[PM]商业智能

商业智能通常被理解为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。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策,既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此,从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

商业智能-概念  

商业智能(BI,BusinessIntelligence)的概念最早是由GartnerGroup提出来的。确切地讲,商业智能并不是一项新技术,它是将数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM)等技术与资源管理系统(ERP)结合起来应用于商业活动实际过程当中,实现了技术服务于决策的目的。

商业智能一直存在于企业的日常工作当中。比如对数据的简单整理、对报表的分析、通过这些分析做出未来若干时间内的工作规划等,这些都是商业智能的表现。随着企业信息化的发展,在应用ERP过程中,大量的数据积累,大量的信息涌现,造成了企业对ERP数据信息的困惑,从而引发了企业对于专业商业智能软件产品的需求。商业智能不再仅仅是一种概念、一种技术,它更多的成为了一种业务层面的需求,为企业应用服务。商业智能产品在制造业领域应用的核心就是通过数据提取、整理、分析,最终通过分析结果制定有关策略、规划,达到资源的合理配置,节约成本提高效益。商业智能在制造业信息化领域大有可为。

商业智能-步骤

实施商业智能系统是一项复杂的系统工程,整个项目涉及企业管理,运作管理,信息系统,数据仓库,数据挖掘,统计分析

商业智能商业智能BI应用

等众多门类的知识.因此用户除了要选择合适的商业智能软件工具外还必须按照正确的实施方法才能保证项目得以成功.商业智能项目的实施步骤可分为:

(1)需求分析:需求分析是商业智能实施的第一步,在其他活动开展之前必须明确的定义企业对商业智能的期望和需求,包括需要分析的主题,各主题可能查看的角度(维度);需要发现企业那些方面的规律.用户的需求必须明确.

(2)数据仓库建模:通过对企业需求的分析,建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型,并规划好系统的应用架构,将企业各类数据按照分析主题进行组织和归类.

(3)数据抽取:数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中,在抽取的过程中还必须将数据进行转换,清洗,以适应分析的需要.

(4)建立商业智能分析报表:商业智能分析报表需要专业人员按照用户制订的格式进行开发,用户也可自行开发(开发方式简单,快捷).

(5)用户培训和数据模拟测试:对于开发—使用分离型的商业智能系统,最终用户的使用是相当简单的,只需要点—击操作就可针对特定的商业问题进行分析.

(6)系统改进和完善:任何系统的实施都必须是不断完善的.商业智能系统更是如此,在用户使用一段时间后可能会提出更多的,更具体的要求,这时需要再按照上述步骤对系统进行重构或完善

商业智能-市场分析

    

ManufacturingInsights(IDC公司附属公司)的报告显示,2004年亚太区(不含日本)制造业IT市场规模为137亿美元,

商业智能商业智能BI模型

预计该市场将以11.4%的年复合增长率平稳增长,到2008年市场规模将达210亿美元。2004年底,亚太区(不含日本)制造业IT支出共137亿美元,其中离散制造占78.6%,流程制造占22.4%。由于市场全球化和自由化带来了更加激烈的竞争和复杂性,亚太区(不含日本)的许多制造商继续对IT进行投资,以提高运营效率,更好地控制不断增长的业务成本。随着越来越多的制造商在华建立了生产基地,降低成本并占领巨大的国内市场,这些制造商需要对主要的IT基础架构、应用和服务进行投资以使其运营能够健康平稳地发展,并获得领先优势。这将继续促进中国和海外制造商的制造业IT投资。在对基础架构投入大量资金的同时,在中国和印度这样的新兴大型市场的许多制造商将继续对企业资源管理(ERM)和商务智能(BI)解决方案进行投资,从而为更好的内部协作和决策制定提供基础平台

IDC的报告显示,2004年亚太区(不含日本)商务智能(BI)工具软件市场规模为2.332亿美元,预计该市场将以12.3%的年复合增长率迅猛增长,到2009年市场规模将达4.173亿美元,增长预计主要源于中国和印度日益发展的经济。这两国近几年更加健康的经济环境和不断增多的应用系统部署为未来5年BI工具的采用打下了基础。有关专家指出,随着互联网的普及,在决策支持系统基础上发展商业智能已成为必然。随着基于互联网的各种信息系统在企业中的应用,企业将收集越来越多的关于客户、产品及销售情况在内的各种信息,这些信息能帮助企业更好地预测和把握未来。所以,电子商务的发展也推动了商业智能的进一步应用。

商业智能商业智能BI模型

从行业发展来看,商业智能作为业务驱动的决策支持系统,其发展是以较为完善企业的信息系统和稳定的业务系统为基础的。商业智能未来的应用与行业内信息化的基础状况密切相关,以制造型企业为主,其次是流通企业,这两个领域将是商业智能不可忽视的新市场。企业随着信息化水平的提高,商业智能产品将会与ERP和CRM等管理软件进一步融合,目前很多ERP厂商都把商业智能嵌入到相应的ERP系统内,比如SAP的ERP就嵌套了BO公司的商业智能产品,×××也与和勤软件进行了类似的合作。

当然,商业智能如ERP一样,实施中存在着一定的风险,企业首先要认清自身的需求情况,在选择合作伙伴的同时 也要进行充分的了解。各主流厂商都有各自的优势,比如SAS的数据挖掘、Hyperion的预算与报表合并、BO的数据分析与报告等。而商业智能产品的发展趋势必将是整合平台基础上的集成化应用。如何切实了解自身需求、选择具有优势的厂商产品,将是企业实施商业智能成功的关键。

商业智能-技术应用

    

商业智能的技术体系主要有数据仓库(DataWarehouse,DW)、联机分析处理(OLAP)以及数据挖掘(DataMi

商业智能商业智能BI应用

ning,DM)三部分组成。数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库(DW)就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据

在线分析处理(OLAP)技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息,进行快速、一致、交互地访问,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。数据挖掘(DM)是一种决策支持过程,它主要基于AI、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析企业原有的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。

商业智能-发展趋势

与DSS、EIS系统相比,商业智能具有更美好的发展前景。近些年来,商业智能市场持续增长。IDC预测,到2005年,BI市场将达到118亿$,平均年增长率为27%(InformationAccessToolsMarketForecastandAnalysis:2001-2005,IDC#24779,June2001)。随着企业CRM、ERP、SCM等应用系统的引入,企业不停留在事务处理过程而注重有效利用企业的数据为准确和更快的决策提供支持的需求越来越强烈,由此带动的对商业智能的需求将是巨大的。

商业智能的发展趋势可以归纳为以下几点:

商业智能商业智能BI应用

功能上具有可配置性、灵活性、可变化性

BI系统的范围从为部门的特定用户
服务扩展到为整个企业所有用户服务。同时,由于企业用户在职权、需求上的差异,BI系统提供广泛的、具有针对性的功能。从简单的数据获取,到利用WEB和局域网、广域网进行丰富的交互、决策信息和知识的分析和使用。

解决方案更开放、可扩展、可按用户定制,在保证核心技术的同时,提供客户化的界面

针对不同企业的独特的需求,BI系统在提供核心技术的同时,使系统又具个性化,即在原有方案基础上加入自己的代码和解决方案,增强客户化的接口和扩展特性;可为企业提供基于商业智能平台的定制的工具,使系统具有更大的灵活性和使用范围。

从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展

商业智能商业智能BI模型

这是目前商业智能应用的一大趋势,即在企业现有的应用系统中,如财务人力销售等系统中嵌入商业智能组件,使普遍意义上的事务处理系统具有商业智能的特性。考虑BI系统的某个组件而不是整个BI系统并非一件简单的事,比如将OLAP技术应用到某一个应用系统,一个相对完整的商业智能开发过程,如企业问题分析、方案设计、原型系统开发、系统应用等过程是不可缺少的。

从传统功能向增强型功能转变

增强型的商业智能功能是相对于早期的用SQL工具实现查询的
商业智能功能。目前应用中的BI系统除实现传统的BI系统功能之外,大多数已实现了图2中数据分析层的功能。而数据挖掘、企业建模是BI系统应该加强的应用,以更好地提高系统性能。

 

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