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初识商业智能 北京大学信息管理系 李艳博士 　　商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。从本期开始，“应用之窗”栏目将向您介绍商务智能的相关知识。　　根据硅谷动力网在2001年底对103家企业的CIO所做的调查，在未来两年里，CIO们最优先考虑实施的信息化项目，排在首位的是商业智能（37.2%），位列信息存储和灾难恢复系统（33.5%）、客户关系管理（29.8%）和网络安全系统（28.7%）之前。既然商业智能被如此重视，究竟什么是商业智能呢？　　什么是商业智能　　商业智能（Business Intelligence，简称BI）的概念最早是Gartner Group于1996年提出来的。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。当时，Gartner Group预测说：到2000年，信息民主（注：指组织内信息共享的无差别性）将在具有前瞻性思维的企业中浮现。借助商业智能，员工、咨询员、客户、供应商以及公众能够有效地运用信息。其实，商业智能所涉及的技术与应用，在Gartner Group命名之前就有，起初被称为经理信息系统（EIS），在羽化成商业智能之前叫决策支持系统（DSS）。 　　目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。　　为此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。BI的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中，提取出有用的数据，进行清理以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。商业智能的这个基本过程如图所示。　　因此，BI是涉及一个很宽领域的，集收集、合并、分析和提供信息存取功能为一身的解决方案，包括ETL软件、数据仓库、数据集市、数据查询和报告、多维/联机数据分析、数据挖掘和可视化工具。　　商业智能的典型应用　　经营分析　　经营分析包括经营指标分析、经营业绩分析和财务分析三部分。　　经营指标分析是指对企业不同的业务流程和业务环节的指标，如：利润率、应收率、销售率、库存量、单品销售情况及所占营业比例、风险采购和库存评价指标等进行搜集和分析。但这些指标只能反映局部的经营状况。为了解企业的整体经营状况，还需对这些指标进行科学的组织和分析，利用智能管理技术，形成一个能反映企业整体情况的数学模型。这样通过观察总指标并设置告警，才能获得整个企业的经营状况。　　经营业绩分析是指对各部门的营业额、销售量等进行统计，在此基础上，进行同期比较分析、应收分析、盈亏分析、各种商品的风险度分析等等。经营业绩分析有利于企业实时掌握自身的发展和经营情况，有利于企业及时调整经营业务、化解经营风险。　　财务分析是指对企业财务数据中的利润、费用支出、资金占用及其他具体经济指标进行有效分析。通过财务分析，可以及时掌握企业在资金使用方面的实际情况，为及时调整和降低企业成本提供数据依据。　　战略决策支持　　在经营分析的基础上，将各类数据、信息进行高度的概括和总结，然后形成供高级决策者进行战略决策时参考的企业经营状况分析报告，是商业智能的优势所在。　　商业智能对战略决策的支持，分别表现在对公司战略、业务战略和职能战略的支持上。在公司战略决策支持层面上，可以根据公司各战略业务单元的经营业绩和经营定位，选择一种合理的投资组合战略；在业务战略决策支持层面上，由于商业智能系统中集成了更多的外部数据，如外部环境和行业信息，各战略业务单元可据此分别制定自身的竞争战略；在职