1引言
隨著我國經濟發展及對外交流加強，現代物流作為現代經濟的重要組成部分得到迅猛發展。物流管理不僅表現為實物流動，更表現為對計劃、控制等蘊含于物流過程中無形管理的組織效率和技術創新。“物流管理，信息先行”已經成為全球物流企業共識。一方面，物流質量取決于信息，物流服務依靠信息，商務智能通過對數據的采集、整理、挖掘和分析，為物流企業組織內的各層次人員提供信息，提高企業的決策能力，加快決策速度，確保決策準確性，同時實現企業內部的遠程管理。另一面，也為企業外部用戶提供有效信息，共同分享銷售、庫存等商業數據，共同進行品類分析和管理，提升了對外服務水平。商務智能作為一項新興技術已成為ERP物流管理中最有利的工具之一。
2 商務智能
商務智能是指將企業的各種數據及時地轉換為企業管理者感興趣的信息（或知識），并以各種方式展現出來，幫助企業管理者進行科學決策，加強企業的競爭優勢。具體地說，商務智能技術就是包含數據倉庫、聯機分析處理、數據挖掘三者在內的用于綜合、探察和分析商務數據的信息技術的統稱。它主要是通過聯機分析處理技術，在數據倉庫中對數據進行挖掘，取樣，利用聚類，切片，分類等技術，來提取有應用價值的信息，來幫助決策者進行正確的決策。
2.1 商務智能含義
商務智能英文是Business Intelligence，簡稱BI，最早由美國加特納公司的分析師Howard Dresner 提出。商務智能經過十多年的發展，已經日趨成熟，在中國正處于蓬勃發展的時期。對商務智能的研究不乏專家學者，關于商務智能含義，不同的學者根據自身的理解給予不同看法，主要有以下幾種：
2.1.1商務智能是指通過數據的收集、管理、分析以及轉化，使數據成為可以用的信息，從而獲要的洞察力和理解力，更好地輔助決策和指導行為。
2.1.2商務智能是運用了數據倉庫，在線分析和數據挖掘技術來處理和分析數據的技術，用戶可以無障礙的直接查詢和分析數據庫和數據倉庫，找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。
2.1.3商務智能是應用于Internet 上的集查詢、報表、分析為一體的在線分析處理工具，企業用戶在客戶端可對數據進行深層次的挖掘、鉆取、切片等分析處理，輕松完成數據的分析處理，報表統計工作。
2.1.4商務智能是企業利用現代信息技術收集、管理和分析結構化和非結構化的商務數據和信息，創造和累計商務知識，改善商務決策水平，采取有效的商務行動，完善各種商務流程，增強企業的綜合競爭力。
2.1.5商務智能是通過利用多個數據源的信息以及應用經驗和假設，促進對企業動態特性的準確理解，以便提高企業的決策能力的一組概念、方法和過程的集合。它通過數據的獲取、管理和分析，為企業組織的各種人員提供信息，以提高企業的戰略和戰術決策能力。
2.2 商務智能體系結構
商務智能體系結構一般為:源數據層、數據轉換層、數據倉庫(數據集市)層、OLAP及數據挖掘層、用戶展現層。數據倉庫(Data Warehouse,DW)、聯機分析處理(OLAP)和數據挖掘(Data Mining, DM)是商務智能的三大技術支柱.
DW是商務智能系統的基礎，是面向主題的、集成的、穩定的和隨時間不斷變化的數據集合。OLAP技術的核心是“維”，通過對多維數據的鉆取、切片及旋轉等分析動作。來完成決策支持和多維環境下的查詢及報表。DM是從海量數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又可能有用的信息和知識的過程。挖掘的數據有多種來源，包括數據倉庫、數據庫或其他數據源。所有的數據都需要再次進行選擇，具體的選擇方式與任務相關。挖掘的結果需要進行評價才能最終成為有用的信息。按照評價結果的不同，數據可能需要反饋到不同的階段，重新進行分析計算。數據挖掘的常用方法包括關聯分析、分類和預測、聚類、檢測離群點、趨勢和演變分析等。
物流質量取決于信息，物流服務依靠于信息，商務智能對數據的采集，挖掘，分析為企業實現信息，幫助決策管理者做出卓越決策。
商務智能如何在物流企業中得到應用，不同學者給出了他們不同的看法。結合他們的看法，以及自身對物流的理解，分別對物流中不同環節中商務智能的應用狀況做出如下概括：
3 物流企業對商務智能的需求
現代物流系統是一個龐大復雜的系統，包括運輸、倉儲、配送、搬運、包裝和再加工等諸多環節，每個環節信息流量十分巨大，產生了巨大的數據流，使企業很難對這些數據進行準確、高效的收集和及時處理，以此幫助決策者做出快速、準確的決策，實現對物流過程的控制，降低整個過程的物流成本。商務智能能夠幫助物流企業及時、準確地收集和分析客戶、市場、銷售及整個企業內部的各種信息，對客戶的行為及市場趨勢進行有效的分析，了解不同客戶的愛好，從而可以為客戶提供有針對性的產品和服務，大大提高各類客戶對企業和產品的滿意度。在以下幾方面的應用：
3.1采購環節
采購是物流中不可忽視的重要環節之一，原材料的獲取是企業生產的基礎，, 一個好的全面的采購分析對于領導制定下一步采購策略是至關重要的。而在這里遇到的問題是，如何在如此龐大的供應商中選擇適合自己企業的，如何把握好供應商的產品質量，以及業務員績效如何等等問題。
基于數據倉庫技術的商業智能系統可實現供應商信用評價、業務員業績考核等決策分析, 幫助企業為順利生產打下堅實的基礎, 為最終產品在質量和成本上的定位提供科學的依據,具體可以有：
3.1.1在采購價格上進行數據分析，分析價格波動規律，以及尋找出可能的商機。
3.1.2對采購商進行供應信用等級分析, 從交付日期、質量、數據和價格等方面評估供應商的表現。這些數據可以從企業的財務，庫存等部門獲得。
3.1.3對物品延遲交貨情況進行分析，對可能影響整個供應鏈的因素進行抑制。以免造成更大的損害。
3.1.4某種物料下一時期需求分析，利用智能系統，挖掘出物料一直以來的采購情況，找出規律，進行預測。
3.1.5采購成本差異分析，找出其中的原因，是因為質量問題，還是因為交通運輸等問題造成的成本差異。
3.2庫存管理
庫存在物流中是為緩解生產物品生產與消費上的時差，以及為保證企業及時供應而存在的，也是在物流中不會增加價值的環節，現在許多企業都利用先進的技術來減少庫存，或實現零庫存，但，對很多企業，庫存管理仍然是心頭之痛，。基于商業智能系統構建的庫存分析, 既滿足一般用戶的對庫存物品的數量、庫存成本和資金占用等情況, 從級別、類別、貨位、批次、單件、ABC分類等不同角度的查詢, 又能輔助決策解決企業深層次的相關問題, 庫存分析的基礎數據取自于采購、銷售、生產、財務等業務模塊。商務智能用于庫存管理中具體有：
RDIF（射頻識別，俗稱電子標簽）技術的應用，可以為貨物進，出庫提供極大方便，以及數據收集提供智能化支持。GPS（全球衛星定位系統）等技術，不間斷跟蹤貨物到達情況，為收貨方及時提供貨物預期到達的信息與狀態情況，倉庫可以預先對貨物進行準備工作。
3.3銷售管理
商務智能，是基于商務的，也就是說其應用重點還是在商業交易中。在銷售上應用的非常多，在現在企業的戰略寶典中，提高銷售利潤總是重中之中。現代物流中，已由傳統中推式生產轉為拉式生產，如何更好的滿足顧客需求已經成為每個企業必要思考的問題。銷售處于供應鏈的最下游，也就是最能得到顧客需求信息的環節，決策者如何準確、及時捕捉到到銷售信息，分析銷售情況, 隨時根據歷史的銷售情況, 對下一步的生產經營科學地進行決策，成為企業是否能領先于競爭對手，保持企業生命活力的重要環節。銷售分析需要的基礎數據主要來源于銷售、庫存、財務和人事等。對于零售物流等，大部分來源于POS終端系統所反映出來的信息情況。但實際中，由于銷售數據分析也是最煩瑣的一塊，利用率也常常不及20%，如何能更好的利用這些有用的數據，成為我們研究的對象。
3.3.1 專職銷售的企業分析：如超市，連鎖店等
在銷售商品數據中，哪些商品具有相關性，比如某些客戶在買了牙膏之后都會買牙刷。這是比較顯性的相關，也有些是不明顯的相關，比如某些客戶購買了衛生紙產品后也會購買啤酒，這個就需要分析人員對其調查分析，原來可能是他們的家庭情況所導致的，這樣就可以更好的幫助企業提供更好的服務，也可以更好的進行促銷等活動。
在大量的銷售數據中，找到那些貢獻值最大的數據，也就是常說的“二八”原則，20%的產品，銷售額卻占到總銷售的80%以上，對這一類產品需要重點關注。對某類商品的特殊銷售情況進行分析，在銷售數據中，可能發現某類商品銷售走向發生重大變化，對該類商品給予關注，找出原因，更好的進行采購。
對滯銷商品進行統計，找出哪些商品滯銷，為什么滯銷，如何處理。對快過期商品進行統計，以便及時促銷，收回成本。
3.3.2 一般企業的銷售情況分析
對產品退貨情況分析，分析為什么退貨，是因為質量原因，還是未按時完工，還是不符合顧客要求。對同一種產品，對可能銷售地與銷售目的的不同制定出不同的商品價格，在經濟學中稱為“定價歧視”。
對不同地區銷售策略也有所不同，比如傘廠賣傘，廣州就主要是太陽傘，而在杭州，就可能是雨傘了。對其地區不同，結合往年產品銷售數據切片，切塊進行分析，發現潛在商機。
哪種產品被哪個客戶訂購多少，哪種產品哪類客戶購買的最多?這些都可以進行分析，以便更好的實行CRM（客戶關系管理）。多角度分析銷售成績，根據銷售數量，銷售金額，或者是為某新產品打開市場等等角度來對銷售員進行績效管理。
3.4運輸管理
運輸起著連接物流生產地與消費地之間空間距離的作用，運輸在物流中通常占有大量成本，并且由于其難以控制性，而帶來了不小的風險，如何更好的改善運輸狀況，是物流企業中考慮最多的事情，將商務智能運用于運輸領域，可以起到不小成果：
建立智能交通系統，通過GPS、與GIS（地理信息系統）等先進的通信定位技術，對整個運輸狀況進行跟蹤處理，防止車輛的中途無效狀況。并且GPS通信導航，可以為車輛提供及時的路面信息與道路狀況，為其選擇最佳路線與實時導航。
3.5財務分析
商業智能基于數據倉庫技術的財務分析滿足企業領導對各業務部門費用支出情況查詢的要求, 并實現了對應收款、應付款的決策分析。綜合提高企業的財務運行狀況。對這個方面商務智能主要有以下運用：
3.5.1對客戶財務交易情況進行查詢，比如客戶的欠款時間，欠款次數，金額等等，以此為依據建立客戶信用等級，為客戶管理提供參考。
3.5.2對供應商的財務交易情況分析，對其采購情況，收帳情況來進行信用對比。為其更好的選擇適合自身企業的供應商。
3.5.3對各部門的帳款情況進行分析，發現其可能存在的壞帳，以及不正常金額出入情況，以及與其他業務相聯系，發現企業的不正常運作，為管理者更好的管理下面分屬企業。
3.5.4分析各種材料成本在產品總成本中的比重如何，分析其與實際生產情況中所用比例是否相同。以發現采購活動中可能存在的漏洞。
對以上分析中，我們可以看出，通過商務智能企業可以深入的了解其內部經營狀況，尋找到許多潛在的機會和問題。為企業的決策者改善物流運作能力提供有力支撐。避免人為導致的經營疏忽，把顧客數據轉換成個性化的智能來增加顧客滿意度和忠誠度,提高“高價值用戶的” 收益性。使數據信息得到更有效的利用。
4 第三方物流企業對商務智能的需求
經過十多年的發展，現階段我國物流企業有著更為廣闊的發展空間，極大的發展機遇，同時也面臨著更多、更復雜的挑戰，在很多方面需要不斷改進和提高。在當今瞬息萬變的社會中，只有智能驅動型的企業才能在激烈的競爭中取勝。物流企業也是如此，它對商務智能的需求主要表現在以下幾個方面：
4.1長期以來，我國物流企業運作效率低、成本高，決策緩慢。
由于缺乏科學的物流管理方法和技術，導致庫存過高，運輸成本高，資金周轉率緩慢等嚴重問題。最近一次中國物流市場供需狀況調查報告顯示85%左右企業商品庫存期在1周至3個月。現實表明我國物流企業需要象商務智能這樣的技術支持。
4.2消費者需求逐漸向多樣化、個性化發展。
隨著國民收入水平的提高，人們對物質產品的需求表現多樣化和個性化的特點，對商品品種、質量以及售后服務的要求越來越高。這對進貨方式、配送產生深刻影響，訂貨周期越來越短，頻率越來越高，配送要求也不斷提高。科學的管理和快速決策變得更加重要。
4.3物流的過程同時也是商流、資金流和信息流的過程。
現代物流要求將這些過程有機的統一起來，減少重復、非效率、不能增值的活動，提高物流效率和物流服務的可靠性。
4.4物流企業聯系著生產和銷售環節。
物流企業不僅要做好內部管理工作，為企業內部從管理層到一般員工提供適時準確信息，促進企業內部效率提高。同時還肩負為企業外部用戶如合作伙伴、供應商和客戶提供及時、有效的信息資源，通過信息共享提升他們的價值。
4.5現代物流企業打破傳統束縛，具有勃勃生機
同時面臨的競爭對手也日趨增多，國家也在醞釀把國外先進的物流企業引入國內物流競爭機制。我國物流企業如何才能利用后發優勢，抓住機遇，領先對手而不是被對手甩下？從日常交易數據中獲得更有價值信息，快速決策成為成功的關鍵因素之一。
5 商務智能在物流企業中的決策支持作用
對物流的將來，信息技術和計算機系統將會成為最重要，最有影響的因素。對企業而言，速度就是生命。企業決策者如何在第一時間里就能獲取所需要的信息，并及時做出決策，是企業制勝的關鍵。企業擁有的信息越多，分析能力越強，速度越快，則投資回報將會更高。商務智能在物流企業管理和決策支持中的作用體現在以下幾個方面：
5.1快速查詢信息
物流企業的各種數據分散于不同部門的各個數據管理子系統中，甚至用戶界面，支持系統也不一樣，而且很多原始數據是未經加工和整理的，這給企業充分利用數據資源帶來一定困難。只有經過提煉和挖掘，分析和處理的數據才形成智能。通過商務智能，用戶可以接入聯網的關系型數據，也能接入其他數據庫，并且對數據進行整合、分析、挖掘，這樣各層次用戶才能快速查詢利用各種信息，而且操作簡單、方便。尤其是管理決策層可以擺脫計算機技術的束縛，經過簡單操作，自動生成所需的報表、報告等。
5.2突破認知極限
個人的能力是有限度的，對問題的看法及洞察也有片面性，同時個人所擁有的信息也不全面。有一半以上的管理人員承認，為彌補信息不足，會用個人直覺代替事實做出決策。商務智能通過整合、挖掘、分析存儲在不同部門、不同應用系統中的數據，為決策提供了更多的事實和信息。
5.3多角度、全面分析
隨著企業信息化的不斷深化，企業日常業務生成了大量的數據，如訂單數據、進出庫數量、作業準確率、倉庫面積利用率、運輸配送數據等。但是，大部分用戶對現有數據除了做一些簡單的、局部的和淺層次的查詢外，還缺少對企業財務、業務進行全面、歷史和多角度的分析，數據被有效利用的還不足7%。商務智能通過對數據淬取、加工、挖掘、切片分析，從多維度對問題進行全面分析，找出關鍵因素，為決策提供更為準確、信度高的信息。
5.4信息增值
信息價值如知識一樣隨著使用頻率的上升而上升，有的學者甚至認為信息價值計算方法類似于邁凱特定律中的計算機網絡價值的計算方法，價值呈幾何級增長。商務智能提倡信息民主化，倡導組織內外成員共享信息。著名管理學家德魯克認為：“決策應該在組織的最下層作出，并盡可能接近決策的執行人。”物流企業的運作需要從上到下的協調一致，既要搬運、裝卸、保管等基層人員作業，也需要中高層管理人員的計劃、管理、協調工作。商務智能最大限度的擴大了信息受眾對象，使得信息不斷增值，為決策制定和執行提供了更為堅實的基礎。
總之，商務智能通過獲得高質量，有意義的信息，幫助企業分析問題，及時、準確做出決策，提高內部運作效率，提升了物流服務水平。
6 商務智能的實際應用
實際應用中，商務智能主要依靠數據倉庫、在線分析處理和數據挖掘這三大技術，為企業及時了解貨物信息、實時跟蹤訂單、制定經濟決策提供信息保障和信息支持。目前商務智能在物流企業局部的典型應用有以下幾個方面。
6.1智能倉儲管理系統。
該系統集成了人庫、出庫、貨位和保管的實時和歷史數據，構成數據倉庫，為在線分析處理和數據挖掘創造環境，從而有助于從業務數據中發現深層次的信息和知識，將非直觀的、隱含的信息和知識以直觀的形式描述，輔助領導層決策。使得物流企業對客戶需求更快速反應，實現對商品進庫量和出庫量的動態管理，加快存貨周轉率，減少庫存，提高效益。
6.2智能交通系統。
這是應用信息技術、通信技術及定位技術，來改善交通運輸效率，增加安全，保證及時到貨的一場物流技術革命。它依靠地理信息系統和無線射頻技術，對運輸整個過程跟蹤管理，為管理中心采集車輛、貨物在途基礎數據，提供沿途交通、道路狀況信息，提供最佳路線和實時導航信息;為供應商和收貨方提供有關貨物預計到達信息、貨物狀態信息。從而保證了貨物全面、準確、及時地運送到客戶手中。
6.3 個性化分析。
商務智能系統根據企業需要解決的問題.幫助企業建立相應的分析主題和分析指標，從業務系統的基礎數據庫中抽取需要的數據，按預先建立的業務模型進行分析決策，分析結果顯示直觀、形象。決策者只需簡單的點取操作，便可以從商業職能強大的分析工具中獲得所需的決策信息。物流企業中，可以通過商務智能ERP對庫存、采購、供應鏈績效、配送最優路線、客戶關系、財務等進行個性化分析。
7 結束語
本文對商務智能及其在物流領域中的應用做了初步探討，闡述了商務智能在物流企業中重要作用，商務智能如何在整體環境不斷變化中進一步完善和發展，更好地應用到物流的各個領域中，需要社會、企業、研究機構攜手合作，不斷努力。
商務智能通過獲得高質量、有意義的信息，幫助企業分析問題，及時、準確作出決策，提升物流服務水平，提高企業的內部ERP運作效率和競爭優勢。現代物流的進一步發展需要將商務智能這個新技術無縫聯結到物流管理和決策中。達到進一步整合物流各環節，提升整個物流供應鏈的運作效率和效益的目的。
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本文標題：淺析商務智能在物流領域的應用
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