商務(wù)智能與數(shù)據(jù)挖掘第4章應(yīng)用

第4章商務(wù)智能的應(yīng)用

【教學(xué)目標(biāo)與要求】了解商務(wù)智能應(yīng)用領(lǐng)域和國(guó)內(nèi)外應(yīng)用情況；熟悉商務(wù)智能在物流管理與決策中應(yīng)用；熟悉商務(wù)智能在商務(wù)過程中應(yīng)用熟悉商務(wù)智能在其它行業(yè)中應(yīng)用；

4.1商務(wù)智能的應(yīng)用領(lǐng)域

商務(wù)智能作為輔助決策的有力手段，可以廣泛地應(yīng)用于眾多領(lǐng)域。有關(guān)亞太BI市場(chǎng)的分析顯示，金融、電信、保健、政府、交通和制造業(yè)等行業(yè)是需求最旺盛的行業(yè)，以下列舉其部分應(yīng)用。4.2商務(wù)智能國(guó)內(nèi)、外應(yīng)用情況4.2.1國(guó)外應(yīng)用狀況在亞太地區(qū)，商務(wù)智能也有很好的應(yīng)用前景。2002年7月，國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)公布其在亞太地區(qū)的研究結(jié)果—商務(wù)智能解決方案在亞洲企業(yè)界十分暢銷，亞太地區(qū)商務(wù)智能軟件市場(chǎng)將以每年23%的速度增長(zhǎng)，到2006年將達(dá)到33億美元。截至2002年7月，商務(wù)智能軟件市場(chǎng)是12億美元，其中澳大利亞和新西蘭占43.5%，東南亞、印度和韓國(guó)占35.3%，其余為中國(guó)地區(qū)。IDC表示，促進(jìn)商務(wù)智能軟件市場(chǎng)增長(zhǎng)的主要因素是存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、客戶關(guān)系管理解決方案和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的增長(zhǎng)。

4.2國(guó)內(nèi)應(yīng)用狀況

(1)既有數(shù)據(jù)庫(kù)又有商務(wù)智能軟件的國(guó)外著名廠商:如Oracle,Microsoft,IBM等。他們往往把商務(wù)智能打包在其他軟件中銷售。由于有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品做支撐，這類廠商的BI產(chǎn)品具有顯著的優(yōu)勢(shì)。(2)專門做商務(wù)智能軟件的國(guó)外廠商:主要是Businessobjects,Brio,Cognos。BusinessObjects與法國(guó)的一間會(huì)計(jì)師事務(wù)所在國(guó)內(nèi)聯(lián)合投資成立了BusinessIntelligenc。中國(guó)有限公司，作為BusinessObjects在大中華區(qū)的唯一總代理，總部設(shè)在上海；Brio以廠商身份進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)；Cognos在國(guó)內(nèi)只通過一家名為優(yōu)信家的公司代理銷售。這三家的產(chǎn)品各有特色，在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)也占有一定的份額。BusinessObjects定位高端，易于使用，數(shù)據(jù)挖掘功能強(qiáng)；Bri。定位低中高端，易于使用，為多種數(shù)據(jù)源提供接口，數(shù)據(jù)挖掘功能一般:Cognos功能不錯(cuò)，但易用性差。(3)國(guó)內(nèi)的信息系統(tǒng)開發(fā)商:他們主要開發(fā)一些聯(lián)機(jī)分析類軟件。由于技術(shù)及資金的限制，這些軟件尚不成體系，在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上占有的份額微小，遠(yuǎn)不能與前兩類廠商抗衡。4.3商務(wù)智能在物流管理和決策中應(yīng)用

4.3.1商務(wù)智能在決策空間的地位

K.Parsye把決策支持空間從應(yīng)用層次分成了四個(gè)空間：數(shù)據(jù)空間(DataSpace)、聚合空間(AggregationSpace)、影響空間(InfluenceSpace)和變化空間(VariationSpace).在以上四個(gè)空間中，聯(lián)機(jī)分析處于聚合空間，數(shù)據(jù)挖掘處于影響空間中。從中可以看出商務(wù)智能在整個(gè)決策支持空間中所處的重要地位。商務(wù)智能不僅提供一些統(tǒng)計(jì)報(bào)表，而且提供非常重要的決策信息。而這些信息對(duì)于決策者可能是全新的。由決策范圍決定的信息特征表信息特征操作型戰(zhàn)術(shù)型戰(zhàn)略型準(zhǔn)確性高介于中間低詳細(xì)程度詳細(xì)介于中間組合時(shí)間范圍現(xiàn)在介于中間將來使用頻率經(jīng)常介于中間不經(jīng)常來源內(nèi)部介于中間外部信息范圍窄介于中間寬信息性質(zhì)數(shù)量型介于中間質(zhì)量型信息時(shí)效當(dāng)前介于中間歷史組織信息的靈活性可能不靈活介于中間靈活4.3.2商務(wù)智能和物流管理無縫聯(lián)結(jié)

商務(wù)智能在“大物流”“全程物流”運(yùn)作管理中，與運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)核心業(yè)務(wù)及包裝、裝卸等非核心業(yè)務(wù)緊密結(jié)合，無縫聯(lián)結(jié)，在原有信息化管理工具基礎(chǔ)上，對(duì)各種管理工具生成的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并給出報(bào)告，幫助管理者認(rèn)識(shí)企業(yè)和市場(chǎng)的現(xiàn)狀，從而輔助決策4.3.3面向物流管理的商務(wù)智能體系結(jié)構(gòu)

面向物流管理的商務(wù)智能體系結(jié)構(gòu)可分為三層，第一層是數(shù)據(jù)源，第二層是數(shù)據(jù)處理和分析，第三層是數(shù)據(jù)展現(xiàn)。(1)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)源是商務(wù)智能體系結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)，由數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)文件和其他一些數(shù)據(jù)組成，通常包括企業(yè)內(nèi)部信息和外部信息。內(nèi)部信息包括存放于企業(yè)操作型數(shù)據(jù)庫(kù)中的各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和辦公自動(dòng)化系統(tǒng)包含的各類文檔數(shù)據(jù)以及企業(yè)原有管理系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù)。外部信息包括各類行業(yè)信息、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的信息、上游供應(yīng)商下游分銷商和客戶信息以及各類外部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及各類文檔等。(2)數(shù)據(jù)處理和分析數(shù)據(jù)處理和分析是整個(gè)系統(tǒng)的核心部分，包括ETL（數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、裝載），數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，聯(lián)機(jī)分析和數(shù)據(jù)挖掘。通過數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、裝載工具對(duì)物流作業(yè)和管理歷史異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理整合，將分散的數(shù)據(jù)集中到企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市；在此基礎(chǔ)上，利用聯(lián)機(jī)分析對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中存儲(chǔ)的多維數(shù)據(jù)進(jìn)行立體分析，它將復(fù)雜的數(shù)據(jù)按照業(yè)務(wù)指標(biāo)以表格、分析圖等直觀形式展現(xiàn)，適用于數(shù)據(jù)量大，將分析納入日常工作的單位。數(shù)據(jù)挖掘工具則可以將物流分散的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的綜合分析，對(duì)同一數(shù)據(jù)從不同角度進(jìn)行分析，尋找隱藏在海量數(shù)據(jù)中的有價(jià)值信息。(3)數(shù)據(jù)展現(xiàn)面向終端用戶的數(shù)據(jù)展現(xiàn)，是終端用戶能直接應(yīng)用的層面。面向的對(duì)象有客戶、操作人員、管理人員等層次，展現(xiàn)的形式不僅有固定的報(bào)表和查詢功能，還有數(shù)據(jù)分析模型庫(kù)。三個(gè)層次滿足了企業(yè)不同角色的應(yīng)用需要，一方面滿足業(yè)務(wù)操作人員所需要的詳細(xì)的業(yè)務(wù)操作數(shù)據(jù)，提供對(duì)所有業(yè)務(wù)過程的支持；另一方面提供管理決策人員需要的統(tǒng)計(jì)和分析數(shù)據(jù)，通過分析日常業(yè)務(wù)積累的大量有價(jià)值的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行決策支持。4.3.4商務(wù)智能與物流管理的融合和特點(diǎn)

（1）數(shù)據(jù)源采用ETL和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行面向信息流的整合，融合企業(yè)原有管理模塊，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)在不同業(yè)務(wù)模塊中的實(shí)時(shí)共享，而且可以保證跨業(yè)務(wù)模塊的流程協(xié)同；(2)協(xié)同性提供強(qiáng)大的信息處理能力，提高業(yè)務(wù)響應(yīng)速度和業(yè)務(wù)協(xié)同能力，支持不同應(yīng)用和管理層對(duì)信息的需求；(3)開放性和可擴(kuò)展性針對(duì)不同用戶可以很容易地增加新的業(yè)務(wù)模塊，業(yè)務(wù)流程的變化也很容易通過對(duì)應(yīng)模塊的修改靈活適應(yīng)；(4)高度可視化OLAP提供多維度、報(bào)表和圖形等多形式的分析結(jié)果，為用戶提供易于理解的信息，同時(shí)客戶和合作伙伴能順暢地交換相關(guān)信息，提高整個(gè)物流價(jià)值鏈的運(yùn)轉(zhuǎn)效率和貨物跟蹤水平。4.3.5基于商務(wù)智能的物流決策支持系統(tǒng)

4.3.5.1決策支持系統(tǒng)明茨伯格(Mintzberg)認(rèn)為管理者所扮演的角色主要有三方面：人際關(guān)系、信息傳遞和決策制定。決策制定是管理最核心、最實(shí)質(zhì)性的角色，所有的管理活動(dòng)都圍繞著決策而進(jìn)行，決策的質(zhì)量關(guān)系企業(yè)的成敗和前進(jìn)方向。4.3.5.2智能化的物流決策支持系統(tǒng)基于商務(wù)智能的物流決策支持系統(tǒng)，是在物流企業(yè)現(xiàn)有的信息基礎(chǔ)設(shè)施（包括TMS、WMS其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)、管理信息系統(tǒng)）基礎(chǔ)之上構(gòu)造的，充分利用現(xiàn)有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，輔助決策，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到知識(shí)再到利潤(rùn)的轉(zhuǎn)化，同時(shí)保證信息和知識(shí)在企業(yè)內(nèi)外部的一致性。其組成結(jié)構(gòu)主要包括以下4個(gè)方面的內(nèi)容：(1)物流數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及管理從物流企業(yè)內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)源中抽取數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)挖掘和分析提供豐富的數(shù)據(jù)資源。主要通過ETL工具，實(shí)現(xiàn)對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合、梳理，裝載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。(2)模型庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘根據(jù)決策分析需求和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供的數(shù)據(jù)，在模型庫(kù)中設(shè)定包括收益、客戶、財(cái)務(wù)、競(jìng)爭(zhēng)等定量模型。數(shù)據(jù)挖掘?qū)δＰ蛶?kù)進(jìn)行補(bǔ)充，挖掘數(shù)據(jù)中隱含的有意義的信息，構(gòu)造新的模型。(3)知識(shí)庫(kù)和OLAP處理各種結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的問題，提供多維數(shù)據(jù)管理環(huán)境，并將結(jié)果送給用戶界面進(jìn)行輸出。(4)用戶界面決策者或決策部門與決策支持系統(tǒng)打交道的界面,主要包括客戶交互、格式化查詢、可視化以及報(bào)表生成等內(nèi)容，顯示管理者所需要的各種信息，提供親切、友好、直觀化的操作界面，實(shí)現(xiàn)信息共享。此系統(tǒng)是開放的，輔助決策分析功能有：(1)KPI分析KPI分析對(duì)物流企業(yè)制定的衡量企業(yè)運(yùn)營(yíng)的各個(gè)方面的關(guān)鍵評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)控。(2)客戶分析物流企業(yè)客戶需求復(fù)雜，會(huì)受到來自于客戶自身的分銷、客戶服務(wù)、包裝、選貨、配貨、運(yùn)輸、成本、結(jié)算以及計(jì)劃甚至考核等方面影響。(3)財(cái)務(wù)分析財(cái)務(wù)分析也是企業(yè)效益評(píng)價(jià)的關(guān)鍵方面。(4)競(jìng)爭(zhēng)分析4.3.5.3實(shí)施步驟

需求分析系統(tǒng)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)評(píng)估實(shí)施維護(hù)管理滿意4.4商務(wù)智能在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用

4.4.1客戶關(guān)系管理概念客戶關(guān)系管理(CustomerRelationshipManagement,CRM)是企業(yè)的一項(xiàng)商業(yè)策略，它按照客戶的分割情況有效地組織企業(yè)資源，培養(yǎng)以客戶為中心的經(jīng)營(yíng)行為以及實(shí)施以客戶為中心的業(yè)務(wù)流程，并以此為手段來提高企業(yè)的獲利能力、收入以及客戶滿意度。4.4.2客戶關(guān)系管理結(jié)構(gòu)CRM初期被稱為運(yùn)營(yíng)型CRM。隨著產(chǎn)品功能的完善，著名IT分析公司MetaGroup首次提出CRM操作系統(tǒng)可分為運(yùn)營(yíng)型CRM(OperationalCRM，也稱為操作型、營(yíng)運(yùn)型CRM)、分析型。4.4.3CRM與其它信息系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)4.4.3.1企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)(一)企業(yè)資源規(guī)劃ERP(EnterpriseResourcesPlanning,ERP)系統(tǒng)反映了信息時(shí)代企業(yè)合理調(diào)配資源、最大化地創(chuàng)造社會(huì)財(cái)富的要求。ERP最早由GartnerGroup提出，是在物料需求計(jì)劃(MaterialRequirementsPlanning,MRP)、制造資源計(jì)劃(ManufacturingResourcePlanning,MRPII)基礎(chǔ)上發(fā)展而成的，后來逐漸發(fā)展為整合企業(yè)管理理念、業(yè)務(wù)流程等于一體的企業(yè)資源管理系統(tǒng)，體現(xiàn)為綜合應(yīng)用客戶機(jī)/服務(wù)器(Customer/Server)體系、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)等信息技術(shù)的系統(tǒng)。（二）ERP應(yīng)用ERP管理企業(yè)各種資源及生產(chǎn)要素，使企業(yè)在生產(chǎn)中及時(shí)、高質(zhì)地完成客戶的訂單，最大程度地發(fā)揮資源的作用，并根據(jù)相關(guān)情況調(diào)整資源配置。企業(yè)級(jí)ERP系統(tǒng)增加了包括財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)、生產(chǎn)能力、調(diào)整資源調(diào)度等方面的功能，配合企業(yè)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)管理(Jus七inTime.JIT)、全面質(zhì)量管理和生產(chǎn)資源調(diào)度管理及輔助決策的功能，成為企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)管理及決策的平臺(tái)（三）CRM與ERP的差異ERP基本上是一個(gè)技術(shù)范疇的概念，同CRM的以客戶關(guān)系為中心的管理理念考慮的方法與角度不同.CRM是前臺(tái)應(yīng)用，它的信息和業(yè)務(wù)流程均圍繞“客戶統(tǒng)一視圖”，以便高效地滿足客戶交互請(qǐng)求來設(shè)計(jì)的；而ERP是后臺(tái)應(yīng)用，可以理解為企業(yè)接到訂單的后續(xù)工作，主管產(chǎn)品的生產(chǎn)、儲(chǔ)存、賬務(wù)和運(yùn)輸?shù)缺容^具體的“財(cái)和物”流動(dòng)(CRM集中于信息的流動(dòng))。（四）CRM與ERP的發(fā)展與整合企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)由提高內(nèi)部效率向尊重外部客戶轉(zhuǎn)移，是CRM受到廣泛關(guān)注的根本原因。傳統(tǒng)的ERP系統(tǒng)著眼于企業(yè)后臺(tái)的管理，提高了內(nèi)部業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化程度，使員工從日常事務(wù)中解放出來，但它缺少直接面對(duì)客戶的系統(tǒng)功能。在完成了提高內(nèi)部運(yùn)作效率和質(zhì)量的任務(wù)后，企業(yè)可以有更多的精力關(guān)注自身與外部相關(guān)利益者的互動(dòng)，抓住商業(yè)機(jī)會(huì)。

（四）CRM與ERP的發(fā)展與整合企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)由提高內(nèi)部效率向尊重外部客戶轉(zhuǎn)移，是CRM受到廣泛關(guān)注的根本原因。傳統(tǒng)的ERP系統(tǒng)著眼于企業(yè)后臺(tái)的管理，提高了內(nèi)部業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化程度，使員工從日常事務(wù)中解放出來，但它缺少直接面對(duì)客戶的系統(tǒng)功能。在完成了提高內(nèi)部運(yùn)作效率和質(zhì)量的任務(wù)后，企業(yè)可以有更多的精力關(guān)注自身與外部相關(guān)利益者的互動(dòng)，抓住商業(yè)機(jī)會(huì)。

（二）企業(yè)供應(yīng)鏈層級(jí)從供應(yīng)鏈的角度來看，每個(gè)企業(yè)在供應(yīng)鏈中都有自己特有的位置，都會(huì)有自己的供應(yīng)商和客戶，企業(yè)的供應(yīng)鏈分需求和供應(yīng)兩個(gè)方向。在需求鏈中把物流引向下游，引回資金流，而在供應(yīng)鏈中則把物流從上游引入，導(dǎo)出資金流。

（三）供應(yīng)鏈管理供應(yīng)鏈管理(SupplyChainManagement,SCM)指對(duì)整個(gè)供應(yīng)鏈系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)劃、協(xié)調(diào)、操作、控制和優(yōu)化的各種活動(dòng)和過程，其目標(biāo)是要將滿足客戶需求的產(chǎn)品(RighProduct)在正確的時(shí)間(RightTime)按正確的數(shù)量(RightQuantity)、正確的質(zhì)量(RightQuality)和正確的狀態(tài)(RightStatus)送到正確的地點(diǎn)(RighPlace)，并使總成本最小或總收益最大。

（四）SCM與CRM的應(yīng)用整合供應(yīng)鏈管理與CRM進(jìn)行應(yīng)用功能整合，將使企業(yè)能有效地管理供應(yīng)鏈，實(shí)現(xiàn)成本的節(jié)約和服務(wù)的改善，實(shí)質(zhì)性地降低經(jīng)營(yíng)費(fèi)用和成本，同時(shí)也能有更多時(shí)間去關(guān)注客戶及客戶關(guān)系。二者的整合使得大規(guī)模定制成為可能，它在提高客戶服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)，簡(jiǎn)化了整個(gè)需求判斷的過程。

4.4.4商務(wù)智能與客戶關(guān)系管理

客戶關(guān)系管理的過程，就是對(duì)客戶信息進(jìn)行分析處理并做出決策的過程?？v觀客戶關(guān)系管理軟件產(chǎn)品，可以發(fā)現(xiàn)商務(wù)智能系統(tǒng)是構(gòu)成企業(yè)決策智囊團(tuán)與加速器的重要基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)難于得到，但更難于分析。4.4.4.1CRM中的商務(wù)智能在CRM的解決方案中，用計(jì)算機(jī)來模仿人的思考和行為來進(jìn)行商業(yè)活動(dòng)即BI應(yīng)用非常普遍。據(jù)統(tǒng)計(jì)，全球企業(yè)的信息量平均每一年半翻一番，而目前僅僅全部信息數(shù)據(jù)的7%得以利用。隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的來臨，記錄客戶與市場(chǎng)數(shù)據(jù)的信息和信息利用能力已經(jīng)成為決定企業(yè)成敗的關(guān)鍵因素，越來越多的國(guó)內(nèi)外企業(yè)己經(jīng)根據(jù)信息流和數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行企業(yè)重整4.4.4.2CRM環(huán)境下的商業(yè)決策分析智能應(yīng)用CRM系統(tǒng)中，商業(yè)決策分析智能是其數(shù)據(jù)分析管理子系統(tǒng)的高端應(yīng)用系統(tǒng)，是基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和知識(shí)倉(cāng)庫(kù)之上，充分利用了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的分析功能和管理信息系統(tǒng)的決策支持功能而形成的，能夠幫助企業(yè)迅速地完成信息采集、分析的先進(jìn)能力。4.5商務(wù)智能在商務(wù)過程中的應(yīng)用

4.5.1商務(wù)過程的理論商務(wù)過程中最重要的環(huán)節(jié)是其交易環(huán)節(jié)。交易環(huán)節(jié)是指以特定的順序發(fā)生的相關(guān)的事件組，事件是發(fā)生在某一時(shí)點(diǎn)的事物。每個(gè)交易環(huán)節(jié)包含不止一個(gè)事件?？蛻舳ㄙ?gòu)、產(chǎn)品裝運(yùn)、打印銷售報(bào)告等都是交易循環(huán)中的事件。商務(wù)過程可以分成獲取循環(huán)，生產(chǎn)循環(huán)，收入循環(huán)等三個(gè)主要的交易循環(huán)。

4.5.2商務(wù)智能在商務(wù)過程中的實(shí)現(xiàn)在改進(jìn)商務(wù)過程中信息模型的有必要先看下商務(wù)智能在信息數(shù)據(jù)庫(kù)中通常的實(shí)現(xiàn)。近幾年來迅速發(fā)展的商業(yè)智能系統(tǒng)是建立在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)上的。商業(yè)智能系統(tǒng)由業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)等部分構(gòu)成，決策支持系統(tǒng)即DSS(DecisionSupportSystcln)由3個(gè)層次的內(nèi)容組成：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理(On-LineAnalyticalProcessing，OLAP)和數(shù)據(jù)挖掘(DataMining，DM)”。4.5.2.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的核心問題之一。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，可以有兩種數(shù)據(jù)建模方式：關(guān)系型的或多維型的。關(guān)系模型能夠滿足數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)給定的所有主要需求，最適合用于反映企業(yè)的業(yè)務(wù)規(guī)則。多維模型有兩種基本的結(jié)構(gòu)，星型模型和雪花模型。4.5.2.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型設(shè)計(jì)時(shí)需注意的問題(1)主題的確定主題是一個(gè)邏輯概念，它應(yīng)該能夠完整、統(tǒng)一地描述出分析對(duì)象所涉及的各項(xiàng)數(shù)據(jù)以及相互聯(lián)系。(2)分析內(nèi)容的細(xì)化主題的劃分實(shí)際上是與分析內(nèi)容的范圍直接相關(guān)的，一旦主題劃分清楚了，下一步就是細(xì)化分析的具體內(nèi)容以及根據(jù)分析內(nèi)容的性質(zhì)確定它在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的位置。(3)粒度的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)中最重要的設(shè)計(jì)問題之一是決定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的粒度。粒度級(jí)別的選擇主要是對(duì)管理多人數(shù)據(jù)量和使用數(shù)據(jù)單元詳細(xì)程度的一種處理，數(shù)據(jù)越詳細(xì)，粒度越小，級(jí)別就越低；數(shù)據(jù)綜合度越高，粒度越人，級(jí)別就越高。通常數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中包含不同層次的粒度。(4)數(shù)據(jù)的分割數(shù)據(jù)分割是指將數(shù)據(jù)分散到各自的物理單元中以便能夠獨(dú)立處理，提高數(shù)據(jù)處理的效率。4.5.3商務(wù)過程信息模型改進(jìn)研究

數(shù)據(jù)包容器Wrapper信息整合(數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù))SQL數(shù)據(jù)庫(kù)DB2數(shù)據(jù)庫(kù)sybase數(shù)據(jù)庫(kù)查詢OLAP分析數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)商務(wù)智能模型圖4.5.3．.商務(wù)過程中的信息數(shù)據(jù)庫(kù)目前常用的版本為MicrosoftSQLServer2007,SQLServer是微軟公司開發(fā)的一個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，以TransactSQL作為它的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢和編程語(yǔ)言。4.5.4商務(wù)流程優(yōu)化4.5.4.1商務(wù)流程優(yōu)化概述商務(wù)流程是指為了完成某一目標(biāo)和任務(wù)而進(jìn)行一系列相互關(guān)聯(lián)的活動(dòng)、決策、信息流和物質(zhì)流的集合。4.5.4.2信息整合中對(duì)商務(wù)智能的需求企業(yè)在商務(wù)流程優(yōu)化的過程中，信息整合是一個(gè)很重要的環(huán)節(jié)，但是由于企業(yè)數(shù)據(jù)量很大，人工的去分析這些數(shù)據(jù)而得到對(duì)企業(yè)有用的信息已經(jīng)不現(xiàn)實(shí)，商務(wù)智能技術(shù)的出現(xiàn)為我們這一問題帶來了解決方案。通過商務(wù)智能對(duì)企業(yè)中的關(guān)鍵信息數(shù)據(jù)庫(kù)的信息分析(ERP，CP3／信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù))，企業(yè)就有了優(yōu)化商務(wù)流程的指標(biāo)，如客戶關(guān)系管理的過程，就是對(duì)客戶信息進(jìn)行分析處理并做出決策的過程。4.6商務(wù)智能在知識(shí)管理中的的應(yīng)用

4.6.1企業(yè)知識(shí)管理所謂的企業(yè)知識(shí)管理系統(tǒng)就是使組織可以更加有效地獲取知識(shí)、分享知、整合知識(shí)、創(chuàng)新知識(shí)的系統(tǒng)。知識(shí)管理系統(tǒng)包括四個(gè)要素:獲取知識(shí)、分享知識(shí)、整合知識(shí)、創(chuàng)新知識(shí)。4.6.2基于企業(yè)管理信息系統(tǒng)的知識(shí)管理知識(shí)管理系統(tǒng)實(shí)際上是企業(yè)信息系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分。企業(yè)管理信息系統(tǒng)的目標(biāo)是如何使企業(yè)在管理上更清晰、透明，以及如何占領(lǐng)更大的市場(chǎng)份額，如何獲取更大的經(jīng)營(yíng)效益等戰(zhàn)略性目標(biāo)。4.6.3知識(shí)獲取中的來源分析及數(shù)據(jù)質(zhì)量的保證4.6.3.1知識(shí)來源知識(shí)的來源，從系統(tǒng)的角度來說，包含三個(gè)方面:其一、來自于企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。其二、來自于企業(yè)外部的商業(yè)數(shù)據(jù)，例如行業(yè)、市場(chǎng)狀況和客戶資源的數(shù)據(jù)等等。其三、來自于企業(yè)員工的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)(也包括商務(wù)智能工具的其他使用者，例如客戶，但比例較小)，而員工的知識(shí)又被進(jìn)一步分成顯性知識(shí)和隱性知識(shí)兩個(gè)部分。從商業(yè)的角度來說知識(shí)來源也可以分為業(yè)務(wù)獲得數(shù)據(jù)和商業(yè)購(gòu)買數(shù)據(jù)兩個(gè)部分。4.6.3.2知識(shí)獲取方式一般來說，知識(shí)獲取的方式可分三類:第一:人工方式知識(shí)獲取，有知識(shí)工程師與領(lǐng)域?qū)＜彝ㄟ^深入的交流而獲得。第二:半自動(dòng)知識(shí)獲取，借助于一些知識(shí)獲取工具進(jìn)行知識(shí)的獲取。第三:自動(dòng)知識(shí)獲取，無須知識(shí)工程師的參與，直接根據(jù)企業(yè)信息庫(kù)挖掘出相應(yīng)的知識(shí)。4.6.3.3數(shù)據(jù)質(zhì)量保證數(shù)據(jù)質(zhì)量是一種通過測(cè)量和改善數(shù)據(jù)綜合特征來優(yōu)化數(shù)據(jù)價(jià)值的過程(定義來源METAGroup)。數(shù)據(jù)質(zhì)量差將導(dǎo)致信息消費(fèi)者的不滿，最終會(huì)限制和放棄BI的使用。因此數(shù)據(jù)質(zhì)量的保證將是整個(gè)商務(wù)智能成功實(shí)施的重要基石。4.6.4知識(shí)發(fā)現(xiàn)(挖掘)的理論

數(shù)據(jù)挖掘是BI中知識(shí)發(fā)現(xiàn)的最重要環(huán)節(jié)之一。商務(wù)智能來源于大量的商業(yè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程，其操作對(duì)象是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù).由于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的困難性，要從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)潛在的知識(shí)，需要綜合運(yùn)用各種挖掘方法目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中常用的數(shù)據(jù)模型有:①分類(Classification)模型是根據(jù)商業(yè)數(shù)據(jù)的屬性將數(shù)據(jù)分派到不同的組中。②關(guān)聯(lián)(Association)模型，主要描述一組數(shù)據(jù)項(xiàng)目的密切度和關(guān)系；③順序(Sequence)模型，主要用于分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的某類同時(shí)間相關(guān)的數(shù)據(jù)，并發(fā)現(xiàn)某一時(shí)間段內(nèi)數(shù)據(jù)的相關(guān)處理模型。順序模型可以看成是一種特定的關(guān)聯(lián)模型，它在關(guān)聯(lián)模型中增加了時(shí)間屬性。④聚簇(Clustering)模型4.6.5知識(shí)運(yùn)用的范圍研究

商務(wù)智能最大的特點(diǎn)之一，即是從技術(shù)上突破了企業(yè)傳統(tǒng)的知識(shí)共享(只局限在企業(yè)內(nèi)部)的局限性，把知識(shí)共享的實(shí)際運(yùn)用范圍擴(kuò)展到更廣泛的層次上，實(shí)現(xiàn)了真正廣義的知識(shí)共享，這本身應(yīng)該說是更符合知識(shí)共享的理念，因?yàn)?，作為知識(shí)來說，使用的范圍越廣泛，發(fā)揮得價(jià)值則越大，而在這一過程中企業(yè)本身又會(huì)成為信息的最大收益者。在商務(wù)智能中的所討論的知識(shí)共享(運(yùn)用)的范圍將包含員工獷顧客、供應(yīng)商、和合作伙伴等。4.6.5.1員工范圍的知識(shí)運(yùn)用這里的員工是是指企業(yè)中從基層到管理層所用對(duì)企業(yè)信息有需求的工作人員，員工是企業(yè)商務(wù)智能的最主要的用戶，企業(yè)員工可以通過簡(jiǎn)單易懂的操作界面和分析工具，對(duì)企業(yè)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢、利用和分析，以幫助提高決策能力。4.6.5.2客戶范圍的知識(shí)運(yùn)用外聯(lián)網(wǎng)電子智能商務(wù)應(yīng)用程序是客戶與企業(yè)的主要接觸點(diǎn)，也是客戶與企業(yè)交互的關(guān)鍵所在。企業(yè)通過BI和用戶建立的聯(lián)系渠道，不同于傳統(tǒng)企業(yè)運(yùn)用得CRM系統(tǒng)，因?yàn)镃RM更關(guān)注的是企業(yè)從用戶那里獲得信息，而BI除了獲得客戶反饋信息之外，還使顧客成為企業(yè)信息的受益者，作為消費(fèi)者，客戶可能會(huì)對(duì)自己正在消費(fèi)和將要消費(fèi)的產(chǎn)品和服務(wù)的相關(guān)信息(如產(chǎn)品功能、產(chǎn)品維護(hù))非常感興趣，而直接從企業(yè)了解到的相關(guān)信息具備準(zhǔn)確性和及時(shí)性等特點(diǎn)4.6.5.3供應(yīng)商和合作伙伴的知識(shí)運(yùn)用供應(yīng)商:可以根據(jù)自己提供的原材料的類別，按權(quán)限共享企業(yè)中部分信息，一方面了解企業(yè)對(duì)原材料的具體使用情況，另一方面也可以了解市場(chǎng)的相關(guān)銷售信息，這樣做的目的，可以使企業(yè)由于信息的滯后性而帶來的缺貨、斷貨等情況的發(fā)生，優(yōu)化企業(yè)的整體供應(yīng)鏈。合作伙伴:這里的合作伙伴是一個(gè)很廣泛的概念，除了我們?cè)谏厦嫣岬竭^的員工、用戶、供應(yīng)商之外的所有和企業(yè)發(fā)生信息聯(lián)系的實(shí)體，都被稱作企業(yè)的信息合作伙伴。4.6.5.4信息的安全性商務(wù)智能的核心思想是知識(shí)共享，這在客觀上使信息共享范圍的擴(kuò)展了，可以說讓信息實(shí)現(xiàn)了廣泛的民主，并以此提高了信息的價(jià)值。一方面“信息民主”給公司帶來的是更大的競(jìng)爭(zhēng)力，但由于開放企業(yè)的重要信息要通過企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)在公司范圍內(nèi)，甚至通過國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)在全球范圍內(nèi)傳播，無疑會(huì)帶來一個(gè)信息安全的問題。從網(wǎng)絡(luò)層來看，可行的解決方案必須支持安全的數(shù)據(jù)加密和傳輸機(jī)制，例如安全通信層(SSL)協(xié)議[33]。但是，更重要的一點(diǎn)是，該解決方案必須支持應(yīng)用層的安全性，在應(yīng)用層中必須有一個(gè)完全的安全系統(tǒng)，管理用戶被允許查看的信息以及可使用的系統(tǒng)資源。4.6.6商務(wù)智能中知識(shí)管理的評(píng)價(jià)4.6.6.1實(shí)施商務(wù)智能的常見問題（一）功能和需求的差異存在軟件功能與用戶需求之間的差異:在商務(wù)智能系統(tǒng)的建設(shè)過程中，往往是IT經(jīng)理和資深用戶(PowerUser)追求所有的功能，而對(duì)于大多數(shù)使用者:業(yè)務(wù)管理者、高層管理人員和業(yè)務(wù)專家等，卻缺少容易使用、熟悉的工具界面和分析方式，這使得他們不愿花時(shí)間和精力學(xué)習(xí)。若用戶無法有效地運(yùn)用智能系統(tǒng)來豪得事實(shí)上的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，則巨額的投資無法彌補(bǔ)，系統(tǒng)的商業(yè)價(jià)值也將被質(zhì)疑。（二）技術(shù)存儲(chǔ)能力的瓶頸計(jì)算機(jī)處理技術(shù)和存儲(chǔ)能力的迅速發(fā)展，帶來了信息量的冪級(jí)增長(zhǎng)，時(shí)下的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常都超過了l00GB，而且容量超過1TB的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的數(shù)量正在急劇增長(zhǎng)。隨著數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)關(guān)系的可能的排列方式也大幅度增加，傳統(tǒng)的商務(wù)智能工具已經(jīng)顯得力不從心，比如聯(lián)機(jī)分析處理系統(tǒng)通常只能處理10-20GB的數(shù)據(jù)。（三）文化意識(shí)的阻礙商務(wù)智能體系的建立是一項(xiàng)長(zhǎng)期、艱巨的任務(wù)，執(zhí)行起來不僅有技術(shù)上的困難，而且有文化上的挑戰(zhàn)。（一）建立知識(shí)主管設(shè)立知識(shí)主管。接受公司首席執(zhí)行宮的領(lǐng)導(dǎo)，并有權(quán)領(lǐng)導(dǎo)信息管理部。其主要職責(zé)是引導(dǎo)員工共同分享他們擁有的知識(shí)，鼓勵(lì)雇員們把信息和部門認(rèn)識(shí)能力結(jié)合起來，以創(chuàng)造新的知識(shí)，最重要的一點(diǎn)是，要讓知識(shí)在企業(yè)的內(nèi)部和外部流動(dòng)起來，從而創(chuàng)造出知識(shí)的最大增益值。4.6.6.2推進(jìn)BI中的知識(shí)管理的有效措施（二）保護(hù)個(gè)人知識(shí)價(jià)值設(shè)法把個(gè)人在知識(shí)開發(fā)中的獨(dú)創(chuàng)性，與集體的智慧結(jié)合起來。商務(wù)智能追求的核心思想是知識(shí)的共享，但對(duì)于企業(yè)中的員工來說，知識(shí)是競(jìng)爭(zhēng)的資本，因此，企業(yè)如何平衡知識(shí)在個(gè)人和企業(yè)之間的流動(dòng)，這是十分關(guān)鍵的一點(diǎn)（三）企業(yè)內(nèi)網(wǎng)和外網(wǎng)的有機(jī)融合在商務(wù)智能的建立思想中，雖然包括公司外網(wǎng)的建設(shè)，但是一些公司在具體的實(shí)施過程中，往往受傳統(tǒng)思維的束縛，仍然忽視外網(wǎng)的建設(shè)，但作為知識(shí)管理的價(jià)值提升來說，公司外部信息的更多吸收，會(huì)很大程度上促進(jìn)公司內(nèi)部的知識(shí)循環(huán)和知識(shí)創(chuàng)新，公司外網(wǎng)是保持知識(shí)活力的不可缺少的一部分。4.6.6.3建立商務(wù)智能中的知識(shí)評(píng)價(jià)（一）BI中知識(shí)管理的評(píng)價(jià)原則衡量知識(shí)管理的成果，應(yīng)該首先明確評(píng)價(jià)知識(shí)管理的成果的一些基本要素，這些要素主要包括以下幾個(gè)方面:信息流水線的人員減少，信息流程處理效率提高；信息產(chǎn)品開發(fā)周期縮短，成本降低；信息分析和信息決策能力增強(qiáng)，信息的生命周期被有效延長(zhǎng)；對(duì)用戶需求的反應(yīng)速度也隨之加快，用戶滿意度上升等。（二）BI中知識(shí)評(píng)價(jià)模型所謂評(píng)價(jià)，是指根據(jù)確定的目標(biāo)來測(cè)定對(duì)象系統(tǒng)的屬性，并將這些屬性變?yōu)榭陀^的定量數(shù)值或者主觀效用的行為，簡(jiǎn)言之，評(píng)價(jià)就是對(duì)某一事物進(jìn)行的考核。為了評(píng)價(jià)商務(wù)智能中知識(shí)管理所產(chǎn)生的實(shí)際績(jī)效好壞，必須建立相對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)體系，作為客觀的參考來衡量商務(wù)智能為企業(yè)創(chuàng)造的價(jià)值。

（三）知識(shí)評(píng)價(jià)體系的表述1、知識(shí)的準(zhǔn)確性2、知識(shí)的可理解3、知識(shí)的效益性4、知識(shí)的創(chuàng)新性4.6.7建立商務(wù)智能中的知識(shí)評(píng)價(jià)方法

4.6.7.1指標(biāo)權(quán)重專家評(píng)分法指標(biāo)權(quán)重專家評(píng)分法，由專家設(shè)計(jì)考核指標(biāo)和每項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重，再由專家組考評(píng)打分。多指標(biāo)專家綜合評(píng)價(jià)的優(yōu)點(diǎn):專家的豐富經(jīng)驗(yàn)，對(duì)信息技術(shù)和行業(yè)背景的精通，很多無法定量分析的指標(biāo)、無法分解的指標(biāo)，可以直觀評(píng)價(jià)代替。缺點(diǎn):評(píng)價(jià)主觀因素多，評(píng)價(jià)專家