商务智能研究综述
商务智能研究综述
商务智能研究综述商务智能，又称商业智能，是指利用各种技术、工具和方法来获取、整理、分析、共享和管理企业数据，并利用得出的数据模式和商务洞察来辅助企业做出决策的一种新型应用软件。
商务智能在企业中扮演着至关重要的角色，给企业提供了沉淀、加工、分析和运营企业数据的能力，有效地提升企业的经营水平和竞争优势。
下面的综述将从商务智能的定义、特点、应用和未来发展趋势等方面，对商务智能进行全面的探讨。
一、商务智能的定义商务智能是指通过数据挖掘、数据分析、数据可视化等技术手段来获取、整理、分析、共享和管理企业数据的一种新型应用软件，其目的是为企业的决策制定提供精确有效的决策支持。
1. 数据处理能力强：商务智能系统拥有强大的数据处理能力，能够对海量数据进行存储、查询、分析和处理。
2. 操作简便灵活：商务智能系统具有简单明了的用户操作界面，企业用户可以根据自身需要灵活定制各类报表和图表等数据可视化工具，快速了解企业数据的变化和趋势。
3. 报表和图表自动化生成：商务智能系统支持报表和图表的自动生成，可以根据用户需求自动分析企业数据，自动生成各种类型的报表和图表，并且支持自定义报表和图表格式。
4. 多维分析能力：商务智能系统具备多维分析能力，能够对企业数据进行丰富多彩的分析，更好地满足企业决策制定的需要。
商务智能在企业中广泛应用于经营管理、市场营销、客户关系管理、供应链管理等领域，并在企业中发挥了重要的作用。
1. 经营管理：商务智能系统可以直观地展现企业的经营状况，帮助企业管理层更好地把握和掌控企业运营，及时制定有效的决策，从而提升企业的竞争力。
2. 市场营销：商务智能系统可以分析市场及客户数据，精确定位目标市场，制定相应的市场策略，提高企业销售额和市场份额。
3. 客户关系管理：商务智能系统可用于客户数据的处理和分析，帮助企业更好地把握客户需求和行为模式，并且制定针对性较强的客户关系管理策略。
4. 供应链管理：商务智能系统可以帮助企业更好地把握物流、库存和采购等供应链环节的情况，从而更好地提高供应链的整体效率和管理水平。
商务智能的理论和应用研究综述
２ 商务智能理论 与应 用研 究
Ｂ 是当前 Ｉ Ｉ Ｔ领域 和 企业界 关注 的热 点 问题 ， Ｉ Ｔ厂
企业资源规划（Ｒ ）销售终端 （Ｏ ）市场调 查、 ＥＰ 、 ＰＳ、 供应
商、 户、 客 网络 、 政府 部 门等都在 不断地 给企 业添加 数
商不停地提出 Ｂ 的解决 方案 ， Ｉ 而企业 用户对 Ｂ 的认知 Ｉ
究大 多是 局限于 对某一 项技术 如数 据挖掘 ， 数据仓库
比较分析 。一般来说刊物代表了研究 的方 向， 而专著（ 书
籍） 则是这些研究理论 的汇编。然后以英文单词 Ｂ ｓ ｅｓ ｕｉ ｓ ｎ
Ｉｅｉ ｎｅ为关键词搜索 ， ｎ ｌ ｅｃ ｔｌ ｇ 或者以 中文商务智能 （ 或者商
等等 的研 究 ， Ｂ 的研 究如 同盲 人摸 象 ， 乏一 个整 对 ｌ 缺
新
％
义各不相同 ， 有的说是商业绩效管理 ， 的说是数 据挖 有 掘 ， 的说是仪 表盘等 ， 有 这使企 业 用户产 生了迷 惑 ， 到 底什 么是 Ｂ Ｉ ？企业应该采用什么样 的 Ｂ 解决方案７ Ｉ
次
Ｇ ｒｎ ｒ ｒｕ ａｔ ｅ ｏｐ对理 想的 Ｂ和 当前的 实际情 况做 ｅ Ｇ Ｉ
维普资讯
计 算 机 系 统 应 用
２０ 年 第 １期 ０７
商务智能的理论和应 用研 究综述
Ｒ ｖ ｅ ｏ ｓ ｎ ｓ ｎ ｅ ｌ ｅ ｃ ｅ ｙ ａ ｄ Ｐ ａ ｔ ｅ ｅ ｉｗ ｆＢｕ ｉ ｅ ｓ Ｉ ｔ ｌｇ ｎ ｅ Ｔｈ ｏｒ ｎ ｒ ｃ ｉ ｉ ｃ
体 的规 划。
业智能 ） 为关键词进行搜索。把得到的商务智能厂商的应 用方案和发表的论文进行综合归纳。
２ ２ 商务智能理论发展 ．
商务智能技术研究综述
商务智能技术研究综述一、商务智能概述商务智能（BusinessIntelligence，简写成：BI），根据全球第一家信息技术研究和分析公司、国际知名咨询公司——Gartner集团的定义，是指对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识和洞察力，帮助他们做出对企业更有利的决策。
商业智能可以显着提升企业效率，改善商业表现，目前已经被多个行业的企业所采用，尤其在电信、金融和电子政务等数据信息数量庞大的领域都受到了极大的重视，除此以外，能源、物流、烟草、制造业等也是商业智能大展拳脚的平台。
在大数据指数增长且日趋成为企业战略资产的背景下，人力成本的持续提升和环保压力的加大促使企业增加对BI的需求。
ERP等管理软件的普及和CIO对BI的认可，为BI的发展提供了所需的数据积累和客户基础，而近期国家针对BI的政策扶持也已初现端倪，预计物联网“十二五”规划和智慧城市建设将为BI发展带来全新契机，可以预见，“十二五”时期，BI市场的潜在市场空间将超过300亿。
近几年来，国内BI市场的竞争激烈程度日益攀升，不论是专业的BI产品供应商，还是其他管理软件商，都已采取了频繁快速的举措，甚至是国际供应商都已进入中国市场，多方竞争力已经开始着力抢夺国内市场。
目前，国内BI市场上拥有优势地位的除了IBM、Oracle、微软、SAP等传统国际先进企业外，还有用友、东方国信、浪潮、金蝶、亚信创联等一批国内优秀企业，他们已经打破了国际企业垄断中国市场的局面，且都正以较快的速度成长。
二、商务智能的技术基础而为了实现商务智能，相应的商务智能技术技术也应运而生。
所谓商务智能技术，也即企业利用数据仓库（Data Warehouse）、数据挖掘（Data Mining）、在线分析处理（On-Line Analytical Processing）决策支持系统（Decision Support System）等现有信息系统对企业经营过程中产生的大量结构化和非结构化商务数据和信息进行收集、整理、分析，以便辅助企业做出正确决策，采取有效商务行动，优化商务流程。
商务智能发展现状
商务智能发展现状商务智能（Business Intelligence，BI）是指通过数据分析、数据挖掘和数据展示等技术手段，以获取商务领域的洞察，并辅助企业进行决策、优化业务流程的一种信息化应用。
随着信息技术的快速发展，商务智能在过去几年取得了显著的进展。
首先，商务智能在技术方面不断创新和发展。
随着大数据技术、云计算、人工智能等新兴技术的成熟应用，商务智能的数据处理能力和智能分析能力得到了大幅提升。
能够处理海量数据的存储和计算能力，可以快速、准确地从数据中提取有价值的信息，为企业提供更全面、准确的商务洞察。
其次，商务智能在应用范围和行业领域中得到了广泛应用。
商务智能不仅在传统的销售、市场、财务等领域得到了广泛应用，还在制造业、物流、医疗、旅游等行业中发挥重要作用。
企业可以通过商务智能技术分析销售趋势、客户需求、供应链运作等关键指标，为业务决策提供支持和参考。
另外，商务智能的应用形式也越来越多样化。
除了传统的数据仪表盘和报表展示，商务智能还应用了可视化、自助式查询、预测分析等技术手段，使得用户可以更直观、灵活地查看和分析数据。
同时，移动商务智能的应用也日益普及，用户可以通过手机、平板电脑随时随地获取商务数据，便于及时决策和交流合作。
然而，商务智能仍然面临着一些挑战。
首先是数据质量问题，商务智能的分析结果和洞察取决于所使用的数据，如果数据质量不高，分析结果就会受到影响。
其次是数据隐私和安全问题，商务智能涉及大量的商户和客户数据，如何保护用户数据的安全和隐私是一个重要的挑战。
另外，商务智能的落地应用需要企业拥有合适的技术和人才来进行开发和维护，这对一些中小型企业来说可能是一个困难。
综上所述，商务智能在技术创新、应用范围和应用形式等方面取得了显著进展。
随着大数据技术、云计算、人工智能等的发展，商务智能有望进一步发展和应用。
然而，商务智能仍然面临一些挑战，需要企业和相关部门共同努力克服。
只有充分发挥商务智能的优势，才能帮助企业实现更高效、智慧的商务决策和运营。
国内商务智能理论研究
国内商务智能理论研究xx年xx月xx日contents •引言•商务智能概述•商务智能技术研究•商务智能应用研究•商务智能未来发展研究•结论与展望目录01引言1研究背景与意义23随着信息技术和互联网的快速发展，企业和社会对信息化的需求越来越大。
信息化时代的到来商务智能作为一种新兴的信息技术，被广泛应用于企业管理、政府决策等领域，成为推动信息化的重要力量。
商务智能的广泛应用商务智能的发展需要坚实的理论基础作为支撑，因此对商务智能的理论研究具有重要的意义。
理论基础的重要性本研究旨在探讨国内商务智能理论的发展历程、现状、存在的问题以及未来发展趋势，重点分析商务智能的核心理论和实践经验。
研究内容本研究采用文献综述、案例分析和问卷调查等方法，系统梳理商务智能的理论和实践，以期为相关领域的研究提供参考和借鉴。
研究方法研究内容与方法研究目的本研究旨在深入了解国内商务智能理论的发展现状、存在的问题和发展趋势，为企业、政府和相关研究机构提供理论支持和实践指导。
研究问题本研究重点关注商务智能的核心理论和实践经验，探讨其在实际应用中的有效性、适用性和创新性，同时分析其存在的问题和发展趋势。
研究目的与问题02商务智能概述商务智能的定义与内涵01商务智能是指利用现代信息技术和数据分析方法，从海量数据中提取有价值的信息，帮助企业做出科学、合理的决策和行动。
02商务智能的核心是数据驱动，通过数据挖掘、数据分析和数据可视化等技术，将数据转化为具有实际应用价值的知识和信息。
03商务智能涵盖了数据仓库、数据挖掘、数据分析和可视化等多个方面，同时也涉及企业的业务流程、管理方法和信息系统的优化。
商务智能的概念起源于20世纪90年代，当时主要被应用于企业信息化和数字化转型。
随着大数据时代的到来，商务智能逐渐成为企业决策的重要工具和手段，推动了其快速发展和技术创新。
我国商务智能的发展始于21世纪初，经历了从传统报表到数字化转型、智能化升级的发展历程，目前正处于快速发展阶段。
商业智能调研报告
商业智能调研报告商业智能（Business Intelligence，简称BI）指通过收集、整理、分析企业内部和外部的大量数据，提供有关经营、决策、市场等方面的信息以及相关的指导和意见的一种现代化的管理方法和工具。
商业智能的发展源于企业追求高效决策和精细管理的需求。
通过商业智能系统，企业能够即时获得各个方面的信息并进行分析，从而帮助管理层做出更准确的决策。
商业智能系统可以帮助企业在竞争激烈的市场环境中快速反应，抓住机会，提高效率并降低成本。
商业智能系统主要包括数据采集与整理、数据仓库、数据分析和数据可视化等几个核心模块。
数据采集与整理是指通过各种手段收集和整理企业内部和外部的各类数据，包括销售数据、供应链数据、市场数据等。
数据仓库是指将采集到的数据进行归类、存储和管理，以便后续的数据分析和挖掘。
数据分析是商业智能系统的核心环节，通过各种统计和分析方法对数据进行挖掘和分析，发现其中的规律和潜在的商机。
数据可视化是将数据以图表、图形等可视化的方式展示出来，使管理层能够更直观地理解和分析数据。
商业智能系统的应用范围非常广泛。
在销售和市场风险管理方面，商业智能系统可以分析市场需求和竞争状况，帮助企业制定销售策略和市场推广计划。
在供应链管理方面，商业智能系统可以跟踪和分析供应链的各个环节，提高供应链的效率和控制风险。
在客户关系管理方面，商业智能系统可以分析客户数据，了解客户需求和行为，提供个性化的服务和产品推荐。
在财务管理方面，商业智能系统可以分析企业的财务数据，并制定财务预测和决策。
此外，商业智能系统还可以应用于人力资源管理、生产管理等其他方面。
商业智能技术的发展和应用给企业带来了诸多好处。
首先，商业智能系统可以提高企业的决策质量和效率，帮助管理层做出更明智的决策。
其次，商业智能系统可以帮助企业发现潜在商机和风险，并通过合适的策略进行应对。
再次，商业智能系统可以帮助企业实现业务流程的自动化和优化，提高工作效率和减少人力成本。
大数据时代的商务智能分析技术研究
大数据时代的商务智能分析技术研究在大数据时代的到来下，商务智能（BI）已成为企业决策制定中不可或缺的一部分。
商务智能分析技术的应用，帮助企业从庞大的数据中提取有价值的信息，并转化为可用的洞察力，为企业带来竞争优势。
本文将深入研究大数据时代的商务智能分析技术及其应用。
商务智能分析技术是指通过数据分析、数据挖掘和可视化等技术手段，将庞大的数据转化为可理解和利用的信息。
它能够帮助企业快速识别趋势、发现关联、评估绩效，并基于这些信息做出更明智的决策。
在大数据时代，商务智能分析技术的应用范围更加广泛，个性化推荐、精确营销、风险管理等领域都离不开商务智能的支持。
一项核心的商务智能分析技术是数据挖掘。
通过应用数据挖掘技术，企业能够发现隐藏在庞大数据背后的模式和规律。
数据挖掘技术有多种方法，包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
聚类技术可以将数据集按照相似性进行分组，帮助企业了解客户群体的特征和需求。
分类技术可以根据已知的数据训练模型，将新的数据分类到预定义的类别中，例如识别电子邮件中的垃圾邮件。
关联规则挖掘可以发现数据集中的关联关系，例如购买某种产品的人也倾向于购买另一种产品。
通过数据挖掘技术，企业可以更全面地了解客户的需求和喜好，进一步提升产品和服务的质量。
商务智能分析技术的另一个重要应用是可视化分析。
可视化是通过图表、图形和仪表板等方式将数据转化为可理解的视觉形式。
通过可视化技术，企业能够更直观地理解数据背后的趋势和模式，从而做出更明智的决策。
仪表板是一种常用的可视化工具，它将多个指标和关键数据集成在一个界面中，并以图形和图表的形式展示出来。
通过仪表板，企业可以及时监控业务绩效、了解趋势和预测未来发展。
而交互式可视化工具则可以让用户自定义视图和操作，更加灵活地探索数据。
除了数据挖掘和可视化技术，商务智能分析技术还包括预测分析和自然语言处理等领域。
预测分析是通过建立数学模型和算法，预测未来的趋势和结果。
例如，通过历史销售数据和市场因素，可以建立销售预测模型，预测未来的销售额和需求变化。
商务智能研究综述
商务智能研究综述商务智能是指运用先进技术和软件来帮助企业做出更明智的商业决策的过程。
它涉及到数据收集、整合、分析和展示，为企业提供更准确的商业洞察和预测能力。
随着大数据和人工智能技术的不断发展，商务智能正成为企业决策的重要工具。
本文将对商务智能的相关研究进行综述，探讨其现状和未来发展趋势。
一、商务智能的发展历程商务智能的发展可以追溯到信息技术的兴起和企业对数据分析的需求。
20世纪80年代，企业开始使用数据仓库和数据挖掘技术来分析大规模的数据，以发现商业趋势和规律。
随着互联网和移动技术的普及，企业对实时数据分析和预测能力的需求越来越迫切，商务智能技术也得到了迅速发展。
今天，商务智能已经成为企业决策的重要工具，涵盖了数据分析、数据可视化、预测分析、机器学习等多个领域。
二、商务智能的技术应用商务智能技术主要包括数据仓库、数据挖掘、数据可视化、在线分析处理（OLAP）、预测分析、机器学习等多种技术手段。
数据仓库是商务智能的基础，它用于整合和存储企业的各种数据，包括销售数据、市场数据、财务数据等。
数据挖掘技术可以帮助企业挖掘数据中隐藏的规律和趋势，发现潜在的商业机会。
数据可视化则可以将复杂的数据转化为直观的图表和图像，帮助企业快速理解数据背后的含义。
预测分析和机器学习则可以帮助企业根据历史数据和实时数据做出精准的商业预测和决策。
三、商务智能的应用领域商务智能技术可以应用于各个行业和领域，帮助企业提高决策效率和竞争力。
在零售行业，商务智能可以帮助企业分析消费者行为和购物习惯，优化商品陈列和促销策略。
在金融行业，商务智能可以帮助银行和证券公司分析金融市场动态，预测交易风险和利润率。
在制造业，商务智能可以帮助企业优化供应链管理和生产计划，提高生产效率和产品质量。
在医疗行业，商务智能可以帮助医院和诊所分析患者病历和医疗数据，提供个性化的诊疗方案。
四、商务智能的发展趋势随着大数据和人工智能技术的不断发展，商务智能也在不断演进和完善。
商务智能研究综述
（ 研究领域 （ ２） 数据仓库 、
ＯＬ 、数 据挖 掘 、系统 建 设 、一 ＡＰ 般述 评 ）：
商务智能是一 系列信息技术 的组合
应 用 ，这 些信 息 技术 开 发 的软 件 集
键词 ，以 “ 精确 ”匹配方式检 索发
表 于２ ０ － ２ ２ （ 索 时 间 为 ０ ５ ０１ 年 检
（ 应用领域 （ ３） 财务会计 、 供应 链物 流 、决策 支持 、人 力 资
合完成企业中从数据搜集、信息整
合 到 智 能 决 策 的过 程 ＿。 为 了将 数 ３ ］ 据 转 化 为 知 识 ，必 须 利 用 数 据 仓
库 （ ＤＷ ，Ｄａ ａ Ｗａｒ ｈ Ｓ ｔ ＯＵ ｅ）、 ｅ 联 机 分 析 处理 （ ＡＰ ＯＬ ，０ｎ ｉ ｅ －Ｌ ｎ
ＺＮＨ ｉ Ｅ Ｘ Ｇ斓ＬＵｉ Ｉ Ｈ Ｎ ＯＧ嘲ＥＨＮ Ｍ Ｕ Ｉ Ｋ Ｋ Ｏ踟ＡＧ Ｓ Ｇ Ｙ ＮＧ
１ 引言
１ ９ 年代 ，美国Ｇ ￣ ｅ Ｇｒｕ ９０ ａ ｎｒ ｏ ｐ
研究 员Ｈｏ ｒ ｓ ｅ ｅ ，在 决 ｗａ ｄ Ｄｒ ｓ ｎ ｅ ｒ
即 发表 年份 、研 究领 域 、应 用 领域
２ １ ￣６ ） ０ Ｆ 月 的论 文 。检 索 结果 如 ２－
表１ 示。 所
源 、生产：程 、市场营销 、信息系 Ｉ ｊ ｝
统 ）；
表 １ 文献 检索 结果
（ ）资 助 基 金 级 别 （国 家 ４ 级 、省 部级 、市校 级 、无资 助 ） 。
Ａ ａｙ ｉ Ｐｏ ｅ ｓ ｇ） ｎ ｌ ｓ ｒｃ ｓ ｉ ｓ ｎ 和数 据挖 掘 （ ＤＭ， ａａ Ｍｉｉｇ） Ｄ ｔ ｎｎ 技术 。这 三 项技 术 是 商务 智 能 的三 大主 要组 成 表 １ 结 果 显 示 ，ＳＣｌ 源 期 的 来
商务智能技术在企业决策中的应用研究
商务智能技术在企业决策中的应用研究一、前言随着信息技术的发展，企业在管理中需要处理的数据越来越多。
人类已经进入了大数据时代，对于企业来说，如何从海量的数据中获取有用的信息以对企业决策提供有力支持，已经成为了一个迫在眉睫的问题。
商务智能技术（Business Intelligence，简称BI）是一种将数据转化成有用信息的技术，可以帮助企业在日常管理中进行决策。
本文将围绕商务智能技术在企业决策中的应用展开探讨和研究。
二、商务智能技术的概述商务智能技术是通过建立数据仓库、数据挖掘和数据分析等手段，对企业数据进行全面分析，并提供决策支持的一种技术。
商务智能技术通过数据整合、数据分析和数据报表的方式，把企业数据转化为可视化的信息，为企业的管理和决策提供高效的支持。
商务智能技术主要包括以下几个方面：1.数据仓库：商务智能技术的第一步是建立数据仓库。
数据仓库是一个集中存储企业各部门数据的地方，其中包括了历史和当前的数据。
2.数据挖掘：数据挖掘是商务智能技术的一个重要组成部分，通过对大量数据的分析和探索，从中发现隐藏的、潜在的、有趣的模式或知识。
3. OLAP分析：OLAP是面向数据的钻取分析技术。
通过各类分析工具，对企业数据进行多维度分析、切割和钻取，极大地提高了数据分析的效率和准确性。
4.报表制作：通过商务智能技术可以建立各种数据报表，以图表或表格等形式展现企业各项指标的变化和趋势，帮助企业管理层更加直观地对企业状况进行分析和决策。
三、商务智能技术在企业决策中的应用商务智能技术在企业决策中的应用非常广泛，在企业的各个领域均有应用，下面主要从以下几个方面进行探讨。
1.销售分析销售分析是商务智能技术在企业中应用比较广泛的领域之一。
商务智能技术可以提供各项指标的溯源分析，从销售额、销售数量、销售单价等多个方面对销售业绩进行分析，帮助企业了解销售情况的变化和原因。
同时，商务智能技术也可以为销售代理指定销售任务和范围，并跟踪销售代理的业绩。
商务智能发展现状
商务智能发展现状近年来，商务智能（Business Intelligence，简称BI）领域取得了快速发展。
在全球范围内，越来越多的企业开始认识到商务智能对于业务决策和战略规划的重要性，纷纷投入了大量资金和人力资源用于开展商务智能相关的项目。
首先，商务智能技术的不断进步推动了其发展。
随着大数据和云计算技术的广泛应用，商务智能系统的数据获取、存储和处理能力大幅提升，可以更加高效地分析和利用海量数据。
同时，人工智能和机器学习等先进技术的应用使商务智能系统能够自动化地进行数据挖掘和模式识别，为企业提供更准确的业务分析和预测。
其次，商务智能在各行各业的应用也日益广泛。
无论是制造业、金融业还是零售业，商务智能都能为企业提供关键的业务洞察和决策支持。
例如，制造业可以利用商务智能系统对生产线进行实时监控和优化，提高生产效率；金融业可以通过商务智能系统对客户数据进行分析，提供个性化的金融服务；零售业可以利用商务智能系统分析销售数据，优化货物采购和库存管理。
另外，商务智能在数据可视化方面也得到了不断改善。
通过将复杂的业务数据以图表、报表等形式可视化展示，商务智能系统能够使用户更加直观地理解和分析数据，提高决策的准确性和效率。
同时，移动设备的普及也使得商务智能系统可以随时随地访问和使用，进一步提升了商务智能的应用价值。
然而，商务智能发展中还存在一些挑战。
首先是数据质量问题，企业在获取和整理数据过程中可能存在数据来源不准确、数据一致性不高等问题，影响了商务智能分析的准确性。
其次是人才短缺问题，商务智能技术的应用需要大量专业人员进行开发和维护，但目前市场上缺乏相关人才。
此外，商务智能系统的复杂性和成本也是一些中小企业尚未采用商务智能的主要原因。
总的来说，商务智能在技术、应用和可视化方面的不断进步为企业提供了更强大的数据分析和决策支持能力。
然而，在发展过程中仍然存在一些问题需要解决。
随着技术的不断进步和人才的培养，商务智能有望在未来实现更广泛的应用和更深入的发展。
商务智能研究综述
商务智能研究综述摘要：本文基于信息时代的社会发展背景，由于数据、信息等过载问题引出商务智能，以国内外学术界的经典研究为基础，对商务智能的定义、发展及应用三方面进行阐述，发现商务智能的应用广泛，对于系统性认识商务智能并拓展其应用领域具有一定的意义。
关键词：商务智能;数据;辅助决策基金项目：北京市教委社科重点项目暨北京市社会科学基金项目（编号：SZ20161003821/15JGB212）;国家自然科学基金青年项目（编号：71401111）;中共北京市委組织部北京市优秀人才培养资助青年拔尖个人项目（编号：2016000026833ZS07）;北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划青年拔尖人才培育计划信息时代充斥着各式各样的数据，Google全球事务高级副总裁Kent Walker指出大数据的飞速增长，且由于计算机存储成本的下降引起的存储数据量的激增。
在过去两年的时间，人类产生了世界上90%以上的数据。
然而在每天产生的大量数据中，真正能够分析和利用的数据究竟有多少呢？一些专家估计目前被利用的数据仅5%-10%。
大量数据冗余、不相关、不完整或质量很差。
因此将数据转换为信息用于现实具有一定意义，商务智能应运而生。
一、商务智能的定义商务智能最早由Hans Peter Luhn在IBM内部的一本杂志上面发表的一篇文章提及，在这篇文章中提到了“商务智能”这一名词，指的是一种用于生意处理上的信息系统。
1989年Gartner Group的分析师Howard Dressner创造了商业智能这一术语。
商务智能能够将企业的中国的数据整合，准确快速地提取其中的有用信息，并析出对于决策有利的依据，能够帮助管理者做出决策。
一些观点认为现代商务智能就是利用各种工具、技术和应用程序将数据转换为可操作的信息的过程。
2013年，人们对商务智能的认知还停留在商务智能是一个总称，指的是用于分析组织原始数据的各种软件应用程序的阶段。
商务智能作为一门学科由几个相关活动组成、包括数据挖掘、在线分析处理（OLAP）、查询和报告。
企业信息化中的商务智能技术研究
企业信息化中的商务智能技术研究企业信息化已成为现代企业发展不可或缺的一部分，同时数据也成为企业运营中重要的资源。
商务智能技术是企业信息化中的一种重要技术手段，它可以帮助企业更好地管理和利用数据资源，提高企业的经营效率和决策水平。
本文将重点探讨商务智能技术在企业信息化中的应用现状和研究方向。
一、商务智能技术概述商务智能技术是以信息化技术为基础的一种智能化的分析思维体系，通过数据挖掘、统计学、机器学习等工具和方法将企业所获得的数据转化成可呈现、可分析和可预测的信息，帮助企业高效决策。
商务智能技术在企业信息化中的应用涵盖了销售、采购、财务、人力资源等众多领域。
二、商务智能技术在销售领域的应用销售是企业中最为核心的业务之一，商务智能技术在销售领域的应用能够帮助企业深入了解市场需求和消费者行为，提高销售业绩。
例如，通过数据分析，企业可以了解哪些产品受到欢迎，哪些产品销售不佳。
同时商务智能技术还可以对销售数据进行预测，提前了解市场趋势和消费者行为，从而采取正确的营销策略。
三、商务智能技术在采购领域的应用采购是企业中非常重要的一个环节，商务智能技术在采购领域的应用可以提高采购决策的准确性和效益。
通过商务智能技术，企业可以了解各种采购活动的成本、进程和质量，识别供应商的优劣、风险和机遇，从而在采购决策中选择最佳的方案。
通过对采购数据进行分析，可以发现供应商的固有弱点并区分最佳供应商。
四、商务智能技术在财务领域的应用财务是企业中非常重要的业务之一，商务智能技术在财务领域的应用可以帮助企业更高效地管理财务数据和资金，提高财务运营效率。
例如，通过元数据清理、一致性检查、框架化处理和交互数据可视化等技术，可以自动提取财务数据，减少错误。
同时，商务智能技术还能够帮助企业分析利润、成本、收入等财务数据，了解财务状况和未来走向，从而制定更加科学的财务策略。
五、商务智能技术在人力资源领域的应用人力资源管理是企业发展不可或缺的一个方面，商务智能技术在人力资源领域的应用可以帮助企业了解员工的人才、培训需求和福利偏好，提高人力资源管理效率。
大数据时代的商务智能分析技术研究
大数据时代的商务智能分析技术研究随着大数据的快速发展，商务智能分析技术也在不断的发展和创新，成为各行各业提高业务效率和增强竞争力的重要手段。
本文将分析商务智能分析技术的概念、应用领域、技术特点以及未来发展趋势，旨在帮助读者更好地了解商务智能分析技术。
一、概述商务智能分析技术（Business Intelligence，简称BI），又称企业智能（Enterprise Intelligence），是指通过采集、整合和分析大量的数据，为企业提供有价值的信息，以支持企业决策和管理的一种信息技术体系。
商务智能分析技术旨在从数据中发现有价值的信息，形成真正的业务洞察力，并最终帮助企业取得成功。
二、应用领域商务智能分析技术可以广泛应用于各个领域，如制造业、金融业、电信业、医疗保健业、零售业等。
其中，制造业领域可以运用商务智能分析技术实现生产过程的优化，降低成本，提高效率；金融业领域可以通过商务智能分析技术实现风险管理和客户服务；电信业领域可以应用商务智能分析技术实现用户分析和市场分析；医疗保健业领域可以通过商务智能分析技术实现医院管理、临床研究和医保管理；零售业领域可以利用商务智能分析技术实现库存管理、供应链管理等。
三、技术特点商务智能分析技术有着许多的独特特点，如数据挖掘、报表分析、多维分析、在线分析处理等，下面将针对这些技术特点进行分析。
1、数据挖掘数据挖掘是商务智能分析技术的核心，是从大量数据中发现隐藏的信息的一种方法，它可以帮助企业发现潜在的商业机会和潜在的风险。
数据挖掘技术包括分类与预测、聚类分析、关联规则分析等，可以从数据中找到有趣的模式和关联，并将这些模式和关联转化成有价值的信息。
2、报表分析报表分析是商务智能分析技术的另一个重要特点，它以报表形式向企业提供可视化的数据和信息，以支持企业的决策和管理。
报表分析技术可以将数据内容转化成图形、表格等形式，并将这些图形、表格与数据仓库中的数据进行联结，以进行多维度的分析与查询。
商务智能在企业决策中的应用程度及效果研究
商务智能在企业决策中的应用程度及效果研究在当今信息爆炸的时代，企业对于各种数据的收集和应用变得越来越重要。
商务智能（Business Intelligence）作为一种基于数据分析的决策支持系统，不仅可以帮助企业更好地理解和利用内部和外部数据，还可以提供实时的业务洞察和预测，为企业决策提供科学依据。
本文将探讨商务智能在企业决策中的应用程度及效果，并提出相应的研究结论。
首先，商务智能在企业决策中的应用程度已经逐渐提高。
随着企业内部数据库的不断壮大和技术的进步，商务智能系统的应用范围也不断扩展。
目前，商务智能已经广泛应用于企业的各个层面，涵盖销售、市场营销、供应链管理、客户关系管理等领域。
通过商务智能系统，企业可以及时地监测和分析销售数据、市场趋势、客户满意度等关键指标，从而为决策者提供全面、准确的信息。
其次，商务智能的应用对企业决策效果有着积极的影响。
根据相关研究，商务智能系统的使用可以大大提高企业的决策效率和决策质量。
首先，商务智能系统可以帮助企业实现数据的整合和共享，消除信息孤岛和决策缺失的问题。
决策者可以通过商务智能系统轻松地获得各种数据和分析结果，从而基于科学的数据进行决策。
其次，商务智能系统提供了强大的数据分析功能，可以以图表、表格等形式直观地展示数据，帮助决策者更好地理解和应用数据。
最后，商务智能系统还支持实时的数据监测和预测分析，可以及时发现潜在的问题和机会，为企业决策提供准确的参考。
然而，商务智能在企业决策中的应用还存在一些挑战和需改进之处。
首先，商务智能系统的建设和维护成本较高，需要企业投入大量的人力和财力资源。
其次，商务智能系统的应用过程需要企业拥有专业的数据分析人才和培训机制。
不仅要解决数据分析人才的稀缺问题，还需要确保员工的数据素养和分析能力。
最后，商务智能系统的数据安全和隐私保护也是一个重要的问题，企业需要采取措施确保数据的安全和合规性。
基于以上的研究和分析，可以得出以下结论：商务智能在企业决策中的应用程度已经达到较高水平，并且对企业决策效果有着积极的影响。
基于人工智能的智能商务研究
基于人工智能的智能商务研究在当今信息时代，人工智能作为一种前沿技术，正逐渐渗透到各个领域中。
其中商务领域也不例外。
基于人工智能的智能商务已经成为研究的热点之一。
本文将从人工智能、智能商务、基于人工智能的智能商务等方面进行论述。
一、人工智能概述人工智能是指通过计算机和机器学习等技术实现的智能行为。
人工智能技术可分为弱人工智能和强人工智能两种。
弱人工智能主要用于解决一个具体问题，如语音识别、图像识别等。
而强人工智能则是指具有人类智能或超越人类智能的智能。
人工智能的存在可以提高生产力和工作效率，降低人力成本和劳动强度，并可以发掘商业模式、人才识别、流程改进等商务领域的潜力。
二、智能商务概述智能商务是一种利用人工智能等技术，实现商务决策、客户交互、市场分析等智能化的商务模式。
智能商务的出现，将商务操作智能化。
智能商务的目的是为客户提供更加准确、快捷、有效的服务。
智能商务可分为B2B（企业对企业）和B2C（企业对客户）两种模式。
在B2B模式下，企业可以通过智能化的流程，提高自己的效率和质量；在B2C模式下，企业可以通过智能化的客户交互，使自己的业务更加有竞争力。
三、基于人工智能的智能商务研究当前，随着人工智能的不断发展和普及，人工智能技术在商务领域的应用越来越广泛。
以下是基于人工智能的智能商务的研究方向：1. 智能客户服务基于人工智能的智能客户服务，是指通过机器学习、自然语言处理等技术，解决商品信息、订单查询、退换货、售后服务等问题。
比如，常见的客服机器人就是一种基于人工智能的智能客户服务。
客服机器人可以通过语言识别和自然语言处理，自动回答客户的问题，与客户进行交互沟通，实现智能客户服务。
2. 智能商品推荐基于人工智能的智能商品推荐，是指通过分析客户的行为、浏览记录、兴趣偏好等数据，为客户提供个性化的商品推荐。
比如，亚马逊的自适应推荐算法、淘宝的和我相似算法等，都是基于人工智能技术的智能商品推荐算法。
通过对客户的行为数据进行分析，商家可以更好地了解客户的需求，提供更加准确的商品推荐。
“全民BI”——商务智能调研报告
“全民BI”——商务智能调研报告在当今数字化的时代，商务智能（Business Intelligence，简称 BI）已经不再是大型企业的专属工具，而是逐渐走向“全民化”，成为各类组织和个人提升决策效率、优化业务流程的重要手段。
为了深入了解“全民BI”的发展现状和趋势，我们进行了本次调研。
一、什么是商务智能商务智能是指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和技术。
它涵盖了数据仓库、数据挖掘、联机分析处理（OLAP）、报表和可视化等多个领域，通过整合、分析和呈现数据，为企业提供有价值的信息和见解。
二、“全民BI”的兴起原因1、数据的爆炸式增长随着信息技术的飞速发展，企业和个人在日常活动中产生的数据量呈指数级增长。
这些海量的数据蕴含着丰富的信息，但如果不进行有效的处理和分析，就只是一堆毫无价值的数字。
商务智能工具的出现，使得普通人也能够从这些数据中挖掘出有价值的内容。
2、数字化转型的推动越来越多的企业意识到数字化转型的重要性，将业务流程数字化，以提高效率和竞争力。
在这个过程中，商务智能成为了不可或缺的一部分，帮助企业更好地理解和利用数字化带来的数据资产。
3、技术的普及和成本降低云计算、大数据等技术的发展，使得商务智能工具的获取和使用变得更加便捷和经济。
不再需要高昂的硬件投资和复杂的软件部署，通过云端服务，中小企业甚至个人都能够轻松用上商务智能工具。
4、决策需求的增加在快速变化的市场环境中，无论是企业管理者还是普通员工，都需要及时做出准确的决策。
商务智能能够提供基于数据的决策支持，让决策更加科学和高效。
三、“全民BI”的应用场景1、企业管理企业管理层可以通过商务智能工具实时监控企业的运营状况，如销售业绩、库存水平、财务状况等。
根据数据分析的结果，及时调整战略和策略，优化资源配置。
2、市场营销营销人员可以利用商务智能分析客户的行为和偏好，精准地进行市场细分和定位，制定更有针对性的营销方案，提高营销效果和投资回报率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
商务智能研究综述作者：董欣欣陆文婷来源：《现代营销·学苑版》2020年第01期摘要：本文基于信息时代的社会发展背景，由于数据、信息等过载问题引出商务智能，以国内外学术界的经典研究为基础，对商务智能的定义、发展及应用三方面进行阐述，发现商务智能的应用广泛，对于系统性认识商务智能并拓展其应用领域具有一定的意义。
关键词：商务智能;数据;辅助决策基金项目：北京市教委社科重点项目暨北京市社会科学基金项目（编号：SZ20161003821/15JGB212）;国家自然科学基金青年项目（编号：71401111）;中共北京市委组织部北京市优秀人才培养资助青年拔尖个人项目（编号：2016000026833ZS07）;北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划青年拔尖人才培育计划信息时代充斥着各式各样的数据，Google全球事务高级副总裁Kent Walker指出大数据的飞速增长，且由于计算机存储成本的下降引起的存储数据量的激增。
在过去两年的时间，人类产生了世界上90%以上的数据。
然而在每天产生的大量数据中，真正能够分析和利用的数据究竟有多少呢？一些专家估计目前被利用的数据仅5%-10%。
大量数据冗余、不相关、不完整或质量很差。
因此将数据转换为信息用于现实具有一定意义，商务智能应运而生。
一、商务智能的定义商务智能最早由Hans Peter Luhn在IBM内部的一本杂志上面發表的一篇文章提及，在这篇文章中提到了“商务智能”这一名词，指的是一种用于生意处理上的信息系统。
1989年Gartner Group的分析师Howard Dressner创造了商业智能这一术语。
商务智能能够将企业的中国的数据整合，准确快速地提取其中的有用信息，并析出对于决策有利的依据，能够帮助管理者做出决策。
一些观点认为现代商务智能就是利用各种工具、技术和应用程序将数据转换为可操作的信息的过程。
2013年，人们对商务智能的认知还停留在商务智能是一个总称，指的是用于分析组织原始数据的各种软件应用程序的阶段。
商务智能作为一门学科由几个相关活动组成、包括数据挖掘、在线分析处理（OLAP）、查询和报告。
有学者提出商务智能是组织中的大规模决策支持系统（DSS）的总称。
现在，商务智能依然是组织中最大的IT投资领域，也被评为全球最优先的技术领域。
国内学者胡翠华和陈登科基于众位学者对于商务智能的认识及描述，认为商务智能能够帮助组织了解运作状况并进行分析、预测、计划。
商务智能是一种技术、应用，更是一种商业行为。
陈红军对商务智能提出了自己的见解，主张商业智能是一套完整的解决方案。
同时有学者将商务智能定义为一种信息技术，一种收集、整理、分析结构化和非结构化数据的信息技术工具，能够帮助决策者获取有用的知识帮助决策者把握未来的竞争优势，帮助决策者做出高效、正确的决策。
由此，商务智能才与管理建立了密切的联系。
尽管诸位学者都对商务智能的定义意见不一，但综上来看商务智能的最终目的都是为了辅助决策，在企业中扮演着一个十分重要的角色，能够帮助管理者从纷繁复杂的信息中辨别出有用、有效的信息，支持决策者做出高效、正确的决策。
综上，商务智能已不仅仅是单纯的一种软件工具了，而是能够应用于企业管理的一种手段，甚至可以称为一种管理思想。
能够帮助企业管理者全面、及时并准确地处理数据和分析数据。
在大数据的背景下，商务智能在我国的发展及应用对于我国各个行业具有里程碑式的意义。
二、商务智能的发展商务智能相比于国内，在国外出现得较早，因此，在国外的学术研究领域相对发展得较为成熟。
商务智能出现于20世纪末期， 20世纪90年代后期有了飞速发展，越来越多的企业需要商务智能。
具体来说，商务智能的发展历经了事务处理系统、应用执行信息系统和决策支持系统等。
随着网络的出现和普及，在决策支持系统的基础上演变为商务智能成为必然，原因是基于Web的信息系统在企业中广泛使用，使得企业的数据近乎爆炸式地增长，而产生了对于数据处理分析的新的需求，就需要出现一种工具挖掘这些数据来创造更高的价值。
Il Seok Ko和Sarvar R. Abdullaev将商务智能的发展分为三个阶段：（1）商务智能系统是旨在完成有限范围的操作业务活动的商务信息系统，并且以相同的方式存储操作数据。
在这个阶段几乎所有的决策都必须依赖于运营数据，有时甚至会发生冲突。
（2）历史数据从运营数据分离到数据仓库，这些数据仓库专门用于存储和提供对这类数据的快速访问。
它还总结了各种长方体的数据，从而简化了决策过程。
（3）通过数据挖掘技术和人工智能发现了今天的商务智能系统，以便为决策提取知识。
三、商务智能的应用关于商务智能的应用，一些学者对其适用行业特征进行了分析与总结。
由于商务智能自身能够从大量数据中提取有用信息，用以提供决策辅助信息给决策者的特点，商务智能适用于企业、客户、产品线、市场、信息规模庞大的行业以及某些政府部门。
刘泽在其研究中总结了商务智能应用领域，该研究提及商务智能主要应用于具有一定条件的行业这些条件包括：用户数量达到一定规模、用户面临激烈的市场竞争、用户在IT方面的资金能够得到保障等。
商务智能应用的行业领域主要集中在金融、电信、政府及消费市场等。
技术不断发展使商务智能有着更广泛的适用性，学者们也对商务智能的功能范围做出了总结。
代睿丽总结了商务智能在企业中的应用，该研究表明商务智能在企业中主要应用于三个方面：运营分析、战略决策支持以及绩效管理。
同时也指出在运营分析中的使用，主要表现在财务方面。
财务分析主要针对财务指标，诸如利润、费用等财务方面的指标进行分析。
战略决策支持主要是指商务智能技术能够帮助管理者或者决策者获取企业生产经营的各种有价值的信息，帮助其挖掘更多反映生产经营状况的信息，分析一些看似不相关的信息的内在联系，帮助决策者更好地制定决策。
绩效管理主要指的是商务智能的应用帮助企业进行全面质量管理、绩效考核系统等，能够将企业的各个方面结合在一起，共同辅助企业的持续性发展。
学术界，商务智能在销售预测、异常行为检测、个性化推荐以及数据质量评估等方面有着广泛的应用。
关于预测，Hui Yuan等人在其研究中提出一种基于在线用户行为数据的销售预测数据挖掘框架，最终目的是预测销售趋势。
随之进一步地研究用户的购买量，Huailin Dong等人在其研究中利用天猫的真实行为数据进行分析，利用模型预测用户未来购买量。
Naeimeh Laleh最新的研究提出基于风险评估的模型，用于社交网络中的异常行为检测，能够保证数据安全。
关于推荐，Xiaoping Su基于关联规则的方法对不同性别用户的网上购买行为进行分析，分别为用户进行商品推荐。
Yuqi Wang基于用户的四种实际行为操作，提出一种基于FMs 算法的良好用户行为预测模型，预测顾客行为，最终用于产品个性化推荐。
关于数据质量评估，William J. Doll通过衡量用户满意度间接衡量数据的质量，该研究对用户进行调查确定五个衡量标准：内容、准确性、格式、易用性和及时性。
但此研究相对来说存在一定的局限性。
参考文献：[1]Luhn H.P.A Business Intelligence System， IBM Journal [J].1958，10：314-319.[2]胡翠华，陈登科.商务智能在我国的发展现状、问题及其对策[J].科技管理研究，2007（10）：50-52.[3]陈红军.商务智能基于大数据的有效决策[J].企业管理，2018（04）：101-103.[4]Ko I S ， Abdullaev S R . A Study on the Aspects of Successful Business Intelligence System Development[C]//International Conference on Computational Science. Springer-Verlag，2007.[5]劉泽.我国企业应用商务智能的现状、挑战与对策研究[J].科技管理研究，2012，32（02）：34-37.[6]代睿丽.商务智能价值及其应用[J].合作经济与科技，2018（06）：116-117.[7]Yuan H ， Xu W ， Wang M . Can online user behavior improve the performance of sales prediction in E-commerce？[C]// IEEE International Conference on Systems.IEEE，2014.[8]Dong H ， Xie L， Zhang Z . Research on statistics-based model for E-commerce user purchase prediction[C]// International Conference on Computer Science & Education.IEEE，2015.[9]Laleh N， Carminati B， Ferrari E. Risk Assessment in Social Networks Based on User Anomalous Behaviors[J].IEEE Transactions on Dependable & Secure Computing，2018，15（2）：295-308.[10]Su X， Zhou H. The analysis and mining of purchasing behavior in E-commerce[C]// International Conference on Computer Science & Service System.IEEE，2011.[11]Wang Y，Shang W， Li Z. The application of factorization machines in user behavior prediction[C]// IEEE/ACIS International Conference on Computer & Information Science.IEEE，2016.[12]Doll W J，Torkzadeh G.The Measurement of End-User Computing Satisfaction[J].Mis Quarterly，1988，12（2）：259-274.。