作為企業(yè)信息化發(fā)展的“最高階段”的代表，商務(wù)智能(BI)在提升營運效率、深化客戶關(guān)系、增加銷售額、發(fā)現(xiàn)機會、輔助決策，提升企業(yè)綜合競爭力等方面的優(yōu)勢讓諸多CIO們?yōu)橹膭硬灰选BM的一份調(diào)查稱，有83%的CIO將BI列為IT規(guī)劃遠景的首位，然而，一份國內(nèi)的調(diào)查結(jié)果則表明，只有大約10%的CIO真正部署了BI(筆者認為，實際的數(shù)字可能還要更低)。
日前采訪一位證券行業(yè)CIO時，談及商務(wù)智能系統(tǒng)(BI)的發(fā)展，該CIO坦言，目前整個行業(yè)的商務(wù)智能(BI)水平仍處于初級階段。他表示，盡管有些軟件廠商聲稱自己有非常完美的數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品，但由于商務(wù)智能(BI)產(chǎn)品所牽涉面甚廣，目前商務(wù)智能(BI)產(chǎn)品的效果是值得質(zhì)疑的：“第一你能挖出什么東西來，值得質(zhì)疑，第二你挖出的東西是有價值的嗎?第三你挖出的東西你敢用嗎，你敢給客戶推薦嗎，你敢保證客戶掙錢嗎?或者說你敢讓管理決策跟著這東西走嗎?敢讓市場行為跟著這個走嗎?”
三個問題拋出來，擲地有聲。恐怕所有的CIO聽到這些問題都要好好的思量一番。我們不妨從這三個問題出發(fā)，來看商務(wù)智能(BI)的發(fā)展都存在哪些問題：
BI能挖掘出什么東西?
根據(jù)百度百科的解釋：“商業(yè)智能(BI)的關(guān)鍵是從許多來自不同的企業(yè)運作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進行清理，以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過抽取(Extraction)、轉(zhuǎn)換(Transformation)和裝載(Load)，即ETL過程，合并到一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個全局視圖，在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理(這時信息變?yōu)檩o助決策的知識)，最后將知識呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過程提供支持。”這一描述基本涵蓋了BI的全部操作過程及目的。
可以看出，在此過程中有兩個關(guān)鍵點保證BI結(jié)果的質(zhì)量：其一是數(shù)據(jù)源，其二是數(shù)據(jù)處理方法。
在對數(shù)據(jù)源的提取上，它要求企業(yè)提供比較真實、規(guī)范的原始數(shù)據(jù)信息，對于許多企業(yè)來說，僅這第一步實施起來就頗有困難。即便是那些已經(jīng)在使用ERP、CRM等信息化管理軟件的企業(yè)，由于操作的不規(guī)范性，以及各個軟件間標準的不統(tǒng)一，要獲得合乎規(guī)定的數(shù)據(jù)已是不容易，更不用說那些信息化水平不高的企業(yè)了。
數(shù)據(jù)的處理方法則牽涉到更多的因素。IT部門需要做充分的調(diào)研，最好是跟業(yè)務(wù)部門的相關(guān)人員一起，明確數(shù)據(jù)處理目的，理清原始數(shù)據(jù)與想要得到的結(jié)果間的邏輯關(guān)系，充分考慮到各種影響因素，然后建立合適的處理模型，尋找最恰當?shù)臄?shù)據(jù)處理技術(shù)。然后，還要對處理出的結(jié)果有一定的檢測方法以確保其有效性。
于是， BI能夠“挖出什么東西”，即給出什么結(jié)果，完全取決于以上兩步的成果。
挖出的東西是有價值的嗎?
第一個問題解決的是 “BI能做什么”的問題，第二個問題則關(guān)乎“BI該做什么”。
沒錯，我們通過BI強大數(shù)據(jù)分析處理能力可以得出這樣或那樣的結(jié)果，不過，這些結(jié)果真的重要嗎?真的值得大費周章去獲得嗎?上文那位CIO曾舉例說“我挖出了誰是交易中心收入最高的——那用得著你挖嗎?數(shù)據(jù)庫一個sql語句就出來了。”
的確會存在這樣的IT人員，出于對BI的盲目崇拜，什么都要分析一下，無意中把簡單問題搞復(fù)雜了。技術(shù)手段可以實現(xiàn)很多目標，但在實施之前，最好先調(diào)查清楚，這件事是不是有做的必要，以及，其投入產(chǎn)出比是怎樣的。IT人員應(yīng)該學(xué)會判斷如何用有限的資源，去做最有績效的事。
挖出的東西你敢用嗎?
技術(shù)人員是非常講究精確、講究有序和結(jié)構(gòu)化的，然而，生活中不是任何事務(wù)都可以套之以簡單的“數(shù)據(jù)模型”，事物間錯綜復(fù)雜的聯(lián)系以及其微妙的關(guān)系有時真不是技術(shù)手段能窮極的。軟件工具可以幫助人做一些數(shù)據(jù)處理和結(jié)果預(yù)測，然而真實的情況如何，有時候還是要下去走一走、看一看，要自己判斷和區(qū)分。“放到軟件里東西都是固化的。這就好比炒股，有那么多分析軟件，最后決策還是得靠人的判斷力。”正德人壽保險公司CIO裴兆旭先生在一次采訪中如此對記者說。
BI也一樣�；蛟S有一天，對于企業(yè)來說“沒有BI是萬萬不能的”，但CIO和CEO們應(yīng)該時刻記得：BI不是萬能的。無論你的原始數(shù)據(jù)是多么的精確，無論你的分析模型是如何的完美，決策者們都不應(yīng)該完全迷信技術(shù)。而鑒于當下BI廠商們在前兩步(原始數(shù)據(jù)采集篩選和數(shù)據(jù)處理分析)上都還遠不夠成熟，對于BI得出的結(jié)論就更應(yīng)該慎之又慎了。
盡管如此，BI并不是一無是處�，F(xiàn)實中并不乏BI實施成功的案例。但是回顧這些成功者的足跡，大都有以下幾個特點：一、企業(yè)信息化整體水平較高;二、實施者對企業(yè)的業(yè)務(wù)內(nèi)涵和BI要求理解比較深入;三、BI實施有重點，并不在大而全的寬泛范圍內(nèi)亂實施;四、成功的BI更多的是針對企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)的分析，少有綜合外部市場的案例。
在對待BI的問題上，CIO們應(yīng)該時時保持清醒的判斷力，即不要盲目迷信，也不應(yīng)諱莫如深，多總結(jié)多觀察，從企業(yè)個性化需求出發(fā)，在合適的時機選用適合的BI系統(tǒng)。
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