高科技行销泰斗麦肯纳在其著作《即时行销革命》中认为,信息技术促使时间与空间瓦解,企业必须采用即时管理,以满足客户需求;而实现即时管理的企业,又必须以获得即时信息为根基。即使信息加工后成为企业经营的“知识”,要想把即时信息、知识进一步与企业的经营目标相结合,MES、ERP等信息系统就无法胜任了,这就需要商业智能(BI,business intelligence)了。
一、商业智能的概念
商业智能是什么?简而言之,它是能够帮助用户对自身业务经营做出正确明智决定的工具,是决策支持系统的最新技术和最新发展,BI=DB(数据库)+Dw(数据仓库)+OLAP(在线分析处理)+DM(数据挖掘),是多种技术的集合,是人工智能技术的最新方法。BI是在ERP等信息管理工具基础上提出来的,是基于信息技术构建的智能化管理工具,它可以实时地对ERP、CRM、SCM等管理工具生成的企业数据进行各种分析,并给出报告,帮助管理者认识企业和市场现状,做出正确的决策。
商业智能的技术体系主要有数据仓库(Dw)、在线分析处理(oLAP)以及数据挖掘(DM)三部分组成。数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库(DW)就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。
在线分析处理(oLAP)技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来,能够真正为用户所理解的并真实反映数据维特性的信息,进行快速、一致、交互地访问,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
数据挖掘(DM)是一种决策支持过程,它主要基于AI、机器学、统计学等技术,高度自动化地分析企业原有的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。
二、商业智能的管理模式
商业智能如何协助管理?首先是基于目标管理(MB0,maIlagementby objective)。一个企业可能有上百个绩效目标。基于横跨全企业的信息系统,辅以撷取自外界的资料,商业智能系统能即时计算跨组织的绩效目标,与同行业或工业标准相比较,便于企业了解自身的竞争优势。
商业智能系统第二种协助管理的方式是基于例外管理(management by exception)。由于能即时而持续地计算各种绩效目标,商业智能系统可监测其与计划目标的偏差。当偏差过大时,系统立即以各种通讯方式,比如电子邮件,来通知负责主管。例外管理可与工作流技术相结合,进一步使整个例外处理自动化。
商业智能系统第三种协助管理的方式是基于事实管理。无论目标或例外,背后支持的力量皆来自于事实。维持企业营运的EI冲系统在每目的交易之中,累积了无数的事实与知识。商业智能系统将企业目标与例外结合事实,使主管得以进一步分析原因或趋势,查询并探测相关信息。
三、商业智能的意义
企业要能维持竞争优势,持续改进流程与精确的商业决策是相辅相成的两把利剑。正确的信息才能引导合理而高效率的企业流程。再结合先进的信息技术,流程再造就能将无附加值的活动消弥于无形,经营成本将降至最低。改造过的企业流程能提供整合而有效的即时信息,协助提升决策质量。优质的信息与合理的流程形成良性循环,能够持续进行企业改造。整合企业流程与商业决策的关键在于信息系统。一般现代化的业务操作,通常都会产生大量的数据,如订单、库存、交易账目、通话记录、及客户资料等。如何利用这些数据增进对业务情况的了解,帮助我们在业务管理及发展上作出及时、正确的判断,也就是说,怎样从业务数据中提取有用的信息,然后根据这些信息来采取明智的行动。这就是商业智能的课题。商业智能系统使用户在决策分析的过程中把注意力集中在分析的数据上,引导用户对数据从不同层次、不同角度、不同时期进行观察和分析。层次分析与角度分析交互进行,从而得到产生结果的内在原因,提示数据之间隐含的关系,真正做到辅助经营决策,使决策依据数据化,保证决策结果的科学化。
四、商业智能的发展趋势
随着商业智能技术与企业绩效管理相结合,商业智能的应用已经从部门为中心上升到以整个企业为中心的高度。从目前的现状来看,商业智能的发展前景比以往任何时候都更显得光明,主要集中在以下几个方面。
1.由报表中心发展到仪表盘
多年来,查询与报表生成已经成为商业智能的“面包和黄油”。不过,仪表盘、度量、关键绩效指标等已经成为管理和跟踪企业绩效的信息元素。这些信息的可得性是企业绩效管理的关键因素。当仪表盘上那些离散的元素连接起来,形成更深层次的信息智能时,我们便打开了绩效管理性能的突破之门。
2.统一的查询、分析和报表生成
用户想要的是简单、直接、集中地了解和管理他们的企业绩效。对于IT厂商来说,技术开发的目标应是简化信息查询、分析及信息报表生成的程序,提供可以推动用户企业绩效提高的见解。
3.信息可视化的发展
信息可视化在商业智能当中一直扮演着重要的角色,主要体现在信息展示和信息分析方面。今后,厂商将会开发一些新技术,推动数据(尤其是大容量数据)可视化的发展进程,以提供更优的洞察力,并将重点集中在如何提供突破性的业务见解。
4.适时性和即时性分析
目前,支持即时/适时企业基础设施的技术正处于发展的早期阶段,用户对该技术的采纳和使用正处于了解之中。下一步,即时事件监控和管理将从简单的条件触发向更复杂的启发式模式发展,从而传达更多的即时观点。这些系统的用户可以是人也可以是其他系统。