决策支持系统与商业智能课件

决策支持系统与商业智能11、战争满足了，或曾经满足过人的好斗的本能，但它同时还满足了人对掠夺，破坏以及残酷的纪律和专制力的欲望。——查·埃利奥特12、不应把纪律仅仅看成教育的手段。纪律是教育过程的结果，首先是学生集体表现在一切生活领域——生产、日常生活、学校、文化等领域中努力的结果。——马卡连柯(名言网)13、遵守纪律的风气的培养，只有领导者本身在这方面以身作则才能收到成效。——马卡连柯14、劳动者的组织性、纪律性、坚毅精神以及同全世界劳动者的团结一致，是取得最后胜利的保证。——列宁摘自名言网15、机会是不守纪律的。——雨果决策支持系统与商业智能决策支持系统与商业智能11、战争满足了，或曾经满足过人的好斗的本能，但它同时还满足了人对掠夺，破坏以及残酷的纪律和专制力的欲望。——查·埃利奥特12、不应把纪律仅仅看成教育的手段。纪律是教育过程的结果，首先是学生集体表现在一切生活领域——生产、日常生活、学校、文化等领域中努力的结果。——马卡连柯(名言网)13、遵守纪律的风气的培养，只有领导者本身在这方面以身作则才能收到成效。——马卡连柯14、劳动者的组织性、纪律性、坚毅精神以及同全世界劳动者的团结一致，是取得最后胜利的保证。——列宁摘自名言网15、机会是不守纪律的。——雨果决策支持系统与商业智能第一节决策支持系统本章内容：第二节商业智能第一节决策支持系统一、决策支持系统的概念与特征（一）决策支持系统的概念决策支持系统（DecisionSupportSystems,DSS）是以管理学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。该系统能够为决策提供决策所需的数据、信息和背景材料，帮助其明确决策目标和进行问题识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案进行评价和优选，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确决策提供必要的支持。决策支持系统与商业智能11、战争满足了，或曾经满足过人的好斗1决策支持系统与商业智能课件决策支持系统与商业智能课件决策支持系统与商业智能课件决策支持系统与商业智能课件一、决策支持系统的概念与特征（二）决策支持系统的特征1.DSS的使用主体是中、上层的管理人员；2.辅助而不是代替管理人员进行决策；3.易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用；4.把模型分析技术与传统的数据存储技术及检索技术结合起来；5.准确处理大量的不同来源数据；6.提供报告和展示的灵活性，提供文本和图表的格式，支持对于决策的深入分析；7.使用先进的软件包，完成错综复杂的分析和比较；8.系统具有灵活性及适应性。

一、决策支持系统的概念与特征（二）决策支持系统的特征一、决策支持系统的概念与特征（三）决策支持系统与管理信息系统的关系一、决策支持系统的概念与特征（三）决策支持系统与管理信息系统决策支持系统—决策支持系统的性能决策支持系统的性能对问题解答阶段的支持支持不同的决策频率特定的DSS—涉及组织生命过程中极少出现的情况或决策的DSS惯例化DSS—处理那些不只一次出现的情况和决策支持不同的问题结构高度结构化问题—比较直接的问题，需要已知的事实和关系半结构化或非结构化问题—一些复杂问题，包括并不很清晰的数据关系，且数据格式多样化，又难于处理或得到。支持不同层次的决策单一性重复性决策频率战略层管理者要进行长期的决策操作层管理者要进行每一天的决策决策频率高低战略层战术层操作层决策支持系统—决策支持系统的性能决策支持系统的性能单一性重复二、决策支持系统的组成

（一）决策支持系统的概念模式

真实系统环境决策问题与人的行为有关的信息内部信息操作对话系统响应数据库系统模型库系统外部信息决策者图9-1DSS的概念模式

二、决策支持系统的组成（一）决策支持系统的概念模式环境决（二）决策支持系统的结构模式

DSS就是由人机接口、对话管理系统、数据库、数据库管理系统、模型库、模型库管理系统、知识库、知识库管理系统、方法库和方法库管理系统10个基本部件进行不同的集成、组合而成的，如图9-2所示。

用户人机接口数据库管理系统模型库管理系统知识库管理系统方法库管理系统数据库知识库方法库模型库图9-2DSS的结构模型

（二）决策支持系统的结构模式用户人机接口数据库管理系统模型库（二）决策支持系统的结构模式1.用户。用户的使用技能、动机、知识背景、使用方式以及担当的角色等相关问题对于成功应用决策支持系统是至关重要的。

2.数据管理部分。管理和存储与决策问题有关的数据，数据管理部分包括多个相应的子系统：数据库、数据库管理系统、数据仓库以及查询分析工具等。

3.模型管理部分。模型管理部分的部件包括：模型库、模型库管理系统、模型执行处理程序、模型组合生成程序等。利用这些模型，就可以把面向过去的数据变换成面向现在和预测将来的有意义的信息。模型库系统要能够灵活地完成模型的存储、管理和运行以及动态建模的功能。

4.知识管理部分。知识管理部分中最主要的是知识库，它以结构化的形式存储了有关的经验和知识，通过推理机完成知识的推理过程。知识和推理是决策的本质。知识管理部分主要集中管理决策问题领域的知识（规则和事实），包括知识的获取、表达、管理等功能。（二）决策支持系统的结构模式1.用户。用户的使用技能、（二）决策支持系统的结构模式

5.方法管理部分。方法管理部分主要包括的是方法库和方法库管理系统。是存储、管理、调用及维护DSS各部件要用到的通用算法、标准函数等方法的部件，方法库中的方法一般用程序方式存储。它通过对描述外部接口的程序向DSS提供合适的环境，使计算过程实行交互式的数据存取，从数据库中选择数据，从方法库中选择算法，然后将数据和算法结合起来进行计算，并以直观清晰的呈现方式输出结果，供决策参考使用。方法库内存储的方法程序一般有：排序算法、分类算法、最小生成树算法、最短路径算法、计划评审技术、线性规划、整数规划、动态规划、各种统计算法、各种组合算法等。

6.交互接口。也就是输入输出的界面，是人机进行交互的窗口。对话子系统是决策支持系统的人机接口，它负责接收和检验用户的请求，协调数据库系统、模型库系统之间的通信，为决策者提供信息收集、问题识别以及模型构造、使用、改进、分析和计算等功能。（二）决策支持系统的结构模式5.方法管理部分。方法

决策支持系统最一般的系统结构是三角结构，三角结构主要由数据库、模型库等子系统与对话子系统呈三角形分布构成，具体结构如下图所示：用户DSS输入接口数据库管理系统方法库管理系统模型库管理系统数据库方法库模型库报告数据库查询模拟结果DSSDSS输出接口决策支持系统最一般的系统结构是三角结构，三角结构主要三、智能决策支持系统

智能决策支持系统（IntelligenceDecisionSupportingSystem，IDSS），是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）与DSS相结合，应用专家系统（ExpertSystem,ES）技术，使DSS能够更充分地应用原有的知识，如关于决策问题的描述性知识，决策过程中的过程性知识，求解问题的推理性知识，通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。它具有既能处理定量问题，又能处理定性问题的功能。IDSS的核心思想是将AI与其他相关科学成果相结合，使DSS具有人工智能。三、智能决策支持系统智能决策支持系统（Intell人工智能与专家系统1.人工智能透视人工智能系统包括人员、规程、硬件、软件、数据、开发计算机系统所必需的知识，以及用来演示智能特性的机器设备。2.智能的本质智能行为：汲取经验、处理复杂情形、在没有重要信息时解决问题、决定重要事项、快速且正确的对新年环境做出反应、理解可视化图象、处理及操纵符号、有创造性和想象力、善于启发的能力。人工智能与专家系统1.人工智能透视人工智能自然语言处理视觉系统机器人技术专家系统神经网络学习系统人工智能与专家系统3.自然智能与人工智能的区别4.人工智能的主要分支专家系统机器人技术视觉系统自然语言处理学习系统神经网络人工智能自然语言处理视觉系统机器人技术专家系统神经网络学习系人工智能与专家系统

1.专家系统的特点能对他们的推理或提议的决策做出解释能显示“智能”行为能从复杂的关系间得出结论能提供“可移动的”知识能处理不确定性2.专家系统的能力战略目标的制订规划设计决策制定质量控制和监控诊断3.何时采用专家系统人工智能与专家系统

专家系统是由许多集成的、相互联系的构件所组成的。其中包括知识库、推理机、解释工具、知识库获取工具以及人机界面。专家系统的构成如下图所示：

用户用户接口推理机知识库知识获取设备专家1专家2专家N推理说明查询专家系统是由许多集成的、相互联系的构件所组成的。其中人工智能与专家系统

—专家系统构件1.知识库

专家系统的一个组件，其中存储了专家系统所用的所有相关信息、数据、规则、案例以及关系知识库的目的集结人类专家的经验模糊逻辑的运用模糊逻辑—计算机科学中的一个专业研究领域，可允许有“灰度”，或称“模糊设置”规则的运用规则—是联结给定的条件与应采取的行动或结果之间的一种条件表述案例的使用人工智能与专家系统

人工智能与专家系统

—专家系统构件2.推理引擎

推理引擎能从知识库中搜索信息及关系并提供答案、预测及建议。回溯链法—是一种从结论出发，向后追溯至支持结论的事实的推理引擎过程前溯链法—是一种从事实出发，向前推进直到找出结论的推理引擎过程回溯链法与前溯链法的比较3.解释工具

解释工具可让用户理解专家系统是如何得出某个结论的。人工智能与专家系统

知识库知识获取工具专家人工智能与专家系统

—专家系统构件4.知识获取工具

专家系统的部件之一，为获取及存储知识库中所有元素而提供的一种方便有效的方法。5.用户界面知识库知识获取工具专家人工智能与专家系统

决策支持系统与商业智能课件专家系统的应用范畴专家系统利用信息技术来获取并利用人类的专业知识。专家系统能够很好地解决具有清晰规则和程序的问题且具有很高的效率，并给公司带来巨大的收益。专家系统能做的事情有：·处理大量的信息；·减少错误；·汇集各种渠道的信息·改善服务；·提供决策的一致性；·提供新的信息；·减少工作时间·降低成本。专家系统的应用范畴专家系统利用信息技术来获取并利用人类的专业1.开发过程明确需求识别专家构架专家系统的部件实施各项结果维护和评价系统人工智能与专家系统

—专家系统开发1.开发过程明确需求识别专家构架专家系统的部件实施各项结果维专家系统知识工程师领域专家知识用户人工智能与专家系统

—专家系统开发2.开发及使用专家系统的参与者领域专家领域专家—是那些专家系统力图获取其专家经验或知识的个人或群体知识工程师和知识用户知识工程师—是在专家系统的设计、开发、实施和维护方面受过培训或有经验的个人知识用户—是使用专家系统的并从中受益的个人或群体。专家系统知识工程师领域专家知识用户人工智能与专家系3.专家系统开发工具和技术1980以前19世纪20世纪低高使用难易程度传统程序设计语言专用的以及第四代语言专家系统外壳人工智能与专家系统

—专家系统开发3.专家系统开发工具和技术1980以前19世纪20世纪低高使低开发专家系统的时间高低高开发成本利用现有的软件包从外壳开发从头开发人工智能与专家系统

—专家系统开发4.专家系统外壳和产品的优点易于开发和修改满意解的采用启发学的运用可由知识工程师和知识用户进行开发5.专家系统开发方案内部开发从头开发以专家系统外壳进行开发采购现有软件产品低开发专家系统的时间高低高开发成本利用现有从外壳开发从头开发信息的管理和检索AI和嵌入产品中的专家系统工厂布局医院及医疗设施援助接待处和援助员工业绩评价贷款分析病毒检测修复和维护运输市场营销·处理大量的信息；·减少错误；·汇集各种渠道的信息·改善服务；·提供决策的一致性；·提供新的信息；·减少工作时间·降低成本。人工智能与专家系统

—专家系统及人工智能的应用信息的管理和检索人工智能与专家系统

三、智能决策支持系统

IDSS可以有多种类型的信息库：文本库（TB）、数据库（DB）、方法库（AB）、模型库（MB）和规则库（RB）。其中文本库存储的是大量的自然语言书写的文档；数据库中存放的是事物关键因素的字段形式；模型库中存放的是反映信息本质关系的各种模型；规则库存放的是知识的最精炼的形式。在结构上，IDSS增设了知识库、推理机与问题处理系统，人机对话部分还加入了自然语言处理功能。IDSS以知识库为核心，在模型数值计算的基础上引入了启发式等人工智能的求解方法，使原来主要由人承担的定性分析任务的部分或大部分转由机器完成，并且比人做得更好、更稳定。知识的推理机制能获得新知识，知识的积累使系统的能力不断增强。在人机交流方面，IDSS的人机对话子系统采用自然语言处理技术形成智能人机交互。三、智用户人机接口自然语言处理系统问题处理系统模型库管理系统数据库管理系统方法库管理系统知识库管理系统推理机模型库数据库方法库知识库图9-5IDSS的基本结构

用户人机接口自然语言处理系统问题处理系统模型库数据库方法库知四、群体决策支持系统

群体决策支持系统（GDSS，GroupDecisionSupportSystem），是指在系统环境中，多个决策参与者共同进行思想和信息的交流，群策群力，寻找一个令人满意和可行的方案，但在决策过程中只由某个特定的人做出最终决策，并对决策结果负责。四、群体决策支持系统群体决策支持系统（GD（一）GDSS的功能

群体决策支持系统的基本功能有以下几点：1.通过加强通信，消除了差异：通过限制不必要的感情式的相互作用，控制、协调参与者的关系。2.提高讨论者的地位和结论的公正性。3.系统的实施可以是永久性的（稳定和正式的程序集合）或暂时性的（必要时才使用的系统）。群体决策支持系统的技术功能主要有以下几点：1.对决策过程中的数据信息交流的控制。2.自动选择合适的群体决策技术。3.对可行的决策方案进行分析计算和解释。4.如果群体决策无法得出一致，则讨论个体决策差异或提出重新定义问题的建议。

（一）GDSS的功能（二）GDSS的结构

GDSS是决策支持领域的新的分支，对常规的DSS进行了扩充，扩充的内容包括：1.增加了一个通信库（CommunicationBase），方便决策参与者之间进行交流。2.加强了模型库功能，提供了投票、排序、分类评估等功能来实现达成一致的决策。3.系统使用前能够快速准备和具有协调能力，如安排会议议程，事先让与会者熟悉相关数据文件和决策模型等。4.扩充了必要的物理设备。（二）GDSS的结构GDSS应用软件模型库通信库数据库用户接口公共屏幕与I/O设备终端C终端A终端B主持人决策者决策者图9-6一种较有代表性的GDSS结构

GDSS应用软件模型库通信库数据库用户接口公共屏幕与终端C终局域决策网络广域决策网络电话会议决策场所群体组员的位置近远高低决策频率群体决策支持系统2.GDSS的组成和GDSS软件GDSS软件—为群体工作提供有用工具的软件复合文档—由群体成员创建、使用和共享的文档组件—协助联合工作群体安排进度、交流和管理的GDSS软件3.GDSS的选择决策场所选择局域决策网络电话会议选择方案广域决策网络局域决策网络广域决策网络电话会议决策场所群体组员的位置近远高

执行支持系统ESS—一个专门化的DSS，包括所有硬件、软件、数据、过程和人员，用于辅助组织的高层行政官。1.ESS特点为个别执行者特制容易使用具有深入的能力支持对外部数据的需要可以协助处理高度不确定性问题面向未来和增值企业处理联系在一起董事会总经理职能部副经理职能部门主管执行决策的层次决策支持系统—执行支持系统执行支持系统ESS—一个专门化的DSS，包括所决策支持系统—执行支持系统2.ESS功能支持定义整体视野支持战略计划—分析群体的优缺点，预测未来的趋势，规划新生产线的开发，确定长远目标支持战略性规划和人员配置人员培植决策的整体方向和与工会有效的交流意见也是高层执行官重要的决策领域支持战略控制支持危机管理决策支持系统—执行支持系统2.ESS功能神经网络

神经网络(经常称为人工神经网络，ANN)是可以发现和辨别模式的人工智能系统。神经网络可以从例子中学习，并且可以用于新的概念和知识。神经网络广泛地用于图像模式和语言的分辨系统中。如果使用过可以辨认字迹的电子记事簿，它很可能就是利用神经网络来分析的字迹特征的。当有大量的信息可以利用时，神经网络非常适合于识别、分类和预测。通过检验成百上千的实例，神经可以查明信息中的重要联系和模式。例如，若将许多信用卡交易信息提供给神经网络，并告知哪些是欺诈性的交易，则它最终将学会识别可疑的交易。由于神经网络和专家系统都是接收输入并就输入的情况属于哪一类做出回答的系统，因此，读者可能会问，它们之间有何区别?我们知道，专家系统也可以进行分类，它根据要推出的结论提出问题，由问题的回答进行诊断或提出建议。它们之间的区别就是专家系统必须严格按照规则实施，而不能进行自我调节。神经网络具有许多优点，例如，它可以：独立学习并适应新环境；适于大规模并进行处理；可以在具有不完整或不良结构信息的情况下进行工作;能够处理变量之间具有依赖性的大量信息；可以分析信息中的非线性关系，并被称为特别回归分析系统。

神经网络

神经网络(经常称为人工神经网络，ANN)是可以发现第二节商业智能

一、商业智能的概念

商业智能（BusinessIntelligence，简称BI）的概念最早是GartnerGroup于1996年提出来的。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。商业智能是一种解决方案，关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中，提取出有用的数据，进行清理以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

第二节商业智能一、商业智能的概念外部数据库MSSQLORACAL外部文件ETL工具数据仓库元数据数据挖掘OLAP分析信息表现查询报表数据仓库数据模型BI系统用户元数据库元数据数据描述用法结构安全设置数据数据数据查询请求图9-7商业智能基本过程图

外部数据库MSORACAL外部数据元数据数据挖掘OL二、商业智能包含的内容

商业智能包括专家系统、神经网络、遗传算法和智能代理等几个方面。

1.神经网络被称为有学习能力的商业智能系统。神经网络具有和人类大脑相似的功能.经过对神经网络系统进行一段时间的训练以后，该系统可以在没有人干预的情况下进行模拟识别，以解决特定领域中的问题。神经网络可以很容易的解决具有上百个参数的问题，神经网络常用于两类问题：分类和回归。当神经网络被训练好以后，如果给它制定领域内新的模式识别问题，它就能给你有关这种模式的相关信息。原因就是在于神经网络是按照人脑的模式来制造出来的。它的任务就是响应、自我组织、学习、抽象和遗忘，而不是执行。

二、商业智能包含的内容商业智能包括专家系统、神经网

2.遗传算法是基于进化理论，并采用遗传结合、遗传变异、以及自然选择等设计方法的优化技术。它通过选择、交叉和变异等进化概念，产生出解决问题的新方法和策略。选择是指挑选出好的解决方案，交叉是将好的方案中的部分进行组合连接，而变异则是随机的改变解决方案的某些部分。这样当提供了一系列可能的解决方案后，遗传算法就可以得出许多解决方案。

3.智能代理是将计算机和网络中许多重复的工作独立出来，自动的适应人们的爱好和习惯，按照人们的要求完成工作。融合了许多现代的软件技术。它的典型应用是在Web上为消费商品进行筛选或监测拍卖，在竞价时提醒用户。

二、商业智能包含的内容

2.遗传算法是基于进化理论，并采用遗传结合、遗三、客户知识和客户智能

1.客户知识

客户知识有三个方面的涵义：

一是客户的知识(Knowledgeofcustcmers)，如谁是企业的客户，他们需要什么；二是关于客户的知识(Knowledgeaboutcustomers)，如客户的特征、困难和观点，交易历史，以及再次光顾本企业的可能性；三是有关客户环境的知识与观点，以及客户的关系网。三、客户知识和客户智能1.客户知识三、客户知识和客户智能客户知识在企业的有效使用可以给企业带来以下好处：（1）客户知识让企业清楚在产品和服务上努力的方向。企业有效整合现有的资源，从计划、设计、生产、营销、销售、服务等各个环节保证在满足客户需求下的高效率的运作。另外客户知识管理可以预测客户将来一段时期的需求，从而制定有效的策略。（2）根据从客户知识发掘的信息，计算客户生命周期价值，以此作为客户分类的依据。针对不同类别的客户采取不同的措施。（3）预测客户流失的可能性，或者采取及时的补救措施，或者做出减少不必要的投资等决策，最大限度地保留客户和降低企业的损失。三、客户知识和客户智能客户知识在企业的有效使用可以给企三、客户知识和客户智能2.客户智能客户智能（CI）是创新和使用客户知识、帮助企业提高优化客户关系的决策能力和整体运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合。实现客户智能的前提是：客户数据必须准备完整，能初步具备构建客户数据仓库的标准。客户智能具有的功能

：（1）客户数据管理功能

。（2）数据分析功能。

（3）客户知识发现功能。

（4）辅助企业建模。

三、客户知识和客户智能2.客户智能案例：金蝶的商业智能方案及其特点

商业智能已经成为中国软件市场的新热点，全球著名的BI厂商已经纷纷进入中国，以期占领较高的市场份额。如，SAS、SPSS、Hyperion、Cognos、Brio、BusinessObjects、Microstrategy等BI厂商，SAP、ORACLE、SYBASE、Microsoft、IBM也都纷纷推出自己的商业智能方案。在中国金蝶公司也在5月份推出自己的“金蝶商业智能方案”，该方案主要借助于BrioPerformanceSuite完成，金蝶公司和Brio公司建立了战略合作伙伴关系，双方公司力图共同开拓企业商业智能分析市场。案例：金蝶的商业智能方案及其特点商业智能已经成为中首先，企业内不同平台上的应用系统如，K/3、SAP、ORACLE、开思TEEMS、CRM、E-Business通过KD-ETL（金蝶数据抽取转换导入工具）建立数据仓库；其次，在数据仓库的基础之上，建立生产、财务、市场、采购、人力资源、成本、预算等各种分析模型，这些模型可以存贮在专门的OLAPSERVER中；最后，利用BrioPerformanceSuite（BRIO商业性能套件），采集数据仓库和OLAP中的数据，实现决策支持，企业还可以通过利用BrioPortal做出整个企业的信息门户。无论决策支持还是信息门户，管理者和员工都可以通过WAP手机、各种PDA（个人数字助理）、PC（个人电脑）、笔记本电脑等设备轻松快捷的获得信息和知识。是不是必须通过建立数据仓库和OLAPServer才能最终建立企业的决策支持系统和信息门户呢？不是必须的。对于中小型企业，建立数据仓库和OLAP成本是昂贵的，并且需要专门的数据仓库管理人员，金蝶商业智能解决方案提供更为巧妙和简洁的处理方式，如上图所示，BrioPerformanceSuite可以直接连接在多个应用系统上进行决策分析，而勿需建立数据仓库。实践证明，这种应用方式是非常适合中小型企业的。当然，数据仓库、OLAP的建立对于一个大型企业或者数据源相当丰富的企业来说是必须的。它的优点是不影响应用系统的日常操作，分析更为规范和清晰，能够处理企业内部大数据量。首先，企业内不同平台上的应用系统如，K/3、SAP、强大灵活的报表。报表中可包括计算、字段、图表、旋转透视表等，并可以将分析结果在企业内部实现共享。OLAP-强大的交互式分析和灵活的钻取功能。钻取功能则让你从轻松的集团的销售总额透视到子集团的销售额，再透视到子集团下属基本公司的具体销售情况。分析应用开发及商业信息成果的发布。允许开发者建立支持Web的分析应用，并可加入各种通用控件及利用JavaScript进行编程定制企业EIS系统和DSS系统。可选择的语义层。该方案提供了"开放式元数据解释器"（OpenMetadataInterpreter--OMI），构造数据模型的语义层和业务视图就成为可选择的。OMI可以动态地从几乎任何数据源中读取现有的元数据。可配置的安全性。可以自行管理安全性，也可以利用数据库的安全性。客户端零管理。Web方式的客户端软件实现了自动安装和升级，显著地减少了实施维护人员和管理者的工作，大大地方便了用户。数据库同步。通过自动的分布式刷新（ADR），向所有用户发布共享库的变化，并同步化他们对数据库的视图，而不需要任何手工的干预。广泛的环境支持。支持主流的关系数据库、多维数据库、数据仓库产品。使用方便，为最终用户而设计。提供离线分析。金蝶商业智能方案的特点：

强大灵活的报表。报表中可包括计算、字段、图表、旋转透视表等，金蝶商业智能的分析模型：1.业务活动分析模型应用范围：该设计适用于企业内部的财务、销售、采购、库存、仓库各活动环节的分析及KPI。销售分析的关键维度：时间、产品、销售员、销售渠道、促销手段、顾客地理分布、顾客行业分布、顾客年龄、顾客性别、顾客收入。模型作用：（1）在4P中，哪个是最强的因素，哪个是最弱的因素？（2）哪些产品的收入占了总收入的80%？哪些产品的盈利占了整个盈利的80%？（3）哪些是明星产品？哪些是瘦狗产品？哪种产品和销售部门业务增长得最快或者最慢？各种产品的销售和盈利的时间变化趋势？金蝶商业智能的分析模型：2.计划执行模型应用范围：该设计适用于任何企业内实际执行情况的分析。关键维度：实际支出、实际收入、实际利润、计划支出、计划收入、预计利润、计划百分比、差量百分比、差量。模型作用：（1）收入、支出、利润及项目和生产的执行情况。（2）预测到期日是否可以正常完成整个计划。2.计划执行模型3.人力资源分析模型

应用范围：适用于任何企业的人力资源的分析。关键维度：雇员姓名、性别、国籍、出生地、婚姻状况、工龄、学历、职位、岗位、血型、肤色、薪水、奖金、是否解雇、组织架构、业务目标、工作绩效、培训记录、奖惩记录。模型作用：（1）了解整个企业人力资源状况，如：学历分布、薪水状况、性别分布等。（2）了解整个企业的绩效管理。（3）在最重要岗位上的那些管理者，需要获得哪些培训？（4）每一个岗位需要什么样的员工和管理者？3.人力资源分析模型4.客户关系分析模型

应用范围：适用于任何企业CRM分析。关键维度：时间、地点、客户、推荐活动、商机、投诉、广告反映、退货模型作用：（1）哪种推荐活动（打电话、上门拜访、客户推荐等）是最有效的？（2）客户投诉中大部分集中在哪一个业务环节？（3）本月和未来数月哪些客户将和企业签订销售或者服务合同？（4）哪些客户是你最忠诚的客户？案例讨论：（1）试就本案例讨论企业应怎样根据自己的实际情况引进BI？（2）通过对金蝶商业智能方案的特点的分析，你认为BI可以从哪些方面对企业产生影响？

4.客户关系分析模型谢谢！61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈。——CocoChanel

62、少而好学，如日出之阳；壮而好学，如日中之光；志而好学，如炳烛之光。——刘向

63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。——孔丘

64、人生就是学校。在那里，与其说好的教师是幸福，不如说好的教师是不幸。——海贝尔

65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦。——杰纳勒尔·乔治·S·巴顿谢谢！61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈。——CocoCha53决策支持系统与商业智能11、战争满足了，或曾经满足过人的好斗的本能，但它同时还满足了人对掠夺，破坏以及残酷的纪律和专制力的欲望。——查·埃利奥特12、不应把纪律仅仅看成教育的手段。纪律是教育过程的结果，首先是学生集体表现在一切生活领域——生产、日常生活、学校、文化等领域中努力的结果。——马卡连柯(名言网)13、遵守纪律的风气的培养，只有领导者本身在这方面以身作则才能收到成效。——马卡连柯14、劳动者的组织性、纪律性、坚毅精神以及同全世界劳动者的团结一致，是取得最后胜利的保证。——列宁摘自名言网15、机会是不守纪律的。——雨果决策支持系统与商业智能决策支持系统与商业智能11、战争满足了，或曾经满足过人的好斗的本能，但它同时还满足了人对掠夺，破坏以及残酷的纪律和专制力的欲望。——查·埃利奥特12、不应把纪律仅仅看成教育的手段。纪律是教育过程的结果，首先是学生集体表现在一切生活领域——生产、日常生活、学校、文化等领域中努力的结果。——马卡连柯(名言网)13、遵守纪律的风气的培养，只有领导者本身在这方面以身作则才能收到成效。——马卡连柯14、劳动者的组织性、纪律性、坚毅精神以及同全世界劳动者的团结一致，是取得最后胜利的保证。——列宁摘自名言网15、机会是不守纪律的。——雨果决策支持系统与商业智能第一节决策支持系统本章内容：第二节商业智能第一节决策支持系统一、决策支持系统的概念与特征（一）决策支持系统的概念决策支持系统（DecisionSupportSystems,DSS）是以管理学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。该系统能够为决策提供决策所需的数据、信息和背景材料，帮助其明确决策目标和进行问题识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案进行评价和优选，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确决策提供必要的支持。决策支持系统与商业智能11、战争满足了，或曾经满足过人的好斗54决策支持系统与商业智能课件决策支持系统与商业智能课件决策支持系统与商业智能课件决策支持系统与商业智能课件一、决策支持系统的概念与特征（二）决策支持系统的特征1.DSS的使用主体是中、上层的管理人员；2.辅助而不是代替管理人员进行决策；3.易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用；4.把模型分析技术与传统的数据存储技术及检索技术结合起来；5.准确处理大量的不同来源数据；6.提供报告和展示的灵活性，提供文本和图表的格式，支持对于决策的深入分析；7.使用先进的软件包，完成错综复杂的分析和比较；8.系统具有灵活性及适应性。

一、决策支持系统的概念与特征（二）决策支持系统的特征一、决策支持系统的概念与特征（三）决策支持系统与管理信息系统的关系一、决策支持系统的概念与特征（三）决策支持系统与管理信息系统决策支持系统—决策支持系统的性能决策支持系统的性能对问题解答阶段的支持支持不同的决策频率特定的DSS—涉及组织生命过程中极少出现的情况或决策的DSS惯例化DSS—处理那些不只一次出现的情况和决策支持不同的问题结构高度结构化问题—比较直接的问题，需要已知的事实和关系半结构化或非结构化问题—一些复杂问题，包括并不很清晰的数据关系，且数据格式多样化，又难于处理或得到。支持不同层次的决策单一性重复性决策频率战略层管理者要进行长期的决策操作层管理者要进行每一天的决策决策频率高低战略层战术层操作层决策支持系统—决策支持系统的性能决策支持系统的性能单一性重复二、决策支持系统的组成

（一）决策支持系统的概念模式

真实系统环境决策问题与人的行为有关的信息内部信息操作对话系统响应数据库系统模型库系统外部信息决策者图9-1DSS的概念模式

二、决策支持系统的组成（一）决策支持系统的概念模式环境决（二）决策支持系统的结构模式

DSS就是由人机接口、对话管理系统、数据库、数据库管理系统、模型库、模型库管理系统、知识库、知识库管理系统、方法库和方法库管理系统10个基本部件进行不同的集成、组合而成的，如图9-2所示。

用户人机接口数据库管理系统模型库管理系统知识库管理系统方法库管理系统数据库知识库方法库模型库图9-2DSS的结构模型

（二）决策支持系统的结构模式用户人机接口数据库管理系统模型库（二）决策支持系统的结构模式1.用户。用户的使用技能、动机、知识背景、使用方式以及担当的角色等相关问题对于成功应用决策支持系统是至关重要的。

2.数据管理部分。管理和存储与决策问题有关的数据，数据管理部分包括多个相应的子系统：数据库、数据库管理系统、数据仓库以及查询分析工具等。

3.模型管理部分。模型管理部分的部件包括：模型库、模型库管理系统、模型执行处理程序、模型组合生成程序等。利用这些模型，就可以把面向过去的数据变换成面向现在和预测将来的有意义的信息。模型库系统要能够灵活地完成模型的存储、管理和运行以及动态建模的功能。

4.知识管理部分。知识管理部分中最主要的是知识库，它以结构化的形式存储了有关的经验和知识，通过推理机完成知识的推理过程。知识和推理是决策的本质。知识管理部分主要集中管理决策问题领域的知识（规则和事实），包括知识的获取、表达、管理等功能。（二）决策支持系统的结构模式1.用户。用户的使用技能、（二）决策支持系统的结构模式

5.方法管理部分。方法管理部分主要包括的是方法库和方法库管理系统。是存储、管理、调用及维护DSS各部件要用到的通用算法、标准函数等方法的部件，方法库中的方法一般用程序方式存储。它通过对描述外部接口的程序向DSS提供合适的环境，使计算过程实行交互式的数据存取，从数据库中选择数据，从方法库中选择算法，然后将数据和算法结合起来进行计算，并以直观清晰的呈现方式输出结果，供决策参考使用。方法库内存储的方法程序一般有：排序算法、分类算法、最小生成树算法、最短路径算法、计划评审技术、线性规划、整数规划、动态规划、各种统计算法、各种组合算法等。

6.交互接口。也就是输入输出的界面，是人机进行交互的窗口。对话子系统是决策支持系统的人机接口，它负责接收和检验用户的请求，协调数据库系统、模型库系统之间的通信，为决策者提供信息收集、问题识别以及模型构造、使用、改进、分析和计算等功能。（二）决策支持系统的结构模式5.方法管理部分。方法

决策支持系统最一般的系统结构是三角结构，三角结构主要由数据库、模型库等子系统与对话子系统呈三角形分布构成，具体结构如下图所示：用户DSS输入接口数据库管理系统方法库管理系统模型库管理系统数据库方法库模型库报告数据库查询模拟结果DSSDSS输出接口决策支持系统最一般的系统结构是三角结构，三角结构主要三、智能决策支持系统

智能决策支持系统（IntelligenceDecisionSupportingSystem，IDSS），是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）与DSS相结合，应用专家系统（ExpertSystem,ES）技术，使DSS能够更充分地应用原有的知识，如关于决策问题的描述性知识，决策过程中的过程性知识，求解问题的推理性知识，通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。它具有既能处理定量问题，又能处理定性问题的功能。IDSS的核心思想是将AI与其他相关科学成果相结合，使DSS具有人工智能。三、智能决策支持系统智能决策支持系统（Intell人工智能与专家系统1.人工智能透视人工智能系统包括人员、规程、硬件、软件、数据、开发计算机系统所必需的知识，以及用来演示智能特性的机器设备。2.智能的本质智能行为：汲取经验、处理复杂情形、在没有重要信息时解决问题、决定重要事项、快速且正确的对新年环境做出反应、理解可视化图象、处理及操纵符号、有创造性和想象力、善于启发的能力。人工智能与专家系统1.人工智能透视人工智能自然语言处理视觉系统机器人技术专家系统神经网络学习系统人工智能与专家系统3.自然智能与人工智能的区别4.人工智能的主要分支专家系统机器人技术视觉系统自然语言处理学习系统神经网络人工智能自然语言处理视觉系统机器人技术专家系统神经网络学习系人工智能与专家系统

1.专家系统的特点能对他们的推理或提议的决策做出解释能显示“智能”行为能从复杂的关系间得出结论能提供“可移动的”知识能处理不确定性2.专家系统的能力战略目标的制订规划设计决策制定质量控制和监控诊断3.何时采用专家系统人工智能与专家系统

专家系统是由许多集成的、相互联系的构件所组成的。其中包括知识库、推理机、解释工具、知识库获取工具以及人机界面。专家系统的构成如下图所示：

用户用户接口推理机知识库知识获取设备专家1专家2专家N推理说明查询专家系统是由许多集成的、相互联系的构件所组成的。其中人工智能与专家系统

—专家系统构件1.知识库

专家系统的一个组件，其中存储了专家系统所用的所有相关信息、数据、规则、案例以及关系知识库的目的集结人类专家的经验模糊逻辑的运用模糊逻辑—计算机科学中的一个专业研究领域，可允许有“灰度”，或称“模糊设置”规则的运用规则—是联结给定的条件与应采取的行动或结果之间的一种条件表述案例的使用人工智能与专家系统

人工智能与专家系统

—专家系统构件2.推理引擎

推理引擎能从知识库中搜索信息及关系并提供答案、预测及建议。回溯链法—是一种从结论出发，向后追溯至支持结论的事实的推理引擎过程前溯链法—是一种从事实出发，向前推进直到找出结论的推理引擎过程回溯链法与前溯链法的比较3.解释工具

解释工具可让用户理解专家系统是如何得出某个结论的。人工智能与专家系统

知识库知识获取工具专家人工智能与专家系统

—专家系统构件4.知识获取工具

专家系统的部件之一，为获取及存储知识库中所有元素而提供的一种方便有效的方法。5.用户界面知识库知识获取工具专家人工智能与专家系统

决策支持系统与商业智能课件专家系统的应用范畴专家系统利用信息技术来获取并利用人类的专业知识。专家系统能够很好地解决具有清晰规则和程序的问题且具有很高的效率，并给公司带来巨大的收益。专家系统能做的事情有：·处理大量的信息；·减少错误；·汇集各种渠道的信息·改善服务；·提供决策的一致性；·提供新的信息；·减少工作时间·降低成本。专家系统的应用范畴专家系统利用信息技术来获取并利用人类的专业1.开发过程明确需求识别专家构架专家系统的部件实施各项结果维护和评价系统人工智能与专家系统

—专家系统开发1.开发过程明确需求识别专家构架专家系统的部件实施各项结果维专家系统知识工程师领域专家知识用户人工智能与专家系统

—专家系统开发2.开发及使用专家系统的参与者领域专家领域专家—是那些专家系统力图获取其专家经验或知识的个人或群体知识工程师和知识用户知识工程师—是在专家系统的设计、开发、实施和维护方面受过培训或有经验的个人知识用户—是使用专家系统的并从中受益的个人或群体。专家系统知识工程师领域专家知识用户人工智能与专家系3.专家系统开发工具和技术1980以前19世纪20世纪低高使用难易程度传统程序设计语言专用的以及第四代语言专家系统外壳人工智能与专家系统

—专家系统开发3.专家系统开发工具和技术1980以前19世纪20世纪低高使低开发专家系统的时间高低高开发成本利用现有的软件包从外壳开发从头开发人工智能与专家系统

—专家系统开发4.专家系统外壳和产品的优点易于开发和修改满意解的采用启发学的运用可由知识工程师和知识用户进行开发5.专家系统开发方案内部开发从头开发以专家系统外壳进行开发采购现有软件产品低开发专家系统的时间高低高开发成本利用现有从外壳开发从头开发信息的管理和检索AI和嵌入产品中的专家系统工厂布局医院及医疗设施援助接待处和援助员工业绩评价贷款分析病毒检测修复和维护运输市场营销·处理大量的信息；·减少错误；·汇集各种渠道的信息·改善服务；·提供决策的一致性；·提供新的信息；·减少工作时间·降低成本。人工智能与专家系统

—专家系统及人工智能的应用信息的管理和检索人工智能与专家系统

三、智能决策支持系统

IDSS可以有多种类型的信息库：文本库（TB）、数据库（DB）、方法库（AB）、模型库（MB）和规则库（RB）。其中文本库存储的是大量的自然语言书写的文档；数据库中存放的是事物关键因素的字段形式；模型库中存放的是反映信息本质关系的各种模型；规则库存放的是知识的最精炼的形式。在结构上，IDSS增设了知识库、推理机与问题处理系统，人机对话部分还加入了自然语言处理功能。IDSS以知识库为核心，在模型数值计算的基础上引入了启发式等人工智能的求解方法，使原来主要由人承担的定性分析任务的部分或大部分转由机器完成，并且比人做得更好、更稳定。知识的推理机制能获得新知识，知识的积累使系统的能力不断增强。在人机交流方面，IDSS的人机对话子系统采用自然语言处理技术形成智能人机交互。三、智用户人机接口自然语言处理系统问题处理系统模型库管理系统数据库管理系统方法库管理系统知识库管理系统推理机模型库数据库方法库知识库图9-5IDSS的基本结构

用户人机接口自然语言处理系统问题处理系统模型库数据库方法库知四、群体决策支持系统

群体决策支持系统（GDSS，GroupDecisionSupportSystem），是指在系统环境中，多个决策参与者共同进行思想和信息的交流，群策群力，寻找一个令人满意和可行的方案，但在决策过程中只由某个特定的人做出最终决策，并对决策结果负责。四、群体决策支持系统群体决策支持系统（GD（一）GDSS的功能

群体决策支持系统的基本功能有以下几点：1.通过加强通信，消除了差异：通过限制不必要的感情式的相互作用，控制、协调参与者的关系。2.提高讨论者的地位和结论的公正性。3.系统的实施可以是永久性的（稳定和正式的程序集合）或暂时性的（必要时才使用的系统）。群体决策支持系统的技术功能主要有以下几点：1.对决策过程中的数据信息交流的控制。2.自动选择合适的群体决策技术。3.对可行的决策方案进行分析计算和解释。4.如果群体决策无法得出一致，则讨论个体决策差异或提出重新定义问题的建议。

（一）GDSS的功能（二）GDSS的结构

GDSS是决策支持领域的新的分支，对常规的DSS进行了扩充，扩充的内容包括：1.增加了一个通信库（CommunicationBase），方便决策参与者之间进行交流。2.加强了模型库功能，提供了投票、排序、分类评估等功能来实现达成一致的决策。3.系统使用前能够快速准备和具有协调能力，如安排会议议程，事先让与会者熟悉相关数据文件和决策模型等。4.扩充了必要的物理设备。（二）GDSS的结构GDSS应用软件模型库通信库数据库用户接口公共屏幕与I/O设备终端C终端A终端B主持人决策者决策者图9-6一种较有代表性的GDSS结构

GDSS应用软件模型库通信库数据库用户接口公共屏幕与终端C终局域决策网络广域决策网络电话会议决策场所群体组员的位置近远高低决策频率群体决策支持系统2.GDSS的组成和GDSS软件GDSS软件—为群体工作提供有用工具的软件复合文档—由群体成员创建、使用和共享的文档组件—协助联合工作群体安排进度、交流和管理的GDSS软件3.GDSS的选择决策场所选择局域决策网络电话会议选择方案广域决策网络局域决策网络广域决策网络电话会议决策场所群体组员的位置近远高

执行支持系统ESS—一个专门化的DSS，包括所有硬件、软件、数据、过程和人员，用于辅助组织的高层行政官。1.ESS特点为个别执行者特制容易使用具有深入的能力支持对外部数据的需要可以协助处理高度不确定性问题面向未来和增值企业处理联系在一起董事会总经理职能部副经理职能部门主管执行决策的层次决策支持系统—执行支持系统执行支持系统ESS—一个专门化的DSS，包括所决策支持系统—执行支持系统2.ESS功能支持定义整体视野支持战略计划—分析群体的优缺点，预测未来的趋势，规划新生产线的开发，确定长远目标支持战略性规划和人员配置人员培植决策的整体方向和与工会有效的交流意见也是高层执行官重要的决策领域支持战略控制支持危机管理决策支持系统—执行支持系统2.ESS功能神经网络

神经网络(经常称为人工神经网络，ANN)是可以发现和辨别模式的人工智能系统。神经网络可以从例子中学习，并且可以用于新的概念和知识。神经网络广泛地用于图像模式和语言的分辨系统中。如果使用过可以辨认字迹的电子记事簿，它很可能就是利用神经网络来分析的字迹特征的。当有大量的信息可以利用时，神经网络非常适合于识别、分类和预测。通过检验成百上千的实例，神经可以查明信息中的重要联系和模式。例如，若将许多信用卡交易信息提供给神经网络，并告知哪些是欺诈性的交易，则它最终将学会识别可疑的交易。由于神经网络和专家系统都是接收输入并就输入的情况属于哪一类做出回答的系统，因此，读者可能会问，它们之间有何区别?我们知道，专家系统也可以进行分类，它根据要推出的结论提出问题，由问题的回答进行诊断或提出建议。它们之间的区别就是专家系统必须严格按照规则实施，而不能进行自我调节。神经网络具有许多优点，例如，它可以：独立学习并适应新环境；适于大规模并进行处理；可以在具有不完整或不良结构信息的情况下进行工作;能够处理变量之间具有依赖性的大量信息；可以分析信息中的非线性关系，并被称为特别回归分析系统。

神经网络

神经网络(经常称为人工神经网络，ANN)是可以发现第二节商业智能

一、商业智能的概念

商业智能（BusinessIntelligence，简称BI）的概念最早是GartnerGroup于1996年提出来的。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。商业智能是一种解决方案，关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中，提取出有用的数据，进行清理以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

第二节商业智能一、商业智能的概念外部数据库MSSQLORACAL外部文件ETL工具数据仓库元数据数据挖掘OLAP分析信息表现查询报表数据仓库数据模型BI系统用户元数据库元数据数据描述用法结构安全设置数据数据数据查询请求图9-7商业智能基本过程图

外部数据库MSORACAL外部数据元数据数据挖掘OL二、商业智能包含的内容

商业智能包括专家系统、神经网络、遗传算法和智能代理等几个方面。

1.神经网络被称为有学习能力的商业智能系统。神经网络具有和人类大脑相似的功能.经过对神经网络系统进行一段时间的训练以后，该系统可以在没有人干预的情况下进行模拟识别，以解决特定领域中的问题。神经网络可以很容易的解决具有上百个参数的问题，神经网络常用于两类问题：分类和回归。当神经网络被训练好以后，如果给它制定领域内新的模式识别问题，它就能给你有关这种模式的相关信息。原因就是在于神经网络是按照人脑的模式来制造出来的。它的任务就是响应、自我组织、学习、抽象和遗忘，而不是执行。

二、商业智能包含的内容商业智能包括专家系统、神经网

2.遗传算法是基于进化理论，并采用遗传结合、遗传变异、以及自然选择等设计方法的优化技术。它通过选择、交叉和变异等进化概念，产生出解决问题的新方法和策略。选择是指挑选出好的解决方案，交叉是将好的方案中的部分进行组合连接，而变异则是随机的改变解决方案的某些部分。这样当提供了一系列可能的解决方案后，遗传算法就可以得出许多解决方案。

3.智能代理是将计算机和网络中许多重复的工作独立出来，自动的适应人们的爱好和习惯，按照人们的要求完成工作。融合了许多现代的软件技术。它的典型应用是在Web上为消费商品进行筛选或监测拍卖，在竞价时提醒用户。

二、商业智能包含的内容

2.遗传算法是基于进化理论，并采用遗传结合、遗三、客户知识和客户智能

1.客户知识

客户知识有三个方面的涵义：

一是客户的知识(Knowledgeofcustcmers)，如谁是企业的客户，他们需要什么；二是关于客户的知识(Knowledgeaboutcustomers)，如客户的特征、困难和观点，交易历史，以及再次光顾本企业的可能性；三是有关客户环境的知识与观点，以及客户的关系网。三、客户知识和客户智能1.客户知识三、客户知识和客户智能客户知识在企业的有效使用可以给企业带来以下好处：（1）客户知识让企业清楚在产品和服务上努力的方向。企业有效整合现有的资源，从计划、设计、生产、营销、销售、服务等各个环节保证在满足客户需求下的高效率的运作。另外客户知识管理可以预测客户将来一段时期的需求，从而制定有效的策略。（2）根据从客户知识发掘的信息，计算客户生命周期价值，以此作为客户分类的依据。针对不同类别的客户采取不同的措施。（3）预测客户流失的可能性，或者采取及时的补救措施，或者做出减少不必要的投资等决策，最大限度地保留客户和降低企业的损失。三、客户知识和客户智能客户知识在企业的有效使用可以给企三、客户知识和客户智能2.客户智能客户智能（CI）是创新和使用客户知识、帮助企业提高优化客户关系的决策能力和整体运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合。实现客户智能的前提是：客户数据必须准备完整，能初步具备构建客户数据仓库的标准。客户智能具有的功能

：（1）客户数据管理功能

。（2）数据分析功能。

（3）客户知识发现功能。

（4）辅助企业建模。

三、客户知识和客户智能2.客户智能案例：金蝶的商业智能方案及其特点

商业智能已经成为中国软件市场的新热点，全球著名的BI厂商已经纷纷进入中国，以期占领较高的市场份额。如，SAS、SPSS、Hyperion、Cognos、Brio、BusinessObjects、Microstrategy等BI厂商，SAP、OR