我國商務(wù)智能研究

摘要：商務(wù)智能是數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、OLAP等技術(shù)的集成，作為當(dāng)前重要的研究前沿之一，商務(wù)智能是學(xué)術(shù)界和企業(yè)界關(guān)注的熱點。文章運用統(tǒng)計、比較方法對相關(guān)著作和文章進(jìn)行了統(tǒng)計研究，并對研究中的重點問題及相關(guān)成果作了分析總結(jié)�！　￡P(guān)鍵詞：商務(wù)智能；知識管理；數(shù)據(jù)倉庫；數(shù)據(jù)挖掘
　　
　　商務(wù)智能（Business Intelligence，簡稱BI）的概念最早是Gartner Group 的Howard Dresner于1996 年提出來的，我國學(xué)者將之翻譯為“商業(yè)智能”或“商務(wù)智能”，本文選用“商務(wù)智能”作為Business Intelligence的中文翻譯。近年來，商務(wù)智能技術(shù)日趨成熟，越來越多的企業(yè)決策者意識到需要商務(wù)智能來保持和提升企業(yè)競爭力。在美國，500強(qiáng)企業(yè)里面已經(jīng)有90%以上的企業(yè)利用企業(yè)管理和商務(wù)智能軟件幫助管理者做出決策。國外己經(jīng)有很多成功實施商務(wù)智能的案例。我國的商務(wù)智能處于導(dǎo)入期，商務(wù)智能應(yīng)用的程度和實際效果都與國外企業(yè)有很大差距。近年來，國內(nèi)外商務(wù)智能供應(yīng)商和高等院校都開展了廣泛的商務(wù)智能的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究。本文主要基于國家圖書館的多庫目錄檢索系統(tǒng)、清華同方全文數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)等，對國內(nèi)商務(wù)智能的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析和總結(jié)。
　　
　　一、 文獻(xiàn)統(tǒng)計分析
　　
　　1． 論著統(tǒng)計分析。為了對近年來國內(nèi)商務(wù)智能論著情況有一個比較全面的了解，筆者分別以“商務(wù)智能”和“商業(yè)智能”（他們指的都是Business Intelligence，BI）為檢索題，通過對國家圖書館的多庫目錄檢索系統(tǒng)進(jìn)行題名檢索，得到近年來相關(guān)論著及博碩論文分布情況：國內(nèi)商務(wù)智能專著只有2004年的兩本，譯著在2003年~2005年間有三本。相對于最早1988年出版、截止2005年已經(jīng)出版23本的西文專著（含一本日文專著）要少得多。國外2001年~2004年間出版的商務(wù)智能專著數(shù)量極多，說明經(jīng)過一段時間的發(fā)展，國外商務(wù)智能的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究都比較成熟。而我國從2002年起僅有少量的博士論文，關(guān)于商務(wù)智能的專著也屈指可數(shù)，我國商務(wù)智能僅處于導(dǎo)入期，對商務(wù)智能的系統(tǒng)研究還有大量工作要做。
　　2． 論文統(tǒng)計分析。
　�。�1）數(shù)量分布統(tǒng)計分析。筆者利用清華同方中國期刊全文數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)（Web），分別以“商業(yè)智能”、“商務(wù)智能”為檢索題進(jìn)行篇名檢索，得到221篇文章（論文、簡訊等），通過內(nèi)容分析，除去內(nèi)容重復(fù)的和明顯不符合我們主題的文章，得到以下統(tǒng)計結(jié)果（見表1）。
　　
　　從檢索結(jié)果來看，1996年的兩篇簡訊可以說是國內(nèi)較早關(guān)于商務(wù)智能的文章。中國學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫在1996年~2005年期間，收錄了有關(guān)“商務(wù)智能”和“商業(yè)智能”的論文一共200篇，文章數(shù)量年代分布呈現(xiàn)前幾年緩慢增長，近幾年明顯遞增的特征。因此可以將國內(nèi)商務(wù)智能發(fā)展規(guī)劃為兩個階段：①初始階段（1996年~2001年）：這個階段國內(nèi)商務(wù)智能初露端倪，這段時間相關(guān)文章很少，有36篇，約占總數(shù)18%，說明商務(wù)智能在當(dāng)時屬新事務(wù)，沒有得到應(yīng)有的重視，這段時期的文章多是關(guān)于商務(wù)智能軟件和國外商務(wù)智能研究的簡單介紹和綜述。②明顯增長階段（2002年~2005年）：這階段論文有顯著增長。不少論文討論商務(wù)智能在各行業(yè)和各領(lǐng)域的應(yīng)用，但是關(guān)于商務(wù)智能的較高水平和較深層次的學(xué)術(shù)研究論文還極少，大部分文章仍是簡單的、重復(fù)的功能介紹、綜述和簡訊等。這與目前我國企業(yè)信息化程度普遍不高、缺乏大量數(shù)據(jù)積累、缺乏應(yīng)用商務(wù)智能的實踐有關(guān)。
　�。�2）主題分布統(tǒng)計。筆者查閱大量的相關(guān)論文資料，對當(dāng)前商務(wù)智能的研究主題進(jìn)行劃分并加以調(diào)整，將商務(wù)智能的研究內(nèi)容劃分為基礎(chǔ)研究和應(yīng)用層面兩大類，其中基礎(chǔ)研究包括商務(wù)智能定義、功能（任務(wù)）、技術(shù)、綜述等，關(guān)于商務(wù)智能的一般應(yīng)用研究等無法歸于應(yīng)用層面所分細(xì)類的文章也放在這一部分；應(yīng)用層面分為：①商務(wù)智能軟件方面的簡訊和功能介紹；②商務(wù)智能的行業(yè)應(yīng)用，如金融、電信等；③商務(wù)智能應(yīng)用的范疇，如客戶關(guān)系管理、電子政務(wù)等。按以上主題通過對中國學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫按題名檢索的結(jié)果進(jìn)行分類，統(tǒng)計表明，國內(nèi)學(xué)者對商務(wù)智能基礎(chǔ)工作研究較少，共75篇，占總數(shù)的37.5%，其中還包括無法歸類于商務(wù)智能軟件和具體應(yīng)用的一般應(yīng)用討論的文章。這里分別以“商務(wù)智能”、“商業(yè)智能”為題名檢索到商務(wù)智能技術(shù)方面的論文極少，但如果以“數(shù)據(jù)挖掘”、“數(shù)據(jù)倉庫”、“OLAP”分別進(jìn)行題名檢索，會得到成百上千篇論文。作為商務(wù)智能的支撐技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP的發(fā)展是推動商務(wù)智能發(fā)展的技術(shù)基礎(chǔ)。商務(wù)智能支撐技術(shù)研究的逐漸深入和成熟，為商務(wù)智能的功能、體系結(jié)構(gòu)、應(yīng)用研究等提供了良好的技術(shù)基礎(chǔ)。
　　近幾年我國關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP的研究論文數(shù)量激增，基礎(chǔ)研究關(guān)系到商務(wù)智能的應(yīng)用能否順利進(jìn)行，這其中商務(wù)智能的支撐技術(shù)（數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP）是研究的重點之一。
　　總的來說，我國關(guān)于商務(wù)智能基礎(chǔ)研究的論文數(shù)量極少，部分論文的質(zhì)量不高，只是膚淺的介紹式論述，論文內(nèi)容不新穎，重復(fù)性較高，算得上是嚴(yán)格意義上的學(xué)術(shù)論文數(shù)量更是屈指可數(shù)，尤其缺乏高質(zhì)量的、深入的關(guān)于功能、體系結(jié)構(gòu)、方法等方面的論文。當(dāng)然這也與商務(wù)智能本身的特點有關(guān)，確切地講，商務(wù)智能并不是一項新技術(shù)，它將數(shù)據(jù)倉庫（DW）、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）、數(shù)據(jù)挖掘（DM）等技術(shù)與客戶關(guān)系管理（CRM）、ERP等系統(tǒng)結(jié)合起來應(yīng)用于商業(yè)活動實際過程當(dāng)中，實現(xiàn)了技術(shù)服務(wù)于決策的目的。
　　商務(wù)智能應(yīng)用研究的文章數(shù)量相對較多，共125篇，占總量的62.5%，這部分文章中41篇（32.8%）是關(guān)于商務(wù)智能軟件的簡訊，其余84篇（67.2%）是關(guān)于商務(wù)智能在各行業(yè)和各領(lǐng)域應(yīng)用的論文和介紹性文章。這部分關(guān)于具體應(yīng)用的文章也存在討論不夠深入、內(nèi)容比較簡單、有重復(fù)的現(xiàn)象。論文數(shù)量2002年開始增長較多，電信、金融等信息化程度高的行業(yè)應(yīng)用商務(wù)智能較多，客戶關(guān)系管理、競爭與決策、信息化和ERP等領(lǐng)域是商務(wù)智能應(yīng)用的熱點。
　　
　　二、 國內(nèi)商務(wù)智能理論研究現(xiàn)狀
　　
　　從以上分析來看，我國商務(wù)智能的研究還處于導(dǎo)入期。像員巧云那樣，筆者也把商務(wù)智能的理論研究分為宏觀研究和微觀研究兩方面，其中宏觀研究主要是從總體上把握，如商務(wù)智能的必要性、內(nèi)涵和理論綜述等；微觀研究主要包括：商務(wù)智能功能、技術(shù)、體系結(jié)構(gòu)等。
　　1． 宏觀研究和微觀研究兩方面。
　　（1）商務(wù)智能的含義。①Gartner Group將商務(wù)智能定義為一類由數(shù)據(jù)倉庫（或數(shù)據(jù)集市）、查詢報表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的的技術(shù)及其應(yīng)用。②IBM認(rèn)為商務(wù)智能是一系列由系統(tǒng)和技術(shù)支持的以簡化信息收集、分析的策略的集合，它應(yīng)該包括企業(yè)需要收集什么信息、誰需要去訪問這些數(shù)據(jù)、如何把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為最終導(dǎo)致戰(zhàn)略性決策的智能、客戶服務(wù)和供應(yīng)鏈管理。③簡言之，BI=DB（數(shù)據(jù)庫） DW（數(shù)據(jù)倉庫） OLAP（在線分析處理） DM（數(shù)據(jù)挖掘），是多種技術(shù)的集合，是人工智能技術(shù)的最新方法�，F(xiàn)如今，商務(wù)智能的概念已經(jīng)不僅僅是軟件產(chǎn)品和工具，而是整體應(yīng)用的解決方案，甚至升華成為一種管理思想，體現(xiàn)的是一種理性的經(jīng)營管理決策的能力，即全面、準(zhǔn)確、及時、深入地分析和處理數(shù)據(jù)與信息的能力。
　�。�2）商務(wù)智能與知識管理的區(qū)別與聯(lián)系。商務(wù)智能和知識管理最重要的類似處是它們最終都處理知識，知識管理中的知識明顯的總是直接來自人，商務(wù)智能中的知識源自數(shù)據(jù)，它是經(jīng)過分析產(chǎn)生的知識；商務(wù)智能和知識管理都受企業(yè)文化和人的影響；商務(wù)智能看重的分析數(shù)據(jù)的技術(shù)和知識管理中管理和分發(fā)知識的技術(shù)很不同，然而，他們在內(nèi)容獲取和顯示方面都共有終端技術(shù)。
　2． 微觀研究方面。
　　（1）商務(wù)智能的功能。商務(wù)智能系統(tǒng)的儀表盤可以剪裁環(huán)境以滿足用戶的特殊需要；用戶可以定制主頁來展示最關(guān)鍵的圖表和報告，并且當(dāng)商業(yè)需求變化時可以改變顯示的圖表；能基于底層（underlying）數(shù)據(jù)源的更新自動更新圖表；可以根據(jù)特定參數(shù)或特定條件的變化進(jìn)行預(yù)警；有例外管理能力；儀表盤的資源組件使資源材料與特定的使能過程一致；提供團(tuán)隊協(xié)同工作環(huán)境等。
　�。�2）商務(wù)智能的支撐技術(shù)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、OLAP。①數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)。數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、穩(wěn)定的及包含歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集合，它用于支持經(jīng)營管理中的決策制定過程。商務(wù)智能系統(tǒng)的核心是解決商業(yè)問題，它把數(shù)據(jù)處理技術(shù)與商務(wù)規(guī)則相結(jié)合，以提高商業(yè)利潤減少市場運營風(fēng)險，是數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、決策支持技術(shù)和商業(yè)運營規(guī)則的結(jié)合。②數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的及隨機(jī)的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的知識和規(guī)則的過程。③聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）。OLAP是一種多維分析工具，目標(biāo)是滿足決策支持或多維環(huán)境下特定的查詢和報表需求，使分析人員、管理人員或執(zhí)行人員能夠從多個角度對從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來的、能夠真正為用戶所理解的并真實反應(yīng)企業(yè)維特性的信息進(jìn)行快速、一致、交互地存取，從而獲得對數(shù)據(jù)的更深入了解。
　　
　　三、 國內(nèi)商務(wù)智能應(yīng)用研究
　　
　　1． 商務(wù)智能的應(yīng)用行業(yè)。商務(wù)智能的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，典型的有電信、銀行、保險、醫(yī)療、零售、政府等，以及所有建立了數(shù)據(jù)倉庫的用戶。從商務(wù)智能應(yīng)用的論文內(nèi)容來看，我國的商務(wù)智能應(yīng)用還處于起步階段，僅在信息化程度偏高的電信、銀行、保險、醫(yī)療等有少量應(yīng)用。這一方面因為商務(wù)智能是建立在數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)上的，我國大部分企業(yè)的信息化程度偏低，缺乏數(shù)據(jù)的積累，而數(shù)據(jù)的積累需要一個較長期的過程。另一方面因為對商務(wù)智能的認(rèn)知度不高，缺乏商務(wù)智能方面的人才以及對這些人才的有效管理。
　　商務(wù)智能的應(yīng)用與行業(yè)內(nèi)信息化的基礎(chǔ)狀況密切相關(guān)，實施商務(wù)智能的企業(yè)中，以電信、金融行業(yè)的使用率較高。劉艷麗認(rèn)為商務(wù)智能能帶來較大價值的企業(yè)中，以制造型企業(yè)最多，超過50%；其次是零售業(yè)，為41.2%；而政府機(jī)構(gòu)對商務(wù)智能產(chǎn)品或技術(shù)的使用價值低于其他軟件產(chǎn)品。以目前制造型企業(yè)和零售業(yè)的低使用率和高預(yù)期值來比較，這兩個領(lǐng)域?qū)⑹巧虅?wù)智能不可忽視的新市場。
　　2． 商務(wù)智能在客戶關(guān)系管理（CRM）、信息化與ERP、競爭與決策中的應(yīng)用。統(tǒng)計分析顯示商（下轉(zhuǎn)第112頁）務(wù)智能在客戶關(guān)系管理、信息化、競爭與決策等方面的研究論文相對較多。著名的商務(wù)智能公司Business Object公司的專家Paul Clark 在分析商務(wù)智能與CRM的關(guān)系時認(rèn)為：客戶知識是CRM重要的核心組成部分，而商務(wù)智能是CRM的智慧所在，客戶知識的獲取與保存依賴于商務(wù)智能，商務(wù)智能是整個CRM的基礎(chǔ)。
　　商務(wù)智能是架構(gòu)在ERP之上的，而決策支持是在商務(wù)智能基礎(chǔ)上的再擴(kuò)展。從基礎(chǔ)架構(gòu)的角度上看，商務(wù)智能數(shù)據(jù)庫和ERP有許多共通之處。但商務(wù)智能和ERP絕對不是同一事物或是同一事物體的兩個方面，它們是互補(bǔ)的系統(tǒng)。它們最大的共性就是，它們使企業(yè)運行得更有效率、響應(yīng)更及時并易于整合。
　　商務(wù)智能建設(shè)的主要目標(biāo)是企業(yè)決策支持。商務(wù)智能通過信息技術(shù)的運用在不同層面為戰(zhàn)略決策提供新的支持：提升決策者洞察力；支持信息獲取與分析。
　　商務(wù)智能系統(tǒng)可以從以下方面幫助企業(yè)獲取更大的競爭優(yōu)勢：顯著提升企業(yè)決策水平；識別優(yōu)質(zhì)客戶，改善企業(yè)與客戶關(guān)系；降低企業(yè)經(jīng)營成本；創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式。
　　3． 商務(wù)智能系統(tǒng)、軟件工具。目前市場上的商務(wù)智能廠商一般分為三大類：一類專門做商務(wù)智能軟件的廠商如Business Object、Brio、Cognos；第二類是繼承性的數(shù)據(jù)庫廠商和統(tǒng)計軟件廠商，這類公司包括NCR、Microsoft、CA、Oracle、Sybase、IBM、SAS等；第三類是一些管理軟件廠商，如SAP、博科、用友、金蝶等公司。
　　不同的人對商務(wù)智能的理解仍然不同。數(shù)據(jù)庫服務(wù)商（如Oracle、IBM、Sybase）往往認(rèn)為數(shù)據(jù)倉庫是商務(wù)智能的核心，數(shù)據(jù)展示服務(wù)商（如Hyperion、BO、Cognos）則認(rèn)為商務(wù)智能就是聯(lián)機(jī)分析（OLAP），而數(shù)據(jù)分析服務(wù)商（如SAS、SPSS）一般認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘才是商務(wù)智能的核心。
　　
　　四、 商務(wù)智能研究熱點及發(fā)展趨勢
　　
　　1． 商務(wù)智能的研究熱點。從商務(wù)智能的研究成果分析來看，當(dāng)前商務(wù)智能的研究熱點主要有：（1）集成的商務(wù)智能體系研究；（2）商務(wù)智能的預(yù)測功能；（3）商務(wù)智能網(wǎng)絡(luò)的研究；（4）決策支持工具的研究；（5）企業(yè)建模方法研究；（6）信息的收集與獲取研究。
　　2．商務(wù)智能的主要發(fā)展趨勢。通過對已檢索文章分析，商務(wù)智能將呈以下發(fā)展趨勢：（1）應(yīng)用領(lǐng)域的探索和擴(kuò)張；（2）應(yīng)用行業(yè)將更廣泛，制造業(yè)、零售業(yè)將是商務(wù)智能應(yīng)用的熱點；（3）與領(lǐng)域、行業(yè)知識的結(jié)合；（4）實時商務(wù)智能系統(tǒng)的研究和應(yīng)用；（5）不同領(lǐng)域的理論、技術(shù)的融合；（6）商務(wù)智能系統(tǒng)可視化、交互性；（7）從單獨的商業(yè)智能向嵌入式商業(yè)智能發(fā)展。
　　
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