信息化應用新的熱點——商業(yè)智能

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商業(yè)智能（Business Intelligence，簡稱BI）是20世紀90年代末首先在國外企業(yè)界出現(xiàn)的一個術語，其表示為提高企業(yè)運營性能而采用的一系列方法、技術和軟件，簡而言之，它是能夠幫助用戶對自身業(yè)務經(jīng)營做出正確明智決定的工具?，F(xiàn)代化的業(yè)務操作，通常都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，如訂單、庫存、交易賬目、通話記錄、客戶和供應商資料、來自企業(yè)所處行業(yè)和競爭對手的數(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)增進對業(yè)務情況的了解，幫助我們在業(yè)務管理及發(fā)展上做出及時、正確的判斷，也就是說，怎樣從業(yè)務數(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，最終幫助企業(yè)達到經(jīng)營目標。

1 BI的技術體系

BI的技術體系主要有數(shù)據(jù)倉庫（DW：Data Warehouse）、聯(lián)機分析處理（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，許多基本報表可以由此生成，但它更大的用處是作為進一步分析的數(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)機分析處理（OLAP）是以海量數(shù)據(jù)為基礎的復雜分析技術。它支持各級管理決策人員從不同的角度、快速靈活地對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行復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)都需要再次進行選擇，具體的選擇方式與任務相關，挖掘的結果需要進行評價才能最終成為有用的信息，按照評價結果的不同，數(shù)據(jù)可能需要反饋到不同的階段，重新進行分析計算。數(shù)據(jù)挖掘的常用方法包括關聯(lián)分析、分類和預測、聚類、檢測離群點、趨勢和演變分析等，可以說，聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)倉庫之上的增值技術。

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

圖1

因此，BI是涉及一個很寬領域的集收集、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)查詢和報告、多維/聯(lián)機數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和可視化工具。

2 BI的應用

2.1 客戶分類和特點分析

根據(jù)客戶歷年來的大量消費記錄以及客戶的檔案資料，對客戶進行分類，并分析每類客戶的消費能力、消費習慣、消費周期、需求傾向、信譽度，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又要求最多的回報，然后針對不同類型的客戶給予不同的服務及優(yōu)惠。

2.2 市場營銷策略分析

利用數(shù)據(jù)倉庫技術實現(xiàn)市場營銷策略在模型上的仿真，其仿真結果將提示所制定的市場營銷策略是否合適，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

對各種類型的經(jīng)濟活動進行成本核算，比較可能的業(yè)務收入與各種費用之間的收支差額，分析經(jīng)濟活動的曲線，得到相應的改進措施和辦法，從而降低成本、減少開支、提高收入。

2.4 欺詐行為分析和預防

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

2.5 企業(yè)內(nèi)部更為廣泛的應用

網(wǎng)絡為BI軟件的廣泛應用提供了基礎平臺。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設備或其他PDA設備獲得客戶關系管理（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)生涯相關的人力資源分析報告。

2.6 企業(yè)外部的應用也將得到快速發(fā)展

企業(yè)將通過BI軟件向他們的供應商、客戶、股東、政府提供相關數(shù)據(jù)的訪問。如企業(yè)允許供應商訪問企業(yè)的供貨數(shù)據(jù)，供應商可以獲得諸如準時發(fā)貨情況、發(fā)貨差錯情況和產(chǎn)品質量等信息；政府機構通過訪問企業(yè)運作信息，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)不同的應用系統(tǒng)，如企業(yè)資源規(guī)劃（福州OA）、客戶關系管理（CRM）、供應鏈管理（SCM）、辦公自動化（OA）、電子商務（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，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就會成為無源之水，無本之木，但BI的價值又在這些系統(tǒng)之上，因為它可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后隱藏的商機或威脅，獲得洞察力，了解企業(yè)和市場的現(xiàn)狀，把握趨勢，識別異常情況，理解企業(yè)業(yè)務的推動力量，認清正在對企業(yè)的業(yè)務產(chǎn)生影響的行為及影響程度如何等。

4 BI的應用實施

企業(yè)在實施BI技術時，有兩種方法可供選擇：一種較穩(wěn)妥的方法是從企業(yè)中某一個局部的商業(yè)需求開始，嘗試著進行BI的實施。這種方法容易實現(xiàn)，回報快，三年ROI（投資回報率）較高；另一種方法則是在企業(yè)所有領域全面實施BI，以支持企業(yè)的所有業(yè)務過程，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)設計和系統(tǒng)維護與管理三個階段。

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、邏輯信息模型設計、BI 系統(tǒng)結構設計等步驟。

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、財務風險分析與電子商務分析等等。

信息來源分析要對可能的信息來源進行調(diào)查，包括從顧客服務、商品銷售、存貨采購、會計財務、人力資源、推廣促銷、市場調(diào)查與電子商務等相關系統(tǒng)中考察可以收集的信息源。

邏輯信息模型設計主要的工作是從已經(jīng)聯(lián)機的信息系統(tǒng)中，找尋可用于信息分析的相關資料檔案，并且與企業(yè)各項業(yè)務分析中的系統(tǒng)需求功能相比照，設計與匯集可符合企業(yè)需要的邏輯信息模型。

BI系統(tǒng)結構設計包括確定硬件與軟件組成，設計信息從來源系統(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)挖掘工具進行分析預測，使終端用戶存取數(shù)據(jù)更有效率。

4.2 BI系統(tǒng)設計

BI系統(tǒng)設計，包括實體數(shù)據(jù)模型設計、ETL設計、數(shù)據(jù)挖掘方法設計、終端程序設計（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、定時地到來源數(shù)據(jù)庫中抽取信息。數(shù)據(jù)轉換則是將不一致的數(shù)據(jù)，根據(jù)規(guī)則轉換為具有一致性的數(shù)據(jù)，裝載在BI的轉換程序服務器上自動進行。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)生改變的項目，并對裝載時產(chǎn)生的錯誤進行處理。數(shù)據(jù)挖掘方法設計即根據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的特點，選擇適用的挖掘算法，如可采用貨籃分析、時間序列分析、聚類分析、決策樹方法、遺傳算法等。終端用戶應用系統(tǒng)設計用于確定以何種形式將聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘分析的結果呈現(xiàn)給用戶。

4.3 BI系統(tǒng)維護與管理

BI系統(tǒng)維護與管理，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。這里涉及兩個層面：第一是維持與管理BI系統(tǒng)與其支持結構（數(shù)據(jù)庫管理、安全管理、效能管理）所需的基本功能；第二是從技術及商業(yè)的角度來探討B(tài)I系統(tǒng)配置是否達到最佳。從技術的角度而言，包括檢查邏輯與實體數(shù)據(jù)庫設計，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，以及獲得的投資報酬。

在歐美發(fā)達國家，以數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘為基礎的BI應用首先在金融、保險、證券、電信、稅務等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)密集型行業(yè)取得成功。由于經(jīng)濟全球化，打破了國際上存在的種種壁壘，消除了國家保護，卓有成效地驅動了國外數(shù)據(jù)倉庫的增長，隨著知識經(jīng)濟的發(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，制定相適應的政策，增強企業(yè)的競爭力，這些都極大促進了其BI的發(fā)展。

國內(nèi)BI起步不久，但電信、金融、證券、稅務、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)了迫切的應用需求，BI正在從部門級應用進化成為企業(yè)級應用，從企業(yè)內(nèi)部應用進化為向全局應用。因此可以預計，在二十一世紀，BI在我國會有廣闊的應用前景，它將成為信息應用的新熱點。（萬方數(shù)據(jù)）