商業(yè)智能技術及其發(fā)展(編輯修改稿)
2025-07-14 00:51 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 (8)挖掘業(yè)務規(guī)律 采用數(shù)據(jù)挖掘方法從數(shù)據(jù)庫中抽取隱含的、以前未知的、具有潛在應用價值的信息。數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)分析工具不同的是數(shù)據(jù)挖掘使用的是基于發(fā)現(xiàn)的方法，運用模式匹配和其它算法決定數(shù)據(jù)之間的重要聯(lián)系。 商業(yè)智能技術是一個聯(lián)系信息生產(chǎn)者和信息使用者的完整的信息供應鏈。它可以使組織中的工作人員按照他們的需要，利用合適的工具來獲得企業(yè)信息，進而增強企業(yè)核心競爭力。 這個全新的供應鏈關系可使信息技術人員充分發(fā)揮他們在數(shù)據(jù)庫管理、安全保障、基礎設施維護、報表編寫和分發(fā)等方面的優(yōu)勢，同時使得信息用戶可以依靠他們自己的業(yè)務知識，把注意力集中在回答商業(yè)業(yè)務問題上。 三．商業(yè)智能研究中存在的問題及其發(fā)展。BI是以現(xiàn)代管理理論為指導，信息技術為支撐的集成系統(tǒng)。近年來，它的研究熱點主要集中在三個方面：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。BI支撐技術主要包括兩個方面：一是計算機技術，主要包括數(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)絡技術。二是現(xiàn)代管理技術，主要包括統(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。 支撐技術的研究注重跟蹤相關技術的最新發(fā)展，例如對數(shù)據(jù)倉庫的研究集中在數(shù)據(jù)集成中數(shù)據(jù)模式的設計、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、導入和更新方法；數(shù)據(jù)挖掘的研究重點則偏向數(shù)據(jù)挖掘算法以及數(shù)據(jù)挖掘技術在新的數(shù)據(jù)類型、應用環(huán)境中使用時所出現(xiàn)的新問題的解決上，如對各種非結構化數(shù)據(jù)的挖掘、數(shù)據(jù)挖掘語言的標準化以及可視化數(shù)據(jù)挖掘等。聯(lián)機分析處理研究主要集中在ROLAP（基于關系數(shù)據(jù)庫的OLAP）的查詢優(yōu)化技術和MOLAP（基于多維數(shù)據(jù)組織的OLAP）中減少存儲空間和提高系統(tǒng)性能的方法；數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和OLAP相結合的產(chǎn)物聯(lián)機分析挖掘（OLAM）也是目前研究的熱點。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，比較新的建模方法包括基于UML的企業(yè)建模方法。 2． 體系結構。BI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)的應用過程來提供BI系統(tǒng)應用的主框架。BI的體系結構主要包括數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)展現(xiàn)等幾部分，BI基本體系結構如圖1所示。BI體系結構的研究關心采用什么樣的體系結構
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