向企业推荐先进的管理技术—商业智能

向企业推荐先进的管理技术——商业智能

大客户咨询客户中心 周允许

目录

向企业推荐先进的管理技术——商业智能 ................................................................................... 1

1 商业智能（BI）是什么？能给企业带来什么？ .................................................................... 2

2 问题的提出：什么样的企业需要商业智能？ ....................................................................... 3

2.1 中小型企业信息化状况分析： ................................................................................... 3

3 商业智能与企业竞争优势 ....................................................................................................... 4

3.1 整合结构化与非结构化数据 ....................................................................................... 4

3.2 增强数据可视化功能 ................................................................................................... 4

4 商业智能的应用与举例 ........................................................................................................... 5

4.1.1 商业智能的应用 ............................................................................................... 5

4.1.2 商业智能应用举例 ........................................................................................... 6

5 结束语....................................................................................................................................... 7

1 商业智能（BI）是什么？能给企业带来什么？

根据国际数据公司(IDC)的定义，商业智能(BI)是对商业信息的搜集、加工、管理和分析过程。目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，帮助他们更快地做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、数据查询和报表、统计分析、数据挖掘等部分组成。目前，我国大型企业由于其规模大，经济实力雄厚，ERP(企业资源计划)和BI应用比较广泛，尤其在电信、保险、金融、钢铁、房地产等行业。

商业智能基本体系结构包括以下部分：

(1)数据仓库：用于抽取、整合、分布、存储经过整理的信息。一个企业的信息往往分布在不同的部门和分支机构．管理者要综观全局、运筹帷幄，必须能迅速地找到真实的数据。这些数据也许是当前的现实数据．也可能是过去的历史数据。因此，有必要把各个时间和空间的数据集中起来，经过科学整理。将真实的、对决策柯用的数据保留下来，随时准备相应人员使用。因此，数据仓库不仅仪是个数据的储存仓库，更重要的是它提供了丰富的工具来筛选、转换和从各个时间、空间提取数据，使得放在仓库里的数据具备条理性。易于使用。

(2)统计分析：全方位了解现状。管理、市场等人员往往希望从不同的角度来审视业务数值。比如从时间、地域、功能、利润来看同一类储蓄的总额。统计分析就是运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的角度，在统计设计、数据调查、数据整理之后的一项十分重要的工作．是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识，从而实现管理、市场等人员的要求。系统、完善的数据资料即数据仓库足实现统计分析的必要条件。

(3)数据挖掘：发现问题、找出规律，进行预测。正如在矿井中可以开采出珍贵的矿石。在数据仓库的数据垦也常常可以开采出业务人员意想不到的信息。它比统计更进一步。例如。如果市场人员要求比较各个区域某类产品在过去一年的销售情况．可以从统计分析中找答案。但是。如果管理人员要问为何一种产品的销售在某地区的情况突然变得特别好或是不好．或者问该产品的销售在另一地区将会怎么样，这时数据开采工具可以作出回答。数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及数据库技术、机器学习、统计学、神经网络、模拟识别、知识库、信息提取、高性能计算等诸多领域，并在工业、商业、财经、通信、医疗卫生、生物工程、科学等众多行业得到广泛的应用。一个优秀的分析者，往往能从发掘出来的关系中得到启示。而这种启示又很可能使得到它的企业，获得其他竞争者所没有的先机。

商业智能是为了了解和解决商业活动中遇到的各种问题，利用各种信息系统进行高质量有价值的信息收集、分析、处理的过程，其基本功能包括个性化的信息分析预测、辅助决策等。帮助用户对大量数据进行处理和分析，进行趋势预测，辅助决策，从而更好地实现企业的商业目的。从不同的数据源收集的数据中提取有用的部分，然后进行清理以保证数据的正确性，接着把数据经转换、重构后存人数据仓库或数据集市，再通过数据挖掘工具(Data Mining)、OLAP工具(联机分机处理)对信息处理，最后将知识呈现于用户面前，辅助决策。有助于提升企业效率，降低企业运营成本，建立良好的客户关系，挖掘出潜在的商机，开发现更具竞争力的个性化产品的服务，从而提高企业市场上的竞争能力，使企业保持竞争优势。

2 问题的提出：什么样的企业需要商业智能？

大企业需要商业智能提高竞争力，中小型企业综合竞争力的提升也不可缺商业智能。

2.1 中小型企业信息化状况分析：

对于中小企业。国际上并没有统一的标准，我国也在不同的时期内产生了不同的定义。我国现在是将职工人数在2 000人以下或营业额3亿元以下或资产总额小于4亿元的企业归为中小企业。据工业和信息化部《国务院关于促进中小企业发展情况的报告》显示，至2009年9月底，全国工商登记企业1030万户（不含3130万个体工商户），按现行中小企业划分标准测算，中小企业达1023.1万户，超过企业总户数的99%。中小企业对我国经济和社会的贡献非常之大．如吸纳就业人口超过整个国家就业人口的75％．销售额将近60％，GDP占近60％等。因此，中小企业信息化的水平在某种程度上反映了中国企业信息化的现状．它们的信息化需求也代表了中国企业信息化市场需求的一个重要的方面。

经过多年的发展与建设，中小企业的信息化水平已经有了长足的进步。据一项有关中小企业信息化状况的调查显示：设有专职IT部门的占76％以上，已经建立了完善或一般的IT管理制度、流程的达76．63％；设有CIO的已经达到了10％：IT部门主管有权决策IT相关业务的达到55％。办公自动化和协同软件系统在被调查企业中是应用最多的信息系统产品；其次就是财务管理系统，有超过一半的用户所在企业中使用该类产品；人力资源管理系统和计算机辅助系统的用户使用率有30％。但中小型企业目前的ERP应用与BI应用还比较少，在20％以下。

目前来看．我国的中小企业信息化有如下几个特点：

企业规模小。对他们来说生存永远是第一位的，其次才是发展．告诉这些企业的决策者两年后会如何其实并没有太大现实作用．关键是去解决这些决策者们今天的现实

问题。

资金少。少花钱多办事、开支第一、需求其次的心态和实际情况难以改变。这种状况在信息化过程中往往表现为要求“短平快”的实施过程。

要求标准化。今天，大部分中小企业管理水平落后、员工技术水平低的现状难以改变。这就要求解决方案样板化，操作傻瓜化，简单，易懂，维护方便。因此，功能要求低，管账第一。管理其次。

中小企业实施商业智能的必要性

那么对于中小企业来说。究竟是否需要上BI呢?回答显然是肯定的了。

首先，因为中小企业规模小，生存的压力才更大，才更需要时刻关注企业经营的数据。中小企业生存的关键，是决策者能在适当的时机做出适当的判断。信息时代。这种判断力被赋予了一层科学决策的光环．但无论怎样表述，老板们科学决策的基础，都是能够及时、准确、全面地掌握相关数据。

其次，我国的中小企业绝大部分是由家族式企业发展起来的，数量非常大，业务领域非常广，除了国家控制的大行业基本都有小企业，需求也不一样，模式也不同，随着企业扩大，人员、部门增多，区域分散，业务复杂，广大中小企业在管理上变得混乱、无序，决策者掌握数据已经面临“三难”： 一是数据集中难。数据分散在各部门、各区域经理手中，没法集中看；同时，数据分散于各个系统，财务数据在财务系统中，销售数据在销售系统中，没法统一看；另外，数据呈现形式也不统一。

二是看关键数据难。每个部门交上来的数据报表都是一大堆，其实，只有涉及企业管理和决策核心的特定关键数据，才是对决策有用的，但是，面对海量数据、成堆报表，决策者怎样才能从中挑出关键数据呢?工作繁忙，老板需要简单报表，一是一，二是二，看起来方便快捷。这其中，最能说明问题的是数据的比较一同比、环比、计划值比、预警值比、排名比、趋势分比等，在无数的数据和无数的呈现方式中，决策者们如何才能准确获取?

三是外出时看数据难。现如今，“飞人型”老板比比皆是。出差在外时。除了电话沟通，老板们往往会对公司暂时失去了解．无法看到相关数据，也不能掌握企业实时运转情况。

第三，中小企业正是因为小，才更需要关注每一个客户的业绩；正是因为小，才更需要关注成本与利润的变化；正是因为小，才更需要关注采购的价格；正是因为小，才更需要关注库存不要有积压，所以从某种意义上说中小企业比大企业更加需要BI。

当然基于管理和经营的大型企业BI也是必不可少。

如何利用先进的通讯技术和信息处理技术．如何充分应用各个独立系统详尽的业务数据。已成为绝大多数公司面前的一项重大课题。

因此，BI本身是企业在信息具备一定基础的条件下出现的一种管理方法，无关企业规模的大小。

3 商业智能与企业竞争优势

3.1 整合结构化与非结构化数据

以往，商业智能主要是关注那些比较容易获取的数据，即以流程为核心的结构化信息——存储在内部数据库中的数据和文本。而现在．越来越多的企业已经意识到，还有更多的业务信息存在于非结构化的数据源中．例如像客户呼叫记录、分析报告等信息都存在于ERP、CRM和财务软件之中。据META Group估计，平均70％的企业信息资产是非结构化的形式，这些数据对企业发展非常有价值的信息，比如市场的整体表现以及竞争对手的表现等。由于非结构化数据的形式与结构化数据集成难度很大，使得非结构化数据的使用价值受到限制。因此，企业越来越需要一种统一的商业智能平台来挖掘、分析和利用所有这些信息，解决各种非结构化或者半结构化的数据信息的采集、管理、利用、传递和增值，并将它们有机地整合到结构化数据的商业智能环境中，以此来实现企业内容价值链的最优化。