畢業(yè)論文the application of business intelligence in business

1、<p><b>　　目 錄</b></p><p><b>　　摘要1</b></p><p><b>　　引言1</b></p><p><b>　　1導(dǎo)論2</b></p><p>　　1.1商務(wù)智能發(fā)展歷程2</p>

2、<p>　　1.2商務(wù)智能意義及產(chǎn)生的必然性3</p><p>　　2商務(wù)智能的概述4</p><p>　　2.1商務(wù)智能的含義4</p><p>　　2.2商務(wù)智能的主要技術(shù)5</p><p>　　2.2.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)5</p><p>　　2.2.2聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)5</p&g

3、t;<p>　　2.2.3數(shù)據(jù)挖掘(DM)5</p><p>　　2.2.4數(shù)據(jù)可視化技術(shù)6</p><p>　　2.3商務(wù)智能適用行業(yè)分析6</p><p>　　2.4商務(wù)智能（BI）與CRM和ERP的聯(lián)系7</p><p>　　3商務(wù)智能在企業(yè)職能中的應(yīng)用7</p><p>　　3.1供應(yīng)流

4、程分析7</p><p><b>　　3.2經(jīng)營(yíng)分析8</b></p><p><b>　　3.3決策支持8</b></p><p><b>　　3.4績(jī)效管理9</b></p><p>　　4我國(guó)商務(wù)智能現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題9</p><p>　

5、　4.1我國(guó)商務(wù)智能現(xiàn)狀9</p><p>　　4.1.1我國(guó)商務(wù)智能總體狀況9</p><p>　　4.1.2我國(guó)制造業(yè)中商務(wù)智能應(yīng)用現(xiàn)狀10</p><p>　　4.2國(guó)外商務(wù)智能研究比較12</p><p>　　4.3我國(guó)商務(wù)智能存在的問(wèn)題及原因分析14</p><p>　　4.3.1 BI市場(chǎng)混亂，建

6、立良好銷售渠道較難14</p><p>　　4.3.2產(chǎn)品實(shí)施與服務(wù)的問(wèn)題14</p><p>　　4.3.3缺乏BI規(guī)范14</p><p>　　4.3.4采用BI分析系統(tǒng)的積極性較低14</p><p>　　4.3.5缺乏專業(yè)BI人才15</p><p>　　5完善國(guó)內(nèi)商務(wù)智能的建議15</p&g

7、t;<p>　　5.1規(guī)范國(guó)內(nèi)BI市場(chǎng)，建立國(guó)家BI標(biāo)準(zhǔn)15</p><p>　　5.2發(fā)展BI的支撐產(chǎn)業(yè)15</p><p>　　5.3對(duì)BI進(jìn)行規(guī)范化整合16</p><p>　　5.4扶持國(guó)內(nèi)BI廠商，建立BI人才培養(yǎng)機(jī)制16</p><p><b>　　結(jié)論16</b></p>

8、<p><b>　　參考文獻(xiàn)17</b></p><p>　　The application of business intelligence in business</p><p>　　Abstract：With the development of information technology, one problem that mass data

9、 processing and how to achieve the target that the transformation of data to information, information to knowledge, and knowledge to profit becomes a big research to businesses, so business intelligence system emerged. T

10、his paper is mainly on conception, the meaning of necessity and applications. Then analyzes the situation of business intelligence at this stage in China and also put forward suggestions.</p><p>　　Keywords：b

11、usiness intelligence; enterprise applications; system improved</p><p>　　商務(wù)智能在企業(yè)中的應(yīng)用</p><p>　　摘要：隨著各種信息化建設(shè)的不斷發(fā)展，海量數(shù)據(jù)的處理以及如何實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到信息、從信息到知識(shí)、從知識(shí)到利潤(rùn)的轉(zhuǎn)化，成為當(dāng)前企業(yè)面臨的巨大的課題，因此商務(wù)智能系統(tǒng)正應(yīng)運(yùn)而生。本論文主要就商務(wù)智能的內(nèi)涵、產(chǎn)生必

12、然性、相關(guān)應(yīng)用等進(jìn)行闡述，并且著重分析了在現(xiàn)階段商務(wù)智能在我國(guó)的現(xiàn)狀，同時(shí)提出了符合我國(guó)國(guó)情的建議。</p><p>　　關(guān)鍵詞：商務(wù)智能；企業(yè)應(yīng)用；制度完善</p><p><b>　　引言</b></p><p>　　隨著信息化時(shí)代的來(lái)臨，經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展，企業(yè)數(shù)據(jù)正在以驚人的速度增長(zhǎng)，這雖然告別了以往缺乏事實(shí)數(shù)據(jù)的尷尬，但是如何更好的利用

13、這些數(shù)據(jù)成為了新時(shí)代擺在各個(gè)企業(yè)眼前的難題。面對(duì)浩如煙海的數(shù)據(jù)，企業(yè)更渴望從龐雜的數(shù)據(jù)中得到適度的、有效的信息，并可以將其轉(zhuǎn)化為知識(shí)，從而獲得有效快捷的決策。然而，傳統(tǒng)的分析工具早已滿足不了眾多企業(yè)的要求，其顯現(xiàn)出來(lái)的問(wèn)題日漸增多：整合能力有限，時(shí)效性和流動(dòng)性差，對(duì)問(wèn)題的解答不徹底。正是針對(duì)這樣的需求，商務(wù)智能隨之產(chǎn)生。它使信息化從管理深化到?jīng)Q策，讓企業(yè)管理者和決策者以一種更清晰的角度看待業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，提高企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)效率、增加利潤(rùn)并建立良好的

14、客戶關(guān)系，并使企業(yè)以最短的時(shí)間發(fā)現(xiàn)商業(yè)機(jī)會(huì)、捕捉商業(yè)機(jī)遇。目前，商務(wù)智能越來(lái)越受到全世界政府、企業(yè)的青睞，而我國(guó)的商務(wù)智能的發(fā)展起步較晚，地區(qū)之間發(fā)展較不平衡，因此商務(wù)智能的應(yīng)用仍然存在著諸多不完善。本論文結(jié)合了我國(guó)商務(wù)智能應(yīng)用及國(guó)內(nèi)外商務(wù)智能發(fā)展現(xiàn)狀，主要論述了商務(wù)智能的發(fā)展歷程、含義、主要技術(shù)等，分析了我國(guó)商務(wù)智能存在的問(wèn)題，從而提出適合我國(guó)國(guó)情的商務(wù)智能的完善建議。</p><p><b>　　導(dǎo)

15、論</b></p><p><b>　　商務(wù)智能發(fā)展歷程</b></p><p>　　商務(wù)智能起源于赫伯特·西蒙對(duì)決策支持系統(tǒng)的研究。在半個(gè)多世紀(jì)的漫長(zhǎng)過(guò)程中，決策支持系統(tǒng)曾經(jīng)一度因?yàn)槿狈τ行У臄?shù)據(jù)組織方式而徘徊不前。直到上世紀(jì)90年代，若干新技術(shù)的出現(xiàn)，打破瓶頸，“商務(wù)智能”才浮出水面。隨后，其取得了前所未有的發(fā)展，并在本世紀(jì)第一個(gè)十年蓬勃成長(zhǎng)

16、。回顧這些新技術(shù)的出現(xiàn)，可以清楚的看到商務(wù)智能的產(chǎn)業(yè)鏈條不斷向前延伸的軌跡。</p><p>　　1970年，IBM的研究員埃德加·科德發(fā)明了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，使大型信息系統(tǒng)的應(yīng)用遍地開(kāi)花。但這些信息系統(tǒng)，都是針對(duì)特定的業(yè)務(wù)過(guò)程、處理離散事務(wù)的“運(yùn)營(yíng)式”信息系統(tǒng)。數(shù)據(jù)在其中僅僅限于查詢，而不是分析。管理大師彼得·德魯克曾發(fā)出感嘆：迄今為止，我們的信息技術(shù)產(chǎn)生還僅僅是數(shù)據(jù)，而不是信息、更不是知識(shí)！&

17、lt;/p><p>　　如何實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到信息、從信息到知識(shí)、從知識(shí)到利潤(rùn)的轉(zhuǎn)化？這個(gè)要求，在西方發(fā)達(dá)國(guó)家先后進(jìn)入了后工業(yè)社會(huì)之后，變得更加迫切。1988年，IBM公司的研究員Barry Devlin和Paul Murphy創(chuàng)造性的提出了一個(gè)新的術(shù)語(yǔ)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。它可以形象的理解為一種語(yǔ)義格式一致的多源數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心，并且數(shù)據(jù)源可以是來(lái)自多種不同平臺(tái)的系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是商務(wù)智能的依托，是對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的核心物理構(gòu)架。&l

18、t;/p><p>　　商務(wù)智能的下一個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈：聯(lián)機(jī)分析，如水到渠成般迅速形成，其將分立的數(shù)據(jù)庫(kù)“相聯(lián)”，通過(guò)建立一個(gè)復(fù)雜的、中介性的“數(shù)據(jù)綜合引擎”，把分布在不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)結(jié)起來(lái)，實(shí)現(xiàn)了多維分析。并且因?yàn)橛辛藬?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，多維分析的實(shí)現(xiàn)已經(jīng)不再需要不同數(shù)據(jù)庫(kù)之間的人為“聯(lián)機(jī)”。</p><p>　　隨著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析技術(shù)的發(fā)展和成熟，商務(wù)智能的框架基本形成。但數(shù)據(jù)挖掘這個(gè)新技術(shù)的出現(xiàn)，才使

19、商務(wù)智能真正有了“智能”內(nèi)涵。數(shù)據(jù)挖掘指通過(guò)分析大量的數(shù)據(jù)來(lái)揭示數(shù)據(jù)之間隱藏的關(guān)系、模式和趨勢(shì)，從而為決策者提供新的知識(shí)。同時(shí)，其也標(biāo)志著商務(wù)智能完整產(chǎn)業(yè)鏈的形成。</p><p>　　商務(wù)智能意義及產(chǎn)生的必然性</p><p>　　商務(wù)智能經(jīng)歷了一個(gè)漸進(jìn)、復(fù)雜的演進(jìn)過(guò)程且仍處于發(fā)展之中，它的各個(gè)產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)，都有不斷豐富擴(kuò)大的趨勢(shì)。當(dāng)今全球企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)異常激烈，如何充分利用這些隱藏著巨大商業(yè)價(jià)值

20、的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，提煉出有價(jià)值的信息、知識(shí)，對(duì)提高企業(yè)的智能至關(guān)重要，依賴直覺(jué)制定決策使企業(yè)管理水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于投資商務(wù)智能的領(lǐng)先企業(yè)。前GE首席執(zhí)行官Jack Welch說(shuō)：“一個(gè)組織獲取知識(shí)以及把知識(shí)快速轉(zhuǎn)化為行動(dòng)的能力決定其最終的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)”。商務(wù)智能已成為領(lǐng)先企業(yè)與傳統(tǒng)企業(yè)產(chǎn)生差異化的重要因素，而且商務(wù)智能開(kāi)始擴(kuò)展到業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)中將使這種差異更加明顯。在這種背景下，商務(wù)智能逐漸得到了學(xué)術(shù)界和企業(yè)界的重視，它被認(rèn)為是企業(yè)信息化發(fā)展的必然過(guò)程，其

21、產(chǎn)生必然性概括起來(lái)包括以下幾個(gè)方面：</p><p>　?。?）企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式的變化。電子商務(wù)正在改變著全球商務(wù)活動(dòng)的方式，信息在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中越來(lái)越占據(jù)著重要的地位。對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，生產(chǎn)、銷售、市場(chǎng)、顧客和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的信息，是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的戰(zhàn)略性資源。建立在Internet之上的企業(yè)經(jīng)營(yíng)模式——電子商務(wù)、電子郵件、電子數(shù)據(jù)交換、電子支付系統(tǒng)、電子營(yíng)銷等技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用為商務(wù)智能系統(tǒng)提供了市場(chǎng)和生存環(huán)境。</p>

22、<p>　　（2）新企業(yè)觀念的建立。在企業(yè)界，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的觀念正在進(jìn)入企業(yè)的資源規(guī)劃系統(tǒng)中，而把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為資產(chǎn)的方法和技術(shù)也正在成為企業(yè)關(guān)注的熱點(diǎn)。因?yàn)槟壳按蟛糠执笾幸?guī)模的企業(yè)都是信息豐富的組織，而一個(gè)信息豐富的組織的績(jī)效不僅僅依賴于產(chǎn)品、服務(wù)或地點(diǎn)等因素，而更重要的是依賴知識(shí)。而從數(shù)據(jù)—信息—知識(shí)是一個(gè)并不簡(jiǎn)單的過(guò)程。商務(wù)智能的本質(zhì)正是把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，致力于知識(shí)發(fā)現(xiàn)和挖掘，使企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)能帶來(lái)明顯的經(jīng)濟(jì)效益，減少不確定性因

23、素的影響，使企業(yè)取得新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。</p><p>　　（3）傳統(tǒng)分析工具的整合能力有限。為解決企業(yè)信息化建設(shè)留下的“信息孤島”問(wèn)題，客戶化的查詢、報(bào)告功能、標(biāo)準(zhǔn)的電子表格、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和圖形應(yīng)用被越來(lái)越多地運(yùn)用于分析目的。然而，這些解決方案大都是由技術(shù)部門設(shè)計(jì)和修改的，往往很難理解用戶的特殊需求，不能給最終用戶，特別是給那些非技術(shù)的商業(yè)用戶提供一個(gè)經(jīng)過(guò)整合的，功能強(qiáng)大的分析工具。所以，傳統(tǒng)系統(tǒng)不能滿足商務(wù)層面的分

24、析需要。</p><p>　?。?）信息技術(shù)的推動(dòng)。計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展使得分銷商、供應(yīng)商、商業(yè)伙伴、零售商和生產(chǎn)者之間的數(shù)據(jù)訪問(wèn)和共享成為可能，現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，為企業(yè)實(shí)施商務(wù)智能提供了堅(jiān)強(qiáng)的技術(shù)后盾，從客觀上支持了商務(wù)智能的發(fā)展。</p><p>　　綜上所述，商務(wù)智能的興起并非偶然，是企業(yè)對(duì)社會(huì)環(huán)境變化的反應(yīng)、技術(shù)進(jìn)步的拉動(dòng)以及經(jīng)營(yíng)理念發(fā)展的結(jié)果。面對(duì)激烈的競(jìng)爭(zhēng)

25、，只有掌握并保持核心競(jìng)爭(zhēng)力的企業(yè)才能生存和發(fā)展，而現(xiàn)代信息技術(shù)的飛速發(fā)展使得商務(wù)智能提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，新的經(jīng)營(yíng)理念則為企業(yè)實(shí)施商務(wù)智能提供了理論和方法論上的支持。</p><p><b>　　商務(wù)智能的概述</b></p><p><b>　　商務(wù)智能的含義</b></p><p>　　商務(wù)智能，又稱商業(yè)智能，英文為Bus

26、iness Intelligence，簡(jiǎn)寫為BI，是20世紀(jì)末在國(guó)外企業(yè)界出現(xiàn)的一個(gè)術(shù)語(yǔ)。其概念最早由加特納集團(tuán)（Gartner Group）提出，他們將商業(yè)智能定義為：一系列以數(shù)據(jù)為支持、輔助商業(yè)決策的技術(shù)和方法。</p><p>　　到目前為止，學(xué)術(shù)界對(duì)商業(yè)智能的定義并不統(tǒng)一，有人稱商務(wù)智能就是決策支持系統(tǒng)（Decision Support System-DSS）；有的認(rèn)為是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Data Warehou

27、se-DW）；有的認(rèn)為其屬于數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining-DM）；還有些人認(rèn)為是指從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)（Knowledge Discovery in Data Base-KDD）。</p><p>　　IBM認(rèn)為商務(wù)智能是指利用已有的數(shù)據(jù)資源做出更好的商業(yè)決策。運(yùn)用相關(guān)的信息技術(shù)來(lái)處理和分析商業(yè)數(shù)據(jù)，并提供針對(duì)不同行業(yè)特點(diǎn)或特定應(yīng)用領(lǐng)域的解決方案來(lái)協(xié)助用戶解決在商務(wù)活動(dòng)中所遇到的復(fù)雜問(wèn)題，從而幫助企業(yè)決策者面對(duì)

28、商業(yè)環(huán)境的快速變化做出敏捷的反應(yīng)和更好、更合理的商業(yè)決策的系統(tǒng)。其主要目標(biāo)是將企業(yè)所掌握的信息轉(zhuǎn)換成競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，提高企業(yè)決策能力、決策效率、決策準(zhǔn)確性，它可以從根本上幫助企業(yè)管理者和決策者把公司的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量的可以獲取的信息或知識(shí)，并且在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候通過(guò)適當(dāng)?shù)姆绞桨亚‘?dāng)?shù)男畔鬟f給恰當(dāng)?shù)娜恕?lt;/p><p><b>　　商務(wù)智能的主要技術(shù)</b></p><p>

29、　　商務(wù)智能工具的作用就是要把數(shù)據(jù)變成知識(shí)，把潛在的知識(shí)變成可以為工作所用的知識(shí)，幫助我們?cè)跇I(yè)務(wù)管理和發(fā)展上及時(shí)做出正確的判斷，采取明智的行動(dòng)。如何將數(shù)據(jù)有效的轉(zhuǎn)化為信息、知識(shí)和智慧，是BI的核心問(wèn)題，它涉及4項(xiàng)主要的技術(shù)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Data Warehousing，DW）技術(shù)、聯(lián)機(jī)分析處理（Online Analytical Processing，OLAP）技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，DM）技術(shù)和數(shù)據(jù)可視化（DataVis

30、ualization，DV）技術(shù)。</p><p><b>　　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)</b></p><p>　　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是商務(wù)智能的基礎(chǔ)和核心，是一個(gè)用以更好地支持企業(yè)或組織的決策分析處理的數(shù)據(jù)集合，它有著面向主題、集成、相對(duì)穩(wěn)定、隨時(shí)間不斷變化四個(gè)特性，其關(guān)鍵技術(shù)包括數(shù)據(jù)的抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、加載和維護(hù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)完成了數(shù)據(jù)的收集、集成、存儲(chǔ)、管理等工作，為商務(wù)智能擷取或載入大量

31、原始信息，歸并各種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，用于支持企業(yè)管理和商業(yè)決策。商務(wù)智能要充分發(fā)揮潛力，就必須和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展結(jié)合起來(lái)。</p><p>　　聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)</p><p>　　OLAP是以海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的復(fù)雜分析技術(shù)，屬于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用。它支持各級(jí)管理決策人員針對(duì)某個(gè)特定的主題從不同的角度、快速靈活地對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜查詢和多維分析處理，并且以直觀易懂的形式將查詢和分析結(jié)果展

32、現(xiàn)給決策人員，具有快速性、可分析性、多維性、信息性等特點(diǎn)。包括多維在線分析處理、關(guān)系型在線分析處理和混合在線分析處理。這個(gè)過(guò)程一般包括三種可供選擇的方案：預(yù)先計(jì)算、即時(shí)計(jì)算和存儲(chǔ)、隨時(shí)計(jì)算。該技術(shù)可用于多個(gè)領(lǐng)域，例如市場(chǎng)利潤(rùn)分析、后勤分析、經(jīng)濟(jì)預(yù)算和預(yù)測(cè)、稅收計(jì)劃、成本、會(huì)計(jì)等。</p><p><b>　　數(shù)據(jù)挖掘(DM)</b></p><p>　　DM是指從大量

33、的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。其價(jià)值在于掃描數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或建立非常復(fù)雜的查詢，擁有并行處理功能，而且可以支持多種采集技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘工具擁有良好的擴(kuò)展功能，并且能夠支持將來(lái)可能遇到的各種數(shù)據(jù)(或文檔)和計(jì)算環(huán)境。數(shù)據(jù)挖掘可進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析、分類與預(yù)測(cè)分析、聚類分析、異類分析、演化分析，可以幫助獲得決策所需的各種知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)現(xiàn)復(fù)雜或精細(xì)的答案，而這些是聯(lián)機(jī)分

34、析處理所不能做到的。</p><p><b>　　數(shù)據(jù)可視化技術(shù)</b></p><p>　　DV是選用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像處理技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖形或圖像在屏幕上顯示出來(lái)，并進(jìn)行交互處理的理論、方法和技術(shù)。它具有交互性、多維性和可視性等特點(diǎn)。信息可視化不僅用圖像來(lái)顯示多維的非空間數(shù)據(jù)，使用戶加深對(duì)數(shù)據(jù)含義的理解，而且用形象直觀的圖像來(lái)指引檢索過(guò)程，加快檢索速度。數(shù)據(jù)挖

35、掘數(shù)據(jù)可視化技術(shù)結(jié)合，使分析人員對(duì)數(shù)據(jù)有更深刻更直觀的理解。</p><p>　　聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘是在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)上獲取兩種不同目標(biāo)的數(shù)據(jù)增值技術(shù)，數(shù)據(jù)可視化則將數(shù)據(jù)展示成直觀的圖形圖像。這三種技術(shù)如果能夠在一定程度上進(jìn)行融合，會(huì)使得分析操作智能化，挖掘操作日標(biāo)化，展示平臺(tái)人性化，從而全面提升商務(wù)智能技術(shù)的實(shí)用價(jià)值。</p><p>　　商務(wù)智能適用行業(yè)分析</p>

36、<p>　　從商務(wù)智能的定義與技術(shù)分析可以看出，商務(wù)智能的適用領(lǐng)域非常的廣泛，典型的有電信、銀行、保險(xiǎn)、醫(yī)療、零售、政府等，以及所有創(chuàng)建了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的用戶。它最大的特點(diǎn)是能從龐大而又繁雜的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中提煉出有規(guī)律的信息、知識(shí)。因此，BI適合的行業(yè)特點(diǎn)包括：</p><p>　　(1)企業(yè)規(guī)模大，如電信、銀行、證券、保險(xiǎn)、航空、石化等。這些行業(yè)中的企業(yè)往往是航母型的，企業(yè)運(yùn)營(yíng)資本高，員工多，有眾多的分、子公司

37、分布在不同地區(qū)，甚至不同國(guó)家。每日產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、往來(lái)數(shù)據(jù)量大、多、雜，員工變動(dòng)和績(jī)效管理非常重要。</p><p>　　(2)產(chǎn)品線規(guī)模大，如制造、零售、物流等。這些行業(yè)牽涉到的上下游產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng)，每日急劇變動(dòng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)等對(duì)于產(chǎn)業(yè)鏈的影響大。</p><p>　　(3)市場(chǎng)規(guī)模大，如電信、銀行、保險(xiǎn)、零售、物流、航空等。這些行業(yè)的客戶基數(shù)大，銷售額高，用戶爭(zhēng)奪激烈，穩(wěn)定客

38、戶與流失客戶多，現(xiàn)金流量的波動(dòng)對(duì)干企業(yè)發(fā)展非常重要。</p><p>　　(4)信息規(guī)模大，如電信、銀行、證券、零售、物流、航空、咨詢、C2C或B2C企業(yè)、網(wǎng)游等，這些行業(yè)產(chǎn)生的信息量大，增長(zhǎng)快，信息更新?lián)Q代頻繁，時(shí)效性強(qiáng)，信息對(duì)企業(yè)營(yíng)運(yùn)影響力大，有時(shí)甚至是企業(yè)的生命線。</p><p>　　(5)某些政府部門，如軍工、公安、工商、財(cái)稅、統(tǒng)計(jì)、社保、計(jì)委、經(jīng)貿(mào)委等，這些部門信息量大，有些信

39、息甚至關(guān)系到國(guó)計(jì)民生，信息的保密性要求非常高。</p><p>　　商務(wù)智能（BI）與CRM和ERP的聯(lián)系</p><p>　　商務(wù)智能是幫助企業(yè)更好的理解其面臨的挑戰(zhàn)和機(jī)遇的信息，從而企業(yè)能夠?qū)π屡d的市場(chǎng)條件能做出高效率的反應(yīng)。BI是用來(lái)總體定義產(chǎn)生和分配對(duì)既有的企業(yè)各部分的單元分析的技術(shù)和應(yīng)用程序的術(shù)語(yǔ)。CRM和ERP只是BI能應(yīng)用的兩種操作系統(tǒng)。</p><p&g

40、t;　　專家Larissa Moss的觀點(diǎn)是，BI是一個(gè)整合一系列操作以及決策支持應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫(kù)的企業(yè)系統(tǒng)，它向商業(yè)團(tuán)體提供容易接近其商務(wù)數(shù)據(jù)和允許他們做出準(zhǔn)確的商務(wù)決策。它是一種新的“規(guī)則”，在其中數(shù)據(jù)最終被視為企業(yè)資源，也就是，任何操作系統(tǒng)（包括ERP和CRM）和任何決策支持應(yīng)用程序（包括數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市）都是BI，當(dāng)且僅當(dāng)他們是在戰(zhàn)略上主動(dòng)跨組織的范圍和方法下開(kāi)發(fā)的。</p><p>　　而Clay Re

41、hm認(rèn)為客戶關(guān)系管理集中于“客戶”數(shù)據(jù)的整合和相互的作用，而企業(yè)資源計(jì)劃則集中于幾個(gè)主流的商務(wù)功能的整合。而CRM和ERP更多的依賴于成功的BI的執(zhí)行，他們也許是賣方軟件包的一部分，也許不是。</p><p>　　商務(wù)智能在企業(yè)職能中的應(yīng)用</p><p>　　企業(yè)的各個(gè)職能都應(yīng)該認(rèn)識(shí)到商務(wù)智能的重要作用。在企業(yè)資源規(guī)劃，供應(yīng)鏈管理，客戶關(guān)系管理，財(cái)務(wù)、人力資源等這些關(guān)鍵的企業(yè)職能中都能夠

42、利用商務(wù)智能工具來(lái)提高效率，改進(jìn)效果。另外，還有許多跨職能的企業(yè)戰(zhàn)略領(lǐng)域也開(kāi)始使用商務(wù)智能工具，這些領(lǐng)域包括預(yù)算和預(yù)測(cè)、以活動(dòng)為基礎(chǔ)的管理、建立獲利性模型、戰(zhàn)略規(guī)劃、平衡計(jì)分卡和以價(jià)值為基礎(chǔ)的管理等等。商務(wù)智能不僅能幫助分析和改進(jìn)企業(yè)內(nèi)部的經(jīng)營(yíng)和發(fā)展，而且能夠幫助分析和改進(jìn)企業(yè)之間的溝通和交流，從而為“協(xié)作型商務(wù)”這一新的商業(yè)模式提供了強(qiáng)大的發(fā)展動(dòng)力。下面談?wù)勆虅?wù)智能在企業(yè)中的主要應(yīng)用：</p><p><

43、b>　　供應(yīng)流程分析</b></p><p>　　供應(yīng)管理是在貿(mào)易伙伴共同體之間的，為了滿足最終客戶需求的所有商務(wù)活動(dòng)的集合。供應(yīng)管理可以分為計(jì)劃、采購(gòu)、制造、配送等流程。商務(wù)智能對(duì)供應(yīng)管理中的各個(gè)流程進(jìn)行分析、優(yōu)化，達(dá)到提高供應(yīng)鏈管理效率的目的。商務(wù)智能通過(guò)對(duì)計(jì)劃流程中的供應(yīng)周期、銷售時(shí)間和成本等進(jìn)行分析，來(lái)改進(jìn)整個(gè)供應(yīng)流程的績(jī)效，提高效率，有效配置資源，降低整個(gè)供應(yīng)流程的總成本。當(dāng)將商務(wù)智能

44、用于采購(gòu)分析，可以幫助企業(yè)選擇合適的供應(yīng)商，整合供應(yīng)中上游資源；當(dāng)商務(wù)智能應(yīng)用于制造分析，可以檢測(cè)生產(chǎn)進(jìn)度和生產(chǎn)效率，加強(qiáng)產(chǎn)品質(zhì)量控制，減少不必要的庫(kù)存；當(dāng)商務(wù)智能應(yīng)用于配送分析，通過(guò)對(duì)庫(kù)存流動(dòng)和損失進(jìn)行分析，監(jiān)測(cè)運(yùn)輸時(shí)間和配送成本，為產(chǎn)品選擇和管理交通工具，優(yōu)化配送績(jī)效。</p><p><b>　　經(jīng)營(yíng)分析</b></p><p>　　經(jīng)營(yíng)分析包括經(jīng)營(yíng)指標(biāo)分析、經(jīng)

45、營(yíng)業(yè)績(jī)分析和財(cái)務(wù)分析三部分：</p><p>　?。?）經(jīng)營(yíng)指標(biāo)分析是指對(duì)企業(yè)不同的業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的指標(biāo)，如：原料有效使用率、工時(shí)量、人力資源結(jié)構(gòu)、應(yīng)收率、銷售率、庫(kù)存量、庫(kù)存結(jié)構(gòu)、銷售結(jié)構(gòu)、單品銷售情況及所占營(yíng)業(yè)比例、風(fēng)險(xiǎn)采購(gòu)和庫(kù)存評(píng)價(jià)指標(biāo)等進(jìn)行搜集和分析。但這些指標(biāo)只能反映局部的經(jīng)營(yíng)狀況。為了解企業(yè)的整體經(jīng)營(yíng)狀況，還需對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行科學(xué)的組織和分析，利用商務(wù)智能管理技術(shù)，形成一個(gè)能反映企業(yè)整體情況的數(shù)學(xué)模

46、型。這樣通過(guò)觀察總指標(biāo)并設(shè)置告警和對(duì)模型進(jìn)行敏感性分析，可相對(duì)較好地獲得整個(gè)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況。</p><p>　?。?）經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)分析是指對(duì)各部門的營(yíng)業(yè)額、銷售量等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行同期比較分析、應(yīng)收分析、盈虧分析、各種商品的風(fēng)險(xiǎn)分析等等。經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)分析有利于企業(yè)實(shí)時(shí)掌握自身的發(fā)展和經(jīng)營(yíng)情況，有利于企業(yè)及時(shí)調(diào)整經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)、化解經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。</p><p>　?。?）財(cái)務(wù)分析是指對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)

47、據(jù)中的利潤(rùn)、費(fèi)用支出、資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比、速動(dòng)比、資金占用及其他具體經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行有效分析。通過(guò)財(cái)務(wù)分析，可以及時(shí)掌握企業(yè)在資金占用使用方面的實(shí)際情況，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況和企業(yè)償債能力，為及時(shí)調(diào)整和降低企業(yè)成本和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)提供數(shù)據(jù)依據(jù)。</p><p><b>　　決策支持</b></p><p>　　在對(duì)企業(yè)管理活動(dòng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，將各類數(shù)據(jù)、信息進(jìn)行高度的概括和總

48、結(jié)，形成企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析報(bào)告，為高級(jí)決策者進(jìn)行戰(zhàn)略決策時(shí)提供支持和依據(jù)，是商業(yè)智能的優(yōu)勢(shì)所在。</p><p>　　商務(wù)智能對(duì)戰(zhàn)略決策的支持，分別表現(xiàn)在對(duì)公司戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和職能戰(zhàn)略的支持上。在公司戰(zhàn)略決策支持層面上，可以根據(jù)公司各戰(zhàn)略業(yè)務(wù)單元的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)和經(jīng)營(yíng)定位，選擇一種合理的投資組合戰(zhàn)略；在業(yè)務(wù)戰(zhàn)略決策支持層面上，由于商業(yè)智能系統(tǒng)中集成了更多的外部數(shù)據(jù)，如外部環(huán)境和行業(yè)信息，各戰(zhàn)略業(yè)務(wù)單元可在公司戰(zhàn)略的基礎(chǔ)上

49、據(jù)此分別制定自身的競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略；在職能戰(zhàn)略決策支持層面上，由于來(lái)自于企業(yè)內(nèi)部的各種信息，源源不斷地輸入進(jìn)來(lái)，相應(yīng)地可以提供營(yíng)銷、生產(chǎn)、財(cái)務(wù)、人力資源等決策支持。</p><p>　　通過(guò)將企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)源源不斷地輸入，BI在企業(yè)管理中的決策支持作用不可小覷，其主要包括：提高企業(yè)數(shù)據(jù)的可見(jiàn)度，對(duì)客戶需求做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)；根據(jù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，提高企業(yè)對(duì)市場(chǎng)的快速反應(yīng)能力；從不同的角度對(duì)企業(yè)的市場(chǎng)活動(dòng)進(jìn)行分析，為選

50、擇合適的供應(yīng)商提供支持。</p><p><b>　　績(jī)效管理</b></p><p>　　績(jī)效衡量是企業(yè)管理中的重要組成部分，也是商務(wù)智能軟件在管理中的高級(jí)應(yīng)用。商務(wù)智能技術(shù)能夠從企業(yè)各種應(yīng)用系統(tǒng)中提取出各種基礎(chǔ)績(jī)效指標(biāo)與關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)。商務(wù)智能既可對(duì)內(nèi)部績(jī)效進(jìn)行衡量，也可對(duì)企業(yè)外部績(jī)效進(jìn)行衡量。通過(guò)對(duì)績(jī)效衡量的關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行分析，提供可視化的績(jī)效衡量結(jié)果，全面反映業(yè)務(wù)

51、流程的績(jī)效，而不是僅僅反映單個(gè)節(jié)點(diǎn)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)情況。</p><p>　　商業(yè)智能技術(shù)可以從企業(yè)各種應(yīng)用系統(tǒng)中提取各種基礎(chǔ)績(jī)效指標(biāo)與關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)。為了考核員工的績(jī)效，企業(yè)可以先將希望員工要做的工作進(jìn)行量化，然后借助商業(yè)智能工具，讓管理人員可以追蹤、衡量和評(píng)價(jià)員工的工作績(jī)效，引導(dǎo)員工的思想方向和行動(dòng)與企業(yè)的整體目標(biāo)保持一致性。</p><p>　　通過(guò)商務(wù)智能工具的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)企業(yè)信息共享，可以

52、優(yōu)化整個(gè)企業(yè)的績(jī)效。提高管理流程的效率，減少不必要的成本；分析數(shù)據(jù)，充分認(rèn)知客戶需求，實(shí)現(xiàn)信息共享，實(shí)現(xiàn)雙贏。</p><p>　　我國(guó)商務(wù)智能現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題</p><p><b>　　我國(guó)商務(wù)智能現(xiàn)狀</b></p><p>　　我國(guó)商務(wù)智能總體狀況</p><p>　　我國(guó)的商務(wù)智能還處于起步階段，國(guó)內(nèi)企業(yè)數(shù)據(jù)有

53、效利用率不足7％，許多決策是在沒(méi)有充分信息支持的情況下做出的，美國(guó)市場(chǎng)調(diào)查公司IDC的調(diào)查表明，我國(guó)企業(yè)37％的業(yè)務(wù)決策仍然主要依賴于“直覺(jué)”或本能。同時(shí)商務(wù)智能在國(guó)內(nèi)的應(yīng)用主要集中于金融服務(wù)業(yè)，如銀行、保險(xiǎn)；電信業(yè)；航空業(yè)等這些資金充足、信息化起步較早、迫切需要數(shù)據(jù)分析的行業(yè)。</p><p>　　隨著商務(wù)智能技術(shù)日趨成熟，越來(lái)越來(lái)的商務(wù)智能企業(yè)雨后春筍般發(fā)展起來(lái)。就目前來(lái)說(shuō)，國(guó)內(nèi)的BI獨(dú)立軟件開(kāi)發(fā)商數(shù)量較少，

54、較突出的有廣州尚南科技、北京潤(rùn)乾、北京奧威智動(dòng)等。例如廣州尚南在2001年推出BlueQuery 2.6產(chǎn)品的基本多維分析服務(wù)，2005年推出BlueQuery Enterprise V產(chǎn)品的企業(yè)多維分析服務(wù)，加強(qiáng)并完善多種功能，其中包括安全、匯總、實(shí)時(shí)查詢等等，說(shuō)明國(guó)內(nèi)BI廠商其發(fā)展迅速，基本都處于良性循環(huán)。并且現(xiàn)階段BI廠商及其分支機(jī)構(gòu)以北京、上海、廣東三地居多，覆蓋了華北、華東、華南三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域，上述三地的從業(yè)人員占據(jù)所有BI人員

55、的75%。實(shí)際數(shù)據(jù)表明，實(shí)施BI項(xiàng)目的企業(yè)多集中在華北、華東、華南、沿長(zhǎng)江流域（四川、重慶、湖南、湖北等省區(qū)），其他地區(qū)的BI項(xiàng)目大部分屬于大型國(guó)企的分公司。</p><p>　　值得一提的是，商務(wù)智能的使用與行業(yè)內(nèi)信息化的狀況密切相關(guān)，有研究認(rèn)為商務(wù)智能能帶來(lái)較大價(jià)值的企業(yè)中，以制造型企業(yè)最多，超過(guò)50%；其次是零售業(yè)，為41.2%；政府機(jī)構(gòu)對(duì)商務(wù)智能產(chǎn)品或技術(shù)的使用價(jià)值低于其他軟件行業(yè)。以目前制造業(yè)、零售業(yè)的

56、低使用率和高預(yù)期值來(lái)比較，這兩個(gè)領(lǐng)域是商務(wù)智能不可忽視的新市場(chǎng)。</p><p>　　我國(guó)制造業(yè)中商務(wù)智能應(yīng)用現(xiàn)狀</p><p>　　以我國(guó)制造行業(yè)為例，談?wù)勆虅?wù)智能在這個(gè)行業(yè)的應(yīng)用情況。</p><p>　　制造行業(yè)的數(shù)據(jù)大多數(shù)集中在ERP中，大型制造企業(yè)需要管理大量的原材料、半成品、產(chǎn)成品，同時(shí)也是需要大量的戰(zhàn)術(shù)性決策，如何避免原材料短缺和庫(kù)存積壓？如何有效地

57、管理供應(yīng)商？如何更快地推出更好的新產(chǎn)品？如何降低次品率、提高產(chǎn)品質(zhì)量？如何有效地安排生產(chǎn)等等。我們看到制造業(yè)公司擁有大量的庫(kù)存信息、供應(yīng)商合同、生產(chǎn)計(jì)劃等各種數(shù)據(jù)，如何利用好它，為企業(yè)決策服務(wù)，既是制造型企業(yè)的困惑，也是企業(yè)提升業(yè)績(jī)的機(jī)會(huì)。</p><p>　　上海汽車工業(yè)公司從1993年開(kāi)始，上汽銷售總公司就已開(kāi)始進(jìn)行現(xiàn)代企業(yè)資源管理（ERP）系統(tǒng)的建設(shè)。它的物流、租賃及后續(xù)服務(wù)子公司采用博科、用友、金蝶、SA

58、P等不同公司的財(cái)務(wù)系統(tǒng)。這些不同的管理系統(tǒng)，經(jīng)過(guò)數(shù)年的積累和運(yùn)行后，已經(jīng)擁有了大量的汽車生產(chǎn)、物流、銷售、客戶、服務(wù)等方面的數(shù)據(jù)，但是只是在系統(tǒng)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單查詢的作用。要對(duì)企業(yè)整個(gè)的業(yè)務(wù)、財(cái)務(wù)的進(jìn)行橫向和縱向比較，了解市場(chǎng)趨勢(shì)，就面臨要查詢大量歷史數(shù)據(jù)、要處理這些不同格式的海量數(shù)據(jù)的巨大工作量。</p><p>　　那么，如何利用這些數(shù)據(jù)？上汽使用了智能化數(shù)據(jù)管理的工具。根據(jù)上汽的現(xiàn)狀和對(duì)未來(lái)的發(fā)展目標(biāo)，匯總各項(xiàng)

59、財(cái)務(wù)指標(biāo)及產(chǎn)生的流程，提煉集團(tuán)所需要的分析數(shù)據(jù)，并定義分析模板、分析數(shù)據(jù)的查詢形式等，完成整個(gè)BI方案的建設(shè)，達(dá)到了實(shí)時(shí)快速調(diào)用數(shù)據(jù)，生成分析報(bào)表，尋找隱藏在數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)系。BI系統(tǒng)還可以對(duì)公司的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，根據(jù)特定的數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型，分析并預(yù)測(cè)出企業(yè)報(bào)表項(xiàng)目的變動(dòng)因素以及變動(dòng)趨勢(shì)。</p><p>　　從以上案例，可以看到商務(wù)智能在制造業(yè)中的成功的使用，其應(yīng)用范圍非常廣泛，作用是顯而

60、易見(jiàn)的。</p><p>　　目前，由于制造型企業(yè)在信息化建設(shè)方面起步較晚，存在著很多的制造企業(yè)對(duì)于商務(wù)智能的認(rèn)識(shí)不到位，落實(shí)力度不夠，使得商務(wù)智能在制造業(yè)中的應(yīng)用只是停留在了業(yè)務(wù)報(bào)表的產(chǎn)生上，沒(méi)有發(fā)揮其本質(zhì)的作用。并且商務(wù)智能真正發(fā)揮其作用是需要底層的數(shù)據(jù)作為支撐的，否則就是“無(wú)源之水”。企業(yè)只有在應(yīng)用ERP、CRM等系統(tǒng)幾年以后，數(shù)據(jù)積累到一定程度以后，才會(huì)選擇使用商務(wù)智能系統(tǒng)，而商務(wù)智能系統(tǒng)在這時(shí)候也才會(huì)顯

61、現(xiàn)其價(jià)值。據(jù)e-works調(diào)查顯示，2005年ERP在中國(guó)制造業(yè)的普及率仍然不高，僅為24.2%（不包括僅僅使用了財(cái)務(wù)軟件的企業(yè)）。在這種情況下，可想而知國(guó)內(nèi)制造業(yè)商務(wù)智能普遍的應(yīng)用情況如何了。</p><p>　　不過(guò)我國(guó)商務(wù)智能市場(chǎng)空間十分廣闊。據(jù)IDC預(yù)測(cè)，亞太地區(qū)商務(wù)智能軟件市場(chǎng)正以每年23%的速度增長(zhǎng)，而中國(guó)是亞太地區(qū)商務(wù)智能增長(zhǎng)最為迅速的市場(chǎng)之一；如果中國(guó)經(jīng)濟(jì)繼續(xù)保持高速增長(zhǎng)，商務(wù)智能軟件在中國(guó)內(nèi)地市

62、場(chǎng)的年銷售額平均增長(zhǎng)速度至少在65.6%。Business Objects和Cognos等BI提供商已直接或者通過(guò)其代理商進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)。Business Objects等公司成立了中國(guó)研究中心，其對(duì)中國(guó)市場(chǎng)的重視程度可見(jiàn)一斑。</p><p>　　國(guó)外商務(wù)智能研究比較</p><p>　　國(guó)內(nèi)商務(wù)智能市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，但高端市場(chǎng)幾乎被國(guó)際大廠商占據(jù)，比較成熟的商務(wù)智能軟件產(chǎn)品和解決方案也大

63、多來(lái)自于國(guó)際廠商。國(guó)、內(nèi)外商務(wù)智能軟件企業(yè)的實(shí)施和應(yīng)用水平有很大的差距，目前國(guó)外有一些企業(yè)已進(jìn)入多維分析和數(shù)據(jù)挖掘階段，而國(guó)內(nèi)商務(wù)智能的發(fā)展只是近幾年的事情，商務(wù)智能應(yīng)用的范圍和程度都與國(guó)外企業(yè)有很大差距。</p><p>　　許多財(cái)富500強(qiáng)公司內(nèi)的國(guó)外企業(yè)已經(jīng)建立了智能部，并著手建立競(jìng)爭(zhēng)者和市場(chǎng)智能數(shù)據(jù)庫(kù)，許多行業(yè)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的改變創(chuàng)造了一種對(duì)商務(wù)智能的需要或需求，與此同時(shí)商務(wù)智能的供給正在以遞增比率增加。尤其

64、是在歐美地區(qū)，商務(wù)智能的發(fā)展比在世界上任何其他地區(qū)都要發(fā)達(dá)。</p><p>　　在美國(guó)，500強(qiáng)企業(yè)里面已經(jīng)有90%以上的企業(yè)利用商務(wù)智能軟件幫助管理者做出決策。其中，最為膾炙人口的當(dāng)屬啤酒和尿布。話說(shuō)沃爾瑪擁有世界上最大的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，在一次購(gòu)物籃分析之后，研究人員發(fā)現(xiàn)跟尿布一起搭配購(gòu)買最多的商品竟是風(fēng)馬牛不相及的啤酒！這是對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行“挖掘”和深層次分析的結(jié)果，反映的數(shù)據(jù)層面的規(guī)律。但這是一個(gè)有用的知識(shí)嗎？沃

65、爾瑪?shù)姆治鋈藛T也不敢妄下結(jié)論。經(jīng)過(guò)大量的跟蹤調(diào)查，終于發(fā)現(xiàn)事出有因：在美國(guó)，一些年輕的父親經(jīng)常要被妻子“派”到超市去購(gòu)買嬰兒尿布，有30％到40％的新生爸爸會(huì)順便買點(diǎn)啤酒犒勞自己。沃爾瑪隨后對(duì)啤酒和尿布進(jìn)行了捆綁銷售，不出意料之外，銷售量雙雙增加。</p><p>　　國(guó)外眾多企業(yè)已經(jīng)認(rèn)識(shí)到商務(wù)智能的重要意義，并且基于他們發(fā)達(dá)的信息化技術(shù)，商務(wù)智能的發(fā)展如虎添翼，近幾年來(lái)各種研究層出不窮。其中較為突出的商務(wù)智能產(chǎn)

66、品的發(fā)展包括：</p><p>　　（1）Microsoft Sql Server 2005 BI。近年來(lái)，微軟將自己以往的一些分散的產(chǎn)品及工具進(jìn)行了整合。使得Sql Server 2005 BI在管理方面處理能力提高，并在開(kāi)發(fā)方面的難度卻降低了很多，使用它的集成商可以非常容易的構(gòu)造特定BI項(xiàng)目的解決方案；用戶將自動(dòng)擁有微軟的報(bào)表服務(wù)解決方案，制作的報(bào)表不僅可以類似Crystal report那樣包含關(guān)系數(shù)據(jù)，而

67、且可以嵌入Olap數(shù)據(jù)集；支持建立“商業(yè)智能解決方案”，在“商業(yè)智能解決方案”中可以實(shí)現(xiàn)建模、ETL、建立查詢/分析/圖表、定制KPI、定制action、建立報(bào)表、構(gòu)造數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用、以及發(fā)布等過(guò)程，并且這些方面可以完全的融合在一個(gè)解決方案中。</p><p>　?。?）Business Objects XI。XI所提供的整合方式，是以一個(gè)包含商業(yè)智能門戶網(wǎng)站、分析引擎、元數(shù)據(jù)資料，及安全功能的商業(yè)智能平臺(tái)，來(lái)串聯(lián)

68、后臺(tái)提供資料整合的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehousing)系統(tǒng)，以及前端提供報(bào)表、查詢和分析，以及績(jī)效管理與數(shù)據(jù)整合等系統(tǒng)。并且直接嵌入了Microsoft Office的商務(wù)智能，提供了兩項(xiàng)新的整合組件，把商務(wù)智能與業(yè)務(wù)流程更好地結(jié)合起來(lái)，使用最新的、面向服務(wù)的結(jié)構(gòu)讓BI具備更高的適應(yīng)性。</p><p>　　（3）Cognos。目前已經(jīng)形成了包括OlapServer、ETL、Scorecards、Dash

69、board、Reporting、Analysis、BAM、Performance Mangement APP、Budging & Planning APP等產(chǎn)品系列的BI解決方案。其主要特點(diǎn)是產(chǎn)品線齊全，新版本面向Web發(fā)布，以績(jī)效管理為核心組織應(yīng)用流程。Cognos的另一特點(diǎn)是針對(duì)企業(yè)的不同部門（高管、財(cái)務(wù)、銷售、市場(chǎng)、銷售、日常業(yè)務(wù)部門等）都提供了部門及的解決方案，也就是將自己的產(chǎn)品線針對(duì)不同的用戶群體進(jìn)行整合，提供針對(duì)性地

70、應(yīng)用打包及與定義的應(yīng)用流程及業(yè)務(wù)模型。</p><p>　　在產(chǎn)品構(gòu)成方面，Cognos基本與Business Objects類似，不過(guò)Cognos特別強(qiáng)調(diào)績(jī)效管理應(yīng)用，在績(jī)效管理方面內(nèi)容很豐富，功能分得比較細(xì)，表現(xiàn)方式也相對(duì)豐富。</p><p>　?。?）SAS。SAS 9新推出的商業(yè)智能平臺(tái)不僅提供了傳統(tǒng)BI廠商所具有的功能，而且對(duì)與原有的企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成（尤其是ERP系統(tǒng)）方

71、面很注重。另外，SAS利用自己在統(tǒng)計(jì)分析及數(shù)據(jù)挖掘方面的優(yōu)勢(shì)，提出了“預(yù)測(cè)型BI系統(tǒng)”，即SAS產(chǎn)品不僅能夠發(fā)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)中存在的問(wèn)題，還能夠通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)及潛在問(wèn)題。</p><p>　　綜上所述，我們能夠很明顯的體會(huì)到國(guó)外商務(wù)智能研究是相當(dāng)成熟的，其應(yīng)用范圍非常的廣闊，并且基于他們快捷的信息化方式和較高的信息化水平，商務(wù)智能的發(fā)展和應(yīng)用定將遍地開(kāi)花。</p><p&g

72、t;　　我國(guó)商務(wù)智能存在的問(wèn)題及原因分析</p><p>　　綜上所述，我們可以看出我國(guó)商務(wù)智能的市場(chǎng)環(huán)境規(guī)范并不完善，對(duì)其認(rèn)識(shí)不夠清晰，信息化程度不夠高，從而顯現(xiàn)出了我國(guó)在商務(wù)智能中的很多不足：</p><p>　　BI市場(chǎng)混亂，建立良好銷售渠道較難</p><p>　　目前，國(guó)內(nèi)BI市場(chǎng)非?；靵y。2004年以前，國(guó)際主流的BI廠商大都采用代理的方式進(jìn)駐中國(guó)，只有

73、Brio一家親自做中國(guó)市場(chǎng)。代理商們惡性競(jìng)爭(zhēng)，導(dǎo)致市場(chǎng)價(jià)格混亂，同一套系統(tǒng)實(shí)施下來(lái)，價(jià)格可能相差很大甚至在市場(chǎng)上泛濫著盜版，導(dǎo)致BI市場(chǎng)混亂不堪。然而，未來(lái)國(guó)內(nèi)企業(yè)多數(shù)需要本地化服務(wù)，那么現(xiàn)在多數(shù)BI廠商是通過(guò)分公司或辦事處來(lái)銷售的這種方式必將改變。但我國(guó)在這個(gè)領(lǐng)域起步相對(duì)較晚，商務(wù)智能的銷售、服務(wù)要求代理商要有很強(qiáng)的能力，如何選擇、培養(yǎng)、發(fā)展這些代理商將是國(guó)內(nèi)商務(wù)智能面臨的一個(gè)問(wèn)題。</p><p>　　產(chǎn)品實(shí)

74、施與服務(wù)的問(wèn)題</p><p>　　在混亂的市場(chǎng)環(huán)境中，產(chǎn)生了很多產(chǎn)品實(shí)施和服務(wù)方面的問(wèn)題。國(guó)外BI軟件往往由于其昂貴的價(jià)格令客戶望而卻步，有時(shí)候也因國(guó)外BI產(chǎn)品在國(guó)內(nèi)水土不服導(dǎo)致出現(xiàn)各種實(shí)施和服務(wù)問(wèn)題，甚至產(chǎn)生客戶抱怨。而國(guó)內(nèi)BI廠商雖然有熟悉中國(guó)國(guó)情的優(yōu)勢(shì)，但由于起步晚，對(duì)BI認(rèn)識(shí)并不夠清晰，各方面比較薄弱， BI系統(tǒng)在功能上還很不完善，其產(chǎn)品難以令客戶信服。</p><p><

75、b>　　缺乏BI規(guī)范</b></p><p>　　BI實(shí)施的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)一旦抽取整合到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，BI的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)就相對(duì)穩(wěn)定。國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)部分的理論研究與模型建立相對(duì)比較成熟，而數(shù)據(jù)的源頭部分，由于其第一手?jǐn)?shù)據(jù)是從MIS、MRP/MRPI、SCM、CRM等基于業(yè)務(wù)處理的信息系統(tǒng)中抽取整合到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的。而目前的這些系統(tǒng)本身就缺乏標(biāo)準(zhǔn)，各種原始數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)百花齊放、千差萬(wàn)別，甚至同一個(gè)廠家的信息系統(tǒng)的不

76、同產(chǎn)品，同一個(gè)產(chǎn)品之間的不同模塊，同一個(gè)模塊的不同版本的數(shù)據(jù)都是不統(tǒng)一的。所以，對(duì)于BI系統(tǒng)的實(shí)施，數(shù)據(jù)抽取整合的工作量非常大。</p><p>　　采用BI分析系統(tǒng)的積極性較低</p><p>　　由于受主客觀條件的限制，當(dāng)前商業(yè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析所需的資料主要來(lái)自于企業(yè)內(nèi)部(如統(tǒng)計(jì)報(bào)表)的有關(guān)信息，分析工作也主要是對(duì)這些信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢、匯總和報(bào)表，而對(duì)市場(chǎng)和消費(fèi)者的研究做得很不夠，對(duì)增強(qiáng)

77、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力相當(dāng)不利。由于缺少對(duì)業(yè)務(wù)發(fā)展的深入分析以及內(nèi)部信息利用率不高等，導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)分析不能充分體現(xiàn)信息預(yù)測(cè)和決策功能，為領(lǐng)導(dǎo)決策提供各類咨詢服務(wù)，影響了企業(yè)建設(shè)高智能的商務(wù)智能分析系統(tǒng)的積極性。</p><p><b>　　缺乏專業(yè)BI人才</b></p><p>　　BI市場(chǎng)的發(fā)展?jié)摿薮?，但目前?guó)內(nèi)從事BI的企業(yè)非常少，再加上起步較晚，相應(yīng)的專業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)還沒(méi)有形

78、成，國(guó)內(nèi)的成熟、專業(yè)的商務(wù)智能實(shí)施顧問(wèn)較少，導(dǎo)致國(guó)內(nèi)缺乏足夠的專業(yè)人力資源。而且，在為數(shù)不多的國(guó)內(nèi)BI企業(yè)中，絕大多數(shù)還只是在客戶需要時(shí)，以BI系統(tǒng)集成商的身份兼顧一下。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、商業(yè)建模等領(lǐng)域的人才相對(duì)缺乏，復(fù)合型的BI人才更是難覓，難以滿足BI市場(chǎng)的快速發(fā)展而帶來(lái)的BI研發(fā)、咨詢、實(shí)施、維護(hù)等人力需求。而國(guó)外BI廠商近兩年來(lái)大規(guī)模直接進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)，更是以高薪挖掘BI人才，但也往往招聘不到合乎條件的人選。</p>

79、<p>　　完善國(guó)內(nèi)商務(wù)智能的建議</p><p>　　根據(jù)目前商務(wù)智能在理論和實(shí)際的運(yùn)行中出現(xiàn)的諸多問(wèn)題，結(jié)合我國(guó)的現(xiàn)實(shí)國(guó)情，可以從以下幾點(diǎn)來(lái)對(duì)商務(wù)智能進(jìn)行一定的規(guī)范：</p><p>　　規(guī)范國(guó)內(nèi)BI市場(chǎng)，建立國(guó)家BI標(biāo)準(zhǔn)</p><p>　　針對(duì)我國(guó)BI市場(chǎng)中出現(xiàn)的價(jià)格混亂、各種制度不完善存在漏洞等問(wèn)題，政府機(jī)構(gòu)及權(quán)利組織應(yīng)當(dāng)制定出嚴(yán)格的法律法規(guī)

80、，同時(shí)成立專門的機(jī)構(gòu)去規(guī)范控制BI市場(chǎng)，建立國(guó)內(nèi)BI標(biāo)準(zhǔn)，禁止各種惡性競(jìng)爭(zhēng)破壞國(guó)內(nèi)BI市場(chǎng)環(huán)境。當(dāng)然，還需要進(jìn)行相應(yīng)的招商引資，使國(guó)外較先進(jìn)企業(yè)帶來(lái)BI新技術(shù)，從而擁有更多資源，讓我國(guó)BI市場(chǎng)蓬勃發(fā)展，而非閉門造車。</p><p><b>　　發(fā)展BI的支撐產(chǎn)業(yè)</b></p><p>　　在國(guó)內(nèi)，可以成立專門的數(shù)據(jù)分析部門。眾所周知，使用BI系統(tǒng)最終一定會(huì)落實(shí)相應(yīng)

81、的數(shù)據(jù)分析部門。企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化的目的，是要從中找出最有價(jià)值的數(shù)據(jù)，這些有價(jià)值的數(shù)據(jù)挖掘出來(lái)后，如果沒(méi)有相應(yīng)的人對(duì)其進(jìn)行跟蹤處理，他的價(jià)值也就只停留在迅速做出報(bào)表的層面了，這也是現(xiàn)行國(guó)內(nèi)的普遍問(wèn)題。如果可以給企業(yè)帶來(lái)增值效益的數(shù)據(jù)分析被忽略了，BI的核心價(jià)值也就被荒廢了。我們應(yīng)更有效率的利用各項(xiàng)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)資源，這樣才給企業(yè)提供決策的智囊。</p><p>　　對(duì)BI進(jìn)行規(guī)范化整合</p><

82、p>　　由于BI結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，其涉及的部門眾多，數(shù)據(jù)往往分布在企業(yè)的不同部門、不同分公司或營(yíng)業(yè)部，甚至不同的國(guó)家地區(qū)。更難但又普遍存在的問(wèn)題是，即便是同一個(gè)公司的不同部門、不同分公司子公司之間，采用了不同廠家的信息系統(tǒng)，各產(chǎn)品的搭配和組合還不一樣，在這種現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，要實(shí)施BI，要讓系統(tǒng)能夠滿足這些錯(cuò)綜復(fù)雜的異構(gòu)系統(tǒng)，并做到異構(gòu)到同構(gòu)處理。針對(duì)目前BI中DW、OLAP等相對(duì)成熟這一現(xiàn)狀，可以在MIS、MRP/MRPⅡ、SCM、CR

83、M、ERP等基于業(yè)務(wù)處理的信息系統(tǒng)初步實(shí)施或升級(jí)換代的初期，就考慮為BI系統(tǒng)的抽取整合工作做一些統(tǒng)籌規(guī)劃。根據(jù)DW對(duì)原始數(shù)據(jù)的抽取整合特點(diǎn)，制定一個(gè)業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)或國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，有助于提高不同業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)之間，降低產(chǎn)品實(shí)施難度和產(chǎn)品服務(wù)難度。這樣使采用不同的業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)的不同組合，都能有統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，大大降低各系統(tǒng)之間的異構(gòu)性。例如，可以對(duì)DW建立標(biāo)準(zhǔn)的維表庫(kù)。</p><p>　　扶持國(guó)內(nèi)BI廠商

84、，建立BI人才培養(yǎng)機(jī)制</p><p>　　我們應(yīng)該認(rèn)識(shí)到，BI的應(yīng)用相當(dāng)?shù)膹V泛，其可關(guān)系到國(guó)計(jì)民生的重點(diǎn)行業(yè)和關(guān)系到國(guó)家機(jī)密的機(jī)構(gòu)與部門，如軍工、財(cái)稅、社保、計(jì)生、統(tǒng)計(jì)部門等，這些部門在選擇實(shí)施BI時(shí)，一般首選國(guó)內(nèi)軟件商。目前國(guó)外的軟件公司在中國(guó)水土不服、國(guó)外軟件的昂貴價(jià)格也給國(guó)內(nèi)企業(yè)留下了契機(jī)，可以通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)軟件行業(yè)進(jìn)行政策扶持、建立科研機(jī)構(gòu)等方法，扶持國(guó)內(nèi)BI軟件商的發(fā)展和研究。在培養(yǎng)本土BI企業(yè)的同時(shí)，也

85、要促進(jìn)國(guó)內(nèi)企業(yè)對(duì)BI人才的重視和培養(yǎng)。同時(shí)，可以通過(guò)產(chǎn)、學(xué)、研結(jié)合，成立專門的BI研究室或培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，協(xié)助企業(yè)培養(yǎng)BI人才，從而來(lái)滿足我國(guó)巨大的BI人才需求。</p><p><b>　　結(jié)論</b></p><p>　　二十一世紀(jì)的競(jìng)爭(zhēng)，是知識(shí)生產(chǎn)率的競(jìng)爭(zhēng)。以知識(shí)發(fā)現(xiàn)為使命的商務(wù)智能，必將成為知識(shí)時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)利器。理想的商務(wù)智能系統(tǒng)在為企業(yè)管理者提供有關(guān)各種經(jīng)營(yíng)活動(dòng)和狀

86、況的宏大畫面的同時(shí)也提供近景和特寫，可謂“既見(jiàn)一葉又見(jiàn)森林”，那么是否善于利用商務(wù)智能從很大程度上決定了企業(yè)的發(fā)展?？梢哉f(shuō)，商務(wù)智能確實(shí)事關(guān)企業(yè)的興衰成敗和生死存亡。文中全面闡述商務(wù)智能的內(nèi)涵、意義以及重要技術(shù)的同時(shí)，主要分析了商務(wù)智能在企業(yè)中的應(yīng)用和現(xiàn)狀，通過(guò)與國(guó)外的商務(wù)智能研究進(jìn)行對(duì)比，指出我國(guó)商務(wù)智能存在的不足，并提出我國(guó)國(guó)情的完善建議，肯定現(xiàn)階段我國(guó)商務(wù)智能正處于發(fā)展階段，其市場(chǎng)前景不可估量。</p><p&

87、gt;<b>　　參考文獻(xiàn)</b></p><p>　?。?］趙衛(wèi)東.商務(wù)智能[M].北京:清華大學(xué)出版社,2009:11-13.</p><p>　?。?］王茁,顧潔.三位一體的商務(wù)智能[M].北京:電子工業(yè)出版,2004:25-26.</p><p>　　［3］王衛(wèi)平,徐宏發(fā).基于Web Services的商務(wù)智能網(wǎng)絡(luò)研究[J],2005(

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