引論：我們?yōu)槟砹?篇數(shù)據(jù)智能和人工智能的分析研究范文，供您借鑒以豐富您的創(chuàng)作。它們是您寫作時的寶貴資源，期望它們能夠激發(fā)您的創(chuàng)作靈感，讓您的文章更具深度。

一、數(shù)據(jù)智能背景下引入人工智能的必要性

當(dāng)前社會隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)以及4G移動網(wǎng)絡(luò)的普及和速度的提高，5G移動網(wǎng)絡(luò)的即將商業(yè)化的應(yīng)用，智能終端設(shè)備的普及。商業(yè)活動如何在全球化的浪潮中去迎接挑戰(zhàn)，站立于時代的前端，捕獲商機(jī)，更需要深入地思考，商務(wù)系統(tǒng)的目標(biāo)、任務(wù)、作用，讓商務(wù)系統(tǒng)不再只是數(shù)據(jù)的存儲、計算處理、傳輸?shù)墓ぞ撸且邆溆兄悄埽瑢崿F(xiàn)商務(wù)系統(tǒng)商能化，能幫助他們從復(fù)雜且千變?nèi)f化的商務(wù)環(huán)境下，搶占先機(jī)，實現(xiàn)決策、管理、操作全過程，多層面的智能優(yōu)化，達(dá)到更好效能管理。因此，需要用新的視角、新的定位，重新定義商務(wù)智能以及智能化的商務(wù)系統(tǒng)。

二、商務(wù)智能新定義

2.1數(shù)據(jù)智能

數(shù)據(jù)智能就是數(shù)據(jù)挖掘的智能理解。需要從二個層面理解，即從核心技術(shù)層面和商業(yè)應(yīng)用層。從技術(shù)上角度，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。這個定義包括好幾層含義：數(shù)據(jù)源必須是真實的、大量的、含噪聲的；發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識；發(fā)現(xiàn)的知識要可理解、可接受、可運用；并不要求發(fā)現(xiàn)放之四海皆準(zhǔn)的知識，僅支持特定的發(fā)現(xiàn)問題。何為知識？從廣義上理解，數(shù)據(jù)、信息也是知識的表現(xiàn)形式，但是人們更把概念、規(guī)則、模式、規(guī)律和約束等看作知識。人們把數(shù)據(jù)看作是形成知識的源泉，好像從大海中淘取珍珠一樣。原始數(shù)據(jù)可以是結(jié)構(gòu)化的，如關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)；也可以是半結(jié)構(gòu)化的，如文本、圖形和圖像數(shù)據(jù)；甚至是分布在網(wǎng)絡(luò)上的異構(gòu)型數(shù)據(jù)。對發(fā)現(xiàn)的知識歸納，發(fā)現(xiàn)的知識可以被用于信息管理，查詢優(yōu)化，決策支持和過程控制等，還可以用于數(shù)據(jù)自身的維護(hù)。因此，數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學(xué)科，它把人們對數(shù)據(jù)的應(yīng)用從低層次的簡單查詢，提升到從數(shù)據(jù)中挖掘知識，提供決策支持。在這種強(qiáng)大需求的牽引下，匯聚了不同領(lǐng)域的研究者，尤其是數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人工智能技術(shù)、數(shù)理統(tǒng)計、可視化技術(shù)、并行計算等方面的學(xué)者和工程技術(shù)人員，投身到數(shù)據(jù)挖掘這一新興的研究領(lǐng)域，形成新的技術(shù)熱點。這里所說的知識發(fā)現(xiàn)，不是要求發(fā)現(xiàn)放之四海而皆準(zhǔn)的真理，也不是要去發(fā)現(xiàn)嶄新的自然科學(xué)定理和純數(shù)學(xué)公式，更不是什么機(jī)器定理證明。實際上，所有發(fā)現(xiàn)的知識都是相對的，是有特定前提和約束條件，面向特定領(lǐng)域的，同時還要能夠易于被用戶理解，好能用日常自然語言表敘所發(fā)現(xiàn)的結(jié)果。從商業(yè)角度，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的、可應(yīng)用于商業(yè)信息處理技術(shù)，借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。雖然，數(shù)據(jù)挖掘其實是一類深層次的數(shù)據(jù)分析方法。數(shù)據(jù)分析本身已經(jīng)有很多年的歷史，只不過在過去數(shù)據(jù)收集和分析的目的是用于科學(xué)研究。另外，由于當(dāng)時計算能力的限制和數(shù)據(jù)規(guī)模較小，不具備對大規(guī)模數(shù)據(jù)量進(jìn)行分析的條件，且大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)分析方法的發(fā)展受到很大約束和限制，以及對大規(guī)模數(shù)據(jù)缺乏需求，不具備產(chǎn)生數(shù)據(jù)挖掘的前提和動力。而當(dāng)下，由于各行業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的實現(xiàn)，商業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)生了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，而且這些數(shù)據(jù)是基于異構(gòu)型的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是由于純粹的商業(yè)運作而產(chǎn)生，分析這些數(shù)據(jù)也不再是單純?yōu)榱搜芯康男枰饕菫樯虡I(yè)決策提供真正有價值的信息，進(jìn)而獲得發(fā)展和利潤。但所有企業(yè)面臨的一個共同問題是：企業(yè)數(shù)據(jù)量非常大，而其中真正有價值的信息卻很少，因此從大量的數(shù)據(jù)中經(jīng)過深層分析，獲得有利于商業(yè)運作、提高競爭力的信息，就如同礦石中淘金一樣，數(shù)據(jù)挖掘也因此而得名。因此，數(shù)據(jù)挖掘可以描述為：按企業(yè)既定業(yè)務(wù)目標(biāo)，對大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗證已知的規(guī)律性，并進(jìn)一步將其模型化的先進(jìn)有效的方法。

2.2人工智能

從技術(shù)上角度，人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、圖像識別、語言識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能是研究使計算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計算機(jī)實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機(jī)，使計算機(jī)能實現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。從從商業(yè)角度，快速發(fā)展變化的社會，需要在商業(yè)上以在能在差異的區(qū)域、民族、個體上實現(xiàn)精準(zhǔn)、人性化的產(chǎn)品和服務(wù)。人工智能應(yīng)用商業(yè)活動，是信息技術(shù)的新型應(yīng)用，使商業(yè)行為更理解、貼近、符合具有情緒、文化、民族、社會特征的一切人類活動。精準(zhǔn)的基礎(chǔ)之一是個性化需求的理解。人工智能能使商業(yè)活動適合全球化所帶來的巨變，加快商品周轉(zhuǎn)，減少庫存，降低成本。按人類的思維去理解人，無疑是本質(zhì)的。在企業(yè)在各種層面的管理、所有的過程以及各經(jīng)營理念中普及推廣各種物理的計算機(jī)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、運輸設(shè)備，數(shù)學(xué)工具等的同時，融入人的智能即人工智能是當(dāng)今企業(yè)的較高理念。

三、商務(wù)系統(tǒng)下的數(shù)據(jù)智能和人工智能區(qū)別與聯(lián)系

商務(wù)系統(tǒng)是基于融合了先進(jìn)信息技術(shù)與創(chuàng)新管理理念的結(jié)合體，利用具有商業(yè)價值的信息，服務(wù)于管理層、業(yè)務(wù)層，指導(dǎo)企業(yè)經(jīng)營決策，提升企業(yè)競爭力，涉及企業(yè)戰(zhàn)略、管理思想、業(yè)務(wù)整合和技術(shù)體系等層面，從而實現(xiàn)更好的績效的現(xiàn)代企業(yè)管理信息系統(tǒng)。

3.1數(shù)據(jù)智能與人工智能的區(qū)別：在上目標(biāo)，數(shù)據(jù)智能，以計算機(jī)從數(shù)據(jù)倉庫或大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)客觀事物關(guān)聯(lián)的規(guī)律性為目標(biāo)；人工智能是以計算機(jī)獲取模擬或相似人類智能為目標(biāo)。這是兩者的根本區(qū)別。在數(shù)據(jù)的約束性，數(shù)據(jù)智能必需要從數(shù)據(jù)倉庫通過相應(yīng)算法獲取知識，數(shù)據(jù)倉庫是其必要條件。大規(guī)模數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，更使數(shù)據(jù)智能如魚得水，促使企業(yè)主動去應(yīng)用和開發(fā)商務(wù)上的數(shù)據(jù)智能，避免從互聯(lián)網(wǎng)時代跨入大數(shù)據(jù)時代，被淘汰出局，這也成為當(dāng)今企業(yè)的共識；人工智能以人類智能相似的學(xué)習(xí)方式，通過直接經(jīng)驗和間接經(jīng)驗而獲得知識。沒有數(shù)據(jù)倉庫或大數(shù)據(jù)作為必要條件，盡管人工智能也能從中獲取知識。人工智能可以直接模擬人的思維形式，即直接經(jīng)驗得出知識。在獲取知識源上，數(shù)據(jù)智能是知識源于數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)，單一來源。而人工智能的知識源于閱讀、聽講、觀察、研究、實踐等多種來源。在方法上，數(shù)據(jù)智能與數(shù)據(jù)交互而產(chǎn)生知識。而人與世界的所有方面互動均能產(chǎn)生知識，數(shù)據(jù)與反映時間較長，互動對象單一。人工智能也能以這種方式獲取知識，互動對象多樣化，對象的反映可以無需通過大規(guī)模數(shù)據(jù)的收集、傳輸、整理、數(shù)據(jù)分析諸多過程，而能較快反映，提高互動的周期

3.2數(shù)據(jù)智能與人工智能的聯(lián)系：在算法上，數(shù)據(jù)智能的算法有些來自人工智能算法，也就是數(shù)據(jù)智能可以使用人工智能算法通過對數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)挖掘獲取知識，人工智能也可以從數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)獲取知識，擴(kuò)大了人工智能的知識源。例如：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。在應(yīng)用上，數(shù)據(jù)智能在從規(guī)則篩選出有價值的規(guī)則上。數(shù)據(jù)智能也有不足之處:首先，大多關(guān)聯(lián)規(guī)則太大，數(shù)據(jù)挖掘知識還需要人工智能專家快速、有效地淘汰大量的無價值的規(guī)則，且經(jīng)常要調(diào)節(jié)諸如類似閥值的參數(shù)，人工智能專家參予顯得尤為必要；其次，在數(shù)據(jù)篩選上，利用人工智能可以快速高速地實現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)篩選；再次，數(shù)據(jù)智能局限于數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)生知識規(guī)則的周期過于冗余，人工智能可以縮短這樣的時間周期。

四、基于數(shù)據(jù)智能和人工智能的商務(wù)系統(tǒng)需求分析

單一的數(shù)據(jù)智能已無法滿足市場對商務(wù)系統(tǒng)知識智能上的需求，需要與人工智能互補(bǔ)，由兩者一起協(xié)調(diào)實現(xiàn)并實現(xiàn)系統(tǒng)的智能化功能。隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，推動了科學(xué)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，數(shù)據(jù)智能和人工智能已被廣泛應(yīng)用于各大行業(yè)，社會各界也對此提出了更高的要求。數(shù)據(jù)智能和人工智能可更充分地挖掘眾多數(shù)據(jù)中的有用信息，這對系統(tǒng)運維故障監(jiān)測控制及其預(yù)防工作非常重要。智能化運維服務(wù)體系可促使網(wǎng)絡(luò)上的各種運營更為便捷，其各項業(yè)務(wù)響應(yīng)亦是非常快速，從而給客戶更良好的感知，以此方式來快速提升客戶滿意度，且運維服務(wù)質(zhì)量與企業(yè)市場競爭力息息相關(guān)，同時直接關(guān)系到客戶對企業(yè)服務(wù)的滿意度。因此，基于數(shù)據(jù)智能和人工智能的智能運維體系，對企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展有著極大的現(xiàn)實意義。

4.1智能運行維護(hù)服務(wù)體系需求

商務(wù)活動的關(guān)鍵內(nèi)容是智能運行維護(hù)服務(wù)體系，其品質(zhì)直接關(guān)系到企業(yè)及其服務(wù)客戶，其各項服務(wù)質(zhì)量是構(gòu)成企業(yè)整體競爭力的核心之一，同時也關(guān)系到客戶對企業(yè)服務(wù)的滿意度。通常客戶使用企業(yè)各項業(yè)務(wù)時，極易出現(xiàn)各種問題，但其中問題卻總是得不到及時處理和解決。此類問題的出現(xiàn)主要是因為客戶服務(wù)支撐理念并未真正落實，這時企業(yè)應(yīng)著眼于其間相關(guān)問題的處理策略，加強(qiáng)智能運行維護(hù)服務(wù)體系的各項支撐技術(shù)的探究，從下述幾方面分析智能運行維護(hù)服務(wù)體系的構(gòu)建需求：

1．智能化的精準(zhǔn)資源掌握和控制能力

此項體系的實現(xiàn)需要具備非常的智能化的資源掌握和控制能力，使其網(wǎng)絡(luò)資源能精準(zhǔn)地推送信息和利用率更高，從而快速將其間各種資源合理性調(diào)配與有效性使用，確保企業(yè)的各項業(yè)務(wù)更快速的開展。且以此能更好的指導(dǎo)各項智能應(yīng)用，促使其盤活資源非常有效，從而提升資源利用率，這樣也能快速提升企業(yè)資源效益。

2．強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)管理能力

需要具備強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)管理能力，其間應(yīng)確保端至端的主動式智能監(jiān)督控制，同時可通過智能分析對其進(jìn)行合理的維護(hù)，且自動完成計劃和執(zhí)行各項工作，這樣其間各項業(yè)務(wù)就能自動調(diào)節(jié)，縮小了業(yè)務(wù)質(zhì)量差異化。再是采用移動互聯(lián)技術(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)維護(hù)和管理，這也是智能運行維護(hù)服務(wù)體系構(gòu)建與實現(xiàn)必不可少的手段。

3．客戶化的智能運營

通過智能分析，把客戶密切相關(guān)的信息能夠及時、精準(zhǔn)、主動地與客戶溝通和共享，讓客戶知道其業(yè)務(wù)活動中存在的問題，這樣客戶服務(wù)中出現(xiàn)的問題亦能合理和快速解決。應(yīng)盡早地掌握更的業(yè)務(wù)質(zhì)量及其服務(wù)質(zhì)量，從而更好地指導(dǎo)主動性資源配置優(yōu)化及其整治工作開展，以此提高客戶對企業(yè)的良好感知度，這樣客戶的各項服務(wù)就是透明且便捷的，更可實現(xiàn)自主化服務(wù)，這也是智能運維的核心技術(shù)。

4.2智能運行維護(hù)服務(wù)體系的實現(xiàn)途徑

據(jù)智能和人工智能嵌入生產(chǎn)流程，將資源系統(tǒng)嵌入到各個企業(yè)的各個運作環(huán)節(jié)，才能達(dá)到通過應(yīng)用促進(jìn)資源、通過數(shù)據(jù)提升應(yīng)用效果的良性循環(huán)。實現(xiàn)資源調(diào)配過程的全程標(biāo)準(zhǔn)化、自動化，減少人工操作、人工干預(yù)環(huán)節(jié)，建立資源動態(tài)管理長

效機(jī)制。采用商務(wù)系統(tǒng)的組件框架化設(shè)計，使商務(wù)系統(tǒng)本身具有智能化、可自動伸縮、可自動適應(yīng)調(diào)節(jié)的智能架構(gòu)，避免經(jīng)常反復(fù)的系統(tǒng)修修補(bǔ)補(bǔ)，構(gòu)建高品質(zhì)的商務(wù)系統(tǒng)。對海量客戶動態(tài)的多樣性需求，無法細(xì)化、深度理解，是智能運行維護(hù)服務(wù)體系的不能滿足需要的主要原因之一。資源管理工作較大的難題是資源數(shù)據(jù)不、資源數(shù)據(jù)的動態(tài)更新很難長期持，需要建設(shè)資源自動理解和發(fā)現(xiàn)引擎，徹底改變資源數(shù)據(jù)依靠人工錄入的工作模式，使資源數(shù)據(jù)始終保持自動地動態(tài)更新，與運維實際情況保持高度吻合，滿足資源管理的要求。

五、具有數(shù)據(jù)智能和人工智能的商務(wù)系統(tǒng)框架分析

組件是一個獨立、可替換的功能軟件，可以通過它的接口實現(xiàn)服務(wù)。軟件組件可以獨立部署，并且它可以由第三方進(jìn)行完成，它的粒度大小具有在整個開發(fā)期間具有形態(tài)上的不變性。組件使軟件系統(tǒng)如同硬件系統(tǒng)部件化，組件不僅有高重用性，組件的方法也具有高重用性。以組件構(gòu)建的軟件系統(tǒng)不僅能使用成熟現(xiàn)成、高質(zhì)量、高性的組件，還可以通過購置方式采用第三方提供的組件，使開發(fā)周期大大縮短。組件式的軟件系統(tǒng)維護(hù)和升級絕大多數(shù)情況，實際上變成部件化的組件維護(hù)和升級，降低了系統(tǒng)維護(hù)和升級的復(fù)雜性。組件和組件方法是目前軟件發(fā)展的新成果，滿足現(xiàn)代企業(yè)管理信息系統(tǒng)的需要是其產(chǎn)生的重要原因之一。同一行業(yè)和共同領(lǐng)域的商務(wù)活動具有業(yè)務(wù)內(nèi)容的相同性、過程上的一致性，當(dāng)然這些相同性和一致性并不是的相同，必須是可伸縮、可變更、可擴(kuò)展。在此基礎(chǔ)上，以組件方式（含技術(shù)和方法）構(gòu)造具有行業(yè)和領(lǐng)域特點的智能商務(wù)系統(tǒng)框架。在框架層面上設(shè)計數(shù)據(jù)智能和人工智能：一方面，是指在功能上，納入了數(shù)據(jù)智能和人工智能的功能；另一方面，是指框架本身也是數(shù)據(jù)智能化和人工智能化，即框架也是數(shù)據(jù)智能和人工智能的決策的產(chǎn)物，可根據(jù)要求、環(huán)境、特殊性，來確定框架本身生成。在智能框架基礎(chǔ)上，一方面，按具體企業(yè)的具體需求生成實例化、具體化、個別化的智能商務(wù)系統(tǒng)。另一方面，智能的組件化，使智能部件能夠即插即用，廣泛地實現(xiàn)智能嵌入。構(gòu)建能與人交互的智能中心，與人一道相互協(xié)調(diào)，相互合作，共同管理系統(tǒng)，智能中心能夠智能化管理、決策企業(yè)的各種層面的業(yè)務(wù)以及過程三種。智能的作用分三種：輔助管理和決策、共同管理和決策，替代管理和決策。企業(yè)具體的智能商務(wù)系統(tǒng)就是智能框架就針對企業(yè)個性需求的具化體、合成化、實例化的結(jié)果。

六、結(jié)束語

在互聯(lián)網(wǎng)和移動的高速發(fā)展，促進(jìn)了智能商務(wù)系統(tǒng)需要的不斷改變，需要持續(xù)地充實和創(chuàng)新智能商務(wù)系統(tǒng)的內(nèi)容，尋求高效的算法，采用新的軟件技術(shù)和方法，提高和實現(xiàn)智能商務(wù)系統(tǒng)的效率和質(zhì)量。