商业智能及其应用研究

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商业研究
2003/ 22
Supporting System) , 是人工智能 ( AI, Artificial Intelligence) 和 DSS 相结合, 应用专家系统 ( ES, Expert System) 技术 , 使 DSS 能够更充分地应用人类的知识, 如关于决策问 题的描述性知识, 决策过程中的过程性知识 , 求解问题 的推理性知识, 通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策 问题的辅助决策系统。 IDSS 的功能是 , 既能处理定量问题, 又能处理定性 问题。 IDSS 的核心思想是将 AI 与其它相关科学成果 相结合 , 使 DSS 具有人工智能。当前 , 智能决策支持系 统的实现研究已成为众多学科领域的研究热点 , 特别 是伴随人工智能的发展 , 不断有新的理论和方法用于 智能决策支持系统的实现。 把 AI 技术引入 DSS, 主要是通过专家系统与 DSS 相结合, 在 DSS 系统中加入推理机和规则库。由于在 决策过程中 , 许多知识不能用数据来表示 , 也不能通过 模型来描述, 所以没有固定方式的专门知识和历史经 验。IDSS 引入的规则库可以存储这些知识 , 为决策提 供重要的参考和依据。 2 专家系统 , 对于诊断性问题和指令性问题非常 适用。诊断性问题是指需要回答 ! 发生了什么事 ∀的问 题, 相当于决策的情报阶段。指令性问题是只需要回 答! 我该做什么∀ 的问题, 相当于决策的选择阶段。客 户关系管理软件中的市场 百科全书就是这种专 家系 统。用户只需向专家系统提出需要解答的问题是适合 表象就能够得到圆满的答复。 3 神经网络, 被称为有学习能力的商业智能系统。 它具有和人类大脑相似的功能, 经过对神经网络系统 进行一段时间的训练以后, 该系统可以在没有人干预 的情况下进行模拟识别 , 以解 决特定领域 中的问题。 当神经网络被训练好以后, 如果它特定领域内新的模 式识别问题, 它就能给你有关 这种模式的 相关信息。 原因就是在于神经网络是按照人脑的模式来制造出来 的。它的任务就是响应、 自我组织、 学习、 抽象和遗忘 , 而不是执行。屡获智能商务业界大奖 SAS 公司提供的 Enterprise Miner 产品中就有 : SOM/ KOHONEN 神经网络 分类算法; 神经网络模型 ( MLP, RBF) 。很多公司都将 销售信息保存在大型的数据仓库中, 然后应用神经网 络软件分析并找出最好的销售模式。 4 遗传算法, 模拟进行化/ 适者生存的过程 , 逐渐 产生出优化的问题解决方案。它通过选择、 交叉和变 异等进化概念, 产生出解决问题的新方法和策略, 选择 是指挑选出好的解决方案, 交叉是将各个好的方案中 的部分进行组合连接 , 而变异则是随机的改变解决方 案的某些部分, 这样当提供了一系列可能的解决方案 后, 遗传算法就可以得出许多解决方案。 5 智能代理 , 是将计算机和网络中许多重复的工 作独立出来 , 自动的适应人们的爱好和习惯 , 按照人们 的要求完成工作、 融合了许多现代的软件技术。它的 典型应用是在 Web 上为消费商品进行筛选或 监测拍 卖, 在竞价时提醒用户。另外一种有名的采用代理技 术的电子商务应用是合作筛选, 即将用户采购同其他 消费者的购买习惯相比较进行推荐, 它被 Amazon. com
2003/ 20
总第 280 期
商业研究
COMMERCIAL RESEARCH
文章编号 : 1001- 148X( 2003) 20- 0173- 02
商业智能及其应用研究
刘建国
( 重庆工商大学 计 算机应用业智能是一种运用了人工智能技术来处理和分析企业的数据, 它用来辅助商业活动作出快速反 应, 加快知识的获取速度以增加商业利润 , 因此满足管理层和决策层对信息知识的时间性和准确性的要 求。从而帮助企业更加稳健地实现管理和经营目标 。 关键词 : 商业智能; 数据仓库 ; 数据挖掘 ; OLAP( 在线分析处理 ) 中图分类号 : TP399; F716 文献标识码 : A
收稿日期 : 2002- 10- 20 作者简介 : 刘建国 ( 1971- ) , 男 , 重庆市人 , 硕士研究生 , 重庆工商大学计算机科学与信息工程学院 , 讲师 , 高级程序员 。
沟通信息, 发现许多过去缺乏认识或未被认识的数据 关系 , 帮助企业管理者作出更好的商业决策 , 增强企业 对其竞争对手业务的了解 , 提高企业业务发展预测和 新业务的开发能力。不仅可以从中发现市场规律、 预 测未来的发展趋势、 预测和监控风险 , 而且还能辅助决 策者发现新的利润增长点 , 优化企业的资源和管理规 范, 从而帮助企业更加稳健地实现管理和经营目标。 商业智能的应用非常普遍。据统计 , 全球企业的 信息量平均每 1. 5 年翻一番, 而目前仅仅利用了全部信 息数据的 7% 。随着知识经济时代的来临 , 记录客户与 市场数据的信息和信息利用能力已经成为决定企业成 败的关键因素, 越来越多的国内外企业已经根据信息 流和数据分析技术进行企业重整, 传统的数据记录方 式将无疑被更先进的商业智能技术所代替。 DM Re view 是美国排名第一的商业智能和数据仓库杂志 , 每 年都要进行 100 强软件厂商的排名。 SAS 公司在 2000 年度排名中名列第一。它的产品可以帮助客户识别最 有力的客户群, 并揭示其中的特性; 分析用户访问路径 的规律, 改善电子商务的策略 ; 通过准确的形用评分提 高客户的利润贡献度; 进行欺诈检测、 客户流失管理、 非法侵入检测以及其他需要预测的应用等等。 二、 商业智能的关键技术 ( 一 ) 人工智能的方法和技术 商业智能 BI 包括智能决策支持系统、 专家系统、 神 经网络、 遗传算法和智能代理等几个方面。 1 智 能决 策 支持 系 统 ( IDSS, Intelligence Decision
所采用。 ( 二 ) 知识发现的方法和技术 为了从大量营销数据和市场信息中发现有用的知 识, 需要采用知识发现的方法和技术。它是在人工智 能、 机器学习与数据库、 在线数据分析等相结合基础上 开发的从数据中发现知识的方法和技术。目前主要有 在线分析处理( OLAP) 以及数据挖掘( DM) 。 1 在线分析处理( OLAP) 技术则帮助分析人员、 管 理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、 能够真 正为用户所理解的、 并真实反映数据维持性的信息, 进 行快速、 一致、 交互地访问 , 从而获得对数据的更深入 了解的一类软件技术。 2 数据挖掘( DM) 是一种决策支持过程 , 它主要基 于 AI、 机器学习、 统计学等技术, 高度自动化地分析企 业原有的数据, 做出归纳性的推理, 从中挖掘出潜在的 模式 , 预测客户的行为, 帮助企业的决策者调整市场策 略, 减少风险 , 做出正确的决策。 ( 三 ) 多媒体界面的方法和技术 计算机管理系统都是人机系统 , 商业智能系统也 是由商业管理人员和计算机软硬件组成的人机系统 , 因此, 人机协调是商业智能系统设计和运行的关键问 题。为了实现人机协调 , 一方面, 在商业智能系统设计 中要做到人机合理分工 ; 另一方面, 在商业智能系统实 现中要提供多媒体的人机智能界面, 以便在系统运行 中能进行人机友好交互 , 以声、 图、 文并茂的方式进行 相互通讯, 实现人机智能结合, 人机协同工作。 ( 四 ) 浏览器 / 服务器计算模式 现有的商业计算机管理系统基于局域网 LAN, 采 用客户机/ 服务器计算模式 , 主要为传统商业活动提供 计算机辅助服务 , 一般未考虑电子商务需求。新一代 的电子商业计算机管理系统不仅要为传统商业活动服 务, 而适应电子商务、 网络市场的需求 , 因而 , 商业智能 系统是基于 Intranet 的 , 需要采用浏览器/ 服务器的计算 模式, 或者采用客户机/ 服务器和浏览器/ 服务器相结 合的计算模式。同时, 应用 Java 程序设计语言 , 以便与 Internet、 Extranet 进行无缝连接 , 在网络市场上开展电子 商务活动, 实现商品图像与商场场景的浏览、 商务票据 的远程电子数据交换与传输和处理等。 ( 五 ) 系统安全与防护的方法和技术 作为商业计算机管理系统, 商业智能系统应具有 保障商务活动安全、 保护商业信息机密、 防御黑客和病 毒入侵等安全防护功能 , 需要采用相应的软件安全、 硬 件安全、 通信安全、 网络安全等系统安全防护方法和技 术, 例如数字签名及加密技术、 商业票据标准化及防伪 技术、 通信密钥技术、 安全网关与防火墙技术、 反病毒 技术、 杀病毒技术及反黑客入侵技术等。 三、 商业智能典型应用 ( 一 ) 产品销售管理 它包括产品的销售策略、 销售量分析, 影响产品销 售的因素分析 , 以及产品销售的改进方案的预测。通 过系统存储的产品销售信息建立销售模型, 分总体销 售模型和区域、 部门销售模型, 对产生不同结果的销售
Applied Research on Business Intelligence
LIU Jian- guo ( Department of Computer, Chongqing Technology and Business Universty, Chongqing 400067, China) Abstract: Business Intelligence( BI) utilizes artificial intelligence technology to analyze and handle enterprise data. It as sists enterprises into quick reaction for maximum profit through the quickening process of gaining knouledge. BI can meet the demand of decision- makers for instant and precise information so that they are able to more stably realize their man agement objectives. Key words: business intelligence; database; data mining; OLAP 一、 商业智能的定义及特点 用计算机模仿人的思考和行为来进行商业活动即 商业智能( business intelligence, BI) 它是一种运用了人工 智能、 数据仓库、 在线分析和数据挖掘等技术来处理和 分析数据 , 帮助企业管理者做出更好的商业决策的崭 新领域。其工作原理主要是通过对数据进行抽取、 清 洗、 聚类、 挖掘、 预测等处理来产生可透析的各种展示 数据。这些数据可直观的显示分析者所要探询的某种 经营属性或市场规律。 企业在经营过程中会产生无数的信息 , 如订单、 库 存、 交易账目、 通话记录及客户资料等。这些信息蕴藏 了丰富的经营理念和市场规律。怎样有效地利用这些 宝贵的信息增进对业务情况的了解, 帮助我们在业务 管理及发展上作出及时、 正确的判断, 也就是说 , 怎样 从业务数据中提取有用的信息, 然后根据这些信息来 采用明智的行动 , 成了企业的一个迫切愿望和现实难 点。这就是商业智能的课题。 把商业智能看作是一种解决方案应该比较恰当 , 其中包含大量技术和应用系统, 还有更多的技术和应 用正在向商业智能的旗帜集合。商业智能解决方案的 基本成分有数据仓库、 数据分析、 数据挖掘、 数据展示 和企业信息门户。正在向商业智能靠拢的有 ERP、 CRM ( 客户关系管理 ) 、 文本挖掘、 知识管理、 Web 智能、 无线 智能、 竞争智能、 市场智能等等。 在商业智能解决方案的帮助下 , 企业级用户可以 通过充分挖掘现有的数据资源, 捕获信息、 分析信息、
五系统安全与防护的方法和技术作为商业计算机管理系统商业智能系统应具有保障商务活动安全保护商业信息机密防御黑客和病毒入侵等安全防护功能需要采用相应的软件安全硬件安全通信安全网络安全等系统安全防护方法和技术例如数字签名及加密技术商业票据标准化及防伪技术通信密钥技术安全网关与防火墙技术反病毒技术杀病毒技术及反黑客入侵技术等