商務智能在國內中小企業管理領域發展及展望

黃朝毅 曾楨

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

[關鍵詞]商務智能;企業管理;分析系統

[中圖分類號]F27[文獻標識碼]A

1 商務智能的基本概念及其應用價值

在企業競爭日益激烈的今天，信息化已經成為了企業的必然選擇。商務智能（Business Intelligence，BI）是一個技術集合概念，它包括了許多復雜的技術手段。其中，最主要的技術包括數據倉庫、聯機分析處理技術、數據挖掘手段以及最終的數據可視化技術。現代商務智能的概念已經不只局限于一系列的復雜技術的集合，而開始真正向面對企業管理，并輔助企業管理者決策進行轉變。

2 商務智能的在我國的發展歷程

商務智能的出現是一個逐步演變的過程，在過去的幾十年間，它經歷了很多個發展階段，最終成為今天的商務智能。商務智能技術在20世紀末期開始進入我國，縱觀我國商務智能的發展歷程，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，國外就已經開始出現經理信息系統（Executive Information System， EIS），它是商務智能的的雛型，其包括多維分析報表，預測與預報，多維分析報表等功能。而此時，我國多數傳統及小微企業因為缺乏數據系統的支持，還處于手工分析階段，僅僅依靠傳統的Excel完成數據分析，能做的分析十分有限。20世紀末期，商務智能技術開始進入我國，部分IT人才開始從事商務智能領域的探索與實踐。

2.2 2000～2013年

經過長時間的鋪墊，2000年開始，我國商務智能市場開始進入快速發展時期。2005年至2010年期間，國內最先開始使用的是金融、保險、銀行、電信、電網、醫療為主的大客戶群體，他們最早上線了適應自己業務的應用系統，類似于企業資源計劃（ERP）、客戶關系管理（CRM）、辦公自動化（OA）、醫院信息系統（HIS）等。

商務智能開始為國內的政府、金融機構以及大型企業提供日常分析報告，企業的數據資源整合能力得到了大幅提升。但由于傳統商務智能產品成本高、實施周期長、使用難度較大等原因，用戶期望與傳統商務智能的實際應用開始出現矛盾，從2013年開始傳統商務智能開始衰退并且進入快速調整期，多個新型自助式商務智能廠商開始涌現。

2.3 2014年至今

2014年開始整個市場和商務智能成長的主要特點就是傳統BI開始向敏捷BI的轉型，可視化數據分析、自助式商務智能（Self-BI）集中在國內市場出現，商務智能開始轉變為以業務人員為中心的自助式數據分析方向發展。

隨著IT信息化系統建設的成本越來越低，和越來越多的中小型企業也逐步重視起自己IT應用系統的建設和發展，這一時期商務智能開始逐步走向中小企業市場。

一方面，一些稍具規模的中小企業開始上線了各種業務系統，自從業務系統運轉，傳統手工作坊式的紙質的數據記錄逐步被拋棄，業務系統開始源源不斷地生產數據，中小企業開始對數據分析有了需求。另一方面，由于云計算技術的普及與大數據的推廣，使中小企業商務智能技術成本大幅降低，外部數據的獲取更為便捷，中小企業開始迫切想利用商務智能技術來參與自己的經營決策，謀求更多企業利潤。于是，眾多BI廠商開始將中小企業視為新一輪的利潤增長點，如上圖1我國商務智能發展簡史所示。

3 中小企業面對商務智能的機遇與挑戰

現代商務智能已經開始著眼于為企業戰略的制定提供支持，隨著市場競爭的日益激烈，中小企業也開始進入高速成長階段。商務智能通過優化企業的產供銷流程，進一步達到影響企業績效、控制企業成本的目的，為中小企業的經營發展帶來了機遇。

首先，在營銷方面，企業可以制定最佳的營銷策略，利用商務智能技術構建一個適宜的商業模式，結合客戶關系管理（CRM），把客戶放在核心地位，從而提高產品銷量。

其次，在企業運營與成本控制方面，商務智能支持企業財務戰略與資源配置的算法，支持企業預警與風險管理的算法，支持預測分析和動態利潤管理的優化算法，支持存貨最優批量經濟訂貨、企業物流成本最優的規劃算法，通過一系列的算法，可以提高中小企業的風險管控能力，有效地控制企業的成本費用，最終提升企業利潤。

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

中小企業運用商務智能的益處顯而易見，但由于中小企業業務靈活多變、專業人才缺失、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商務智能一直無法走近中小企業市場。伴隨著云計算技術的推廣與大數據時代的來臨，商務智能的發展發生了質變。傳統BI的弊端開始凸顯，新型BI開始進入高速發展期，新型商務智能由于與傳統商務智能相比具有各種優勢，迅速進入中小企業市場。

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

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

再次，實現新型敏捷的商務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，云計算在技術上能夠給予我們很大的幫助。

最后，傳統商務智能在過去往往被企業“束之高閣”，很多企業并未真正利用商務智能工具。這是因為企業缺乏專門的商務智能人才，以往企業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的建造成本。新型商務智能已經開始由IT驅動逐步走向業務驅動。IT負責基礎數據架構的整理和接口開放維護，業務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分析已經成為常態，業務人員可以獨立地完成業務分析。

相對于傳統商務智能的種種弊端，新型敏捷商務智能采用輕量級建模方式，迅速響應需求變更，用戶可以通過簡單的操作方式實現對業務的分析及展現。基于此，新型敏捷BI更貼近與中小企業對商務智能的實際需求，必將對中小企業的管理產生深遠的影響。本文接下來將對當適用于中小企的三款國內外知名商務智能軟件進行對比分析。

4 大數據時代三款敏捷商務智能工具分析

4.1 Tableau

Tableau是桌面系統中最簡單的商業智能工具軟件，如圖2三款敏捷商務智能軟件所示，用戶只需要簡單配置，運用最簡單的托拉拽方式，就可以做出數據分析，連續6年在Gartner分析和商業智能魔力象限中被評為領導者。Tableau所支持的數據源多達上百種，具有靈活的云部署，數據倉庫、Web應用、Tableau的分析即服務，用戶可以靈活地應用現有資源。

但遺憾的是Tableau在OLAP（聯機分析技術）數據處理性能方面體驗較弱，Tableau的數據更為扁平化，使用的是詳細級別的表達式LOD進行復雜運算，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了持續且強勁的增長[13]。伴隨著Microsoft清晰且富有遠見的產品路線以及對垂直行業的延伸，客戶對Power BI的關注度及接受度均顯著提高。

在進行數據清洗和數據轉換方面，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——數加Quick BI

Quick BI是阿里巴巴集團旗下的商務智能產品，最早起源于阿里巴巴企業自身對于數據分析的需求。目前，越來越多的企業開始將企業數據上傳至云，Quick BI不僅支持多種數據源，并且還可以整合云端數據庫和本地數據庫的需求，方便統一調度。

Quick BI在可視化方面，不僅僅支持各種數據圖表方式的展現，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復雜的中國式報表。

綜上所述，當下三款新型敏捷商務智能軟件各有所長，單個軟件并未占據絕對優勢。Tableau由于其易用性，用戶上手較快，適合缺乏經驗的用戶使用，可以通過短期的學習快速開發可視化報表，并且在可視化圖表方面，Tableau的展現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，在數據的萃取、轉置、加載（Extract-Transform-Load，ETL）方面更為出色，但掌握數據分析表達式（Data Analysis Expressions，DAX）并不容易。Quick BI由于其開發方是中國本土技術公司，更為了解中國市場的需求，在數據呈現方式上能夠提供更貼合中國市場的中國式報表，且Quick BI屬于阿里云旗下產品。中國市場阿里云用戶眾多，旗下產品體系豐富，使用Quick BI大大增強了用戶使用的一體化，數據更便于獲取和調度。

5 未來商務智能的發展趨勢

近些年來，商務智能市場持續增長。企業不再停留在事務處理過程，而注重有效利用企業的數據。為準確和更快的為決策提供支持，由此推動了對商務智能工具往更強大的方向發展。商務智能的發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

云計算現正方興日盛，云計算的功能極其強大，以支持云為基礎的商務智能軟件將成為未來發展的主流方向。盡管BI向云遷移的過程中仍然面臨許多的挑戰，但隨著越來越多的企業將其業務應用置于云端，“在云中部署BI”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，已經開始發布支持云計算的BI平臺。

5.2具備輕量級的數據處理能力

可視化分析工具需要具備一些簡單的數據預處理能力，商務智能的關鍵是從許多來自不同的企業的系統數據中提取出有用的數據并進行清理，以保證數據的正確性，可見ETL功能，對于商務智能是一個至關重要的過程。很多企業的數據處理主要由IT部門負責，但業務人員同樣也需要對數據進行梳理，所以搭配輕量級的ETL功能，可以讓業務人員自助完成一些基礎的數據準備工作。

5.3 人工智能、機器學習在商務智能中的創新

人工智能（Artificial Intelligence，AI）和商務智能，在很長一段時間里，他們在不同的領域各自發揮作用。隨著以數據驅動為核心的方法逐漸開始推廣，這兩個概念開始慢慢出現了融合。使用自然語言搜索來幫助管理人員更快地調查企業信息、執行分析和定義業務計劃的系統，具有很大的市場潛力。大數據時代，大量的非結構化數據開始涌現，以往的數據洞察需要靠人，靠拖拽數據、鉆取數據交互分析獲得，但在以后有了更多的方式—機器洞察、智能洞察。

6 結語

科學技術總是處于不斷的變化發展之中，計算機科學技術更是如此。當前，數據資產已經成為企業的一項重要資產，企業是否能合理的運用商務智能技術，與企業的發展現狀和企業對于信息化的態度有關。當下，數據的獲取和利用已經開始變得便捷與迅速，企業還是應當開始關注如何利用好數據資源。商務智能技術和數據科學技術的不斷成熟，使越來越多的企業在競爭激烈的市場環境中獲益。新型敏捷商務智能軟件由于其方便在web上架構，且部署、安裝、運維成本都較為低廉，開始逐步取代傳統BI和自建BI。隨著大數據技術和AI技術的發展，商務智能體系將加完善，形成更為豐富嚴密的企業智能評價體系，最終為企業在市場競爭中提供最科學準確的戰略建議，實現企業利潤最大化。

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