商务智能的应用前景

    企业为迎接市场的挑战，必须对市场运作有准确的分析。商务智能系统的最大好处是可以得到准确、及时的信息，帮助企业赢得竞争优势，而这些功能的完成主要依靠数据仓库、联机分析处理和数据挖掘这三大技术。借助商务智能的核心技术，利用企业中长期积累的海量数据，可以实现四方面的应用：

    * 客户分类和特点分析

    根据客户历年来的大量消费记录以及客户的档案资料，对客户进行分类，并分析每类客户的消费能力、消费习惯、消费周期、需求倾向、信誉度，确定哪类顾客给企业带来最大的利润、哪类顾客仅给企业带来最少的利润同时又要求最多的回报，然后针对不同类型的客户给予不同的服务及优惠。

    * 市场营销策略分析

    利用数据仓库技术实现市场营销策略在模型上的仿真，其仿真结果将提示所制定的市场营销策略是否合适，企业可以据此调整和优化其市场营销策略，使其获得最大的成功。

    * 经营成本与收入分析

    对各种类型的经济活动进行成本核算，比较可能的业务收入与各种费用之间的收支差额，分析经济活动的曲线，得到相应的改进措施和办法，从而降低成本、减少开支、提高收入。

    * 欺诈行为分析和预防

    利用联机分析和数据挖掘技术，总结各种骗费、欠费行为的内在规律后，在数据仓库的基础上建立一套欺骗行为和欠费行为规则库，就可以及时预警各种骗费、欠费，尽量减少企业损失。

    在欧美发达国家，以数据仓库、联机分析处理和数据挖掘为基础的商务智能应用首先在金融、保险、证券、电信、税务等传统数据密集型行业取得成功。国外数据仓库的增长有多种因素驱动。一是经济全球化，打破了国际上存在的种种壁垒，消除了国家保护，各商家只有及时向客户提供产品和优质服务，才能在激烈的竞争中拥有客户和占有市场，才能生存下来。二是知识经济的发展，导致企业的数据量剧增，企业亟需从这些庞大的数据中获知其隐含的信息和知识，制定相适应的政策，增强企业的竞争力。根据IDC分析，从1997年到2002年，整个数据仓库市场（软件、服务、服务器和存储）以平均每年20.5％的速度增长。

    国内数据仓库应用刚刚起步，电信、金融、证券、税务、零售业等已有大量操作型数据积累的企业都出现了迫切的应用需求，可以预计，商务智能在中国同样会有广阔的应用前景。但是另一方面，成功的数据分析与挖掘应用依赖于大量的、长期的、真实的历史数据积累，对于许多信息化建设起步较晚的企业，首先踏踏实实地做好基础数据库的建设更为重要，这也是为进一步走向商务智能打下基础。

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