BI不关乎企业生死

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2001年10月，王茁在《南风窗》杂志上发表了一篇叫做《企业要长'千里眼'--商业智能体系的建立》的文章。当时身在美国的王茁也许并不知晓，很多人正是从这篇文章里第一次知道了商业智能。

三年之后，王茁的第一本关于商业智能的专著《三位一体的商务智能--管理、技术与应用》出版，王茁在该书的前言中这样写道：商业智能在中国的发展尚出于起步阶段，大部分企业对商业智能仍然缺乏必要的了解。要想让商务智能在中国取得大的进步，首先必须做的工作就是普及商务智能这一概念，让更多的企业和员工转变观念、提高认识。

也正是在这本书的写作过程中，王茁萌发了回国参加信息化建设的念头，并辞去了美国MDY高级技术公司市场主管的职务，回到了出国前所在的上海家化联合股份有限公司，并担任主管战略规划、市场营销和信息系统的副总经理。

在国内工作的亲见亲闻，让王茁对国内企业的商业智能应用有了更多的了解。同时，王茁也指出了商业智能发展到现在所存在的问题：人们往往过度强调"智能"，却忽视了"商业"，商业智能变得越来越像一个IT的专有名词，从而退化成了一项IT技术工具。

王茁主张把商业智能的定义尽量宽泛，让更多的"商业"用户接受商业智能，而不仅仅是"技术"用户陶醉其中。

你在写《三位一体的商务智能--管理、技术与应用》这本书时，商业智能在国内处于什么样的发展状况??

王茁：那是在2002年，刚开始写这本书的时候我还在美国的Gartner公司做咨询师。所以这本书也有缺陷，就是对中国企业的应用情况关注比较少。不过，总体来讲，那时候国内企业最热门的是ERP，一直到2004年这本书出版，都是ERP的热潮。

相比之下，美国企业在这方面要领先很多，2001年开始，他们已经在谈ERP和商业智能的结合，企业绩效的管理等等。中国企业这几年也在开始跟上，但是在认识上一直没有美国企业广泛和成熟。

你觉得是什么原因造成了这种中美企业对商务智能认识上的差距?

信息化分为两个阶段：自动化和智能化。从总体上看，以提高劳动生产率、提高效率为最大目标的自动化，美国企业已经基本上完成了。ERP、CRM、SCM等系统已经比较普遍地应用在美国大大小小的企业中。在这样的基础上，他们就开始对信息化有了更高的要求--智能化。不管是从内部降低成本，还是外部拓展市场来考虑，智能化更多地是从经营数据的角度，去做一些分析，从而为企业找到一些新的机会。

除了美国企业自身对智能化产生的需求之外，2002年通过的萨班斯法案，也是一个重要的推动力量。这个法案促使美国企业，特别是上市公司高度重视信息获取和披露的准确性、及时性和全面型。商业智能在帮助企业提供报表方面具有很大的优势，所以新一轮的企业IT投资热潮，就转向了商业智能。

既有内在的基础和动力，又有外在的压力，我觉得正是这两方面促使了美国企业在商业智能应用方面的领先。

根据你的观点，商业智能是否必须建立在完备的自动化的基础之上才能应用?

不是这样的。现在对商业智能有很多理解上的偏差，其实如果你越广义地去定义商业智能，它越不需要有完备的自动化基础。如果我们狭义地定义商业智能，这时候企业就必须要有很完备的ERP、CRM、SCM等等IT系统，由这些系统提供相应的数据，再把这些数据放在一个大的数据仓库里面，然后再做数据抽取和分析。狭义地理解商业智能，确实要有一个完备的自动化基础，否则建一个数据仓库，数据从哪里来?这就好像没有粮食，却造了一个大粮仓，这样没有什么太大的意义。

如果宽泛地去看商业智能：把数据采集之后，对它进行一定程度地整合和分析，为决策提供依据，这就是商业智能。在这种前提下，我们几乎任何时候都可以应用商业智能，哪怕只有一点点数据，我们同样可以做分析，分析的工具可以是以前的传统做法：把数据放在账本上、纸张上做分析，也可以用一般的Excel表格做分析，当然数据量大一点的也可以用专业的商业智能分析平台。商业智能通过各种各样的工具都可以进行，不一定必须是SAS或者SPSS这样专业的大型软件才能完成。

对于BI的广义和狭义这两种定义，你更倾向于哪一种呢?

我一直希望把商业智能尽量宽泛地定义。不过，商业智能发展到现在，有很多现象让人很不乐观。虽然商业智能的英文现在仍然叫Business Intelligence，但是Business的感觉已经很弱了。人们更多的把商业智能看成是一个IT专有名词，太强调Intelligence，而忽视了Business，Business Intelligence已经退缩为一个技术工具。在这种情况下，要让更多的Business用户而不仅仅是技术用户接受商业智能，是有一定的困难的。

我最早接触商业智能，是在美国的圣约翰大学读MBA的时候，那时候有一门叫做经济预测的课程，里面涉及到了商业智能的内容。但是，商业智能在现在的很多大学已经变成一门IT技术课程，更多地去讲技术，讲如何建数据仓库，如何进行数据挖掘，如何进行报表生成，恰恰忽视了商业的内容。

所以，虽然我主张把商业智能的定义尽量宽泛，但是大部分商业智能概念的接受者已经把它狭窄化了。Business Intelligence虽然仍带着Business的字样，但是用来代表与商业智能相关的一系列技术可能更合适，因为要涵盖数据仓库、数据挖掘和OLAP等等这些技术名词，没有第二个概念比商业智能更具有这么广泛的指代性。但是，如果再用Business Intelligence把前面提到的广义的商业智能所包括的内容全部涵盖进去，已经做不到了。

所以，从某种意义上讲商业智能这个名词已经脱离了原有的概念，我认为应该考虑用别的名词去替代商业智能的广义概念。并且，广义的商业智能现在已经开始陆续地被分解，比如，财务人员做财务报表分析，从广义上讲这也可以被称作商业智能，但是不会有人说这是在做商业智能，大家都普遍说是财务分析。商业智能的理念依然存在，但是名称已经变了。

商业智能项目的失败率普遍很高，你觉得症结在哪?

你说的没错，商业智能项目确实有着很高的失败率。这也造成了现在普遍存在的对于商业智能的两种极端的观点--万能论和无用论。

一些商业智能厂商在推广或者推销商业智能概念的时候，他们的目的往往是为了推销产品，在这个过程中往往会不可避免地存在夸大其词的现象，使得企业认为商业智能是万能的：一旦有了这样一套系统，企业的报表、分析等等都能自动生成，企业的局面一下子大不相同。

而越是抱着这样幻想的企业，最后的结果越往往是幻想的破灭。特别是大型商务智能的项目失败比例非常高，这又造成了很多人在幻想破灭之后，认为商务智能只是个绣花枕头，并没有帮助企业做出任何新的东西，也没有缓解企业遇到的任何压力，甚至说没解决任何问题。所以，对商业智能理解的两极化现象都存在。这里面既有厂商的问题，也有用户的问题，于是最后便产生了这样的现象：厂商是万能论的推动者;实施项目失败的用户是无用论的支持者。

再来看看为什么商业智能项目的失败率这么高。相比于ERP，商业智能项目涉及的面更广，ERP是分模块实施，可能这段时间主要是财务和IT人员一起实施，下一段时间可能会是销售和IT人员合作，涉及到生产的时候就是生产人员和IT人员来配合。但是商业智能项目完全不是这样，比如把ERP数据导入到数据仓库里面，这样一个数据仓库项目的简单环节就可能会涉及到财务、生产、销售、人事等众多部门，然后还有CRM、SCM等系统的数据导入，都会同时牵涉到众多部门。

同时，企业上ERP的时候，大部分数据积累几乎是零，等于是重起炉灶，旧数据一般不会成为ERP实施的障碍。但是，商务智能项目是以已有数据为基础的，项目开始建设的时候，要把已有的数据以统一的格式进行整合，这时候往往会发现几乎所有的数据都是有问题的：或者格式不兼容、或者完整性不够、或者准确度不高等等。在很短时间内，既要把这些"脏、乱、差"的数据"清洗干净"，又要建设一个数据仓库把这些数据装进去，所以工作量比较大，仅仅是数据这一项就会让很多CIO崩溃掉。所以，不管是工作量还是工作难度，商业智能的项目都要比ERP大。

前几年中国的企业界和IT界流行着这么一种说法，说ERP应该是"一把手工程"。这对于那些涉及业务流程重组的ERP项目来说，不无一定道理。但是，我认为商务智能才是真正的"一把手工程"，因为"一把手"是企业最重要的决策者，而要决策就离不开支持决策的数据、信息、知识、智能和智慧，因而企业的"一把手"就应该高度重视以数据分析和提炼为主要功能的商务智能系统。

能再详细解释一下为什么商业智能项目才是真正的"一把手"工程吗?

ERP把一些手工劳动实现自动化，解决的是企业的运营业务问题，所以它可以是"二把手"工程。为什么呢?因为企业负责运营的不可能是"一把手"，管战略、把控企业发展方向的才是真正的"一把手"，商业智能恰恰跟企业的决策方向相关，所以说它是真正的"一把手"工程。但是，商业智能这样的与"一把手"息息相关的工程，如果"一把手"没有给予必要的支持，等于是领导缺位，实施起来的难度会更大。

并且，在中国这样的信息化后起的国家，商业智能项目的提出者，一般是企业的高端决策者。所以商业智能项目在实施的时候，团队会面临很大的压力，总是担心做出来的系统不能很好满足老总们的需求，而在整个项目进程中，挖掘老总对系统的需求又比较困难。很有可能项目实施完了之后又发现不符合决策者的要求，只能推倒重来。所以我觉得数据质量之外，又一个决定商业智能项目成败的因素就是领导的支持。这里的支持不仅仅是给项目组充分的人力、物力、财力和权力，还应该包括理解。

其实打个比方就能很好地理解商业智能项目的这种难度了，比如有一个运动员，是让他学会运动更容易呢?还是让他变得更智慧、更会思考容易呢?答案肯定是运动比智慧要容易。ERP等于是让企业的四肢运动起来更灵活，商业智能就是让企业的大脑更高速、更高效运转，这个难度可想而知。

你觉得要保证一个商业智能项目的成功，有哪些必备条件?

决定一个项目成败的因素很多，但是归结起来，我觉得有五点值得在项目实施中格外重视：项目的领导，业务的支持、数据、技术和人才。

商业智能项目如果没有一个很好的领导，项目的方向肯定是不明确的，或者说项目的推进可能会时断时续，甚至会夭折;第二个是业务的问题，我刚刚谈到商业智能项目对业务的影响比ERP更深，所以业务部门的支持对项目的成败也起着重大的作用;第三个是数据，数据如果不能够很好地整合，任何商务智能项目都很难推行下去，就像一句老话叫"巧妇难为无米之炊"，或者是有米但是掺杂了很多沙子，肯定做出来的饭也让人难以下咽;技术方面主要是软件的选型和实施商的选择;人才方面主要是企业的内部人才，企业内部从事实施、从事分析的人才是否充足，也会对项目产生很大的影响。一个商业智能项目要做成功，这五个方面都要去努力。

最后我讲一点，我认为在中国商业智能应用的普及绝对不会像ERP那样那么轰轰烈烈，商务智能一定是一次静悄悄的进程，而且是分期分批的。因为对于企业来讲，商业智能并不是一个关乎生死存亡的东西，我们可以把它理解成是锦上添花。(techtarget)