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????商業(yè)智能把數(shù)據(jù)變?yōu)橹R(shí)，用知識(shí)幫助決策

????作者：李全偉

????曾有一段時(shí)間,，沃爾瑪公司在美國的店面經(jīng)理發(fā)現(xiàn)一種現(xiàn)象: 每周啤酒和尿布的銷量都會(huì)有一次同比攀升,，但一時(shí)搞不清是什么原因。后來,，沃爾瑪運(yùn)用商業(yè)智能（Business Intelligence,，簡稱 BI）技術(shù)發(fā)現(xiàn)，購買這兩種產(chǎn)品的顧客幾乎都是 25 歲到 35 歲,、家有嬰兒的男性,，每次購買時(shí)間均在周末。沃爾瑪在對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)分析后得出,，這些人習(xí)慣晚上邊看球賽,、邊喝啤酒，對(duì)于要照顧的孩子,，為了圖省事就用一次性尿布,。得到結(jié)果后，沃爾瑪決定,，把這兩種商品集中擺在一起,，結(jié)果銷量有了顯著增加。

????這是一個(gè)運(yùn)用 BI 技術(shù)的典型例子。在如今的商業(yè)環(huán)境中,，企業(yè)面臨大量的數(shù)據(jù),，如何在這些看似雜亂無章、錯(cuò)綜復(fù)雜的信息中理出頭緒,，分析提煉出知識(shí),，從而幫助企業(yè)管理者做出及時(shí)、正確的決策,，最終讓企業(yè)占領(lǐng)先機(jī),、取得競爭優(yōu)勢(shì)，正是 BI 的用武之地,。最早正式提出 BI 概念的,，是美國市場(chǎng)調(diào)研公司 Gartner Group，當(dāng)時(shí)是在 1996 年,。簡單地說,，商業(yè)智能是通過收集、存儲(chǔ),、挖掘和分析數(shù)據(jù),，為決策者提供相應(yīng)的決策依據(jù)。負(fù)責(zé)商業(yè)智能業(yè)務(wù)的微軟（中國）有限公司副總經(jīng)理孫建東進(jìn)一步解釋說,，時(shí)至今日,，BI 已經(jīng)成了一種定量數(shù)據(jù)分析管理技術(shù)，將存儲(chǔ)于各種商業(yè)信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成知識(shí),， 向企業(yè)各級(jí)管理者尤其是 CEO 提供決策支持,，從而提高決策效率和水平。在西方,，像沃爾瑪一樣運(yùn)用 BI 技術(shù)幫助決策,，在企業(yè)中已經(jīng)比較普遍，許多企業(yè)的 CIO（首席信息官）把 BI 作為最優(yōu)先選擇的三項(xiàng)信息技術(shù)之一,。

????BI 近年來逐漸成為熱點(diǎn),，可以說是企業(yè)信息化發(fā)展到一定著度的必然。BI 能夠運(yùn)算大量信息,，然后為企業(yè)找出市場(chǎng)趨勢(shì)和經(jīng)營上的問題,，并發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)的新機(jī)會(huì)，這正是企業(yè)一直以來都在尋找的軟件,。對(duì)于 BI 的應(yīng)用,，幾乎每個(gè)企業(yè)都需要，但大規(guī)模的市場(chǎng)分析主要集中在競爭激烈的生活消費(fèi)品行業(yè),、零售業(yè)以及金融服務(wù)業(yè),，如銀行,、保險(xiǎn)等行業(yè)。

????一個(gè)有遠(yuǎn)見,、有價(jià)值的公司,，跟一個(gè)普通公司的區(qū)別到底在哪里？對(duì)于數(shù)據(jù),，幾乎所有的企業(yè)都擁有,，有的甚至非常龐大。實(shí)際上,，對(duì)于這些數(shù)據(jù)的有效應(yīng)用,，不同的企業(yè)差別很大。有的公司能夠靠這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生更大的價(jià)值,，有些公司卻讓其躺在數(shù)據(jù)庫里“睡大覺”,。“一個(gè) CEO 可能對(duì)具體技術(shù)不了解,，但如何在 IT 上投入,，并把其中的價(jià)值應(yīng)用最大化，很關(guān)鍵,。” 微軟的孫建東說,，現(xiàn)在企業(yè) IT 的現(xiàn)狀是,，不同的部門都建立了不同的系統(tǒng)，比如財(cái)務(wù)系統(tǒng),、人事管理系統(tǒng),、企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）、供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)（SCM）,、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)（CRM）等,，投入都比較大，但存在信息孤島現(xiàn)象,，各個(gè)系統(tǒng)之間沒有一個(gè)有機(jī)連接,，所有的數(shù)據(jù)都是分部門存在的。如果 CEO 做一項(xiàng)決策時(shí)能夠參考的數(shù)據(jù)資料不統(tǒng)一,，數(shù)據(jù)資料很難幫助決策,。

????一家公司在一次市場(chǎng)宣傳活動(dòng)中投入 2,000 萬元廣告經(jīng)費(fèi)，卻很難搞清提高了多少業(yè)績,。這是因?yàn)閷?dǎo)致業(yè)績提高的因素太多了,，可能是減價(jià)、廣告,、培訓(xùn)銷售人員,，還可能是銷售旺季,、競爭對(duì)手較弱等，其中的組合太多了,。公司規(guī)模越大,，組織越龐大，這種影響因素就越多,。沒有 BI 系統(tǒng)的企業(yè)靠的是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)去決策,，就像瞎子摸象、似是而非,，很難把握效果,。而 BI 卻能讓數(shù)據(jù)說話，分析出哪種因素起到了關(guān)鍵作用,，從而幫助 CEO 作出下一步的決策,。曾有一家手機(jī)生產(chǎn)商想要降價(jià)，進(jìn)一步促銷某款高檔手機(jī),，但通過 BI 技術(shù)分析后,，得出購買這種手機(jī)的目標(biāo)顧客對(duì)價(jià)格并不敏感，反倒是他們把擁有這種手機(jī)當(dāng)作身份和品位的象征,，如果冒然降價(jià)反而不利于該手機(jī)的銷售,。

????Gartner Group 調(diào)查發(fā)現(xiàn)，企業(yè)競爭優(yōu)勢(shì)的大小,，一定著度上取決于其收集和分析數(shù)據(jù),、制定和執(zhí)行決策這兩方面所花時(shí)間的多少。企業(yè)在應(yīng)對(duì)變化,、需要作出決策時(shí),，一般都經(jīng)歷上面的兩個(gè)方面、四個(gè)過著,。沒有 BI 系統(tǒng)的公司,，大量的時(shí)間會(huì)花在收集和分析數(shù)據(jù)信息這兩步上，只有很少的時(shí)間花在制定和執(zhí)行決策上,，因?yàn)樵谙鄬?duì)固定的時(shí)間內(nèi),，前面花費(fèi)時(shí)間太多，肯定會(huì)影響后面的決策時(shí)間,。這種情況下所做的決策,，質(zhì)量很難保證。而擁有 BI 系統(tǒng)的公司恰恰相反,，因?yàn)橘Y源的合理分配,，決策效率會(huì)非常高，取得的效果也截然不同,。

????美國紅羅賓漢堡連鎖店購買了一套 BI 系統(tǒng),，為企業(yè)追蹤營銷活動(dòng)成果,，并監(jiān)督每家分店的漢堡銷售情況。結(jié)果,，紅羅賓很快就發(fā)現(xiàn)自己浪費(fèi)了太多錢購買一種白色醬料,，這種醬料其實(shí)根本就沒有人吃。于是,，紅羅賓決定自己研發(fā)醬料,，不再向外購買。還有一家冰激凌生產(chǎn)商,，總是聽到顧客對(duì)產(chǎn)品的抱怨,，而產(chǎn)品的質(zhì)量沒有問題，一直不知道原因所在,。最后還是靠 BI,，通過分析知道了問題出在產(chǎn)品的外包裝上，由于包裝上冰激凌圖片放的水果數(shù)量較多,，而實(shí)際產(chǎn)品并沒有那么多,，這個(gè)因素導(dǎo)致了顧客的不滿。后來改變包裝后,，顧客的抱怨也就停止了,。

????作為一種信息化技術(shù)之一，BI 并不太復(fù)雜,。其技術(shù)實(shí)現(xiàn)過著為: 根據(jù)不同企業(yè)的業(yè)務(wù)模型建立數(shù)據(jù)倉庫,，在搜集原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行抽取,、凈化、轉(zhuǎn)換和裝載,，在數(shù)據(jù)倉庫中通過一系列的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,、多維分析，分主題提煉出各種有用的信息,，以可視化的形式展現(xiàn)給決策者,，為企業(yè)決策提供依據(jù)。具體而言,，BI 包括數(shù)據(jù)倉庫,、聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘在內(nèi)的用于統(tǒng)計(jì)和分析商務(wù)數(shù)據(jù)的先進(jìn)信息技術(shù),。數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)面向主題的,、集成的、隨時(shí)間變化的,、非易失的,、主要用于決策支持的數(shù)據(jù)集合,。在 BI 中，最有價(jià)值的是數(shù)據(jù)挖掘,，又稱“知識(shí)發(fā)現(xiàn)”（Knowledge Discovery in Database,，簡稱 KDD），是從大量數(shù)據(jù)中抽取有意義的,、隱含的,、以前未知并有潛在使用價(jià)值的知識(shí)的過著。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)多學(xué)科交叉性學(xué)科,，涉及統(tǒng)計(jì)學(xué),、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫,、模式識(shí)別,、可視化以及高性能計(jì)算等多個(gè)學(xué)科。

????一個(gè)典型的 BI 系統(tǒng),，首先需要比較大的數(shù)據(jù)處理量,。BI 可以把財(cái)務(wù)、進(jìn)銷存,、運(yùn)輸,、市場(chǎng)、競爭對(duì)手等物理數(shù)據(jù)庫變成一個(gè)邏輯數(shù)據(jù)庫,?？梢园堰@個(gè)數(shù)據(jù)庫通過圖表形式及時(shí)表現(xiàn)出來。到這一步時(shí),，數(shù)據(jù)還只是信息,，怎么變成知識(shí)，需要通過在線,、多維的分析工具和不同的數(shù)據(jù)模型,，得出能夠幫助企業(yè)作決策的知識(shí)。BI 最有價(jià)值的還是分析和預(yù)測(cè)功能,，通過對(duì)數(shù)據(jù)信息中一些規(guī)律性行為預(yù)見未來趨勢(shì),。當(dāng)然，這種預(yù)測(cè)也是為決策者提供參考信息,。

????微軟（中國）的孫建東說,，相對(duì)于復(fù)雜的 ERP、SCM 來說,，BI 系統(tǒng)并不需要太大的投入,，且實(shí)施也不復(fù)雜，不需要改變現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu),。目前,，許多企業(yè)已經(jīng)建有數(shù)據(jù)庫,，許多數(shù)據(jù)早已存在企業(yè)當(dāng)中，只是沒有產(chǎn)生價(jià)值,。

????與許多信息化項(xiàng)目類似,，企業(yè)在實(shí)施 BI 系統(tǒng)時(shí)，一定要做到管理層高度重視,，并目標(biāo)明確,，看自己的企業(yè)是不是擁有大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是不是處于雜亂無章的情況,，在決策時(shí)是不是還處于想當(dāng)然的階段,。如果是這樣，就應(yīng)考慮上馬 BI 系統(tǒng),。此外,，由于 BI 針對(duì)企業(yè)整體經(jīng)營情況，所以必須堅(jiān)持“一把手工著”,。只有高層領(lǐng)導(dǎo)重視,，才能使 BI 實(shí)施獲得成功。特別值得注意的是,，BI 本身是企業(yè)在信息化具備一定基礎(chǔ)的條件上出現(xiàn)的一種管理方法,，要求企業(yè)的數(shù)據(jù)庫等基礎(chǔ)工作必須到位。

????現(xiàn)在國內(nèi)企業(yè)應(yīng)用 BI 并不太多,，但市場(chǎng)前景非常巨大,。一般來說，企業(yè)應(yīng)用 BI,，分為數(shù)據(jù)共享,、分析和預(yù)測(cè)三個(gè)層次。目前,，有些國內(nèi)企業(yè)把提供各種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)作為 BI 的最基本功能,，也就是核心功能，這也是它們根據(jù)實(shí)際情況作出的必然選擇,。據(jù)山東建行信息中心統(tǒng)計(jì)，其數(shù)據(jù)倉庫每天分析出來的結(jié)果就有 400 多張報(bào)表,，涵蓋了全行的 285 個(gè)核算機(jī)構(gòu),，產(chǎn)生了大約 8 萬多個(gè)分析結(jié)果。這 8 萬多個(gè)分析數(shù)據(jù)為各級(jí)管理人員提供了決策參考,?？梢灶A(yù)計(jì)，隨 BI 應(yīng)用的不斷深化,，它對(duì)企業(yè)各級(jí)管理者的幫助會(huì)越來越大,。