商务智能 Vs ERP

     作者：朱晓龙—索问咨询CEO

商务智能

商务智能（Business Intelligence，简称BI）的概念最早是Gartner Group的Howard Dresner于1996年提出来的。当时将商务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技术及其应用。随着企业信息化过程的不断深入，从简单的电子报表到复杂的电子商务、企业行为都转化成了数据。

我们今天不再为没有信息而发愁，而是为信息太多而焦虑。企业如何从自身海量的数据中获得有用的知识指导自身的行为，已经迫不及待地摆在我们的面前，于是商务智能显得越来越重要生。

商务智能（Business Intelligence, BI）为什么会继ERP之后在商务和IT领域内迅速成为热点呢？主要有以下几个原因：首先，商务智能对企业的运行具有战略性的意义，它可以帮助企业从庞杂的业务数据中找到便于决策的事实，从而解决问题；同时，商务智能软件在企业级软件产品中，是一种投资少、见效快的产品，它可以在短期内为企业带来可观的投资回报，帮助客户更好地理解影响他们获得利润的因素。

BI已经成为企业创造更多盈利的关键。因为BI能够让企业从现有的“知本”中提炼出更多的价值。图1展示了BI在企业中的应用。确切地讲，BI并不是一项新技术，它将数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等技术与客户关系管理（CRM）等结合起来应用于商业活动实际过程当中，实现了技术服务于决策的目的。

图1 商务智能在企业中的应用

外部数据通过运行环境（ERP、CRM、SCM等）流入该系统。这些外部数据包含有关客户、供应商、竞争对手、产品以及企业本身的信息。首先，应当对加入数据仓库的数据进行净化和转换，纠正错误的数据和统一格式，使其满足数据仓库应当具有的数据格式和质量标准，然后将其存储在数据仓库中（充当数据仓库的可以是关系型数据库或者多维数据库）。在这里，数据的抽取、净化、转换和存储是BI循环的核心组成部分：数据仓库/数据集市部分。而DSS（Decision Support Systems, 决策支持系统）是BI的另一部分。DSS从数据仓库/数据集市中检索数据并将所得结果提交给业务决策者。DSS满足了从简单报表经由OLAP扩展到数据挖掘范围内的各种需要。BI将存储在数据仓库中并通过DSS发现所得的信息再带入运作环境（ERP、CRM、SCM等）中，但这次包括了业务决策者自身的因素，即人为因素。

两者相同之处

在过去10年中，ERP技术和BI都有重大的发展，但它们的发展道路或多或少是并行的。BI数据库和ERP有许多共通之处。

两者都采用分布式架构存储海量数据，因此双方进行融合的可能性很大；两者都为大范围终端用户提供深度访问的能力；两者都具有高度的分布性和应用程序的可扩展性，尽管这种特性在BI上体现得不是很明显；两者基于同样的前提——即利用直接或者间接数据作为预测工作的信息参考。两者的商业判断能力都有赖于信息技术，但功能特点却各自针对于商务智能(business intelligence)和业绩跟踪(performance tracking)的不同方面。

两者不同之处

虽然存在类似之处，但BI和ERP绝对不是同一事物或是同一事物体的两个方面，它们是互补的系统。

著名信息化专家Joe Oates的观点是：尽管ERP理论上包括商务智能（BI）和客户关系管理（CRM），但实际上并不如此，甚至很多公司只是执行了ERP方案中的财务部分。BI和ERP最大的共性就是，它们使企业运行得更有效率、响应更及时并易于整合。因此，已实施了ERP的企业需要BI是显而易见的。

ERP是面向操作的软件，而BI是面向决策的软件。BI可以建立在ERP系统已收集原始数据的基础上，弥补ERP在分析、决策功能上的不足，但绝不是简单的ERP附属模块。而CRM的主要目的是从一个单一的、完整的，从企业角度理解的谁是真正的消费者，他们对公司的感觉如何，他们喜欢公司什么，不喜欢公司什么，哪些东西盈利性好，能给“最优”的消费者提供较高的价值和服务（见图2）。

当前，很多企业ERP上线前，在某些时候没有数据可以分析；上了ERP之后，有时面对海量数据，却又难以分析，从而企业老总的决策也不能得到确定。从这种角度讲，对于这些企业来说，仅仅实施了ERP的信息化系统仍然是不够的，它还需要商务智能系统。商务智能就能够帮助经营和决策者发现企业本身的问题和不足，并且给他们提供一种后果的设想，帮助他们选择最佳的方案和渠道，来影响执行层面的行为。所以，ERP和BI是可以并驾齐驱的两个系统。

BI的应用前景

通过使用BI可以使孤立、分散的企业数据按历史记录顺序彼此相关，而且能按高效、易于提取的结构进行存储；行业用户由此就可以按不同的透视方法进行快速分析。与传输数据不同，一旦信息进入数据仓库或局部领域的数据集市，它就不可改变。它成为了分析型数据，而非传输型数据。因此，行业用户可以做的分析就不再是简单的总结，他们可以按自己设置的分析方法对数据进行任何深度的分析。这种数据仓库按照执行快速、灵活可变的形式组织起来，数据访问变得异常简便。BI能提高行业用户在关键领域的信息获知能力及掌控精度。报告格式将大大改良，整合后的用户数据无疑使报告进行得更快、更及时、更精确；信息传输也将越来越实时化，在各部门周转时间将大为减少；业务处理流程当中可能出现的问题和失误也易于及时发现，从而使纠错工作更加迅速和准确。

BI的出现是一个渐进的、复杂的演变过程，而且仍处在发展之中，它经历了事务处理系统（TPS）、高级管理人员信息系统（EIS），管理信息系统（MIS）和决策支持系统（DSS）等阶段，最终演变成今天的企业BI。激烈竞争的市场环境中，BI为企业提供的以知识赢得市场的可能，企业掌握了BI了奥秘，就掌握了通往知识经济的钥匙。

本文由作者向AMT授权独家发布
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