商业智能 真能为企业带来效益？

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欢迎访问e展厅 展厅 3 CIO信息化管理展厅 电子商务/企业门户, IT运维管理, 制造执行系统MES, 流程管理BPR/BPM, SOA/SaaS/云计算, ... 商业智能这个名词越来越多的见诸各类媒体， 但什么是商业智能呢？ 商务智能也称做BI是英文单词 Business Intelligence的缩写，商务智能概念起源于上世纪九十年代中期的西方发达国家。BI可以说是提高企业市场竞争力的一种技术手段或方法论。 IDC将商业智能定义为下列软件工具的集合: ●终端用户查询和报告工具。专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适用于专业人士的成品报告生成工具。 ●OLAP工具。提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。OLAP也被称为多维分析。 ●数据挖掘(Data Mining)软件。使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。 ●数据仓库(Data Warehouse)和数据集市(Data Mart)产品。包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型、经理信息发布系统。 有了信息管理系统还需要商业智能吗？ 也许有人会问:我们企业现在已经有了好几套管理系统， 这些系统已经可以满足我们日常管理工作的需要了，为什么还需要商业智能呢？ 首先，商业智能系统和管理软件的服务层次不一样， 商业智能服务于管理决策层或部门执行经理帮助其进行决策和分析以及知识发现;而管理信息系统服务于普通员工，帮助员工直接处理业务数据或为部门执行经理提供一些汇总报表。在很多企业中， 管理信息系统已经累积了大量的企业数据， 但企业高层管理人员确很少能够直接使用这些已经存在的数据进行查询，分析并作为决策依据，企业一方面投入大量的人力物力进行。 信息化建设，另一方面企业高层管理人员还是按照传统的方式和方法来进行其工作:阅读部门经理提供的汇总或明细报表。很多企业每到月底IT部门常夜以继日的忙于为各部门提供这样或那样的数据，他们常牢骚的问:为什么他们(高层管理人员)自己不能从系统找呢？其实，通过我们分析发现，阻碍高层使用信息系统的原因有以下几点: (1) 信息系统结构复杂， 操作过于繁琐，管理人员又没有太多的时间来研究这些系统的使用方法。 (2) 信息系统提供的数据太过于明细，很难对企业宏观决策起到帮助作用。 (3) 信息系统提供的汇总报表只能反应某一方面的信息， 而不能形成对整个业务过程的全面了解，管理人员要分析一个问题时必须同时在手上拿5，6张汇总报表或明细报表， 不能进行动态的数据透视。 (4) 信息系统的数据通常用列表的形式出来而缺少各类图表的直观表现， 缺乏数据之间的对照关系， 数据表现力不够。 (5) 信息系统由于设计结构限制， 数据量大时查询极其缓慢， 让管理人员无法花时间等待。 (6) 一个企业中通常同时运行着几套不同的信息系统， 这些系统相互独立，数据互不联系，但从整个企业的角度来看这些信息又是相互联系的，管理者在进行决策时也必须同时使用到来源于各系统的综合数据， 但各管理信息系统的相互独立造成了使用复杂， 决策效率低下。 (7) 管理者在查看信息的时候通常需要将原始的数据通过某种数据模型运算， 以计算出某种指标，如:库存周转率，资金周转率等， 并以次来衡量企业的运行状况。但很多信息系统的数据无法直接应用到商业模型或数学模型上，有的信息系统即使有提供一部分数据模型， 但无法进行扩展，必须要应用一种信息的算法或新的模型。 在信息系统种存在的这些问题阻碍了企业管理人员对企业中有价值的信息加以利用，造成了企业决策的迟缓。商业智能通过解决上述问题将信息进行汇总，分类，让管理人员可以进行更快，更正确的分析和决策。 其次， 管理信息系统和商业智能服务内容不一样。 信息系统给企业执行层提供作业结果反馈， 而商业智能系统为企业中各层次管理管理人员提供决策信息或预测数据或发现业务活动中隐含的规律和知识。 在企业的大量信息中可能包含有很多潜在的规律，比如客户的购买习惯， 最佳交叉销售组合等， 这些信息通过简单的统计或汇总是无法发现的， 必须使用某种数学算法对数据进行分析才能发现这些规律，从而建立起一种商业模型， 提供给管理决策层进行模拟分析。 另外， 管理信息系统通常是针对某一部门或某一业务问题而开发设计的， 企业中的管理信息系统可能多种多样，而企业是一个有机的整体， 高层的决策和分析都必须站在全局的观点来进行， 而任何一个管理信息系统都无法提供这样全面的信息来帮助管理者决策。 商业智能是一个可包含企业所有知识的系统，通过建立数据仓库，将企业中的所有相关数据经过抽取， 整理， 转换， 清洗后放到数据仓库中， 这样就给了分析者和决策者一个关于企业业务的全面的视图。 商业智能能帮我做什么？ 商业智能做为一种管理辅助技术， 帮助管理人员及时了解企业运行状况;发现企业运行过程中出现的异常情况;分析问题所在;发现企业业务活动中大规律和隐含的知识。 例如下面的一个场景: 企业的主管销售的王经理每周都需要查看全国各分区的销售报表， 然后分析每个销售区域是否完成了预定的销售目标，并以此确定每个分区经理的业绩， 这周，王经理发现A区域的销售业绩要比定额要高很多，而B区域的业绩却大大的低于定额，那么是什么因数导致这种差异呢？ 王经理必须搞清楚这个问题， 在以前王经理需要各分区经理提供以前的销售业绩报表来进行分析， 而现在由于使用了商业智能系统， 王经理只需要通过点击就可查看到这两个区域的历史的销售业绩统计， 并按找趋势图的方式显示出来， 王经理发现A区域在新的区域经理上任后，销售额一直高于销售定额，(销售定额是按照以前的销售业绩进行制定的)，那么A区域的销售业绩为什么会提升得如此之快呢？通过对销售数据的分析发现，新增加的业绩来源于A区域的一系列有针对性的促销活动。 王经理现在又必须搞清楚B区域的情况， 通过分析发现B区域业绩突然呈现大幅下降的趋势，而导致销售额下降的原因是一个主要产品的销售额大幅度下降， 王经理再继续进行市场数据对比发现这个主要产品销售额大幅度下降是因为竞争对手在这个市场推出了一种功能更强大的产品。通过这一系列的分析王经理已经对这两个市场的情况有了全面的了解，这样的分析过程依靠传统的报表模式是不可能做到的。而现在使用了商业智能系统后王经理只需要花很少的时间就可以搞清事情的结果和原因， 从而制订出有效的促销手段， 及时推出功能更强大，更新颖的产品。 但我们必须明白的是， 商业智能系统时一个辅助决策系统，而不能代替人来进行决策， 正如上面的例子，商业智能可帮助经理快速的找到问题所在， 但不能代替经理制定出一个有效的解决问题的方法， 人在所有的信息系统，包括商业智能中的作用始终是第一位的。 商业智能能为企业带来效益吗？ 商业智能帮助企业的管理层进行快速， 准确的决策， 迅速的发现企业中的问题， 提示管理人员加以解决。 但商业智能软件系统不能代替管理人员进行决策， 不能自动处理企业运行过程中遇到的问题。因此商业智能系统并不能为企业带来直接的经济效益， 单必须看到，商业智能为企业带来的是一种经过科学武装的管理思维，给整个企业带来的是决策的快速性和准确性， 发现问题的及时性， 以及发现那些对手未发现的潜在的知识和规律，而这些信息时企业产生经济效益的基础， 不能快速，准确的指定决策方针等于将市场送给对手， 不能及时发现业务种的潜在信息等于浪费自己的资源。比如:通过对销售数据的分析可发现各类客户的特征和喜欢购买商品之间的联系，这样就可进行更有针对性的精确的促销活动或向客户提供更具有个性的服务等， 这都会为企业带来直接的经济效益。 实施商业智能的步骤如何？ 实施商业智能系统是一项复杂的系统工程，整个项目涉及企业管理， 运作管理， 信息系统， 数据仓库， 数据挖掘， 统计分析等众多门类的知识。 因此用户除了要选择合适的商业智能软件工具外还必须按照正确的实施方法才能保证项目得以成功。 商业智能项目的实施步骤可分为: (1) 需求分析: 需求分析是商业智能实施的第一步， 在其他活动开展之前必须明确的定义企业对商业智能的期望和需求， 包括需要分析的主题， 各主题可能查看的角度(维度); 需要发现企业那些方面的规律。 用户的需求必须明确。 (2) 数据仓库建模:通过对企业需求的分析， 建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型，并规划好系统的应用架构，将企业各类数据按照分析主题进行组织和归类。 (3) 数据抽取: 数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中， 在抽取的过程中还必须将数据进行转换， 清洗， 以适应分析的需要。 (4) 建立商业智能分析报表: 商业智能分析报表需要专业人员按照用户制订的格式进行开发， 用户也可自行开发(开发方式简单，快捷)。 (5) 用户培训和数据模拟测试: 对于开发—使用分离型的商业智能系统， 最终用户的使用是相当简单的， 只需要点---击操作就可针对特定的商业问题进行分析。 (6) 系统改进和完善: 任何系统的实施都必须是不断完善的。 商业智能系统更是如此， 在用户使用一段时间后可能会提出更多的，更具体的要求， 这时需要再按照上述步骤对系统进行重构或完善。(end)

文章内容仅供参考 (投稿) (如果您是本文作者，请点击此处) (10/21/2005)