BI数据和分析功能让企业运营向纵深发展

互联网 | 编辑: 江海明 2007-01-09 00:01:00转载

BI以前只是面向一小批主管人员和财务经理的报表生成工具,不过它正在一改旧名声。虽然没有人否认这些报表用于评估商业目标、预测业务发展所具有的价值,但使用Business Objects、Cognos和Hyperion等厂商的大型BI软件以及嵌入在其他企业系统(包括ERP和CRM)内的小型BI软件来选择的数据却把BI推向了大众,无论是业务经理、呼叫中心员工还是技术支持人员。

2005年《InfoWorld》商业智能报告结果证实了这一点: 70%的调查对象计划在明年增加可使用BI解决方案的员工人数。

如今BI软件与其他软件进行集成,提供实时显示BI数据及与之交互的功能,而不是用作独立、分离的机制进行分析——这方面的一个典例就是企业绩效管理(CPM)系统。譬如说,呼叫中心的向上销售软件与嵌入的BI软件就能够根据某个客户近期的交易及信用历史以及公司库存状况,预测哪几种产品最适合推销给该客户。

Gartner公司的首席分析师Bill Gassman认为,如今BI正在往定向型BI(directed BI)转变。《InfoWorld》商业智能报告显示,接受调查的公司如今有45%在使用BI解决方案引导员工完成决策过程。

32%的调查对象认为,所在公司BI解决方案具有的最重要特性就是预先与现有的企业软件实现了集成。分析师们预计这一比例会上升。

有几个术语体现了这种BI向纵深化发展的现象。知名专家Keith Gile是弗雷斯特研究公司的首席分析师,他称之为操作型BI(operational BI): 分析功能内置在企业软件的过程界面上面——譬如销售人员使用的屏幕和软件,为最终用户做出决策或者建议决策,从而把操作响应时间缩短至几分钟乃至几秒钟。

业界观察人士说,不管BI叫什么名字,它的角色正在扩大,通过及时向一线员工提供信息——通常通过定制的仪表板,从而改变了整个企业的工作文化。

与时俱进

由于人们越来越需要高级的组合软件,操作型BI得以更加流行起来。Actuate、Cognos和IBM等厂商正致力于提供BI服务和组件,以便能把自己的核心技术嵌入到Oracle、SAP和Siebel Systems等厂商提供的外部软件中。

Siebel Business Analytics这个平台可以充分利用操作型BI。Siebel公司负责Siebel Business Analytics营销的副总裁Paul Rodwick说: “我们有Web服务接口,因而可以从Siebel Analytics获得任何分析结果后,然后加入到Java应用程序或者.Net应用程序等。这样我们就能在另一个应用程序里面显示分析结果。”但除此之外,成功秘诀在于“把分析功能全面深入地集成到CRM软件,从而引导工作流、促使更实时的信息流动。”

应用开发人员正在依赖企业信息集成(EII)软件,该软件对信息资源提供了抽象层,可以通过单一、综合的视图了解来自不同来源的数据。EII技术可以让毫无关系的不同数据源的数据实现虚拟结合,以便从企业软件或者非数据仓库来源直接获得信息。

不过在讨论操作型BI时,切勿马虎对待“报表”这一字眼。就在不久前,“BI”和“报表”还密不可分。但不是每个人都需要一页页的分析结果。对呼叫中心人员来讲,信息一定要非常简单,因为他们没有经过BI方面的培训,也没有必要接受这方面的培训。

Rodwick认为,操作型BI颠覆了BI这类传统软件。他说: “大多数传统的BI解决方案旨在向人们提供大批报表,人们需要查看报表,查出感兴趣的内容,然后决定采取什么行动。BI软件的一大潮流就是,如果人们有需要,可以把有选择的信息提供给他们; 确保信息已经与他们所要完成的工作相关,然后引导他们采取何种行动。”

IT人员跃跃欲试

对IT人员来说,操作型BI需要全面了解员工的需求以及无数业务流程。Information Builders的副总裁兼首席沟通官Michael Corcoran说: “要是IT人员在应该为用户提供什么信息方面决策失误,一切都白搭了。”该公司最近发布了WebFocus 7,这个产品旨在促使BI成为操作型BI、并相应进行定制。

Gartner的Gassman劝告IT人员要特别注意如何获取及集成来自不同系统的数据。这是阻碍嵌入式BI的因素之一。

开发广泛应用的BI软件的最佳实践包括: IT人员在进行逐步推广BI软件时应当把技术功能(如OLAP、可视化或者预测分析)与BI软件的一系列功能需求(如客户区分、供应链优化或者前景预测)分离开来。

这就简化了针对恰当的组织层次这一过程。在员工接受培训极少、流动极为频繁的情形下,内置在过程用户界面的分析功能对帮助客户服务、发货和生产等部门大有帮助。

这个过程也许是逐步性的,却可以为BI及扩大的用户群带来显著的累积效应。

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