現代企業中商務智能與知識管理的整合

薛 云

隨著全球經濟一體化的加快，商業競爭日趨激烈，企業面臨著前所未有的挑戰。當前企業管理的核心是“決策”，一個企業決策的質量和速度決定著它是否能在瞬息萬變的市場中立于不敗之地。一些企業已經發現了提高自身決策質量與速度的捷徑，即通過商務智能（Business Intelligence，BI）與知識管理（Knowledge Management，KM），使企業積累的數據、信息和知識得到充分合理的應用。商務智能的應用使企業能迅速對海量數據作出快速、科學的反應和處理，提高決策的速度；知識管理的應用則使企業能以高效的方式組織擁有的一切資源來實現其管理目標，提升決策的質量。所以，商務智能和知識管理是提升企業決策者所獲得信息、知識的質量與速度的核心技術。但是據調查統計，60%的企業受訪者對于商務智能與知識管理的共同點與差異性缺乏了解，存在疑惑。因此，本文對商務智能和知識管理的特點、作用及兩者的關系進行分析，并闡述現代企業中商務智能系統與知識管理系統如何整合利用，以期為企業實施兩大系統整合、增強競爭力、實現知識共享、提高決策質量與速度提供參考。

一、商務智能與知識管理簡述

1.商務智能

（1）商務智能的定義

商務智能的概念，最早由美國加特納（Gartner）公司（全球最具權威的信息技術研究與顧問咨詢公司）于1996年提出。加特納公司的定義為：商務智能描述了一系列的概念和方法，通過應用基于事實的支持系統來輔助商業決策的制定。[1]關于商務智能的概念，國內外學者有著多種見解，其中國內研究商務智能的著名學者王茁和顧潔[2]給出的概念為：商務智能是企業利用現代信息技術收集、管理、分析結構化與非結構化的商務數據和信息，創造、累計商務知識和見解，提高商務決策水平，采取有效的商務行動，完善各種商務流程，提升各方面績效，增強綜合競爭力的智慧和能力。簡而言之，商務智能是企業能夠快速分析與處理數據的技術和方法，可以有效實現數據的收集、管理、分析，將數據轉化為信息與知識，指導企業的決策。

（2）商務智能的特點及作用

商務智能融合了先進的信息技術和創新的管理理念，不僅面向企業內部員工，而且面向企業外部的合作商及客戶，是一個開放的系統。商務智能綜合了數據倉庫、在線分析處理、數據挖掘等多項信息技術，具有強大的數據分析處理和數據展示功能；其用戶多樣化，既包括企業內部的業務人員及各級管理者，也包括企業外部的客戶及合作商，且各類用戶擁有不同的使用權限；同時注重在企業海量數據和信息中挖掘知識。能夠對信息獲取與分析及戰略決策過程提供支持，使決策者的洞察力得到提升，高效準確地制定企業戰略規劃與決策；在提升企業績效上有一定的優勢，它能夠貫穿企業績效管理的閉環流程，通過即時、持續地計算各種企業績效指標，監測企業實際運營與計劃目標的偏差，幫助企業分析原因或趨勢，實時調整商業策略，作出科學決策。

2.知識管理

（1）知識管理的定義

知識管理是一項從20世紀90年代中期開始在全球崛起的學術與商業應用主題，是針對個人及社群所擁有的顯性知識和隱性知識的確認、創造、掌握、使用、分享及傳播進行積極有效的管理。哈佛大學教授彼得·F·德魯克（Peter F.Drucker）[3]是較早研究知識管理的學者之一，他認為“知識管理應建立在學習型組織之上”。國內知名的金融和信息化專家王廣宇[4]提出了一個相對全面和科學的知識管理的概念：“知識管理包括知識的獲取、整理、保存、更新、應用、測評、傳遞、分享和創新等基礎環節，并通過知識的生成、積累、交流和應用管理，復合作用于組織的多個領域，以實現知識的資本化和產品化”。企業中主要存在的知識有：由業務系統生成和管理的業務知識；個人工作經驗和知識潛力的員工知識；業務流程中嵌入的流程知識；提高產品和服務質量的客戶知識；產品與服務中包含的知識；記錄現有經驗的案例、實踐、檔案的知識；跨領域知識流動的關系知識；從企業外部收集到的外部情報知識；企業中隱性存在的知識資產。因此，現代企業中對知識的管理必不可少，至關重要。

（2）知識管理的特點及作用

知識管理能夠實現企業內部及外部顯性知識與隱性知識的轉化，利用企業內員工及企業外客戶的群體智慧提高企業的創新能力與決策水平。知識管理是方法，一方面可以激發企業員工在工作中創造知識，即將其隱性知識顯性化；另一方面可以組織員工學習、培訓等，使顯性知識被隱性于企業內，以提高企業的知識存儲量和應變能力。知識管理可以促使在企業內部形成終身學習機制，將顯性知識集成、保存，并在企業用到時能及時提取，可以減少因員工休假、離職而造成工作銜接不暢而導致的經濟損失，因此它是一種管理機制。它依賴于知識，其主要任務是幫助企業形成企業的核心知識，使企業知識得到創新、更新與共享。它能夠為員工提供知識共享的環境，提高整體的工作效率和創新能力，從而改善企業服務質量。它貫穿于企業的整個成長過程中，不斷創造價值，促進企業提高其適應性和生存能力，實現企業創新和可持續發展。

二、商務智能與知識管理的關系

在實際中，商務智能和知識管理的應用貫穿于企業管理的全過程，覆蓋了企業管理業務的各個層次。因此，二者在企業管理中有著緊密的聯系，但因為二者的差異性又相互區別。

1.商務智能與知識管理的聯系

商務智能和知識管理都受到企業文化和人的影響，主要在技術基礎、業務對象、處理結果、實現目標、處理過程、使用對象、服務平臺幾個方面具有緊密的聯系。具體如表1所示。

2.商務智能與知識管理的區別

表1 商務智能與知識管理的聯系

商務智能和知識管理的發展歷程不同，主要在核心技術、運作過程、處理重點、加工深度幾個方面有所區別。具體如表2所示。

三、現代企業中商務智能與知識管理整合的對策分析

隨著信息技術的不斷發展，許多企業紛紛投資建設商務智能系統（Business Intelligence System，BIS）與知識管理系統（Knowledge Management System，KMS）。調查顯示，大多數企業的商務智能系統與知識管理系統相分離。對于現代企業來說，數據管理、信息管理以及知識管理貫穿于企業的管理業務過程中，在大數據時代背景下，每個企業都需要高質量、快速度的決策。在企業中，商務智能系統與信息系統是緊密結合的，因此，如何將企業中的商務智能與知識管理有效融合，是一個亟待解決的問題。如果能將二者有效整合，可以更好地滿足企業數據管理和知識管理的需求，更好地支持企業決策。

1.技術上的整合

實現技術上的整合，可以降低系統運行成本，提高信息系統的運行效率，加大決策支持的力度，提升企業競爭力。在整合之前首先要考慮選擇合理的整合方式，其次要明確技術整合的重點。

（1）選擇合理的整合方式

商務智能與知識管理的整合，在技術上可以分為“新建”和“集成”兩種方式。隨著信息化的發展，絕大多數企業都已經有支撐業務的信息系統，如果完全摒棄現有的信息系統，重新建立一套新系統，將會花費大量的人力、物力和財力。因此，對于一個全新的企業來說，在企業信息化規劃中選擇“新建”的方式比較適合；對于已經運營的企業，可以根據現有的信息系統，經過有效的組織和規劃，進行商務智能與知識管理的整合，這樣投資少，見效快。當然，對于已經運營多年的企業，重新建立新的系統也不是不可以，新建的系統技術更先進，設計更合理，投資回報率也可能更高。具體選擇“新建”還是“集成”方式，每個企業要因地制宜，根據科學的評估結果來決定。

表2 商務智能與知識管理的區別

（2）技術整合的重點

重點主要包括多源數據的整合與各個應用系統的整合。目的是將企業的多個異構數據源（包括企業內的數據及企業外的數據）進行統一，建立各個應用系統的接口標準和框架。因此，技術上需要有硬件、軟件和人力的基礎支持。

①“硬件”方面。包括必要的硬件設備以及將這些硬件設備連接在一起的網絡硬件設備等。強有力的硬件架構是商務智能與知識管理成功整合的保證。例如，可以選擇英特爾公司（Intel）的至強處理器Pentium II Xeon，它擁有多核心和超線程技術，可以支持多用戶多任務的運算處理。也可以選擇甲骨文公司的Exadata和ExaLogic等一體機，它們可以輕松實現面向實時數據進行分析和云計算。[5]

②“軟件”方面。一是指數據和系統軟件的整合。相關軟件包括操作系統、數據庫管理系統、開發工具、支持客戶機/服務器和聯機事務處理的軟件、標準的應用程序接口。數據和系統軟件整合的目標是為異構的多源數據進行格式處理，形成統一的整體，通過分布式數據庫，使企業各個信息系統和數據倉庫等進行協作，使得整合后的系統共用一個數據源。二是指系統應用軟件的整合。將商務智能和知識管理的結果展示適當地整合到一起，可以進行具體的設計、開發和實現。主要是建立各個應用系統的接口標準和框架結構，具體包括Web服務，應用系統模塊化，單個系統的功能、范圍、觀念等角度的整合。

③“人力”方面。為了保證商務智能與知識管理在企業日常管理及業務中的正常運轉，企業需要大量對商務智能和知識管理都有一定了解的員工，尤其需要掌握相關理論與技術的人員，對企業系統業務流進行優化、數據展現、系統的管理與維護等。

2.結構上的整合

商務智能與知識管理的有效整合，可以支持企業各項業務活動，處理和分析企業的數據、信息、知識。整合后的系統從結構上可以劃分為三個層次，即數據層、系統層和應用層。

（1）數據層

商務智能數據層的數據來源主要包括企業內部的業務數據，即來自企業業務系統的客戶管理系統（CRM）、企業資源計劃系統（ERP）、供應鏈管理系統（SCM）的數據資源、數據倉庫和數據集市；來自企業外部的數據，例如新聞、電子郵件（E-mail）、市場分析報告、行業分析報告等。知識管理數據層的數據來源主要包括知識庫即企業員工的知識和經驗；元知識庫，元知識是知識資源的元數據，既包括資源的自然屬性，如標題、作者、出處、長度、時間等，又包括資源的知識屬性，如主題、關鍵詞等。數據層是實現商務智能與知識管理結構整合的關鍵層，它通過數據庫、數據倉庫、知識庫、元知識庫，為各種數據、信息轉化和知識應用提供可靠的數據支持。因此，在二者整合之前，對數據層的規劃相當重要，因為數據來源于此，數據的質量對企業的決策有重要的價值。

（2）系統層

系統層主要整合商務智能和知識管理的關鍵功能，實現對企業數據、信息、知識全面分析和聯系，具體包括數據挖掘、聯機分析、知識交流和知識地圖等。數據挖掘技術對可以從數據層提供的海量數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助企業決策的關鍵性數據和對企業決策有用的知識。聯機分析處理技術可以對企業數據進行多維分析處理，如切片、旋轉、鉆取，從而獲取新的商業信息。通過數據挖掘與聯機分析處理，企業可以實時把握商業運營現狀，使決策者能隨時、隨地觀測企業運營數據，及時調整經營策略。知識交流為企業員工創造便利的知識交流環境，使員工可以在這個平臺上直接進行與企業業務相關的方法、經驗、竅門等隱性知識的交流和共享。知識地圖可以促進知識的檢索、積累和重復使用，可以利用知識資源的總目錄及各知識單元之間的關系，使企業員工獲得求知導引，方便、快捷地獲取解決問題所需的知識。

（3）應用層

應用層主要實現商務智能與知識管理整合后的系統界面，形成商務智能與知識管理的企業智能門戶，直接面向用戶。通過知識管理與商務智能的系統集成平臺，可以更加容易地顯示數據、信息和知識，企業員工可以更加精準地進行數據分析、查詢，獲取知識庫中的知識，以實現知識的共享、交流與創新，為企業的決策和管理提供更有效的信息和知識服務。另外，企業員工也可以通過該系統界面實時獲取企業的業務數據，利用聯機分析處理、數據挖掘、文本挖掘等技術，從大量的數據資源中獲得規律或新的知識，并將經過驗證的規律和知識存儲到知識庫中，以方便知識的重復使用和創新。企業的決策者依靠應用層提供的功能接口，可以更加方便地將數據、信息、知識與企業的生產運營結合起來，可以更加有效地將分析后得到的有價值的知識運用到企業的生產運營中去。

3.管理上的整合

商務智能與知識管理都深受企業文化和人的影響，因此二者的整合還體現在管理上的整合，整合后的增值效應體現在企業活動的各個方面。管理上的整合，需要從以下幾個方面著手。

（1）企業文化

企業文化的核心是企業員工所共享的價值觀念、信念和行為規范的總和，不僅體現在生產、管理和經營的全過程，而且與各個環節相聯系。如果要使商務智能和知識管理與企業原有文化相融合，就要鼓勵企業員工積極地面對數據、信息和知識，主動進行知識共享，并且建立開放的信息環境，強化信任關系，培養協作的團隊意識，創建學習的文化和創新的文化，培養科學理性的管理觀。

（2）企業組織結構

企業必須具有比較合理的結構設置，并且創造出各種不同的角色，才能充分地生產、掌握、傳播和利用知識。一般大企業的知識信息類管理角色主要分為五層：[6]員工——知識工作者，管理人員——知識經理，分析人員——數據與信息分析師和情報人員，規劃與實施的專職人員——數據與知識工程師，資深主管——首席信息官（CIO）或首席知識官（CKO）。企業應參考以上五種角色的分類，合理構建組織結構，設立相應的職位，如數據質量管理員、數據分析師等。

（3）企業戰略規劃

面對商務智能與知識管理整合的需要，企業必須結合自身情況作好整體戰略規劃。這種戰略規劃更具有前瞻性，它需要對現有技術、方法和理念有深入的了解，更要對未來的企業發展方向有準確把握和預測。需要考慮的主要問題是：企業的人文環境如何規劃；企業中知識與業務的聯系是什么；企業中知識的來源與流向如何；企業戰略對企業組織結構設計有哪些影響；企業經營策略需要進行哪些調整；如何進行科學的評估與監測，等等。通過信息技術的知識處理與員工創新能力的有機結合，制定企業的戰略規劃，實現企業的可持續發展和不斷創新。

（4）人才管理

企業必須有一部分人員既掌握知識管理的相關知識，又具備商務智能的相關能力。具體要求為具有豐富的知識，掌握一定的信息技術，具備較強的管理意識及能力、較強的團隊合作意識、數據分析能力、商務處理能力等。因此，要做好企業員工的引進、培養、使用、保留、考評與激勵等管理工作，保證人才為企業作出最大貢獻。

（5）業務流程管理

面對商務智能與知識管理整合的需要，企業的業務流程需要改造，業務流應該與信息流緊密結合在一起，因此要具體分析業務流程，對業務運作過程本身的合理性作出判斷，加強信息管理。例如，企業資源計劃系統不僅要完成對資源供給和需求的管理，還要實現跨部門和跨流程的信息共享和數據交換，加強財務預測、生產能力調整、資源調度等功能，最終輔助企業的全方位管理及決策。供應鏈管理系統應是一個知識化的供應鏈，既包含原供應鏈的管理內容，又保證與整個集成化管理信息系統相融合，并且注重運作中數據與知識的有效管理。在企業與客戶的交往中蘊藏著大量有價值的數據和信息，通過客戶管理系統與企業資源計劃系統、供應鏈管理系統和財務等系統的集成，從客戶那里學習更多有價值的知識，從而提高企業的分析和決策能力。

（6）企業的智能化運營管理

企業的智能化運營是指基于企業的數據倉庫和知識倉庫，利用數據分析和決策支持工具，高效完成數據、信息的采集、分析和處理，同時科學地管理各種知識，應用于企業生產經營的各個環節，以實現企業的智能化運營。企業的決策科學化和運營自動化是企業智能化運營的核心目標。商務智能為企業提供商業數據和信息的搜集、管理、分析；知識管理為企業提供內部運營的基本知識，而且不斷促進企業內部知識的形成、更新和創新。二者都為企業的智能化決策作出巨大貢獻，二者整合后，可以進一步實現企業運營的智能化，表現為企業知識主體敏銳的洞察力、迅速的反應能力、較強的信息處理能力及快速溝通能力和知識創新能力。

四、結束語

目前，商務智能與知識管理整合在國內的研究還處于探索階段，具體實施中還有許多問題需具體分析與解決，如商務智能與知識管理整合的風險問題。雖然商務智能與知識管理是提高企業決策速度與質量的保障，但在具體實施過程中是存在風險的，尤其在二者的整合中風險更大。整合過程中具體要考慮的風險因素包括整合的成本、中途失敗的成本、系統的復雜性、技術更新、社會風險等。每一個企業都應在實施商務智能與知識管理整合前進行風險分析，切不可盲目跟風。總之，商務智能與知識管理的整合益處明顯可見，但企業還需根據自身財務、業務、信息化程度等具體情況，適時適當地組織實施整合項目。在有較好的投資回報評估結果的前提下，選擇將商務智能與知識管理整合，從而真正提高企業的決策水平，確保決策質量和速度，全面提高競爭力，實現智能化運營。

＊本文受北京市屬高等學校人才強教計劃資助項目“企業商務智能與知識管理的整合及應用研究”（項目編號：PHR201108408）、北京哲社基金規劃項目“基于Web 2.0的首都高新技術產業決策機制研究與應用”（項目編號：SZ201311417001）資助。

[1]伯納德·利奧托德.商務智能：信息—知識—利潤[M].北京：電子工業出版社，2002：167-168.

[2]王茁，顧潔.三位一體的商務智能：管理、技術與應用[M].北京：電子工業出版社，2004：2-3.

[3]彼得·德魯克，等．知識管理[M]．北京：中國人民大學出版社，1999：76-78.

[4]王廣宇.知識管理沖擊與改進戰略研究[M]．北京：中國經濟出版社，2012：30-35.

[5]什么樣的硬件足以支撐企業商業智能？[EB/OL].[2012-04-23].http：//server.zdnet.com.cn/server/2012/0423/2090058.s html.

[6]奉繼承.知識管理——理論、技術與運營[M].北京：中國經濟出版社，2006：201-202.