商业智能——企业信息化的最后一公里

mavisfine

企业信息化(Enterprises informatization) 实质上是将企业的生产过程、物料移动、事务处理、现金流动、客户交互等业务过程数字化，通过各种信息系统网络加工生成新的信息资源，提供给各层次的人们洞悉、观察各类动态业务中的一切信息，以作出有利于生产要素组合优化的决策，使企业资源合理配置，以使企业能适应瞬息万变的市场经济竞争环境，求得最大的经济效益。

企业信息化的一般过程就是基础应用（协同OA、简单会计核算、企业网站、简单薪资核算和简单的员工考核等）——关键应用（会计核算、基本成本和资金管理、企业核心业务系统和人力资源管理等）——扩展整合及优化升级应用（全程供应链应用、CRM、PLM、电子商务等集成的ERP应用）——战略应用（商业智能）

由此可见，商业智能，就是企业信息化的最后一公里。而这一公里也是到达终点前最困难的过程，也就是说，商业智能很难成功走进企业。为什么这么说呢？原因有二。

   1、软件厂商的不推广

   纵观现在国内主流的软件厂商，它们都很积极地向自己的老客户去推销自己的其他信息化产品，却很少有大力去推广商业智能BI的，因为他们自身并没有投入BI的研发。那么为什么它们不愿意在BI方面投入研发呢？一是因为BI的研发相较ERP等产品对技术的要求更为严苛以致如果没有大量投入很难产生好的产品，二是国内的BI市场还仅处于开垦状态，大多数企业对BI的需求并不明确或者强烈，软件厂商与其投入大量时间精力进行自主研发，还不如与国外专业BI厂商合作，而既然不是自己的产品，推广的热情也就大大下降，销售遇到挫折之后甚至就停止尝试的现象也是普遍的。

    2、企业信息化目的不明确，BI需求待挖掘

    现在虽然大部分企业都加入了信息化的大潮中，但是你若问它们为什么要进行信息化，回答大抵都是为了更加轻松办公管理，有的甚至只是盲目跟随时代潮流。比如生产计划的工作量大，算不准，就上生产管理软件；想把全国各地的营销机构的信息及时收集上来，于是就上一个分销系统。

    这其实是信息化容易步入的一个误区，很多人对信息化认识过浅或是期待过高，大部分的管理者仍停留在依靠经验决策的思维里，信息化的作用也仅是支持企业基本运作。

而BI相较于其他信息化产品，则要求老板自己有信息化意识，但这对目前中国的企业决策者来说，还是有些要求过高。而且许多管理者认为企业有信息化系统满足日常管理足够了，不再需要商业智能系统。

3、价格成本高，企业因看不到短期利益而放弃

部署一套商业智能BI的成本往往很高，很多企业老板即使有了信息化意识，也会因为部署BI的风险而转念安慰说原有的信息管理系统已经足够了，不需要再花大价钱实施一套BI了。

那么，商业智能分析对于企业，尤其是中小企业究竟有没有必要呢？

回答是肯定的，需要。原因有以下几点：

    1、规避决策风险，增加企业收益

    有统计表明，目前中国企业的数据有效利用率不足7%，许多决策是在没有充分信息支持的情况下做出的。IDC调研数据显示：37%的业务决策仍然主要依赖于“直觉”或本能。但直觉式的决策并多数情况下并不可靠。根据微软公司的统计，超过74%的商业决策落后于预定计划或以失败告终，每年损失740多亿美元。

现在大部分的商业智能BI产品都具有错误预警功能，比如帆软的FineBI,它的错误预警功能可以帮助你快速识别关键数据的错误，并且及时改正。另外其特有的智能因素分析功能可以帮助企业减少决策错误，因为某个指标或者汇总数据往往会受到很多因素的影响，例如销售额会受到产品质量，销售地区，时间，销售人员，代理商，销售策略，同类竞争产品价格等等因素的影响，而当最终客户进行分析时需要对全盘的影响因素都有了解。以往的BI工具是提前将这些分析维度加入最终展现层让领导或者业务人员去选择，这样的问题有二：沟通成本高，需要让技术人员清晰明了业务需求；修改影响因素复杂，添加删除因素需要通知技术人员。FineBI的智能因素分析直接面向最终分析人员，通过优化的算法提供所有影响因素，并且智能判断重点因素。

    2、提高办公效率，节省办公时间

    请仔细想想，您公司里有多少人长时间都花在学习代码以及修正bug中？也许你正受企业信息孤岛的困扰？也许好不容易把工程实施成功，但后期需求变更时却无法及时维护？或者，坦率地说，您的时间都用于折腾Excel了，不是吗？

　　调查显示，每名员工每年平均要浪费约一周的时间，来对付电脑和应用方面的各种麻烦。IDC公司的研究数据表明：IT的复杂性在2003年造成了美国公司近7500亿美元的损失。

如果您的企业已经信息化建设多年，那么ERP，OA，CRM这些系统一定积累了大量的数据，但是它们又相对独立，你如果想要对数据进行一次统一的分析，工作量一定很大。

这个时候你就需要一款商业智能产品，帮助你建立数据仓库，进行ETL分析，为您封装好企业统一的指标集，数据智能关联，让你可以轻松进行数据的多维分析，钻取，展示等。

　　依旧拿FineBI举例，它特有数据准备模块以及指标分析因素模式，在基于固定数据的基础上能够极大的减少需求多变导致的数据准备和沟通交流时间，真正做到了实施周期短，后期也无需投入过多的人力和时间来维护系统，解决需求上的变动。

    而且FineBI处理数据的性能非常好，对于亿万条数据，汇总计算均在10s内完成。对于明细表的展示，均在1s内即可完成。”

    3、发掘潜在商机，促进企业发展

相较于信息管理系统是针对某一个部门或者项目提供一些汇总报表，商业智能系统能为企业中各层次管理管理人员提供决策信息或预测数据或发现业务活动中隐含的规律和知识。

在企业的大量信息中可能包含有很多潜在的规律，比如客户的购买习惯， 最佳交叉销售组合等， 这些信息通过简单的统计或汇总是无法发现的， 必须使用某种数学算法对数据进行分析才能发现这些规律，从而建立起一种商业模型，提供给管理决策层进行模拟分析，发掘出有价值的商机，促进企业快速发展。

    综上，商业智能作为企业信息化的最后一公里，虽然花费的汗水可能比前面加起来的所有都多，但是当你坚持跑完了这一公里，你的大数据才能转化为大价值，也只有跨过了这个瓶颈，企业才能继续在信息化时代在日益激烈的市场竞争中保有一席之地，持续发展。