面對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的全球化、市場(chǎng)環(huán)境的復(fù)雜化，員工需要各種有效信息來進(jìn)行管理和決策活動(dòng)。企業(yè)管理的核心是決策，及時(shí)準(zhǔn)確的信息和知識(shí)意味著決策質(zhì)量的提高和企業(yè)績(jī)效的改進(jìn)。商務(wù)智能(Business Intelligence，BI)稀I知識(shí)管理(Knowledge Management，KM)是改善決策者所獲得信息和知識(shí)質(zhì)量的兩項(xiàng)核心技術(shù)。
很多企業(yè)為了能充分利用數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)，提高決策速度和質(zhì)量，紛紛投資建設(shè)商務(wù)智能系統(tǒng)(Business Intelligence System，BIS)與知識(shí)管理系統(tǒng)(Knowledge Management System，KMS)。充分了解和認(rèn)識(shí)KM和Bl是實(shí)施成功的前提，但是，學(xué)術(shù)界和企業(yè)界對(duì)于KM和BI的內(nèi)涵及關(guān)系還存在著不同的看法，有人認(rèn)為，KM和BI是兩個(gè)不同但有重疊的系統(tǒng)，有人認(rèn)為，BI是KM的助手，有人認(rèn)為，KM是BI的子系統(tǒng)。OTR咨詢機(jī)構(gòu)的調(diào)查顯示，在企業(yè)中許多人分不清 KM和BI，60％的被訪者不理解兩者之間的差異。在大量閱讀文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文對(duì)KM和BI及兩者的關(guān)系做了分析。認(rèn)為BI和KM是功能互補(bǔ)的系統(tǒng)。集成KM和BI對(duì)于支持各層管理人員的業(yè)務(wù)活動(dòng)和決策活動(dòng)。提高決策質(zhì)量和速度有重要意義。
1 商務(wù)智能和知識(shí)管理概述
1.1 商務(wù)智能定義
商務(wù)智能源于20世紀(jì)70年代末的決策支持技術(shù)，已經(jīng)成為繼企業(yè)資源計(jì)劃(ERP)之后最重要的信息系統(tǒng)。Gartner Group將商務(wù)智能定義為一類由數(shù)據(jù)倉庫(或數(shù)據(jù)集市)、查詢報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的。以幫助企業(yè)決策為目的的技術(shù)及其應(yīng)用。不同的專家和咨詢機(jī)構(gòu)從不同的角度對(duì)商務(wù)智能做了定義。簡(jiǎn)單地說。商務(wù)智能是指將企業(yè)的各種數(shù)據(jù)及時(shí)地轉(zhuǎn)換為企業(yè)管理者感興趣的信息(或知識(shí))，并以各種方式展現(xiàn)出來，可以幫助企業(yè)管理者進(jìn)行科學(xué)決策，加強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。這里的數(shù)據(jù)不僅僅指企業(yè)內(nèi)部的各種數(shù)據(jù)，而且包括企業(yè)外部的數(shù)據(jù)。
1.2 商務(wù)智能在不斷發(fā)展
商務(wù)智能是不斷發(fā)展的。傳統(tǒng)商務(wù)智能包括后端數(shù)據(jù)庫、前端用戶接口軟件和報(bào)告系統(tǒng)，主要功能包括決策支持、在線分析處理、統(tǒng)計(jì)分析、預(yù)測(cè)和數(shù)據(jù)挖掘。傳統(tǒng)的BI主要處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。現(xiàn)代的BI不僅可以處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也可以借助不斷發(fā)展的信息技術(shù)處理非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。新的實(shí)時(shí)功能使BI 可以迅速處理信息做出決策，BI也可與其他應(yīng)用集成?；赪eb的BI將現(xiàn)有的功能通過互聯(lián)網(wǎng)給廣大用戶。
商務(wù)智能的普及將大大快于過去。IDC公司的市場(chǎng)研究預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)表明，商務(wù)智能技術(shù)已成為導(dǎo)致市場(chǎng)領(lǐng)先企業(yè)與普通企業(yè)差異化的重要因素。66％的領(lǐng)先企業(yè)將其管理層對(duì)商務(wù)智能投資需求的理解評(píng)為優(yōu)秀，而普通企業(yè)這一比例僅為15％。
1.3 知識(shí)管理和知識(shí)管理系統(tǒng)
學(xué)者們從不同角度對(duì)知識(shí)管理做了定義，目前仍無定論。較早提出知識(shí)管理概念的哈佛大學(xué)教授彼得·F·德克魯認(rèn)為．知識(shí)管理應(yīng)建立在學(xué)習(xí)型組織之上。狹義的知識(shí)管理，主要是指對(duì)知識(shí)本身的管理。包括對(duì)知識(shí)的創(chuàng)造、獲取、加工、存儲(chǔ)、傳播與應(yīng)用；廣義的知識(shí)管理不僅包括對(duì)知識(shí)進(jìn)行管理，還包括對(duì)知識(shí)有關(guān)的各種資源的管理。本文的知識(shí)管理主要側(cè)重于狹義的知識(shí)管理。
為了理解知識(shí)管理，必須明確知識(shí)的定義和分類。Russell Ackoff從區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)、信息、知識(shí)的角度對(duì)知識(shí)進(jìn)行了定義。他認(rèn)為，數(shù)據(jù)是未經(jīng)處理的符號(hào)，信息是經(jīng)過處理的、賦予了意義的、有用的數(shù)據(jù)．而知識(shí)是數(shù)據(jù)和信息的運(yùn)用。關(guān)于知識(shí)的分類，普遍接受的是顯性知識(shí)和隱性知識(shí)的劃分。波蘭尼171將人類知識(shí)分為顯性知識(shí)和隱性知識(shí)，前者是可以用文字、語言等清楚表達(dá)的知識(shí)，后者則難以表述，需要在實(shí)踐和行動(dòng)中體會(huì)。Nonaka和Takeuchi的知識(shí)螺旋上升模型把隱性知識(shí)與顯性知識(shí)的相互作用分為外化、內(nèi)化、中介和認(rèn)知四種方式。根據(jù)Delphi Group的調(diào)查顯示，企業(yè)中的最大部分知識(shí)(42％)是存在于員工頭腦中的隱性知識(shí)。
知識(shí)管理系統(tǒng)是組織實(shí)施知識(shí)管理的平臺(tái)，是一個(gè)對(duì)知識(shí)進(jìn)行創(chuàng)造、捕獲、整理、傳遞、共享，進(jìn)而創(chuàng)造出新知識(shí)的完整的管理系統(tǒng)。必須同時(shí)包含對(duì)顯性知識(shí)和隱性知識(shí)進(jìn)行管理的工具．應(yīng)具備知識(shí)管理的4個(gè)基本職能，即外化、內(nèi)化、中介和認(rèn)知。
知識(shí)管理和商務(wù)智能同屬先進(jìn)的管理信息系統(tǒng)，都具備處理信息和知識(shí)支持企業(yè)決策的能力。他們既有共同點(diǎn)，又有很多不同之處。
2.1 知識(shí)管理和商務(wù)智能共同點(diǎn)
(1)都以信息技術(shù)為基礎(chǔ)。無論是商務(wù)智能還是知識(shí)管理，都以信息技術(shù)為基礎(chǔ)，兩者都依賴于計(jì)算機(jī)硬件、軟件、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)通信等技術(shù)。
(2)支持共同的業(yè)務(wù)過程。無論是商務(wù)智能還是知識(shí)管理。都是為企業(yè)業(yè)務(wù)活動(dòng)服務(wù)的。它們基于同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，為企業(yè)管理活動(dòng)提供平臺(tái)和環(huán)境；它們具有共同的使用者，即企業(yè)各層次的決策人員；它們所處理的業(yè)務(wù)對(duì)象也具有很大的重疊性，都是企業(yè)管理過程中的各項(xiàng)活動(dòng)。企業(yè)中知識(shí)管理系統(tǒng)和商務(wù)智能系統(tǒng)相輔相成的。
(3)最終的結(jié)果都是知識(shí)。知識(shí)管理中的知識(shí)明顯的總是直接來自人。商務(wù)智能中的知識(shí)源自對(duì)數(shù)據(jù)的分析。例如，如果一個(gè)公司通過商務(wù)智能分析得出在假期推出產(chǎn)品促銷可以獲利，這就是一條可以捕捉、存儲(chǔ)、分發(fā)的知識(shí)，并且可以和其他知識(shí)一樣使用。從這點(diǎn)來說，商務(wù)智能是使數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成知識(shí)，然后管理知識(shí)的過程。
(4)都包含收集、組織、共享、利用階段。商務(wù)智能的處理對(duì)象是數(shù)據(jù)和信息，知識(shí)管理的主要處理對(duì)象是知識(shí)。雖然有學(xué)者對(duì)數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)做了嚴(yán)格的區(qū)分。實(shí)際上，不管是數(shù)據(jù)、信息抑或是知識(shí)，他們的處理過程都有收集、組織、共享、利用這樣的階段。
(5)都很強(qiáng)調(diào)人的因素。知識(shí)管理的對(duì)象是知識(shí)，也重視和人相關(guān)的文化和行為．強(qiáng)調(diào)人的重要性。注重知識(shí)創(chuàng)新及其有效利用。商務(wù)智能最初的焦點(diǎn)是技術(shù)和數(shù)據(jù)，事實(shí)上商務(wù)智能的使用效果和人的技能有很大的關(guān)系。人借助商務(wù)智能系統(tǒng)，用專業(yè)的技術(shù)進(jìn)行定量分析，解決商業(yè)問題。
(6)都深受企業(yè)文化影響。企業(yè)文化影響商務(wù)智能的效果和決策行為，應(yīng)用商務(wù)智能技術(shù)既要充分考慮技術(shù)因素，還要注重相應(yīng)企業(yè)文化及理念的培育。知識(shí)管理要求合適的企業(yè)文化環(huán)境。Arthur Anderson咨詢公司認(rèn)為，組織應(yīng)該鼓勵(lì)并支持知識(shí)的共享，創(chuàng)造開明和彼此信任的氣氛，協(xié)助顧客創(chuàng)造最大價(jià)值，讓組織內(nèi)的員工自我學(xué)習(xí)成長(zhǎng)。
2.2 知識(shí)管理和商務(wù)智能的不同點(diǎn)
2.2.1 發(fā)展歷程不同
商務(wù)智能是從事務(wù)處理系統(tǒng)、經(jīng)理信息系統(tǒng)、管理信息系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)等演變來的，而且仍在不斷發(fā)展中。知識(shí)管理起源于公司圖書館、競(jìng)爭(zhēng)智能、質(zhì)量管理中的最佳實(shí)踐共享、知識(shí)轉(zhuǎn)移的努力中。它最早的焦點(diǎn)是捕捉、共享、分發(fā)非結(jié)構(gòu)的文本和圖形信息，與商務(wù)智能最初關(guān)注的結(jié)構(gòu)的、定量的信息相反。
2.2.2 運(yùn)作過程不同
商務(wù)智能從不同的數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理以保證數(shù)據(jù)的正確性，經(jīng)提取、轉(zhuǎn)換后將數(shù)據(jù)加載入數(shù)據(jù)倉庫，然后通過聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘等工具加上決策規(guī)劃人員的行業(yè)知識(shí)，對(duì)信息進(jìn)行處理(這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識(shí))，最后將知識(shí)呈現(xiàn)于用戶面前轉(zhuǎn)變?yōu)闆Q策。知識(shí)管理的運(yùn)作過程包括知識(shí)集約、知識(shí)應(yīng)用、知識(shí)交流和知識(shí)創(chuàng)新四個(gè)過程，知識(shí)創(chuàng)新是知識(shí)管理的目的，知識(shí)集約、知識(shí)運(yùn)用和知識(shí)交流是實(shí)現(xiàn)知識(shí)創(chuàng)新所不可缺少的重要步驟。
2.2.3 關(guān)注重點(diǎn)不同
商務(wù)智能主要處理信息資源，是以信息資源的有序化和結(jié)構(gòu)化為目的的，是相對(duì)封閉和獨(dú)立的過程，比較注重信息外部形態(tài)的組合和整合。知識(shí)管理系統(tǒng)處理的是知識(shí)資本，是以知識(shí)共享和創(chuàng)新為主要目標(biāo)的開放過程，重點(diǎn)解決信息超載而知識(shí)匾乏的問題。重視顯性知識(shí)和隱性知識(shí)的交互作用。對(duì)于組織來說，商務(wù)智能處理的是現(xiàn)實(shí)世界客觀屬性信息，知識(shí)管理系統(tǒng)處理的對(duì)象是客觀世界信息的個(gè)人化知識(shí)，包括存儲(chǔ)在人腦中的隱性知識(shí)，如人的思想、技能、經(jīng)驗(yàn)和觀點(diǎn)。
2.2.4 采用的核心技術(shù)不同兩個(gè)系統(tǒng)采用的核心技術(shù)雖然有重疊，但管理的重點(diǎn)不同。商務(wù)智能核心技術(shù)包括數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘和企業(yè)信息門戶。從技術(shù)角度來看，BI重視分析數(shù)據(jù)的技術(shù)，知識(shí)管理的核心技術(shù)包括文檔管理技術(shù)、群件技術(shù)、文本挖掘與檢索技術(shù)、企業(yè)知識(shí)門戶技術(shù)等。從技術(shù)角度的來看，知識(shí)管理重視管理和分發(fā)知識(shí)的技術(shù)。
2.2.5 對(duì)象的加工深度不同
商務(wù)智能系統(tǒng)的信息加工過程更多的是計(jì)算、合并、匯總、連接等表層處理，而知識(shí)管理系統(tǒng)的加工過程較多著眼于對(duì)知識(shí)的解析、分類、合成、整理、映射等深層處理。知識(shí)管理系統(tǒng)對(duì)知識(shí)的加工深度，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于商務(wù)智能系統(tǒng)對(duì)信息的處理深度。
3 知識(shí)管理和商務(wù)智能關(guān)系的研究現(xiàn)狀
雖然知識(shí)管理和商務(wù)智能發(fā)展歷程不同、運(yùn)作過程不同、關(guān)注重點(diǎn)不同、采用的核心技術(shù)不同、對(duì)象加工深度不同，但是他們具有共同屬性：都處理知識(shí)，都受企業(yè)文化和人的影響，支持共同的業(yè)務(wù)過程、有相同的處理階段。知識(shí)管理系統(tǒng)和商務(wù)智能系統(tǒng)是組織中兩個(gè)既緊密聯(lián)系又相互區(qū)別的應(yīng)用系統(tǒng)。貫穿于組織管理的全過程，同時(shí)覆蓋了管理業(yè)務(wù)的各個(gè)層次。對(duì)于二者的關(guān)系，國內(nèi)外很多學(xué)者進(jìn)行了研究。
3.1 國外研究現(xiàn)狀
McKnight認(rèn)為，通過使用商務(wù)智能知識(shí)得到了管理，主張KM是面向內(nèi)部的BI，是在BI環(huán)境下組織的。Haimilafl51把KM看作是BI的幫手。Marco認(rèn)為，沒用基于BI的強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。真正意義的企業(yè)KM解決方法不可能存在。實(shí)際上元數(shù)據(jù)庫是KM解決方案的骨干，BI元數(shù)據(jù)庫技術(shù)使企業(yè)范圍的知識(shí)管理得到真正的實(shí)行。
Richard T．Herschel和Nory E．Jones把商務(wù)智能看作是知識(shí)管理的子集。他們認(rèn)為，BI重點(diǎn)在顯性知識(shí)，但KM則包括隱性知識(shí)與顯性知識(shí)。兩者都促進(jìn)學(xué)習(xí)、決策與理解。 Nonaka和Takeuchi認(rèn)為，在知識(shí)管理的四個(gè)基本職能中，商務(wù)職能可能直接影響認(rèn)知過程，很小程度影響中介、外在化及內(nèi)在化過程。
Cook和Cook認(rèn)為，知識(shí)管理和商務(wù)智能都源自企業(yè)管理理論，都用到技術(shù)。BI幫助組織增加信息的價(jià)值，但是它沒有能力整合非定量的數(shù)據(jù)。企業(yè)80％的商業(yè)信息是非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的。從非結(jié)構(gòu)化文本中提取感興趣的信息與知識(shí)對(duì)企業(yè)更有價(jià)值。文本挖掘主要作為KM技術(shù)，也被視為現(xiàn)有BI產(chǎn)品性能的邏輯延伸。OkkohenJ．等認(rèn)為，知識(shí)管理和商務(wù)智能有交叉和重疊，商務(wù)智能把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息和情報(bào)，知識(shí)管理系統(tǒng)給這樣的信息和情報(bào)附加意義。
Kadayam認(rèn)為，知識(shí)管理和商務(wù)智能應(yīng)該集成。Kadayam聲稱，多種技術(shù)發(fā)展正在KM和BI中構(gòu)建橋梁。KM和BI的集成將加深與拓寬搜索的知識(shí)與信息量，同時(shí)增加所獲智能的價(jià)值、活動(dòng)能力以及投資回報(bào)。IBM提出，雖然知識(shí)管理技術(shù)不如商務(wù)智能成熟，但是隨著時(shí)間的流逝，這些系統(tǒng)會(huì)從彼此借鑒技術(shù)和激發(fā)新的方法，能同時(shí)分析數(shù)據(jù)和文本，這種混合的系統(tǒng)稱為BIKM。傳統(tǒng)上IT業(yè)把知識(shí)管理和商務(wù)智能作為解決共同問題的補(bǔ)充方法：“商務(wù)智能是分析數(shù)據(jù)，而知識(shí)管理是共享內(nèi)容，兩種方法是補(bǔ)充的，他們不是彼此依賴的。”目前，已經(jīng)有一些企業(yè)開始了知識(shí)管理和商務(wù)智能的集成平臺(tái)的研制。 Nemati等認(rèn)為，要改進(jìn)企業(yè)決策和行為，需要知識(shí)管理和商務(wù)智能的綜合。他們極力主張新一代的知識(shí)系統(tǒng)不僅僅捕捉、篩選、存儲(chǔ)、組織、傳播數(shù)據(jù)與信息，也包括企業(yè)知識(shí)。他們建議知識(shí)倉庫作為數(shù)據(jù)倉庫模型的延伸，不僅利于知識(shí)的捕捉和編碼，也可提高組織知識(shí)的恢復(fù)與共享。
3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀我國對(duì)于知識(shí)管理和商務(wù)智能關(guān)系的研究還很少。劉力等提出商務(wù)智能技術(shù)是知識(shí)管理的必要手段和助推器。朱曉武認(rèn)為，商務(wù)智能是用另外一種方法來解決知識(shí)管理中的知識(shí)共享問題。簡(jiǎn)禎富認(rèn)為，商務(wù)智能工具所得到的信息是企業(yè)知識(shí)的來源之一，需納入整體知識(shí)管理的體系內(nèi)，進(jìn)行知識(shí)擴(kuò)散與分享(見圖 1)。
圖1 企業(yè)數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)與決策分析的關(guān)系
國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于知識(shí)管理和商務(wù)智能關(guān)系的觀點(diǎn)可以分為以下三類：①把BI看作是KM的子系統(tǒng)；②把KM看作是BI的幫手；③認(rèn)為BI和KM是功能互補(bǔ)的系統(tǒng)，二者需要集成。本文同意第三種觀點(diǎn)。在各自領(lǐng)域分別增長(zhǎng)的“知識(shí)管理”和“商務(wù)智能”需要加以合并，共同支持用戶的決策過程和活動(dòng)。充分利用知識(shí)管理和商務(wù)智能發(fā)掘隱藏在半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)后面的知識(shí)越來越必要。
4 知識(shí)管理和商務(wù)智能集成研究現(xiàn)在的知識(shí)管理系統(tǒng)缺少與企業(yè)信息系統(tǒng)的聯(lián)系，別是數(shù)據(jù)層次上的聯(lián)系。企業(yè)信息系統(tǒng)缺少知識(shí)存儲(chǔ)和處理功能，現(xiàn)在的知識(shí)管理系統(tǒng)通常獨(dú)立于企業(yè)信息系統(tǒng)之外，或者是作為一個(gè)獨(dú)立的模塊通過接口與信息系統(tǒng)連接。對(duì)于企業(yè)來說，知識(shí)管理與數(shù)據(jù)管理、信息管理一樣貫穿于整個(gè)業(yè)務(wù)過程中，都是業(yè)務(wù)活動(dòng)的有機(jī)組成部分?，F(xiàn)有的知識(shí)管理系統(tǒng)需要與企業(yè)信息系統(tǒng)能融合，才能很好滿足企業(yè)知識(shí)管理的需要。商務(wù)智能系統(tǒng)是與企業(yè)信息系統(tǒng)緊密相連的系統(tǒng)。集成商務(wù)智能與知識(shí)管理就可以實(shí)現(xiàn)知識(shí)管理與企業(yè)信息系統(tǒng)的緊密聯(lián)系。本文把商務(wù)智能與知識(shí)管理集成系統(tǒng)稱為KMBI，可以處理、分析企業(yè)數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)，支持企業(yè)各項(xiàng)活動(dòng)，根據(jù)信息系統(tǒng)開發(fā)分層設(shè)計(jì)的思想，KMBI可以分為數(shù)據(jù)集成、功能集成和表示層集成三個(gè)層面的集成(圖2)。
圖2 集成知識(shí)管理和商務(wù)智能的KMBI體系結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)層：商務(wù)智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)層主要包括企業(yè)各種底層數(shù)據(jù)庫及來自CRM、ERP、SCM的信息資源、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市。知識(shí)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)層主要指知識(shí)庫和元知識(shí)庫．所有的知識(shí)均存儲(chǔ)在邏輯上統(tǒng)一的知識(shí)庫中，知識(shí)庫負(fù)責(zé)響應(yīng)檢索請(qǐng)求、知識(shí)的存儲(chǔ)管理和安全管理等。KM和BI在數(shù)據(jù)層上的集成主要采用中間件等技術(shù)實(shí)現(xiàn)分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)集成。數(shù)據(jù)層是KMBI系統(tǒng)的關(guān)鍵層，它通過高性能的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、知識(shí)庫、元數(shù)據(jù)庫、元知識(shí)庫，為各種信息轉(zhuǎn)化和知識(shí)的應(yīng)用提供有力支持。
功能層：功能層整合了知識(shí)管理和商務(wù)智能的關(guān)鍵功能，包括數(shù)據(jù)挖掘、聯(lián)機(jī)分析、知識(shí)評(píng)價(jià)、知識(shí)地圖等，各功能模塊之間遵守高內(nèi)聚、低耦合的原則。實(shí)現(xiàn)了對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)的全面分析和聯(lián)系。知識(shí)交流平臺(tái)幫助員工以直接交流的方式來進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)、訣竅等隱性知識(shí)的交流和共享。知識(shí)地圖使人們知道在哪兒能找到知識(shí)，是利用現(xiàn)代信息技術(shù)制作的組織知識(shí)資源的總目錄及各知識(shí)款目之間關(guān)系。聯(lián)機(jī)分析(OLAP)可以對(duì)商務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析處理，生成新的商業(yè)信息，又能實(shí)時(shí)監(jiān)視商務(wù)運(yùn)作的成效，使管理者能自由地與商務(wù)數(shù)據(jù)相互聯(lián)系。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從存放在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或知識(shí)庫中的大量數(shù)據(jù)中挖掘出人們感興趣的知識(shí)。常用的數(shù)據(jù)挖掘方法有關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粗糙集法、聚類方法、遺傳算法和統(tǒng)計(jì)分析方法等。
表示層：是用戶與系統(tǒng)的接口，用于實(shí)現(xiàn)用戶界面。知識(shí)管理和商務(wù)智能在內(nèi)容獲取和顯示上都共有終端技術(shù)?，F(xiàn)在，通過集成的KMBI平臺(tái)，可以容易地顯示數(shù)據(jù)、信息、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的知識(shí)以及人驅(qū)動(dòng)的知識(shí)，集成平臺(tái)將知識(shí)管理和商務(wù)智能進(jìn)一步集成，形成了整合知識(shí)管理和商務(wù)智能系統(tǒng)的企業(yè)智能門戶，為企業(yè)的決策和管理提供更便利的信息和知識(shí)服務(wù)。企業(yè)員工可以方便地查詢和獲取知識(shí)庫中的知識(shí)，以實(shí)現(xiàn)知識(shí)的共享和交流，并不斷對(duì)知識(shí)庫進(jìn)行豐富及更新。也可以實(shí)時(shí)獲取企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，可以利用OIAP、數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘等技術(shù)從大量的數(shù)據(jù)資源中獲得規(guī)律或新的知識(shí)，并將經(jīng)過驗(yàn)證的規(guī)律和知識(shí)存儲(chǔ)的知識(shí)庫中，以方便知識(shí)的重復(fù)使用和創(chuàng)新。決策者將數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)與企業(yè)具體的運(yùn)用過程相結(jié)合，將分析后得到的系統(tǒng)化知識(shí)運(yùn)用到實(shí)際工作中去。
5 總 結(jié)
通過對(duì)KM和BI的分析，發(fā)現(xiàn)二者在功能上有很強(qiáng)的互補(bǔ)性，他們作為在各自領(lǐng)域發(fā)展的系統(tǒng)，有著獨(dú)立的看待問題的視角，且具有不同的系統(tǒng)體系框架，因此集成時(shí)必須抓住二者所具有的共性。集成的KMBI系統(tǒng)，可以最大化用戶的工作效率，為企業(yè)客戶提供最好的服務(wù)，可以實(shí)現(xiàn)企業(yè)決策者對(duì)各種數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的360度分析和使用，提高決策質(zhì)量和速度，提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
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