做好商业智能免费审批软件规划

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Gartner公司预测分析：“到2015年，商业智能总体预算的60%将逐步地被业务部门占用;企业慢慢地会脱离由IT部门统一规划、单独构建的独立商业决策分析应用体系，通过对各部门的需求进行交叉分析，将以前数据孤岛存在的分析障碍逐步地改善或消除。”

当前宏观经济不景气的大环境下，对企业来说到底什么才是商业智能?投入大量成本的商业智能到底能够给企业带来什么样的效益?有专家对商业智能的定义是：“从数据到信息，从信息到知识，从知识到决策，由决策到行动，形成一个闭环，这样才是一个完整的商业智能”;“随着信息化运用的推广和深入，海量的数据每天都在积累，对数据有效地挖掘、分析及预测从而发掘商业价值的商业智能投资，成为众多企业在经济危机时期借以缩减成本的有效途径”。

无疑，商业智能“贵族”身份已经不再适合组织内部上下层级纵向扩展商业智能的应用需要，大众化、普及化的“全民商业智能”正成为发展趋势，商业智能的应用正在从角落办公室搬到中心小隔间，业务员工正越来越多地参与决策。

A公司作为一家典型的生产制造型企业，信息化建设一向不甘落后，在公司内部，构建了以ERP作为其生产经营管理的主要工作平台，通过财务(FI/CO)、物资(MRO)、销售分销(SD)、库存管理(MM)、设备维护(PM)、项目管理等模块集成的信息化管理平台，企业集团化管理的效益逐步显现。

然而，随着erp系统的使用，企业内部信息中心人员发现，数据越来越多，而很多领导需要的报表还是需要在系统外进行编制。经过分析，发现ERP系统主要是对日常运营基础数据的管理，而领导日常使用的经营分析报表，是在日常运营数据的基础上进行整合、分析、对比加工而成，过去传统的电子表格式报表在制作过程中，随着决策者需求的变化，报表的数量越来越多，公式越来越复杂。这样的报表，容易出错不说，而且，这些复杂的报表也越来越依赖于报表制作人员。而最要命的是，当决策者从这个报表中发现经营的问题时，还必须从另外的报表中找出原因。因为在实务中取得这些信息的困难较大，让许多决策者最终止步于结果，最终还是凭着经验来决策。在这种管理与IT关联不紧密的情况下，必然会造成企业的经营分析和决策缺乏清晰的指导，从而直接导致此类信息化的先天不足。

利用商业智能技术中的多维分析技术做出的多维分析式报表，将能够解决类似问题，在多维分析过程中，仅仅一个模型即可完成，并且它符合人的决策思维习惯——想要什么，就能得到什么。这样，决策者不但知道发生了什么(Know what)，还可以知道为什么会发生(Know why)。

下面，我们从企业内部销售、采购和资金的角度来看看经常碰到的哪些经营决策问题，可以利用商业智能来轻松实现?

1.销售分析

销售利润走势是怎样的?

部门、产品、区域、客户、业务员谁的利润贡献最大?

为什么出现销售利润的变化?

如何找到最佳的产品、区域组合?

应收账款的情况如何?

2.采购分析

采购的主要物料是哪些?它们的价格波动情况如何?

哪些物料的采购价格持续上升?

哪些物料的采购价格波动最大?

这些物料所占的采购比重有多大?

3.资金分析

有多少货币资金?

有多少应收账款?

有多少库存资金占用?

有多少应付账款?

未来的资金情况?

去年、前年同期的资金情况是怎样?对比分析?

有人也许会说，以上的大多数问题在ERP中都可以得到答案。没错，但是关键的问题是：决策者从这个报表数据当中得到什么样的信息，能直接支持决策需要的分析信息吗?需要多久才能得到这些答案?

我们来通过前面案例可以看出，单纯地利用报表管理系统或者报表管理器，很难得到决策者真正需要的内容。若要改变所谓的中国式报表问题，打造企业内部经营决策体系、构建商务智能系统势在必行。

商业智能系统规划前需要的准备

通常在进行商业智能信息系统项目之前，可以先从明确经营分析的愿景和目的入手，确定分析方法和工具、设计经营分析框架、设计指标和报表、IT实现和持续改进机制建立等几个步骤，即先有经营分析体系再有商业智能。

第一步：需要明确目标，即商业智能系统建设的目标，并进行清晰描述和分解。目标可以是：以ERP系统数据为基础，对公司生产、经营活动进行全方位、多视角的综合分析;为公司经营决策提供必要的信息支撑，如图1所示,。

图1 系统建设目标和用户

第二步：需要明确具体的业务需求。根据实际情况可以细分到不同的用户，例如：公司领导、部门领导、相关业务管理人员。

而不同用户，对于业务和数据肯定会有不同的关注点，有不同的要求与需求。可以在明确业务需求的同时，在经营分析过程中，构建完整的应用模式与场景。例如：构建相应的领导看板(管理驾驶舱)、业务指标分析模型和日常业务报表，与不同用户进行对应。

第三步：在对系统的建设目标、使用用户和需求明确后，可以对需求/关注点进行详细分析。即通过经营分析的思路在系统的建设目标——决策分析和系统的实现物(已实现的统计报表以及未实现的看板、指标体系)之间建立起互通管道。

从企业运营的效率和效益出发，对基于企业核心能力和营运流程的关系进行梳理和拆解，形成一整套全面细致的指标体系。而在流程梳理的过程中也可分别把指标落实到相应的责任部门。

企业管理的结构其实就是指标体系的建立，从体系的建立到实现，会有一段漫长而艰辛的过程。指标明细通常会从不同的分析维度、通过分析处理后得到不同的结果，要实现指标，必定需要落实指标的数据来源，而这些数据，通常也就是我们ERP或者其他来源的基础数据。

第四步：在整个商业智能系统建设过程中，非常基础但却又非常关键的工作在于数据的收集和管理。如何把企业呆滞的数据盘活，以达到商业智能系统的数据统计分析的要求，也是在整个系统建设过程中非常有挑战的事情。

我们知道，在企业当中，经常会由于某些特殊问题，内部各个部门的数据可能存在矛盾，特别是在集团型企业中，由于管理分散，核算方式不一致，系统数据来源不一致，造成的数据无法进行汇总、统计、分析。通过数据标准化，建立企业数据字典，统一定义数据含义，同时对数据质量相对较差的系统和数据库进行数据清洗转换，以提高整体数据的应用功效。对数据来源进行一定程度的规范，可以保证数据源的唯一性，也可降低整体的风险。

第五步：建立业务指标到日常管理报表的关联。通常，企业在信息化建设过程中，会针对不同业务、不同部门各自推行信息系统：公司级、部门级，管理性、业务性。但都或多或少会存在信息孤岛，造成数据整合的难度。对于指标体系的建设，报表之间关系的建设，以及报表的梳理和调整都会造成阻碍。

在构建了完整的数据信息链条后，对于没有找到报表支撑的指标，应该需要考虑是否建立新的报表，如何落实数据来源，数据录入和维护的责任如何分布?反之，对于和任何指标都无关的报表，其价值和存在的必要性也需要推敲。

第六步:在建立了指标体系和报表体系后，如何展示更能说明问题?另一方面，如何展示指标的来源数据和指标的浮动以及历史数据的对比关系?

往往用户最关注的是指标应该如何在系统登陆后的首页面上进行展示。指标只是一个现状反馈，本身并不能包含太多的信息，基于指标进行的进一步分解才能获取更大价值。在指标上进行数据分析比对，才是商业智能关键所在。一是对于指标，应该有多种展示方式，比如各种统计图形、简单直接的数字、数据变化趋势等;二是对于指标或数据，应该提供便捷的多维度分析，比如统计区间、同比环比等对比分析，见图2。

图2 销售计划完成情况样图

如何规避内部因素，降低系统建设风险

1.前期准备工作要充分

(1)充分了解用户所需。

商业智能用户通常可以分为明显的几个大类：战略性、战术性和操作性。战略性用户很少做决策，但是每一个决策都会具有一个深远的影响。战术性用户则每个星期做出许多决策，而且会同时使用汇总和详细的信息，很可能需要每天对信息进行更新。操作性用户则是一线的员工，他们需要借助于在他们自己的应用程序中的数据来执行大量的事务。

了解谁将使用商业智能系统，以及他们出于什么目的来使用商业智能，他们需要的信息种类和使用的频率，会有助于指导商业智能系统的规划。

(2)合理考虑商业智能组成部分。

影响商业智能的因素有很多，元数据、数据整合、数据质量、主数据管理、数据建模分析、集中式度量管理、展现形式、门户。虽然上述这些因素可能本身不是商业智能战略的一部分，但他们对于系统整体的构建确实至关重要，它们可以影响企业商业智能系统实施的成功。

2.不要与企业生产旺季相冲突

众多企业的生产活动存在明显的周期性，对于周期性比较强的企业，在做商业智能系统规划时，需要特别注意避开这个高峰期，这主要是因为在项目实施过程中，会给用户增加很多的工作量。如基础数据的整理、系统使用的培训等。如果企业处于生产的旺季，员工恨不得多一双手的情况下，强行实施信息系统，基本属于火上加油，很容易造成忙中出乱，系统的风险比较高。

3.项目尽量不要跨年

在做项目规划时，还需要注意跨年度的问题。跨年度实施信息系统对企业来说是一个大忌。即使在年底项目上线之后，最好能让用户有一个学习的过程，特别需要一个连续性的过程。这就好像我们在学习时，课后要有一个复习的过程一样。如果只是在课堂上学习，课后没有复习，那么就很容易忘记。在日常工作中，我们经常忽视这个基本规律，在年底或者跨年度实施商业智能项目对企业会造成一些不可控的风险。

4.系统构建完成后的持续改进

在做商业智能项目规划时，很多企业仅仅将规划做到项目上线，而没有包含项目的持续改善阶段。很多案例表明，系统上线效果好仅仅是项目成功的第一步，而等到系统上线一段时间之后，系统的效果可能就会开始走下坡路。这主要就是因为没有做好系统后续的规划所导致的。具体地说，在系统的后续规划中要体现下面这些内容：

(1)如何确保前段时间的工作成果在后续工作中继续保持下去。如前面制定的工作流程、数据更新机制、数据准确性措施等在后续的内容中要得到彻底地执行。在系统的后续规划中，要有措施能够确保预先的政策能够被一如既往地执行下去。

(2)在做系统规划时，对此也应该设想一定的措施，如加强对新员工的培训，采取上岗证等，来确保降低商业智能系统关键用户的流失，或者新老员工替换过程中会对系统带来的负面影响。

总之，系统上线后的规划非常重要。很多企业正是因为缺乏这方面的认识，才导致系统在企业内部应用的过程中达不到预期的效果。