1.1 什么是商務(wù)智能

1.1.1 商務(wù)智能的概念

從20世紀(jì)90年代開始到目前，商務(wù)智能越來越受到企業(yè)界的關(guān)注，其概念最早由美國加特納企業(yè)（Gartner是全球最具權(quán)威的IT研究與顧問咨詢企業(yè)之一）于1996年提出。

加特納企業(yè)將商務(wù)智能定義為：商務(wù)智能描述了一系列的概念和方法，通過應(yīng)用基于事實(shí)的支持系統(tǒng)來輔助商業(yè)決策的制訂，商務(wù)智能技術(shù)提供使企業(yè)迅速分析數(shù)據(jù)的技術(shù)和方法，包括收集、管理和分析數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息，然后分發(fā)到企業(yè)各處。

國內(nèi)研究商務(wù)智能的著名學(xué)者王茁，給出的商務(wù)智能的概念為：商務(wù)智能是企業(yè)利用現(xiàn)代信息技術(shù)收集、管理和分析結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化的商務(wù)信息，創(chuàng)造和累計(jì)商務(wù)知識、見解，進(jìn)而改善商務(wù)決策水平、采取有效的商務(wù)行動、完善各種商務(wù)流程、提升各方面商務(wù)績效、增強(qiáng)綜合競爭力的智慧和能力。

綜上，對商務(wù)智能概念的理解可以分別從信息技術(shù)和管理科學(xué)的角度進(jìn)行。從信息技術(shù)的角度理解，商務(wù)智能是一種滿足企業(yè)決策需要的解決方案，即從來自不同的企業(yè)運(yùn)作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取有用的數(shù)據(jù)并進(jìn)行清理，以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過抽取、轉(zhuǎn)換和加載，再合并到一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的全局視圖，并在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具等對其進(jìn)行分析和處理，最后為管理者的決策過程提供支持。從管理科學(xué)的角度理解，商務(wù)智能是指對商業(yè)信息的搜集、管理和分析的過程，目的是使企業(yè)的各級決策者獲得知識、提升洞察力，促使他們做出對企業(yè)更有利的決策。

1.1.2 商務(wù)智能的特點(diǎn)

商務(wù)智能是融合了先進(jìn)信息技術(shù)與創(chuàng)新管理理念的結(jié)合體，我們通過了解商務(wù)智能的特點(diǎn)可以更好地理解商務(wù)智能的內(nèi)涵。商務(wù)智能的特點(diǎn)如下。

1.綜合性的開放系統(tǒng)

商務(wù)智能是企業(yè)面向內(nèi)外部環(huán)境，同外界環(huán)境保持動態(tài)互連的開放系統(tǒng)。

2.具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析處理與展示功能

商務(wù)智能集成了在線分析處理、數(shù)據(jù)挖掘等多項(xiàng)數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

3.注重在系統(tǒng)的海量數(shù)據(jù)和信息中發(fā)現(xiàn)知識

企業(yè)為了在競爭中取得優(yōu)勢地位，必須通過商務(wù)智能技術(shù)識別和應(yīng)用隱藏在所收集的數(shù)據(jù)中的知識。

4.綜合了多項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用

商務(wù)智能所采用的技術(shù)并不是新的技術(shù)，而是已有的數(shù)據(jù)倉庫、在線分析處理、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的綜合。

5.服務(wù)于企業(yè)戰(zhàn)略

商務(wù)智能對企業(yè)的內(nèi)外部數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，支持企業(yè)戰(zhàn)略管理。

6.有助于提升企業(yè)績效

商務(wù)智能必須要促進(jìn)企業(yè)某一方面業(yè)務(wù)順利開展，提升業(yè)績。

7.用戶具有多樣性

商務(wù)智能的用戶包括企業(yè)一線的業(yè)務(wù)人員、各級管理者，甚至外部的顧客和商業(yè)合作伙伴，每一層用戶擁有不同的使用權(quán)限，不過商務(wù)智能最終服務(wù)于各類企業(yè)決策者。

1.1.3 商務(wù)智能的發(fā)展歷史

從最初的事務(wù)處理系統(tǒng)（Transaction Processing System，TPS），到高層管理信息系統(tǒng)（Executive Information System，EIS）、管理信息系統(tǒng)（Management Information System，MIS）和決策支持系統(tǒng)（Decision Support System，DSS）等，再到今天的企業(yè)商務(wù)智能，就是商務(wù)智能的發(fā)展歷程。

1.TPS

TPS是企業(yè)信息化進(jìn)程中首要進(jìn)行的任務(wù)之一。TPS是進(jìn)行日常業(yè)務(wù)處理、記錄、匯總、綜合、分類，并為組織的操作層次服務(wù)的基本商務(wù)系統(tǒng)。TPS可以幫助組織降低業(yè)務(wù)成本，提高信息準(zhǔn)確度，提升業(yè)務(wù)服務(wù)水平，其在企業(yè)中主要表現(xiàn)為4種系統(tǒng)：市場營銷系統(tǒng)，生產(chǎn)制造系統(tǒng)，財(cái)務(wù)系統(tǒng)會計(jì)系統(tǒng)，人力資源系統(tǒng)。TPS向EIS、MIS、DSS和商務(wù)智能系統(tǒng)提供了所要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，是它們的基礎(chǔ)。

2.EIS

EIS是服務(wù)于組織高層經(jīng)理的一類特殊的信息系統(tǒng)，能夠使經(jīng)理們更快地得到更廣泛的信息。EIS首先是一個“組織狀況報(bào)導(dǎo)系統(tǒng)”，能夠迅速、方便、直觀地用圖形提供綜合信息，并可以預(yù)警與控制“成功關(guān)鍵因素”遇到的問題，能有選擇地向管理人員和執(zhí)行人員提供關(guān)于業(yè)務(wù)狀況的信息。EIS雖然能提供關(guān)于商業(yè)活動情況的一些信息，但若要對商業(yè)活動面臨的問題進(jìn)一步分析，還要借助于另一些分析工具或由專業(yè)人員來實(shí)現(xiàn)。

3.MIS

MIS由人和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)集成，能提供企業(yè)管理所需信息，以支持企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營和決策的人機(jī)系統(tǒng)，主要功能包括經(jīng)營管理、資產(chǎn)管理、生產(chǎn)管理、行政管理和系統(tǒng)維護(hù)等。MIS是EIS的進(jìn)一步發(fā)展，其應(yīng)用范圍比EIS更為廣泛，能夠幫助管理人員了解日常業(yè)務(wù)，并進(jìn)行高效的控制、組織、計(jì)劃。

4.DSS

DSS是輔助決策者通過數(shù)據(jù)、模型和知識，以人機(jī)交互方式進(jìn)行半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化決策的計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)。它為決策者提供分析問題、建立模型、模擬決策過程和方案的環(huán)境，調(diào)用各種信息資源和分析工具，幫助決策者提高決策水平和質(zhì)量。它是MIS向更高一級發(fā)展而產(chǎn)生的先進(jìn)信息管理系統(tǒng)。DSS比MIS更為靈活，它允許決策者查詢存儲于關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的任何問題，甚至儲存于不同計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)庫中的有關(guān)數(shù)據(jù)，并以多樣化的格式提交給決策者及其他信息系統(tǒng)。

5.商務(wù)智能

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，在DSS基礎(chǔ)上發(fā)展商務(wù)智能成為必然。因?yàn)樵诮y(tǒng)一的平臺上，企業(yè)能向組織內(nèi)外的人員（包括員工、供貨商、合作伙伴、客戶）方便地發(fā)送信息；而且，隨著基于互聯(lián)網(wǎng)的各種信息系統(tǒng)在企業(yè)中的應(yīng)用，企業(yè)將收集越來越多的關(guān)于客戶、產(chǎn)品及銷售情況在內(nèi)的各種信息，這些信息能幫助企業(yè)更好地預(yù)測和把握未來。在DSS基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展起來的商務(wù)智能系統(tǒng)能夠向用戶提供更為復(fù)雜的商業(yè)信息，可以更為方便地定制各種報(bào)表和圖表的格式，能夠向行政管理人員、技術(shù)人員和普通員工提供個性化的多維信息，使分析處理信息的能力和信息的利用率大為提高。例如，用戶想了解銷售情況時(shí)，可以通過商務(wù)智能系統(tǒng)得到按產(chǎn)品、地區(qū)、客戶分類的網(wǎng)上銷售和正常柜臺銷售的多種分析報(bào)告，在此基礎(chǔ)上，可以進(jìn)一步解決企業(yè)決策時(shí)需要了解的各種問題，并幫助企業(yè)更快、更好地制訂和做出決策。

另外，隨著企業(yè)信息技術(shù)的升級，如今在企業(yè)界，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的觀念正在進(jìn)入企業(yè)的資源計(jì)劃（Enterprise Resource Planning，ERP）系統(tǒng)中，而把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為資產(chǎn)的方法和技術(shù)也正在成為企業(yè)投資IT領(lǐng)域的熱點(diǎn)。目前大部分大中規(guī)模的企業(yè)都是信息豐富的組織，而一個信息豐富的組織的績效不僅僅依賴于產(chǎn)品、服務(wù)或地點(diǎn)等因素，更重要的是依賴知識。從數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息，再從信息轉(zhuǎn)換為知識，并不是一個簡單的過程。商務(wù)智能的本質(zhì)正是把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，其致力于知識發(fā)現(xiàn)和挖掘，使企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)能帶來明顯的經(jīng)濟(jì)效益，減少不確定性因素的影響，使企業(yè)取得新的競爭優(yōu)勢。

1.1.4 商務(wù)智能的技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑

商務(wù)智能的技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑參見圖1-1。

圖1-1 商務(wù)智能的技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑

首先，數(shù)據(jù)是起點(diǎn)，也是基礎(chǔ)。ERP系統(tǒng)中已經(jīng)積累了大量數(shù)據(jù)，但是，這些數(shù)據(jù)卻是按照單據(jù)與流程的需要而存儲的，對于管理者來說，就顯得有些雜亂無章。他們期望看到的數(shù)據(jù)是簡單且直觀的，所以，分析人員需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清洗，將之轉(zhuǎn)換為有價(jià)值的信息。

其次，信息轉(zhuǎn)變?yōu)橹R，而知識管理的一個重要工作就是將某個特定人腦中的經(jīng)驗(yàn)，變?yōu)榭蓮?fù)制。在這里，這個過程就是建模的過程。將不同分析主題的分析視角（維度）與分析內(nèi)容（度量）固化下來，讓大家知道原來可以從這些角度來分析這么多指標(biāo)。

最后，知識輔助決策。決策不是少數(shù)高管的專利。管理學(xué)中有一個著名的“木桶理論”，就是說，一個木桶能裝多少水，并不取決于木桶最長的木板，而取決于最短的那根。而對于企業(yè)管理來說，不管董事長、總經(jīng)理的決策水平多高，相關(guān)決策是否能發(fā)揮應(yīng)有作用的關(guān)鍵在于各級管理人員都能理解且執(zhí)行到位。所以，通過一個數(shù)據(jù)分析平臺的建立，讓所有的管理者都看到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)（當(dāng)然是有權(quán)限控制的），都能基于數(shù)據(jù)去決策與執(zhí)行，才能真正提升企業(yè)的整體決策水平。

因此，商務(wù)智能的技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑，總結(jié)下來有3點(diǎn)：數(shù)據(jù)獲取、建模與平臺化展現(xiàn)。企業(yè)的商務(wù)智能離不開對數(shù)據(jù)的獲取、使用和管理這3個過程，如圖1-2所示。

圖1-2 企業(yè)數(shù)據(jù)的應(yīng)用過程

1.1.5 商務(wù)智能的架構(gòu)模型

商務(wù)智能系統(tǒng)是一系列的概念、方法和過程的集合體，通過這些概念、方法和過程來獲取和分析數(shù)據(jù)，提取有用的信息，更好地幫助決策。企業(yè)級商務(wù)智能系統(tǒng)可以看成是一種解決方案，它能夠幫助企業(yè)通過現(xiàn)有的數(shù)據(jù)資源，獲取和分析信息，幫助企業(yè)管理者做出最優(yōu)決策。將企業(yè)級商務(wù)智能系統(tǒng)的層次架構(gòu)劃為數(shù)據(jù)層、技術(shù)層、分析層、展示層、決策層這5個層次，如圖1-3所示。

圖1-3 企業(yè)商務(wù)智能模型

（1）數(shù)據(jù)層，確保從企業(yè)的ERP系統(tǒng)、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)（Customer Relationship Management，CRM）、供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)（Supply Chain Management，SCM）等系統(tǒng)收集到真實(shí)的、有效的數(shù)據(jù)。

（2）技術(shù)層，商務(wù)智能系統(tǒng)通過ETL（Extract-Transform-Load，數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載）將數(shù)據(jù)層的原始數(shù)據(jù)集成到數(shù)據(jù)倉庫中，針對不同部門的異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，以待進(jìn)一步的分析處理。

（3）分析層，系統(tǒng)需建立良好的模型庫、知識庫、方法庫，從數(shù)據(jù)倉庫中分析和挖掘出有價(jià)值的信息，轉(zhuǎn)化為用戶能理解的知識，充分展現(xiàn)企業(yè)級數(shù)據(jù)的智能分析功能。

（4）展示層，企業(yè)可通過查詢報(bào)表，制訂關(guān)鍵績效指標(biāo)，進(jìn)行績效管理等工作。

（5）決策層，用戶運(yùn)用系統(tǒng)提供分析結(jié)果，將戰(zhàn)略決策用于指導(dǎo)具體的行動，體現(xiàn)了商務(wù)智能的價(jià)值。

1.1.6 商務(wù)智能的用戶

1.高層決策者

高層決策者需要了解業(yè)務(wù)的總體情況和發(fā)展態(tài)勢。他們可能使用系統(tǒng)提供的分析工具自己發(fā)現(xiàn)問題，但更主要的是利用分析結(jié)果進(jìn)行決策。高層決策者需要通曉業(yè)務(wù)的具體狀態(tài)和發(fā)展趨勢，包括業(yè)務(wù)的狀態(tài)和構(gòu)成（機(jī)構(gòu)構(gòu)成、時(shí)間構(gòu)成、產(chǎn)品構(gòu)成、客戶構(gòu)成等），以及各個指標(biāo)的發(fā)展趨勢和預(yù)測。

2.數(shù)據(jù)分析專家

數(shù)據(jù)分析專家需要更加深入地從數(shù)據(jù)倉庫中發(fā)現(xiàn)問題和市場機(jī)會及風(fēng)險(xiǎn)，需要及時(shí)把發(fā)現(xiàn)的結(jié)果報(bào)告給高層決策者。

3.中下級經(jīng)理和業(yè)務(wù)人員

中下級經(jīng)理和業(yè)務(wù)人員，通常僅僅關(guān)心與各自工作相關(guān)的內(nèi)容，注重報(bào)表和固定的數(shù)據(jù)查詢。

商務(wù)智能的用戶類型、角色、需求、分析方法及所需的前端工具如表1-1所示。

表1-1 商務(wù)智能用戶對比

1.1.7 商務(wù)智能與大數(shù)據(jù)

1.大數(shù)據(jù)的概念

研究機(jī)構(gòu)Gartner給出的大數(shù)據(jù)的定義是：大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

麥肯錫全球研究所給出的大數(shù)據(jù)的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。

2.大數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)

大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，在合理時(shí)間內(nèi)可以有效地獲取、管理、處理大量的數(shù)據(jù)，并整理成為有價(jià)值的信息。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計(jì)算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲系統(tǒng)等。

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就好比一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)。

3.大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)到底改變了什么？它其實(shí)就是通過海量的數(shù)據(jù)處理，讓決策過程變得更輕松、更靠譜。比如，在網(wǎng)上購物時(shí)，它首先會告訴你某個商品有多少人評價(jià)，評價(jià)越多，也就意味著越多人買；當(dāng)單擊進(jìn)去之后，就可以看到好評度的具體數(shù)據(jù)。還可以提供一個價(jià)格趨勢信息，展示歷史價(jià)位走勢，告訴用戶其他電商平臺是不是更便宜。除此之外，還可提供其他同類或同價(jià)位商品的推薦與排名等。有了這些信息，用戶就掌握了做購買決策時(shí)的幾個關(guān)鍵信息：“這款商品好不好賣？”“這款商品口碑好不好？”“這個價(jià)格便不便宜，現(xiàn)在是不是最便宜的時(shí)候？”“有沒有其他更好的商品？”“這個時(shí)候，是否將這個商品放進(jìn)購物籃并付款？”可見，做決定將變得非常輕松。

4.商務(wù)智能與大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是將結(jié)構(gòu)化的精確數(shù)據(jù)進(jìn)行價(jià)值挖掘，化繁為簡；將海量的數(shù)據(jù)歸納整理為幾個簡單的指標(biāo)。簡而言之，商務(wù)智能就是一種簡化的大數(shù)據(jù)工具。商務(wù)智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的對比如表1-2所示。

表1-2 商務(wù)智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的對比

續(xù)表