扩展学习|商业智能和分析:从大数据到大影响-编程知识

文献来源：Chen H, Chiang R H L, Storey V C. Business intelligence and analytics: From big data to big impact[J]. MIS quarterly, 2012: 1165-1188.

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在不同的组织中，与数据和分析相关的机会有助于产生对BI&A的极大兴趣，BI&A通常被称为分析关键业务数据的技术、技术、系统、实践、方法和应用程序，以帮助企业更好地了解其业务和市场，并及时做出业务决策。

图1显示了本文的关键部分，包括BI&A的发展、应用程序和新兴的分析研究机会。然后，我们报告了一项基于十多年来相关BI&A学术和行业出版物的重要BI&A出版物、研究人员和研究主题的文献计量学研究。

一、BI&A演进:关键特征和能力

表1 总结了与Gartner BI平台核心功能和炒作周期相关的BI&A 1.0、2.0和3.0的关键特征

	关键特性	Gartner BI平台核心功能	Gartner炒作周期
BI&A 1.0	基于dbms的结构化内容 •RDBMS和数据仓库 •ETL和OLAP •仪表板和记分卡 •数据挖掘和统计分析	•基于特别查询和搜索的商业智能 •报告、仪表板和记分卡 •人机交互 •可视化 •预测建模和数据挖掘	•基于列的DBMS •内存DBMS •实时决策 •数据挖掘工作台
BI&A 2.0	基于Web的非结构化内容 •信息检索和提取 •意见挖掘问题回答 •网络分析和网络智能 •社会媒体分析 •社会网络分析 •时空分析		•信息语义服务 •自然语言问答 •内容和文本分析
BI&A 3.0	移动和基于传感器的内容 •位置感知分析 •以人为中心的分析 •上下文相关分析 •移动可视化和HCI		• Mobile BI

ps：Gartner BI平台是指由全球知名科技研究与咨询公司 Gartner Inc. 评定或推荐的商业智能（Business Intelligence，BI）平台。Gartner 是一家在科技行业享有盛誉的研究和咨询公司，其分析报告和市场鉴定具有广泛的影响力。

（一）BI&A 1.0

作为一种以数据为中心的方法，BI&A植根于长期存在的数据库管理领域。它在很大程度上依赖于各种数据收集、提取和分析技术。目前在工业中采用的BI&A技术和应用程序可以被视为BI&A 1.0，其中的数据主要是结构化的，由公司通过各种遗留系统收集，并且通常存储在商业关系数据库管理系统(RDBMS)中。这些系统中普遍使用的分析技术于1990年代普及，主要基于1970年代发展的统计方法和1980年代发展的数据挖掘技术。

数据管理和仓储被认为是BI&A 1.0的基础。设计用于提取、转换和加载(ETL)的数据集市和工具对于转换和集成特定于企业的数据至关重要。数据库查询、在线分析处理(OLAP)和基于直观但简单的图形的报告工具用于探索重要的数据特征。使用记分卡和仪表板的业务性能管理(BPM)有助于分析和可视化各种性能指标。除了这些完善的业务报告功能外，统计分析和数据挖掘技术还用于各种业务应用中的关联分析、数据分割和聚类、分类和回归分析、异常检测和预测建模。这些数据处理和分析技术中的大多数已经被整合到主要IT供应商提供的领先商业BI平台中，包括微软、IBM、甲骨文和SAP 。

（二）BI&A 2.0

自21世纪初以来，互联网和Web开始提供独特的数据收集和分析研究与开发机会。基于http的Web 1.0系统，以Web搜索引擎(如Google和Yahoo)和电子商务业务(如Amazon和eBay)为特征，允许组织在线展示其业务并直接与客户交互。除了将传统的基于rdbms的产品信息和业务内容在线移植之外，通过cookie和服务器日志无缝收集的详细且特定于ip的用户搜索和交互日志已经成为了解客户需求和识别新业务机会的新金矿。通过基于Web 2.0的社交和众包系统收集的网络智能、网络分析和用户生成的内容在2000年代迎来了一个新的和令人兴奋的BI&A 2.0研究时代，主要集中在非结构化网络内容的文本和网络分析上。

大量的公司、行业、产品和客户信息可以从网络上收集，并通过各种文本和网络挖掘技术进行组织和可视化。通过分析客户点击流数据日志，像Google analytics这样的网络分析工具可以提供用户在线活动的踪迹，并揭示用户的浏览和购买模式。网站设计、产品布局优化、客户交易分析、市场结构分析和产品推荐都可以通过网络分析来完成。除了捕捉名人聊天、对日常事件的引用以及在这些媒体中表达的社会政治观点之外，Web 2.0应用程序还可以有效地从不同类型的企业的不同客户群体中收集大量及时的反馈和意见。

与已经集成到商业企业IT系统中的BI&A 1.0技术不同，未来的BI&A 2.0系统将需要在现有的基于dbms的BI&A 1.0系统中集成文本挖掘(例如，信息提取、主题识别、意见挖掘、问答)、web挖掘、社会网络分析和时空分析等成熟且可扩展的技术。

（三）BI&A 3.0

移动和互联网设备支持高度移动、位置感知、以人为中心和上下文相关的操作和交易的能力，将在整个2010年继续为研究提供独特的挑战和机遇。移动界面、可视化和HCI(人机交互)设计也是很有前途的研究领域。尽管Web 3.0(基于移动和传感器的)时代的到来似乎是确定无疑的，但用于收集、处理、分析和可视化此类大规模流动移动和传感器数据的潜在移动分析、位置和上下文感知技术仍然未知。