作者介绍了商业智能的基本体系结构,数据仓库、统计分析、数据挖掘.进一步讨论了商业智能在市场营销决策中的应用背景,企业市场营销决策需求分析,商业智能系统对建设市场营销决策支持系统的效益和意义,在最后总结了商业智...

２０１０年第２１期

０高校讲坛。科技信●

商业智能在市场营销决策中的应用

（１．烟台职业学院

山东

王金荣１王国辉２

烟台２６４０００；２．中国农业大学烟台研究院

山东烟台２６４０００）

【摘要】作者介绍了商业智能的基本体系结构，数据仓库、统计分析、数据挖掘。进一步讨论了商业智能在市场营销决策中的应用背景。企业市场营销决策需求分析。商业智能系统对建设市场营销决策支持系统的效益和意义，在最后总结了商业智能系统的存在的一些应用问题。

【关键词】商业智能；市场营销决策

商业智能（ＢＩ，Ｂｕｓｉｎ船ｇＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）通常被理解为一种工具，它将企业中现有的数据进行收集、管理、分析以及转化．使数据成为可用的信息。从而获得必要的洞察力和理解力，帮助企业做出明智的市场营销决策。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其它外部环境中的各种数据。商业智能能够辅助的市场营销决策。既可以是操作层的．也可以是战术层和战略层的决策。为丁将数据转化为知识．商业智能涉及到咨询服务、应用．以及信息技术的克分利用。其基本体系结构包括以下部分：

（１）数据仓库：用于抽取、整合、分布、存储经过整理的信息。一个企业的信息往往分布在不同的部门和分支机构．管理者要综观全局、运筹帷幄，必须能迅速地找到真实的数据。这些数据也许是当前的现实数据．也可能是过去的历史数据。因此，有必要把各个时间和空间的数据集中起来，经过科学整理。将真实的、对决策柯用的数据保留下来，随时准备相应人员使用。因此，数据仓库不仅仪是个数据的储存仓库，更重要的是它提供了丰富的工具来筛选、转换和从各个时间、空间提取数据，使得放在仓库里的数据具备条理性。易于使用。

（２）统计分析：全方位了解现状。管理、市场等人员往往希望从不同的角度来审视业务数值。比如从时间、地域、功能、利润来看同一类储蓄的总额。统计分析就是运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的角度，在统计设计、数据调查、数据整理之后的一项十分重要的工作．是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识，从Ｉｆｉｉ实现管理、市场等人员的要求。系统、完善的数据资料即数据仓库足实现统计分析的必要条件。

（３）数据挖掘：发现问题、找出规律，进行预测。正如在矿井中可以开采出珍贵的矿石。在数据仓库的数据垦也常常可以开采出业务人员意想不到的信息。它比统计更进一步。例如。如果市场人员要求比较各个区域某类产品在过去一年的销售情况．可以从统计分析中找答案。但是。如果管理人员要问为何一种产品的销售在某地区的情况突然变得特别好或是不好．或者问该产品的销售在另一地区将会怎么样，这时数据开采工具可以作出回答。数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及数据库技术、机器学习、统计学、神经网络、模拟识别、知识库、信息提取、高性能计算等诸多领域，并在工业、商业、财经、通信、医疗卫生、生物【程、科学等众多行业得到广泛的应用。一个优秀的分析者，往往能从发掘出来的关系中得到启示。而这种启示又很可能使得到它的企业，获得其他竞争者所没有的先机。

１

进行整理，建立数据仓库．综合分析，从而及时准确地掌握营销状况，

科学地预测市场的发展趋势、为公司制定市场营销政策和战略提供依据。

２企业市场营销决策需求分析

通过建立数据仓库，提供营销系统经营状况统一视图，为营销系统决策工作提供及时、准确、一致和全面的决策信息。实现真正有效的决策支持。搭建一个信息集成、资源共享、功能一体化的企业信息决策分析平台一商业智能系统。具体模块应包括：报表自动化、标准化；从地域、客户、时间等角度，对销售额、产品价格等指标进行交叉列联分析：提供决策支持的多媒体、文本信息；提供组织机构、行业等的特性分析；信息集中管理，为公司全部业务提供一致视图；为各级各层的领导提供及时灵活、完整一致的决策支持分析工具；提高公司的竞争能力及运作效率：有效地控制成本，实现公司利润的最大化；加强风险预警与防范能力；提高历史数据的利用率；提高客户的满意度。进一步的．商业智能系统在企业内部得到更大范围的应用。网络已经为商业智能扩大用户基础提供ｒ平台。

３商业智能系统对建设市场营销决策支持系统的效益和意义营销数据、人力资源数据、统计数据、财务数据、客户数据等信息集中管理，为公司提供了统一的数据、监控和管理视图；为领导的科学决策提供准确、可靠的基本数据，对于保证安全生产、加速资金周转、准确的回收销售费用、加强产品管理、规划营销网络等项工作将产生不可估量的作用。能够为各层领导提供及时、灵活、完整一致的决策支持分析信息。

通过系统的建设，能够提高全员管理水平，提高劳动生产率，从而提高公司的竞争能力、管理质量及运作效率。总之。商业智能系统是原有信息系统的再次升华，使统计分析更加实用化、直观化，足领导决策的好助手。是适应信息管理发展的客观需要。决策支持系统的建立将会促进管理模式的改进，极大地提高管理水平的提高。４结语

近年来．我国越来越多的企业决策者意识到需要商业智能来保持和提升企业竞争力。商业智能在中国已经度过了一个从知到行，从概念到实践的阶段。然而，我国的商业智能依然处于导入期，各种信息软件之间有效的协同仍然是一个巨大的难题，大多数企业没有自己统一

商业智能在市场营销决策中的应用背景

的平台和工具。因此商业智能系统的整体效果大打折扣。ｌ｝１●

【参考文献】

【１】薛薇，编著．统计分析与ｓＰＳＳ的应用【Ｍ１．北京：中国人民大学出版社．２００５，７．［２］杜茂康．等．Ｅｘｃｅｌ与数据处理【Ｍ１．北京：电子工业出版社，２００５，１０．

［３］【美】黑斯蒂（ｒｌｍｔｉｃ，Ｔ．），等．统计学习基础一效据挖掘、推理与预测【１ＩＩ】．范明，等，译．北京：电子工业出版社，２００４。１．

［４］魏连秋，张义红．商务智能与企业ＥＲＰ关系的研究【刀．商场现代化，２００７（４）．

经过近几年的企业信息现代化建设，企业的业务处理计算机化一般已经初具规模。但是，这些系统基本都属于业务处理系统。主要目的是满足业务操作，使综合性、全局性的分析查询难以实现。而且，各个应用系统之间相对独立。数据不能共享，数据信息缺乏统一数据标准，无法保证其一致性。信息汇总的渠道和时间有差异．造成了决策分析的数据口径不一致的现象．单一的传统报表无法满足动态查询、灵活分析的要求。对异常情况不能实旅有效的、及时的反映，对用户临时性的、突发性的信息查询要求也不能满足。在技术管理水平上，缺乏一套行之有效的数据仓库系统进行信息管理。

如何利用先进的通讯技术和信息处理技术．如何充分应用各个独立系统详尽的业务数据。已成为绝大多数公司面前的一项重大课题。笔者以为，一方面要加强软环境建设即信息管理建设，另一方面要加强硬环境建设即商业智能系统建设．通过对大量详尽真实的历史数据

［责任编辑：■明明】

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