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  • 产品与服务 - 商务智能
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        商业智能是什么? 简而言之,它是能够帮助用户对自身业务经营做出正确明智决定的工具。一般现代化的业务操作,通常都会产生大量的数据,如订单、库存、交易帐目、通话记录、及客户资料等。如何利用这些数据增进。

        对业务情况的了解,帮助我们在业务管理及发展上作出及时、正确的判断,也就是说,怎样从业务数据中提取有用的信息,然后根据这些信息来采用明智的行动--这就是商业智能的课题。

     

    目前,商业智能产品及解决方案大致可分为数据仓库产品、数据抽取产品、OLAP产品、展示产品、和集成以上几种产品的针对某个应用的整体解决方案等。

    商业智能领域的技术应用:
        商业智能的技术体系主要有数据仓库(DW)、在线分析处理(OLAP)以及数据挖掘(DM)三部分组成。

        数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库(DW)就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。

        在线分析处理(OLAP)技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息,进行快速、一致、交互地访问,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

        数据挖掘(DM)是一种决策支持过程,它主要基于AI、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析企业原有的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。
     
     
    (1) 老板,你要这么多数据做什么?

     假如你是一个商品零售公司的老板。
        你的公司很先进,已经实现了业务信息化,每一笔销售单据都保存在数据库中,日积月累,已经保存了十余年的销售数据,上亿条销售记录。
        这时如果我问你:“反正三年前的数据留着也白白占地方,耗费存储成本,索性把它们全删掉吧,这样不用买硬盘就能容纳新数据,如何?”
        你会从容的接受我这个建议吗?
        
        那么老板,你要这么多数据做什么?
        是的,和我一样,你也已经隐约认识到数据的价值,这就是我们割舍不下历史数据的原因,就像任何一个现代化企业,甚至就像任何一个传统的票号,如百年老店般虔诚地保存着古老的数据,因为我们有直觉,我们的直觉告诉我们:这些数据有用!
        但这仅仅是一种直觉,到底该怎样把这些占据大量存储空间的数据的价值挖掘出来,让这些数据从成本的消耗者变成利润的促进者?
    这中间似乎缺少了某些环节。

     
    (2) Business Intelligence - 连接数据与决策者

    BI(Business Intelligence) 是一种运用了数据仓库、在线分析和数据挖掘等技术来处理和分析数据的崭新技术,目的是为企业决策者提供决策支持。
    让我们振臂高呼三遍:决策支持,决策支持,决策支持!
    BI 是一个工厂:
    >> BI 的原材料是海量的数据;
    >> BI 的产品是由数据加工而来的信息和知识;
    >> BI 将这些产品推送给企业决策者;
    >> 企业决策者利用 BI 工厂的产品做出正确的决策,促进企业的发展;
    这就是 Business Intelligence,即商业智能——连接数据与决策者,变数据为价值。
    BI 应用的两大类别是 信息类应用 知识类应用其特征如下表所示:
    信息类 BI 应用   知识类 BI 应用
    指由原始数据加工而来的数据查询、报表图表、多维分析、数据可视化等应用,这些应用的共同特点是:将数据转换为决策者可接受的信息,展现给决策者。
    例如将银行交易数据加工为银行财务报表。

    仅负责提供信息,而不会主动去分析数据。
    例如,银行财务报表工具没有深入分析客户流失和银行利率之间关系的能力,而只能靠决策者结合信息,通过人的思考,得出知识。
      指通过数据挖掘技术和工具,将数据中隐含的关系发掘出来,利用计算机直接将数据加工为知识,展现给决策者。

    会主动去数据中探查数据关联关系,发掘那些决策者人脑无法迅速发掘的隐含知识,并将其以可理解的形式呈现在决策者面前。
     
    (3)BI 厂商和产品:
        数据仓库方面,有 IBM DB2,Oracle,Sybase IQ,NCR Teradata 等等;BI 应用方面,有 POWEROLAP, Cognos,Business Objects,MicroStrategy,Hyperion,IBM 等等;
    数据挖掘方面,有 IBM,SAS,SPSS 等等。巨无霸 Microsoft 也在 BI 领域插了一腿,推出了 SQL Server Analysis Server、Reporting Services 等 BI 相关产品,作抢占山头状。
     
    (4)中国的 BI 市场发展:
     
    时间段
    国内 BI 应用情况
    2002 年以前
    大量 BI 软件被看作是能从多个数据源中抽取数据的报表工作,满眼全是报表。
    一开始,公司的销售在推销产品时都向用户介绍:“我们是 BI 领域最强的……”效果不好;后来那些销售终于找到了窍门,上来就说:“我们什么报表都能做!”然后订单不断。
    2002-2003
    OLAP 的价值终于被某些慧眼发现,一些竞争压力大的企业为了提高竞争力,迫切需要从历史数据中挖掘价值,迅速发现了 OLAP 的优势,这时销售终于不用再说“我们什么报表都能做”了。但是国家机关、垄断型企业,仍旧是报表,并且以为 BI 就是报表。
    2004
    随着越来越多成功 BI 项目的实施,OLAP 终于得以见天日,这时国内才形成数据查询+报表展示+OLAP分析的合理 BI 应用结构。一些数据可视化的需求也时常被用户提出,在一些竞争激烈、数据量大的企业,已经出现了数据挖掘应用。
    2005
    信息提供已经无法满足很多企业的要求,特别是银行、通信、证券等竞争激烈、风险密集的行业,大量涌现对数据挖掘的需求,BI 应用终于形成信息+知识的整体。
     
     
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