商务智能主要技术的发展与应用

商务智能主要技术的发展与应用
作者：杨倩雯
来源：《中国新技术新产品》2015年第15期
摘要：在今天的商业决策中，商务智能已经得到广泛的应用，并且正在向日常生活的各个方面渗透，发挥着越来越重要的作用。

其主要技术，数据仓库、联机分析处理、数据挖掘的不断发展使商务智能进一步地智能化，功能也逐步地扩大和完善。

本文将主要探讨商务智能主要技术的发展历程及应用。

关键词：商务智能；数据仓库；联机分析处理；数据挖掘
中图分类号：F713 文献标识码：A
1 引言
21世纪的我们已经步入了信息时代，信息处理和利用的能力对企业发展的影响越来越大，企业也在更多地重视信息的价值。

卡内基梅隆大学计算机科学教授赫伯特·西蒙曾经说过：“在后工业时代，也就是信息时代，人类社会的中心问题将从如何提高生产率转变为如何更好地利用信息来辅助决策。

”西蒙教授提出的“信息辅助决策”的观点被认为是“商务智能”的理论雏形。

从概念的提出到现在的不断发展深入，商务智能要回答的问题始终不变：即如何将数据、信息转化为知识，扩大人类的理性，进而辅助决策。

以下将主要探讨在商务智能的发展进程中经历的转变。

2 主要技术发展及应用
2.1 数据仓库（Data Warehouse DW）
数据最早存储在运营式系统中，是为了提高查询的效率。

但独立的系统越来越多，数据量也越来越大，传统的对数据的管理方法已经不能满足业务的需求。

20世纪90年代，管理大师彼得·德鲁克曾感慨：迄今为止，系统产生的还仅仅是数据，而不是信息，更不是知识！
Teradata天睿公司，全球最大的专注于大数据分析、数据仓库和整合营销管理解决方案的供应商。

它在1983年利用并行处理技术为富国银行建立了一个决策支持系统，可以认为是世界上的第一个数据仓库。

对于数据仓库的定义直到1992年才被提出，比尔·恩门出版了《构建数据仓库》一书，真正拉开了数据仓库大规模使用的序幕。

恩门认为：数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集成，用于支撑管理决策的制定。

数据仓库是实现商务智能的基础，由于数据仓库载入的大量原始信息，归并各种数据源的数据，才使企业管理和商业决策有据可依。

与数据仓库的发展相结合，商务智能才能充分发挥其潜力。

但数据仓库绝不是所谓的“大
型数据库”，数据库仅仅是对数据进行保存和查询，提高系统运营的效率；而数据仓库是以进一步挖掘数据，辅助决策为目的进行数据存储的。

2.2 联机分析处理技术（Online Analytical Processing， OLAP）
要解释联机分析处理，就要谈到关系型数据库，其呈现数据的方式是报表。

关系数据库之父E.F.Codd认为对数据库进行简单的查询已经不能满足终端用户分析的需求，用户要解决的可能是多维度、复杂的问题，然而查询的结果却远远达不到要求。

于是在1993年，他提出了多维数据库和多维分析的概念，即联机分析技术OLAP。

联机分析可以把多个数据库相连，通过这种方式，管理者能自由地与商务数据相联系，获得更深入的洞察。

只从概念来理解，不免有些抽象，举个简单的例子。

某企业管理层想了解四个季度该企业各类产品在北京、上海、深圳三座城市的销售情况，用户在前段选择这三个维度后，就可以从数据仓库中将需要的数据抽取出来，形成一个三维立方体，看到直观的销售情况。

也可以对数据进行切片、旋转、钻取，以从多视角查看数据。

运用联机分析技术，用户可以按自己的需要创建报表，从不同粒度、不同维度对数据进行分析。

2.3 数据挖掘技术（Data Mining， DM）
随着数据仓库技术的不断发展，数据量在迅速增长，但人们从海量数据中发掘隐藏信息的能力并没有提升，出现了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。

商务智能的发展遇到了瓶颈，即如何将数据转换成知识。

数据挖掘刚好可以解决这样的问题。

对于数据挖掘暂无统一的定义，顾名思义，数据挖掘是对数据进行深层处理和分析的过程，其目的是通过算法探索隐藏的信息，以此发现人们可理解的知识，进而辅助决策。

举个简单的例子来说，沃尔玛公司借助数据挖掘技术，依据关联规则进行购物篮分析，发现和尿布一起购买最多的商品是啤酒。

则“人们更倾向于同时购买啤酒和尿布”就是知识，而这种知识可以让超市做出决定：将啤酒和尿布两类产品摆放在一起。

从而提升两种产品的销量。

数据挖掘的应用案例还有很多，汇丰银行对客户群进行分类，对每种产品找出最有价值的客户，使营销费用降低了30%。

与联机分析技术OLAP不同的是，数据挖掘是个归纳推理的过程，功能在于数据库知识发现Knowledge Discovery in Database，使用的数据可以是有巨大噪声的；而联机分析OLAP是个演绎推理的过程，从已经规范化的纯净的数据库中处理数据，其主要功能在于统计和统计结果的展示，展现的只是数据的表象。

因为数据挖掘具备知识发现的功能，真正实现了扩大人类的理性，所以说它赋予了技术“智能”的内涵。

结语
商务智能从诞生到发展到今天，相关技术在不断地改进与完善。

但同时，商务智能依然是一个年轻且有活力的领域，有着巨大的发展潜力。

它的应用领域在不断地扩大，人们对它的研究也在日益广泛和深入。

现在，商务智能已不仅仅应用于商业决策，而且正在向医疗、交通、社交媒体、娱乐等等各个方面渗透，进军新领域也将为商务智能的发展创造新的需求。

参考文献
[1]夏国恩，金炜东，张葛祥.商务智能在中国的现状和发展研究[J].科技进步与对策，2006（01）：173-176.
[2]http：///sho.一篇文章读懂商务智能的前世今生.
[3]Codd E.F.， Codd S.B.， Salley C.T. Beyong decision support[J].Computer World， 1993（27）： 231-237.。