[关键词]商务智能ERP闭合信息环
一、前言
随着计算机应用的日趋普及，随着市场竞争的加剧，企业越来越多地依靠计算机来处理日常事务，于是数据量随着时间的增长而成倍地增加。这样大部分企业将面临由于数据库变得日益庞大而由此带来的对数据管理的困难。
二、商务智能（BI）
自20世纪90年代以来，国内外掀起了一股商务智能的热潮，商务智能作为一种决策支持的手段已越来越多地被企业所接受。它不但能够将先进的信息技术应用到企业的生产、经营和管理中去，而且能够帮助企业提高决策能力和运营能力，从而通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势。
确切地说，商务智能（BusinessIntelligenceBI）是综合了数据仓库（DataWarehouse，DW）、数据挖掘（DataMining，DM）和联机分析处理（OnlineAnalysisProcessing，OLAP）等技术，将企业运作中涉及到的数据有效地转化为信息、知识和智慧，通过适当的方式展现给决策者，以帮助企业提高决策能力和运营能力，增强核心竞争力，创造更多盈利的一种平台和综合解决方案。
商务智能系统体系结构图
其中，数据仓库是建设商务智能系统的基础，数据仓库的提出是关系数据库、并行处理和分布式技术飞速发展的产物，它是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。
目前，基于数据仓库的商务智能系统主要采用数据仓库模式和数据集市模式两种方式来建设。
为了充分利用企业内外流动的大量商业数据，企业的商务智能系统必须采用数据挖掘技术实现商务知识的发现。数据挖掘是从大量数据中挖掘出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对决策有价值的知识和规则。传统的商务智能数据挖掘是采用一种集中式思想，即要求将这些分布存储的数据收集到一个集中的地方，然后才进行知识发现、管理和决策。这样的商务智能要求企业有高速的数据通信网络。商务智能往往需要用户交互以获取参数信息，这无疑增加了集中式商务智能系统的负荷。同时，这种方式也破坏了数据的私有性和安全性。因此，数据的分布式存储、数据的私有性和安全性、用户频繁的信息交互和商务智能的及时性要求等迫切需要深入研究分布式环境下的分布式数据挖掘技术。
分布式数据挖掘主要涉及到分布式数据挖掘系统模型和分布式数据挖掘算法。一个分布式数据挖掘系统是一个复杂的实体，整个系统必须提供有效的访问分布式数据和计算资源、监控整个挖掘过程和以一定格式将挖掘结果呈现给用户的功能。而且，一个成功的分布式数据挖掘系统应该具有灵活的结构，提供一个简单的更新其组件的方式以适应变化的环境。由此可见，面向商务智能的分布式数据挖掘系统模型应该具有以下特点：一是采用模块化设计，保证系统中不同模块可以根据需要进行灵活地增减和配置以及分布式数据挖掘系统的持续可用。二是实现分布式移动数据挖掘，满足商务智能系统中多层次用户的多种数据挖掘需要，保证商业数据安全。三是采用商务本体知识模型和通用数据描述格式实现各个站点上的分布式数据挖掘以及数据挖掘系统与其他系统的信息交互。四是集成多种安全保障技术，满足业务系统安全以及分布式数据挖掘系统自身安全需要。
联机分析处理（OLAP）是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维度特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的技术。OLAP侧重于与用户的交互、快速的响应速度及提供数据的多维视图，而数据挖掘则注重自动发现隐藏在数据中的模式和有用信息。OLAP的分析结果可以给数据挖掘提供分析信息作为挖掘的依据，数据挖掘可以拓展OLAP分析的深度，并可以发现更为复杂、细致的信息。
三、企业资源计划系统（ERP）
1.ERP的概念及内涵
ERP是英文EnterpriseResourcePlanning的缩写，ERP的中文意思是企业资源计划系统。其是指建立在信息技术基础上，以系统化的管理思想识别和规划企业资源，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。
刚开始时，ERP软件的主要目标市场是制造业，其是主要包含了有关企业核心的计划和管理的各种功能，但在近几年，ERP的发展使其不仅能适应制造业，也可以适应其他不同的产业。
2.ERP的功能
（1）较为良好的适应性
可以使得不同的语言、货币、会计准则由一个系统来处理，而且那些用于管理不同地点的公司的功能可以被自动地打包并执行。
（2）业务集成功能
ERP软件包中，相关业务功能间的数据更新是自动并且实时完成的。因此，管理人员可以实时掌握业务的细节，从而根据这些信息及时地制定不同的计划。
四、商务智能与ERP的关系
虽然ERP系统提供了一个把分离的商业功能进行集成的功能――将物料管理、产品规划、销售、财务和其他的一些功能作用在一个统一的应用系统中，但ERP的应用仍有如下三个严重的限制。
1.ERP的限制
（1）管理者在没有程序设计员帮助的情况下无法使用如顾客问答通知栏等功能，这限制了管理者迅速获取信息的能力；除此之外，这还为信息系统增加了信息的积压储备。
（2）ERP系统仅提供了当前的状态。比如，开放的订货系统，而管理者经常需要回顾寻找过去状态条件，从而便于更好的决策。
（3）在ERP应用中的数据与其他企业的数据或其他系统并不能有机地结合在一起，并且不能在系统中利用外部的智力因素。
针对以上ERP系统的局限性，一个简单并且节约成本的解决方法是给ERP系统增加一个数据仓库和一个商务智能系统。
例如ERP的资源计划和管理系统，商业智能调节ERP系统。一个数据仓库或者数据市场将ERP数据组织起来，以便决策者能够利用在线分析等工具进行分析决策。商务智能系统通过提供报表和分析工具，通过在网上和自动提醒等工具来联系整个供应链从而提高商业竞争力。
2.新商务智能系统具有的功能
（1)灵活的报告与分析
来自于ERP系统的操作性报告反映了最新的技术与事件，但是他们不能满足管理者实际操作、预测和其他决策分析的要求。分析报告如果具有可伸缩性，商务智能系统就能够揭开并实现ERP报告中数据的实际价值。
商务智能系统提供在线分析过程和数据资源工具。管理者通过使用电脑来解决估测未来趋势并挖掘未来潜能的类似问题。
（2)闭合信息环
企业通过使商务智能系统和ERP系统形成闭合信息环来优化ERP系统的投资。当公司从ERP系统中找到有价值的商业信息时，就是这个信息环的开始；进而，当公司将这些发现的信息反馈给ERP系统，从而继续优化商务流程时，此环形回路就闭合了。
（3)自动警戒行为
ERP的商务智能系统能够在特殊事件发生超过监控门槛时发出警报，从而使你的企业对出现的问题反应得更加迅速。
(4)扩展ERP的能力
投资于ERP的最终价值来自于集成的ERP系统，不仅通过商务智能系统的前端，而且可以通过Internet。当你提供一个基于网络的接口给商务智能系统中的信息时，Internet就变成了联系雇员、合作者、供应商和顾客的企业信息实体。
一个流行的用Internet整合ERP商务智能系统的早期应用程序是供应链管理。所有的参与者―工程和产品设计者、制造商和供应商、制造人员、销售和市场人员、分销商和顾客―当他们需要商务智能系统来创造共同的利益时，都能得到利用商务智能的机会。
五、商务智能与ERP结合使用建议
1.澄清你的商业目标
澄清你的商业目标，并获得决策者的支持；要清楚你要完成什么和你将在何种水平上影响你的组织。然后，获得管理层从数据仓库水平上的支持，不管它是部门水平还是全企业水平的支持。决策者的支持对项目成功将起关键作用。
2.在合理范围内使用资源
在合理范围内开始，并且保证你有足够的资源；清晰的商业目标将帮助你决定你的项目范围。建议你在单一的商业领域起步，这样你能够迅速地满足你在投资上的回报。
3.选择一个合理的数据仓库和ERP的结合关系
选择一个在数据仓库和ERP上都有工作经验的销售商；当二者紧密结合起来时，就会大量增加ERP和数据仓库的复杂性。
一个在两种产品上都有经验的销售商将更快的安排你的解决方案，并且帮助你开发出满足你需要并能够进一步适应未来需求的结构。
4.选择一个具有高可用性的数据仓库平台
选择一个具有高可用性的数据仓库平台；许多商务智能系统强调任务的重要性，这会提高系统可用性的风险。
5.性能计划和扩展计划
你保留在商务智能系统中的数据越多，管理者就会观察和分析出更多准确的发展趋势。
六、结束语
【关键词】智能建筑；施工管理；策略
随着社会的发展和进步，建筑智能化正成为趋势。特别是在我国的北京、上海、深圳、重庆等大中城市，城市建设的快速发展，催生了大量智能建筑。智能建筑既是技术密集型建筑，也是资金密集型建筑，设计和施工都需要有专业化的设计队伍和承建商。
一、建立健全智能化建筑相关政策规范
首先，政府应该牵头进行智能化建筑的技术分析与调查。通过组织高等院校与科研院所的技术专家以及智能化建筑业界的行业人才，进行详细的软科学调研，为政策的制定能够提供客观详实的基础。其次，在积累了充足的行业技术与管理现状之后，则应加大力气抓紧完善智能化建筑的政策和规范。依据笔者的实践经验，以下一些方面的规范和标准是亟待完善的：一是智能建筑涉及到的系统硬件设备，包括建筑智能控制所需的中央处理单元、系统监控和采集传感的前端单元、系统布线的管槽安装、系统通讯网络的光纤、电缆以及无线设备等，这些设备均是智能化建筑建设质量的关键所在。二是对智能建筑之内的所有设备的参数指标和测试验收标准，系统设备的功能齐备，才能保证智能建筑功能的发挥。三是在评估智能建筑系统功能与性能时，一方面要定性测量评估；另一方面也要定量评估，在规定中对所有的技术指标予以数字化的明确，以此实现子能建筑技术标准的达标。
二、提升智能建筑系统集成商的专业素养
智能建筑是一个整体化的产品，因此系统集成商的专业素养对于建筑功能的实现具有至关重要的意义。一项完整的智能建筑项目，系统集成商的主要工作涵盖了许多方面，包括系统智能化需求分析、系统智能实现策略的设计、系统硬件软件的参数计算以及匹配等等。因此，系统集成商的专业素养关系到智能建筑施工的最终质量以及用户满意度。为了提升其专业素养，可以从以下几个方面着手进行：第一，应注重集成商人才的专业深度与广度。集成商专业人员必须从业主的使用感受出发，将业主的实际需求已技术参数和是设备选型的方式整理出来并最终转化为施工方案。当前，复合型的人才在智能建筑领域依旧稀缺，需要一些熟知技术，又深谙市场需求的人才。第二，应该以合理的激励机制吸引人才、留住人才。第三，应重视技术成果的转化和重复利用，积累经验，积淀施工者的竞争力。对于已经形成系统化的施工方案和技术策略，应以标准化的文档保存起来，通过转化和调整，用于其它相似的工程建设中，从而形成建设方独特的优势。
三、完善监理制度以保证施工质量
当前在智能化建筑的监理方面有一些亟待解决的问题，由于涉及专业较广，不少监理工程师难以承担监理任务，例如，一名合格的专业建筑监理者，在涉及到智能弱电、信息技术与网络技术的设备时往往束手无策，而智能建筑的监理包含了传统建筑所不存在的许多方面，例如电子传感、信息网络部件、各种线缆、弱电设备以及管理信息系统等，均需要监理工程师对其进行量化的测试验收与评估，这就对监理人员的技术广度提出更高的要求。此外，不同的监理工程师往往由于经验的匮乏，不能具备充分的各个专业之间协调统筹的工作经验，同样影响到了智能建筑施工的质量保障。在这样的背景之下，本文推荐以专业监理队伍来进行智能化建筑的施工监理，这种策略的优势在于，首先能够对工程建设方有一个合理的监督与约束，对其技术方案和设备选型等均能进行评估和干预，保证了智能建筑的最终质量。其次，能够从过程项目业主的角度出发，对建设方所采用的方案合理性进行客观评价，降低业主的风险。
四、规范化的智能建筑施工管理
智能建筑涉及到先进的技术设备和复杂的管理模式，只有严格依照技术与管理标准进行施工，才能实现目标。推荐以控制+管理+监理+协调的综合化模式进行施工管理的规范化。这里的“控制”，涵盖了建筑施工的质量控制，智能化建筑项目的投资控制以及具体施工周期之中的工程进度控制；而所谓的“管理“则一方面包括对施工合同进行严格的管理，另一方面则应对工程建设过程中的各类信息与数据进行管理；“监理”则指的是应以事前、事中、事后的全周期模式对工程进行全面的而监理；而“协调”则是说应结合行业规范和合同条文实现施工进程中各方的协调。
总之，在智能建筑的施工中，必须确保工程质量，要切实增强做好工程质量的责任感和紧迫感，全面提升智能建筑工程质量水平，努力把智能建筑工程质量水平提升到一个新高度。
参考文献
关键词：电子商务档案管理；智能化；发展
中图分类号：F71336文献标识码：A文章编号：1009-5349（2016）03-0193-02
随着电子商务的不断发展，以往电子商务档案的管理模式满足不了电子商务的需求。目前，电子商务档案的内容具有多样化、复杂化的特点，具体表现形式有电子邮件、电子收支款项、电子账单等。[1]为了将这些复杂、大量的电子商务档案更加条理化、系统化，那么相应的管理模式需要智能化。因此，客观角度上，电子商务产业取得的重大成就推进了电子商务档案管理向智能化方向发展。
一、电子商务档案的特点
第一，电子商务档案具有虚拟性。因为电子商务产业的进行使处于网络环境中，它具有同网络一样的虚拟性质。那么，电子商务档案也同样具备虚拟的特征。具体表现为，电子商务活动和交易都是在网络平台上完成的，这些活动或交易所产生的一切信息都是虚拟的，包括交易的内容、物质信息，另外，交易时买卖双方采用的支付手段是网上银行或其他的金融服务，这些信息也同样具备虚拟性的特征。
第二，电子商务档案具有复杂性的特征。电子商务的一切活动和行为的存储方式都是通过数字技术来存储，这些信息的获取需要通过编码解译，并不能直观获取到这些信息，因此，电子商务档案也愈加复杂化。
第三，电子商务档案具有集成性。和传统的纸质档案相比，电子商务档案在信息存储上具有集成性的特点。目前的电子商务档案不仅存储的有文字等单一性的信息，还包括一些图像、视频信息，电子商务档案存储的信息多元化，较纸质档案更为方便。
二、电子商务档案智能化管理的发展趋势
（一）电子商务档案存储的智能化发展
电子商务档案的管理有三项具体内容，分别是存储、信息检索和应用。整个电子商务产业是在计算机和网络平台上进行的，而且档案信息的存储也同样需要依靠计算机。因此，电子商务档案存储的智能化发展必须依靠计算机来完成。
电子商务档案存储的智能化，是指通过计算机的运算和控制功能应用到存储设备上，也就是说让存储电子商务档案的设备本身拥有等同于计算机存储系统的运算控制功能，让存储设备智能化，让存储设备能够自发存储电子商务档案。并且在此基础上，对电子商务档案进行备份，保证电子商务档案的安全性，对电子商务档案进行分级存储。如果电子商务档案采用智能存储的方式，具有非常明显的效果，对比原来的存储方式，智能存储在信息安全和保密两方面上有着更大的优势。具体来说，智能存储更加全面具体地监控信息存储设备的内部情况，包括文件数据的读取、写入。此外，在发现存储系统问题和故障上，智能存储技术可以及时发现并采取相应的措施来解决问题，保证存储信息的安全完整以及存储设备的继续使用。电子商务档案智能存储除了软件上的智能化，也就是存储管理管理的智能化之外，还需要硬件上的智能化。对于电子商务档案的安全性来讲，智能存储可以保证档案信息的完整性和安全性，另外，智能存储中的信息备份管理可以避免信息丢失带来的麻烦和困扰。而且，当电子商务档案存储系统出现问题时，可以进行修复，给电子商务档案的管理提供了有利条件。[2]
（二）电子商务档案信息检索的智能化发展
科技的发展给人类的生活和工作带来了翻天覆地的发展，电子商务档案信息检索智能化应运而生，是不可逆转的发展趋势。计算机技术的发展已经取得了很多的成就，其中在信息检索方面，发明了图文信息智能检索，计算机信息检索技术的发展为电子商务档案信息检索智能化提供了一定的帮助。
电子商务档案存储的信息具有复杂性和集成性：信息存储形式和格式多样化，信息的表现方式多样化，信息的加密情况不一样，包括存储信息的设备不同，面对复杂的信息，对信息搜索也造成了很大的不便。因此，信息检索智能化具有非常深远的影响力和意义。
将商业、客户信息等内容和搜索词的关联度作为基础，以包含信息的重要性作为考察指标，对这些包含的信息进行排序，提高搜索的效率。而且，产业的进步必然会带来更多更复杂的交易信息和客户信息，传统的信息搜索方式只会加大用户搜索的困难度和工作量，而为了方便用户更加快速地搜索到自己想要查询的商业信息等内容，就必须智能搜索信息。
现阶段的人工智能技术取得较大程度的进步和发展，技术上的成熟为智能信息搜索提供了便利条件。[3]而且，依托快速发展的人工智能技术，智能化信息检索越趋于高级阶段发展。
（三）电子商务档案应用的智能化发展
企业需要将档案所包含的信息作为依据预测商情、设计营销方案、处理客户关系。目前，对档案信息的应用已经成为推动电商产业进步的一项重要途径。为了实现最优目标，研究如何实现档案应用的智能化成为现阶段电子商务研究的主要内容。
企业对电子商务档案的应用主要在预测商情、设计营销方案和处理客户关系三个领域。档案存储的信息包含客户档案。在电子商务活动开展过程中，企业和客户之间的交流方式和以往的传统交易模式有很大的区别，因此，客观上要求企业经营管理者必须正确处理新型的客户关系。当前阶段将客户作为中心、重视客户的商业模式要求，必须管理新型客户关系，而且管理新型客户关系是企业树立以客户为中心理念的重要实践。企业将客户关系管理系统进行智能化，形成新型的客户关系管理系统，企业通过这种管理系统来加强和客户之间的联系，更好地服务客户，增添客户对企业工作的满意度，达成企业经济效益和竞争力提升的目的。此外，企业还可以通过管理系统深入了解客户的需求，研究电商产品的市场需求以及完善度，发现并解决企业在管理上存在的问题，吸引更多优质的客户，将利润最大化，从而实现提高企业的竞争力，优化企业管理能力的目的。
针对企业的商情预测需要智能化发展。随着电子商务的发展，电子商务档案存储的客户信息、商业信息是非常复杂且多样，面对如此复杂和多样的电子商务档案信息系统，是需要一个智能化的数据分析处理系统来进行高度的分析和处理。[4]而智能化的商情预测系统，它所依据的思想和技巧分别是数据挖掘和数据仓库管理，采用的营销策略是一对一的方式，并且采用个性化的售后服务，在此基础上满足客户的需求。以此实现企业的盈利。另外，智能化的商情预测系统除了满足现有的市场需求之外，还需要不断的发展和更新，以适应不断发展的市场，满足不断变化的客户需求。
三、电子商务档案管理智能化发展方式
电子商务档案管理实现智能化需要通过两个方面来完成。第一，硬件上，管理档案必须依靠先进的计算机技术，这是电子商务档案管理实现智能化的基础和客观要求。现阶段，很多企业在硬件上的落后严重阻碍了智能化管理的前进路程，因此，在未来的发展中，企业必须对硬件的更新投入资金和精力上的支持，实现硬件和存储设备的匹配，再匹配相应的软件，使之具备实现智能管理档案的前提条件。
第二，智能管理档案的实现除了依托技术因素之外，还需要人为因素的支撑。因此，企业需要提升相关工作人员的知识和技术水平，引进先进的全面型人才，开发智能化电子商务档案管理系统，让员工能够准确地掌握管理档案的职能和技术。另外，电子商务档案管理系统需要保证信息的准确性和安全性，对此，相应的管理系统可以通过设置权限，不同职位员工的操作权限不尽相同，相互制约，为电子商务档案的准确性和安全性提供保障。
四、结语
网络时代的到来带来了信息爆炸，电子商务的不断发展必然会产生多样且复杂的交易信息和商业信息，对于存储信息的电子商务档案的管理必须智能化，才能保证电子商务档案的完整性、准确性和安全性，才能为企业在开展电子商务活动和交易时掌握准确完整的信息来进行商情预测、设计营销方案和处理客户关系，成为企业发展的有力支撑，为企业在激烈的市场竞争中取得优势地位做出贡献。
参考文献：
[1]张冬青.电子商务档案管理的智能化趋势[J].档案学研究，2011（06）：70-73.
[2]孙万彤.电子商务档案的特点及智能化发展趋势探讨[J].黑龙江史志，2014（20）：102.
1电子信息工程现代化技术——电子商务领域
电子信息工程的现代化技术能够应用于多个领域，其中，电子商务是应用十分关键的一个领域，电子信息工程现代化技术在电子商务领域中主要利用Web的服务端技术来实现虚拟的信息传输技术，能够通过电子信息工程现代化技术来实现端口的信息传输、信息获取、信息存储与管理等多个信息处理技术，并且能够为决策带来信息数据库技术，如StructuredQueryLanguage、数据库管理系统、关系数据库管理系统等，能够使信息的获取与存储更加智能化，为电子商务领域的各项工作环节带来有效的信息管理作用；如电子商务领域中常用的电子支付系统，在这项系统中电子信息工程现代化技术能够完成对电子数据的保密工作、电子数据认证、电子邮件等多种具有较高保密性的信息传输，能够使电子商务的信息工作更具有安全性，为人们提供更具有保障的服务；其次，电子信息工程现代化技术在能够利用集成技术与Web系统的中间技术来完成电子商务网络业务中大量的用户需求，并且能够弥补Web技术中的种种缺陷与无法完成的任务，主要在电子商务网络业务中的浏览器用户、网络产品购买用户、基础平台用户、交换平台等网络区域的技术支持，使电子商务网络业务能够提高工作效率，为企业带来更多的效益；另外，在以电子数据交换为主要电子商务领域中的物流配送中电子信息工程现代化技术也有着十分广泛的用途，物流系统的运转效率直接关系着电子商务的业务数额，也关系着电子商务的日常运营，而融入了电子信息工程现代化技术后能够利用其中的集分类与聚类等多种技术帮助电子商务运营者从海量的用户信息中国快速的提炼出具有价值的信息，提高电子商务的运作效率，为电子商务的运作带来更多的便捷[3]。
2电子信息工程现代化技术——自动化仪表
自动化仪表的运作不仅需要现代智能化设备的支持，还需要结合多项现代化技术来完成，通过现代化技术与智能化技术来完成生产企业中的产品检测工作，通过结合电子信息工程现代化技术来替代人工的环节操作，从而为企业实现高效率的生产效率，提高产品检测的安全性，提高企业产品的生产质量，为企业带来更多效益。其中，电子信息工程现代化技术中的分散控制系统与企业生产自动化系统在近几年中实现了高速发展，并且发展至今技术也日渐成熟，如以较为常见的计算系统为例，这两项技术能够通过数据库中的仪表自动化系统来对计算机系统在运行过程中所产生的电流进行检测，对系统中的电压、频率、电流等多个传输系统领域进行校验，确保计算机系统在运行过程中能够安全和高效的运行。分散控制系统技术的应用能够真正实现智能化检修，能够对自动化仪表在运行前提前对仪表的专区额度以及误差度、曲线的位置等进行标注，并利用智能传感器来对自动化仪表的运作状况进行实时的智能跟踪，掌握自动化仪表的每个运作环节的运转状态，并利用智能传感器来检测自动化仪表零件在运转过程中是否有出现漂移或管路堵塞等现象，确保计算机系统能够正常运转；利用自动化仪表技术能够转变计算机机组的负荷方式，如现代较为常用的AGG模式，这项模式虽然能够将计算机的负荷内容转向机组当中，但是这项模式在运作过程中会频繁的运用阀门、辅机等多个系统设备，因此过程较为繁琐，而利用电子信息工程技术中的自动化仪表能够完善这些系统运作问题，可以结合自动化系统SIS来将所有的负荷内容进行合理分配，避免运行过多的系统给计算机机组带来电力负荷[4]。
3电子信息工程现代化技术——智能机器人
随着我国电子信息工程技术的不断进步，电子信息工程技术越来越趋向于现代化技术发展方向，现代化技术的主要发展路线主要体现于智能化，智能化的发展能够为现代多个生产和制造产业领域节省大量的人力与物力。其中，在农业领域中，较为显著的现代化技术主要体现于农用机械器材，这些农用机械器材开始迈进了智能化的发展道路，在许多大型以及复杂的农业运作中，利用配备多个电子控制单元能够改变传统的农业机械，这主要是由于控制单元具有信息处理技术与终端自动控制技术，属于一台微型计算机，这项电子信息工程技术是专门针对于农业运作环境而设计的微型计算机，它能够快速地对周围环境中做出准确的感应，再根据人员的操作来按照预先设定的程度执行操作。伴随电子信息工程现代化技术的不断拓展，现已不仅仅是在农业领域有着广泛用途，在工业领域中也有着十分重要的用途，如，在富士康科技集团的生产领域中，几乎每台操作设备都有安装相应的微型计算机，正是因为有了这些微型计算机的控制和操作，使得许多大型的机械设备在运作时能够组装任何一个精度较高的产品。微型计算机在运作过程中主要是预先通过对生产流程的控制，在对生产过程中各个设备的异常现象进行分析，若发现其中有不良异常现象则会立刻停止操作，并立即自发出警报声，以此提醒工作人员尽快进行检查，通过利用电子信息工程现代化技术中的微型计算机技术，能够有效完善高难度和高精准度的生产领域，并能够利用微型计算机技术的智能化来及时检测出机械设备中的故障问题，从而使故障环节能够得到检修，减少不必要的损失，提高生产效率，为生产型企业带来更多的效益[5]。
4电子信息工程的现代化技术——智能检测
电子信息工程的现代化技术中智能检测是一项应用十分广泛的技术，它能够准确地分析任何实况以及环境下的公路路况、周围环境温度、天气状况、可能出现的自然灾害等现象，并且在获取这些信息并分析这些信息后，能够将这些信息立即传输至操作人员所制定的文件库当中，以此为所需行业或人员提供精确信息。另外，在电子信息工程的现代化技术智能检测中，经过不断的完善以及研发，现如今已有许多检测系统能够根据检测信息来反应解决方案，使人员在获取信息的同时能够立即找出解决办法，从而提高产业或人员的运作效率与工作效率。例如，电子信息工程中的现代化智能检测技术能够通过对当下环境的湿度、温度天气状况来进行分析，预测未来几个小时中天气的发展状况，使运输行业或航空行业能够在出发前了解未来的天气状况，利用分析数据作出准确的判断，降低了出行的危险系数[6]。
5结语
关键词：建筑智能化深化设计规范化操作
中国从20世纪90年代开始兴起智能建筑的浪潮，1997年随着智能化住宅的兴起，智能建筑的建设得到了飞速的发展。今就建筑智能化深化设计与规范化操作谈谈作者的意见，以供有关方面参考。
为了规范市场，建议由政府牵头，成立智能化专家委员会，根据当地的实情，对智能化的设计、施工和管理进行规范和引导，使智能化系统在社会生活中发挥它应有的作用。
1、制定智能建筑的工程建设规范
智能化系统涉及到自动控制、通信、计算机网络、广播电视、卫星通讯等高新技术领域，需要制定相关的工程建设规范，以便在工程建设中，业主、设计人员、承包商等可以用统一的语言进行交流。现代科技日新月异，新产品的寿命大概在两年半左右，不易进行所谓的“标准”的制定。国内有的地方制定了所谓的标准，最新出的智能化高科技产品，如果按其标准是不能应用的，有人提出不断地修正其标准，修正需要时间，高科技产品推动社会的进步，在实际生活中是不能等待的，建议根据智能建筑的各项需求，制定相应的设计、功能、安装和验收规范，每个系统对管线的预留、安装时的强弱电的要求是互通的，对设备不要作出规定，建设智能建筑的目的就是为了要达到相应的功能，建议从功能上对智能建筑的各项规定进行规范，以便大家有一个参照标准。
2、智能建筑的深化设计与运作
智能建筑的设计大体有以下几种：
（1）新建筑物的智能化设计；
（2）旧建筑物的智能化改造；
（3）社区的智能化设计。
不管是哪种智能化设计，从中国的国情、甲方的利益、设计和施工的角度出发，建议采取以下步骤：
（1）甲方的需求（性价比）和外部条件的调研，确定智能化系统的功能、实施步骤。由甲方牵头，委托智能化专家委员会，根据甲方所能接受的价格，配备智能化系统的功能和实施步骤，以此为依据，写出标书。
（2）智能化系统方案和设备招标，确定系统集成商。招标委员会由甲方和相关专家组成，对智能化系统方案和设备进行评标，确定系统集成商。
（3）由系统集成商拿出智能化设计方案，对智能化系统进行深化设计，由甲方组织，设计院和系统集成商协商，由设计院将智能系统设计到设计蓝图中去，设计院设计出的智能化系统，由设计院和系统集成商共同审核签章通过，智能化设计方面的责任由系统集成商承担。
只有系统集成商对所采用的方案和设备最了解，由它们进行深化设计是最合理的，一个系统集成商如果只会进行施工，而没有设计能力，可以说这样的系统集成商一般是做不出好的智能化系统的。但是中国的传统是由设计院设计一切，如果智能化系统的设计图单独出来，这样，就多出了一个设计单位，给后面的施工、监理配合带来不便。本文建议由系统集成商对智能化系统进行深化设计，由甲方组织，设计院和系统集成商协商，由设计院将智能系统设计到设计蓝图中去，这样既保证了智能化设计的完整性，又便于和传统的施工、监理配合。
（4）由甲方组织，系统集成商和监理单位协商，培训监理单位，对智能化系统进行监理。
（5）施工、调试：由智能化专家委员会进行中期检查，重点保证智能化工程科技含量落实和工程质量达标。
（6）智能化系统管理人员培训：在系统调试阶段就进行。
（7）试运行。
（8）测试、验收：开发建设单位组织智能化专家委员会和业主代表对系统进行验收。
（9）投入运行。
3、智能建筑规范化操作要注意的几个问题
智能化系统在国内隶属于建设、公安、邮电、广电、消防、电业等行业管理，技术涉及自控、通信、计算机、电子、传感器、机械等领域，因此必须成立智能化专家委员会，由政府牵头，起草本地的智能系统设计、施工、验收、评估规范。并对设计、总承包商和智能化物业管理的资质进行认证和复核。
（1）智能化专家委员会的成员很重要，一定要由业内资深人士组成，否则，会对市场产生误导，给国家和业主造成极大的损失。智能化系统的建设是工程项目，专家委员会里的委员必须是从事智能化系统研发和工程项目出身的，智能化专家委员会的常务专家应该是智能化各个领域里的娇娇者，不仅具有理论水平，而且具有丰富的产品研发经验或工程经验，在指寻方向的同时，也能实实在在地为业主解决实际问题，专家要能在工程审验过程中看出存在的实际问题。特别要强调一点的是要多吸纳一些计算机网络和多媒体方面的人才进智能化专家委员会。
（2）网络建设问题。现在有许多公司自己没有城域网，又吹嘘由它建设的高速小区局域网，能解决上网的“瓶颈”问题，实际上常常不是那么回事。我们先分析一下上网慢的原因。美国上网用户占总人口的35%，台湾占15%，广东按1999年5月份的40万户算，只占2%。在网络闲置率高的同时，广东网络还存在网络经常“塞车”的现象，究其原因是因为接入网带宽过窄，许多用户上网的等待时间超过使用时间。美国局域网的容量是20Gbps，接入网一般是45Mbps，一条线一般不超过300个用户；广东5“珠三角”的网络容量为2.5Gbps，接入网一般是4M-7Mbps，一条线常常要带上千个用户，这就难免出现骨干网上闲置，接入网上堵塞的现象。
为了解决网络“塞车”问题，必须将接入网建成为一个“高速宽带多媒体综合信息网”。网络通信的用户接入已成为制约全网发展的瓶颈。目前出现了多种解决方案，如用于金属对绞线的56KPSPCM调制解调器和xDSL、用于同轴电缆的HFC系统、宽带无线接人系统和小区高速局域网接入系统等，这些接入技术各有特点，根据不同国情，不同应用场合，可以灵活选用。
用户如采用金属对绞线的56KPSPCM调制解调器，显然不能满足用户对多媒体的需求，如采用xDSL接入，就需要在用户端和局端两头增加设备，造价高，由于各种原因，电信部门现在不推行这种方案。无线网络同有线网络比较，带宽低、价格高、稳定性差、接通率低，同样的数据传输量，价格要高许多。在智能化社区的信息化建设中，目前比较流行的做法有两种：（1）在智能化社区内建一个高速局域网，然后与外界相连；（2）采用有线电视综合信息网作为智能化社区高速宽带多媒体综合信息接入网。
在小区内建高速局域网，如果和城域网的连接带宽不够，照样解决不了瓶颈问题，如果租城域网的出口，速度低解决不了问题，速度高又承受不了价格，一个2M的口，一个月要花1万多。在中国目前的现实情况下，没有城域网的公司在小区内建高速小区局域网，是解决不了上网的“瓶颈”问题的。为了解决这个问题，只有政府出面，开放城域网的建设市场，加速电信和广电的企业化运作。使接入费用降下来才有可能。
（3）建智能建筑的目的就是为业主所用，智能建筑的建设成败受以下几个因素的制约：设计单位、承包商、物业管理公司。建议对设计单位、承包商和物业公司进行智能化的量化管理，在现有的规定中，加上这样一个条款：每年对上述单位的相关人员，进行考试，合格者发放相应的证书（有效期为两年），当合格者达到一定的数目后，此单位才有权申请智能化资质。每三年对单位的资质进行复核，合格者保留，不合格者予以取缔。
现在有许多公司通过各种手段、拿到智能建筑设计证书和智能建筑总承包商证书，但是它们对智能化系统并不了解，设计和建造出来的智能化系统让业主吃尽苦头，有的公司在申请的时候，具备从事智能化的实力，过一段时间，相关人员的流动又使他们不具备条件，采用考试和复核制度，可以有效地存优去劣，净化这个市场。
（4）在这里笔者要着重强调一点的是给物业公司制定-套智能化管理的资质规范，广东地区的物业管理还比较规范，全国很多地方的物业管理水平较低，有许多智能化系统建好以后，由于物业管理跟不上，最后用不好。这就是为什么很多人感叹，全国真正象样、能拿出来看的智能化系统没有几个的一个重要的原因。
(1)物流体系智能化发展程度低。电商智能物流体系的构建主要是指在互联网信息技术的影响下，将不同物流公司在网上的物流信息进行整理和结合，通过互联网让广大群众找到自己想要了解的物流情况，电商智能物流体系的构建，能够助力贸易公司通过互联网找寻适合公司未来发展的物流种类，其应用的主要目的是为了结合互联网应用技术，让客户的根本需求与实际物流公司发展进行紧密相接，构建一个良好的交易平台，在互联网的基础上成立物流公司，现在已经有很多群众享受到了智能物流体系所带来的便利，但在当前我国互联网信息技术发展的影响下，电商智能物流水平有待提升。很多物流企业在进行配送路线的选择过程中，一般是按照人工进行判断，物流公司的货运司机会结合自己以往的经验制定出行车路线，司机的派送流程没有经过互联网公司的全程监督，这一发展形势为物流企业带了一定的经济损失，当前货物物流的更新速度较慢，经常会出现物流公司早早发货，但客户查询不到物流信息的情况，不利于客户满意度的提升，很多物流企业都是在日常事务管理的过程中采用计算机技术，而物流派送使得众多决策并没有得到有效地管理和监督。例如：配售中心所选择的运送地址和货物的组配方案尚不完善，没有选择最佳的运输路线，整体工作流程仍然处于半人工化的角色状态。(2)智能物流管理机制不健全。结合当前我国物流公司和企业的运行情况看，想要不断的完善电商智能物流管理体系，就需要做好物流管理机制的建立，为物流行业未来的发展奠定一个良好的基础，系统化的管理机制能够保证物流企业发展决策制定的稳定性，当前我国物流公司在日常工作开展的过程中，仅仅依靠管理人员所具有的主观意识进行发展策略的判断，这种派送形式虽然节约了派送时间，简化了派送审核的程序，但是让整个物流企业成为一盘散沙。严重缺乏具有结构性的管理制度，长此以往会出现，物流管理体系漏洞，工作人员也因为缺少相关的管理机制而肆意妄为，不仅降低了工作热情，减弱行动力，还缺失工作目标，很容易造成网络物流工作内容的混乱，同时在我国很多物流企业，各个部门之间严重缺乏沟通和交流，在出现问题时互相推诿，没有落实明确的责任义务，为企业带来较高的经济损失。因此，建立完善的电商智能物流管理体系势在必行，当前我国交通运输设施建设和物流配送需求之间存在着差异性，现有的交通运输能力很难满足用户的运输需求，物流行业所采用的技术装备较为落后，智能化发展程度较低，运输汽车主要是以中小型汽油车为主，具有较高的能耗，工作效率极低，货物的装卸和搬运，没有采用机械化发展技术。
2“互联网+”背景下的电商智能物流体系
(1)可视化发展。可视化发展的目的是为了保证在任何时间段都能够及时的掌握物流中产生的数据信息，通过及时地追踪了解物流的整体运行情况，这种可视化发展形式在传统的经济市场上很难实现，但是随着互联网技术的不断应用，已经逐渐做到全程可视化发展。例如：厦门的诚智达企业就专门针对于市场运输做物流融资，电商经常在发展过程中出现零售商押账的问题，一般情况下，押账的期限为半年左右，但是聘请的司机大多数都是农民工，需要现钱交易，因此，诚智达电商针对当前货车行业的发展现状进行了调整，提出了柴油分期和货车分期的融资形式。与电商合作的运输公司需要在智能车管理系统中，安装GPS和智能车机，保证工作人员能够实时的监控到车辆的运行速度以及耗油量，通过数据分析掌握司机的开车习惯，建立互联网分析模型，筛选出最适合作为购油和购车融资的运输公司，智能物流全程可视化发展，不仅是数据内容的可视化，还需要做到工作画面的可视化。(2)模块化智能物流集成。在进行智能物流建立的过程中，需要不断收集合作伙伴所具有的价值资源，实现数据之间的有机组合，在互联网发展的条件下，做到随时随地的数据整理，借用模块化方式保证智能物流集成，让电商能够更好地适应激烈的市场经济竞争。与此同时，智能物流还能够实现服务功能的快速定制，在传统的工业链发展条件下，电商需要制造一个较为广泛的生态系统，让所有的数据资源都能够在同一平台上进行处理，互联网的出现让这一发展条件变为现实。例如：深圳一家叫创捷物流的电商，得到了全国的广泛关注，创捷作为一款物流发展平台，能够将所有的手机生产厂家、供应商、原料组装厂全部集合到统一数据平台上，帮助电商打造出智能物流柔性组织，电商物流发展计划和最后的执行过程需要保证实时性、互动性和互联性。如：阿里巴巴旗下的综合服务平台，就是为中国的中小型电商做出口贸易服务的，介入到电商物流、报关、退税等各个数据环节中，同时还创建了信用数据统计平台，通过互联网了解所有平台用户的信用情况，助力电商未来发展计划的制定，认真的执行联动任务。(3)物流绩效实时化。互联网分析在智能物流产生过程中具有重要作用，主要体现在能够保证整个物流的成本和绩效数据分析实时化处理，在物流发展的过程中会产生大量的成本消耗，同时也会带来一定的经济效益，因此电商管理者需要掌握不同发展环节的成本投入情况，通过成本控制保证物流总成本的最优化发展。很多电商都认为已经实现了互联网化发展，但其实离数据化经营模式还相距甚远，电商想要切实做到互联网发展，就需要保证电商物流的智能化发展，因此需要借助互联网分析技术保证物流各个环节的有机整合，这是成本控制、风险控制的基础。想要实现物流成本绩效实时性发展，就需要做到信息治理形式的优化，智能物流建立的基础就是信息治理，电商在进行数据收集过程中，不需要单一性的信息内容，而是将各部门所产生的全面数据统计到一起，只有做到信息汇集，才能够制定出正确的发展方案。当前我国很多电商开始将消费者数据据为己有，但仍然有一些成功电商在进行数据分享，让数据能够在不同的电商之间实现分享和转换，全面提高数据内容的透明度，保证电商之间进行通力合作，互联网技术的应用，不仅改变了传统的市场游戏规则，还推动了智能物流的建立。(4)智能物流系统化框架的建立。互联网分析在智能物流管理中的有效应用，需要建立系统化框架为基础，结合市场的发展特点，合理的划分物流区域，实现电商与物流发展各个环节之间的有效互动和联合，保证数据分析的有效性，全面提高电商的市场竞争力，同时要建立市场认同的策略性绩效指标，对区域发展特点有一个明确的评估。通过互联网分析技术的应用能够保证物流分区的准确性，并且制定出分区优先发展的工作内容，同时要利用互联网分析技术整合电商的业务职能，保障电商的市场竞争力，明确物流各分区中的竞争。想要借助集中数据的发展优势，制定明确的发展目标，电商还需要建立市场联合策略模型，了解市场根本绩效和产品的发展需求，在物流各个分区内建立电商监控反馈机制，方便智能物流建设过程中数据管理工作的开展。(5)智能物流管理工作。首先想要让互联网分析技术在电商物流管理过程中发挥出应用价值，就需要落实组织机构，完善人才培养体系，成立互联网应用中心，将传统的电商信息部门改为数据分析部门，为互联网分析在智能物流管理过程中的嵌入提供基本保障，在智能物流业务管理工作开展时，需要充分的体现出互联网的搜索优势、分析优势和应用优势。形成立体化互联网收集管理模式，直接面向客户进行数据搜集，搭建前端信息系统，为用户提供前端交易数据，满足市场发展的根本需求。智能物流的建立需要保证，一端连接需求者，一端连接供给者，数据的分析也需要在会员数据管理平台进行，实现数据内容的良性循环，对生态圈数据进行充分地挖掘，借助数据平台的应用优势，利用互联网分析技术，打破数据信息的孤立状态。提供智能化物流生态圈，让物流的发展过程变得更加智能、简化，智能物流的管理人员需要建立相应的数据收集渠道，实现物流上下游之间的无缝对接。
[关键词]电子商务人工智能数据挖掘
电子商务的飞速发展给全球经济带来的冲击是巨大的。基于人工智能技术的电子商务将能更好地为其发展带来良好的基础，这一过程是电子商务向着良性发展的必然趋势。本文从人工智能技术与电子商务的国内外动态、人工智能技术在电子商务中的应用例子，以及数据挖掘技术在Web上的应用等几个方面对其进行论述。
一、电子商务与人工智能技术的国内外动态
1.省略域名22220个，BtoB电子商务市场广阔，远远未达到饱和状态，大量的服务和赢利渠道还处于空白状态。电子商务不仅是企业建网站，宣传企业产品及形象；也不是简单的网上购物。真正的电子商务应该是以internet为核心的信息技术进行商务活动和企业资源处理，说穿了就是信息流的高效管理、增值运用。商务中国在开发的每个栏目力求帮助企业在客户及供应商之间建立信息共享、高速流动，改变商贸传统运作方式，在不受时间、地域限制的虚拟商业网进行交易。
本世纪90年代以来，取得了显著效果的企业信息系统模式是外贸部门的edi系统、商业部门的商场信息系统以及制造业的mrpⅡ系统。这些系统的成功，主要是解决了过去手工作业的速度慢、效率低的问题。而国外在这一阶段比较成功的一些例子是制造业的cals系统、流通业的edi和金融业的电子商务系统。这些系统的最大的特点都是在于企业之间的协作。1996年，日本将三菱汽车、日本电装等汽车公司和部件公司联合起来，成立了“v-cals联合体”。它们的目标不仅是将新车的开发周期缩短一半，而且要将各种部件调拨活动的信息、cad设计信息、各种冲突、噪音试验信息等构成共享数据库，从而形成一个多企业的有机联合体。
2.人工智能技术的国内外动态
从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来，人工智能学科取得了长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。
当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（DeepBlue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（Kasparov）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着他的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其他计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
在大多数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有其特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。在过去30多年中，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制太空飞行器和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。
人工智能理论进入21世纪，正酝酿着新的突破――人工生命的提出，不仅意味着人类试图从传统的工程技术途径，而且将开辟生物工程技术途径，去发展人工智能；同时人工智能的发展，又将作为人工生命科学的重要支柱和推动力量。可以预言:人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”，并使之在越来越多的领域超越人类智能；人工智能将为发展国民经济和改善人类生活作出更大贡献。
二、电子商务中应用人工智能技术
人工智能就是设计和开发出各种计算机程序来模拟人的思维结构、推理和求解问题的行为。由于人工智能的研究范围十分广泛，对电子商务也有多方面的影响。
1.数据仓库
数据仓库是把分布在网络中不同信息孤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，用户可以方便地对信息进行访问，还可以使决策人员对一段时间内的历史数据进行分析、研究，以获得事物发展的趋势。
数据仓库有两大优点：一是不必重新编制输入（事务）处理系统就能够建立一个结构化的环境，将输出（决策支持）处理移入新环境（数据仓库）中；二是数据仓库建立概念模式（逻辑数据模型）、内部模式（历史文件）和外部模式（数据仓库）的三模式环境。其中历史文件中的“多对多”（mn）维护关系可以简化为三模式环境下的多个“一对多”（m*n）关系。
2.数据挖掘与知识发现
数据挖掘（DM.DataMining）和数据库知识发现（KDD.KwowledgeDiscoveryinDatabase）是随着数据库技术、人工智能技术和网络技术的发展而提名的。尤其是随着电子商务的开展，信息总量不断增加，更迫切地需要有效的信息分析工具，以便能发现大量商业数据间隐藏的依赖关系，从而抽取有用的信息或知识，指导商业决策。过去只有简单的数据统计技术，还未达到成为智能数据分析工具。因此，在数据生成和数据理解之间还存在很大的差距。DM和KDD就是一种新型的数据分析技术，旨在从大型数据库中提取隐藏的预测性信息，构建高校的数据仓库，发掘数据间潜在的模式，以便于用理解和观察的形式反映给用户，从而为企业做出前瞻的，基于知识的决策参考意见。
DM与KDD需要解决的问题有：超大规模数据库和高维数据；数据丢失；变化中的数据和知识；模式的易懂性；非标准格式数据；多媒体数据以及面向对象数据的处理；与其他系统的集成；网络与分布式环境下的KDD问题等。
DM与KDD的区别是：KDD是一个综合的过程，包括实验记录，叠代求解，用户交互以及许多定制要求和决策设计等，而DM只是KDD中的一个具体但又是关键的步骤。当然，它们都对数据仓库进行有效利用的技术手段。
3.生物认证技术
目前，许多磁卡、存单大都是用密码来进行安全保障的，一旦密码泄漏，也就不安全了。
在电子商务中，电子货币将得到急速的发展，对安全水平的要求也相应提高，从而带动了人工智能的一个分支领域――生物认证技术的研究与开发。
生物认证技术是指利用人体某一具有特征的部位，或个人的习惯，如指纹、掌纹、手形、网膜、虹膜、脸形、声纹及笔迹等来识别人们的身份的技术。这种识别技术与磁卡式的靠持有物认证的方法和密码式的靠知识认证的方法相比，具有极大的优越性，它不会丢失、被盗和被伪造。
生物认证技术作为一种准确、快速和高效的身份认证方法，正应用于如银行、海关、医疗保险、重要通道控制、信息网络安全等领域。这是一项集现代化生物科技与计算机科学相结合的高科技实用项目。微软公司宣布将把生物认证技术添加到自己的视窗操作系统中，这对这项新技术的发展将起到促进作用。
4.智能数据库信息检索
在电子商务平台应用实践中，如何根据用户的意图、兴趣和特点自适应地和智能化地从现有的客户信息、商品库存信息等大量数据信息中对信息进行相关性排列，调整匹配机制，以获得用户满意的检索输出，成为电子商务今后应用所面临的一个技术问题。
三、结束语
本文从人工智能技术和电子商务在国内外的发展动态、人工智能技术在电子商务中的应用实例，以及数据挖掘技术在Web上的应用几个方面对人工智能技术在电子商务中的应用进行了概括的论述。随着电子商务的不断发展和人工智能技术的不断完善，两者在各个领域、各个层次的相互融合将更加密切。作为各自的成功因素，电子商务和人工智能技术的融合必将成为一种关键技术。
参考文献:
[1]王桂森李向阳杨立东:我国电子商务发展的制约因素分析[J].商业研究,2007，04
[2]（加）韩家炜堪博著范明孟小峰译:数据挖掘概念与技术（原书第2版）[M].机械工业出版社，2007，03
提到人工智能，我们应该不陌生，目前已经有很多智能产品进入到我们的生活，如智能手表、手环等这类可穿戴的设备，更吸引眼球的无人驾驶和服务机器人也都慢慢进入我们的视野。
根据VentureScanner的统计，截至2016年初，全球共有957家人工智能公司，美国以499家位列第一。中国人工智能领域约有65家创业公司获得投资，合计29.1亿元。相对于全球人工智能市场，中国人工智能市场依旧是一个有待进一步开发的市场。
巨头纷纷布局人工智能，行业技术却有待提升
如今，全球有近千家人工智能公司，覆盖到62个国家的语音识别、手势控制、虚拟私人助手、语音翻译和智能机器人等十余个产业，基础技术、人工智能技术、人工智能应用构成了人工智能产业链的三个核心环节，而国内涉及人工智能领域的公司也早已破百。不论是国外还是国内的科技巨头和风投机构都在布局人工智能这条产业链，以寻求占得人工智能市场一席之地。
全球AI阵营：3月份的谷歌阿尔法狗机器人大胜围棋高手后，令谷歌名声大噪，也将人工智能再次推向全球热浪中。在无人驾驶汽车方面，谷歌无人驾驶汽车测试历程已超过200万公里，并对其不断地测试和改进；微软在人工智能方面的技术研究投入已超过20年的时间，其人工智能机器人小冰是人工智能伴侣虚拟机器人的生态模式；Facebook的聊天机器人“M”，是基于其用户和社交形态而成的智能助手，除了能够回答用户问题、查阅信息外，还能够帮助用户完成一些生活操作，如购买商品、餐厅定位、安排计划旅行等。
由谷歌、微软和Facebook为代表的全球AI市场，在语音识别、机器视觉等产品上有了丰富的研究、开发，而在人脑科学、深度学习感知等领域上的研究也在不久会有所突破。
国内BAT巨头阵营：百度的人工智能技术体系包括百度研究院、百度大数据、百度语音、百度图像等技术，而百度在人工智能上的投入力度很大，且其技术在国内处于领先地位；阿里的人工智能是在其DT和附能话术体系下展开的，阿里目前有小Ai、小蜜，是以阿里云为基础的业务蓝图的生态模式；相对于百度、阿里，腾讯在人工智能方面进展相对比较缓慢，目前推出了Dreamwriter和微宝等产品。
然而，纵观国内外人工智能领域的市场，巨头们在人工智能领域都已布下棋局，但是巨头们的人工智能都是在为企业自身以及企业相关业务进行服务。目前的人工智能市场，大多数的企业都还存在一定的技术难关，尤其是初创企业。这些企业急切需要一些人工智能技术服务来为自己提供技术支持、帮助。
此外，对于很多正处于转型的企业来说，他们处在需要人工智能技术服务来加快信息化建设的关键时刻，自身没有技术优势和人工智能技术基因，发展就会受到限制。
企业信息化建设需求紧迫，AI技术服务商纷纷现身
互联网时代下的经济发展，企业要转型就要加快信息化建设，而让信息化技术来转变企业业务需求的方法无疑是具有很大的操作性和实用性的。然而，很多传统企业自身没有IT新技术基因，自己再投入资金来研发、培养团队这不太现实。所以这些传统企业更多的是想要依靠拥有AI技术优势的企业来提供技术服务，这个急迫的需求则推动了国内AI技术服务市场的发展。
在人工智能风靡全球的浪潮下，随着国家对人工智能公共创新服务领域的不断重视，并提出多个政策鼓励、支持，人工智能这块市场出现了为各个行业提供人工智能解决方案的服务商。这类智能机器人的服务企业定位很明确，就是为行业人工智能开发多样化的产品功能，产品差异化也很明显，这能够为行业工作模式带来快速的改变和发展。
1、提供智能语音技术的服务：在智能语音技术方面，科大讯飞股份有限公司的讯飞“超脑”在语音识别、语义理解、口语翻译、机器评测方面上取得了一定的应用成果，其智能语音核心技术在国内智能语音上也是数一数二的企业。
在今年的安徽两会上，科大讯飞的智能会议系统正式亮相，会议代表手持话筒在现场发言时，屏幕上能够快速、准确的、实时的显示相对应的文字，满足了会议的图文直播需求。因此，人工智能在语音识别、口语翻译上的应用范围广，能够为企业的办公方式带来很大的便利。不过他们在语音技术上，尤其是机器人对地方方言和口音的识别依旧存在着不足，因此，技术服务商还是要加强对AI机器人的语音培训。
2、提供人工智能引擎平台的服务：在传统行业的智能化服务上，目前，厦门快商通科技股份有限公司和上海智臻智能网络科技股份有限公司都提供了较为完整的技术解决方案。厦门快商通科技股份有限公司主要研发的平台为小快人工智能引擎平台，重点在人机交互领域进行平台技术输出。此平台是在开放小快自身核心语义理解和交互能力的基础上，针对第三方开发者建立的基于“云端”智能的网络虚拟机器人服务平台。
快商通将小快人工智能引擎平台的智能服务引擎和管理平台放在“云端”，客户通过SDK、API、第三方应用等渠道接入小快人机交互引擎平台，客户可以随时调用云端智能机器人的语音识别、智能应答等功能，并可根据需要定制机器人知识范围，实现智能服务机器人交互技术的远程接入。
目前，小快人工智能引擎平台已在智能客服、智能教育、医疗领域成功落地，获得大规模技术调用。其简洁、高效、智能的技术输出方式，使得快商通在智能家居、电子政务、自媒体、游戏、教育等领域迅速积累了大量用户资源。
3、提供物联网人工智能的服务：在物联网人工智能方面，北京云知声信息技术有限公司的“云端芯”，围绕自身智能语音识别和语音理解等核心技术优势来打造的生态体系。利用大数据为各个产品方案实现落地，并收集的数据经过大数据处理转化成最终服务，目前在家居、汽车、医疗和教育等领域有所应用，在国内的后装车机市场70%的自主厂商的语音交换皆由云知声提供技术服务。
4、提供智能家居方案的服务：浙江风向标科技有限公司的“VANE”，主要是应用在智能家居上，可以进行个性化的生活场景定制，在一定程度上为用户的家居生活提供智能化服务，但相对来说，应用在家居场景服务中的产品种类还是比较少的，功能也比较简单。因此要真正实现智能家居还需要技术服务企业开发出更丰富的、智能化的产品功能。
5、提供多种AI技术融合的服务：北京捷通华声科技有限公司的灵云全智能能力平台，将智能语音交互、图像识别、语义理解、生物特征等技术进行整合，解决企业的具体需求。
可以说，国内不断涌现出来的人工智能技术服务商在语音识别、翻译等方面上都有技术优势，并在产品开发上耗费了多年的研究准备时间。在发展前期瞄准了可以发挥自身技术优质的行业领域，利用人工智能技术来帮助更多企业解决行业痛点，同时又能够使自己在国内人工智能市场上站稳脚跟。这符合当前我国人工智能市场不太成熟的行情，也能够使创业企业在摸索中成长。
AI技术服务商为企业在转型中的信息化建设提供了很大的动力和支持，而企业在转型过程中，首先改变的是业务办理方式和营销方式。传统企业在业务中常常要与消费者进行直接的沟通与交流，因此企业在售前售后的客服团队人数数量是庞大的，工作量一般也会很大；传统企业的营销方式要与时俱进，依旧离不开互联网思维，而人工智能服务商无疑可以为企业解决这些难题，提高其工作效率和营销决策的准确性。
企业客服市场需求大，或能借力人工智能起飞
根据艾媒咨询的统计，目前国内的客服市场规模已超过千亿，而随着移动电子商务和O2O市场的发展，国内客服市场将从传统PC端和电话客服的工作方式中逐渐转向移动客服，客服市场潜力巨大，也使更多人工智能技术服务商争相进军，争抢市场的一杯羹。
为企业级用户提供服务的智能机器人厂商，其定位很明确，就是专门针对智能客服机器人领域进行优化，以寻求在企业客服服务中占领市场，其开发的产品功能模式多样化，也能够为部分人群的工作模式带来积极的推动作用。
模式一：智能客服机器人或插件服务
云问是一个智能客服机器人SaaS服务平台，可以通过机器人问答来模拟人工客服为用户提供客服服务。晓多机器人，从2013年7月开始在淘宝卖家服务市场上线旺财客服机器人，能够模拟真人以自然语言与买家进行对话。
这一模式在一定程度上就已经初步解决了企业在客服上的问题，尤其是电商企业的客服人员面对大量的客户咨询，会出现来不及回复和重复回答问题等情况，将重复的、简单的问题交给智能机器人可以节约时间并节省人力成本，不过他们并没有深入到企业客服领域的其他方面。
模式二：机器人客服+人工客服+工单系统
该模式下的七鱼、智齿科技、爱客服等服务商，在机器人客服上，通过智能机器人智能解答客户问题，提供永不离线的客服服务，可以降低80%的客服人力成本；在工单系统上，则支持多种方式创建工单，为跨部门协作和问题及时跟进提供了便利服务；为企业提供统一客服工作台，为客服提供客户画像、问题分类、历史会话等繁杂问题的简化集成。
这一模式为企业搭建了智能的、多渠道客服系统，通过大数据实现企业对用户的细分，实现智能化管理，在一定程度上改善企业和用户的关系，促进企业更好、更快地发展。进一步拓宽了人工智能技术为企业客服提供的服务。不仅实现机器人的智能客服，还完善了工单系统，为部门之间团结协作提供便利。
模式三：呼叫中心+机器人客服+人工客服+工单系统+大数据挖掘
快商通、Udesk、小能科技等服务商将呼叫中心+机器人客服+人工客服+工单系统模式作为自己的产品模式，不过Udesk、小能科技的人工智能技术是与云问达成的合作。快商通的人工智能技术则是自主研发。这种模式下的人工智能技术在呼叫中心的应用是实现自助服务、人机融合、运营支撑，可以很大程度上地节约了人工成本，同时快商通在现有的客服体系中采用大数据挖掘模式，并且利用大数据分析了解用户需求、解决营销问题。
在客服工作处理上，大部分的简单、高频、重复性问题交给客服机器人处理，小部分无法解决的则转交给人工客服。通过精准地理解客户问题并匹配最佳答案从而提高回复准确效率，同时通过机器人在线解答重复率高达80%的问题，从而减轻人工座席负担，减少企业的客服人工成本。
在数据营销解决上，通过海量行业数据的收集、分析，为企业提供行业营销推广热点、价格定制等解决方案，实现企业的PC端、移动端一体化的数据营销。这对企业来说可以快速的实现营销决策，但是也要结合实际的市场行情来做出判断，不能过度依赖于人工智能。
这一模式很好地利用了人工智能在行业的客服方面提供高效率的工作服务，同时又运用大数据分析为企业提供营销，这在一定程度上能够实现企业的信息化建设与发展，更好地应对市场的变化，及时作出营销决策。
随着移动互联网的发展，企业的客服需求越来越大，人工智能能够解决传统呼叫中心因人工客服人力成本耗费大、用户等待时间长、客服渠道繁琐、接入方式繁杂等痛点，从而为企业提高运营效率、降低软件的使用成本，使企业能够更好地实现转型，朝着信息化建设方向快步前进。
人工智能普及速度加快，技术服务商成幕后英雄
【关键词】商业智能企业信息化竞争力
随着全球信息化的发展，在世界各地、各行各业已掀起信息化的浪潮，信息化的层次也在不断演进，从MRP，MRPII，ERP到CRM，从数据仓库到数据挖掘，每一次变革都极大地推动着企业信息化的升级和企业管理水平的提高，功能强大的、面向事务型的信息系统在各个行业中大量应用。然而，这些应用都集中在前端的数据查询、存储和简单处理方面。现在企业已积累了大量的业务数据，有研究表明，平均18个月信息量就翻一番,但是能分析的数据估计只有7%。如何将大量的数据转换为可靠的信息以挖掘潜在的商机，已成为人们越来越关注的问题。由此，商业智能(BusinessIntelligence，简称BI)技术应运而生。本文就商业智能如何提升企业信息化以及在现实企业中应用模式进行探讨。
1企业信息化阶段模型
美国哈佛大学教授里查德·诺兰（Richard.Norlan）首先提出了信息系统发展的4个阶段，即开发期、普及期、控制期和成熟期，这是按时间顺序建立的四阶段模型。到20世纪80年代后期，信息系统的用途不断扩大，此时诺兰又提出了六阶段模型。即初始期、普及期、控制期、整合期、数据管理期和成熟期。这样诺兰模型已成为说明企业信息化发展程度的有力工具，是一个比较成功的模型，它在概念层次上对企业进行信息系统总体规划，对信息化的计划制定过程和衡量企业处于哪一个信息化发展阶段等方面提供重要参考。但是随着信息时代的发展，人们发现诺兰模型有其局限性，不能只是从计算机技术发展和人们接受使用计算机的水平来评价管理信息系统进程，而要从信息资源的有效配置、数据有效管理、系统有效集成，甚至还要从具体企业的信息化实施过程出发，所以就出现了业界普遍认可的企业信息化四阶段模型，这四阶段分别是：单一部门信息化，跨部门信息化，企业级信息化，产业链级信息化。如下表：
从这四阶段模型看，都是基于企业实现信息化过程，企业可以按照自己的具体情况实施信息化，不必按部就班按照诺兰模型的六个阶段。在现代企业信息化过程中，必须结合技术、管理、文化因素渐进地进行，使新的智能技术融入到企业管理中。
2商业智能内涵
商业智能这一术语1989年由GartnerGroup的HowardDresner首次提出，它描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。DatawarehouseInstitute组织认为“BI是将数据转换为知识并将知识应用到商业行为上的一个过程”;GantnerGroup则认为“BI是将数据转换为信息的过程，然后通过发现将信息转化为知识”。简单地说，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识和洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。其实，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。为此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。要深入认识商业智能，必须了解商业智能组织架构体系。
商业智能组织架构体系主要由数据仓库、OLAP以及数据挖掘三部分组成。
按照W.H.Inmon这位数据仓库系统构造方面的权威设计师的说法，“数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程”。这个简短而又全面的定义指出了表明数据仓库主要特征的四个关键词：面向主题的（subject-oriented）、集成的（integrated）、时变的（time-variant）、非易失的（nonvolatile），将数据仓库与其他数据存储系统（如关系数据库系统、事务处理系统和文件系统）区别开来。
联机分析处理(OnlineAnalyticalProcessing，简称OLAP)是一类软件技术，它帮助分析人员、管理人员或执行人员能够从多种可能的观察角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维度特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入理解。
数据挖掘是按照一定的规则对数据库和数据仓库中已有的数据进行信息开采、挖掘和分析，从中识别和抽取隐含的模式和有趣知识，并利用它们为决策者提供决策依据。数据挖掘的任务是从数据中发现模式。模式有很多种，按功能可分为两大类：预测型（Predictive）模式和描述型（Descriptive）模式。
3商业智能技术提升企业信息化程度
企业信息化进展到一定程度，数据量激增，面对海量数据，人们感慨数据丰富，信息贫乏。许多国内外企业纷纷决定采用商业智能技术解决出现的问题，从而提高企业的信息化水平。
3.1提升企业管理决策能力
在传统的经济环境下，企业老总往往可以参考不多的信息凭借经验直接给出决策。在网络经济环境下，这样制定出的决策往往是偏颇的。而现在事实上很多决策者仍在采用此种方法，因此提升战略决策者的洞察力是非常必要的。如果企业应用商业智能，战略决策者能够冲破自身的局限性，产生有意义的深远的洞察力。这是因为：决策者通过商业智能提供的图形、图表、表格等工具来陈述问题。图形和图表是一种直观的问题陈述方式，它强调数据之间的关系，管理者可以对图形或图表中的数据进行分析。相比传统的报表，管理者更能够尽快作出反映，提升分析问题的洞察力。有研究表明，26%以上的决策者不能够恰当的选择问题陈述工具以辅助问题解决。这种不恰当的选择，导致问题解决时间的延长及结果的偏颇。图形等陈述手段对决策者的启示作用是有限的，为了解决问题，进行相关信息的推理是非常重要的。它为决策者提供一个开始通过搜索或分析开始数据探索的出发点。这种向导式的分析，通过借助储存的专家系统可以给决策者带来新的理念，更新决策者的思想。向导和决策者间的交互激发了知识的产生，即决策者洞察力的产生。
3.2整合企业信息，提高报表分析
商业智能从技术层面上看，都是以数据仓库为基础，利用OLAP或数据挖掘技术根据决策者的需要从中提炼出各种表或视图。大致有几种类型。①企业级报表，这类报表生成器用来生成很好的格式化的静态报表，如财务报表、企业销售报表等。②立方体分析，它是基于立方体的商业智能工具向业务经理们提供简单的切片和钻取分析能力。③任意查询和分析，如关系型OLAP(ROLAP)工具供超级用户对数据库进行任意的访问，对整个数据库进行切片、钻取，从而分析到最细粒度的交易信息。④统计分析和数据挖掘，它是通过统计分析和数据挖掘工具，可以使用各类模型进行预测或者寻找两个变量之间的因果相关性。⑤报表分发和预警，它是基于报表分发机制，可以根据订阅、调度或者数据库中的触发事件向大量的用户群发送整个报表或者告警信息。
4企业信息化中商业智能典型应用
4.1商业智能典型应用
在竞争激烈的市场经济中，那些企业需要具有商业智能的软件，主要集中在竞争激烈的数据密集型的生活消费品行业和零售业以及金融服务业：如银行、保险等。使用商业智能都可以立竿见影地带动销售，这一点在零售业表现最为明显。这就是商业智能中的销售管理，它通过系统存储的产品销售信息建立销售模型,分总体销售模型和区域、部门销售模型,对产生不同结果的销售模型分析其销售量和销售策略,进行销售影响的因素分析和评估,根据不同的销售环境对相应的产品销售方案进行改进和创新,及时落实产品上架和下架计划,提高企业营销额。通过对历史数据的分析还可以建立提高销售量的预测模型。但是国内的生活消费品行业和零售业利润薄，信息化程度低，资金实力不强，没有足够能力实施。反而是电信、金融、航空等行业被商业智能厂商们看好，因为在国内这些行业的信息化程度高，并且这些行业从某种意义上都是服务业，客户的需求在这些行业中扮演着重要角色，准确、科学地把握客户的需求是身处这些行业的企业决策者们孜孜以求的东西，所以利用商业智能建立客户关系管理尤为重要。建立以客户为中心的数据平台集成客户信息，能有效保证客户信息的集中、统一和规范并从中挖掘出有价值的信息，就能获得更多的利润，帮助企业在适当时间、通过适当渠道、为客户提供适当的产品和服务。同时，通过发展曲线企业及时发现市场和顾客异常情况,快速采取措施,降低企业风险提高企业收益。如信用卡分析,银行、保险等行业的欺诈监测等。
4.2商业智能应用案例——中国光大银行国际结算系统
光大银行的国际结算系统于2001年正式运行，是光大银行的重要的业务，业务品种主要包括进口开证、到单、付汇、信用证通知、议付、结汇、转让信用证、出口托收、进口代收、进出口押汇、贴现、包买票据等，并实现了与SWIFT、会计系统接口。国际结算系统上线运行一段时间后，面临的问题是无法解决有效地利用数据进行分析，为决策提供强有力的支持。所以急需建立一套强大的报表和统计分析系统，提供给光大银行总行和各分支行的业务人员、管理人员对国际结算业务的经营和收益进行深入分析。
光大银行建立面向国际结算部的数据分析系统，该系统利用光大银行国际结算系统积累的大量有价值的历史交易数据，国际结算统计分析系统真实地反映光大国际结算业务的经营状况、揭示其发展的规律和趋势，提供高质量的统计数据和报表，并且支持OLAP验证式分析功能。光大银行国际结算统计分析系统基于数据仓库和OLAP技术，提供一个易用、灵活、快速的，集成了分析、统计、报表、数据挖掘的商业智能系统。国际结算统计分析系统是一个全行集中的分析系统，分支行无需配备该系统的维护人员，最大限度地降低光大银行的维护成本；而且各级业务人员无需科技部门的协助就可以自己定制各种报表和分析报告。
国际结算统计分析系统：（1）提供及时、方便的信息获取的方法，涵盖国际结算业务系统统计分析需要的全部数据，以及汇款柜台系统的部分数据，保证数据的质量和及时性，可以通过多个角度、多个层次进行信息查询。（2）可以让业务人员方便地定义各种报表，得心应手地在报表中嵌入分析结果，并且支持报表下钻功能，最大限度的降低开发和维护成本。（3）支持快捷地绘制各种指标的走势曲线、对比柱图、占比图形，对数据进行内在关系和深度挖掘，为决策者作出正确的决定提供有力的依据。可以从机构、行和客户等角度分析国际结算业务的收益情况。（4）能够及时地对异常的情况进行告警，使决策者随时掌控全局。分级的等级评估更是预警、各种比较的有效方法。
光大银行国际结算统计分析系统为光大银行国际业务部的决策管理工作提供了强大的查询、统计、分析、数据挖掘、报表定制功能，极大地提高了工作效率和工作质量，并且减少系统的维护成本，达到较高的投资回报率。用户可以随时、随地掌握业务的变化和收益的变化，帮助用户从“市场占有率”观念转变为“利润贡献度”观念，从而在未来激烈的竞争中立于不败之地。
如果2016年以前可以称之为大数据发展的“上半场”，其核心工作是大数据市场的教育，那么从2017年开始，大稻萁进入“下半场”，其核心任务是全面推进大数据的应用，特别是行业应用。和云计算一样，大数据也是企业业务转型升级的一个重要“抓手”。国家的重视与扶持为大数据产业的发展提供了一个良好的契机，那么大数据厂商和企业用户又该如何利用好这一契机，加速大数据应用的落地呢？
大数据是能力，更是一种素养
提到Qlik公司，可能很多人都不会感到陌生。2016年2月，Qlik再次位列GarLrteT商业智能与分析平台魔力象限报告的领导者象限，这已经是Qlik连续6年位列领导者象限。用Qlik大中华区董事总经理潘应麟（AriesPoon）的话说，Qlik是商业智能（BI）领域颠覆性的力量。
大数据概念的普及、云计算的应用，以及社交网络、移动应用在中国的快速兴起，促使中国企业用户更加关注大数据应用，同时也推动了商业智能在中国的迅猛发展。“2017年，可视化分析平台的探索将成为大数据应用的重点和热点之一。每个员工对大数据的认知和数据素养的提升，将进一步推动企业的大数据实践。“潘应麟表示。
2017年是数据化元年，这是Qlik给出的判断。未来，整个社会是以数据为驱动的，企业的决策是以数据为依据的。这是数据化带来的最大变化。实现数据化需要一个过程，不仅需要“趁手”的大数据工具，更需要具有数据素养的人。这里说的人既包括那些专业的大数据工程师和科学家，也包括企业普通的员工。毫无疑问，数据化将引领信息化的新风尚。
在数据化时代，有哪些新的趋势、热点值得关注呢？
在大数据刚出现时，很多人认为大数据可以取代商业智能。其实，大数据与商业智能并不矛盾，大数据只是一种实现商业智能的更先进、更有效的手段和方法。
传统的商业智能应用通常部署在企业内部，比如部署在企业本地的数据仓库。Qlik认为，2017年是云计算的一个爆发点，大量的商业智能应用将部署在云端，而且混合云的应用方式更受企业青睐。传统的商业智能主要工作是制作让领导看的各种报告和报表。传统的商业智能是管理层专享的。但是随着大数据技术的发展，以及可视化分析功能的增强，数据分析的效率持续走高，而数据分析的成本不断降低，即使是普通员工也可以做一些力所能及的数据分析和挖掘工作。现代化的商业智能成了大众的“福利”。
以前，企业出于集中管理的需求而采用商业智能系统，看重灵活性与规模化，有时可能会为了达到管理的目的而牺牲敏捷性。潘应麟表示，从2017年开始，现代化商业智能将逐渐取代传统商业智能，追求弹性和开放平台，让更多的员工受惠。
大数据分析再也不是少数管理层和专家的专利。客观上，自助式的可视化分析工具的成熟促进了大数据应用的“平民化”发展，让那些希望自己掌控信息的处理、分析和挖掘的企业有了更多的主动权和选择权。以前，企业为了分析而分析，分析是目的。现在，分析是面向用户和需求的，分析的焦点转向了定制分析应用和应用中的分析。大数据工具渐渐变成了一个易于获取的商品，一些桌面的可视化应用已经是免费的。未来，人们将以更低的成本、更快的速度实现可视化的分析，探讨数据，获得更深入的商业洞察。
大数据是一种能力，更是一种素养。大数据的概念刚出现时，很多人理所当然地将大数据认定为是“阳春自雪”，是只有大数据科学家才玩得转的技术和应用。但是，当人们发现大数据应用无处不在，给人们的工作和生活带来翻天覆地的变化时才逐渐认识到，大数据不应该被当成一门深奥的学科，只供理论研究，而应该成为每个企业甚至每个员工的一种能力，或者说应该具备的一种专业素养。
现在，许多大数据企业得到这样一种共识――人人都是数据科学家，它的意思是，即使你不具备高等数学、数据建模等专业知识，也可以轻松自如地应用大数据的工具、方法，快速获得想要的分析结果，并以此作为决策的依据和行动的指南。
企业要具备数据化运营的能力，员工要具备基本的数据素养。数据化可以解释为阅读、操作、分析和讨论数据的能力。这也是Qlik认为的数据素养的基本内涵。
“我们尝试建立一个大数据的培养体系，在普遍提升企业员工的数据素养的同时，更多更好地培养大数据工程师、大数据科学家。”潘应麟表示，“我们的最终目标是建立一个可信的数据化环境，让用户放心地使用数据。”
善于发现大数据商机
《规划》中提出了大数据的七大任务：强化大数据技术产品研发，深化工业大数据创新应用，促进行业大数据应用发展，加快大数据产业主体培育，推进大数据标准体系建设，完善大数据产业支撑体系，提升大数据安全保障能力。大数据的发展可以从行业入手，抓住几个热点领域，比如工业大数据、政府大数据、制造业大数据、安全大数据等，率先取得突破。
关键词：商场管理智能技术技术应用
鉴于商场管理中的智能技术对于商场健康运行的重要性，要从商业智能概述、商业智能的管理模式、商业智能的典型应用等几个关键的环节入手，才能切实掌握和运用好这项技术。
1、商场管理中的商业智能
1.1商场商品销售管理
商品销售管理包括商品的销售策略及其销售量分析，影响商品销售的因素分析及商品销售的改进方案的预测。商业智能系统通过数据仓库中存储的商品销售信息，建立销售模型。且通过OLAP(联机分析处理)进行多维的分析，倘若将其分为总体销售模型、商场销售模型或是部门销售模型对产生不同结果的销售模型分析其销售量和及其销售策略。要进行销售影响的因素分析和评估，经过对历史数据的比较分析建立提高销售量的预测模型，最终提高供应链企业的营销额度。
1.2商场协同合作管理
在供应链上各节点企业间的协同合作是供应链管理的关键核心内容。供应链管理的关键在于供应链各节点企业间的联接及其合作，以及相互之间在生产、设计、竞争策略等方面良好的协调。供应链的协调主要有进货质价管控一分销协调库存一销售协调一致。
众所周知，商业智能系统就是以一种交互透明的方式使供应商、销售商及其客户之间进行信息交流，促使他们在对商品的开发生产及销售过程中进行协同合作的管理。商业智能系统可以帮助商场决策者通过Web对供应商进行电子询价并使用聚类分析和人工神经网络算法等一系列技术，帮助决策者从中选择合适的战略伙伴，并协助其对订单进行管理从而达到进货质价管控协调的目的。在具体的商场供销存过程中，商业智能系统通过基于Web的看板系统对供销存的各节点工作进行协调，继而达到有效的管理目的。商业智能系统使用地理信息系统对第三方物流进行有效地管理，并使用客户关系系统管理客户信息，最后达到库存一销售协调的目的。
1.3商场客户关系管理
客户关系管理就是对客户信息进行分析处理并做出决策的过程。商业智能系统经过数据挖掘技术帮助供应链对客户进行分类识别最有力的客户群:客户流失管理、进行欺诈检测，从而不断提高客户满意度。
2、商场中商业智能的管理模式
通常状况下，BI能帮助企业提高决策能力和运营能力，主要是基于以下三种关键方式：
(1)基于目标管理。一个市场可能有上百个绩效目标，不同的部门、团队、乃至于个人都可能有其绩效目标。基于横跨全商业的信息系统，辅以外界的资料，商业智能系统能实时计算跨组织的绩效目标，以了解自己的竞争优势。(2)基于例外管理。由于能实时且持续地计算各种绩效目标，商业智能系统可以监测其与计划目标的偏差。当偏差过大的时候，系统就会立即以各种通信方式（如电子邮件）通知责任主管。当主管收到例外信息时，可能希望立即采取某一行动。商业智能系统能在例外信息中建议数种随机应变，而且每种应变相当于一个工作流程，各有其后续的动作或是结果。(3)基于事实管理。无论目标或是例外，背后真正支持的力量皆来自事实。商业智能系统将企业目标和例外结合事实，使得主管得以进一步分析原因或趋势，查询并探测相关的信息。
3、商场商业智能的典型应用
商业智能的优势在于将各类数据、信息进行高度的概括，而后形成供高级决策者进行战略决策时参考的企业经营状况分析报告，为企业提供及时、高效的战略决策支撑。其典型应用主要有以下四个方面：
3.1商场的客户关系管理
以客户为中心的企业战略正在逐渐取代以产品为中心的商场战略，充分利用客户信息是提商场份额的一条重要途径。利用BI，商场可通过客户划分、客户行为分析、重点客户和潜在客户发现等来了解客户，探寻在日常客户交易的数据中是否隐藏着一些有价值的信息，以帮助商场有针对性地实施CRM战略，为客户提供个性化服务和交叉销售，从而提高客户的满意度和持久度，为商场赢得市场机遇。
3.2商场的绩效管理
商业智能技术能够从商场各种应用系统中提取出各种基础绩效指标与关键绩效指标（KPI,KeyPerformanceIndicator），这些应用系统包括销售、市场、客户服务、财务、人力资源、制造和供应链等。为了考核员工的绩效，商场可以先将希望员工要做的工作进行量化，然后借助商业智能工具，管理人员可以追踪、衡量和评价员工的工作绩效，引导员工的思想方向和行动与商场的整体目标保持一致。
3.3商场的可盈利性分析
商业智能技术可以帮助商场分析利润来源、各类产品对利润总额的贡献程度、营销费用是否与经营回报成正比等，能对各部门的营业额、销售量等进行统计，在此基础上，进行同期的比较分析、盈亏分析、应收分析、各种商品的风险度分析等等。可盈利性的分析有利于企业实时掌握自身的发展和经营情况，有利于市场及时调整经营业务、化解经营风险。
3.4商场的异常处理
它是商业智能数据挖掘应用的典型事例,通常通过发展曲线商场能及时发现市场和顾客异常情况,及时快速采取措施,最大程度降低商场风险提高企业收益。如信用卡分析,银行、保险等行业的欺诈监测等。另外，商业智能的应用还能解决诸如成本分析、信用等级评定等难题。
4、结语
综上所述，商场管理中的智能技术对于商场健康运行具有十分重要的意义，只要从其商业智能、商业智能的管理模式、商业智能的典型应用等几个关键的环节入手，不断结合实践进行创新，就一定能把商场搞活、搞好。
2012年学校财务信息管理专业成功申报后，前后已经迎来了2013、2014两届学生，作为一门融合财务会计与信息技术相交叉的新专业，专业建设不仅要秉承传统的财经学相关理论，而且还要适应信息化时代的市场需求，培养企业需要的人才。时值今日，具备“智能化行为”特征的“智能化企业”成为大多数传统企业的需求。在经过专业内全体教师多次反复调研、考察、研讨、学习后，2014级财务信息管理专业人才培养目标初步确定为：数据分析引领财务决策信息化。在此基础上，专业定位设计提出三个层次要求：基于财务会计、强化数据分析、服务管理决策。
二、商务智能课程定位
课程定位需要与课程体系相辅相成，要思考并把握本门课程在课程体系中的地位与作用。财务信息管理专业课程体系建设基本遵循“三步走”思路，即第一学期注重财务会计基础理论知识的教授、第二学期突出数据分析核心知识的教授、第三学期侧重决策智能前沿知识的教授，形成的梯队知识体系助力本专业人才培养方案实施。
（一）从跨学科特性来看
商务智能课程是一门集管理科学、信息技术、数据统计和人工智能等多个前沿领域的交叉性学科课程，顺利完成该门课程的授课需要前导课程的支持，因此，商务智能课程在以上三层梯队知识体系中位于最后一层。
（二）从其最早的概念阐述来看
美国加特纳集团分析师HowardDresner认为商务智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商务决策的制定。可见，商务智能是商务分析中辅助决策的有效利器。
（三）从大数据时代背景来看
各国政府都在强调“基于数据驱动的决策方法”，商务智能与生俱来采用的数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等核心技术体系有效地支持了数据驱动全过程，合理利用并可以成功将数据转化为价值。综上，结合专业定位，商务智能的课程性质是专业核心课，其课程定位设计为“基于数据驱动的决策方法，变数据为价值。”
三、先修/后续课程衔接设计
目前，在全国，商务智能课程主要在计算机类、经管类（信管、电商、物流）等本科层次以上专业开设；在财经类专业且面向高职层次开设商务智能课程，还属罕见；这是本校适应“后信息经济时代”市场需求、实施专业创新与课程改革方面的具体表现。作为一门面向财经类高职生开设的新兴发展课程，如何区别于计算机、软件等专业已开设的类似课程，如何贴近财经类高职类学生的注重动手能力、掌握关键核心技术等特点来开设这门课程将面临着众多挑战。但是，在大数据时代，如果将大数据看成是一种资源,商务智能则是一种驱动力，二者已成功且广泛地应用于金融服务业、交通运输业、通讯业、零售业、能源与公共事业等各行各业中；而且，财务分析已然成为商务智能在众多行业中一个重要的应用领域。因此，在财经类专业开设注重数据驱动财务决策过程的商务智能课程已势在必行。只是，在开设这门课程时，要从实际情况出发，既要考虑当下财经类专业全局课程体系安排，又要兼顾商务智能课程本身的特点，充分思考商务智能课程与先修课程和后续课程之间的逻辑关系和衔接要求。
（一）先修课程
商务智能的先修课程安排可以从以下五个层次分析。第一，商务智能作为计算机、数学、统计等基础学科相交叉的前沿学科，需要学生能够综合运用这些基础理论知识，因此，从学生知识能力的层次要求来看，计算机应用基础、经济数学、应用统计学属于第一层次；第二，商务智能要整合企业的业务系统数据，作为数据加工厂需要学生充分领会“数据收集———数据处理———数据分析———数据展现———报告撰写”的完整数据加工过程，本专业课程体系内设计的“财务数据分析”课程属于第二层次；第三，商务智能作为多种技术综合应用的解决方案，需要学生至少掌握一种主流软件厂商提供的解决方案，并且要求学生能够领会完整项目交付的全过程理念，数据库原理及应用和项目管理两门课程属于第三层次；第四，商务智能作为决策工具，要求学生主要从财务层面学会运用企业经营领域内的决策支持理论，财务管理、财务分析与决策、管理会计等专业课程属于第四层次的先修课程；第五，商务智能作为决策工具，学生仅从财务层面掌握决策分析的理论还是不充分的，还需要学生能够了解企业经营全貌，增强学生对企业业务的理解能力，因此，作为第五层次的课程———企业经营沙盘课程恰好可以实现此衔接要求。
（二）后续课程
在大数据时代，几乎每个人都生活在数据中，几乎所有人都在制造和分享数据。“大数据如何让商业更智能？”对这个问题的思考与回答成为引发商务智能后续课程开发的源动力。大数据要让商业更智能，需要从流程优化、客户洞察、营销规划、产品创新、物流管理、人力资源管理、风险控制七个方面提升大数据对企业竞争的影响力。而作为商务智能后续课程的专业拓展课程其课程性质界定了其后续课程设计不能从这七个方面全面铺开来讲授商务智能的应用。因为，对专业拓展课程的范围设计，需要对专业（群）进行相应分析，根据拓展课程对应岗位群的具体要求，确定与其相关性较强，交叉较多的领域进行。因此，我们选择了从流程优化的角度去拓展商务智能的应用，选择以“流程优化”为主题的“流程智能”课程作为商务智能的后续课程，通过这门课程拓展培养学生深入理解运用商务智能核心技术实现流程优化方面的能力。
四、今后努力方向
