商业智能系统的组织思路与分析模式

mavisfine

商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过ETL过程合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

由上面这段定义可以看出，商业智能是一系列技术和工具按流程的组合应用。在商业智能应用中，要有逻辑地组织思路以及确立数据分析模式，否则最终呈现给客户的将是独立的数据集和离散的分析内容，商业智能系统的价值得不到发挥，效果也将大打折扣。

在系统整体应用模式方面，面向数据分析的BI商业智能系统构建工作应达到如下目标：

（1）数据整合：整合HR、财务、业务等系统，对业务数据进行过滤、清洗，清除垃圾数据，规范并优化业务数据，提供外部数据录入手段。

（2）主题管理：梳理指标、分析和报表体系，简化制作、管理和发布过程，支持用户快速简洁地自定义分析与报表。

（3）集中展现：为总部和分公司建设统一信息门户，将各类报表，数据分析结果集中呈现，同时集成其他系统的入口。

（4）决策支持：建立一个供各级管理及业务人员使用的决策分析辅助系统，提供给公司管理层、业务层所需要的准确、及时、直观的数据和信息。

由上可以看出，在商业智能的应用流程中，首先要整合各个应用系统中的数据，获得企业数据的全局视图，然后各个层级或是部门可以对所辖业务进行梳理，整理出需要优化或监控的指标，以及这些指标所对应的维度，新建分析，辅助决策。

在数据分析方面，BI商业智能系统可以应用PDCA管理循环理论的分析模式来形成一个闭环。下面来解释一下这四个字母的含义。

P（Plan）计划：主要是指各个时间节点业务目标的确立，各个时间段计划的制定以及每项任务预算的管理。

D（DO）执行：即采取各种手段实现计划内容。BI商业智能系统需要能够及时提供业务执行过程中所产生的数据报告，为分析人员提供在Dashboard中查询、预警、多维分析等功能，另外还能提供历史/竞争参考数据，以便及时对比，调整执行方案。

C（Check）检查：在目标验收节点检查计划的执行结果，根据结果去寻找问题。在此环节可以进行的分析有达成情况分析、绩效分析、EVA评价分析等。且分析的粒度（如时间跨度，人员划分维度）应该比前面两个环节有所提高，

范围相应缩窄，结合管理及业务现状有针对性对总体及关键业务环节设立专项检查与评价手段，检查评价的内容一般集中在业务效率及财务表现等方面。

A（Action）处理：根据检查结果采取相应的处理措施，比如根据绩效分析结果进行奖惩，总部向经销商、代理商进行利润返还等等，还有就是根据上阶段计划实施处理结果对下阶段目标进行调整。

PDCA，计划——执行——检查——处理。这四个环节形成了一个完整的商业智能分析的流程。

最后看一张面对一个具体的数据分析需求时，分析人员在BI商业智能系统中综合利用各种手段解决问题的典型分析流程图：