商业智能项目五要素

佚名

在日益激烈的市场环境中，如何提高企业在数据信息中发现商机的能力，并有效地利用在商业管理和决策中，已经成为每个企业直面的问题之一。越来越多的企业管理者开始借助商业智能技术去发现商务运营过程中存在的问题。随着信息技术的进步，商业智能正在渗入企业管理的各个方面，并发挥着越来越重要的作用。

商业智能也称作商务智能或商业智慧，即BI（Business Intelligence），它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商数据，来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其它外部环境中的各种数据。而商业智能可以从操作层、战术层和战略层三个维度辅助企业业务的经营决策。

想要做好BI项目，要把握哪些要素呢？把需求分析做好仅仅是成功的一半。因为要把需求解决好并付诸实践，还有很多细节需要处理。在项目初始阶段，需要把重心放在项目范围和需求上。

对BI项目来说，很多项目的失败都是由于需求不清引发的。不论是报告、进度板、还是其它实时通讯手段，如果缺乏实施主体决策者的支援，这些手段的价值趋同于零。只有项目决策与运营战略相一致，才能事半功倍。

宏观把控战略一致性

BI项目必须先得到公司高层的肯定，因为项目运作起来会涉及到公司各个层面。同时，要理解好战略驱动需求对BI项目的要求，只有对客户的商业战略有一定了解后，才能够在做需求时提出有意义、有深度的问题，从而使项目一开始就找准冲刺目标。

绩效评估

举例来说，如果一间工厂选择的战略是“操作精良和成本低”，那么结果会是什么呢？管理层的主要决策都将集中于控制成本，透过供应链优化、降低赤字等方式达成。在这种情况下公司会建立起相应的KPI指标清单。而如果选择的是“客户为上”策略呢？那么企业的重心会放在研究客户，增加客户参与度等方面。KPI指标也会更多地着重于重复销售、客户关系、单客户利润等方面。一个综合的BI策略需要制定一系列分析计划来验证选定的战略，这通常会涉及到绩效管理和发展规划管理，比如：使用平衡计分法、成长占有率矩阵、应用信息经济学等方法来对战略进行评估和对改进空间进行拟定。

横切关注点和利益相关者

这是BI特殊需求处理时另一个关键点。简单来说，如果希望从BI项目中获得最大的成功，必须争取获得所有利益相关者的认可，并且不论职位高低对每一个人的意见都考虑周全。例如前述的工厂中，一线管理者关注的是生产线上机器维护停工时间对产出的影响，部门总裁级别的人员则更关注每项业务总的生产力。因此尽管这些利益相关者的最终目标都是为了产出，但是其对数据的偏好则大为不同。所以在考虑BI数据方案时，要全面考虑各方的关注点而不能以偏概全。很多企业都对数据访问有着严格的权限管理，因此BI系统必须能在既保障敏感数据安全性的同时又能确保该系统能为全员服务。因为一线的生产工往往更容易提出实质性问题和给出实际解决方案。

数据

BI项目的成功取决于能否拥有一个对所有数据进行有效整合的方法。这些数据或来自不同的运营部门，或存在于各式分析数据库，甚至是企业外的公开数据。在最差的情况下，如果一个企业存在两个不同版本的重要数据，那么就得注意了。在这种情况下，最好还是先执行主要数据管理后再推行BI系统。谁也不想看到开重要会议的时候，有两份完全不同的报告同时呈现。

区域性营销

尽管商业智能已经在许多企业得到广泛应用，但是商业智能应用依然存在一个比较突出问题，那就是大量的数据仓库中的非结构数据含有地理信息，也就是带有区域性特征，而许多商业智能系统并不能很有效地处理这些带有位置属性的信息。这种区域性特征往往会成为影响企业管理水平的提升和效益增加的重要的因素。例如：确定邮件寄往不同邮区，该如何选择最佳送货路线？根据不同区域的居民数量、客戶流量及发展趋势，该如何选择新店开发地址？许多成功应用的案例表明，在运用商业智能进行数据挖掘的过程中，往往必须考虑地理信息因素。BI项目的成功取决于能否拥有一个对所有数据进行有效整合的方法，这些数据或来自不同的运营部门，或存在于各式分析数据库，甚至是企业外的公开数据。通过智能分析工具和GIS工具来整合处理这些数据，常常会产生增值效益。