第一篇：商务智能课程总结
商务智能课程总结
41023019邓娟
通过这学期对商务智能这门课程的学习，我了解到了很多关于商务智能的相关知识。接下来自己便根据这学期所学习的内容简单做一下总结，并谈一下自己的一点学习心得。
商业智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。又称为商业智慧，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值的工具。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统(包括OLTP)的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
商务智能按Gartner的定义分为四部分：数据挖掘、多维分析、即席查询以及报表。从技术层面上讲，商务智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。我们这学期的学习了数据仓库和报表的相关知识。
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库从通俗意义上来说，就是存储数据的仓库，只不过这个仓库不是现实世界中能够用肉眼看见的存储物品的仓库，而是用以存储数据的虚拟仓库。它是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
广义的说，基于数据仓库的决策支持系统由三个部件组成：数据仓库技术，联机分析处理技术和数据挖掘技术，其中数据仓库技术是系统的核心。联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing)是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。数据挖掘（Data Mining）,是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，诸如神经网络、规则归纳等技术。这学期的学习还包括了很多商务智能相关的技术以及软件的运用，使自己受益良多，让我的商务智能相关技术知识丰富了不少，也提高了我的软件操作能力。但是还是存在一些不尽人意的地方，比如上课时，老师使用的专业术语太多，加上所用课件是英文版的，就让我们很多时候都跟不上老师的节奏。我个人认为还需要改进一下：
1、老师上课应该事先给我们课程的提纲，让我们了解这门课程具体的学习安排，好让我们做到心中有数，并且做好相应的预习工作。
2、老师上课应该避免使用过多的专业化术语，让我们听起来更容易一些，不至于因不知所云何物而无法理解。
3、老师应该及时听取学生课堂上的回馈，应及时了解学生是否跟上了课堂进度。
4、在进行相关实验操作前，应做好相应的准备工作，避免上课时无法正常进行试验，导致时间的浪费。
这是我学习了这门课程以后的一点心得和建议，最后还是十分感谢老师们给我们带来的精彩的课程，让我们学到了很多商务智能相关的知识。
第二篇：智能电网课程总结
智能电网课程总结
一 学习目的
智能电网是当今世界电力系统发展变革的最新动向，并被认为是21世纪电力系统的重大科技创新和发展趋势。协调发展不是单个系统的事情，而是一种“整体性”、“综合性”和“内生性”的同步发展的聚合，可持续发展已成为国家、城市、产业和企业等共同追求的目标。协调发展是可持续发展首要的基础和前提性因素，是可持续发展的动因和手段。更加适应高度市场化的电力交易的需要，更加适应客户的自主选择需要。为此不同的国家和组织都不约而同地提出要建设具有灵活、清洁、安全、经济、友好等性能的智能电网，将智能电网视为未来电网的一个发展方向。尽管智能电网的研究与实践尚处于起步阶段，但是建设智能电网已经成为世界电力行业的一种美 好愿景，必将进一步推动电力工业的变革与进步。
作为普通本科生，我选修智能电网相关课程的目的是：了解当下电力系统发展的动向与建设智能电网的目的和意义以及发展目标和路线，熟悉各环节的关键技术，深入的理解建设智能电网的必要性。
二 智能电网发展背景
在当前世界能源短缺危机日益严重、电力系统规模的持续增长、气候环境变化加剧等因素的影响下，21世纪电力供应面临一系列新的挑战。因此，在欧盟、美国和中国，政府、高校研究机构和企业共同参与，针对保证21世纪能源供应面临的技术问题、技术难点和技术路线开展了深入的研究，提出了智能电网的概念。目前，这些国家和地区将智能电网提高到国家战略的高度，将发展智能电网视为关系到国家安全、经济发展和环境保护的重要举措。智能电网是解决2l世纪电力供应面临问题的有效途径。
智能电网计划中的发电侧将要实现电力流、信息流、业务流、资金流的高度一体化，以信息化、数字化、自动化、互动化为特征，构建坚强可靠、经济高效、清洁环保、透明开放、友好互动的电力网络系统。从技术上讲，主要体现在以下几个方面：
1.实现机组重要运行参数的在线监测，包括实时煤耗、实时排放等环保指标。
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2.加强对提高发电设备的可调节、抗扰动、可预测等能力的技术研究。3.机网信息的双向交换、控制与快速反应。4.高效、清洁、经济的可再生能源发电和控制技术。5.先进的核电技术。6.洁净煤发电技术。
目前国内电力需求的不断增加,对电能质量提出了更高的要求,加上我国传统能源存量的不断减少,有必要将新能源技术应用于未来电力事业发展,着力寻求智能电网建设的方法和途径,从而在稳步提高电能质量的基础上,有效的缓解能源危机。
在美国，奥巴马政府的经济刺激计划中，有大约45亿美元贷款用于智能电网投资和地区示范项目。智能电网采用数字技术收集、交流、处理数据，提高电网系统的效率和可靠性。智能电网的倡导者要让客户相信，智能电网将帮助客户减少电费支出。另外，太阳能等分布式可再生能源、即插即拔式电动车等还将创造大量间接的工作机会，智能电网将带来数百万个“绿色就业机会”。欧洲国家发展智能电网主要是促进并满足风能、太阳能和生物质能等可再生能源快速发展的需要，把可再生能源、分布式电源的接人及碳的零排放等环保问题作为侧重点。日本构建智能电网以新能源为主。日本将根据自身国情，主要围绕大规模开发太阳能等新能源，确保电网系统稳定 构建智能电网。日本政府计划在与电力公司协商后，开始在孤岛进行大规模的构建智能电网试验。
相比较而言，国内开展智能电网的体系性研究虽然稍晚，但在智能电网相关技术领域开展了大量的研究和实践，在输电领域，多项研究应用达到国际先进水平，在配用电领域，智能化应用研究也正在积极探索。我国的智能电网与西方国家有所不同，是建立在特高压建设基础上的坚强的智能电网，中国式智能电网将以特高压电网为主干网架，利用先进的通信信息和控制技术，构建以信息化、数字化、自动化、互动化为特征的自主创新、国际领先的智能电网。其特征将包括在技术上实现信息化、数字化、自动化和互动化，同时在管理上实现集团化、集约化精益化、标准化。
202_年2月2日，中国能源问题专家武建东在《全面推互动电网革命拉动经济创新转型》的文章中，明确提出中国电网必须实施“ 互动电网” 革命性改
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造。在202_年5月末召开的特高压国际大会上，国务院副总理张德江表示，中国将从实际出发积极探索符合中国国情的智能电网发展道路。这是我国高层领导首次在公开场合表达对智能电网的态度。会议上，国家电网公司公布，将分三个阶段推动坚强智能电网的建设：202_年至202_年为规划试点阶段，重点开展“ 坚强智能电网” 发展规划工作，制定技术和管理标准，开展关键技术研发和设备研制，及各环节试点工作；202_年至202_年为全面建设阶段，加快特高压电网和城乡配电网建设，初步形成智能电网运行控制和互动服务体系，关键技术和装备实现重大突破和广泛应用；202_年至202_年为引领提升阶段，全面建成统一的“坚强智能电网”，技术和装备全面达到国际先进水平。这一宏伟蓝图让众多电力设备及自动化企业兴奋不已，并纷纷投入人力、物力、财力对智能电网进行技术研究，寄望能够在这一轮带有技术革命性质的行业洗牌中拔得头筹。我国西部地区的电网建设水平低于东部，而西部有大量风电、太阳能等清洁能源等待接入电网，因此，预期我国清洁能源接入将在西部进行试点。
三 对智能电网的了解
通过对智能电网这门课程的学习，我了解了智能电网相关的基础知识。所谓智能电网，就是以物理电网为基础，将现代先进的传感测量技术、通讯技术、信息技术、计算机技术和控制技术与物理电网高度集成而形成的新型电网。它以满足用户对电力的需求和优化资源配置、确保电力供应安全生、可靠性和经济性、满足环保约束、保证电能质量、适应电力市场化发展等为目的，实现对用户可靠、经济、清洁、互动的电力供应和增值服务。
我国智能电网具有明显的中国特色，它是以特高压电网为骨干网架、各级电网协调发展的坚强电网为基础，利用先进的通信、信息和控制技术，构建的以信息化、自动化、互动化为特征的统一“坚强智能化电网”。我国智能电网的基本要求是通过特高压输电，首先满足日益增长的电力负荷需求，在前期保证输电网环节、变电环节的智能化建设，并确保供电的安全可靠性和经济性，使可再生能源接入配电网环节智能化。
智能电网和传统电网相比，有很多不同的特征和优点，具体体现在以下两方面：
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一是主要功能：
（1）鼓励电力用户参与电力生产和进行选择性消费。提供充分的实时电价信息和洞中用电方案，促使用户主动选择与调整电能消费方式。
（2）最大限度兼容各类分布式发电和储能。使分布式电源和集中式大型电源相互补充。
（3）支持电力市场化。允许灵活进行定时间范围的预定电力交易、实时电力交易等。
（4）满足电能质量需要，提供多种的质量-价格方案。
（5）实现电网运营优化。以电网的智能化和资产管理软件深度集成为基础，使电力资源和设备得到最有效的利用；
（6）抵御外界攻击。具有快速恢复能力，能够识别外界恶意攻击并加以抵御，确保供电安全。
二是主要特征：
（1）坚强。在电网发生大扰动和故障时，仍能保持对用户的供电能力，而不发生大面积停电事故；在自然灾害、极端气候条件下或外力破坏下仍能保证电网的安全运行；具有确保电力信息安全的能力。
（2）自愈。具有实时、在线和连续的安全评估和分析能力，强大的预警和预防控制能力，以及自动故障诊断、故障隔离和系统自我恢复的能力。
（3）兼容。支持可再生能源的有序、合理接入，适应分布式电源和微电网的接入，能够实现与用户的交互和高效互动，满足用户多样化的电力需求并提供对用户的增值服务。
（4）经济。支持电力市场运营和电力交易的有效开展，实现资源的优化配置，降低电网损耗，提高能源利用效率。
（5）集成。实现电网信息的高度集成和共享，采用统一的平台和模型，实现标准化、规范化和精益化管理。
（6）优化。优化资产的利用，降低投资成本和运行维护成本。
另外，智能电网的研究与发展中也存在着诸多问题，这些问题主要体现在新能源大规模接入、电网运行、电网调度控制及用户与电网信息双向交互等方面。
新能源大规模接入问题的主要表现有：
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（1）风电的间歇性、随机性和反调峰特性增加了电网调频的负担。尤其是在冬季，北方有较多供热机组，受供热限制，这类机组出力必须维持在较高水平，难以参加调频。
（2）当前，在运风电机组70%为双馈型和直驱型机组，由于我国现行标准无强制性要求和成本问题，许多风电场无功补偿装置配置不足。当大规模风电场接入电网时，由于机组调节能力的限制，往往引起并网点周边地区电压越限。目前已经建成投产的风电机组普遍不具备低电压穿越功能。在电网发生扰动或故障时，往往导致风电机组自行脱网对电网造成二次冲击，严重影响电网的安全稳定运行。
（3）各风电场普遍未建立风电功率预测系统，无法准确预测风电出力，使电网调度部门难以安排发电计划，这也加剧了电网调频、调压困难，给电网安全稳定运行带来了隐患。
电网运行方面问题的主要表现有：
（1）电网短路电流水平日益增大。随着系统大量发电机组的投运和500kv.及以下输电线路的不断增加，电网的联系越来越紧密，短路电流日益增高，尤其在华东、华北等经济较为发达地区的电网，由于负荷高度集中，网架结构较为紧密，短路电流超标问题屡见不鲜，已经成为限制电网发展的重要问题。
（2）电力输送不够灵活，影响电网输电能力。由于我国资源和能源的分布特点，各地区发电和负荷分布不均衡的矛盾日益突出，长距离、大容量输电情况逐渐增多。随负荷增长而不断增大的潮流对有限的通道资源造成巨大的输电压力，由于潮流灵活控制的手段非常有限和缺乏，电网输电通道潮流分布不均衡的矛盾日益突出，一些设备利用率水平较低，严重影响了电网输电能力的发挥。
（3）电网动态无功支撑能力不足。在我国负荷高度集中的受电端，电源相对缺乏，电网动态无功支撑能力较弱。负荷中心动态无功支撑能力不足是电网中长期存在的问题，对系统的安全稳定运行构成了严重威胁。
电网调度控制的问题主要表现有：
（1）电网调度计划安排的精细化手段不足。省级及以上调度日前和实时调度计划、安全校核功能及可视化展示与分析等方面研究与应用尚处于起步阶段，与国外先进水平有较大差距；跨区域（大流域）水电优化调度、水火互济和风电
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场出力预测技术仍处于研究阶段。
（2）自动化基础薄弱，在线安全分析存在缺陷。厂站实时数据的完整性和准确性得不到有效保证，系统模型和参数的维护与管理不规范，维护工作量大，省级及以上调度在线安全分析的实用化水平不高，应用水平不平衡，存在“短板”效应。
（3）各种应用系统一体化水平低，制约了调度技术支持系统整体的发展。现有各应用系统大多是针对不同调度业务要求单独进行设计和定制幵发，造成现有调度技术支持系统的整体性差、结构不合理、运行维护困难、安全防护和数据共享能力弱，难以实现扩充和升级。
用户与电网信息双向交互问题主要有：
（1）电网企业缺乏较先进的与用户进行双向信息交互的技术支持系统。因此，无法处理从用户端收集的海量信息，无法根据业务需要分析生成相应策略，并将用户需要的信息传递给用户。
（2）配电网没有形成具有高速率、大带宽、不间断特性的信息交互通信网。目前，我国中压配电通信网主要用于用电信息采集和较发达地区的配电自动化通信业务；低压配电通信网主要用于用电信息采集业务；用电信息采集主要应用公网，存在着带宽和安全性的制约。中西部欠发达地区专网建成率低，严重制约着用电信息采集和配电自动化的发展。因此，没有强大的配电通信网，就无法高效、安全地传递电网与用户之间的交互信息，也无法实现配网自动化，这些问题客观上制约了智能电网的发展。
（3）终端用户智能电表的应用还处在起歩阶段。目前，我国终端用户的电表大部分仅能显示电量，不能为用户提供更多有用的信息。
四 智能电网发展展望
智能电网建设是根据我国能源分布于负荷消纳地域分布特点，适应我国当前和未来社会发展所采取的的电网发展方式，对各类能源，尤其是大规模风电和太阳能发电电的计入和送出适应性强，能够实现能源资源的大范围、高效率配置。我国智能电网的建设已经上升至国家战略层面的高度。智能变电站是坚强智能电网建设中实现能源转化和控制的核心平台之一，前景十分广阔。
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智能电网在目前学术层面没有统一的定义，但大家对智能电网的认识是趋同的。智能电网是以电力流、信息流为主线，涵盖电力系统，包括发电、输电、变电、配电、用电、调度等各个环节整体的系统解决方案。智能电网建设已经进入了一个新的阶段，智能电网发展未来路还很长，而未来智能电网更重视发挥智能电网的网络经济效益和电网数据价值。
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第三篇：商务智能的起源
商务智能的起源、定义
一、企业信息化从IT应用到商业智能
中国从工业化向信息化转变的过程中，相关的商业理念正发生一个“第二次现代化”性质的演变，它与第一次现代化的商业理念混合在一起，共同构成了中国不同于其它国家的“新型工业化”类型的商业理念体系。第一阶段：电子网络技术与科学管理
1981年，国家有关部门决定由北京商业机械研究所引进日本欧姆龙公司的OMRON528收款机，应用试点放在北京东风市场，我国的商业用户有了第一次应用商业收款机的经验，而这正是我国商业开始迈上信息化道路的第一步。这一阶段商业理念的特点，是在原有管理基础上，用新的技术，对传统管理进行加强，提高效率，降低成本。
经过25年的发展，当前，企业已普遍采用电子网络技术，广泛应用于业务之中。信息技术为科学管理服务这一特点，是由中国国情决定的。中国的工业化并没有完成，实行科学管理，对大部分企业来说，还是一个有待完成的历史作业。第二阶段：集成应用与流程再造
集成应用表现为采用技术集成、数据集成等高新技术和设备，实现企业购、销、存全过程的全面自动化处理。流程再造相对于传统的科学管理的最大区别在于，它不再是以职能为核心，转而以流程为核心进行管理。流程再造相应带来的组织变革，就是从科层制结构，向扁平化结构转变。而效益特征从边际成本递增转向边际成本递减。
在集成应用和流程再造方面，ERP实施和供应链管理在中国具有突出重要地位。从202_年的最新数据来看，我国制造业企业的信息化，正从个别流程信息化阶段，向内部集成阶段转变。不到一半的企业处于个别流程信息化阶段，比例比去年有所下降；近1/3企业向内部集成阶段发展，比去年略有上升。而真正进入到管理变革阶段的企业还是少数，不到1/5。这一阶段商业理念的特点，是把效益目标开始聚集到效能之上，即改善“提高效率，降低成本”的边际效果。虽然从总体上说，我国企业并没有全面进入以流程为核心的管理再造阶段，也还没有普遍接受扁平式管理的商业理念，但中国企业在这方面，却做出了大量的实践探索。值得注意的是，大企业通过供应链管理，带动上下游企业实现电子商务，在推动商业理念转变中发挥了突出作用，正成为中国电子商务发展的一个突出特色。第三阶段：商业智能突显以人为本
随着计算机和信息技术向知识处理和智能处理领域的冲击，利用IT技术不仅解决定量化分析的问题，并且辅助和参与定性处理的智能决策问题。对于网络化企业，尤其是基于互联网环境下的网络企业，由于其具备更强的数据收集能力，具有更严格的信息时效性需求，因此更需要利用先进的数据库技术和数据挖掘技术，加强数据分析能力以实现更为复杂的智能决策支持系统。这一阶段的特点是：信息化从管理深化到决策，商业理念日益向着以用户为中心的方向转变。
当前，商业智能在中国刚刚起步。国家有关部门在“十五”规划中将现代商业企业决策支持系统和行业管理决策支持系统列为重点科研开发与应用的内容。要求有关机构开发出适合我国国情的高效实用的数学模型和算法，加速数据仓库、数据挖掘软件本地化、产品化工作，建立适合我国商业企业特点的决策支持系统应用环境和技术支持体系，推动决策支持系统的应用。
商业智能，又称商务智能，英文Business Intelligence，简写为BI。商业智能的概念于1989年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。
1.世界著名厂商对商业智能的定义
1）国际数据公司（Internet Data Corporation，IDC）将商业智能定义为下列软件工具的集合：
² 终端用户查询和报告工具。专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适用于专业人士的成品报告生成工具；
² 联机分析处理（On-Line Analytical Processing, OLAP）工具。提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。OLAP 也被称为多维分析；
² 数据挖掘（Data Mining, DM）软件。使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断；
² 数据集市（Data Mart）和数据仓库（Data Warehouse, DW）产品。包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型； ² 主管信息系统（Executive Information System, EIS）。企业机构利用上述软件工具在统一的BI平台上建立所需的企业范围内的商业分析。从系统的观点来看，商业智能的过程是从不同的数据源收集的数据中提取有用的数据，对数据进行清理以保证数据的正确性，将数据经转换、重构后存入数据仓库或数据集市（这时数据变为信息），然后寻找合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、在线分析工具（OLAP）对信息进行处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现于用户面前，转变为决策。
2）国际商用机器（International Business Machine，IBM）
认为：因为每个BI专家对商业智能理解的不同，商业智能的定义也是多种多样的。实际上，商业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。
IBM公司在传统、实时反馈（Real-time Feed）、嵌入式（Embedded）三种商业智能模型的基础上提出了闭环BI（Closed-loop BI）的概念，认为：事务数据是动态捕获并整合到数据仓库中的，之后数据仓库再将数据提供给一些商业智能工具，例如 OLAP 或挖掘工具。接着，商业智能的输出以推荐对策（例如动态价格变化）的形式直接反馈给前线的决策制定者。这样就形成了一个闭环，从而创造出一种零延时环境。零延时环境允许公司将分析结果整合到每天的企业运转中，并缩短业务决策与业务行动之间的时间间隔。为了实现这个系统，首先应该将这个闭环流程自动化。这可以通过实时构建一个数据仓库、集成实时分析引擎并利用实时规则引擎来实现。其次，这个自动化的闭环流程应该实时出现。这种闭环环境根据由决策引擎生成的消息动态地调整企业运作。这两个标准为更快地制定决策、更快地将产品推向市场以及获得更大的市场机遇打下了基础。IBM为零售行业提供了专门的商业智能解决方案RBIS。RBIS提供全面的包含零售企业客户分析、商品定价、营销效果分析、商店运作等多方面的报表库。IBM商业智能的基本体系结构包括以下部分：
² 数据仓库：Warehouse Manager（数据仓库管理器）用于抽取、整合、分布、存储有用的信息；
² 多维分析：DB2 OLAP Server（DB2多维服务器）全方位了解现；
² 数据挖掘：Intelligent Miner用于发现问题、找出规律，达到真正的智能效果：预测将来。
3）微软（Microsoft）
认为：用最简单的术语来说，商业智能是任何尝试获取、分析企业数据以更清楚地了解市场和客户、改进企业流程、更有效地参与竞争的努力。在正确的时间向正确的决策者提供正确的信息，商业智能使企业用更好的时间做出比以前更好的决策。衡量商业智能解决方案的标准是从数据获取知识的能力，这种能力应该可以处理那些远远超出人类简单分析的大量信息并识别其模式、趋势、规则和关系。为此，需要使用强大的、灵活的、易用的、可用的分析工具来做出有用的比较和智能的决策。微软商业智能包含如下组件：
² 以Microsoft SQL Server、Analysis Services及Microsoft Office为主
² BI共同作业：SharePoint Portal Server ² 可视化：Data Analyzer ² 地理空间分析：MapPoint ² 点击流分析：Commerce Server 202_ ² 零售与营销分析：BI Accelerator for SQL Server ² 项目管理：Microsoft Project ² 资料分析：Office Web Components 4）SAP 认为：商业智能是一大类收集、存储、分析和访问数据以帮助企业用户更好进行决策的应用程序与技术。商业智能应用程序包含如下活动：决策支持、查询和报表、联机分析处理（OLAP）、统计分析、预测和数据挖掘。
SAP的商业智能工具有：SAP Business Information Warehouse(SAP BW)和SAP NetWeaver。
5）甲骨文（ORACLE）
6）Cognos 认为：商务智能是能使终端用户对企业性能进行监测、分析和形成报表的软件。商业智能可以使企业不总依赖IT部门为组织的数据资产和企业流程带来可见度、清晰度和洞察力
商业智能可以从不同的数据源中聚合和巩固完全不同的内外部数据到一个中心框架中，创建一个公共的、共享的上下文以在一个部门或整个组织中实现有效的、协作的决策制定。商业智能可以在部门级别展开以支持一个特定的6Σ项目，也可以在企业范围内展开以衡量和管理整个公司的绩效。组织可以利用商业智能安排策略，也可以利用商业智能检验策略的效果。
产品和解决方案：
² ETL工具——Decision Stream ² 事件和检测——NoticeCast ² 统一的元数据——Cognos Architect ² 记分卡、KPI——Cognos Metrics Manager、Cognos Metrics Designer、Visualizer ² 报表——ReportNet ² 即时查询——Cognos Query、ReportNet Query Studio ² OLAP分析——PowerPlay、PowerPlay Enterprise Server、Transformer ² 门户——Cognos Upfront ² 安全性——Access Manager ² 配置和管理——Cognos Server Administration、Configuration Manager 7）Business Objects 商业智能技术允许组织跟踪、理解和管理至关重要的企业信息。随着越来越多的组织在寻求接近存储在它们事务系统中的有用的信息的方式，商业智能将扮演一个日益重要的战略角色。一个典型的商业智能项目的平均投资回报率（Return Of Investment, ROI）超过了430%，但是分段实施的商业智能项目导致组织不能全面从全球化的、交叉功能信息分析中获益。
BusinessObjects 率先提出电子商务智能（e-Business Intelligence）的概念，将电子商务和商务智能紧密地结合起来。电子商务使得商务关系超越了单个企业范围，延伸到供应商、客户以及投资商。这意味着需要有易用的、安全的、可伸缩的、可扩展的商务智能解决方案来满足企业内部和外部用户的各种需求。信息民主将在具有前瞻性思维的企业中浮现。BusinessObjects提出的概念还包括人力资源智能（Human Resource Intelligence）、产品和服务智能（Product & Service Intelligence）、6Σ智能（Six-Sigma Intelligence）、供应链智能（Supply Chain Intelligence）等概念。
产品及解决方案：
² 查询、报表及分析工具——BusinessObjects 5i、WebIntelligence ² 管理工具——BusinessObjects Designer、BusinessObjects Supervisor、BussinessObjects Auditor ² 企业分析应用——BusinessMiner、BusinessQuery、BusinessObjects Set Analyzer ² 开发工具
8）SAS 商业智能是：关于在组织内部和组织周围正在发生的智能或知识。
当今世界，组织的信息存在分野：一方面，ERP、会计系统，订单录入为组织报告常规的数据；另一方面，商业智能为组织提供知识和洞察力。商业智能允许组织从内部数据提取可以驱动组织前进的信息精华。
产品和解决方案：
SAS Enterprise BI Server： SAS Web Report Studio, SAS Add-In for Microsoft Office, SAS Information Delivery Portal, SAS Information Map Studio和SAS Integration Technologies。9）Teradata 商业智能的目的是帮助决策者制定消息灵通的选择。因此，现代商业智能系统必须能处理海量的、详细的、全异的数据并快速将其转化为有意义的、准确、决策者可以放心执行的信息。
Teradata提供的零售解决方案（Teradata Retail Decisions）包含六大核心组件： ² 商品分类分析（Assortment Analysis）：在最小存货单元（Stock Keeping Unit, SKU）和业务处理级别上确定商品库存是否合理；
² 商品促销分析（Promotion Analysis）：在最小存货单元（Stock Keeping Unit, SKU）和业务处理级别上确定商品的拣选和调拨；
² 客户分析（Customer Analysis）：利用可标识客户的数据分段了解客户的购买偏好、对促销的敏感性和收益；
² 渠道分析（Channel Analysis）：确定所有销售渠道（店铺、目录、电子通道等）上分类、促销及消费者购买活动的效率；
² 供应商分析（Vendor Analysis）：分析供应商提供商品的销售情况、运作效率和边际贡献以帮助谈判和商品分类计划；
² 财务分析（Financial Analysis）：对可以用来衡量和提升性能的、主要财务数据（资产、负债、费用和收入）提供及时的洞察力。
10）all – BI 认为：商业智能是一个没有显著特点的术语，主要应用在一大类用于收集、存储、分析和提供数据访问以帮助企业用户作出更好决策的应用软件和技术上。商业智能应用软件包含的活动有：决策支持、查询和报表、联机分析处理、统计学分析、预测和数据挖掘。一种变通的描述商业智能的方法是：在公司内部和企业流程过程中进行决策支持所需要的用来将原始数据转化为信息的技术。
在市场竞争中保持兴旺的关键是在竞争中领先。依据准确、及时的信息制定稳定的决策显然要比仅仅靠直觉有效。数据分析、报表和查询工具可以帮助企业用户穿越数据海洋，并从中综合出有用的信息。这些工具在今天被共同归入一个类别：商业智能。
11）MicroStrategy 商业智能是一系列能够使公司分析数据库中的数据并根据收集的信息获得的洞察力来做决策的软件系统。这种洞察力可以帮助公司：提高效率和生产力、构造强的客户关系、优化生成收入的战略、增加收入并使收益最大化。
商业智能技术由不断增长的用户需求进化而来以支持截然不同的应用模式（或风格）。这五种不同风格的应用模式构成了完整功能意义上的商业智能，以满足商业用户监测、报告和分析数据的需求，包括记分卡（scorecards）和仪表盘（dashboards）、企业报表、OLAP分析、高级预测性分析、警报和前摄告示。
零售解决方案：
零售业要求高性能的商业智能应用程序来支持企业面临的激烈挑战和趋势。MicroStrategy 8实现的零售解决方案包括：
² 商品管理（Merchandise Management）：在合适的时间向合适的店铺提供合适的产品；
² 供应商分析：评价供应链的活动性，物流运转和大范围度量下的供应商性能；
² 销售和市场分析：销售管理、市场促销、运作和预算；
² 客户分析和关系行销（Relationship Marketing）：在小粒度和聚集水平上分割用户数据； ² 商品类别管理（Category Management）：多变量（行销、计划、运作、分布等）分析获得的有效商品管理
² 库存管理（Inventory Management）：动态库存帮助零售商避免因经济变动、技术或消费者条件而引起的产品损失；
² 流失预防（Loss Preventions）：揭露内外部欺诈行为、甄别经营犯罪、阻止欺诈活动；
² 员工绩效管理（Employee Performance Management）：由多个人力资源管理标准变量（销售量、小时数、预算等）分析获得的员工绩效评价；
² 电子商务分析（Ecommerce Analysis）：分析大量Web上的商务数据以使流通用户有效管理Web渠道；
² 财务分析：检查影响财务性能的度量以做出有利可图的商业决策。
12）DM Review 杂志
认为：从数据分析的观点，商业智能是收集与研究主题相关的、高质量的、有意义的信息、以帮助分析信息、得出结论或做出假设的过程。
从信息系统的观点，商业智能是提供给用户联机分析处理或数据分析以帮助回答商业问题、在被观察信息中识别重大趋势或模式的系统。
在过去的10年中，信息系统的名称从主管信息系统（Executive Information System, EIS）变为决策支持系统（Decision Support System, DSS），现在的名称就是商业智能系统。
13）Hyperion 大量涌现的集团化运作企业，对庞大而复杂的财务关系和信息流分析提出更高要求，信息技术、管理理论的成熟，催生了商业智能和企业绩效管理。企业绩效管理（Business Performance Management, BPM）软件允许公司将策略变为计划、监测执行过程、提供能提高财务和运作绩效的洞察力。
商业智能是一类软件，它使公司能访问、分析并共享信息以了解企业的运作情况。商业智能为用户提供从多种不同数据源对历史信息进行访问、分析和统计预测的工具。商业智能的结果是改良的、导致更好运作绩效的决策制定。
2、商业智能产生的背景
（1）企业的“数据监狱”（Data Jail）现象
商务活动从办公自动化出现的早期开始就在其运作过程中收集大量的数据，包括销售、成本、质量控制、库存、客户服务等各方面息息相关的企业数据，分别存储于数据库、数据集市、数据仓库、多维数据库、第三方的应用或其它文件中。因此对大部分企业来说数据处理的问题不是数据缺乏，而是大量的数据冗余和数据不一致。庞大的数据乏，而是大量的数据冗余和数据不一致。庞大的数据量和传统数据管理方法的缺陷，使大部分企业出现了“数据拥挤”(数据监狱)现象，既不利于企业的管理也不利于信息的有效利用。因此，如何解决数据拥挤，同时又能使这些数据充分地发挥作用这已成为企业商务发展的一个热点问题。（2）、“数据= 资产”新企业观念的建立
在企业界，数据资产的观念正在进入企业的资源规划(ERP)系统中，而把数据转换为资产的方法和技术也正在成为企业投资IT 的热点。因为目前大部分大中规模的企业都是信息丰富的组织，而一个信息丰富的组织的绩效不仅仅依赖于产品、服务或地点等因素，而更重要的是依赖知识。而从数据—信息—知识是一个并不简单的过程。商业智能的本质正是把数据转化为知识，致力于知识发现和挖掘，使企业的数据资产能带来明显的经济效益，减少不确定性因素的影响，使企业取得新的竞争优势。（3）、企业运营模式的变化
电子商务正在改变着全球商务活动的方式，信息在经济活动中越来越占据着重要的地位。对企业来说信息包括生产、销售、市场、顾客和竞争对手的信息，信息是企业竞争的战略性资源。建立在Internet 之上的企业经营模式电子商务：电子邮件、电子数据交换、电子支付系统、电子营销等技术的发展和应用为商业智能系统提供了市场和生存环境。（4）、数据库和人工智能技术的发展
商业智能的发展也得益于相关技术的发展，并行处理系统、廉价数据存储、新数据挖掘算法、神经网络技术、人工智能技术、决策支持技术、从大量数据中发现其后潜藏的商业机会等等技术的发展，使企业能以更低的成本投资商业智能，并取得更高的IT 投资回报率。
3、商务智能系统整体架构
图1 BI的体系架构图
4、商务智能核心技术
商业智能的核心技术主要包括以下四个方面：数据仓库（Data Warehouse，DW）技术、联机分析处理On-line Analytical Processing，OLAP技术、数据挖掘Data Mining，DM技术和企业信息门户（Enterprise Information Portal，EIP）技术。
1）数据仓库
1996年W.H.Inmcn提出，数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集成，用于支撑管理决策的制定
数据仓库是实现商业智能的数据基础，是企业长期事务数据的准确汇总，数据仓库完成了数据的收集、集成、存储、管理等工作，商业智能面对的是经过加工的数据，是的商业智能更能专注于信息提取和知识的发现。数据仓库为商业智能撷取或载入大量原始信息，归并各种数据源的数据，用于支持企业管理和商业决策。商业智能要充分发挥潜力，就必须和数据仓库的发展结合起来。
国内在该领域的研究时间较短，相关的研究集中在简单介绍和一般系统的结构设计上。
目前数据仓库的供应商很多，比较著名的有IBM、Sybase、Microsoft等。2）联机分析处理技术
联机分析处理技术是关系型数据库之父GoddEF博士在1993年提出的，它为准确定义多维模型、操纵多维立方体提供了技术基础。利用该技术可以对基于数据仓库中多维的商务数据进行在线分析处理，生成信息的商业信息，又能实现监视商务运作的成效，是管理者能自由地与商务数据相互联系。该技术可用于多个领域，例如市场利润分析、后勤分析、经济预算和预测、税收计划、成本会计等。
国内关于该技术在商务智能中的应用的综述性文章较多，缺少较深入的理论研究。其中一个主要原因是由于受到国内数据仓库应用的发展限制，缺少具体的实现环境。国内研究内容主要集中在对技术和概念的介绍以及简单系统的构造应用等方面，如对联机分析处理。数据立方体等基本概念的介绍；对基础立方体集概化算法的应用。3）数据挖掘
数据挖掘是指从数据库、数据仓库或其它信息库中的大量数据中挖掘人民感兴趣的只是的过程。利用该技术的商务智能智能化的成度最高，在海量数据和文档中发现以前未知的、可以理解的信息，已预测未来的企业行为。其理论依据是：如果能够找到好的描述现有客户基础特征的未来变换趋势，就能掌握致胜先机。数据挖掘可以发现复杂或惊喜的答案，而这些是联机分析处理所不能做到的。
国内对于数据挖掘技术应用于商业智能研究开展较晚，研究主要放心包括：（1）分类使用：分类商业问题涉及商业规则查找，累的描述为显示的或隐式的。（2）侧面生产BestN：是分类方法的变种，用于目标市场、测试邮件及恰当处理的决策。
（3）神经网络使用：从结构上模仿生物神经网络，是一种通过训练来学习的非线性预测模型应用。
（4）规则发现和决策树的使用：规则发现算法用于带有属性或描述的数据项中，目的是要显式描述抽取的规则，显示规则有事模型化为决策树，典型例子是信用卡的信用风险分析。
（5）关联的使用：关联描述一组数据项母的密切度过关系，通过发掘事务数据可以派生关联规则。
（6）顺序模式和顺序序列使用：分析数据仓库中一组同类型的数据，如订购了打印机以后还可能订购打印纸，可借此发动促销，增加效益和顾客满意度。（7）聚簇分析：当要分析的数据缺乏描述信息，或者无法组织成任何分类模式时，利用聚簇函数自动找到类，可用于一组顾客的现金流分析或市场细分。
4）企业信息门户
企业信息门户技术提供了一个用户与企业的商业信息和应用软件间的接口。企业的商业信息，不只是被存储在数据仓库中，而是分布在不通的系统和应用软件之中。商业智能系统是通过企业信息入口来收集、组织和集成整个企业范围内的商业信息，并且对不同的用户提供不同的访问信息权限。
国内对于企业信息门户技术的分析和研究近几年逐渐增多，并逐渐深入。国内的企业信息门户技术研究主要集中在以下内容：
（1）全客户门户技术。全客户门户也称为非网络化门户，这种技术采用客户机-服务器结构，以高速度处理器运行应用程序、预留存储空间存储数据文档以及按装高容量内存处理并发任务。同时采用数据库中间件允许客户透明地访问后台各种异质的数据源。其结构强壮，可以进行离线分析，但成本较高。（2）瘦客户门户技术。瘦客户门户也称为网络化门户，采用浏览器服务器结构，不同的是，这种应用在通过采用数据库中间件允许客户透明地访问后台各种异质的数据源的同时，采用Web服务器中间件提交WEB客户的请求。七结构没有全客户门户结构强壮，作用与功能相对较弱，但策划女干部较低，结构部署更快、更容易。该结构允许用户通过网络访问个性化的界面和应用来实现商务应用，可以把现有的业务应用、数据、实时数据流、业务事件和Web的内容集成到一个统一个信息窗口，具有持续的可用性和端到端的安全性，将客户、雇员、合作伙伴和供应商的业务流程直接相连，从而能够帮助现代企业达到节约资源、拓展市场的目的。
5、商业智能为企业带来什么效益
商业智能能帮助企业的管理层进行快速、准确的决策，迅速的发现企业中的问题，提示管理人员加以解决。但商业智能软件系统不能代替管理人员进行决策，不能自动处理企业运行过程中遇到的问题。因此商业智能系统并不能为企业带来直接的经济效益，但必须看到，商业智能能为企业带来的是一种经过科学武装的管理思维，给整个企业带来的是决策的快速性和准确性，发现问题的及时性，以及发现那些对手未发现的潜在的只是和规律，而这些信息是企业产生经济效益的基础，不能快速，准确的制定决策方针等于将市场送给对手，不能及时发现业务中的潜在信息等于浪费自己的资源。比如：通过对销售的分析可发现各类客户的特征和喜欢购买商品之间的联系，这样就可进行更有针对性的精确的促销活动或向客户提供更具个性的服务等，这都会为企业带来直接的经济效益。
6．商业智能对企业的影响及需必备的条件。
近年来，BI系统应用越来越广，据调查显示，BI已超越网络安全，首次成为企业首要的IT投资项目。BI之所以如此受欢迎，是因为它能够对数据进行智能的分析和挖掘，同时形成一定的决策依据，从而达到提升企业的管理水平、降低成本、提高效益的效果。
BI可以为企业带来的好处有以下几个方面：
一、因BI具备数据挖掘功能，可以将被动的数据警报，提升到主动的数据预警，帮助CEO提前部署企业的战略决策，因此它能为CEO提供决策依据。
二、让业务人员通过BI工具区挖取商机。企业的业务部门通过多维度动态报表的分析，可以更加清晰地看到市场上某种产品在哪个区域比较受欢迎，这样可以让企业对市场的费用投入更加有针对性。
三、提高整个企业的工作效率。企业通过引进BI技术与ERP进行整合应用，对企业一些不必要和不合理的环节和业务流程进行优化，使企业的业务流程更适合于整个企业的发展，提高企业工作效率。
四、其次利用智能分析工具，可以使企业将KPI落实到每位员工的KPI考核上，能够有效地对员工进行激励，BI也可以用来确定对员工的期望，帮助他们并跟踪管理其表现。
五、BI还能加强顾客忠诚度，通过让客户和合作伙伴使用BI系统。给客户和合作伙伴一些访问BI平台的权限，使他们可以自己从BI平台上实时获取相关的报表和信息，节省大量时间，这样企业信息对于顾客来说是透明的，一个参与其中并掌握充分信息的顾客更加有可能购买企业的产品和服务。
然而，不是所有的企业都能实施BI的，它需要一些必要条件，那么BI在企业成功运营需要哪些土壤呢?
笔者认为，部署BI时企业需要很好的信息化基础。CIO应该在企业ERP系统和自开发的MIS系统应用相对成熟完善、能够及时、准确地收集数据后，再考虑应用BI。这是因为BI本身是企业在信息化具备一定基础的条件上出现的一种管理办法。如果企业的数据库等基础工作没有到位，BI方面的投资再大，其结果也只能是徒劳无功。
只有做好了一些信息的基础工作，才能使BI有基本的运行平台，也为BI导入后的正常运作奠定了基础。
除了有很好的信息化基础这个先决条件外，企业还需要以下几大要素才能保证BI在企业成功运营。
①高层领导重视。与ERP等其他应用系统一样，BI也是一项“一把手工程”，只有高层领导重视才能使BI实施成功，这是因为，实施BI必然会对企业的各个方面产生触动，暴露一项企业管理或者业务方面的不足，从而影响到某些领导和部门的权威和利益，因此需要一把手有力支持才行。
②对人才要求高。BI是通过分析软件，为复杂的IT决策提供智能化管理报告。因此它不但需要数据挖掘技术人员，还需要行业专业技术人员，并要结合客户自身的需求，如果其中任何一个环节出现问题，都无法真正发挥BI的威力。
③数据质量高。如果BI系统是由并正确的数据所产生的话，那么这个系统将一文不值。经常性的对数据进行清理并且将其集中到一起、重新设计应用程序的界面以减少错误，能确保BI系统所产生的结论是可信的。
因此，不是任何企业都合适部署BI，它需要一些前提条件，企业如果还没达到这些要求，贸然过早地部署BI 项目，它将会面临不良数据带来的诸多问题，使系统的应用效果降低。
目前我国企业在BI应用阶段皆处于初级阶段，即信息规范化阶段。从基础做起，从上至下，理清各个岗位，各个部门需要了解的数据和这些数据在实际工作中的应用，逐步形成相对固定格式的报表，同时在企业内部统一各个指标的含义和算法规则，并将这些指标应用到日常的决策和考核上。
7、商业智能软件决胜未来
经过多年的发展，综合了数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术的商业智能(BI)系统，已经成为影响企业发展的重要工具。未来几年，中国企业对科学实施企业管理、进行企业决策的需求会更为强烈，BI工具对中国企业的发展必然会形成更深远的影响。
回顾即将过去的202_年，企业商业智能的应用现状，我们发现目前继ERP之后，传统的管理软件已经开始进一步深化应用现有的信息系统，CRM、商业智能在企业中的活跃度开始呈跳跃式的提高。202_年对于国内的企业来讲，大部分企业已经具备了良好的信息化基础条件，由于不同企业的业务变化以及管理难度越来越强、集团化的经营也越来越多，企业对于决策分析系统，也就是我们常讲的商业智能系统需求越来越迫切。
正是基于国内用户这种大量对于分析的需求，进一步增强了各大IT服务商纷纷加强对于商业智能的进军，前几年，国际大厂商SAP收购BO、甲骨文收购海波龙、IBM收购Cognos、而国内则用友收购尚南科技等等一系列的动作，表明了商业智能在未来的前景。
众所周知，在ERP等基础信息系统部署完之后，企业能够对其业务数据进行更为有效的管理，于是如何利用这些数据创造价值成为企业下一步思考的问题，希望藉此来实现多重企业目标。与此同时，BI系统已经作为一种含金量极高的管理工具，融会在部分大型企业管理文化的血脉之中了，成为它们市场利益追逐历久弥新的财富基因。BI在帮助企业管理层发现市场机会、创造竞争新优势的作用显而易见，因此成为企业信息化的新宠也是必然的。
与此同时，随着移动互联网的普及，移动商业智能有可能成为202_年的新亮点，当我们在看到企业不断创新的时候，移动商业智能的推出或许能够改变未来竞争的有效格局。
或许商业智能服务商也已经意识到移动应用的重要性，纷纷为移动应用做必要准备。据了解，目前国内的商业智能服务商已经在开始考虑在202_年移动商业智能的应用事件，而在国外的商业智能服务商TIBCO等已经在移动应用方面开始涉及到。
不过，在我们憧憬移动商业智能未来的同时，我们发现移动商业智能并不是一蹴而就的，它还需要涉及到不同领域如(电信运营商网络)、不同技术的对接、终端接口以及相应的终端设备限制等等。虽然是困难重重，但我们发现当我们的用户有这样的需求以后，相信在未来突破相关的限制以后，移动商业智能必然会成为商业智能服务商竞争的有力手段，也会成为普及发展商业智能在企业中的应用趋势。
最后，相信随着云计算的大规模普及，下一代BI精细分析系统很可能会建设在动态的基础架构上，而虚拟化、云计算等技术的发展也会带动BI系统的建设和应用。在动态基础架构之上，通过虚拟化技术的优化，BI可以帮助企业实现节能或者灵活采购等，让企业大规模降低运营成本。这必然会让BI系统实现更为广泛的应用，这就是所谓的云BI，另外与此相对应的是移动BI，通过新的技术手段，也可以让BI在中国市场更上一层楼。
8、
第四篇：《商务智能》读书报告
《商务智能》读书报告
读这本书带给我许多的“没想到”：拿到这本书的时候，我也没有想到这本书写的这么好；在读完全书，忽然灵机一闪，想到网上搜索一下作者的时候，我没想到作者曾经做过爱立信的项目经理和市场经理。一本能够让人期待，并且带给人意外惊喜的书，无论如何都应该算是一本好书。
《商务智能》这本书内容比较新颖、全面，适合计算机应用、软件工程、信息管理、电子商务和管理科学等，商务智能是近年来企业信息化的热点，有着广阔的应用前景。《商务智能》首先介绍了商务智能的基本概念、商务智能系统的架构以及数据仓库、OLAP、数据挖掘等核心技术。在此基础上，讨论了商务智能在电子商务、移动商务、知识管理、Web挖掘、企业绩效管理和流程管理等领域的应用。此外，还分析了商务智能在国内外的发展趋势。
书中对于商务智能“前世今生”的描写非常形象。但感觉读完全书，自己才开始真正了解了商务智能的皮毛。以前的知识，不过盲人摸象而已。
我从书中了解到了很多知识知道了商务智能（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。
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。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。
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，我分别以“商务智能”和“商业智能”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202_年的两本，译著在202_年~202_年间只有三本。相对于最早1988年出版、截止202_年已经出版23本的西文专著要少得多。国外202_年~202_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202_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。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~202_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~202_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（202_年~202_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。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。
我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。
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202_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。
从现状看我国商务智能的研究还处于导入期。作者在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。
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。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。
传统上，商务智能主要支持中、高级管理人员决策。目前，商务智能平台的用户包括一线的业务人员、各级管理者，甚至外部的顾客和商业伙伴。这是因为业务经营决策的范围发生了扩展，包括操作层、战术层和战略层的决策。
总的来说，我觉得这是一本挺好的书，书中描写了很多数据都表明我们国家的商务智能处于萌发期有待进一步的发展。尤其是书中很多实例的描写，让人们觉得“商务智能”并不神秘，离自己很近。比那些上来就说“资源共享”、“弹性扩容”什么的强多了。
第五篇：体智能课程
体智能课程
一：好玩的滑溜布
自带器材
目标：
1、锻炼幼儿的手臂力量
2、提高幼儿团结合作精神
二：袋鼠跳
自带器材
目标：
1、锻炼幼儿的腿部力量以及双脚跳跃的能力。
2、幼儿能积极参与其中。
三：速度我最快
目标：
1、让幼儿掌握正确的跑步姿势以及如何跑步
2、幼儿能积极参与其中，体验游戏带来的乐趣。
四：轮胎
目标：
1、锻炼幼儿手脚协调能力及手臂力量
2、能充分发挥自己的思维，创造不同的游戏玩法
五：七彩世界
自带器材 目标：
1、锻炼幼儿手的握力以及手臂力量
2、幼儿能愉快的参与游戏。
六：抛球
目标：
1、让幼儿掌握双手抛球的动作。
七：椅子
目标
1、培养幼儿团结协作的精神，体验合作带来的乐趣
八：空气棒
自带器材 目标：
1、锻炼幼儿下蹲的能力以及腿部力量。
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