商務智能將數據“決策”為財富

拒絕“拍腦袋”決策

關于商務智能（Business Intelligence，簡稱 BI），有一個典型的案例。

一次，美國沃爾瑪公司的分店經理發現：一段時期以來，每逢周末店內啤酒和尿布的銷量都會同比攀升。這看似毫不相關的兩種商品，銷量之間為什么會出現如此相似的波動？其中有什么關聯嗎？后來，通過運用商務智能系統分析，沃爾瑪發現購買這兩種產品的顧客幾乎都是 25 歲到 35 歲、家有嬰兒的男性，每次購買時間均在周末。分析還發現：原來這些人習慣晚上邊看球賽、邊喝啤酒，對于要照顧的孩子，為了圖省事就用一次性尿布。于是沃爾瑪決定：把這兩種商品集中擺在一起。結果銷量顯著增加。

BI是什么？BI實際上是幫助企業提高決策能力和運營能力的概念、方法、過程以及軟件的集合，其主要目標是將企業所掌握的信息轉換成競爭優勢。BI軟件提供商塞仕軟件（SAS）大中華區實施總監曾濠生進一步指出：商業智能是通過收集、存儲、挖掘和分析數據，為決策者提供相應的決策依據。

也就是說，BI通過獨有的數據倉庫、聯機分析處理和數據挖掘等技術，幫助你從業務數據中提取有用的信息，然后根據這些信息來采取明智的行動，從而告別“拍腦袋”決策。

ERP的邊界

那么，BI與已被企業界廣泛應用的ERP、CRM等是什么樣的關系？如果企業已經上馬了ERP還需要BI嗎？

著名信息化專家JoeOates的觀點是：盡管ERP理論上包括商務智能（BI）和客戶關系管理（CRM），但實際上并不如此，甚至很多公司只是執行了ERP方案中的財務部分。

ERP是面向操作的軟件，而BI是面向決策的軟件，兩者在功能上有著顯著的區別。BI可以建立在ERP系統已收集原始數據的基礎上，彌補ERP在分析、決策功能上的不足，但絕不是簡單的ERP附屬模塊。而CRM的主要目的是從一個單一的、完整的，從企業角度理解的誰是真正的消費者，他們對公司的感覺如何，他們喜歡公司什么，不喜歡公司什么，哪些東西盈利性好，能給“最優”的消費者提供較高的價值和服務。

當前，很多企業ERP上線前，在某些時候沒有數據可以分析；上了ERP之后，有時，面對海量數據，卻又難以分析，從而企業老總的決策也不能得到確定。從這種角度講，對于這些企業來說，僅僅實施了ERP的信息化系統仍然是不夠的，它還需要商務智能系統。商務智能就能夠幫助經營和決策者發現企業本身的問題和不足，并且給他們提供一種后果的設想，幫助他們選擇最佳的方案和渠道，來影響執行層面的行為。所以，ERP和BI是可以并駕齊驅的兩個系統。

讓數據變成財富

據曾濠生介紹，利用企業中長期積累的海量數據，商務智能可以在以下幾個方面發揮作用：

第一，理解業務。商務智能可以用來幫助理解業務的推動力量，認識是哪些趨勢、哪些非正常情況和哪些行為正在對業務產生影響。

美國最大的辦公用品連鎖店Staples嘗到了在業務中利用商務智能的甜頭。該公司的財務副總裁在使用商務智能系統后發現該公司長期以來在陳列空間規劃上犯了錯誤。店內的空間很大部分都用來陳列書桌、檔案柜及其它家具，看起來這相當合乎邏輯，因為大型商品會比紙或筆等小商品帶來更高的毛利，但是商務智能系統卻顯示這是錯誤的策略：如果你將倉儲、配送、房租與損壞成本都考量進來，這些大型商品的整體利潤并不會比不占空間的小型商品來得更高。自此之后，Staples公司就大幅調整賣場陳列。結果5年來，其凈利以12%的速度增長。

第二，客戶分類和特點分析。根據客戶歷年來的大量消費記錄以及客戶的檔案資料，對客戶進行分類，并分析每類客戶的消費能力、消費習慣、消費周期、需求傾向、信譽度。確定哪類顧客給企業帶來最大的利潤、哪類顧客僅給企業帶來最少的利潤同時又要求最多的回報，然后針對不同類型的客戶給予不同的服務及優惠。

成立于1886年的美國Sears公司，上個世紀九十年代曾經瀕臨倒閉。而今，Sears卻是美國第二大零售企業。力挽狂瀾的過程中，BI功不可沒。該公司引入數據倉庫以后，每天晚上從應用系統采集來各種數據，經條件分類后送入數據倉庫中，進而挖掘出千萬家庭的購買習慣，從而有的放矢地制定相應的銷售、廣告策略和促銷計劃。

第三，改善關系。商務智能能為顧客、員工、供應商、股東和大眾提供關于企業及其業務狀況的有用信息，從而提高企業的知名度、增強整個信息鏈的一致性。利用商務智能，企業可以在問題變成危機之前很快地對它們加以識別并解決。商務智能也有助于加強顧客忠誠度，一個參與其中并掌握充分信息的顧客更加有可能購買你的產品和服務。

例如：有一年，美國的冰淇淋廠商BenJerry’s接到了許多關于草莓冰淇淋中草莓不夠多的抱怨，通過商務智能工具的分析排除了所有可能出問題的環節，最后該公司發現原來這個冰淇淋的包裝上的草莓照片放錯了（放了冰凍酸奶的比較大的草莓照片）。當該公司把包裝上的照片改小以后，抱怨就隨之消失了。

第四，市場營銷策略分析。利用數據倉庫技術實現市場營銷策略在模型上的仿真，其仿真結果將提示所制定的市場營銷策略是否合適，企業可以據此調整和優化其市場營銷策略，使其獲得最大的成功。

曾有一家手機生產商想要降價，進一步促銷某款高檔手機，但通過 BI 技術分析后，得出購買這種手機的目標顧客對價格并不敏感，反倒是他們把擁有這種手機當作身份和品位的象征，如果貿然降價反而不利于該手機的銷售。

第五，經營成本與收入分析。對各種類型的經濟活動進行成本核算，比較可能的業務收入與各種費用之間的收支差額，分析經濟活動的曲線，得到相應的改進措施和辦法，從而降低成本、減少開支、提高收入。

生產汽車的菲亞特公司以前一直從兩個不同的供應商手中購買車輪上的凸形螺帽，并把購買、運輸、存放這兩種螺帽的數據分別放在兩個數據庫中。但是到后來，當他們把兩個數據庫結合在一起并檢查和分析數據之后，發現其中一種螺帽的整體購買成本比另一個多0.1美元。按年產100萬量車來計算，每個螺帽0.1美元的差價加起來至少有幾十萬美元。

第六，欺詐行為分析和預防。利用聯機分析和數據挖掘技術，總結各種騙費、欠費行為的內在規律后，在數據倉庫的基礎上建立一套欺騙行為和欠費行為規則庫，就可以及時預警各種騙費、欠費，盡量減少企業損失。

將時間用于決策

一般情況下，企業活動要經過收集數據、分析數據、制定決策和執行決策四個階段。而Gartner Group 調查發現：企業競爭優勢的大小，一定程度上取決于其收集和分析數據、制定和執行決策這兩方面所花時間的多少。

沒有 BI 系統的公司，大量的時間會花在收集和分析數據信息這兩步上，只有很少的時間花在制定和執行決策上。一般說來，在采用BI以前，管理人員用于整理數據和分析數據的時間之比約為8∶2，而采用了商務智能以后則相反，取得的效果自然也截然不同。

在中國，目前應用 BI 的企業并不太多，主要集中在競爭激烈的生活消費品行業、零售業以及金融服務等需要大規模市場分析的行業。但并不說明其它企業不需要BI，只要您的企業擁有大量的數據需要管理與決策。