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商务智能是随着Internet的高速发展和企业信息化的不断深入而产生的。它使得企业的管理者和决策者能够对企业信息进行有效、合理地分析和处理,为管理和决策提供可靠的依据,其核心收益在于它能够把信息转换为知识,然后把知识转变成利润。因此,在商务智能领域出现了技术比理论先行的局面,当商务智能技术如火如荼的开发和应用时,商务智能的理论研究却停留在初步阶段。因此,对商务智能进行研究,不仅对学术界具有较强的理论意义,而且对于企业界也具有很强的实用价值。
商务智能技术运用了数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术来处理和分析数据,能够帮助企业进行经营分析、战略决策支持和绩效管理。但是,由于商务智能是在20世纪90年代刚刚发展起来的,在企业界和学术界都没有统一定义,并且商务智能很容易和绩效管理、数据仓库、数据挖掘、在线查询分析、企业资源规划、报表等概念混淆起来。因此,本文详细阐述了它们的区别和联系,并提出了自己的观点。
在第三章,本文设计了一套基于数据架构师和商务分析师两个角色的商务智能解决方案的实施流程,详细阐述了商务需求定义阶段、数据仓库搭建阶段、数据立方体和KPI搭建阶段、应用界面构建阶段、数据准确性验证和用户体验阶段。在本章最后,总结出了项目实施成功的关键。其中,基于两角色的商务智能项目流程设计是本文的创新之一。
商务智能不仅仅是一种技术,更是一种解决方案,包括智能化报表层和高级分析层。其中,智能化报表层主要用于绩效管理,通过从数据中提取关键绩效指标对工作进行量化,从而管理人员可以引导员工的行动和企业整体目标保持一致。高级分析层则利用预测分析、数据挖掘等算法,用于帮助管理者进行特定的经营分析和战略决策支持。对于高级分析层,本文设计并开发了一个客户满意度监控和预测的决策树分类模型。此外,本文运用决策树基本算法对65535条数据进行了计算,与该模型的运行结果一致。可以说,第三章中对于商务智能应用层次的设计,也是本文的创新之一。在实际应用中会发现很多报表、数据,都存在或多或少的数据质量问题,但是错误的数据比没有数据更加可怕,因为错误的数据可能导致管理者做出错误决策,甚至因此带来巨额的经济损失。为了解决数据质量问题,笔者认为一个完善的商务智能解决方案应该包括三层：数据质量控制层、智能化报表层和高级分析层。其中,数据质量控制层是最重要的层次,同时也是最容易被忽略的层次。在本章最后,针对客户技术支持中心的特点,本文设计并实现了用于数据质量控制的四个模块：数据监控报告、操作流程报告、数据源更新报告和Taxonomy的发布与管理。可以说加入数据质量控制层和基于客户技术支持中心特点而实现的四个模块是本文最重要的创新点。
本文结合微软内部成功实施并且已经投入使用的一个商务智能项目的实际应用,建立了一套完善的商务智能解决方案。该解决方案整合了包括客户满意度调查数据库(Survey)、工程师技术支持数据库(Clarify)、员工时间利用率数据库(Utilization)、财物数据库(Finance)和员工数量(Headcount)数据库等大约多个业务数据库,建立了数据仓库和数据立方体,可以提供24*7的准确的、可靠的和集成的数据访问站点,从而极大地减少了各地区各业务部门用于手动整合、分析和对比来自不同部门的数据上的时间,在短期内提高了数据分析效率的同时,节约了大量的人力成本,并且在长期看来可以获得更大的价值,给企业带来更大的收益。