1. 商業智能概述
1.1 商業智能概念及意義
商業智能(簡稱BI)最早由Gartner Group的Howard Dresner在1989年首次提出，是對商業信息的搜集、管理和分析過程，目的是使企業各級決策者獲得知識，促使他們做出更加合理的決策。BI將數據倉庫、聯機分析處理和數據挖掘等結合起來應用于商業活動中，從由不同的數據源收集的數據中提取有用的數據，對數據進行清洗以保證數據的正確性，有效將存儲于商業信息系統數據轉換為有用信息呈現給用戶，幫助用戶及時做出正確決策提供參考。可見，商業智能并不是基礎技術或者產品技術，而是一種有效解決方案。
從數據分析的角度看，商業智能是為了解決商業活動中遇到的各種問題，利用各種信息系統進行的高質量和有價值的信息收集、分析、處理過程，其基本功能包括個性化的信息分析、預測、輔助決策。
例如，對于一個金屬加工廠來說，運用商業智能工具可以知道有關金屬開采企業、市場、影響市場價格和交易量的因素在內的各種信息，進而對整個行業有一個全面的了解，并且還能運用足夠的信息評估該行業的投資風險及預期收益。
從應用的角度看。商業智能幫助用戶對商業數據進行在線分析處理和數據分析。幫助解決商業問題、預測發展趨勢、輔助決策，以便更好地實現商業目的。通過對信息的收集和分析處理，能幫助用戶解決商業活動中遇到的諸如市場需求量等很多問題，如最大利潤、最佳客戶等。
1.2 商業智能現狀及發展趨勢
信息時代是“智能”大顯身手的時代。商業競爭中，對信息處理和利用能力的強弱成為決定企業興衰成敗的關鍵。越來越多的企業開始利用業務信息流和數據分析技術進行智能重整，從不同層面幫助企業實現目標。從全球范圍來看，商業智能領域已經成為最具增長潛力的領域。從國內來看，商業智能越來越被廣泛應用，逐步在大企業普及，也就是說商業智能不僅限于高層管理者的決策之用。也日益成為普通員工日常操作的工具。隨著應用的不斷深入。市場需求對BI也提出了新的挑戰，具體來說，商務智能未來發展將集中于以下三點：
(1)支撐技術。基于關系對象數據庫的數據倉庫將是未來的一個發展方向，數據倉庫的平臺性能將得到很大改善，數據挖掘方法和算法研究將更加深入，專門用于知識發現的數據挖掘語言有望進一步向標準化發展。另外，數據挖掘與聯機分析將實現融合和互補，從而使分析操作更加智能化，挖掘操作目標化。
(2)體系結構。系統協同性和開放性將進一步提高。企業能夠利用合作伙伴的數據倉庫進行決策分析活動，智能應用過程及結果發放至互聯網。
(3)應用系統。籠統的智能系統成為概念，更加突顯專業化和行業化特點。根據每個領域的關注重點和分析模型，提供針對具體企業進行擴展的解決方案。各種商業分析模型、數據挖掘算法集成到分析應用中，進而解決不同部門的需要。同時。商務智能與企業門戶、企業應用集成緊密相連，新的智能系統不再是一個孤立的應用。
2. 商業智能體系架構及核心技術
商業智能是以現代管理理論為指導，信息技術為支撐的集成系統。近年來，它的研究熱點主要集中在三個方面：支撐技術研究、體系架構研究、應用系統研究。體系架構是指通過識別和理解數據在系統中的流動過程和數據在企業的應用過程來提供系統應用的主框架，主要包括數據預處理、數據倉庫、數據分析以及數據展現等。應用該架構，可以解決單純使用傳統C/S模式的弊端，使客戶端從過多的運算與操作中解脫出來，避免第一次部署容易而今后卻難以升級或擴展的窘境。三層架構模型將傳統操作業務切分成幾個層次，每個層次提供不同的相關服務，如DB服務、應用服務、Web服務等。三層架構為華為統計分析平臺提供了復雜應用操作，同時提供對現有應用集成及今后應用擴展強有力的支持，增強了安全機制，提高了性能，并提供對LDAP目錄服務的支持。
三層架構包括數據庫層，應用服務器層，用戶終端層。其中數據庫層，采用Unix平臺上的Oracle 9i系統作為數據侔服務器。Oracle作為最先進的數據庫產品，具有性能優越，工作穩定可靠。適合數據倉庫系統要求的海量數據存儲的需要。應用服務器層運行包括ETL服務(抽取，轉換，加載)，元數據服務，Reporting服務，Portal服務。OLAP服務等五種應用。用戶終端層只需通過瀏覽器，訪問統計分析平臺各應用。
3. 商務智能在我國的行業應用
金融、電信行業是目前應用最集中的行業，約占40％的市場分額，保險、能源、煙草、政務行業約占30％，制造，零售行業約占30％，也是BI應用最具潛力的行業。下面列舉其中三項進行說明。
金融：隨著國內五大商業銀行的信息化不斷發展。在BI領域投資穩步增長，每年均有大量的BI需求。其中BI已經不僅局限于高層管理者的決策，應用性系統的出現，中小型銀行BI需求也不斷涌現，未來將是金融行業BI市場的主要增長點。
能源：雖然基本上已經實施了商業智能系統，但在需求設置、市場分析等方面都需要數據挖掘技術來提供決策依據，使得能源行業BI深入應用的渴望。
制造：制造業的企業信息化水平參差不齊，有些大中型企業已成功使用商業智能技術，但大部分企業基礎信息化水平仍未達到，隨著這些企業的信息化水平逐步提高。大規模使用商業智能系統將成為應用領域中新的亮點。
4. 醫藥行業商業智能的應用概述
近年來，市場競爭日益激烈，醫藥行業開始借助現代化信息技術全面提高企業的競爭能力。但隨著信息系統的建設和運作，醫藥行業積累和需要處理的數據越來越豐富，如訂單、庫存、交易帳目、通話記錄、客戶資料等，因此搭建一個優化工作流程。及時掌握運作關鍵指標、突發事件、重大事件及關系緊密的其他信息的商業智能系統是非常必要的。
商業智能就像“數字神經系統”，通過符路“神經”對外界環境變化的迅速感知傳輸至“大腦”中樞，然后將經中樞處理得出的應對及預防措施及時反饋給各路“神經”。商業智能為醫藥行業提供更加科學的管理決策依據，實現了在人、財、物、信息等方面的優化管理，變革了醫藥行業的傳統管理模式和服務模式。為行業提高綜合效益和競爭力。
BI系統是復雜的系統，它的成敗不僅取決于技術因素，經濟、環境、人員、組織等因素也起著非常重要的作用。從醫藥行業發展來看，商業智能作為醫藥業務驅動的商業智能系統，其發展要以較為完善企業的信息系統和穩定的業務系統為基礎。
此外商業智能的應用與醫藥行業內信息化的基礎狀況密切相關，在醫藥行業內。以醫藥制造企業為主，流通服務企業為輔助來綜合發展商業智能。隨著信息化水平的不斷提高，商業智能產品將強調對過程致據的預測和分析，完成與現有管理軟件進一步融合，從企業決策分析的角度拓展更大的發展空間，真正做到科學管理、精細型管理和過程管理，更加體現以客戶為中心的營銷戰略。
醫藥行業信息化建設是一個長期的過程，但商業智能的應用和發展勢必會帶給醫藥行業新的發展契機。
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