商业智能在科技服务决策支持系统中的应用

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0 引言

目前在科技服务体系中存在一些问题，如科技成果的生产力转化率低、转化成本高，科技投人存在地域和行业的不平衡等。一个重要的原因就是科技成果转化的双方所获取的科技信息有限，沟通成本较高。就科技中介服务机构来说，虽然占有大量的科技信息资源，但缺乏对这些信息资源的科学分析手段和工具，不能有效地从这些信息资源库中提取有用的信息，缺乏对供需双方相应的技术咨询和决策支持。如何把已有的海量的科技信息数据转换成更有价值的信息。以便用于决策支持呢?商业智能被广泛认为是最好的解决方案之一。

把商业智能技术用于科技服务决策支持系统，对于充分利用已有大量科技服务信息，提高信息供需双方辅助决策能力和科技中介机构的服务能力有重要的理论价值和现实意义。

1 商业智能相关概念

商业智能的概念最早于1996年提出来的。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目标的技术及其应用。BI将数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等结合起来应用于商业活动中，从不同的数据源收集的数据中提取有用的数据，对数据进行清洗以保证数据的正确性，将数据经转换、重构后载人数据仓库或数据集市;然后利用合适的工具对数据进行处理，这时信息变为辅助决策的知识; 最后将知识呈现于用户面前，为管理决策提供参考。可见BI并不是基础技术或者产品技术，而是一种解决方案。

商业智能的核心技术主要包括三个关键部分;数据仓库和数据集市、联机分析处理以及数据挖掘，其中数据仓库和数据集市是商业智能的基础，数据挖掘是对数据仓库中的数据进行分析和处理的重要工具。

数据仓库是一种支持企业或组织管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、随时间不断变化的管理技术。主题是一个抽象的概念，在逻辑意义上，它是对应某一宏观分析领域所涉及的分析对象;集成是指原始数据库的数据进人数据仓库前，首先经过清理、抽取、转换等加工甲将原始数据的组织方式从面向应用转换到面向主题;稳定是指数据经集成进人数据仓库后就极少或根本就不改变，随时间不断变化是指数据仓库被不断追加数据，而其中已有的数据逐渐成为历史数据，数据具有时间属性。数据仓库以构建新的分析处理环境，为决策者提供信息，支持决策分析处理为目标。

2 科技服务DSS的系统设计

2.1 系统总体结构

联机分析处理的核心就是多维分析它支持用户从多角度、多个层面又见察和处理数据，其用于分析的基本动作主要有切片、切块、旋转、钻取等。按照数据组织方式的不同，并发现趋势。它们响应前端用户的分析请求，将多维数据传送给前端的分析工具显示。

前端展现层:在用户眼中，用户界面的显示才是最重要的，本系统中采用来设计基于Web的数据展现和图形展现，并提供给用户多种查询方式，能根据用户要求钻取到相关层，获得相关的明细数据。