浅谈商务智能
【摘要】最早提出商务智能概念的是市场研发公司Gartner公司的分析师Howard Dresner，1996年，他提出商务智能描述了一系列的概念和方法，应用基于数据的分析系统辅助商业决策的制定。商务智能技术为企业提供了迅速收集、分析数据的技术和方法，把这些数据转化为有用的信息，提高企业决策的质量。商务智能是融合了先进信息技术与创新管理理念的结合体，集成了企业内外的数据，进行加工并从中提取能够创造商业价值的信息，面向企业战略并服务于管理层、业务层，指导企业经营决策，提升企业竞争力，涉及企业战略、管理思想、业务整合和技术体系等层面，促进信息到知识再到利润的转变，从而实现更好的绩效。
【关键词】商务 智能 市场发展 趋势
一、商务智能蕴含的几个要素
（1）企业——之所以仍用“企业”是为保持与“商务”的一致性。各行各业，包括非企业性机构，比如政府部门、教育机构、医疗机构和公用事业等，都应该而且能够利用商务智能。利用现代信息技术——这是这一定义中的关键之一，商务智能就是新的信息技术在商务分析中的有效利用。
（2）管理——这里的“管理”主要是指对数据的储存、提取、清洗、转换、装载、整合等工作，其目的主要是为了提高数据的质量和安全性。分析——“分析”，包括数据查询、数据报告、多维分析、数据挖掘、高级统计分析等。结构化——结构化的数据主要是指储存于各个交易系统背后的关系型数据库中的数据，通常都是以表格的形式存在和展现的。非结构化——非结构化的数据和信息主要是上面的提到的各个部门和各个员工创造和收集的、没有放在各种交易系统中的内容，通常是以零散的文件形式存在和展现的；新的商务智能概念纳入了非结构化内容的分析，但是非机构化的内容的管理仍然主要是通过文件管理和内容管理软件来进行的。
（3）商务数据和信息——这里所指的商务数据和信息包括一切可能对商务产生影响的、直接和间接的数据和信息，往小里说包括顾客的名字、地址和电话号码等，往大里说包括过国际上的政治、经济、文化和军事情况等。创造和累计商务知识和见解——这是商务智能的第一层的目的和功能，也是最直接的目的和功能；“知识和见解”正是“智能”得名的由来。
商务智能在零售业中的应用案例研究
随着信息技术的快速发展，商务智能（Business Intelligence，BI）被越来越多的企业所采用。在零售业，商务智能的应用已经成为提高业务运营效率和决策能力的有效手段。本文将通过分析几个零售业中的应用案例，探讨商务智能在零售业中的具体应用和优势。
案例一：销售预测和库存管理
一个大型连锁零售店面临着销售预测和库存管理的挑战。在过去，他们的销售预测主要依赖于经验和直觉，导致经常出现库存过剩或缺货的情况。通过引入商务智能系统，该零售店能够利用历史销售数据、市场趋势和季节性差异等因素进行精确的销售预测。同时，商务智能系统还能帮助他们监控库存水平，提醒他们及时进行补货或减少库存，避免资金占用过多。
案例二：客户分析和营销策略
一家服装零售公司想要针对不同类型的客户制定个性化的营销策略。通过商务智能系统，他们能够集成来自不同渠道的客户数据，包括购买记录、网站浏览行为、社交媒体评论等。通过对这些数据的分析，他们能够了解客户的喜好、购买习惯和需求。基于这些分析结果，他们制定了精准的客户分群策略，并通过个性化的广告和促销活动来吸引客户，提高销售额。 案例三：供应链管理和物流优化
一家超市连锁公司面临着管理复杂供应链和优化物流的挑战。商务智能系统可以帮助他们分析供应链中的每个环节，包括采购、仓储和配送等。通过实时监控和分析数据，他们能够及时发现和解决供应链中的问题，优化采购和配送的流程，降低成本并提高效率。另外，商务智能系统还能帮助他们预测需求变化，及时调整库存水平和配送计划，确保货物能够及时送达，提高客户满意度。
案例四：竞争情报和市场分析
一家百货公司想要了解竞争对手的销售数据和市场趋势，以制定更具竞争力的营销策略。通过商务智能系统，他们能够实时监测竞争对手的销售情况和市场份额。同时，商务智能系统还能够对市场趋势和消费者行为进行分析，帮助他们预测市场需求和趋势。基于这些分析结果，他们能够及时调整商品定价和销售策略，以提高市场份额和盈利能力。
1 商务智能与决策支持教学案例 案例1：光大银行商务智能系统的实施 一、案例内容 成立于1992年8月的光大银行， 作为国内最大的股份制商业银行，拥有众多客户群，几百个分支机构遍布国内外;同时光大银行以领先的理念为客户提供种类繁多的金融服务。对于一个如此庞大的机构，如此繁多的金融服务，管理的复杂性可想而知。近年来，通过综合柜台业务系统、阳光卡系统、网上银行系统和办公自动化系统等一系列信息化基础建设，光大银行率先实现了业务系统全国联网和总行数据大集中。 在成功实现业务系统全国联网和总行数据大集中后，经营管理分析方面又出现了一些亟待解决的新问题，如：统计数据不够及时准确、对决策分析缺乏专业化系统化支持、报表处理效率低、数据共享差、难以为以客户为中心的经营管理模式提供充足的信息支持、业绩考核没有理想的IT系统为支撑等等。众多新问题的出现是银行管理层始料未及的。 为了尽快突破海量数据的“封锁”，挖掘其中蕴涵的知识和信息，光大银行决策层于2002年初开始立项商业智能及数据仓库系统。光大银行根据自身情况，以实际需要为导向，对各家方案的优劣进行仔细分析、反复考察、综合考虑。最终，菲奈特软件公司的高端商务智能产品BI.Office以其领先的技术和简便的操作从众多竞争者中脱颖而出，赢得了光大银行决策层的一致青睐。 经过商议，双方在国际结算业务统计分析、对公业务统计分析、信贷风险管理、客户经理业绩考核等方面签定了一系列合作计划。为了降低实施风险，将从国际结算业务统计分析系统开始，各个项目逐步实施。成功的选型是光大银行商业智能应用系统成功实施的开始。国际业务部商业智能的应用证明，光大银行所采取的“以部门为基础实施数据处理”的决定是正确的，也是务实的。 从2002年12月开始，菲奈特BI.Office商业智能应用平台相继应用于光大银行其他几个业务部门，形成相应部门的商业智能系统。这些商业智能系统以数据仓库技术为基础，把分散在各个业务系统的数据进行整合，数据经过清洗、转换，加载到数据仓库；再采用OLAP和Data Mining等技术，为管理决策人员提供强大、灵活的日常查询和决策支持。 一个应用实例：有一段时间存款余额持续不断的增长，但是同期的流失客户数也在不断增长，这个问题引起了业务部分析人员的高度重视。该分析人员通过系统进行自助分析，最后发现，问题的根源在于很多客户经理为了完成揽存目标，费了大量的人力和成本开拓新行业、新客户，而忽略了对老客户的关系管理，才出现了存款余额和流失客户数同时增长的怪想象。于是马上向主管领导反映，当天就在全行下达了整改通知，及时阻止了不良趋势的蔓延。” 目前，光大银行的商业智能系统已经成为管理层进行战略实施、绩效考核不可或缺的工具；各级业务人员的日常经营分析在很大程度上也有赖于该系统的支持。BI.Office在光大银行取得了圆满成功。 二、案例点评 通过案例，我们了解到光大银行选择了BI（商业智能）系统，很好的解决了利用数据进行分析，从而为决策提供强有力支持的问题，提高了工作效率和质量，达到了较高的投资回报率。其实，不难发现银行业的业务数据已经或者正在实现“大集中”，数据大集中为提高BI系统的成功率、缩短项目周期、降低系统实施成本、提高项目投资回报打下了良好的基础。随着国内银行与境外银行竞争的加剧，应用BI系统进行风险分析、业务决策将是国2 内银行提升国际竞争力的一个主流选择。BI系统能够解决目前银行存在的几大问题，如统计滞后、数据共享差、报表处理效率低、对决策分析缺乏系统化支持等，这也是银行选择BI系统的重要原因。 三、案例思考 1．光大银行为什么会选择商务智能系统？ 2．光大银行使用商务智能系统后，解决了哪些问题？ 案例2：大亚湾核电站备件库存控制与采购优化决策支持系统开发 一、案例内容 1、电站背景 大亚湾核电站位于改革开放特区深圳市的大亚湾核电基地，是我国大陆首座大型商用核电站，由广东核电合营有限公司建设和经营（从2003年3月起，电站委托大亚湾核电运营管理有限公司全面负责电站的运营管理），年发电能力近150亿千瓦时，70%销往香港，30%销往广东。按照“高起点起步，引进、消化、吸收、创新”和“借贷建设、售电还钱、合资经营”的方针，主体工程于1987年8月开工，1994年5月6日全面建成投入商业运行，拥有两台装机容量为98.4万千瓦的法国成熟第二代压水堆核电机组。大亚湾核电站投产以来已连续安全运行16年，在国际上衡量核电站安全运行管理水平的9项关键指标中，大亚湾核电站有8项指标达到世界先进水平。截止2009年12月，累计发电2051.98亿千瓦时，其中供香港1401.50亿千瓦时。 2、电站备件库存控制管理中的问题 大亚湾核电站于1994年开始商业运行，仓库于1993年开始接收现场安装剩余物资和备件，此后又有一些补充采购的备件验收入库，库存量增加很快，1995年达到验收的高峰期，仅这一年验收入库的物资达4千4百万美元。1997年后，仓库验收的金额和使用的金额基本持平，库存金额持续保持在1亿美元左右的高位。 由于大亚湾核电站备件供应商大多在欧洲，为了防范缺货风险，需要库存大量备件，而核电站的维修特点也决定了这些备件的使用率不高，很难把握备件的需求规律。库存多了，造成浪费；库存少了，影响生产，据估算，一台机组非计划停堆一天的损失在100万美元左右。在这种情况下，如何进行科学合理的库存控制就显得非常重要了！ 在早期，主要依靠维修技术人员的经验来决定各类备件的库存水平。后来随着数据的积累，以及掌握到基本的一些库存控制知识后，生产准备人员开始根据相关一些数据，例如过去的使用情况、维修手册的要求、备件的价格等等，来估计备件的库存量，但主要是靠个人的经验判断，随意性较大。 1999年大亚湾核电站开始引入美国ISI公司开发的RUSL库存控制模型。据了解，RUSL已在美国及欧洲几百个仓库中得到应用。由于大亚湾核电站前期的库存管理比较粗犷，采用RUSL进行计算后，迅速纠正了大量原先不合理的库存设置，使得大亚湾核电站的库存控制水平有了很大提高。 RUSL是通过INTERNET把历史使用数量、价格、采购周期等数据上传到ISI公司的服务器，经过美国技术人员的操作运行，2～3天后再把结果传回来。这种操作方式，要求电站3 的技术人员首先从自己的电站生产信息系统中导出基本数据，然后按照RUSL的要求，加工整理成模型计算所需要的数据并满足一定的格式要求，这样使得数据的搜集与整理工作量很大。于是，大亚湾核电站曾提出购买ISI公司的软件和技术，希望实现本地在线计算，但对方一口拒绝。 另外，在RUSL的这种操作方式下，公司备件管理人员完全不了解RUSL的计算方式，仅仅是被动地接受，无法满足改进工作、提升管理系统的要求，而且每年3万美元的服务费用也是一笔不小的开支，因此公司开始考虑其他途径，寻求替代RUSL的更方便实用的库存控制决策软件。 3、库存控制决策支持系统开发 2003年底，华中科技大学管理学院在对大亚湾核电站进行调研后，确定了联合开发“大亚湾核电站备件库存控制决策支持系统”的技术方案。该方案将决策支持系统的开发划分为两个子项目。一是建立备件库存控制模型并验证其效果；二是采用原型法根据所建模型完成决策支持系统的开发，并强调和现有电站生产信息系统实现无缝整合，能实时提供模型分析的功能。 建模子项目的推进中碰到的棘手问题是如何验证模型的效果。华中科技大学管理学院提出用蒙特卡罗方法验证的思路，但并未得到电站技术人员的认可，认为诸多假设太过理想，属于学术研究范畴。经过讨论，双方决定用电站从1994年以来近10年的真实备件消耗数据来验证模型效果。然后，新的问题又摆在面前，一是数据质量存在问题，有相当比例的备件历史消耗数据不完整，二是即使仅针对有完整历史数据的备件来进行验证，也面临巨大的数据计算工作量。经过多轮讨论，最终达成“指定抽样+随机抽样”的方案，从上万种备件中抽取2000种左右的备件进行验证。指定抽样是指由生产准备部门和维修部门的备件准备工程师从影响生产系统运行的角度提出重要备件清单，合同采购部门从采购周期、采购费用角度提供重要备件清单，结合两者形成指定抽样备件清单，而随机抽样备件清单，则编制随机抽样程序抽取形成，最后结合可获得数据质量情况，确定用于验证模型效果的备件数据集。整个建模子项目历时16个月，于2005年5月结束。 随后，进入库存决策支持系统开发子项目。鉴于前期扎实的建模工作基础，系统的数据模型设计和基于已有生产信息系统的数据提取与整理的计算逻辑很快就确定了。系统开发工作很快进入用户试用阶段，然而在此阶段碰到了预料之外的问题。系统的开发人员对于库存模型的基本原理和计算流程都非常精通，但是系统的使用人员普遍缺乏必要的知识和技能。系统功能设计和界面设计常常处于两难的局面，一方面，希望系统能够提供更多的进行个性化分析的功能，一方面，又要兼顾缺乏建模专业知识的用户对于“傻瓜”式功能的需要。系统开发工作曾一度陷入功能模块设计、取消、取消、再设计的尴尬局面。为打破僵局，双方的工作小组启动了《建模与应用》培训项目，并将系统试用和改进工作穿插在培训项目中。到2005年12月，系统开发工作进入尾声，马上就要上线运行了。然而在一次上线投产前的讨论会上，采购支持科科长唐扬洋提出了另外一个问题。 合同供应处的另外一个主要工作就是备件的采购。原有的备件采购工作流程是，当发现一种备件到达最小库存点时，就即时向备件采购部门发出一张采购单，要求采购该种备件，4 然后采购工程师审核后进入采购流程，完成询价、供应商选择、合同签订等工作。由于此工作流程的对象是单个备件，往往出现前脚刚刚完成对该备件供应商的商务合同签订，又出现了对该供应商供应的其他备件的采购申请，有时还是紧急采购申请（对于此类采购申请，必须马上进入采购的商务流程），于是采购工程师不得不又启动和该供应商的商务洽谈过程。这样，不仅采购工程师的工作量大、采购效率低、采购费用高，而且供应商也多有抱怨。 看来，仅仅解决备件库存水平的合理确定问题还不够，还有必要进行采购优化决策支持系统的开发。 4、采购优化决策支持系统开发 所谓采购优化就是指当某一件备件到达最小库存量（该种备件称为“主采购备件”），需要向某一供应商采购时，先检查在该供应商所能提供的其他备件之中，是否有需要顺带进行采购的备件（这些顺带采购的备件称为“从采购备件”，“从采购备件”可以有多种），如果有，则在一次采购中将这些备件全部采购到最大库存量。该采购优化过程是对库存控制模型的一种拓展，能有效提高采购效率。 大亚湾核电站和华中科技大学管理学院于2005年6月紧急启动了采购优化决策支持系统开发项目。由于前期在开发库存控制决策支持系统中积累了大量的经验，采购优化决策支持系统的开发进展很顺利。到2006年2月，就进入了试用阶段。同时库存控制决策支持系统也于2005年8正式投产上线。到2007年1月两个系统全面投产，并于2007年12月完成了系统实施后评估。 通过大亚湾核电站备件库存控制和采购优化决策支持系统的开发，有效地提高了大亚湾核电站的备件管理的水平，产生了显著的经济效益和管理效益 二、启发思考题 1. 从管理视角，开发管理信息系统与决策支持系统的区别是什么？ 2. 决策支持系统开发中，建模是重要环节，数据质量尤为重要，如何提高数据质量？建模效果如何评价？ 三、案例点评 1. 管理信息系统的基本功能是数据的采集、整理、存储与共享，满足了管理者在做决策时对于获取基本数据的要求，而无法提供可行的解决问题的工具和思路。不同于此，决策支持系统通过引入数学模型，并通过和管理信息系统的无缝集成，方便高效地提取模型计算所需数据，快速提出决策问题的解决方案，提升了管理决策的效率。 2. 数据质量是企业开展信息技术应用中普遍碰到的问题，而相对于决策支持系统而言，数据质量尤为关键。定期的数据清理，规范的规章制度和严格的系统数据自检机制是保证数据质量的必要手段。建模效果评价不仅是实践中的难题，也是学术研究中的难题，案例中的“指定抽样+随机抽样”可能是一个现实中较好地解决办法。该问题是一个开放式问题，教学中，可以发动同学结合自己单位情况开展头脑风暴，通过讨论，增加大家对该问题的认识。 案例3：购物篮的关联规则分析
第1篇
随着科技的飞速发展和商业竞争的日益激烈，酒店行业也在不断寻求创新和突破。商务智能酒店解决方案应运而生，它融合了大数据、云计算、物联网、人工智能等先进技术，旨在提升酒店的服务质量、运营效率和客户体验。本文将详细阐述商务智能酒店解决方案的设计理念、技术架构、应用场景及实施步骤。
一、设计理念
商务智能酒店解决方案的设计理念是以客户为中心，以数据为核心，通过技术创新，实现酒店管理的智能化、个性化、高效化。具体来说，包括以下几个方面：
1. 以客户需求为导向：充分了解客户需求，提供个性化服务，提升客户满意度。
2. 数据驱动决策：通过收集、分析和应用大数据，为酒店管理者提供科学决策依据。
3. 优化资源配置：合理配置酒店资源，提高运营效率，降低成本。
4. 创新服务模式：利用人工智能等技术，创新酒店服务模式，提升客户体验。
二、技术架构
商务智能酒店解决方案的技术架构主要包括以下几个层面：
1. 数据采集层：通过物联网、传感器等技术，实时采集酒店运营数据，如客房状态、能耗、客人消费等。
2. 数据存储层：采用分布式数据库、云存储等技术，实现海量数据的存储和高效访问。
3. 数据处理与分析层：利用大数据分析技术，对采集到的数据进行清洗、整合、挖掘，为酒店管理者提供决策依据。
4. 应用层：根据酒店需求，开发各类智能应用，如智能客房、智能前台、智能安保等。
5. 用户界面层：为酒店员工和客户提供友好的操作界面，方便使用各类智能服务。
三、应用场景
商务智能酒店解决方案在酒店运营中具有广泛的应用场景，以下列举几个典型应用： 1. 智能客房：通过物联网、人工智能等技术，实现客房设备的智能化控制，如自动调节室温、灯光、窗帘等，提升客人入住体验。
2. 智能前台：利用人工智能技术，实现自助入住、退房、支付等功能，提高前台工作效率。
3. 能耗管理：通过实时监测酒店能耗数据，优化能源配置，降低运营成本。
4. 客户关系管理：收集客户消费、喜好等数据，为酒店提供个性化服务，提升客户忠诚度。
