商业智能怎样成功实施

　　商业智能项目不是一个简单的工程，我们可以从应用、行政，技术三个角度来切入。

　　这些年信息化的实施让企业积累了大量的运营数据，如何从这些数据中提取出价值，并指导业务更好开展成为企业实施商业智能最大的诉求。但是如何能及时、透明、准确的获得信息，从而从信息中获得知识，时刻了解企业的客户、销售、库存、物流、生产、采购、财务的状况，成为实施商业智能时企业最关心的话题，

　　首先，在立项前，企业就要明确知道立项的目的，要解决的问题。而不是为了数据而数据。

　　其次，定好了项目的目标，成立项目小组，或者指定专人研究项目的可行性，研究为达到目标所需要的人力物力以及项目的范围。从企业的内部了解企业内部的系统分布：比如系统的应用部门，数据的存储、数据库、中间件、运行平台、操作系统等。知道现在所能获得的信息、方法和手段。从项目实施的外部了解这方面的咨询厂商、产品供应商、在本行业中成功的案例，了解实现商业智能的基本技术路线、工具和实施方法论。

　　接下来，就是产品的选型、产品供应商的选择、咨询公司的定位等，在选型时，一定要考虑行业的经验、公司的综合实力、产品与技术的优势、方案的提供，项目实施的经验、售后服务和产品咨询的价格，

　　最后就是最重要的环节：实施，我们可以从应用、行政、技术三个方面切入，从而保证商业智能项目的成功实施。

　　应用角度

　　第一是业务驱动，目标导向，一定要结合公司的实际，了解企业急待解决的问题，从老总最关心的业务主题开始，比如应收账款和账期、现金流、生产质量、库存或者是促销结果等。选择主题时要考虑能在短期内实现，比如在5个月或者半年让相关领导能看到结果。不要一开始就贪图大而全，其结果导致两三年看不到结果。

　　是否能在短期实现取决于数据源的完整性和准确性、业务范围的大小，尽量先选取单一的、数据准确性比较高的数据源，比如财务数据或者生产采购数据，这样才能保证项目的快速上线，其次就是业务目标制定的范围要尽量小。由于商业智能系统和ERP系统在思维模式上完全不同，ERP是流程驱动，而商业智能是目标驱动。从要达到的目标出发，考虑要解决的问题，然后给问题用公式或者描述下定义，比如客户的流失分析，如何定义客户流失，是客户离开了公司或者放弃了产品叫流失，还是客户有了流失的迹象叫流失等。往往商业智能项目的需求分析和整体设计应该占到整个项目的2/3时间。

　　第二是商业智能项目应该是全员使用的“业务系统”，应该成为按照角色划分的应用系统。高层需要了解公司的关键绩效指标达标现状和存在的问题，也就是关键绩效指标的预警，管理层需要了解为什么发生，找到原因，调整执行的战略，对高层提出建议。分析层需要对业务进行分析和跟踪，从而对企业的运营提出建议；执行层需要了解具体执行的情况，了解自己所完成任务的状况。只有让系统在整个企业使用，每个人都成为主人公，才能慢慢将商业智能项目变成“运营系统”，才会有生命力。

　　第三是系统应用的简易性。由于商业智能系统是为业务部门应用的，业务部门的需求也在不断的变化，所以该系统不是设计好固定的界面而让业务部门来应用就可以了，而是一定要让应用部门学会自己使用“傻瓜照相机”，不要所有的应用都让IT部门开发，就像使用Word一样，能够立马上手进行分析、查询和问题跟踪。

　　行政角度

　　第一是业务部门和IT部门齐心协力，业务部门主导提出需求，而不是IT部门问业务部门有什么需求，这样一般业务部门的重视度不够，导致到系统上线了，业务部门认为项目不能满足他们的要求，需要重新修改内容。商业智能项目返工的工作量相当大，因为数据的整合需要大量的工作量。一旦需求发生变化，可能会直接影响到数据模型的改变。

　　一般情况下，IT部门驱动的项目经常是以数据驱动，所以多将项目取名为数据仓库或者决策支持系统，目标是先将企业的数据整合起来，然后任何应用都可以从数据仓库中获得，这样也就自然会想到企业级数据模型。企业级数据模型固然重要，但是一定要考虑到可行性和现实。在一般情况下，企业特别是大型企业的数据整合需要三、四年的时间，等数据整合完了，业务系统又发生了变化，或者需求完全发生了变化，IT界人员流动非常频繁，没等项目上线，做项目的人已经离开了公司或者项目组，如果文档写得不到位，这样数据的接口也不知道，其结果就成为一个好看而不能实用的企业数据存储系统。

　　如果是业务部门驱动，往往是以业务应用为主，但是往往会只考虑到自己部门的应用而忽视了整体架构的设计，从而当这应用做完后，数据结构不能扩展成企业级的应用，为了消灭信息孤岛而人为的又产生了新的信息孤岛。

（编辑：核心网）

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