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商业智能迎向行业走来


作者:中国商业智能网 来源:RFID世界网 2006-11-14 10:18:28

摘要:“将如同散沙的原始信息通盘整合,提供一系列分析方法和手段,让人们以最便捷的方式从中提炼出最精华的知识和智能以支持决策,从而将闲散的信息资源转换成财富,用以提升企业对市场的洞察力。
”这就是人们所熟知的商业智能的能力,但老实说,直到今天,商业智能的威力还在继续被用户那里专用的基础设施、分布的数据资源和零碎的bi技术应用所渐渐消耗。

关键词:商业智能[1篇]  数据挖掘[0篇]  信息化[33篇]  数据仓库[5篇]  

  “将如同散沙的原始信息通盘整合,提供一系列分析方法和手段,让人们以最便捷的方式从中提炼出最精华的知识和智能以支持决策,从而将闲散的信息资源转换成财富,用以提升企业对市场的洞察力。
”这就是人们所熟知的商业智能的能力,但老实说,直到今天,商业智能的威力还在继续被用户那里专用的基础设施、分布的数据资源和零碎的bi技术应用所渐渐消耗。

  商业智能行业化

  既然被称为“商业智能”,就不免要受到商业——即业务的影响,企业业务离开行业大环境来看,也毫无意义。毕竟,这些“智能”结果尽管来自对海量数据的分析,但分析结果如果没有考虑到企业所处的行业环境,所作出的判断也完全没有意义。

  因此,作为一种确实有用的、但使用效果又受到了行业环境影响的工具,商业智能将如何应对这种情况?商业智能领域的领头羊ibm的反应颇有参考意义,ibm大中华区信息管理软件经理金筠表示:“一方面,ibm商业智能致力于让企业用户在开放环境中,通过数据仓库和业务系统的联合,实时地从分散在企业各个角落的业务信息中提炼出智能;另一方面,ibm商业智能将最先进的技术与具体的行业结合起来,推出完整的商业智能行业解决方案,从而使实时商业智能更加贴近用户。”

  不过,商业智能的行业化,仅仅是将数据仓库等商业智能工具的使用变得更具行业特点,根据行业的需求将“零散的bi技术应用”整合成一个完整的,满足需要的商业智能解决方案,并不是一个完全定制的商业智能软件。因此,这样的解决方案也依然需要si和isv,或者咨询公司的支持。

  行业化从哪里开始?

  商业智能的行业化应用将从哪些行业开始大显身手?现在看来,汽车、保险、零售、电信、生命科学、医疗卫生和司法行业由于其自身的特点,已经成为对商业智能行业化应用最具需求的一群。

  其中,汽车行业为避免出现“召回事件”而对质量检测和早期预警重视万分;银行的海量数据仓库使金融风险管理变得更困难;而保险行业则由于客户管理的复杂程度而忧心忡忡;零售行业尽管最近rfid炒得正热,但开发相关软件,以促进应用才是根本;司法、生命科学等需要从大量数字,或者证据中进行选择的行业,决策就依据这些数据作出……这些行业对商业智能应用的需求最大,要求也最高。

  比如在保险行业,商业智能实现的客户识别解决方案就必须要满足以下几个基本要求:对银行业多种渠道的分析;客户授权差异性分析,以识别类似的客户并开发针对性的产品;授权分析帮助银行最有效地利用其客户资源;客户管理通过高效的流程帮助企业减少成本;授权管理确保为用户提供单一的视图。

  商业智能贴近行业,今天可能对大多数行业来说,并无多大意义,但随着时间的流逝,商业智能将成为中国企业从优秀到卓越的关键。

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成功应用:商业智能[0篇]  数据挖掘[0篇]  信息化[0篇]  数据仓库[0篇]  

解决方案:商业智能[0篇]  数据挖掘[0篇]  信息化[5篇]  数据仓库[0篇]  


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