商業(yè)智能失敗的根源

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對(duì)于大多數(shù)企業(yè)而言，信息至今仍是一筆未被充分挖掘的資產(chǎn).

有一則被反復(fù)提及的故事，它可以說(shuō)明商業(yè)智能(Business Intelligence，簡(jiǎn)稱BI)的應(yīng)用價(jià)值。曾有一段時(shí)間，沃爾瑪在美國(guó)的店面經(jīng)理發(fā)現(xiàn)一種現(xiàn)象：每周啤酒和尿布的銷量都會(huì)有一次同比攀升，但一時(shí)搞不清是什么原因。

后來(lái)，沃爾瑪運(yùn)用BI技術(shù)發(fā)現(xiàn)，購(gòu)買這兩種產(chǎn)品的顧客幾乎都是25～35歲、家有嬰兒的男性，每次購(gòu)買時(shí)間均在周末。沃爾瑪分析了相關(guān)數(shù)據(jù)后得出，這些人習(xí)慣在晚上邊看球賽、邊喝啤酒，對(duì)于要照顧的孩子，為了圖省事就用一次性尿布。得到這個(gè)結(jié)論后，沃爾瑪把這兩種商品集中擺在一起，結(jié)果銷量有了顯著提升。

這個(gè)例子告訴我們，在當(dāng)今的商業(yè)環(huán)境中，那些看似雜亂無(wú)章、錯(cuò)綜復(fù)雜的信息往往隱藏著巨大的商業(yè)價(jià)值。能否從中分析提煉出有價(jià)值的信息，進(jìn)而支持管理者做出及時(shí)、正確的決策，這對(duì)企業(yè)應(yīng)對(duì)復(fù)雜的競(jìng)爭(zhēng)是相當(dāng)重要的。

不過(guò)，相對(duì)于沃爾瑪這種把信息技術(shù)運(yùn)用到極致的企業(yè)，中國(guó)本土企業(yè)在BI應(yīng)用上卻鮮有作為。雖然工商銀行、民生銀行、廣東發(fā)展銀行等金融企業(yè)，和樂(lè)百氏、雙匯這類傳統(tǒng)企業(yè)都在著手建立BI系統(tǒng)，但目前還無(wú)法驗(yàn)證應(yīng)用的效果到底如何。

據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)字顯示，在國(guó)外，投資建設(shè)BI的企業(yè)有60%～70%以失敗告終;而在中國(guó)，這個(gè)數(shù)據(jù)可能會(huì)更高。其中的原因有很多，比如缺乏歷史數(shù)據(jù)支持、理解上存在誤區(qū)等等。雙匯集團(tuán)CIO劉小兵認(rèn)為："雖然BI技術(shù)并不復(fù)雜，但若要它發(fā)揮應(yīng)有的作用，至少要有3～5年的歷史數(shù)據(jù)積累來(lái)輔助研究，不然投入再大也是徒勞。"

BI應(yīng)用的三大障礙

那些能夠成功地利用手中所掌握的信息資源的企業(yè)，它們必然清楚地知道信息所能帶來(lái)的商業(yè)利益-- 不單是提升硬件上的效率，而且在提高銷售業(yè)績(jī)、改進(jìn)工作效率和增強(qiáng)客戶滿意度等軟的領(lǐng)域獲益匪淺。

但對(duì)于大多數(shù)企業(yè)而言，信息至今仍是一筆未被充分挖掘的資產(chǎn)，也就是說(shuō)，大多數(shù)企業(yè)還沒(méi)有從花費(fèi)巨資所構(gòu)建的信息系統(tǒng)中享受到應(yīng)有的益處。那么在企業(yè)部署B(yǎng)I的過(guò)程中，常常會(huì)遇到哪些障礙呢?

首先是不能提供可靠的信息。

據(jù)《商業(yè)周刊》去年的研究顯示，43%的商業(yè)人士不能確信他們企業(yè)內(nèi)部的信息是否準(zhǔn)確，77%的被訪者表示他們因?yàn)槿狈尚诺男畔⒍龀鲞^(guò)失敗的決策。這其中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量存在很大的問(wèn)題。

比如本土銀行，它們的數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息少則幾千萬(wàn)條，多則幾億條。數(shù)量是足夠龐大了，但質(zhì)量如何呢?同名賬戶、廢棄賬戶，一個(gè)人有多個(gè)賬戶，這些信息需要專業(yè)的工具來(lái)清洗和改良，還要預(yù)防質(zhì)量低下的數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)。外資銀行在業(yè)務(wù)流程中，就特別地強(qiáng)調(diào)客戶信息搜集的準(zhǔn)確性，這使得它們?cè)诎盐湛蛻粜枨蠛彤a(chǎn)品創(chuàng)新上占得了優(yōu)勢(shì)。

其次是能否針對(duì)非技術(shù)人員設(shè)計(jì)出簡(jiǎn)便而形象的用戶界面。

對(duì)于非技術(shù)人員而言，系統(tǒng)操作的簡(jiǎn)便程度如何，很可能成為能否普及BI的一大關(guān)鍵。也就是說(shuō)，最終用戶希望簡(jiǎn)捷、自動(dòng)地獲取信息，而不是被迫學(xué)習(xí)和認(rèn)知一個(gè)全新的環(huán)境，或者依賴于IT部門(mén)的幫助。特別是，商業(yè)決策的制定從來(lái)不是靠某個(gè)人在真空的環(huán)境中完成的-- 這需要用戶圍繞著信息數(shù)據(jù)開(kāi)展協(xié)同和商討之后才能做出，這就要求有一個(gè)易于操作的環(huán)境。

BI應(yīng)用的部署與管理也應(yīng)該簡(jiǎn)便易行，越來(lái)越多的企業(yè)用戶希望找到打包的、易于實(shí)施的中端市場(chǎng)解決方案或者軟件服務(wù)項(xiàng)目，這樣他們可以在網(wǎng)上直接訪問(wèn)到BI的應(yīng)用，不需要安裝任何其他的軟件程序。

第三是陷入貪大求全的誤區(qū)。

無(wú)論是上哪種管理軟件，幾乎都會(huì)聽(tīng)到同樣的聲音：不要貪大求全，要從最迫切的業(yè)務(wù)入手，BI也不例外，它可以做成一個(gè)獨(dú)立的龐大系統(tǒng)，把企業(yè)中所有的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)全部放在一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里，進(jìn)行多維分析;也可以將其嵌入到各項(xiàng)單獨(dú)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中，進(jìn)行單獨(dú)的業(yè)務(wù)分析。

成功實(shí)施的四個(gè)建議

盡管BI的應(yīng)用價(jià)值得到很多企業(yè)的認(rèn)可，但一些想構(gòu)建BI系統(tǒng)的企業(yè)還有些迷茫，那么，它們應(yīng)該從何入手?在上系統(tǒng)之前應(yīng)做好哪些準(zhǔn)備?

BI要想大做小，從最迫切的業(yè)務(wù)入手。先把最緊要的業(yè)務(wù)管理起來(lái)，以便迅速響應(yīng)市場(chǎng)需求，做出最佳決策。積累了一定經(jīng)驗(yàn)后，再逐漸增加BI系統(tǒng)繼續(xù)對(duì)其他業(yè)務(wù)進(jìn)行決策分析，這樣可以在一定程度上規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)樯螧I也要進(jìn)行流程的重整，一個(gè)部門(mén)的整頓對(duì)公司的影響要比整個(gè)公司整頓的影響小得多，就好比動(dòng)小手術(shù)總要比做大手術(shù)的疼痛小一些一樣。

以業(yè)務(wù)趨動(dòng)而非IT趨動(dòng)。很多企業(yè)明白這樣的道理，應(yīng)該由業(yè)務(wù)部門(mén)的需求主導(dǎo)軟件的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)。但由于業(yè)務(wù)人員的水平不足以達(dá)到提出未來(lái)管理模型架構(gòu)，若出于這樣的原因，企業(yè)應(yīng)該給予IT部門(mén)絕對(duì)的權(quán)威，讓它有權(quán)要求業(yè)務(wù)部門(mén)配合IT部門(mén)共同協(xié)商提出需求模型，以盡量準(zhǔn)確地把握企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展方向。

要成立專門(mén)的數(shù)據(jù)分析部門(mén)。在國(guó)內(nèi)，數(shù)據(jù)分析師這個(gè)職位提到的還不多，有專家建議，如果準(zhǔn)備上BI系統(tǒng)的話，一定要落實(shí)相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析部門(mén)。企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化的目的，是要從中找出最有價(jià)值的數(shù)據(jù)，這些有價(jià)值的數(shù)據(jù)挖掘出來(lái)后，如果沒(méi)有相應(yīng)的人對(duì)其進(jìn)行跟蹤處理，它的價(jià)值也就只停留在迅速做出報(bào)表的層面了。

BI也是一把手工程。一把手的角度，是從提高企業(yè)業(yè)務(wù)增值的目的出發(fā)，沒(méi)有一把手的大力支持，企業(yè)的業(yè)務(wù)流程調(diào)整會(huì)遇到很大阻力，甚至是難以貫徹下去。

因此，在決定上BI之前，企業(yè)要慎重考慮哪些業(yè)務(wù)首先需要決策支持，這項(xiàng)業(yè)務(wù)的內(nèi)部流程是否清楚，如何對(duì)其進(jìn)行內(nèi)部流程重整。并要配套相應(yīng)的部門(mén)來(lái)專門(mén)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的跟蹤和優(yōu)化分析，這樣企業(yè)的決策才會(huì)變得越來(lái)越理性客觀。(techtarget)