应用商业智能的八大省钱秘方

持续深入的全球性金融危机让很多企业的IT预算都大幅缩减甚至投入为零，企业选择不再重新购买新的硬件和系统，而是尽量通过优化原有系统来最大限度地提高企业运行效率，并提升IT系统给企业带来的业务价值。

主要从事工艺品设计、销售及配送的Creativity公司，在最近两年发现自身的商业模式受到了非常严峻的挑战和威胁。从两年前开始，它们设在海外的生产工厂陆续受到冲击，因为零售商更愿意直接购买当地企业生产和销售的商品。这种情况在全球经济衰退之前就已经存在了，而金融危机让Creativity雪上加霜。

“面对这一困境，我们必须做出调整，这其中包括从根本上改变以往的产品策略。” Creativity公司负责IT的副总裁Jim Mulholland表示。为了追求更高的利润、降低企业的运营成本，并帮助企业平滑地实现转型，Creativity决定更有效地去利用企业已经部署了的商业智能工具。

Gartner的调查报告显示，很多被调查企业的收入甚至已经下降了50%以上，当经济萎缩给企业带来收入压力时，管理部门开始史无前例地关注和使用商业智能工具。Accenture信息管理服务高级经理Nick Millman对此表示认同：“我们发现，经济形势越是糟糕，用户就越是倾向于使用商业智能工具，并去研究这些工具是如何提高企业的业务水平的。”的确，使用商业智能工具能够帮助企业节省运营成本，同时，让企业将关注点重新转移到企业生产和产品策略上。

Gartner的分析师Bill Hostmann认为，如果企业的经营策略发生了改变，那么其商业模式也需要做出调整，企业决策者需要准确的信息模型从而高效地完成这项转型任务。充分利用好现有的数据仓库产品及商业智能工具，对企业来说是一种既有效又实用的方法。 “IT部门需要最大化地利用现有的商业智能工具，而不是去购买新的硬件和软件系统。” Millman建议。

下面我们就介绍八种充分利用商业智能工具降低运营成本并实现企业业务价值的方法。

整合工具实现标准化

通常情况下，企业所拥有的软件系统都远远超过了其真实需求，或者说这些系统并没有被充分利用起来，这不仅仅是一种浪费，而且还会带来很多问题和分歧。“比如，在某些情况下，可能有几组不同部门的员工在使用不同的工具来做同一项分析，并由此得出了不同的结果。” 曾做过商业智能咨询师，现任Allstate Insurance 技术解决方案副总裁的Anthony Abbattista介绍说。

在过去几年中，Abbattista负责规划并执行了一个将13个数据仓库整合为两个的项目，这一改造使得Allstate由过去集中式的商业智能分析以及被动的报告模式转变成了现在的基于个性化管理仪表板的自助模式。自助模式让企业管理者可以自己去查看数据分析，不再像以前那样，集中让IT部门来做报告。

在经历了一番调查和研究之后，Abbattista认为企业需要去掉三分之二以上的工具，包括多余的以及过时了的软件产品，因为有些过去热门的产品和技术，现在已经不再适用了。而且，这些冗余的工具还会导致商业智能分析的不规范，因为不同部门使用的工具都不一样，也没有统一的标准。在完成了这次整合和改进之后，企业节省了大量的软件技术支持和许可证成本，同时也简化了工具的组合方式，这使得人员培训也变得更容易。

此外，通过整合工具实现标准化还能减少不同部门对数据模型重用的工作量。举个例子，在这之前，Allstate公司的销售部门和财务部门使用的是不同的工具生成收益模型。“如果两个团队得到的结果是不同的，就还需要花时间来分析到底为什么会出现这种情况。” Abbattista 介绍说，“现在，这个过程就变得非常简单了。”

以业务为导向

经济低迷让很多企业不得不改变自己的业务目标和产品策略，这个时候对于企业来说比以往更重要的不是怎样使用商业智能技术，而是要确保商业智能技术能够被真正用来解决业务问题并提升业务价值。Accenture 的Millman 表示，以往IT部门总是喜欢让技术来打头阵，而不是根据业务需求来定制系统。

Millman建议，在开发新的数据模型之前，要把业务需求放在第一位。“首先理清信息是如何给企业带来业务价值的，再想想究竟希望通过商业智能工具给业务带来哪些变化，并找到商业利润的源头，然后再去配置和使用商业智能工具。” Millman表示。

Abbattista认为，大型企业面对的核心问题在于想要利用商业智能工具完成太多的任务。事实上，使用尽量少的工具会更有效地帮助企业解决这些问题，而管理人员需要区分任务的优先级，也就是说，明确哪些任务是至关重要的。

“现在情况已经好多了，因为企业关注的核心问题比以前少了很多。” Abbattista 表示。在业务的最高层面上，Allstate公司的管理人员可以监视10到12个不同的指标，而使用商业智能工具的业务部门则可以关注更多的业务指标。

找到商业目标

“当下，很多企业都在改变自身的商业策略，以往提供高端产品的企业也都开始提供低成本的产品。” Gartner的Hostmann表示。然而，这些企业要想顺利地转向低端市场却并不那么容易，它们必须找到一种方法来帮助企业提升整个价值链，商业智能工具就可以帮助企业迅速找到商业目标。

Creativity购买了其他一些零售商销售玩具、时尚用品和服饰的数据，然后将这些数据导入到自己现有的数据仓库中，分析当前的购买趋势。分析结果显示，用户更倾向于购买那些“设计导向、时尚导向”的产品，这时，企业就很容易地找到了自己的业务目标方向。“时尚设计以及其他独特的设计开始成为Creativity公司的支柱业务，这部分业务已经超过了50%，而且还带动了周边业务的发展。”Mulholland介绍说。

可以说，了解哪些客户群能够让企业获得更高的利润、产品是如何盈利的，以及在哪些方面能够节省更多的成本，对企业来说至关重要。

设立商业智能中心

为了更准确地找到企业需要关注的业务和问题，Mulholland在Creativity公司内部设立了商业智能中心，中心由从销售到运营等各种不同部门派出的代表组成。“如果想要衡量整个企业的智能水平，那就需要在全公司范围内找到关键的业务指标，并及时准确地得到这些数据。” Mulholland表示。

为了将商业智能统一集中，Creativity为销售和财务部门开发了通用的工具集和收益模型。企业内的所有用户在桌面和仪表板程序中都可以浏览到这些工具和模型得出的分析结果。“用户还可以进入系统进行更深入的分析。” Mulholland补充说。

事实上，很多企业都建立了类似的商业智能中心，因为其可以帮助企业更好地使用现有的商业智能工具，并建立一个标准的模型集合。举个例子，为某个部门开发的商业智能仪表板通用模型集合，也能够被其他部门所使用。这样的话，其他部门就不用再做重复性的工作了，从而可以更快地开展工作。

目前，很多企业的商业智能工具都没有被充分利用，很多业务部门会把商业智能工具看做是IT部门的分析工具，而不是业务部门的商业工具，或者是商业智能工具只被IT部门或财政等部门所使用。因此，对于那些正在分析自身整个业务流程的企业来说，建立这样的中心可以促进不同业务部门的协调和对话，以更大限度地发挥商业智能工具的作用。

通过数据仓库整合数据

当前的经济萧条对于数据仓库应用来说反而倒是个好时机，因为企业可以通过分析历史数据或是向数据仓库中添加新的运营数据，找到更多节约成本的方法。不过，专家建议，数据在被添加到数据仓库之前，还需要对数据进行精心的筛选。

现在，很多企业都在关注利用现有的哪些工具可以以相对较低的成本来充分发挥数据仓库的作用。由于经济衰退，Creativity的销售业绩开始下滑，这使得Mulholland及其商业智能中心团队的关注焦点从保持企业增长转移到了尽量降低成本上，其中一项改造计划就是将后端ERP系统和用于运输的CubiScan系统的数据通过数据仓库进行整合。

CubiScan是一个激光扫描和测重系统，用于确保货物包装完好并满足客户的特殊要求。(如果没有满足客户的要求，带来的成本就相当可观了。)然而，ERP系统是按照程序发出包装指令的，而CubiScan系统则没有返回任何有关发货包装是否正确的反馈信息，这使得很多货物的包装是错误的。 “这是因为，在之前的系统中没有任何反馈环路。” Mulholland介绍说。

现在，IT部门通过 ETL工具将CubiScan系统中的数据导入到数据仓库中，然后进行关联分析，当货物包装不能满足要求时就建立特别报告。Mulholland预计，正在进行的这项改造工作将在3～5个月后进入盈利期。

更好地利用现有数据

在某些情况下，将已有的数据用一种更有效的方式呈现出来，从某种意义上来说也是在降低成本。威斯康辛州财政部商业智能服务经理Janna Baganz表示，对我们来说，找到一种在单一显示器上浏览多年税务数据的方法，就是在节省时间和成本。

Janna Baganz所负责的商业智能系统中还整合了州政府收入处理以及审计系统中的数据，用于用户权限以外的特殊分析。现在，按照规定，用户可以在处理系统上直接填写纳税申报单，政府部门的员工不必再花上20分钟的时间手动填写报告单，然后再花时间统一处理这些业务了。

现在，集成的系统可以自动地在两分钟内解决问题并处理申诉，而且无需员工的参与。技术服务部的Pat Lashore表示，从2008年7月开始，这大约节省了1750个工时，并且纳税人收到退款的速度也加快了很多。

类似的情况还有，Allstate已经成功地通过仪表板向终端用户提供了报告生成及其他个性化功能。之前，集中生成报告的模式让IT人员要花费很长时间才能将报告送到业务人员手中。现在，企业建立了仪表板，这样教会业务人员基本使用方法以后，其余的工作就可以由他们自己来完成了。

Abbattista表示，Allstate的一个目标就是利用现有的工具快速建立模型来验证或者推翻某个假设，如果假设成立的话，模型将会显示在仪表板上，并发送给每个员工。

Allstate已经使用仪表板来监视处理索赔的速度以及解决这些索赔事件的时间。公司希望处理索赔事件的时间能够降到一定的范围之内，因为这是一种强有力的竞争优势。仪表板提供的自助式环境，使管理者们可以监视本部门的表现。

在IT部门中，自助式的商业智能工具帮助Abbattista的团队摆脱了编制报告这一繁琐的工作，同时清理了一大堆挤压的报告请求。通过自助式模式以及数据仓库整合，Abbattista以原来三分之二的IT员工满足了业务内部25000个用户对商业智能工具的使用需求。

保持数据模型的一致性

如果企业需要向数据仓库中导入新数据或是其他业务系统中的数据，一定要确保这些系统的数据模型的一致性，这样才能够保证新数据符合原有的标准。

Millman表示，在很多情况下，来自不同数据源或是部门的业务数据在添加到数据仓库时，数据的一致性及数据标准问题并没有被引起足够的重视，甚至不知道这些数据是由哪种模型得出的。结果导致涉及两个以上部门的报告就会出现很多疑问，比如说，财务部门和客户服务部门的数据可能是由两种截然不同的模型所得到的，分析出的结果必然会存在分歧。“Accenture就经常要花掉很长时间来帮助用户重新安排数据存储的组织方式。”Millman介绍说。

对于Abbattista来说，导入新的数据还意味着要添加新的数据源，这就需要对数据进行转换，从而适合不同业务部门的使用。以Allstate为例，不同部门对“政策生效日期”的定义就不尽相同，因此在导入到某个数据仓库之前就要将这些数据统一标准才能用于进一步分析。

此外，IT部门还要尽量去化解数据质量方面的威胁。如果企业管理者不相信数据的有效性，那么实施商业智能也就没有任何意义了。可以说，数据质量不高是实施商业智能的最大症结，如果数据质量存在问题，用户自然就会对数据产生怀疑：是不是数据已经过时了?或者某一领域的很多数据可能已经丢失，比如类似起始日期这种信息。

Millman对此表示认同，他认为，很多企业都有一个通病，就是数据质量不过关。为了能够更好地使用现有的商业智能工具，Millman建议建立数据质量仪表板来显示数据的时效性。“数据质量仪表板可以用来衡量数据的质量，同时还能够实现可视化。” Millman表示。

帮助用户理解数据

在企业内部员工还都不知道该如何使用商业智能工具的情况下，增加商业智能用户数量的意义并不大。因为用户数并不是最重要的，最关键的问题是如何培训用户，并让用户具备应用商业智能工具的能力。

现在，企业已经越来越重视这个问题了，而仪表板在其中起到了巨大的推动作用。“IT部门经常忽略的一个问题就是没有对数据的来源以及利用数据得出结论的方法做出解释。” Millman说：“比如，在Creativity公司，之前，由CubiScan系统所得出的数据对于业务人员来说就是非常陌生的，他们根本不知道数据的来源，更不会去信任这些不知从何而来的数据。”

为了解决这一问题，Abbattista的做法是一次集中培训一个用户。“我们对若干业务能手进行了逐一培训，他们很快就成为了周围人群中的咨询专家。”Abbattista表示，“这就像教会人们采集矿藏并创造价值一样，从这个层面来看，商业智能的培训工作是一个持续性的任务。”

（责任编辑：李超）

(本文不涉密)
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