一、引 言

　　战略问题是企业管理的重要方面，但无论是战略制定还是战略选择，都回避不了决策问题，因此，决策学派称决策是管理的核心。战略决策的制定代表一种组织活动，这种组织活动在组织和杜会中把领导者和非领导者区分开来(Bass， 1983;Cornel，1980;Drucker，1967)。好的战略决策决定企业战略的成功。在动态不确定的环境下，决策过程不仅要设计合理，而且必须能迅速变化以适应环境。

　　由战略管理过程可知，战略的成功依赖于企业外部环境、内部优势及正确决策的制定。在所有的偶然因素中，决策制定是唯一完全在企业控制之F的因素，也是唯一可以快速反应以适应其它因素变化的因素。正如杜拉克所言，当今世界已进人全面知识管理时代，信息量的急剧增加，使得企业战略过程日益复杂，不确定性环境下的战略决策成为企业必须关注的问题(哈佛商业评沦)。在这样的背景下，传统的战略决定方法和手段，已不能完全适应新的挑战和要求。新兴的商务智能技术的产生为企业战略决策提供了新的选择。

　　二、商务智能的内涵及发展

　　(一)商务智能的内涵

　　到目前为止，关于商务智能(Business Intelligence，简称BI)还没有一个准确的定义，以下是一些具有代表性的定义：

　　1.商务智能是指能透过资料的碎取、整合及分析，支持决策过程的技术和商业处理流程，其目的是为了使使用者能在决策的时候，尽可能地得到更好的协助(ovum，l998)。

　　2.商务智能是运用了数据仓库、在线分析和数据挖掘技术来处理和分析数据的技术，它允许用户杳询和分析数据库或数据仓库，进而得出影响商业活动的关键因索，最终帮助用户做出更好、更合理的决策。

　　3.商务智能是通过利用多个数据源的信息以及应用经验和假设，来促进对企业动态特性的准确理解，以便提高企业决策能力的一组概念、方法和过程的集合。它通过对数据的获取、管理和分析，为企业组织的各种人员提供信息，以提高 4.商务智能是通过获取与齐个主题相关的高质量和有意义的信息来帮助人们分析信息、得出结论、形成假设的过程(Kobla V，Dememhon D，Dcermann D，1999)。

　　以上这些定义从不同的角度对商务智能给出了解释，但这此定义都不够全面、没有从根本上阐述商务智能的本质一般我们可以认为商务智能是一系列的概念、方法和过程的综合，通过这些概念、方法和过程来获取和分析数据，提取有用信息，帮助更好的决策，特别是战略决策。

　　(二)商务智能的发展

　　商务智能是20世纪09 年代末首先在国外企业界出现的一个术语，最早于1989年由Gartner Grnnp的Howard Dresner首次提出代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件，它描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商务智能的出现经历了一个渐进的、复杂的演进过程而且仍处于发展之中，它包括事务处理系统(TPS)高级管理人员信息系统(EIS)，管IT信息系统(MIS)和决策支持系统(DSS)等阶段，最终演变成今天的企业商务智能。目前，许多美国公司接受了商务智能的概念，鉴于此，许多财富500强公司已经建立了智能部，并着手建立竞争者和市场智能数据库(Fudd，1991)许多行业内竞争环境的改变创造了一种对商务智能的需要或需求，与此同时商务智能的供给正在以递增比率增加。

　　三、战略管理面临挑战

　　随着全球经济一体化的加强，企业必须面对两个问题：其一，信息量的激增。IBM估计，全球每天在线(包括数据库文件系统和PC中的)数据为1EB。人们对信息的需求是永无止境的，信息系统的数量和复杂性在不断升级，但是人们需要越来越多的数据。如何更有效的利用人们掌握的信息，进行战略决策呢，IBM负责管理方案的副总裁Amanda Garcia就说：数据呈指数增长，大约在2006年，数字数据的总和将达到并超过模拟数据量，环境分析的总和将达到并超过模拟数据量。环境分析是企业战略管理的基础，信息的获取和处理信息又是环造分析的基础，过量的信息可能会阻碍决策制定过程;其二，环境的不确定性。我们的世界正陷入越来越高的不确定性中。20世纪90年代末还让人们信心百倍的经济增长已陷入停滞，明天的网络经济今天则已沦为泡沫。中国虽然仍保持令世界惊异的增长率，但是其经济中不确定性甚至更多：经济的高速增长带来的社会、经济和人们意识形态的转变、大规模的行业和企业调整、一些未最后定局的行业标准制定、以及WTO进程的深入等等。所有这些都给企业进行战略决策增加了不确定性，为战略决策提出了挑战。具体来说主要有以下三点：

　　战略思考过程：当前的战略思考，已经从静态向动态转变(Janis Mann，1979)。以前在一个时间点考察企业的观点已经过时，现在的焦点是组织如何适应环境变化，采取正确战略决策回顾一下以前我国大多数企业的战略制定过程，由于未来变数不多，许多企业多年的战略是一成不变的，他们不知道如何在如今动态的环境下进行战略思考即使他们已经被灌输了新的战略管理理念，没有新的方法予以辅助仍困难重重。

　　战略决策能力的学习及管理者洞察力的欠缺：管理教育似乎在处理新技术等为面显得欠缺。由于数据和信息如此决速的、并以新的形式增长，这就要求管理教育向利用新的原始文档、多媒休、计算机模拟(这将很快成为现实)来自我学习。

　　决策模型与工具：在信息激增和环境不确定性中，企业传统的战略制定模式也而临着巨大的挑战。传统的战略制定过程中，战略制定者往往对末来只作出一种预测，即单点预测，然后决定自身组织在未来中的理想位置，并制定单一的战略来帮助组织从现在的位置顺利到达预期的目标。然而，随着技术进步速度加快、经济全球化发展、商业竞争加剧、社会与文化变迁，商业中的不确定性日益增强，高不确定性带来的是未来的多样化，从而增大单点预测失误的概率。

　　四、商务智能技术对战略决策过程的支持作用

　　针对以上挑战，商务智能通过信息技术的运用在不同层面为战略决策提供了新的支持。

　　(一)对决策者洞察力的提升

　　在静态环境下，战略制定者往往可以参考不多的信息凭借经验直接给出决策;动态环境下，这样制定出的决策往往是偏颇的。而事实上很多决策者仍在采用此种方法，因此提升战略决策者的洞察力是非常必要的。这要从三个方面来考虑：决策者信息陈述能力、启发决策者、访问储存在数据仓库中的信息及组织平衡积分卡信息。通过BI的辅助，我们有理由相信管理者或战略决策者能够冲破脑力的界限，产生额外的有意义的洞察力。

　　首先分析一下信息陈述。决策者通过图形、图表、表格等工具来陈述问题。图形和图表是一种立体的问题陈述方式，它强调数据之间的关系，管理者依靠自身知觉对图形或图表中的数据进行分析。图形和图表使管理者能从关联的V.体来评价问题，较之网格或表格，管理者能够尽快作出反映，分析问题提升洞察力。大量研究表明，26%以上的决策者不能够恰当的选择问题陈述工具以辅助问题解决，这种不恰当的选择，导致问题解决时间的延长及结果的偏颇。图形等陈述手段对决策者的启示作用是有限的，为了解决问题，进行相关信息的唤醒是非常重要的。一种知识唤醒技术被称为“实际推理&rd[FS:Page]quo;(Practical Reasoning)(Bmwne，Curley，Benson，1977)它为决策者提供一个开始通过搜索或分析开始数据探索的出发点。这种向导式的分析，通过借助储存的专家系统可以给决策者带来新的理念，更新决策者的思想。向导和决策者间的交互激发了知识的产生，即决策者洞察力的产生。总的来说商务智能在三个方面提供辅助：界面辅助、认知辅助、判断辅助。

　　学习网络(LeanringN etworks(LN))帮助人们识别三种网络学习的挑战：交流的现实与虚拟、学习过程中的竞争与合作、网络中的价值创建与占有。1.富媒体(rich media)，高度个人化、合作导向、社会意识(socially aware)技术扩展了我们的理解和想象力，使我们知道如何在个人、团队、组织和社会中进行更有价值的学习交换。然而，在分布式网络中，不可避免地出现直接接触机会减少，一些决策中的模糊或者不明晰的知识组件交流的难度增大，此外，网络中还涉及信任构建问题。2.学习网络理论认为，人们应该在竞争与合作之间寻求一种平衡，一方面是不共享行为，另一方面是在组织间网络中学习的无怠识的知识传播。3.学习网络面临的问题是，协同效应创造的社会价值如何同传统的公司创造价值联系起来，此外，我们必须设计一种机制保证学习网络所创造的价值的再分配。

　　(二)对信息获取与分析提供支持

　　商务智能技术为战略决策制定者提供了一种通用信息环境，这将极大地便利环境分析中信息的获取。新的基于Internet技术的信息架构，具有通用的、开放的标准，使得行业可以处理这种内在的复杂性。这些技术使得企业不仅可在本企业或行业内获取所需信息，更可在特定的战略联盟内访问到特定的数据。此外，为了让技术诀窍不至让竞争对手掌握，需要在战略联盟之外构筑“防火墙”。防火墙是在组织内部系统和外部世界之间实施安全措施的一项有力措施。

　　数据挖掘技术是针对处理激增信息而应运而生的。它主要用于从大量的数据中发现隐藏于其后的规律或数据间的关系，它通常采用机器自动识别的方式不需要更多的人工干预。采用数据挖掘技术，可以为用户的决策分析提供智能的、自动化的辅助手段，在零售业、金融保险业、医疗行业等多个领域都可以很好的应用。在数据挖掘技术中常用的数据模型有：(1)分类模型，是根据商业数据的属性将数据分派到不同的组中。(2)关联模型，主要描述一组数据项目的密切度和关系。(3)顺序模型，主要用于分析数据仓库中的某类同时间相关的数据，并发现某一时间段内数据的相关处理模型。顺序模型可以看成是一种特定的关联模型，它在关联模型中增加了时间属性。(4)聚簇棋型，当要分析的数据缺乏描述信息或者是无法组织成任何分类模式时，可以采用聚簇模型聚簇模型是按照某种相近程度度金方法将用户数据分成互不相同的一些分组，组中的数据相近，组之间的数据相差较大。聚簇模型的核心就是将某些明显的相近程度测量方法转换成定量测试方法。

　　由于界面友好、不受时间地点限制，从网络获取信息已成为企业一种重要的竞争武器，使企业可在全球范围内开发产品。波音777的开发就是很好的例子，波音公司使用海底电缆和H本的五家公司实施联络。基于TCP/IP协议的网页浏览技术使供应商、企业、消费者跨网络跨平台信息访问成为可能。这方面，早期的商务智能工具有ANX (Automotive Network Exchange，汽车网络交换)，ANX是最早的基于通用Internet协议的智能工具。这种智能系统随着防火墙技术的成熟，获得了广泛的使用。

　　五、战略决策智能方法

　　(一)智能SWOT专家系统

　　SWOT模型是西方企业广为应用的战略选择工具之一，但是如何将其在更复杂的战略环境和条件下运用，进行更科学的战略决策该方法还有待改进。有些学者将SWOT模型与前景假设结合起来，进行并不复杂但有效的量化分析，可以使企业在战略决策过程中，将复杂因素进行系统分析，并最终可以得到一个执行方案和两个备用战略方案。

　　但是必须看到，这种改进并不能从根本上解决信息激增环境下的不确定性决策问题。目前得到认可的理想方法是建立SWOT专家系统。一个专家系统的建立需要四个基本条件：(1)专家。(2)开发者需要个案数据以测试系统。(3)系统小巧、定义良好。(4)知识以文字形式表述。SWOT分析的特性是使用专家系统技术的最有力辩辞。进行SWOT分析涉及重要的符号处理、复杂性、判断和不确定性。SWOT分析不包含大量的分类数据处理技术擅长的数值计算。下一步工作是进行知识获取，领域方向和定义一旦熟悉了领域，知识专家就可以运用很多特定的战略和技术(如面谈、观察、多维技术、机器学习等)来进行知识获取。H选择了恰当的技术知识工程师就可以计划知识获取会议了。这些前期会议的结果产生了被称之为通用推论结构图(general inference structure diagram)的任务模型。

　　该图显示了数据结构和相关推理过程的关系。为了使这些知识获取会议更有效，一般采用“输出——输入——过程法”。其实质是分析输入输出，推导出其间的关系这种推理过程正是专家系统的核心，结构交互(structumd interviewing)和依存图表(dependency diagram)有助于引出推理过程中的规则。

　　G.Houben，K.Eenie，K.Vanhoof的实证研究表明：该专家系统的输出结果给出了公司系统而全面的特性描述，运用该系统能够喊少进行SWOT分析的必要时间。SWOT分析过程被大大缩短了，节余的时间可用来对数据进行深入分析。该系统的输出结果是比较客观的，不依赖于某个时刻的顾问，对于特定问题能够集合多个专家的观点，而且运行成木不高，当然这种专家系统还存在一些不足，如问卷限制了自山度及创造性，此外该工具仍然只是一种支持工具并不能完全取代顾问的地位。

　　(二)智能网络应用程序

　　下一代在开放架构网络框架下的竞争优势，将是以智能代理软件形式山现的分布式智能和决策制定能力随之而来的挑战，是在企业内识别应用于分布式职能的关键应用程序。到目前为止，这些应用程序仍然局限于离线的一些管理过程，如人事管理、差旅管理等，商务智能将改变这一状况，它将改变整个企业商务环境。

　　其中最具前景的是智能代理(intelligence agent)技术。智能代理最早出现在人工智能领域、其最大的特点是具有智能性。它的作用也越来越受到人们的重视。无怪乎人们把面向代理程序设计(AOP)认为是“新的软件革命”，在电子商务中如何引入智能代理也成为设计人员考虑的重点之一。从应用角度来看，智能代理就是能自动执行用户委托任务的计算软件(实体)，它有着极其广泛的应用，像邮件过滤代理、信息获取代理、桌面自动代理等等，将使WEB站点、应用程序更加智能化和应用化。但对于很大一部分个人和企业来说，真正的价值是将代理技术应用到自己的事务处理中来。在这种情况下，代理的智能将直接影响事务处理的效率。智能代理是一些特定的软件对象类型，采用面向对象语言(如C++，Java)使得对于现实世界更有