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雷达卡
随着计算机技术和互联网络的日益普及，数据库技术广泛应用于各个行业，此外，大量的数据信息得以保存。这些数据大多是应用型，低层次的，难以为企业高管获得知识所用，因为他们通常面临着海量数据，这使得他们很难提取他们想要的知识，所以他们必须通过某个办法能够处理大量的数据。商业智能（BI）技术是解决这个问题的有效的方法，因为它可以有效地处理大量的数据信息，从而获得相关知识。
我们可以立足于SQLServer商业智能技术，对其工作机制进行综合性研究，进而开发了一个商业智能平台，同时，我们分析数据仓库，OLAP，数据挖掘算法及其应用于财务审计方面的数据。最后，还需要讨论自定义数据挖掘算法的方式来扩大商业智能的功能。
要想构造更加强大的商业智能平台，就需进行深入研究并寻找创新点：
首先，要对理论框架进行创新。BI理论与财务审计理论的融合，形成了一种新的审计理论方法。鉴于商业智能的审计方法是一种信息化环境下的新方案，我们必须交叉不同的思维来研究不同层次、不同方面的问题的模式，建立商业智能的基础理论框架，提出商业智能的一般模式，并建立审计系统的总体结构。
其次，要对研究方法进行创新。在提出并设计审计分析系统的框架的同时，还需要为审计技术研究提供新的方法。我们必须先分析需要解决的问题，建立一个高性价比、易于使用、不需要更多的专业知识的商业智能审计操作系统平台，使审计人员能够更加专注于研究审计理论与方法，摆脱繁琐的旧审计操作系统。
再次，要对理论的有效性进行考察。我们需要研究孤立点挖掘算法在商业智能中的应用并使用这种算法找出审计的问题。我们要分析孤立点挖掘算法与审计之间的关系，并建立孤立点挖掘的模式，建立孤立点挖掘审计跟踪发现模式。为此，需要进行一些数据实验，从而证明方法的有效性。例如，建立成本与收入匹配的审计模式等实验，可以证明该模式的有效性。
最后，要对BI技术的科学性、可视性和可操作性进行分析。我们需要注意一些重要的指标数据、有问题的数据和审计分析结果，并且以图表的形式进行展现，并提供分析监测和灵活钻取的功能，从多角度进行研究探讨，更加可以证明BI技术的可操作性和实用性。
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