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　　2 商務(wù)智能

　　2.1 商務(wù)智能的概念

　　商務(wù)智能是指將企業(yè)的各種數(shù)據(jù)及時(shí)地轉(zhuǎn)換為企業(yè)管理者感興趣的信息(或知識)，并以各種方式展現(xiàn)出來，幫助企業(yè)管理者進(jìn)行科學(xué)決策，加強(qiáng)企業(yè)的競爭優(yōu)勢。這里的數(shù)據(jù)不僅僅指企業(yè)內(nèi)部的各種數(shù)據(jù)，而且包括企業(yè)外部的數(shù)據(jù)，例如行業(yè)狀況、市場狀況和客戶資源的數(shù)據(jù)等等。

　　商務(wù)智能的過程是企業(yè)的決策人員以企業(yè)中的數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)，經(jīng)由聯(lián)機(jī)分析處理工具(OLAP)、數(shù)據(jù)挖掘工具加上決策規(guī)劃人員的專業(yè)知識，從數(shù)據(jù)中獲得有用的信息和知識，幫助企業(yè)獲取利潤。

　　商務(wù)智能幫助用戶對商業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘，例如預(yù)測發(fā)展趨勢、輔助決策、對客戶進(jìn)行分類、挖掘潛在客戶等等。

　　商務(wù)智能使得很多事務(wù)性的數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取、轉(zhuǎn)換之后存入數(shù)據(jù)倉庫。經(jīng)過聚集、切片或者分類等操作之后形成有用的信息、規(guī)則，來幫助企業(yè)的決策者進(jìn)行正確的決策。

　　數(shù)據(jù)倉庫是商務(wù)智能的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)用于更好地支持企業(yè)或組織的決策分析處理的數(shù)據(jù)集合。它有面向主題、集成、相對穩(wěn)定、隨時(shí)間不斷變化的4個(gè)特性，將數(shù)據(jù)倉庫與傳統(tǒng)的面向事務(wù)處理的數(shù)據(jù)庫區(qū)分開來。數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)鍵技術(shù)包括數(shù)據(jù)的抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、加載和維護(hù)技術(shù)。

　　聯(lián)機(jī)分析處理是以海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的復(fù)雜分析技術(shù)。它支持各級管理決策人員從不同的角度、快速靈活地對數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜查詢和多維分析處理，并且能以直觀易懂的形式將查詢和分析的結(jié)果展現(xiàn)給決策人員。OLAP使用的邏輯數(shù)據(jù)模型為多維數(shù)據(jù)模型。常用的OLAP多維分析操作有上卷、下鉆、切片、切塊和旋轉(zhuǎn)等。多維數(shù)據(jù)模型在物理實(shí)現(xiàn)時(shí)，主要有三種方式：ROLAP結(jié)構(gòu)、MOLAP結(jié)構(gòu)和HOLAP結(jié)構(gòu)。其中，ROLAP是基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的OLAP實(shí)現(xiàn)，MOLAP是基于多維數(shù)據(jù)組織的OLAP實(shí)現(xiàn)，HOLAP是基于混合數(shù)據(jù)組織的OLAP實(shí)現(xiàn)。

　　數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是從海量數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又可能有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)有多種來源，包括數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)庫或其他數(shù)據(jù)源。所有的數(shù)據(jù)都需要再次進(jìn)行選擇，具體的選擇方式與任務(wù)相關(guān)。挖掘的結(jié)果需要進(jìn)行評價(jià)才能最終成為有用的信息。按照評價(jià)結(jié)果的不同，數(shù)據(jù)可能需要反饋到不同的階段，重新進(jìn)行分析計(jì)算。數(shù)據(jù)挖掘的常用方法包括關(guān)聯(lián)分析、分類和預(yù)測、聚類、檢測離群點(diǎn)、趨勢和演變分析等。可以說，聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)倉庫之上的增值技術(shù)。

　　2.2 商務(wù)智能的應(yīng)用前景

　　企業(yè)為迎接市場的挑戰(zhàn)，必須對市場運(yùn)作有準(zhǔn)確的分析。商務(wù)智能系統(tǒng)的最好處是可以得到準(zhǔn)確、及時(shí)的信息，幫助企業(yè)贏得競爭優(yōu)勢。而這些功能的完成主要依靠數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘這三技術(shù)。借助商務(wù)智能的核心技術(shù)，利用企業(yè)中長期積累的海量數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)以下三方面的應(yīng)用：

　　(1)客戶分類和特點(diǎn)分析

　　根據(jù)客戶歷年來的量消費(fèi)記錄以及客戶的檔案資料，對客戶進(jìn)行分類。并分析每類客戶的消費(fèi)能力、消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)周期、需求傾向、信譽(yù)度，確定哪類顧客給企業(yè)帶來最的利潤，哪類顧客僅給企業(yè)帶來最少的利潤同時(shí)又要求最多的回報(bào)。然后針對不同類型的客戶給予不同的服務(wù)及優(yōu)惠。

　　(2)市場營銷策略分析

　　利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)實(shí)現(xiàn)市場營銷策略在模型上的仿真。其仿真結(jié)果將提示所制定的市場營銷策略是否合適。企業(yè)可以據(jù)此高速和優(yōu)化其市場營銷策略，使其獲得最的成功。

　　(3)經(jīng)營成本與收入分析

　　對各種類型的經(jīng)濟(jì)活動進(jìn)行成本核算，比較可能的業(yè)務(wù)收入與各種費(fèi)用之間的收支差額，分析經(jīng)濟(jì)活動的曲線，得到相應(yīng)的改進(jìn)措施和辦法，從而可降低成本、減少開支、提高收入。

　　國內(nèi)數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用剛剛起步，電信、金融、證券、稅務(wù)、零售業(yè)等已有量操作型數(shù)據(jù)積累的企業(yè)都出現(xiàn)了迫切的應(yīng)用需求。可以預(yù)計(jì)，商務(wù)智能在中國同樣會有廣闊的應(yīng)用前景。但是另一方面，成功的數(shù)據(jù)分析與挖掘應(yīng)用依賴于量的、長期的、真實(shí)的歷史數(shù)據(jù)積累。對于許多信息化建設(shè)起步較晚的企業(yè)，首先踏踏實(shí)實(shí)地做好基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫的建設(shè)是更為重要的，這也是為進(jìn)一步走向商務(wù)智能打下基礎(chǔ)。