萧文龙 王镇豪 陈 豪,2 徐瑀婧

(1 浙江工业大学管理学院，杭州 310023；2 浙江农林大学暨阳学院，浙江 诸暨 311800)

0 引 言

近年来，随着信息技术的快速发展，商业智能(Business Intelligence，BI)已经成为企业核心竞争力的重要组成部分之一。商业智能也称商务智能，是指能够帮助企业分析关键业务数据以更好地了解自身业务和市场，并及时做出业务决策的技术、系统、实践、方法和应用程序[1]。商业智能可以将众多的数据进行整合，并从中提取有效信息，为企业提供决策支持，因此引起了学术界和企业界的广泛关注。从2012年起大量学术期刊都针对商业智能领域出版了特刊，如MIS Quarterly在2012年出版了主题为Business Intelligence Research的特刊、Information Technology & Tourism 在2016年出版了主题为Big Data & Business Intelligence in the Travel & Tourism Domain的特刊、Expert Systems with Applications在2018年出版了主题为Big Data Analytics for Business Intelligence的特刊。同时，众多企业为了应对数据量爆发性增长带来的机遇和挑战，更快地做出更明智的决策，加大了在信息技术方面的投入，特别是对商业智能技术的投入。最近一项由国际信息系统学会发起的针对769家企业的调研显示，商业智能技术是过去10年企业在信息技术投资中投入最多的领域，而且这一趋势在未来仍将保持[2]。

国内外学者已在商业智能领域进行了深入和广泛的研究，现有文献主要关注商业智能满足业务和用户需求的特点和其在高校、出版社、财务分析等方面的实际应用[3-6]，缺乏对我国商业智能相关研究的梳理和系统性总结以及国内外研究发展的对比分析。本文运用Cite Space软件来呈现和分析近20年国内外商业智能相关研究，探寻国内外学者在该领域的研究热点、研究前沿以及发展趋势，并将二者进行对比分析，找出我国在该领域研究的优势与不足，为我国在该领域的后续相关研究提供参考。……