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摘要：量级出现质变是大数据时代背景下，数据类型所呈现出的主要特征，多源异构数增长速度相当迅猛。本文主要针对大数据分析在智能商业应用中的前景进行展望与深入分析。这对大数据进一步发展目标的实现有积极作用，同时也为智能商业打下坚实基础。从宏观角度来说，对社会以及经济的发展都有极为重要的推动作用。
关键词：大数据；商务智能；系统框架
在不断建设与发展的过程当中，企业信息化呈现出逐步完善的状态，在此过程中，内部储存业务数据量也在原有基础上不断增加。因此，企业业务系统必须进行必要的创新与改革，从该项系统着手实现对企业管理层相关经营决策的有效辅助，这是企业生物智能实现必须满足的基础与前提。针对上述内容所进行的研究工作具有十分重要的现实意义，并且帮助企业取得更为良好的经济效益与社会效益。
一、商务智能的内涵和系统框架
商务智能BI不是新技术，而是数据库、数据仓库、数据挖掘、OLAP和CRM、ERP等在企业信息化过程中的综合运用；是基于大量信息基础上的提炼和重新整合的过程。BI的价值在于将企业数据金矿转化成组织竞争优势，提高企业决策能力、决策效率和决策准确性。与传统的EIS和DSS相比，BI的用户群不局限于企业内，而是拓展到整个产业链中。作为企业商务活动的全新领域，BI不是静态的技术软件包的初级组合，而是服务于企业管理与决策的，由软件技术组件构成的系统化的解决方案和管理理念。
二、认识大数据环境
大数据的产生与人类社会的数据产生方式密切相关，从数据库到Web，从被动记录到主动原创，其主要特点表现在：
1.数据量级、结构的复杂化：数据来源的多样化，数据量由TB级上升至PB级，爆炸式的增长。现有的BI系统只能处理结构性的数据资料，而在网络环境下非结构性和半结构的信息占绝大部分，会对传统BI系统的数据收集和处理过程构成冲击。
2.海量数据存储的压力：超大的数据量，使得数据仓库在建设和适应性面临压力：一是数据库建设问题，传统数据存储是在数据源层与分析层间架构存储层，提升管理质量和查询优化，为此要付出巨大的数据转移和链接代价。这个代价在面对PB、EB级数据时，系统的执行时间和分析时间会成倍增加。
3.隐性数据鸿沟：新环境下，企业不得不面对隐性的数据鸿沟，即庞大数据量与系统的数据处理能力间的矛盾，如果BI系统和技术的更新速度无法适应组织链中数据膨胀速度，会给组织带来巨大的成本压力。这种缓解方法只是权宜之计，并非系统级的解决方案。
三、大数据环境下的商务智能
大数据时代下，非结构化和半结构化的信息迅猛增长，对传统的BI系统形成巨大冲击和挑战：
1.数据处理问题
互联网是大数据时代信息产生的主要来源，这对商务智能系统实时处理提出更高的要求与挑战，更多应用场景的数据分析，逐步从离线处理实现对近线以及在线处理的转换。但是数据量增加与数据价值之间的正相关并没有在这一过程中得到直观体现，多种结构的数据存在，会直接导致处理工作出现负载过重的问题。对机器硬件以及软件来说都是一个较为严峻的考验。
2.数据和模式间的矛盾
一般情况下，模式都会在数据实体产生的基础上出现。而在大数据环境的影响之下，数据一般先于模式确定。在数据不断变化以及增长的过程当中，模式也呈现出不断运动与演变的状态。
3.人的因素
信息共享是未来竞争的主要趋势。除此之外，个人与组织在面对竞争压力的同时，会受到激励机制的影响而出现不愿意共享的状态。现阶段就是如何实现对信息商品以及信息边界的有效把握，这对用户敏感信息的保护有重要作用，又可促使其实现在自身价值最大限度的发挥。
在解决困境过程当中，BI系统所起到的作用不可替代。在大数据环境的影响之下，企业BI要素所发生的变化较为深刻。良好信息系统架构以及存量数据沉淀等都是在这一过程中出现，这对大数据环境下竞争优势的获取有重要作用，进而实现对信息系统架构的不断完善，并且顺利实施BI。
四、大数据环境下的BI应用前景
大数据时代BI系统面临巨大的革新压力，但商务智能以企业信息资源的开发为目标，与大数据的时代特征不谋而合，新的数据环境能为BI系统能为企业运营决策提供强有力的支持：通过对大量网络日志和信息流量、流向的变化对企业内部和产业链条的经营状况提供监控机制，以进行网络优化和故障定位；在不侵犯用户隐私的前提下，将用户数据作为资源，进行深度的加工，提供信息深加工的产品和咨询服务，提升企业的内在价值。
1.与搜索引擎技术的融合
BI技术应用对企业员工的信息素质提出了新要求，数据的实时获取和易用性，与用户的实际期望值仍有距离。BI技术也向实时化、可视化和易用性、界面友好进化。搜索引擎技术与BI技术结合，一是使BI数据更易于访问，用户可以不用关注BI引擎背后的数据过滤、处理的过程，只需要关注前端引擎的可视化界面，容易上手；二是两者融合有助于解决大数据环境下，结构化、半结构化、非结构化数据共存，弥补BI数据挖掘和文本挖掘技术的不足。
2.事务驱动型
BI大数据环境下的信息时效性的加强，提出基于事务驱动的商务智能系统：针对不同企业间的需求，BI具备开放、可扩展和可嵌入的特性，能够针对企业的具体事务进行个性化配置，增强BI系统即时数据处理的能力；服务范围从部门级特定用户向企业级所有的用户服务。BI为企业提供不同用户需求的可配置的，可扩展的，可变化的方案。
3.前段显示平台
BIP引入门户概念，将传统的BI技术以友好的用户界面和易用性面向用户，实现商务智能系统的可视化，增强交互性。同时Portal工具在对内外环境多元信息在BI系统内的集成上，能满足不同层次用户的个性化组成需要。
结语：
通过上述分析我们可实现对商务智能内涵以及系统框架的进一步掌握。在此基础上，大数据背景下的商务智能得以顺利发展。在发展过程中，必须充分考虑到企业发展现状以及用户的个性化需求。在大数据背景之下，企业智能的应用前景相当广阔。相关企业必须提高对大数据的重视程度，在此过程中实现对自身智能商业应用的进一步发展。
参考文献：
[1]田珊.基于人脸识别的大数据分析在商业中的运用[J].科研，2016（8）：00088-00088.
[2]余静，王慧.大数据及其智能处理技术在物联网产业中的应用[J].硅谷，2013（17）：1-1.
项目名称：
大数据技术在县区内居民服务业经营领域支付结算平台中的应用
項目编号：
zd-2017-56
关键词：大数据；商务智能；系统框架
在不断建设与发展的过程当中，企业信息化呈现出逐步完善的状态，在此过程中，内部储存业务数据量也在原有基础上不断增加。因此，企业业务系统必须进行必要的创新与改革，从该项系统着手实现对企业管理层相关经营决策的有效辅助，这是企业生物智能实现必须满足的基础与前提。针对上述内容所进行的研究工作具有十分重要的现实意义，并且帮助企业取得更为良好的经济效益与社会效益。
一、商务智能的内涵和系统框架
商务智能BI不是新技术，而是数据库、数据仓库、数据挖掘、OLAP和CRM、ERP等在企业信息化过程中的综合运用；是基于大量信息基础上的提炼和重新整合的过程。BI的价值在于将企业数据金矿转化成组织竞争优势，提高企业决策能力、决策效率和决策准确性。与传统的EIS和DSS相比，BI的用户群不局限于企业内，而是拓展到整个产业链中。作为企业商务活动的全新领域，BI不是静态的技术软件包的初级组合，而是服务于企业管理与决策的，由软件技术组件构成的系统化的解决方案和管理理念。
二、认识大数据环境
大数据的产生与人类社会的数据产生方式密切相关，从数据库到Web，从被动记录到主动原创，其主要特点表现在：
1.数据量级、结构的复杂化：数据来源的多样化，数据量由TB级上升至PB级，爆炸式的增长。现有的BI系统只能处理结构性的数据资料，而在网络环境下非结构性和半结构的信息占绝大部分，会对传统BI系统的数据收集和处理过程构成冲击。
2.海量数据存储的压力：超大的数据量，使得数据仓库在建设和适应性面临压力：一是数据库建设问题，传统数据存储是在数据源层与分析层间架构存储层，提升管理质量和查询优化，为此要付出巨大的数据转移和链接代价。这个代价在面对PB、EB级数据时，系统的执行时间和分析时间会成倍增加。
3.隐性数据鸿沟：新环境下，企业不得不面对隐性的数据鸿沟，即庞大数据量与系统的数据处理能力间的矛盾，如果BI系统和技术的更新速度无法适应组织链中数据膨胀速度，会给组织带来巨大的成本压力。这种缓解方法只是权宜之计，并非系统级的解决方案。
三、大数据环境下的商务智能
大数据时代下，非结构化和半结构化的信息迅猛增长，对传统的BI系统形成巨大冲击和挑战：
1.数据处理问题
互联网是大数据时代信息产生的主要来源，这对商务智能系统实时处理提出更高的要求与挑战，更多应用场景的数据分析，逐步从离线处理实现对近线以及在线处理的转换。但是数据量增加与数据价值之间的正相关并没有在这一过程中得到直观体现，多种结构的数据存在，会直接导致处理工作出现负载过重的问题。对机器硬件以及软件来说都是一个较为严峻的考验。
2.数据和模式间的矛盾
一般情况下，模式都会在数据实体产生的基础上出现。而在大数据环境的影响之下，数据一般先于模式确定。在数据不断变化以及增长的过程当中，模式也呈现出不断运动与演变的状态。
3.人的因素
信息共享是未来竞争的主要趋势。除此之外，个人与组织在面对竞争压力的同时，会受到激励机制的影响而出现不愿意共享的状态。现阶段就是如何实现对信息商品以及信息边界的有效把握，这对用户敏感信息的保护有重要作用，又可促使其实现在自身价值最大限度的发挥。
在解决困境过程当中，BI系统所起到的作用不可替代。在大数据环境的影响之下，企业BI要素所发生的变化较为深刻。良好信息系统架构以及存量数据沉淀等都是在这一过程中出现，这对大数据环境下竞争优势的获取有重要作用，进而实现对信息系统架构的不断完善，并且顺利实施BI。
四、大数据环境下的BI应用前景
大数据时代BI系统面临巨大的革新压力，但商务智能以企业信息资源的开发为目标，与大数据的时代特征不谋而合，新的数据环境能为BI系统能为企业运营决策提供强有力的支持：通过对大量网络日志和信息流量、流向的变化对企业内部和产业链条的经营状况提供监控机制，以进行网络优化和故障定位；在不侵犯用户隐私的前提下，将用户数据作为资源，进行深度的加工，提供信息深加工的产品和咨询服务，提升企业的内在价值。
1.与搜索引擎技术的融合
BI技术应用对企业员工的信息素质提出了新要求，数据的实时获取和易用性，与用户的实际期望值仍有距离。BI技术也向实时化、可视化和易用性、界面友好进化。搜索引擎技术与BI技术结合，一是使BI数据更易于访问，用户可以不用关注BI引擎背后的数据过滤、处理的过程，只需要关注前端引擎的可视化界面，容易上手；二是两者融合有助于解决大数据环境下，结构化、半结构化、非结构化数据共存，弥补BI数据挖掘和文本挖掘技术的不足。
2.事务驱动型
BI大数据环境下的信息时效性的加强，提出基于事务驱动的商务智能系统：针对不同企业间的需求，BI具备开放、可扩展和可嵌入的特性，能够针对企业的具体事务进行个性化配置，增强BI系统即时数据处理的能力；服务范围从部门级特定用户向企业级所有的用户服务。BI为企业提供不同用户需求的可配置的，可扩展的，可变化的方案。
3.前段显示平台
BIP引入门户概念，将传统的BI技术以友好的用户界面和易用性面向用户，实现商务智能系统的可视化，增强交互性。同时Portal工具在对内外环境多元信息在BI系统内的集成上，能满足不同层次用户的个性化组成需要。
结语：
通过上述分析我们可实现对商务智能内涵以及系统框架的进一步掌握。在此基础上，大数据背景下的商务智能得以顺利发展。在发展过程中，必须充分考虑到企业发展现状以及用户的个性化需求。在大数据背景之下，企业智能的应用前景相当广阔。相关企业必须提高对大数据的重视程度，在此过程中实现对自身智能商业应用的进一步发展。
参考文献：
[1]田珊.基于人脸识别的大数据分析在商业中的运用[J].科研，2016（8）：00088-00088.
[2]余静，王慧.大数据及其智能处理技术在物联网产业中的应用[J].硅谷，2013（17）：1-1.
项目名称：
大数据技术在县区内居民服务业经营领域支付结算平台中的应用
項目编号：
zd-2017-56