在企業(yè)實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程當(dāng)中，商業(yè)智能的失敗率達(dá)到70%，這又是什么原因呢？對(duì)于此，復(fù)旦大學(xué)軟件學(xué)院副教授趙衛(wèi)東認(rèn)為，商務(wù)智能在國(guó)內(nèi)實(shí)施成功率不高主要以下幾個(gè)方面的原因：

　　1、起步晚，很多人對(duì)商業(yè)智能了解不多，意識(shí)不強(qiáng)、參與度不高

　　商業(yè)智能1996年最早由加特納集團(tuán)（Gartner Group）提出，據(jù)今也有十幾年的歷史，但最早起步于國(guó)外，國(guó)外成熟的信息系統(tǒng)以及管理理念比較成熟，所以，對(duì)于商業(yè)智能的理解以及價(jià)值非常認(rèn)可， 而國(guó)內(nèi)則不同，由于國(guó)內(nèi)信息化起步比較晚，導(dǎo)致了商業(yè)智能的建設(shè)要比國(guó)外的商業(yè)智能建設(shè)晚，很多人對(duì)于商業(yè)智能并不是很了解，現(xiàn)在一直處于報(bào)表的階段，同時(shí)也無(wú)法正確理解商業(yè)智能的價(jià)值，從而導(dǎo)致了商業(yè)智能這種老技術(shù)一直不能得到大規(guī)模的普及。

　　國(guó)內(nèi)對(duì)于商業(yè)智能的需求更多的是老板所提出的，但老板對(duì)于商業(yè)智能的期望值一般比較高，而商業(yè)智能無(wú)論是在技術(shù)方面、還是在產(chǎn)品方面還存在一定的不足，導(dǎo)致了現(xiàn)階段企業(yè)并不是非常信任商業(yè)智能。

　　2、技術(shù)不成熟，目前只有報(bào)表、OLAP、儀表盤(pán)和統(tǒng)計(jì)分析等用的比較成功，而其他方面的 應(yīng)用還處于研發(fā)、摸索階段。例如非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高的數(shù)據(jù)處理， 目前還缺少有效地實(shí)用工具。

　　不在創(chuàng)新中爆發(fā),就在沉默中死亡！數(shù)據(jù)顯示，目前在商業(yè)智能的業(yè)務(wù)中70%是在做報(bào)表，25%做多維分析，只有不到5%做數(shù)據(jù)挖掘。報(bào)表是商業(yè)智能套件中應(yīng)用最為廣泛的產(chǎn)品，在幾乎所有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中都能看到報(bào)表工具應(yīng)用的影子，報(bào)表工具在經(jīng)歷了最早的條帶式報(bào)表、流式報(bào)表到目前的類(lèi)excel報(bào)表發(fā)展歷程，已經(jīng)日漸成熟。

　　數(shù)據(jù)挖掘也不是什么新鮮的技術(shù)了，其挖掘算法基本穩(wěn)定了，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)也逐步成熟，但是數(shù)據(jù)挖掘也面臨著如何處理日益龐大的數(shù)據(jù)量，如何提高挖掘的智能水平的問(wèn)題。

　　3、目前在中高端市場(chǎng)，國(guó)外商務(wù)智能解決方案提供商壟斷市場(chǎng)，但其業(yè)務(wù)模型與國(guó)內(nèi)企業(yè)不完全適應(yīng)，國(guó)內(nèi)的商務(wù)智能解決方案提供商無(wú)論從產(chǎn)品的完整性和實(shí)施能力上也沒(méi)有多大優(yōu)勢(shì)。

　　IBM收購(gòu)Cognos、SAP收購(gòu)Sybase等等一系列的并購(gòu)加大了對(duì)于商業(yè)智能市場(chǎng)的壟斷，有觀(guān)點(diǎn)認(rèn)為ERP的普及波過(guò)后，未來(lái)商業(yè)智能將會(huì)成為市場(chǎng)的主導(dǎo)，從商業(yè)智能市場(chǎng)來(lái)看，目前國(guó)外的的商業(yè)智能服務(wù)商無(wú)論是在產(chǎn)品還是在技術(shù)方面都具有一定的優(yōu)勢(shì)，但國(guó)外的產(chǎn)品明顯具有國(guó)外的特點(diǎn)，在業(yè)務(wù)模式方面與國(guó)內(nèi)企業(yè)的模式并不能完全適應(yīng)，所以，國(guó)外的商業(yè)智能產(chǎn)品如何 與國(guó)內(nèi)企業(yè)業(yè)務(wù)模式相互融合，將成為CIO關(guān)心的一個(gè)焦點(diǎn)。

　　從國(guó)內(nèi)商業(yè)智能服務(wù)來(lái)看， 雖然具備本土化的優(yōu)勢(shì)，但總體的實(shí)力不足，在創(chuàng)新方面還要略遜色于國(guó)外的服務(wù)商，因此，種種因素導(dǎo)致了在商務(wù)智能市場(chǎng)上，現(xiàn)在還是國(guó)外的商務(wù)智能服務(wù)商“說(shuō)了算”，商業(yè)智能在短時(shí)間內(nèi)難以形成“氣候”。

　　4、缺乏既懂商業(yè)智能技術(shù)，又熟悉企業(yè)業(yè)務(wù)的人員，在商務(wù)智能市場(chǎng)逐年有很大增長(zhǎng)的情況下，無(wú)論從數(shù)量上還是質(zhì)量上都無(wú)法滿(mǎn)足企業(yè)的需求。

　　21世紀(jì)最重要的是人才！沒(méi)錯(cuò)，如果沒(méi)有人，那么什么也做不好。 從現(xiàn)狀來(lái)看， 雖然做IT的人員多了，但既懂商業(yè)智能技術(shù)又懂企業(yè)業(yè)務(wù)人員的人員確非常少， 正如企業(yè)信息化的建設(shè)一樣，商業(yè)智能缺得是復(fù)合型人才，而不是單一的技術(shù)或者業(yè)務(wù)人員。

　　企業(yè)需要復(fù)合型的人才，目前這類(lèi)人才確非常奇缺，一方面培養(yǎng)人才的成本較高，另一方面相應(yīng)的人才風(fēng)險(xiǎn)也比較大，導(dǎo)致了企業(yè)對(duì)于商業(yè)智能的人才更多的是希望可以直接接手項(xiàng)目的人員，而不是從底層做起，這也就阻礙商業(yè)智能的前進(jìn)因素之一，有產(chǎn)品沒(méi)有人會(huì)實(shí)施，那么只能失敗。

　　5、商業(yè)智能項(xiàng)目的軟硬件和實(shí)施費(fèi)用很高，風(fēng)險(xiǎn)也比較大。

　　當(dāng)前，商業(yè)智能的主要服務(wù)商幾乎都是國(guó)外的，相對(duì)于國(guó)內(nèi)的商業(yè)智能產(chǎn)品來(lái)講，國(guó)外的商業(yè)智能產(chǎn)品費(fèi)用較高，企業(yè)在實(shí)施一套商業(yè)智能系統(tǒng)所需要的軟硬件成本較高，在加上目前的成功率并不是很高， 因此，給企業(yè)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)也是很大。

　　國(guó)內(nèi)的商業(yè)智能產(chǎn)品雖然在價(jià)格以及本地化具有很大的優(yōu)勢(shì)，但也存在很多的不足，比如產(chǎn)品方面在遜色于國(guó)外的產(chǎn)品，同時(shí)對(duì)于大量的數(shù)據(jù)處理，更多的依靠第三方所提供的工具。對(duì)于大型企業(yè)來(lái)講，國(guó)內(nèi)的商業(yè)智能很難滿(mǎn)足其需求，因此，對(duì)于企業(yè)來(lái)講，上一套商業(yè)智能的風(fēng)險(xiǎn)不亞于上一套ERP的風(fēng)險(xiǎn)，所以， 在這方面投資還是比較謹(jǐn)慎。 高風(fēng)險(xiǎn)未必能帶來(lái)高回報(bào)，所以，歸其一點(diǎn)還是要幫助企業(yè)降低風(fēng)險(xiǎn)，才能更好的推動(dòng)商業(yè)智能的普及。

　　6、商業(yè)智能項(xiàng)目的需求比一般應(yīng)用系統(tǒng)復(fù)雜，難以把握。

　　把握市場(chǎng)動(dòng)向，提高銷(xiāo)售利潤(rùn)是企業(yè)的最終目標(biāo)。在企業(yè)管理日趨科學(xué)化的今天，如何準(zhǔn)確及時(shí)地進(jìn)行生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策是企業(yè)老總面臨的嚴(yán)峻問(wèn)題。這要求決策者準(zhǔn)確及時(shí)地捕捉到銷(xiāo)售信息，分析銷(xiāo)售情況，隨時(shí)根據(jù)歷史的銷(xiāo)售情況，對(duì)下一步的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)科學(xué)地進(jìn)行決策。銷(xiāo)售分析需要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)涉及到的模塊有銷(xiāo)售、庫(kù)存、財(cái)務(wù)和人事，能夠圍繞銷(xiāo)售合同，從人員績(jī)效、應(yīng)收款、財(cái)務(wù)、庫(kù)存等多角度進(jìn)行分析，并給出如銷(xiāo)售趨勢(shì)、產(chǎn)品需求趨勢(shì)等輔助決策信息。

　　商業(yè)智能系統(tǒng)根據(jù)企業(yè)需要解決的問(wèn)題，幫助企業(yè)建立相應(yīng)的分析主題和分析指標(biāo)，從業(yè)務(wù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取需要的數(shù)據(jù)，按預(yù)先建立的業(yè)務(wù)模型進(jìn)行分析決策，分析結(jié)果顯示直觀(guān)、形象。

　　理論上來(lái)看，比較簡(jiǎn)單，但在實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程中， 由于業(yè)務(wù)的不斷變化，企業(yè)的商業(yè)智能項(xiàng)目很難在短時(shí)間內(nèi)隨著業(yè)務(wù)的變化而及時(shí)調(diào)整，這就導(dǎo)致了商業(yè)智能項(xiàng)目的需求要比OA等一般的應(yīng)用系統(tǒng)復(fù)雜。 如果沒(méi)有專(zhuān)業(yè)、并且具備多年實(shí)施運(yùn)維的BI人才，很難把控整個(gè)BI項(xiàng)目。

　　總結(jié)發(fā)現(xiàn)，商業(yè)智能系統(tǒng)是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，整個(gè)項(xiàng)目涉及企業(yè)管理， 運(yùn)作管理， 信息系統(tǒng)， 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)， 數(shù)據(jù)挖掘， 統(tǒng)計(jì)分析等眾多門(mén)類(lèi)的知識(shí). 因此用戶(hù)除了要選擇合適的商業(yè)智能軟件工具外還必須按照正確的實(shí)施方法才能保證項(xiàng)目得以成功。

　　商業(yè)智能系統(tǒng)的建設(shè)是一項(xiàng)長(zhǎng)期的任務(wù)，不能一蹴而就。應(yīng)該在“邊建設(shè)，邊應(yīng)用，邊見(jiàn)效”的思想指導(dǎo)下，從業(yè)務(wù)部門(mén)的實(shí)際需求出發(fā)，選擇統(tǒng)計(jì)報(bào)表作為項(xiàng)目的第一階段目標(biāo)。從數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)挖掘，逐步完成從信息到知識(shí)的轉(zhuǎn)變，最終得到競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和實(shí)實(shí)在在的利潤(rùn)。

轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處：拓步ERP資訊網(wǎng)http://www.guhuozai8.cn/

本文標(biāo)題：中國(guó)商務(wù)智能（BI）現(xiàn)狀——實(shí)施不成功的原因分析

本文網(wǎng)址：http://www.guhuozai8.cn/html/consultation/10820510286.html