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商务智能缔造智能型企业 |
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作者：Tim Beyers 来源：制造业信息管理 |
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在神话世界里，透过水晶球就可以看到未来。现实中，对于Tim Rey而言, 为公司预见未来可是件严肃认真的工作。
Rey是总部设在美国密歇根州的Dow Chemical公司的数据挖掘及建模团队负责人。他说：“因为我们的产品销售到全球各个市场，对于这些市场的宏观经济形势的评估对于我们非常重要。”
Dow公司在全世界37个国家建立了156处运营机构，年营业收入高达460亿美元。对于如此庞大的营业额，在成千上万个影响销售额的变量中，任何一个都可能会对公司利润产生负面影响。而Rey的任务就是利用商务智能（BI）为Dow的持续发展带来更大的胜算。
Rey带领一支由7名成员组成的资源团队，他们的任务是使商务智能（BI）深入到公司的42000名员工之中。行业分析师指出Dow并不是唯一热衷此举的公司。越来越多的全球性布局企业正在采用商务智能（BI）工具，作为一种找出公司运营中潜在问题的工具。
这种对分析功能愈演愈烈的追逐正在推动两种相关现象的出现：商务智能（BI）软件销售的快速激增，以及商务智能（BI）软件供应商之间的合并。
根据Gartner公司的预测，在软件销售的前沿阵地，市场规模已经达到50亿美元的商务智能（BI）销售从现在起到2011年，将以复合增长率8.6%的速度继续增长。该公司的分析师Dan Sommer指出：“2007年的调查表明在CIO下一年的采购意向列表中，商务智能（BI）名列前茅。”
这些数字看起来已经引起那些忙于四处收购的软件巨头们的注意。2月，Oracle宣布与财务数据管理专业机构Hyperion之间达成一笔价值33亿美元的交易。5月，集成软件供应商TIBGO斥资1.95亿美元收购商务智能（BI）工具供应商Spotfire。
合并
正如分析师所预料到的那样，在商务智能（BI）平台上将更宽泛的功能集中在一起已经是大势所趋，而合并狂潮无疑在其中起到推波助澜的作用。Forrester Research公司负责商务智能（BI）领域调研的Boris Evelso指出：“如果让三名分析师与三位供应商同处一室，你会得到关于商务智能（BI）的六种不同定义。”
不过，商务智能（BI）也有大量的公认的通用组件。诸如，所有的主要供应商依然会提供报表功能。此外，绝大部分供应商还提供绩效管理、仪表盘以及数据集成。而仅有一小部分供应商提供前瞻性分析工具，而这是随着全球化的深入制造企业最为需要的一个领域。
Gartner公司声称供应商持续增加并拓展商务智能平台中所包含的性能，
旨在为用户提供功能更为强大的工具用来分析过去及当前的绩效表现。
Rey对此也有同感，他将Dow 70%的商务智能（BI）预算用于前瞻性项目。如今，在Dow公司内，SAS Institute的JMP分析软件用户的数量已经超过4000名，并且事实已经证明这种软件的预测功能并不逊色于传说中的魔力水晶球。
JMP起初在SAS内部被戏称为“John的苹果机产品（John’s Macintosh Product）”而为人所知。它可在Window、Macintosh、以及Linux操作系统上运行，是首批将电子表格的统计分析功能与图形界面结合在一起的工具之一，它使分析结果得以可视化。
JMP的最新版本还包括：评估商务项目的可行性，以及用可视化更高的形式来表达众多分析工具的分析结果比如回归。
让成功可控
对于Rey而言，商务智能（BI）基础设施的建造可以追溯到1990年。当时，Dow首先采用SAP作为其ERP系统。1994年，公司又将Oracle开发的数据仓库加入进来。四年后，由Business Objects以及Cognos开发，具备报表功能的一套商务智能（BI）系统最终浮出水面。
到1999年，Dow采用六西格码精心打造管理的最佳实践，但这样做仅仅能够完成公司的部分目标。公司需要更“高质”的数据——超越历史性统计报表所提供的数据。于是Dow决定进行数据挖掘。
经过为期两年的埋头苦干，Rey最终获得了效益。Rey将团队始终能够沿着正确的方向前进归功于六西格码。他说：“我们在庞大的数据挖掘整个过程中一直贯彻六西格码原则。”
事实上，Dow是在向标准IT模式方向转变，该模式可以使部门经理掌控数据流动的方向和方式。Rey说：“在流程方面，我们非常注重结构化。在Dow公司的共享数据仓库中，有1000多份表格，所跟踪的变量数超过45000个。分析报告的主要目标之一是获得产品与服务的更合理价格，以及监察假冒伪劣行为。”
2005年的下半年，商务智能（BI）在Dow的高层管理团队中已经拥有为数众多的“粉丝”。而此时，正逢Dow负责铁路运输采购合同的主管经理开始关注公司在产品的铁路运输上所支付的高昂物流费用。如果这种情况持续下去，无疑将是一个代价巨大的难题：仅在北美地区，Dow每年所支付的铁路运费就超过4亿美金。
Rey的团队开始着手研究该问题，很快就发现某些变量——大约是10到12个——会使一个经典的线形分析结果严重失真。利用JMP，Rey的团队创造出一种模拟人工智能的网络（neural network），可以对多个变量以及复杂关系进行分析。
团队花费数月的时间对5个外部数据库和3个内部数据库进行筛选。一旦系统被指令将公司所支付的运输费用与国家和地区运费标准进行对比，所有相关数据就会自动进入一个模型，这个模型可以随时被JMP访问。
随后，此举措迅速收到成效。利用JMP，Rey证实Dow公司在过去通常要多支付至少20%的运输费用。如今，公司的采购团队在与任何一家铁路运输合作伙伴进行磋商之前，依然会利用该软件预先获得公正合理的运费费率。
聚焦垂直行业
Dow仅仅是众多需要综合商务智能平台的公司中的一员。SAS宣称该公司2006年总值达到19亿美元的营业收入中，有11%来自于与制造业相关的商务智能（BI）产品的销售。
不仅如此，相关的应用软件正在变得更为专业化。SAS已经开发出一种被称为Service Intelligence（服务智能）的应用软件，用于跟踪记录该公司制造业营销经理Michael Newkirk所称的“服务链”。
Newkirk说：“如果你买了一辆车，从驾车离开停车场的那一刻，你就已经置身于服务链之中。在车辆的整个使用寿命中，你需要对其进行保养、维修以及升级。”
Service Intelligence通过利用在商务智能（BI）平台上运行的六种分析组件，以及与另一SAS产品——Forecast Server的结合，解决了“服务链”上的所有需要。一些组件，诸如Warranty Analysis（保修分析）还可以提供Dow所希望得到的预测智能。
Dow Chemical自20世纪90年代初期就已经开始利用商务智能（BI）解决方案。
如今，尤其引人注目的是Dow已经拥有非常强大的商务智能（BI）系统，
可以在与供应商进行谈判前预先确定公正合理的市场价格。
Newkirk说：“想一下Firestone-Ford Explorer（凡士通-福特）事件所暴露的问题吧，如果他们当时能够及早发现问题，在品牌保护以及成本节省上将意味着什么？”
尽管如此，Forrester的Evelson警告人们，不要将软件看成是一种万能药。他说：“利用商务智能（BI）的一个突出问题在于它的构建和使用的异常复杂。通常，你不得不将百余种组件集中在一起才能使商务智能（BI）发挥出优势。”
Evelson进一步指出报表及分析功能可能仅仅才完成全部工作的五分之一。他说：“商务智能仍然是一种艺术，而非科学。”
Rey对此也深有同感。他说：“像我们这样的大公司，无论是否情愿，每两年就要改变公司的人事结构。”如果数据所有方为个人，这种人事变动将会带来很现实的问题，但Dow绝不允许这样的事情发生。Dow的数据模式——在跟踪及报告数据上重视系统化、全局化的方法——对于公司而言，无疑是一个福音。
Rey说：“在商务智能上60-80%的工作是用来将数据准备好，把它们放在数据模型中。因此，如果没有现实可用的基础设施，就意味着你正在为自己设置太多的障碍。”
数据驱动管理
多年以来，TimeWarner（时代华纳）零售及营销部门一直对一件事拿不定主意——该向分销商发送多少本杂志。通常，发错杂志的几率非常高，因为该公司要出版400余种杂志在12000家门店进行销售。
在合并浪潮席卷杂志分销业之时，仅有5家分销商能够幸免于难，被保留下来。这5家分销商控制着时代华纳销售网络中90%的业务。最终，管理层决定此时是引入商务智能（BI）的合适时机。
仅在8个多月的时间里，由三家供应商的工具所推动的网络版商务智能系统（Web-connected BI）被引入。时代华纳商务智能（BI）网络的核心组件是一个由Insightful公司开发、被称为S-PLUS的软件套装。
S-PLUS是一种用来构建预测分析型应用软件的编程环境平台。Insightful的副总裁Nick Brown认为它可以在任何商务智能（BI）平台或数据源内发挥功能。具体到时代华纳公司，通过与Oracle的Discover BI套件、以及Cognos的报告工具的结合，S-PLUS正在发挥其功效。
时代华纳商务智能（BI）及信息管理主管Dilip Patel认为上述工具使得公司能够对区域推广进行精确的量化评估。如今，通过Web，报告被定期提供给负责控制全部印刷定单的营销分析师。当然，结果也是颇为令人满意的——高达350万美元的成本节省。
Patel声称TimeWarner（时代华纳）如今利用更有效的工具实现了更完善的经营。
Dow Chemical公司的Rey也有同感，他估计实施通用商务智能的回报是至少为20%。
最后，Rey总结道：“我们的高端分析项目，回报至少为10%”。(end)
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| 文章内容仅供参考
(投稿)
(12/7/2007) |
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