BI项目如何才能走出“失败怪圈”

　　很多企业的BI项目都以失败而告终，这一方面由于高层决策者认为上了BI项目后并没有得到期望的结果；另一方面也与决策者对BI的价值认识不足有关。其实，BI是个系统工程，并非多投钱就能解决问题，而是需要企业观念、流程的转变。

　　问题

　　如果你到美国的一些超市买东西，你很可能碰到这样的情况：当你采购了一车的商品走进结算通道时，售货员用条码扫描器扫描了你所有的商品后，往往先友好地询问你：“我们这里有一种一次性纸杯正在促销，位于F6货架上，您要购买吗？”

　　此时的你可能十分惊奇，因为你恰好要买纸杯，只是没有找到罢了。同时心里暗自嘀咕：”她怎么知道我刚好要买纸杯的？”

　　其实，这并非超市里普通的促销活动，售货员的语出惊人完全是由于后台计算机系统将早早算好的答案显示在计算机显示器上：根据你购物车中有餐巾纸、大可乐、沙拉的情况判断，你有86%的可能性需要买一次性纸杯，而售货员只是照本宣科罢了。

　　如今，随着信息化的发展，企业的信息资源也日益丰富。作为一位CIO，也许你经常会发现，企业内部的数据、信息已经非常丰富，但似乎这些资源并没有得到有效利用，最多只是用来制作报表。也许你的主管经常会意地向你询问一些这样的问题，如：下一季度公司的销售业绩会增加多少?目前我们的目标客户有哪些新的需求?我们现有的数据中，有哪些会成为未来我们的潜在客户？对这些问题，你无一例外地都需要进行大量的数据分析才能给出答案。

　　或许你的企业已经对信息数据进行过一些分析，但是在分析的过程中也是麻烦重重。你可能经常要从操作系统里面查询数据，这样不仅查询速度慢，而且由于操作系统中数据字段设计存在的局限，数据分析维度十分缺乏。分析人员经常要把数据从系统中导出来，用EXCEL进行人工分析，从众多的数据中找出其中的关联性，而这些工作大多需要富有经验的分析人员才能够完成。

　　尽管分析人员辛辛苦地进行了劳动，但分析的结果在很多时候却并不能让领导满意，因为他们面对枯燥、单调的数据，很难了解其中的价值。汗水浇灌的分析结果，却因缺乏生动、富有表现力的展示而被领导否决。

　　解决

　　其实上述问题利用BI(商业智能)都能迎刃而解。BI简单地来说就是将企业现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智决策的业务工具。

　　据上海家化副总经理王茁介绍，早在2004年，上海家化就已经应用BI进行了数据分析，帮助企业在市场销售中制定合适的策略。目前，上海家化主要利用BI进行销售的多维分析。例如：关于家化的名牌产品六神沐浴露，上海家化可以通过BI分析出一年中哪些时间的销售情况比较好、哪些地区(华东区、华北区等)甚至省份、城市的销量比较大、在这个地区哪一款的沐浴露卖的比较好、现代大型卖场和传统的批发渠道哪一条渠道消化了更多的商品等结论，这些都是上海家化利用BI进行数据分析的直接表现。

　　农业银行由于自身发展的需要，早在1999年就应用BI技术为其服务。虽然经过了近10年的发展，但是现今BI应用的程度并没有当初预想的那样理想。

　　目前，BI在农业银行还主要被用来表现数据，例如：银行会分析出目前不良贷款在总贷款中占有多大的比例，具体是哪些客户;今年的利润计划是10个亿，距离年底完成这一目标还有多大的距离等内容的分析，而并未达到深入分析、挖掘数据的程度。

　　据农业银行总行大客户部经理王介绍，BI还仅仅局限在服务银行内部的决策、管理上，还没有大规模地应用到实际的业务、销售中。

　　价值

　　在王茁看来，利用BI来分析数据最主要的好处就是使数据在存储上独立于操作系统，不占用操作系统的空间;此外，分析数据的灵活度、精确度要远远高于普通软件。

　　农业银行的王认为，BI的强势在于数据建模，它可以将数据分析的结果直观展示给人们。通过BI，银行可以精确地对内部人员进行绩效考核，例如可以精确计算出柜台人员一年完成多少比交易，从而衡量出他们的工资、奖金分别是多少。尤其能够精确地计算出每一个柜台人员的工作量，如果有位客户要存1000元，可能这1000元全部是1角的，那么无形中柜台人员的工作量就增加了，但这无法在现金交易的账面中反映出来。而利用BI就可以清晰地了解到每一名员工的实际工作量。

　　BI可以给高层管理者更直观的分析结果，便于理解。利用多维立体图能够很好地分析出众多不同类别数据间的关系，展示手段更加丰富。

　　挑战

　　其实BI的好处显而易见，很多企业也认识到了BI的作用。但是实际应用中BI的失败率仍然很高。

　　王茁说：“BI是一个系统工程，并非只靠钱就可以实现，更多的要靠企业观念流程的更改。如果观念、流程设计不合理，BI的潜在价值无法发挥出来。”企业的信息化建设是一个动态发展的过程，由于历史原因，过去基础数据不健全是一个十分普遍的现象。企业的决策要依靠数据，业务人员利用BI的结果进行业务分析，但是很多时候，由于信息系统不健全，没有大量的数据来进行大规模的分析。即便解决了底层数据库的问题，数据的质量也参差不齐。数据不完整、标识不统一的现象十分普遍。

　　农业银行的王这样讲道：“很多时候发现很难用BI来分析，由于数据源的不一致，经常造成把多个数据串起来，发现仍然无法进行分析，因为数据不完整、不统一。”他指出，“数据是生命，应用是生命之源。”的确，数据对一个企业来说是生命，但是企业如果没有将数据有效地利用，转化成业务语言，那么即使有再丰富的数据也是徒劳。

　　上海家化的王茁甚至这样来形容BI，“BI是一个锦上添花的东西，它不同于ERP，ERP好比人有无四肢一样重要，而BI好比人的大脑，决定人有多聪明。”也许ERP对企业来说是生死攸关的，人离开了四肢就无法生活。但是人对聪明的要求就不一定那么高了，聪明的程度也是各有差异。

　　BI的本质和基础是对数据的分析，但由于过去的传统观念，一些业务部门对BI的支持未必到位，甚至人们已经习惯于数据的不健全。在数据的准确性、完整性、及时性上给BI带来了很大的挑战。

　　王茁举例道，如上海家化的六神沐浴露，有袋装的，也有瓶装的，但是在BI的数据里就没有显示出是什么样的包装，只是显示出不同类型的沐浴露，数据的完整性存在问题。或许企业在上ERP的时候就应该建设一个智能化的ERP，当ERP的信息转换到BI的时候，会在维度上给数据增加很多信息、附加很多说明，利于BI进行多维分析，尤其是寻找出众多数据间的关联性。此外，数据的准确性也成为BI发展的一大障碍，不同部门对同一数据有着不同的定义，或者说是口径的不同，经常造成反复核对数据的信息。信息的及时性也存在问题，数据不能实时传送。

　　多年来，人们始终讨论BI的投入与产出的问题，究竟BI是否有价值，也是仁者见仁、智者见智。在农业银行的王看来，“当初总行营业部花了3000多万元来建设BI，而实际的应用结果并没有当初设想的那样理想。”其实很多时候，大家在上BI项目，盲目追求大而全，投入过大，产出慢，收效低，人们心理落差感也会增加。大而全的BI适合超大型企业来做，而且具有一定的经济实力。一般的企业BI应当条块化进行，从某一个具体的系统开始，用比较基础的工具反而能够看得见实效。

　　“BI本质上是一个业务问题，并非技术问题。”王茁反复强调道。BI收效慢的很大原因在于人们把BI当做一个技术工具，在业务上没有真正应用起来，企业的流程上也存在一定问题，造成很多BI项目以失败告终。此外，BI如果单独由CIO来推行的话很难成功。因为CIO只能解决的是技术上的问题，如决定使用哪一家的软件、如何来实施BI等，但是业务部门如何来应用BI，CIO无法控制。