商务智能的概念和商务智能系统的发展都不是一蹴而就的过程，商务智能系统的雏形可以看成是事务处理系统。后来在事务处理系统的基础上出现了高级管理人员信息系统，它是商务智能发展的又一个层级，相对于初级的事物处理系统来说它在分析和处理综合性与复杂性问题的能力上有了进一步的提高。在管理信息系统（MIS）的基础上，又出现了决策支持系统，最终出现了商务智能系统。BI系统可以为决策者提供智能服务，而且越来越多的支持非结构性问题的处理，在决策的支持上也要比决策支持系统进步，更好的分析和处理综合性和复杂性较高的问题。

    BI系统虽然可以提供智慧服务，但它所有功能的完成仍然依赖于原始的业务数据，这些海量的数据是智慧服务的基础，对这些数据的存储及加工处理仍然占有很高的位置，可以说商务智能系统的核心就是数据仓库系统。BI系统先要收集大量的数据并对其整理形成可供使用的数据。然后把这些经过预处理的数据进行加工转化成信息，形成的最终智慧产品用于指导商务实践。IBM 公司曾经提出过一个体系结构，主要有下面的几个组成部分：外部数据源、数据仓库建模和构造工具、数据管理、访问工具、决策支持工具、商务智能应用、元数据管理。以上几个部分通过体系内的协作可以提供数据分析与管理、知识发现等功能。

    以零售业为例，分析商务智能在零售业中发展的推动因素：

    （1）不断增长的需求。随着业务的高速增长，零售企业积累了大量的业务数据，管理人员面对看似无序的海量数据，迫切需要发掘其中的市场规律和发展趋势。包括基层管理人员在内的零售企业管理团队在日常经营业务中必须及时有效地做出正确的决定或决策，这些都引发了零售业对于商业智能应用的迫切需求。

    （2）对商业智能理解的加深。跟随着商业智能理论与实践双重发展的脚步，零售业界对于商业智能的理解和认识不断深入，更多的零售企业开始能够根据自己的业务实际提出商业智能方面的应用需求，这对于成功开展商业智能项目，提升项目的投资回报率有着重要的实践意义。

    （3）以顾客需求为导向的业务流程再造。为了提升企业竞争力和盈利水平，越来越多的零售企业开展了以顾客需求为导向的业务流程再造，力求打造良好的客户服务质量和不易复制的核心竞争力。一方面，更好地理解客户需求，及时地应对市场变化都有待商业智能应用的支持。另一方面，业务流程的再造有助于零售企业更好地采集相关业务数据和统计关键绩效指标。

    （4）新信息技术的应用。信息技术的快速变革从技术层面大力推进了商业智能的实践和应用，例如无线射频技术（RFID）在零售业的逐步应用有效改善了零售数据采集的时效性，同时也极大提高了数据的粒度和准确性，这对于改善商业智能应用的数据质量意义重大。

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