随着全球信息化的发展，在世界各地、各行各业已掀起信息化的浪潮，信息化的层次也在不断演进，从MRP，MRPII，ERP到CRM，从数据仓库到数据挖掘，每一次变革都极大地推动着企业信息化的升级和企业管理水平的提高，功能强大的、面向事务型的信息系统在各个行业中大量应用。然而，这些应用都集中在前端的数据查询、存储和简单处理方面。现在企业已积累了大量的业务数据，有研究表明，平均18个月信息量就翻一番，但是能分析的数据估计只有7％。如何将大量的数据转换为可靠的信息以挖掘潜在的商机，已成为人们越来越关注的问题。由此，商业智能（Business Intelligence，简称BI）技术应运而生。本文就商业智能如何提升企业信息化以及在现实企业中应用模式进行探讨。

    1 企业信息化阶段模型

    美国哈佛大学教授里查德·诺兰（Richard.Norlan）首先提出了信息系统发展的4个阶段，即开发期、普及期、控制期和成熟期，这是按时间顺序建立的四阶段模型。到20世纪80年代后期，信息系统的用途不断扩大，此时诺兰又提出了六阶段模型。即初始期、普及期、控制期、整合期、数据管理期和成熟期。这样诺兰模型已成为说明企业信息化发展程度的有力工具，是一个比较成功的模型，它在概念层次上对企业进行信息系统总体规划，对信息化的计划制定过程和衡量企业处于哪一个信息化发展阶段等方面提供重要参考。但是随着信息时代的发展，人们发现诺兰模型有其局限性，不能只是从计算机技术发展和人们接受使用计算机的水平来评价管理信息系统进程，而要从信息资源的有效配置、数据有效管理、系统有效集成，甚至还要从具体企业的信息化实施过程出发，所以就出现了业界普遍认可的企业信息化四阶段模型，这四阶段分别是：单一部门信息化，跨部门信息化，企业级信息化，产业链级信息化。如下表：

    从这四阶段模型看，都是基于企业实现信息化过程，企业可以按照自己的具体情况实施信息化，不必按部就班按照诺兰模型的六个阶段。在现代企业信息化过程中，必须结合技术、管理、文化因素渐进地进行，使新的智能技术融入到企业管理中。

    2 商业智能内涵

    商业智能这一术语1989年由Gartner Group的HoWardDresner首次提出，它描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。Datawarehouse Institute组织认为“BI是将数据转换为知识并将知识应用到商业行为上的一个过程”：Gantner Group则认为“BI是将数据转换为信息的过程，然后通过发现将信息转化为知识”。简单地说，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识和洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。其实，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。要深入认识商业智能，必须了解商业智能组织架构体系。

    商业智能组织架构体系主要由数据仓库、OLAP以及数据挖掘三部分组成。

    按照W.H.Inmon这位数据仓库系统构造方面的权威设计师的说法，“数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变更深入理解。

    数据挖掘是按照一定的规则对数据库和数据仓库中已有的数据进行信息开采、挖掘和分析，从中识别和抽取隐含的模式和有趣知识，并利用它们为决策者提供决策依据。数据挖掘的任务是从数据中发现模式。模式有很多种，按功能可分为两大类：预测型（Predictive）模式和描述型（Descrip—tive）模式。

[page]    3 商业智能技术提升企业信息化程度

    企业信息化进展到一定程度，数据量激增，面对海量数据，人们感慨数据丰富，信息贫乏。许多国内外企业纷纷决定采用商业智能技术解决出现的问题，从而提高企业的信息化水平。

    3.1 提升企业管理决策能力

    在传统的经济环境下，企业老总往往可以参考不多的信息凭借经验直接给出决策。在网络经济环境下，这样制定出的决策往往是偏颇的。而现在事实上很多决策者仍在采用此种方法，因此提升战略决策者的洞察力是非常必要的。如果企业应用商业智能，战略决策者能够冲破自身的局限性，产生有意义的深远的洞察力。这是因为：决策者通过商业智能提供的图形、图表、表格等工具来陈述问题。图形和图表是一种直观的问题陈述方式，它强调数据之间的关系，管理者可以对图形或图表中的数据进行分析。

    相比传统的报表，管理者更能够尽快作出反映，提升分析问题的洞察力。有研究表明，26％以上的决策者不能够恰当的选择问题陈述工具以辅助问题解决。这种不恰当的选择，导致问题解决时间的延长及结果的偏颇。图形等陈述手段对决策者的启示作用是有限的，为了解决问题，进行相关信息的推理是非常重要的。它为决策者提供一个开始通过搜索或分析开始数据探索的出发点。这种向导式的分析，通过借助储存的专家系统可以给决策者带来新的理念，更新决策者的思想。向导和决策者间的交互激发了知识的产生，即决策者洞察力的产生。

    3.2 整合企业信息，提高报表分析

    商业智能从技术层面上看，都是以数据仓库为基础，利用OLAP或数据挖掘技术根据决策者的需要从中提炼出各种表或视图。大致有几种类型。①企业级报表，这类报表生成器用来生成很好的格式化的静态报表，如财务报表、企业销售报表等。②立方体分析，它是基于立方体的商业智能工具向业务经理们提供简单的切片和钻取分析能力。③任意查询和分析，如关系型OLAP（R OLAP）工具供超级用户对数据库进行任意的访问，对整个数据库进行切片、钻取，从而分析到最细粒度的交易信息。④统计分析和数据挖掘，它是通过统计分析和数据挖掘工具，可以使用各类模型进行预测或者寻找两个变量之间的因果相关性。⑤报表分发和预警，它是基于报表分发机制，可以根据订阅、调度或者数据库中的触发事件向大量的用户群发送整个报表或者告警信息。

    4 企业信息化中商业智能典型应用

    4.1 商业智能典型应用

    在竞争激烈的市场经济中，那些企业需要具有商业智能的软件，主要集中在竞争激烈的数据密集型的生活消费品行业和零售业以及金融服务业：如银行、保险等。使用商业智能都可以立竿见影地带动销售，这一点在零售业表现最为明显。这就是商业智能中的销售管理，它通过系统存储的产品销售信息建立销售模型，分总体销售模型和区域、部门销售模型，对产生不同结果的销售模型分析其销售量和销售策略，进行销售影响的因素分析和评估，根据不同的销售环境对相应的产品销售方案进行改进和创新，及时落实产品上架和下架计划，提高企业营销额。通过对历史数据的分析还可以建立提高销售量的预测模型。但是国内的生活消费品行业和零售业利润薄，信息化程度低，资金实力不强，没有足够能力实施。反而是电信、金融、航空等行业被商业智能厂商们看好，因为在国内这些行业的信息化程度高，并且这些行业从某种意义上都是服务业，客户的需求在这些行业中扮演着重要角色，准确、科学地把握客户的需求是身处这些行业的企业决策者们孜孜以求的东西，所以利用商业智能建立客户关系管理尤为重要。

    建立以客户为中心的数据平台集成客户信息，能有效保证客户信息的集中、统一和规范并从中挖掘出有价值的信息，就能获得更多的利润，帮助企业在适当时间、通过适当渠道、为客户提供适当的产品和服务。同时，通过发展曲线企业及时发现市场和顾客异常情况，快速采取措施，降低企业风险提高企业收益。如信用卡分析，银行、保险等行业的欺诈监测等。

[page]    4.2 商业智能应用案例一中国光大银行国际结算系统

    光大银行的国际结算系统于2001年正式运行，是光大银行的重要的业务，业务品种主要包括进口开证、到单、付汇、信用证通知、议付、结汇、转让信用证、出口托收、进口代收、进出口押汇、贴现、包买票据等，并实现了与SWIFT、会计系统接口。国际结算系统上线运行一段时间后，面临的问题是无法解决有效地利用数据进行分析，为决策提供强有力的支持。所以急需建立一套强大的报表和统计分析系统，提供给光大银行总行和各分支行的业务人员、管理人员对国际结算业务的经营和收益进行深入分析。

    光大银行建立面向国际结算部的数据分析系统，该系统利用光大银行国际结算系统积累的大量有价值的历史交易数据，国际结算统计分析系统真实地反映光大国际结算业务的经营状况、揭示其发展的规律和趋势，提供高质量的统计数据和报表，并且支持OLAP验证式分析功能。光大银行国际结算统计分析系统基于数据仓库和OLAP技术，提供一个易用、灵活、快速的，集成了分析、统计、报表、数据挖掘的商业智能系统。国际结算统计分析系统是一个全行集中的分析系统，分支行无需配备该系统的维护人员，最大限度地降低光大银行的维护成本；而且各级业务人员无需科技部门的协助就可以自己定制各种报表和分析报告。

    国际结算统计分析系统：（1）提供及时、方便的信息获取的方法，涵盖国际结算业务系统统计分析需要的全部数据，以及汇款柜台系统的部分数据，保证数据的质量和及时性，可以通过多个角度、多个层次进行信息查询。（2）可以让业务人员方便地定义各种报表，得心应手地在报表中嵌入分析结果，并且支持报表下钻功能，最大限度的降低开发和维护成本。（3）支持快捷地绘制各种指标的走势曲线、对比柱图、占比图形，对数据进行内在关系和深度挖掘，为决策者作出正确的决定提供有力的依据。可以从机构、代理行和客户等角度分析国际结算业务的收益情况。（4）能够及时地对异常的情况进行告警，使决策者随时掌控全局。分级的等级评估更是预警、各种比较的有效方法。

    光大银行国际结算统计分析系统为光大银行国际业务部的决策管理工作提供了强大的查询、统计、分析、数据挖掘、报表定制功能，极大地提高了工作效率和工作质量，并且减少系统的维护成本，达到较高的投资回报率。用户可以随时、随地掌握业务的变化和收益的变化，帮助用户从“市场占有率”观念转交为“利润贡献度”观念，从而在未来激烈的竞争中立于不败之地。

    5结束语

    计算机技术及其应用的智能化正在逐渐地应用在各行各业，商业智能是企业信息处理技术发展的必然趋势，商业智能系统的发展得益于计算机技术、人工智能技术和数据处理技术的发展。商业智能在行业中的应用是一个长期而复杂的过程，它作为信息技术发展的产物，是企业分析海量数据的必要途径，随着信息技术和企业的紧密结合，商业智能及其相关技术必将为企业带来更大的效益。

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