商业智能：让人看见自己的不足与方向

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商业智能：让人看见自己的不足与方向

库存还有多少等等，这些都是数据，但数据都存在于不同的部门之中。所以第二步就是实现各部门各环节的数据共享。有了这些基础数据，经加工，就可以得到企业是否在赚钱，赚哪几个产品的钱，利润率是多少，最大的成本是哪几部分组成。于是，企业的自身竞争力就体现出来了，然后就是对市场的分析，对竞争对手的分析，这就是第三阶段。所以，商业智能的平民化可以通过越来越多的人去接触它、体验它来达到。

商业智能不是万能的

　　员工和领导的关注点是不一样的。同样，商业智能不是万能的，它不能使企业中的每个员工都成为数据分析大师。我们所提倡的“以数据来讲话”的意识，这是由企业文化所决定的。

　　举个例子，如果你问我今天天气怎么样，我会回答:“挺热的，有点风”。如果是一位犹太人回答此问题，他会说:“今天气温达到了32度，阵风3级。”这说明我们对数据的意识很模糊。

　　商业智能不能让每位员工都能作决策，举个例子，企业总部对每位市场人员都有一套考核的方法，但并不是十全十美，而一位员工通过不同类型的报表向总部提出了自己的看法，认为自己的工作是非常好的，应该得到相应的奖金。最终，这位员工的提议取得了总经理的认可，并且修改了绩效考核的方法。

　　可以说，商业智能是一面镜子，会使用它的人可以看到自己的不足和发展的方向，不会使用它的人则望而却步。

　　小企业的BI之道

　　小企业利用实施商业智能系统的同时，为企业创造一条“完整数据链”，作为企业决策者关注的信息有数据可查、有规则可依。随着市场竞争多样化，小企业需要更快了解企业内部信息与市场的动向，通过“快鱼吃慢鱼”的方式逐渐成长。

　　同时，在企业内部培养“数据意识”，学会积累各项数据，保证数据的真实性，学会以数据讲话。

　　对于小规则企业来讲，使用商业智能就是规范企业的重要手段。

　　链接商业智能的技术走向

　　目前，无论在商业智能技术的理论研究中还是在产品实现中，联机分析处理与资料挖掘两大技术是分离的。

　　在理论研究上，OLAP技术的研究人员主要来自数据库界，重点研究CUBE压缩与计算、实体化视图的选择与维护、多维资料的索引和多维查询处理等技术，以便能够在海量资料上提供秒级的分析请求响应时间。资料挖掘技术的研究人员来自人工智能、统计、数据库界，其研究主要集中在各种挖掘算法和评价方法上，研究可伸缩的资料挖掘方法、基于约束的挖掘方法、复杂数据类型的挖掘等。

　　在产品实现上，IBM、甲骨文、SAS、NCR等软件厂商，看准商业智能软件的市场，通过自行研制或收购的方式推出了相关产品。

　　其中数据库厂商通常给出从资料仓库到联机分析处理再到资料挖掘的全套解决方案，其它厂商则侧重于独立的分析、展现与挖掘工具的开发。即使是在全套解决方案中，其OLAP与资料挖掘产品也是相互独立的。

　　联机分析处理和资料挖掘虽然是资料仓库上获取两种不同目标的资料增值技术，但这两类技术如果能够在一定程度上融合，会使分析操作智能化，使挖掘操作目标化，从而全面提升商业智能技术的实用价值。即:一方面，联机分析技术可以为资

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