随着企业信息化进程的加快，企业运营数据的不断积累，越来越多的企业认识到从这部分数据中发掘价值重要性。
零售企业在经营过程中产生了海量的信息，零售企业的信息系统有着其它行业ERP系统所不能比拟的数据量，每天日复一日产生大量的数据，这些信息蕴藏了丰富 的经营视点和市场规律。除了完成各种业务支撑所必须以外，怎样有效地利用这些宝贵的信息，让它们更好地为企业经营管理者提供决策上的支持，成为了零售企业 的一个迫切愿望和现实难点。
挖掘销售数据潜在价值
随着企业信息化进程的加快，企业运营数据的不断积累，越来越多的企业认识到从这部分数据中发掘价值重要性。许多企业都希望能通过一个符合企业需求的商业智能解决方案来达到对数据的利用和对决策的支持。
商业智能（BussinessIntelligence，简称BI）是用于统计和分析商务数据的先进的信息技术，包括数据仓库 DataWarehousing、联机分析处理（On－lineAnalyticalProcessing，OLAP、数据挖掘（DataMining） 等技术。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的、主要用于决策支持的数据的集合。利用BI技术可以动态将异构系统中的数据抽取集成到一起，进 行清洗、转换等处理之后加载到数据仓库中，通过周期性的刷新，为用户提供一个统一的干净的数据视图，为数据分析提供一个高质量的数据源。
对于数据仓库中的数据，可以使用一些增强的查询和报表工具进行复杂的查询和即时的报表制作，可以利用OLAP技术从多种角度对业务数据进行多方面的汇总统计计算，还可以利用数据挖掘技术发现其中的有用信息。
对于商品零售企业，一个完善的BI产品应具有如下基本功能：
1、商业计划：新品引进计划、商品销售计划、商品采购计划、资金使用计划、商品促销计划；
2、商品配置：商品品类分布，商品价格、品牌、产地、经营方式分布；
3、采购技术：新商品引进技术、商品采购选择技术、商品淘汰技术、供应商淘汰技术；
4、销售分析：促销活动分析、数量促销分析、商品价格调整分析、商品销售ABC分析、商品销售绩效分析、未销售商品分析、商品销售贡献率分析、时间段销售分析、场效分析；
5、库存分析：补货情况分析、库存周转分析、库存容量分析、库存损溢分析、库存预警分析、保利期、保质期分析；
6、资金分析：付款情况分析；促销资金分析；采购资金分析；商场费用分析；
7、顾客分析：一般顾客分析；贵宾分析；
8、人员管理分析：营业员分析、买手分析、收银员绩效分析、收银员差错分析。
目前很多厂家提供更为具体详细的解决方案，而博科资讯在商业智能算是夯实一把，实现了从物流行业各种优化策略到全行业的的商业智能支持。对零售行业而言，消费者分类描述和活动管理分析、店面分类优化分析、厂商绩效分析、销售市场效果分析是智能系统必要的支持。
消费者分类描述和活动管理分析能够使零售商了解它们的客户，制定适当战略，针对这些客户开展相关活动，对这些活动的成果进行监控等。
店面分类优化分析使部门经理能够通过在公司范围改善店面的划分和店面分类的构成，并通过监控标准化的最佳实践流程，来提高产品的销售收入和利润率。
厂商绩效分析使供应链经理能够通过改善库存量以及对供应商服务表现的频繁有效监控，来改善库存水平，提高客户满意度。
销售市场效果分析使日用消费品厂家能够了解它们的分销商，跟踪它们的销售执行情况，监控销售和营销流程所取得的成果。
业内巨子的尴尬
SAP的BI战略强调协同，目标是使BI工具在企业的上中下游协同有效的工作。SAP Business Objects的BI产品组合是向决策层、分析和业务人员，SAP则使用在运营部门，两类产品相互补充，涵盖了BI应用的各个方面，可为CFO提供强大的 绩效管理产品，但是其数据仓库产品技术基础薄弱，着重于对业务流程的控制，使得商务智能的核心价值难以得到体现。
如果说SAP将操作型BI纳入自己的战略目标是因为在其领先的ERP技术和方案中的巨大优势，则Oracle也正把商务智能功能集成到自己的传统优势项目 ——数据库上。Oracle收购了Siebel、Hyperion、Brio三家专BI领域的原商务智能巨头，并努力通过工具的整合为客户提供BI解决方 案。这种收购而不是基于统一构架自主研发的BI战略方式导致其整个BI体系混乱，收购的各家产品尚未整合。
微软BI系统相对“平民化”，也就是利用Office套件，为BI工作者提供各种不同形式的工具。Performance Point Server 2007将微软的Excel、业务计分卡管理、预算、规划、预测等新应用集成起来，利用收购的ProClarity公司强大的可视化和分析技术，实现商务 智能技术。价格便宜，办公软件市 场占有率高，易学易用的特点让其迅速在BI领域占领一席之位。其商务智能的缺点主要体现在：第一、微软的前端展现工具图形化、互动式的分析功能不强缺乏更 深层的分析模式，并且开发周期较长，技术要求较高。第二、产品线中缺少数据的组织和管理工具来提供更好的分析能力，缺乏企业级的分析系统，不能在大容量和 功能性和其他竞争对手较量。
SAS公司的BI相关工具和扩展产品多达数十种，涵盖了BI应用的各个方面，这些工具可以相互组合成针对各行业和各种应用的BI解决方案，加上SAS在数 据分析和数据挖掘上领先的技术，SAS的BI解决方案在BI的核心项目——发现海量数据中有价值的信息——方面占有绝对的优势。SAS产品的优势是产品包 括报表和KPI以及其他针对专门业务需求的分析工具；能够有效地将高级分析功能嵌入到报表、仪表盘和其他应用程序中；提供了数据载入内存分析和非常好的可视化效果，以及用更多的业务分析功能。其劣势在于价格昂贵且使用难度大：许多数据处理和高级分析任务需要SAS编程语言，对缺乏相关技术的人形成了技术障碍。另外，SAS BI的灵活性较差。
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