如何正確理解BI商務智能？

導語 

企業核心目的之一是創造利潤，爲達到利潤最大化，企業管理者需協調各職能部門包含財務、銷售、市場、研發、生產、售後、人資、IT等，讓大家能齊心協力地創造收入，節約成本，提高效能，把控風險，管理合規，分配合理。爲保證流程一致性並收集作業環節中的所有數據，於是企業有了CRM、ERP、MES、HR、OA等業務系統；爲更好保證目標達成，於是有了各種管理措施包含MBO(OKR)管理、計劃管理（包含預算和預測）、績效管理、CMMI、ISO作業流程標準等。管理者爲了達成目標，必須快速理解企業內外部的現狀和歷史過往的軌跡，分析實際和目標的差異，準確預測未來和及時做出決策。

 

BI核心目標是協助企業建立一個高度整合和自動化的管理決策分析系統，目的是爲了幫助企業各層級各部門人員基於統一的業務理解和洞察，高效推進溝通和協作，不但能及時發現問題，並能深度分析歷史過往，還可準確預見未來趨勢。BI應用不只是某個部門內部的事情，而必須從最高管理者視角來進行分解和分析。

 

 

BI英文全稱是Business Intelligence，一般翻譯是商務智能。隨着大數據時代來臨，BI是非常關鍵的落地手段。BI已發展多年，最初始的概念就是報表和分析，現在包括了更廣泛的技術內容，比如決策支持、管理駕駛艙、儀表盤、數據可視化、多維分析、數據整合、數據倉庫、數據集市、數據挖掘、全數據、大數據等。

 

我們分別從技術視角和管理視角給 BI 簡單的定義：

技術視角

BI = 數據整合（Data Integration）+數據分析(Data Analysis)+數據可視化 (Data Visualization)

 

a) 數據整合：把不同來源（CRM、ERP、OA、手工Excel、外部等）數據進行蒐集、清洗和彙整，搭建企業數據中心(數據倉庫或集市)，數據中心可存儲海量數據，保留歷史痕跡，包含歷史交易數據、客戶數據、產品數據、生產數據、財務數據等，另外也可保留各種變更記錄，包含組織變更、產品變更等。更重要是統一數據口徑，避免一個指標多種定義和說法，保證數據準確，便於人員溝通，爲各部門建立共同的業務理解。一般數據整合時，也會涉及數據治理和數據質量的課題。

 

b) 數據分析：基於某個場景或特定目的，通過數據分析發現問題和採取措施，一般包括比較分析、比率分析、趨勢分析、因素分析等方法，比如，按區域、銷售人員、客戶、產品等維度，分析業績目標達成率，找出業績與目標的差異，再加上橫向與同類產品、同類客戶比較，縱向和去年同期、上個月、歷史最高值最低值比較，分析原因，落實到人，採取行動，並結合未來的業績預測，估計全年的達成率情況。面臨更多維度和指標的複雜場景，以及更深層次的數據探索，則需要用到數據挖掘和統計分析。

 

c) 數據可視化：利用各種圖表呈現數據分析結果，更加直觀美觀、清晰有效地傳達與溝通信息。圖表報告自動化能節省很多人力，而且用戶可在PC、平板電腦、手機和大屏等多種終端查看，更加便捷易用，尤其管理者可通過移動BI實現走動管理。

 

 

管理視角

BI 是一種企業文化，一種思維方法，一套制度流程，一個系統體系，和一門專業技能。

 

a) 一種企業文化：任何的會議和討論中的工作報告都講數字成果，描述問題有數據依據。BI文化涉及管理層是否建立了以數據爲輔助的管理決策模式，全員是否對數據處理和計算規則有一致的理解，對維度和指標有統一的定義和解讀，對數據分析有概念，能結合業務需求來深度理解問題、機會、威脅以及預測未來。這需要不斷強化企業管理規範和培訓。

 

b) 一種思維方法 ：分析數據可分爲兩大類-維度和指標，一般所說的客戶、產品、區域、組織、會計科目、時間都是維度；訂單、開票、發貨、回款都是指標。所有分析報告都是基於各種維度和指標的組合產生的。此外，指標有當期目標數據、當期實際數據、歷史數據和預測數據等，這些數據的差異分析、趨勢分析和比例分析，再結合多維度，就形成了複雜的組合。BI就是希望將這些複雜且持續變化的數據，透過有效的方式來呈現出來，讓管理者能很快理解和發現問題。

 

c) 一套制度流程：BI的流程包括項目規劃和準備、需求分析梳理、頁面原型設計、集市模型設計、系統開發測試、數據覈對、上線運行，還有後面持續的修改和運營。企業需要建立一套完整制度和文檔規範，每個節點都有質量監督和成本把控，每個節點對應更細緻的流程，每個流程都有明確的交付成果。

 

d) 一個系統體系：BI系統包含了服務器硬件、支持大數據和實時數據的數據倉庫軟件、數據整合抽取(ETL)工具和BI工具平臺，以及定製化的數據圖表和分析報告。市面上有現成的軟硬件產品，而數據圖表和分析報告是根據企業自身需求量身定製的，是一套專業的系統體系工程。

 

e) 一門技能專業：企業導入BI需要用到多種技能和專業，包括業務理解和分析能力、溝通表達能力、EXCEL操作能力、數據集市模型規劃和設計能力、熟練SQL和操作數據庫能力、BI前端開發能力、數據挖掘算法和工具，這樣纔能有更深層次的數據探索和預測。

 

 

過往BI導入耗費成本巨大，加上對於實施顧問、客戶環境和人員要求比較高，失敗率通常較高。然而隨着BI知識和技能的普及，企業環境和人員素質逐漸提高，加上越來越多優秀的人才投入BI和大數據產業，現在BI項目成功率逐步在提升中。

期望BI產業能從項目驅動邁入應用驅動，真正意義爲企業帶來創收增利、避險提效的價值。

 

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