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淺析商業(yè)智能的主要研究?jī)?nèi)容
2018-05-26
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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。


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