贸易智能及其应用的研究与发展(1)(2)
2015-02-12 01:19
导读：目前大多数BI系统功能集中在分析方面，对系统的智能性不够重视，决策支持功能主要还是依靠数据挖掘、OLAP等工具的数据分析、趋势猜测功能来实现，不
目前大多数BI系统功能集中在分析方面，对系统的智能性不够重视，决策支持功能主要还是依靠数据挖掘、OLAP等工具的数据分析、趋势猜测功能来实现，不具备专门的决策支持系统提供方案天生、方案协调，方案评估的功能，更不具备群体决策和智能决策的能力，也就是说BI的智能化水平还很低。
2． 贸易智能发展趋势。随着应用的不断深进，市场需求对BI提出了新的挑战，Internet、IT技术以及人工智能的不断发展，则为BI的不断完善提供了强大的技术支持。未来，BI有看进一步获得长足发展，从根本上改变决策方式。具体来说，BI未来发展将集中于以下几点：
（1）支撑技术。基于关系对象数据库的数据仓库将是未来的一个发展方向，数据仓库的平台性能将得到很大改善。数据挖掘方法和算法研究将更加深进，专门用于知识发现的数据挖掘语言有看进一步向标准化发展。基于数据仓库的数据挖掘与OLAP将实现融合和互补，从而使分析操纵智能化，使挖掘操纵目标化。信息可视化进程进一步发展，以提供更优的洞察力。对非结构化数据的处理和分析，比如文本挖掘和WEB挖掘的能力将大大增强。
（2）体系结构。BI方案的协同性和开放性将进一步进步。企业能够利用合作伙伴的数据仓库或Intranet系统中的***数据集进行决策分析活动，并且OLAP及其它BI的应用以Web服务形式提供，以XML形式发放BI应用的分析结果是新的发展趋势。
（3）应用系统。BI系统将更具专业化和行业化的特点，笼统的BI系统渐渐成为概念，BI根据每个领域关注的重点和分析模型，提供针对具体企业进行扩展的解决方案。各种贸易分析模型、数据挖掘算法将集成到BI软件和分析应用之中，从而能够集中解决不同部分的需要。同时，BI应用与企业门户、企业应用集成紧密相连，新的BI系统不再是一个孤立的应用。
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四、 我国发展BI的若干题目
1． 关注BI的技术研究。目前，我国在BI软件开发和基础理论的研究上都非常薄弱。应在研究开发领域中关注人工智能、认知科学的研究成果和数据挖掘算法的研究。
BI和人工智能的研究息息相关，要进步BI研究开发水平，必须紧密跟踪人工智能领域的最新研究进展。目前，对人工智能的研究已扩展到对认知科学研究。认知科学引起的新的智能理论和技术方法的研究，将对人工智能的研究与发展起到促进作用。
在对认知科学的研究中，多个西方国家的国家科学战略计划都对认知科学的研究进行了重点部署。多国合作的“国际人类前沿科学计划”被国际上看作三个重要计划之一，投资100亿美元，认知科学是该计划的重点内容。我国在1992年将“认知科学中若干重大前沿题目的研究”列进国家攀登计划。认知科学的信息处理是认知科学的重要研究内容，得到了国际的重视。目前，国际上已将“人的智能和人工智能的极限”列为21世纪需要解决的24个
数学题目之一。国家自然科学基金委在“十五”发展计划中，将“认知科学及其信息处理”列进优先资助领域的24个主要内容之一。
数据挖掘是BI的核心技术之一，加强对数据挖掘的研究是BI研究开发的重要内容。支持向量机（SVM）是一种新的机器学习方法，在分类方而具有良好的性能，它在数据挖掘领域有广阔的应用远景。SVM还处于发展阶段，尤其是其算法实现方面存在着效率低下的题目，这也限制了SVM在数据挖掘中的应用。目前很多研究是将支持向量机扎实的理论背景和快速的算法相结合应用于数据挖掘，这对于BI系统进步数据处理功能将产生很强的促进作用。
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这些技术的研究成果将对BI的研究与发展带来重大影响。
2． 重视BI的应用研究。BI系统是复杂的系统，它的成败不仅取决于技术因素，经济、环境、职员、组织等因素也起着非常重要的作用。企业在实施BI的过程中，除了存在技术上的困难，还有来自企业文化和治理理念的挑战。另外，企业还存在数据质量治理混乱的题目，这也制约了BI的实施。在国内，企业实施BI必须留意以下几点：
