信息化應(yīng)用新的熱點(diǎn)——商業(yè)智能

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商業(yè)智能（Business Intelligence，簡(jiǎn)稱BI）是20世紀(jì)90年代末首先在國外企業(yè)界出現(xiàn)的一個(gè)術(shù)語，其表示為提高企業(yè)運(yùn)營性能而采用的一系列方法、技術(shù)和軟件，簡(jiǎn)而言之，它是能夠幫助用戶對(duì)自身業(yè)務(wù)經(jīng)營做出正確明智決定的工具?，F(xiàn)代化的業(yè)務(wù)操作，通常都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，如訂單、庫存、交易賬目、通話記錄、客戶和供應(yīng)商資料、來自企業(yè)所處行業(yè)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的數(shù)據(jù)以及來自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數(shù)據(jù)。如何利用這些數(shù)據(jù)增進(jìn)對(duì)業(yè)務(wù)情況的了解，幫助我們?cè)?a href="http://m.52tianma.cn/gongsi/yw/" target="_blank">業(yè)務(wù)管理及發(fā)展上做出及時(shí)、正確的判斷，也就是說，怎樣從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中提取有用的信息，然后根據(jù)這些信息來采用明智的行動(dòng)，最終幫助企業(yè)達(dá)到經(jīng)營目標(biāo)。

1 BI的技術(shù)體系

BI的技術(shù)體系主要有數(shù)據(jù)倉庫（DW：Data Warehouse）、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）以及數(shù)據(jù)挖掘（DM）三部分組成。數(shù)據(jù)倉庫是BI的基礎(chǔ)，許多基本報(bào)表可以由此生成，但它更大的用處是作為進(jìn)一步分析的數(shù)據(jù)源。所謂數(shù)據(jù)倉庫（DW）就是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、隨時(shí)間不斷變化的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營管理中的決策制定過程。多維分析和數(shù)據(jù)挖掘是最常聽到的例子，數(shù)據(jù)倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數(shù)據(jù)。

聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）是以海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的復(fù)雜分析技術(shù)。它支持各級(jí)管理決策人員從不同的角度、快速靈活地對(duì)數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜查詢和多維分析處理，并且能以直觀易懂的形式將查詢和分析結(jié)果展現(xiàn)給決策人員。

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是從海量數(shù)據(jù)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(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)有多種來源，包括數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)庫或其他數(shù)據(jù)源。所有的數(shù)據(jù)都需要再次進(jìn)行選擇，具體的選擇方式與任務(wù)相關(guān)，挖掘的結(jié)果需要進(jìn)行評(píng)價(jià)才能最終成為有用的信息，按照評(píng)價(jià)結(jié)果的不同，數(shù)據(jù)可能需要反饋到不同的階段，重新進(jìn)行分析計(jì)算。數(shù)據(jù)挖掘的常用方法包括關(guān)聯(lián)分析、分類和預(yù)測(cè)、聚類、檢測(cè)離群點(diǎn)、趨勢(shì)和演變分析等，可以說，聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)倉庫之上的增值技術(shù)。

目前，BI通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策的工具。BI能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策，既可以是操作層的，也可以是戰(zhàn)術(shù)層和戰(zhàn)略層的決策，為此，把BI看成是一種解決方案應(yīng)該比較恰當(dāng)。商業(yè)智能的關(guān)鍵是從許多來自不同的企業(yè)運(yùn)作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中，提取出有用的數(shù)據(jù)，進(jìn)行清理以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過抽取（Extraction）、轉(zhuǎn)換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合并到一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉庫里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個(gè)全局視圖（見圖1）。在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、OLAP 工具等對(duì)其進(jìn)行分析和處理（這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識(shí)），最后將知識(shí)呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過程提供支持。

圖1

因此，BI是涉及一個(gè)很寬領(lǐng)域的集收集、合并、分析和提供信息存取功能為一身的解決方案，包括ETL軟件、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)查詢和報(bào)告、多維/聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和可視化工具。

2 BI的應(yīng)用

2.1 客戶分類和特點(diǎn)分析

根據(jù)客戶歷年來的大量消費(fèi)記錄以及客戶的檔案資料，對(duì)客戶進(jìn)行分類，并分析每類客戶的消費(fèi)能力、消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)周期、需求傾向、信譽(yù)度，確定哪類顧客給企業(yè)帶來最大的利潤、哪類顧客僅給企業(yè)帶來最少的利潤同時(shí)又要求最多的回報(bào)，然后針對(duì)不同類型的客戶給予不同的服務(wù)及優(yōu)惠。

2.2 市場(chǎng)營銷策略分析

利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)營銷策略在模型上的仿真，其仿真結(jié)果將提示所制定的市場(chǎng)營銷策略是否合適，企業(yè)可以據(jù)此調(diào)整和優(yōu)化其市場(chǎng)營銷策略，使其獲得最大的成功。

2.3 經(jīng)營成本與收入分析

對(duì)各種類型的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)進(jìn)行成本核算，比較可能的業(yè)務(wù)收入與各種費(fèi)用之間的收支差額，分析經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的曲線，得到相應(yīng)的改進(jìn)措施和辦法，從而降低成本、減少開支、提高收入。

2.4 欺詐行為分析和預(yù)防

利用聯(lián)機(jī)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，總結(jié)各種騙費(fèi)、欠費(fèi)行為的內(nèi)在規(guī)律后，在數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上建立一套欺騙行為和欠費(fèi)行為規(guī)則庫，就可以及時(shí)預(yù)警各種騙費(fèi)、欠費(fèi)，盡量減少企業(yè)損失。

2.5 企業(yè)內(nèi)部更為廣泛的應(yīng)用

網(wǎng)絡(luò)為BI軟件的廣泛應(yīng)用提供了基礎(chǔ)平臺(tái)。從BI軟件受益的將不僅僅是管理者，還包括所有員工。如銷售人員將通過移動(dòng)設(shè)備或其他PDA設(shè)備獲得客戶關(guān)系管理（CRM）數(shù)據(jù)并快速做出決策；所有員工將可以輕松的查閱與自身職業(yè)生涯相關(guān)的人力資源分析報(bào)告。

2.6 企業(yè)外部的應(yīng)用也將得到快速發(fā)展

企業(yè)將通過BI軟件向他們的供應(yīng)商、客戶、股東、政府提供相關(guān)數(shù)據(jù)的訪問。如企業(yè)允許供應(yīng)商訪問企業(yè)的供貨數(shù)據(jù)，供應(yīng)商可以獲得諸如準(zhǔn)時(shí)發(fā)貨情況、發(fā)貨差錯(cuò)情況和產(chǎn)品質(zhì)量等信息；政府機(jī)構(gòu)通過訪問企業(yè)運(yùn)作信息，可更深刻了解該企業(yè)。

3 BI與各種企業(yè)信息化系統(tǒng)的關(guān)系

BI作為一種企業(yè)信息集成解決方案，為企業(yè)不同的應(yīng)用系統(tǒng)，如企業(yè)資源規(guī)劃（福州OA）、客戶關(guān)系管理（CRM）、供應(yīng)鏈管理（SCM）、辦公自動(dòng)化（OA）、電子商務(wù)（E-Commerce）以及外部環(huán)境掃描（Environmental Scanning）等系統(tǒng)之間架起了互通的橋梁。同時(shí)，這些信息化系統(tǒng)也為BI提供了數(shù)據(jù)源，離開了它們，BI就會(huì)成為無源之水，無本之木，但BI的價(jià)值又在這些系統(tǒng)之上，因?yàn)樗梢园l(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后隱藏的商機(jī)或威脅，獲得洞察力，了解企業(yè)和市場(chǎng)的現(xiàn)狀，把握趨勢(shì)，識(shí)別異常情況，理解企業(yè)業(yè)務(wù)的推動(dòng)力量，認(rèn)清正在對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響的行為及影響程度如何等。

4 BI的應(yīng)用實(shí)施

企業(yè)在實(shí)施BI技術(shù)時(shí)，有兩種方法可供選擇：一種較穩(wěn)妥的方法是從企業(yè)中某一個(gè)局部的商業(yè)需求開始，嘗試著進(jìn)行BI的實(shí)施。這種方法容易實(shí)現(xiàn)，回報(bào)快，三年ROI（投資回報(bào)率）較高；另一種方法則是在企業(yè)所有領(lǐng)域全面實(shí)施BI，以支持企業(yè)的所有業(yè)務(wù)過程，滿足跨企業(yè)的決策支持。這種方法較前一種方法更具挑戰(zhàn)性，三年ROI較低，收回投資的平均年限也較長。

無論采用哪一種方法，企業(yè)要建立自己的BI 系統(tǒng)，都需要經(jīng)歷BI 系統(tǒng)分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)和系統(tǒng)維護(hù)與管理三個(gè)階段。

4.1 BI系統(tǒng)分析

BI系統(tǒng)分析又可分為企業(yè)需求分析、信息來源分析、邏輯信息模型設(shè)計(jì)、BI 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等步驟。

企業(yè)需求分析可包含CRM分析、經(jīng)營分析、產(chǎn)品組合分析、產(chǎn)品促銷推廣分析、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析與電子商務(wù)分析等等。

信息來源分析要對(duì)可能的信息來源進(jìn)行調(diào)查，包括從顧客服務(wù)、商品銷售、存貨采購、會(huì)計(jì)財(cái)務(wù)、人力資源、推廣促銷、市場(chǎng)調(diào)查與電子商務(wù)等相關(guān)系統(tǒng)中考察可以收集的信息源。

邏輯信息模型設(shè)計(jì)主要的工作是從已經(jīng)聯(lián)機(jī)的信息系統(tǒng)中，找尋可用于信息分析的相關(guān)資料檔案，并且與企業(yè)各項(xiàng)業(yè)務(wù)分析中的系統(tǒng)需求功能相比照，設(shè)計(jì)與匯集可符合企業(yè)需要的邏輯信息模型。

BI系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)包括確定硬件與軟件組成，設(shè)計(jì)信息從來源系統(tǒng)到BI 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的處理流程。通常采用OLAP與數(shù)據(jù)挖掘工具進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，使終端用戶存取數(shù)據(jù)更有效率。

4.2 BI系統(tǒng)設(shè)計(jì)

BI系統(tǒng)設(shè)計(jì)，包括實(shí)體數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)、ETL設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘方法設(shè)計(jì)、終端程序設(shè)計(jì)（OLAP或EIS）等步驟。

BI系統(tǒng)必須具備抽取各種類型信息的能力，并且依照資料的特性與決策者的需求，能夠自動(dòng)、定時(shí)地到來源數(shù)據(jù)庫中抽取信息。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換則是將不一致的數(shù)據(jù)，根據(jù)規(guī)則轉(zhuǎn)換為具有一致性的數(shù)據(jù)，裝載在BI的轉(zhuǎn)換程序服務(wù)器上自動(dòng)進(jìn)行。裝載程序需要考慮自上一次資料抽取之后，來源數(shù)據(jù)庫內(nèi)發(fā)生改變的項(xiàng)目，并對(duì)裝載時(shí)產(chǎn)生的錯(cuò)誤進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)挖掘方法設(shè)計(jì)即根據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，選擇適用的挖掘算法，如可采用貨籃分析、時(shí)間序列分析、聚類分析、決策樹方法、遺傳算法等。終端用戶應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)用于確定以何種形式將聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘分析的結(jié)果呈現(xiàn)給用戶。

4.3 BI系統(tǒng)維護(hù)與管理

BI系統(tǒng)維護(hù)與管理，包括BI整合性系統(tǒng)建立、數(shù)據(jù)庫管理、安全管理與效率管理等步驟。這里涉及兩個(gè)層面：第一是維持與管理BI系統(tǒng)與其支持結(jié)構(gòu)（數(shù)據(jù)庫管理、安全管理、效能管理）所需的基本功能；第二是從技術(shù)及商業(yè)的角度來探討B(tài)I系統(tǒng)配置是否達(dá)到最佳。從技術(shù)的角度而言，包括檢查邏輯與實(shí)體數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)，以及所需工作效率調(diào)整是否合適；從商業(yè)的角度而言，包括數(shù)據(jù)庫稽核，亦即訪問商業(yè)使用者，以考察他們的需求是否獲得滿足，以及獲得的投資報(bào)酬。

在歐美發(fā)達(dá)國家，以數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榛A(chǔ)的BI應(yīng)用首先在金融、保險(xiǎn)、證券、電信、稅務(wù)等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)密集型行業(yè)取得成功。由于經(jīng)濟(jì)全球化，打破了國際上存在的種種壁壘，消除了國家保護(hù)，卓有成效地驅(qū)動(dòng)了國外數(shù)據(jù)倉庫的增長，隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，企業(yè)的數(shù)據(jù)量劇增，企業(yè)亟需從龐大的數(shù)據(jù)倉庫中獲知隱含的信息和知識(shí)，制定相適應(yīng)的政策，增強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，這些都極大促進(jìn)了其BI的發(fā)展。

國內(nèi)BI起步不久，但電信、金融、證券、稅務(wù)、零售業(yè)等已有大量操作型數(shù)據(jù)積累的企業(yè)都出現(xiàn)了迫切的應(yīng)用需求，BI正在從部門級(jí)應(yīng)用進(jìn)化成為企業(yè)級(jí)應(yīng)用，從企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用進(jìn)化為向全局應(yīng)用。因此可以預(yù)計(jì)，在二十一世紀(jì)，BI在我國會(huì)有廣闊的應(yīng)用前景，它將成為信息應(yīng)用的新熱點(diǎn)。（萬方數(shù)據(jù)）