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职称论文发表国内商务智能

论文编号: 所属栏目:电子商务 发布日期:2015年03月16日 论文作者:知乎者也论文网

  摘要:商务智能是数据仓库、数据挖掘、OLAP等技术的集成,作为当前重要的研究前沿之一,商务智能是学术界和企业界关注的热点。文章运用统计、比较方法对相关著作和文章进行了统计研究,并对研究中的重点问题及相关成果作了分析总结。

  关键词:,商务智能,知识管理,数据仓库,数据挖掘

  商务智能(Business Intelligence,简称BI)的概念最早是Gartner Group 的Howard Dresner于1996 年提出来的,我国学者将之翻译为“商业智能”或“商务智能”,本文选用“商务智能”作为Business Intelligence的中文翻译。近年来,商务智能技术日趋成熟,越来越多的企业决策者意识到需要商务智能来保持和提升企业竞争力。在美国,500强企业里面已经有90%以上的企业利用企业管理和商务智能软件帮助管理者做出决策。国外己经有很多成功实施商务智能的案例。我国的商务智能处于导入期,商务智能应用的程度和实际效果都与国外企业有很大差距。近年来,国内外商务智能供应商和高等院校都开展了广泛的商务智能的基础研究和应用研究。本文主要基于国家图书馆的多库目录检索系统、清华同方全文数据库检索系统等,对国内商务智能的研究现状进行了分析和总结。

  一、 文献统计分析

  1. 论著统计分析。为了对近年来国内商务智能论著情况有一个比较全面的了解,笔者分别以“商务智能”和“商业智能”(他们指的都是Business Intelligence,BI)为检索题,通过对国家图书馆的多库目录检索系统进行题名检索,得到近年来相关论著及博硕论文分布情况:国内商务智能专著只有2004年的两本,译著在2003年~2005年间有三本。相对于最早1988年出版、截止2005年已经出版23本的西文专著(含一本日文专著)要少得多。国外2001年~2004年间出版的商务智能专著数量极多,说明经过一段时间的发展,国外商务智能的基础研究和应用研究都比较成熟。而我国从2002年起仅有少量的博士论文,关于商务智能的专著也屈指可数,我国商务智能仅处于导入期,对商务智能的系统研究还有大量工作要做。

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  2. 论文统计分析。

  (1)数量分布统计分析。笔者利用清华同方中国期刊全文数据库检索系统(Web),分别以“商业智能”、“商务智能”为检索题进行篇名检索,得到221篇文章(论文、简讯等),通过内容分析,除去内容重复的和明显不符合我们主题的文章,得到以下统计结果(见表1)。

  从检索结果来看,1996年的两篇简讯可以说是国内较早关于商务智能的文章。中国学术期刊全文数据库在1996年~2005年期间,收录了有关“商务智能”和“商业智能”的论文一共200篇,文章数量年代分布呈现前几年缓慢增长,近几年明显递增的特征。因此可以将国内商务智能发展规划为两个阶段:①初始阶段(1996年~2001年):这个阶段国内商务智能初露端倪,这段时间相关文章很少,有36篇,约占总数18%,说明商务智能在当时属新事务,没有得到应有的重视,这段时期的文章多是关于商务智能软件和国外商务智能研究的简单介绍和综述。②明显增长阶段(2002年~2005年):这阶段论文有显著增长。不少论文讨论商务智能在各行业和各领域的应用,但是关于商务智能的较高水平和较深层次的学术研究论文还极少,大部分文章仍是简单的、重复的功能介绍、综述和简讯等。这与目前我国企业信息化程度普遍不高、缺乏大量数据积累、缺乏应用商务智能的实践有关。

  (2)主题分布统计。笔者查阅大量的相关论文资料,对当前商务智能的研究主题进行划分并加以调整,将商务智能的研究内容划分为基础研究和应用层面两大类,其中基础研究包括商务智能定义、功能(任务)、技术、综述等,关于商务智能的一般应用研究等无法归于应用层面所分细类的文章也放在这一部分;应用层面分为:①商务智能软件方面的简讯和功能介绍;②商务智能的行业应用,如金融、电信等;③商务智能应用的范畴,如客户关系管理、电子政务等。按以上主题通过对中国学术期刊全文数据库按题名检索的结果进行分类,统计表明,国内学者对商务智能基础工作研究较少,共75篇,占总数的37.5%,其中还包括无法归类于商务智能软件和具体应用的一般应用讨论的文章。这里分别以“商务智能”、“商业智能”为题名检索到商务智能技术方面的论文极少,但如果以“数据挖掘”、“数据仓库”、“OLAP”分别进行题名检索,会得到成百上千篇论文。作为商务智能的支撑技术,数据挖掘、数据仓库、OLAP的发展是推动商务智能发展的技术基础。商务智能支撑技术研究的逐渐深入和成熟,为商务智能的功能、体系结构、应用研究等提供了良好的技术基础。

  近几年我国关于数据挖掘、数据仓库、OLAP的研究论文数量激增,基础研究关系到商务智能的应用能否顺利进行,这其中商务智能的支撑技术(数据挖掘、数据仓库、OLAP)是研究的重点之一。