1 商務(wù)智能的定義

    商業(yè)智能（Business Intelligence，簡(jiǎn)稱BI）的概念最早是Gartner Group的Howard Dresner于1996年提出。當(dāng)時(shí)人們將商業(yè)智能定義為一類由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（或數(shù)據(jù)集市）、查詢報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的的技術(shù)及其應(yīng)用。2007年在芝加哥舉行的Gartner商業(yè)智能峰會(huì)，對(duì)BI重新定義為：商業(yè)智能是一個(gè)傘狀概念，它包含分析應(yīng)用、基礎(chǔ)構(gòu)架和良好的實(shí)踐。目前國(guó)內(nèi)外主要BI廠商對(duì)BI的定義為，將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策的工具。目前，商業(yè)智能(BI)領(lǐng)域大致可劃分為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP和報(bào)表展示、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)挖掘和針對(duì)行業(yè)的解決方案等。

2 商務(wù)智能的關(guān)鍵技術(shù)

    商業(yè)智能，首先是基于信息的大規(guī)模生產(chǎn)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的運(yùn)用。從商業(yè)智能系統(tǒng)建立的技術(shù)角度來看，構(gòu)建一個(gè)完整的商業(yè)智能系統(tǒng)涉及到以下幾種關(guān)鍵技術(shù)：

    ·數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（data warehousing）

    ·聯(lián)機(jī)分析處理（on-line analytical processing，簡(jiǎn)稱OLAP）

    ·數(shù)據(jù)挖掘（data mining）

    數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)面向主題的、集成的、相對(duì)穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。首先，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于支持決策，面向分析型數(shù)據(jù)處理，他不用于企業(yè)現(xiàn)有的操作型數(shù)據(jù)庫(kù)；其次，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是對(duì)多個(gè)異構(gòu)的數(shù)據(jù)源有效的集成，集成后按照主題進(jìn)行了重組，并包含歷史數(shù)據(jù)，而且存放在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)一般不修改。

    聯(lián)機(jī)分析技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析和展現(xiàn)，是使分析人員，管理人員或執(zhí)行人員能夠從多種角度對(duì)原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來的，能夠真正為用戶理解的，并真實(shí)反映企業(yè)維持性的信息進(jìn)行快速、一致、交互的存取，從而獲得對(duì)數(shù)據(jù)更深入了解的一項(xiàng)軟件技術(shù)。OLAP的一個(gè)重要特點(diǎn)是主要通過多維的交互式方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，這與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的多維數(shù)據(jù)組織形成相互結(jié)合、相互補(bǔ)充的關(guān)系。這些基本多維分析操作包括切片、鉆取、旋轉(zhuǎn)等，便于用戶從不同維度查詢和分析有關(guān)數(shù)據(jù)。

    數(shù)據(jù)挖掘，是在大量相關(guān)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上進(jìn)行數(shù)據(jù)探索和建立相關(guān)模型的先進(jìn)方法。數(shù)據(jù)挖掘主要功能有：數(shù)據(jù)總結(jié)、分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析、預(yù)測(cè)、偏差的檢測(cè)。數(shù)據(jù)挖掘的主要方法有：傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法，可視化技術(shù)，決策樹，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，管理規(guī)則挖掘算法等。

3 商務(wù)智能的技術(shù)架構(gòu)

    商業(yè)智能所涉及的數(shù)據(jù)包括來自企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的訂單、庫(kù)存、交易賬目、客戶和供應(yīng)商資料及來自企業(yè)所處行業(yè)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的數(shù)據(jù)，以及來自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數(shù)據(jù)。而商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策既可以是操作層的，也可以是戰(zhàn)術(shù)層和戰(zhàn)略層的決策。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，需要利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。因此，從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能并不是基礎(chǔ)技術(shù)或者產(chǎn)品技術(shù)，它是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理OLAP(On-line Analytical Processing)和數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)技術(shù)走向商業(yè)應(yīng)用后形成的一種應(yīng)用技術(shù)，其技術(shù)架構(gòu)如圖1所示:

圖1 商業(yè)智能技術(shù)架構(gòu)圖

4 國(guó)內(nèi)制造業(yè)的商務(wù)智能應(yīng)用

    據(jù)Chinabi的《2009-2010年中國(guó)商業(yè)智能市場(chǎng)分析》稱，全球范圍內(nèi)，商業(yè)智能已經(jīng)超過ERP和CRM成為最具增長(zhǎng)潛力的領(lǐng)域。據(jù)ChinaBI調(diào)查2009年中國(guó)大陸地區(qū)的商業(yè)智能市場(chǎng)份額約為26億元人民幣，比2008年增長(zhǎng)18%，約占企業(yè)管理軟件的市場(chǎng)份額的8%。

    應(yīng)用商業(yè)智能的行業(yè)中，金融、電信行業(yè)是BI應(yīng)用最集中的行業(yè)，約占40%的市場(chǎng)分額，保險(xiǎn)、能源、煙草、政務(wù)行業(yè)約占30%的市場(chǎng)份額，制造、零售行業(yè)約占30%的市場(chǎng)份額，是BI應(yīng)用最具潛力的行業(yè)。

    制造業(yè)的企業(yè)信息化水平參差不齊，有些大中型企業(yè)已經(jīng)成功使用商業(yè)智能技術(shù)，但是大部分企業(yè)基礎(chǔ)信息化水平仍未達(dá)到，隨著這些企業(yè)的信息化水平逐步提高，建設(shè)商業(yè)智能系統(tǒng)的需求也會(huì)隨之而來。

    目前搜集的制造業(yè)應(yīng)用商業(yè)智能的案例主要涉及：

    1)操作現(xiàn)場(chǎng)和研制。實(shí)現(xiàn)技術(shù)流程與生產(chǎn)作業(yè)流程的有機(jī)結(jié)合。航宇五院案例。

    2)售后服務(wù)。改變保修問題分析主要靠工程師手工處理的計(jì)算方式，應(yīng)用整體保修分析解決系統(tǒng)，使工程師迅速判斷保修賠償率、是否需要特殊檢查。上海通用案例。

    3)決策支持。決策支持系統(tǒng)由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及管理系統(tǒng)、模型庫(kù)及管理系統(tǒng)、知識(shí)庫(kù)及管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)抽取工具、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)工具、用戶界面等模塊組成，成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)、模型、知識(shí)、交互四個(gè)部件的系統(tǒng)集成武鋼決策支持系統(tǒng)。武鋼智能綜合決策支持系統(tǒng)。

    4)銷售情況。對(duì)日常工作情況實(shí)現(xiàn)流程化管理，并及時(shí)完成數(shù)據(jù)的上報(bào)。另一方面，通過完成各種復(fù)雜的報(bào)表生成和數(shù)據(jù)分析，使企業(yè)管理人員能夠及時(shí)、深入、全面地了解全國(guó)各地、不同時(shí)段、不同車型的銷售情況等各種信息。北京一汽車銷售商。

    5)辦公系統(tǒng)。加強(qiáng)和完善生產(chǎn)管理、提高資源共享和團(tuán)隊(duì)協(xié)作程度，最大限度地實(shí)現(xiàn)公司內(nèi)部資源的高效利用，提高綜合統(tǒng)計(jì)、分析、處理數(shù)據(jù)，報(bào)表設(shè)計(jì)的效率。中國(guó)鋁業(yè)氧化鋁系統(tǒng)案例。

5 商業(yè)智能實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)

    當(dāng)然，商業(yè)智能如ERP，CRM等應(yīng)用系統(tǒng)一樣，在實(shí)施中存在著一定的風(fēng)險(xiǎn)，制造企業(yè)首先要認(rèn)清自身的需求情況，在選擇合作伙伴的同時(shí)也要進(jìn)行充分的了解。各主流廠商都有各自的優(yōu)勢(shì)，比如SAS的數(shù)據(jù)挖掘、Hyperion的預(yù)算與報(bào)表合并、BO的數(shù)據(jù)分析與報(bào)告等。而商業(yè)智能產(chǎn)品的發(fā)展趨勢(shì)必將是整合平臺(tái)基礎(chǔ)上的集成化應(yīng)用。如何切實(shí)了解自身需求、選擇具有優(yōu)勢(shì)的廠商產(chǎn)品，將是企業(yè)實(shí)施商業(yè)智能成功的關(guān)鍵。

    現(xiàn)將制造企業(yè)實(shí)施商業(yè)智能需要避免的方面總結(jié)如下：

    1）信息系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)太過于明細(xì)，很難對(duì)企業(yè)宏觀決策起到幫助作用；

    2）信息系統(tǒng)提供的匯總報(bào)表只能反應(yīng)某一方面的信息，而不能形成對(duì)整個(gè)業(yè)務(wù)過程的全面了解，管理人員要分析一個(gè)問題時(shí)必須同時(shí)在手上拿5、6張匯總報(bào)表或明細(xì)報(bào)表，不能進(jìn)行動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)透視；

    3）一個(gè)企業(yè)中通常同時(shí)運(yùn)行著幾套不同的信息系統(tǒng)，這些系統(tǒng)相互獨(dú)立，數(shù)據(jù)互不聯(lián)系，但從整個(gè)企業(yè)的角度來看這些信息又是相互聯(lián)系的，管理者在進(jìn)行決策時(shí)也必須同時(shí)使用到來源于各系統(tǒng)的綜合數(shù)據(jù)，但各管理信息系統(tǒng)的相互獨(dú)立造成了使用復(fù)雜，決策效率低下；

    4）管理者在查看信息的時(shí)候通常需要將原始的數(shù)據(jù)通過某種數(shù)據(jù)模型運(yùn)算，以計(jì)算出某種指標(biāo)，如:庫(kù)存周轉(zhuǎn)率，資金周轉(zhuǎn)率等，并以次來衡量企業(yè)的運(yùn)行狀況。但很多信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)無法直接應(yīng)用到商業(yè)模型或數(shù)學(xué)模型上，有的信息系統(tǒng)即使有提供一部分?jǐn)?shù)據(jù)模型，但無法進(jìn)行擴(kuò)展，必須要應(yīng)用一種信息的算法或新的模型。

6 實(shí)施商業(yè)智能的步驟

    實(shí)施商業(yè)智能系統(tǒng)是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，整個(gè)項(xiàng)目涉及企業(yè)管理、運(yùn)作管理、信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析等眾多門類的知識(shí)。因此用戶除了要選擇合適的商業(yè)智能軟件工具外還必須按照正確的實(shí)施方法才能保證項(xiàng)目得以成功。商業(yè)智能項(xiàng)目的實(shí)施步驟可分為：

    （1）需求分析。需求分析是商業(yè)智能實(shí)施的第一步，在其它活動(dòng)開展之前必須明確地定義企業(yè)對(duì)商業(yè)智能的期望和需求，包括需要分析的主題，各主題可能查看的角度（維度）。需要發(fā)現(xiàn)企業(yè)那些方面的規(guī)律。用戶的需求必須明確；

    （2）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模。通過對(duì)企業(yè)需求的分析，建立企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的邏輯模型和物理模型，并規(guī)劃好系統(tǒng)的應(yīng)用架構(gòu)，將企業(yè)各類數(shù)據(jù)按照分析主題進(jìn)行組織和歸類；

    （3）數(shù)據(jù)抽取。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建立后必須將數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)系統(tǒng)中抽取到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，在抽取的過程中還必須將數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，清洗，以適應(yīng)分析的需要；

    （4）建立商業(yè)智能分析報(bào)表。商業(yè)智能分析報(bào)表需要專業(yè)人員按照用戶制訂的格式進(jìn)行開發(fā)，用戶也可自行開發(fā)（開發(fā)方式簡(jiǎn)單，快捷）；

    （5）用戶培訓(xùn)和數(shù)據(jù)模擬測(cè)試。對(duì)于開發(fā)使用分離型的商業(yè)智能系統(tǒng)，最終用戶的使用是相當(dāng)簡(jiǎn)單的，只需要點(diǎn)——擊操作就可針對(duì)特定的商業(yè)問題進(jìn)行分析；

    （6）系統(tǒng)改進(jìn)和完善。任何系統(tǒng)的實(shí)施都必須是不斷完善的。商業(yè)智能系統(tǒng)更是如此，在用戶使用一段時(shí)間后可能會(huì)提出更多的，更具體的要求，這時(shí)需要再按照上述步驟對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行重構(gòu)或完善。

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本文標(biāo)題：商業(yè)智能BI及其在制造業(yè)的應(yīng)用

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