商业智能：为管理者“解惑”

商业智能：为管理者“解惑”

初明

企业中各式各样的数据是决策的基本依据，但随着企业中信息系统的多样化，不同系统生成的报表竟然会得出截然相反的结论，这到底是为什么？究竟哪些数据才是真实的？

信息化的困惑

一位新上任的大型国企老总曾经表达过这样的困惑。当他向下属提出，希望查看近十年企业的生产和运营数据时，他手边得到了各种各样不同的数据报表。这些数据报表大致可以分成两种类型：一种是两年前、即ERP上线之前的，这是一些简单、杂乱而又枯燥的数字；另一种是有了ERP以后的，数据变得清楚而有条理起来，但仍然有来自ERP、CRM、SCM以及计费业务等不同应用的数据和各种分析报告。

在仔细查看这些报表之后，这位国企老总惊讶地发现，不同的系统可以得出截然相反的两种结论。例如某一产品，它的动态成本反映在ERP系统和CRM、SCM系统里面相差很大，如果引用ERP和CRM里面的数据，它就是一款很成功、销量很好的产品，但在SCM里面来看，它的采购和物流成本过高，导致了这款看起来很成功的产品实际上是一笔赔钱的买卖。

更让他感到难以理解的是，正是由于这些来自不同系统的数据不够准确或不一致，给企业的前任领导提交了相当多顾此失彼的分析报告，导致了许多市场决策上的混乱和失误。在花费了大量时间和精力之后，这位国企老总困惑了：究竟哪些数据才是真实的？为什么对同一件事不同的系统会得到截然不同的结果？

困惑也好，困难也罢，我们已经不可能离开信息化了，问题是如何才能有效地解决信息化过程中存在的多个系统、跨数据库平台所带来的混乱？采用数据整合技术和商业智能技术！

过去人们通常把商业智能看成是一种技术手段或报告工具，而现在，商业智能已经被重新定义为战略性的企业应用。通过这些技术把全公司内多个来源的数据集成在一起，通过清洗和转换提高数据的质量、可用性和准确性，并在此基础上进行面向业务的分析, 进而为企业提交准确的决策依据，提升企业竞争力。

重新认识商业智能

显然，这样的困惑不止在一家国企出现，一些政府部门，如气象、农业、税务、海关，以及电信、金融机构等，也面临着同样的问题。原因何在？

总的来说，带来这些困惑的主要原因有两个：其一是缺乏对企业数据资产的集中整合，企业积累了几十年的历史数据以及不同应用系统产生的数据都是企业的宝贵财富，但由于不能很好地整合和提炼，各系统引用各自不同的数据源，产生出截然不同的结论，从而失去了分析的准确性和可靠性;另外一方面是缺乏基于业务主题的分析手段，越来越激烈的市场竞争迫使企业开始寻求更多的增值客户服务以及拓展新业务的机会。然而ERP的特点是按照固化、预先设定的流程进行分析，无法提供基于业务和商务主题所需要的灵活数据分析。

在企业部署商业智能系统是解决这些问题的有效途径！一般来说，商业智能应该包括以下几个层面：首先是数据的集中整合，包括对历史数据的整合和对不同应用系统产生的数据的整合，这是企业最有效利用数据资源的基础，它为企业的准确分析、决策提供了保障；在此基础上，我们需要对整合的数据进行管理、提炼，然后基于业务主题进行分析，为企业的决策提供支持，这种多角度、多主题分析可以帮助企业发现新的商机、发展新的业务，从而推动企业在激烈的竞争中脱颖而出。

在银行和电信业，已经有一些很好的例子来说明商业智能系统能够给企业带来的好处。例如，银行的储户可能有固定存款、外币存款、信用卡、国债等多种资产，这些数据分别存放在多个系统和服务器当中，过去储户需要基于多个账号进行资金管理，有没有可能向储户提供一种基于角色的管理呢？比如储户只需要输入自己的身份角色，银行就能马上提供出该储户的所有资金状况和相应的存取操作。这些新业务和增值服务正是引入数据整合之后的商业智能所要解决的课题。

在电信业，在开展诸如CDMA、彩信、小灵通等新项目时，服务提供商都需要新业务进行收益率、风险等内容的评估和预测。然而，无论是ERP还是CRM，都无法得到新业务必需的跨系统的数据分析。例如，使用彩信的人群可能有哪些？彩信的价格定在多少比较合理？某一项的收费如果降低10%会带来多大比例的业务量增长？这些新业务跨越多个系统和现有的架构，如果不能全面整合数据并进行实时分析，就很难及时捕捉到新的商机。

应用前景

最近几年，NCR、CA、IBM等公司提供的商业智能解决方案已经在国内的金融、电信等行业得到了应用，也取得了一些成功的经验。众多企业在实际部署和应用商业智能系统的过程中发现，在为企业开拓新业务、提供增值服务，寻求和把握新的商机方面，商业智能具有ERP、CRM等单一的系统应用所无法比拟的优势。而针对企业具体应用需求的不同，各厂商推出了各具特色的解决方案。

在这里，我们以CA公司的解决方案为例，分析商业智能系统的应用前景。CA的商业智能解决方案主要由数据整合、建模、清洗、抽炼、数据挖掘等技术以及在此基础之上的分析、 报告和商业智能门户组成。它首先对分布于企业范围内不同应用的数据进行集中整合，通过对异构条件下的企业数据资产进行抽取、变换和清洗，形成格式统一、能被不同系统所利用的数据。

然后对数据进行分析和呈现，它通过前端联机分析处理工具OLAP、高级领导信息系统构造工具Forest & Trees和报表工具Reporter等实现。通过OLAP实现对数据的实时分析，提供对各种数据需求的在线和动态分析，然后由高级领导信息系统构造工具，灵活地构建符合企业领导层习惯的前端界面，最后由报表工具Reporter快速、自动地生成各种图表提交给企业领导。通过直观、简洁的前端界面和报表，企业领导可以迅速得到需要查询和了解的信息，并从这些信息中迅速总结出有规律可循的情报，从而为及时调整策略、把握商机提供了准确的依据。

随着我国加入WTO之后的国际化市场竞争程度日趋白热化，企业急需开拓新的业务和增值服务以提高盈利能力和竞争力。在这个过程中，更要谨慎地面对和主动规避市场风险，提高对新商机的预测和分析能力。数据整合和商业智能技术正是一种能帮助企业规避风险、提高决策准确性的信息化技术，除电信、银行等行业之外，在国家各大部委机构以及制造业、服务业等大中型企业集团中，都有极为广阔的应用前景。

本文原载于计算机世界报