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    商業(yè)智能發(fā)展現(xiàn)狀分析以及實施對策研究

    2009-06-29 02:39:22曾楨
    消費導(dǎo)刊 2009年17期
    關(guān)鍵詞:商業(yè)智能信息技術(shù)

    [摘 要]目前商業(yè)智能成為一項熱門的信息技術(shù),比較之前的信息技術(shù),商業(yè)智能有其顯著特點,例如對于已有歷史數(shù)據(jù)的依賴,面向主題,面向分析等,而這些特點使得在建設(shè)商業(yè)智能在建設(shè)時會遇到許多困難,本文結(jié)合分析BI目前的發(fā)展現(xiàn)狀以及所遇到的困難,提出了一些對策與建議。

    [關(guān)鍵詞]商業(yè)智能 信息技術(shù) 面向主題 面向分析

    作者簡介:曾楨,工作單位:貴州財經(jīng)學(xué)院,學(xué)習(xí)單位:武漢大學(xué)信息管理學(xué)院 研究生。

    引言

    BI(business intelligence)即商業(yè)智能,可以說是最近幾年比較熱門的一項信息技術(shù),據(jù)2005年Gartner的一項調(diào)查顯示BI是在所有CIO心中第二重要的系統(tǒng),而從2006年開始一直到2008年,眾多的CIO都一致認為BI是未來最值得關(guān)注的領(lǐng)域。但商業(yè)智能實施成功的概率卻不容樂觀,有統(tǒng)計數(shù)字顯示,在國外,投資建設(shè)商業(yè)智能的企業(yè)有60% ~70%以失敗告終,而在中國,這個數(shù)據(jù)可能會更高。本文結(jié)合分析BI目前的發(fā)展現(xiàn)狀以及所遇到的困難,提出了一些對策與建議。

    一、BI的定義

    首先我們必須明確BI的概念,根據(jù)Gartner的定義,BI就是一些幫助企業(yè)做分析決策的工具。這些工具應(yīng)該包含以下幾個方面的功能;第一個是報表,第二個是隨機查詢,就是OLAP查詢,第三個就是預(yù)測,最后就是分析。

    二、BI現(xiàn)階段的發(fā)展以及問題

    SAP公司的魯百年博士認為,目前BI發(fā)展還處于“斷層期”階段,即指產(chǎn)品在經(jīng)過一定時間的發(fā)展,理論與技術(shù)上已經(jīng)開始成熟,一些用戶就會作為先驅(qū)者首先使用,這時其產(chǎn)品的客戶接受度逐漸提高,但由于新產(chǎn)品不成熟,先行的用戶很可能會遭遇失敗,很多企業(yè)維持不了,不得不退出市場。這個時期就稱為斷層期。但經(jīng)過這個階段后,大部分人認為該產(chǎn)品已經(jīng)可以帶來巨大的經(jīng)濟效益,就是進入中間成熟期,之后就是平穩(wěn)期。

    這個階段BI暴露出了一些問題。首先,BI系統(tǒng)面向的用戶群體過于狹隘,由于BI系統(tǒng)的前身DSS(決策支持系統(tǒng))面向的主要是企業(yè)決策層,提供較為宏觀的戰(zhàn)略決策支持功能。BI系統(tǒng)過于復(fù)雜也是企業(yè)BI無法推廣的重要原因之一,對于用戶來說他們十分需要BI分析與預(yù)測支持,但面對一個功能強大但使用復(fù)雜的系統(tǒng)往往又望而卻步。對于商業(yè)用戶來說,應(yīng)付日常的業(yè)務(wù)已經(jīng)十分勞累,現(xiàn)在還要去學(xué)習(xí)適應(yīng)一個復(fù)雜的系統(tǒng),固然知道該系統(tǒng)十分有好處,但卻給自己工作添加了負擔,使用積極性不高也可以理解了。

    最后由于BI系統(tǒng)式建立在核心業(yè)務(wù)系統(tǒng),信息管理系統(tǒng)基礎(chǔ)上,尷尬的問題是很多企業(yè)或政府單位前期的信息化建設(shè)不足,沒有數(shù)據(jù)積累,更談不上BI系統(tǒng)了,或者由于前期信息化建設(shè)不規(guī)范,“臟”數(shù)據(jù)過多,BI系統(tǒng)的建設(shè)難度也會過大。

    三、成功實施BI的對策

    首先應(yīng)該擴大BI的用戶范圍,比喻來說之前的BI提供的是對于整個戰(zhàn)爭的戰(zhàn)略分析研究,面向的是最高層的決策者。但是一場戰(zhàn)爭的勝利是由許許多多小的戰(zhàn)役甚至交火組成,大的方向固然重要,但戰(zhàn)略的實現(xiàn)不可能脫離這些底層的勝利,否則就是空談。而對于一線的用戶(例如部門經(jīng)理,銷售人員等)他們對于分析的需要主要集中于戰(zhàn)術(shù)型和操作型,相比較戰(zhàn)略型的BI主要有實時性、數(shù)據(jù)來源分散、分析需求多樣等特點。而這些特點就要求BI系統(tǒng)的在技術(shù)上和設(shè)計上滿足現(xiàn)實的需求,例如ODS(Operational data store)體系結(jié)構(gòu)的使用,面向企業(yè)一線運營層面人員的詳細報表的支持,都是擴大BI用戶范圍的方法。

    其次,對用戶提供更加易用,人性化的BI工具,使得BI工具更接近于Word、Excel這些日常的辦公軟件,并將它們進行整合,例如微軟就將其已有的office家族產(chǎn)品與其BI平臺進行了整合,特別是對于Excel這一使用最廣泛的表格軟件,微軟利用這一現(xiàn)成的展現(xiàn)平臺實現(xiàn)了BI的前端展現(xiàn)工作,可以說拉近了很多用戶。其次增加采用可視化的分析方法,以圖形的方式對數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)進行描述和展現(xiàn)。而不僅是分析數(shù)字的羅列,做到直觀、易于比較,幫助客戶將大量、未知質(zhì)量、低關(guān)聯(lián)、低價值的信息轉(zhuǎn)化成少量、易理解、高關(guān)聯(lián)性、可操作的洞察力。總之,必須打消用戶對于BI的恐懼心理,讓其對BI系統(tǒng)產(chǎn)生易于使用,易于理解的印象。最后,在設(shè)計分析報表圖形展現(xiàn)方式的時候必須充分考慮到過渡性的問題,并不是說某種分析展現(xiàn)方式是優(yōu)的便強行推行,這會使得用戶(特別是企業(yè)負責(zé)分析的人員)產(chǎn)生不理解,甚至是抵觸的心理,應(yīng)該在研究企業(yè)已有分析方式,特別是分析圖表展現(xiàn)方式的基礎(chǔ)上,首先將其移植到BI系統(tǒng),然后逐步過渡,改變分析方式以及分析圖形,并增加新的功能,使得用戶逐漸適應(yīng)。

    最后,對于企業(yè)前期信息化的問題,對于根本就沒有業(yè)務(wù)系統(tǒng)和信息管理系統(tǒng)的企業(yè),可以采用同步建設(shè)的方式,在建設(shè)基礎(chǔ)信息系統(tǒng)同時可以同時上馬BI系統(tǒng),開發(fā)人員對于業(yè)務(wù)系統(tǒng)以及BI系統(tǒng)的整合具有最大的把握,其在開發(fā)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的同時就可以為BI系統(tǒng)的建設(shè)打下良好的基礎(chǔ),這樣在BI系統(tǒng)建設(shè)時ETL(數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載)的工作便會大大減輕,而這部分的工作一般占據(jù)整個開發(fā)工作量的70%,但這樣的建設(shè)方式使得BI缺少歷史數(shù)據(jù)以及分析需求的支持,而這是BI設(shè)計關(guān)鍵的部分,缺少歷史數(shù)據(jù)的BI系統(tǒng)會產(chǎn)生空中樓閣現(xiàn)象,容易脫離實際需求。對于有歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)支持但臟數(shù)據(jù)過多的系統(tǒng),BI系統(tǒng)的建設(shè)將會大大延伸,特別是ETL部分,有時會不得不為用戶制定新的數(shù)據(jù)分類方案。并且,基于已有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的BI系統(tǒng)建設(shè)會面對一個問題是,歷史元數(shù)據(jù)的缺失,這種情況的原因可能多樣,例如在業(yè)務(wù)系統(tǒng)建設(shè)時便沒有遵照標準開發(fā)程序,沒有建立數(shù)據(jù)字典,并且沒有對于表進行標準命名(而采用拼音或縮寫等等)?;蛘哂捎诶骊P(guān)系,負責(zé)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的公司不愿意將原始開發(fā)文檔轉(zhuǎn)交,造成BI系統(tǒng)開發(fā)難度加大。這些問題都是BI建設(shè)中必須面對以及解決的。

    四、結(jié)語

    對于BI,由于其不論在技術(shù)還是在理論上都還是在處于一個不斷發(fā)展不斷更新的階段,再加上中國本土商業(yè)模式特別是政府運作的不同,對于BI系統(tǒng)建設(shè)我們必定還會遇到很多的困難,等待著我們不斷的深入研究。

    參考文獻

    [1] Hugh J. Watson。The current state of business intelligence [J]IT SYSTEMS PERSPECTIVES, 2007: 96-99

    [2] George Lawton。Marking business intelligence more useful [J]Industry trends, 2008: 14- 16

    [3] JamieMacLennan數(shù)據(jù)挖掘原理與應(yīng)用[M]北京:清華大學(xué)出版社,2006:7

    [4]Stefano Rizzi,Alberto Abelló。Research in data warehouse modeling and design: dead or alive?[J]Application for Computing Machinery, 2006(7):3-10

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