数据仓库、联机分析技术的不断成熟和发展，可以说，它们为商务智能提供框架基础，但是真正给商务智能赋予“智能”生命的其实是这两个链条之后的下一产业链：数据挖掘。尿布和啤酒，这二者听起来风马牛不相及，但这正是对历史数据进行挖掘的结果，反映的正是搜集到数据的一个规律。经过对数据的跟踪调查，一些年轻的爸爸经常要去超市为家里的婴儿买尿布，这其中有30%-40%的新爸爸会选择顺便买点啤酒，随后沃尔玛就对啤酒喝尿布进行了捆绑销售，结果不出意料，销售量大大增加。如果没有数据挖掘，这种微妙的关系就很难被发现，它的发展和成熟，最终推动了商务智能在各行各业的广泛应用。
　　随着数据仓库、联机分析和数据挖掘技术的不断发展和完善，业界曾一度认为，商务智能的发展已经到了功德圆满的程度，很好完成了其自身的使命，因此，早期的商务智能的产业链条仅此有这三块而已。
　　但是技术的发展是永无止境的，进入21世纪后，在大数据的时代背景下，商务智能的产业链条再一次向前迈进一大步，即：数据可视化。它是指通过将复杂的数据转化为直观的图形呈现给最普通的用户群，使得商务智能不再是高级分析人员的专利，而是更加贴近大众生活，通俗易懂，成为人人都可以使用的工具和手段。
　　总之，商务智能的这个四个发展链条，每一块都很复杂，彼此间也有着很强的独立性。不过一个好的商务智能产品，并不需要面面俱到，目前，也有不少公司专注在一个链条上不断的完善发展。
　　3打造商务智能个性化实践，挖掘信息真正的潜力和价值
　　商务智能的发展历程是一个渐进的、复杂的演进过程，到目前为止，它的内涵和外延还都处于动态的发展当中。它所包含的产业链条，还有不断扩大发展的趋势。特别是在大数据时代，数据挖掘技术的潜力非常巨大，可以预见，这一技术将对人类社会产生深远影响，大数据时代的竞争，将会是知识生产率的竞争，而以发现新知识为目标的商务智能，必定是这个时代最受关注的竞争利器。在这样的时代下，企业如何利用大数据打造商务智能的个性化实践呢？第一，必须保证数据的来源真实、快捷、规范。在调研初级阶段，必须根据要求确定好数据范围，再以此为基础进行数据分析等，利用统一的数据平台和数据接口对财物、采购和费用、供应链、人力资源、销售、市场等产生的数据进行规范化管理，确保各个环节数据真实有效。
　　第二，根据自身实际来确定数据的处理与分析方法。目前，很多企业的管理者都采用的是多维度业态模式，单一的维度已经不合时宜，必须建立多维视角。在进行分析时，可以采取将一个完整的项目划分为几个大专题，对每一个专题再设立不同的指标和实施动态的专题化分析，使管理者可以获得最新、完整、多角度的决策数据支持。
　　第三，最后提供管理者的决策参考必须是简明易懂，一目了然的直观性视图，将其通过数据的可视化来表达、展示和传递。例如，可以通过条理清晰的财物价值系统架构图来体现不同的管理主题等，令管理者可以迅速找到所需要的有效信息。
　　简而言之，在大数据时代下，要充分的拥有和应用大数据，借助商务智能这一利器，不断的挖掘信息与数据的潜在能量和价值，为企业的管理带来新的生机与活力。
　　参考文献
　　[1]维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼斯·库克耶.大数据时代[M].杭州：浙江人民出版社，2013.
　　[2]涂子沛.大数据[M].桂林：广西师范大学出版社，2013：85-100.

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