商務(wù)智能與大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研.pdf

1、如今，隨著商務(wù)化程度的不斷提高，全世界商務(wù)機(jī)構(gòu)的決策者們需要不斷尋求新的方法來了解和提高他們的業(yè)務(wù)和產(chǎn)業(yè)。過去的歷史告訴我們，知識需要去粗取精、不斷的更新。幾個(gè)世紀(jì)以來，人們從文明程度不斷提高的社會中找到了他們的問題的答案，并正確的指引著人們前行。
　　隨著現(xiàn)代社會的發(fā)展和進(jìn)步，需要存儲和管理系統(tǒng)中產(chǎn)出的大量數(shù)據(jù)，從中獲得有價(jià)值的信息已然成為商務(wù)機(jī)構(gòu)或政府部門決策的關(guān)鍵。對這些結(jié)構(gòu)化或者非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，得出相應(yīng)的分析

2、解決方案，對決策者來說越來越重要，這些數(shù)據(jù)不僅僅是私有的數(shù)據(jù)，還有大量公開在互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)同樣具有很大的價(jià)值。
　　大數(shù)據(jù)已經(jīng)引發(fā)了學(xué)術(shù)界、商務(wù)界、政府及工業(yè)界的廣泛關(guān)注。大數(shù)據(jù)有以下三個(gè)方面的特點(diǎn):(1)數(shù)據(jù)量巨大(2)傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無法處理(3)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生速度極快，需要快速捕獲這些數(shù)據(jù)，同時(shí)進(jìn)行快速的分析和處理。與此同時(shí)，大數(shù)據(jù)正在逐漸改變醫(yī)療保健、科學(xué)研究、工程工業(yè)、金融行業(yè)、商務(wù)模式，并最終服務(wù)社會，改變社會。數(shù)據(jù)存儲

3、和挖掘技術(shù)的進(jìn)步使得人們可以存儲越來越多的數(shù)據(jù)。
　　如今，商務(wù)機(jī)構(gòu)的決策者逐漸把重心放到商務(wù)智能上，他們認(rèn)為商務(wù)智能能夠幫助他們?nèi)〉酶蟮母偁巸?yōu)勢，能夠?yàn)樗麄冎该鞣较颍瑤椭髽I(yè)做決策。商務(wù)智能能夠提高企業(yè)的效率，帶來經(jīng)過科學(xué)武裝的管理思維，帶來正確的決策。商務(wù)智能需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行支撐，這些數(shù)據(jù)主要來源于企業(yè)內(nèi)部正在運(yùn)行的交易系統(tǒng)。商務(wù)智能系統(tǒng)通常部署在企業(yè)內(nèi)部，是企業(yè)的大腦。
　　商務(wù)智能(BI)作為一種概念和工具，在學(xué)

4、科領(lǐng)域，尤其在戰(zhàn)略管理學(xué)科以及信息管理學(xué)科被廣泛的重視和強(qiáng)調(diào)。BI是獲取和分析從多個(gè)渠道所收集的數(shù)據(jù)的一種應(yīng)用工具和過程，能夠幫助人們做出決策。使用BI工具還能夠通過管理組織企業(yè)業(yè)績來提高企業(yè)利潤以及通過整合過去的成功經(jīng)驗(yàn)來獲得競爭優(yōu)勢。雖然BI工具提供了許多好處，但實(shí)現(xiàn)BI的最主要的因素包括:開發(fā)能夠有效地挖掘數(shù)據(jù)的工具，特定行業(yè)或業(yè)務(wù)上下文的可用性解決方案，以及對此再次感興趣的高級經(jīng)理。
　　不同的機(jī)構(gòu)之間使用BI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

5、能為企業(yè)帶來巨大的利益，這通常被稱為技術(shù)，技術(shù)集、系統(tǒng)、實(shí)踐、方法學(xué)、以及與與關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析相關(guān)的應(yīng)用程序集。可以幫助企業(yè)更好的理解其業(yè)務(wù)和市場，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題，敏銳地挖掘出潛在的知識和規(guī)律，從而能夠及時(shí)的進(jìn)行決策。除了最根本的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)之外，BI&A還包括了以商務(wù)為中心的最佳實(shí)踐和方法學(xué)，能夠應(yīng)用到多種重要的領(lǐng)域中去，其中包括電子商務(wù)、市場資訊、電子政務(wù)、電子醫(yī)療服務(wù)以及安全領(lǐng)域。
　　系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研于2004年開始得到

6、了軟件工程研究人員的廣泛關(guān)注。很多研究者報(bào)道了他們在軟件工程的不同研究領(lǐng)域中應(yīng)用系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研時(shí)的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。然而，沒有嘗試任何獨(dú)立探索的經(jīng)驗(yàn)和感知系統(tǒng)評價(jià)的從業(yè)者為了獲得深入的了解，將系統(tǒng)性評價(jià)作為軟件工程的一種新的研究方法。他們宣稱系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研是一種需要在系統(tǒng)化綜述中使用基于證據(jù)的知識體系的系統(tǒng)化文獻(xiàn)綜述方法。系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研作為一種系統(tǒng)化綜述，被認(rèn)為是基于證據(jù)的軟件工程研究領(lǐng)域的一種關(guān)鍵研究方法學(xué)。
　　系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研在得到廣

7、泛的關(guān)注之后，軟件工程的研究者們在許許多多不同的研究當(dāng)中使用了系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研，例如敏捷軟件開發(fā)、回歸測試、流程建模、可變性管理、成本估算。研究者們也在發(fā)表的論文中總結(jié)歸納出了系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研的最佳實(shí)踐方法以及他們使用系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研的經(jīng)驗(yàn)。此外，系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研的技術(shù)策略評估以及質(zhì)量報(bào)告也在主要的研究中被提出。隨著軟件工程研究者們對系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研的興趣的不斷提高，系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研就必須提供適當(dāng)?shù)姆椒ㄕ撝笇?dǎo)的設(shè)計(jì)、執(zhí)行和報(bào)告高質(zhì)量的系統(tǒng)評價(jià)。

8、r>　　本文研究的目的是系統(tǒng)地調(diào)查現(xiàn)有的關(guān)于商務(wù)智能與大數(shù)據(jù)的研究，把相關(guān)的研究現(xiàn)狀及趨勢，研究所用到的技術(shù)和相關(guān)的工具軟件，和主要的研究內(nèi)容與研究重點(diǎn)做出相應(yīng)的分類。我們采用以證據(jù)為基礎(chǔ)的軟件工程范例的系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研的研究方法，對所研究的問題進(jìn)行調(diào)查，最終得出分析結(jié)果的報(bào)告。
　　本文的系統(tǒng)化文獻(xiàn)調(diào)研從最初的1585篇論文中提取出70篇，從中得出以下5個(gè)調(diào)查結(jié)果:
　　1、這些論文的發(fā)表時(shí)間在2004年至2015年之間。從

9、分布在這些年份的論文中發(fā)現(xiàn)，從2008年開始文章發(fā)表的數(shù)量及趨勢呈直線上升。2013年，文章發(fā)表數(shù)達(dá)到最高值，選取了16篇。
　　2、在本文選取的論文中的共218名作者當(dāng)中，他們分別來自26個(gè)不同國家的117個(gè)不同研究機(jī)構(gòu)。他們當(dāng)中，大部分來自于美國，其中9篇論文中的45個(gè)作者來自于29個(gè)不周研究機(jī)構(gòu)。其次來自于中國，選取的11篇論文中的35個(gè)作者來自于16個(gè)不同的研究機(jī)構(gòu)。接下來是德國，選取的8篇論文中的19個(gè)作者來自于9個(gè)不同

10、的研究機(jī)構(gòu)。
　　3、選取的論文當(dāng)中，有21篇期刊論文和49篇會議論文。其中頻率最多的有4篇來自HICSS，2篇來自SAICSIT，其他2篇來自ATMIS。
　　4、在選取的論文中，有25篇使用了經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)方法，占31.25％。其次，描述和文獻(xiàn)綜述有13篇，占16.26％。接著有12篇提出了新的思想或方法，占15％。
　　5、大多數(shù)研究者關(guān)注元分析，有25篇文獻(xiàn)，占34.25％。其次23篇講述大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，占31.51％