基于网格的商务智能研究
商务智能系统的研发及应用
商务智能系统的研发及应用商务智能（business intelligence，简称BI）是一种能够将大量企业数据转化为有用信息的技术。
商务智能的目的是利用数据来支持企业决策，并最终帮助企业取得成功并获得竞争优势。
随着企业数据量的快速增长，商务智能系统的研发和应用变得越来越重要。
本文将探讨商务智能系统的研发及应用。
一、商务智能系统的组成商务智能系统主要由数据仓库、数据挖掘、报表生成和数据可视化组成。
1.数据仓库数据仓库是商务智能系统的核心组件。
它是一个中央信息库，由各种数据来源提供数据，包括企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等。
数据仓库收集企业中的数据，并将其转化为可供使用的信息。
这些信息可以用于企业管理来决策。
数据仓库需要强大的数据管理可靠性，使数据能够被存储、访问和搜索。
由于数据仓库需要承载大量企业数据，因此它需要具有高度的扩展性和灵活性。
2.数据挖掘数据挖掘是商务智能的另一个重要组件。
它是使用算法和技术来从数据中提取有价值的信息。
数据挖掘可以采用多种技术，包括聚类、分类、预测、关联挖掘和时序模式识别。
常见的数据挖掘应用包括客户聚类、交叉销售、风险管理、广告推荐等。
3.报表生成商务智能系统将大量的数据转化为有用的信息，并生成报表。
这些报表可以为企业提供有价值的信息，用于企业决策。
报表可以是静态或动态的，取决于用户的需求。
静态报表是事先产生的，一般用于不经常改变的数据。
动态报表在请求时产生，用于频繁变化的数据。
4.数据可视化数据可视化是另一个重要组件，它将数据转化为图表、图形和地图等形式，以便更直观地呈现信息。
数据可视化可以使用户更好地理解数据，并更好地决策。
如果数据可视化没有正确地解释数据，则可能导致错误的决策。
二、商务智能系统的研发和实施商务智能系统在企业中得到越来越广泛的应用，研发和实施商务智能系统的团队需要包括数据仓库设计师、数据挖掘工程师、报表开发人员、数据可视化工程师等。
商务智能原理及方法-商务智能简介
传统分析工具的整合能力有限 传统业务报告数据充分而知识匮乏 用户被限定在数据对象中，而不能进 一步分析和整合
商务智能发展起 来的四种推手
2
4
传统报告不能满足用户需求
信息技术及应用的推广
天气预报：每天只告诉你历史数据 对你来说有用么？
大容量数据存储，互联网，并行处 理，云技术
商务智能原理与方法
公司
IBM
定义
利用已有的数据资源作出更好的商业决策，它包括数据访问、数据和业务分析，以 及发现新的商业的机会。这说明商务智能的实质是从数据中有效地提取信息，从信 息中发现知识，为商务决策和战略发展。 商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决 策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理 和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。 是任何尝试获取、分析企业数据以更清楚地了解市场和客户、改进企业流程、更有 效地参与竞争的努力，以便在正确的时间向正确的决策者提供正确的信息。
•
•
商务智能可以根据公司各 战略业务单元的经营业绩 和经营定位来选择合格的 投资组合战略
商务智能可以在分析企业内部 因素（劳动力，成本，技术， 竞争等）的基础上为职能战略 提供科学的决策依据
商务智能原理与方法
实例：商务智能在服装行业的应用
亚洲60%
欧洲 40%
常规款式的时装和童装
量小且流行性强的服装
商务智能原理与方法
数据挖掘时数据驱动的，它并不始于一个有待证明的具体逻辑模式，而始于复 杂的海量数据，利用强大的分析工具和特定的知识提取方法，从数据出发，对 各种模式进行匹配，经过筛选，获得潜在的、新颖的、有用的知识
以MIDT数据为基础的商务智能系统设计与实现的开题报告
以MIDT数据为基础的商务智能系统设计与实现的开题报告1. 选题背景随着全球经济的发展，航空、旅游业不断蓬勃发展，同时海量的数据也随着这个行业高速发展而不断积累。
MIDT（Marketing Information Data Tapes）系统是一个庞大的数据库，全球化的航空公司每月都会将销售数据上传到其中心数据库。
这个数据库记录了所有的航空机票销售数据，包括航班信息、票价信息、营销信息等。
这个巨大的数据集对商务分析师来说是一个非常好的资源，可以帮助公司洞察市场动态，制定营销策略，提高企业竞争力。
因此，设计一个基于MIDT数据的商务智能系统很有必要。
2. 选题意义商务智能系统能帮助公司在数据中发现商业机会，洞察市场动向，制定相应的营销策略。
这里我们选择MIDT数据作为业务智能系统的一个重要数据来源。
以下是该系统的必要性。
(1)发掘数据价值由于海量的MIDT数据，公司可能会错过有价值的信息，而商务智能系统可以快速的分析数据，发掘数据中的潜在价值。
(2)降低维护成本商务智能系统的优越性在于只需要较少的人力和资源就可以满足需要，自动化和最小化数据管理。
(3)提高决策效率商务智能系统的输出结果可以帮助管理层快速理解市场动向，制定更有效的商业策略。
3. 研究目标和研究方法(1)研究目标本研究的目标是设计和实现一个基于MIDT数据的商务智能系统。
该系统将能够从MIDT 数据库中提取数据、对数据进行分析和挖掘，并将分析结果呈现在Web界面上方便用户查看。
(2)研究方法1）系统需求分析: 在项目初始阶段先了解各功能性需求、非功能性需求以及业务流程等因素。
2）数据采集与预处理:主要是通过MIDT 提供的API获取数据，数据预处理包括数据清洗、数据变换以及数据标准化等，以保证数据准确性。
3）商务智能算法设计与优化:根据数据分析需求，进行需求分析和产出分析，选择相应的商务算法。
4）系统架构设计与实现:选择合适的架构和技术，进行数据库建设和算法实现。
基于XML的企业ERP商务智能系统
（ ） ＤＡＩＧＲ（ ＡＩ ｅｖｃ ｏ ｐ ｅ ｉｔｙ．ＤＡＩ 务 组 １ Ｓ Ｄ Ｓ ｒ ｉｅ Ｇｒｕ Ｒ ｇｓｒ 服
数 据 字 典 （ ｔ Ｄｉｔｏ ａｙ） 数 据 字 典 是 指 数 据 挖 Ｄａａ 字 段 的 定义 集 合 。字 段 的 定 义 包括 字 段 的 类型 和 值 的 范 围 等 ．这 些 定义 与 创 建 模 型 的特 定 数 据 集或 训练 集 是 独 立 的 ，即 不依 赖 于特 定 数 据 集 的数 据 库 或 文 件 类 型 。 因 此 ，一 个 数 据 字 典 可 以被 多 个 模 型 共享 。
准 语 言 ． 它 依 托 ×ＭＬ本 身 特 有 的 数 据 分 层 思 想 和 应 用 模 式 ， 实 现 了 数 据 挖 掘 中 模 型 的 可 移 植 性 。 Ｐ ＭＭＬ使 用 ×ＭＬ来 表 示 数 据 挖 掘 的 模 型 ．整 个 ＰＭＭＬ 的 结 构 是 通 过 ×Ｍ Ｌ文 档 对 应 的 ＤＴＤ进 行 描 述 的 。 每 个
ＯＧＳ －Ｄ （ Ａ－ ＡＩＯＧＳ Ａ Ｄａａ ｔ Ａｃ ｅ ｓ ｎ Ｉｔｇａ ｉｎ） 由 ｃ ｓ ａ ｄ ｎ ｅ ｒｔ ｏ 是
Ｉ Ｍ Ｂ
、
Ｐ ＭＭＬ 档 就 是 一 个 根 元 素 为 Ｐ 文 ＭＭＬ 型 的 ＸＭＬ 档 ． 其 类 文
中 可 以 包 括 一 个 或 多 个 挖 掘 模 型 。 文 档 主 体 由 以 下 ４部
３
、
注 册 ），用 于 发 现 数 据 资 源 。 （ ２）ＧＤＳ Ｇｒｄ ａａ ｅｖ ｃ Ｆ ｃｏ ｙ．网 格 数 据 服 务 Ｆ（ ｉ Ｄ ｔ Ｓ ｒ ｉｅ ａ ｔｒ 工 厂 ）．用 于 声 明 数 据 资 源 。 （ ３） ＧＤＳ（ ｒ Ｄ ｔ Ｓ ｖｃ Ｇ ｉ ａａ ｅ ｉｅ．网格 数 据 服 务 ） ｄ ｒ ，用 于 存
商务智能案例
商务智能案例在当今信息化时代，商务智能已经成为企业发展的重要战略。
通过商务智能技术，企业可以更好地理解市场和客户需求，优化业务流程，提高决策效率，从而获得竞争优势。
本文将通过几个实际案例，来探讨商务智能在不同行业中的应用和价值。
首先，让我们来看一个零售行业的案例。
一家大型连锁超市利用商务智能技术，对销售数据进行分析，发现某个季节性产品的销量出现了明显下滑。
经过进一步分析，发现这一产品的陈列位置发生了变化，导致顾客购买率下降。
通过及时调整陈列位置和促销策略，超市成功挽回了销量，并且提高了整体的销售额。
其次，我们来看一个制造业的案例。
一家汽车零部件制造企业利用商务智能技术，对生产过程进行监控和分析，发现某个工序出现了异常，导致产品质量下降。
通过及时调整生产参数，企业成功避免了大量次品的产生，提高了产品合格率，降低了生产成本。
再次，让我们看一个金融行业的案例。
一家银行利用商务智能技术，对客户数据进行挖掘和分析，发现某一类客户的贷款违约率较高。
通过建立风险预警模型，银行成功识别了高风险客户，并采取了针对性的风险管理措施，降低了不良贷款率，提升了资产质量。
最后，让我们来看一个医疗行业的案例。
一家大型医院利用商务智能技术，对医疗数据进行分析，发现某种疾病的就诊人数呈上升趋势。
通过及时调整资源配置和医疗方案，医院成功提高了对该疾病的诊疗效率，满足了患者的就医需求，提升了医疗服务水平。
通过以上案例的介绍，我们可以看到商务智能在不同行业中的应用场景和效果。
商务智能不仅可以帮助企业发现问题，还可以指导企业进行决策和行动。
在未来，随着技术的不断发展和商务智能平台的不断完善，商务智能将会在企业管理中发挥越来越重要的作用，成为企业提升竞争力的重要手段之一。
大数据背景下的企业商务智能应用分析
大数据背景下的企业商务智能应用分析目前，正处于数据大爆炸时代，企业为了适应快节奏市场变化，需要进一步的结合大数据等现代技术，加强管理力度，企业应该在这段时期加强商务智能应用，做好决策管理工作，保障各项工序可以顺利进行，加强监管力度，这也是产品及工作质量能够达到规定要求的重要保障。
标签：大数据;商务智能应用;工业管理;研究在网络平台构建完成后，信息交流变得越来越频繁，信息的发展直接影响了人们的生活方式，企業也应该在这段时期内，加强对信息技术的应用，使用现代技术科学、合理的利用产生的数据服务工作，优化工作质量，丰富业务处理系统，在大量数据的加持下，可以使通过智能系统为管理人员决策依据，同时还应该着眼于未来，让企业向商务智能方向发展。
一、商务智能概述随着信息技术的发展，人们频繁的使用信息数据，在这种背景下，需要进一步强化数据分析能力，这样才能处理大容量数据，保证日常工作可以顺利推进。
商务智能的出现就是企业解决大数据问题的有力工具，商务智能BI着重应用，整合了数据库、挖掘技术等内容，经过整合之后，可以在短时间内处理庞大的数据量，在当前时代中处理数据的软件、技术络绎不绝的出现，为了提升工作效率，如何根据工作需要，灵活的使用技术处理信息技术变得异常重要，商务智能BI 具有较强的整合能力，可以良好的应对大量数据，在短时间内提取出有价值的信息，帮助企业管理人员进行决策，与以往接触到的数据处理软件不同，商务智能BI开创了一种全新的工作领域，了解系统化的管理理念之后，还应该根据工作需要设计系统结构，其中原始数据的收集工作，主要依托于API访问系统。
商务智能BI其中包含数据存储层，这项技术有较强的信息处理能力，还能灵活的整合各项技术，提升数据处理效率，通过抽取、转换和转载基础数据，可以实现很多操作内容，这项技术可以快速分析存储的数据，强大的运营能力可以保证数据处理工作可以高效、自动化运行，这样可以进一步提升工作效率，企业通过商务智能BI可以优化执行表现，同时还可以提升财务管理工作的工作表现，其中财务指标与非财务指标衡量一直是以往工作中表现极差的部分，但是在商务智能BI作用下，分析部门、绩效管数据，保证各项工作顺利开展。
管理科学与工程 硕士 商务智能 研究方向 介绍
管理科学与工程硕士商务智能研究方向介绍1. 引言1.1 概述管理科学与工程在当今社会中扮演着至关重要的角色。
随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来，商务智能作为一种重要的管理工具，在企业决策中发挥着越来越重要的作用。
本文旨在介绍商务智能在管理科学与工程硕士专业中的研究方向，并探讨它在企业决策中的应用以及其未来发展趋势。
1.2 研究背景随着全球经济竞争日益激烈，企业需要更加高效地利用信息资源来提升竞争力。
商务智能作为一种集成多个技术和方法的综合性解决方案，可以帮助企业从大量的数据中获取有价值的信息，促进决策制定和战略规划。
因此，在此背景下，研究商务智能在管理科学与工程领域中的应用变得尤为重要。
1.3 目的和意义本文旨在通过对商务智能研究方向进行分析和探讨，以期增强读者对该领域的了解和认知。
同时，通过对商务智能在企业决策中的作用、市场需求对研究方向的影响以及不同行业对研究方向的需求差异性进行探讨，提供给管理科学与工程硕士专业相关学生和从业人员一些参考和建议。
此外，本文也将探讨如何完善管理科学与工程硕士专业中商务智能研究方向设置，并展望未来商务智能在该领域的发展前景。
注：本文所述内容仅供参考，请勿直接抄袭，如有需要，请根据自身实际情况进行适当调整和修改。
2. 商务智能概述2.1 商务智能基本概念商务智能（Business Intelligence，简称BI）是一种利用信息技术和数据分析方法，将企业内部和外部的大量数据转化为有价值的商业信息和洞察力的过程。
它可以帮助企业管理者了解市场趋势、竞争对手动态以及企业内部运营状况等重要信息，从而支持决策制定和战略规划。
商务智能包含了多个关键技术和方法，如数据仓库、数据挖掘、在线分析处理（OLAP）、报表与查询工具等。
通过采集、整合和分析海量数据，商务智能系统可以生成直观、易懂的可视化报告和图表，使管理者能够更好地了解企业的运行情况。
2.2 商务智能在管理科学与工程中的应用商务智能在管理科学与工程领域中具有广泛的应用。
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。
基于知识网格的电子商务推荐系统设计
１ 引言
电子商务推荐系统可 以向客户提供商 品推荐 ， 帮助客户找
到所需的商品 ， 足客户个性化的需 求。 目前 几乎所有 的大型 满
商务 网站 ， 提出了基于智能代理的社 区推荐 系统 。Ｃ ｒｓＳａａ ｙｕ ｈｈ－
ｂ 等人综合基于 内容的过滤和协同过程过滤两种推荐技术的优 ｉ
点， 设计 出 了离线 训 练 模 型 和 在线 使用 模 型 进 行 推 荐 的模 式——Ｙ ｄ ， ｏａ提高了基于 Ｗｅ ｂ的推荐系统的质量和规模性 。 （） ３ 网格技术下的电子商务推荐 系统研究。国外 刚开始基 于信息 网格的推荐算 法和知识获取的研究工作。Ｌ ｎＭ等人提 ａ 出了电子商务推荐系统的信息网格结 构 ， 采用了基于 内存的 多代理节点结构来实现 ， 能减 少客户在线 的信息交 互量。但 该 方法在推荐质量 、 推荐深 度和大规模应用方 面无显 著提高。文
滤技术 。前者最大 的缺点是必须分析 资源 的内容信息 ， 且不能
献 ［２ 提出了基于本体论 的知识逻辑 和多 Ａ ｅｔ １］ ｇｎ结构模型 （ ｓ Ｋ－
Ｎ ｔ， ｅ） 用于解决 网格条件下 的用户知识获取和聚合 问题 。 知识网格是 一个 智能互连环 境 ， 它能使 客户有效 地获取 、 发布 、 共享和管理知识资源 ， 为客户 提供所需要 的知识服务 ， 并 辅助实现知识创新 、 同工作 、 协 问题解 决和决策 支持 。２０ 年 ０１ 丁实现知识的共享和重用 ， 在语义 网研 究中引入本 体技术 ， 且
取、 聚合和智能推荐的运作机制， 设计 了基于知识 网格的电子商务智能推荐 系统结构。
关 键词 ：推 荐 系统 ；知识 网格 ；语 义本体论 ；电子 商务
中图法分 类号 ：Ｔ ３ １ Ｐ １ 文献 标识 码 ：Ａ 文章编 号 ：１０ — ６ ５ ２ ０ ） ２０ ０ — ３ ０ １ ３ ９ （ ０ ６ １ —３ ７ ０
基于XML的企业ERP商务智能系统研究
一
、
引 言
二 、 论 支 持 理
（ ） 务 智 能 一 商
商务 智 能 （ ｕ ｉｅｓＩ ｔｌｇ ｎ ｅ Ｂ ）的概 念 Ｂ ｓ ｓ ｎｅｌ ｅ ｃ ， Ｉ ｎ ｉ
最 早 是 Ｇａｔｅ ｒ ｕ 的 Ｈｏ ａ ｄ Ｄ ｅｎ ｒ 于 ｒｎ ｒ Ｇ ｏ ｐ ｗ ｒ ｒｓ ｅ
对 商务智 能 的研 究 和 开发 距 今 已有 十 多年 的 时 间。期 间 ， 商务智 能 的应 用 价值 被 逐 渐体 现 ， 在
提供一 致 的管 理 并 使 用 存 储 系统 界 面 ， 蔽 广 域 屏 操 作 的复杂 性 和 广 域 网络 上 存 储 系 统 的异 构 性 。 数 据 网格提供 了一 种 如何 方 便 高效 地使 用 分 布式 异 构数 据资 源 的解 决 方 案 。 目前 的数 据 网格 技术
除 ＸＭＩ之外 ， 主要有 以下 几种 。 还
１ ＯＧ Ａ ＤＡＩ 据 访 问 服 务 ． Ｓ 数
展趋 势 、 预测 和监 控风 险 ， 且 还 能辅 助 决策 者 发 而
现新 的利润 增长 点 ， 化 企业 资 源 ， 而 帮助 企 业 优 从
更加 稳健地 实现 经营 和管 理 的 目标 。 商 务智 能 的 工 作 原 理 是 ： 数 据 源 搜 集 的数 从 据 中提取有 用 的数据 ， 对 这些 数 据 进行 清 洗 ， 并 以
工具 之间能 否 顺 利 交 换 结 果 至 关 重 要 ， 则 就 需 否 考虑 在交换结 果 的 同时产 生 模 型 的应用 。而 基 于 Ｘ ＭＬ的相关 技 术 则 可 以在 一 定 程 度 上 很 好 地 解
１ ９ 提 出来 的 。当 时将 商 务智 能 定 义 为 ： 类 ９ ６年 一 由数 据仓 库 （ 数 据 集 市 ） 查 询 报 表 、 据 分 析 、 或 、 数
数据挖掘与商务智能技术
6.1 商务智能概述（续）
• 6.1.1 商务智能技术的发展（续）
– 商务智能的定义（续）
• 商务智能是通过利用多个数据源的信息以及应 用经验和假设，来促进对企业动态性的准确理 解，以便提高企业决策能力的一组概念、方法 和过程的集合。
• 商务智能是通过获取与各个主题相关的高质量 和有意义的信息来帮助人们分析信息、得出结 论、形成假设的过程。
– 空间数据包括：地图，遥感图片，医学图像等。 – 空间数据的特点
• 包括距离、位置、色块、气温等信息。 • 通常按照复杂、多维的空间索引结构组织数据。
6.4 复杂类型数据挖掘（续）
• 6.4.1 空间数据挖掘（续）
– 空间数据挖掘是指对空间中非显式存在的知识、 空间关系或其他有意义的模式等进行提取，需 要综合数据挖掘与空间数据库技术。
– 训练数据集指一个已有的数据集，其中每条记录都已经属于一 个已知的类别中。
• 其次，使用分类器对新数据集进行分类。
6.3 数据挖掘方法（续）
• 6.3.1 分类（续）
– 分类分析的评估标准
• 速度：即生成和使用分类器的计算花费； • 鲁棒性：即给定噪音数据，分类器能够正确预测的
能力； • 可伸缩性：即在大量数据规模时，有效构造分类器
6.1 商务智能概述
• 6.1.1 商务智能技术的发展
– 商务智能的定义
• 商务智能是指透过资料的萃取、整合及分析， 支持决策过程的技术和商业处理流程，其目的 是为了使使用者能在决策的时候，尽可能得到 更好的协助。
• 商务智能是运用数据仓库、在线分析和数据挖 掘技术来处理和分析数据的技术，它允许用户 查询和分析数据库，进而得出影响商业活动的 关键因素，帮助用户做出更好、更合理的决策。
商务智能ppt第一章商务智能
DATA： S、事实和数字
How are You?
π
Happy New Year!
Word
record
Data
Explain Information
•Discrete, objective facts about the world •Easily structured and captured •Easily transferred
3.数据挖掘技术
• 与联机分析处理技术的探测式数据分析不同,数据挖掘侧重从海量数据中揭示隐含 的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程,它按照预定的规则对数据库和 数据仓库中已有的数据进行信息开采、挖掘和分析,从中识别和抽取隐含的模式与 有趣的知识,为决策者提供决策依据。
数据(Data)
信息(Information)
知识(Knowledge)
下雨
夏天午后常下雨
夏天出门要随身带雨伞
智慧(Wisdom)
全年中如果出现这种天气情 况都要带伞
1.3 商务智能的组成要素
• 1.大数据 • 按照数据源来说，数据分为企业内部数据和企业外部数据两类。企业内部数据包括企业
业务系统产生的数据，如订单、客户信息、交易记录、物流记录等；企业外部数据是指 来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。 按照数据生成时间来说， 数据分为即时数据和历史数据。 即时数据即企业在运营过程 中产生的即时数据，这类数据基本上是几秒或者是几分钟之前产生的经营数据。而历史 数据指的是前一天、前一周，甚至是前一个月的经营数据。从数据结构化程度来说，数 据分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据是指存储在各个交易系统背后的关系数 据库中的数据，通常以表格的形式存在和展现，非结构化数据通常以零散的文件形式存 在和展现，泛指不能简单以表格形式展现的数据。
基于大数据技术的商务智能分析研究
基于大数据技术的商务智能分析研究在信息技术快速发展的时代，对于如何更好地利用大数据进行商务智能分析成为了管理者不可回避的问题。
商务智能分析是利用业务数据分析的方法进行决策支持和业务洞察的一种应用。
而大数据技术则提供了海量、高速和多样化数据的处理能力，使得商务数据可以更加全面、高效地进行分析。
因此，结合大数据技术进行商务智能分析正成为越来越热门的研究方向。
一、什么是大数据技术随着互联网的飞速发展，产生的数据量也日益增加，大数据成为了一个重要的研究领域。
所谓大数据，是指数据量大、种类多、处理速度快、价值密度低的数据集合。
其中包括了传统的数据类型（如企业的交易数据、客户信息等），以及来自于物联网、社交媒体、移动应用等渠道的非结构化数据。
大数据技术则是处理大数据的一系列技术和方法。
主要分为数据存储、数据处理和数据分析等三个部分。
其中，数据存储技术包括分布式文件系统、关系数据库等。
数据处理技术则主要应用了分布式计算、数据抽样等方法，进行数据的清洗和预处理。
数据分析技术则包括数据挖掘、机器学习等算法，用于分析数据中所含的规律和信息。
二、商务智能分析的重要性商务智能分析是信息化管理的重要组成部分，它可以利用数据分析的方法帮助企业进行高效、迅速的数据挖掘和管理。
如果企业拥有了好的商务智能分析工具，就可以利用数据价值来支持和促进业务执行，促进业务的发展。
此外，商务智能分析还能降低企业的运营风险和成本，提升企业的决策能力。
然而，商务智能分析仍然存在一些问题。
首先，许多企业没有完整、准确、实时和全面的数据保障，不能充分利用数据价值。
其次，传统的商务智能分析工具有时不能有效处理非结构化数据或海量数据。
最后，商业环境的不断变化需要企业及时调整和更新商务智能分析模型，确定起草和执行全新的业务计划。
三、结合大数据技术的商务智能分析基于大数据技术的商务智能分析可以有效地解决数据价值利用和数据分析的问题。
其中，大数据技术可以帮助解决数据存储和处理的问题，提高了数据分析的效率和准确度。
商务智能的理解
商务智能的理解
商务智能（Business Intelligence，BI）是一个技术集合概念，它指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
商务智能的核心是将企业的各种数据及时地转换为管理者感兴趣的信息，并以各种方式展现出来，帮助管理者进行决策。
商务智能提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。
商务智能的主要技术手段包括联机分析处理技术、数据挖掘手段、数据仓库以及最终的数据可视化技术。
商务智能也可以理解为数据仓库+数据挖掘+联机分析处理技术。
利用数据仓库技术，可以复制业务处理数据，提供基于结构化的数据查询和分析，专注于信息的提取和知识的发现。
数据挖掘可以帮助企业在大量的数据中发现那些有价值的信息或知识。
联机分析处理技术可以基于数据仓库中多维的数据进行在线分析处理，生成新的信息，又能实现监视业务管理的成效，使管理者和决策者能自由地与数据相互联系。
如需更详细的信息，建议查阅相关资料或咨询商业智能领域专业人士。
我国商务智能研究分析论文
我国商务智能研究分析论⽂ 商务智能是数据仓库、数据挖掘、OLAP等技术的集成，作为我国当前重要的研究前沿之⼀，商务智能是学术界和企业界关注的热点。
下⾯是店铺带来的关于我国商务智能研究论⽂的内容，欢迎阅读参考! 我国商务智能研究论⽂篇1 浅谈我国外贸企业商务智能的发展环境 【摘要】本⽂研究了我国外贸企业商务智能的发展环境，分别对内部环境和外部环境进⾏现状分析，并针对现状提出了外贸企业发展商务智能的不⾜和体现的问题。
【关键词】外贸企业商务智能内部环境社会环境 1. 我国外贸企业商务智能发展的内部环境 1.1我国外贸企业商务智能发展的现状分析 长期以来，外贸企业在拉动我国经济增长、提⾼财税收⼊、稳定就业和促进产业发展等⽅⾯⼀直占有举⾜轻重的地位，由于近两年世界经济持续下滑，国际市场需求严重萎缩，中国外贸⾏业发展遇到前所未有的困难。
不断变化的市场形势与国家政策，迫使我国外贸企业在短期内改变经营理念，加速信息化发展，以减少交易成本，提⾼效率;以赢得更多客户，扩⼤交易数量;以全⽅位管理，提⾼竞争⼒。
在此基础上，各企业对数据的要求不再满⾜于收集和整理，⽽是需要更加完善的查询、归纳、总结、提炼和分析系统，许多外贸企业不惜花巨资寻找软件开发商定向开发适合⾃⾝的商务智能系统。
在我国，外贸企业商务智能化开展的层次较低，尽管近⼏年国家⼤⼒投⼊信息化基础设施建设，但企业信息化基础薄弱的事实并⾮⼀时所能改变。
绝⼤多数外贸企业的信息化⽔平仅停留在⽂字处理、财务管理等办公⾃动化管理阶段，⽽对产、供、销、⼈、财、物等重要资源实现信息化管理的很少，信息处理能⼒仅是世界平均⽔平的2.1%，⽽且仍以提供单纯的技术产品信息为主，不擅长动态信息的跟踪和获取。
1.2我国外贸企业商务智能发展的不⾜ 1.2.1数据积累不充分、不全⾯ 任何⼀个外贸企业从开始经营的那⼀天起总是在产⽣各种各样的数据，⽐如海关进/出⼝提(关)单实时数据、关单统计数据、买家名录数据、买家采购信息、卖家供应信息、市场分析数据、企业资信数据等等。
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网格是把整个因特网整合成一台 巨大的超级计算机 ，实现计算 资
Ｅ Ｌ工具包括数据 抽取 、 据转换 、 Ｔ 数 数据清洗和数据加载 。在构建 数据库的过程中 ， 外部数据源所提供的数据并不都是有用的 ， 有些数据 对决策并不能提供支持 ， 同时 ， 外部数据源 中的数据冗余的现象也很普 遍， 以主题 的需求为依据 ， 对数据源 的内容进行有 目的的选择 ， 这一过 程被称为“ 数据抽取 ” 。数据转 换是把数据仓库的不同格式的外部数据 源对其 格式进行转换处理 ， 统一格式。 数据仓库的外 部数据源所提供的 数据 内容并不一 定都是好 的 ， 有些数据 是有缺 陷的 ， 在数据仓库的各数 据源之间 ， 内容也存在着不一致 的现象 。 其 为了不让这些缺 陷数据影响 数据仓库 的分 析结果 ， 要采取 各种有效 的措施 ， 将错误 的、 不一 致的数 据在进入数据仓库之前予 以更正或删除 ， 以免影 响 Ｄ Ｓ Ｓ 决策的正确性 ， 这一过程称为 “ 数据清洗 ” 。把清洗后 的数据装入数 据仓 库的过程称为 数据装载 。 数据装载要综合考虑经营分析需求 ， 对不 同业务系统的数据 采用不 同的加载周期 ，但必须保持 同一时 间业务 数据的完整性 和一致
分 析 ， 点介 绍技 术 难 点 。 重 ［ 关键 词 ］ 商务 智 能 数 据 仓 库 数 据 挖掘 网格
随着计算机 和信息时代 的迅猛发展 ， 人类 收集 、 存储和访问数据 的 能力大大增强 ， 快速增长 的海 量数据 集已经远远超出 了人类 的理解能 力， 传统的数据分析工具 已经不能解决这些问题。为了解 决海量数据 的 存储 、 组织 ， 从中找 出有价 值的知识这些 问题 ， 并 出现 了数 据仓 库和数
科技信息
博士・ 专家论 坛
基于网趋昀商务智链研 究
曲阜 师 范大 学计 算机 科 学 学院 王丽君 朱 荣 孔 峰 孔 祥真
［ 摘 要 ］ 文介 绍 了网格 技 术 、 务 网格 及 商务 智 能 的 关键 技 术 ， 出 了基 于 网格 的 商 务 智 能服 务 平 台 ， 系统 的 实 现 的 技 术 进 行 本 商 提 对
据 挖掘 技 术 。
商务智能的功能主要有 ：
（） １ 数据管理 方面包括数据 的获取 、 选择 、 换 、 转 集成能力 ； 从原来
数据中发现知识的能力； 对大量数据高效存储与维护能力。 （） ２ 数据分析方面包括具备 Ｏ Ａ 、 Ｌ Ｐ Ｌ ｇｃ 等多种数据分析能 Ｌ Ｐ Ｏ Ｔ 、 ａｙ ｅ 力； 终端信 息查询 和报告生成能力 。 （ ） 策支持方 面包括具备数据对 比分析与趋势预测能力 。 ３决 （ 企业优化方 面包括辅助企业建模能力。 ４）
在 这种 背 景 下 应 运 而 生 。
都根据这个框架设计开发 。
ＥＴ Ｌ Ｈ 数 超 据 市Ｈ 数 仓 据 库Ｈ ＬＰ ０Ａ Ｈ 数 挖 据 掘Ｈ 总 报 结告
图 １商务智能技术 流程 图
２１ 据 抽 取 Ｅ Ｌ ．数 Ｔ
数据挖掘可 以对数据进行 自动分类和 聚类 ，找 出数 据中的趋势和 异常 ， 根据这些 因素来 预测 ， 在海量 的数据挖掘 出有 价值的知识 ， 使数
据真正发挥作用 。数据挖掘在商务智能解决方案 的体 系中占据 着重要 的地位 。
１相 关概 念 ． １１ 格 ．网
Ｅ Ｌ过程 是进行数据 的抽取 、 Ｔ 转换和“ 净化提炼” 处理的过程 。要对 从多个不 同业务数据库抽取的数据 ， 进行数据项名称 的统一 、 位数 的统
一
、ห้องสมุดไป่ตู้
编码的统一和形式的统一， 消除重 复数据 。
性。
源、 存储资源 、 数据资源 、 信息资源 、 知识资源 、 专家资源的全面共享。 当 然， 网格并 不一定非要这 么大 ， 我们也可 以构造地 区性 的网格 ， 中关 如 村科技 园区网格 、 企事业 内部 网格 、 局域 网网格 、 甚至家庭 网格和个人
网格。事实上， 网格 的根本特征是资源共享而不 是它的规模 。它应用到 不 同领域又叫计算 网格 、 信息网格 、 知识网格 、 服务网格等。
２关 键 技 术 ．
信息化 系统在企事业单位 的迅速 普及 ， 各单 位信息系统产生 了大 量的数据信息 。 如何处理已经过期的大量数据 成了一个难题 ， 现在各单 位的处理这些 数据 一般有三种做 法 ： 简单 的删 除 、 备份后再 删除 、 建立
一
个数据仓库 系统 ， 将数据保存到数据仓库中。 现在各单位也 已经认识
网格具有以下四点优势 ： （） １资源共享 ， 消除资源孤 岛： 网格 能够提供 资源共享 ， 它能消除信 息孤岛 、 实现应用程序的互连互通 。网格 与计算 机网络不同 ， 计算机网
络实现的是一种硬件的连通 ， 而网格能实现应用层 面的连通 。
（ ） 同工作 ： ２协 网格第二 个特点是协 同工作 ， 很多 网格结点可 以共 同处理一个项 目。 （） ３ 通用开放标 准 ， 非集 中控 制 ， 非平 凡服 务质量 ： 这是 Ｉ ｏｔ ａ Ｆｓｒ ｎ ｅ 最近提出的网格检验标准。 网格 是基 于国际的开放技术标准 ， 这跟 以前 很多行业 、 门或者公司推出的软件产品不 一样 。 部 （） ４ 动态功能 ， 高度可扩展性 ： 网格可 以提供动态 的服务 ， 能够适应 变化。同时网格并非限制性的 ， 它实现 了高度 的可扩展性 。
一
到历史业务数据是非常有用的 ， 以综合利用这些数 据建立分析模型 ， 可
随着商务智 能的研究 和应 用的不断深入 ，商务智能技术 已经有 了 个公认 的流程框 架 （ 图 ｌ 示 ）一般 的商务智 能系统构造基 本上 如 所 ，
从中挖掘 出有价值的知识 ， 帮助决策者做 出正确 的决策 。 目前 ， 大多数 企业都不是缺数据 ， 比较难解决的问题是海量数据如何处理 ， 商务智能