七大热门商业智能产品

1、七大热门商业智能产品作者：佚名文章来源：CIO时代点击数： 668更新时间：2009-5-27目前，市场上的BI产品主要包括：数据挖掘软件、终端客户查询、报表和分析工具、数据集市/仓库产品、立体数据分析软件、技术数据分析软件、数据仓库数据库和信息集成工具等。而不同背景的厂商提供的商业智能产品也不近相同，名目繁多的产品可以用百花齐放来形容。一、IBM就在今年四月，IBM刚刚发布了其下一代的商业智能战略DynamicWarehousing。DynamicWarehousing将满足那些成长型的企业对商业智能的需要，并可以帮助各种规模的企业从业务数据和信息(包括结构化和非结构化)中获取实时的价值。I

2、BM全新的动态仓库战略允许用户使用分析能力作为实时业务流程的一部分，并挖掘隐藏在非结构化信息中的数据(包括文本、电子邮件、音频文件、网页等)。此外，这种方法还可实现在处于执行的状态中，无论是客户支持、处理投诉还是进行交易等，都可以即时访问可靠的信息。与传统的数据仓库只关注查询和报告来了解信息不同，新一代的动态仓库试图通过像联机分析处理(OLAP)和用于历史分析的数据挖掘这样的技术来了解原因，并对今后的工作中提出建议，包括战略和战术的计划。动态仓库还可以按需提供并分析信息，以帮助用户优化每一次交易。为了支持新的商业智能战略，IBM还开发出一系列帮助各种规模的企业应用动态仓库技术的产品，主要包括：

3、IBMDB29、IBMBalancedWarehouse和IBMOmniFindAnalyticsEdition等。IBM商业智能产品功能和特性如下：1.数据存储和管理：用于商业智能的DB2解决方案提供了集成的、易于使用的数据仓库、数据分析和数据管理软件，通过易用的工具迅速建立和管理数据仓库。2.数据处理：一旦数据仓库准备就绪，DB2WarehouseManager可以提供灵活易用的工具，使数据仓库可以被访问，并能够对使用情况进行管理和跟踪。3.在线分析：DB2OLAPServer无需任何查询语言方面的知识，只需要最基本的编程经验，DB2OLAP服务器就可以使用户迅速地设计和管理应用程序。4.

4、数据挖掘：DB2IntelligentMiner将从数据仓库中帮助用户发现以前不知道的并可用于指导决策的信息。当用户的数据积累到一定的数量时，这些数据的某些潜在联系、分类、推导结果和潜在价值隐藏其中，可以使用数据发掘工具来发现这些有价值的数据。二、BOBusinessObjectsEnterprise是BO的一项商业智能平台产品，它将最终用户的深入洞察力与单一BI标准灵活的系统管理有机地融合了起来，使用户能够放心地部署BI产品，并实施标准化。BusinessObjectsEnterprise为用户提供了以下帮助：1.可扩展的、自适应的和基于服务的架构BI平台是企业总体IT基础设施中的关键组成部

5、分，它为企业信息的访问和决策提供了关键的支持系统，用户可以依靠该平台来确保对业务信息的跟踪、了解和管理。这样就需要部署一种具备高度可用性的有效结构，以便对关键信息及其分析工作进行处理、管理，并提供给广大的用户群。BusinessObjectsEnterprise的解决方案具有充足的灵活性，同时还能够随着需求变化而不断扩展该方案的部署。2.最终用户的洞察力BusinessObjectsEnterprise能够为员工提供可靠的信息，并可以直接集成到门户网、外部网、桌面应用或绩效管理应用系统中；并可以按照自己喜欢的方式随时随地提出问题，使最终用户依据事实情况做出准确和及时的判断，从而制定决策。而百科

6、全书(Encyclopedia)和流程跟踪器(ProcessTracker)等创新工具使最终用户能够在整个决策的过程中，利用直观、基于Web的界面来进行跟踪、管理和协作。3.易于部署和管理的解决方案BusinessObjectsEnterpriseXI可以实现快速的部署，并具备引导安装、全面的导入和升级支持，以及灵活的部署等特性。三、SASSAS提出了高于传统商业智能的企业级智能平台(EIP，EnterpriseIntelligencePlatform)的概念，其中包含了数据整合(抽取、转换和加载)、智能存储、传统商业智能和分析智能等功能。SAS还在此平台的基础上开发出了其他的商业解决方案，比

7、如支持企业级智能、客户智能、金融智能、供应链智能的产品，还有支持各类垂直市场所需的解决方案。无论企业是需要网络报告，并通过网络端口或无线上网设备递交内容的互动式问询环境，还是通过电子邮件发布和订阅频道内容，无论何时何地，SAS商业智能都可提供有价值的信息和答案。利用可定制的开发环境，SAS提供了一个灵活的、可扩展的界面和支持服务，并提供软件包，SAS商业智能为端到端智能生成和传递过程提供的主要组件如下：1.易于访问、质量稳定的企业数据；2.对于业务用户使用在线分析处理(OLAP)快速、有效的访问全球的高度汇总数据；3.强大的分析型、交互式数据探索；4.基于网络的报告和分析；5.通过网络端口发布

8、订阅频道和无线设备传递内容；6.开放的开发环境，使程序员可以从其他编程语言和程序接入到SASBI。四、SybaseSybase的数据仓库方法从根本上不同于其他的关系型数据库，Sybase已经开发了一个新的关系型数据库逆向关系型数据库，它使用了一个传统的关系型结构以及类似的非常熟悉的术语，但是却是基于列的，而非基于行的。 Sybase的商业智能产品SybaseIQ主要有以下三个特点：1.架构不同于传统的关系型数据库，SybaseIQ其数据在表中不是按行存储的，而是通过表中的列来存储与访问数据的。尽管这种方式很明显的不太适合于交易环境，在交易环境中，一个事务与一行数据有效对应；而在查询进程环境中，

9、查询则是基于特定的列来选择的。2.索引SybaseIQ的关键在于其索引，随着Sybase的用户发现了新的分析需求，Sybase可以简捷地建立新的索引以满足这些需求。这种方法可以为数据仓库增加新的索引，而几乎不会影响到数据仓库的架构或使用仓库的分析型应用。在实时企业与闭环应用领域，Sybase将索引视为在TB数量级甚至PB数量级数据仓库中获得更高查询性能的关键。3.MultiplexSybaseIQ的Multiplex组件增加了在单一的SybaseIQ环境中支持多个SMP机器节点的功能。在每个节点上，SybaseIQ使用轻量级的位于每个进程之下的操作系统线程，多线程明显地减轻了进程与内存的负担。

10、五、CognosCognos的商业智能产品主要提供了报表、分析、计分卡、仪表盘、企业事件管理和数据集成等功能，其主要特点是易于集成、部署和使用。CognosBI提供了一种简化的BI环境，这可以提高用户的接受度，提高决策的水平，并可以作为企业级绩效管理的基础。1.报表是Cognos商业智能中的一个重要功能。Cognos商业智能是一个能够在体系结构上提供完整BI功能的产品，可以让用户访问适合任何数据源的各种自助式报表类型，从单一元数据层进行操作，例如多语言报表等。2.分析是Cognos商业智能的另一个重要功能。分析可以对与所有业务维度相关的信息进行向导式探察和分析，无需考虑数据的存储位置，这其中包

11、括报告联机分析处理(OLAP)和维度化关系型数据源。3.计分卡也是其中的一个重要功能。计分卡可以帮助用户将团队、战术和战略协调起来，对目标进行一致的沟通并对相对于目标的绩效状况进行监视。4.业务仪表盘可以快递传达复杂的信息，它们可以将来自企业各种IT系统中的数据和信息转换为丰富的图形并进行展现，例如量表、地图、图表和其他图形，一起显示多种结果。5.CognosBI业务事件管理可以对需要引起注意的重大事件进行跟踪，它可以对这些事件进行监视，并可以通过使用决策流程和业务流程自动化减少采取行动和决定的时间。6.数据集成也是很重要的功能之一。Cognos数据集成是一个可用于高绩效商业智能的企业级ETL

12、解决方案，它可以优化数据合并、抽取、转换和维度管理，提供适用于企业报表和分析的数据仓库。六、NCRNCR已经宣布将其数据仓库事业部门Teradata分离出来，可见其对商业智能市场的决心，而Teradata的动态数据仓库主要分为四层：第一层是整个商业智能解决方案的基础设施，通过统一的数据模型集成各个业务系统的数据，并建立统一的信息视图；第二层是在基础设施之上逐步实施以多维分析、动态分析、预定义报表为主的基本应用，可以为市场业务部门提供定制/动态报表、相关性多维分析、基本客户细分和辅助营销策略的制定等；第三层是引入了以客户流失模型、客户价值模型、客户信用模型等数据挖掘为主的高级应用，为企业增加了预

13、测预警等功能；第四层是进一步实施闭环式客户关系管理、欺诈管理、绩效管理、营收确保等以应用产品为主导的增值应用，深入挖掘和扩展BI的业务价值。七、OracleOracle商业智能套件企业版10g第三版是在今年二月份上市的，新版软件增加了大量的新功能，为了进一步在整个企业范围内实现商业智能，以做到全员BI，为此增强了可用性，并能够更紧密地与Oracle应用产品、Oracle融合中间件以及Oracle数据库集成，并以“热插拔”的方式支持更广泛的非Oracle数据源。Oracle商业智能套件可以帮助那些需要优化商业流程、做出更好的决策并采取更恰当的行动的企业，用商业智能软件从已有应用和数据源中提取有用

14、信息，并将这些信息广泛发布到企业的每一个角落，以实现优化流程、更好决策和恰当行动的目标。除了提供全面的商业智能功能，Oracle商业智能套件企业版平台还以面向Web服务架构为基础，提供了众多的下一代商业智能功能。Oracle商业智能产品功能和特性如下：1.集成的商业智能工具，它是下一代商业智能基础设施。2.集成的商业智能数据库，即把商业智能功能集成到数据库。3.集成的分析应用软件，即跨部门并具有行业特点的商业智能及企业绩效应用软件。企业对BI的八种错误观念作者：佚名文章来源：IT专家网点击数： 526更新时间：2009-5-8近期Gartner的分析师在一份报告中指出，大多数公司只将商业智能（

15、BI）视为一揽子技术，而没有真正了解技术背后所能解决什么问题，以及如何使用BI所生成的智能信息。 诚然，BI应用能提供大量的客户信息，指导公司进行CRM活动，但信息价值的真正实现需要良好的过滤和识别能力。同时，公司也要具备足够的采集点来提供数据统计。在信息匮乏的基础上所建立的CRM战略只会导致最终成效与预期大相径庭。 Gartner在报告中所揭露的八种BI错误观念包括： 买了BI就能见效。如果公司在BI活动开发时仅从以数据为中心的角度出发，那么就很难体现出数据的价值，从而导致BI使用的过渡率难以提高。让商业部门从一开始就参与BI部署是避免这一问题的有效方法。 沉迷于数字游戏。许多公司都错误地沉

16、迷于“Excel文化”，即用户从内部系统中提取数据，载入电子表格（比如Excel），然后执行自己的计算而没有去与企业中的其它部门分享。 忽略数据质量。数据质量是一种普遍存在的问题，并对BI的执行成效有着显著的影响。没有人愿意使用基于不关联、不完整或错误数据的BI应用。 一站式购买成本更低。一站式软件购买，或从标准企业软件厂商处购买一个BI平台，并不一定就能得到更低的总体拥有成本。成本考量要结合适合企业实际需求的解决方案而定。 一劳永逸。新接触BI的公司往往会将BI视为一个一劳永逸的项目，在应用要求的未来变更上有欠考虑。其实BI是一种活动标的，在部署完成一年后的使用要求变更会影响到35%至50%

17、的应用功能。 大不了外包。有些公司寄望通过外包来降低成本。但分析师指出，一味计较成本和开发时间最终只会带来灵活性、操作性都差强人意的系统。 本末倒置。许多公司虽然都明白BI活动的目标在于建立“统一的视角”，然而却没有在一些基础定义（比如说营收）上达成一致。实现统一目标要求跨部门首先在各种定义（如客户、产品、关键绩效指标、度量等）上取得统一。 BI不需要战略。最后，也是最严重的错误观念是不需要书面BI战略，或实施了不当的BI战略。Garnter的专家建议，应指派专人或建立团队来负责制定或修正BI战略文件，同时让技术和商业双方的关键人员参与此过程。商务智能及其实现模型作者：佚名文章来源：CIO时代

18、点击数： 1370更新时间：2009-1-231 引言Internet作为一种崭新的通信媒体为许多领域带来了新的机遇.W EB愈加成为一个促成商务的重要渠道，电子商务也正经历着一个飞速的发展。一般而言，商务中所涉及到的信息或数据非常繁杂，要处理好众多的电子商务业务数据需要一定的高级信息处理技术，商务智能不失为一种理想的解决方案。商务智能作为一个辅助商务操作和决策的工具，旨在改善操作的效率，争取最大的嵌利，保持客户忠诚度，管理季节性变量以及形成个性化的服务.将商务智能工具(如数据挖掘)引人电子商务可揭示潜藏在数据后面的商机，从而得了电子化商家的普遍欢迎、商务智能的根本目的是为了“更快地作出更好的

19、决策”。2 商务智能的适用场合基于电子商务的特点和商务智能的优势，商务智能在下述电子商务领域可以发挥重要作用.(1)客户关系管理对客户行为的了解有助于改善与客户的关系.作出正确的商业决策.这里因为客户关系能为企业带来如下好处:1)降低交互成本;2)转移工作到客户;3)监视公司效能:4)培养忠诚的客户;5)获取客户信息;6)程序化公司的商业处理流程。Internet对公司最重要的贡献在于它具有建立公司与客户一对一关系的能力，从而改变整个客户关系，使公司与终端客户间的联系更为紧密和容易.带来的商业挑战就是要找到并理解客户的孺求;然后提供正确的产品来满足客户的这种需求.商务智能正好适合于做这类工作，

20、并能通过培养客户忠诚度和提供特色服务带来更多的燕利与竞争优势(2)商业谈判谈判意味着买、卖双方的信息交换.商业谈判也许只关心价格或更广泛的产品属性、产品选项(如质量保证、投递时间、支付方式、服务条款等户。由于参与各方彼此互不见面的空间分隔，而且他们可能有不同的商业实践经验以及不同的文化背景等，电子商务中的谈判显得更为重要和复杂基于商务智能的软件代理可以参与商业谈判并克服许多困难，其工作原理是买方与一个软件代理通信，该代理自动执行买方的要求，它给卖方必要的信息以完成既定价值链模型甲的所有步骤，由它实现谈判和决策分析。软件代理是个性化、自治和自适应的，其操作模式是预先设定的.(3)信息安全保障电子

21、商务中涉及到大量的客户资料和敏感数据，参与交易的各方需要进行身份鉴别等操作为了保障电子商务交易的安全性.需要访问控制、机密性、完整性、非否认性等安全服务，整个交易活动将涉及到多项信息安全保障行为的实施基于商业原理的安全代理机制可以很好地适应并满足这种需要。(4)物流规划现代物流的基本需求包括:实时跟踪物流操作的整个过程，如实时向客户报告其物品的位置，准确预报物品的抵达时间并及时通知客户客户能在线查询其物品的运输和投递状态信息，物流操作的成本尽可能地低厂时间尽可能地短，物流操作的响应速度尽可能地及时，接受第3方的物流管理等.物流系统中的路由规划、车次调度、发运计划的编制要满足这些严格的要求是一项

22、复杂的任务，这是一个以时限和成本为主要决策因素的多目标决策间题，要解决这类间题，智能而高效的决策支持系统是必要。3 商务智能的实现模型3.1识别商务智能机遇启动商务智能的首要任务是明确想要达到的目标，这意味着要在组织内部寻求商务智能改善日常决策质量的机遇.一个易于使用的评价特定组织内部商务智能机遇的处理过程可分为3个基本的步骤：1)收集信息:回答商业活动中的“谁、什么、何处、为什么、何时和怎么办”等问题.思考商务智能在一个组织内的可能应用领域、受益者以及需要的信息类型;2)共享和搜集想法:将一组人召集在一起举行头脑风暴活动，相互共享“什么样的商业过程能够从商务智能中受益?”，“怎样的信息有助于

23、改善这些过程?”等创意和经验;3)对想法进行评价:用标准对头脑风暴中搜集到的创意和想法进行评价，识别出能够提供最大利益的商务智能机遇一旦头脑风暴完成.就能获得一个商务智能机遇的列表;然后将其分组，按重要性进行评价，最后得到经排序的机遇。3.2 商务智能的关健技术3.2.1 数据挖掘商业操并不孤立，特色服务的关键就是要充分利用日常积累的业务数据.历史数据能对当前的决策产生有价值的指导，它能通过核心业务帮助人们执行优化的商业运作，增长市场份额，培养客户忠诚度.但要能有效地揭示出潜藏在大量数据背后的有用模式一直较为困难，这里因为数据在不断地增长。一个有效的解决方案就是数据挖掘，它能发现这种潜藏的模式

24、，并用它来指导未来的业务.数据 挖 掘就是从大量的数据中获得隐藏于其中的行为模式，抽取出有效的、实用的、未知和复杂的信息，并将其用于商业决策.数据挖掘作为一种强有力的商务智能工具正变得流行，它缩短了数据搜集与利用之间的距离，适用于不同规模的电子商务。数据挖掘能帮助电子商务经营者改善他们的客户关系，作出正确的决策，并增强竞争能力.数据挖掘主要有以下几类操作:建立预告模型(通过例子预见一个属性的价值);数据库分段(用属性来对记录进行分组，每组记录有相似的属性，但组间的差异是明显的);关联性分析(找出交易中记录间或时间上的关联性);偏离发现(找出数据库中包含着自己不期望价值的记录或记录序列).通常数

25、据挖掘可实现以下功能:(1)统计功能统计功能有助于对数据的分析，并具有预报能力。统计功能分为:1) 因 子 分析 找出多个潜藏的变量之间的关系;2)线性衰减用于确定主变量与非主变量间的线性关系;3)主变量分析用于转换坐标系，以便坐标轴与数据分布更好地匹配;4)重变量曲线拟合找出一个能确切描述数据分布的数学函数;5)变量统计即详细统计。(2) 挖掘功能挖掘功能包括:相关性分析:相关性算法寻求诸如当购买油漆时是否购买刷子一类的模式，即它确定概率，例如，如果购买了油漆，有20%的可能性也会购买刷子，算法运行时创立成千上万条规则，用户可选择这些规则的一个子集.这些规则的可信度取决于用户对规则的理解和取

26、舍，相关性分析被用于市场购物篮分析、促销计划等。2)序列模式:规则生成方法取决于相关性算法。该算法查看来源于某个客户的系列购买记录.例如，一月购买了饭盒和帐篷，二月购买了旅行背包和录像带三月购买了睡袋。这里序列相关性算法查看所有的记录T表并返回如下规则:如果一月的购买目标中包括饭盒，则三月购买睡袋的机率是30%序列模式可发现时间相关性.3)簇化:簇化用于将数据库分段成子集，每个簇的成员有相似的属性.簇化可通过统计学或神经网络算法来实现，取决于输人数据的类型.例如，购买记录可以反映购买人的驹买模式和他们对不同商品的喜好.根据人的行为方式对其进行归类(分段);然后观察这些分段并通过统计学来识别它们

27、，就能得出产品的相关性.上述步骤的结果是一个零售商可以对不同类型的客户有一个更好的理解;然后据此调整市场策略以满足每类客户的不同需要，通过广告媒体向他们提供适合的产品.簇化被很好地用于交叉销售，针对不同客户的个性化市场服务，决定媒体宣传方案和理解购物目标等领域.4)分类:分类就是从记录集自动创立一个类模型的过程.引人的模型由多个模式组成，有助于区分类的记录一旦模型被引人，就可用于预告其他未分类的记录可用的方法包括树型引伸和神经网络反向传播。5)预报 :与分类一样，预报的目的是要建立起一般化记录的数据模型.它们的区别在于目标不是类成员关系而是一个连续值或排序预报可采用神经网络算法和径向基函数 (

28、RBF)算法。相似性时间序列:其目的是要发现在一个时间序列数据库中相似序列出现的机率.给定一个时间序列数据库，其目标是要找到相似于给定值的序列，或找到所有相似序列的发生机率。3.2.2 神经网络在快速变化和激烈竞争的商业环境中，更快、更好地决策是致胜的重要途径.市场决策人员越来越热衷于使用计算机决策支持系统帮助他们作出正确的选择。经网络在商业领域得到了广泛应用。尤其当问题域涉及到分类、识别、预报时.神经网络使数据间不可见的潜在趋势和关系得以发现.文献二5二探索了神经网络在零售业和B2B电子商务中辅助决策支持的应用，其目标是捕获市场巴素(如广告等促销手段)与总的销售额间的复杂关系，找出输人量变化

29、引起的输出量波动之间的映射关系，通过神经网络的预报模型和敏感性分析可能找出重要的影响因子，此模型能够在给定的短期预报中取得良好的性能。神经网络的使用有反向传播和正向传播之分.反向传播神经网络适合于每日或每周数据预报.与反向传播相比，正向传播神经网络在速度方面更具优势。正向传播神经网络不适于每日预报，但对于每周预报而言却能给出较好的结果.这可能归功于每周预报模式中输人量的较高相关性的存在卜正向神经网络不能用于敏感性分析，一个适当训练的神经网络模型所进行的敏感性分析的市场含义在于研究的结果可用于市场管理的实际应用.研究结果表明:3.2.3 智能代理传统的购物活动决策之前需投人大量人力来收集和整理相关商家、商品和服务信息.要在众多信息影响的环境下作出一个良好的商业决策是一件不容易的事。于是商家和客户越来越依赖于自动化的商品/服务处理，代理技术应运而生.智能代理是代表用户或有一定程度自治性的程序执行某些操作的软件实体，它根据用户的要求进行操作.智能代表了代理接受用户的目的并执行任务的能力.代理通常按照被代理对象的要求进行条约的签定和货币的交易卜代理可能分属于有利益冲突的不同个人或组织，因此代理的内部并不公开.代理要向所有参与者保证最理想的结果也许是不可能的，但系统至少应与未用代理一样好。代理机制的优点表现为:1)高效