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如何做好大型数据中心的运维
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浅析实时决策的商务智能研究

作者:佚名  来源:转载

        一、商务智能概念及其发展历程

  商务智能(Business Intelligence,BI)最早是20世纪90年代末在国外企业界出现的,是指将企业的各种数据及时地转换为管理者感兴趣的信息(或知识),并以各种方式展现出来,帮助管理者进行科学决策。这里的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料,来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。这里的数据既包括企业内部的各种数据,也包括企业外部的数据。从技术角度来讲,商务智能是重视分析数据的技术。从应用的角度讲,商务智能也可以被理解为DW+OLAP+DM。数据仓库(DW)是实现商务智能的数据基础,完成了数据的收集、集成、存储、管理等工作,使得商务智能更专注于信息的提取和知识的发现。数据仓库存储元数据和用于决策分析的数据。数据挖掘(DM)可以帮助企业在大量的数据中发现那些不能靠直觉发现的信息或知识。联机分析处理技术(OLAP)可以基于数据仓库中多维的数据进行在线分析处理,生成新的信息,又能实时监视业务管理的成效,使管理者和决策者能自由地与数据相互联系。

  商务智能的出现是一个渐进的、复杂的演变过程,它经历了事务处理系统(TPS)、管理信息系统(MIS)、决策支持系统(DSS)和专家系统(ES)等阶段,演变为今天的商务智能系统(BIS)。在决策支持系统基础上进一步发展起来的商务智能能够向用户提供更为复杂的商业信息,可以更方便地定制各种报表和图表的格式,能够向行政管理人员、技术人员和普通员工提供个性化的多维信息,使分析处理信息的能力和信息的利用率大为提高。例如,当用户想了解销售情况时,可以得到按产品、产品/地区、产品/地区/客户分类的网上销售和正常柜台销售的各种样式的分析报告。在此基础上,可以进一步解决决策时需要了解的各种问题,并帮助企业更快、更好地制订和作出决策。

  目前,商务智能通常被理解为将现有的数据转化为知识,帮助企业作出明智的业务经营决策的工具。而商务智能能够辅助的业务经营决策,既可以是操作层的,也可以是战术层稍战略层的决策。

  第一代商务智能平台是在1992-1993年开发的基于Client/Server模式的固定报表工具;第二代在Client/Server/Browser三联模式下的商务智能工具,尽管强拖了查询功镌,僵各个工具之阕仍柱互独立;2000年之后出现了N层模式,用户的需求也越来越复杂。目前提出的第三代商务智能是在报表、查询的基础上,增加了用予分析的指标模型、整合信息孤岛平台的信息门户和全方位满足用户的数据挖掘能力。

  二、企业决策与阻碍实时决策的3种类型滞后

  企业决策定义及分类

  根据Simon的决策理论,企业中最重要的一项功能就是作决策,良好的决策能够加速企业解决问题的速度,提升企业的效能。如今决策问题日益复杂,大量的半结构化、非结构化问题需要解决,大量的信息和知识需要处理,而个人处理信息的能力十分有限,因此,使用信息系统如商务智能系统和知识管理系统来支持企业决策,是必然的发展趋势。

  决策制订广义上是指“从一组方案中选择最可能产生期望结果的方案的过程”。决策制订可以看作是知识密集型的活动。为选择一组方案,决策制订者应首先获得关于每个可能选择的信息,一旦可供选择方案的信息收集到了顶点,就被认为是一条新的知识。

         近年来,商务智能随着管理支持系统(Mss)的发展而变化,自从20世纪80年代MSS作为整合报告和分析工具以支持管理任务的概念被提出以来,主要是被动的、面向检索的和基于过去数据的。商务智能促进了一种主动的、给予模型的、预测的方法。在商务智能中,智能常被定义为从大量商务和经济数据中发现隐藏的、固有的与决策相关的关系。

  商务智能能够充分利用现有的业务信息,借助现代信息技术,提取和组织有用的信息,帮助用户在加强管理、促进营销和企业发展方面做出及时、正确的决策发现、分析和把握新的商机。

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