作為企業信息化發展的“最高階段”的代表，商務智能(BI)在提升營運效率、深化客戶關系、增加銷售額、發現機會、輔助決策，提升企業綜合競爭力等方面的優勢讓諸多CIO們為之心動不已。IBM的一份調查稱，有83%的CIO將BI列為IT規劃遠景的首位，然而，一份國內的調查結果則表明，只有大約10%的CIO真正部署了BI(筆者認為，實際的數字可能還要更低)。
日前采訪一位證券行業CIO時，談及商務智能系統(BI)的發展，該CIO坦言，目前整個行業的商務智能(BI)水平仍處于初級階段。他表示，盡管有些軟件廠商聲稱自己有非常完美的數據倉庫及數據挖掘產品，但由于商務智能(BI)產品所牽涉面甚廣，目前商務智能(BI)產品的效果是值得質疑的：“第一你能挖出什么東西來，值得質疑，第二你挖出的東西是有價值的嗎?第三你挖出的東西你敢用嗎，你敢給客戶推薦嗎，你敢保證客戶掙錢嗎?或者說你敢讓管理決策跟著這東西走嗎?敢讓市場行為跟著這個走嗎?”
三個問題拋出來，擲地有聲。恐怕所有的CIO聽到這些問題都要好好的思量一番。我們不妨從這三個問題出發，來看商務智能(BI)的發展都存在哪些問題：
BI能挖掘出什么東西?
根據百度百科的解釋：“商業智能(BI)的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據并進行清理，以保證數據的正確性，然后經過抽取(Extraction)、轉換(Transformation)和裝載(Load)，即ETL過程，合并到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理(這時信息變為輔助決策的知識)，最后將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。”這一描述基本涵蓋了BI的全部操作過程及目的。
可以看出，在此過程中有兩個關鍵點保證BI結果的質量：其一是數據源，其二是數據處理方法。
在對數據源的提取上，它要求企業提供比較真實、規范的原始數據信息，對于許多企業來說，僅這第一步實施起來就頗有困難。即便是那些已經在使用ERP、CRM等信息化管理軟件的企業，由于操作的不規范性，以及各個軟件間標準的不統一，要獲得合乎規定的數據已是不容易，更不用說那些信息化水平不高的企業了。
數據的處理方法則牽涉到更多的因素。IT部門需要做充分的調研，最好是跟業務部門的相關人員一起，明確數據處理目的，理清原始數據與想要得到的結果間的邏輯關系，充分考慮到各種影響因素，然后建立合適的處理模型，尋找最恰當的數據處理技術。然后，還要對處理出的結果有一定的檢測方法以確保其有效性。
于是， BI能夠“挖出什么東西”，即給出什么結果，完全取決于以上兩步的成果。
挖出的東西是有價值的嗎?
第一個問題解決的是 “BI能做什么”的問題，第二個問題則關乎“BI該做什么”。
沒錯，我們通過BI強大數據分析處理能力可以得出這樣或那樣的結果，不過，這些結果真的重要嗎?真的值得大費周章去獲得嗎?上文那位CIO曾舉例說“我挖出了誰是交易中心收入最高的——那用得著你挖嗎?數據庫一個sql語句就出來了。”
的確會存在這樣的IT人員，出于對BI的盲目崇拜，什么都要分析一下，無意中把簡單問題搞復雜了。技術手段可以實現很多目標，但在實施之前，最好先調查清楚，這件事是不是有做的必要，以及，其投入產出比是怎樣的。IT人員應該學會判斷如何用有限的資源，去做最有績效的事。
挖出的東西你敢用嗎?
技術人員是非常講究精確、講究有序和結構化的，然而，生活中不是任何事務都可以套之以簡單的“數據模型”，事物間錯綜復雜的聯系以及其微妙的關系有時真不是技術手段能窮極的。軟件工具可以幫助人做一些數據處理和結果預測，然而真實的情況如何，有時候還是要下去走一走、看一看，要自己判斷和區分。“放到軟件里東西都是固化的。這就好比炒股，有那么多分析軟件，最后決策還是得靠人的判斷力。”正德人壽保險公司CIO裴兆旭先生在一次采訪中如此對記者說。
BI也一樣。或許有一天，對于企業來說“沒有BI是萬萬不能的”，但CIO和CEO們應該時刻記得：BI不是萬能的。無論你的原始數據是多么的精確，無論你的分析模型是如何的完美，決策者們都不應該完全迷信技術。而鑒于當下BI廠商們在前兩步(原始數據采集篩選和數據處理分析)上都還遠不夠成熟，對于BI得出的結論就更應該慎之又慎了。
盡管如此，BI并不是一無是處。現實中并不乏BI實施成功的案例。但是回顧這些成功者的足跡，大都有以下幾個特點：一、企業信息化整體水平較高;二、實施者對企業的業務內涵和BI要求理解比較深入;三、BI實施有重點，并不在大而全的寬泛范圍內亂實施;四、成功的BI更多的是針對企業內部數據的分析，少有綜合外部市場的案例。
在對待BI的問題上，CIO們應該時時保持清醒的判斷力，即不要盲目迷信，也不應諱莫如深，多總結多觀察，從企業個性化需求出發，在合適的時機選用適合的BI系統。
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本文標題：探尋BI發展現狀：挖出的數據你敢用嗎？
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