目前，BI在應用企業中有點聲名狼藉，很多人都對BI有這樣的看法：浪費大量資源，提供的報表又幾乎沒人去讀。而事實上，BI的投資回報之所以不確定，其問題并不是出在技術本身，而是由于技術與業務的脫節。
BI常常遭遇這樣的尷尬：公司主管們需要更多的報表來獲取寶貴信息，從而有效管理公司，于是，IT部門購買新的BI單點解決方案，但即使越來越多的時間用于清理數據、生成報表上，統計結果卻被一再要求改變，因為IT人員提供的報表經常離譜。
掌握BI越來越重要。弗雷斯特、Gartner和IDC等知名咨詢公司都認為，競爭日益加劇促使業務經理們需要隨時掌握關鍵績效指標(KPI)，大企業對BI的需求已經出現了增長趨勢。Martens說，實施不當的BI不但是“治標不治本的解決辦法”，也滿足不了日益增長的業需求：監控流程運行狀況、掌握客戶需求的變化、當前銷售方法對公司財務狀況的影響等。
Evelson建議：“不要從數據倉庫或者分析引擎入手，而是要從解決業務問題著手。”
關注核心
“大家日益認識到，不能單單把BI加到一大堆數據上，這種方法成本高、效率低。”德勤咨詢公司負責BI業務的合伙人Scott Sognefest說：“這就像你絕不可能先建好工廠，再決定想要生產什么產品。”
所以，要先弄清楚實施BI的理由，然后再構建及完善通用數據模型，并確保來自多個系統的數據具有一致性。Gartner公司的副總裁Betsy Burton說：“數據質量和數據完整性問題永遠不會消失，沒有簡單的辦法可以解決。”
BI廠商們試圖利用主數據管理(MDM)解決方案來解決數據質量和集成問題，但數據治理、清理及調和等方面的工作不單單是BI的范疇，還會影響企業的每個角落。公司必須全面完成數據工作，這是一個長期項目，最好的策略是減少數據源，只留下可滿足明確的業務目標的數據源。這可以消除相互沖突的數據源，從而易于管理數據清理和集成。力求數據盡量準確，讓數據更貼近上下文和元數據，Martens補充說：“抽取、轉換和加載(ETL)需要很大的成本。”他指的是從遺留系統獲取大塊靜態數據的常見方法。
減少數據源的數量有助于避免繁瑣的工作，但數據質量仍要達到標準。
簡化解決方案
煉油企業Valero Energy負責報表和財務的主管Kirk Hewitt說，不僅要簡化數據，還要合并BI工具。經過長達十年的收購后，Valero現在使用5個工具。該公司已經通過采用通用的ERP系統、通用的財務管理工件(譬如會計科目表和管理軟件)以及統一數據庫(如客戶或者煉油信息數據庫)，簡化了數據環境。Hewitt說：“我們極力主張采用主數據管理、在源頭清理數據。”
擁有多個BI工具意味著各部門的分析方法各不相同，哪怕數據是一模一樣的，也會得出不同結果。BI方面的另一個常見錯誤就是，以為所有數據在分析之前必須位于數據倉庫中。使用Oracle公司BI工具的Martens說：“如今的BI工具能夠指向任何數據存儲區。”金屬品經銷商Hillman集團的CIO Jim Honerkamp同樣表示，“在的Information Builders系統中，我們根本不用數據倉庫，我們可以直接查看支持事務系統的數據庫，譬如財務和送貨等數據庫。”
不過，數據倉庫及其他歷史數據存儲區也有一席之地。Evelson說：“你需要把數據存放在某處，無論是放在數據倉庫、數據庫，還是放在高速緩存中，關鍵在于確定你需要為哪種類型的數據使用什么樣的存儲區。”
在Valero公司，BI系統可以進入SAP Business Warehouse查找事務數據，直接進入SAP R/3查找敏感信息(如人力資源部門使用的信息)，進入Oracle數據倉庫查找財務數據，進入各種SQL數據庫查找部門數據。他說：“不需要從某個數據源獲取數據后，再放到數據倉庫中，以便清理及向上鉆取。這樣做不但會增加成本和復雜性，為方便BI工具而把所有數據轉換成某種中間格式，還可能失去相關的元數據及關系。”
讓BI更貼近業務操作
廠商和用戶都變得迷戀于所謂的操作型BI。這通常意味著“嵌入”業務流程來進行分析，譬如識別不同尋常的供應商活動(可能需要改變價格或者生產計劃)，或者記下利潤低于預期的產品(這表明營銷、銷售或者配送方面出了問題)。
獲得操作視圖的一種流行方法就是使用儀表盤。瓦霍維亞銀行負責統計和建模的高級副總裁Dan Thorpe強調，不同的儀表盤內部可能使用不同的度量，這樣大家沒法共同了解出現的情況。問題在于部署儀表盤的方式通常不同，有的是密封產品，IT人員不知道它們的度量；有的是用戶帶來的工具。不管是哪種情況，往往會導致不一致的視圖，從而無法了解企業內出現的情況。Sognefest說：“任何人都能獲得所需的信息，但信息卻不一致，不知道哪個信息是正確的。”
PHH Arval的Corrigan補充說：“儀表盤方面的失敗案例多于成功案例。”
臨時采用儀表盤、KPI、報表等工具，這些警示信號都表明整個企業的BI戰略出了問題，甚或根本沒有這種戰略。Thorpe說：“BI應該是企業運營團隊的職責，但BI卻往往不是他們優先考慮的，于是技術成了問題，結果數據孤島增多，混亂局面隨之出現。”
局部性的分析工具很容易偷偷進入企業，無論是通過Web獲得的工具，還是常用的業務工具。這對IT人員來說可不是好事。Ovum的BI分析師Mike Davis說，微軟Excel向來用作個人分析工具，它會生成相同信息的多個視圖;要是企業部署的新Excel服務器包含強大的BI功能，情況會變得更糟。2006年4月，微軟收購了專業分析公司ProClarity，隨之獲得了BI功能。
通用投資及開發公司的CIO Shawn Mahoney說，這家商業房地產公司也曾面臨這種困境。不同的財務分析人員使用各自的Excel公式，用來計算內部回報率等項目，導致投資決策不一致。Mahoney沒有竭力禁用Excel，而是實施了OutlookSoft，它將Excel作為分析引擎和數據庫的前端，從而確保每個人都有同樣的數據模型和公式用于決策。“我們每個人都在使用一套標準的流程。”Mahoney說。
編織BI結構
Ovum的Charlesworth說，現在比較容易把BI技術一致地運用到更多的操作型系統上，這歸功于Web服務、使用更廣泛的標準、更多的通用API，以及SOA等新出現的概念。這還有助于支持合并企業內的BI工具，那樣只有一個通用分析引擎用于財務和生產等典型流程。
“不但比較容易讓諸多應用系統使用通用的BI引擎，”Charlesworth說：“也比較容易支持以一種更動態的方法把BI技術提供給用戶。”記得Honerkamp的目標就是讓IT部門擺脫查詢和報表事務嗎，他通過企業門戶把BI工具提供給用戶，從而基本上實現了目標。Hillman集團的開發人員不是創建查詢、執行報表，而是創建了BI應用系統——不但能分析特定的業務，還讓業務人員可以使用復選框和下拉菜單，迅速自行創建查詢。
實際上，這個項目幫助員工加深了解對本公司的業務。IT人員創建的第一個應用系統就是分析收入，但在定義階段，公司顯然有多種方式來定義到底什么是收入。Honerkamp說：“IT成了促使各部門就收入的定義達成共識的催化劑，之后我們再構建應用系統。”這不但省去了大量的數據清理工作，還第一次使公司上下就一個根本性的財務問題達成了一致意見。
不僅僅是結構化數據
“展望未來，企業會尋找搜索工具及非結構化分析工具，有助于理解文本數據及數據庫外部的其他信息。”Ovum公司的Davis說，但這類工具大多數仍處于開發階段，可以利用定性分析增強BI的定量分析。一個簡單例子就是，對呼叫中心的記錄進行分析，可獲得有關競爭者的參考信息，這對新客戶來說似乎最有吸引力，當然還能給重要客戶留下好的印象。
通信設備生產商Harris就是個例子，該公司利用更多的傳統分析工具增強了內部的搜索功能。Harris供應鏈管理主管Janice Lindsay說，工程師根據功耗和接口等標準對部件進行搜索后，Endeca Technologies公司的搜索引擎就會查看原始結果，然后查找定量信息，譬如次品率、可獲折扣、可靠性級別、預計某部件還會生產多久。然后，該搜索引擎使用這些因素推薦工程師應當使用哪些部件。返回結果根據多達200個標準進行過濾及評定，所用的信息不但來自供應商系統和行業數據庫，還來自ERP、制造、產品設計及其他內部系統。
Endeca公司負責戰略開發的副總裁Matt Eichner說，通過使用動態匯總技術，Endeca信息訪問平臺能夠分析任何數據源，找出模式。而且，動態匯總技術不需要事先定義的多維數據集。
Factiva是說明非結構化分析可以發揮作用的另一個例子。據Davis介紹，Factiva搜索眾多網站和博客后找出提到的公司，然后分析文本，確定提到的這家公司是不是贏得了贊許，最后生成名譽指數。Ovum的Charlesworth說，將這項功能與傳統BI相結合是個美妙的想法，但還處于早期階段。 “大約5年后才會有結果。”Davis預計。
IT人員如下幾個方面還有許多事要做：讓BI環境更合理、滿足更高的要求，并把BI引入公司的業務操作層面。瓦霍維亞銀行的Thorpe說，自始至終要記住一條根本的真理：“你要以業務為導向，而不是以IT為導向。不然，沒人會用你的工具。”(沈建苗編譯自《InfoWorld》)
業務驅動BI
在74%的公司，管理人員作為一個重要項目來推動BI。其中，48%是由主管人員推動的，30%是由業務經理推動的。
74%的公司認為BI在今后3～5年具有高優先級或者最高優先級;66%認為在接下來一年具有這樣的優先級。
61%的調查對象稱，業務分析人員在本企業扮演更重要的戰略角色。其中39%打算在明年聘請更多的業務分析人員。
IT人員的BI挑戰
IT人員在部署BI時面臨的主要難題是數據質量(50%)，其次是集成來自操作型系統的數據(37%)，以及將BI軟件與現有的IT基礎設施進行集成(33%)。
BI的使用情況
預測分析是BI的一大用途，62%的調查對象在使用或者計劃一年內使用該功能。使用預測分析最多的部門是：銷售部門(56%)、財務部門(54%)、營銷部門(54%)、后勤/材料管理(35%)和客戶服務/呼叫中心(35%)；
最重要的BI功能是向下鉆取和鉆透(67%)、分類和過濾(60%)以及決策評估和優化(45%)；
6%的調查對象對報表和儀表板的相關性和準確性極有信心或者很有信心;10%的調查對象毫無信心；
54%的調查對象會考慮使用讓用戶可以自行獲得結果的搜索技術來取代BI生成的報表。但這些調查對象中有43%聲稱，本公司內部沒有這方面的專門技能。
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本文標題：實施BI要以業務為導向
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