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商業智能的bi時代范文1
bi商業智能軟件一般都會提供若干數據整合、數據查詢、分析與評價、數據可視化及數據分享的手段，但是在BI項目的構建與實施過程中，如果不按照一定的應用組織思路、數據分析模式及分析流程使用這些工具或手段，呈現給最終用戶的將是獨立的工具集和離散的分析內容，BI系統的整體應用效果將大打折扣。同時，最終用戶也了解數據分析模式及數據分析流程方面的一些常用理論和方法，以便形成自己的分析內容組織思路，從而有效開展數據決策分析工作。這方面目前已有多種卓有成效的理論及實踐體系，本文基于既往經歷的典型BI/DW項目實施經驗及對BI軟件規劃研發和實施經驗，給出一種BI系統中的數據分析內容及分析流程組織思路。
1.整體應用模式
在商業智能項目(DW/BI項目)中，通過梳理和優化現有的指標、報表體系和分析體系，同時整合主要的業務系統數據(業務核心支撐系統、財務系統、HR系統、手工維護的數據如行業數據、競爭對手數據等)，從而建立面向總部和子公司的業務及IT等部門，集中使用、管理和維護的BI商業智能系統，以強化信息共享、業務分析、輔助管理決策工作。
在系統構建思路(系統整體應用模式)方面，面向數據分析的BI商業智能系統構建工作應達到如下目標：
2.數據分析模式
在數據分析的原理及模式方面，BI商業智能系統可采取PDCA管理循環理論的分析問題的模式，PDCA管理循環理論起初應用于質量檢查與保障優化領域，后來在精細化管理及數據分析與決策領域卓有成效。
應用在商業智能項目(BI/DW類)中時，PDCA管理循環理論的P、D、C、A四個英文字母所代表的意義如下：
1)P(Plan)——計劃
包括方針和目標的確定以及活動計劃的制定，包括業務發展目標(goal)，中期計劃(plan)，年度、季度及月度預算等(budget)。
計劃環節的內容觸發了BI商業智能系統應當具有導入并集成計劃與預算等相關數據的能力這一要求，而計劃及預算的制定工作，一般則是通過在專項的計劃與預算管理系統中進行。也有個別BI廠商基于自定義的填報方案為客戶提供計劃和預算的下發與上報等管理功能。
2)D(DO)——執行
執行就是具體運作，實現計劃中的內容。在BI商業智能系統需要對及時、準確的反應業務的現狀提供必要的、充分的手段，包括圍繞業務整體狀況及各個業務面構建的Dashboard、報表、查詢、預警及其他數據分析及可視化手段。
有比較才能明了現狀，有參照才能進行比較。因此BI商業智能系統還應該提供來自內部、外部的參照體系，比如計劃數據、歷史數據、標桿數據、競爭數據等，以便對業務現狀的健康程度有足夠的參照依據。
3)C(Check)——檢查
就是要檢查并總結執行計劃的結果，分清哪些對了，哪些錯了，明確效果，找出問題。
在BI商業智能系統中，應提供相應的對比和評價手段，如各類計劃的達成情況分析、標桿分析、綜合績效評價、EVA評價等手段，以便對一個業務周期的效果進行分析與評價。
該部分的分析粒度應有所提高(如沿著時間、人員等維度)，分析的范圍相應縮窄，結合管理及業務現狀有針對性對總體及關鍵業務環節設立專項檢查與評價手段，檢查評價的內容一般集中在業務效率及財務表現等方面。
4)A(Action)——處理
對上文Check環節檢查的結果進行處理，管理人員通過仔細分析內在原因之后對檢車結果認可、否定或調整改進相關參數及結果。并利用有效的結果針對性的開展相關商務政策及管理措施等。
比如，在既往實施的多個經銷商網絡管理商業智能項目中，Action環節落實為相應銷售政策、獎罰措施及總部向各經銷商、商的利潤返還計劃，同時也落實為對下一輪業務目標計劃數據的調整。
3.數據分析流程
面對一個具體的數據分析需求時，分析人員在BI商業智能系統中綜合利用各種手段解決問題的典型分析流程示意如下：
商業智能的bi時代范文2
商務智能是20世紀90年代末首先在國外企業界出現的一個術語，其代表為提高企業運營性能而采用的一系列方法、技術和軟件。它把先進的信息技術應用到整個企業，不僅為企業提供信息獲取能力，而且通過對信息的開發，將其轉變為企業的競爭優勢，也有人稱之為混沌世界中的智能。因此，越來越多的企業提出他們對BI的需求，把BI作為一種幫助企業達到經營目標的一種有效手段。
上海博科資訊股份有限公司順勢推出國內第一套自主研發的博科BI商業智能解決方案，通過對數據有效的分析，從而獲得各種統計結果和分析資料，進而做出高明的決策，成為幫助決策者和管理者達到目的的強力武器。
數據的困擾
一個企業的信息分布在不同的部門和分支機構中，甚至分布在不同的財務軟件、ERP、CRM系統中，隨著企業的發展，這些電子數據也在逐步膨脹。但往往，收集的海量數據被沉淀，變成了難得再訪問的數據檔案。從不同系統或不同數據庫中提取所需的數據正變成一項令人頭疼的繁瑣的手工勞動。重要的決定，不是基于數據庫中信息豐富的數據，而是基于決策者的直覺，因為決策者缺少從海量數據中提取有價值知識的工具。如何從紛繁復雜的系統數據中迅速地找到數據與數據之間的關系，快速準確地把握風云變幻的市場脈搏？成為每位企業管理者所急需解決的問題。
1、數據監控失效，業績無法分析
某汽車工業銷售總公司是一家集汽車營銷與服務為一體的大型企業，擁有15家分布在全國各地的分子公司，由于使用著不同的軟件系統，各分子公司的數據結構異常，每到各分子公司上報報表時，不僅上報時間無法統一，而且，總部財務人員還需通過手工匯總后再給企業管理者。由于是月度匯總報表，總部難以查詢每個分子公司的實際歷史發生數據，對財務預算差異、數據異常變化難以真正實現實時監控。數據監控的失效，無法使企業管理者對公司業務數據進行靈活多樣性的分析，無法預測業務的發展趨勢，直接導致公司的戰略決策總是滯后于市場的變化。
2、數據分析不及時，難以消除決策盲點
某焦化有限公司是一家典型的大型化工企業，下設多個分廠、實業公司。企業管理層重視信息化建設，先后實施了財務核算系統、生產成本核算系統并采用EXCEL電子表格進行企業財務預算。但是，在積累了大量財務數據及業務數據后，對數據的重組與分析仍然要手工進行，雖然投入了巨大的人力，但用作決策的數據仍然無法按時送達到企業管理者手中。
3、異質數據整合困難，管理監督缺乏依據
某市衛生局，作為政府行政部門對所轄的醫療機構行使監督管 理權，其基層單位包含醫院、防疫站、疾控中心、衛校等等不同性質的分支機構。由于分支機構眾多，上報到衛生局的財務數據量非常大，而且，都是固定的格式，市衛生局需要手工匯總這些數據，并按規定的格式整理出需要的數據進行工作指導和向上級單位匯報，在普遍沒有合適的匯總分析工具的前提下，手工的工作量及工作強度巨大，人力資源嚴重不足。由于目前的這種報表方式普遍采用手工，衛生局無法對歷史數據進行反向查詢，每個分支機構表匯的口徑以及真實程度難以有效控制，數據不存在可比性。對出現的異常情況難以分析具體的問題的癥結。這樣，直接導致歷史財務數據利用率低，管理監督缺乏有效依據，對整個系統的發展趨勢的分析、差異控制更是難以有效把握。
商業智能打開數字迷局
商業智能（BI）是20世紀90年代美國分析師所創造出來的新名詞，不過，它并不是一個憑空冒出的東西。BI是在ERP等信息化管理工具的基礎上提出的，是基于信息技術構建的智能化管理工具，它實時地對ERP、CRM、SCM等管理工具生成的企業數據進行各種分析，并給出報告，幫助管理者認識企業和市場的現狀，做出正確的決策。
商業智能是在不斷提供完善的技術同時，還提供整體應用的解決方案，即系統整體設計思想，這一設計思想已將未來的決策分析需求納入系統；利用分類技術將信息消費者使用的決策支持對象分門別類，幫助業務人員解決每天業務運轉可能出現的各種主要問題，從而簡化對業務信息的訪問。從技術上說，就是按維度與層次對主題建立數據分析模型；支持對所有形式的業務信息進行訪問，而不僅僅是支持對存儲在數據庫、數據倉庫中數據的訪問。因為企業仍然有相當數量的信息保存在辦公或工作組里，或保存在企業Intranet和Internet上的Web服務器中；為企業提供強大的報表功能，比如在同一時間顯示多個不同業務指標的記分卡式多指標報表、用戶按維度分類分析并作比較的關鍵特征指標（KPI）報表、固定需求的狀況報表以及即時報表。而且，對所有報表具有良好的管理和分發機制。
曾經有人這么說過，國內軟件廠商談到技術，國外廠商都笑了。不可否認的一點是，由于我國軟件產業起步晚、投資小、經驗少，與國外軟件相比，帶來了功能件有待完善、行業參數需要積累等問題。但是隨著這兩年的高速發展和國家對信息產業發展的高度支持，這個差距正在快速縮短，國產軟件無論在技術上、還是在功能實現上，都在飛躍式發展。由國內高誠信度專業權威研究機構計世資訊提供的“2004年度中國國產商業智能軟件應用研究報告”指出：截止2004年4月，國產商業智能軟件應用市場中，由上海博科資訊股份有限公司自主研發的商業智能軟件，其市場占有率第一，品牌認知率第一。
博科資訊商業智能解決方案是基于萬能接口、數據倉庫、在線分析和數據挖掘等信息技術構建的智能化的數據管理工具，它能夠實時地對企業中不同部門、不同區域、不同時期、不同信息系統中的數據進行采集、抽取、整合、和轉化，進行多維、深度分析，找尋出隱藏在數據與數據之間的潛在關系，從而滿足各種不同類型的業務人員的分析需要以及管理層的決策支持應用。博科商務智能產品的核心技術為博科商業智能技術，此項技術是由博科資訊歷時多年自主研發而成，這是由國內公司自主研發的中國首套商業智能技術，解決了國外技術與國內所有主流財務及管理軟件不易兼容的難題，不僅填補了國家此類技術的空白，同時，改寫了中國商業智能軟件借鑒國外技術的歷史。
挖掘數據價值，實現管理飛躍
目前，博科商業智能的已成功的應用在數千家企業中，與國外軟件相比，博科資訊的優勢在于，其一，提供的管理軟件能夠符合中國企業本土化的經營特色，其二，性能接近國外產品，而價格不到他們的1/5甚至1/10，如此高的性價比，對于中小企業和政府機關、事業單位等具有非常高的吸引力；其三，博科商業智能軟件產品的實施、應用難度很低，業務操作人員只需簡單的培訓即可進行熟練操作民生銀行、上海衛生局、杭州衛生局、上海閘北、普陀教育局、上海焦化、上汽銷售總公司等就采用了博科資訊的商業智能，以前需要數天、數十天的數據統計、分析工作只要數小時即可完成。從這些企業的應用成果來看，博科商業智能實現了企業發展的以下目標：
1、實現多角度監控，提高企業運營效率
某汽車工業銷售部公司在應用博科商業智能后，以前需大量財務人員完成的匯總報表，現在可實現智能生成各種報表，工作人員工作量大大減少，同時，可生成對子公司、產品、部門、時間等多角度分析報表，快速直觀，便于及時了解市場風險，做到快速、準確的決策。總部多角度監控子公司實際財務數據變化和子公司各類營運數據和業務狀況，保證公司整體收益最大化，提高企業運營效率。
2、智能分析，管理升級
某焦化有限公司的企業管理人員在使用博科商業智能后不再向財務人員、業務人員催要各種數據，而是在自己的用戶界面中隨意鉆取自己所需的數據。財務人中員不再加班加點計算數據，從而可以真正的參與企業的資金運等財務管理。商業智能將分散在賬務系統、EXCEL電子表格以及成本等系統中的數據以統一的標準整合在一起，用戶可以在統一的界面中對已有數據進行挖掘分析。與此同時，上海焦化還將各個崗位的績效指標定義到商業智能中，使用者可以隨時查看自己的指標數據，從再實現了公開、公正的量化考核。
3、改善現金流，提高資金利用率
基于衛生系統現狀，博科商業智能解決方案不僅強化各醫療衛生機構內部財務數據分析監控的同時，還加強各衛生局對所轄區域的衛生機構進行合理及時的財務監控，從而全面提高衛生系統的財務工作的效率、準確性和及時性。借助博科商業智能，衛生局可以將上報的報表匯總合并后直接導入到BI系統中，對所有的下屬醫療機構的數據進行挖掘分析，加強了對業務的監管力度。統一的分支機構的表匯口徑，實現了對歷史數據的分析，當指標發生變化時，通過數據詳細鉆取，即時找出問題形成的原因。輕松實現變化趨勢分析以及對比功能，并迅速通過報表等體現出來，實現有效的預警管理、全面的預算管理，改善現金流，提高資金利用率。
商業智能的bi時代范文3
云計算徹底解決了海量存儲和并行計算的問題，為IT浪潮繼續向移動互聯網、物聯網演進建設了基礎設施。社交化等大眾智能的加入擴展了云計算的含義，云計算突破了圖靈計算的范疇，是圖靈計算和大眾計算的集合。云計算因而成為推進IT浪潮演進的新平臺。
云計算推動IT產業模式繼續向服務交付轉移。云計算將IT資源（包括計算，存儲，數據，應用）打包成服務進行交付，推動IT產業的商業模式從賣硬件，到賣軟件，到賣服務進一步演進，IT服務的種類和比重加大，未來可能出現各種提供某種IT能力的服務中心。
云計算對IT產業帶來深遠影響。云計算模式下，企業IT投資實現彈性化、輕量化，IT產業運行效率提高；同時IT行業門檻降低，創新得到促進。而IT業者需適應云計算下開發模式和新的產品質量要求。
企業界紛紛戰略轉型，順應云計算潮流。國外互聯網大廠Google，綜合解決方案商IBM及Oracle，終端商Apple，軟件商Vmware等紛紛推出云產品和方案，順應云計算潮流；國內網絡設備商華為，應用軟件廠商用友、金蝶，互聯網廠商阿里，運營商中移動等積極實施云計算戰略。云計算源于產業內部，進展樂觀。
投資策略
云計算下的投資機會
云計算影響到整條IT產業鏈：內容服務，軟件開發，系統集成，硬件設備等?？春眯屡d軟件、服務和以內容為中心的應用，硬件商和傳統軟件商或受沖擊。由于利用率提高，硬件和傳統軟件供應商或受到沖擊；而以內容為中心的互聯網服務業或更加百花齊放，之前受IT能力影響的云應用可能加速；集成和應用實施服務商存在受益；提供云時代的基礎產品和方案的公司成長明確，如虛擬化產品、商業智能軟件和數據挖掘軟件供應商等。A股上市公司中，一些公司已公告募投項目大舉進入進軍云計算，一些公司內部全面啟動云計算戰略進行轉型，我們從公司積極應對的情況和云計算趨勢下受益的方向兩方面來進行梳理。
（一）公開披露進軍云計算的公司：1、募資公告投資云計算項目的公司：浪潮信息、華勝天成、濱海能源；2、正在實施云計算路線的公司：用友軟件、東軟股份、星網銳捷、華東電腦。
（二）云計算趨勢帶來發展空間的公司：1.互聯網公司，因為互聯網公司具備天生的云計算的需要和應用空間，符合云計算潮流：樂視網、大智慧；2.產品技術市場空間增加的公司：網宿科技、衛士通、啟明星辰、東方國信、拓爾思；3.應用云具備巨大潛力的相關公司：衛寧軟件、易保網、國電南瑞、啟明信息。
重點關注個股點評：
商業智能的bi時代范文4
缺乏應用點導致項目善始不善終
幾年前，商務智能正當紅時，筆者所在的公司也投入數百萬的資金啟動了BI系統的實施。項目組對這個項目報以很高的期望，梳理各種業務數據，組織進行數據建模，設計各類報表，當一張張制作精美，動感十足的儀表盤出爐時，項目組成員信心滿滿， 篤定管理層會非常喜歡我們的BI系統。果然，在系統上線儀式上，管理層對系統給予了高度評價，認為實時的數據能讓企業的經營管理透明化，能幫助企業更加高效地決策。
然而，好景不長。兩個月后，項目組在分析系統運行狀況時，發現系統的登錄人數急劇下降，從開始的每天幾十個人下降到后來每天只有4、5個人，而且這4、5個人還是負責BI系統數據導入的工作人員；管理層在開始的幾天登錄后，對這個系統的熱情就逐漸消退。
項目組馬上組織進行原因分析，是數據不準確？不是，核對后發現數據還是非常準確的。是界面不美觀？也不是，調查后得到的反饋非常正面。是系統運行速度慢？更不是，測試后每個頁面的加載時間幾乎以秒計算，絕對能被用戶接受。排查了各種可能性后，項目組逐一對使用系統的高層進行訪談，希望了解他們不愿意使用系統的原因。最后匯總得到的答案讓項目組成員大跌眼鏡，高層反饋BI系統對他們沒什么作用。比如銷售的領導不用登錄BI系統，也清楚公司銷售的總體情況，而且他也無需掌握某個城市、某個網點的具體銷售情況；采購的領導也是如此，整體的采購情況，他本來就心中有數，無需登錄系統查看，而具體到某個零部件的采購價格，他也用不著去關心，因為這是具體負責的采購員要處理的事情。
逆襲的關鍵在于創造新的商業價值
系統何去何從？傳說中的熱門技術為何在企業得不到很好得應用？是熱門技術太高大上不接地氣？還是企業管理尚未達到需要應用這一新技術的水平？項目組經過多次頭腦風暴，認為缺乏應用點是項目面臨窘境的原因。
為了找準BI系統應用的切入點，項目組根據公司下屬基地業務相同、相互之間可比性非常高的特點，將BI系統定位為企業內部各業務單元進行橫向實時對比的“經營績效管理模型”，下屬10余個業務單元的職能部門可以登錄系統查看自己所負責的業務在整個集團的排名情況，集團最高的是哪個單位，最低的是哪個，形成相互對比、相互學習、你追我趕相互比超的氛圍，實現了集團領導提出的“賽馬不相馬”的管理理念。經過項目2期的實施，系統的用戶從原先的每天幾人迅速提升到每天幾百人，幾乎每個中高層管理者都養成了每天登錄系統查看自己分管的業務在集團中的排名情況的習慣，集團高層也被吸引了進來，每天瀏覽企業各類指標在各業務單元的執行狀態。
從原來無人問津，到現在無法離開，BI系統的大逆轉正是因為應用切入點的轉變，所以信息系統重要的不是系統的界面是否華麗、里面的功能是否花俏，而是是否為業務提供了新的價值。
事有湊巧，近日，筆者有幸與《大數據時代》的作者維克托?邁爾―舍恩伯格共進午餐，并聆聽了他對大數據的見解。在如何看待正確新技術上，他跟我持有相同的觀點：無論是大數據，還是商務智能，甚至是其他新興技術，都只是一種工具，運用這些工具，為企業創造出商業價值才是真正的目標。
商業智能的bi時代范文5
（一）利用SAP制定的業務流程體系
制造業成本管理是貫穿于采購、生產、銷售及成本核算全過程中的，要實現企業成本的動態化管理，就應該在企業管理系列軟件的應用下，針對各環節業務制定相應的流程體系。例如，企業設置采購模塊（MM）、生產制造模塊（PP）、財務會計模塊（FI）、成本管理模塊（CO）、銷售分銷模塊（SD）以及基礎數據模塊，將企業的整個經營活動與這6大模塊相融合，便能實現企業供—產—銷鏈條的集成化，促進企業成本管理與控制的效果。
（二）SAP系統下的成本管理流程
在SAP系統的應用下，制造業成本動態管理的流程如下圖所示。SAP系統既是一種先進的管理軟件，又是一種融合了企業最佳實踐和先進的信息技術的新型管理工具，更是一種先進的管理思想，它的成功在于將供應商和企業內部的采購、生產、銷售以及客戶緊密地聯系起來，對企業成本鏈上的所有環節進行有效的管理，實現企業成本的動態控制和各種資源的集成與優化。
（三）成本動態管理與控制在SAP中的實現
SAP為企業提供了統一的信息平臺，由于在一個統一的平臺上，整個集團公司采用了同一系統，制定了統一的業務流程，只要為相關人員設定權限，便可根據權限隨時登陸系統，查詢和處理相關成本信息，實現了成本控制及信息共享。信息共享不僅減少了工作量，而且提高了信息數據的準確率和成本控制的效果，減少了成本管控的繁瑣度和失誤率。SAP系統提高了企業成本信息的質量。在SAP環境下，財務模塊作為整個系統的核心部分與企業各業務模塊之間形成了無縫聯接，各部門只需在后臺做有關成本方面的信息配置，錄入有關成本的業務數據，這些數據就會通過SAP集成到財務模塊，系統自動生成各產品成本信息，自動完成財務結算，確保成本的及時準確。SAP系統承襲成本管理理念，對成本的歸集更精細，對成本核算更準確。因為SAP將每一物料的領用均能夠準確對應到成本承擔的成本中心上，確保工時的發生與費用的歸集一一對應。同時，SAP對工廠的制造費用也可謂管理到位，職責明確。筆者所在企業利用CO模塊的內部訂單功能實現工廠維修費用的管理與控制，按照工廠不同的維修區域用內部訂單的方式計劃、收集、監視和結算工廠的維修費用。內部訂單的費用成本計劃功能用于監視實際成本并和計劃成本對比分析，確保企業實施成本的事先控制并且優化了管理流程；實現了各個環節的、事前與事后、包括關鍵的事中控制，從而確保了成本的受控狀態，并且找出成本動因，采取對應措施，達到維修費用控制的目的及為管理決策者提供依據。SAP系統是一個強大的系統，它對成本的管控的空間應該是無限的。至于目前使用的局限性，不是系統本身的問題，而是SAP使用者的問題。SAP的使用者要有新的管控思想與方法，SAP的應用才能達到新的境界。
二、BI（商業智能）系統在制造業成本動態管理中的應用
（一）BI系統的功能
BI系統按照功能可以分為數據倉庫、OLAP報表工具、ETL工具等。
（1）數據倉庫指能夠支持管理層決策過程的、具有主題導向、整合的、因時間而變異、不變動的數據集合。
（2）OLAP報表工具是多維數據分析工具的集合，在建好數據倉庫的前提下，利用OLAP復雜的查詢、數據對比、數據抽取、報表對數據進行探測式分析。（3）ETL工具是一種集合了提取、轉換與加載功能的編程工具，通過提取功能，從一個確定的源數據庫中讀取并提取出需要的數據，然后通過轉換功能，將提取的數據轉換成理想的狀態，最后通過加載功能，將轉換產生的數據寫進目標數據庫中。
（二）BI系統在制造業中的應用策略
制造業利用企業資源計劃（ERP），將所有資源進行整合集成管理，形成物流、信息流、資金流的全面、一體化的企業信息管理系統。而企業信息系統與BI系統之間有著互補互助的關系，因此，便可以在企業信息系統上建立商務智能系統，為企業提供接入、分析、報告以及分享存在于企業信息系統中的信息工具，最終達到管理控制企業成本的作用。制造業成本管理中BI系統的應用策略，主要可通過如下幾點來完成：
（1）向供應商、分銷商及時提供購買信息，優化供應鏈管理，促進企業的工作效率及反應速度，實現經營成本的降低；
（2）不斷分析產品歷史，以保證產品的質量，同時不斷更新和優化質量目標，使產品更能滿足市場需求；
（3）提供縱貫制造企業整個供應鏈的庫存可見度，以促進JIT（準時生產）管理，進一步降低庫存投資；
（4）實時、動態地跟蹤了解客戶的購買行為，預測客戶的需求趨勢，對快速變化的市場要求做出準確、快速的反應，以此來改善企業與客戶之間的關系，增加客戶價值；
（5）跟蹤分析供應商在訂單交貨時間、質量及準確率等方面的績效指標，及時進行管理與優化；
（6）動態分析企業內、外部數據，智能地選擇及應用先進性技術，為企業經營與成本管理實現最佳效果；
（7）利用系統對訂單交貨時間、利用率等指標進行分析預測，以提高計劃和預期水平，降低風險。
（三）制造業成本管理中的BI架構
對于制造企業而言，對于成本的動態管理主要體現在以產品為基礎的采購、生產、銷售、庫存四大方面，因此，基于成本管理的BI架構，也應該圍繞上述幾方面來展開。以作者所在制造企業為例，在實際工作中，筆者利用BI系統開發設計了對于成本管理控制的標準化報告，例如對于直接成本及制造費用的管控報告、原材料價格通脹報告、庫存管理報告，等等。對于主要數據源，可以從ERP組群系統為核心的數據庫中提取，同時還可提取其他如外部Web文件、Of-fice文件、文本文件為數據源開展報表展示、預測、分析等工作；可根據功能、模塊、流程等方式對數據信息進行分類，也可根據企業要求將信息共享給不同部門；企業工作人員通過訪問企業信息門戶，以獲取自己所需的數據信息，通過信息分析，在工作中做出正確的預測和判斷，以此來提高工作效率，降低企業成本。
三、結語
商業智能的bi時代范文6
【關鍵詞】商業智能 企業信息化 競爭力
隨著全球信息化的發展，在世界各地、各行各業已掀起信息化的浪潮，信息化的層次也在不斷演進，從MRP，MRPII，ERP到CRM，從數據倉庫到數據挖掘，每一次變革都極大地推動著企業信息化的升級和企業管理水平的提高，功能強大的、面向事務型的信息系統在各個行業中大量應用。然而，這些應用都集中在前端的數據查詢、存儲和簡單處理方面。現在企業已積累了大量的業務數據，有研究表明，平均18個月信息量就翻一番，但是能分析的數據估計只有7%。如何將大量的數據轉換為可靠的信息以挖掘潛在的商機，已成為人們越來越關注的問題。由此，商業智能(Business Intelligence，簡稱BI)技術應運而生。本文就商業智能如何提升企業信息化以及在現實企業中應用模式進行探討。
1企業信息化階段模型
美國哈佛大學教授里查德·諾蘭（Richard.Norlan）首先提出了信息系統發展的4個階段，即開發期、普及期、控制期和成熟期，這是按時間順序建立的四階段模型。到20世紀80年代后期，信息系統的用途不斷擴大，此時諾蘭又提出了六階段模型。即初始期、普及期、控制期、整合期、數據管理期和成熟期。這樣諾蘭模型已成為說明企業信息化發展程度的有力工具，是一個比較成功的模型，它在概念層次上對企業進行信息系統總體規劃，對信息化的計劃制定過程和衡量企業處于哪一個信息化發展階段等方面提供重要參考。但是隨著信息時代的發展，人們發現諾蘭模型有其局限性，不能只是從計算機技術發展和人們接受使用計算機的水平來評價管理信息系統進程，而要從信息資源的有效配置、數據有效管理、系統有效集成，甚至還要從具體企業的信息化實施過程出發，所以就出現了業界普遍認可的企業信息化四階段模型，這四階段分別是：單一部門信息化，跨部門信息化，企業級信息化，產業鏈級信息化。如下表：
從這四階段模型看，都是基于企業實現信息化過程，企業可以按照自己的具體情況實施信息化，不必按部就班按照諾蘭模型的六個階段。在現代企業信息化過程中，必須結合技術、管理、文化因素漸進地進行，使新的智能技術融入到企業管理中。
2 商業智能內涵
商業智能這一術語1989 年由Gartner Group 的Howard Dresner 首次提出，它描述了一系列的概念和方法，通過應用基于事實的支持系統來輔助商業決策的制定。Data warehouse Institute組織認為“BI是將數據轉換為知識并將知識應用到商業行為上的一個過程”; Gantner Group則認為“BI是將數據轉換為信息的過程，然后通過發現將信息轉化為知識”。簡單地說，商業智能是對商業信息的搜集、管理和分析過程，目的是使企業的各級決策者獲得知識和洞察力，促使他們做出對企業更有利的決策。其實，商業智能不是什么新技術，它只是數據倉庫、OLAP和數據挖掘等技術的綜合運用。為此，把商業智能看成是一種解決方案應該比較恰當。要深入認識商業智能，必須了解商業智能組織架構體系。
商業智能組織架構體系主要由數據倉庫、OLAP以及數據挖掘三部分組成。
按照W.H.Inmon這位數據倉庫系統構造方面的權威設計師的說法，“數據倉庫是一個面向主題的、集成的、時變的、非易失的數據集合，支持管理部門的決策過程”。這個簡短而又全面的定義指出了表明數據倉庫主要特征的四個關鍵詞：面向主題的（subject-oriented）、集成的（integrated）、時變的（time-variant）、非易失的（nonvolatile），將數據倉庫與其他數據存儲系統（如關系數據庫系統、事務處理系統和文件系統）區別開來。
聯機分析處理(Online Analytical Processing，簡稱OLAP)是一類軟件技術，它幫助分析人員、管理人員或執行人員能夠從多種可能的觀察角度對從原始數據中轉化出來的、能夠真正為用戶所理解的、并真實反映企業維度特性的信息進行快速、一致、交互地存取，從而獲得對數據的更深入理解。
數據挖掘是按照一定的規則對數據庫和數據倉庫中已有的數據進行信息開采、挖掘和分析，從中識別和抽取隱含的模式和有趣知識，并利用它們為決策者提供決策依據。數據挖掘的任務是從數據中發現模式。模式有很多種，按功能可分為兩大類：預測型（Predictive）模式和描述型（Descriptive）模式。
3 商業智能技術提升企業信息化程度
企業信息化進展到一定程度，數據量激增，面對海量數據，人們感慨數據豐富，信息貧乏。許多國內外企業紛紛決定采用商業智能技術解決出現的問題，從而提高企業的信息化水平。
3.1 提升企業管理決策能力
在傳統的經濟環境下，企業老總往往可以參考不多的信息憑借經驗直接給出決策。在網絡經濟環境下，這樣制定出的決策往往是偏頗的。而現在事實上很多決策者仍在采用此種方法，因此提升戰略決策者的洞察力是非常必要的。如果企業應用商業智能，戰略決策者能夠沖破自身的局限性，產生有意義的深遠的洞察力。這是因為：決策者通過商業智能提供的圖形、圖表、表格等工具來陳述問題。圖形和圖表是一種直觀的問題陳述方式，它強調數據之間的關系，管理者可以對圖形或圖表中的數據進行分析。相比傳統的報表，管理者更能夠盡快作出反映，提升分析問題的洞察力。有研究表明，26%以上的決策者不能夠恰當的選擇問題陳述工具以輔助問題解決。這種不恰當的選擇，導致問題解決時間的延長及結果的偏頗。圖形等陳述手段對決策者的啟示作用是有限的，為了解決問題，進行相關信息的推理是非常重要的。它為決策者提供一個開始通過搜索或分析開始數據探索的出發點。這種向導式的分析，通過借助儲存的專家系統可以給決策者帶來新的理念，更新決策者的思想。向導和決策者間的交互激發了知識的產生，即決策者洞察力的產生。
3.2 整合企業信息，提高報表分析
商業智能從技術層面上看，都是以數據倉庫為基礎，利用OLAP或數據挖掘技術根據決策者的需要從中提煉出各種表或視圖。大致有幾種類型。①企業級報表，這類報表生成器用來生成很好的格式化的靜態報表，如財務報表、企業銷售報表等。②立方體分析，它是基于立方體的商業智能工具向業務經理們提供簡單的切片和鉆取分析能力。③任意查詢和分析，如關系型OLAP(R OLAP)工具供超級用戶對數據庫進行任意的訪問，對整個數據庫進行切片、鉆取，從而分析到最細粒度的交易信息。④統計分析和數據挖掘，它是通過統計分析和數據挖掘工具，可以使用各類模型進行預測或者尋找兩個變量之間的因果相關性。⑤報表分發和預警，它是基于報表分發機制，可以根據訂閱、調度或者數據庫中的觸發事件向大量的用戶群發送整個報表或者告警信息。
4 企業信息化中商業智能典型應用
4.1商業智能典型應用
在競爭激烈的市場經濟中，那些企業需要具有商業智能的軟件，主要集中在競爭激烈的數據密集型的生活消費品行業和零售業以及金融服務業：如銀行、保險等。使用商業智能都可以立竿見影地帶動銷售，這一點在零售業表現最為明顯。這就是商業智能中的銷售管理，它通過系統存儲的產品銷售信息建立銷售模型，分總體銷售模型和區域、部門銷售模型，對產生不同結果的銷售模型分析其銷售量和銷售策略，進行銷售影響的因素分析和評估，根據不同的銷售環境對相應的產品銷售方案進行改進和創新，及時落實產品上架和下架計劃，提高企業營銷額。通過對歷史數據的分析還可以建立提高銷售量的預測模型。但是國內的生活消費品行業和零售業利潤薄，信息化程度低，資金實力不強，沒有足夠能力實施。反而是電信、金融、航空等行業被商業智能廠商們看好，因為在國內這些行業的信息化程度高，并且這些行業從某種意義上都是服務業，客戶的需求在這些行業中扮演著重要角色，準確、科學地把握客戶的需求是身處這些行業的企業決策者們孜孜以求的東西，所以利用商業智能建立客戶關系管理尤為重要。建立以客戶為中心的數據平臺集成客戶信息，能有效保證客戶信息的集中、統一和規范并從中挖掘出有價值的信息，就能獲得更多的利潤，幫助企業在適當時間、通過適當渠道、為客戶提供適當的產品和服務。同時，通過發展曲線企業及時發現市場和顧客異常情況，快速采取措施，降低企業風險提高企業收益。如信用卡分析，銀行、保險等行業的欺詐監測等。
4.2 商業智能應用案例 ——中國光大銀行國際結算系統
光大銀行的國際結算系統于2001年正式運行，是光大銀行的重要的業務，業務品種主要包括進口開證、到單、付匯、信用證通知、議付、結匯、轉讓信用證、出口托收、進口代收、進出口押匯、貼現、包買票據等，并實現了與SWIFT、會計系統接口。國際結算系統上線運行一段時間后，面臨的問題是無法解決有效地利用數據進行分析，為決策提供強有力的支持。所以急需建立一套強大的報表和統計分析系統，提供給光大銀行總行和各分支行的業務人員、管理人員對國際結算業務的經營和收益進行深入分析。
光大銀行建立面向國際結算部的數據分析系統，該系統利用光大銀行國際結算系統積累的大量有價值的歷史交易數據，國際結算統計分析系統真實地反映光大國際結算業務的經營狀況、揭示其發展的規律和趨勢，提供高質量的統計數據和報表，并且支持OLAP驗證式分析功能。光大銀行國際結算統計分析系統基于數據倉庫和OLAP技術，提供一個易用、靈活、快速的，集成了分析、統計、報表、數據挖掘的商業智能系統。國際結算統計分析系統是一個全行集中的分析系統，分支行無需配備該系統的維護人員，最大限度地降低光大銀行的維護成本；而且各級業務人員無需科技部門的協助就可以自己定制各種報表和分析報告。
國際結算統計分析系統：（1）提供及時、方便的信息獲取的方法，涵蓋國際結算業務系統統計分析需要的全部數據，以及匯款柜臺系統的部分數據，保證數據的質量和及時性，可以通過多個角度、多個層次進行信息查詢。（2）可以讓業務人員方便地定義各種報表，得心應手地在報表中嵌入分析結果，并且支持報表下鉆功能，最大限度的降低開發和維護成本。（3）支持快捷地繪制各種指標的走勢曲線、對比柱圖、占比圖形，對數據進行內在關系和深度挖掘，為決策者作出正確的決定提供有力的依據?？梢詮臋C構、行和客戶等角度分析國際結算業務的收益情況。（4）能夠及時地對異常的情況進行告警，使決策者隨時掌控全局。分級的等級評估更是預警、各種比較的有效方法。
光大銀行國際結算統計分析系統為光大銀行國際業務部的決策管理工作提供了強大的查詢、統計、分析、數據挖掘、報表定制功能，極大地提高了工作效率和工作質量，并且減少系統的維護成本，達到較高的投資回報率。用戶可以隨時、隨地掌握業務的變化和收益的變化，幫助用戶從“市場占有率”觀念轉變為“利潤貢獻度”觀念，從而在未來激烈的競爭中立于不敗之地。
