商务智能（BI）在制造业“开花结果”（AMT研究院 徐嵩泉）

商务智能（BI）的来龙去脉

BI（Business Intelligence）目前在中国，再次推动企业信息化向前发展，以前只听说银行、电信这些客户众多的大企业存在应用商务智能的经验，而现在商务智能则开始向大型制造业、零售业等行业进行扩展了。国际上，商务智能已经在制造业有着广泛的应用，中国出现这样的趋势也是全球化发展的必然结果。我们来研究一下BI的发展演变过程。

作为正式的概念，BI是由美国Gartner公司的分析师霍华德?德莱斯纳（Howard Dresner）于1989年首次创造的这个名词，而早在1985年，美国宝洁公司就已经设计并开始利用类似商务智能的信息体系了。然而从概念到大规模的推广，还是有很长一段路要走。1996年，Gartner公司提出了信息民主的概念以后极大地推动了BI的应用，它认为商务智能是“使企业在竞争市场中保持领先地位的关键所在。正确的商务决策是以准确和及时的信息为基础的，而不是靠直觉。数据分析、报告及查询工具可帮助企业用户成功穿越数据海洋，并从中得到有价值的综合信息。”

在这个过程中不能不提到两个标志性的事件，1991年，世界数据仓库之父比尔?恩门出版了《建立数据仓库》一书；1993年：发明了关系数据库的美国人埃德加?考德等发表了一篇名为“为分析用户提供OLAP（在线分析处理）”的论文，文章指出了多维概念模型的重要性，为企业的数据收集、管理、处理和表达提供一种多维的解决方案，以便进行分析和管理。应该说这些技术方案的成熟，为BI的应用奠定了坚实的基础。

自从关系数据库出现以后，面向事务处理的信息系统迅速发展，然而当人们初步设想从数据中提炼知识，却发现难以实现，而原因往往是找不到完整的数据，因为业务数据存储在分散的、异构的数据库中。所以人们开始思考把数据格式统一并集中到一起的方法，这就是数据仓库（Data Warehouse）的由来。随着DW的出现，就出现了数据挖掘（DataMining）的概念。然而DM仅仅是产生了一堆统计报告，管理人员往往发现这些报告没有用，或不适用，无法对企业的经营决策带来帮助，于是数据库营销出现了。BI开始与CRM相结合，对客户的购买行为进行有针对性的统计，并发现其中的规律，从而为企业的营销管理决策提供支持。为了更好地与企业的业务流程结合，报告展示层面的技术不断完善，并达到了可以定制和设计数据分析模式的高度，直接为企业提供上至战略规划，下至业务操作的支持。

综上所述，我们看到BI的产生和发展，正是数据分析与企业运营、业务流程紧密结合的过程，为企业创造持续的竞争优势。下图反映了BI的整体构架，自下往上来看，我们可以看到BI系统的发展历史。

BI是数据分析与企业运营紧密结合的发展过程（来源：Gartner）

因此，我们从技术上可以给商业智能下一个定义：由数据仓库、数据挖掘、数据分析、查询报表、数据备份和恢复等功能组成的，为企业决策提供支持的技术解决方案的整合体。

据有关资料显示，全球BI市场预计在2007年达到45亿美元，对于BI厂商来说仍然充满商机。可以预计，BI的应用必然会与企业经营的业务流程越来越紧密地结合在一起，并且从CRM开始向ERP、SCM等众多业务领域进行渗透。

商务智能可以为制造业带来什么？

商务智能通过挖掘业务数据中的规律，也就是知识，来指导企业的商务实践。而业务数据来源于具体的业务流程，经过商务智能系统“冶炼”后，形成的业务知识最终也是回到流程中去，来影响企业决策，所以商务智能必然要和业务流程紧密地结合在一起。

商务智能刚开始的时候在电信、银行部门十分流行，并主要是用于客户数据的分析，是因为这些行业具有大量的个人用户信息需要维护和分析。可以看出，BI能发挥作用的地方首先需要大量的数据积累，其次数据信息的分析能够支持企业相应环节的决策，这一点尤其重要，因为它是BI的根本目的之所在。那么BI对于制造业又有哪些作用呢？我们可以从分析制造业的数据基础出发来考虑。

制造行业的数据大多数集中在ERP中，大型制造企业需要管理大量的原材料、半成品、产成品，同时也是需要大量的战术性决策，如何避免原材料短缺和库存积压？如何有效地管理供应商？如何更快地推出更好的新产品？如何降低次品率、提高产品质量？如何有效地安排生产？等等。那么数据支持这些决策吗？我们看到制造业公司拥有大量的库存信息、供应商合同、QC的质量报告、生产计划等各种数据，这些数据有些已经结构化，有些还没有，如何利用好它，为企业决策服务，既是制造型企业的困惑，也是企业提升业绩的机会。

商务智能可以帮助制造业在如下领域开展活动：

n         降低库存成本，在保证货源充足，满足客户需要和生产需要的同时，使库存保持最小

n         深入流程管理，以缩短提前时间、提高生产效率并增加产量

n         跟踪质量问题，从客户投诉（发生点）到这些缺陷产生的初始原因，从根本解决问题

n         评估追踪供应商表现，以减少成本、保证质量并增加采购工作效率

n         管理供应链，与那些将对产品研发有积极影响的供应商建立战略伙伴关系

n         智能化选择并应用先进技术，通过分析内部和外部数据来确定对于企业的最优技术

n         加速新产品上市速度，通过整合工程设计、制造和营销部门的决策流程来实现

n         改善客户关系，并增加他们的价值，通过密切地跟踪客户的购买行为、预测客户需求，而且更快速地响应需求变动

n         全面的财务分析，在公司层面发现成本费用控制的方法

所有这一切都将增加制造业的利润和市场占有率，为其获取一个强有力竞争地位，并提高公司的价值。从下图中，可以看到商务智能在制造业价值链中发挥作用的环节。

商务智能与企业价值链（来源：企业资源管理研究中心AMT）

BI在上汽集团的应用实例

上海汽车工业销售总公司(SAISC)隶属于上海汽车工业(集团)总公司(SAIC)，是一家集集汽车营销与服务为一体的大型企业。拥有整车物流、零部件物流、汽车租赁、汽车贸易、汽车销售及汽车后续服务等15家子公司。主营业务涉及汽车物流、汽车服务、汽车销售、汽车金融等四大板块，是包括了传统汽车产业价值链各个节点的一个集团公司。

从1993年开始，上汽销售总公司就已开始进行现代企业资源管理（ERP）系统的建设。它的物流、租赁及后续服务子公司采用博科、用友、金蝶、SAP等不同公司的财务系统，而几个销售、贸易子公司则主要采用博科的财务软件系统。这些不同的管理系统，经过数年的积累和运行后，已经拥有了大量的汽车生产、物流、销售、客户、服务等方面的数据，但是只是在系统内部实现简单查询的作用，要对企业整个的业务、财务的进行横向和纵向比较，了解市场趋势，就面临要查询大量历史数据、要处理这些不同格式的海量数据的巨大工作量。

在使用商务智能之前，上汽销售总公司根据各个系统不同的财务软件上报的各种数据，人工编制成不同角度的分析报表，以监控各个子公司的财务状况，从而对整个系统的发展进行有效的控制和决策。这个过程复杂，耗时费力，已经越来越不能适应快速变化的市场。如何实现对下属公司日常财务分析、监控，并作出快速正确的决策呢？

上海博科资讯股份有限公司作为国内较为著名的财务管理软件厂商，提供了基于数据仓库（DW）、多维分析（OLAP）和数据挖掘（DM）等信息技术进行智能化数据管理的工具。根据上汽的现状和对未来的发展目标，汇总公司下属子公司的各项财务指标及产生的流程，提炼集团所需要的分析数据，并定义分析模板、分析数据的查询形式等，完成整个BI方案的建设。

博科的BI系统首先，从总部下属不同子公司、不同产品、不同时期、不同信息系统（如财务软件、ERP、CRM、SCM）中的不同格式的数据，通过通用数据接口按规范进行采集、抽取、整合和转化，建立起总部的数据仓库。然后，按照总部的分析主题要求，建立财务数据的分析模块，实时快速调用数据，生成分析报表，寻找隐藏在数据与数据之间的潜在关系。如：比较不同年度内部交易数据、指标数据；比较不同子公司同一时间应付工资及福利费、管理费用、销售费用、财务费用等明细数据等……，对成本与收入之间的匹配状态进行分析，将各种数据信息变为辅助决策的知识。并根据预先建立的财务分析模块，快速得出分析结论。BI系统还可以对公司的数据仓库里的海量数据进行深度挖掘，根据特定的数理统计模型。发现存在于海量数据中的规律，分析并预测出企业报表项目的变动因素以及变动趋势。

同时，BI商业智能系统，可以通过对上海汽车各类数据的分析，通过丰富的图形和立体报表等形式给出报告，并在预测模型的基础上对未来做出判断，发现问题，找出过虑，预测未来，从而帮助管理者认识企业和市场的现状。如：同一款车型在同一时期内各子公司销售额的比较、在不同时期各子公司销售趋势、总体销售趋势变化等，均可在同一分析报表中通过“旋转”、“钻取”、“切片”等操作来得到。

从以上案例，可以看到，博科借助它的财务软件的传统优势，加上数据仓库和数据挖掘技术，为上汽销售打造了一个智能化的财务分析平台，使得企业可以从多个角度和层面对财务数据展开深层次的分析、处理，可以对公司运营业务及产生的各项营业费用进行全面的预算管理和实时监控，使企业更加灵活、快捷的进行信息的分析，增强了决策者的信息处理能力。当然，销售分析、财务分析还只是商务智能在制造企业应用的一方面，如前所述，商务智能可以在制造企业的许多方面发挥作用。我们相信，随着商务智能应用的普及，和制造业数据的积累和决策需求的涌现，BI必将在制造企业全面“开花结果”。