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齿轮说干货:BI下半场,你需要这样重构体系

齿轮说干货:BI下半场,你需要这样重构体系

作者: 6e5124b493d9 | 来源:发表于2019-07-02 16:00 被阅读1次

    互联网赋能的核心意义,在于对各业态、各职责形成更为体系与高效的实用价值,上期分享,我们以“BI(即商务智能)”为主题,旨在分解其功能,最终评估是否适应各企业发展。

    本期,我们将以BI的实际应用范畴与未来发展方向,帮助企业更深入的思考BI是否能更大程度的激发企业增长,促成商务领域的数字经济革命。

    应用范围

    商业智能系统可辅助建立信息中心,如产生各种工作报表和分析报表。用作以下分析:

    1.  销售分析

    主要分析各项销售指标,例如毛利、毛利率、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等;

    而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察,这些分析维又采用多级钻取,从而获得相当透彻的分析思路;

    同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据;

    还可根据各种销售指标产生新的透视表。

    2.  商品分析

    商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据,从而产生以分析结构为主线的分析思路。

    主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等,从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。

    通过系统对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整,加强所营商品的竞争能力和合理配置。

    3.  人员分析

    通过对公司的人员指标进行分析,特别是对销售人员指标(销售指标为主,毛利指标、换购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等)的分析,以达到考核员工业绩,提高员工积极性,并为人力资源的合理利用提供科学依据。

    主要分析的主题有,员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量情况等等。

    4.  发展趋势

    与DSS、EIS系统相比,商业智能具有更美好的发展前景。近些年来,商业智能市场持续增长。随着企业CRM、ERP、SCM等应用系统的引入,企业不停留在事务处理过程而注重有效利用企业的数据为准确和更快的决策提供支持的需求越来越强烈,由此带动的对商业智能的需求将是巨大的。

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    商业智能的发展趋势可以归纳为以下几点:

    (1)功能上具有可配置性、灵活性、可变化性

    BI系统的范围从为部门的特定用户服务扩展到为整个企业所有用户服务。同时,由于企业用户在职权、需求上的差异,BI系统提供广泛的、具有针对性的功能。从简单的数据获取,到利用WEB和局域网、广域网进行丰富的交互、决策信息和知识的分析和使用。

    (2)解决方案更开放、可扩展、可按用户定制,在保证核心技术的同时,提供客户化的界面

    针对不同企业的独特的需求,BI系统在提供核心技术的同时,使系统又具个性化,即在原有方案基础上加入自己的代码和解决方案,增强客户化的接口和扩展特性。

    (3)从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展

    这是商业智能应用的一大趋势,即在企业现有的应用系统中,如财务、人力、销售等系统中嵌入商业智能组件,使普遍意义上的事务处理系统具有商业智能的特性。

    考虑BI系统的某个组件而不是整个BI系统并非一件简单的事,比如将OLAP技术应用到某一个应用系统,一个相对完整的商业智能开发过程,如企业问题分析、方案设计、原型系统开发、系统应用等过程是不可缺少的。

    (4)从传统功能向增强型功能转变

    增强型的商业智能功能是相对于早期的用SQL工具实现查询的商业智能功能。应用中的BI系统除实现传统的BI系统功能之外,大多数已实现了数据分析层的功能。而数据挖掘、企业建模是BI系统应该加强的应用,以更好地提高系统性能。ERP系统是典型的OLTP(联机在线处理)系统,BI系统是OLAP(联机在线分析)系统,他们的侧重点不同,有不同的功能和任务。ERP系统用于日常快速有效的处理业务流程,包含了最原始、最明细的单据。

    BI系统做海量业务数据的在线分析,用于产生决策信息和知识,它不仅可以包含明细单据,最重要的是对单据根据决策需求进行汇总分析。

    (5)从传统型BI向敏捷型BI转变

    SAP Business Objects,IBM Cognos, Microstrategy, Oracle BIEE, Microsoft 等比较成熟的 BI 产品占据主要市场。BI的概念最早于1996年Gartner提出。BI在国内也是为人熟知的话题。BI市场在几年前曾经风起云涌,但是随着IT巨头把BI厂商收入囊中,此类市场基本趋于稳定。

    传统BI厂商虽然占据主流,但是其存在先天不足。传统BI解决方案基本是两种思路一种是大数据一体机、另外一种是分布式数据仓库。但是,大数据一体机的总体拥有成本高,大多数企业都无力承受,而分布式数据仓库按流量收费,使用成本不菲,1TB的数据可能就需要几十万。这样的大数据产品,大幅提升了BI应用的整体拥有成本(TCO)。

    现今的BI市场,正在出现一些新的发展方向,而且势头更劲,例如自助式BI。这一领域在美国近两年已经有两家公司QlikTech和Tableau成功上市并进入主流市场,而在中国也出现了敏捷BI厂商。

    相比较其他类型的BI产品,敏捷BI投入成本更低、更加平民化、更加易于操作,让更多的企业客户能以较低的投入享受到最专业的大数据服务。

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