蕭文龍 王鎮(zhèn)豪 陳 豪,2 徐瑀婧
(1 浙江工業(yè)大學管理學院,杭州 310023;2 浙江農(nóng)林大學暨陽學院,浙江 諸暨 311800)
近年來,隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,商業(yè)智能(Business Intelligence,BI)已經(jīng)成為企業(yè)核心競爭力的重要組成部分之一。商業(yè)智能也稱商務智能,是指能夠幫助企業(yè)分析關(guān)鍵業(yè)務數(shù)據(jù)以更好地了解自身業(yè)務和市場,并及時做出業(yè)務決策的技術(shù)、系統(tǒng)、實踐、方法和應用程序[1]。商業(yè)智能可以將眾多的數(shù)據(jù)進行整合,并從中提取有效信息,為企業(yè)提供決策支持,因此引起了學術(shù)界和企業(yè)界的廣泛關(guān)注。從2012年起大量學術(shù)期刊都針對商業(yè)智能領(lǐng)域出版了特刊,如MIS Quarterly在2012年出版了主題為Business Intelligence Research的特刊、Information Technology & Tourism 在2016年出版了主題為Big Data & Business Intelligence in the Travel & Tourism Domain的特刊、Expert Systems with Applications在2018年出版了主題為Big Data Analytics for Business Intelligence的特刊。同時,眾多企業(yè)為了應對數(shù)據(jù)量爆發(fā)性增長帶來的機遇和挑戰(zhàn),更快地做出更明智的決策,加大了在信息技術(shù)方面的投入,特別是對商業(yè)智能技術(shù)的投入。最近一項由國際信息系統(tǒng)學會發(fā)起的針對769家企業(yè)的調(diào)研顯示,商業(yè)智能技術(shù)是過去10年企業(yè)在信息技術(shù)投資中投入最多的領(lǐng)域,而且這一趨勢在未來仍將保持[2]。
國內(nèi)外學者已在商業(yè)智能領(lǐng)域進行了深入和廣泛的研究,現(xiàn)有文獻主要關(guān)注商業(yè)智能滿足業(yè)務和用戶需求的特點和其在高校、出版社、財務分析等方面的實際應用[3-6],缺乏對我國商業(yè)智能相關(guān)研究的梳理和系統(tǒng)性總結(jié)以及國內(nèi)外研究發(fā)展的對比分析。本文運用Cite Space軟件來呈現(xiàn)和分析近20年國內(nèi)外商業(yè)智能相關(guān)研究,探尋國內(nèi)外學者在該領(lǐng)域的研究熱點、研究前沿以及發(fā)展趨勢,并將二者進行對比分析,找出我國在該領(lǐng)域研究的優(yōu)勢與不足,為我國在該領(lǐng)域的后續(xù)相關(guān)研究提供參考。同時,對商業(yè)智能研究熱點的分析可以幫助其他相關(guān)領(lǐng)域的學者快速了解商業(yè)智能研究,明確商業(yè)智能領(lǐng)域的邊界,使其有效地探索自己感興趣的研究課題。
本文關(guān)注商業(yè)智能研究熱點和國內(nèi)外研究差異,選取國內(nèi)外商業(yè)智能相關(guān)文獻進行總體和對比分析。國外文獻數(shù)據(jù)來源為Web of Science核心數(shù)據(jù)庫,檢索方法:設(shè)置主題詞為“business intelligent”或“business intelligence”,選擇文獻類型為“article(期刊論文)”,排除作者為匿名(Anonymous),設(shè)置時間范圍為2000—2019年,檢索得到相關(guān)英文文獻1 117篇。
中文文獻數(shù)據(jù)來源為CNKI。常用的中文數(shù)據(jù)庫通常包括中國社會科學引文索引(CSSCI)和CNKI。由于CSSCI檢索獲取的文獻數(shù)據(jù)量相對較少,作為可視化數(shù)據(jù)來源數(shù)量不足。因此,為保證樣本的權(quán)威性,來源類別選取EI來源期刊、核心期刊、CSSCI、中國科學引文數(shù)據(jù)庫(CSCD)。檢索方法:將“商業(yè)智能”或“商務智能”作為主題檢索詞,來源類別選取上述權(quán)威數(shù)據(jù)庫,檢索時間范圍同樣為2000—2019年。下載檢索到的文獻經(jīng)過人工篩選,刪除會議通知、新聞等非研究性文獻后,最終得到中文文獻320篇。
Cite Space是陳超美教授基于Java開發(fā)的可視化文獻計量分析軟件,常被用來探索學科知識領(lǐng)域的發(fā)展及其研究熱點[7]。Cite Space可以通過繪制知識圖譜,從而較為直觀地展現(xiàn)科學知識領(lǐng)域的信息全景。因此,本文使用可視化軟件Cite Space作為數(shù)據(jù)處理工具,對近20年國內(nèi)外商業(yè)智能相關(guān)文獻進行了基本分析和關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析。
通過觀測商業(yè)智能發(fā)文年限分布情況,可以了解該領(lǐng)域在某一特定時間內(nèi)學者研究興趣的變化。通過對文獻數(shù)據(jù)年份進行統(tǒng)計,并記錄在Excel表中,用以繪制國內(nèi)外商業(yè)智能研究文獻分布圖(見圖1)。根據(jù)圖1結(jié)果來看,國外文獻和國內(nèi)文獻在2005年有一個明顯的增長,這是由于在2005年微軟開發(fā)了Microsoft SQL Server2005,為商業(yè)智能的發(fā)展提供了開發(fā)平臺,使得國內(nèi)外的研究聚焦于此。而后,國外商業(yè)智能相關(guān)文獻處于穩(wěn)步上升的趨勢,在2012年后商業(yè)智能相關(guān)文獻數(shù)量大幅度增長,一方面可能是由于大數(shù)據(jù)進入快速發(fā)展的階段,在企業(yè)信息化建設(shè)中扮演著重要的角色,并在信息技術(shù)應用中興起了一股云計算的浪潮,也推動了商業(yè)智能領(lǐng)域的發(fā)展。另一方面,歸因于2012年管理信息系統(tǒng)季刊(MIS Quarterly)中的商業(yè)智能特刊以及彼時的從業(yè)者興趣。然而,從國內(nèi)文獻來看,我國文獻在2005年后,出現(xiàn)下降的態(tài)勢,可能是由于缺乏完善的理論以及商業(yè)智能建設(shè)不足等問題,但在2015年之后,隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和政策推動,我國的商業(yè)智能相關(guān)研究總體呈現(xiàn)上升趨勢。
圖1 文獻年份分布圖
2.2.1 國外研究熱點
關(guān)鍵字共現(xiàn)分析是識別當前研究主題和未來方向的主要方法。節(jié)點類型(Node Types)選擇關(guān)鍵詞(Keyword),選擇生成最小樹MST剪枝策略,其他設(shè)置不變,得到外文文獻的高頻關(guān)鍵詞(如表1所示)。為了展示更好的結(jié)果,做了兩個修改。首先,清除同義詞,把具有相同含義的關(guān)鍵詞合并,如“data warehouse”“data warehousing”。第二,排除“business intelligence”。因為“business intelligence”是檢索的關(guān)鍵詞,所以數(shù)量會很大,可能會使中心度偏向商業(yè)智能,對結(jié)果具有一定影響。結(jié)果顯示,除了商業(yè)智能外,最常出現(xiàn)的關(guān)鍵詞是“big data”,其次是“management”“system”。這3個關(guān)鍵詞描述了商業(yè)智能的概念,商業(yè)智能作為一種系統(tǒng)或者應用程序,在大數(shù)據(jù)的支持下可以獲取更全面的信息,提供更合適的管理決策方案。
表1 外文高頻關(guān)鍵詞
最終得到的外文文獻關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖如圖2所示,系統(tǒng)、管理、績效、模型、技術(shù)等關(guān)鍵詞處于中心位置。例如,在系統(tǒng)方面,Chung等開發(fā)了集成可視化的商業(yè)智能系統(tǒng),用于在網(wǎng)頁上進行知識發(fā)現(xiàn),并可以減輕網(wǎng)頁上的信息過載[8]。在管理和績效方面,Goodhue等研究了商務智能技術(shù)和用戶任務適配度對個人績效的影響[9]。技術(shù)方面的研究主要關(guān)注,數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫技術(shù),Watson等研究了如何利用數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)組織價值的問題。[10]
圖2 外文文獻關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖
但是,關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖并不能顯示知識的發(fā)展與時間相關(guān)。關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖可以在一定程度上克服這個問題。它表示在特定時間段內(nèi)任何關(guān)鍵字頻繁出現(xiàn)的現(xiàn)象,它不僅可以顯示研究熱點隨時間的演變,還可以指示近年來的研究趨勢,并可能暗示未來的發(fā)展趨勢。通過展示關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖,可以幫助我們明確商業(yè)智能領(lǐng)域的研究前沿。得到的外文文獻關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖如圖3所示。我們可以看到,2002—2012年階段,突現(xiàn)的關(guān)鍵詞包括數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、知識管理、框架等,研究熱點主要圍繞技術(shù)方面;2013—2016年階段,突現(xiàn)的關(guān)鍵詞主要包括系統(tǒng)、接受、優(yōu)化等,研究熱點主要圍繞系統(tǒng)優(yōu)化層面;最后,2017—2018年階段,突現(xiàn)的關(guān)鍵詞主要包括社交媒體、商業(yè)分析,研究熱點主要圍繞商業(yè)層面。企業(yè)通過挖掘社交媒體的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),可以改善產(chǎn)品、功能、企業(yè)形象,并改善組織績效,提升企業(yè)競爭力。Han等認為可以通過商業(yè)分析從商業(yè)新聞中挖掘信息有助于感知市場趨勢,了解競爭對手的策略,并做出有價值的投資決策[11]。
圖3 外文文獻關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖
2.2.2 國內(nèi)研究熱點
對于國內(nèi)研究熱點,為了展示更好的結(jié)果,我們也做了兩個修改。第一,把具有相同含義的關(guān)鍵詞合并,如商業(yè)智能和商務智能等。第二,排除商業(yè)智能。除了商業(yè)智能外,最常出現(xiàn)的關(guān)鍵詞是數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫,聯(lián)機分析處理與企業(yè)管理,這是國內(nèi)商業(yè)智能領(lǐng)域最重要和基礎(chǔ)的研究。同時也說明了我國的商業(yè)智能研究注重技術(shù),以及在企業(yè)中的運用。表2中列出了中文文獻的高頻關(guān)鍵詞。
表2 中文高頻關(guān)鍵詞
得到的中文文獻關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖如圖4所示,數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、決策支持、企業(yè)管理等關(guān)鍵詞處于中心位置?,F(xiàn)有中文研究認為商業(yè)智能是數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘以及聯(lián)機分析處理等幾種技術(shù)的有效組合[12]。ERP與商業(yè)智能技術(shù)相結(jié)合以規(guī)范數(shù)據(jù)流程,促進企業(yè)業(yè)務信息再利用[13]。例如,韓向東認為需要構(gòu)建一種基于商業(yè)智能的管理會計信息系統(tǒng),以推進會計信息化體系建設(shè)[14]。
圖4 中文文獻關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖
中文文獻關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖如圖5所示。2010年之前,研究熱點主要圍繞數(shù)據(jù)倉庫;2010—2012年,研究熱點主要圍繞云計算。一方面,云計算相關(guān)研究除了關(guān)注應用外,也關(guān)注大數(shù)據(jù)環(huán)境的數(shù)據(jù)安全問題[15-17]。2012年以后最新的研究前沿是人工智能[18]。它將是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量。
圖5 中文文獻關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖
2.2.3 國內(nèi)外研究熱點對比
通過對外文文獻和中文文獻關(guān)鍵詞的分析,我們發(fā)現(xiàn)國外商業(yè)智能研究熱點更加側(cè)重于管理和決策支持系統(tǒng)(應用性),國內(nèi)商業(yè)智能研究熱點更加側(cè)重于技術(shù)(技術(shù)化)。另外,從關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖來看,國內(nèi)外研究在該領(lǐng)域的研究主題都有所轉(zhuǎn)移:國外研究前沿從技術(shù)和商業(yè)智能系統(tǒng)轉(zhuǎn)為商業(yè)分析,特別側(cè)重于社交媒體數(shù)據(jù)的分析研究;國內(nèi)研究前沿由商業(yè)智能技術(shù)轉(zhuǎn)向云計算和人工智能技術(shù),側(cè)重探索商業(yè)智能在各個領(lǐng)域的應用。
在早期階段,商業(yè)智能研究尚未成熟,國內(nèi)外研究人員都專注數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫等技術(shù)研究,商業(yè)智能技術(shù)主要用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),技術(shù)基礎(chǔ)是統(tǒng)計學習方法。到本世紀初,由于互聯(lián)網(wǎng)的興起,基于網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得以發(fā)展,研究人員通過網(wǎng)頁挖掘信息以分析客戶行為。在商業(yè)智能技術(shù)逐漸成熟后,國外研究逐漸轉(zhuǎn)向利用商業(yè)智能系統(tǒng)分析商業(yè)信息以支持和改進商業(yè)活動的管理決策。另外,由于商業(yè)智能系統(tǒng)成本高昂和資源密集且復雜的特點,國外研究人員也關(guān)注管理和經(jīng)營上的問題,例如研究商業(yè)智能的成功因素[19]。而國內(nèi)商業(yè)智能領(lǐng)域還處于發(fā)展和探索階段,雖然在技術(shù)應用方面已逐漸成熟,但是對相應管理問題缺乏重視。
目前國外商業(yè)智能的研究熱點為商業(yè)分析,特別是社交媒體分析,強調(diào)社交媒體的影響。通過社交網(wǎng)絡,用戶之間可以建立聯(lián)系并分享自己的信息和觀點。通過這些聯(lián)系和信息共享,社交網(wǎng)絡有助于調(diào)查員工的背景、廣告和營銷、旅游業(yè)發(fā)展。國內(nèi)商業(yè)智能的研究熱點為人工智能及其應用。隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,我國已將發(fā)展人工智能作為國家戰(zhàn)略,并出臺了很多扶持高新技術(shù)的政策,相關(guān)基礎(chǔ)和應用研究也層出不窮,例如,醫(yī)學機器人。此外,我國商業(yè)智能領(lǐng)域與國際上的交流也變得更加密切,共同推動商業(yè)智能領(lǐng)域的發(fā)展。
本文利用CiteSpace軟件,選取2000—2019年間發(fā)表在Web of Science和中國知網(wǎng)(CNKI)的國內(nèi)外商業(yè)智能和大數(shù)據(jù)分析相關(guān)文獻,從文獻結(jié)構(gòu)特征、研究熱點與研究趨勢等方面進行可視化分析,以期了解現(xiàn)階段我國在該領(lǐng)域研究的優(yōu)勢與不足,為后續(xù)相關(guān)研究提供參考和借鑒,以更好地推動商業(yè)智能和大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的發(fā)展。研究結(jié)果顯示,商業(yè)智能研究領(lǐng)域越來越成熟,國際上發(fā)文量呈穩(wěn)步上升的趨勢,我國相關(guān)研究雖起步較晚,仍處在探索和發(fā)展階段,但是發(fā)文量呈逐年上升趨勢。從關(guān)鍵詞共現(xiàn)來看,國際上研究熱點包括系統(tǒng)、管理、績效、模型、技術(shù)和知識;國內(nèi)研究熱點包括數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、決策支持、企業(yè)管理;國外研究與管理和決策有關(guān),而國內(nèi)研究更側(cè)重于技術(shù)和應用。從關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖來看,國外研究前沿由技術(shù)轉(zhuǎn)向商業(yè)分析;國內(nèi)研究前沿由數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)轉(zhuǎn)向人工智能。
綜上所述,國內(nèi)學者與機構(gòu)之間需要互相交流,促進科研進展,避免理論滯后于實踐;其次,國內(nèi)學者與機構(gòu)也要與國外加強合作,拓寬研究視野,創(chuàng)新研究理念;最后,我國商業(yè)智能領(lǐng)域在大力發(fā)展人工智能的同時,也需要將方法和技術(shù)與企業(yè)相結(jié)合,運用商業(yè)分析手段,提升企業(yè)績效。