绩效管理在电信业有什么特点，目前的瓶颈是什么？
    2008年1～8月电信业务收入累计完成5384.5亿元。中国移动、电信公司2007年构建战略、预算、绩效管理三位一体运营系统，推动战略执行，实现通信卓越战略新跨越。
    在过程绩效管理中，最大的问题则是绩效管理与业务运营脱节，典型的原因：
    1.缺乏体现公司战略和经营模式的KPI体系；
    2.经营计划制定过程中，对目标和策略的分解不具体、协调不足、沟通不充分；
    3.各部门缺乏一致的目标，缺乏连带责任机制；
    4.人力资源部和财务部缺乏对业务的了解，无法参与到业务目标的制定和分析；
    5.各部门主管对绩效管理和预算管理认识不足；
    6.数据基础薄弱，缺乏信息系统的支撑，影响绩效反馈的及时性和准确性；
    7.财务预算与业务计划联系不紧密，权威性不够，预算分析与业务分析脱节；
    8.缺乏对经营计划、绩效管理和预算管理的日常工作进行统筹领导和协调。
    这些问题归结于一句话：企业的计划预算、业务运营与绩效管理相互脱节。这是一个系统性的问题。
    BI：电信业精细化营销的工具
    为了将企业的绩效管理战略转化成切实可行的计划，需要更高效的计划方案、更优化的资源配置、更透明的企业管理及更细化的责任分担，企业管理者分析和决策行为从“以定性为主”向“以定量为主”转变成为必然。
    企业的信息化建设为从定性向定量的转变提供了可能和基础。特别是在电信业，信息化历程较长，信息化水平较高，其发展历程伴随着信息化的发展而一步一步提升和加强。随着电信业信息化的不断深入，各大运营商计费、营账、客服、网管等多种业务系统相继建成，拥有并不断产生大量的客户和业务数据，科学管理和合理开发这些内部和外部信息资源，将有助于正确决策，提高企业绩效管理水平，增强企业竞争力。
    而监控企业的运行、给管理者提供深入的企业洞察力，最终达到提升企业绩效目的的一种信息化手段就是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—商业智能(英文为Business Intelligence，简称BI)。BI是将企业中的内部数据与外部相关数据通过收集、分析，转变成信息，并将信息应用于商业活动的过程。在BI这个以统一的、综合各类数据信息的平台上，全面的、一致的企业信息视图有助于企业在发现机会后迅速把握机会，并将获得的信息快速转化为可以执行的战略战术。
    众多电信运营商已经把商业智能建设作为重要的IT投资。在国外，AT&T、西南贝尔、英国电信等多家国际知名运营商均已完成了商业智能系统的建设，利用BI拥有了高效的数据分析手段，帮助其在瞬息万变的市场环境中准确、及时地把握稍纵即逝的商机，获得了很大的投资回报；在国内，以经营分析系统为名的商业智能解决方案也在中国移动、中国电信等运营商中陆续展开，BI应用成为电信企业精细化营销、评估分析套餐、降低成本的有效工具。
    IT、业务双向推进BI应用
    不同于专注于业务、注重特定功能实现的事务型系统如BOSS（业务运营支撑系统），商业智能是集成型系统，是基于事务型系统之上建立的一套整体的高度精练的分析体系，它并不专注于一项具体的事务。商业智能实施成功不但需要IT技术，更需要深刻的行业及经营管理知识，需要足够的数据敏感度和对于商业价值、商业模式的体验，也就是说IT能力、分析能力和业务能力缺一不可。
    商业智能与企业管理层面的紧耦合性决定了商业智能的落地不可能一蹴而就，而是一个自上而下、循序渐进的过程。所谓自上而下，就是要谋定而后动,首先对绩效管理关键维度指标进行量化，然后引入BI来分解战略，从企业的财务、销售、生产、人力资源等方面来使绩效管理落地。所谓循序渐进，包括两个层面的含义：一个是深度，应用应从简单到复杂的循序渐进；另一个是广度，与绩效管理维度的结合要从点到面地循序渐进。
    从应用广度的循序渐进来说，对于电信企业，计费系统的数据数量和质量都能满足BI应用对海量规整数据的要求，因此基于计费平台的经营分析系统是BI 应用最佳切入点，可以作为其最先实施的领域，而且很多成熟的业务指导模型及相对简单的统计分析即可对此领域产生很大的价值，这对BI应用持续进行是个重要推动力；另外事务型系统与BI较好结合的应用还包括财务分析领域的BI应用（如基于客户群、基于地域、基于产品的多维财务分析应用）及人力资源管理领域的 BI应用等。
   总而言之，在电信运营商竞争环境更加激烈的背景下，全面而精确的绩效管理将成为左右实力的关键，采用战略驱动、辅助决策的集成型信息化系统将极大提升企业综合实力，商业智能对于企业绩效管理的影响将愈发明显，并且随着应用的深入及应用范围的扩大，在长期而持续的过程中，商业智能将渗透到企业运营的各个层面。

免责声明：本网站（http://www.ciotimes.com/）内容主要来自原创、合作媒体供稿和第三方投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
本网站刊载的所有内容（包括但不仅限文字、图片、LOGO、音频、视频、软件、程序等）版权归原作者所有。任何单位或个人认为本网站中的内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，请及时通知本站，予以删除。