商务智能在电商务智能在电子政务中的应用

1、商务智能在电子政务中的应用在信息时代中，对信息处理和利用能力的强弱成为了决定企业兴衰成败的关键。随着Web技术的迅速发展，有越来越多的企业开始利用业务信息流和一些数据分析技术进行企业重整。这就决定了信息时代将是“智能”占主导地位的服务经济，也是商务智能大显身手的时代。 一、什么是商务智能 1. 商务智能的定义 商务智能（Business Intelligence，以下简称BI）是运用了数据仓库、在线分析和数据挖掘技术来处理和分析数据的技术，它允许用户查询和分析数据库或数据仓库，进而得出影响商业活动的关键因素，最终帮助用户做出更好、更合理的决策。 2. 商务智能的组成 通常商务智能由商务智能应用

2、、访问工具、数据存储和数据源、元数据管理、安全及管理和数据集成工具等几部分组成。 商务智能应用是许多针对不同行业或应用领域的商务智能解决方案软件包，包括了从基本查询和报表工具到先进的预测分析再到信息挖掘工具的各类工具。所有工具都支持GUI客户界面。许多在Web界面也可以上使用。这些工具大多都能处理来自于数据库或数据仓库产品的结构信息，有的也能对文件系统、多媒体甚至邮件或Web服务器上的复杂的和非结构化的信息进行处理。访问工具包括应用接口和中间件服务器，使得客户工具能够访问和处理数据库及数据仓库中的业务信息。数据库中间件允许客户透明地访问后台各种异构的数据库服务器，Web服务器中间件允许Web客

3、户连接到数据库中。 数据存储和数据源用于管理终端用户感兴趣的业务信息。一般采用多层信息存储模式，分为操作层数据、数据集市和数据仓库。其中，操作层数据用于处理正在进行的商业运作的各种业务数据，包括各种业务处理系统的数据、历史性数据和外部数据，它们可以来源于任何数据存储方式（文本文件、Excel表等）；数据仓库作为面向整个企业的企业级数据存储，收集和组织数据，并使数据适用于分析处理，这种类型的数据称为“信息化数据”；数据集市作为部门级的数据存储，是公司数据的一个子集，数据集市是根据不同部门的统计分析需要来定义的。元数据管理是管理与整个商务智能有关的元数据，包括开发者和管理员使用的技术元数据以及支持

4、商业用户的业务元数据。 安全及管理包括商务智能的安全性和验证、备份和恢复、监控和调整、操作和调度，审计和计算等。数据集成工具是数据抽取、转换和装载的工具，作为系统的数据集成平台可以将企业各个业务系统面向应用的数据重新按照面向统计分析的方式进行组织，解决数据存在的不一致、不完整等影响统计分析的情况。 二、在电子政务中应用商务智能 1. 电子政务需要商务智能 电子政务最重要的内涵是运用信息及通信技术打破行政机关的组织界限，构建一个电子化的虚拟机关，使得人们可以从不同的渠道获取政府的信息及服务，而不是传统的经过层层关卡书面审核的作业方式；而政府机关间及政府与社会各界之间也是经由各种电子化渠道进行相互

5、沟通，并依据人们的需求可通过使用的形式、要求的时间及地点，提供各种不同的服务选择。随着电子政务向更高层次的发展，需要有像商务智能等这样先进的技术加入到政务信息化的建设中来。 (1) 实时有效信息的需求 政府部门要充分发挥政府的职能，进行有效地监控和管理，同时为了增强民众和政府之间沟通的时效性，及时掌握有效的信息，就必须建立一个可以有效的收集、监测和分析所获得的大量数据的系统。(2) 降低成本、减少财政支出的需求 电子政务系统的建设带来的直接的经济效益，就是打破了各级政府之间文件传递的繁琐性，用最快捷的电子方式在政府上下级之间传递信息，这不仅降低了政府办公用品及相关开销，而且无形中也减少了大量的

6、额外开支。(3) 分析和决策的需求 现有的数据库系统虽然可以高效地实现数据的录入、查询和部分统计等功能，但是无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。因此，政务系统迫切需要拥有一个智能化的辅助决策支持系统。 2. 如何将商务智能实施于电子政务中 (1) 实施数据仓库 商务智能的主要基础是近几年来成熟的数据仓库技术。通过数据仓库，商务智能可以截取或载入大量原始信息，归并各种数据源的数据。政府部门虽然不比企业有大量的销售、客户和供应商信息，但是政务方面的信息量也很庞大。对多年来积累下来的业务数据的整理也是一项繁杂的工作。再有，由于各级政府部门实行信息化建设的规模和程度各

7、不相同，各个数据库管理信息系统对数据的存储格式也不尽相同，因此建立数据仓库，整理和归并各种形式的数据，是电子政务实施商务智能首要解决的问题。当需要将各个业务系统的数据以及其他格式的数据报表（Excel表等）导入到数据仓库时，需要用到数据抽取工具，像Cognos的DecisionStream和Ascential Software的DataStage等，都能提供ETL（Extract Transform Load，数据析取、转换和载入）平台，都能完成对数据的抽取、清洗、整合和装载工作。在这过程中，主要是将政务系统中各个面向应用的数据重新按照面向分析的方式进行组织，并依照数据仓库的主题，将各种数据源

8、中的信息在抽取和转换中，逐步缩小业务数据和分析数据之间的差异，还要在对数据转移的全过程中采用专门的元数据进行控制。(2) 报表查询和OLAP联机分析处理 在电子政务系统中实施商务智能最大的好处就是得到最精确、最及时的信息。这也是电子政务对信息时效性的基本要求。 BI最基础的功能就是提供终端用户查询和报告工具，专门用来支持初级用户的原始数据访问。电子政务系统中的业务信息纷繁庞杂，传统的编制程序提供的查询方法和报表工具，无法满足对业务变化的快速反应，而IT人员与业务人员之间也很难达到默契。BI的查询和报表工具能够使他们及时灵活的访问原始数据，并且提供信息分录，使得用户与数据库复杂结构隔离开，同时以

9、与决策者查看业务活动相同的方式来展示信息，而不是以数据库的组织方式来展示。BI的OLAP多维分析工具，可以用于电子政务系统中对业务信息的访问、分析和探察。它提取政务系统数据源中大量的业务数据，转化为多个多维信息立方体，并提供向下钻取、数据切片、旋转，以及交互式的图形分析能力，使得用户可以从任意角度观察和研究数据。这样，分析员的操作可以直接和管理者所关心和感兴趣的问题挂钩。 (3) 数据挖掘 数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘在电子政务中主要用来为政府重大政策出台提供决策支持。如通过对网络各种经济资源的挖掘，确定未来经济的走势，从而制定出相应的宏观经济调控政策。简单的一个例子就是在对经费拨款申请等类似问题上，容易出现欺诈行为。在各级上报的申请单据中，我们很难确定存在欺诈的单位，以及具有欺诈倾向的因素。我们可以收集相关申报数据，通过数据挖掘制定一个防欺诈的方案，那么我们就可以分离出导致欺诈和滥用行为的因素，制定规则来标识出最有可能具有欺骗性的记录和经费申请单据，使审核人员可以核查不仅是可能有欺骗性，而且是有最大调整空间的经费申请。 如果能够实现这些目标，就可以更有效地利用配置经费拨款，并尽可能有效地管理下级部门，