我國(guó)商務(wù)智能研究 計(jì)算機(jī)科學(xué)和技術(shù)專(zhuān)業(yè)

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1、我國(guó)商務(wù)智能研究商務(wù)智能（Business Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)BI）的概念最早是Gartner Group 的Howard Dresner于1996 年提出來(lái)的，我國(guó)學(xué)者將之翻譯為“商業(yè)智能”或“商務(wù)智能”，本文選用“商務(wù)智能”作為Business Intelligence的中文翻譯。近年來(lái)，商務(wù)智能技術(shù)日趨成熟，越來(lái)越多的企業(yè)決策者意識(shí)到需要商務(wù)智能來(lái)保持和提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。在美國(guó)，500強(qiáng)企業(yè)里面已經(jīng)有90%以上的企業(yè)利用企業(yè)管理和商務(wù)智能軟件幫助管理者做出決策。國(guó)外己經(jīng)有很多成功實(shí)施商務(wù)智能的案例。我國(guó)的商務(wù)智能處于導(dǎo)入期，商務(wù)智能應(yīng)用的程度和實(shí)際效果都與國(guó)外企業(yè)有很大差距。近

2、年來(lái)，國(guó)內(nèi)外商務(wù)智能供應(yīng)商和高等院校都開(kāi)展了廣泛的商務(wù)智能的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究。本文主要基于國(guó)家圖書(shū)館的多庫(kù)目錄檢索系統(tǒng)、清華同方全文數(shù)據(jù)庫(kù)檢索系統(tǒng)等，對(duì)國(guó)內(nèi)商務(wù)智能的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析和總結(jié)。 一、 文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析 1 論著統(tǒng)計(jì)分析。為了對(duì)近年來(lái)國(guó)內(nèi)商務(wù)智能論著情況有一個(gè)比較全面的了解，筆者分別以“商務(wù)智能”和“商業(yè)智能”（他們指的都是Business Intelligence，BI）為檢索題，通過(guò)對(duì)國(guó)家圖書(shū)館的多庫(kù)目錄檢索系統(tǒng)進(jìn)行題名檢索，得到近年來(lái)相關(guān)論著及博碩論文分布情況：國(guó)內(nèi)商務(wù)智能專(zhuān)著只有2004年的兩本，譯著在2003年2005年間有三本。相對(duì)于最早1988年出版、截止2005年已

3、經(jīng)出版23本的西文專(zhuān)著（含一本日文專(zhuān)著）要少得多。國(guó)外2001年2004年間出版的商務(wù)智能專(zhuān)著數(shù)量極多，說(shuō)明經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的發(fā)展，國(guó)外商務(wù)智能的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究都比較成熟。而我國(guó)從2002年起僅有少量的博士論文，關(guān)于商務(wù)智能的專(zhuān)著也屈指可數(shù)，我國(guó)商務(wù)智能僅處于導(dǎo)入期，對(duì)商務(wù)智能的系統(tǒng)研究還有大量工作要做。 2 論文統(tǒng)計(jì)分析。 （1）數(shù)量分布統(tǒng)計(jì)分析。筆者利用清華同方中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)檢索系統(tǒng)（Web），分別以“商業(yè)智能”、“商務(wù)智能”為檢索題進(jìn)行篇名檢索，得到221篇文章（論文、簡(jiǎn)訊等），通過(guò)內(nèi)容分析，除去內(nèi)容重復(fù)的和明顯不符合我們主題的文章，得到以下統(tǒng)計(jì)結(jié)果（見(jiàn)表1）。 從檢索結(jié)果來(lái)看，19

4、96年的兩篇簡(jiǎn)訊可以說(shuō)是國(guó)內(nèi)較早關(guān)于商務(wù)智能的文章。中國(guó)學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)在1996年2005年期間，收錄了有關(guān)“商務(wù)智能”和“商業(yè)智能”的論文一共200篇，文章數(shù)量年代分布呈現(xiàn)前幾年緩慢增長(zhǎng)，近幾年明顯遞增的特征。因此可以將國(guó)內(nèi)商務(wù)智能發(fā)展規(guī)劃為兩個(gè)階段：初始階段（1996年2001年）：這個(gè)階段國(guó)內(nèi)商務(wù)智能初露端倪，這段時(shí)間相關(guān)文章很少，有36篇，約占總數(shù)18%，說(shuō)明商務(wù)智能在當(dāng)時(shí)屬新事務(wù)，沒(méi)有得到應(yīng)有的重視，這段時(shí)期的文章多是關(guān)于商務(wù)智能軟件和國(guó)外商務(wù)智能研究的簡(jiǎn)單介紹和綜述。明顯增長(zhǎng)階段（2002年2005年）：這階段論文有顯著增長(zhǎng)。不少論文討論商務(wù)智能在各行業(yè)和各領(lǐng)域的應(yīng)用，但是關(guān)于

5、商務(wù)智能的較高水平和較深層次的學(xué)術(shù)研究論文還極少，大部分文章仍是簡(jiǎn)單的、重復(fù)的功能介紹、綜述和簡(jiǎn)訊等。這與目前我國(guó)企業(yè)信息化程度普遍不高、缺乏大量數(shù)據(jù)積累、缺乏應(yīng)用商務(wù)智能的實(shí)踐有關(guān)。 （2）主題分布統(tǒng)計(jì)。筆者查閱大量的相關(guān)論文資料，對(duì)當(dāng)前商務(wù)智能的研究主題進(jìn)行劃分并加以調(diào)整，將商務(wù)智能的研究?jī)?nèi)容劃分為基礎(chǔ)研究和應(yīng)用層面兩大類(lèi)，其中基礎(chǔ)研究包括商務(wù)智能定義、功能（任務(wù)）、技術(shù)、綜述等，關(guān)于商務(wù)智能的一般應(yīng)用研究等無(wú)法歸于應(yīng)用層面所分細(xì)類(lèi)的文章也放在這一部分；應(yīng)用層面分為：商務(wù)智能軟件方面的簡(jiǎn)訊和功能介紹；商務(wù)智能的行業(yè)應(yīng)用，如金融、電信等；商務(wù)智能應(yīng)用的范疇，如客戶關(guān)系管理、電子政務(wù)等。按以上

6、主題通過(guò)對(duì)中國(guó)學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)按題名檢索的結(jié)果進(jìn)行分類(lèi)，統(tǒng)計(jì)表明，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)商務(wù)智能基礎(chǔ)工作研究較少，共75篇，占總數(shù)的37.5%，其中還包括無(wú)法歸類(lèi)于商務(wù)智能軟件和具體應(yīng)用的一般應(yīng)用討論的文章。這里分別以“商務(wù)智能”、“商業(yè)智能”為題名檢索到商務(wù)智能技術(shù)方面的論文極少，但如果以“數(shù)據(jù)挖掘”、“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)”、“OLAP”分別進(jìn)行題名檢索，會(huì)得到成百上千篇論文。作為商務(wù)智能的支撐技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP的發(fā)展是推動(dòng)商務(wù)智能發(fā)展的技術(shù)基礎(chǔ)。商務(wù)智能支撐技術(shù)研究的逐漸深入和成熟，為商務(wù)智能的功能、體系結(jié)構(gòu)、應(yīng)用研究等提供了良好的技術(shù)基礎(chǔ)。 近幾年我國(guó)關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP的研究論

7、文數(shù)量激增，基礎(chǔ)研究關(guān)系到商務(wù)智能的應(yīng)用能否順利進(jìn)行，這其中商務(wù)智能的支撐技術(shù)（數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP）是研究的重點(diǎn)之一。 總的來(lái)說(shuō)，我國(guó)關(guān)于商務(wù)智能基礎(chǔ)研究的論文數(shù)量極少，部分論文的質(zhì)量不高，只是膚淺的介紹式論述，論文內(nèi)容不新穎，重復(fù)性較高，算得上是嚴(yán)格意義上的學(xué)術(shù)論文數(shù)量更是屈指可數(shù)，尤其缺乏高質(zhì)量的、深入的關(guān)于功能、體系結(jié)構(gòu)、方法等方面的論文。當(dāng)然這也與商務(wù)智能本身的特點(diǎn)有關(guān)，確切地講，商務(wù)智能并不是一項(xiàng)新技術(shù)，它將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DW）、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）、數(shù)據(jù)挖掘（DM）等技術(shù)與客戶關(guān)系管理（CRM）、ERP等系統(tǒng)結(jié)合起來(lái)應(yīng)用于商業(yè)活動(dòng)實(shí)際過(guò)程當(dāng)中，實(shí)現(xiàn)了技術(shù)服務(wù)于決策的目的。

8、 商務(wù)智能應(yīng)用研究的文章數(shù)量相對(duì)較多，共125篇，占總量的62.5%，這部分文章中41篇（32.8%）是關(guān)于商務(wù)智能軟件的簡(jiǎn)訊，其余84篇（67.2%）是關(guān)于商務(wù)智能在各行業(yè)和各領(lǐng)域應(yīng)用的論文和介紹性文章。這部分關(guān)于具體應(yīng)用的文章也存在討論不夠深入、內(nèi)容比較簡(jiǎn)單、有重復(fù)的現(xiàn)象。論文數(shù)量2002年開(kāi)始增長(zhǎng)較多，電信、金融等信息化程度高的行業(yè)應(yīng)用商務(wù)智能較多，客戶關(guān)系管理、競(jìng)爭(zhēng)與決策、信息化和ERP等領(lǐng)域是商務(wù)智能應(yīng)用的熱點(diǎn)。 二、 國(guó)內(nèi)商務(wù)智能理論研究現(xiàn)狀 從以上分析來(lái)看，我國(guó)商務(wù)智能的研究還處于導(dǎo)入期。像員巧云那樣，筆者也把商務(wù)智能的理論研究分為宏觀研究和微觀研究?jī)煞矫?，其中宏觀研究主要是從總

9、體上把握，如商務(wù)智能的必要性、內(nèi)涵和理論綜述等；微觀研究主要包括：商務(wù)智能功能、技術(shù)、體系結(jié)構(gòu)等。 1 宏觀研究和微觀研究?jī)煞矫妗?（1）商務(wù)智能的含義。Gartner Group將商務(wù)智能定義為一類(lèi)由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（或數(shù)據(jù)集市）、查詢報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的的技術(shù)及其應(yīng)用。IBM認(rèn)為商務(wù)智能是一系列由系統(tǒng)和技術(shù)支持的以簡(jiǎn)化信息收集、分析的策略的集合，它應(yīng)該包括企業(yè)需要收集什么信息、誰(shuí)需要去訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)、如何把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為最終導(dǎo)致戰(zhàn)略性決策的智能、客戶服務(wù)和供應(yīng)鏈管理。簡(jiǎn)言之，BI=DB（數(shù)據(jù)庫(kù)）+DW（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）+OLAP（在線分析處理）+DM（

10、數(shù)據(jù)挖掘），是多種技術(shù)的集合，是人工智能技術(shù)的最新方法。現(xiàn)如今，商務(wù)智能的概念已經(jīng)不僅僅是軟件產(chǎn)品和工具，而是整體應(yīng)用的解決方案，甚至升華成為一種管理思想，體現(xiàn)的是一種理性的經(jīng)營(yíng)管理決策的能力，即全面、準(zhǔn)確、及時(shí)、深入地分析和處理數(shù)據(jù)與信息的能力。 （2）商務(wù)智能與知識(shí)管理的區(qū)別與聯(lián)系。商務(wù)智能和知識(shí)管理最重要的類(lèi)似處是它們最終都處理知識(shí)，知識(shí)管理中的知識(shí)明顯的總是直接來(lái)自人，商務(wù)智能中的知識(shí)源自數(shù)據(jù)，它是經(jīng)過(guò)分析產(chǎn)生的知識(shí)；商務(wù)智能和知識(shí)管理都受企業(yè)文化和人的影響；商務(wù)智能看重的分析數(shù)據(jù)的技術(shù)和知識(shí)管理中管理和分發(fā)知識(shí)的技術(shù)很不同，然而，他們?cè)趦?nèi)容獲取和顯示方面都共有終端技術(shù)。2 微觀研究方

11、面。 （1）商務(wù)智能的功能。商務(wù)智能系統(tǒng)的儀表盤(pán)可以剪裁環(huán)境以滿足用戶的特殊需要；用戶可以定制主頁(yè)來(lái)展示最關(guān)鍵的圖表和報(bào)告，并且當(dāng)商業(yè)需求變化時(shí)可以改變顯示的圖表；能基于底層（underlying）數(shù)據(jù)源的更新自動(dòng)更新圖表；可以根據(jù)特定參數(shù)或特定條件的變化進(jìn)行預(yù)警；有例外管理能力；儀表盤(pán)的資源組件使資源材料與特定的使能過(guò)程一致；提供團(tuán)隊(duì)協(xié)同工作環(huán)境等。 （2）商務(wù)智能的支撐技術(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、OLAP。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)面向主題的、集成的、穩(wěn)定的及包含歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集合，它用于支持經(jīng)營(yíng)管理中的決策制定過(guò)程。商務(wù)智能系統(tǒng)的核心是解決商業(yè)問(wèn)題，它把數(shù)據(jù)處理技術(shù)與商務(wù)規(guī)則相結(jié)合，以提高

12、商業(yè)利潤(rùn)減少市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)、決策支持技術(shù)和商業(yè)運(yùn)營(yíng)規(guī)則的結(jié)合。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的及隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，挖掘出隱含的、先前未知的、對(duì)決策有潛在價(jià)值的知識(shí)和規(guī)則的過(guò)程。聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）。OLAP是一種多維分析工具，目標(biāo)是滿足決策支持或多維環(huán)境下特定的查詢和報(bào)表需求，使分析人員、管理人員或執(zhí)行人員能夠從多個(gè)角度對(duì)從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來(lái)的、能夠真正為用戶所理解的并真實(shí)反應(yīng)企業(yè)維特性的信息進(jìn)行快速、一致、交互地存取，從而獲得對(duì)數(shù)據(jù)的更深入了解。 三、 國(guó)內(nèi)商務(wù)智能應(yīng)用研究 1 商務(wù)智能的應(yīng)用行業(yè)。商務(wù)智能的應(yīng)用

13、領(lǐng)域非常廣泛，典型的有電信、銀行、保險(xiǎn)、醫(yī)療、零售、政府等，以及所有建立了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的用戶。從商務(wù)智能應(yīng)用的論文內(nèi)容來(lái)看，我國(guó)的商務(wù)智能應(yīng)用還處于起步階段，僅在信息化程度偏高的電信、銀行、保險(xiǎn)、醫(yī)療等有少量應(yīng)用。這一方面因?yàn)樯虅?wù)智能是建立在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)上的，我國(guó)大部分企業(yè)的信息化程度偏低，缺乏數(shù)據(jù)的積累，而數(shù)據(jù)的積累需要一個(gè)較長(zhǎng)期的過(guò)程。另一方面因?yàn)閷?duì)商務(wù)智能的認(rèn)知度不高，缺乏商務(wù)智能方面的人才以及對(duì)這些人才的有效管理。 商務(wù)智能的應(yīng)用與行業(yè)內(nèi)信息化的基礎(chǔ)狀況密切相關(guān)，實(shí)施商務(wù)智能的企業(yè)中，以電信、金融行業(yè)的使用率較高。劉艷麗認(rèn)為商務(wù)智能能帶來(lái)較大價(jià)值的企業(yè)中，以制造型企業(yè)最多，超過(guò)50%；其次

14、是零售業(yè)，為41.2%；而政府機(jī)構(gòu)對(duì)商務(wù)智能產(chǎn)品或技術(shù)的使用價(jià)值低于其他軟件產(chǎn)品。以目前制造型企業(yè)和零售業(yè)的低使用率和高預(yù)期值來(lái)比較，這兩個(gè)領(lǐng)域?qū)⑹巧虅?wù)智能不可忽視的新市場(chǎng)。 2 商務(wù)智能在客戶關(guān)系管理（CRM）、信息化與ERP、競(jìng)爭(zhēng)與決策中的應(yīng)用。統(tǒng)計(jì)分析顯示商（下轉(zhuǎn)第112頁(yè)）務(wù)智能在客戶關(guān)系管理、信息化、競(jìng)爭(zhēng)與決策等方面的研究論文相對(duì)較多。著名的商務(wù)智能公司Business Object公司的專(zhuān)家Paul Clark 在分析商務(wù)智能與CRM的關(guān)系時(shí)認(rèn)為：客戶知識(shí)是CRM重要的核心組成部分，而商務(wù)智能是CRM的智慧所在，客戶知識(shí)的獲取與保存依賴于商務(wù)智能，商務(wù)智能是整個(gè)CRM的基礎(chǔ)。 商務(wù)

15、智能是架構(gòu)在ERP之上的，而決策支持是在商務(wù)智能基礎(chǔ)上的再擴(kuò)展。從基礎(chǔ)架構(gòu)的角度上看，商務(wù)智能數(shù)據(jù)庫(kù)和ERP有許多共通之處。但商務(wù)智能和ERP絕對(duì)不是同一事物或是同一事物體的兩個(gè)方面，它們是互補(bǔ)的系統(tǒng)。它們最大的共性就是，它們使企業(yè)運(yùn)行得更有效率、響應(yīng)更及時(shí)并易于整合。 商務(wù)智能建設(shè)的主要目標(biāo)是企業(yè)決策支持。商務(wù)智能通過(guò)信息技術(shù)的運(yùn)用在不同層面為戰(zhàn)略決策提供新的支持：提升決策者洞察力；支持信息獲取與分析。 商務(wù)智能系統(tǒng)可以從以下方面幫助企業(yè)獲取更大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)：顯著提升企業(yè)決策水平；識(shí)別優(yōu)質(zhì)客戶，改善企業(yè)與客戶關(guān)系；降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本；創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式。 3 商務(wù)智能系統(tǒng)、軟件工具。目前市場(chǎng)上的商務(wù)智

16、能廠商一般分為三大類(lèi)：一類(lèi)專(zhuān)門(mén)做商務(wù)智能軟件的廠商如Business Object、Brio、Cognos；第二類(lèi)是繼承性的數(shù)據(jù)庫(kù)廠商和統(tǒng)計(jì)軟件廠商，這類(lèi)公司包括NCR、Microsoft、CA、Oracle、Sybase、IBM、SAS等；第三類(lèi)是一些管理軟件廠商，如SAP、博科、用友、金蝶等公司。 不同的人對(duì)商務(wù)智能的理解仍然不同。數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)商（如Oracle、IBM、Sybase）往往認(rèn)為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是商務(wù)智能的核心，數(shù)據(jù)展示服務(wù)商（如Hyperion、BO、Cognos）則認(rèn)為商務(wù)智能就是聯(lián)機(jī)分析（OLAP），而數(shù)據(jù)分析服務(wù)商（如SAS、SPSS）一般認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘才是商務(wù)智能的核心。 四、

17、 商務(wù)智能研究熱點(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì) 1 商務(wù)智能的研究熱點(diǎn)。從商務(wù)智能的研究成果分析來(lái)看，當(dāng)前商務(wù)智能的研究熱點(diǎn)主要有：（1）集成的商務(wù)智能體系研究；（2）商務(wù)智能的預(yù)測(cè)功能；（3）商務(wù)智能網(wǎng)絡(luò)的研究；（4）決策支持工具的研究；（5）企業(yè)建模方法研究；（6）信息的收集與獲取研究。 2商務(wù)智能的主要發(fā)展趨勢(shì)。通過(guò)對(duì)已檢索文章分析，商務(wù)智能將呈以下發(fā)展趨勢(shì)：（1）應(yīng)用領(lǐng)域的探索和擴(kuò)張；（2）應(yīng)用行業(yè)將更廣泛，制造業(yè)、零售業(yè)將是商務(wù)智能應(yīng)用的熱點(diǎn)；（3）與領(lǐng)域、行業(yè)知識(shí)的結(jié)合；（4）實(shí)時(shí)商務(wù)智能系統(tǒng)的研究和應(yīng)用；（5）不同領(lǐng)域的理論、技術(shù)的融合；（6）商務(wù)智能系統(tǒng)可視化、交互性；（7）從單獨(dú)的商業(yè)智能向嵌入式商業(yè)智能發(fā)展。