传统企业商业智能分析缺少的那点东西

mavisfine

商业智能分析，在这个信息化爆炸的时代已经不是什么难事了。互联网公司如搜索引擎，社交网络，即时通讯，电子商务等企业随着信息化发展不仅积累了海量的数据，也已具备了分析海量数据的团队及技巧。

但是除了走在时代前沿的互联网公司，传统企业尽管也开始重视数据信息化，但仍是在商业智能数据分析方面有所欠缺。那么他们到底缺少什么呢？

1、传统企业缺少整合数据孤岛的BI工具

传统企业其实并不缺少信息系统，相反，它们可能在每个阶段为了某项目某功能引入了某个信息系统，日积月累。企业中不乏独立的信息系统，但却缺少能将这些数据孤岛进行整合的工具，这个工具也就是BI工具。

2、传统企业缺少对商业智能分析的重视

传统企业相比数据管理，往往更相信人的主观能动性以及业务经验。许多管理高层更愿意相信自己的经验决策而懒得理会数据分析给出的决策支持。另外有些企业花大手笔部署了商业智能，但却仅用来为高层提供一个更方便的数据汇总平台，而没有发挥出商业智能决策支持的作用。这些都源于企业高层对商业智能分析的不重视。

3、传统企业缺少BI分析人员

传统企业更注重生产和销售，所以企业构成多为生产，销售业务人员，很多都没有独立的数据分析管理部门，IT人员也是少数。因此传统企业缺乏足够的BI分析人员去规划及落实数据分析工作。

4、传统企业缺乏商业智能分析的重点

与互联网公司相比，传统企业中普遍存在着经营范围广、组织机构庞大、管理层级多、业务逻辑复杂等特点，在集团化经营的企业更是存在多个业务板块及复杂的控股关系等问题，这些复杂情况是短小精悍、精准定位的互联网公司所远远不能比拟的。试图在传统企业里全方位开展数据分析工作的挑战是非常巨大的，即使在同一企业里也不存在单一有效的分析对象、分析模式和分析手段，因此传统企业开展数据分析工作必须根据一段时期所面临的管理及经营问题有效识别核心的数据分析需求，缺乏重点的数据分析工作既不现实也缺乏效用。

5、传统企业缺乏有效获取数据的手段

传统企业里核心业务系统一般超过一二十个，数据库系统类型各异，数据库实例数量多，同时还拥有大量的手工维护数据文件。在一个中等规模的业务系统里往往超过1000张表，更别说有些核心业务系统还是封闭的系统，从业务数据库中直接提取业务数据的难度非常大，几乎等同于恢复完整的业务逻辑。因此很难以较低的成本在短时间内有效集成数据，很多企业即使建立了数据仓库，也无法完全满足数据获取的需求。

6、传统企业缺少对数据资产的全面掌握。

因股权、历史、业务等原因，很多集团化经营或拥有庞大营销网络的企业未采取集中式系统，业务系统和数据库还分别部署在异地的、独立的下属组织机构或终端店面，而管理和经营决策、产品和市场战略的职能却在集团总部、营销总部和业务板块子集团、区域管理机构等。不掌握核心数据资产的事实与管理和经营决策的职能需求之间存在的矛盾，是数据分析工作的首要障碍，很多该类型的企业为获得管理和经营分析所需数据，只能通过手工收集下属提交的数据填报报表来实现，数据分析工作的范围、深度和效率极其不足。

因此，因此在传统企业的管理及经营决策中全面普及数据分析的技术和应用，尚且任重而道远，而互联网公司津津乐道的大数据等领域的应用，当前阶段在传统企业里更是遥不可及。