尊龙凯时軟件(來(lái)源:CIO時(shí)代網(wǎng) 作者:佚名)
“在后工業(yè)時(shí)代,也就是信息時(shí)代,人類(lèi)社會(huì )的中心問(wèn)題將從如何提高生產(chǎn)率轉變?yōu)槿绾胃玫乩眯畔?lái)輔助決策?!笨▋然仿〈髮W(xué)計算機科學(xué)教授赫伯特·西蒙(Herbert Simon)曾經(jīng)這樣預言。
他提出的“信息輔助決策”的觀(guān)點(diǎn)被認為是“商務(wù)智能”的理論雛形。今天的商務(wù)智能擁有了一個(gè)更響亮的名字,但它要回答的仍然是一個(gè)老問(wèn)題:怎樣將數據、信息轉化為知識,擴大人類(lèi)的理性,輔助決策。
那么,商務(wù)智能一路走來(lái),經(jīng)歷了哪些轉變?有哪些里程碑式的事件呢?本文就為大家梳理一下商務(wù)智能的發(fā)展。
數據倉庫的誕生
和很多古老的傳說(shuō)一樣,“很久很久”以前,世界很荒涼。數據的世界也是這樣。數據最早存儲在“運營(yíng)式系統”中,目的為了提高工作效率,只能用于查詢(xún)。
但獨立的系統越來(lái)越多,數據量也越來(lái)越大,傳統的利用數據的方法顯然不能滿(mǎn)足業(yè)務(wù)的需求。20世紀90年代,管理大師彼得·德魯克(Peter Drucker)曾感慨:迄今為止,系統產(chǎn)生的還僅僅是數據,而不是信息,更不是知識!
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1983年,第一個(gè)數據倉庫系統誕生了,雖然“數據倉庫(Data Warehouse)”這一概念五年后在得以提出,但Teradata利用并行處理技術(shù)為美國富國銀行建立的這個(gè)決策支持系統,已經(jīng)扮演了數據倉庫的角色。
區別于數據庫主要用于為運營(yíng)系統保存和查詢(xún)數據,數據倉庫以數據分析、決策支持為目的來(lái)組織存儲數據。數據倉庫打破了運營(yíng)式系統“老死不相往來(lái)”的格局,為商務(wù)智能提供了可能。
聯(lián)機分析:萬(wàn)維的世界
報表(report),是關(guān)系型數據庫呈現信息的主要方式。但傳統的報表是一對一的查詢(xún),業(yè)務(wù)用戶(hù)可能問(wèn)出跨越多維度的,復雜的問(wèn)題,這就對數據提出了新的要求--數據分析。
隨著(zhù)數據倉庫的誕生,聯(lián)機分析(Online Analytical Processing),也叫多維分析,也應運而生。
聯(lián)機分析是對數據進(jìn)行多維度的分析,可以把多個(gè)數據庫相連,能夠幫助業(yè)務(wù)人員獲得更深入的洞察。
運用聯(lián)機分析技術(shù),用戶(hù)可以隨時(shí)創(chuàng )建自己需要的報表。技術(shù)人員只需要在后臺預置多維度的數據立方體(cube),用戶(hù)就可以在前端從不同維度、不同粒度對數據進(jìn)行分析,從而獲得全面、動(dòng)態(tài)、可隨時(shí)加總或細分的分析結果。
至此,面粉終于成為了蛋糕,一個(gè)立體的、神秘莫測的數據世界終于形成。
姍姍來(lái)遲的商務(wù)智能
1989年,商務(wù)智能的概念終于浮出水面。高德納咨詢(xún)公司的德斯納(Howard Dresner)這樣定義商務(wù)智能--“商務(wù)智能指的是一系列以事實(shí)為支持、輔助商業(yè)決策的技術(shù)和方法”.這一定義和西蒙“信息輔助決策”的觀(guān)點(diǎn)遙相呼應。
商務(wù)智能的產(chǎn)生得益于數據倉庫和聯(lián)機分析的發(fā)展,但這些離智能還相去甚遠。商務(wù)智能,實(shí)際上是和數據挖掘技術(shù)相伴而生的。
1989年也是數據挖掘技術(shù)興起元年。數據挖掘分為兩類(lèi),一是發(fā)現數據背后的規律,被稱(chēng)為描述性分析;一是對未來(lái)的預測,被稱(chēng)為預測性分析。數據挖掘賦予了技術(shù)“智能”的內涵。
一襲華美的袍
至此,商務(wù)智能已經(jīng)具備了數據整合、分析和挖掘的技術(shù)條件。但進(jìn)入21世紀之后,一種新技術(shù)突飛猛進(jìn),為商務(wù)智能錦上添花,這就是可視化技術(shù)。
從最早的點(diǎn)線(xiàn)圖、直方圖、餅圖、網(wǎng)狀圖等簡(jiǎn)單圖表,到以監控商務(wù)績(jì)效為主的儀表盤(pán)、記分板,再到三維地圖、動(dòng)態(tài)模擬,可視化技術(shù)讓IT更加“性感”。
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