1商务智能的概念
在信息、知识快速增长和网络、通信技术高速发展的今天，人们面临的最大挑战就是如何有效实现知识共享。因为每个人的知识都是“孤岛”，只为个人所拥有的新知识并没有太大的意义，要促进生产力水平提高和保持经济高速增长的关键在于知识共享。
正是在这种状况下，商务智能BI(Business Intelligence)出现了。尽管没有一种现成的理论，商务智能却发挥了理论上不能解释而在实际中非常实用的作用。商务智能的出现对知识管理来讲，是个重要的里程碑，也是实现知识共享的关键所在。商务智能就是利用数据资源(信息)转化为知识，作出更好的商务决策，选取、分析和发现新的商务机会和潜在的降低成本的机会。
2实施商务智能的常见误区
企业商务智能系统的实现完全不同于传统的商业手段。正因为这样，企业需要通过强有力的内部交流改变传统的思维定势，促使人们迎接这种改变。IT业和商业管理者都应该认识到这些常见误区并有责任纠正它们，这样才能充分发挥企业商务智能的商业价值。对于实施商务智能的常见误区有以下几点:
2.1知识共享意味着失去控制权
在企业内部，很多人相信掌握并控制一定的信息是通向权力的关键，因此，他们积累大量的信息而只愿意拿出极少的一部分来与别人分享。他们可能会拿出一些尽人皆知的信息，而那些真正的见解，特别是那些与传统的产业实践相抵触的观点，却常常不被公开。商务智能系统建立在基于流程的扁平化组织构架基础上，改变了企业内部传统的基于职能的金字塔式的组织模式。好多管理者因此担心，应用企业商务智能系统就意味着他们失去对信息的控制权。他们会犹豫是否允许雇员或其他部门获知这些数据。这种现象在一些公司非常常见，而它们都具有相当闭塞和集中化的企业文化。
2.2从业人员不懂商业运作
在很多机构中，IT部门和商业运营部门之间存在分歧。IT部门认为:商业用户有不切实际的要求，他们往往不去考虑具体实施时的技术困难，也不考虑在机构中实行统一标准的必要性。而商业用户认为:鉴于IT部门不懂商业运作及运作要求，IT部门帮不了他们的忙。
然而，加速发展的电子商务经济的压力把不时互相敌视的商界和IT界拉到了一起。实现电子商务策略需要这两部分的完全协作:一部分是理解商业要求的用户，另一部分是能实现新的技术平台的IT界人士。两者缺一不可，否则就不可能成功地建立一个商务智能系统。
3影响商务智能实施的关键因素
企业实施商务智能系统的成功，取决于下列关键因素:该系统在公司战略的地位，业务经理的投人程度，实施的认真程度，各个部门联合行动的程度等。
3.1企业商务智能应该是业务战略的一部分
由于企业商务智能能够发现隐藏的成本和潜在的增加营业收人的机会，因此一旦实施，企业就能受益，降低成本，增加收人。企业商务智能系统应该被看成企业运作的一部分，因此它所带来的回报也是企业运作成效的一部分。作为大范围的企业商务战略的一部分，企业商务智能项目给企业创造价值，这种价值也只能放在大战略之下才能显现得出。
在实施企业商务智能系统时，应考虑的准则是这个项目是否有助于公司实现战略目标。这个问题可细分为几个相关问题:①企业的战略目标是什么?比如说，每年营业收人或者是市场份额增加多少?②为实现这个战略目标准备采取哪些步骤?③为衡量这些目标的实现情况，公司准备跟踪哪几个主要的业绩指标了④公司如何通过企业商务智能来实现这些目标?
3.2业务经理应该推动企业商务智能发展
业务经理们的努力将决定企业商务智能的成功与否。一项深人的分析显示，那些实施企业商务智能最成功的企业通常是从最开始的时候就“主要从战略和整体部署的角度出发”，而不是单纯从技术角度出发。为了成功实施项目，应该赋予项目经理一定的权利，排除障碍，协调各方面政策，对项目的范围进行认真管理。
项目经理有义务提供用户以后要使用的、简单易用的前端商务智能工具。企业在数据仓库、企业系统或者其他形式的数据库上花了大价钱，目的就是要满足用户的需求。假如工具比较复杂或者使用难度较高，就不会受到用户的欢迎。这些投资究竟能够带来多少回报，在很大程度上取决于用户如何“使用”这些系统。如果商业用户发现企业商务智能工具能够满足他们的需求，而且让他们的工作生活变得容易，那么企业的投资回报也就随之产生。这就是为什么商务智能系统从最初的设计，到实施，直至最后使用都离不开业务经理和用户的推动。
3.3在实施中实现投资回报的最大化
最成功的企业商务智能系统是能让用户轻松获取数据，能够通过技术含量相对较低的用户界面对数据进行分析，而且使用方便，容易理解。我们一再强调，成功实施企业商务智能系统的第一关键是容易使用。你必须花大力气让用户远离复杂的数据仓库，只接触容易使用的企业商务智能工具，而且确信所选择的工具使用起来非常舒服。同时，系统使用难度如何还关系到这些数据对用户的重要程度。因此也必须确信系统中所采用的数据与商务用户所理解的商务术语一致。最后，让数据尽可能简单。要牢记，如果用户必须跟那些复杂的工具打交道，他们宁愿不去用它，他们需要最容易获取的信息。这是实施智能商务系统投资回报最大化的重要保证。
3.4实施联合式企业智能系统
一个企业初尝企业商务智能系统的甜头后，很可能就要求IT部门来建立一套单一的中央数据仓库，以便集中公司上下各层面所需要的所有数据。“单一”体系架构和“单一”数据听上去很有吸引力，但是在现实中却是不可行的。经验表明，把各层面的数据集中到单一的数据环境，是一项“不可能的任务”。这样做不但耗时长，而且成本非常昂贵。比较好的方法是在企业内部，在一些小的数据仓库的基础上，建立小的商务智能环境。对项目经理来说，他们管理的数据范围小一些，与数据就更贴近一些;对用户来讲，他们既是这部分数据的建立者也是这部分数据最经常的使用者。这样，企业商务智能系统就能够在较短的时间里有较大的成效。
实施联合式战略的公司，应该让各个小的商务智能的环境在“地方性”数据标准的基础上，构建组织内部统一的衡量体系。在市场竞争加剧以及经济全球化的背景下，企业通过并购来发展壮大的速度也会加快。这些并购通常会使企业不得不接纳被收购企业原有的业务应用系统和数据仓库。建立在联合式数据仓库基础上的开放的企业信息架构，能够很好地连接各个小的信息体系，并使之集中到一个大的数据环境中。
3.5解决数据过载的战略
很多公司很好处理这些以前从未有过的增长速度的数据。但是为了从大量的信息中获取最大价值，必须经过周密的思考。企业为解决数据过载而建立商务智能系统时主要考虑3个战略步骤:从业务领域着手;业务部门和IT部门协力来制定数据框架:以用户为中心来开发商务智能战略。
(1)从业务领域着手。
对电子商务智能系统来讲，商业目标必须界定明确。明确商业目标包括明确商业需求、可利用的数据来源以及期望商务智能系统所带来的效用。造成很多企业数据仓库庞大的根本原因往往是技术人员过于雄心勃勃的追求。工程师追求的是解决最大多数的问题，也就是说他们希望建立的数据仓库能够解决所有的问题。不考虑商业需求，计划过于庞大，这样的数据仓库注定要失败，并，将成为一个耗时、耗力的无底洞。所以，千万不能用技术目标代替商业目标。
(2)业务部门和1T部门协力来制定数据框架。
一旦确立了商业目标，那么就需要从信息获取和分析的角度考虑数据框架。这是一件需要业务部门和IT部门协力来完成的工作。从大量的、复杂的数据捉取有用数据，这需要IT部门把握节奏，但是必须由业务部门，也就是业务用户来确定需要的信息。一般来说，商务智能系统至少包含了以下3个关键因素:①提取、转换、加载ETL(Extraction, Transformation and load)工具。这是把交易系统(如ERP或者前台应用系统)的数据加以转换，并输人数据库的工具。②数据仓库。这是数据存储的地方，是用户得以获取、分析和共享的来源。③电子商务智能工具或者平台。这是商业人士用于获取、分析和共享存储在数据仓库的工具，它既是一个即开即用的工具，也是一个用以定制专用分析应用程序的基础。
(3)以用户为中心来实施商务智能战略。
应该与客户进行交流，准确掌握用户的需求。了解他们想要以何种形式需要哪些信息、，使数据仓库的数据量尽量压缩到够用的水平。对一用户进行培训并使用户培训量降低
到最小。确信客户对系统的满意度。
采取正确的用户解决方案。为建立数据仓库花费了时间、金钱、汗水，但要检验这些花费值不值得关键是要看前台的电子商务智能软件工具，也就是说，辛勤劳动和大量的投
人最终要落在鼠标上，否则就是浪费。如果前台应用软件需要5天的培训，或者用户每做一份报告时都需要请IT部门帮忙，而不是轻点鼠标，效率提高也就无从谈起，没有一个用
户会高兴。要让电子商务系统发挥最大的价值，界面工具必须非常容易操作。
4商务智能系统的实现
在正确地认识了商务智能系统之后，接下来的仅是技术问题，即系统的实现。基于网络环境下的电子商务EC (Electronic Commerce)、电子数据交换EDI (Electronic Data Inter- change)、电子邮件、电子支付、交易事务处理、联机服务、智能卡等为商务智能实施提供了环境。通过网络进行传销，以Web为营销界面的网络营销为商务智能的发掘提供了信息资源。商务智能实现的平台、工具主要有:标识语言和Web革命、数据仓库、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)和数据挖掘。
4.1标识语言HTML和Web革命
Web是电子商务的主界面和商务信息集散地，Web上所使用标识语言是HTML(HyperText Makeup Language) 1996年11月，在SGML年会上，可扩展标识语言XML(Extensive MakeupLanguage)面世，与HTML语言相比，在可扩展性、结构性及可校验性方面都有很大的改进。XML使Web数据结构化、智能化并具有互操作性，引发了Web信息应用技术的全面革命，使XML有望成为实现商务智能的重要手段。
4.2数据仓库
数据仓库是一种数据的存储方式，来自于异地、异构的数据源或数据库的数据经加工后在数据仓库中存储、提取和维护，面向大量复杂数据的分析处理和高层决策支持，数
据仓库使用户能够根据需要自由提取数据，而不干扰业务数据库的正常运行。
4.3联机分析处理OLAP
OLAP数据联机分析处理是实现商务智能的手段，既能对基于数据仓库中多维的商务数据库实行管理，生成新的商业信息，又能实时监视商务活动。管理者能随时提取数据仓库中的资料并进行分析。OLAP技术可用于产品销售和市场利润分析、税收和成本会计预算。LAP具有快速性、可分析性等特点。
4.4数据挖掘
数据挖掘DM(Data Mining)是指从数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识表示为概念(Conception)、规则(Rules)、规律(Regularities)、模式(Patterns)等形式，它们是隐含的、事先未知的潜在有用信息，在商务数据深处蕴藏着未被发现的机会，可以用数据挖掘技术发现。常用的商务数据挖掘类型有:①分类使用。分类商业问题涉及商业规则的查找，类的描述可是显式的，也可是隐式的②侧面生成Best N。它是分类方法的变种，用于目标市场、测试邮件及恰当处理的决策③神经网络使用。从结构上模仿生物神经网络，是一种通过训练来学习的非线性预测模型。④规则发现和决策树的使用。规则发现算法用于带有属性或描述的数据项中，目的是要显示描述抽取的规则，显示规则有时模型化为决策树，典型例子是信用卡的信用风险分析。⑤关联的使用。关联描述一组数据项目的密切度或关系，通过发掘事务数据可以派生关联规则。⑥顺序模型和顺序序列使用。可以分析数据仓库中同一组类型的数据。
网络环境下的商务智能系统建立在基于流程的扁平化组织基础上，可以改变内部传统的基于职能的多字塔式的“科层制”组织模式，提高对市场及客户的反映速度，降低运营成本，实现物流、资金流、信息流的集成统一，实现事前、事中的集中计划与管理控制。网络环境下的商务智能系统模型如图1所示。
图1.网络环境下商务智能系统结构图
内部网络采用TCP/IP作为通信协议，以Web模型作为标准平台的多层计算模型，通过网络访问Web服务器，并建立安全认证机制把内部网和Internet隔开多层计算模式将C/S模型的服务器端进一步深化，分解成一个应用服务器、Web服务器和多个数据库服务器，服务器端集中了所有的应用逻辑、开发、维护等工作，客户端只需装上操作系统、网络软件及浏览器，用户就可以方便地以Web浏览器的方式访问企业的信息资源。
人机交互层提供人机交互界面和信息显示，负责向统一资源定位器URL (Uniform Resource Location)所指定的Web服务器作出信息查询、更新等服务申请.W eb服务器对用户进行身份验证，用超文本传输协议HTTP (HyperTextTramfor Protocol)将结果送回给浏览器显示。
Web层由W eb服务器及其控制下的Web扩展和防火墙等构成，采用智能代理主动“推一拉”技术，接收浏览器的客户请求，由Web开展模块对请求进行解释、重组，传送给应用服务器，将返回的处理结果送至浏览器。客户可预设感兴趣的服务内容，由服务器将信息“推”给客户，增强信息发布的及时性。
应用服务层实现核心业务逻辑服务。接收从Web层发出的请求消息，根据服务要求，与资源管理层交互，实现对资源的存取，返回应答消息。
资源管理层负责管理应用系统的信息源，如数据库、知识库、模型库等根据应用服务器的请求进行资源操作，并将操作结果返回应用服务器。
5结论
为了成功地实施企业商务智能，纠正认识上的误区和确定关键因素是很重要的。这对制定实施企业商务智能策略以及最终决定商务智能的价值至关重要。本文仅从技术平台、途径和工具方面探讨了商务智能的实现。但是，电子商务的普及、电子商务基础设施的建立、商务智能涉及的法律问题和有利于商务智能发展的政策研究，还有待进一步探索。
转载请注明出处：拓步ERP资讯网http://www.toberp.com/
本文标题：网络环境下商务智能系统的实现
本文网址：http://www.toberp.com/html/consultation/10820615769.html
相关文章
