1、引言
自90年代商務智能提出來后，在歐美地區得到廣泛應用，為各行各業創造了豐厚的價值。國內由于大部分企業對商務智能缺乏了解，信息化程度偏低，無法實施。隨著企業的發展規模不斷擴大，傳統的業務模式和經營理念正面臨著強大的沖擊。企業所積累的信息越來越多，如何充分利用這些信息，為企業的經營決策服務？一個有效的解決辦法，是應用商務智能，將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業進行明智的業務經營決策。
“無知”是現代企業管理與決策的最大威脅，幫助企業管理層獲取商業智能、支持企業決策是企業信息化建設的根本動因之一。在信息缺乏的年代，管理層更多依靠個人經驗和智能進行管理，制定決策。我們并非反對高級管理人員的決策，相反，準確的商業智能將會幫助他們防止被時下風尚、一時的狂熱、或者錯誤的印象而左右，真正實現“按事實管理”，所以商業智能在企業信息化工作的一開始就已經成為一個明確的目標。
2、商務智能架構
商務智能是深化企業信息化的重要工具，它的出現為企業決策層提供了決策分析與風險規避的工具，為企業提供了資源優化與價值評價的平臺，為企業信息化提供了從運營層向決策層發展的支撐。面向企業建立商務智能，要開發或者選擇適合企業的商務智能平臺。
2.1 商務智能的架構過程
數據獲取與管理。從不同的數據源獲取有用的數據，對數據進行清理以保證數據的正確性，將數據經過轉換、重構后存入數據倉庫或數據場(這時數據變為信息)；
數據整理與分析。通過合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具，對信息進行處理(這時信息變為輔助決策的知識)；
信息展現與表示。將管理與決策所需知識呈現于用戶面前，支持管理與決策。
2.2 商務智能的基礎架構：數據倉庫
商務智能系統的主要技術基礎是近幾年逐漸成熟起來的數據倉庫(Data ware House)技術。通過數據倉庫，商務智能系統可以獲取原始資料，并以Portal形式為企業主管提供分析與查詢信息。
資料來源可能在企業內部應用系統，亦可能來自外部。當載入異類系統資料時，通常需對資料進行格式轉換，以合并入單一數據庫。數據庫本身需能管理大量數據，并能以高效能處理復雜查詢。
數據庫記錄元數據資料(metadata)于貯藏庫中(repository)，以商業視角(business view)方式將原始資料經過整理后解釋成對高級主管有意義的信息。數據分析與查詢可應用各種先進技術，如隨意查詢(adhoc query)、多維度分析(multidimensional analysis)，假設性問題分析(whatifan alysis)等。
2.3 商務智能的展現平臺：商務智能門戶
商務智能著眼將企業信息化管理后所產生的營運數據，予以轉化增值為輔助決策的信息，進而累積成為企業的知識資產。通過引入門戶的概念而形成的商務智能門戶(Business Intelligence Porta1)可以從三個方面對商務智能進行提升與補充：
使用方便與個人化。從使用者界面來看，BI的使用者通常需要經過長時間訓練，才能掌握如何使用BI工具。執行官、財務主管等不同高級主管進行管理與決策所需的信息不盡相同，并且都有各自的KPI。即使許多BI解決方案都已Web化，但事實上，仍無法完全滿足方便性、個人化及安全性的需求。但在BI環境中，他們看到的可能都是相同的應用程序與企業內部資料，缺乏個性化機制的BI工具，只能兼顧一般性的決策需求。
內外信息結合。除了企業內部資料之外，高級主管往往還需要大量的外部信息，如公司實時股價、競爭對手的財務報告、垂直行業別的產業信息。在單純的BI環境中，高級主管只能看到BI工具存取企業內部資料而產出的一般性報表，但在與Portal環境整合之后，高級主管可在經過個人化的單一工作環境中，集中得到進行決策所需的所有信息：除了既有的BI報表之外，還包括許多非結構性資料與企業外部信息。
結構與非結構性資料。在信息存取方面，BI只能處理結構性資料，但在企業環境中，存在于文件、電子表格、電子郵件、互聯網等環境的非結構性資料，所占比例其實遠高于結構性資料，當然也是進行決策時不可或缺的要素。Portal工具在這一方面更有其難以替代的優勢。
3、企業實施商務智能的問題
雖然商務智能系統在許多企業，特別是國外的大企業中得到了越來越廣泛的應用，但在實際的建設和使用過程中，仍然存在一些問題。
首先是存在軟件功能與用戶需求之間的差異：在商務智能系統的建設過程中，往往是IT經理和資深用戶追求所有的功能，而對于大多數使用者：業務管理者、高層管理人員和業務專家等，卻缺少容易使用、熟悉的工具界面和分析方式，這使得他們不愿花時間和精力學習。若用戶無法有效地運用智能系統來贏得事實上的競爭優勢，則巨額的投資無法彌補，系統的商業價值也將被質疑。
因此，企業在搭建商務智能系統時，應注意“量身度做”，選擇適合自己的工具和系統。其次是來自技術領域的困難：計算機處理技術和存儲能力的迅速發展，帶哭了信息量的冪級增長，時下的數據倉庫通常都超過了100GB，而且容量超過1TB的數據倉庫系統的數量正在急劇增長。隨著數據量的增長，數據關系的可能的排列方式也大幅度增加，傳統的商務智能工具已經顯得力不從心，比如聯機分析處理系統通常只能處理10-20GB的數據。因此，要充分發揮商務智能系統的功能，企業需要更強有力的工具，這有賴于人工智能、機器學習、數據倉庫技術、專家智能系統等科學技術的進步和發展。還有來自文化上的挑戰：商務智能體系的建立是一項長期、艱巨的任務，執行起來： 僅有技術上的困難，而且有文化上的挑戰。有很多企業(特別是中國企業)從來沒有真正用過商務智能，無法認識到商務智能是如何改變了企業經營，使企業變得更加高效、更加強大；而且，有些企業害怕商務智能體系所洞察出的弱點和弊端，從而“諱疾忌醫”。
4、小結
商務智能系統的最大好處是可以得到最精確、最及時的信息，幫助企業贏得競爭優勢。要利用先進的信息技術獲取競爭優勢，企業的決策者需要對商務智能系統有一個較全面的了解，知道它的功能、發揮作用的方式以及它在分析顧客的消費趨勢，培養忠實顧客，加強與供應商的聯系，挖掘新的商業機會，分析未來發展趨勢，展開商業策略，調整產品結構、分銷渠道、工作流程和服務方式等各方面的運用，并對商務智能系統的未來發展及實施過程中存在的問題有著充分的認識。
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本文標題：商務智能（BI）淺析
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