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在美国的零售业有着这样一个传奇故事，沃尔玛百货将他们的纸尿裤和啤酒并排摆在一起销售，结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长！为什么看起来毫不相干的两件商品这样一搭配，能取到惊人的效果呢？这就是“智能商务”——因为沃尔玛巧妙地运用了大数据智能技术，成功地发现了“纸尿裤”和“啤酒”的潜在联系。当沃尔玛发现这两件商品存在联系的时候，再分析其原因，确实很有道理。原来，美国妇女们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了两瓶啤酒。这一消费行为导致了这两件商品经常被同时购买，所以，沃尔玛索性就将它们放在了一块，既方便了顾客，更提高了产品销量。事实上，早在上世纪80年代，沃尔玛就已经开始研究运用商业智能（BusinessIntelligence，简称BI），运用一些列大数据技术来分析和预测其产业，并取得了显著的效果。上面讲到的“纸尿裤和啤酒”的故事，就是沃尔玛很好地运用了数据仓库、数据挖掘和数据分析的技术。沃尔玛的数据仓库里集中了各个商店一年多详细的原始交易数据。运用数据仓库，沃尔玛对商品进行购物篮分析，即分析哪些商品顾客最有希望一起购买。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用自动数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘，从而意外地发现了“纸尿裤”和“啤酒”的联系。此外，沃尔玛的商业智能解决方案，还有其他方面的应用。市场分析：沃尔玛利用数据挖掘工具和统计模型对数据仓库的数据仔细研究，以分析顾客的购买习惯、广告成功率和其他战略性的信息。在沃尔玛每周六的高级会议上要对世界范围内销售量最大的15种商品进行分析，然后确保在正确的时间、正确的地点有正确的库存。趋势分析：沃尔玛利用数据仓库对商品品种和库存的趋势进行分析。以选定需要补充的商品，研究顾客购买趋势，分析季节性购买模式，确定降价商品，并对其数量和运作作出反应。为了能够预测出季节性销售量，它要检索数据仓库当中高达10万种商品一年多来的销售数据，并在此基础上作分析和知识挖掘。由此可见，20多年前，沃尔玛就已经开始尝试利用大数据技术来解决分析和预测其市场问题。商业智能提供了提取数据、处理加工、信息访问的技术手段。例如，报表作为一种固定格式的数据展现方式，能展现的可能只是事实的一个侧面，当决策人员需要从数据中了解事实的全貌的时候，他们必须在头脑中对种类繁多的报表里许多相关的数据进行融会与整合，当数据的规模和种类越来越多的时候，这种工作毫无疑问也将会越来越繁重。智能商务的数据整合工作能帮助决策人员从繁重的数据整合工作中解放出来，迅速地从各个侧面读懂数据，使他们能腾出精力更加深入地研究问题的本质，这样既能提高决策的效率，又能通过对数据多角度多层次的分析得到更深人的洞察能力。经过多年发展，商务智能的运用范围逐渐由支撑特定业务过程的战术性决策发展到在企业范围内系统化地创造价值。因此，越来越多的企业已将其视为战略性的企业应用。商业智能通过将分散在企业各系统中的数据进行整合，使得繁琐的信息获取过程变得简便易行。运用智能商务后，企业内的信息都日常性地保存到企业的数据仓库中，以备决策者做决策时对信息访问的需要。根据百度百科定义，决策支持系统（DecisionSupportSystem，简称DSS），是以管理科学、运筹学、控制论、和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。该系统能够为决策者提供所需的数据、信息和背景资料，帮助明确决策目标和进行问题的识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案进行评价和优选，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确的决策提供必要的支持。它通过与决策者的一系列人机对话过程，为决策者提供各种可靠方案，检验决策者的要求和设想，从而达到支持决策的目的。传统DSS采用各种定量模型,在定量分析和处理中发挥了巨大作用，它也对半结构化和非结构化决策问题提供支持,但由于它通过模型来操纵数据，实际上支持的仅仅是决策过程中结构化和具有明确过程性的部分。随着决策环境日趋复杂,DSS的局限性也日趋突出,具体表现在：系统在决策支持中的作用是被动的,不能根据决策环境的变化提供主动支持,对决策中普遍存在的非结构化问题无法提供支持，以定量数学模型为基础,对决策中常见的定性问题、模糊问题和不确定性问题缺乏相应的支持手段。智能决策支持系统是决策支持系统与人工智能技术相结合的系统,包括决策支持系统所拥有的组件，包括数据库系统、模型库系统和人机交互系统，同时集成了最新发展的人工智能技术，如专家系统、多代理以及神经网络和遗传算法等。它是以信息技术为手段,应用管理科学、计算机科学及有关学科的理论和方法,针对半结构化和非结构化的决策问题,通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式,为管理者做出正确决策提供帮助的智能型人机交互式信息系统。智能决策支持系统的广义结构如下图所示。新型商务服务利用图谱进行知识内容组织，并将图谱显性化为服务功能，从而打造成为商业知识的数字化地图。通过这一数字商业知识地图，化被动推荐为主动发现。用户在使用过程中，可以根据自己的需求，通过知识图谱精准的匹配和导航，快速找到每一个有价值的商业“新知”。同时，知识图谱将商业知识进行了结构化、有序化处理，帮助用户形成体系化、逻辑化的商业判断、决策、执行依据与能力。可以说，利用知识图谱，用户能一眼就看清楚每一个细分领域的商业逻辑，也能够通过知识图谱，以最快速度找到最需要的知识内容。毫无疑问，未来的智能商务将广泛采用新一代人工智能，在商务领域应用跨媒体分析与推理、知识计算引擎与知识服务等新技术，围绕个人需求、企业管理提供定制化商务智能决策服务，形成基于人工智能的新型商务服务与决策系统。1.工业互联网千里之行，年始于三个“CM”2.人工智能行业应用趋势与国家战略布局3.智能制造对中国产业的影响4.世界智能制造大趋势（96页完整PPT）5.智能制造和工业互联网为何受到“热捧”？6.美国工业互联网眼里的智能制造详解及启示7.工业4.0带给世界制造业范式“四变”8.人工智能的PostPEST分析9.5G：为人工智能与智能制造赋能（页高清PPT）

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