部署企業(yè)級(jí)商業(yè)智能（BI）的三個(gè)層次

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      企業(yè)級(jí)BI系統(tǒng)的構(gòu)建是一個(gè)系統(tǒng)工程，它有三個(gè)層次，從低到高依次是商業(yè)模型設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)的集成和數(shù)據(jù)的分析，需要一步一步地完成。

　　企業(yè)信息化在中國(guó)發(fā)展了20多年，先后經(jīng)過(guò)了以財(cái)務(wù)軟件為核心的企業(yè)電算化階段和以企業(yè)進(jìn)銷(xiāo)存計(jì)劃和控制為核心的 ERP階段，如今已經(jīng)進(jìn)入了以企業(yè)數(shù)據(jù)智能分析為核心的企業(yè)精細(xì)管理信息化階段。事實(shí)上，這三個(gè)發(fā)展階段也是和中國(guó)企業(yè)本身的發(fā)展需求相適應(yīng)的，也就是說(shuō)中國(guó)企業(yè)已經(jīng)從粗放式管理的做大模式逐漸過(guò)渡到精細(xì)化管理的做強(qiáng)模式，而B(niǎo)I(Business Intelligence)正好可以滿(mǎn)足企業(yè)精細(xì)化管理的需要。

　　BI，即商務(wù)智能，是用來(lái)幫助企業(yè)更好地利用數(shù)據(jù)提高決策質(zhì)量的技術(shù)集合，是從大量的數(shù)據(jù)中鉆取信息與知識(shí)的過(guò)程。從技術(shù)角度說(shuō)，BI 是一種運(yùn)用了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、在線(xiàn)分析和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)來(lái)處理和分析數(shù)據(jù)的技術(shù)，目的是為企業(yè)決策者提供決策支持。但技術(shù)并不是BI的全部，BI是管理手段和信息技術(shù)的融合。

　　企業(yè)級(jí)商業(yè)智能的構(gòu)建是一個(gè)系統(tǒng)工程，它有三個(gè)層次，需要一步一步建設(shè)。第一個(gè)層次Business i-Mode是整個(gè)BI工程的基礎(chǔ)，第二個(gè)層次Business Integration 是整個(gè)BI工程的技術(shù)實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)，第三個(gè)層次Business Intelligence才是真正意義上的商業(yè)智能的軟件實(shí)現(xiàn)。這三個(gè)層次相輔相成，缺少任何一個(gè)層次，企業(yè)都沒(méi)有辦法形成完整的BI體系。希望中國(guó)的企業(yè)在實(shí)踐中結(jié)合BI的三個(gè)層次理論來(lái)完成整個(gè)企業(yè)級(jí)商業(yè)智能體系的建設(shè)。

　　第一層：

　　企業(yè)商業(yè)模型設(shè)計(jì)

　　企業(yè)級(jí)BI系統(tǒng)的第一個(gè)層次是Business i-Mode。i-mode(Information-Mode)是指基于信息系統(tǒng)的企業(yè)商業(yè)模型設(shè)計(jì)，這是BI的基礎(chǔ)。在做商業(yè)智能分析之前，我們要了解為誰(shuí)分析和分析什么。比如： 企業(yè)要確定戰(zhàn)略，就要有歷史數(shù)據(jù)支撐其決策，我們需要先知道需要什么決策信息，這些決策信息要通過(guò)什么商業(yè)模型才能得到。接下來(lái)再?gòu)男畔⑾到y(tǒng)中挖掘這些數(shù)據(jù)，并通過(guò)模型計(jì)算得到這些決策信息。這個(gè)基于BI的系統(tǒng)，叫DSS(數(shù)據(jù)決策支持系統(tǒng))。DSS為管理層提供不同模式下的商業(yè)價(jià)值分析。比如，在人力資源系統(tǒng)中企業(yè)需要找到與戰(zhàn)略相匹配的人才，就需要先建立人才篩選模型，確定戰(zhàn)略人才有什么特征然后通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘，把企業(yè)的戰(zhàn)略人才找出來(lái)。

　　再比如，在銷(xiāo)售管理系統(tǒng)中企業(yè)要找到有價(jià)值的客戶(hù)群，就需要建立客戶(hù)價(jià)值模型，再根據(jù)高價(jià)值客戶(hù)的特征，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘，篩選出企業(yè)的高價(jià)值客戶(hù)，并針對(duì)這些高價(jià)值客戶(hù)進(jìn)行有針對(duì)性的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和交叉銷(xiāo)售。沃爾瑪曾經(jīng)對(duì)超市一年多原始交易數(shù)字進(jìn)行詳細(xì)地智能分析，發(fā)現(xiàn)了尿布和啤酒神奇的組合。它把尿布和啤酒擺在一起出售，使得尿布和啤酒的銷(xiāo)量雙雙增加。沃爾瑪商業(yè)智能分析的基礎(chǔ)就是他們建立的交叉銷(xiāo)售預(yù)測(cè)模型。

　　因?yàn)楦鱾€(gè)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式不一樣，需要的模型也不一樣，很難有現(xiàn)成的軟件去解決企業(yè)個(gè)性化的模型需求。正因?yàn)槿绱?，管理咨?xún)公司結(jié)合BI的軟件廠(chǎng)商共同為企業(yè)提供整體解決方案將成為BI市場(chǎng)的主流。

　　第二層：

　　不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合

　　第二個(gè)層次的BI是Business Integration,即不同信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合，這是BI的技術(shù)實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)。因?yàn)殡S信息系統(tǒng)在企業(yè)的普及，一個(gè)企業(yè)里一般存在大量不同類(lèi)型的管理軟件，如ERP、CRM、EIP、OA、CAD、CAPP、PDM等。每個(gè)管理軟件都會(huì)產(chǎn)生自己的管理數(shù)據(jù)，BI需要從不同的系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘這些數(shù)據(jù)，這就需要全企業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)則的統(tǒng)一。

　　現(xiàn)在主流ETL數(shù)據(jù)處理技術(shù)解決了這個(gè)問(wèn)題，ETL是數(shù)據(jù)抽取和轉(zhuǎn)換的中樞，ETL架構(gòu)的目標(biāo)是提供一個(gè)長(zhǎng)期的框架和基礎(chǔ)，允許企業(yè)在業(yè)務(wù)需求改變和擴(kuò)展的過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行維護(hù)，而充分利用ETL工具會(huì)幫助企業(yè)建立一個(gè)易于支持和維護(hù)的數(shù)據(jù)流水線(xiàn)處理流程。ETL工具從源系統(tǒng)中取得數(shù)據(jù)，然后存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)代理層，并依據(jù)需要轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)格進(jìn)行排序、去重、驗(yàn)證、標(biāo)準(zhǔn)化、清理、編碼譯碼、檢查、進(jìn)行數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)換和整合。在把不同的軟件系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合完成后，真正的數(shù)據(jù)智能分析才可以真正開(kāi)始。

　　第三層：

　　數(shù)據(jù)的智能分析

　　第三個(gè)層次的BI是Business Intelligence,也就是數(shù)據(jù)的智能分析，這才是現(xiàn)在我們真正意義上的BI。BI軟件將各業(yè)務(wù)單位的數(shù)據(jù)通過(guò)整合，建成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，然后采用商業(yè)智能手段為集團(tuán)統(tǒng)一視角把控、分析生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況和決策提供信息化輔助手段。BI是計(jì)算機(jī)技術(shù)(包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù))和企業(yè)管理技術(shù)(包括統(tǒng)計(jì)、預(yù)測(cè)等運(yùn)籌學(xué)方法)的綜合。BI可以在數(shù)據(jù)管理功能(從多個(gè)數(shù)據(jù)源為特定應(yīng)用領(lǐng)域的信息系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)機(jī)事務(wù)處理)、數(shù)據(jù)分析功能(具備聯(lián)機(jī)分析處理等多種數(shù)據(jù)分析功能、終端信息查詢(xún)和報(bào)表生成能力、數(shù)據(jù)可視化能力)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)功能(從大型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的知識(shí)的能力)、企業(yè)優(yōu)化功能(企業(yè)決策者可以根據(jù)從BI系統(tǒng)中得到的決策支持信息，增強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力)等方面為企業(yè)提供管理幫助。

　　鏈 接

　　部署B(yǎng)I的7個(gè)原則

　　1. 確保BI系統(tǒng)所用的數(shù)據(jù)是高質(zhì)量的。在數(shù)據(jù)的輸入、維護(hù)、處理以及存儲(chǔ)過(guò)程中都有可能引起數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤，而低質(zhì)量的數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果的錯(cuò)誤，也使得最終決策缺乏科學(xué)的依據(jù)。數(shù)據(jù)質(zhì)量保證是一個(gè)改善數(shù)據(jù)質(zhì)量的有效辦法，數(shù)據(jù)質(zhì)量保證不僅涉及到查找并修復(fù)丟失或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，還意味著保證不論數(shù)據(jù)來(lái)自哪個(gè)應(yīng)用程序、用于什么用途，都能為業(yè)務(wù)提供全面、一致而且適時(shí)的數(shù)據(jù)。

　　2. 對(duì)用戶(hù)進(jìn)行必要的培訓(xùn)。不僅在BI項(xiàng)目開(kāi)始之前要對(duì)用戶(hù)進(jìn)行培訓(xùn)，后期也應(yīng)該定期開(kāi)展培訓(xùn)。因?yàn)殡S著時(shí)間的推移，可能有新的使用者加入，而且對(duì)一些關(guān)鍵詞匯的定義也可能發(fā)生變化。

　　3. 迅速部署，然后在使用過(guò)程中根據(jù)需求逐步調(diào)整。不要花太多時(shí)間來(lái)開(kāi)發(fā)看似“完美”的報(bào)表，因?yàn)樾枨髸?huì)隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展而演變。初期只要能提供最關(guān)鍵的報(bào)表和分析功能就可以上線(xiàn)，然后在應(yīng)用中逐步完善。

　　4. 從一開(kāi)始就采取統(tǒng)一的綜合性的措施來(lái)建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。數(shù)據(jù)是BI的基礎(chǔ)和靈魂，數(shù)據(jù)的抽取和清洗是建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)的基礎(chǔ)性工作。通常數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)會(huì)有多個(gè)數(shù)據(jù)源，真正進(jìn)行數(shù)據(jù)的抽取和轉(zhuǎn)化之前需要認(rèn)真規(guī)劃。

　　5. 在項(xiàng)目開(kāi)始之前定義明確的投資回報(bào)率。要明確期望達(dá)到的目標(biāo)，然后每季度或半年檢查一次是否實(shí)現(xiàn)了這個(gè)目標(biāo)、需要做出什么調(diào)整。

　　6. 專(zhuān)注于一些重點(diǎn)業(yè)務(wù)目標(biāo)，而不要太分散，這樣可以集中力量達(dá)成目標(biāo)。

　　7. 永遠(yuǎn)不要因?yàn)槟阏J(rèn)為需要BI就購(gòu)買(mǎi)BI軟件。不要先購(gòu)買(mǎi)了BI軟件再去考慮哪些地方可能需要，而應(yīng)該是已經(jīng)明確在哪些地方需要應(yīng)用BI后再去購(gòu)買(mǎi)和部署。這個(gè)順序不能顛倒。