商務(wù)智能在國內(nèi)中小企業(yè)管理領(lǐng)域發(fā)展及展望

黃朝毅 曾楨

[摘要]主要簡述了我國商務(wù)智能的發(fā)展歷程和商務(wù)智能給中小企業(yè)帶來的機遇與挑戰(zhàn)，并針對國內(nèi)外幾款新型敏捷商務(wù)智能軟件進行對比分析，在此基礎(chǔ)上對商務(wù)智能的未來進行了展望。

[關(guān)鍵詞]商務(wù)智能;企業(yè)管理;分析系統(tǒng)

[中圖分類號]F27[文獻標識碼]A

1 商務(wù)智能的基本概念及其應(yīng)用價值

在企業(yè)競爭日益激烈的今天，信息化已經(jīng)成為了企業(yè)的必然選擇。商務(wù)智能（Business Intelligence，BI）是一個技術(shù)集合概念，它包括了許多復(fù)雜的技術(shù)手段。其中，最主要的技術(shù)包括數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘手段以及最終的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。現(xiàn)代商務(wù)智能的概念已經(jīng)不只局限于一系列的復(fù)雜技術(shù)的集合，而開始真正向面對企業(yè)管理，并輔助企業(yè)管理者決策進行轉(zhuǎn)變。

2 商務(wù)智能的在我國的發(fā)展歷程

商務(wù)智能的出現(xiàn)是一個逐步演變的過程，在過去的幾十年間，它經(jīng)歷了很多個發(fā)展階段，最終成為今天的商務(wù)智能。商務(wù)智能技術(shù)在20世紀末期開始進入我國，縱觀我國商務(wù)智能的發(fā)展歷程，大致可分為如下三個階段。

2.1 20世紀末期

早在20世紀80年代，國外就已經(jīng)開始出現(xiàn)經(jīng)理信息系統(tǒng)（Executive Information System， EIS），它是商務(wù)智能的的雛型，其包括多維分析報表，預(yù)測與預(yù)報，多維分析報表等功能。而此時，我國多數(shù)傳統(tǒng)及小微企業(yè)因為缺乏數(shù)據(jù)系統(tǒng)的支持，還處于手工分析階段，僅僅依靠傳統(tǒng)的Excel完成數(shù)據(jù)分析，能做的分析十分有限。20世紀末期，商務(wù)智能技術(shù)開始進入我國，部分IT人才開始從事商務(wù)智能領(lǐng)域的探索與實踐。

2.2 2000～2013年

經(jīng)過長時間的鋪墊，2000年開始，我國商務(wù)智能市場開始進入快速發(fā)展時期。2005年至2010年期間，國內(nèi)最先開始使用的是金融、保險、銀行、電信、電網(wǎng)、醫(yī)療為主的大客戶群體，他們最早上線了適應(yīng)自己業(yè)務(wù)的應(yīng)用系統(tǒng)，類似于企業(yè)資源計劃（ERP）、客戶關(guān)系管理（CRM）、辦公自動化（OA）、醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）等。

商務(wù)智能開始為國內(nèi)的政府、金融機構(gòu)以及大型企業(yè)提供日常分析報告，企業(yè)的數(shù)據(jù)資源整合能力得到了大幅提升。但由于傳統(tǒng)商務(wù)智能產(chǎn)品成本高、實施周期長、使用難度較大等原因，用戶期望與傳統(tǒng)商務(wù)智能的實際應(yīng)用開始出現(xiàn)矛盾，從2013年開始傳統(tǒng)商務(wù)智能開始衰退并且進入快速調(diào)整期，多個新型自助式商務(wù)智能廠商開始涌現(xiàn)。

2.3 2014年至今

2014年開始整個市場和商務(wù)智能成長的主要特點就是傳統(tǒng)BI開始向敏捷BI的轉(zhuǎn)型，可視化數(shù)據(jù)分析、自助式商務(wù)智能（Self-BI）集中在國內(nèi)市場出現(xiàn)，商務(wù)智能開始轉(zhuǎn)變?yōu)橐詷I(yè)務(wù)人員為中心的自助式數(shù)據(jù)分析方向發(fā)展。

隨著IT信息化系統(tǒng)建設(shè)的成本越來越低，和越來越多的中小型企業(yè)也逐步重視起自己IT應(yīng)用系統(tǒng)的建設(shè)和發(fā)展，這一時期商務(wù)智能開始逐步走向中小企業(yè)市場。

一方面，一些稍具規(guī)模的中小企業(yè)開始上線了各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)，自從業(yè)務(wù)系統(tǒng)運轉(zhuǎn)，傳統(tǒng)手工作坊式的紙質(zhì)的數(shù)據(jù)記錄逐步被拋棄，業(yè)務(wù)系統(tǒng)開始源源不斷地生產(chǎn)數(shù)據(jù)，中小企業(yè)開始對數(shù)據(jù)分析有了需求。另一方面，由于云計算技術(shù)的普及與大數(shù)據(jù)的推廣，使中小企業(yè)商務(wù)智能技術(shù)成本大幅降低，外部數(shù)據(jù)的獲取更為便捷，中小企業(yè)開始迫切想利用商務(wù)智能技術(shù)來參與自己的經(jīng)營決策，謀求更多企業(yè)利潤。于是，眾多BI廠商開始將中小企業(yè)視為新一輪的利潤增長點，如上圖1我國商務(wù)智能發(fā)展簡史所示。

3 中小企業(yè)面對商務(wù)智能的機遇與挑戰(zhàn)

現(xiàn)代商務(wù)智能已經(jīng)開始著眼于為企業(yè)戰(zhàn)略的制定提供支持，隨著市場競爭的日益激烈，中小企業(yè)也開始進入高速成長階段。商務(wù)智能通過優(yōu)化企業(yè)的產(chǎn)供銷流程，進一步達到影響企業(yè)績效、控制企業(yè)成本的目的，為中小企業(yè)的經(jīng)營發(fā)展帶來了機遇。

首先，在營銷方面，企業(yè)可以制定最佳的營銷策略，利用商務(wù)智能技術(shù)構(gòu)建一個適宜的商業(yè)模式，結(jié)合客戶關(guān)系管理（CRM），把客戶放在核心地位，從而提高產(chǎn)品銷量。

其次，在企業(yè)運營與成本控制方面，商務(wù)智能支持企業(yè)財務(wù)戰(zhàn)略與資源配置的算法，支持企業(yè)預(yù)警與風險管理的算法，支持預(yù)測分析和動態(tài)利潤管理的優(yōu)化算法，支持存貨最優(yōu)批量經(jīng)濟訂貨、企業(yè)物流成本最優(yōu)的規(guī)劃算法，通過一系列的算法，可以提高中小企業(yè)的風險管控能力，有效地控制企業(yè)的成本費用，最終提升企業(yè)利潤。

最后，商務(wù)智能還可以提升中小企業(yè)的洞察力，信息來自企業(yè)內(nèi)外部，有有序的信息，也有無序的信息。商務(wù)智能幫助企業(yè)管理者整合企業(yè)大量堆積的信息，并且可以高速便捷的訪問信息和使用信息，加快企業(yè)的決策過程，預(yù)測市場變化，通過內(nèi)外部信息結(jié)合及時改變企業(yè)的營銷策略。

中小企業(yè)運用商務(wù)智能的益處顯而易見，但由于中小企業(yè)業(yè)務(wù)靈活多變、專業(yè)人才缺失、資金成本有限、抗風險能力差等原因，在過去的幾十年間傳統(tǒng)商務(wù)智能一直無法走近中小企業(yè)市場。伴隨著云計算技術(shù)的推廣與大數(shù)據(jù)時代的來臨，商務(wù)智能的發(fā)展發(fā)生了質(zhì)變。傳統(tǒng)BI的弊端開始凸顯，新型BI開始進入高速發(fā)展期，新型商務(wù)智能由于與傳統(tǒng)商務(wù)智能相比具有各種優(yōu)勢，迅速進入中小企業(yè)市場。

首先，傳統(tǒng)商務(wù)智能的成本過高。這不僅包括產(chǎn)品的開發(fā)成本，還有一系列后期的運維費用。過高的相關(guān)硬件費用、咨詢服務(wù)以及培訓成本，使很多中小企業(yè)望而卻步。而新型商務(wù)智能則更為廉價，用戶不需要進行整套系統(tǒng)方案的購買，僅需著眼于某一重點關(guān)注領(lǐng)域。

其次，傳統(tǒng)商務(wù)智能的項目實施周期過長，由于考慮到系統(tǒng)的可擴展性以及查詢性能的優(yōu)化，傳統(tǒng)商務(wù)智能對于數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計較為復(fù)雜和嚴密，有的設(shè)計周期長達數(shù)月甚至以年來計算。新型商務(wù)智能，對于前期建模的要求已不再這么高了，在后期性能的優(yōu)化方面也十分便捷，故而大大縮短了項目周期，節(jié)省了人力成本，有的項目甚至可以快速到以日、周來計算。

再次，實現(xiàn)新型敏捷的商務(wù)有個必不可少的大前提，就是計算能力要有幾十倍甚至幾百倍的提升，才能讓計算和交互完美完成。這個問題，云計算在技術(shù)上能夠給予我們很大的幫助。

最后，傳統(tǒng)商務(wù)智能在過去往往被企業(yè)“束之高閣”，很多企業(yè)并未真正利用商務(wù)智能工具。這是因為企業(yè)缺乏專門的商務(wù)智能人才，以往企業(yè)需要專門對員工進行學習和培訓，但效果往往并不理想并且還增加了系統(tǒng)的建造成本。新型商務(wù)智能已經(jīng)開始由IT驅(qū)動逐步走向業(yè)務(wù)驅(qū)動。IT負責基礎(chǔ)數(shù)據(jù)架構(gòu)的整理和接口開放維護，業(yè)務(wù)人員自行進行快速的可視化分析和報表分析維護，自助式BI分析已經(jīng)成為常態(tài)，業(yè)務(wù)人員可以獨立地完成業(yè)務(wù)分析。

相對于傳統(tǒng)商務(wù)智能的種種弊端，新型敏捷商務(wù)智能采用輕量級建模方式，迅速響應(yīng)需求變更，用戶可以通過簡單的操作方式實現(xiàn)對業(yè)務(wù)的分析及展現(xiàn)?；诖?，新型敏捷BI更貼近與中小企業(yè)對商務(wù)智能的實際需求，必將對中小企業(yè)的管理產(chǎn)生深遠的影響。本文接下來將對當適用于中小企的三款國內(nèi)外知名商務(wù)智能軟件進行對比分析。

4 大數(shù)據(jù)時代三款敏捷商務(wù)智能工具分析

4.1 Tableau

Tableau是桌面系統(tǒng)中最簡單的商業(yè)智能工具軟件，如圖2三款敏捷商務(wù)智能軟件所示，用戶只需要簡單配置，運用最簡單的托拉拽方式，就可以做出數(shù)據(jù)分析，連續(xù)6年在Gartner分析和商業(yè)智能魔力象限中被評為領(lǐng)導者。Tableau所支持的數(shù)據(jù)源多達上百種，具有靈活的云部署，數(shù)據(jù)倉庫、Web應(yīng)用、Tableau的分析即服務(wù)，用戶可以靈活地應(yīng)用現(xiàn)有資源。

但遺憾的是Tableau在OLAP（聯(lián)機分析技術(shù)）數(shù)據(jù)處理性能方面體驗較弱，Tableau的數(shù)據(jù)更為扁平化，使用的是詳細級別的表達式LOD進行復(fù)雜運算，是對操作界面的一個有效補充，但并未形成一個完整的函數(shù)體系。

4.2 Microsoft Power BI

Power BI作為當今市場上價格最低的BI解決方案之一，近幾年的市場占有率實現(xiàn)了持續(xù)且強勁的增長[13]。伴隨著Microsoft清晰且富有遠見的產(chǎn)品路線以及對垂直行業(yè)的延伸，客戶對Power BI的關(guān)注度及接受度均顯著提高。

在進行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方面，Power BI的這個步驟和Excel+Power query類似，如果使用者有Power query的使用經(jīng)驗，用戶掌握Power BI的速度會更快。另外，Power BI 更適合與excel、Office 365、Azure和SQL Server一起使用，對于SQL Sever方面，Power BI的擴展性與性能也一直在不斷的提升。

4.3 阿里云——數(shù)加Quick BI

Quick BI是阿里巴巴集團旗下的商務(wù)智能產(chǎn)品，最早起源于阿里巴巴企業(yè)自身對于數(shù)據(jù)分析的需求。目前，越來越多的企業(yè)開始將企業(yè)數(shù)據(jù)上傳至云，Quick BI不僅支持多種數(shù)據(jù)源，并且還可以整合云端數(shù)據(jù)庫和本地數(shù)據(jù)庫的需求，方便統(tǒng)一調(diào)度。

Quick BI在可視化方面，不僅僅支持各種數(shù)據(jù)圖表方式的展現(xiàn)，更擁有類似Excel的電子表格功能，具體如表1所示，可以更為貼切地展現(xiàn)復(fù)雜的中國式報表。

綜上所述，當下三款新型敏捷商務(wù)智能軟件各有所長，單個軟件并未占據(jù)絕對優(yōu)勢。Tableau由于其易用性，用戶上手較快，適合缺乏經(jīng)驗的用戶使用，可以通過短期的學習快速開發(fā)可視化報表，并且在可視化圖表方面，Tableau的展現(xiàn)方式和圖表類型更為豐富靈活。Power BI擁有強大的模型和計算能力，在數(shù)據(jù)的萃取、轉(zhuǎn)置、加載（Extract-Transform-Load，ETL）方面更為出色，但掌握數(shù)據(jù)分析表達式（Data Analysis Expressions，DAX）并不容易。Quick BI由于其開發(fā)方是中國本土技術(shù)公司，更為了解中國市場的需求，在數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式上能夠提供更貼合中國市場的中國式報表，且Quick BI屬于阿里云旗下產(chǎn)品。中國市場阿里云用戶眾多，旗下產(chǎn)品體系豐富，使用Quick BI大大增強了用戶使用的一體化，數(shù)據(jù)更便于獲取和調(diào)度。

5 未來商務(wù)智能的發(fā)展趨勢

近些年來，商務(wù)智能市場持續(xù)增長。企業(yè)不再停留在事務(wù)處理過程，而注重有效利用企業(yè)的數(shù)據(jù)。為準確和更快的為決策提供支持，由此推動了對商務(wù)智能工具往更強大的方向發(fā)展。商務(wù)智能的發(fā)展趨勢可以歸納為以下幾點。

5.1 云端化部署將成為主流方向

云計算現(xiàn)正方興日盛，云計算的功能極其強大，以支持云為基礎(chǔ)的商務(wù)智能軟件將成為未來發(fā)展的主流方向。盡管BI向云遷移的過程中仍然面臨許多的挑戰(zhàn)，但隨著越來越多的企業(yè)將其業(yè)務(wù)應(yīng)用置于云端，“在云中部署B(yǎng)I”已不是一個可望不可及的理想目標。至今為止，Microsoft、IBM、Oracle等BI廠商，已經(jīng)開始發(fā)布支持云計算的BI平臺。

5.2具備輕量級的數(shù)據(jù)處理能力

可視化分析工具需要具備一些簡單的數(shù)據(jù)預(yù)處理能力，商務(wù)智能的關(guān)鍵是從許多來自不同的企業(yè)的系統(tǒng)數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進行清理，以保證數(shù)據(jù)的正確性，可見ETL功能，對于商務(wù)智能是一個至關(guān)重要的過程。很多企業(yè)的數(shù)據(jù)處理主要由IT部門負責，但業(yè)務(wù)人員同樣也需要對數(shù)據(jù)進行梳理，所以搭配輕量級的ETL功能，可以讓業(yè)務(wù)人員自助完成一些基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)準備工作。

5.3 人工智能、機器學習在商務(wù)智能中的創(chuàng)新

人工智能（Artificial Intelligence，AI）和商務(wù)智能，在很長一段時間里，他們在不同的領(lǐng)域各自發(fā)揮作用。隨著以數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心的方法逐漸開始推廣，這兩個概念開始慢慢出現(xiàn)了融合。使用自然語言搜索來幫助管理人員更快地調(diào)查企業(yè)信息、執(zhí)行分析和定義業(yè)務(wù)計劃的系統(tǒng)，具有很大的市場潛力。大數(shù)據(jù)時代，大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)開始涌現(xiàn)，以往的數(shù)據(jù)洞察需要靠人，靠拖拽數(shù)據(jù)、鉆取數(shù)據(jù)交互分析獲得，但在以后有了更多的方式—機器洞察、智能洞察。

6 結(jié)語

科學技術(shù)總是處于不斷的變化發(fā)展之中，計算機科學技術(shù)更是如此。當前，數(shù)據(jù)資產(chǎn)已經(jīng)成為企業(yè)的一項重要資產(chǎn)，企業(yè)是否能合理的運用商務(wù)智能技術(shù)，與企業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀和企業(yè)對于信息化的態(tài)度有關(guān)。當下，數(shù)據(jù)的獲取和利用已經(jīng)開始變得便捷與迅速，企業(yè)還是應(yīng)當開始關(guān)注如何利用好數(shù)據(jù)資源。商務(wù)智能技術(shù)和數(shù)據(jù)科學技術(shù)的不斷成熟，使越來越多的企業(yè)在競爭激烈的市場環(huán)境中獲益。新型敏捷商務(wù)智能軟件由于其方便在web上架構(gòu)，且部署、安裝、運維成本都較為低廉，開始逐步取代傳統(tǒng)BI和自建BI。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)和AI技術(shù)的發(fā)展，商務(wù)智能體系將加完善，形成更為豐富嚴密的企業(yè)智能評價體系，最終為企業(yè)在市場競爭中提供最科學準確的戰(zhàn)略建議，實現(xiàn)企業(yè)利潤最大化。

[參考文獻]

[1] 代睿麗.商務(wù)智能價值及其應(yīng)用[J].合作經(jīng)濟與科技，2018（06）：116-117.

[2] 沈振萍.基于企業(yè)信息工廠的商務(wù)智能數(shù)據(jù)管理[D].合肥：安徽大學，2013.

[3] 趙衛(wèi)東.商務(wù)智能-數(shù)據(jù)分析的管理視角[M].北京：機械工業(yè)出版社，2016.

[4] 沈振萍.基于企業(yè)信息工廠的商務(wù)智能數(shù)據(jù)管理[D].合肥：安徽大學，2013.

[5] 王桐.是誰革了傳統(tǒng)BI的命？[N].中國計算機報，2015-07-27（022）.

[6] 呂宗健.企業(yè)集團財務(wù)公司商業(yè)智能系統(tǒng)建設(shè)[J].中國管理信息化，2015，18（03）：40-42.

[7] 朱張祥.云計算在商務(wù)智能中的應(yīng)用及其對企業(yè)核心競爭力的影響[J].信息資源管理學報，2013，3（04）：72-78.

[8] 何春濤.接傳統(tǒng)BI的班[N].中國計算機報，2014-07-07（011）.

[9] 黃升民，劉珊.“大數(shù)據(jù)”背景下營銷體系的解構(gòu)與重構(gòu)[J].現(xiàn)代傳播（中國傳媒大學學報），2012，34（11）：13-20.

[10] 李啟炎.企業(yè)商業(yè)智能教程[M].上海：同濟大學出版社， 2007.

[11 吳勇毅.把握BI新走向 為企業(yè)智取未來[J].華南金融電腦，2010，18（10）：52-54.