商业智能提高企业信息化应用水平

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引言

随着全球信息化的发展在世界各地各行各业已掀起信息化的浪潮信息化的层次也在不断演进从MRP MRPII ERP 到CRM 从数据仓库到数据挖掘每一次变革都极大地推动着企业信息化的升级和企业管理水平的提高功能强大的面向事务型的信息系统在各个行业中大量应用然而这些应用都集中在前端的数据查询存储和简单处理方面现在企业已积累了大量的业务数据有研究表明平均18个月信息量就翻一番，但是能分析的数据估计只有7% 如何将大量的数据转换为可靠的信息以挖掘潜在的商机已成为人们越来越关注的问题由此商业智能（Business Intelligence 简称BI）技术应运而生本文就商业智能如何提升企业信息化以及在现实企业中应用模式进行探讨。

1 企业信息化阶段模型

美国哈佛大学教授里查德。 诺兰R i c h a r d .Norlan 首先提出了信息系统发展的4 个阶段即开发期普及期控制期和成熟期这是按时间顺序建立的四阶段模型到20世纪80年代后期信息系统的用途不断扩大此时诺兰又提出了六阶段模型即初始期普及期控制期整合期数据管理期和成熟期这样诺兰模型已成为说明企业信息化发展程度的有力工具是一个比较成功的模型它在概念层次上对企业进行信息系统总体规划对信息化的计划制定过程和衡量企业处于哪一个信息化发展阶段等方面提供重要参考但是随着信息时代的发展人们发现诺兰模型有其局限性不能只是从计算机技术发展和人们接受使用计算机的水平来评价管理信息系统进程而要从信息资源的有效配置数据有效管理系统有效集成甚至还要从具体企业的信息化实施过程出发。

所以就出现业界普遍认可的企业信息化四阶段模型这四阶段分别是单一部门信息化跨部门信息化企业级信息化产业链级信息化如表一所示从这四阶段模型看都是基于企业实现信息化过程企业可以按照自己的具体情况实施信息化不必按部就班按照诺兰模型的六个阶段在现代企业信息化过程中必须结合技术管理文化因素渐进地进行使新的智能技术融入到企业管理中。

2 商业智能内涵

商业智能这一术语1989 年由Gartner Group 的Howard Dresner 首次提出它描述了一系列的概念和方法通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定其实商业智能不是什么新技术它只是数据仓库OLAP和数据挖掘等技术的综合运用商业智能组织架构体系主要由数据仓库OLAP以及数据挖掘三部分组成数据仓库是一个面向主题的集成的时变的非易失的数据集合支持管理部门的决策过程联机分析处理（Online Analytical Processing简称OLAP）是一类软件技术它帮助分析人员管理人员或执行人员能够从多种可能的观察角度对从原始数据中转化出来的能够真正为用户所理解的并真实反映企业维度特性的信息进行快速一致交互地存取从而获得对数据的更深入理解数据挖掘是按照一定的规则对数据库和数据仓库中已有的数据进行信息开采挖掘和分析从中识别和抽取隐含的模式和有趣知识并利用它们为决策者提供决策依据

3 商业智能技术提升企业信息化程度

3.1 提升企业管理决策能力

在传统的经济环境下企业老总往往可以参考不多的信息凭借经验直接给出决策在网络经济环境下这样制定出的决策往往是偏颇的而现在事实上很多决策者仍在采用此种方法因此提升战略决策者的洞察力是非常必要的如果企业应用商业智能战略决策者能够冲破自身的局限性产生有意义的深远的洞察力这是因为决策者通过商业智能提供的图形图表表格等工具来陈述问题图形和图表是一种直观的问题陈述方式它强调数据之间的关系管理者可以对图形或图表中的数据进行分析相比传统的报表管理者更能够尽快作出反映提升分析问题的洞察力有研究表明26% 以上的决策者不能够恰当的选择问题陈述工具以辅助问题解决这种不恰当的选择导致问题解决时间的延长及结果的偏颇图形等陈述手段对决策者的启示作用是有限的为了解决问题进行相关信息的推理是非常重要的它为决策者提供一个开始通过搜索或分析开始数据探索的出发点这种向导式的分析通过借助储存的专家系统可以给决策者带来新的理念更新决策者的思想向导和决策者间的交互激发了知识的产生即决策者洞察力的产生。

3.2 整合企业信息提高报表分析

商业智能从技术层面上看都是以数据仓库为基础利用OLAP或数据挖掘技术根据决策者的需要从中提炼出各种表或视图大致有几种类型。1.企业级报表这类报表生成器用来生成很好的格式化的静态报表如财务报表企业销售报表等2.立方体分析，它是基于立方体的商业智能工具向业务经理们提供简单的切片和钻取分析能力；3.任意查询和分析如关系型OLAP（R OLAP）工具供超级用户对数据库进行任意的访问对整个数据库进行切片钻取从而分析到最细粒度的交易信息；4.统计分析和数据挖掘它是通过统计分析和数据挖掘工具可以使用各类模型进行预测或者寻找两个变量之间的因果相关性；5.报表分发和预警它是基于报表分发机制可以根据订阅调度或者数据库中的触发事件向大量的用户群发送整个报表或者告警信息。

4 企业信息化中商业智能典型应用

4.1 商业智能典型应用

在竞争激烈的市场经济中哪些企业需要具有商业智能的软件主要集中在竞争激烈的数据密集型的生活消费品行业和零售业以及金融服务业如银行保险等使用商业智能都可以立竿见影地带动销售这一点在零售业表现最为明显这就是商业智能中的销售管理它通过系统存储的产品销售信息建立销售模型分总体销售模型和区域部门销售模型对产生不同结果的销售模型分析其销售量和销售策略进行销售影响的因素分析和评估根据不同的销售环境对相应的产品销售方案进行改进和创新，及时落实产品上架和下架计划，提高企业营销额。但是国内的生活消费品行业和零售业利润薄，信息化程度低，资金实力不强，没有足够能力实施。反而是电信金融航空等行业被商业智能厂商们看好。因为在国内这些行业的信息化程度高并且这些行业从某种意义上都是服务业，客户的需求在这些行业中扮演着重要角色准确、科学地把握客户的需求是身处这些行业的企业决策者们孜孜以求的东西。所以利用商业智能建立客户关系管理尤为重要建立以客户为中心的数据平台集成客户信息，能有效保证客户信息的集中、统一和规范并从中挖掘出有价值的信息就能获得更多的利润，帮助企业在适当时间、通过适当渠道、为客户提供适当的产品和服务。同时通过发展曲线企业及时发现市场和顾客异常情况，快速采取措施，降低企业风险提高企业收益。如信用卡分析银行保险等行业的欺诈监测等。

4.2 商业智能应用案例中国光大银行国结系统

光大银行建立面向国际结算部的数据分析系统，该系统利用光大银行国际结算系统积累的大量有价值的历史交易数据，国结统计分析系统真实地反映光大国际结算业务的经营状况，揭示其发展的规律和趋势提供高质量的统计数据和报表，并且支持OLAP验证式分析功能。光大银行国结统计分析系统基于数据仓库和OLAP 技术提供一个易用、灵活、快速的集成了分析统计报表数据挖掘的商业智能系统。

国结统计分析系统1.提供及时方便的信息获取的方法涵盖国结业务系统，统计分析需要的全部数据以及汇款柜台系统的部分数据保证数据的质量和及时性；2.可以通过多个角度多个层次进行信息查询，可以让业务人员方便地定义各种报表随心所欲的在报表中嵌入分析结果，并且支持报表下钻功能最大限度的降低开发和维护成本；3.支持快捷地绘制各种指标的走势曲线对比柱图占比图形对数据进行内在关系和深度挖掘为决策者作出正确的决定提供有力的依据可以从机构代理行和客户等角度分析国结业务的收益情况；4.能够及时地对异常的情况进行告警使决策者随时掌控全局分级的等级评估更是预警各种比较的有效方法。

5 结束语

计算机技术及其应用的智能化正在逐渐地应用在各行各业，商业智能是企业信息处理技术发展的必然趋势，商业智能系统的发展得益于计算机技术人工智能技术和数据处理技术的发展商业智能在行业中的应用是一个长期而复杂的过程它作为信息技术发展的产物是企业分析海量数据的必要途径随着信息技术和企业的紧密结合商业智能及其相关技术必将为企业带来更大的效益。（万方数据）