大型零售企業(yè)怎樣選擇商業(yè)智能解決方案

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隨著中國大型連鎖零售企業(yè)開始規(guī)模化經營和跨區(qū)域發(fā)展，信息技術的應用廣度與深度在不斷擴大，并已經逐步成為現代商業(yè)的核心競爭力，“用IT去做零售業(yè)”已經逐漸成為零售業(yè)的重要經營理念之一。

近年來，我國的零售業(yè)正處在成長與巨變的風口浪尖，呈現出如下發(fā)展趨勢：零售變革速度加快，市場空間飽和，新舊產業(yè)形態(tài)并存，外資企業(yè)長驅直入，企業(yè)經營日趨同質化，贏利模式單一等。零售企業(yè)迫切需要提高自身的核心競爭力，其主要策略是外拓和內斂。外拓主要是指通過并購和自營店面數量的擴張實現規(guī)?；l(fā)展。內斂則是通過加強IT信息化建設來實現內涵式增長。

隨著中國大型連鎖零售企業(yè)開始規(guī)模化經營和跨區(qū)域發(fā)展，“用IT去做零售業(yè)”已經逐漸成為零售業(yè)的重要經營理念之一。

如何培養(yǎng)忠實的消費群，并充分挖掘客戶信息中所蘊藏的商業(yè)價值，如何用數據為企業(yè)的經營提出實時的決策指導，已經成為零售企業(yè)長足發(fā)展的迫切需求，也是零售企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。根據國內、外相關行業(yè)的應用經驗以及IT技術的應用和發(fā)展，解決這一問題的最好方式就是利用商業(yè)智能(Business Intelligence，BI)技術為企業(yè)提供商業(yè)決策所需要的信息。

商業(yè)智能是指通過對數據的收集、整理和分析，進而從數據中獲取有用的信息，然后結合行業(yè)經驗把信息進一步轉換為知識。其目的是使企業(yè)的各級決策者把重大的商業(yè)決策建立在信息和知識之上，而不是完全建立在經驗之上。

商業(yè)智能解決方案是以數據倉庫或數據挖掘技術為核心的IT系統解決方案的通稱。

實施數據倉庫系統

數據倉庫系統是個龐大而復雜的系統，它集成了企業(yè)內部多個業(yè)務系統的數據，并且為企業(yè)范圍內不同部門、各級分支機構提供了大量的分析應用功能，因而在數據倉庫的實施過程中，需要做好詳細的規(guī)劃和設計工作。數據倉庫系統的建設通常遵循“統一規(guī)劃、分步實施”原則進行，在實施路線圖的指引下，分階段實施，逐步提高企業(yè)的決策分析能力。通常數據倉庫系統的實施分為以下幾個階段。

1.需求及信息系統現狀分析

主要包括兩部分內容：一是分析企業(yè)現有信息系統的現狀，包括平臺架構、應用功能、主要用戶、數據狀況等;二是收集和整理來自各級機構或部門用戶的業(yè)務需求，這些需求包括他們所關心的業(yè)務問題、業(yè)務目標、分析方法和展現形式等。

2.模型設計及應用設計

數據模型設計是數據倉庫建設的重要工作之一。數據模型類似于倉儲中的貨架，它規(guī)劃和管理著數據倉庫中的數據。因此，設計完整和規(guī)范的數據模型，可保證數據的可用性和有效性。

在進行應用設計時不僅要考慮業(yè)務需求，還要照顧到用戶的使用習慣。為更好地輔助用戶進行各類管理決策，通常需要設計出最有針對性的實現方式，例如，為了幫助用戶識別業(yè)務問題的關鍵癥結，可以采用分析路徑的方式，引導用戶由點到面、逐步深入地進行業(yè)務狀況的分析。

3.ETCL及應用開發(fā)

完成模型設計及應用設計后，進入開發(fā)階段，根據數據模型及應用設計規(guī)劃，完成業(yè)務系統數據的抽取轉換和加載,完成報表、查詢、多維分析等應用功能。

ETCL階段很重要的工作是做好數據的清洗和整理，也就是ETCL中“C”。數據倉庫系統的數據來源多樣，涉及到企業(yè)內部各種業(yè)務系統，這些業(yè)務系統無論是建設時間、應用功能、用戶群、平臺等都非常不一致，這也就帶來了業(yè)務邏輯的定義、術語的使用等的不統一，數據清洗工作就是要完成這些不同業(yè)務涵義數據的清洗和轉換。

為有效地做好數據清洗工作，需要對源數據做大量的分析，主要的手段包括數據庫分析和數據挖掘中用到的一些數據質量分析的方法。應用這些方法考察各業(yè)務對象屬性的特征，包括統計數據分布，如均值、方差、最大最小值、分位數等，以及通過折線圖、頻率分布等形式來審核業(yè)務屬性的分布狀況等。

4.系統測試及驗收階段

測試階段是保證系統最終是否可被交付用戶使用的重要環(huán)節(jié)，通過測試來檢驗系統是否滿足各項設計指標，包括ETCL所需的時間、最大并發(fā)用戶數、查詢響應時間等，數據的正確性驗證也是測試階段非常重要的一項工作。（來自互聯網）