3.1識別商務(wù)智能機(jī)遇
啟動(dòng)商務(wù)智能的首要任務(wù)是明確想要達(dá)到的目標(biāo)，這意味著要在組織內(nèi)部尋求商務(wù)智能改善日常決策質(zhì)量的機(jī)遇.一個(gè)易于使用的評價(jià)特定組織內(nèi)部商務(wù)智能機(jī)遇的處理過程可分為3個(gè)基本的步驟：
1)收集信息:回答商業(yè)活動(dòng)中的“誰、什么、何處、為什么、何時(shí)和怎么辦”等問題.思考商務(wù)智能在一個(gè)組織內(nèi)的可能應(yīng)用領(lǐng)域、受益者以及需要的信息類型；
2)共享和搜集想法:將一組人召集在一起舉行頭腦風(fēng)暴活動(dòng)，相互共享“什么樣的商業(yè)過程能夠從商務(wù)智能中受益?”，“怎樣的信息有助于改善這些過程?”等創(chuàng)意和經(jīng)驗(yàn)；
3)對想法進(jìn)行評價(jià):用標(biāo)準(zhǔn)對頭腦風(fēng)暴中搜集到的創(chuàng)意和想法進(jìn)行評價(jià)，識別出能夠提供最大利益的商務(wù)智能機(jī)遇一旦頭腦風(fēng)暴完成.就能獲得一個(gè)商務(wù)智能機(jī)遇的列表;然后將其分組，按重要性進(jìn)行評價(jià)，最后得到經(jīng)排序的機(jī)遇。
3.2 商務(wù)智能的關(guān)健技術(shù)
3.2.1 數(shù)據(jù)挖掘
商業(yè)操并不孤立，特色服務(wù)的關(guān)鍵就是要充分利用日常積累的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù).歷史數(shù)據(jù)能對當(dāng)前的決策產(chǎn)生有價(jià)值的指導(dǎo)，它能通過核心業(yè)務(wù)幫助人們執(zhí)行優(yōu)化的商業(yè)運(yùn)作，增長市場份額，培養(yǎng)客戶忠誠度.但要能有效地揭示出潛藏在大量數(shù)據(jù)背后的有用模式一直較為困難，這里因?yàn)閿?shù)據(jù)在不斷地增長。一個(gè)有效的解決方案就是數(shù)據(jù)挖掘，它能發(fā)現(xiàn)這種潛藏的模式，并用它來指導(dǎo)未來的業(yè)務(wù).數(shù)據(jù) 挖 掘 就是從大量的數(shù)據(jù)中獲得隱藏于其中的行為模式，抽取出有效的、實(shí)用的、未知和復(fù)雜的信息，并將其用于商業(yè)決策.數(shù)據(jù)挖掘作為一種強(qiáng)有力的商務(wù)智能工具正變得流行，它縮短了數(shù)據(jù)搜集與利用之間的距離，適用于不同規(guī)模的電子商務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘能幫助電子商務(wù)經(jīng)營者改善他們的客戶關(guān)系，作出正確的決策，并增強(qiáng)競爭能力.數(shù)據(jù)挖掘主要有以下幾類操作:建立預(yù)告模型(通過例子預(yù)見一個(gè)屬性的價(jià)值);數(shù)據(jù)庫分段(用屬性來對記錄進(jìn)行分組，每組記錄有相似的屬性，但組間的差異是明顯的);關(guān)聯(lián)性分析(找出交易中記錄間或時(shí)間上
的關(guān)聯(lián)性);偏離發(fā)現(xiàn)(找出數(shù)據(jù)庫中包含著自己不期望價(jià)值的記錄或記錄序列).通常數(shù)據(jù)挖掘可實(shí)現(xiàn)以下功能:
(1)統(tǒng)計(jì)功能
統(tǒng)計(jì)功能有助于對數(shù)據(jù)的分析，并具有預(yù)報(bào)能力。統(tǒng)計(jì)功能分為:1) 因 子 分析— 找出多個(gè)潛藏的變量之間的關(guān)系;2）線性衰減—用于確定主變量與非主變量間的線性關(guān)系;3)主變量分析—用于轉(zhuǎn)換坐標(biāo)系，以便坐標(biāo)軸與數(shù)據(jù)分布更好地匹配;4)重變量曲線擬合—找出一個(gè)能確切描述數(shù)據(jù)分布的數(shù)學(xué)函數(shù);5)變量統(tǒng)計(jì)—即詳細(xì)統(tǒng)計(jì)。
(2) 挖掘功能
挖掘功能包括:相關(guān)性分析:相關(guān)性算法尋求諸如當(dāng)購買油漆時(shí)是否購買刷子一類的模式，即它確定概率，例如，如果購買了油漆，有20%的可能性也會(huì)購買刷子，算法運(yùn)行時(shí)創(chuàng)立成千上萬條規(guī)則，用戶可選擇這些規(guī)則的一個(gè)子集.這些規(guī)則的可信度取決于用戶對規(guī)則的理解和取舍，相關(guān)性分析被用于市場購物籃分析、促銷計(jì)劃等。2)序列模式:規(guī)則生成方法取決于相關(guān)性算法。該算法查看來源于某個(gè)客戶的系列購買記錄.例如，一月購買了飯盒和帳篷，二月購買了旅行背包和錄像帶三月購買了睡袋。這里序列相關(guān)性算法查看所有的記錄T"表并返回如下規(guī)則:如果一月的購買目標(biāo)中包括飯盒，則三月購買睡袋的機(jī)率是30%序列模式可發(fā)現(xiàn)時(shí)間相關(guān)性.3)簇化:簇化用于將數(shù)據(jù)庫分段成子集，每個(gè)簇的成員有相似的屬性.簇化可通過統(tǒng)計(jì)學(xué)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來實(shí)現(xiàn)，取決于輸人數(shù)據(jù)的類型.例如，購買記錄可以反映購買人的駒買模式和他們對不同商品的喜好.根據(jù)人的行為方式對其進(jìn)行歸類(分段);然后觀察這些分段并通過統(tǒng)計(jì)學(xué)來識別它們，就能得出產(chǎn)品的相關(guān)性.上述步驟的結(jié)果是一個(gè)零售商可以對不同類型的客戶有一個(gè)更好的理解;然后據(jù)此調(diào)整市場策略以滿足每類客戶的不同需要，通過廣告媒體向他們提供適合的產(chǎn)品.簇化被很好地用于交叉銷售，針對不同客戶的個(gè)性化市場服務(wù)，決定媒體宣傳方案和理解購物目標(biāo)等領(lǐng)域.4)分類:分類就是從記錄集自動(dòng)創(chuàng)立一個(gè)類模型的過程.引人的模型由多個(gè)模式組成，有助于區(qū)分類的記錄一旦模型被引人，就可用于預(yù)告其他未分類的記錄可用的方法包括樹型引伸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播。5)預(yù)報(bào) :與分類一樣，預(yù)報(bào)的目的是要建立起一般化記錄的數(shù)據(jù)模型.它們的區(qū)別在于目標(biāo)不是類成員關(guān)系而是一個(gè)連續(xù)值或排序預(yù)報(bào)可采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和徑向基函數(shù)(RBF)算法。
相似性時(shí)間序列:其目的是要發(fā)現(xiàn)在一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫中相似序列出現(xiàn)的機(jī)率.給定一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫，其目標(biāo)是要找到相似于給定值的序列，或找到所有相似序列的發(fā)生機(jī)率。
3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
在快速變化和激烈競爭的商業(yè)環(huán)境中，更快、更好地決策是致勝的重要途徑.市場決策人員越來越熱衷于使用計(jì)算機(jī)決策支持系統(tǒng)幫助他們作出正確的選擇。經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在商業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。尤其當(dāng)問題域涉及到分類、識別、預(yù)報(bào)時(shí).神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使數(shù)據(jù)間不可見的潛在趨勢和關(guān)系得以發(fā)現(xiàn).文獻(xiàn)二5二探索了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在零售業(yè)和B2B電子商務(wù)中輔助決策支持的應(yīng)用，其目標(biāo)是捕獲市場巴素(如廣告等促銷手段)與總的銷售額間的復(fù)雜關(guān)系，找出輸人量變化引起的輸出量波動(dòng)之間的映射關(guān)系，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)報(bào)模型和敏感性分析可能找出重要的影響因子，此模型能夠在給定的短期預(yù)報(bào)中取得良好的性能。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用有反向傳播和正向傳播之分.反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合于每日或每周數(shù)據(jù)預(yù)報(bào).與反向傳播相比，正向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在速度方面更具優(yōu)勢。正向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不適于每日預(yù)報(bào)，但對于每周預(yù)報(bào)而言卻能給出較好的結(jié)果.這可能歸功于每周預(yù)報(bào)模式中輸人量的較高相關(guān)性的存在卜正向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能用于敏感性分析，一個(gè)適當(dāng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所進(jìn)行的敏感性分析的市場含義在于研究的結(jié)果可用于市場管理的實(shí)際應(yīng)用.研究結(jié)果表明:
3.2.3 智能代理
傳統(tǒng)的購物活動(dòng)決策之前需投人大量人力來收集和整理相關(guān)商家、商品和服務(wù)信息.要在眾多信息影響的環(huán)境下作出一個(gè)良好的商業(yè)決策是一件不容易的事。于是商家和客戶越來越依賴于自動(dòng)化的商品/服務(wù)處理，代理技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生.智能代理是代表用戶或有一定程度自治性的程序執(zhí)行某些操作的軟件實(shí)體，它根據(jù)用戶的要求進(jìn)行操作.智能代表了代理接受用戶的目的并執(zhí)行任務(wù)的能力.代理通常按照被代理對象的要求進(jìn)行條約的簽定和貨幣的交易卜代理可能分屬于有利益沖突的不同個(gè)人或組織，因此代理的內(nèi)部并不公開.代理要向所有參與者保證最理想的結(jié)果也許是不可能的，但系統(tǒng)至少應(yīng)與未用代理一樣好。
代理機(jī)制的優(yōu)點(diǎn)表現(xiàn)為:
1)高效性:代理機(jī)制的根本出發(fā)點(diǎn)是使被代理對象的利益最大化，代表其處理相關(guān)事務(wù)，以取得更高的效率和更好的效果只要機(jī)制本身不是更糟的代理，代理就能夠體現(xiàn)出高效性.
2)個(gè)體合理性:參與機(jī)制的代理所起的作用應(yīng)該至少不低于未參加機(jī)制的代理.
3)激勵(lì)作用:機(jī)制必須提供激勵(lì)以使代理預(yù)先設(shè)定的動(dòng)作是優(yōu)化的.
4)穩(wěn)定性:代理不應(yīng)因其他代理的行為而改變策略.理想情況下。將有一個(gè)主策略對于每一個(gè)代理來說都是最佳的，而不管別的代理的行為.
5)對稱性該機(jī)制要求不偏重于任何特別的代理。行為相似的代理應(yīng)取得相同的效果
智能代理對執(zhí)行商務(wù)的方式進(jìn)行了變革，有助于將一系列活動(dòng)自動(dòng)化，節(jié)約大量的時(shí)間，降低交易成本，電子商務(wù)變得愈加的用戶友好、智能化和人性化.這些特征有助于優(yōu)化整個(gè)購買歷程.代理作為電子商務(wù)中間人，其本質(zhì)是使它們更好地滿足客戶信息過濾、檢索、個(gè)性化評估、復(fù)雜的合作等行為的中間角色作用.最重要的是它們要與需求識別、產(chǎn)品和商家經(jīng)紀(jì)人、駒買模型進(jìn)行通信.
4 案例研究
思科(Cisco)系統(tǒng)公司得益于它利用因特網(wǎng)和商務(wù)智能建立了與客戶的新型關(guān)系，從而成為成功的電子商務(wù)開創(chuàng)者Cs7
除了技術(shù)支持，思科WEB站點(diǎn)提供了廣泛的產(chǎn)品配置和訂單服務(wù)，包括訂單狀態(tài)跟蹤系統(tǒng).所有這些服務(wù)都由不同的代理提供，如時(shí)間代理幫助客戶花少量的時(shí)間選擇思科的產(chǎn)品，發(fā)票代理允許在線瀏覽發(fā)票;訂購代理允許客戶訪問服務(wù)訂單信息;合同代理提供客戶的合同信息;升級代理允許請求軟、硬件升級和文檔;通知代理允許設(shè)定接收電子郵件通知的條件;配置代理允許客戶按步驟配置和處理訂單;配置代理要經(jīng)常檢查兼容性，由此降低出錯(cuò)的機(jī)率一旦配置過程得以完成，產(chǎn)品信息就被直接送往生產(chǎn)車間，客戶不必再次進(jìn)人已指定的信息，狀態(tài)代理允許跟蹤已完成的訂單，只要進(jìn)人訂單號，客戶就能準(zhǔn)確地知道產(chǎn)品的運(yùn)翰時(shí)間、處理狀態(tài)和投送方式。
總之，引人商務(wù)智能的思科在線擁有自動(dòng)化，基于論壇式的客戶支持和為思科帶來巨大節(jié)省的在線訂購系統(tǒng)，從而取得了優(yōu)異的業(yè)績。
5 結(jié)語
商務(wù)智能的根本動(dòng)機(jī)是為了“更快地作出更好的決策”。作為提高商業(yè)操作效率、改善商業(yè)操作效果的一種工具或機(jī)制，商務(wù)智能適應(yīng)了電子商務(wù)發(fā)展的需求，并正硯得越來越廣泛的應(yīng)用.將商務(wù)智能工具引人電子商務(wù)可揭示潛藏在數(shù)據(jù)后面的商機(jī)，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能代理等技術(shù)有助于作出正確而迅速的商業(yè)決策，并使相關(guān)活動(dòng)更加的簡便和自動(dòng)化。
