1、090925101經濟管理學院年論文管理信息系統用戶界面設計專業班級0909251學生姓名沈丹輝指導教師程延煒講師2011 年 6 月 30 日第2頁（共5頁）商業智能技術及其應用的研究和發展文章簡述了商業智能的關鍵技術，研究熱點，存在的不足和未來的發展趨勢, 并且結合了銀行風險管理探討了商業智能的具體應用， 最后對我國企業實施商業 智能存在的關鍵問題提出了幾點建議。關鍵詞：商業智能：信用風險管理：發展趨勢：建議本文研究了商業智能的研究和發展狀況， 介紹了其在銀行信用風險管理的應 用示例商業智能技術的概述1 商業智能的定義及其意義：商業智能，又稱商務智能，英文為Bus in essIntell

2、igenee ，簡寫為BI。商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為 知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。 這里所談的數據包括來自企業 業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商等來自企業所處行業和競爭對 手的數據以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策，既可以是操作層的，也可以是戰術層和戰略層的決策。 為了將 數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、聯機分析處理（OLAP工具和數據挖掘等 技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是什么新技術，它只是數據倉庫，OLAP 和數據挖掘等技術的綜合運用。它的意義在于將知識呈現在用戶面前， 為管理提 供參考，可

3、見，BI不是基礎技術或者產品技術，而是一種解決方案。2.商業智能的核心技術。商業智能的核心技術主要包括三個關鍵部分：數據 倉庫和數據集市，數據挖掘以及聯機對外分析處理，器重數據倉庫和數據集市是 商業智能的基礎，而是數據挖掘和 OLAP是對數據倉庫的數據分析和處理的重要 工具。二商業智能的主要研究內容在實踐中，可以以多種形式來應用，我們知道，商業智能可以幫助我們找到 所需要的信息，并且對其進行共享和分析，商業智能的主要應用表現在：（1）整合企業內部和外部的信息這些信息可以是存儲在數據庫、數據集市、數據倉庫中的數據，也可以是 在SCMCRMERP BPR SFA等企業應用系統中產生的非結構化的任意

4、文件 (HTML 文本、電子表格、DOC等)。(2) 簡單的報告和查詢在這一層次，商業智能僅僅是把信息進行粗加工。 上個月丫產品的銷售量 是多少？我們擁有多少客戶？用戶向系統提出的問題是“告訴我發生了什么”。在線分析處理(OLAP)商業智能工具能夠讓用戶分析信息，創造增值信息和對信息更好地融會 貫通。在哪個地區我們的產品獲得了最大的成功？哪部分用戶購買了什么品種的 產品？在簡單報告的基礎上，我們可以進一步提出很多問題。不僅要問發生了什 么，還要問為什么要發生。(4) 經理信息系統(EIS)目前領導獲取業務信息的基本手段是報表，由于種種原因，完全依靠信 息部門編制的報表無法完全滿足領導對信息的需

5、求，而且查閱大量的企業報表會 占用高層領導很多的時間。在商業智能分析軟件基礎上建立的高層領導信息系 統，可以幫助行業的各級領導，快速方便地獲取信息。同時，利用相關工具的主 動查詢機制，可以對信息數據中與行業業務相關的關鍵數據進行查詢，通過查詢如果發現行業運行的不正常情況，系統會自動通過各種手段向領導報告， 提醒相 關領導者關注出現的問題。(5) 數據鉆取通過統計方法，可以詳細展現未來的景象。比如說，通過利用商業智能 工具，我們能夠預測哪種客戶最有可能購買我們的新產品。市場營銷戰略由此可以集中在有限的一部分客戶中。企業的市場營銷戰略由此也更為有效， 成本也可 以降低。在這種情況下，我們的問題就是

6、：告訴我未來會發生什么。(6) 全地域信息支持商業智能平臺不僅僅局限在企業內部，而且可以擴展到一個比較大的范 圍，讓更多的用戶來共享信息。信息可能存儲在組織的不同數據庫中， 還可能在 組織之外，還可能包括聲音和圖像。商業智能能在任意的地域、恰當的時機為企 業和組織的用戶提供快捷、及時、準確的信息，從而大大提高他們的判斷能力和 決策水平。(7) 監控企業基礎績效指標企業基礎績效指標從企業應用系統中經“萃取”計算而得，這些應用系 統包括銷售、市場、客戶服務、財務、人力資源、制造和供應鏈等。商業智能系 第2頁(共5頁)統的績效信息架構能根據基礎指標設定企業目標，并即時對比實際狀況與計劃 值，建議可能

7、的應變行動。通過績效信息架構，系統能計算商業智能信息，提供 企業主管即時信息，企業主管并能進一步分析與查詢整體或細節資料。（8）挖掘業務規律采用數據挖掘方法從數據庫中抽取隱含的、以前未知的、具有潛在應用 價值的信息。數據挖掘與傳統分析工具不同的是數據挖掘使用的是基于發現的方 法，運用模式匹配和其它算法決定數據之間的重要聯系。商業智能技術是一個聯系信息生產者和信息使用者的完整的信息供應 鏈。它可以使組織中的工作人員按照他們的需要， 利用合適的工具來獲得企業信 息，進而增強企業核心競爭力。這個全新的供應鏈關系可使信息技術人員充分發揮他們在數據庫管理、 安全保障、基礎設施維護、報表編寫和分發等方面的

8、優勢，同時使得信息用戶可 以依靠他們自己的業務知識，把注意力集中在回答商業業務問題上。三商業智能研究中存在的問題及其發展 。BI是以現代管理理論為指導，信息技術為支撐的集成系統。近年來，它的 研究熱點主要集中在三個方面：支撐技術的研究、體系結構的研究、應用系統的 研究。1.支撐技術。BI支撐技術主要包括兩個方面：一是 計算機技術，主要包 括數據倉庫、數據集市技術；數據挖掘技術；OLTP、OLAP、Legacy等分析技術； 數據可視化技術；計算機網絡技術。二是現代管理技術，主要包括統計、預測等 運籌學方法；客戶管理、供應鏈管理、企業資源計劃等管理理論和方法；企業建 模方法。在數據集成中數據模式的

9、設計、 掘的研究重點則偏向數據挖掘算法以及數據挖掘技術在新的數據類型、 中使用時所出現的新問題的解決上， 言的標準化以及可視化數據挖掘等。聯機分析處理研究主要集中在支撐技術的研究注重跟蹤相關技術的最新發展，例如對數據倉庫的研究集中 數據清洗和數據轉換、導入和更新方法；數據挖 應用環境如對各種非結構化數據的挖掘、數據挖掘語ROLAP （基于關系數據庫的OLAP）的查詢優化技術和MOLAP （基于多維數據組織的OLAP） 中減少存儲空間和提高系統性能的方法；數據倉庫、數據挖掘和OLAP相結合的產物聯機分析挖掘（OLAM ）也是目前研究的熱點。企業建模是為解決如何建 立特定企業模式的輔助工具，比較新

10、的建模方法包括基于UML的企業建模方法。2. 體系結構。BI體系結構是指通過識別和理解數據在系統中的流動過程 和數據在企業的應用過程來提供 BI系統應用的主框架。BI的體系結構主要包括 數據預處理、數據倉庫、數據分析以及數據展現等幾部分，BI基本體系結構如第4頁（共5頁）圖1所示。BI體系結構的研究關心采用什么樣的體系結構才能使BI系統具有良好的性能。圖1商業智能體系基本結構業務響 歷史數益3.應用系統。對于應用系統的研究重點放在對各個應用領域所面臨的決策 問題的分析，根據對各類問題的解決方式和解決方案來決定BI系統應該提供的功能，以及具體實現方法。BI具有代表性的應用領域主要包括企業資源計劃

11、（ERP）、客戶關系管理（CRM）、人力資源管理（HRM ）、供應鏈管理（SCM） 以及電子商務（E bus in esS等。四、我國發展BI的若干問題1. 關注BI的技術研究。目前，我國在BI軟件開發和基礎理論的研究上都 非常薄弱。應在研究開發領域中關注人工智能、認知科學的研究成果和數據挖掘 算法的研究。BI和人工智能的研究息息相關，要提高 BI研究開發水平，必須緊密跟蹤人 工智能領域的最新研究進展。目前，對人工智能的研究已擴展到對認知科學研究。 認知科學引起的新的智能理論和技術方法的研究，將對人工智能的研究與發展起 到促進作用。在對認知科學的研究中，多個西方國家的國家科學戰略計劃都對認知科

12、學的 研究進行了重點部署。多國合作的 國際人類前沿科學計劃”被國際上看作三個重 要計劃之一，投資100億美元，認知科學是該計劃的重點內容。我國在 1992年 將認知科學中若干重大前沿問題的研究洌入國家攀登計劃。認知科學的信息處 理是認知科學的重要研究內容，得到了國際的重視。目前，國際上已將人的智能和人工智能的極限”列為21世紀需要解決的24個數學問題之一。國家 自然科 學基金委在 十五”發展計劃中，將 認知科學及其信息處理”列入優先資助領域的 24個主要內容之一。數據挖掘是BI的核心技術之一，加強對數據挖掘的研究是BI研究開發的重 要內容。支持向量機（SVM ）是一種新的機器學習方法，在分類方

13、而具有良好 的性能，它在數據挖掘領域有廣闊的應用前景。SVM還處于發展階段，尤其是其算法實現方面存在著效率低下的問題，這也限制了 SVM在數據挖掘中的應用。 目前很多研究是將支持向量機扎實的理論背景和快速的算法相結合應用于數據 挖掘，這對于BI系統提高數據處理功能將產生很強的促進作用。這些技術的研究成果將對BI的研究與發展帶來重大影響。2.重視BI的應用研究。BI系統是復雜的系統，它的成敗不僅取決于技 術因素，經濟、環境、人員、組織等因素也起著非常重要的作用。企業在實施BI的過程中，除了存在技術上的困難，還有來自企業文化和管理理念的挑戰。 另外，企業還存在數據質量管理混亂的問題，這也制約了BI

14、的實施。在國內，企業實施BI必須注意以下幾點：(1 )分析需求，確定目標。在實施BI之前，要科學地進行立項分析，是否 實施BI，必須和自身的特點及發展需求相適應。企業是否具備了實施BI的基礎條件、當前需要解決的問題、實施 BI的必要性以及投資效益等等都必須加以考 慮。(2) 完善信息化基礎建設，加強數據質量管理。 BI的實施需要一定的信息 化基礎，如果數據庫等基礎工作沒有做好， 沒有強大的數據源，數據質量得不到 保證，BI就不能發揮作用。(3) 全局規劃，統一協調。BI系統由于是構筑于所有的業務系統之上，有 著獨特的復雜性和全面性，涉及到企業經營管理的各個方面，企業必須進行縝密 的思考和全局的

15、規劃，結合企業內部治理結構、經營管理思路、業務流程等，規劃BI實施模型。(4) 培養BI應用人才，轉變管理理念。要充分發揮 BI的優勢，企業必須 培養既懂業務知識，又熟悉信息分析技術的復合型 BI人才。并且，企業實施BI 必須培養相應的管理理念和管理文化， 以適應BI系統的正常運行。 對于商業技 術的發展前景，我覺得商業技術的發展前景將會空前絕后，它的發展將會是非常 巨大的，SAS公司曾大膽的預測商業智能是一個不斷成長壯大的市場，它的出現是幾近飽和的ERP市場的產物。同時隨著法規遵從要求的不斷增高，企業對 商業智能高需求的時刻將在未來幾年內到來。SAS已經全力準備好去滿足這種需求，"SAS高級副總裁兼首席市場官Jim Davis說，"BI應用帶來的是快速、可 衡量的投資回報，特別是結合預測性分析和數據整合時。"應用商業智能技術并非是一成不變的模式。在全面了解商業智能技術的功能、 應用要求的基礎上，大 型成熟企業和中小型企業就應當采取適合自身特點的不同模式，社會公用部門也要采取適合其使用的模式。無論是企業還是社會管理部門都應當將商業智能技術 看作與傳統業務自動化處理系統完全不同的系統， 它是技術與業務管理緊密結合 的產物，是企事業單位在信息爆炸時代使用信息技術的高級模式，它沒有終止