[ 導讀 ] BI系統雖然可以提供智慧服務，但它所有功能的完成仍然依賴于原始的業務數據，這些海量的數據是智慧服務的基礎，對這些數據的存儲及加工處理仍然占有很高的位置。

    商務智能的概念和商務智能系統的發展都不是一蹴而就的過程，商務智能系統的雛形可以看成是事務處理系統。后來在事務處理系統的基礎上出現了高級管理人員信息系統，它是商務智能發展的又一個層級，相對于初級的事物處理系統來說它在分析和處理綜合性與復雜性問題的能力上有了進一步的提高。在管理信息系統（MIS）的基礎上，又出現了決策支持系統，最終出現了商務智能系統。BI系統可以為決策者提供智能服務，而且越來越多的支持非結構性問題的處理，在決策的支持上也要比決策支持系統進步，更好的分析和處理綜合性和復雜性較高的問題。

    BI系統雖然可以提供智慧服務，但它所有功能的完成仍然依賴于原始的業務數據，這些海量的數據是智慧服務的基礎，對這些數據的存儲及加工處理仍然占有很高的位置，可以說商務智能系統的核心就是數據倉庫系統。BI系統先要收集大量的數據并對其整理形成可供使用的數據。然后把這些經過預處理的數據進行加工轉化成信息，形成的最終智慧產品用于指導商務實踐。IBM 公司曾經提出過一個體系結構，主要有下面的幾個組成部分：外部數據源、數據倉庫建模和構造工具、數據管理、訪問工具、決策支持工具、商務智能應用、元數據管理。以上幾個部分通過體系內的協作可以提供數據分析與管理、知識發現等功能。

    以零售業為例，分析商務智能在零售業中發展的推動因素：

    （1）不斷增長的需求。隨著業務的高速增長，零售企業積累了大量的業務數據，管理人員面對看似無序的海量數據，迫切需要發掘其中的市場規律和發展趨勢。包括基層管理人員在內的零售企業管理團隊在日常經營業務中必須及時有效地做出正確的決定或決策，這些都引發了零售業對于商業智能應用的迫切需求。

    （2）對商業智能理解的加深。跟隨著商業智能理論與實踐雙重發展的腳步，零售業界對于商業智能的理解和認識不斷深入，更多的零售企業開始能夠根據自己的業務實際提出商業智能方面的應用需求，這對于成功開展商業智能項目，提升項目的投資回報率有著重要的實踐意義。

    （3）以顧客需求為導向的業務流程再造。為了提升企業競爭力和盈利水平，越來越多的零售企業開展了以顧客需求為導向的業務流程再造，力求打造良好的客戶服務質量和不易復制的核心競爭力。一方面，更好地理解客戶需求，及時地應對市場變化都有待商業智能應用的支持。另一方面，業[FS:PAGE]務流程的再造有助于零售企業更好地采集相關業務數據和統計關鍵績效指標。

    （4）新信息技術的應用。信息技術的快速變革從技術層面大力推進了商業智能的實踐和應用，例如無線射頻技術（RFID）在零售業的逐步應用有效改善了零售數據采集的時效性，同時也極大提高了數據的粒度和準確性，這對于改善商業智能應用的數據質量意義重大。

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