用友华表软件总经理苗峰：激烈竞争时代企业在数据分析基础上展开竞争

      每年的5月份本来不是棒棒娃的销售旺季，但今年，有了商业智能系统之后，根据商业智能系统的销售趋势分析来看却有所不同，棒棒娃的车间主任看到这一趋势后，主动提出应该增加设备。并召开动员会，组织加班生产，提前为销售高峰做了生产准备，这使得棒棒娃面对提前到来的销售旺季从容应对，5月份的销售业绩也自然超过竞争对手。

      正是商业智能使这家年轻的休闲食品公司在行业极度竞争的市场环境下，持续保持了全国牛肉干休闲食品行业第一的位置，而且如今已经从过去单一的牛肉休闲食品转向了多样化的农产品经营模式。

      以数据为导向的做法让棒棒娃公司获得了很大的成功和发展。如今他们依然继续依靠数据分析手段，使自己在市场变革之际乘风破浪，不断获得新的成功，这就是数据的力量。我们知道虽然从单一的数据来看，它只是一个记录，似乎并不代表什么，但通过诸多数据的分析，就可以看出数据背后的故事，而这些数据所推导出的趋势对每个企业而言都是唯一的，运用好这些数据，企业竞争力也将随之而产生。

      事实上，经过多年的发展，综合了数据仓库、联机分析处理工具和数据挖掘等技术的商业智能系统，已经成为影响企业发展的重要工具。无论是中国人，还是中国企业，由于历史的原因，对于“科学思维方法”都不是很在行，记得胡适先生曾写过一篇《差不多先生传》，就是指责中国人没有科学的思维方法，做事情常采取“差不多“的原则。而商业智能系统正是改变中国人传统思维方式的工具之一。

      未来几年，在激烈的竞争环境下，中国企业对科学的企业管理方法的需求会更为强烈，商业智能工具不但让中国企业保持业绩增长，同时也会对中国企业的管理模式形成更为深远的影响，科学思维方法的形成让中国人不再是一个个“差不多“先生。

      从企业信息化角度来看，回顾过去的2010年，商业智能、CRM等的应用开始呈上升趋势。由于中国企业的业务变化快，以及集团化经营越来越多，企业对于决策分析系统的需求也越来越迫切。

      那么未来，从市场需求、产品技术角度来看，商业智能将呈现出什么样的发展趋势呢？商业智能的发展又将为广大的合作伙伴带来什么样的机遇呢？

      从市场需求角度来看：

      一、商业智能成为企业新的信息化应用软件。从全球来看，目前商业智能市场已经超过ERP和CRM市场成为最具增长潜力的领域，据《计世资讯》统计，商业智能市场每年以30%以上的速度增长；

      二、商业智能不再仅是高层管理者的专利，而是逐渐走向全员BI。也就是说商业智能系统将让其他各业务系统更加智能。商业智能系统通过不同的主题，如财务、人力资源、销售、供应链等，辅助不同业务方向的人做出科学决策。

      三、“以终为始“的方向梳理业务流程。过去商业智能系统一直是在其他业务系统应用之后再构建，但在新的阶段，一些客户打破了这一传统思路，他们以商业智能的理念来梳理其他业务系统的流程，在他们看来这样的流程反而更加顺畅，当数据量积累起来之后就可以进行数据分析。

      从产品和技术角度来看：

      一、按列存储技术迅速发展，逐渐成为数据仓库产品的主流；

      二、分布式存储和NOSQL数据库技术不断发展并被应用于数据仓库，实现可扩展的海量数据存储及高性能查询；

      三、随着云计算的发展与广泛应用，BI产品的云化、SaaS BI也自然是大势所趋；

      四、移动互联网时代已经到来，移动BI迅速发展，实现随时随地的数据查询与分析，“云计算+移动客户端”模式将成主流。

      五、文本分析及语义查询技术将进一步发展，以适应互联网上日益膨胀的非结构化数据；

      六、多点触控、手势识别等新的UI技术让BI客户端的用户体验越来越好、越来越炫。

      从合作伙伴角度来看：

      一、有助于新客户挖掘。在产品日益同质化的今天，寻求差异化竞争成为客户核心诉求之一，这就要求IT企业在信息应用基础上，充分考虑企业的个性化应用，而体现企业个性化应用是商业智能系统的优势所在，利用数据挖掘来实现企业经营创新成为企业创新的一个思路，这也是为何很多ISV和SI在解决方案中融入商业智能系统的原因之一。

      二、有助于老客户经营。随着信息化的发展，大部分企业或多或少的使用了信息化工具，因而新客户的数据越来越少，因此老客户的经营就变得异常重要，事实上老客户的价值一般会胜过经营一个新客户。要想让老客户不流失，就需要不断有新产品满足老客户的需求，提升老客户的应用体验。

      三、烂尾项目润滑剂。ERP的一些项目因为种种原因被搁置，或不能继续下去，有了商业智能系统之后，可以让这些项目得以延续，因为过去ERP中不能解决的问题，可以通过商业智能来实现。比如跨帐套等问题都可以通过商业智能来解决。

      事实上，很多著名的公司，例如宝洁、宝钢、亚马逊等，这些我们熟悉的公司有两个共同点：一方面，他们都是在数据分析能力的基础上与其他企业展开竞争；另一方面，他们都是行业中的佼佼者，当然这两个特点不是毫不相关的。