商业智能技术及其应用

《商业智能技术及其应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

商业智能技术及其应用发表时间：2010-2-1于美光来源：万方数据关键字：商业智能决策支持系统数据挖掘信息化调查找茬投稿收藏评论好文推荐打印社区分享商业智能(BusinessIntelligence，BI)作为一种新兴的信息技术，是一种基于大量信息基础上的提炼和重新整合的过程，这个过程与知识共享和知识创造紧密结合，完成了从信息到知识的转变，本文分析了传统决策支持系统的不足，以及商业智能为决策支持系统带来的转机，并阐述了商业智能的概念、体系结构、功能，最后结合实际介绍了商业智能在钢铁贸易领域的主要应用。1前言管理的核心是“决策”。全球经济一体化的进程以及信息技术的发展，消除了许多流通壁垒。企业比以往任何时候都面临着更为复杂的生存环境，更难以形成并维护其竞争壁垒。竞争的压力对企业制定决策的质量、速度都有更高要求。哪些市场将提供给我们最快速的增长？哪些产品将给我们提供更丰厚的利润？哪些客户是我们的大客户？哪些客户是我们的忠实客户？企业的盈亏平衡点在哪里？这些都可以通过实施“商业智能”来帮助企业管理决策层及时、准确、高效的加以解决。2一般钢铁贸易行业决策支持系统的不足在过去许多年，管理者制定决策是一门纯粹的艺术，是通过很长一段时间的经验所获得的一项天赋。管理之所以被看成一门艺术，是因为许多个体风格被用于处理并成功地解决了同一类型的管理问题。这些风格源于创造力、判断力、直觉和经验，而不是建立在科学方法基础上的系统化的定量分析方法。结合钢铁贸易行业来看，管理所面临的外部环境正在发生迅速变化。市场环境也比以往更加复杂，而且这种复杂性日益增加。这些都对钢铁贸易的管理决策带来了新的挑战，决策支持系统(DecisionSupportSystem，DSS)是在管理信息系统的基础上发展起来的，在数据仓库、OLAP和数据挖掘技术出现以前，DSS在钢铁贸易实际应用过程中暴露出许多问题，主要有以下六个方面：(1)分析工作量大 钢铁贸易虽然有了大量的交易基础数据，但当今系统仅能做简单的统计分析，不能有针对性的为决策提供支持报表及分析。使得许多管理者要花费80%的时间进行数据的分析，真正用于决策的时间只有20%。同时还要为大量的分析工作配备庞大的专业分析队伍。(2)分析结果滞后由于钢铁品种繁多，影响因素较多，要分析各品种，不同时段的销售、采购、盈亏并进行比较时需要较长时间，决策者们经常无法及时拿到所需的报表，因此贻误了许多商业机会。(3)分析结果简单管理者经常希望能综合多种因素来分析问题。如，钢材价格的上涨、钢材进口的波动对企业各方面的影响；如果现在采取降价措施，本年度末公司的市场份额、销售额和赢利是否有所增长？而一般的系统无法满足上述复杂的分析要求。(4)没有完整的客户分析功能当今企业的竞争多数是服务的竞争，服务的对象就是客户。哪些客户对我们企业最关键，他们有什么特征，他们对目前钢材的需求情况，他们未来发展对钢材的需求变化，如何为不同的客户提供不同的服务计划，如何增加他们对企业的忠诚度等。一般的系统无法做到。(5)无法提供关键问题的解决方案为了实现最高效率，如何制定有效的预算计划和现金流计划？如何防止客户的流失？如何测定盈亏平衡点？传统的决策支持技术都无法提供这些关键性问题的解决方案。(6)无法进行内外部信息关联为了制定合理的销售价格或采购价格，外部的市场信息至关重要。以前，外部的市场信息无法应用于业务系统中，使得外部信息与内部信息相对独立，不能互相关联，外部信息只能作为人为参考，而不能参与合理的价格制定。3商业智能为决策支持注入活力商业智能是在ERP等信息化管理系统的基础上提出的，是基于信息技术构建的智能化管理工具，它对ERP、CRM、SCM等系统生成的企业数据进行各种分析，并给出报告，帮助管理者认识企业和市场的现状，做出正确的决策。(1)BI迎合了企业的需求。BI能够运算大量信息，然后为企业找出市场趋势、经营上的问题，以及发现市场新机会。(2)BI为企业提供的决策支持效果明显。BI由于是基于对企业一手资料的分析，因而对企业的决策效果显著。 (3)BI能让企业所有员工自己进行资料分析，从而发现问题，这是原先一些决策支持系统所不具备的功能。一般而言，BI系统会将海量信息进行分类，让相关信息聚集在一起，如财务、存货、质量等主题。等到需要特定信息时，你就可以用BI软件去搜寻你需要的信息。(4)数据搜集、数据挖掘已为BI提供了良好的基础，企业对BI的需求上升。决策者希望能够利用现有数据指导企业决策和提升企业竞争优势，这些数据若用于决策支持会带来显著的附加值。若再加上行业分析报告、独立的市场调查、评测结果和顾问评估等外来数据，上述处理过程产生的效益可进一步增强。所以说，商业智能近年来逐渐成为热点可以说是企业信息化发展到一定程度的必然。BI正是以数据仓库为基础，运用了OLAP工具、数据挖掘等技术，为企业的决策提供支持。4商业智能技术4.1概念商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。4.2体系结构通常决策支持系统由数据采集的整合、数据呈现及分析两部分组成。前者将企业的各种数据源(ERP、OA等)进行多维度、多角度的采集并整合，供下一步分析使用；后者通过量身定做的数据抽取、转换导入工具，建立数据仓库或数据集市。在数据集市的基础之上，建立销售、采购结算、储运、财务、成本、预算、盈亏、绩效、客户等各种分析模型，这些模型存放在多维数据库中，利用在线分析工具以图表、旋转透视表等方式提供给企业各个管理层次的信息需求者实现商业智能。同时，还可以嵌入第三方的工具，将决策支持信息通过WAP手机、PDA、移动PC等设备轻松快捷地传送到信息使用者和最终管理者的手中。图1展示了商业智能体系结构示意图。图1商业智能体系结构示意图4.3商业智能的主要应用在多变的市场环境下，企业必须力争成为市场的支配者，而不是追随者。商业智能的最大好处是可以得到最精确、最及时的信息，帮助企业赢得竞争优势。企业的决策者们可以据此分析顾客的消费趋势，培养忠实顾客，加强与供应商的联系，减少财政支出，挖掘新的商业机会，分析未来发展趋势，展开商业策略，调整产品结构、分销渠道、工作流程和服务方式等。商业智能涉及到复杂的过程和众多相关的技术，它的体系结构能够适应日益增长的工作量和用户的需求，商业智能能“从根本上帮助你把公司的运营数据转化成为高价值的可以获取的信息或知识，并且在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息传递给恰当的人”。 在实践中，可以以多种形式来应用，我们知道，商业智能可以帮助我们找到所需要的信息，并且对其进行共享和分析，商业智能的主要应用表现在：(1)整合企业内部和外部的信息这些信息可以是存储在数据库、数据集市、数据仓库中的数据，也可以是在SCM、CRM、ERP、BPR、SFA等企业应用系统中产生的非结构化的任意文件(HTML、文本、电子表格、DOC等)。(2)简单的报告和查询在这一层次，商业智能仅仅是把信息进行粗加工。上个月Y产品的销售量是多少？我们拥有多少客户？用户向系统提出的问题是“告诉我发生了什么”。(3)在线分析处理(OLAP)商业智能工具能够让用户分析信息，创造增值信息和对信息更好地融会贯通。在哪个地区我们的产品获得了最大的成功？哪部分用户购买了什么品种的产品？在简单报告的基础上，我们可以进一步提出很多问题。不仅要问发生了什么，还要问为什么要发生。(4)经理信息系统(EIS)目前领导获取业务信息的基本手段是报表，由于种种原因，完全依靠信息部门编制的报表无法完全满足领导对信息的需求，而且查阅大量的企业报表会占用高层领导很多的时间。在商业智能分析软件基础上建立的高层领导信息系统，可以帮助行业的各级领导，快速方便地获取信息。同时，利用相关工具的主动查询机制，可以对信息数据中与行业业务相关的关键数据进行查询，通过查询如果发现行业运行的不正常情况，系统会自动通过各种手段向领导报告，提醒相关领导者关注出现的问题。(5)数据钻取通过统计方法，可以详细展现未来的景象。比如说，通过利用商业智能工具，我们能够预测哪种客户最有可能购买我们的新产品。市场营销战略由此可以集中在有限的一部分客户中。企业的市场营销战略由此也更为有效，成本也可以降低。在这种情况下，我们的问题就是：告诉我未来会发生什么。(6)全地域信息支持商业智能平台不仅仅局限在企业内部，而且可以扩展到一个比较大的范围，让更多的用户来共享信息。信息可能存储在组织的不同数据库中，还可能在组织之外，还可能包括声音和图像。商业智能能在任意的地域、恰当的时机为企业和组织的用户提供快捷、及时、准确的信息，从而大大提高他们的判断能力和决策水平。 (7)监控企业基础绩效指标企业基础绩效指标从企业应用系统中经“萃取”计算而得，这些应用系统包括销售、市场、客户服务、财务、人力资源、制造和供应链等。商业智能系统的绩效信息架构能根据基础指标设定企业目标，并即时对比实际状况与计划值，建议可能的应变行动。通过绩效信息架构，系统能计算商业智能信息，提供企业主管即时信息，企业主管并能进一步分析与查询整体或细节资料。(8)挖掘业务规律采用数据挖掘方法从数据库中抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的信息。数据挖掘与传统分析工具不同的是数据挖掘使用的是基于发现的方法，运用模式匹配和其它算法决定数据之间的重要联系。商业智能技术是一个联系信息生产者和信息使用者的完整的信息供应链。它可以使组织中的工作人员按照他们的需要，利用合适的工具来获得企业信息，进而增强企业核心竞争力。这个全新的供应链关系可使信息技术人员充分发挥他们在数据库管理、安全保障、基础设施维护、报表编写和分发等方面的优势，同时使得信息用户可以依靠他们自己的业务知识，把注意力集中在回答商业业务问题上。5商业智能在钢铁贸易领域的主要应用对于BI的应用，几乎每个企业都需要，以下结合作者的实际工作经验讨论一下BI在钢铁贸易领域的主要应用。(1)销售分析每日按地区、部门、销售员和产品生成销售情况的汇总，给经理提供比较和趋势分析，有助于确定问题和机会。BI应用能够分析和评价以往产品的销售，以确定产品成功或失败的因素。借助DSS，可以利用全公司的数据来推测一个决策所隐含的利润和收入。(2)市场分析市场分析决策模块包括：(1)市场面分布分析；(2)市场产品竞争分析；(3)价格变动对需求影响程度分析；(4)开辟新市场分析等。为此，决策支持系统应提供市场潜力模型，以便支持管理者考虑提高产品竞争能力，占领未实现市场，开辟未开发市场。这些模型作为销售决策的支持工具，可用于正确选择企业产品的目标市场和重点市场，制定开拓、占领和扩大市场的方针、战备和策略，正确地制定产品的价格政策和促销策略等，提高企业生产经营活动的经济效益。(3)客户分析 决策支持系统应用可以利用统计工具来分析每天收集的交易数据，以确定各种类型客户的消费模式，然后采取相应的营销措施，从而实现最大的利润。对于重点客户要提供更好的服务和更优惠的价格策略；对于潜在客户要进行促销以争取；对于易流失的客户要分析原因以挽回。(4)市场研究市场研究包括：利用预测模型分析得出每种产品的增长模式，以便作出终止或者扩张某种产品的适当决定；企业品牌和形象的研究，以便提高企业和品牌的知名度和美誉度；分析客户满意度；市场规模和潜在规模的研究等。(5)财务分析按年、月、日或其它自定义周期来进行实际费用和花费的比较；审查过去现金流的趋势，并预测未来的现金需求量；复杂项目的预算计划和成本分摊；整合各分支机构的财务数据，形成正确、一致的财务报表。(6)企业分析企业分析包括赢利能力、流动比率、市场份额、人力资源分析，还包括广告分析，产品定价，每周(每天)的销售结果，客户的销售潜力、市场趋势，对外贸易和汇率，行业趋势，劳动力成本趋势等。(7)产品成本分析根据数据库中产品的采购价格、销售价格、产品运费、仓储费、其他管理费用、资金成本费用、销售量等分析维度数据和分析实体数据，生成产品成本分析数据源，在此基础上统计各种产品的成本状况。利用这些基础分析数据灵活生成各类采购分析报表，并采用钻取、回转和旋转等分析手段，分析寻找产品成品的其它感兴趣结果。(8)价格分析用系统提供的模型，或者是用户自己定义函数，分析价格浮动比例，归类某一时间段内价格增幅或降幅较大的产品，分析价格浮动原因，以便及时有效地制定或调整营销、采购、库存政策。价格预警分析，观测产品最高价和最低价超出警戒线的高度，并评测其与预定价格之间的比例关系，及时掌握该产品市场价格异常情况。6结束语在多变的市场环境下，企业必须力争成为市场的支配者，而不是追随者。商业智能的最大好处是可以得到最精确、最及时的信息，帮助企业赢得竞争优势。企业的决策者们可以据此分析顾客的消费趋势，培养忠实顾客，加强与供应商的联系，减少财政支出，挖掘新的商业机会，分析未来发展趋势，展开商业策略，调整产品结构、分销渠道、工作流程和服务方式等。 商业智能系统的建设是一项长期的任务，不能一蹴而就。应该在“边建设，边应用，边见效”的思想指导下，从业务部门的实际需求出发，选择统计报表作为项目的第一阶段目标。从数据分析到数据挖掘，逐步完成从信息到知识的转变，最终得到竞争优势和实实在在的利润。事业常成于坚韧，毁于浮躁。如果企业循着商业智能实施的正确道路走下去，应该会享受到成功的欢愉。