商務智能成功實施秘訣在哪里

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商務智能項目不是一個簡單的工程，我們可以從應用、行政，技術三個角度來切入。

這些年信息化的實施讓企業(yè)積累了大量的運營數據，如何從這些數據中提取出價值，并指導業(yè)務更好開展成為企業(yè)實施商務智能最大的訴求。但是如何能及時、透明、準確的獲得信息，從而從信息中獲得知識，時刻了解企業(yè)的客戶、銷售、庫存、物流、生產、采購、財務的狀況，成為實施商務智能時企業(yè)最關心的話題。

首先，在立項前，企業(yè)就要明確知道立項的目的，要解決的問題。而不是為了數據而數據。

其次，定好了項目的目標，成立項目小組，或者指定專人研究項目的可行性，研究為達到目標所需要的人力物力以及項目的范圍。從企業(yè)的內部了解企業(yè)內部的系統分布：比如系統的應用部門，數據的存儲、數據庫、中間件、運行平臺、操作系統等。知道現在所能獲得的信息、方法和手段。從項目實施的外部了解這方面的咨詢廠商、產品供應商、在本行業(yè)中成功的案例，了解實現商務智能的基本技術路線、工具和實施方法論。

接下來，就是產品的選型、產品供應商的選擇、咨詢公司的定位等，在選型時，一定要考慮行業(yè)的經驗、公司的綜合實力、產品與技術的優(yōu)勢、方案的提供，項目實施的經驗、售后服務和產品咨詢的價格，

最后就是最重要的環(huán)節(jié)：實施，我們可以從應用、行政、技術三個方面切入，從而保證商務智能項目的成功實施。

應用角度

第一是業(yè)務驅動，目標導向，一定要結合公司的實際，了解企業(yè)急待解決的問題，從老總最關心的業(yè)務主題開始，比如應收賬款和賬期、現金流、生產質量、庫存或者是促銷結果等。選擇主題時要考慮能在短期內實現，比如在5個月或者半年讓相關領導能看到結果。不要一開始就貪圖大而全，其結果導致兩三年看不到結果。

是否能在短期實現取決于數據源的完整性和準確性、業(yè)務范圍的大小，盡量先選取單一的、數據準確性比較高的數據源，比如財務數據或者生產采購數據，這樣才能保證項目的快速上線，其次就是業(yè)務目標制定的范圍要盡量小。由于商務智能系統和erp系統在思維模式上完全不同，ERP是流程驅動，而商務智能是目標驅動。從要達到的目標出發(fā)，考慮要解決的問題，然后給問題用公式或者描述下定義，比如客戶的流失分析，如何定義客戶流失，是客戶離開了公司或者放棄了產品叫流失，還是客戶有了流失的跡象叫流失等。往往商務智能項目的需求分析和整體設計應該占到整個項目的2/3時間。

第二是商務智能項目應該是全員使用的“業(yè)務系統”，應該成為按照角色劃分的應用系統。高層需要了解公司的關鍵績效指標達標現狀和存在的問題，也就是關鍵績效指標的預警，管理層需要了解為什么發(fā)生，找到原因，調整執(zhí)行的戰(zhàn)略，對高層提出建議。分析層需要對業(yè)務進行分析和跟蹤，從而對企業(yè)的運營提出建議；執(zhí)行層需要了解具體執(zhí)行的情況，了解自己所完成任務的狀況。只有讓系統在整個企業(yè)使用，每個人都成為主人公，才能慢慢將商務智能項目變成“運營系統”，才會有生命力。

第三是系統應用的簡易性。由于商務智能系統是為業(yè)務部門應用的，業(yè)務部門的需求也在不斷的變化，所以該系統不是設計好固定的界面而讓業(yè)務部門來應用就可以了，而是一定要讓應用部門學會自己使用“傻瓜照相機”，不要所有的應用都讓IT部門開發(fā)，就像使用Word一樣，能夠立馬上手進行分析、查詢和問題跟蹤。

行政角度

第一是業(yè)務部門和IT部門齊心協力，業(yè)務部門主導提出需求，而不是IT部門問業(yè)務部門有什么需求，這樣一般業(yè)務部門的重視度不夠，導致到系統上線了，業(yè)務部門認為項目不能滿足他們的要求，需要重新修改內容。商務智能項目返工的工作量相當大，因為數據的整合需要大量的工作量。一旦需求發(fā)生變化，可能會直接影響到數據模型的改變。

一般情況下，IT部門驅動的項目經常是以數據驅動，所以多將項目取名為數據倉庫或者決策支持系統，目標是先將企業(yè)的數據整合起來，然后任何應用都可以從數據倉庫中獲得，這樣也就自然會想到企業(yè)級數據模型。企業(yè)級數據模型固然重要，但是一定要考慮到可行性和現實。在一般情況下，企業(yè)特別是大型企業(yè)的數據整合需要三、四年的時間，等數據整合完了，業(yè)務系統又發(fā)生了變化，或者需求完全發(fā)生了變化，IT界人員流動非常頻繁，沒等項目上線，做項目的人已經離開了公司或者項目組，如果文檔寫得不到位，這樣數據的接口也不知道，其結果就成為一個好看而不能實用的企業(yè)數據存儲系統。

如果是業(yè)務部門驅動，往往是以業(yè)務應用為主，但是往往會只考慮到自己部門的應用而忽視了整體架構的設計，從而當這應用做完后，數據結構不能擴展成企業(yè)級的應用，為了消滅信息孤島而人為的又產生了新的信息孤島。

第二是商務智能項目是一把手工程。在項目實施過程中，如果部門相互獨立，相互協作得不到保證。如果是IT部牽頭，業(yè)務部應該有專人介入。否則，由于業(yè)務繁忙，業(yè)務部門的人員往往對項目的重視程度不夠，很少發(fā)表意見或者參與項目決策，導致到項目的失敗，所以一定要企業(yè)的一把手出面，各個相關部門有專人參加，參加的人對企業(yè)的業(yè)務比較熟悉，而且能領會領導的意圖。

第三是要加強業(yè)務培訓和技術培訓。商務智能項目也分為三個階段：一是前期的培訓洗腦，讓相關人員理解為什么要做該項目，能解決什么問題，讓相關人員進入自己的角色。二是中期的咨詢，通過對公司業(yè)務問題的診斷、調研，了解企業(yè)需要解決的首要問題，然后了解企業(yè)IT建設的現狀，設計整體的架構。

三是項目的實施。項目前期需求需要引導培訓，項目中間需要對項目組人員進行技術工具培訓，以便項目上線后，公司會有專人維護。因為商務智能項目是一個過程，必須根據業(yè)務需求，實時進行項目的開發(fā)。項目上線后還要對業(yè)務人員進行培訓，特別是教會業(yè)務人員學會工具的利用，對自己的需求自行開發(fā)。

技術角度

第一是“想大做小”。要對項目的整體規(guī)劃、技術架構、分步實施進行規(guī)劃，是否需要ODS，數據倉庫的邏輯架構和物理架構的設計，數據集市的結構等都要進行認真的設計。對于業(yè)務驅動的系統容易出現的問題是初期的數據整合很難拓展為企業(yè)的數據倉庫，所以在設計時，要對系統的整體架構進行認真的設計。

第二是數據質量的控制?！袄M垃圾出”，商務智能項目最重要的還是數據，如果在數據倉庫或者數據集市中的數據有問題，其結果也難以保證真實性，這樣就要求數據質量的完整和準確。如何保證數據的高質量，就需要有一個數據質量控制的工具，而不僅僅是通過ETL（數據的抽取、遷移和加載），還需要數據的質量控制。

第三是“三分段的設計思想”。在數據倉庫的設計時，要考慮將數據倉庫和業(yè)務系統相對隔離，將數據倉庫和分析應用相對隔離，因為當前的業(yè)務系統經常會升級或者更新，不要因為分析應用需求的變化或者業(yè)務系統的變化，將原來建立的數據倉庫推到重建，一定要保護企業(yè)的投資回報。（萬方數據）