1.商业智能与电子商务概述

商业智能(BsinessIntelligence)也称为BI，通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。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他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

电子商务始于北美，目前已经遍及世界各地，作为一种新的经营模式影响着各行各业，在企业的经营模式、政府的管理模式、商业的营运模式、人们的生活方式等各方面进行看类似工业革命的一次信息革命。电子商务中的“电子”指电子商务技术，我们认为不是单纯的将电子商务技术与商务活动结合，电子商务不是电子和商务的简单相加，而是电子和商务的有效融合，电子和商务的结合并不必然地得到具有更高效率和效益的电子商务。

2.面向电子商务的商业智能管理系统的设计思想

面向电子商务的商业智能管理系统是基于智能管理系统和在线决策支持系统相结合的基础上，将智能化、集成化、协调化、网络化及在线决策支持的思想融入到传统的商业计算机管理系统之中，使其能够适应现代商业发展的规律与趋势，为经营决策者提供更好的经营管理环境和决策支持。

(1)智能化。商业智能管理系统是集合人工智能、知识工程、模式识别、机器学习、数据挖掘等技术，面向智能体的方法和技术应用于商业管理系统设计中，特别是从大量营销数据和市场信息中收集和挖掘知识以及适应市场的变化。

(2)集成化。通过方法集成与技术集成的有机结合，实现功能集成，使商业智能管理系统不仅具有信息管理功能，而且具有决策支持、信息管理及商务处理的功能。

(3)网络化。采用浏览器/服务器计算模式以及WEB技术，面向电子商务设计基于Intranet的商业智能管理系统，实现与Internet的无缝连接。为发展电子商务活动，开拓信息高速公路上的网络市场提供条件。

(4)协调化。采用广义管理模型、多媒体人机智能界面和多库协同软件等智能管理系统的关镁技术，设计和实现商业智能管理系统，不仅可为商业管理决策人员提供友好、自然的人机界面，还可以实现人机合理分工、人机智能结合，提供计算机支持的商业人员协同工作环境，实现基于广义管理模型和智能优化的协调管理。

3.设计面向电子商务的商业智能管理系统的关键技术

3.1数据仓库技术

数据仓库是体系化环境的体现，它是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持经营管理中决策的制定过程，数据仓库技术将分布在商业网络中不同信息岛上的数据集成到一起，存储在一个单一的集成关系型数据库中。利用这种集成信息，可以方便南家对信息的访问，更可使决策者对一段时间内的历史数据进行分析，研究事物的发展趋势。

3.2数据挖掘技术和数据导航技术

数据挖掘是按照既定的业务目标，对大量的数据进行探索，揭示其中隐藏的规律性井进一步将其模型化的先进、有效的大量数据处理的方法。数据挖掘技术使数据仓库成为决策支持的最好的工具，能够帮助决策者从商业堆积如“山”、势如“洪水”的大量数据中挖掘出隐藏着的规律性，以便支持决策者及时作出正确而科学的经营管理决策。

3.3多库协同软件技术

为了实现商业智能管理系统的软件技术，对数据挖掘;广义模型、智能优化及多媒体人机智能界面提供软件支持，需要应用和开发多库协同软件的方法和技术。多库协同软件是智能管理系统的软件实现技术，是协同运行的、多库一体化的软件环境。它主要包括：多库协同器和数据库、知识库、模型库、方法库、图形库、图像库、音素库、语料库、文件库、动画库等及其相应的管理系统。

3.4智能优化技术

在实际系统的优化中，基于数学模型的员优化方法往往难以实际应用，主要困难在于仅用数学模型难以描述实际的复杂系统，而且实际数据可能不准确、信息不充足。智能优化方法的类型取决于所采用的广义管理模型，当集成广义管理模型是由知识模型与数学模型构成时，相应的智能优化方法是知识推理与数学校算相结合的方法。典型的智能优化方法有启发式动态规划方法和自学非线性规划方法等，可用于商业智能管理系统的优化设计和运行。

4.电子商务订单实时智能处理案例分析

电子商务订单处理需体现智能性与科学性，实现考虑社会化物流配送能力安排的电子商务订单的智能处理。

(1)电子商务订单实时智能处理流程分析

电子商务订单实时智能处理，一方面，遵循人工处理订单的过程即获取分析订单信息一为订单确定供货点，为订单确定第三方物流配送中心在不能够满足客户的情况下，与客户协商;另一方面，结合人工处理电子商务订单过程中供货点定位、第三方物流配送中心选择以及与客户对话的经验、知识和规则，进行实时智能处理。处理流程如下：

首先，需要获取并分析客户的订购信息，明确客户订购的供货定位以及配送选择的要求。

其次，需要为客户订购的商品确定合适的供货点。在为客户确定提供供货服务的供货点时，尽可能将配送地点相近的客户订购安排同一个供货点供货，形成供货点定位处理的规则库和知识库，实现客户订购的供货点定位智能处理。

再次，在供货情况以及供货点确定后，需要为客户订购的配送确定合适的第三方物流配送中心，结合人工确定第三方物流配送中心过程的经验和知识，形成第三方物流配送中心选择的规则库和知识库。

最后，针对物流配送安排情况，在线实时与客户协商，用以接受客户订购还是客户放弃订购。这样处理顺序满足有货才可以配送的实际社会化物流配送处理。

(2)电子商务订单实时智能处理的三层结构

从电子商务订单实时智能处理流程可以看出，电子商务订单实时智能处理由面向客户层的处理以及针对客户订购的物流配送安排处理两个核心处理组成，支撑这两大核心处理的规则库和知识库是实现智能处理的数据和知识基础。

5.总结

本文分析了面向电子商务应用的商业智能的概念、功能和主要设计思路，并通过案例进行了阐述。为改造现有电子商务系统、开发新型商业计算机管理系统提供了方法和策略，为现有商务模式面对现在和未来，从传统商务向电子商务、再向商业智能过渡，提供了构架和桥梁。