商務(wù)智能的起源和現(xiàn)狀!
出處:赤鑄 發(fā)布于:2007-04-29 09:57:10
在信息時(shí)代中,對(duì)信息處理和利用能力的強(qiáng)弱成為了決定企業(yè)興衰成敗的關(guān)鍵。隨著Web技術(shù)的迅速發(fā)展,有越來越多的企業(yè)開始利用業(yè)務(wù)信息流和一些數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行企業(yè)重整。 | ||
在信息時(shí)代中,對(duì)信息處理和利用能力的強(qiáng)弱成為了決定企業(yè)興衰成敗的關(guān)鍵。隨著Web技術(shù)的迅速發(fā)展,有越來越多的企業(yè)開始利用業(yè)務(wù)信息流和一些數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行企業(yè)重整。 用戶數(shù)據(jù)正在成倍的增長。MicroStrategy的產(chǎn)品管理者Brian Brinkman得出結(jié)論,用戶數(shù)據(jù)以每年兩倍的速度增長。事實(shí)上,我們?cè)谖磥淼娜曛袑?huì)制造出比過去三十萬年更多的數(shù)據(jù)資料,這一結(jié)論是加州大學(xué)信息管理學(xué)院根據(jù)調(diào)查作出的預(yù)測(cè)。 隨著數(shù)據(jù)的不斷增長,給商務(wù)分析所帶來的困難也比以往增加了許多。在你對(duì)一些數(shù)據(jù)作出分析以前,你必須要先找到它們并確認(rèn)它們的有效性——或者幫助你的用戶來完成上面的步驟。SPSS BI的總裁Mark Battaglia指出,“更加廣泛的商業(yè)社區(qū)也同樣會(huì)遇到分析家們?cè)诙昵熬陀龅降膯栴},那就是——首先要得到數(shù)據(jù),然后再對(duì)其進(jìn)行格式排列。” 這就決定了信息時(shí)代將是“智能”占主導(dǎo)地位的服務(wù)經(jīng)濟(jì),也是商務(wù)智能大顯身手的時(shí)代。 一、分析工具的歷史:在過去的幾十年里,各種機(jī)構(gòu)已經(jīng)花費(fèi)了大量的財(cái)力和資源去構(gòu)建聯(lián)機(jī)事務(wù)處理系統(tǒng)(OLTP)和企業(yè)資源計(jì)劃系統(tǒng)(ERP).不斷累計(jì)的信息和存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)達(dá)到了令人驚訝的規(guī)模。 當(dāng)這些系統(tǒng)極大地改善了信息的自動(dòng)處理能力時(shí),也造就了很多“信息孤島”(information silos)------大量只有很有限的獲取和分析能力的數(shù)據(jù)。一項(xiàng)IBM的調(diào)查表明,大部分公司只利用了其存儲(chǔ)信息的2%--4%。 在過去,進(jìn)入信息系統(tǒng)要由數(shù)據(jù)庫管理員或應(yīng)用開發(fā)人員做預(yù)先的準(zhǔn)備。沒有預(yù)先貯備的終端用戶請(qǐng)求很少被允許。但是現(xiàn)在,客戶化的查詢/功能、標(biāo)準(zhǔn)的電子表格、關(guān)系數(shù)據(jù)庫和圖形應(yīng)用被越來越多地運(yùn)用在分析目的中。數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)也是為了滿足這一需求。 然而,這些解決方案大都是由IT部門設(shè)計(jì)和修改的,往往很難理解終用戶的特殊需求。而且,這些方案很少允許進(jìn)行特殊查詢,或者被限定在一些有限的數(shù)據(jù)對(duì)象中。這樣做的終結(jié)果,是使這些方案無法讓終用戶連接不同信息源,從而在很大程度上降低了方案的實(shí)用性和應(yīng)變能力。 終,這些傳統(tǒng)的方案不能提供一個(gè)經(jīng)過整合的,功能強(qiáng)大的分析工具給終用戶。特別是給那些非技術(shù)的商業(yè)用戶。由于圖一中所示的兩個(gè)主要原因,傳統(tǒng)系統(tǒng)不能滿足商務(wù)層面的分析需要。 二、商務(wù)智能的引入商務(wù)智能系統(tǒng)的主要基礎(chǔ)是在前幾年逐漸成熟的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和OLAP技術(shù)。通過數(shù)據(jù)倉庫,商務(wù)智能系統(tǒng)可擷取并載入原始資料,并用Web界面為企業(yè)主管提供分析與查詢信息。而商務(wù)智能系統(tǒng)的根基是各種業(yè)務(wù)的關(guān)鍵績效指標(biāo)(Key Performance Indicator ,簡稱KPI)及商業(yè)建模,如資產(chǎn)負(fù)債率、應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)率、盈虧平衡分析模型等等。它們是從企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)中經(jīng)“萃取”計(jì)算而得,這些應(yīng)用系統(tǒng)包括銷售、市場(chǎng)、客戶服務(wù)、財(cái)務(wù)、人力資源、制造和供應(yīng)鏈等。商務(wù)智能系統(tǒng)的績效信息架構(gòu)能根據(jù)基礎(chǔ)指標(biāo)設(shè)定企業(yè)目標(biāo),借助關(guān)鍵績效指標(biāo)KPI與企業(yè)計(jì)劃目標(biāo)做比較。當(dāng)差距過大時(shí),負(fù)責(zé)的主管需采取適當(dāng)對(duì)策,企業(yè)主管能進(jìn)一步分析與查詢整體或細(xì)節(jié)資料,一改過去領(lǐng)導(dǎo)干部拍腦袋做決策的行事方式。 應(yīng)該說,現(xiàn)階段的商務(wù)智能,就是具備了這樣一種分析能力,具有輔助決策功能的信息系統(tǒng)。 數(shù)據(jù)倉庫和商務(wù)智能應(yīng)用是數(shù)據(jù)可獲得性和整合性方面的橋梁。這種至關(guān)重要的職能是由傳統(tǒng)的客戶化方案創(chuàng)造的。商務(wù)智能工具通過復(fù)雜的分析處理將信息準(zhǔn)確、快速地傳送給各層經(jīng)理、分析員、知識(shí)工作者,這種模式能夠?qū)⑵髽I(yè)的信息價(jià)值大大擴(kuò)展。這些技術(shù)改變了對(duì)“信息敏感”企業(yè)的認(rèn)識(shí)。隨著電子商務(wù)的發(fā)展,電子商務(wù)智能方案正在不斷地加強(qiáng)各個(gè)商務(wù)組成部門及時(shí)、動(dòng)態(tài)地把握信息本質(zhì)的能力。的基于網(wǎng)頁的商務(wù)智能方案已經(jīng)融合了互聯(lián)網(wǎng)接口技術(shù)作為它的用戶界面。明顯的例子就是企業(yè)信息入口(Enterprise Information Portals)正在進(jìn)一步加強(qiáng)信息的整合與可獲得性。 商務(wù)智能工具融合了各種各樣的現(xiàn)有企業(yè)信息資源,這其中包括數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)處理應(yīng)用和ERP、CRM應(yīng)用等。圖二展示了用戶對(duì)分散的信息進(jìn)行分析的信息工作流。商務(wù)智能方案要同企業(yè)的整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)作相結(jié)合,但是其設(shè)計(jì)目的主要是在組織內(nèi)部傳遞準(zhǔn)確的、可靠的信息。商務(wù)智能系統(tǒng)必須能夠支持所有的商務(wù)信息格式,而不僅僅是局限于對(duì)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。除此之外,這些系統(tǒng)能夠整合在客戶、供應(yīng)商、商業(yè)伙伴之間復(fù)雜的相互關(guān)系。綜上,商務(wù)智能系統(tǒng)能夠使商務(wù)信息具有可獲取性和可傳輸性,從而為終客戶提供具有分析能力的引擎。 圖二 三、商務(wù)智能在戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)和功能上的益處商務(wù)智能提供了一種戰(zhàn)略的、戰(zhàn)術(shù)的、功能性的框架在組織中處理商務(wù)分析需求。圖三總結(jié)了能夠影響分析能力的一些特征。雖然這是一種對(duì)其益處抽象而簡單地描述,但是這確實(shí)能夠說明商務(wù)智能在組織中的價(jià)值。 圖三 在商務(wù)智能能提高分析能力方面,有一個(gè)很好的例子------評(píng)估市場(chǎng)活動(dòng)。組織正不斷利用分析工具和CRM結(jié)合來提高市場(chǎng)活動(dòng)的效果。此外,在對(duì)企業(yè)的營銷有效的同時(shí),這一功能對(duì)不同的組織部門和應(yīng)用者有很廣的利用潛力。 四、結(jié)論:伴隨著以電子商務(wù)為特征的新經(jīng)濟(jì)逐步走向成熟,企業(yè)需要處理的數(shù)據(jù)量越來越多,數(shù)據(jù)庫應(yīng)用的規(guī)模、范圍和深度不斷擴(kuò)大,已經(jīng)從點(diǎn)(單臺(tái)機(jī)器),線(局域網(wǎng))發(fā)展到面(網(wǎng)絡(luò)),甚至到因特網(wǎng)信息系統(tǒng)。近年來商業(yè)條碼的推廣,企業(yè)和政府交易的管理,以及數(shù)據(jù)采集工具的發(fā)展,都提供了巨大規(guī)模的數(shù)據(jù),在商業(yè)管理,政府部門和工業(yè)數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域中應(yīng)用了數(shù)以百萬計(jì)的數(shù)據(jù)庫。 對(duì)于企業(yè)來源,這些數(shù)據(jù)一方面來自與客戶間的交易記錄,另外,還可能來自企業(yè)內(nèi)部的管理或生產(chǎn)系統(tǒng),以及從其他途徑搜集到的市場(chǎng)信息、協(xié)作伙伴和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的信息等。企業(yè)急切地希望通過快速處理這些數(shù)據(jù)獲得有利于企業(yè)進(jìn)一步發(fā)展的決策依據(jù),而是否能夠限度地使用信息資源來管理和影響企業(yè)決策流程,將決定企業(yè)是否能擁有的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。 在我國加入世界貿(mào)易組織后,企業(yè)不僅要市場(chǎng)擴(kuò)大到了,同時(shí)也要面對(duì)來自的更多更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,企業(yè)必須采用快速的智能分析手段來實(shí)現(xiàn)對(duì)市場(chǎng)的定位、細(xì)分,對(duì)客戶的更深層次的研究,以更強(qiáng)的姿態(tài)迎接挑戰(zhàn)。 | ||
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