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商务智能的意义,以及构成【转载】  

2012-05-05 12:06:04|  分类: 转载 |  标签: |举报 |字号 订阅

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一、 商务智能的意义——决策支持系统(Decision Support System)

管理大师彼得?德鲁克(Peter Drucker)曾发出概叹:迄今为止,我们的信息技术产生还仅仅是数据,而不是信息、更不是知识!怎样从商务流程的数据纪录中提取对决策过程有参考价值的信息,从而实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到利润的转化?这个要求,在西方发达国家先后进入了后工业社会之后,变得更加迫切。企业的规模越来越庞大、组织越来越复杂,市场更加多变、竞争更加激烈,如何做出正确、明智、及时的大小决策,对组织的兴衰存亡影响越来越大,一步走错,可能满盘皆输。

二、 商务智能——数据仓库

决策支持系统面临的“瓶颈式”难题,是如何有机的聚集整合多个不同运营信息系统产生的数据。对这个问题的关注起源于美国计算机科学研究的另一所重镇:麻省理工学院。和卡内基梅隆大学一起,这两所大学先后为现代商务智能的发展奠定了基石。20世纪70年代,麻省理工学院的研究人员第一次提出,决策支持系统和运营系统截然不同,必须分开,这意味着决策支持系统要采用单独的数据存储结构和设计方法。但受限于当时的数据存储能力,该研究在确立了这一论点后便停滞不前。

如蚕之蛹,数据仓库是商务智能的依托,是对海量数据进行分析的核心物理构架。它可以形象的理解为一种语义格式一致的多源数据存储中心,数据源可以是来自多种不同平台的系统,如企业内部的客户关系管理系统、供应链管理系统、企业资源规划系统,也可以是企业外部的系统和零散数据。这些不同形式、分布在不同地方的数据,将以统一定义的格式从各个系统提取出来,再通过清洗、转换、集成,最后百流如海,加载进入数据仓库。这个提取、转换、装载的主要过程,可以通过专门的ETL(Extraction, Transformation, Load)工具来实现,这种工具,如今已是数据仓库领域的主打产品。

三、 商务智能——联机分析

联机分析(Online Analytical Processing), 也称多维分析,本意是把分立的数据库“相联”,进行多维度的分析。

“维”是联机分析的核心概念,指的是人们观察数据的特定角度, 举个例子,跨国零售商沃尔马如果要分析自己的销售量,它可以按地区国别分析、时间序列分析、商品门类分析;也可以按供货渠道分析、客户群类分析,这些不同的分析角度,就叫“维度”。

多维分析技术预先为用户创建多维的数据立方体(Cube),一旦多维立方体建模完成,用户可以快速地从各个分析维度获取数据,也可以动态的在各个维度之间来回切换或者进行多维度的综合分析。通过从不同的维度、不同的粒度、立体地对数据进行分析,从而获得有严密推证关系的信息。

四、 商务智能——数据挖掘

数据挖掘是指通过分析大量的数据来揭示数据之间隐藏的关系、模式和趋势,从而为决策者提供新的知识。之所以称之为“挖掘”,是比喻在海量数据中寻找知识,就象从沙里淘金一样困难。这种点“数”成金的能力,是商务智能真正的“灵魂”和魅力所在。
如果说联机分析是对数据的一种透视性的探测,数据挖掘则是利用计算机算法对数据进行挖山凿矿式的开采。它的主要目的,一是要发现潜藏在数据表面以下的知识,二是对未来进行预测,前者称为描述性分析,后者称为预测性分析。沃尔玛发现的啤酒和尿布的销售关联性就是一种典型的描述性分析;考察所有历史数据,以特定的算法对下个月啤酒的销售量进行估计以确定进货量,则是一种预测性分析。

五、 商务智能——数据的可视化

所谓信息可视化(Information Visualization)是指以图形、图像、动画等更为生动、易为理解的方式来展现和诠释数据之间的复杂关系和发展趋势,以便更好地利用数据分析结果。

传统意义上的报表,格式单一,枯燥乏味,令人没有阅读的欲望。信息可视化主张,人的创造力不仅取决于逻辑思维,而且还取决于形象思维。数据如果能变成图像,就能在逻辑思维的基础上进一步激发人的形象思维,帮助用户理解数据之间隐藏的规律,为决策提供最优的支持。信息可视化的专家因此宣布,他们要让数据 “动”起来、“舞”起来!让数据变得“性感”!

从最早的点线图、直方图、饼图、网状图等简单图表,发展到以监控商务绩效为主的仪表盘、记分板,到今天的三维地图、交互式图像、动态模拟、动画技术等等更加直觉化、趣味化的表现方法,短短的十年间,信息可视化已经发展成了一个独立的产业,其产品数不胜数,可谓绚丽多彩。

信息可视化把美学创造的艺术原素带进了商务智能,给它锦上添花。一幅好的数据图像不仅能有效地传达数据背后的知识和思想,而且华美精致,如一只只振动翅膀的彩蝶,栩栩如生,刺激视觉神经、调动美学意识,令人过目不忘。

可视化技术的出现,使商务智能的产业链形成了一个从数据整合、经数据分析、数据挖掘、到最后数据展示的完整闭环。商务智能的这四个产业链,独立性都很强,具体到特定的商务智能产品,也不是每一环节都缺一不可的。但随着数据量的增大,每一环节都可能变得相当的复杂。

原文地址:http://www.itisbi.org/?cat=4

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