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商业智能范文1
后ERP建设时代，信息化的核心数据将在商业智能技术的支持下变为企业的“信息资产”，成为企业发展的无形牵引力。
经过前三期对商业智能领域从技术到应用直至产业链的梳理，现在到了预测的时候了，本期我们邀请了IBM、甲骨文、SAP、Teradata等四家商业智能厂商为读者预测未来商业智能的走势和应用场景。
最后，笔者建议2010年，对于想实施或正在关注商业智能的CIO朋友，一定要先给自己的IT系统做好“体检”工作，看看自己的IT系统数据收集完善情况、数据质量情况、数据统一口径情况、数据集成情况、数据集中情况。把这些前置环节夯实了，商业智能项目将能很快显现出它的威力。
预测1
在IBM看来，业务分析作为商业智能的一个部分，未来更具发展潜力。
商业智能解决的是：现在状况怎样，哪些数据在什么位置，人为地去判断下一步应该作什么新计划，而业务分析的出现则更加强调数据到信息的转变，它解决了为什么业务是这样的情况，如果业务继续下去，会出现什么状况；通过建模了解最好的可能性是什么等等业务人员真正需要关心的实质问题。
IDC公司的中国商业分析软件市场2009-2013年预测与分析报告指出：2009年商业分析市场收入将达2.8亿美元，在2013年达到4.3亿美元，五年的复合年均增长率(CAGR)为10.2％，IDC中国同时指出，相对于彼此孤立的商业智能软件，企业更需要一个综合性的业务分析解决方案。
近日，IBM为了夯实业务分析战略的落地，了两大新工作负载优化系统――IBM pureScaie应用系统和智慧分析系统。
IBM pureScale应用系统和智慧分析系统均是软硬件结合的解决方案，从微处理器到硬件、软件等各个级别均进行了集成，非常适合实时分析大量数据以及处理数据密集型交易，其速度是市场上同类产品的20倍。这两大工作负载优化系统将成为IBM业务分析(Business Analytics)战略的重要支撑手段。
IBM软件集团全球信息管理软件开发副总裁Martin J，Wildberger先生最近和记者分享了商业智能未来的四大发展趋势。首先是可预测性，其次是实时性，再次是大规模的并行处理能力，最后是大众化。
以大规模的并行处理能力为例，要让BI真正能在海量的信息中，找出有价值的信息，并且提取出有用的数据进行处理，强大的并行处理能力必不可少，这是此次IBM软硬件结合解决方案的原因，这是用户进行大量实时、可预测分析的基石。
小故事
很久很久以前，在一个名叫阿浆克小镇的地方，住着善良的面包店老板一家人。面包店老板名叫萨姆先生，每天，他都早早地打开店门，摆上自己刚做好的新鲜面包等待顾客上门。
但是，镇上开了一家大型的面包房，各种美味的蛋糕和面包在大大的玻璃罩子下显得十分诱人。小镇的顾客开始光顾大型面包房，渐渐遗忘了萨姆先生的小面包店。
传说中有一个仙女看到了萨姆的难处，派了三兄弟让面包店起死回生。
第一个男孩把每个曾经光临过面包店的顾客信息记录下来。并且把凡是经过面包店门口顾客的名字、性别、爱好、习惯等等信息也有记录。第二个男孩把前一天记录下的顾客信息筛选一遍，最后留在纸上的是其中的精华。第三个男孩记录的顾客的每次购买的面包种类、数量和光临的时间等等都蕴藏着他们的需求，将这些需求总结出来，萨姆的面包才能越卖越好。不过，识别出这些需求需要大量的数据筛选、运算以及多维度的分析才可以。
后来，萨姆先生的小店以复古风格装饰一新，将“传统手艺打造的‘毕滋努斯’”作为招牌产品，此外还针对阿蒙克小镇居民的口味偏好生产出当地才有的口味的面包。而且，针对不同职业的人群，萨姆先生还准备了特别的套餐和优惠活动，店里的生意热闹无比。人们好奇地问萨姆先生成功的秘诀，萨姆先生总是笑着说：“全靠阿蒙克小镇的三兄弟呀!”
童话里的第一个男孩是数据库的象征。数据库的职责就是忠实地记录各种信息，并把它们妥善地储存好。数据是企业获得业务分析能力的基础。第二个男孩则代表了生产“可靠数据”的软件，如数据仓库等等，通过ETL将有价值的、准确的信息留下，箅去不重要的、失真的信息。第三个男孩则代表了企业具有的商业智能和业务分析能力，基于之前的信息，以多维度的分析来得出结论，推动商业决策的进行。
预测2
大型的软件公司已经预测到将来的5到10年时间，商业智能将是软件领域的一大增长点，对于商业智能的未来，甲骨文认为有趋势。
1、方案集成度不断提高。对于商业智能的用户来言，高集成度的方案将大大降低过往高昂且费时的系统集成工作，并能保障快速的系统部署。
2、预置分析内容，并集成企业绩效管理的应用将成为主流。用户将能直接获取到已经预置了分析内容和指标的应用型商业智能解决方案，并集成了企业绩效管理应用，给企业决策、管理和运营提供从目标设定、计划配置、运营监控、信息分析到完善目标的闭环过程。
3、操作型商业智能要求普适化商业智能功能。
各大厂商已经预测到商业智能系统将走下神坛，BI用户群也会相应地从现在的后台管理决策层向前端业务操作型用户延伸。
4、高级交互式分析将是又一热点。新一轮的高级分析需求已经在不同行业悄然升温。在将来的商业智能平台中，预测、分摊、假设模拟、数据挖掘等技术将成为又一轮的技术投资方向。
5、可视化技术进一步发展。对于数据的可视化将是新一个商业智能系统的又一趋势。越来越多的用户不再满足于传统的图像展现和交互式的图像展现。
6、智能化业务系统和商业智能平台的界限越来越模糊。越来越多的软件厂商和用户系统都在不断尝试将商业智能应用和业务系统紧密集成在一起，从而提供用户从业务操作到业务分析再返回指导业务操作的自动化平台。
7、数据采集质量越来越高，数量越来越大。
随着RFID、移动互联网技术的普遍应用，未来商业智能系统所能获取到的数据量和数据准确性将产生质的变化。
8、实时数据获取和整理。由于BI应用将向操作型发展的特点，也导致了用户对BI应用的实时性需求。
小场景
Z服装店试衣间琳达
2010年春季新款上市，Z服装门店已经是人头攒动，很多顾客都在店中挑选自己喜欢的服装，同时试衣问也排起了长队。在焦急等待10分钟后，琳达终于如愿进入了了试衣间。有趣的是试衣间里面的液晶屏幕吸引了她的注意。上面罗列的正是她精心 挑选的几件服装。这时她才注意到每件衣服上都已经配置了IIFID标签。更令她兴奋的是，屏幕上还显示了她所选择的衣服所推荐的上装，饰品以及它们的价格。琳达顺利完成了试装同时还多选购了相搭配的上装。近来每天这样的场景都会在z服装店发生，Z公司IT商务智能推广部门的负责人金总是看在眼里，美在心里。通过消费者行为数据的实时采集，数据仓库和商务智能系统的实时比对和分析。现在z服装店已经能第一时间的给他们的客户提供交叉销售的专业意见。在成功上线集成FZFID技术的商务智能试衣推荐系统后的1个月，Z服装门店的月销售量同比上涨了18％。货架周转率也提高了14％。
航空公司分析部门 李 琳
绿岛火山又有异动了，让UM航空公司定价部门的李琳紧张起来。去年冰岛火山事件让公司损失了一大笔业绩。而因延误造成的航班定价变化又没有及时跟上，让公司又错失了提高利润的机会。不过此次李琳已经是有备而来，去年事件后，公司马上组织了突发事件定价方案，在IT系统上部署了预测分析引擎。并且将之前由于特殊气象等原因带来的销售定价和市场反应信息都输入了系统。此时李琳面前的屏幕上已经显示出可能出现的几种定价挑战方案。李琳快速的键入了几个她认为可行的假设定价方案，在系统中配置了不同的定价策略参数，基于预测算法系统模拟出了这些定价方案会带来的成本变化，市场反应，并立即计算出了每一种定价策略会带来的最终利润情况。最终的结果让李琳松了一口气。
预测3
最近商业智能的概念从技术到应用都发生了巨大的变化，从商业智能到商业分析，再到企业绩效管理，再到企业绩效优化。那么商业智能的发展从技术上和应用上的趋势如何呢? 在技术层面上： 1、实时商业智能。为了实现实时商业智能，自然就需要将原来的ETL工具进行改造，也就形成了新的EII(企业信息整合)技术，来实现实时数据抽取，和原来的ETL工具配合，共同使用。
2、移动商业智能。将原来人们依赖于电脑的商业智能搬到了手机或者黑莓上，这样使得客户非常容易地监控、分析企业出现的例外现象。
3、SaaS商业智能。商业智能作为云计算，作为服务，企业不需要在自己的终端上安装任何软件，只要将自己的不管是电子表格、数据库等的数据，加载到远程的服务器上，就可以得到大量的分析和数据处理。
4、大数据量快速处理商业智能。原来一般是利用空间换时间的方法，比如多维数据库，但是它存在一定空间过大反而导致效率低下的问题，现在人们越来越多将软件和硬件结合起来，提高大数据量的处理速度和效率。
5、简单易用商业智能。
6、主数据管理(MDM)。在实现商业智能时，对于共享数据的处理，就需要一个工具，解决共享数据的模型和整合，这就是主数据管理所做的工作。
7、将数据分析和搜索引擎结合起来。只要客户在搜索引擎中输入关键词，就可以获得相关的分析结果，不需要开发就可以得到各种维度的分析。
8、文本分析商业智能。对互联网、公司的文件、文档进行分析。
9、智能型商业智能。商业智能可以自动适应和智能调节出现的问题，优化行动的进程，就需要自适应的算法和技术。
从应用层面上：
1、战略驱动的有效执行：商业智能概念从原来的报告、查询、多维分析、数据挖掘已经延伸到了企业绩效管理，更进一步延伸到了企业绩效优化。
2、协作型商业智能：从数据出发，可以在供应商、企业内部和客户之间共享分析的结果，来获得某些行动可能会产生的风险，这些风险会给供应商、企业内部、客户之间带来的损失。使得供应商、企业、客户共享信息。
3、GRC是一个新的领域：企业除了关心企业的绩效指标外，越来越多的关注关键风险指标。
4、企业绩效驾驶舱：简单易用的可视化展现，领导层，特别是高管层需要看到一目了然的结果，所以驾驶舱越来越受到人们的关注。
5、全员需要的商业智能：现在大部分企业都是将商业智能作为领导的决策支持系统，这样系统的应用就很少，将来的趋势是人人都用商业智能，此系统成为企业的一套每天都在应用的业务系统。
6、商业智能和核心业务系统整合：在ERP系统中是流程驱动，将手动的东西变成计算机自动化处理，但是还要对每个节点进行智能的判断。
7、商业智能作为服务，可以将信息作为服务进行销售。这样可以获得更大的信息和效益。
小场景
张总在销售分析的会议上，看着销售总监将他们客户关系管理的客户信息拖到网上的分析工具，很快得到了销售预测的信息。张总问公司产品“童车”在哪个地域昨天销售的好，销售总监在搜索中输入“童车销售排名”，结果相关的信息马上出现在大屏幕上和在外地出差参会人的手机上。大家通过手机在讨论销售出现问题的原因，将自己的数据和分析结果通过手机进行共享，最后利用鱼骨图方法和8WOT分析达到共识。通过讨论，大家发现了销售好的地方的主要因素是什么，而且了解到：没有做好的主要原因是竞争对手的促销造成的，马上做出决定，改变营销策略。这就是实时商业智能和在手机上迅速获得信息的案例。
预测4
BI行业经过多年实践和发展，已经取得了丰富的阶段性成果。许多金融、电信、物流、航空、制造业的大型企业已经相继搭建了企业级的数据仓库平台，发展了一套比较完善的报表和指标监控体系等后台应用，能够较好地支持后台管理层对企业经营情况的跟踪了解，以作出相应的战略调整和经营决策。
如果要对国内的BI发展做一小结的话，概括地讲，基础数据平台和后台战略型应用是过去10余年的发展重点。根据我们的实践和研究调查，BI已基本呈现出如下几个基本趋势：
首先，BI应用的范围将从目前的战略型应用逐步向操作型应用拓展，BI用户群也会相应地从现在的后台管理决策层向前端业务操作型用户延伸。简单讲，BI不仅要服务于企业如何制定管理决策，提升其战略型商业智能，下一步还将逐渐把目光投向如何更好支持战略的执行，提高企业人员的操作型商业智能。因为，执行的效率如何以及是否得力等细节因素往往决定了一个企业的竞争优势乃至成败得失。战略级的决策是关键的，能否又快又好地执行也同样重要。
其次，在技术上BI将向动态商业智能方向发展，动态数据仓库是技术基础，在全球Teradata已有100多家客户采用了ADW技术。由于BI应用将向操作型发展的特点，也导致了用户对BI应用的实时陛需求。很明显，企业的管理层看报表和KPI通常不需要很高的实时性，大概一个月或一周看一次。但是对操作型的用户而言，例如银行的柜面，CallCenter等前端渠道操作型用户，需要BI应用提供最近的关于当下客户的交易行为、风险以及营销机会等信息，很显然，滞后的信息无法让工作人员在与客户接触时准确了解客户的全貌，如潜在需求等情况，将导致商业机会的流失或者不当的业务动作。
另外，企业数据的综合治理也已逐渐受到越来越多客户的重视，毕竟数据的质量是BI得以使用和推广的基础。
小场景
某天，银行的客户经理小王刚挂断与一位老客户的电话，就注意到电脑里新增了一条营销信息，表明另一位高潜力客户杜某的活期帐户上，刚存入60000元人民币。这条是一条重要的信息，是因为后台数据仓库系统通过分析杜某的前6个月历史记录后，判断出这是一笔不寻常的大额进帐。
小王凭着业务经验，觉得这里面可能蕴藏着理财产品的营销机会，因此立刻拨通了杜某电话，进行了专业的营销沟通。经过电话沟通发现60000块这笔款，是杜某刚把英国的一辆旧车卖了暂时转入银行的钱，还得知杜某刚从国外学成回来，准备长期在国内发展，刚在北京谋了一份新的工作，且有买一辆新车的需求，但是手头资金暂时困难。
得知此情况后，小王向杜某推荐了银行开展的汽车贷款优惠活动，并且建议杜某可以留一部分钱在储蓄账户，一部分用于购车首付，银行有相关的产品可以用存款抵销一部分车贷利息。于是，客户杜某觉得有必要咨询一下理财顾问，客户经理小王就推荐了行内的理财专家。经过与理财专家的咨询交流，最后杜某与银行做了如下业务：
a向银行借了8万元的汽车贷款。
b新立一个账户，存进了2万元，以后每月向该账户存入一笔钱，作为后续买房子的首付预算。
商业智能范文2
关键词：商业智能BI 经营分析体系
Gartner公司预测分析：“到2015年，商业智能总体预算的60%将逐步地被业务部门占用；企业慢慢地会脱离由IT部门统一规划、单独构建的独立商业决策分析应用体系，通过对各部门的需求进行交叉分析，将以前数据孤岛存在的分析障碍逐步地改善或消除。”
当前宏观经济不景气的大环境下，对企业来说到底什么才是商业智能？投入大量成本的商业智能到底能够给企业带来什么样的效益？有专家对商业智能的定义是：“从数据到信息，从信息到知识，从知识到决策，由决策到行动，形成一个闭环，这样才是一个完整的商业智能”；“随着信息化运用的推广和深入，海量的数据每天都在积累，对数据有效地挖掘、分析及预测从而发掘商业价值的商业智能投资，成为众多企业在经济危机时期借以缩减成本的有效途径”。
无疑，商业智能“贵族”身份已经不再适合组织内部上下层级纵向扩展商业智能的应用需要，大众化、普及化的“全民商业智能”正成为发展趋势，商业智能的应用正在从角落办公室搬到中心小隔间，业务员工正越来越多地参与决策。
A公司作为一家典型的生产制造型企业，信息化建设一向不甘落后，在公司内部，构建了以ERP作为其生产经营管理的主要工作平台，通过财务（FI/CO）、物资（MRO）、销售分销（SD）、库存管理（MM）、设备维护（PM）、项目管理等模块集成的信息化管理平台，企业集团化管理的效益逐步显现。
然而，随着ERP系统的使用，企业内部信息中心人员发现，数据越来越多，而很多领导需要的报表还是需要在系统外进行编制。经过分析，发现ERP系统主要是对日常运营基础数据的管理，而领导日常使用的经营分析报表，是在日常运营数据的基础上进行整合、分析、对比加工而成，过去传统的电子表格式报表在制作过程中，随着决策者需求的变化，报表的数量越来越多，公式越来越复杂。这样的报表，容易出错不说，而且，这些复杂的报表也越来越依赖于报表制作人员。而最要命的是，当决策者从这个报表中发现经营的问题时，还必须从另外的报表中找出原因。因为在实务中取得这些信息的困难较大，让许多决策者最终止步于结果，最终还是凭着经验来决策。在这种管理与IT关联不紧密的情况下，必然会造成企业的经营分析和决策缺乏清晰的指导，从而直接导致此类信息化的先天不足。
利用商业智能技术中的多维分析技术做出的多维分析式报表，将能够解决类似问题，在多维分析过程中，仅仅一个模型即可完成，并且它符合人的决策思维习惯——想要什么，就能得到什么。这样，决策者不但知道发生了什么（Know what），还可以知道为什么会发生（Know why）。
下面，我们从企业内部销售、采购和资金的角度来看看经常碰到的哪些经营决策问题，可以利用商业智能来轻松实现？
1.销售分析。
销售利润走势是怎样的？
部门、产品、区域、客户、业务员谁的利润贡献最大？
为什么出现销售利润的变化？
如何找到最佳的产品、区域组合？
应收账款的情况如何？
2.采购分析。
采购的主要物料是哪些？它们的价格波动情况如何？
哪些物料的采购价格持续上升？
哪些物料的采购价格波动最大？
这些物料所占的采购比重有多大？
3.资金分析。
有多少货币资金？
有多少应收账款？
有多少库存资金占用？
有多少应付账款？
未来的资金情况？
去年、前年同期的资金情况是怎样？对比分析？
有人也许会说，以上的大多数问题在ERP中都可以得到答案。没错，但是关键的问题是：决策者从这个报表数据当中得到什么样的信息，能直接支持决策需要的分析信息吗？需要多久才能得到这些答案？
我们来通过前面案例可以看出，单纯地利用报表管理系统或者报表管理器，很难得到决策者真正需要的内容。若要改变所谓的中国式报表问题，打造企业内部经营决策体系、构建商务智能系统势在必行。
商业智能系统规划前需要的准备
通常在进行商业智能信息系统项目之前，可以先从明确经营分析的愿景和目的入手，确定分析方法和工具、设计经营分析框架、设计指标和报表、IT实现和持续改进机制建立等几个步骤，即先有经营分析体系再有商业智能。
第一步：需要明确目标，即商业智能系统建设的目标，并进行清晰描述和分解。目标可以是：以ERP系统数据为基础，对公司生产、经营活动进行全方位、多视角的综合分析；为公司经营决策提供必要的信息支撑，如图1所示，。
第二步：需要明确具体的业务需求。根据实际情况可以细分到不同的用户，例如：公司领导、部门领导、相关业务管理人员。
而不同用户，对于业务和数据肯定会有不同的关注点，有不同的要求与需求。可以在明确业务需求的同时，在经营分析过程中，构建完整的应用模式与场景。例如：构建相应的领导看板（管理驾驶舱）、业务指标分析模型和日常业务报表，与不同用户进行对应。
第三步：在对系统的建设目标、使用用户和需求明确后，可以对需求/关注点进行详细分析。即通过经营分析的思路在系统的建设目标——决策分析和系统的实现物（已实现的统计报表以及未实现的看板、指标体系）之间建立起互通管道。
从企业运营的效率和效益出发，对基于企业核心能力和营运流程的关系进行梳理和拆解，形成一整套全面细致的指标体系。而在流程梳理的过程中也可分别把指标落实到相应的责任部门。
企业管理的结构其实就是指标体系的建立，从体系的建立到实现，会有一段漫长而艰辛的过程。指标明细通常会从不同的分析维度、通过分析处理后得到不同的结果，要实现指标，必定需要落实指标的数据来源，而这些数据，通常也就是我们ERP或者其他来源的基础数据。
第四步：在整个商业智能系统建设过程中，非常基础但却又非常关键的工作在于数据的收集和管理。如何把企业呆滞的数据盘活，以达到商业智能系统的数据统计分析的要求，也是在整个系统建设过程中非常有挑战的事情。
我们知道，在企业当中，经常会由于某些特殊问题，内部各个部门的数据可能存在矛盾，特别是在集团型企业中，由于管理分散，核算方式不一致，系统数据来源不一致，造成的数据无法进行汇总、统计、分析。通过数据标准化，建立企业数据字典，统一定义数据含义，同时对数据质量相对较差的系统和数据库进行数据清洗转换，以提高整体数据的应用功效。对数据来源进行一定程度的规范，可以保证数据源的唯一性，也可降低整体的风险。
第五步：建立业务指标到日常管理报表的关联。通常，企业在信息化建设过程中，会针对不同业务、不同部门各自推行信息系统：公司级、部门级，管理性、业务性。但都或多或少会存在信息孤岛，造成数据整合的难度。对于指标体系的建设，报表之间关系的建设，以及报表的梳理和调整都会造成阻碍。
在构建了完整的数据信息链条后，对于没有找到报表支撑的指标，应该需要考虑是否建立新的报表，如何落实数据来源，数据录入和维护的责任如何分布？反之，对于和任何指标都无关的报表，其价值和存在的必要性也需要推敲。
第六步：在建立了指标体系和报表体系后，如何展示更能说明问题？另一方面，如何展示指标的来源数据和指标的浮动以及历史数据的对比关系？
往往用户最关注的是指标应该如何在系统登陆后的首页面上进行展示。指标只是一个现状反馈，本身并不能包含太多的信息，基于指标进行的进一步分解才能获取更大价值。在指标上进行数据分析比对，才是商业智能关键所在。一是对于指标，应该有多种展示方式，比如各种统计图形、简单直接的数字、数据变化趋势等；二是对于指标或数据，应该提供便捷的多维度分析，比如统计区间、同比环比等对比分析，见图2。
如何规避内部因素，降低系统建设风险
1.前期准备工作要充分。
（1）充分了解用户所需。
商业智能用户通常可以分为明显的几个大类：战略性、战术性和操作性。战略性用户很少做决策，但是每一个决策都会具有一个深远的影响。战术性用户则每个星期做出许多决策，而且会同时使用汇总和详细的信息，很可能需要每天对信息进行更新。操作性用户则是一线的员工，他们需要借助于在他们自己的应用程序中的数据来执行大量的事务。
了解谁将使用商业智能系统，以及他们出于什么目的来使用商业智能，他们需要的信息种类和使用的频率，会有助于指导商业智能系统的规划。
（2）合理考虑商业智能组成部分。
影响商业智能的因素有很多，元数据、数据整合、数据质量、主数据管理、数据建模分析、集中式度量管理、展现形式、门户。虽然上述这些因素可能本身不是商业智能战略的一部分，但他们对于系统整体的构建确实至关重要，它们可以影响企业商业智能系统实施的成功。
2.不要与企业生产旺季相冲突。
众多企业的生产活动存在明显的周期性，对于周期性比较强的企业，在做商业智能系统规划时，需要特别注意避开这个高峰期，这主要是因为在项目实施过程中，会给用户增加很多的工作量。如基础数据的整理、系统使用的培训等。如果企业处于生产的旺季，员工恨不得多一双手的情况下，强行实施信息系统，基本属于火上加油，很容易造成忙中出乱，系统的风险比较高。
3.项目尽量不要跨年。
在做项目规划时，还需要注意跨年度的问题。跨年度实施信息系统对企业来说是一个大忌。即使在年底项目上线之后，最好能让用户有一个学习的过程，特别需要一个连续性的过程。这就好像我们在学习时，课后要有一个复习的过程一样。如果只是在课堂上学习，课后没有复习，那么就很容易忘记。在日常工作中，我们经常忽视这个基本规律，在年底或者跨年度实施商业智能项目对企业会造成一些不可控的风险。
4.系统构建完成后的持续改进。
在做商业智能项目规划时，很多企业仅仅将规划做到项目上线，而没有包含项目的持续改善阶段。很多案例表明，系统上线效果好仅仅是项目成功的第一步，而等到系统上线一段时间之后，系统的效果可能就会开始走下坡路。这主要就是因为没有做好系统后续的规划所导致的。具体地说，在系统的后续规划中要体现下面这些内容：
（1）如何确保前段时间的工作成果在后续工作中继续保持下去。如前面制定的工作流程、数据更新机制、数据准确性措施等在后续的内容中要得到彻底地执行。在系统的后续规划中，要有措施能够确保预先的政策能够被一如既往地执行下去。
商业智能范文3
业智能,就是Business Intelligence,缩写为BI。对商业智能的一般理解是将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这样的定义对大多数人来说,听起来很抽象,感觉高高在上,其实它就是为经营、为市场服务的,说到底就是一个工具。
截至到目前,对大多数企业来说,信息资源至今仍然是一笔没有被充分利用的资产。
即使是一些已经使用了多年ERP系统的企业,抱着一大堆积累的数据资源,也不知道如何分析、如何利用这些数据,更谈不上帮助企业做出明智的决策了。尽管现在的商业智能已经和前几年的ERP一样,成为各个企业CIO们关注的焦点,尽管企业已经积累了丰富数据信息,但是不能利用这些数据信息,商业智能只能是一句空谈。
抓住最佳时机实施BI
企业部署、实施BI的最佳时机是企业已经具备了较好的信息化的基础,其ERP系统已经完备,并且已经积累了大量可分析的数据后再开始。如果没有一定的数据积累,就无从分析,更谈不上辅助经营决策。所以实施BI,不能赶时髦,必须在企业具备信息资源后再做考虑。另外,企业的高层领导和各级业务骨干在ERP系统的应用中,感觉到对数据集成查询、分析的强烈渴望,也是企业适时开始实施BI的信号,是实施BI的强大推动力量。
当一个企业运行了一段时间ERP系统之后,必然会积累大量的历史数据。这样浩大的数据量,如果能善加利用,将是非常好的工具,能指导企业分析、决策生产经营中问题,和确定发展方向。这是实施BI的数据前提。
此时,各个业务范畴的不同业务人员、各级领导,也在系统运用中十分清楚数据来源以及数据属性。这样,不论是领导还是业务人员,对于数据的查询和分析也都有更高的要求,尤其是高层领导,更希望能在分析现有情况的基础上,增加系统进行预测的能力。这是实施BI的动因。像很多系统的实施过程一样,如果有高层领导的需求做为支持,会加快系统实施的速度,加强对系统实施的支持力度,起到事半功倍的作用。
把准需求和目标指导BI
许多企业的BI项目不成功的主要原因之一,就是对需求的把握不够准确。企业的信息部门以及领导们,首先需要知道BI系统能够帮助我们做到什么,其次需要知道企业希望通过BI系统解决什么问题,然后统一分析,才能做出合理、有效的需求分析。
在此基础上,才能实现有效的BI应用。但是往往企业的领导在最初阶段不了解BI能做到什么,更谈不上提出希望BI能解决什么问题。这时候,企业的信息部门就需要发挥主观能动性,帮助领导、引导领导逐步了解BI的特性,了解BI能为企业解决什么问题、带来什么好处。
有了明确的需求,就能够制定明确的目标,明确BI系统能帮助企业解决那些问题,提供哪些信息支持,为企业的生产经营决策提供服务。
目标的制定需要企业信息部门、业务部门和企业领导的统一规划,需要对本企业的信息化有一个整体的认识和规划,把企业对于决策分析的多年来积累下来的需求加以提炼,才能整体规划BI的部署。
为BI打好数据基础
多数业界专家将BI技术分成数据仓库和数据挖掘两部分,前者主要实现数据整合功能和业务统计分析功能,侧重对现有事实的描述;而后者则实现业务预测功能。
我们可以理解为BI技术包括分析数据、整合数据以及将整合的数据按用户的需求展现出来两部分。前者是信息部门和应用部门的工作,这个工作也占据整个BI系统建设的80%的工作量。
数据必须整合、抽取,否则对于企业来说起不到辅助分析的作用。数据的整合需从最低层做起。首先整理业务明细数据,使其成为清晰的数据基础。在此基础上,需根据业务需求将数据分成多层次进行整理。根据企业实际业务的不同情况,建议将数据整合成中级聚合和高级聚合两个层级。如果企业业务复杂,可以适当增加聚合层次。
发挥IT人员作用掌控BI
在整合、提炼数据的过程中,企业IT部门的工作人员担当着重要的责任。首先,作为企业的信息技术部门,常年维护生产ERP系统,对ERP系统以及企业具体生产经营模式都非常了解。同时,IT部门的技术人员,在没有BI系统之前,负责随时满足领导的统计查询要求,也更了解领导的需求。
虽然IT人员对于具体的业务数据值的敏感程度不如相关的业务人员,但是IT人员对于那种业务人员或者领导对那种类型的业务数据感兴趣非常清楚,能清晰地把领导和业务员最关心的数据呈现出来。而且IT人员也非常了解自己企业的数据结构以及数据之间的相互关系,这样开发起BI程序来就非常方便。
由于具备以上的优势,企业可以由自己的信息部门来承担或者参与BI系统的规划、实施。相较于把BI系统全部外包给专业的BI实施公司来说,由本企业承担或者参与承担BI开发实施有很大的优势。
用“滚动增加”法推动BI
BI系统的规划、实施可以分步实施,用“滚动增加”的方法,逐步增加BI系统,细化BI功能。
如果BI的实施有企业自身的IT人员参与的话,更有利于分步实施推动BI系统的进程。在这个逐步“滚动增加”的过程中,还可以逐步培养自己企业的数据分析人员和BI实施人员。不断地根据业务需求和领导需求定制自己的报表,支持业务人员数据分析,领导决策。
例如,人民教育出版社的BI规划最初只包含财务主管领导最关心的生产销售相关的对比分析,几乎所有的查询都是围绕着财务的若干个报表来设计的。随着第一期BI的实现,财务领导通过已经实现的查询,分析归纳了更多深层次的要求。而负责编务、生产等其他业务的领导也从中发现了BI的模式带来的崭新的数据分析方式以及显著效果。负责设计、实施的信息技术人员熟练掌握数据结构以及了解领导意图后,逐步增加BI分析的内容。
首先,按照需求进一步清洗、整理、抽取数据,构造合理有效的查询数据结构。然后,逐步完成、完善BI功能结构。第二期BI系统就包含了企业从编务、出版生产、发行销售、财务核算、部门考核等各个方面的内容,将BI系统在出版社全面推行开来。
目前正在实施企业级的整体架构、实现图形化仪表盘关键指标监测和模拟预测的过程中。
总结推动BI实施比较理想化的过程步骤是,从某些关键业务出发,完成业务统计查询。在已经成功的查询基础上进一步剖析,清洗和匹配企业范围内任何地方、任何种类的数据,在企业范围逐步建立各级查询体制。最终在数据信息已经非常翔实、清晰的基础上,提供高级领导关键指标和信息的整体视图,通过仪表盘等模式帮助企业洞悉各种情况,执行假设分析,采取全新的洞察方式,帮助企业做出更明智的决策。
完善的服务体系保障BI
商业智能范文4
电力企业具有庞大的IT 架构体系，并不匮乏信息资源，所缺的是将封存在各个独立业务系统中的信息资源激活，让其具备可用性的技术。电力企业需要营销辅助分析决策系统，帮助各级业务人员以最便利的方式获取所有关于其所辖区域的业务数据，并通过数据挖掘工具、数据展现工具等提高业务人员应用信息的效率，以达到支持业务决策的目的。
2、金融行业；
金融行业的商业智能系统可以帮助银行构建以客户为中心的金融服务体系，以风险控制、盈利分析为核心的管理体系。增强银行的渠道分销体系、市场洞察能力、风险控制与财务分析等核心竞争力，为银行获得可持续的竞争优势提供强大的保障。
3、汽车行业。
商业智能范文5
2002年，erp在我国进入普及应用阶段，相应地，各高校相继建立了erp实验室，通过开设系统的逐级递进的管理信息化实训项目，使受训者对管理软件的总体架构、功能特点、数据流程及应用方式有了基本认识，初步掌握了信息化管理工具的使用方法，为我国信息化的普及培养了一大批后备人才，履行了高校人才培育的本位职能。那么，在“两化融合”的大势下，erp之后下一个应用热点是什么，如何提升erp的应用效能，如何让企业决策者真正体验到信息化所带来的方便与快捷，成为社会各界普遍关注并着力解决的问题。
1erp与商业智能
1．1erp 的效能与潜能
企业通过应用erp系统，完善了日常事务的标准化和流程化，实现了以下几项基本事务处理和业务管理功能：财务管理、供应链管理、人力资源管理、采购管理、生产管理、库存管理、销售管理和客户关系管理等；建立了完备的基础数据，实现了企业内部资源与企业相关外部资源的整合。
erp对原始数据做高效率的实时运算加工，产生大量的实时的目标数据，用目标数据进行业务的计划和控制是erp的根本职能。erp的计划和控制过程结束后，有大量的过程数据留存在系统内。从数据利用的观点看，erp系统留存的数据除了“备查”、“跟踪”之外，没有被充分利用。erp系统更大的潜力并没有充分发挥出来，而迅速增长的数据量甚至还成为系统的沉重负担。
从数据的全生命周期来看，erp系统里的数据记载着企业的生命轨迹，隐含着企业的“秘密”。但是erp没有手段来识别它。因此企业对erp的巨大投资只回收了一部分，erp系统积累的数据如一座未曾开发的金矿，而erp本身没有发掘的手段，成为传统erp的一大遗憾。
另外，erp数据库缺少对历史数据的有效组织。erp的数据主要是实时的，缺少对历史数据的积累和便于分析访问的有效结构。从分析处理过程来看，分析一般需要多表操作和较长的运行时间，若直接利用erp业务系统的数据库中现有的数据进行决策的分析和推理，将影响erp系统oltp的效率，并造成繁忙的网络数据传输。在需要直接访问历史数据时更是困难。
1．2运用商业智能提升erp应用价值
站在企业决策者的角度，要纵观全局，运筹帷幄，必须能够迅速找到反映企业真实运营情况的实时数据和历史数据，才能有效预测未来。企业管理者要从不同角度审视和管理业务，必须能够从纷繁复杂的业务数据中迅速找到数据与数据之间的关系，并获得各种统计结果和分析判断，而其中有些内容是erp力所不及的。主要表现为：领导关注的指标不能一次性获得；关键指标获取的及时性、准确性无法保证；各指标间缺乏关联；无法多角度、多层面、全方位地掌握企业运营状况。
商业智能（bi），指通过对数据的收集、管理、分析和转化，使数据成为可用的信息，从而获得必要的洞察力和理解力，更好地辅助决策和指导行动。它是能够帮助用户对自身业务经营做出正确明智决策的工具；利用企业积累的数据增进对业务情况的了解，帮助我们在业务管理及发展上做出及时、正确的判断，然后采用明智的行动。
erp系统的建设离不开企业高层领导的支持，但是等到系统搭建完成了，企业管理者却无法直接从erp系统得到有价值的决策信息。只有为企业提供更多、更有价值的辅助管理决策信息才能使erp的应用价值得到更大提升，使erp系统由现在的业务型erp升级为管理型erp，使企业管理信息化水平迈上一个新的台阶。
2全面认识bq商业智能
用友bq商业智能平台是针对于企业报表以及各类统计分析遇到的诸多问题，经过多年发展，形成的新一代满足企业应用的bi系统。bq是集企业多系统数据整合、报表中心、分析中心、控制中心于一体的全方位bi解决方案。帮助企业对各类数据进行整合，根据不同人员的需要，将信息进行展示，灵活快速地响应企业管理变化，为企业建立一套完善的辅助决策分析体系。
2．1满足不同层级人员的信息需求
信息化过程中不同层级的人员所要获取的信息是不同的。决策层关注可以快速查看到反映企业经营的各类指标，及时做出决策；管理层通过关注部门的关键绩效指标来监控业务状况；信息部门的职能是快速响应各部门的信息化需求；而普
通员工只需要查看个人相关信息即可。针对这些不同的需求，bq中都提供了相应的解决方案（详见表1）。
2．2认知商业智能关键价值
2．2.1有效利用企业积累的数据
通过大量历史数据挖掘企业管理“金矿”，为企业决策者提供更有价值的辅助决策依据，满足不同管理层的需要。
能呈现多年经营指标趋势。
能呈现多年不同指标的对比分析。
实现从指标向下逐级查询，直到明细数据。
2．2．2洞察企业存在的问题
通过高效的挖掘、钻取等手段追溯数据，及时发现漏洞和问题，快速调整战略决策，最大程度减小决策者决策偏差。
可根据条件定义示警方式，方便决策者及时发现问题。
通过多种数据分析手段如数据穿透、数据钻取、旋转以及切片方式洞悉问题数据。
通过多维报表，使用者能够按需设置多级交叉报表，最大程度满足了不同使用者的需要。
2．2．3直观反映，透视经营
建设企业全面决策分析平台，通过直观、丰富的展现形式，让企业决策者对企业经营状况一目了然，从中获取知识和洞察力，提升erp系统的应用价值，提升绩效管理。
销售情况的变化、财务数据的变动都能通过图示化的方式呈现。
将erp烦琐的业务逻辑处理的数据以适合管理者浏览的方式呈现。
高效的数据呈现，确保企业决策者决策更加及时、准确。 2．2．4实现多业务、多系统的数据整合
通过多种管理模型分析，以及多种数据分析方式，可以一站式、随时随地掌握所需信息，无需多业务切换，大大提升工作效率。
没有业务系统局限性，能够提取不同业务系统中的数据。
能够同时提取不同业务系统中的数据。
通过一个平台能够掌握整个企业运营状况，大幅提升工作效率。
商业智能的关键价值参见图1。
3教学解决方案
3．1教学方案
3．1．1面向本科经管类专业开设商业智能通识性认知课
（1） 课程目标。体验商业智能产品对于企业管理的关键价值，体验信息化给企业管理与决策带来的方便和快捷，认识信息化新的热点应用——商业智能。
（2） 体验内容包括：
异构数据整合能力：能将企业基于不同数据库的多个业务系统进行整合，搭建起企业的数据中心。
复杂报表设计能力：报表设计简单灵活，及时满足不同业务需要。
生成文字报告能力：与word无缝集成，利用预置的模板，根据设定的参数，生成专业分析报告。
多维数据查询能力：提供基于erp系统的自助组合查询，满足不同管理层对于数据即时查询的需要。
完备的示警机制：实现对于关键数据的示警提醒，还能够将示警信息自动发至管理者邮箱。
构建企业分析模型：支持以更加直观、个性化的方式构建企业分析模型，为企业搭建数据分析平台。
进行数据深度挖掘、钻取：支持立体化管理模型的构建。通过某一个指标的变化，其他相关指标联动，体现各种指标之间的关系；同时也可以通过向下进行挖掘，钻取某个指标的构成情况，逐层分析，直至最明细的数据。
平台性特性满足各种变化的需要：从容应对业务变化和系统升级。
3．1．2作为目前学校开设的数据挖掘、商业智能等课程的实验课
目前，部分院校工商管理、信息管理与信息系统、经济与统计学等专业开设有数据挖掘、商业智能课程。分为本科层次和研究生（mba）层次。
此类课程的教学偏重理论与技术综述，以及一些数据挖掘工具的介绍，缺乏一个系统的，与企业管理信息化紧密相关的综合管理平台作为实验课的支撑。bq商业智能实验室可以极大地丰富课程内容，让学生建立对数据挖掘、商业智能的直观认识。
对于研究生（mba）层次，课程设计需要从企业战略规划的高度出发，延伸到决策需要业务数据支撑，通过对面向事务erp数据的提炼和分析，掌控运营。让学员充分体验到信息化的力量。
3．1．3作为信息管理与信息系统专业二次开发课程
因为在使用bq的过程中，涉及多数据源处理、信息域构建、智能查询、多维报表、海量数据处理技术等二次开发工作，适合作为信息管理专业、计算机专业的实验课。
3．2科学研究
bq商业智能具有多行业普适性，在地产、机械、建筑、化工、汽配、医药等各行各业都有成功应用案例。
商业智能范文6
商业智能发展十几年来，已燃起三把大火—云计算、移动应用、大数据。当然，并不是因为商业智能才出现这三大技术，而是随着三大技术的出现，商业智能的价值得到充分利用，以此提升解决企业业务问题的能力。
然而，现在商业智能将燃起真正的第四把火—企业驾驶舱，它为企业提供了全新的管理和决策方式，将成就企业现代化的“办公室”。
第三把火燃出企业数据价值
云计算、移动应用、大数据，这三者一直被看做最前沿的IT技术，也被称为商业智能的三大发展趋势。当前一些商业智能厂商已陆续将自有产品与之相结合，深入企业应用。
云计算使用方便、易于存储、实时获取等特点，为企业带来更高效的数据处理能力，并且大大缩短了分析时间，还为企业节省了大量维护成本。因此云商业智能为企业带来的是更多数据存储空间、更高分析能力；
其次，移动应用不受时间与空间限制，它的重点在于便捷。移动BI为企业带来的是无处不在的分析，丰富的展现形式和快速的客户响应。同时正是因为移动应用的特点，也促进了商业智能的应用；
大数据是最新也是最热的一个技术，这把火仍在燃烧。大数据不同于云计算和移动应用，它的出现为企业带来很多恐慌，另外它也引发了很多技术方案。大数据的到来更加能够体现出商业智能的重要性，因为通过商业智能，大数据这把火烧出了企业长久以来积累的数据价值，并且各种数据格式、各种数据源都囊括其中。
第四把火燃出企业决策依据
我认为，任何技术在商业智能中的应用，其核心价值都是为了企业数据的价值，使其可以更科学、更直观、更智能的为企业决策提供依据。目前无论云计算、移动应用，还是大数据，这些技术和趋势都已可以相互融合，实现企业基本的业务分析和决策功能。但是商业智能还有另外一个发展趋势，就是展示终端多样化，这与移动应用也密不可分。
除了智能手机、平板电脑，智能电视和大型液晶屏也成为很多企业高层决策和讨论的重要工具。另外，对于企业海量的数据来讲，即使已经有商业智能为他们把一张张表格分析出来，但面对众多的业务部门以及种类繁杂的报表图形，企业高层仍然感到头疼。因为他们没有办法把这些结果随意拿来比对，或者很难把几项重要的指标很快的抽取出来，并拿来分享。
我认为，企业驾驶舱将成为未来企业最好的决策展现工具，它仍然基于商业智能，但是又属于一种非凡的办公体验，为企业打造出现代化的“办公室”。企业驾驶舱成为商业智能燃起的第四把火，其实它也可以与前三把火相结合发挥更大价值。
企业驾驶舱是一个为企业高层提供的“一站式”决策支持的管理信息中心系统，因此它一定具备商业智能基本的业务分析能力，其次它以驾驶舱的形式，通过各种常见的图表（速度表、音量柱、预警雷达、雷达球）形象标示企业运行的关键指标（KPI）,直观的监测企业运营情况，并可以对异常关键指标预警和挖掘分析。
重要的是，企业驾驶舱应该发挥它直观和智能的展现作用，比如多点触摸、语音即席查询与分析、多显示屏对比分析、多终端同步与分享等。通过多种显示和分析方式，让企业高层更更了解核心业务，了解决策过程，而不是面对一个分析结果却看不到业务细节。
液晶显示屏和智能电视的应用范围越来越广，包括企业会议室或控制室等都需要大型屏幕来展示细致的业务细节。
