商务智能与分析：从大数据到大冲击外文翻译资料

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商务智能与分析：从大数据到大冲击

译：信息管理与信息系统1201班 金戈

摘要：商务智能和分析（BIamp;A）已成为从业者和研究人员的一个重要研究领域，它反映了在当代公司企业中需要被解决的数据关联型问题的大小和影响。管理信息系统季刊特刊中的有关商务智能研究的这个介绍首先提供了一个框架，这个框架定义了BIamp;A的演变、应用和新兴研究领域。BIamp;A 1.0,、BIamp;A 2.0和BIamp;A 3.0是基于它们的关键特征和功能被定义和描述的。我们分析了当前的关于BIamp;A的研究并且标识了和BIamp;A有关的研究和教育的挑战和机遇。我们还基于十余年的相关学术和行业出版物说明了关于BIamp;A的关键出版物，研究人员，以及研究课题的文献计量学研究。最终，我们基于前文提出的BIamp;A研究框架对组成这个特殊的问题六篇文章进行介绍和特征分类。

关键字：商务智能和分析，大数据分析，Web 2.0

介绍

在过去二十年中，商务智能分析（BIamp;A）和大数据分析的相关领域在学术界和商业界都变得越来越重要。行业研究都强调了这个显著的发展。例如，根据来自93个国家和25个行业的超过4000位信息技术（IT）专业人员的调查，IBM在2011年的技术发展趋势报告确定商务分析是在21世纪前十年的四大主要科技趋势之一。在2011年，由彭博商业周刊的一项有关商务分析状态的调查显示，97％的营业收入超过1亿美元的公司使用了不同形式的商务分析。在2011年麦肯锡全球研究院的Manyika等做出的一份报告预测，到2018年，仅美国一个国家将面临14万到19万的具有深度分析能力的人才的短缺，以及150万的精通数据并了解如何通过分析大数据来做出有效的决策的经理的短缺。谷歌的首席经济学家和美国加州大学伯克利分校名誉教授，Hal Varian这样评价了IT专业人士和学生在数据分析方面的新机遇：

那么，什么越来越普及和廉价？ 数据。什么是数据的补充？ 分析。所以我的建议是选择大量的关于如何处理和分析数据的课程：数据库，机器学习，计量经济学，统计学，可视化等等。

关于不同公司中的数据和分析的机遇有助于在BIamp;A中产生可观的收益，这些机遇通常是指能帮助企业更好地理解它的业务和市场并作出及时的业务决策的分析关键商务数据的技巧，技术，系统，规范，方法和应用程序。除了基本的数据处理和分析技术，BIamp;A包括商务为中心的实践和可以适用于各种高影响力的应用的方法，比如电子商务，市场情报，电子政务，医疗保健和安全。管理信息系统季刊特刊中的有关商务智能研究的介绍为这个令人激动又有高影响力的领域提供了一个概述，并强调了它的挑战和机遇。图1展示了这篇论文的核心部分，包括BIamp;A的演变和新兴的分析研究机会。然后，我们还基于十余年的相关学术和行业出版物说明了关于BIamp;A的关键出版物，研究人员，以及研究课题的文献计量学研究。BIamp;A的教育和项目的发展机会之后，我们使用自己的研究框架总结了出现在这个特殊问题六篇文章。最后一节总结了全文。

图1 BIamp;A概述：演进，应用程序和新兴研究

BIamp;A的演变：关键的特征和功能

“智能”这个术语从20世纪50年代被研究人员用于“人工智能”之后一直被沿用至今。商务智能在20世纪90年代才只在商务和IT领域成为一个热门词汇。在2000年代后期，引入了商业分析来表示BI（2006年Davenport）的关键的分析组成部分。更近的大数据和大数据分析在大型的（从百万兆字节到艾字节）和复杂的（从传感器到社交媒体数据）的应用中被用于描述数据和分析技巧，这些应用需要独特的数据存储、管理、分析和可视化技术。本文中我们把商务智能和分析（BIamp;A）作为一个统一的术语，把大数据分析作为一个提供为BIamp;A研究提供新方向的相关领域。

BIamp;A 1.0

作为一个以数据中心的方法，BIamp;A是从长期的数据库管理领域起源的。它在很大程度上依赖于各种数据采集，提取和分析技术。目前在工业上采用的BIamp;A技术和应用是BIamp;A 1.0，其中数据大多由公司通过各种各样的传统系统构成，收集并通常存储在商业关系数据库管理系统（RDBMS）中。在20世纪90年代普及的常用在这些系统中的分析技术主要基于在20世纪70年代发展的统计方法和20世纪80年代发展的数据挖掘技术。

BIamp;A 2.0

从本世纪初，互联网和网络开始提供独特的数据收集以及分析研究和发展的机会。基于HTTP的Web 1.0系统，其特色是网络搜索引擎如谷歌和雅虎以及电子商务企业如亚马逊和eBay，它使企业能够在网上展示自己的业务，并与客户直接交互。除了在线移植他们传统的基于RDBMS的产品信息和业务内容，通过储存在用户本地终端上的数据和服务器日志无缝收集的详细和特定IP用户的搜索和交互记录已经成为一个新的了解客户需求并确定新业务机会的黄金渠道。网页智能化，网页分析和由基于社交和人群采购系统的Web 2.0收集到的用户生成的内容已经在2000年，于BIamp;A 2.0研究方面迎来了一个新的和令人兴奋的时代，这个时代的研究主体围绕非结构化Web内容的文本和网页分析。

BIamp;A 3.0

虽然基于web的BIamp;A 2.0已经吸引了学术界和工业界积极的研究，但是一个新的BIamp;A 3.0的研究机会正在兴起。正如在2011年十月的经济学人上的一篇文章写的，在2011年，手机和平板电脑的数量（约480万台）首次超过了笔记本电脑和个人电脑的数量（约380万台）。尽管个人电脑的使用人数在2008年突破了一亿人，但是同一文章中预测，在2020年，移动连接设备的数量将会突破十亿。像iPad，iPhone和其他智能手机这种移动设备以及它们的可下载应用的完整的生态系统正在改变社会的不同方面，从旅游咨询到多人游戏，从教育到医疗，从娱乐到政府。其他的配有RFID，条形码和无线标签（以下简称“物联网”）的基于传感器的互联网功能的设备都开始了令人兴奋的创新应用的新潮流。这样的移动和互联网功能的设备要支持高移动性，位置感知，以人为本和背景相关的业务和交易将继续在整个2010年代提供独特的研究挑战和机遇。移动界面，可视化和HCI（人机交互）设计也是有前途的研究领域。尽管未来的Web 3.0（移动和基于传感器）的时代似乎是可以确定的，但是收集，处理，分析和可视化等规模大，流体流动和传感器数据的基础移动分析，定位和环境感知技术都还是未知数。没有集成，商业BIamp;A 3.0系统在不久的将来也可以预见。大多数关于移动BI的学术研究还处于萌芽阶段。虽然在目前的BI平台的核心能力中，移动BI不被包括在内，但它已作为有显著搅动BI市场的潜力的新技术之一被列入Gartner的BI 宣传周期分析。与BIamp;A 3.0相关的不确定性为IS界引出了另一种独特的研究方向。表1总结了BIamp;A 1.0，2.0和3.0与Gartner的BI平台的核心能力和宣传周期相关的关键特征。2010年代的这十年对于高影响力BIamp;A在工业界和学术界的研究和发展注定是令人激动的十年。商业界和工业界已经进行了采用BIamp;A来满足他们的需求的重要步骤。IS界在制定相关且持久的科学和社会的影响方面迎来独特的挑战和机遇。IS研究和教育项目需要仔细地从BIamp;A 1.0到3.0评估未来的方向，课程和行动计划。

表1 BIamp;A演变：关键特性和功能

BIamp;A 应用：从大数据到大冲击

一些全球性的业务和IT趋势已经形成了过去和现在的BIamp;A的研究方向。就像托马斯·弗里曼在他2005年的开创性著作《世界是平的》中预言的，国际旅游业，高速网络连接，全球供应链和外包已经为IT的进步创造了一个巨大的机遇。除了超快的全球IT连接，商务相关的数据标准，电子数据交换（EDI）格式，以及商务数据库和信息系统的开发和部署都极大程度上促进了商务数据的创造和利用。20世纪70年代互联网的发展和随后的自20世纪90年代以来大规模采用的万维网的商务数据的产生和收集是呈指数级增长的。最近，大数据时代悄然降临在各行各业，从政府和电子商务到健康组织。基于Web，移动和传感器产生的数据以压倒性的数量到达了TB级甚至艾字节规模，新科学，探索和见解可以从非常详细的，语境化的和丰富的与任何商务或组织相关的背景中得到。除了被数据驱动，BIamp;A应用度很高，还可以影响在许多关键的和高冲击的应用领域所需的丰富的数据和特定领域的分析带来的机遇。下面列出了一些有前途的和高影响力的BIamp;A应用程序，还讨论了它们的数据和分析的特点，潜在影响的，并选定了说明性的例子或研究：（1）电子商务和市场智能，（2）电子政府和政治2.0，（3）科学与技术，（4）智能健康和福利，以及（5）安全和公共安全。通过仔细分析地应用程序和数据的特点，研究人员和从业人员可以采取或制定适当的分析技巧，以获得预期的影响。除了实施技术系统，像BIamp;A这样的项目的顺利完成也需要重要的商务或领域的知识还有有效的沟通技巧。因此，IS部门面临着在发展集成的BIamp;A研究和为新一代数据/分析的悟性和商务相关的学生和专业人士的教育项目方面独一无二的机遇和挑战。

电子商务与市场智能

围绕BIamp;A和大数据也无疑主要是从网络和电子商务社区产生的。显著市场转型已经通过他们的创新性和高度可扩展的电子商务平台与产品推荐系统的领先的电子商务厂商如亚马逊和eBay完成。像谷歌，亚马逊和Facebook这种主要的互联网公司继续引领网络分析，云计算和社交媒体平台的发展。与从20世纪80年代开始的各种遗留系统收集的传统交易记录不同，电子商务系统从网络上收集的数据是结构化程度较低且往往含有丰富的客户的意见和行为的信息。对于客户的意见，文本分析和情感分析技术的社交媒体分析经常被采用。各种分析技术也已经被开发用于产品推荐系统，如关联规则挖掘，数据库分割和聚类，异常检测，以及图片挖掘。通过在产品流的浅水区达到数以百万计的有利可图的缺口市场，实现长尾营销已通过极具针对性的搜索和个性化推荐成为可能。很多与BIamp;A相关的电子商务的研究和开发的信息出现在IS和CS的学术论文，以及IT流行杂志中。

电子政府与政治2.0

Web 2.0的出现，引起了重塑政府的很大兴趣。2008年美国国会众议院，参议院和总统选举为在线竞选活动和政治参与提供了初步的成功的迹象。它被称为“政治2.0”，政治家们为了成功的政策讨论，竞选广告，选民动员，活动公告和网上捐款，利用了高度参与性和多媒体网络平台。随着政府和政治进程更加透明，更具有参与性，网络和多媒体资源更加丰富，这是一个在电子政务与政治2.0应用程序方面采用BIamp;A研究的绝佳机会。选择意见挖掘，社会网络分析和社交媒体分析技术可用于支持在线政治参与，电子民主，政治博客和论坛的分析，电子政务服务交付及过程的透明度和问责制。对于电子政务应用，语义信息目录和本体论的发展（如下面举例说明），也可以为更好地服务于自己的目标公民而被开发。

科学amp;技术

科学和技术（Samp;T）的很多领域正在从高通量传感器和仪器，天体物理学和海洋学，到基因组学和环境研究获得收益。为了促进信息共享和数据分析，美国国家科学基金会（NSF）日前强制要求每个项目必须提供一个数据管理计划。特别是网络基础设施，它已成为支持这种数据共享计划的关键。

智能健康与福利

就像大数据在面对电子商务和科技界时的机遇，卫生界正面临着从接

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