企業商務智能應用的問題與對策分析

夏明慧　張莉莉

摘 要：近年來，商務智能（BI）已成為繼企業資源計劃（ERP）之后企業信息化建設的熱點領域，在國內外發展迅速。利用商務智能可以為企業整合集成現有的業務數據，在深度挖掘分析的基礎上為管理決策者提供決策輔助，提高科學決策水平。但由于我國企業信息化建設起步較晚，企業商務智能應用目前仍存在許多問題亟待解決。本文首先通過文獻研究提煉出企業商務智能應用中易出現的問題，并據此設計調查問卷;其次利用SPSS24.0分析問卷數據，定量分析企業商務智能應用存在的問題;再次采用訪談法補充驗證數據分析結果;最后有針對性地提出相應的解決對策，以期提高企業商務智能的應用效率和整體應用水平。

關鍵詞：商務智能? 應用問題? 管理決策

中圖分類號：F279.23 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2020）03（a）--02

20世紀80年代以來，我國企業進入了信息化時代。在復雜的商業環境下，企業為了生存必須迅速反應，實施決策智能化已成為企業發展的必然選擇。信息化建設的前期積累在給企業提升管理效率的同時，也積累了大量的業務數據，這些數據蘊涵了許多有價值的信息和知識，但卻未被有效感知和利用。如何從中充分挖掘潛在知識，為管理人員提供決策輔助，提升企業科學決策水平，已成為業界和學術界關注的重要問題。

商務智能被證明是解決此類問題，實現數據集成和輔助管理決策的有效解決方案。商務智能（Business Intelligence，BI）的概念最早由Gartner Group于1996年提出，并將其定義為一類由數據倉庫、報表查詢、在線分析和數據挖掘等組成的，輔助管理決策的技術及其應用，目前已經在金融、電信、保險等傳統數據密集型行業和大型生產制造行業等得到了實踐應用。但在應用中發現，各類企業普遍存在一些共性的問題亟待解決。研究分析企業商務智能應用的現狀和出現的問題，并提出相應解決對策，有利于幫助企業在應用商務智能時盡量規避此類問題和風險，充分發揮商務智能對于企業決策分析的強大支持和輔助作用，提升企業商務智能整體應用水平。

基于此，本文首先通過文獻研究提煉企業商務智能應用中易出現的問題，并據此進行調查問卷設計;其次利用SPSS24.0分析問卷數據，定量分析企業商務智能應用存在的問題;同時，采用訪談法補充驗證數據分析結果;最后根據綜合分析結果針對性地提出相應的解決對策。

1 基于問卷調查法的定量分析

1.1 調查問卷設計

調查問卷的設計依據文獻分析法提煉出的商務智能應用問題。本文在分析大量商務智能相關文獻的基礎上，提煉出如下4個方面21個應用問題。

（1）企業內外部支持類：①高層領導重視度不夠;②企業商務智能人才缺乏;③培訓不足;④團隊合作水平低;⑤實施咨詢顧問專業技能弱;⑥參與項目的人員不足。

（2）企業信息管理類：①基礎數據的管理重視不夠;②數據非標準化;③信息安全與監控問題。

（3）實施過程計劃控制類：①需求分析不明確;②缺少戰略實施規劃;③資金投入不足;④缺失軟件的系統考察;⑤缺失對供應商的全面考察;⑥期望過高實施后效果不理想。

（4）系統功能類：①實用性差;②易用性差;③功能不完備;④穩定性和安全性差;⑤可維護性差;⑥信息集成能力弱。

1.2 樣本與數據收集

為了更精準地了解實際企業的應用情況，本文的數據收集對象是不同企業真實的商務智能用戶，總計發放問卷50份，全部回收且無明顯錯答、亂答和漏答現象，有效問卷50份，有效率100%。

1.3 數據分析

1.3.1 應用問題分析

針對文獻提煉的21個應用問題，進行多重響應變量集的頻數分析，得出的應用問題的響應百分比排序為：培訓不足（10.2%）、企業商務智能人才缺乏（8.2%）、需求分析不明確（7.9%）、參與項目的人員不足（7.6%）、數據非標準化（7.3%）、高層領導重視度不夠（7.0%）、團隊合作水平低（5.8%）、基礎數據的管理重視不夠（5.6%）、缺少戰略實施規劃（5.6%）、期望過高實施后效果不理想（5.6%）、資金投入不足（5.0%）、實用性差（3.8%）、功能不完備（3.5%）、實施咨詢顧問專業技能弱（3.2%）、易用性差（2.6%）、可維護性差（2.6%）、信息集成能力弱（2.6%）、信息安全和監控問題（1.8%）、缺失軟件的系統考察（1.8%）、缺失對供應商的全面考察（1.8%）、穩定性和安全性差（0.6%）。

可以看出：（1）響應百分比較高的問題均歸屬于企業內外部支持類，再是企業信息管理類;（2） “需求分析不明確”的個案百分比為54%，超過一半的被調查者認為該問題存在于企業應用中;（3）功能類問題的響應百分比相對較小，說明商務智能系統功能基本完備。

1.3.2 各應用問題的影響程度分析

將21個應用問題進行列示，被調查者對問題進行重要程度的打分。平均值代表該問題的影響程度大小，結果如表1所示。所有應用問題的得分方差為0.228，說明各問題的重要性差別較小，任一問題的存在都將對企業商務智能應用效果產生重大影響。

2 基于訪談法的定性分析

本章是對定量分析結果的進一步驗證和補充。本文分別與不同企業的商務智能從業者和領域專家進行了訪談。訪談結果總結如下：

（1）通過互聯網企業實地訪談得出兩個關鍵應用問題：需求的靈活性難以滿足和移動應用性差。

（2）通過傳統金融服務企業線上訪談得出的關鍵應用問題是數據的質量問題。

（3）通過與兩名領域專家的訪談交流，他們認為當前企業商務智能應用的關鍵問題集中在資金、人才和企業管理水平上。

3 企業商務智能應用問題的解決對策

在綜合定量與定性分析結果的基礎上，本文對企業商務智能應用提出以下5個解決對策。

3.1 加強商務智能培訓

商務智能的培訓應當包括對高層領導者、業務管理層、業務人員以及全員的培訓，并且根據對象的不同，采取不同的培訓方式，設置不同的培訓內容。

3.2 加強商務智能人才隊伍建設

實施商務智能項目必須培養一批精通商務智能的專業人才。主要通過兩種方式培養：建立有效的員工培訓體系和通過校企合作聯合培養應用型人才。

3.3 高層領導加大支持力度

高層領導的支持務必貫穿整個商務智能建設的始終，包括項目需求分析、項目決策制定、明確的授權和統一標準的制定等，積極推動項目建設。另外，高層領導的支持還能消除各部門對新信息系統的抵制，這也是商務智能成功應用的有力保證。

3.4 加強基礎數據管理

商務智能是數據的集成，沒有準確的基礎數據，就得不到對決策有價值的知識。為了完善基礎數據的管理，可以參考的對策包括建立專門的數據管理部門和建立數據稽核制度。

3.5 建立健全商務智能項目管理體系

項目管理體系是幫助企業順利完成某項工作的一套科學、系統的方法和策略。因此，企業商務智能應用必須從系統工程和科學管理的角度出發，建立健全科學系統的項目管理體系。結合前文對應用問題的分析，體系中應當包括組建高效的項目團隊、明確商務智能需求、制定戰略實施規劃、綜合考量確定軟件選型以及提出合理期望。

4 結語

在日益復雜的商業市場環境下，企業只有在高度集成內外部信息的基礎上，快速地做出精準決策，才能在激烈的市場競爭中占有一席之地。也正因如此，商務智能成為現代企業發展的必然選擇。盡管目前企業商務智能應用還存在許多問題，但期望通過本文的定量與定性研究能給企業應用商務智能提供一些思路，在實際應用時盡可能規避以上問題，并結合企業自身實際更有效地實施商務智能，發揮其最大效用，為企業提供最準確科學的決策支持，提升企業的市場洞察力和競爭力，最終實現企業利潤的最大化。

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