1 引 言
　　耐久以来 ，人们都习尚关注发作在临盆范围的成本，但跟着现代化年夜临盆的生长，人们的焦点已逐步转移到物流范围。据统计，在美国，全部临盆历程中只要5百分的时候用于加工制造，95百分的时候则用于搬运、储存等物流历程;在日本，物流费用约占产物总成本的10百分～12百分;在我国，物流费用年夜约占商品进销差价的70百分，仅在账面上反应的物流费用就占商品总成本的40百分。由此可见，物流在企业运营管理中据有重要地位。
　　为了到达准确、快速、高效与特征化，物流企业除了要使用先进的企业管理知识外，必需拜托先进的信息技能。跟着企业间竞争的加剧物流企业已不但仅满意使用主动识别技能、EDI、搜集技能等信息技能来确立企业的竞争下风，而是将目光纷纭投到了正在发达生长的商业智能范围。
　　2 商业智能的不雅观点
　　商业智能这一术语1989年由Gartner Group的HowardDresner最早提出，它描绘了一系列的不雅观点和体例，给以毕竟的支撑系统来帮手商湘决议计划的拟定。
　　商业智能的感化是将企业现有的数据转化为知识，匡助企业做出准确明智的运营决议计划。在当今现代化的物流企业操作的历程中，每每会发作年夜量的数据，好比：定单、库存、往来账目、主顾等等，若何使用这些数据来增加对企业营业、供给链互助同伴、主顾活动等状况的了解，预测企业营业生长趋势，并做出及时准确的判定呢?
　　这此题目都可以经由历程建立有效的商业智能系统来处理。商业智能系统可以为利用者供给两个根基的效益：一是供给从数据中发明新干系的本领;二是增强战术和战略决议计划以及决议计划历程的精确性。
　　庞大的商业智能系统可以适应来自不合数据本钱的各种百般的数据范例，利用者在决议计划历程中，可以从年夜量巨大、难懂的数据中挖掘和识别出有效的知识。
　　3 商业智能在物流范围使用的需要性和紧急性
　　过往的几年里，物流行业发作了良多庞年夜的转变，若何管理物流也随之成为企业战略的一个重要关键，同时，跟着竞争的赓续加剧，物流管理所面临的仟务也越来越沉重。为了将搜集到的年夜量的各方数据窜改为有代价、可操作的信息，企业所花的价钱也越来越年夜。
　　而商业智能技能的下风恰是在将企业现有的数据转化为可操作的知识。因此，无论在物流企业的运输管理、仓储管理、增强供给链可见性、供需预测照旧在权衡企业关键运营目标、人力本钱管理等诸多方面，商业智能技能都年夜有可为。
　　4 商业智能系统的构造和相干技能
　　4.1商业智能系统的架构
　　系统构造是指一整套的为一系统或产物的团体计划供给的划定例则和构造，而商业智能的系统构造是指经由历程识别和了解数据在系统中的活动历程和数据在企业中的使用历程来供给商业智能系统使用的主框架。图1展现了一个完整的商业智能系统。每每来说，商业智能系统的建立，要服从以下步伐：
　　(1)识别和确天命据源。商业智能的数据来自于多种数据源，包括企业内部或企业内部的，如：订单信息、主顾信息、产物信息、库存信息、财政信息等;
　　(2)举行数据集成和存储管理;
　　(3)数据申明和建模。商业智能建立的底子目标是获得高投资报答率，运用商业智能系统所供给的数据申明工具，经由历程数据申明、建模将数据转化为信息和知识。
　　4.2 商业智能的相干技能
　　从建立商业智能系统的技能角度来看，所需要的技能重要有以下几种：
　　(1)数据堆栈技能。数据堆栈出现在20世纪80年代中期，它是一个面向主题的、集成的、稳定的、包括历史数据的数据集合，它使用于支撑管理中的决议计划拟定历程(W.H.Inmon)。商业智能系统的焦点是处理商业使用题目，经由历程把数据处理技能与商务划定例则相连系以提高商业利润，淘汰企业运营危害。
　　(2)数据挖掘技能。它重要用于从年夜量的数据中发明隐躲的规律或干系，每每接纳机器主动识另外体例，而不需要太多的人工干涉干涉。数据挖掘中常用的数据模型有：分类模型，根据商业数据的属性将数据分派到不合的组中;联系干系模型，描绘一组数据的慎密亲密度和干系;顺序模型，用于申明数据堆栈中的某类同时候相干的数据并发明某时候段内数据的相干处理模型;聚簇模型，依照某种邻近的度量体例将用户数据分红互不相通的一些分组，组中的数据邻近，组之间的数据相差较年夜。
　　(3)联机申明处理(OLAP)。重要经由历程多位的体例对数据举行申明、盘问和报表处理，OLAP重要对用户今后及历史数据举行申明、帮手向导决议计划。
　　5 商业智能在企业物流中的使用
　　商业智能系统不但仅在正向物流中发挥着重要的感化，在逆向物流中异样有着重要的感化。世界闻名品牌雅诗兰黛在全球范围的年销售额到达40亿美元，但同时每年退、过量、报废和破坏的数额到达1.9亿美元，约占销售额的4.75百分。每年的巨额流失落使雅诗兰黛公司决议花年夜气力改进其轻忽的逆向物流范围，公司于三年前投资130万美元生长逆向物流的商业智能系统，扫描系统、结果清楚。在整一般系运转的第一年就为公司追回了原先要经由历程裁员和低落管理费用发作的成本代价。经由历程对24百分以上的退货运用商业智能工具举行申明、评价，从平分拣出可以再次分销的数量是真正需要退回的1.5倍，从而每年节省了约47.5万美元的成本。与此同时，系统对跨越保质期的产物识别也在年夜年夜提高，1998年到1999年，因为跨越保质期而被烧毁的退货从37百分降到了27百分。据雅诗兰黛逆向物流部分司理估计，将来几年，只需系统可以给以更严酷的退货时候识别出跨越保质期的产物，产物烧毁率完全年夜概降到15百分以下。
　　除雅诗兰黛外，IBM、通用汽车业也于几年前开始在逆向物流中运用商业智能系统技能和其他相干技能，举行深度挖掘，强化管理，低完工本，提高效力满意度。
　　6 结束语
　　商业智能在物流范围的使用是相称重要和遍及的，固然要建立一个隔断短、时候少、整合好、质量高、费用省、环保型的物流不是仅仅运用商业智能就可以做到的，而是必需夸张物流五年夜关键(运输、保管、装卸、包装和信息)的系统性，做到五年夜关键的和谐性、同等性、联系干系性、互动性宁静衡性。 ...