聚焦商业智能

众所周知，企业积累的数据和信息海量增长，正确的分析和决策不是通过拍拍脑门就能解决问题的，企业需要的是决策智能化和管理信息化。而今，各种与数据有着密切关联的领域已经从中感受到了数据仓库技术所产生的巨大效益。商业智能(Business Intelligence，BI)便是其中之一。随着愈来愈多企业开始实施和应用，商业智能逐渐成为继ERP应用之后的企业信息化建设新亮点。

2003年，中国的BI市场经历了一个激烈竞争的时期，高端市场被国际大的厂商所占据，低端市场是国内的BI厂商、行业的ISV(独立软件开发商)和集成商在竞争。 何谓商业智能

商业智能的概念最早是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的技术及其应用。

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。

由此，有关业内人士把商业智能看成是一种解决方案。认为，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。 实施关键在于人

目前，在国内，很多人认为商业智能是“老板工程”，仅仅是为了方便经营者了解企业的种种数据和信息，做出各种决策。事实上，这种看法是非常片面的，商业智能高效的统计分析功能的确可以为经营者分析和决策提供科学依据，但是其主要的“功效”却是利用分类技术信息将信息消费者使用的决策支持对象分

门别类，帮助业务人员解决业务运转可能出现的各种主要问题，提高业务人员的工作效率，从而提高企业的核心竞争力。因此，商业智能的建设需要包括经营者在内的所有业务人员的关注和参与，尤其是经营者。对于企业的经营者来讲，商业智能是帮助他们建立一个理性的外脑。商业智能可以理解成是对“一把手”的大脑的延伸，借鉴历史数据，建立标准的分析和决策模型，并能够对未来做出正确的预测。

与此同时，业务人员参与商业智能建设的是十分必要的，商业智能建设不仅是技术部门的事情。业务部门应该积极理解和参与，并争取在项目建设过程中就能够熟悉和使用商业智能的各种工具和功能。商业智能最终解决的是业务问题，在企业中是IT部门来实施，业务部门使用。两者处于不同的角度，难以在业务目标上达到共识，高层的介入和支持，有助于项目的顺利完成。如果没有高层协调和监管的话，项目很容易变成“烂尾工程”或偏离当初所设计的业务目标，各业务部门也不容易协调一致，往往导致失败。 BI的未来

当前，全球BI工业的发展日益显示出集中的特征，市场集中度和全球化程度不断提高，少数几家BI公司掌握了越来越多国家的市场份额。世界前三大BI企业已控制了世界BI市场的30%以上的份额。同时，整个BI市场的竞争格局也正在发生变化，

其驱动力来自于BI市场的快速增长，有效资源的整合。在这一过程中，少数资金雄厚的大公司可以收购有效资源，快速扩张市场份额，这一调整将有利于提供标准化的产品。

而至于中国的BI市场，目前还没有一个真正的领先者，中国的BI市场业和ERP、CRM市场一样，最大市场份额的占有者仍然是国外的管理软件厂商。因此，在一定程度上也为中国的信息化供应商提供了一个快速发展的市场空间。