商業(yè)智能系統(tǒng)

1、商業(yè)智能系統(tǒng)相關技術的研究1商業(yè)智能1.1商業(yè)智能概念的定義商業(yè)智能的概念最早是 Gartner Group 丁 1996年提出來的。商業(yè)智能是由 數(shù)據(jù)倉庫、查詢報表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復等部分組成的、以 幫助企業(yè)決策為目的的技術及其應用。商業(yè)智能所涉及的技術與應用，在GartnerGroup命名之前就有，起初被稱為經(jīng)理信息系統(tǒng)(E IS)，在演化成商業(yè)智能之前叫 決策支持系統(tǒng) (DSS)商業(yè)智能是數(shù)據(jù)庫技術、OLAP(聯(lián)機分析處理 OnlineAnalytical Processing簡稱OLAP技術、數(shù)據(jù)采集和遷移技術、網(wǎng)絡技術、GUI技術、查詢報表技術、統(tǒng)計學、人工智能、知

2、識發(fā)現(xiàn)技術等理論和技術的綜合運 用，其核心內容是從許多來自企業(yè)不同的業(yè)務處理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中，提取出有用的數(shù)據(jù)，進行活理以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過抽取(Extraction )、轉換(Transformation)和裝載(Load)，即E幾過程，整合到一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫 里，從而得到企業(yè)信息的一個全局視圖，利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具等對數(shù)據(jù)倉庫里的數(shù)據(jù)進行分析和處理，形成信息，把信息提煉出輔助決策的知識，最后把知識呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過程提供支持。1.2正確理解商業(yè)智能商業(yè)智能應該是幫助企業(yè)提高決策能力和運營能力的概念、方法、過程以及軟件的集合。對該定義的正確解釋，可以從四

3、個層面展開。信息系統(tǒng)層面：稱為 商業(yè)智能系統(tǒng)(BI Sys-t em)的物理基礎。表現(xiàn)為具有強大決策分析功能的單獨 的軟件工具和面向特定應用領域的信息系統(tǒng)平臺，如SCM CRM ERP與事務 型的MIS不同，商業(yè)智能系統(tǒng)能提供分析、趨勢預測等決策分析功能。數(shù)據(jù)分 析層面：是一系列算法、工具或模型。首先獲取與所關心主題有關的高質量的數(shù) 據(jù)或信息，然后自動或人工參與使用具有分析功能的算法、工具或模型 ，幫助人 們分析信息、得出結論、形成假設、驗證假設。知識發(fā)現(xiàn)層面：與數(shù)據(jù)分析層面一樣，是一系列算法、工具或模型。將數(shù)據(jù)轉變成信息，而后通過發(fā)現(xiàn)，將信息轉變成知識；或者直接將信息轉變成知識。戰(zhàn)略層面：將

4、信息或知識應用在提高 決策能力和運營能力上；企業(yè)建模等。商業(yè)智能的戰(zhàn)略層面是利用多個數(shù)據(jù)源的 信息以及應用經(jīng)驗和假設來提高企業(yè)決策能力的一組概念、方法和過程的集合。 它通過對數(shù)據(jù)的獲取、管理和分析，為貫穿企業(yè)組織的各種人員提供信息，以提 高企業(yè)戰(zhàn)略決策和戰(zhàn)術決策能力。總之，商業(yè)智能的目標是將企業(yè)所掌握的信息 轉換成競爭優(yōu)勢，提高企業(yè)決策能力、決策效率、決策準確性。為完成這一目標， 商業(yè)智能必須具有實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析到知識發(fā)現(xiàn)的算法、模型和過程，決策的主題具 有廣泛的普遍性。2商業(yè)智能系統(tǒng)商業(yè)智能的整個系統(tǒng)被劃分為4個層面，簡單的說就是主要包括數(shù)據(jù)預處理、 建立數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)展現(xiàn)四個主要階段

5、。從數(shù)據(jù)源經(jīng)過抽取( Extra, E)、轉換(Transform,裝載(Load, L)過程加載到中央數(shù)據(jù)倉庫，再從數(shù)據(jù)倉庫經(jīng)過分類加工放到數(shù)據(jù)集市 (Data Market, DM),或者將數(shù)據(jù)集市中的數(shù) 據(jù)進一步存放到多維數(shù)據(jù)庫(Multi-dimension Database, MDD),這都屆丁數(shù)據(jù) 分析的問題，從中間層到終端用戶或從多維數(shù)據(jù)庫到終端用戶可將其劃歸為前端 應用實現(xiàn)(數(shù)據(jù)展現(xiàn))的問題。而貫穿整個體系數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)的，是 系統(tǒng)的流程 調度控制和元數(shù)據(jù)管理，其結構如下圖所示。預測企業(yè)未來發(fā)展趨勢和將要面臨的問題。 在海量數(shù)據(jù)和分析手段增多的情況下數(shù)據(jù)展現(xiàn)則主要保障系統(tǒng)分析結果

6、的可視化。3商業(yè)智能系統(tǒng)的研究內容商業(yè)智能系統(tǒng)是以現(xiàn)代管理理論為指導，信息技術為支撐核心的集成系統(tǒng)。 近年來，它的研究熱點主要集中在三大方面：支撐技術的研究、體系結構的研究、 應用系統(tǒng)的研究。(1) 支撐技術的研究技術研究確切地講，BI并不是一項新技術，它將數(shù)據(jù)倉庫(DW)、聯(lián)機分析 處理(OLAP)數(shù)據(jù)挖掘(DM )等技術與CRM ERP等系統(tǒng)結合起來應用丁商業(yè)活 動實際過程當中，實現(xiàn)了技術服務丁決策的目的。商業(yè)智能的支撐技術主要包括 兩方面。一是計算機技術。包括：數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市技術；數(shù)據(jù)挖掘技術； OLTP OLAP Legacy等分析技術；數(shù)據(jù)可視化技術；計算機網(wǎng)絡與 WEB技術。

7、二是現(xiàn)代管理技術，包括：統(tǒng)計、預測等運籌學方法；客戶管理、供應鏈管理、 企業(yè)資源計劃等管理理論和方法；企業(yè)建模方法。支撐技術的研究主要圍繞兩部 分展開：決策支持工具研究和企業(yè)建模方法研究。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。IDEF(ICAM Definition method, ICAM-Integrated Computer Aided Manufacturing)等研究方法是較程式化的企業(yè)建模方法，比較新的建模方 法包括基丁 UML(Unified Modeling Language"勺企業(yè)建模等方法。數(shù)據(jù)挖掘算法的 研究是目前計算機界研究的熱點之一， 它逐漸成為一

8、個跨越人工智能、數(shù)據(jù)統(tǒng)計 等多學科的研究領域。決策分析工具的研究還包括各種分析方法的研究。(2) 體系結構的研究(a) #系結構的研究所謂體系結構(Architecture)是指一整套的規(guī)則和結構，為 一個系統(tǒng)或產(chǎn)品的整體設計提供主框架。而一個商業(yè)智能的體系結構是指通過識 別和理解數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中的流動過程和數(shù)據(jù)在企業(yè)中的應用過程來提供商業(yè)智能 系統(tǒng)應用的主框架。BI基礎結構下圖(a)®述了一個基本的商業(yè)智能體系結構。根據(jù)不同的商業(yè)需求可以得到 與之相應改進的體系結構，使之更好地解決商務問題。例如，根據(jù)主題和數(shù)據(jù)分 析的需要設計不同的數(shù)據(jù)倉庫，選擇合適的中間軟件和決策分析工具， 我們可以

9、 看出要預留不同的應用程序接口，以便后續(xù)的各種方案的比較與操作。酗絡環(huán)境下BI體系結構網(wǎng)絡環(huán)境下的商業(yè)智能系統(tǒng)建立在基丁流程的扁平化組織基礎上，可以改變內部傳統(tǒng)的基丁職能的多字塔式的 “科層制”組織模式，提高對市場及客戶的反 映速度，降低運營成本，實現(xiàn)物流、資金流、信息流的集成統(tǒng)一，實現(xiàn)事前、事 中的集中計劃與管理控制。網(wǎng)絡環(huán)境下的商業(yè)智能系統(tǒng)模型如圖(b)所示。貌作商冬智候Wth院t中同悻技米】圖(b)網(wǎng)絡環(huán)境下BI體系結構(3) 應用系統(tǒng)的研究對應用系統(tǒng)的研究的重點在丁對各個應用領域所面臨的決策問題的分析。根據(jù)對各類問題的解決方式和解決方案來決定商業(yè)智能系統(tǒng)應該提供的功能以及 具體實現(xiàn)方法

10、。目前，商業(yè)智能被廣泛應用丁與企業(yè)運營過程相關的各個領域， 并且在很多領域已經(jīng)形成其特有體系。具有代表性的應用領域包括：企業(yè)資源計 劃(ERP、客戶關系管理(CRM)、企業(yè)性能管理(BPM)、人力資源管理(HRM)、 供應鏈管理(SCMD、電子商務(E-businesS4商業(yè)智能的實施過程商業(yè)智能的實現(xiàn)是一個循環(huán)的螺旋式上升的過程。 商業(yè)智能實施一般可分為 5個階段:確定目標階段(targeting)數(shù)據(jù)收集與預處理階段(Tracking信息發(fā)送 階段(Routing)、數(shù)據(jù)解釋建模階段(interpreting)及基丁知識的行動階段(Action)。(1) 確定目標階段。商業(yè)智能所解決的一般

11、都是一個客戶面臨的關鍵問題，如何確定和理解問題就成為商業(yè)智能實施的起點和成功的關鍵。問題的確定方法可以有多種，如了解客戶當前新業(yè)務推廣、客戶流失及信用欺詐等。但關鍵一點是 確定問題的商業(yè)價值，簡單來說，客戶在商業(yè)智能系統(tǒng)上的投入，通過問題的解決, 能帶來確定的收益，否則這個項目從開始就是失敗的。(2) 數(shù)據(jù)收集與預處理階段。數(shù)據(jù)的收集難度和客戶的實際情況有較大的關系，如果客戶已經(jīng)擁有自己規(guī)范和完整的數(shù)據(jù)存儲，收集工作較容易，反之，就很有可能把多種介質多種規(guī)格的數(shù)據(jù)通過活洗、構造、集成和格式化轉化成所需要的 數(shù)據(jù)。(3) 信息發(fā)送階段。信息的價值不在丁擁有，而在丁如何恰當利用，因為有更多 的人共

12、享同樣的信息，就可以更好地相互理解和溝通，做出更好的決策。因此，信息 價值與獲取，分析該信息的用戶人數(shù)及用戶所屆商業(yè)領域數(shù)量的函數(shù)關系可表示為:價值(信息)=用戶數(shù)2X所屆商業(yè)領域數(shù)量。(4) 數(shù)據(jù)解釋與建模階段。這一階段是商業(yè)智能實施的核心部分。但是，到目前為止對商業(yè)智能模型訓練結果的優(yōu)劣并沒有絕對的衡量標準，在一定程度上給建模人員和分析系統(tǒng)的產(chǎn)品化帶來了困難。針對確定的數(shù)據(jù)和問題，采用多種算法比較、分割數(shù)據(jù)集驗證及調整參數(shù)比較等方式找到相對優(yōu)的模型。模型建立后， 應該對模型訓練結果及建立過程等進行評估，以便做出是否調整模型和完成的決 定。(5) 基丁知識的行動階段。通過對模型訓練的結果來決

13、定是否采取行動，如果模型被證明是客觀和有意義的，那么就可以根據(jù)模型訓練的結果采取相應的企業(yè) 策略。5商業(yè)智能系統(tǒng)實施注意的問題人的精力是有限的，不可能一天 24小時盯著系統(tǒng)看。在這種情況下，應該 給BI系統(tǒng)裝一只 眼睛”，讓系統(tǒng)幫忙盯著業(yè)務。當業(yè)務有異常時，要在第一時 間通知用戶，以便丁相關人員在第一時間采取補救措施。亡羊補牢也來得及。對 丁報警這塊內容，在實施時需要關注如下問題。(1) 規(guī)劃需要報警的內容|一般來說，需要對報警的內容進行合理的規(guī)劃。 范圍設置的太小，報警信息 會有很多。管理員無法對這些數(shù)據(jù)進行疑義甄別。 范圍設置的太寬，則也會漏掉 有價值的信息。故這個范圍的設置，直接關系到報

14、警功能的使用價值。通常如下 這些信息需要設置報警功能。| (a)在價格分析中，一些異常的價格需要報警。如銷售訂單價格低丁規(guī)定 的價格或者說采購訂單價格高丁規(guī)定的最好價格。如訂單數(shù)量比較多或者讓供應 商趕貨，價格會存在一些異常的情況。BI系統(tǒng)在數(shù)據(jù)分析時，要及時的告知相關 人員，便丁他們確認相關的事項。(b) 在庫存數(shù)據(jù)分析時，當實際庫存低丁所規(guī)定的安全庫存時，系統(tǒng)要能 夠進行報警。通常情況下，企業(yè)為了保證正常的生產(chǎn)計劃， 會在企業(yè)倉庫中預備 一定的庫存數(shù)量。而在BI庫存數(shù)據(jù)分析時，會將庫存數(shù)據(jù)與安全庫存的要求進 行比對。(c) 基礎數(shù)據(jù)的更新。BIS的運轉需要有基礎數(shù)據(jù)的支持?，F(xiàn)在大部分的 B

15、I&可以設置自動在某個時間從某個系統(tǒng)導入基礎數(shù)據(jù)，然后進行分析。如果 這些數(shù)據(jù)是采用無人值守的方式進行的， 則有可能在數(shù)據(jù)導入的過程中，遇到一 些意外情況，而無法成功導入或者導入不完全。 如果遇到這種情況的話，那么系 統(tǒng)要能夠及時的將這種異常信息發(fā)送給管理員。(2) 規(guī)劃報警的手段報警的對象確定好之后，接下去要考慮的就是報警的手段?，F(xiàn)在 BIS一般有 三種報警方式。分別為郵件報警、即時消息報警和手機短信報警。 這三種方式也 各有優(yōu)劣。一般對丁一些比較重要且緊急的消息，可以采用手機短信的方式進行 通知。不過手機短信也有一個不足的地方。 簡單的說，就是手機短信由丁信息有 限，收到的內容不夠

16、詳細。如不能夠詳細說明哪些數(shù)據(jù)因為哪些原因而導入不成 功。通常的做法是，手機短信是一個提醒的功能。相關的信息還是要通過電子郵 件等信息來傳達。手機短信中只包含一些簡短的信息。如果管理員意識到問題的 嚴重，需要查看更加詳細的內容，就需要登陸郵箱來查看。從這個層面來說，手 機短信報警工具并不市獨立存在的。 而往往是跟其他手段，如電子郵件或者即時 信息結合使用。(3) 定時對報警的有效性進行驗證報警措施設置好之后，還需要定時的對報警的有效性進行驗證。 因為由丁環(huán) 境的變化，原先的報警設置可能會失效，或者說不符合企業(yè)的實際情況。 此時就 需要對此進行調整。(a) 需要定時抽查原先的報警設置是否有效。如

17、當數(shù)據(jù)導入發(fā)生異常時系 統(tǒng)有沒有正常發(fā)生手機短信通知， 一般來說，如果發(fā)生意外的話，都會在系統(tǒng)中 留下記錄。如在系統(tǒng)日志中會留下錯誤信息。 管理員可以根據(jù)這些內容，來判斷 原先的設置是否有效。如果發(fā)現(xiàn)無效的話，要即使分析問題的原因，并及時采取 相應的補救措施。(b) 判斷相關的參數(shù)設置是否符合企業(yè)最新的實際情況。報警的實質就是看數(shù)據(jù)是否 違反了即定的規(guī)則，這些規(guī)則往往是管理者根據(jù)當時的情況制定的。如果情況發(fā)生了變化， 那么參數(shù)也需要進行適當?shù)恼{整。(4) 分類對報警信息進行管理在報警信息設置時，會給每個報警信息附帶一個編號。這就好像系統(tǒng)錯誤信 息中的錯誤代碼一樣，就看錯誤代碼就可以知道錯誤信息

18、的種類。在BI系統(tǒng)中的報警信息管理中，也需要對報警的代碼進行編碼，這有利丁用戶對信息進行分 類的管理，如將跟庫存相關的警告信息，發(fā)送給倉庫管理人員，而不發(fā)給銷售相 關人員0分類管理可以提高報警信息的針對性，主要是對警告信息的編碼進行合理的 規(guī)劃。如采用6位數(shù)字編碼，那么前面兩位可以是類別代碼， 表示是哪個作業(yè)或 者哪張分析報表產(chǎn)生的警告信息。而后面四位表示流水碼。有經(jīng)驗的用戶，一看 前面兩個代碼，就能夠判斷是在哪個報表上出現(xiàn)了問題。有時為了閱讀的方便， 前面兩位類碼還可以使用拼音或者英文單詞的簡寫來代替，理解起來更加的方便。如安全庫存報表，就米用 AK表小分類代碼等等。無論米用什么樣的編碼方式， 都要遵循一個簡單的原則：簡明易懂。而且在后續(xù)分析時，也可以根據(jù)這個代碼 類別來統(tǒng)計，某一段時間內發(fā)送警告的數(shù)量。如 12月份基礎數(shù)據(jù)