应用商业智能系统推进企业管理信息化

从泰罗的分工理论到全球化、知识化、信息化的企业管理，信息技术推动管理产生了前所未有的改变，并已成为现代管理的一个组成部分。近15年来，全球竞争加上信息化使得世界各国从工业经济走向信息经济，信息化的浪潮在世界各地、各行各业掀起，信息化的层次也在不断演进，从MRP，MRPⅡ，ERP到CRM，从数据仓库到数据挖掘，每一次变革都极大地推动着企业信息化的升级和企业管理水平的提高，然而，一直以来，很多行业的信息化都集中在前端的数据搜集方面。随着企业信息技术的不断发展，企业已积累了大量的业务数据，有研究表明，平均每18个月信息量就翻一番，但能分析的数据究竟有多少呢？IBM研究人员发现：只有7%的数据为企业在做战略决策时所采用。如何将大量的数据转换为可靠的信息以挖掘潜在的商机、降低公司的运作成本，已成为人们越来越关注的问题，由此，商业智能（BusinessIntelligence，简称BI）技术应运而生，可以说，近年来商业智能逐渐成为热点是企业信息化发展到一定程度的必然结果。

1商业智能概述

一直以来，学术界对BI有不同的定义：DataWarehouseInstitute组织认为“BI是将数据转换为知识并将知识应用到商业行为上的一个过程”；GantnerGroup则认为“BI是将数据转换为信息的过程，然后通过发现将信息转化为知识”。简单地说，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策，这就是BI的“智能”所在。

基于以上的定义，商业智能应具有以下功能：a．数据管理功能，包括从多个数据源ETL（抽取、转换、装载）数据、清洗数据、集成数据的能力和高效存储与维护海量数据的能力。b．数据分析功能，即具备联机分析处理（OLAP）和Legacy等多种数据分析功能、终端信息查询和报表生成能力、数据可视化能力。c．知识发现功能，即从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识的能力（这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息，提取的知识表现为概念、规则、规律、模式等形式）。d．企业优化功能，企业决策者可以依据从BI系统中得到的知识分析企业发展趋势，挖掘新的商业机会，调整产品结构、分销渠道、工作流程和服务方式，优化企业资源，从而提高企业在市场上的竞争能力。

BI的关键是从来自不同的企业运作系统的海量数据中，提取出有用的数据，进行清理以保证数据的正确性，然后经过抽取、转换和装载，即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图。在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。商业智能的这个基本过程如图1所示。

由图可知，商业智能的技术体系主要由数据仓库、OLAP以及数据挖掘三部分组成。

数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的不同时间的数据集合，它是商业智能的基础，许多基本报表可以由此生成，但它更大的用处是作为进一步分析的数据源，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常见的例子，数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。

OLAP技术是帮助分析人员和管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息进行快速、一致、交互的访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于模糊理论、人工智能、数理统计、神经网络等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略、减少风险并做出正确的决策。

2商业智能的管理模式

BI能帮助企业提高决策能力和运营能力，那么它是如何协助管理呢？主要是基于以下三种方式：

2.1目标管理

一个企业可能有上百个绩效目标，不同的部门、团队乃至于个人都可能有其绩效目标。基于横跨全企业的信息系统，辅以外界的资料，商业智能系统能实时计算跨组织的绩效目标，与同业或工业标准比较，以了解竞争优势。

2.2例外管理

由于能实时而持续地计算各种绩效目标，商业智能系统可监测其与计划目标的偏差。当偏差过大时，系统立即以各种通信方式（如电子邮件）通知责任主管；当主管收到例外信息，可能希望立即采取某一行动。商业智能系统能在例外信息中建议数种应变，而每种应变相当于一个工作流程，各有其后续的动作或结果。

2.3事实管理

无论目标或例外，背后真正支持的力量皆来自事实。商业智能系统将企业目标与例外结合事实，使主管得以进一步分析原因或趋势，查询并探测相关信息。

3商业智能的典型应用

商业智能的优势在于将各类数据、信息进行高度的概括和总结，然后形成供高级决策者进行战略决策时参考的企业经营状况分析报告，为企业提供及时、高效的战略决策支持。其典型应用主要有以下几方面：

3.1客户关系管理

如今，以客户为中心的企业战略正在逐渐取代以产品为中心的企业战略，充分利用客户信息是提高企业市场份额的一条重要途径。利用BI，企业可通过客户划分、客户行为分析、重点客户和潜在客户发现等来了解客户，探寻在日常客户交易的数据中是否隐藏着一些有价值的信息，以帮助企业有针对性地实施CRM战略，为客户提供个性化服务和交叉销售，从而提高客户的满意度和持久度，为企业赢得市场机遇。

3.2绩效管理

商业智能技术能够从企业的各种应用系统中提取出各种基础绩效指标与关键绩效指标（KPI，KeyPerformanceIndicator），这些应用系统包括销售、市场、客户服务、财务、人力资源、制造和供应链等。为了考核员工的绩效，企业可以先将希望员工要做的工作进行量化，然后借助商业智能工具，管理人员可以追踪、衡量和评价员工的工作绩效，引导员工的思想方向和行动与企业的整体目标保持一致。

3.3可盈利性分析

商业智能技术可以帮助企业分析利润来源、各类产品对利润总额的贡献程度、营销费用是否与经营回报成正比等，能对各部门的营业额、销售量等进行统计，并在此基础上，进行同期比较分析、应收分析、盈亏分析、各种商品的风险度分析等。可盈利性分析有利于企业实时掌握自身的发展和经营情况，有利于企业及时调整经营业务、化解经营风险。

3.4异常处理

异常处理是商业智能数据挖掘应用的典型事例，通过发展曲线企业能及时发现市场和顾客的异常情况，快速采取措施，降低企业风险，提高企业收益，如信用卡分析、银行和保险等行业的欺诈监测等。

此外，商业智能的应用还能解决诸如成本分析、信用等级评定等问题。

4企业成功导入商业智能系统的关键策略

虽然商业智能的效益相当吸引人，全球也陆续有企业开始导入或是上线使用，但是若企业在导入商业智能时缺乏相关的策略，那么，在组织中分散的商业智能技术，不仅不会对企业产生助力，而且反而是企业的负担，因此，企业应该重视%&应用的策略，以确保系统的成功导入。

4.1分析企业的核心需求，确定信息化目标

企业在准备应用BI系统之前，首先要进行可行性分析：弄清企业是否到了该应用BI系统的阶段、基础数据积累是否已达到一定规模、企业当前的核心需求是什么，BI能否解决、企业的基础管理工作是否已经理顺等问题；并对BI系统的投资回报率进行分析；确定企业导入BI的资金能得到保障。然后将分析的结果写成正式的可行性分析书面报告，从而作出是否上BI项目的正确决策。

4.2正确选型

目前市场上的商业智能解决方案不胜枚举，但是，不同的行业所挖掘、分析、处理、整合的资料截然不同，而且不同企业各自的需求和目标也不一样。所以，企业必须在众多方案中仔细评估、比较，从自身的需求出发，选择合适的BI解决方案。

4.3企业最高决策层要全力支持

BI是一项“一把手工程”，企业最高决策层的全力支持是BI成功的关键。因为BI项目是面向整个企业的系统，项目资金的保证、项目目标和方案的确定以及项目的协调，都必须由企业最高决策层拍板。项目实施过程中遇到的挫折和阻力，都需要企业最高决策层的全力支持。

4.4健全项目实施机构，层层分解，责任到人

为确保BI系统的成功实施，企业还要建立完善的项目实施组织体系。企业应指派高层作为最高决策者，负责决策、监督和控制工作。整个项目的成员还必须包括专业人员的协助，以解决实施过程中可能出现的问题。此外，由于BI牵涉到组织绩效的衡量、组织流程的改进、部门资料的整合，内部人员可能会因为盲点与冲突而无法适当地解决，在此建议由外部专业人士，或是顾问从流程改造或是策略的角度做全盘规划与咨询。

4.5设立绩效评估机制

待系统实际上线之后，并不代表整个BI系统导入的结束；相反地，其成功与否将受到最现实的考验。此时，有必要建立一套使用绩效评估机制，包含量化的使用频率、使用量、使用功能、系统反应、数据处理时间以及质化的使用者意见等。因为系统的发展是不断演进的，掌握系统实际使用情形，倾听使用者的意见，才会带来改进的参考，也才能让决策者从商业智能中看到真正想要的信息。

此外，还要加强各类人员的培训工作。通过培训要使企业的各级管理人员不仅明确什么是BI，它的实施将给企业带来哪些变化，并明确实施BI后各个岗位的人员如何进行新的工作方式。

5案例分析——北京燕莎望京购物中心商业智能的应用

零售企业的信息系统每天会产生大量的数据，如果采用BI系统对这些数据进行分析，不仅可以获得商品的关联关系，而且还可以获得有关商品结构、销售状况、库存状况、供应商和顾客等决策支持所需的珍贵信息。

1999年11月，北京燕莎望京购物中心对原计算机系统进行了改造升级，开始实施商业智能，2001年导入了商业智能系统。燕莎望京实施的BI运用了数据仓库、OLAP和数据挖掘技术来处理和分析数据，进行数据抽取、清洗、聚类、挖掘、预测等处理，针对不同的“维”进行钻取、拖动及旋转，通过连续的立体动态表来产生可透析的各种展示数据，直观地显示分析者所要探询的经营属性或市场规律。该BI系统分为商业计划、商品配置、采购技术、销售技术、库存技术、资金分析、顾客分析、人员绩效8大模块，采用三维（时间维、经营活动维、指标维）模型进行全方位的分析，从而得出科学准确的结论。

燕莎望京启用商业智能分析系统之后，确定了以分析结构为主线的分析思路，有效地解决了原来存在于企业中的内外部矛盾。对商品结构的分析，使商品配置更加趋于合理，并为及时调整商品的种类和价格定位、调整和监控供应商的经实现管理功能。主要有：

a．数据编辑功能。点击菜单栏的某种介质如磁盘，在右边将显示编辑／添加按钮，依此输入附盘文献的名称；选择所属类别（本栏预置幻灯片、光盘、磁盘、磁带、VCD、DVD和其他选项，默认选项为光盘），输入索书号、著者、出版社、出版日期、登记数（即相同的本资料的份数，只能输入正整数）等内容；点击“确定”按钮，系统将该记录添加入数据库。同时，有“编辑”和“删除”链接，点击相应记录的链接，可以对记录进行编辑和删除。

b．借阅管理功能。电子阅览室的工作人员点击菜单栏的借阅链接，在右边将显示资料借阅页面，在借阅证号栏里输入读者借阅证号码，在资料栏里输入读者欲借资料的条码号（读者通过查询页面得到的资料序号），点击确定后，同时该资料的在库数将减’。如果欲借资料已经借完，将有提示给出，归还的过程同借阅相似，同普通的图书管理系统借还方式相仿。

c．统计功能。统计功能能够对在指定时间段按介质类型、索书号、读者证号等项目进行分类统计，以便了解读者的阅读兴趣。

d．数据接口。由于对DISK、READ、ADMINI三个表的数据输入工作量大，专门设计了数据提取程序。一个是通过判断215字段（载体形态项）＄e附件中的注明，可以从图书管理系统的CNMARC书目数据库中自动提取相关字段进入DISK表中；另一个是从图书管理系统（如ILASⅡ）读者库中提取有关信息（证号，姓名等）加入READ表中。

e．功能设置。包括管理密码修改、权限设置、介质类型管理、分页显示设置等功能。

管理密码先要求正确输入原始密码后，才能更改本人密码，只有系统员才可管理所有的管理员资料；权限设置主要有系统权限、数据录入权限、数据编辑权限、借还管理权限、统计功能权限等；介质类型初始设置为光盘、磁盘、VCD、DVD、磁带和其它，可以添加、删除和修改；分页显示设置，可以设置颜色、字体、每页显示的记录条数等。

2.6程序设计—建立PHP的Web页我们利用PHP实现对随盘的数据录入和查询操作，并返回查询结果到读者的Web页，把结果中“分配馆藏目录名”定向链接至Web服务器相应的目录，把“全文超链地址”定向链接到相应的压缩文件上，从而实现PHP与MySQL数据库的整合。主要功能有：

a．数据库的链接。

b．生成查询记录数的语句。

6今后的想法

这套程序已经在我馆使用，现在已同ILASⅡ的OPAC进行了整合，查书目数据信息时就可了解有没有附盘文献，并超链查询附盘电子文献库中的相应记录，可进一步找到与其相链的全文压缩文件。读者普遍反映界面友好，操作简便、规范，深受欢迎。

对于今后的管理和程序开发有两点想法：一是在管理系统中增加管理附盘文献和提供超级链接的有关功能，这样，就不用另建附盘电子文献库，就可进行完整的统一管理，实现在网上对主体文献和附盘文献的统一查询和借阅，这样既方便读者借阅，也便于图书馆的操作和管理。二是如何进行资源整合。能否将资料内容完全链接，让读者在客户端通过浏览器直接查全本馆所有有关信息，如怎样一次查找到图书集成管理系统ILASⅡ、中国学术期刊和方正Apabi所有相关信息的方法。这要供应商的努力和科研，以及加强沟通和协作，并采用国际通用的协议和标准，进行开发程序和加工数据，相信不久的将来就会实现，并可进行跨地区、跨馆查询。

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