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商业智能系统介绍
网友    实践应用  编辑:dezai   图片来源:网络
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。

BI,商业智能系统。这个和数据挖掘有联系,因为BI即是个管理系统,中间也包含了数据分析引擎,和数据挖掘模块,且不谈这个模块做的好坏。
WIKI的描述(一般我认为这算非教科书外,权威言论)
”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。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数 据,以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的,也可以是管理层和策略层的决策。“
其首先定位于商业数据处理,其次定位于计算机辅助决策系统,因此也可以叫作,商业信息辅助决策系统,如果直接说,商业决策系统,估计没哪个甲方愿意购买,是人管设备,还是设备管人?是董事会或执行团队权利大,还是这个系统的权利大?所以要有辅助两个字。
其本质上说,是个信息化的系统。即,知识,数据,通过信息化手段进行流动和利用。除去数据挖掘模块外,其本身并不是个数据分析系统。更侧重于一个综合的管理系统(当然不是企业的管理系统软件)有知识管理系统的概念,但更多是商业数据的管理。
而数据挖掘,更多的是一个独立的功能性模块。数据挖掘系统,即便成系统,辅以的也是数据的来源,计算,存储等一切围绕数据分析工作展开的配套系统。 如果一个数据挖掘系统,需要人为的干预或介入,只能说是个辅助的计算系统,或辅助的数据分析工具。如果一个数据挖掘系统,在计算过程中(不是计算方法的设 计过程,运算过程),需要人为介入干预,则这种数据挖出来,注定含有主观的因素,而不是客观的数据体现。这和问卷调研中,答案只有两个,喜欢,很喜欢,由 此得出,绝大多数人都喜欢这个产品是一个后果。”毫无意义“。
知识管理系统,更是个信息化的系统,在于对数据(抽象的可以把知识看作数据),的有效整理,归类,推送。使得数据的价值化提升。但数据并没有加工出额外的信息,而是尽可能的去利用数据,发挥数据的价值。因此和数据挖掘没有关系。数据分析也谈不上。
经常我谈的数据挖掘,会被朋友搞混为BI,或知识管理系统,我觉得有两个原因,一个的原因是,对方把数据挖掘的模块,等同于我所谈的数据挖掘系统。 如同我谈,一个包含集合的集合,前者是后者的元素,那么他们就混乱了,他们会说”你究竟是在谈元素还是在谈集合。你其实说来说去,就是在谈集合,扯什么这 个集合在被包含的集合中,是元素的概念“。其实抽象的理解,集合就是元素,元素就是集合,在集合论中,我们可以定义一类集合,其不包含任何其他集合,此时 这类集合就是元素。不过这种数学或哲理的东西,我要说出来,经常被当作脑袋坏掉的人看待。
另一个原因是,对数据挖掘的狭义理解和广义理解的差异。广义上认为,只要数据进去,和出来不一样,且出来的符合我的预期,就是数据挖掘。这么说我不反对,但这个和数据分析是一样的概念。
例如,我们要做个计算平均值的函数。这个函数就是个数据分析工具。通过计算。我们获得了样本的平均值,或者K聚类吧。 然后呢?如果把数据挖掘广义上和数据分析对等的朋友通常就”没有然后了“,”我得到我想要的啊。这就是数据挖掘“。OK,不纠结这句话对不对。这里说下, 狭义的数据挖掘我的理解。
首先,挖掘是为了获取看不到的事物。否则,不是挖,坑里有东西,你直接提走的了。或许叫做”数据收割“更妥当,也区别数据采集。
其次,挖掘能得到有价值的东西,但需要注意,有价值的,未必是你想要的,或者你预期的。例如,你希望得到一类消费人群的消费习惯。如果只是数据挖 掘,可能得出的结论并不是市场规划人员所期望的,但不代表这个信息是没有价值的。数据挖掘系统,到此为止,究竟这个信息,你是否认可,是否要修饰,是否要 掩藏,是否要对应调用其他资源整合新方案,新决策, 这是BI的事情。我举另外一个极端的例子,我们通过谷仓的存储量,温度,湿度,去控制谷仓设备,以尽可能的防止谷物霉变,这是物联网的一个典型方案,到此 不能说这是个数据挖掘系统。但是通过全国谷仓的现状,霉变的时间(例如3个月后霉变,还是2个月后霉变,今天有多少霉变,每个谷仓的存储数量),可以获得 一个当前国家储备粮,和准流通粮的情况,从而动态得出当前谷物期货价格(注意不是现货,是预测未来必须要去流通(否则烂掉)的谷物来计算未来市场供需情 况),这个就是数据挖掘了。因为存在关联和统计,而且你不能通过系统设置去人为介入计算。(当然这种数据挖掘项目不是一般企业能做的,直接涉及国家战略资 源信息,IBM想做,在大陆也不会让他做)我就不知道。这个和商业智能管理有什么关系。因为后者只能辅助决策,而前者是可以具备主动权的。数据挖掘系统出 来的信息,可能会呈现一种情况,直接决定决策,而不是配合其他,辅以决策。(当然,谈数据挖掘和决策的关系,跑题了)
总之,狭义上的数据挖掘,更多在于在性质上,而不单单在数值上,给与你有价值的信息。强调数据之间关联的综合分析,包括统计,而这种关联性并不是你能所预期的。
如果一个BI系统,存在一个数据挖掘模块,确实可以。获得了你不能预期的关联的综合分析结论,这个确实也可以,但对于BI系统并不会结束,其会根据已知不同的模块输出结构,给出明确的操作模式,因此,从BI系统整体上看,并不是数据挖掘系统(本身是个管理系统)。
绕来绕去,其实就是一句,数据挖掘系统是个准智能系统,但并不是BI,最多是BI中的一个模块或引擎,不能因为BI具备数据挖掘模块,就认为是个准 智能系统,甚至可能因为BI的人为设计要求,导致准智能系统的数据挖掘模块在整个系统来看,并不能具备智能性,(存在选择性过滤的过程)。

 

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