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商务智能
中小型企业的应用分析
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李慧杰
摘要:随着信息化时代的来临,越来越完善的各类信息化工具把我们想要的数据信息都会留存在我们的企业数据库内,当前企业级的战略决策除了丰富的实战经验和敏锐的商业头脑以外,也需要从数据信息里提炼知识以供决策支持,这就是我们的商务智能,本文主要探讨商务智能在中小型企业的应用现状、困难以及未来发展方向。
关键词:BI商务智能中小企业应用数据分析数据挖掘大数据
:C29:A
最早提出商务智能概念的是市场研发公司Gartner公司的分析师HowardDresner,1996年,他提出商务智能描述了一系列的概念和方法,应用基于数据的分析系统辅助商业决策的制定。商务智能技术为企业提供了迅速收集、分析数据的技术和方法,把这些数据转化为有用的信息,提高企业决策的质量。
商务智能是融合了先进信息技术与创新管理理念的结合体,集成了企业内外的数据,进行加工并从中提取能够创造商业价值的信息,面向企业战略并服务于管理层。业务层,指导企业经营决策,提升企业竞争力,涉及企业战略、管理思想、业务整合和技术体系等层面,促进信息到知识再到利润的转变,从而实现更好的绩效。
商务智能在行业间的发展也具有不均衡性,数据量比较大的行业相对起步会早一些,也会更加的成熟,比如银行、电信、零售流通行业等,不管是信息化基础建设的完善程度还是对于数据的收集、处理、分析应用能力都走在其他行业的前列。近些年一些经过野蛮增长初期,过渡到精细化管理的行业也慢慢的加大了信息化的力度,比如房地产行业、教育培训行业等等。
商务智能一般分成几个阶段,初级的报表阶段,满足基础的数据准确、数据呈现;图标趋势分析阶段,用可视化图形让数据的结果趋势及行为趋势等更加的直接易懂;数据分析数据挖掘阶段,通过数据建模等分析主题数据或者对海量数据进行分析,发现规律及数据背后的业务模式。
商务智能作为一种提高企业智能的手段,能够增强企业的竞争力,为企业带来价值,所以正吸引着越来越多的企业。商务智能目前应用的行业主要包括银行、保险、证券、通信、制造、零售、医疗、电子政务、能源和烟草等,尤其是金融、通信和制造业等信息化比较成熟的行业。
商务智能是企业应对激烈竞争的必要选择,他契合行业特殊需求,贴近企业业务流程,并满足企业发展的需要。商务智能的应用领域越来越广泛,除了在企业的顾客关系管理、财务分析和人力资源管理等领域得到了较多的应用之外,近年来在生命科学、制药和电子商务等领域也得到了初步应用。
要实现对数据比较深入的整合、分析、处理,需要建立有比较完善的商务智能系统架构,需要大量的高质量的业务数据,这些数据一般分布在许多业务系统中,以及一些手工单据中,难免存在噪声。如何提取、净化和整合这些数据是数据分析的基础。
商务智能系统架构一般包含7部分内容,分别为数据源与数据提取、数据仓库、访问工具、决策支持工具、商务智能应用、系统管理、元数据管理等。重点在ETL、数据仓库建设以及商务智能应用方面,系统架构建设以满足业务分析需求为最终目标,根据业务分析主题构建不同的数据集市,比如利润成本分析、资产分析、营销分析、投资组合分析以及人力资源管理、顾客关系管理、供应链管理等各种根据各级决策者的需求而形成的业务分析主题。
从商务智能的系统架构可以看出,最基础的就是数据源,一般进行综合的商务智能建设要具有比较稳定数据源,也就是基础的ERP、CRM等系统要比较完善稳定,才具有建设数据中心,建设数据仓库的基础。如果业务模式频繁变化,业务系统频繁重构,并不适合做大型综合的商务智能建设,但是也不是说不能利用数据进行分析,进行决策,可以由相关的数据分析专员直接从底层数据库提取相关数据进行综合分析。
如前所述,商务智能一般分成三个阶段,基础报表展现、即席查询阶段;在线分析处理(OLAP)阶段;数据分析挖掘阶段。上边重点讲了第一个阶段数据仓库的建设,接下来分析一下OLAP的阶段。
OLAP在线分析处理是有E.F.Codd提出的,他同时提出了在线分析处理的准则。目前已经出现了很多在线分析处理的定义:在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析的技术;在线分析处理利用多维数据库技术使用户可以从不同角度观察数据;在线分析处理用于支持复杂的分析操作,侧重对管理人员的决策支持,可以满足分析人员快速、灵活地进行大数据量的复杂查询的要求,并且以一种直观易懂的形式呈现查询结果,辅助决策;在线分析处理是针对特定问题的在线数据访问和分析;在线分析处理是通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取,允许管理人员对数据进行深入观察。实质是基于数据立方体,可以快速的从一个纬度转化到另外一个纬度,或者在维成员间进行比较,使用户可以在短时间内从不同角度审视业务的经营状况,以直观易懂的方式为管理人员提
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