超越梦想作文商业智能(Business Intelligence, BI) 从20世纪90年代开始，已经在众多企业中引起了广泛关注，成为业界关注的热点。目前有关商业智能的概念并没有得到统一。

　　1996年市场研究公司加特纳集团( GartnerGroup)的分析师Howard Dresner最早提出了“ 商业智能”这一概念, 其认为商业商业智能.是将数据分析技术应用于商业系统中以实现辅助决策功能的一系列的概念和方法。智能之父——前Business Objects总裁Bernard Liautaud认为商业智能把企业运营数据转化为有效的信息，将这些有效信息友好地传递给商业决策执行者。

　　(1)数据仓库技术：商业智能的应用首先需要有充足的数据进行支持，企业内部和企业外部意味着不同的数据来源，而数据仓库正是商业智能中对数据进行抽取、转换和储存的部分。

　　(2)联机分析处理技术：联机分析处理(OLAP)又被称为多维分析，它可以通过在数据仓库中预设模型和查询工具，对储存在其中的数据从多个角度进行分析和展示。通过实现联机分析处理技术，企业的分析人员能够对原始数据从多个角度进行转化出来，快速获取有不同侧重点的各种信息，在分析中具有极大的灵活性。

　　(3)数据挖掘技术：通过使用数据挖掘技术，利用数据挖掘技术，结合数据仓库按不同主题建立的业务和财务分析模型，对数据进行归纳性推理、能够从数据中挖掘出未知的、潜在的、有价值的信息，作为财务分析结果，供决策人员使用。数据挖掘的最显著的功能就是其具有的预测功能，通过对以往储存的大量数据进行分析，可以预测事物在接下来的一段是间内的发展趋势。企业管理者通过把握这种趋势，制定符合趋势的发展战略，可以使企业在市场竞争中处于优势地。

　　(4)可视化技术：被用于构建用户界面的方法称为可视化技术。它通过计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像显示出来，并可以进行交互处理。该技术的基本思想是将抽象的、原始的数据信息通过计算机图形学、图像处理技术和交互技术，转化为直观的几何图形或图像。以达到方便信息使用者从不同维度观察和分析数据，提高数据的利用效率的目的。

　　(5)进化算法技术：通过对生物界的遗传变异进行模拟，来寻求对求解实际问题和处理信息的优化的计算机运算方法被称为进化算法。它遵从依照达尔文进化论“物竞天择，适者生存”的原则，对在一个集合当中的所有方法不断地进行淘汰，保留较好的方法，并且通过选择、交叉和变异等过程产生新的方法，然后重复进行淘汰，最终得到接近于最佳的方法。进化算法主要由遗传算法、进化规划和进化策略三个部分构成。

　　商业智能系统作为一种辅助决策的工具，在海量信息中蹄选有用信息并加工，提高决策者的决策水平。

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