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商業(yè)智能品牌十大排名（商業(yè)智能品牌十大排名）
發(fā)布時間：2023-05-23 14:27:59
稿源：
創(chuàng)意嶺 閱讀：
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大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于商業(yè)智能品牌十大排名的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。
本文目錄:
智能品牌十大排名（商業(yè)智能品牌十大排名）.jpg)
一、汽車企業(yè)實施商業(yè)智能的十大陷阱
汽車企業(yè)實施商業(yè)智能的十大陷阱
技術部門和業(yè)務部門對項目主導權的紛爭，在大多數(shù)的商業(yè)智能工程中都會不可避免地重復上演。如同其他信息化系統(tǒng)的實施一樣，相當多的企業(yè)把商業(yè)智能納入技術項目的范疇；也有一些企業(yè)在立項時即把商業(yè)智能上升到“決策支持系統(tǒng)”的高度，上達經營管理層，下抵執(zhí)行操作層。技術項目也好，業(yè)務系統(tǒng)或決策支持系統(tǒng)也罷，關鍵的問題在于汽車企業(yè)對于商業(yè)智能的需求、理解和應用成熟度。
一般來講，商業(yè)智能工程不可能一蹴而就，需要在項目伊始即建立長期的發(fā)展規(guī)劃及實施線路圖。項目的良性開展，既離不開業(yè)務部門的行業(yè)理解和業(yè)務需求，更離不開技術部門的IT經驗和支持，廢其一則不可。與一般的業(yè)務信息化系統(tǒng)不同的是，商業(yè)智能在企業(yè)內部的涉及面更廣，業(yè)務需求的個性化程度也更高（而且業(yè)務部門的個性化需求隨著時間的推演將日趨復雜并頻繁變更）。在這種情況下，企業(yè)內外部數(shù)據整合和商業(yè)智能的平臺化意義將更加突出，項目在數(shù)據管理層面的成敗將直接影響到終端用戶的應用和商業(yè)智能在企業(yè)的長遠發(fā)展。綜上并結合中國汽車行業(yè)實施商業(yè)智能的一些成敗案例，建議汽車企業(yè)在明晰自己的商業(yè)智能實施線路圖的基礎上，以技術為主導切入商業(yè)智能工程，在完成基礎性的數(shù)據整合和平臺搭建后，建立適當?shù)臉I(yè)務應用以培養(yǎng)經營管理層和業(yè)務部門的應用理念和能力不斷成熟，并在應用層面不斷開發(fā)新的應用且持續(xù)創(chuàng)新，最終過渡到以業(yè)務為主導的成熟發(fā)展階段。
智能系統(tǒng)還是報表系統(tǒng)
坊間流傳著一句話，99%的商業(yè)智能項目最終都流于報表系統(tǒng)。這雖然有些夸張，但也說明了一個現(xiàn)實，即相當比例的商業(yè)智能項目最終都成為企業(yè)的“雞肋”，甚至以失敗告終，當然汽車行業(yè)也不會例外。
很多商業(yè)智能項目在立項之初，就被冠以“智能、決策支持、戰(zhàn)略分析、科學決策”等美麗的光環(huán)，殊不知偉大的目標豈可一蹴而就，一個類似企業(yè)中樞神經般的系統(tǒng)豈是半天之功。理想和現(xiàn)實的巨大落差，極易使初步建成的系統(tǒng)迅速失寵并敗落不堪。
很多企業(yè)的經營管理層都明白商業(yè)智能作為“一把手”工程的重要性，立項、匯報和宣傳時可以全情投入，不遺余力；而真正到了規(guī)劃和調研階段，卻又日理萬機、難覓行蹤?！皼Q策支持系統(tǒng)”的規(guī)劃卻缺少企業(yè)決策人的參與，業(yè)務部門的專崗數(shù)據統(tǒng)計員或報表制作員往往被指派“充當”類似的角色。戰(zhàn)略性需求被無形湮滅，戰(zhàn)術需求被無形放大，決策支持系統(tǒng)淪落為報表系統(tǒng)將成為必然。
很多企業(yè)的經營管理層并不能真正領悟商業(yè)智能的發(fā)展規(guī)律和核心價值，希望通過一個實施項目即可“畢其功于一役”，殊不知數(shù)據整合、報表、OLAP分析、業(yè)務模型、數(shù)據挖掘乃至實時商業(yè)智能等是一個循序漸進的過程，同時企業(yè)級的商業(yè)智能能力中心建設也是相應的組織機構和流程機制保障。
智能系統(tǒng)是終極目標，報表系統(tǒng)是初級階段，孰優(yōu)孰劣不必置評，關鍵的問題在于商業(yè)智能系統(tǒng)上線后，企業(yè)如何去“哺育”這個新生的嬰兒，如果把它“培養(yǎng)”成企業(yè)的大腦或中樞神經系統(tǒng)。需要投入的不僅僅是人力、物力和財力，還有更多的理智、信念和熱情。
忽略商業(yè)智能能力中心建設
很多的企業(yè)，特別是汽車企業(yè)，在商業(yè)智能項目中投入大量的資源采購軟硬件或支付咨詢公司的實施費用，因此對系統(tǒng)上線后需要投入的更多資源心生齟齬，抵觸不斷。商業(yè)智能系統(tǒng)作為企業(yè)級的決策支持系統(tǒng)，其在企業(yè)的定位應遠高于普通的業(yè)務系統(tǒng)，其涉及的數(shù)據、業(yè)務、應用和釋放的能量也非普通業(yè)務系統(tǒng)可比。因此，組織機構、人員配置和流程機制的保障，也是商業(yè)智能在企業(yè)內不斷發(fā)展壯大的基礎條件。
尤其是相應的組織結構問題，IT部門或單一的業(yè)務部門乃至原項目組，都無法承擔起在企業(yè)內部持續(xù)推進商業(yè)智能發(fā)展的角色。一方面是因為商業(yè)智能的觸角涉及企業(yè)的方方面面，需要一個復合型的知識團隊來維持它的運轉，另外一方面是企業(yè)內部業(yè)務單元間的利益紛爭甚至公司政治也會嚴重削弱商業(yè)智能本應具有的核心地位。因此，企業(yè)內部需要為商業(yè)智能工程設置一個獨立的運營機構（甚至可以抽調來自IT和核心業(yè)務部門的專家級員工組建），并定義其明確的任務、崗位、職責和流程，以促進和提升企業(yè)商業(yè)智能化的能力和有效地支持企業(yè)的經營戰(zhàn)略為工作目標。
商業(yè)智能能力中心至少應該由以下一些人員組成：BI架構師、數(shù)據管理專家、業(yè)務專家、數(shù)據分析師或建模師、BI開發(fā)人員、針對業(yè)務單元的項目經理等，同時公司的經營管理層亦應以委員的身份定期或不定期地參與到商業(yè)智能能力中心的建設和運營上去。多個主流行業(yè)商業(yè)智能能力中心的業(yè)務實踐證明，采用類似的機構設置可以更高效地推進商業(yè)智能工程在企業(yè)的發(fā)展，甚至它可以成為企業(yè)的中樞神經級業(yè)務單元，并且可以在不借助外力的情況下，為企業(yè)開發(fā)出諸多核心的業(yè)務模型和數(shù)據模型，為企業(yè)創(chuàng)造出巨大的生產力和利潤。
忽略數(shù)據挖掘
普通的商業(yè)智能應用更偏重于描述性統(tǒng)計分析，而傳統(tǒng)的數(shù)據挖掘則傾向于預測性統(tǒng)計分析，二者相得益彰，可以為企業(yè)經營管理層提供比較完整的決策支持視圖。當然也有理論認為，數(shù)據挖掘就是商業(yè)智能的一個高階發(fā)展階段，其本質是從描述性統(tǒng)計向預測性統(tǒng)計的一次飛躍。但是在汽車行業(yè)的現(xiàn)實卻是，商業(yè)智能系統(tǒng)已經開始進入快速發(fā)展期，而數(shù)據挖掘則往往以獨立的項目形式存在，難以體系化和常態(tài)化。
商業(yè)智能和數(shù)據挖掘的精神可謂一脈相承、不分長幼，在企業(yè)確立商業(yè)智能規(guī)劃的時候，就應該通盤考慮其發(fā)展線路，這其中自然也包括數(shù)據挖掘及其模型的部署和應用。在數(shù)據整合階段，數(shù)據倉庫的設計之初即把日后數(shù)據挖掘對數(shù)據質量和數(shù)據量等的需求考慮進去，并可逐步發(fā)展數(shù)據挖掘專用的數(shù)據集市；在業(yè)務應用階段，也可以考慮把企業(yè)一些項目制的數(shù)據挖掘模型和嵌入式的數(shù)據挖掘模塊（如嵌入至CRM或營銷活動管理系統(tǒng)的第三方快速建模工具）進行逐步的整合，模型的結果通過商業(yè)智能的平臺得以呈現(xiàn)，并伴以商業(yè)智能平臺所產生的一些業(yè)務分析結果進行聯(lián)合決策支持。
另外一個需要注意的問題是，汽車行業(yè)的數(shù)據挖掘剛剛進入起步階段，數(shù)據質量差、數(shù)據積累少、業(yè)務應用不明晰、可借鑒經驗少，但由于其預測性的巨大誘惑力，汽車企業(yè)往往給予數(shù)據挖掘項目極大的期許。而一旦后續(xù)的業(yè)務效果（特別是營銷效果）不盡如人意，數(shù)據挖掘在汽車企業(yè)內部便會飽受詬病。在這種現(xiàn)實下，把數(shù)據挖掘列入商業(yè)智能工程的發(fā)展線路圖當中是一個不錯的選擇，既豐富了商業(yè)智能的內涵和應用，又可以借力商業(yè)智能平臺的整合性優(yōu)勢，同時也能給經營管理層一個合理的發(fā)展預期。
行業(yè)先進經驗和解決方案
很多汽車企業(yè)在實施商業(yè)智能工程時，都要特別強調借鑒行業(yè)先進經驗和參考行業(yè)解決方案，從原理和工作精神層面上來講，這沒有任何的錯誤；但現(xiàn)實是，我們在汽車行業(yè)到底有多少所謂的行業(yè)先進經驗和解決方案可以借鑒。
從行業(yè)的角度分析，鑒于電信、金融、快消甚至IT等行業(yè)起步早、數(shù)據積累豐富、業(yè)務需求眾多等因素，這些行業(yè)的商業(yè)智能應用已經發(fā)展到了一個相對較高的水準，可以為身為后來人的汽車行業(yè)有所借鑒。但是畢竟隔行如隔山，不同行業(yè)之間存在巨大的各向異性，在力臻高效的今天，快速借鑒兄弟行業(yè)的辦法顯然行不通。
從汽車行業(yè)本身分析，部分外商獨資企業(yè)建立了相對完善的企業(yè)級商業(yè)智能系統(tǒng)，但往往直接照搬或使用海外母公司的系統(tǒng)，且業(yè)務應用單一，可復制性不高；部分的合資企業(yè)也建立了相當數(shù)量的部門級商業(yè)智能應用，卻罕有大規(guī)模涉獵企業(yè)級的成功案例；而自主品牌起點更低，還處于業(yè)務系統(tǒng)大發(fā)展的階段，對商業(yè)智能的理解和需求還遠未到位。當然，參考國際品牌在域外的成功經驗也是一條出路，但是畢竟中國已經成為全球最大的汽車市場，市場和業(yè)務的復雜度及更迭效率遠高于域外，我們的經驗已經開始為別人所借鑒，而別人可借鑒的地方又能有多少？
綜上，借鑒一詞看似給力，卻又極不靠譜。中國汽車行業(yè)必須自力更生、自我探索，謀求一條發(fā)展具有中國市場特色的商業(yè)智能發(fā)展之路，此為根本。
忽略經銷商的應用
汽車行業(yè)異于其他很多行業(yè)的一個特點即和消費者之間多了一層經銷商的關系，經銷商（集團）不但負責銷售和售后，還要負責二手車、汽車保險、汽車金融、精品等諸多龐雜業(yè)務，從廣義上來講也是企業(yè)的虛擬分支機構。很多汽車企業(yè)在實施商業(yè)智能工程時，不能保持一種開放的心態(tài)，認為數(shù)據和信息是企業(yè)的核心機密，不能與經銷商共享和互動，這在很大程度上限制了商業(yè)智能工程的生存空間。
首先，經銷商是汽車企業(yè)接觸客戶的通道，也是汽車企業(yè)重要的數(shù)據源，除了DMS、CRM等一些信息化系統(tǒng)的數(shù)據主要由經銷商上傳外，企業(yè)還需要大量的臨時性數(shù)據或“體制外”數(shù)據，以備經營決策的不時之需。經銷商的數(shù)據收集、整理和上傳工作，無疑加重了其運營負擔，如果沒有相應的機制和流程來刺激和保障其積極性及數(shù)據的完備性、準確性和及時性，那么商業(yè)智能的應用效果便會大打折扣。
其次，經銷商對于自己的經營管理，也有很多決策分析的需求，但苦于資源和信息的限制，很難有所作為。如果經銷商也可以通過商業(yè)智能系統(tǒng)了解自身歷史數(shù)據對比、競爭對手對比、銷售業(yè)績排名，市場份額占據等，并及時地根據廠商針對經銷商意見和建議調整市場和銷售策略，則信息和分析結果的復用性得到極大的擴展，商業(yè)智能平臺的價值也可以在虛擬組織內實現(xiàn)最大化，經銷商和汽車廠商的經營業(yè)績都會因此得以提升，可謂雙贏之舉。
最后，很多汽車廠商和經銷商之間的關系可謂微妙，通過日常的業(yè)務流程和商務政策等已經很難準確地約束和指導經銷商的業(yè)務行為。而通過商業(yè)智能平臺，汽車廠商可更準確和及時地發(fā)現(xiàn)和震懾經銷商的違規(guī)行為（例如虛假銷售、跨區(qū)銷售行為等），也可以數(shù)據為基礎向經銷商提供更多科學的經營指導意見，在經銷商心目中的權威性大大增強。
惟一的手表
很多汽車企業(yè)的業(yè)務部門對于商業(yè)智能工程抱有抵觸甚至反抗的態(tài)度，究其原因不外乎幾種：數(shù)據收集、整理、清洗等工作增加了他們的工作量；數(shù)據統(tǒng)計口徑的不一致會導致多部門的扯皮；數(shù)據的核對會暴露出很多歷史問題或業(yè)務問題，甚至是“潛規(guī)則”，影響到部門和個人的形象及地位……因此，折中主義的情緒會在項目開發(fā)過程中不斷蔓延，甚至相關利益人會在數(shù)據整合階段提出很多“變通”的方案。不論是何種行為，都會影響到汽車企業(yè)數(shù)據的一致性，令企業(yè)內部出現(xiàn)多個“時區(qū)”；而失去了“世界時”和惟一的手表，基本的數(shù)據分析根本無從談起。
汽車企業(yè)內部建立的多個系統(tǒng)，如OA、ERP、CRM、財務系統(tǒng)等業(yè)務管理系統(tǒng)，其數(shù)據規(guī)則都基于各業(yè)務部門的需求獨自建立，并且可以獨立運轉，這就形成了眾多的信息孤島。商業(yè)智能工程的一個主要目標就是打破信息孤島的存在狀態(tài)，整合企業(yè)的數(shù)據資源，有效地支撐企業(yè)經營決策和戰(zhàn)略決策。這需要汽車企業(yè)各業(yè)務部門的相互協(xié)調，領導層的統(tǒng)一規(guī)劃，去除冗余數(shù)據，保證數(shù)據的準確性、一致性，令企業(yè)的數(shù)據在數(shù)據倉庫級別達到統(tǒng)一。
對于數(shù)據的歷史問題和“潛規(guī)則”問題， 汽車廠商的經營管理層應該大度和寬容，畢竟歷史已經無法改變，而現(xiàn)在的主要精力都應該著眼未來。
外部數(shù)據管理
商業(yè)智能工程的核心就是數(shù)據，在數(shù)據源且多且雜的情況下，如何解決好數(shù)據源管理問題就顯得尤為重要，而其中外部數(shù)據的管理最為棘手。外部數(shù)據，一般指在企業(yè)內部無法通過ETL抽取到的經營管理數(shù)據，它們大多散落在不同業(yè)務部門的不同業(yè)務人員手中，甚至是企業(yè)的經銷商和供應商手中。這些數(shù)據的結構雜亂，管理也不成體系，在短時間無法通過自動化的方式進行獲取，只能通過手工的方式進行收集、整理、匯總和清洗。正是由于外部數(shù)據管理的難度極大，才導致汽車企業(yè)的業(yè)務部門在外部數(shù)據的提供上推諉拖沓，進而影響到商業(yè)智能系統(tǒng)效能的發(fā)揮。
一種臨時性的解決方案，就是在商業(yè)智能系統(tǒng)上線的數(shù)據初始化過程中，一次性地解決所以的外部歷史數(shù)據整合問題，而新增外部數(shù)據則仍采用手工方式。另外一種折中的方式是由業(yè)務部門提供外部數(shù)據并定期上傳到臨時的數(shù)據收集數(shù)據系統(tǒng)，并由系統(tǒng)提供校驗和入庫。但從商業(yè)智能在汽車企業(yè)的長遠發(fā)展來看，這些都不能成為常態(tài)，因為外部數(shù)據的手工干涉，會導致數(shù)據出錯幾率增大；即使經過系統(tǒng)的校驗可以篩查出一部分問題，但問題數(shù)據文件的返回、再提交和再校驗，亦會導致分析結果的延遲，甚至影響到整體的分析輸出。更致命的是部分外部數(shù)據的準確性問題，若不設置復雜的業(yè)務數(shù)據校驗規(guī)則很難識別，一旦入庫就會直接影響業(yè)務和決策人員的分析結果，造成分析結果錯誤或者決策失誤。此類問題的后果往往屬于事后發(fā)現(xiàn)，會令商業(yè)智能的輸出趨于被動，不但不能成為企業(yè)的助力，反而可能成為企業(yè)的阻力。
從長遠發(fā)展來看，解決外部數(shù)據問題，其根本是汽車企業(yè)需要不斷完善自己的業(yè)務信息化系統(tǒng)，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供更多自動化的數(shù)據支撐；而對于一些懸久未決的外部數(shù)據，則需要專門的外部數(shù)據管理平臺，充當外部數(shù)據源和商業(yè)智能平臺之間的中轉站。
分階段培訓
很多汽車企業(yè)至今仍不能正確理解決策支持系統(tǒng)和業(yè)務管理系統(tǒng)之間的區(qū)別，即使對商業(yè)智能略知一二，也很難充分體會到分階段培訓在商業(yè)智能工程建設中的重要作用。商業(yè)智能系統(tǒng)的建立并不意味著商業(yè)智能系統(tǒng)的成功，得到用戶廣泛應用認可的系統(tǒng)才是成功的商業(yè)智能系統(tǒng)，而如何能得到用戶的應用認可呢？充分、完整的分階段的用戶培訓就是其核心。
項目規(guī)劃和立項階段的宣貫型培訓，屬于先導型的理念培訓，同時也是各個參與方政治角力的舞臺，理念、愿景和暢想的放飛是必不可少的，但是要切記不可脫離現(xiàn)實，無休止地擴大商業(yè)智能的功效，以免日后落到無法自圓其說的地步。
項目需求調研和詳細設計階段，原型系統(tǒng)或演示系統(tǒng)的設計必須要充分，以期令眾多的非專業(yè)人員快速、高效、分步驟地熟悉商業(yè)智能功能模塊的使用方法和應用過程，以便在需求調研中更深層次地挖掘他們的（潛在）需求，同時也能夠令他們的參與熱情能夠在整個項目的實施過程中得以保持。
項目開發(fā)過程中，還需針對不同管理者和業(yè)務部門的應用特點，組織小規(guī)模的、個性化的培訓，以便對他們的需求深度探索和把握，并進行精雕細琢。
項目上線后，一方面要對所有用戶進行普適性的、大規(guī)模的操作級培訓，另外一方面也要針對經營管理層做宣傳性的培訓，并通過他們的力量進行內部的宣傳和推廣，以期在汽車企業(yè)內部逐步樹立科學決策和企業(yè)文化。同時，還需要在各個業(yè)務部門選拔一批重點應用人員，逐步培訓他們的業(yè)務報表乃至業(yè)務模型開發(fā)能力，令其逐步成為商業(yè)智能系統(tǒng)的核心用戶和傳承步道者。
在商業(yè)智能系統(tǒng)的運維和后續(xù)發(fā)展階段，重點培訓工作應向咨詢公司與汽車廠商之間的知識傳承轉移，并在企業(yè)逐步建立和完善商業(yè)智能能力中心，并確保該中心可以逐步脫離咨詢公司的支持，可以自我成長并為汽車企業(yè)開發(fā)出更多的商業(yè)應用。
綜上所述，不同步驟、不同策略的培訓工作應該貫穿至汽車企業(yè)商業(yè)智能工程的全生命周期，知識和應用就是力量，傳承和發(fā)展更是生命。
應用與文化
商業(yè)智能不僅僅是一個部門、一個系統(tǒng)、一個體系，更是一種文化，科學決策的文化。由于汽車行業(yè)近幾年來的超高速發(fā)展，市場的火熱助長了汽車企業(yè)盲目樂觀的決策文化，而科學決策在短期內還難以在汽車行業(yè)成為主流。但不論如何，商業(yè)智能都不應成為企業(yè)的政治工程和花瓶工程。
企業(yè)經營管理層的個人氣質往往會潛移默化地影響到企業(yè)的文化，所以在商業(yè)智能項目上線伊始，汽車企業(yè)的經營管理層就應當起到表率作用，帶頭學習、使用和發(fā)展商業(yè)智能在企業(yè)的應用，同時也要在相關的組織架構、流程制度方面做好文章，確保商業(yè)智能的核心地位。當然，內部的推介、宣貫和獎懲措施也是必不可少的，必要時甚至可以動用更多的行政命令強壓，以期科學決策的企業(yè)文化能夠經過最少的“陣痛”而確立優(yōu)勢地位。
同時，商業(yè)智能文化也是一種理性和探索的文化，數(shù)據的整合和分析工作枯燥、繁瑣，需要更多的默默無聞和沉著堅定；而業(yè)務模型和應用的開發(fā)則充滿誘惑和挑戰(zhàn)，需要更多更深入的行業(yè)理解和業(yè)務洞悉，以及持續(xù)不斷的創(chuàng)新精神。
運不能常有，而道更難尋。商業(yè)智能工程所催生的科學決策文化才是商業(yè)智能可持續(xù)發(fā)展的基石。
二、BI商業(yè)智能系統(tǒng)適用哪些行業(yè)和領域？
BI商業(yè)智能，在我們的日常生活中已經廣泛地被使用。例如:我們所熟知的電信、金融、醫(yī)療、制造業(yè)、零售、電商等行業(yè)。
BI商業(yè)智能它是一套完整的解決方案，是企業(yè)中將現(xiàn)有的數(shù)據進行整合?？焖贉蚀_的提供報表供領導進行業(yè)務經營決策，既可以是操作層的，也可以是戰(zhàn)術層和戰(zhàn)略層的決策。類似于大數(shù)據分析系統(tǒng)，但跟大數(shù)據分析有明顯的區(qū)別，BI與大數(shù)據區(qū)別在于前者更傾向于決策，對事實描述更多是基于群體共性，幫助決策者掌握宏觀統(tǒng)計趨勢，適合經營運營指標支撐類問題，大數(shù)據則內涵更廣，傾向于刻畫個體，更多的在于個性化的決策。
例如醫(yī)療行業(yè)解決方案：當前醫(yī)療衛(wèi)生信息化還處于各自開發(fā)、各自建設的發(fā)展過程，醫(yī)療數(shù)據紛繁復雜，各種數(shù)據分布于各個醫(yī)療廠商系統(tǒng)內部，存在數(shù)據異構及信息孤島情況。BI商業(yè)智能的存在能夠在醫(yī)療機構內各系統(tǒng)實現(xiàn)互聯(lián)互通、數(shù)據共享和應用，更快更高效的解決醫(yī)療行業(yè)中存在的問題。
以上只是列舉了醫(yī)療行業(yè)的解決方案，希望能幫到您。
場景梳理：總結梳理金融風控、物流管理、廣告營銷、零售電商、交通出行、醫(yī)療 健康 、客戶服務、在線教育等8個典型商業(yè)智能應用場景。
新型商業(yè)智能側重于智能技術在商業(yè)場景和典型環(huán)節(jié)中的滲透應用，在產業(yè)鏈的中游解決方案提供商環(huán)節(jié)集聚了大量垂直領域的技術賦能型公司。同時，大多由互聯(lián)網 科技 巨頭領導布局的商業(yè)智能技術平臺也可以充當產業(yè)鏈中游角色，為各商業(yè)場景/環(huán)節(jié)提供賦能效果。在產業(yè)鏈上游，傳統(tǒng)IT廠商、云服務廠商、大數(shù)據平臺服務商可為產業(yè)鏈中游技術提供者賦予計算、存儲等基礎設施支持， ERP、CRM等企業(yè)信息系統(tǒng)可幫助企業(yè)有效記錄其資源及業(yè)務數(shù)據。
BI商業(yè)智能系統(tǒng)，也就是大數(shù)據智能可視化分析系統(tǒng)，只要有數(shù)據就能做，因此不存在說只能用于哪個特定行業(yè)。就拿奧威BI商業(yè)智能工具來說，它也是能夠用于不同行業(yè)的大數(shù)據智能可視化分析。只不過它針對多個行業(yè)（如電商零售、制造業(yè)等）以及主流ERP（如金蝶、用友）準備了標準化的、系統(tǒng)化的數(shù)據分析解決方案，預設數(shù)據分析模型，滿足包括財務、倉庫在內的80%的通用分析需求。
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三、商業(yè)智能現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
商業(yè)智能(亦稱：商務智能)是支持企業(yè)決策分析的一系列軟件、技術、方法的集合。1989年Gartner首次提出了商業(yè)智能(BI)的概念，將其定義為一類由數(shù)據倉庫、查詢報表、數(shù)據分析、數(shù)據挖掘、數(shù)據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的的技術及其應用。
全球商業(yè)智能市場快速發(fā)展 解決方案滲透率不斷提升
根據Gartner發(fā)布數(shù)據，2018年全球商業(yè)智能和分析軟件解決方案市場規(guī)模達到216億美元，同比增長11.7%，其中現(xiàn)代BI平臺增長速度最快，增速達到23.3%，其次是數(shù)據科學平臺，增速達到19.0%。預計2019年全球市場規(guī)模在237億美元左右。
根據市場咨詢服務公司Dresner Advisory Services發(fā)布的數(shù)據，從2015年至2019年，商業(yè)智能市場經歷了一個持續(xù)且積極的發(fā)展過程，商業(yè)智能的滲透率(占總員工的百分比)隨著時間的推移不斷提高。
通過比較2015年和2019年商業(yè)智能解決方案的滲透情況，2019年前三個滲透級別(>40%)已占到潛在授權用戶的34%，而2015年這一比例僅為27%。與此同時，20%以下的滲透率從2015年的57%下降到2019年的49%。這個趨勢表明，商業(yè)智能的啟用和普及力度正在持續(xù)改善。
中國商業(yè)智能行業(yè)正處于成長期 增長迅速
根據帆軟數(shù)據應用研究院統(tǒng)計數(shù)據，2018年中國商業(yè)智能(BI)軟件行業(yè)規(guī)模約為16.6億元，同比增長25.8%，未來中國BI行業(yè)的發(fā)展?jié)摿薮?。預計2019年中國商業(yè)智能(BI)行業(yè)軟件收入規(guī)模在21億左右，增長率達到27.1%。
注：市場規(guī)模為純軟件銷售收入，不含項目實施、項目運維等。
另據IDC發(fā)布數(shù)據，2019年上半年中國商業(yè)智能軟件市場規(guī)模為2.1億美元，同比增長24.6%。IDC預測，2019年全年中國商業(yè)智能軟件市場規(guī)模為5.5億美元。
中國市場以報表分析軟件為主 帆軟繼續(xù)占據國內市場第一的位置
根據IDC發(fā)布數(shù)據，在中國商業(yè)智能軟件子市場中，報表分析軟件仍是目前市場最主要的需求，2019年上半年市場份額占比為72.8%。高級分析和預測分析市場份額占27.2%。
在企業(yè)競爭方面，近年來，商業(yè)智能行業(yè)進場者越來越多。2018年活躍的BI工具和廠商約有50個，較2017年的42個多出8個，很多產品都是近兩年推出的。
中國商業(yè)智能市場馬太效應已經凸顯。根據IDC發(fā)布數(shù)據，2019年上半年，帆軟(FanRuan)以14.9%的市場份額排名第一，近年來，帆軟不斷加強生態(tài)合作伙伴建設并進行行業(yè)市場深耕，市場規(guī)模不斷擴大。SAP和微軟(Microsoft)分別以9.3%和7.7%排在第二、三位。IBM和SAS在金融行業(yè)有長期的的用戶基礎，分別以6.5%和4.9%排在第四、五位。
—— 以上數(shù)據及分析均來自于前瞻產業(yè)研究院《中國商業(yè)智能行業(yè)市場需求預測與競爭戰(zhàn)略分析報告》。
四、商業(yè)智能的實施步驟
一、明確業(yè)務需求
明確業(yè)務需求其實就是明確BI項目建設的目標，找出部署的核心驅動力，從思想文化上發(fā)力，讓企業(yè)管理人員及其他員工能共同推動企業(yè)BI項目的建設。
既然要全體員工共同推動建設BI，那就要求BI確實能夠滿足企業(yè)不同部門、不同層級員工的要求，這些要求就是我們要找出的業(yè)務需求。
業(yè)務需求-派可數(shù)據商業(yè)智能BI
想要將這些業(yè)務需求進行匯總整理，需要企業(yè)高層管理人員組建強有力的執(zhí)行團隊，自上而下分配任務，由各部門管理人員進行統(tǒng)計分析，確定真正有意義的業(yè)務需求，然后向上層匯總整理成需求報告。
在分配任務時，要注意根據不同部門的特點分別進行針對性統(tǒng)計，比如品牌部門和銷售部門對于企業(yè)商品有不同的理解，品牌部更注重的是商品形象、商品健康度及商品影響力，而銷售部門更關注的是商品群體、商品價格和商品活動，這中間可能有合作，可能有沖突，需要管理人員進行抉擇，選擇合適而非滿足所有人的需求。
二、梳理業(yè)務數(shù)據指標
企業(yè)建設BI項目需要梳理相關業(yè)務建立完善的指標管理體系，通過業(yè)務需求報告劃定指標體系范圍，為各部門關鍵需求建立KPI指標，同時將分析指標公式進行標注，并和相關業(yè)務數(shù)據進對應，確定指標體系中需要抽取的數(shù)據。
業(yè)務指標-派可數(shù)據商業(yè)智能BI
1、業(yè)務指標分類
不同企業(yè)有不同的指標管理體系，其中的業(yè)務指標分類更是不盡相同。通常來說，企業(yè)會確定一種視角將確認的需求構建成整套指標體系，比如企業(yè)可以對指標進行分級，將不同層級指標分成戰(zhàn)略指標、管理指標和執(zhí)行指標。
以業(yè)務流程為視角進行劃分、以發(fā)展階段為視角進行劃分、以組織建設為視角進行劃分......但不管以什么方式劃分指標，企業(yè)都需要保證指標能夠覆蓋需求分析報告中提到的各部門需求，并保留業(yè)務擴展的規(guī)劃。
2、業(yè)務指標屬性
企業(yè)在BI項目中最容易出現(xiàn)的問題就是，只顧建立業(yè)務指標，忽略了描述屬性，導致無法識別。對此，企業(yè)應該對業(yè)務指標屬性建立規(guī)范，統(tǒng)一進行描述，讓每個指標都能夠被分析和技術人員所理解。
描述指標屬性一般也會根據功用分成三類，一種是指標的業(yè)務屬性，比如指標的名稱、指標的說明、指標所屬的分類等；一種是技術屬性，比如指標數(shù)據的來源、分析指標的公式、指標數(shù)據更新頻率等；還有就是管理屬性，比如指標所屬部門或業(yè)務線、考核KPI、部門指標等。
三、數(shù)據源的處理
數(shù)據處理-派可數(shù)據商業(yè)智能BI
1、異構數(shù)據源
企業(yè)通過建立業(yè)務指標，掌握了各部門對相關數(shù)據的需求情況。在這個階段業(yè)務、分析和技術人員需要協(xié)力合作，在充分溝通交流的基礎上，收集業(yè)務信息系統(tǒng)、Excel表格、文本記錄、日志文件、云服務器等不同來源的業(yè)務數(shù)據，獲取所需數(shù)據的格式和規(guī)范。
2、ETL處理
ETL 分為三個階段，分別是抽?。‥xtraction）、轉換（Transformation）、加載（Loading）。主要負責的是從不同數(shù)據源抽取數(shù)據，然后以一定的數(shù)據處理規(guī)則對數(shù)據進行加工和格式轉換，最后將處理完成的數(shù)據輸出到目標數(shù)據表中。
一般來說，ETL從邏輯上可以分為兩層，分別是控制流和數(shù)據流，其中控制流指的是控制每一個數(shù)據流和數(shù)據流之間處理的先后流程，一個控制流可以包含多個數(shù)據流。
數(shù)據流就是具體的從源數(shù)據到目標數(shù)據表的數(shù)據轉換過程，在數(shù)據流的開發(fā)設計過程中主要分為通過ETL實現(xiàn)目標數(shù)據表的連接，利用SQL語句完成中間環(huán)節(jié)的轉換等。
四、數(shù)據倉庫的架構設計
企業(yè)進行BI項目建設時，需要明白數(shù)據倉庫是貫穿上下的核心所在，它不僅能夠將各種不同來源的數(shù)據進行處理，統(tǒng)一進行儲存，還可以方便分析和技術人員調取數(shù)據，進行數(shù)據可視化分析，將數(shù)據轉化為信息。
數(shù)據倉庫-派可數(shù)據商業(yè)智能BI
在數(shù)據倉庫開發(fā)過程中，第一層的處理是ODS層或者staging 層的開發(fā)，第二層是 DIMENSION維度層的開發(fā)，后面幾層就是DW 事實層、DM數(shù)據集市層的開發(fā)。
五、數(shù)據可視化設計
1、分析主題
企業(yè)分析人員可以利用數(shù)據字典將不同部門業(yè)務需求和指標進行歸納，提前根據各部門常用分析需求設計可視化模板，比如為銷售部門設計月度發(fā)展分析、銷售狀況預測、銷售市場狀況等。不僅節(jié)省了重復構建的時間，還能近乎無門檻，讓業(yè)務人員也能進行簡單的分析。
數(shù)據可視化-派可數(shù)據商業(yè)智能BI
值得強調的是，分析人員在設計數(shù)據可視化時，一定要注意業(yè)務、指標和數(shù)據的對應關系，嚴格查詢數(shù)據字典或是日志文檔，從數(shù)據倉庫中調取數(shù)據。
同時，分析人員還要根據分析主題定期和技術人員合作，對數(shù)據質量進行調研，擴展業(yè)務指標數(shù)據，提高數(shù)據的準確性、完善性等。
2、頁面布局
分析人員通過將完整的頁面分割成不同層次模塊來滿足信息的展現(xiàn)，在過程中要注意對信息重要程度進行優(yōu)先級劃分。在整體視覺設計中，把核心的數(shù)據指標放在最重要的位置，占據較大的面積，其余的指標按優(yōu)先級依次在核心指標周圍展開。
數(shù)據可視化-派可數(shù)據商業(yè)智能BI
數(shù)據需求比較多的情況下，分析人員需要在滿足關鍵信息、平衡布局空間以及簡潔直觀的基礎上將數(shù)據劃分為更多層次。一般來說，會在通用模板頁面的基礎上在水平、垂直方向分割出更多畫面模塊，維持中心關鍵區(qū)域的面積大小。
3、多終端展現(xiàn)
IT技術人員還可以將數(shù)據可視化集成到釘釘、公眾號、APP等移動端軟件上，讓BI的適用性更加廣泛，也讓繁忙的管理人員可以隨時拿出手機查看企業(yè)發(fā)展信息，監(jiān)控異常狀況。
數(shù)據可視化-派可數(shù)據商業(yè)智能BI
派可數(shù)據 商業(yè)智能BI可視化分析平臺
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