影响商业智能解决方案的因素

原文出自【比特网】,原文链接:http://cio.chinabyte.com/300/12451300.shtml

商业智能利用数据仓库技术,OLAP和数据挖掘技术不断发现新的知识,扩充到现有的企业知识中来。但就目前国内企业应用现状和算法实现上来看,制约知识发现的因素较多,同时也影响了BI的性能。

1、基础数据建设不完善

对于小企业来说,使用诸如ERP、SCM、CRM等在线交易系统的时间还不长,系统内存储的数据量还不是很大。但随着信息化的发展,中型企业基本上已经是比较成熟的ERP用户了。正是进行商业智能分析的大好时机。

一般来说,基础数据的不完善,存在着这样2方面情况:

首先,是数据之间缺乏关联关系。

譬如希望分析采购订单与收货记录,以考核交货及时率,但是系统的数据库表中并不存在采购订单与入库验收单之间的关联;希望考核销售员业绩,但是系统的数据库表中不存在销售订单与销售员之间的关联关系。这些关联关系,都是在在线交易系统使用过程中实时录入的,同后维护工作极大也不可行。

其次,是数据不真实。譬如超市对销售客户的分析。为了分析客户的购买习惯,需要按照客户的性别、年龄、家庭住址与超市的距离、家庭收入、家庭成员数等进行分类,但是,实际客户填写的资料并非是真实的。据此分析的结论显然不会真实。

2、智能决策程度不高

由于目前中小型企业在扩张过程中,往往存在管理滞后的现象,以数据支持决策的工作还没有得到成熟的阶段。所以目前阶段的商业智能分析,仍然处于收集数据、分类汇总、及时展现的初级阶段。

目前的一些大型企业的商业智能项目,其项目实现的目标并不实用,它们仅仅是实现了会计的三大报表(资产负债表、损益表、现金流量表),以及预算与实际的对比,而在预算与实际对比的系统运用中,并不如理想中的方便。有的企业的商业智能分析软件,是提供一个接口,让操作者在Excel电子表中制作相应格式的报表,然后定期导入到智能分析软件中,完全丧失了软件的自动化功能。

所以,中小企业应该以务实的念度来对待商业智能分析系统。应该通过商业智能分析,决策者看到报表数据,立刻可以决定下一步的行动计划。决策者所需要的,仅仅是及时提供数据准确的报表。

3、系统智能不能很好实现

现有数据挖掘算法大多尚不成熟,效率较低。另外,作为BI数据基础的数据仓库或数据集市中数据量一般比较大,新知识形成的速度和准确性比较低,致使现有的BI系统在知识发现方面的能力不能满足用户要求。

4、系统工具缺乏

目前大多数BI系统功能集中在数据分析方面,如数据查询、报表、OLAP、数据可视化,很少有开发商在系统中配有知识发现工具。因此,功能比较集中,更深一层次的要求无法满足。

5、用户需求不明确

大多数企业用户对商业智能的认知还比较有限,如何准确定位这些企业的需求,激发其对于商业智能应用的意识?企业决定实施商业智能的项目,需要具备多个条件。

——企业信息化的建设已有一定的基础;

——对科学决策有一定的认识和需求;

——对实施前后应该带来的变化有一个初步的预估。

然而国内的大多数企业离这些要求还有一定的距离,在认识的层次上还有待提高。随着商业智能领域的扩大,应该有效地引导新客户在这方面的需求,扩大市场范围,从长远来看有利于商业智能的发展和提高。

6、标准的不统一

目前由于商业智能应用尚处于初期,许多概念并不清晰明确。就算是商业智能这个概念本身,不同的业界人士都会有不同的解读,更不用说大多数对这个领域知之甚少的企业决策者。企业在实施商业智能项目的时候,可能会遇到由于该行业发展良莠不齐而导致的损害,企业投资却得不到应有的回报等问题。

以历史上ERP和BPR的开发应用以及大面积的失败率为鉴,商业智能领域急需未雨绸缪,建立统一的商业智能的理念和实施标准,这也是在商业智能发展路上所面临的一个巨大的挑战。
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