长江电力邮件系统分析商务智能的研究现状，分别探讨了物联网与云计算技术对商务智能的影响，并提出了基于云计算与物联网技术的商务智能发展趋势，最后探讨了商务智能发展面临的挑战。

　　随着经济全球化和社会网络化的到来，企业面临的内外部环境变得越来越复杂。因此，企业的生存和发展面临着前所未有的挑战与机遇。应对挑战，企业必须具有对内外部环境进行科学地决策分析和有效地快速反应的能力。如何具备这些能力是十分值得研究的问题。

　　传统的纸质书信、电话等是企业与客户沟通的主要方式。近年来，企业与时俱进，充分运用互联网、信息化来维护客户关系，增强顾客满意度。然而，企业资源计划系统、销售系统环境、客户关系管理系统等每天都源源不断地生成大量数据，而且平均每18个月数据量就翻一番。然而，这些数据的价值并未真正体现出来。甚至有大部分数据的质量很差，难以使用。如何把分散孤立的数据高效地转化为信息，再从信息中挖掘出规律和知识，最终用这些知识进行辅助决策，成为信息化进程中亟待解决的问题。

　　在这种背景下，商务智能（BusinessIntelligence，BI）进入了人们的视野，并很快受到了广泛的关注。商务智能首先对企业的业务信息等进行加工处理，提升到知识层面，然后，运用这些知识对企业的业务数据等加工处理，形成具有辅助决策价值的信息，以高效地处理企业内外部环境的相关数据和信息，从而赋予企业强大的生命力。

　　商务智能这一术语由HowardDresner于1989年首次提出，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。为了将数据转化为知识，必须利用数据仓库（DataWarehouse，DW）、联机分析处理（On-LineAnalysisProcessing，OLAP）和数据挖掘（DataMining，DM）技术。1990-1995年，对商务智能的研究主要基于数据库、数据建模，EdwardR.Tufte在1990-1991年间发表的关于信息，特别是信息定量可视化的着作为商务智能研究奠定了基础。1994年，数据仓库首次被Inmon论述。1996年，论文《ManagingtheDataWarehouse》深刻阐述了数据仓库，意义重大。次年，《CorporateInformationFactory》一书提出了信息工厂的架构。随后，商务智能领域的科研热情不断高涨，研究方向不断增多，并且不断深化。

　　王茁的《三位一体的商务智能管理、技术与应用》是一本全面介绍商务智能概念、框架和实施等方面的专着，从组织管理、技术实施、行业应用几个维度对商务智能进行了详细的探讨。李萍分别从商务、战略和运营的角度对商务智能进行了剖析。宗平通过比对方法论述了时下流行的商务智能产品。龙青云重点阐述了商务智能的组件和功能，并总结了部分实现商务智能的工具。高立波在其博士学位论文中从知识管理与商务智能的整合应用的角度展开了深入研究。张巧论述了当时我国的商务智能架构与核心技术，总结了商务智能实践状况并展望了发展前景。宋丽丽基于数据结构对商务智能实施中的技术问题进行了探讨。程蕾认为，应将知识管理与商务智能进行综合利用，以达到更好的商务智能效果，并且构建了综合利用的方法模式。

　　然而，对商务智能发展趋势研究的文献并不多，尤其是从云计算物联网角度对商务智能发展趋势研究的论着更加少。因此，本文的研究重点是探讨基于云计算与物联网技术的商务智能发展新趋势。

　　物联网的定义是，在因特网基础上，借助具有信息传感功能的器备（激光扫描仪、声波感应器、压力感器、温度感应器、摄像头等），针对特定的事物，采集声、光、电、热、图像、化学、力学、生物和位置等信息，进行信息通讯与处理，从而实现识别、管理与控制功能的一种物与物，物与人相连的网络。

　　从《2009年度中国RFID与物联网发展报告》中可以得知，建成物联网系统需要具备三个基本能力：首先是全面的信息感知能力，能够对特定的事物数据、信息进行识别和采集；其次是可靠的信息传递能力，能够借助2G、3G和4G通信网络对采集到的数据安全可靠地传输；最后是强大的智能处理能力，能够对汇集来的（海量）数据、信息加以智能化分析和管控。

　　根据该报告，假如传感和通信技术具备前两项能力，而最后一项能力势必要借助软件才能达成。目前，我国的网络基础设施水平不低，然而传感器制造和预处理水平等比较低，对于大数据的处理能力更是低下。由此可见，在第三项能力上，我们的技术水平还不能够达到物联网的技术要求。它需要强大的海量数据综合分析处理能力，需要构建强大的软件系统实现智能化分析和处理，而具备此功能的软件系统正是商务智能要解决的实际问题。因此商务智能必将在物联网的发展大背景下蓬勃发展。

　　中国移动研究院认为云计算系统是一种把大数量的低成本运算单元通过IP网络相连而组成的超大型运算平台，核心是组成云计算平台和管理软件。

　　通过探讨商务智能在物联网中起到作用，不难得出两者都与云计算密不可分。传统的商务智能系统运行在装载UNIX操作系统的平台上，导致了商务智能系统的封闭性。在商业环境中，信息的实时性至关重要，而此时封闭的商务智能系统无法达到这种需求。而且，封闭性问题也引发了一系列其他问题，比较重要的有商务智能软件的可扩展性差，信息处理能力严重不足，费用也居高不下等。比如，目前的商务智能系统仅能允许1百万用户对1个月内的数据进行挖掘分析，该性能显然难以达到预期的商业效果。

　　然而，近几年云计算的研究与应用热潮，再次大力推动了商务智能的发展。二者的结合将给商务智能带来诸多益处：（1）提高数据加工处理能力。云计算让商务智能系统不再依赖于传统的操作系统平台，避免了封闭性，让其数据加工处理水平增强几十倍左右，真正具备复杂海量信息处理能力，达到智能化水准。（2）具备资源共享功能。通过云计算技术，商务智能系统具备了资源共享的功能，自身作为平台，让用户共享数据、信息、计算等资源。因此，借助具备云计算技术的商务智能系统，企业能够远程对各种资源统筹使用，最大限度地的合理配置资源，使其发挥最大价值，提高运营管理实效。（3）具备开放性。在云计算技术支撑下，商务智能系统的数据挖掘的更加开发，对来自不同区域的企业数据的使用更加灵活自如，保证了数据的时效，很好地解决了商业对时效性的需求。（4）降低成本。在云服务模式下，商务智能系统只需工作在云中，借助云服务商的云计算即可实现自身性能。在该模式下，企业不用再考虑自己搭建服务器的技术和费用问题，只需像购买水电一样便利，购买物美价廉的专业的云服务，使自身的系统正常工作。而且，云服务提供商还会提供售后维护等增值服务，如此企业便省去了一定数额的维护费用，节省了时间，降低了整体的运营成本。

　　云计算与物联网技术对商务智能起到的积极影响毋庸置疑。但是，商务智能不可避免地面临着极具挑战性的问题。如近年来的大数据应用问题，大数据的出现不是偶然，非常重要的因素是越来越多的组织机构认识到了业务数据的潜在价值，并且积极行动起来。例如，大型超市对自身的销售数据、信息进行收集、存储，形成了大量的数据资源，如果运用得当，将是一笔巨大的财富，比如预测市场，分析消费者行为等。然而，并非所有的数据分析处理都如此清晰、简单，当遇到复杂海量的数据信息时，即使在云服务的技术支持下，商务智能也将面临严峻的挑战。

　　又如，一些半结构化、非结构化数据分析问题。随着社会化媒体的发展，品牌的口碑传播速度不断加快。消费者在购买产品后，习惯性地将使用体验感受在网上分享到朋友圈，这些信息很快爆炸性地散播开来，对企业的品牌影响巨大。企业如何控制不良信息，发现有潜在价值的信息等成为商务智能要解决的实际问题。而这些信息往往是非结构化的数据，非常难以处理加工。另外，对于实施知识管理的企业而言，企业业务、顾客、销售等信息比较规范，然而，在数据库中，他们仍然是半结构化甚至是非结构化的数据。目前，对这类信息运用商务智能技术进行分析处理，仍然面临着巨大的困难，有待深入研究。

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