淺議商業智能軟件應用到中小物流企業的市場前景

摘要：本文簡要介紹了商業智能（（Business Intelligence，簡稱BI））軟件的主要功能及其在物流企業應用的關鍵環節，通過筆者在一個應用實驗中的工作探討了中小物流企業應用商業智能軟件的可能以及應用推廣的主要瓶頸，解決瓶頸的途徑以及這個市場發展的前景。

關鍵詞：商業智能 中小企業 物流 應用

1 概述

物流過程管理的信息化是現代物流與傳統物流的主要區別之一，也是現代物流提高服務質量、取得經濟效益的核心手段。物流信息管理系統可以解決不同物流環節之間即時的信息交流、業務銜接、任務調度與資源平衡等問題，現在一般的物流企業多多少少都有了自己的信息管理系統，有的還不止一套。物流信息管理系統應用一段時間后，不可避免地會為企業積累一筆財富——大量的即時業務數據，如何從這些數據中挖掘財富，利用它們為物流決策提供支持，把企業信息管理水平提升到更高的層次，自然成為物流企業對信息管理進一步的要求。目前我國許多高端的物流企業，尤其是供應鏈上的第三方物流企業已經用上了以數據倉庫為代表的商業智能工具，大大提升了企業的經營管理水平，少數有實力的物流企業還在探討把部分BI技術與傳統信息系統進行整合，依據物流行業的特性實現智能倉儲、智能交通等。

可以看出，BI技術在物流行業的應用前景非常廣闊。但目前能把BI應用到企業經營管理中的只是部分大中型物流企業。廣大中小物流企業目前對物流信息管理系統中積累數據的再利用方式一般是從有限的報表和查詢功能中提取原始數據，用EXCEL等辦公自動化工具做簡單的加工，為決策提供基本的數據支持，遠遠達不到分析歷史數據以發現規律、獲得知識、充分發掘歷史數據價值的水平。在少數大企業應用BI技術提升企業管理水平，擴大市場占有率的示范效應下，中小企業對BI技術的應用同樣非常渴望，但受一系列主客觀條件的限制，使他們只能對這種“高端”的、暫時不會決定企業生死的技術望洋興嘆。所以BI在物流行業的應用潛力遠遠沒有被發掘出來。

基于此，我們做了一個實驗性的小項目，把傳統BI軟件BO（BusinessObjects）與進銷存軟件管家婆對接，利用BO對管家婆形成的數據進行分析。實驗比較成功，表明這條路在技術上沒有任何問題。但技術上可行并不表示市場就一定可行，本文就是基于筆者在這個實驗中的工作，對BI軟件在中小物流企業中普及應用的瓶頸及市場發展前景做一些探討。

2 BI軟件的功能

BI的概念由美國傳入，目前并沒有統一的定義，一般指的是對企業中已有的數據進行再加工，幫助企業做出明智的業務經營決策的一類工具，它的類型十分廣泛，傳統信息管理系統中都包含的報表生成、業務數據查詢等功能，也在BI的范圍內，所以BI并不是多神奇或高深莫測的東西，中小物流企業完全能用。

BO是市場領先的BI專業企業BusinessObjects（目前歸屬SAP旗下）的起家產品，是由語義層定義、數據庫連接、數據分析、Excel嵌入分析等多個工具組成的套件。與BO類似，目前自稱為BI系統的軟件一般都是由多種工具組合成的套件，其中包含了查詢、報表、數據分析、數據倉庫與數據挖掘等幾個主要組成部分，允許用戶查詢和分析特定的數據庫或數據倉庫，得出影響商業活動的關鍵因素，幫助用戶做出更好、更合理的決策。不同的BI系統所包含的組合成分是不一樣的，同樣的組合成分其中的工具也有很大的差別，從而使系統的類型、功能、使用的難易程度、對數據分析的深度、所得結果的價值等等差別也非常大。

BI系統的使用也與其他類型的軟件有很大的不同。專業的信息管理系統對業務類型、管理模式、信息管理的深度有很強的針對性，軟件應用的效果與軟件的選型，即所選軟件是否適合企業的應用有很強的關聯性，而軟件本身的適應性是比較弱的，所以如果選對了類型，越是專業性強的軟件越適用，效果越好，這也造成了應用軟件市場的細分。但BI不同，除了少數專門針對特殊行業需求開發的專用分析工具外，絕大多數的BI軟件都是由一些適應性很強的數據分析工具組成的。正因為它們適應性廣泛，所以針對性不強。這些工具應用得成功與否，在很大程度上取決于實施的過程，所以BI軟件的實施應用不是簡單的軟件安裝與培訓，而是在理解行業與企業需求的基礎上再開發的過程。

3 BI軟件應用的關鍵

把BI軟件應用到物流行業，必須先設計系統模型。軟件本身雖然有很大的靈活性，但這種靈活性多半是提供給專業人員，而不是提供給普通用戶的。所以系統模型一旦確定，BI軟件的具體應用方式、領域、功能就基本確定了，再要改動、擴充，不是普通用戶能做到的。

物流企業BI系統模型的設計與普通信息系統模型的設計一樣，必須考慮企業高層管理者、部門主管、信息管理人員及具體業務人員等各方在信息分析方面的需求。我國物流企業目前信息化層次不高，所使用的信息系統主要的功能在解決日常的業務管理與協調，只有極少數企業有對歷史數據、海量信息進行分析的平臺，一般業務人員不了解數據分析軟件，縱有數據分析方面的需求，但能表述貼切、有效的不多。所以物流企業BI系統模型的設計需要有熟悉BI軟件的功能與用法和理解物流企業業務管理，尤其是熟悉物流企業經營管理的兩方面人才的配合，才能成功。換句話說，BI軟件在物流企業的成功應用，需要的是行業經驗。

除了普通的數據分析需求外，運輸配送的合理調度、庫存決策支持等往往也是物流企業對BI軟件的要求。專業的運輸、倉儲管理軟件中雖然有這類功能，但一般很死板，只有在客觀條件完全符合軟件設定的要求下才能應用，條件有所偏差時使用傳統物流管理軟件中的這類功能往往帶來麻煩，所以實際工作中使用并不廣泛。怎樣根據條件的變化靈活地應用多種方法對庫存進行控制，對運輸配送進行調度，是物流管理人員的迫切要求。

所以一般物流企業BI系統應該做到：①基本的企業信息輔助管理的功能，擴充專業物流軟件中的常規報表，對市場變化或企業組織結構調整等變化的情況，及時提供足夠的信息支持。②基本的數據分析功能，有一套反映企業運轉與經營情況的指標體系，能根據物流信息系統及財務管理系統的實時數據，及時計算出指標體系中的各項指標，這樣，不必到月底，企業各層次的管理人員就能掌握企業的運行動態及各指標的完成情況，及時采取各項管理措施。③高級的決策輔助功能，如：庫存優化決策、配送方案調整、顧客價值分析、各種價值的挖掘等等。

第一點是理所當然的事，所有BI軟件都應該能做到，而且要比信息管理系統做得好。對中小物流企業來說，第三點是錦上添花的事，要完全做到可能有困難，所以模型設計的重點應該是第二點分析指標體系的設計。BI軟件并非“全才”，想要展現什么指標就能展現，它能力發揮的關鍵在后臺數據的組織，而一個指標的展現往往需要一系列數據的關聯、加工、匯總，所以BI軟件所展示的指標往往集中在某個領域，如財務指標、銷售指標、采購指標等，首先把關聯的數據加工、轉換成便于展示的存儲形式，然后才能進行不同指標之間的展示、對比、分析。所以不同指標之間越系統、數據之間關聯越大，后臺數據就越好組織，BI軟件的能力與作用看起來就越強大。反之，如果指標之間的關聯不大，那么經過復雜的加工過程只能得到單個指標，不同指標之間也難以進行比較分析，BI軟件的用處就顯得極其有限。

在BO與管家婆的對接中，我們有意針對管家婆軟件的主要應用方向——物流應用，設計了一套指標體系，并轉化成進銷存物資管理的語義層，而忽略了管家婆的財務管理功能，因為它的財務管理功能很弱。在這套語義層之上，可以定義多種物資管理與經營管理的報表與數據分析圖表，完全可以滿足企業的日常數據分析需要，對于物資進出與企業經營狀況做到心中有數，做到了前述基本的信息輔助管理與分析的功能。至于第三層次，庫存優化與配送方案調整等，由于僅憑管家婆提供的數據遠遠不夠，所以沒有涉及。

4 BI軟件在中小物流企業應用的瓶頸與展望

傳統BI軟件，如我們實驗中所用的BO，一般屬于高端產品，價格昂貴，只有少數規模較大的企業能夠用得起。所以在BI技術應用的早期，高昂的價格確實是普及的攔路虎。但近年來，隨著開源BI軟件的出現，BI技術得到了普及，市場上出現了一批廉價的BI軟件。如SpagoBI、openI等都是企業級的開源商務智能套件，只要掌握了相關的技術，就能免費從網上下載、安裝、使用它們。當然，這些軟件的開發社區都在國外，軟件基本沒有漢化，中文資料也不多，要把它們用好還存在很大的技術和語言上的障礙。好在還有許多國產的BI套件，價格比國外商業化的BI套件低得多，而且貼近中國用戶的使用習慣，易學好用，在此基礎上一些專門從事行業BI軟件實施的咨詢公司也應運而生，這為BI軟件在中小物流企業中的普及應用鋪平了道路。所以目前軟件價格已經不是普及應用的最大障礙。

在對企業的數據進行分析時，很多指標是通用的，比如大部分財務指標，收入總額、利潤總額等。此外每個企業都會有自己特殊的需求，所以指標體系的設計需要行業背景知識和豐富的物流管理經驗。我國中小物流企業眾多，有很多經驗豐富的從業人員，就整個行業來說并不缺乏能深刻了解企業需求的人才，這應該也不是普及的障礙。

我們在實驗中感覺到最困難的是數據的收集、整理與加工，即專業術語所謂的數據清洗。這與信息管理系統數據的后臺組織與存儲方式密切相關，也是物流企業憑自身的力量難以做到的事，需要專業IT人員的幫助。而這個工作的量相當大，所以專業的BI軟件實施公司的收費比

較昂貴，小企業難以承受，即使中型企業承擔得起的也不多。

所以目前在中小物流企業推廣BI應用的瓶頸是數據的清洗，這是整個應用過程中成本最高的環節。如果每家物流企業的信息系統都是特殊的，那么應用BI軟件就必須一家一家的設計數據清洗程序，這對中小物流企業來說是不能承受的。打破BI軟件在中小物流企業應用瓶頸的希望，在于用規模效應降低數據清洗的成本。如果在市場競爭中，幾款物流信息管理軟件在中小企業的應用得到普及，圍繞這幾款信息系統所形成的數據清洗的工具也會具有市場價值而得到發展，輔以針對細分物流行業的通用分析指標體系，以及在此基礎上形成的通用行業解決方案，可以大大降低BI應用的成本。

如果這個瓶頸問題得到解決，市場上會出現專門針對特定類型中小物流企業BI應用的專業性咨詢公司，使得中小企業應用BI的成本與門檻都大幅降低，應用將呈爆炸式增長。剛開始的應用可能都處于較低層次，但是巨大的應用規模，從業人員之間的交流學習會使整體的應用水平迅速提高。

參考文獻：

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[2]http：//www.powereasy.net/HelpYou/Knowledge/eCommerce/9362.html 物流企業如何構建BI系統模式.

[3]http：//www.chinaccm.com/48/4839/483901/news/20070831

/085617.asp開源商業智能（BI）工具正在逐步崛起.

作者簡介：

袁戰（1964-），男，江蘇揚州人，高級工程師，研究方向：物流信息管理。