淺析商業智能的主要研究內容

BI是以現代管理理論為指導，信息技術為支撐的集成系統。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，主要包括數據倉庫、數據集市技術；數據挖掘技術；OLTP、OLAP、Legacy等分析技術；數據可視化技術；計算機網絡技術。二是現代管理技術，主要包括統計、預測等運籌學方法；客戶管理、供應鏈管理、企業資源計劃等管理理論和方法；企業建模方法。
    支撐技術的研究注重跟蹤相關技術的最新發展，例如對數據倉庫的研究集中在數據集成中數據模式的設計、數據清洗和數據轉換、導入和更新方法；數據挖掘的研究重點則偏向數據挖掘算法以及數據挖掘技術在新的數據類型、應用環境中使用時所出現的新問題的解決上，如對各種非結構化數據的挖掘、數據挖掘語言的標準化以及可視化數據挖掘等。聯機分析處理研究主要集中在ROLAP（基于關系數據庫的OLAP）的查詢優化技術和MOLAP（基于多維數據組織的OLAP）中減少存儲空間和提高系統性能的方法；數據倉庫、數據挖掘和OLAP相結合的產物聯機分析挖掘（OLAM）也是目前研究的熱點。企業建模是為解決如何建立特定企業模式的輔助工具，比較新的建模方法包括基于UML的企業建模方法。
    2.體系結構。BI體系結構是指通過識別和理解數據在系統中的流動過程和數據在企業的應用過程來提供BI系統應用的主框架。BI的體系結構主要包括數據預處理、數據倉庫、數據分析以及數據展現等幾部分，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才能使BI系統具有良好的性能。
    3.應用系統。對于應用系統的研究重點放在對各個應用領域所面臨的決策問題的分析，根據對各類問的挑戰，Internet、IT技術以及人工智能的不斷發展，則為BI的不斷完善提供了強大的技術支持。未來，BI有望進一步獲得長足發展，從根本上改變決策方式。具體來說，BI未來發展將集中于以下幾點：
    （1）支撐技術?；陉P系對象數據庫的數據倉庫將是未來的一個發展方向，數據倉庫的平臺性能將得到很大改善。數據挖掘方法和算法研究將更加深入，專門用于知識發現的數據挖掘語言有望進一步向標準化發展?；?a href='/map/shujucangku/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數據倉庫的數據挖掘與OLAP將實現融合和互補，從而使分析操作智能化，使挖掘操作目標化。信息可視化進程進一步發展，以提供更優的洞察力。對非結構化數據的處理和分析，比如文本挖掘和WEB挖掘的能力將大大增強。
    （2）體系結構。BI方案的協同性和開放性將進一步提高。企業能夠利用合作伙伴的數據倉庫或Intranet系統中的多維數據集進行決策分析活動，并且OLAP及其它BI的應用以Web服務形式提供，以XML形式發放BI應用的分析結果是新的發展趨勢。
    （3）應用系統。BI系統將更具專業化和行業化的特點，籠統的BI系統漸漸成為慨念，BI根據每個領域關注的重點和分析模型，提供針對具體企業進行擴展的解決方案。各種商業分析模型、數據挖掘算法將集成到BI軟件和分析應用之中，從而能夠集中解決不同部門的需要。同時，BI應用與企業門戶、企業應用集成緊密相連，新的BI系統不再是一個孤立的應用。