基于大數據分析技術的商業智能應用策略研究

唐珂琳

（湖南工業職業技術學院，湖南 長沙 410006）

在新時期下，企業設計運營方案時所需的數據已由傳統的人工記錄轉換為大數據技術的應用，可以減少人為因素在數據收集與記錄過程中的影響，保證各項數據工作快速和有效地開展[1]。此時，大數據分析技術的應用可以將原有的人力成本做到針對性的減少，但成功將工作效率做到相應的提升，同時商業智能與電子商務數據分析結合，又能夠實現各類消費數據的直接利用。所以，大數據技術下，商業智能在電子商務數據分析中的應用與研究是十分必要的，具有一定的社會意義。

一、大數據分析技術的應用價值

大數據實為一個容納各類數據和信息的大型資料庫，通過先進的技術對所有數據進行科學和全面地分析，借助特定的處理模式使用戶的各種需求得到切實有效的滿足，極具針對性又帶有個性化特點[2]。在對大數據分析技術進行有效運用時，工作人員要走出以往的認知誤區，不僅將其視為可以完成各項數據存儲的先進技術，還應認識到該技術更注重處理各類數據的過程，也要關注整個分析的過程。可見大數據已成為社會性的新興產業。企業若想將經濟效益、社會效益擴大化，可以對該技術進行有效應用，極大程度地提升數據處理的能力，使該技術與企業的生產、運營等多個環節結合，從而實現高效生產，彰顯出大數據分析技術在新時期下的應用價值和必要性。

二、商業智能體系概述

商業智能即BI系統，涵蓋了信息的搜索過程、各項管理和各類數據的科學分析等多個不同的內容。企業可以借助商業智能體系的構建，獲取生產和經營等階段所需的決策信息，保證決策者制定的各項方案的可行性與針對性，讓整體規劃彰顯出系統性，為企業的前行帶來助力[3]。在實踐中，企業認識到商業智能已不僅是一種先進的應用技術，更多的是借助其所提供的科學方案對前行中所遇到的諸多問題進行有效解決。那么，商業智能的應用將會與電子商務數據做到深入的結合，必須根據企業前行中所產生的所有數據來實現可視化的分析與科學處理，讓每個生產活動得到不斷優化，從而保證數據極具科學性。對于一些復雜數據，企業可以在商業智能與電子商務數據分析的結合下完成快速和準確的篩選，在可視化的模式下顯示數據的透明性，與用戶的需求相契合，可以將其利益擴大化。

三、基于大數據技術的商業智能應用策略

1.借助網絡優勢完成數據整合

在大數據技術的引入下，企業可以將其優勢與運營階段進行融合，從而將經濟效益極大程度地提升，同時也使商業價值不斷提高，彰顯出大數據技術的積極影響。企業能夠在大數據的幫助下對用戶的行為進行全面收集和深入分析，輕松尋找到數據的潛在規律，找出用戶行為的特點和真實需求，從而以此為根據完成后續的廣告推送；對操作的方式和推送內容做到針對性地更新，可以滿足用戶各時期不斷變化的需求，使之帶著持續的熱情參與到不同的消費活動，有效提升企業所應獲得的經濟效益，也樹立起全新的品牌形象。基于大數據技術的商業智能也開始依托自身的獨有優勢為各行業的前行帶來助力，可以讓企業運營與BI系統巧妙融合，在數據庫技術的輔助下進行海量數據的收集、存儲和處理等，但還應將商業智能與電子商務進行深入結合。即使面對無結構和凌亂的用戶數據，也能夠在信息處理技術的優化下完成快速和科學地分析，實現傳統手段與商業智能的協調[4]。目前，大數據與商業智能給人們的生活帶來巨大的改變，同時也給企業的各類經營活動和各階段的生產帶來變革性的影響。管理人員不僅要基于大數據分析技術來規劃企業的未來，還應將商業智能與電子商務數據分析結合，讓企業各時期的發展方針極具可行性，實現綠色的可持續前行。企業管理人員應看到電子商務數據與商業智能的融合是未來的趨勢，必須拿出科學的態度來實現智能化建設。例如，微軟公司借助先進技術的特點，開發相應的軟件來進行數據的處理。在軟件的應用中，將資源浪費的情況得到解決，彰顯出減少資源消耗的目的，也正是將發展觀念與企業的前行結合，為智能化的轉型帶來促進效用。

2.依托商業智能做好數據分析

在大數據系統中，若想對各類數據進行分析，需要在互聯網和先進技術的幫助下實現。在傳統的商業智能系統中，已包含數據的收集、整合與分析等不同的內容，在新時期下的處理速度和準確度已不能滿足企業的真實需求，必須構建出新型的架構平臺，從而將商業智能與電子商務數據分析進行切實有效地結合，在相互促進中給企業的不斷前行帶來技術支持[5]。正常來講，企業在對設計經營活動時，會依托各項數據的處理結果，包括內部和外部兩種數據。對于內部數據，即EPR系統、OA系統所提供的一些數據，也涵蓋財務部門和管理部門收集的信息，在大數據技術的幫助下實現組合而形成內部數據。對于外部數據，多是網絡上的數據，具有非結構化的特點，例如，視頻、圖片和超文本等。企業要對這些數據進行分析時，必須先要做好收集，再通過整理進行分類，最后借助所需技術來完成分析。所以，要將各種先進技術的優勢進行極為充分的結合，在具有極強專業能力和極高信息素養的操作人員的參與下，依托其熟練的數據處理技術和扎實的理論知識進行后續的各項工作。使商業智能在電子商務數據分析中的應用更為有效，讓工作得以順利和快速地開展。除此之外，企業要完成內部與外部數據的同步處理，還要根據當中的差異來選用相應的處理方式。例如，針對點和內容的不同進行數據分析，讓操作極具針對性和科學性，也體現了靈活性。特別是在非結構化的數據分析時，企業要認識到該數據的存儲方式，已由關系型的數據轉換為分布式數據，所以存儲位置也發生相應的變化。那么，對該數據進行處理時，首先對其進行重新整合，再基于大數據分析技術，將商業智能與電子商務數據分析結合，最后進行數據的深度處理，彰顯出集成化。

3.基于BI體系實現技術融合

目前，數據采集的方式多是選用數據接口的收集方式，還有網絡數據收集，同時搭配系統日志的收集方式來完成的。網絡數據收集是借助互聯網技術，HTTP網絡協議的仿真模擬，通過網絡爬蟲技術來進行數據的收集。系統日志收集，是通過信息設備所具有的記錄功能進行用戶行為的記錄與實時跟蹤，以日志文檔的方式存儲于數據庫，在需要的時候隨時調動。除此之外，可通過RESTAPI進行常用商業數據的分析。數據接口的收集是依托軟件廠商所提供的一些數據接口完成數據的采集工作。但新時期下，傳統技術面對大量的數據開始力不從心，應基于BI體系實現技術融合，實現傳統技術與網上域點的連接，可以根據用戶的行為和需求向其提供可能感興趣的信息。例如，國外某電力企業對大數據分析技術的優勢進行結合，讓服務模式極具個性化，同時將商業智能在電子商務數據分析中進行應用；讓商業發展的方向發生改變，加快產業革新的速度，讓該企業的社會、經濟和生態效益不斷增強。在新時期下，基于BI體系，將商業智能在電子商務數據分析中更好地應用，還可以與酒店、旅行社等結合，根據用戶的需求來推送相應的優惠券和折扣活動。讓不同層次的用戶均可以獲得與自身需求相契合的信息，彰顯出個性化。與此同時，基于BI系統的技術融合還能收集消費者的不同興趣，對不同階段的數據進行對比并找到消費行為的規律。從而為其提供生活類的服務，促進消費并保證了企業具有持續的發展能力。除此之外，商業智能在電子商務數據分析中的應用還可以收集消費反饋行為，讓消費者帶著持續的消費熱情，從而獲得較好的滿意度，根據市場與消費的微小變化來調整經營策略。

四、結語

在大數據時代下，我國各企業應該充分認識大數據的優勢和價值，從而將其與生產、運營和服務等多個環節進行極大程度的結合，讓企業的運營呈現出數字化并加快整體的轉型速度。在實踐中，企業應緊跟時代進步的趨勢，結合運營的成效和管理方案對未來的前行方向實時調整，將理念不斷更新。為此，企業基于大數據分析技術，將商業智能應用于電子商務數據分析中，不僅與自身的前行方向契合，還可以將商業智能和大數據分析技術的應有效用極大地發揮，讓企業的服務更具個性化，彰顯出管理方案的可行性，實現新時期下商業智能的數字化運營。