储，收集工作较容易；反之，可能把多种介质多种规格的数据通过清洗、加工、集成和格式化转化成所需要的数据。

　　（三）信息发送阶段。信息的价值不在于拥有，而在于如何恰当利用，因为有更多的人共享同样的信息，就可以更好地相互理解和沟通，做出更好的决策。因此，信息价值与获取，分析该信息的用户人数及用户所属商业领域数量的函数关系可表示为：价值(信息)=用户数2×所属商业领域数量。

　　（四）数据解释/建模阶段。这一阶段是商业智能实施的核心部分。但是，到目前为止对商业智能模型训练结果的优劣并没有绝对的衡量标准，在一定程度上给建模人员和分析系统的产品化带来了困难。针对确定的数据和问题，采用多种算法比较、分割数据集验证及调整参数比较等方式找到相对应的模型。模型建立后，应该对模型训练结果及建立过程等进行评估，以便做出是否调整模型和完成的决定。

　　（五）基于知识的行动阶段。通过对模型训练的结果来决定是否采取行动，如果模型被证明是客观和有意义的，那么就可以根据模型训练的结果采取相应的企业策略。

　　最后要强调的是：面对商业智能，在实施的整个过程中需要把商业需求而不是技术作为项目的驱动力量，在开始时就应该关注需要什么样的信息，而不是如何提供这些信息。更不要将注意力集中在工具上，支持用户需求的基本结构体系才是重要的。最终提供客户真正关心具有商业价值的数据。

　　BI系统的范围从为部门的特定用户服务扩展到为整个企业所有用户服务。同时，由于企业用户在职权、需求上的差异，BI系统提供广泛的、具有针对性的功能。从简单的数据获取，到利用WEB和局域网、广域网进行丰富的交互、决策信息和知识的分析和使用。

　　在保证核心技术的同时，提供客户化的界面针对不同企业的独特的需求，BI系统在提供核心技术的同时，使系统又具个性化，即在原有方案基础上加入自己的代码和解决方案，增强客户化的接口和扩展特性；可为企业提供基于商业智能平台的定制的工具，使系统具有更大的灵活性和使用范围。

　　这是目前商业智能应用的一大趋势，即在企业现有的应用系统中，如财务、人力、销售等系统中嵌入商业智能组件，使普遍意义上的事务处理系统具有商业智能的特性。考虑BI系统的某个组件而不是整个BI系统并非一件简单的事，比如将OLAP技术应用到某一个应用系统，一个相对完整的商业智能开发过程，如企业问题分析、方案设计、原型系统开发、系统应用等过程是不可缺少的。

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