分析系统与业务系统的融合是信息化建设中一个非常实际的扩展。一般概念上分析系统必须与生产系统相隔离，以保证生产系统的运行稳定性。这是商务智能领域通常的做法。但是对于非生产型的企业，尤其是政府或事业性单位，从我们从事国内商务智能系统的实施经验一看，情况并不是这样。将商务智能中的强大分析功能与业务系统中的业务流程相结合，会给使用者带来巨大的便利。

    在此系统建成后，至少应该考虑与办公自动化和电子文档管理两个系统的结合。（如果没有这两个系统，可以在分析系统上直接实现这两个系统。）试想从分析系统中得到的分析报表，直接添加上说明发给相关人员，进入审批、签字的流程是多大的方便。此外，各种电子资料、报告、图片、文件，一切资料都可以在地图上方便地获取，且可以相互关联引用，节省的资料查找时间也是不可低估的。

    所以，建议选择恰当的时机，实现管理分析系统与OA与电子文档的融合工作。

    通过对各种数据、文件、资料的集中、数字化和有机整合，再加上对数据智能化的分析，就形成了一套农村水电站信息化管理的知识库。知识库中包括几乎所有与管理相关的信息。除了上面提到的电站数据、图纸、文件等内容，知识库中还包括了水电站相关的技术文献、政策法规、有关新闻、国内外水电动态等一系列的相关信息。这些信息都可以通过简单的操作从系统中快速找到。

    随着系统的使用，不断有新的知识（数据、文档、资料…）在系统中积累下来。而且这些信息又被自动地融合在已有的知识中，为再次利用做好了准备。所以这就形成了一个成长期的知识库。这个知识库是进行规划和管理的重要依据。

4.16. 数据挖掘

    数据挖掘是数据仓库和商务智能平台上的一种高级应用。它可以通过一系列的先进模型和处理方法，帮助用户从大量数据中找出表面上（或是人工）无法发展的规律或问题。

    不为人知的规律、风险、漏洞等可能就隐藏在数据里面。由于这些规律还没有形成普遍的知识，所以常规的分析很难发现问题。但数据挖掘技术可以通过统计和对大量数据的自动比对等一系列与业务相关的模型，从杂乱中总结规律、从正常中发现问题。

    不建议在系统建设的初期进行数据挖掘的开发工作。数据挖掘应该是系统经过一段时间的应用后，深入探讨进行专题研究时的一种非常好的应用。

    与预演不同，预测是根据现有数据让系统推测未来的情况。虽然它也属于高级应用，但可以根据最终的分析和决策支持的需要何时进行此功能的实现。

    与其它系统与其它组织分享系统的数据成果和分析成果是系统价值的进一步提升。可以根据需要增加数据库的对外服务区和系统的对外服务功能。比如为各省提供统一标准的数据；国家其它部门提供分析成果等。