摘要：商务智能是数据仓库、数据挖掘、OLAP等技术的集成，作为当前重要的研究前沿之一，商务智能是学术界和企业界关注的热点。文章运用统计、比较方法对相关著作和文章进行了统计研究，并对研究中的重点问题及相关成果作了分析总结。
关键词：商务智能；知识管理；数据仓库；数据挖掘
商务智能（Business Intelligence，简称BI）的概念最早是Gartner Group 的Howard Dresner于1996 年提出来的，我国学者将之翻译为“商业智能”或“商务智能”，本文选用“商务智能”作为Business Intelligence的中文翻译。近年来，商务智能技术日趋成熟，越来越多的企业决策者意识到需要商务智能来保持和提升企业竞争力。在美国，500强企业里面已经有90%以上的企业利用企业管理和商务智能软件帮助管理者做出决策。国外己经有很多成功实施商务智能的案例。我国的商务智能处于导入期，商务智能应用的程度和实际效果都与国外企业有很大差距。近年来，国内外商务智能供应商和高等院校都开展了广泛的商务智能的基础研究和应用研究。本文主要基于国家图书馆的多库目录检索系统、清华同方全文数据库检索系统等，对国内商务智能的研究现状进行了分析和总结。
一、 文献统计分析
1． 论著统计分析。为了对近年来国内商务智能论著情况有一个比较全面的了解，笔者分别以“商务智能”和“商业智能”（他们指的都是Business Intelligence，BI）为检索题，通过对国家图书馆的多库目录检索系统进行题名检索，得到近年来相关论著及博硕论文分布情况：国内商务智能专著只有2004年的两本，译著在2003年~2005年间有三本。相对于最早1988年出版、截止2005年已经出版23本的西文专著（含一本日文专著）要少得多。国外2001年~2004年间出版的商务智能专著数量极多，说明经过一段时间的发展，国外商务智能的基础研究和应用研究都比较成熟。而我国从2002年起仅有少量的博士论文，关于商务智能的专著也屈指可数，我国商务智能仅处于导入期，对商务智能的系统研究还有大量工作要做。
2． 论文统计分析。
（1）数量分布统计分析。笔者利用清华同方中国期刊全文数据库检索系统（Web），分别以“商业智能”、“商务智能”为检索题进行篇名检索，得到221篇文章（论文、简讯等），通过内容分析，除去内容重复的和明显不符合我们主题的文章，得到以下统计结果（见表1）。
从检索结果来看，1996年的两篇简讯可以说是国内较早关于商务智能的文章。中国学术期刊全文数据库在1996年~2005年期间，收录了有关“商务智能”和“商业智能”的论文一共200篇，文章数量年代分布呈现前几年缓慢增长，近几年明显递增的特征。因此可以将国内商务智能发展规划为两个阶段：①初始阶段（1996年~2001年）：这个阶段国内商务智能初露端倪，这段时间相关文章很少，有36篇，约占总数18%，说明商务智能在当时属新事务，没有得到应有的重视，这段时期的文章多是关于商务智能软件和国外商务智能研究的简单介绍和综述。②明显增长阶段（2002年~2005年）：这阶段论文有显著增长。不少论文讨论商务智能在各行业和各领域的应用，但是关于商务智能的较高水平和较深层次的学术研究论文还极少，大部分文章仍是简单的、重复的功能介绍、综述和简讯等。这与目前我国企业信息化程度普遍不高、缺乏大量数据积累、缺乏应用商务智能的实践有关。
（2）主题分布统计。笔者查阅大量的相关论文资料，对当前商务智能的研究主题进行划分并加以调整，将商务智能的研究内容划分为基础研究和应用层面两大类，其中基础研究包括商务智能定义、功能（任务）、技术、综述等，关于商务智能的一般应用研究等无法归于应用层面所分细类的文章也放在这一部分；应用层面分为：①商务智能软件方面的简讯和功能介绍；②商务智能的行业应用，如金融、电信等；③商务智能应用的范畴，如客户关系管理、电子政务等。按以上主题通过对中国学术期刊全文数据库按题名检索的结果进行分类，统计表明，国内学者对商务智能基础工作研究较少，共75篇，占总数的 37.5%，其中还包括无法归类于商务智能软件和具体应用的一般应用讨论的文章。这里分别以“商务智能”、“商业智能”为题名检索到商务智能技术方面的论文极少，但如果以“数据挖掘”、“数据仓库”、“OLAP”分别进行题名检索，会得到成百上千篇论文。作为商务智能的支撑技术，数据挖掘、数据仓库、 OLAP的发展是推动商务智能发展的技术基础。商务智能支撑技术研究的逐渐深入和成熟，为商务智能的功能、体系结构、应用研究等提供了良好的技术基础。
近几年我国关于数据挖掘、数据仓库、OLAP的研究论文数量激增，基础研究关系到商务智能的应用能否顺利进行，这其中商务智能的支撑技术（数据挖掘、数据仓库、OLAP）是研究的重点之一。
总的来说，我国关于商务智能基础研究的论文数量极少，部分论文的质量不高，只是肤浅的介绍式论述，论文内容不新颖，重复性较高，算得上是严格意义上的学术论文数量更是屈指可数，尤其缺乏高质量的、深入的关于功能、体系结构、方法等方面的论文。当然这也与商务智能本身的特点有关，确切地讲，商务智能并不是一项新技术，它将数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等技术与客户关系管理（CRM）、ERP等系统结合起来应用于商业活动实际过程当中，实现了技术服务于决策的目的。
商务智能应用研究的文章数量相对较多，共125篇，占总量的62.5%，这部分文章中41篇（32.8%）是关于商务智能软件的简讯，其余84篇（67.2%）是关于商务智能在各行业和各领域应用的论文和介绍性文章。这部分关于具体应用的文章也存在讨论不够深入、内容比较简单、有重复的现象。论文数量2002年开始增长较多，电信、金融等信息化程度高的行业应用商务智能较多，客户关系管理、竞争与决策、信息化和ERP等领域是商务智能应用的热点。
二、 国内商务智能理论研究现状
从以上分析来看，我国商务智能的研究还处于导入期。像员巧云那样，笔者也把商务智能的理论研究分为宏观研究和微观研究两方面，其中宏观研究主要是从总体上把握，如商务智能的必要性、内涵和理论综述等；微观研究主要包括：商务智能功能、技术、体系结构等。
1． 宏观研究和微观研究两方面。
（1）商务智能的含义。①Gartner Group将商务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的技术及其应用。②IBM认为商务智能是一系列由系统和技术支持的以简化信息收集、分析的策略的集合，它应该包括企业需要收集什么信息、谁需要去访问这些数据、如何把原始数据转化为最终导致战略性决策的智能、客户服务和供应链管理。③简言之，BI=DB（数据库）+DW（数据仓库）+OLAP（在线分析处理）+DM（数据挖掘），是多种技术的集合，是人工智能技术的最新方法。现如今，商务智能的概念已经不仅仅是软件产品和工具，而是整体应用的解决方案，甚至升华成为一种管理思想，体现的是一种理性的经营管理决策的能力，即全面、准确、及时、深入地分析和处理数据与信息的能力。
（2）商务智能与知识管理的区别与联系。商务智能和知识管理最重要的类似处是它们最终都处理知识，知识管理中的知识明显的总是直接来自人，商务智能中的知识源自数据，它是经过分析产生的知识；商务智能和知识管理都受企业文化和人的影响；商务智能看重的分析数据的技术和知识管理中管理和分发知识的技术很不同，然而，他们在内容获取和显示方面都共有终端技术。
2． 微观研究方面。
（1）商务智能的功能。商务智能系统的仪表盘可以剪裁环境以满足用户的特殊需要；用户可以定制主页来展示最关键的图表和报告，并且当商业需求变化时可以改变显示的图表；能基于底层（underlying）数据源的更新自动更新图表；可以根据特定参数或特定条件的变化进行预警；有例外管理能力；仪表盘的资源组件使资源材料与特定的使能过程一致；提供团队协同工作环境等。
（2）商务智能的支撑技术数据仓库、数据挖掘、OLAP。①数据仓库技术。数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的及包含历史数据的数据集合，它用于支持经营管理中的决策制定过程。商务智能系统的核心是解决商业问题，它把数据处理技术与商务规则相结合，以提高商业利润减少市场运营风险，是数据仓库技术、决策支持技术和商业运营规则的结合。②数据挖掘技术。数据挖掘（Data Mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的及随机的实际应用数据中，挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则的过程。③联机分析处理技术（OLAP）。OLAP是一种多维分析工具，目标是满足决策支持或多维环境下特定的查询和报表需求，使分析人员、管理人员或执行人员能够从多个角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的并真实反应企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解。
三、 国内商务智能应用研究
1． 商务智能的应用行业。商务智能的应用领域非常广泛，典型的有电信、银行、保险、医疗、零售、政府等，以及所有建立了数据仓库的用户。从商务智能应用的论文内容来看，我国的商务智能应用还处于起步阶段，仅在信息化程度偏高的电信、银行、保险、医疗等有少量应用。这一方面因为商务智能是建立在数据仓库基础上的，我国大部分企业的信息化程度偏低，缺乏数据的积累，而数据的积累需要一个较长期的过程。另一方面因为对商务智能的认知度不高，缺乏商务智能方面的人才以及对这些人才的有效管理。
商务智能的应用与行业内信息化的基础状况密切相关，实施商务智能的企业中，以电信、金融行业的使用率较高。刘艳丽认为商务智能能带来较大价值的企业中，以制造型企业最多，超过50%；其次是零售业，为41.2%；而政府机构对商务智能产品或技术的使用价值低于其他软件产品。以目前制造型企业和零售业的低使用率和高预期值来比较，这两个领域将是商务智能不可忽视的新市场。
2．商务智能在客户关系管理（CRM）、信息化与ERP、竞争与决策中的应用。统计分析显示商（下转第112页）务智能在客户关系管理、信息化、竞争与决策等方面的研究论文相对较多。著名的商务智能公司Business Object公司的专家Paul Clark 在分析商务智能与CRM的关系时认为：客户知识是CRM重要的核心组成部分，而商务智能是CRM的智慧所在，客户知识的获取与保存依赖于商务智能，商务智能是整个CRM的基础。
商务智能是架构在ERP之上的，而决策支持是在商务智能基础上的再扩展。从基础架构的角度上看，商务智能数据库和 ERP有许多共通之处。但商务智能和ERP绝对不是同一事物或是同一事物体的两个方面，它们是互补的系统。它们最大的共性就是，它们使企业运行得更有效率、响应更及时并易于整合。
商务智能建设的主要目标是企业决策支持。商务智能通过信息技术的运用在不同层面为战略决策提供新的支持：提升决策者洞察力；支持信息获取与分析。
商务智能系统可以从以下方面帮助企业获取更大的竞争优势：显著提升企业决策水平；识别优质客户，改善企业与客户关系；降低企业经营成本；创新业务模式。
3． 商务智能系统、软件工具。目前市场上的商务智能厂商一般分为三大类：一类专门做商务智能软件的厂商如Business Object、Brio、Cognos；第二类是继承性的数据库厂商和统计软件厂商，这类公司包括NCR、Microsoft、CA、Oracle、 Sybase、IBM、SAS等；第三类是一些管理软件厂商，如SAP、博科、用友、金蝶等公司。
不同的人对商务智能的理解仍然不同。数据库服务商（如Oracle、IBM、Sybase）往往认为数据仓库是商务智能的核心，数据展示服务商（如Hyperion、BO、Cognos）则认为商务智能就是联机分析（OLAP），而数据分析服务商（如SAS、SPSS）一般认为数据挖掘才是商务智能的核心。
四、 商务智能研究热点及发展趋势
1． 商务智能的研究热点。从商务智能的研究成果分析来看，当前商务智能的研究热点主要有：（1）集成的商务智能体系研究；（2）商务智能的预测功能；（3）商务智能网络的研究；（4）决策支持工具的研究；（5）企业建模方法研究；（6）信息的收集与获取研究。
2．商务智能的主要发展趋势。通过对已检索文章分析，商务智能将呈以下发展趋势：（1）应用领域的探索和扩张；（2）应用行业将更广泛，制造业、零售业将是商务智能应用的热点；（3）与领域、行业知识的结合；（4）实时商务智能系统的研究和应用；（5）不同领域的理论、技术的融合；（6）商务智能系统可视化、交互性；（7）从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展。
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