淺析商業(yè)智能的主要研究?jī)?nèi)容

BI是以現(xiàn)代管理理論為指導(dǎo)，信息技術(shù)為支撐的集成系統(tǒng)。近年來，它的研究熱點(diǎn)主要集中在三個(gè)方面：支撐技術(shù)的研究、體系結(jié)構(gòu)的研究、應(yīng)用系統(tǒng)的研究。
    1.支撐技術(shù)。BI支撐技術(shù)主要包括兩個(gè)方面：一是計(jì)算機(jī)技術(shù)，主要包括數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市技術(shù)；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；OLTP、OLAP、Legacy等分析技術(shù)；數(shù)據(jù)可視化技術(shù)；計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。二是現(xiàn)代管理技術(shù)，主要包括統(tǒng)計(jì)、預(yù)測(cè)等運(yùn)籌學(xué)方法；客戶管理、供應(yīng)鏈管理、企業(yè)資源計(jì)劃等管理理論和方法；企業(yè)建模方法。
    支撐技術(shù)的研究注重跟蹤相關(guān)技術(shù)的最新發(fā)展，例如對(duì)數(shù)據(jù)倉庫的研究集中在數(shù)據(jù)集成中數(shù)據(jù)模式的設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、導(dǎo)入和更新方法；數(shù)據(jù)挖掘的研究重點(diǎn)則偏向數(shù)據(jù)挖掘算法以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在新的數(shù)據(jù)類型、應(yīng)用環(huán)境中使用時(shí)所出現(xiàn)的新問題的解決上，如對(duì)各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挖掘、數(shù)據(jù)挖掘語言的標(biāo)準(zhǔn)化以及可視化數(shù)據(jù)挖掘等。聯(lián)機(jī)分析處理研究主要集中在ROLAP（基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的OLAP）的查詢優(yōu)化技術(shù)和MOLAP（基于多維數(shù)據(jù)組織的OLAP）中減少存儲(chǔ)空間和提高系統(tǒng)性能的方法；數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和OLAP相結(jié)合的產(chǎn)物聯(lián)機(jī)分析挖掘（OLAM）也是目前研究的熱點(diǎn)。企業(yè)建模是為解決如何建立特定企業(yè)模式的輔助工具，比較新的建模方法包括基于UML的企業(yè)建模方法。
    2.體系結(jié)構(gòu)。BI體系結(jié)構(gòu)是指通過識(shí)別和理解數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中的流動(dòng)過程和數(shù)據(jù)在企業(yè)的應(yīng)用過程來提供BI系統(tǒng)應(yīng)用的主框架。BI的體系結(jié)構(gòu)主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)展現(xiàn)等幾部分，BI基本體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。BI體系結(jié)構(gòu)的研究關(guān)心采用什么樣的體系結(jié)構(gòu)才能使BI系統(tǒng)具有良好的性能。
    3.應(yīng)用系統(tǒng)。對(duì)于應(yīng)用系統(tǒng)的研究重點(diǎn)放在對(duì)各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域所面臨的決策問題的分析，根據(jù)對(duì)各類問的挑戰(zhàn)，Internet、IT技術(shù)以及人工智能的不斷發(fā)展，則為BI的不斷完善提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。未來，BI有望進(jìn)一步獲得長足發(fā)展，從根本上改變決策方式。具體來說，BI未來發(fā)展將集中于以下幾點(diǎn)：
    （1）支撐技術(shù)?；陉P(guān)系對(duì)象數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫將是未來的一個(gè)發(fā)展方向，數(shù)據(jù)倉庫的平臺(tái)性能將得到很大改善。數(shù)據(jù)挖掘方法和算法研究將更加深入，專門用于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘語言有望進(jìn)一步向標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展?；?a href='/map/shujucangku/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)挖掘與OLAP將實(shí)現(xiàn)融合和互補(bǔ)，從而使分析操作智能化，使挖掘操作目標(biāo)化。信息可視化進(jìn)程進(jìn)一步發(fā)展，以提供更優(yōu)的洞察力。對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理和分析，比如文本挖掘和WEB挖掘的能力將大大增強(qiáng)。
    （2）體系結(jié)構(gòu)。BI方案的協(xié)同性和開放性將進(jìn)一步提高。企業(yè)能夠利用合作伙伴的數(shù)據(jù)倉庫或Intranet系統(tǒng)中的多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行決策分析活動(dòng)，并且OLAP及其它BI的應(yīng)用以Web服務(wù)形式提供，以XML形式發(fā)放BI應(yīng)用的分析結(jié)果是新的發(fā)展趨勢(shì)。
    （3）應(yīng)用系統(tǒng)。BI系統(tǒng)將更具專業(yè)化和行業(yè)化的特點(diǎn)，籠統(tǒng)的BI系統(tǒng)漸漸成為慨念，BI根據(jù)每個(gè)領(lǐng)域關(guān)注的重點(diǎn)和分析模型，提供針對(duì)具體企業(yè)進(jìn)行擴(kuò)展的解決方案。各種商業(yè)分析模型、數(shù)據(jù)挖掘算法將集成到BI軟件和分析應(yīng)用之中，從而能夠集中解決不同部門的需要。同時(shí)，BI應(yīng)用與企業(yè)門戶、企業(yè)應(yīng)用集成緊密相連，新的BI系統(tǒng)不再是一個(gè)孤立的應(yīng)用。