第三方物流企业中的商务智能技术应用
2017-05-25 01:01
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内容摘要：数据挖掘是
内容摘要：数据挖掘是商务智能技术的重要组成部分，是一个新的重要的研究领域。本文先容了商务智能技术应用现状和组成，阐述了数据挖掘技术在第三方物流企业的应用。 关键词：商务智能 数据挖掘 第三方物流 研究
在当今竞争日益激烈的市场环境中，第三方物流企业都希看能够从浩如烟海的商务数据以及其他相关的物流业务数据中发现带来巨额利润的商机。只有那些利用先进的信息技术成功地收集、分析、理解信息并依据信息进行决策的物流企业才能获得竞争上风，才是物流市场的赢家。因此，越来越多的物流治理者开始借助商务智能技术来发现物流运营过程中存在的题目，找到有利的物流解决方案。
商务智能技术应用现状
我国加进了WTO，在很多领域，如金融、保险、物流等领域将逐步对外开放，这就意味着很多第三方物流企业将面临来自国际大型跨国物流公司的巨大竞争压力。国外发达国家各种企业采用商务智能的水平已经远远超过了我国。美国Palo Alto 治理团体公司1999年对欧洲、北美和日本375家大中型企业的商务智能技术的采用情况进行了调查。结果显示，在金融领域，商务智能技术的应用水平已经达到或接近70%，在营销领域也达到50%，并且在其他应用领域对该技术的采纳水平都进步约50%。现在，很多第三方物流企业都把数据看成宝贵的财富，纷纷利用商务智能发现其中隐躲的信息，借此获得巨额的回报。
据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年均匀投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层治理者必须能够控制极其复杂的贸易结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，随着数据挖掘技术的精益求精和日益成熟，它必将被更多的第三方物流企业采用，使更多的物流治理者得到更多的商务智能。
（转载自http://www.ＮＳＥＡＣ.com中国科教评价网）
商务智能技术的组成
具体地说，商务智能技术有数据仓库(data warehousing)、联机分析处理(on-line analytical processing，简称OLAP)、数据挖掘（data mining），包括这三者在内的用于综合、探察和分析商务数据的先进的信息技术的统称就是商务智能技术。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的主要用于决策支持的数据的集合。一般来说，大的物流公司或企业内存在着各种各样的信息系统，这些应用驱动的操纵型信息系统为企业不同的物流业务系统服务，具有不同接口和不同的数据表示方法，互相孤立。利用数据仓库技术可以动态地将各个物流企业子系统中的数据抽取集成到一起，进行清洗、转换等处理之后加载到数据仓库中，通过周期性的刷新，为物流用户提供一个同一的干净的数据视图，为数据分析提供一个高质量的数据源。
对于数据仓库中的数据，可以使用一些增强的查询和报表工具进行复杂的查询和即时的报表制作，可以利用OLAP技术从多种角度对物流业务数据进行多方面的汇总、统计、计算，还可以利用数据挖掘技术自动发现其中隐含的有用的物流信息。
数据挖掘又称知识发现（Knowledge Discovery in Database，简称KDD），是从大量数据中抽取有意义的、隐含的、以前未知的并有潜伏使用价值的知识的过程。数据挖掘是一个多学科交叉性学科，它涉及
统计学、数据库、模式识别、可视化以及高性能计算等多个学科。利用数据挖掘技术可以分析各种类型的数据，例如结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据、静态的历史数据和动态数据流数据等。
数据挖掘技术在第三方物流企业的应用分析
（科教作文网http://zw.nseAc.com） 数据挖掘是从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜伏有用的数据中发现其潜伏规律的技术，是当前计算机科学研究的热门之一。随着信息技术的高速发展，积累的有关物流行业的数据量剧增，如何从大量的物流数据中提取有用的知识成为第三方物流企业当务之急。数据挖掘就是为顺应需要应运而生发展起来的数据处理技术。
