時間：2009-01-08 10:02:39 來源: 萬方數據 作者：周瑾
知識經濟時代，信息和知識已成為企業發展的戰略資源。知識管理是伴隨知識經濟出現的一種創新管理，知識管理要綜合運用戰略、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其管理目標。商務智能是近幾年來企業和學術界的研究熱點，商務智能技術可以幫助企業管理層在最短的時間內面對浩瀚如海的數據做出最為快速和科學的反應和處理，以提高企業決策水平，從而獲得新的競爭優勢。知識管理和商務智能都為企業提供決策依據，都以提升企業核心競爭力為目的，對企業而言，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據倉庫(或數據集市)、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業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的各種數據及時地轉換為企業管理者感興趣的信息(或知識)，并以各種方式展現出來，幫助企業管理者進行科學決策，加強企業的競爭優勢。這里的數據不僅僅指企業內部的各種數據，而且包括企業外部的數據。
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造、獲取和使用知識的過程。奎達斯等(P.Quitas)則把知識管理看作是“一個管理各種知識的連續過程，以滿足現在和將來出現的各種需要，確定和探索現有的和獲得的知識資產，開發新的機會”。一般認為知識管理就是對一個企業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實現最大產出的任何地方的過程。
1.2 發展歷程不同
商務智能的出現是一個漸進、復雜的演進過程，而且仍處在發展中，其演進過程經歷了事務處理系統(Transaction Processing System，TPS)、經理信息系統(Executive Information System，EIS)、管理信息系統(Management Information System，MIS)、決策支持系統(Decision Support System，DSS)等階段，最終演變成了今天的商務智能。在決策支持系統基礎上進一步發展起來的BI能夠向用戶提供更為復雜的商業信息，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決策時需要了解的各種問題，并幫助企業更快、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、質量管理中的最佳實踐共享、知識轉移的努力中。它最早的焦點是捕捉、共享、分發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：從不同的數據源收集的數據中提取有用的數據，對數據進行清理以保證數據的正確性，經提取、轉換后將數據加載入數據倉庫(這時數據變為信息)，然后通過聯機分析處理工具、數據挖掘工具加上決策規劃人員的行業知識，對信息進行處理(這時信息變為輔助決策的知識)，最后將知識呈現于用戶面前轉變為決策。商務智能幫助我們在業務管理及發展上做出及時、正確的判斷。也就是說把各種數據及時地轉化為企業管理者感興趣的信息(或者知識)，然后根據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新過程。知識集約過程指對現有的知識進行收集、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;知識創新過程指企業整體的知識儲備擴大并由此產生出新概念、新思想、新體系的過程。
這四個過程不是相互獨立的，而是相互關聯的。知識創新是知識管理的目的，實現這一目的的關鍵在于隱性知識顯性化和顯性知識內部化。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部化。因此，知識集約、知識運用和知識交流是實現知識創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據中提取規則，它合并了之前的決策支持系統、經理系統、數據倉庫、數據挖掘，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計分析、報告結果和規范記分卡而做的數據抽取、轉換、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容和數據驅動的知識。
從歷史的觀點來說很多知識管理團體回避跟數據和信息有什么關系，知識管理純化論者認為知識管理關注知識而不是數據和信息。在知識管理形成的早些年里，知識管理學者定義數據、信息、知識的層次，討論數據如何轉化成信息和信息如何轉化為知識。知識管理實踐者很快指出他們處理的是知識而不是數據或信息。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：數據倉庫(Data Warehouse，DW)技術、聯機分析處理(On-Ling Analytical Processing，OLAP)技術、數據挖掘(Data Mining，DM)技術和企業信息門戶(Enterprise Information Portal，EIP)技術。
a.數據倉庫是一個面向主題的、集成的、穩定的、包含歷史數據的數據集合，用于支持管理決策的制定。數據倉庫是實現商業智能的數據基礎，是企業長期事務數據的準確匯總。數據倉庫完成了數據的收集、集成、存儲、管理等工作，商務智能面對的是經過加工的數據，使得商務智能更專注于信息的提取和知識的發現。
b.聯機分析處理技術可以對基于數據倉庫中多維的商務數據進行在線分析處理，生成新的商業信息，又能實時監視商務運作的成效，使管理者能自由地與商務數據相互聯系。
c.數據挖掘是指從存放在數據庫、數據倉庫或其他信息庫中的大量數據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，在海量數據和文檔中發現以前未知的、可以理解的信息，以預測未來的企業行為。
d.企業信息門戶技術提供了一個用戶與企業的商業信息和應用軟件間的接口。企業的商業信息，不只是被儲存在數據倉庫中，而是分布在不同的系統和應用軟件之中。
從應用的角度講，BI也可以理解DW+OLAP+DM。從技術角度來看，BI重視分析數據的技術。
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、因特網/內聯網、數據庫、字處理、電子表格以及群件都是知識管理系統的技術基礎。知識管理技術是現有技術的重新組合，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、企業知識門戶技術等。知識管理的技術焦點是基于Web、知識庫、協同技術等。從技術角度來看，知識管理重視管理和分發知識的技術。
2 知識管理和商務智能的共同屬性
2.1 它們最終都處理知識
知識管理中的知識是明顯的，總是直接來自人;商務智能中的知識源自數據，但是它是經過分析產生的知識。例如，如果一個公司通過商務智能分析得出在假期推出產品促銷可以獲利，這就是一條他們可以捕捉、存儲、分發的知識，并且可以像其他知識一樣使用。從這點來說，商務智能是使數據轉化成知識，然后管理知識的過程。
2.2 都受企業文化和人的影響
BI和KM都很強調人的因素，盡管這還不常在商務智能領域討論。眾所周知，知識管理的內容是管理知識以及和人相關的文化和行為。商務智能最初的焦點是技術和數據。事實上商務智能做得好壞和人的技能有很大的關系，人在開始商務智能活動時，用專業的技術進行定量方式分析，解決商業問題，基于事實做決定的經理人員要面對組織內文化，企業文化影響商務智能的效果和決策行為。應用商務智能技術既要充分考慮技術因素，還要注重相應企業文化及理念的培育。毋庸質疑，商務智能技術對大力提升企業的智能化決策水平提供了新的工具和手段，但企業能否真正從商務智能中獲得預期的效果，既取決于一些技術因素，還會受到諸如企業文化理念的影響。技術因素包括實施商務智能的數據倉庫技術、專家智能系統的進步、相應配套計算機軟件的開發等等。而文化因素則是指企業能否塑造自身獨有的企業文化，而這種企業文化的塑造必須是能夠不斷吸納和整合企業的各種運作理念并貫穿于整個企業的日常管理和經營之中，當然也包括對商務智能理念和思想的整合與貫徹。事實上，成功的企業文化，其力量是無窮的，它能將企業的戰略、組織、結構、資源等有序結合起來，以在競爭中保持一種整體優勢。
3 建立功能層EAI，集成知識管理和商務智能
所謂EAI，一般是指將企業內部多個不同數據源和相互分離的應用系統進行協同自動化處理的解決方案，其功能主要是協調企業現有和將來的應用程序、數據及員工與合作伙伴之間的互動。廣義的EAI，不僅包括企業內部的各種應用系統集成，還包括企業與企業之間的集成，特別是隨著企業電子商務的逐步開展普及，ERP，SCM，CRM等系統的應用，將企業放到整個供應鏈的整個流程中進行考慮，也已成為企業的共識，也是真正提升企業競爭力的必要途徑，從而實現企業與企業之間信息交換、商務協同、過程集成以及組建動態聯盟等。
國外學者認為EAI的集成可以在三個層次上實現：表示層、數據層、功能層。表示層上的集成多是利用統一的用戶界面導向不同的企業應用系統來實現，并不能實現各個孤立的企業應用系統的實質整合;數據層上的集成直接進入應用軟件的數據結構或數據庫來創建集成;功能層上的集成要求在業務邏輯層上完成集成。
功能層企業信息門戶將知識管理和商務智能進一步集成，形成整合了知識管理和商務智能系統的企業智能門戶，為企業的決策和管理提供更便利的信息和知識服務。知識管理和商務智能在內容獲取和顯示上都共有終端技術。現在，他們指的是平臺，可以容易地顯示數據、信息、數據驅動的知識以及人驅動的知識，很多公司實際上把這些內容組合到一個平臺。集成了應用系統、知識管理、商務智能的應用平臺模型。
顧客或用戶在大多數情況下，根本不關心知識管理和商務智能在概念、運作過程、采用信息技術等方面的不同。他們僅僅想完成工作，從數據、信息、知識中獲取幫助以改善商業流程業績。他們幾乎沒有興趣為了他們需要的不同類型內容去訪問不同的知識庫。實際上，許多組織開始提供集成內容的平臺以支持個體任務和工作，強調把員工的任務和需要的全部信息整合。例如在電信公司，呼叫中心“顧問”有權使用客戶帳戶的交易數據、商務智能的客戶流失可能性和提供交叉銷售和服務、關于如何解決客戶的特殊服務或技術問題的知識。所有的內容集成在一個屏幕上，可以最大化顧問的工作效率和為客戶提供最好的服務。
集成知識管理和商務智能的EAI平臺，簡化了用戶的操作，同時可以提供全面的信息和知識，提升企業智能決策水平，加快決策速度，減小從數據產生到制定決策、采取行動的時間滯后，保證企業在激烈的市場競爭中不斷發展。
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