1引言

　  信息技術在企業的廣泛應用使得企業在經營過程中產生了大量的業務數據，如訂單、庫存、交易賬目、通話記錄及客戶資料等，在這些與企業息息相關的數據中蘊藏了豐富的經營理念和市場規律，包含了對企業決策者極具價值的信息。如何從這些業務數據中提取有用的信息。進而有效地利用這些寶貴的信息資源增進對業務情況的了解，幫助他們在業務管理及發展上做出及時、正確的判斷，采取明智的行動，成了企業的一個迫切愿望和現實難點。其次，由于各個業務系統產生的大量數據分散存儲于各種異構系統中，形成了一個個信息孤島，這些孤立的數據很少能被用于決策分析。

　　因此對大部分企業來說決策處理的問題不是數據缺乏．而是大量的數據冗余和數據不一致。即數據豐富，信息貧乏(Data rich，Infoation poor)，龐大的數據量和傳統數據管理方法的缺陷，使大部分企業出現了“數據監獄”(Data iniail)現象，既不利于企業的管理也不利于信息的有效利用。如何提高信息的利用率，快速準確地找出所需要的信息，做出高明的決策，是商業智能(BI)發展的驅動力。此外，更多成熟技術的出現，比如硬件上的大容量存儲技術、并行處理器技術．軟件上的挖掘工具、數據倉庫環境的管理工具等，使企業能以更低的成本投資商業智能，進而得到更高的投資回報率。另外，Intenet技術的發展使得分銷商、供應商、零售商和制造商之間的數據訪問和共享成為可能，因此商業智能的研究與應用越來越受到人們的重視。要想有效地利用各種應用系統蘊藏的數據來提升企業決策水平，獲得更大的競爭優勢，實施企業商業智能戰略是至關重要的。

　　2商業智能的含義

　　商業智能是伴隨著企業信息化的不斷深入而產生的，最早由Gartner Group公司的Howard Dresner于1989年提出。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。到目前為止，關于商業智能還沒有一個準確的定義。一般認為，商業智能是一類由數據倉庫(或數據集市)、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的的技術及其應用，它允許用戶查詢和分析數據庫或數據倉庫，進而得出影響商業活動的關鍵因素。最終幫助用戶做出更好、更合理的決策。即BI是將數據轉換成信息，然后通過發現將信息轉化為知識并將知識應用到商業行為上的一個過程，通過該過程實現技術服務于決策的目的。商業智能的出現經歷了一個漸進的、復雜的演進過程，而且仍處于發展之中，它包括事務處理系統(Transaction PmcessingSystem，TPS)、管理信息系統(Management IationSvstem，MIS)、高級管理人員信息系統(Executive Information Svstem，EIS)和決策支持系統(Decision SupportSvstem，DSS)等階段，最終演變成今天的企業商業智能。

　　從系統觀點來看，商業智能的數據處理過程是：從各個業務數據庫和其他數據源中抽取有用的數據，然后對采集來的數據進行清理和轉換(以保證數據的完整性、一致性)，經重構后，按照不同的分析主題存放到數據倉庫或數據集市中。這樣，原先存放在多個業務系統中的、反映企業局部情況的數據經過整理后就轉換成反映企業整體情況的信息。從而完成了從“數據斗信息”的轉變。存放在數據倉庫或數據集市中的信息利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘(Data Mining，DM)工具、聯機分析處理(On Line Analvtical Processing，OLAP)工具進行處理后，形成帶有規律性的、能夠對企業運營提供指導意義的知識，從而完成了從“信息 到 知識”的轉變。企業的決策層可以利用得到的知識，制定相應的策略，并反饋到業務系統中，最終改善企業的運營。商業智能的數據處理循環過程如圖1。

　　圖1 BI系統的數據處理循環過程

　　從數據分析角度來看，商業智能是為了了解和解決商業活動中遇到的各種問題．利用各種信息系統進行高質量、有價值的信息收集、分析、處理的過程，其基本功能包括個性化的信息分析預測、輔助決策等。

　　從應用觀點來看，商業智能可以幫助用戶對大量數據進行處理和分析．進行趨勢預測，輔助決策，從而更好地實現企業的商業目的。現在BI技術應用非常廣泛，涵蓋了電信、保險、銀行、醫療、交通等行業。例如電信業用于客戶描述和定位及需求預測等方面；在保險業可根據投保品種、投保人等歷史數據，合理設定儲備金數額、保險金標準，進行風險分析和損益判斷，提供個性化保險服務：在銀行、金融和證券行業，可分析客戶收益，調整市場活動，建立信貸預警機制，進行更精確的組合業務評估：在制造業可以在銷售／營銷方面采取更主動的行動以吸引客戶。預測需求，及時訂貨和補貨．實時了解供應商和代理商的情況，優化調度、配送和運輸過程，實現低庫存水平。

　　3商業智能的體系結構及其核心支撐技術

　　所謂體系結構是指一整套的規則和結構，為一個系統或產品的整體設計提供主框架。商業智能的體系結構是指通過識別和理解數據在系統中的流動過程和數據在企業中的應用過程來提供商業智能系統應用的主框架。根據圖1的描述，BI的體系結構如圖2。商業智能系統是以現代管理理論為指導，信息技術為支撐核心的集成系統．其支撐技術主要包括兩方面：一是計算機技術，包括數據倉庫技術、數據挖掘技術、聯機分析處理以及數據可視化等技術：二是現代管理技術，包括統計、預測等運籌學方法、客戶關系管理(CRM)、供應鏈管理(SCM)、企業資源計劃(ERP)等管理理論和方法、企業建模方法。

　　圖2 B|體系結構

　　BI的核心技術包括數據倉庫技術、聯機分析處理和數據挖掘，同時還需要靈活實用的前端展示，用于提供較好的人機操作界面。以輔助和支持商業決策的全過程。

　　3．1 數據倉庫技術。

　　出現在20世紀80年代中期，美國信息工程學家、“數據倉庫之父”W．H．Inmon將其定義為：“數據倉庫是一個面向主題的、集成的、穩定的、包含歷史數據的數據集合。它用于支持管理中的決策制定過程”。數據倉庫系統是對數據的處理技術的集成，而商業智能系統的核心是解決商業問題，它把數據處理技術與商務規則相結合，以提高商業利潤，減少市場運營風險，是數據倉庫技術、決策處理技術和商業運營規則的結合。

　　3．2 數據挖掘技術。

　　采用聚類分析、關聯分析、決策樹、神經網絡、遺傳算法等人工智能技術和數理統計等技術．從大量數據中挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的關系、模式和趨勢，并用這些知識和規則建立用于決策支持的模型，提供預測性決策支持的方法、工具和過程。在零售業、金融保險業、醫療行業等多個領域都可以有很好的應用。

　　3．3 聯機分析處理。

　　是商業智能系統應用的前端工具，它通過多維的方式來對數據進行多角度、多層次的分析、查詢和報表處理。OLAP不同于傳統的OLTP(聯機事務處理)應用。OLTP的應用主要用來完成用戶的事務處理，如民航訂票系統、銀行儲蓄系統等，通常要進行大量的更新操作，同時對響應時間要求比較高。而OLAP應用主要是對用戶當前及歷史數據進行分析，輔助領導決策。其典型的應用有對銀行信用卡風險的分析與預測、公司市場營銷策略的制定等。0LAP主要是進行大量的查詢操作，對時間的要求不太嚴格。在BI應用中，0LAP應用一般同時與數據挖掘工具、統計分析工具配合使用，以增強決策分析功能。

　　4商業智能與提升企業競爭力

　　商業智能就是將智能計算技術應用于傳統商業領域，將企業現有的數據轉化為知識，從而提高數據分析能力，優化業務過程，提高企業在市場中的競爭力。因此，越來越多的企業提出了對BI的需求，把BI作為一種幫助企業達到經營目標的一種有力手段。

　　怎樣才能利用商業智能將企業信息中提取的知識轉變為企業的競爭優勢?雖然商業智能能夠幫助企業找到影響企業商業活動的關鍵因素，但是商業智能本身并不能保證為企業創造任何價值。任何一種技術方法．特別是商業智能，要解決問題之前必須要有充分的數據準備，然后利用相關技術將有助于決策的知識轉化為增強企業競爭優勢的行動。為此，要做好以下幾個方面的工作：

　　首先，應全面理解企業業務流程，詳細分析企業現有資源狀況以及管理人員的思想意識、管理技能等，結合企業自身的特點和行業優勢，在充分調查研究的基礎上，明確企業對BI的需求。

　　其次，在對產品的認識上，從一開始就要明確，商業智能的真正價值在于輔助決策，預測趨勢。因此，前期基礎數據的整理和準備工作就要提早到位。對于實施商業智能的企業來說，良好的數據基礎是成功的關鍵。積累的基礎數據越多、越詳細、越準確，實施商業智能為決策提供預測的準確性就越高。

　　再次，在分析現狀，明確需求和完備數據的基礎之上，尋找最適合的廠商及產品，從管理和技術的角度來選擇或設計一個BI解決方案。商業智能的應用本身是不分貴賤的。只要用戶需求明確，再加上廠商正確的方法論及管理理念的指引，相信就一定會成為一個好的BI應用。同其他信息系統的建設一樣。BI作為一個項目，也必須堅持“一把手原則”，即BI的實施強調企業最高領導層的直接參與，這樣可以保證項目能在企業中能順利地加以實施。

　　最后，一定要明確BI的實施是一項復雜而艱巨的系統工程，具有一定的難度和風險，絕非是幾個程序員就可以完成的。因此，要充分結合企業自身的各種資源優勢．聘請有關資深的行業專家做企業貼身的管理顧問，從商業建模開始，一步一步地逐步往前推進．這樣才有可能打造出一個真正的、符合企業需要的商業智能系統。

　　企業在具體實施商務智能時有兩種建設路線可供選擇。一是從企業中某一個局部的商業需求開始，嘗試著進行商務智能的實施。這種方法較穩妥，而且容易實現，回報快。另一種方法是在企業所有領域全面實施商業智能。以支持企業的所有業務過程，滿足跨企業的決策支持。這種方法較前一種方法更具挑戰性，但見效慢．收回投資的平均年限也比較長。具體選擇哪條建設路線，企業可根據自身的資源狀況、技術水平和需求的緊迫性等來決定。

　　5商業智能在企業中的典型應用

　　對BI應用研究的重點在于對各個應用領域所面臨的決策問題的分析。根據對各類問題的解決方式和解決方案來決定商業智能系統應該提供的功能以及具體實現方法。目前，商業智能被廣泛應用于與企業運營過程相關的各個領域，并且在很多領域已經形成其特有體系。具有代表性的應用領域包括：企業資源計劃、客戶關系管理、人力資源管理、供應鏈管理、電子商務等。

　　5．1客戶關系管理(Customer Relationship Management，CRM)

　　隨著市場競爭的加劇以及全球經濟一體化的逐步形成。進入21世紀以來，在產品和管理高度同質化的背景下，客戶資源越來越成為企業生存和發展最重要的資源。據Mercer勞動力2000調查，企業競爭優勢第一位來源于客戶關系的建立和維持。因此，目前很多企業改變了傳統的“以產品為中心”的經營理念，轉而實行“以客戶為中心”的經營模式，希望通過建立客戶關系管理．以提高企業的核心競爭力。

　　如何利用數據增進對客戶f包括最終客戶、分銷商和合作伙伴)情況的了解，實施“以客戶為中心”的戰略，從而創造出能使企業收入、利潤和客戶滿意度都達到最優的理想結果的商務戰略，這是CRM的核心，也是CRM實施中的難點。而BI正好可以利用恰當的工具．如數據抽取、數據挖掘、OIAP等工具去收集和分析與客戶行為有關的信息，并進行客戶相關數據分析以及為營銷、銷售和服務等部門提供輔助決策支持。所以．在CRM戰略中引入BI并在實施中加以正確應用，就能夠為企業及時開拓營銷渠道，挖掘潛在的、有價值的客戶，提高市場占有率。同時也能夠針對不同的客戶群及時提供不同的個性化服務，留住客戶．提高客戶的滿意度和忠誠度。另外，通過對客戶購買行為數據的關聯分析，可以快速發現客戶的關聯購買需要，進而可以有針對性地對客戶實施交叉網絡營銷。實現企業和客戶的雙贏。企業實施CRM一般需經過3個步驟：

　　(1)識別對企業來說最有價值的或潛在的最有價值的客戶：

　　(2)理解客戶需求及購買模式；

　　(3)與客戶交互以滿足其所有期望。

　　BI在CRM實施過程中的作用見圖3。

　　圖3 BI與CRM

　　圖3說明了在CRM實施過程中的每一步驟中BI的作用。從正確識別客戶到全面提高客戶交互質量，可以說BI一路伴隨著企業CRM戰略的成功實施。

　　5．2人力資源管理(Human Resources Management，HRM)

　　商業智能可以使企業的人力資源戰略符合企業總體商業戰略。由于BI所反映的是企業集成的勞動力視圖，因而有助于設計保留模式，提高生產力，降低費用。

　　BI在HRM方面的應用主要有：

　　(1)勞動規劃應用。在企業詳實的人力資源數據基礎之上，幫助決策者完成多視角的人力資源統計分析，并通過對現有的人力資源的使用狀況，預測勞動滿員和緊缺，分析超時和工作量。鑒別無效的工作和優秀的雇員．計算出某段時間內勞動的收益率等，使勞動資源得到最大的利用。

　　(2)人力規劃分析。可以實現不同角度的員工工資查詢和分析。結合完成的工作量，提高員工利益分配的科學性。如按部門、職稱、專業、學歷、性別等的職工統計和查詢；從職稱、學歷、工作量等方面進行人才能力綜合評價；多角度職工工資查詢，按不同視角進行職工工資統計分析；實際完成工作量和工時對比分析；人力工作量負荷分析：分析各類員工所獲獎勵、懲罰等個人特性與共性之間的關系。
　　
　　商業智能在行業中的應用是一個長期而復雜的過程。BI作為信息技術發展的產物，是企業分析海量數據的必要途徑。充分利用BI及其相關技術可以改善企業管理、大大提高企業的競爭力。另外，隨著網絡和無線通訊技術的發展，移動電子商務已逐步得到應用，移動電子商務和商業智能的結合將是未來發展一個重要的領域。可以說，商業智能技術伴隨著電子商務的發展必將在更多的行業中得到更廣泛的研究與應用．從而提高企業的核心競爭力和效益。

　　6結束語

　　隨著信息化的縱深發展，從最初的各類管理信息系統(MIS)到近幾年流行的ERP、CRM等，企業的數據積累已達到了一定的程度。面對越來越激烈的市場競爭，企業希望對他們的ERP、CRM、SCM和遺留系統中的數據資產進行分析，從中提取隱含的、有用的信息和知識。并將其轉換成企業的競爭優勢。因此，越來越多的企業提出了對商業智能的需求。把商業智能作為幫助企業達到經營目標的一種有效手段：另一方面，IT業很多著名公司已認識到商業智能巨大的發展潛力．紛紛加入從事商業智能研究和軟件開發的行列。商業智能軟件市場在最近幾年得到了迅速增長。2005年，中國商業智能(BI)軟件市場銷售額達到10．15億元人民幣．年增長率達到54．96％，與此同時，咨詢機構Ganner指出．預計全球BI市場在2006年會達到25億美元，比上年提高6．2％．有望在2009年突破30億美元。

　　企業有效地運用商業智能最大的好處就在于企業能在大量無序的數據中發現有利的趨勢和模式，幫助企業贏得競爭優勢。在當今復雜多變的市場環境下，企業應力爭成為市場的主導者，而不是追隨者。利用商業智能，企業決策者可以提高企業決策能力、決策效率、決策準確性，挖掘出新的發展商機，使企業在競爭中保持優勢，立于不敗之地。

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本文標題：商業智能在企業中的應用

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