商業智能,這個21世紀的時代寵兒隨著信息化的發展風靡全球。追溯起源,它卻不是如孫悟空般從石頭里蹦出來橫空出世的。
學界已公認,赫伯特西蒙對決策支持系統的研究,是現代商務智能概念最早的源頭和起點。1973年,因為對人工智能輔助決策的貢獻,他獲得了計算機學界的最高獎項,圖靈獎;1978年,他又因為對“商務決策過程”的出色研究戴上了諾貝爾經濟學獎的桂冠。
1970年,IBM的研究員埃德加-科德(Edgar Codd)發明了關系型數據庫,解決了此前網絡型數據庫結構復雜多變、不易開發的困難,使軟件開發人員取得了前所未有的自由度。此后,大型信息系統的應用一日千里、遍地開花。
20世紀70年代,麻省理工學院的研究人員第一次提出,決策支持系統和運營系統截然不同,必須分開,這意味著決策支持系統要采用單獨的數據存儲結構和設計方法。
1983年,Teradata公司利用并行處理技術為美國富國銀行(WellsFargo Bank)建立了第一個決策支持系統。
1988年,為解決企業集成問題,IBM公司的研究員Barry Devlin和Paul Murphy創造性的提出了一個新的術語:數據倉庫(DataWarehouse)。
1992年,比爾。恩門(Bill Inmon)出版了《如何構建數據倉庫》一書,第一次給出了數據倉庫的清晰定義和操作性極強的指導意見,真正拉開了數據倉庫得以大規模應用的序幕。
1993年,拉爾夫。金博爾(Ralph Kimball)這位畢業于斯坦福計算機系的博士,也出版了一本書:《數據倉庫的工具》(The Data Warehouse Toolkit),拉爾夫。金博爾在書里認同了比爾。恩門對于數據倉庫的定義,但卻在具體的構建方法上和他分庭抗禮。
2000年,數據倉庫技術全面成熟。
數據倉庫出現以后,活躍在前沿的科學家一下子找到了自己的專屬“陣地”,商務智能的下一個產業鏈:聯機分析,如水到渠成般迅速形成。數據倉庫開始散發真正的魅力。
1989年,數據挖掘技術興起。這一年,圖靈獎的主辦單位計算機協會(ACM, Association of ComputingMachinery)下屬的知識發現和數據挖掘小組(SIGKDD)舉辦了第一屆學術年會、出版了專門期刊。此后,數據挖掘被一直追捧,成為炙手可熱的話題,并如火如荼的發展,甚至成為一門獨立的學科走進了大學課堂,不少大學,還先后設立了專門的數據挖掘碩士學位。
1989年,著名的高德納IT咨詢公司(Gartner Group)為業界提出了商務智能的概念和定義,商務智能,指的是一系列以數據為支持、輔助商業決策的技術和方法。商務智能在這個時候完全破繭而出,不是歷史的巧合,因為正是數據挖掘這種新技術的出現,商務智能才真正有了“智能”內涵,這也標志著其完整產業鏈的形成。
進入21世紀以來,風生水起,新的技術浪潮又使商務智能的產業鏈條向前延伸了一大步:信息可視化。
可視化技術的出現,使商務智能分析的產業鏈形成了一個從數據整合、經數據分析、數據挖掘、到最后數據展示的完整閉環。商務智能的這四個產業鏈,獨立性都很強,具體到特定的商務智能產品,也不是每一環節都缺一不可的。但隨著數據量的增大,每一環節都可能變得相當的復雜。
商務智能的歷史,是一個漸進的、復雜的演進過程,至今為止,它的內涵和外延,還處于動態的發展之中。它的各個產業環節,都有不斷豐富擴大的趨勢。特別是作為其“智能靈魂”的數據挖掘技術,潛力非常巨大,可以預見,將對人類社會的發展產生深遠的影響。
如德魯克所說,二十一世紀的競爭,是知識生產率的競爭。以知識發現為使命的商務智能,必將成為知識時代的競爭利器。
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