商務智能與知識管理的對比分析

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商務智能與知識管理的對比分析1

知識經(jīng)濟時代，信息和知識已成為企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略資源。知識管理是伴隨知識經(jīng)濟出現(xiàn)的一種創(chuàng)新管理，知識管理要綜合運用戰(zhàn)略、組織、流程、技術、變化等多種措施和管理工具，以富有效率的方式動員組織擁有的一切資源來實現(xiàn)其管理目標。商務智能是近幾年來企業(yè)和學術界的研究熱點，商務智能技術可以幫助企業(yè)管理層在最短的時間內(nèi)面對浩瀚如海的數(shù)據(jù)做出最為快速和科學的反應和處理，以提高企業(yè)決策水平，從而獲得新的競爭優(yōu)勢。知識管理和商務智能都為企業(yè)提供決策依據(jù)，都以提升企業(yè)核心競爭力為目的，對企業(yè)而言，如何做好兩者的集成是極為重要的。

1 商務智能與知識管理的區(qū)別

1.1 定義不同

商務智能（Business Intelligence，簡稱BI）的概念最早是Gartner Group的Howard Dresner年提出來的。當時將商務智能定義為一類由數(shù)據(jù)倉庫（或數(shù)據(jù)集市）、查詢報表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的的技術及其應用。不同的專家和著名咨詢機構從不同角度對商務智能做了定義，簡單地說商務智能是指將企業(yè)的各種數(shù)據(jù)及時地轉(zhuǎn)換為企業(yè)管理者感興趣的信息（或知識），并以各種方式展現(xiàn)出來，幫助企業(yè)管理者進行科學決策，加強企業(yè)的競爭優(yōu)勢。這里的數(shù)據(jù)不僅僅指企業(yè)內(nèi)部的各種數(shù)據(jù)，而且包括企業(yè)外部的數(shù)據(jù)。

關于知識管理，專家學者們眾說紛紜，目前仍無定論。巴斯（Bassi）認為，知識管理是指為了增強組織的績效而創(chuàng)造、獲取和使用知識的過程?？_斯等（P.Quitas）則把知識管理看作是“一個管理各種知識的連續(xù)過程，以滿足現(xiàn)在和將來出現(xiàn)的各種需要，確定和探索現(xiàn)有的和獲得的知識資產(chǎn)，開發(fā)新的機會”。一般認為知識管理就是對一個企業(yè)集體的知識與技能的捕獲，然后將這些知識與技能分布到能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)最大產(chǎn)出的任何地方的過程。

1.2 發(fā)展歷程不同

商務智能的出現(xiàn)是一個漸進、復雜的演進過程，而且仍處在發(fā)展中，其演進過程經(jīng)歷了事務處理系統(tǒng)（Transaction Processing System，TPS）、經(jīng)理信息系統(tǒng)（Executive Information System，EIS）、管理信息系統(tǒng)（Management Information System，MIS）、決策支持系統(tǒng)（Decision Support System，DSS）等階段，最終演變成了今天的商務智能。在決策支持系統(tǒng)基礎上進一步發(fā)展起來的BI能夠向用戶提供更為復雜的商業(yè)信息，可以更為方便地定制各種報表和圖表的格式，能夠向行政管理人員、技術人員和普通員工提供個性化的多維信息，使分析處理信息的能力和信息的利用率大為提高。在此基礎上，可以進一步解決企業(yè)決策時需要了解的各種問題，并幫助企業(yè)更快、更好地制定和做出決策。知識管理的歷史有些短，起源于公司圖書館、競爭智能、質(zhì)量管理中的最佳實踐共享、知識轉(zhuǎn)移的努力中。它最早的焦點是捕捉、共享、分發(fā)非結構的文本和圖形信息，與商務智能關注的結構的、定量的信息相反。

1.3 運作過程不同

商務智能中信息組織的過程是這樣的：從不同的數(shù)據(jù)源收集的數(shù)據(jù)中提取有用的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行清理以保證數(shù)據(jù)的正確性，經(jīng)提取、轉(zhuǎn)換后將數(shù)據(jù)加載入數(shù)據(jù)倉庫（這時數(shù)據(jù)變?yōu)樾畔ⅲ?，然后通過聯(lián)機分析處理工具、數(shù)據(jù)挖掘工具加上決策規(guī)劃人員的行業(yè)知識，對信息進行處理（這時信息變?yōu)檩o助決策的知識），最后將知識呈現(xiàn)于用戶面前轉(zhuǎn)變?yōu)闆Q策。商務智能幫助我們在業(yè)務管理及發(fā)展上做出及時、正確的判斷。也就是說把各種數(shù)據(jù)及時地轉(zhuǎn)化為企業(yè)管理者感興趣的信息（或者知識），然后根據(jù)這些信息來采用明智的行動。

知識管理涉及四個運作過程，它們是知識集約過程、知識應用過程、知識交流過程和知識創(chuàng)新過程。知識集約過程指對現(xiàn)有的知識進行收集、整理、分類和管理的過程，它通常包含了隱性知識顯性化和顯性知識綜合化這兩個模式的知識轉(zhuǎn)化；知識應用過程指利用集約而成的顯性知識去解決問題的過程，也是顯性知識內(nèi)化為員工個人的隱性知識，導致員工隱性知識儲備、擴展的過程；知識交流過程指通過交流來擴展整體知識儲備的過程；知識創(chuàng)新過程指企業(yè)整體的知識儲備擴大并由此產(chǎn)生出新概念、新思想、新體系的過程。

這四個過程不是相互獨立的，而是相互關聯(lián)的。知識創(chuàng)新是知識管理的目的，實現(xiàn)這一目的的關鍵在于隱性知識顯性化和顯性知識內(nèi)部化。而知識集約促進隱性知識顯性化，知識運用和知識交流促進顯性知識內(nèi)部化。因此，知識集約、知識運用和知識交流是實現(xiàn)知識創(chuàng)新所不可缺少的重要步驟。

1.4 關注重點不同

商務智能定義為從結構化的數(shù)據(jù)中提取規(guī)則，它合并了之前的決策支持系統(tǒng)、經(jīng)理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘，但是沒有集成知識管理。最初的商務智能集中在技術，商務智能文獻充滿了為統(tǒng)計分析、報告結果和規(guī)范記分卡而做的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、裝載的討論。商務智能論者認為商務智能的重點是提供分析的內(nèi)容和數(shù)據(jù)驅(qū)動的知識。

從歷史的觀點來說很多知識管理團體回避跟數(shù)據(jù)和信息有什么關系，知識管理純化論者認為知識管理關注知識而不是數(shù)據(jù)和信息。在知識管理形成的早些年里，知識管理學者定義數(shù)據(jù)、信息、知識的層次，討論數(shù)據(jù)如何轉(zhuǎn)化成信息和信息如何轉(zhuǎn)化為知識。知識管理實踐者很快指出他們處理的是知識而不是數(shù)據(jù)或信息。知識管理論者只是集中于知識的提供，他們認為知識管理和商務智能沒有太多的聯(lián)系。

1.5 采用的核心技術不同

1.5.1 商務智能核心技術。商務智能核心技術主要在以下4個方面：數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse，DW）技術、聯(lián)機分析處理（On-Ling Analytical Processing，OLAP）技術、數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，DM)技術和企業(yè)信息門戶（Enterprise Information Portal，EIP）技術。

a.數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、包含歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策的制定。數(shù)據(jù)倉庫是實現(xiàn)商業(yè)智能的數(shù)據(jù)基礎，是企業(yè)長期事務數(shù)據(jù)的準確匯總。數(shù)據(jù)倉庫完成了數(shù)據(jù)的收集、集成、存儲、管理等工作，商務智能面對的是經(jīng)過加工的數(shù)據(jù)，使得商務智能更專注于信息的提取和知識的發(fā)現(xiàn)。

b.聯(lián)機分析處理技術可以對基于數(shù)據(jù)倉庫中多維的商務數(shù)據(jù)進行在線分析處理，生成新的商業(yè)信息，又能實時監(jiān)視商務運作的成效，使管理者能自由地與商務數(shù)據(jù)相互聯(lián)系。

c.數(shù)據(jù)挖掘是指從存放在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中的大量數(shù)據(jù)中挖掘人們感興趣的知識的過程。利用該技術的商務智能智能化程度最高，在海量數(shù)據(jù)和文檔中發(fā)現(xiàn)以前未知的、可以理解的信息，以預測未來的企業(yè)行為。

d.企業(yè)信息門戶技術提供了一個用戶與企業(yè)的商業(yè)信息和應用軟件間的接口。企業(yè)的商業(yè)信息，不只是被儲存在數(shù)據(jù)倉庫中，而是分布在不同的系統(tǒng)和應用軟件之中。

從應用的角度講，BI也可以理解DW＋OLAP＋DM。從技術角度來看，BI重視分析數(shù)據(jù)的技術。

1.5.2 知識管理的主要核心技術。分布式存儲管理、群集系統(tǒng)、因特網(wǎng)／內(nèi)聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)庫、字處理、電子表格以及群件都是知識管理系統(tǒng)的技術基礎。知識管理技術是現(xiàn)有技術的重新組合，其中最重要的是文檔管理技術、群件技術、文本挖掘與檢索技術、企業(yè)知識門戶技術等。知識管理的技術焦點是基于Web、知識庫、協(xié)同技術等。從技術角度來看，知識管理重視管理和分發(fā)知識的技術。