商务智能原理及方法商务智能简介.pptx
目 录,商务智能商务智能简介商务智能与信息社会商务智能与企业管理商务智能与数据挖掘商务智能与新技术融合小结及练习,商务智能的概念通常认为是于1996年由加特纳集团（Gartner Group）提出的。商务智能是一门新兴的边缘学科汇集了来自数据库、管理信息系统、统计学、人工智能中的机器学习与模式识别等多学科的成果，具有很强的生命力。,企业对信息资源开发与利用要求的提升，促使了商务智能的发展。,事务处理（OLTP）,分析处理（OLAP）,知识发现（KDD）,On-Line Transaction Processing联机事务处理系统,On-Line Analytical Processing联机分析处理系统,Knowledge Discovery in Databases,超市前端+后台运营,OLAP和KDD又有很多不同的地方,数据挖掘与OLAP不同的地方是，数据挖掘不是用于验证某个假定的模式（模型）的正确性，而是在数据库中自己寻找模型。他在本质上是一个归纳的过程。比如，一个用数据挖掘工具的分析师想找到引起贷款拖欠的风险因素。数据挖掘 工具可能帮他找到高负债和低收入是引起这个问题的因素，甚至还可能发现一 些分析师从来没有想过或试过的其他因素，比如年龄。,传统的查询和报表工具是告诉你数据库中都有什么（what happened），OLAP则更进一步告诉你下一步会怎么样（What next）、和如果我采取这样的措施又会怎么样（What if）。用户首先建立一个假设，然 后用OLAP检索数据库来验证这个假设是否正确。OLAP分析过程在本质上是一个演绎推理的过程。,OLAP,KDD,但是如果分析的变量达到几十或上百个，那么再用OLAP手动分析验证这些假设 将是一件非常困难和痛苦的事情。,商务智能概念中通常有四个要素：大规模数据，数据驱动，潜在新颖性和知识有用性,大规模数据：商务智能是从海量的数据中发现知识，因此数据挖掘的效率是重要的考量。,数据驱动：由于数据规模的缘故，传统的建模假设都难人工穷举数据变量和属性组合。,潜在新颖性：商务智能通过数据挖掘所获得的知识是非显见的，而且是新颖的。,知识有用性：通过商务智能得到的知识是用于业务运作和管理决策的。也就是说，所发现的知识的有用性通常与应用环境有关。,目 录,引言商务智能简介商务智能与信息社会商务智能与企业管理商务智能与数据挖掘商务智能与新技术融合小结及练习,处在信息社会的一个重要标志性特征就是信息融合，这主要体现在两点：技术透明性和技术渗透性,信息融合两个要点,需要和人联系，第一首先想到的是电话，而不是信件,我们并不需要了解3G,4G的网络技术,由信息技术进步和广泛应用驱动的技术融合不断深化，从两个方面对于人们的社会生活和经济活动产生影响,一方面，企业中许多传统的业务决策问题逐渐变成信息决策问题,另一方面，信息产品及其应用随着技术创新呈现出越来越丰富的形态和特征,商务智能是信息社会的产物-信息社会的技术融合使技术透明性和渗透性非常高，因而为商务智能的发展提供了沃土。商务智能比传统的业务报告在内容以及时效性上都有长足的进步,商务智能是信息社会繁荣的推动力从传统的商业领域逐步拓展到政务领域、教育领域、医疗领域等其他各领域,引言商务智能简介商务智能与信息社会商务智能与企业管理商务智能与数据挖掘商务智能与新技术融合小结及练习,目 录,商务智能可以在企业的各个层面发挥作用,商务智能对企业的战略决策也同样具有非常重要的影响，这种影响体现在3个方面：公司战略、业务战略和职能战略。,实例：商务智能在服装行业的应用,亚洲60%,欧洲40%,常规款式的时装和童装,量小且流行性强的服装,高效供应链,快速反应供应链,IT,驱动,设计,实时销售数据,传至采购部采购确定生产数量供应商安排生产送至德国汉堡物流中心分类快速配送到全球门店,归纳而言，商务智能对于企业至少有四个方面的作用,理解业务,改善关系,衡量绩效,创造商业机会,商务智能又是如何协助企业进行管理的呢？通常我们认为有4种方式：基于目标的管理，基于异常的管理，基于事实的管理和基于智能协同的管理,基于智能协同的管理：实现企业内部与外部资源的协同,基于异常的管理：检测实际指标与计划目标之间的偏差,基于目标的管理：能计算跨组织的绩效目标,基于事实的管理：将企业目标与事实结合,需要说明的是，商务智能不只是一套软件和工具，同时也是建立在灵活性、响应速度和软/硬件基础上的一套业务运作的方法，这也是现代商务智能的核心理念。,商务智能的商业价值主要有三个方面的体现：省钱，提高效率和提高竞争力,省钱,提高竞争力,省时，省力（提高效率）,商务智能可以给企业带来三个方面的好处,需要说明的是，商务智能作为对信息的提炼和知识的积累，是企业的一项重要的隐形资产，不能简单的用传统的指标来衡量。（其实，对于很多企业来说，这就是资产！比如投行，比如券商等等）,引言商务智能简介商务智能与信息社会商务智能与企业管理商务智能与数据挖掘商务智能与新技术融合小结及练习,目 录,数据挖掘是商务智能的核心技术，从认知层次来看，数据挖掘的基本目标是预测（Prediction）和描述（description）,从认知层面看数据挖掘的基本目标,通常我们可以根据知识类型将数据挖掘划分为6类,1,2,3,4,5,6,数据挖掘系统的体系结构如下图所示,数据文件,数据库,数据仓库,数据挖掘引擎,模式评价模块,可视化工具,知识库,过滤,清理,整合,知识库(Knowledge Base)是知识工程中结构化，易操作，易利用，全面有组织的知识集群，是针对某一(或某些)领域问题求解的需要，采用某种(或若干)知识表示方式在计算机存储器中存储、组织、管理和使用的互相联系的知识片集合,通过应用兴趣度标准来精炼、聚集发现的模式，它还会评价存储在知识库中的阈值。次模块有时被集成到数据挖掘模块中。,数据挖掘系统与用户的通信接口。用户通过它来制定数据挖掘计划、提供挖掘所需要的信息、浏览数据挖掘的结构、评价挖掘的模式。,包括一系列功能模块，每种模块还包含多种算法。,数据挖掘时数据驱动的，它并不始于一个有待证明的具体逻辑模式，而始于复杂的海量数据，利用强大的分析工具和特定的知识提取方法，从数据出发，对各种模式进行匹配，经过筛选，获得潜在的、新颖的、有用的知识,业务处理信息查询报表生成,分析处理多维分析数据仓库,知识发现数据挖掘智能决策,模型与数据的作用,数据挖掘与传统的数据分析的本质区别在于数据挖掘时在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的知识具有先前未知、潜在有效和可使用的特征。,引言商务智能简介商务智能与信息社会商务智能与企业管理商务智能与数据挖掘商务智能与新技术融合小结及练习,目 录,新兴技术与新兴应用的不断涌现，创造了一个动态变化的商务环境，在这样的形势下，商务智能领域的创新业不断加速，并越来越与企业系统、电子商务系统、知识管理系统、web2.0等各种类型的技术及应用融合在一起（1）,与新技术融合（2）,与新技术融合（3）,与新技术融合（4）,与新技术融合（5）,引言商务智能简介商务智能与信息社会商务智能与企业管理商务智能与数据挖掘商务智能与新技术融合小结及练习,目 录,小结,
