4.可视化技术
为了使分析后的数据直观、简练地呈现在用户面前，需要采用一定的形式表示和发布出来，通常采用的是一些查询和报表工具。不过，目前越来越多的分析结果是以可视化的形式表现出来，日志数据分析的可视化已可以扩展到3D空间，这就需要采用信息可视化技术。
所谓信息可视化是指以图形、图像、虚拟现实等易为人们所辨识的方式展现原始数据间的复杂关系、潜在信息以及发展趋势，以便我们能够更好地利用所掌握的信息资源。随着Web应用的普及，商务智能的解决方案能够提供基于Web的应用服务，这样就扩展了商务智能的信息发布范围。作为基于Web的商务智能解决方案，需要一些基本的组成要素，包括基于Web的商务智能服务器、会话管理服务、文件管理服务、调度、分配和通知服务、负载平衡服务和应用服务等。
5.知识管理
知识管理即通过管理与技术手段，使人与知识紧密结合，在组织中建构一个量化与质化的知识系统，让组织中的资讯与知识，透过获得、创造、分享、整合、记录、存取、更新、创新等过程，不断的回馈到知识系统内，形成永不间断的累积个人与组织的知识成为组织智慧的循环，在企业组织中成为管理与应用的智慧资本，有助于企业做出正确的决策，以因应市场的变迁。一般来说，知识管理是一种漫长的经营策略，提高电子商务的效益和效率，为企业创造价值，赢得竞争优势。
6.智能搜索
以自然语言理解技术为核心，以安全搜索为主线，通过智能信息过滤映射技术把结构化和非结构化的源数据统一转化成基于语义的知识库，结合成熟的模式匹配技术，对资讯信息进行聚合、语义关联，安全映射，自动摘要，自动分类和聚类并分布索引成语义全文索引库集群，封装为规范的API接口，Web Service，Ajax，无线调用接口，既能嵌入到其他信息系统中使用。
7.个性化推荐技术
个性化推荐技术是个性化服务的一项主要技术，该技术在电子商务，智能搜索等领域广泛应用，不同领域个性化的推荐技术都是根据用户的个性化信息主动为用户提供感兴趣的信息资源，其根据推荐事件的依据不同，可以分为基于统计信息的推荐，技术规则的推荐，基于语义内容的推荐。基于语义内容的推荐结合协作过滤技术是目前比较好的个性化推荐方法。
个性化推荐技术是未来电子商务系统最重要的革新技术。目前几乎所有大型的电子商务平台，如亚马逊、淘宝等，都不同程度地使用了各种形式的推荐系统。并且比如豆瓣图书推荐服务、MySpace新闻推荐服务等以“推荐”为核心的网站正在互联网上逐渐兴起。
8.元数据技术
元数据，关于数据仓库的数据，指在数据仓库建设过程中所产生的有关数据源定义，目标定义，转换规则等相关的关键数据。同时元数据还包含关于数据含义的商业信息，所有这些信息都应当妥善保存，并很好地管理。为数据仓库的发展和使用提供方便。是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。可将其按用途的不同分为两类，技术元数据和商业元数据。
技术元数据是数据仓库的设计和管理人员用于开发和日常管理数据仓库是用的数据。包括：数据源信息；数据转换的描述；数据仓库内对象和数据结构的定义；数据清理和数据更新时用的规则；源数据到目的数据的映射；用户访问权限，数据备份历史记录，数据导入历史记录，信息发布历史记录等。
商业元数据从商业业务的角度描述了数据仓库中的数据。包括：业务主题的描述，包含的数据、查询、报表；元数据为访问数据仓库提供了一个信息目录（Information Directory），这个目录全面描述了数据仓库中都有什么数据、这些数据怎么得到的以及怎么访问这些数据。是数据仓库运行和维护的中心，数据仓库服务器利用他来存贮和更新数据，用户通过他来了解和访问数据。
12.2.4商务智能在电子商务中的应用
1.数据挖掘的应用
挖掘主要是挖掘出有潜在价值数据的信息技术。主要应用在情报分析，数据库营销，识别用户消费行为，客户流失分析，划分客户群体等相关应用。典型应用：自动数据挖掘工具在对沃尔玛进行数据挖掘分析时发现，在沃尔玛的销售中，与小孩的尿布一起购买最多的是啤酒。原因是美国男人喂小孩买尿布时，往往会自己随手带回两瓶啤酒。根据这个发现沃尔玛将尿布和啤酒的销售位置放的很近，两种商品销售都会增长。
2.智能搜索的应用
信息化技术和应用的蓬勃发展，使得结构化和非结构化的信息呈爆炸性地增长，人们不管使用网上信息还是本地信息，运用传统的关键词进行搜索时，都会返回成千上万的结果，而且检索结果信息之间缺乏有效的关联，不仅增加了用户筛选结果信息的时间，而且也为用户查找有效信息增加了复杂度。更重要的是，传统搜索系统基于信息共享平台设计，缺乏有效的权限管理策略和安全机制，无法有效地保证资讯信息合法使用。结合新兴电子商务的特征与精确营销、比较购物、供应链／配送优化等现实需求，研究电子商务中的知识管理与智能搜索的理论和方法。主要内容可包括：智能的商务知识表达与数据挖掘方法，分布式智能商务节点的数据采集与知识集成，非结构化信息中的知识获取技术，网页数据有效提取与实时动态分析技术，电子商务的实时决策支持理论和方法，个性化推荐技术的应用等问题。
3.可视化技术的应用
可视化技术的迅速发展为商务智能领域系统的建立提供了更为先进和有效的手段。基于有限的离散采样，三维数据比几何形态的信息更为丰富和完整，而且更适合于表示不规则的研究对象。
商务智能系统实施时，需将相关的基础数据按事先制定的标准格式进行数据输入，对图形处理系统的二维矢量图形、三维矢量图形、属性数据库系统的各种相关数据进行必要处理和可视化输出。
4.知识管理的应用
应用信息库技术和检索功能，建设商务智能知识库，为使用者提供资源支持。传统的商务管理由于都是个人或小组活动，相互之间的项目成果交流、共享较为困难，容易造成资源浪费。随着知识管理在科研机构内的应用，所有的科研成果和业内最新信息都可以共享在知识库中，方便使用人员检索知识，参考经验，从而达到商务成果信息的有效利用。
5.个性推荐技术的应用
实时性是个性推荐技术的一个显著特点，个性化推荐必须能够对用户的喜好提供相关性强的精确的推荐，尽可能减少个性化用户的查找时间，推荐结果必须能够实时计算。在个性化推荐技术的实施中，协同过滤技术应用得最为成功。基于用户和基于内容项的协同过滤推荐系统都可以提供优质的个性化服务。
12.3智慧运作
所谓智慧运作，即是应用流程改造、人员协作和新技术使企业成为一个有机的整体，意在帮助企业构建一个敏捷、协调、信息.通的运作环境，从而以积极主动的方式应对各种变革与挑战。具体而言，智慧运作由三个方面构成：帮助企业将传统僵化的工作流管理转进为随需应变、动态响应的动态业务流程，积极因应市场变化，主动挖掘潜在商机；打破沟通的壁垒，实现无疆界的智慧协作，最大化的有效沟通；构建灵活、安全、随需应变的IT基础平台Smart SOA，随时应对业务需求而做出相应改变。
实现了“智慧运作”的企业往往具有某些明显的特征：他们鼓励员工拥抱变革，为员工协作实施变革提供必需的技术支持，并让客户和合作伙伴参与变革。调查结果表明，想要实现“智慧运作”的企业应尽可能多地采纳以下十大特征，它们是彼此相关，互为辅助的。这些特征相互结合能更好地解决企业运作的困难。企业实现“智慧运作”的十大特征：
1.释放LOB人员最大效用，以迅速适应并应对快速变化的市场环境；
2.利用无线移动技术，以连接人员、流程和信息；
3.实现业务流程和模式的迅速变革，以响应市场变化；
4.能够高效地在合适的地点和时间甄别出合适的信息，以支持业务决策的制订。
5.重用已有资产，以解决全新的业务挑战。
6.通过对业务流程的交互和变革，以应对业务时间的发生。
7.应用Web2.0协作技术，以实现与客户或合作伙伴的交互。
8.充分利用人的力量，以感知重要业务事件；
9.捕捉并利用实时业务时间，以增强决策的制订；
10.有效运用IT预算，以实现全新的业务价值。
12.4动态架构
随着企业的成长，业务和应用不断增加，IT系统规模日益庞大，而现有服务器、存储系统等设备又没有得到充分利用，资源极度浪费；同时，IT基础架构对业务需求反映不够灵活，不能有效地调配系统资源适应业务需求；再加之，高能耗、数据中心空间紧张、IT系统总体拥有成本过高等问题，均令企业苦不堪言。企业需要更智慧的方式来应对日益增长的运算能力和存储需求。添加硬件的同时会增加基础架构的复杂程度和成本。管理虚拟化可以快速赋予企业能见度，控制并且根据需求变化自动分配和调整资源，从而降低成本和复杂性。动态架构是一个更智能、自动化、更集成和更有效率的架构，它将能够在改善服务、降低成本、管理风险这三大方面为客户带来显著受益，从而帮助客户不仅能够应对当前的挑战，而且能够把握未来的机遇。
动态架构包含六个方面的内涵：
1.整合。动态架构能够实现所有业务资产和IT资产的可视化、可控化和自动化，通过集中管理带来“智慧”的业务成果。
2.服务。动态架构通过实施以服务为导向、服务管理的方法来迅速和动态地提供业务和IT服务，将资产转型为更高价值的服务。
3.高效。动态架构可利用虚拟化、能源效率、标准化和自动化节省运营预算，是这些节省下的运营预算可用于新的投资项目。
4.解决信息带来的挑战。动态架构可实现信息的法规遵从可用、保持和安全等目标。
5.对新方法和手段的使用，以帮助企业快速实现直接的商业利益。
6.帮助客户管理和减轻风险。
12.5智能企业门户
企业门户建设是一个渐进和跃变相结合的过程，渐进是指企业门户功能不断扩展和完善的过程，跃变则是指企业门户正在由企业信息门户（EIP）跃升到企业知识门户（EKP）并向智能企业门户（IEP）发展的过程。在企业门户渐进和跃变的过程中，信息构建、集成管理、知识管理及商业智能的理念等关键技术对IEP建设的实践活动具有指导和借鉴意义。
12.5.1智慧企业门户概念
随着企业业务和信息技术的发展，即使是在企业级的数据仓库环境中，单一的BI（Busi-ness Intelligence，商业智能）工具已不能满足整个组织的需求，因为一个成熟的环境所需的数据存取口径非常宽。整合各种类型的BI工具，实现BI领域的标准化是目前BI的发展趋势。将各种系统和商业智能整合到企业门户中，这是企业信息分析师长期以来一直所倡导的，而CEO们也正逐步认识到这一点的重要性。智能企业门户作为BI与EP的结合，也就是EP的商业智能化将是今后EP发展的趋势。把商务智能引入企业门户有很多优势：模拟企业数据库；迁移过程中能进行平行运行；迁移数据接入技能；一体化的使用情况跟踪；数据接入个人化；单一登录；提供分析能力；企业报告；广泛的数据部署；结构化内容和非结构化内容的整合。
企业门户作为企业信息平台，需要采集各信息系统的数据，连接“信息孤岛”，将各业务、生产系统融和成为一个有机整体；同时作为一个工作平台，需要将日常生产管理中形成的各种知识文档集中存储，便于查询和传递，达到建成知识企业的目的。因此，要求系统框架具有很强的扩展性和定制性。智能企业门户分为四个层次：最底层是企业信息集成系统层，包括ERP、HRP、MRP、PDM等系统；第二层是业务系统层，具体由经营层、管理层、生产层、作业层组成；第三层是数据—＞信息—＞知识转化层，有和外部联系的接口；最高层是门户外部访问层。
