国外著名机构对商业智能的定义及提供的解决方案(ZT)--Focus　on　BI

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1、

加特纳集团（Gartner Group）

商业智能这一术语1996年由Gartner Group的Howard Dresner首次提出，它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。

Ted Friedman 和 Kevin H. Strange 认为：商业智能应该注重数据整合、数据质量、元数据管理、可测量性和互用性以及企业活动的监测。

2、

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。

3、

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 分析：DB2 OLAP Server（DB2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。

4、

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。

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