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1、商務(wù)智能:從數(shù)據(jù)中挖取利潤作者:陳紅發(fā)表:2003.04.3010:04:58來源:中國計算機用戶賽迪網(wǎng)編者按:商務(wù)智能幫助用戶對商業(yè)數(shù)據(jù)進行聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘,例如預(yù)測編者按:商務(wù)智能幫助用戶對商業(yè)數(shù)據(jù)進行聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘,例如預(yù)測發(fā)展趨勢、輔助決策、對客戶進行分類、挖掘潛在客戶等等。那么,商業(yè)智能涉及到發(fā)展趨勢、輔助決策、對客戶進行分類、挖掘潛在客戶等等。那么,商業(yè)智能涉及到哪些核心技術(shù)?它的技術(shù)走向以及應(yīng)用前景如何?請看
2、陳紅教授的精彩論述。哪些核心技術(shù)?它的技術(shù)走向以及應(yīng)用前景如何?請看陳紅教授的精彩論述。商務(wù)智能的技術(shù)支柱商務(wù)智能的技術(shù)支柱商務(wù)智能是指將企業(yè)的各種數(shù)據(jù)及時地轉(zhuǎn)換為企業(yè)管理者感興趣的信息(或者知識),并以各種方式展現(xiàn)出來,幫助企業(yè)管理者進行科學(xué)決策,加強企業(yè)的競爭優(yōu)勢。這里的數(shù)據(jù)不僅僅指企業(yè)內(nèi)部的各種數(shù)據(jù),而且包括企業(yè)外部的數(shù)據(jù),例如行業(yè)、市場狀況和客戶資源的數(shù)據(jù)等等。從技術(shù)角度看,商務(wù)智能的過程是企業(yè)的決策人員以企業(yè)中的數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)
3、,經(jīng)由聯(lián)機分析處理工具、數(shù)據(jù)挖掘工具加上決策規(guī)劃人員的專業(yè)知識,從數(shù)據(jù)中獲得有用的信息和知識,幫助企業(yè)獲取利潤。從應(yīng)用角度看,商務(wù)智能幫助用戶對商業(yè)數(shù)據(jù)進行聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘,例如預(yù)測發(fā)展趨勢、輔助決策、對客戶進行分類、挖掘潛在客戶等等。從數(shù)據(jù)角度看,商務(wù)智能使得很多事務(wù)性的數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取、轉(zhuǎn)換之后存入數(shù)據(jù)倉庫,經(jīng)過聚集、切片或者分類等操作之后形成有用的信息、規(guī)則,來幫助企業(yè)的決策者進行正確的決策。在三大技術(shù)支柱中,數(shù)據(jù)倉庫是商務(wù)智能
4、的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)倉庫是一個用以更好地支持企業(yè)或組織的決策分析處理的的數(shù)據(jù)集合,它有面向主題、集成、相對穩(wěn)定、隨時間不斷變化四個特性,將數(shù)據(jù)倉庫與傳統(tǒng)的面向事務(wù)處理的數(shù)據(jù)庫區(qū)分開來。數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)鍵技術(shù)包括數(shù)據(jù)的抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、加載和維護技術(shù)。聯(lián)機分析處理(OLAP)是以海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的復(fù)雜分析技術(shù)。它支持各級管理決策人員從不同的角度、快速靈活地對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行復(fù)雜查詢和多維分析處理,并且能以直觀易懂的形式將查詢和分析結(jié)果展現(xiàn)給決策人員
5、。OLAP使用的邏輯數(shù)據(jù)模型為多維數(shù)據(jù)模型。常用的OLAP多維分析操作有上卷、下鉆、切片、切塊、旋轉(zhuǎn)等。多維數(shù)據(jù)模型在物理實現(xiàn)時,主要有三種方式:ROLAP結(jié)構(gòu)、MOLAP結(jié)構(gòu)和HOLAP結(jié)構(gòu)。其中ROLAP是基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的OLAP實現(xiàn),MOLAP是基于多維數(shù)據(jù)組織的OLAP實現(xiàn),HOLAP是基于混合數(shù)據(jù)組織的OLAP實現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)是從海量數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的但靠數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理和數(shù)
6、據(jù)挖掘這三大技術(shù)。借助商務(wù)智能的核心技術(shù),利用企業(yè)中長期積累的海量數(shù)據(jù),可以實現(xiàn)四方面的應(yīng)用:客戶分類和特點分析根據(jù)客戶歷年來的大量消費記錄以及客戶的檔案資料,對客戶進行分類,并分析每類客戶的消費能力、消費習(xí)慣、消費周期、需求傾向、信譽度,確定哪類顧客給企業(yè)帶來最大的利潤、哪類顧客僅給企業(yè)帶來最少的利潤同時又要求最多的回報,然后針對不同類型的客戶給予不同的服務(wù)及優(yōu)惠。市場營銷策略分析利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)實現(xiàn)市場營銷策略在模型上的仿真,其仿真
7、結(jié)果將提示所制定的市場營銷策略是否合適,企業(yè)可以據(jù)此調(diào)整和優(yōu)化其市場營銷策略,使其獲得最大的成功。經(jīng)營成本與收入分析對各種類型的經(jīng)濟活動進行成本核算,比較可能的業(yè)務(wù)收入與各種費用之間的收支差額,分析經(jīng)濟活動的曲線,得到相應(yīng)的改進措施和辦法,從而降低成本、減少開支、提高收入。欺詐行為分析和預(yù)防利用聯(lián)機分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),總結(jié)各種騙費、欠費行為的內(nèi)在規(guī)律后,在數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上建立一套欺騙行為和欠費行為規(guī)則庫,就可以及時預(yù)警各種騙費、欠費,盡
8、量減少企業(yè)損失。在歐美發(fā)達國家,以數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘為基礎(chǔ)的商務(wù)智能應(yīng)用首先在金融、保險、證券、電信、稅務(wù)等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)密集型行業(yè)取得成功。國外數(shù)據(jù)倉庫的增長有多種因素驅(qū)動。一是經(jīng)濟全球化,打破了國際上存在的種種壁壘,消除了國家保護,各商家只有及時向客戶提供產(chǎn)品和優(yōu)質(zhì)服務(wù),才能在激烈的競爭中擁有客戶和占有市場,才能生存下來。二是知識經(jīng)濟的發(fā)展,導(dǎo)致企業(yè)的數(shù)據(jù)量劇增,企業(yè)亟需從這些龐大的數(shù)據(jù)中獲知其隱含的信息和知識,制定相適應(yīng)的
9、政策,增強企業(yè)的競爭力。根據(jù)IDC分析,從1997年到2002年,整個數(shù)據(jù)倉庫市場(軟件、服務(wù)、服務(wù)器和存儲)以平均每年20.5%的速度增長。IDC的另一項調(diào)查結(jié)果表明,企業(yè)用于商務(wù)智能的投資回報率平均2.3年高達400%。一項來自美國MetaGroup的市場分析指出,92%的企業(yè)將在今后3年內(nèi)使用數(shù)據(jù)倉庫。國內(nèi)數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用剛剛起步,電信、金融、證券、稅務(wù)、零售業(yè)等已有大量操作型數(shù)據(jù)積累的企業(yè)都出現(xiàn)了迫切的應(yīng)用需求,可以預(yù)計,商務(wù)智能在
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