商业智慧
千里之行始于足下是什么意思-流动性覆盖率
2023年3月15日发(作者：信锐无线ap)BusinessIntelligent(BI)
商业智能简介
随着经济的发展，企业所面临的竞争日益激烈。同时，信息技术的发展也使企业获取信息的手段和渠道也在不断
增加，企业所面对的信息浩如烟海。而任何好的决策都需要事实和真实的数据。企业决策的正确程度也取决于所
使用的事实和数字的准确程度。另一方面，随着竞争的增加，决策需要在较短的时间内做出。因此，在特定的时
间段内，能够尽可能多地获得相关信息就变得越来越关键。而为了使决策具有较好的正确度，却又需要更长的时
间。因此，企业需要高效数据分析工具，以减少高速、精确分析大量数据所需时间。
商业智能技术正是一种能够帮助企业迅速地完成信息采集、分析的先进技术。它包含了决策过程中所有
的查询和报告、在线分析处理（OLAP）和信息采集应用程序及工具。商业智能解决方案在企业经营中的作用主
要表现在三个领域：
客户关系管理（CRM）：通过有效的交流和良好的服务维持客户对企业来讲是至关重要的。商业智能通过帮
助企业完成客户划分、客户获得、赢回客户、交叉销售、客户保留等工作，使企业的目标、人员、商务处理流程
和基础设施集中到根据客户的需要来定制产品、服务以及"面对面"的客户交流方面。
可赢利性分析：商业智能解决方案可以帮助企业分析利润的来源、各类产品对利润总额的贡献程度、广告费
用是否与销售成正比等等。
减少成本：商业智能技术能够协助企业确定在哪些对业务影响最小的领域减少成本。而降低成本的决策可基
于详细的目标数据。
商业智能中所包含的数据分析技术主要可分为以下三个阶段：
查询报告
为了有效地进行营销管理，企业往往需要将各地的数据汇总到总部，并建立一个庞大的数据仓库。这种数据仓库
不但能够保存历史数据、阶段性数据，并从时间上进行分析，而且能够装载外部数据，接受大量的外部查询。
建立数据仓库的过程一般包括清洗、抽取数据操作，统一数据格式，设定自动程序以定时抽取操作数据并自动更
新数据仓库，预先执行合计计算等步骤。
快速、简单、易用的查询和报告工具能够帮助管理者充分利用企业中不同层次的数据，获取所需要的特定信息，
并以合理的格式加以显示。同时，优秀的工具支持多种网络环境，允许用户在客户机/服务器网络、内部网络或
Internet上传输分析结果。它们还应该有足够的灵活性，以支持各种类型的查询和报告需求，从简单的订阅、周
期性的报告，到使用SQL和其它查询语言作随机查询。
在线分析处理（OLAP）
在线分析处理是一种高度交互式的过程，信息分析专家可以即时进行反复分析，迅速获得所需结果。在线分析处
理同时也是对存储在多维数据库（MDD）或关系型数据库（RDBMS）中的数据进行分析、处理的过程。这种分析可
以是多维在线分析处理、关系型在线分析处理，也可以是混合在线分析处理。
这一过程一般包括三种可供选择的方案：
·预先计算：小结数据在使用前进行计算并存储；
·即时计算和存储：小结数据在查询是计算，然后存储结果。因为消除了相应的运行计算，使随后的查询运行
变得更快。
·随时计算：用户在需要时对小结数据进行计算。
数据挖掘
数据挖掘是从浩如瀚海的数据和文档中发现以前未知的、可以理解的信息的过程。由于数据挖掘的价值在于扫描
数据仓库或建立非常复杂的查询，数据和文本挖掘工具必须提供很高的吞吐量，并拥有并行处理功能，而且可以
支持多种采集技术。数据挖掘工具应该拥有良好的扩展功能，并且能够支持将来可能遇到的各种数据（或文档）
和计算环境。
企业信息化与商业智能
企业信息化与商业智能
What商业智能软件能为企业做什么？
商业智能软件可以将企业现有的各种数据源进行统一的规划和整理，把这些凌乱的数据变成各种有价值的信息图
表，然后企业的管理人员再将这些分析结果变成企业决策，提高企业的竞争力。
When什么时候可以考虑使用商业智能软件？
当企业有MIS/ERP系统或者财务等其他应用软件时，并且积累了一定量的数据，这时候就可以考虑使用商业智能
软件进行一些商业智能分析，为企业的各种管理决策提供依据。
Why为什么企业需要商业智能软件？
企业数据大量积累，信息系统各自独立，原有的报表技术都是基于静态数据的固定报表，企业管理人员为了得到
自己想要的报表形式需要反复与信息技术人员交流，信息技术人员为了增加新的报表也需要耗费大量的时间和精
力。但是如果使用了商业智能分析软件，这一切都将成为历史。
How如何使用商业智能分析软件？
首先由信息技术人员定制好针对不同部门管理人员的商业智能分析应用，企业管理人员只需要简短培训如何使用
商业智能分析软件。
商业智能，企业信息化的驱动力
哪些市场将提供给我们最快速的业务增长？如何提高客户的满意度和忠诚度？哪些产品保障了公司的
80%销售收入？如何提高决策效率？…企业成功的其中一个因素就是能否有效地将企业运营数据提升为决策信息
的能力。"商业智能"藉以提取、整合、挖掘、分析企业数据进而帮助管理者回答以上棘手问题。
本文首先阐述了商业智能的产生及其定义，其次阐述了商业智能是企业性能的驱动力，接着阐述了商业智能
的应用趋势，最后介绍了金蝶商业智能及分析模型。
关于商业智能
作为一种将数据转变为信息、信息转变成知识的工具，商业智能(BI，BusinessIntelligence)在全球一直
享有较高的声誉。如今，它已经在电子商务、客户关系管理、信息门户、企业资源管理以及其他各类企业应用系
统中担当起核心技术的角色。
那么什么是商业智能呢？IDC将商业智能定义为下列软件工具的集合：
终端用户查询和报告工具。专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适用于专业人士的成品报告
生成工具。
OLAP工具。提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。OLAP也被称为
多维分析。
数据挖掘（DataMining）软件。使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出
基于数据的推断。
数据集市(DataMart)和数据仓库（DataWarehouse）产品。包括数据转换、管理和存取等方面的预配置
软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型。
主管信息系统(EIS，ExecutiveInformationSystem)。
企业机构利用上述软件工具在统一的BI平台上建立所需的企业范围内的商业分析。
商业智能-企业信息化的驱动力
商业智能的基础是企业各业务活动的各项绩效指标（PerformanceIndicator），它们来自企业各应用系统
并经"提取"计算而得，这些应用系统包括企业资源规划系统(ERP)、客户资源管理系统(CRM)、供应链关系管理系
统(SCM)、人国资源管理(HR)、电子商务等等。商业智能及时将各种基础绩效指标及关键绩效指标（KPI，Key
PerformanceIndicator）提供企业各级管理者，管理者藉以快速做出决策。
商业智能作为企业性能的驱动力，主要表现在以下几个方面：
提取并整合来自企业内部各种应用系统的运作数据，并将数据转变成信息，信息又
进一步转变成知识。更为有意义的是，各种系统可以来自不同的平台。这样，一方面大大提升了各种应用系
统的分析能力，另一方面保障了企业各种应用系统的前期投入。
商业建模和量化的分析指标提供企业内部关键问题的解决方案。主要包括：
商业建模（BusinessModeling）、即席查询(ad-hocquery)、多维度分析(multidimensionalanalysis)、
假设性问题分析(what-ifanalysis)、基础绩效指标及关键绩效指标(KPI)等技术。
各种应用系统通过和商业智能的结合，使得交易流程与决策信息最终形成回路。协助完成企业目标成为
所有系统最优先的原则，所以企业的运营瓶颈将被及早发觉，系统并因此更具弹性，企业将更容易、更及时做出
正确的决策。
商业智能（BI）和知识管理（KM）的协同应用将构建企业信息门户（EIP，EnterpriseInformationPortal）。
企业信息门户的出现将使企业管理者和企业员工拥有共同的学习平台和工作平台，通过这个平台，管理者可以轻
松的了解整个企业的运营情况进而作出决策，而员工也可以掌握所需要的专业知识。
商业智能的应用趋势及技术发展
即使在经济不景气的2000年，BI市场仍然增加了22％，达到了36亿美元。IDC预测，从现在到2005年，
这个市场将以27％的年平均增长率发展，届时将会达到118亿美元。在这个市场中，终端用户查询、报告和OLAP
工具占绝对主流，达到65％。
企业希望从ERP、CRM、SCM和遗留各种系统中发掘数据背后所蕴藏的信息和知识，因此商业智能应用与日俱
增。那么商业智能未来应用趋势又如何呢？
更为广泛企业内部应用
网络为BI软件的广泛应用提供了基础平台。从BI软件受益的将不仅仅是管理者，还包括所有员工。如，销
售人员将通过移动设备或其他PDA设备获得CRM数据并快速做出决策；所有员工将可以轻松的查阅与自身职业生
涯相关的人力资源分析报告。
企业外部的应用也将得到快速发展。企业将通过BI软件向他们的供应商、客户、
股东、政府提供相关数据的访问。如，企业允许供应商访问企业的供货数据，供应商可以获得诸如准时发货
情况、发货差错情况和产品质量等信息；政府机构通过访问企业运作信息，也更深刻了解了该企业。
随着广泛应用，商业智能的技术发展趋势又如何呢？
网络性能、可伸缩性、安全性将更为厂商所关注。
各种商业分析模型、数据挖掘算法将集成到商业智能软件和分析应用之中。
友好的数据展示功能会得到空前的发展。
无线应用将成为商业智能新的卖点。
商业智能软件的市场趋
作为一种定量数据分析管理的概念，商业智能(BI，BusinessIntelligence)一直享有稳定的声望。来自企业各
个层次的经理人经常希望获得可以用于战略和战术决策的量化数据。然而，由于信息技术应用不够得力，他们获
得的报告常常像是雨后送伞，得出的结论缺乏相关数据的支持，对数据的分析结论也是似是而非。如今，经理人
纷纷求助于BI软件来解决这类问题。从IT的视角来看，BI软件的主旨在于及时向知识工作人士提供有助于分析
与报告的数据，进而得出量化的结论。
IDC将BI软件定义为下列工具的集合：
终端用户查询和报告工具专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适用于专业人士的成品报告生成工
具。
OLAP工具提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。OLAP也被称为多维分
析。
数据挖掘软件使用诸如神经网络、规则归纳和集群之类的技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推
断。这些推断的结论往往隐藏在数据之中，不十分明显，或者过于复杂以致采用一般的统计分析方法难以奏效。
数据市场库/数据仓库产品一个单一的软件包，其中包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还
包括一些业务模型。
执行信息系统(EIS，ExecutiveInformationSystem)数据存储与分析工具，引入了深层挖掘、趋势分析和排
异报告等导航和分析特性，为理解商业发展趋势、识别问题和机遇提供直观、可视化的环境。
企业机构可以利用上述软件工具集合来形成市场研究所需的大范围数据分析方法。这些软件工具同分析
型应用软件不同，它是预先配置的，具有特定的应用范围，并且建立在BI工具平台上。
BI软件工具虽然经常与数据仓库相关联，但它的配备却不一定总要与数据仓库相伴相随。例如，一份基
于运作数据库的报告就是BI软件最普通的应用，但却没有与数据仓库发生任何联系。在过去，典型的报告系统
是从运作数据库中提取数据，然后打印在纸张上并在整个企业中通过人工方式分发。今天的查询和报告软件向企
业员工提供基于网络的情报检索和发送功能，极大地减少了与报告和分析有关的信息加工费用和时间。
市场增长强势不减
BI软件市场在最近几年得到了迅速增长。在2000年，即使是经济不景气的一年，BI软件市场仍然增加
了22％，达到了36亿美元。IDC预测，从现在到2005年，这个市场将以27％的年平均增长率发展，届时将会达
到118亿美元。在这个市场中，终端用户查询、报告和OLAP工具占绝对主流，达到65％。用户希望从他们的企
业资源规划(ERP)、客户关系管理(CRM)、供应链管理(SCM)和遗留系统中发掘他们的数据资产，因此对BI软件的
需求正在不断增加。这些需求推广来看，说明企业正逐渐摆脱单纯依赖于软件来处理日常事务，而是明确要利用
软件来帮助自己，依据企业数据做出更好、更快的决策。此外，对分析应用需求的增加将持续刺激对商业智能
软件的需求。这些软件主要用来进行复杂的预测，得出相对直接的执行报告，另外也包括以多维分析工具为基础
的客户分类应用。
多层面扩展
今天，大多数BI软件主要是给管理层和分析人员用来进行内部项目的管理与分析。然而，BI软件有望在
更多的层面上得以发展。
首先，在企业内部得到更大范围的应用。网络已经为BI软件扩大用户基础提供了平台。在企业内，关心
和使用分析报告的人已经不再局限于上述人员，任何员工都可以并且应该受益于BI软件。例如：
销售人员能够访问他们办公室内的多台计算机以及移动设备上至关重要的CRM数据并做出必要的分析。已经有
若干BI软件提供商为他们的产品配备语音接口和手持设备接入功能。
所有雇员都能够获得人力资源(HR)数据。企业越来越多地向雇员提供与自身职业生涯相关的人力资源分析报
告，这些信息都可以通过Intranet进行查询。
呼叫中心能够搜集客户历史数据，这是打开个性化CRM大门的一把钥匙。
随着内部用户范围的扩大，另一个相关趋势将会显现出来——BI软件也可以在企业外部拥有广泛的用户。企
业已经在向他们的供应商、客户、股东和其他有关方面提供BIExtranet的数据访问渠道。例如：
公司允许供应商访问他们自己的经营数据，以此密切与供应商的关系。通过使用BIExtranet,供应商可以获得诸
如准时发货情况、发货差错情况和产品质量等数据。通过获得这些至关重要的数据，供应商能够发现自己的问题
并在这些问题暴露给客户之前全面改进自己的工作。