遠光軟件（來源：CIO時代網(wǎng)  作者：佚名）

    “在后工業(yè)時代，也就是信息時代，人類社會的中心問題將從如何提高生產(chǎn)率轉(zhuǎn)變?yōu)槿绾胃玫乩眯畔磔o助決策。”卡內(nèi)基梅隆大學計算機科學教授赫伯特·西蒙（Herbert Simon）曾經(jīng)這樣預言。

    他提出的“信息輔助決策”的觀點被認為是“商務智能”的理論雛形。今天的商務智能擁有了一個更響亮的名字，但它要回答的仍然是一個老問題：怎樣將數(shù)據(jù)、信息轉(zhuǎn)化為知識，擴大人類的理性，輔助決策。

    那么，商務智能一路走來，經(jīng)歷了哪些轉(zhuǎn)變？有哪些里程碑式的事件呢？本文就為大家梳理一下商務智能的發(fā)展。

    數(shù)據(jù)倉庫的誕生

    和很多古老的傳說一樣，“很久很久”以前，世界很荒涼。數(shù)據(jù)的世界也是這樣。數(shù)據(jù)最早存儲在“運營式系統(tǒng)”中，目的為了提高工作效率，只能用于查詢。

    但獨立的系統(tǒng)越來越多，數(shù)據(jù)量也越來越大，傳統(tǒng)的利用數(shù)據(jù)的方法顯然不能滿足業(yè)務的需求。20世紀90年代，管理大師彼得·德魯克（Peter Drucker）曾感慨：迄今為止，系統(tǒng)產(chǎn)生的還僅僅是數(shù)據(jù)，而不是信息，更不是知識！
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    1983年，第一個數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)誕生了，雖然“數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）”這一概念五年后在得以提出，但Teradata利用并行處理技術為美國富國銀行建立的這個決策支持系統(tǒng)，已經(jīng)扮演了數(shù)據(jù)倉庫的角色。

    區(qū)別于數(shù)據(jù)庫主要用于為運營系統(tǒng)保存和查詢數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫以數(shù)據(jù)分析、決策支持為目的來組織存儲數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫打破了運營式系統(tǒng)“老死不相往來”的格局，為商務智能提供了可能。

    聯(lián)機分析：萬維的世界

    報表（report），是關系型數(shù)據(jù)庫呈現(xiàn)信息的主要方式。但傳統(tǒng)的報表是一對一的查詢，業(yè)務用戶可能問出跨越多維度的，復雜的問題，這就對數(shù)據(jù)提出了新的要求--數(shù)據(jù)分析。

    隨著數(shù)據(jù)倉庫的誕生，聯(lián)機分析（Online Analytical Processing），也叫多維分析，也應運而生。

    聯(lián)機分析是對數(shù)據(jù)進行多維度的分析，可以把多個數(shù)據(jù)庫相連，能夠幫助業(yè)務人員獲得更深入的洞察。

    運用聯(lián)機分析技術，用戶可以隨時創(chuàng)建自己需要的報表。技術人員只需要在后臺預置多維度的數(shù)據(jù)立方體（cube），用戶就可以在前端從不同維度、不同粒度對數(shù)據(jù)進行分析，從而獲得全面、動態(tài)、可隨時加總或細分的分析結(jié)果。

    至此，面粉終于成為了蛋糕，一個立體的、神秘莫測的數(shù)據(jù)世界終于形成。

    姍姍來遲的商務智能

    1989年，商務智能的概念終于浮出水面。高德納咨詢公司的德斯納（Howard Dresner）這樣定義商務智能--“商務智能指的是一系列以事實為支持、輔助商業(yè)決策的技術和方法”.這一定義和西蒙“信息輔助決策”的觀點遙相呼應。

    商務智能的產(chǎn)生得益于數(shù)據(jù)倉庫和聯(lián)機分析的發(fā)展，但這些離智能還相去甚遠。商務智能，實際上是和數(shù)據(jù)挖掘技術相伴而生的。

    1989年也是數(shù)據(jù)挖掘技術興起元年。數(shù)據(jù)挖掘分為兩類，一是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，被稱為描述性分析；一是對未來的預測，被稱為預測性分析。數(shù)據(jù)挖掘賦予了技術“智能”的內(nèi)涵。

    一襲華美的袍

    至此，商務智能已經(jīng)具備了數(shù)據(jù)整合、分析和挖掘的技術條件。但進入21世紀之后，一種新技術突飛猛進，為商務智能錦上添花，這就是可視化技術。

    從最早的點線圖、直方圖、餅圖、網(wǎng)狀圖等簡單圖表，到以監(jiān)控商務績效為主的儀表盤、記分板，再到三維地圖、動態(tài)模擬，可視化技術讓IT更加“性感”。