大型零售企業(yè)怎樣選擇商業(yè)智能解決方案

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隨著中國大型連鎖零售企業(yè)開始規(guī)?；?jīng)營和跨區(qū)域發(fā)展，信息技術(shù)的應(yīng)用廣度與深度在不斷擴(kuò)大，并已經(jīng)逐步成為現(xiàn)代商業(yè)的核心競爭力，“用IT去做零售業(yè)”已經(jīng)逐漸成為零售業(yè)的重要經(jīng)營理念之一。

近年來，我國的零售業(yè)正處在成長與巨變的風(fēng)口浪尖，呈現(xiàn)出如下發(fā)展趨勢：零售變革速度加快，市場空間飽和，新舊產(chǎn)業(yè)形態(tài)并存，外資企業(yè)長驅(qū)直入，企業(yè)經(jīng)營日趨同質(zhì)化，贏利模式單一等。零售企業(yè)迫切需要提高自身的核心競爭力，其主要策略是外拓和內(nèi)斂。外拓主要是指通過并購和自營店面數(shù)量的擴(kuò)張實(shí)現(xiàn)規(guī)?；l(fā)展。內(nèi)斂則是通過加強(qiáng)IT信息化建設(shè)來實(shí)現(xiàn)內(nèi)涵式增長。

隨著中國大型連鎖零售企業(yè)開始規(guī)?；?jīng)營和跨區(qū)域發(fā)展，“用IT去做零售業(yè)”已經(jīng)逐漸成為零售業(yè)的重要經(jīng)營理念之一。

如何培養(yǎng)忠實(shí)的消費(fèi)群，并充分挖掘客戶信息中所蘊(yùn)藏的商業(yè)價(jià)值，如何用數(shù)據(jù)為企業(yè)的經(jīng)營提出實(shí)時(shí)的決策指導(dǎo)，已經(jīng)成為零售企業(yè)長足發(fā)展的迫切需求，也是零售企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。根據(jù)國內(nèi)、外相關(guān)行業(yè)的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)以及IT技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展，解決這一問題的最好方式就是利用商業(yè)智能(Business Intelligence，BI)技術(shù)為企業(yè)提供商業(yè)決策所需要的信息。

商業(yè)智能是指通過對數(shù)據(jù)的收集、整理和分析，進(jìn)而從數(shù)據(jù)中獲取有用的信息，然后結(jié)合行業(yè)經(jīng)驗(yàn)把信息進(jìn)一步轉(zhuǎn)換為知識。其目的是使企業(yè)的各級決策者把重大的商業(yè)決策建立在信息和知識之上，而不是完全建立在經(jīng)驗(yàn)之上。

商業(yè)智能解決方案是以數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為核心的IT系統(tǒng)解決方案的通稱。

實(shí)施數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)

數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)是個(gè)龐大而復(fù)雜的系統(tǒng)，它集成了企業(yè)內(nèi)部多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，并且為企業(yè)范圍內(nèi)不同部門、各級分支機(jī)構(gòu)提供了大量的分析應(yīng)用功能，因而在數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)施過程中，需要做好詳細(xì)的規(guī)劃和設(shè)計(jì)工作。數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的建設(shè)通常遵循“統(tǒng)一規(guī)劃、分步實(shí)施”原則進(jìn)行，在實(shí)施路線圖的指引下，分階段實(shí)施，逐步提高企業(yè)的決策分析能力。通常數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的實(shí)施分為以下幾個(gè)階段。

1.需求及信息系統(tǒng)現(xiàn)狀分析

主要包括兩部分內(nèi)容：一是分析企業(yè)現(xiàn)有信息系統(tǒng)的現(xiàn)狀，包括平臺架構(gòu)、應(yīng)用功能、主要用戶、數(shù)據(jù)狀況等;二是收集和整理來自各級機(jī)構(gòu)或部門用戶的業(yè)務(wù)需求，這些需求包括他們所關(guān)心的業(yè)務(wù)問題、業(yè)務(wù)目標(biāo)、分析方法和展現(xiàn)形式等。

2.模型設(shè)計(jì)及應(yīng)用設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)是數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)的重要工作之一。數(shù)據(jù)模型類似于倉儲中的貨架，它規(guī)劃和管理著數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。因此，設(shè)計(jì)完整和規(guī)范的數(shù)據(jù)模型，可保證數(shù)據(jù)的可用性和有效性。

在進(jìn)行應(yīng)用設(shè)計(jì)時(shí)不僅要考慮業(yè)務(wù)需求，還要照顧到用戶的使用習(xí)慣。為更好地輔助用戶進(jìn)行各類管理決策，通常需要設(shè)計(jì)出最有針對性的實(shí)現(xiàn)方式，例如，為了幫助用戶識別業(yè)務(wù)問題的關(guān)鍵癥結(jié)，可以采用分析路徑的方式，引導(dǎo)用戶由點(diǎn)到面、逐步深入地進(jìn)行業(yè)務(wù)狀況的分析。

3.ETCL及應(yīng)用開發(fā)

完成模型設(shè)計(jì)及應(yīng)用設(shè)計(jì)后，進(jìn)入開發(fā)階段，根據(jù)數(shù)據(jù)模型及應(yīng)用設(shè)計(jì)規(guī)劃，完成業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的抽取轉(zhuǎn)換和加載,完成報(bào)表、查詢、多維分析等應(yīng)用功能。

ETCL階段很重要的工作是做好數(shù)據(jù)的清洗和整理，也就是ETCL中“C”。數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源多樣，涉及到企業(yè)內(nèi)部各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)，這些業(yè)務(wù)系統(tǒng)無論是建設(shè)時(shí)間、應(yīng)用功能、用戶群、平臺等都非常不一致，這也就帶來了業(yè)務(wù)邏輯的定義、術(shù)語的使用等的不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)清洗工作就是要完成這些不同業(yè)務(wù)涵義數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換。

為有效地做好數(shù)據(jù)清洗工作，需要對源數(shù)據(jù)做大量的分析，主要的手段包括數(shù)據(jù)庫分析和數(shù)據(jù)挖掘中用到的一些數(shù)據(jù)質(zhì)量分析的方法。應(yīng)用這些方法考察各業(yè)務(wù)對象屬性的特征，包括統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分布，如均值、方差、最大最小值、分位數(shù)等，以及通過折線圖、頻率分布等形式來審核業(yè)務(wù)屬性的分布狀況等。

4.系統(tǒng)測試及驗(yàn)收階段

測試階段是保證系統(tǒng)最終是否可被交付用戶使用的重要環(huán)節(jié)，通過測試來檢驗(yàn)系統(tǒng)是否滿足各項(xiàng)設(shè)計(jì)指標(biāo)，包括ETCL所需的時(shí)間、最大并發(fā)用戶數(shù)、查詢響應(yīng)時(shí)間等，數(shù)據(jù)的正確性驗(yàn)證也是測試階段非常重要的一項(xiàng)工作。（來自互聯(lián)網(wǎng)）