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中小企业应用BI遭遇“拦路虎”

2008-10-06作者:刘淼 来源: e-works

导读:作为当前一门最实用、最热门的技术,中小企业并没有忽视商业智能的存在。之所以广大中小企业犹疑、徘徊,主要是存在一些难言之隐,这时的中小企业在应用BI的道路上遭遇了“拦路虎”。

    作为当前一门最实用、最热门的技术,中小企业并没有忽视商业智能的存在。之所以广大中小企业犹疑、徘徊,主要是存在一些难言之隐,这时的中小企业在应用BI的道路上遭遇了“拦路虎”:
    (1)应用成本昂贵。
    在成本风险降低前,应用成本的价格只有大型企业能支付得起,而中型企业望尘莫及。例如,曾经知名的商业智能系统SAS9,就花费了6000名技术工人4年的时间来打造,耗资高达20亿美元。这样的产品自然价格不菲。某位企业的CIO疑惑:“我们的企业花了血本上这套系统是不是真能起到作用?”几乎每个企业都在琢磨如何花更少的银子,用更少的资源,处理更多的数据,获得更高的性能。实施成本犹如是梗在BI应用于中小型企业中的最大一根刺,而实施失败的结果是所有中小型企业都无力承受的。

    (2)商业智能系统在实际应用中效果很难评价。
    对BI有很多企业存在误解,以为装上后,就像得到了魔法师的占卜水晶球,经济效益的提高立竿见影。但最后发现,花费了大量的人力和资金购买的系统成了花瓶。
   
    (3)缺乏相应的技术人员和咨询顾问。
    中型企业的业务相对较为灵活多变,由于商业智能不但需要数据挖掘技术人员,还需要行业专业技术人员,并要结合客户自身的需求,如果其中任何一个环节出现问题,都无法真正发挥商业智能的威力。
   
    (4)缺乏行业成功案例。
    这是所有准备实施BI系统的企业比较头疼的问题:没有前车之鉴,企业对此似乎心有胆怯。
   
    (5)缺乏一定的交流和沟通。
    进入商业智能的企业被限制在一个个狭小的圈子里,使用某系统的企业就只能聚集在该系统中,想和其他企业探讨经验、提高业务水平时,交流非常困难。而对于那些没有进入商业智能的企业更是在圈子外面,往往处于茫然状态。
     
  给中小型企业带来的三大好消息

    BI的发展经历了漫长的岁月,随着这十年的等待,无论从技术上、还是应用上,BI都突破了自身的瓶颈有了长足的发展,给正在挣扎于水生火热的中小型企业带来了三个好消息:

    1)技术进步带来的门槛降低

    广州菲奈特副总裁曾星文先生对此作了如下诠释:“BI经历了10多个春秋发展之后,从概念提出到落地、应用,已经经过了一个周期。本质上这项技术是为了帮助企业提升数据的价值。从目前来看,BI的技术已经越来越成熟,从而导致了BI的应用成本在不断降低。”
明基逐鹿的廖朝阳先生也作了如此的评价:“回头来看看,BI的发展从一个概念的提出到现在有十年多的时间,就目前的市场而言,BI技术已经不再是大厂商独享,大企业专用,它更趋向于“平民化”,BI理念也在这十年里有了巨大的变化。”

    技术成熟让BI由“贵族式”逐渐趋向了“草根式”,“草根”BI已暂露头角。降低了门槛对于中型企业而言,无疑是福音,一款性价比良好的产品可以降低实施风险。

    中小企业在普遍享受成本降低的同时,又不得不面对缺乏BI行业成功案例的尴尬。没有前车之鉴,中小企业似乎显得底气不足。

    2)成功案例逐渐增多

    丽珠药业的CIO董鹤天先生说:“我们企业刚开始引入BI时,感觉最棘手的是缺乏同行业的成功经验和案例。真正来说,一套系统如何才能用的好,这在业内还没有能够借鉴的。但实施后,我们摸着石头过河,现在BI在企业内的运行效果非常不错。”

    随着应用企业的逐渐增多,这一现象正在逐渐改善,部分企业已经可以找到本行业的成功案例了,但对于找不到行业成功案例的企业,丽珠药业的CIO董鹤天赠送了八个字:顺势而为、量力而行。

    3)企业对BI的目标逐渐清晰

    企业和厂商对于效果的评价往往也是公说公有理,婆说婆有理。从企业的视角来思考:企业要想有好的实施效果,就必须在实施前针对自身的业务发展和战略部署制定一个切实可行的目标。要做到要精而细,切忌贪大求全。

    IBM市场负责人针对这个问题给出了如下诠释: “切勿大而全,为做BI而BI。从大处着眼,小处入手。以满足业务需求为目标,保证数据质量为原则。BI不是一个工程项目,是一个过程,是伴随着企业发展,为一体的项目。”
 
    明基逐鹿的市场总监廖朝阳先生也表示:“只有制定了正确的目标,才能保证以后的实施不会偏离运行轨道,也会有一个良好的实施效果。”
随着业内BI选型、实施、应用等方面的文章、案例逐渐增多,企业对BI的了解也越来越深,对于BI所能解决的问题、达到的目标有了越来越清晰的认识。


    后记:要跨越这“五大栏”并非易事,这也让中小企业感到左右为难。从2000年开始,国内的一些企业已经开始建立数据仓库,确切地讲应该是开始探索和使用一些多维分析工具和前端展现工具。2003年,数据仓库在银行、电信等行业已经开始推广。后期数据挖掘在国内也已经开始推行,但也仅限于大型企业。相当中小型企业而言,是“骑虎”还是“纵虎”似乎还有很多考量。


 

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