黃朝毅 曾楨

[摘要]主要簡(jiǎn)述了我國(guó)商務(wù)智能的發(fā)展歷程和商務(wù)智能給中小企業(yè)帶來(lái)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，并針對(duì)國(guó)內(nèi)外幾款新型敏捷商務(wù)智能軟件進(jìn)行對(duì)比分析，在此基礎(chǔ)上對(duì)商務(wù)智能的未來(lái)進(jìn)行了展望。

[關(guān)鍵詞]商務(wù)智能;企業(yè)管理;分析系統(tǒng)

[中圖分類號(hào)]F27[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

1 商務(wù)智能的基本概念及其應(yīng)用價(jià)值

在企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的今天，信息化已經(jīng)成為了企業(yè)的必然選擇。商務(wù)智能（Business Intelligence，BI）是一個(gè)技術(shù)集合概念，它包括了許多復(fù)雜的技術(shù)手段。其中，最主要的技術(shù)包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘手段以及最終的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)?，F(xiàn)代商務(wù)智能的概念已經(jīng)不只局限于一系列的復(fù)雜技術(shù)的集合，而開始真正向面對(duì)企業(yè)管理，并輔助企業(yè)管理者決策進(jìn)行轉(zhuǎn)變。

2 商務(wù)智能的在我國(guó)的發(fā)展歷程

商務(wù)智能的出現(xiàn)是一個(gè)逐步演變的過程，在過去的幾十年間，它經(jīng)歷了很多個(gè)發(fā)展階段，最終成為今天的商務(wù)智能。商務(wù)智能技術(shù)在20世紀(jì)末期開始進(jìn)入我國(guó)，縱觀我國(guó)商務(wù)智能的發(fā)展歷程，大致可分為如下三個(gè)階段。

2.1 20世紀(jì)末期

早在20世紀(jì)80年代，國(guó)外就已經(jīng)開始出現(xiàn)經(jīng)理信息系統(tǒng)（Executive Information System， EIS），它是商務(wù)智能的的雛型，其包括多維分析報(bào)表，預(yù)測(cè)與預(yù)報(bào)，多維分析報(bào)表等功能。而此時(shí)，我國(guó)多數(shù)傳統(tǒng)及小微企業(yè)因?yàn)槿狈?shù)據(jù)系統(tǒng)的支持，還處于手工分析階段，僅僅依靠傳統(tǒng)的Excel完成數(shù)據(jù)分析，能做的分析十分有限。20世紀(jì)末期，商務(wù)智能技術(shù)開始進(jìn)入我國(guó)，部分IT人才開始從事商務(wù)智能領(lǐng)域的探索與實(shí)踐。

2.2 2000～2013年

經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間的鋪墊，2000年開始，我國(guó)商務(wù)智能市場(chǎng)開始進(jìn)入快速發(fā)展時(shí)期。2005年至2010年期間，國(guó)內(nèi)最先開始使用的是金融、保險(xiǎn)、銀行、電信、電網(wǎng)、醫(yī)療為主的大客戶群體，他們最早上線了適應(yīng)自己業(yè)務(wù)的應(yīng)用系統(tǒng)，類似于企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）、客戶關(guān)系管理（CRM）、辦公自動(dòng)化（OA）、醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）等。

商務(wù)智能開始為國(guó)內(nèi)的政府、金融機(jī)構(gòu)以及大型企業(yè)提供日常分析報(bào)告，企業(yè)的數(shù)據(jù)資源整合能力得到了大幅提升。但由于傳統(tǒng)商務(wù)智能產(chǎn)品成本高、實(shí)施周期長(zhǎng)、使用難度較大等原因，用戶期望與傳統(tǒng)商務(wù)智能的實(shí)際應(yīng)用開始出現(xiàn)矛盾，從2013年開始傳統(tǒng)商務(wù)智能開始衰退并且進(jìn)入快速調(diào)整期，多個(gè)新型自助式商務(wù)智能廠商開始涌現(xiàn)。

2.3 2014年至今

2014年開始整個(gè)市場(chǎng)和商務(wù)智能成長(zhǎng)的主要特點(diǎn)就是傳統(tǒng)BI開始向敏捷BI的轉(zhuǎn)型，可視化數(shù)據(jù)分析、自助式商務(wù)智能（Self-BI）集中在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)出現(xiàn)，商務(wù)智能開始轉(zhuǎn)變?yōu)橐詷I(yè)務(wù)人員為中心的自助式數(shù)據(jù)分析方向發(fā)展。

隨著IT信息化系統(tǒng)建設(shè)的成本越來(lái)越低，和越來(lái)越多的中小型企業(yè)也逐步重視起自己IT應(yīng)用系統(tǒng)的建設(shè)和發(fā)展，這一時(shí)期商務(wù)智能開始逐步走向中小企業(yè)市場(chǎng)。

一方面，一些稍具規(guī)模的中小企業(yè)開始上線了各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)，自從業(yè)務(wù)系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)，傳統(tǒng)手工作坊式的紙質(zhì)的數(shù)據(jù)記錄逐步被拋棄，業(yè)務(wù)系統(tǒng)開始源源不斷地生產(chǎn)數(shù)據(jù)，中小企業(yè)開始對(duì)數(shù)據(jù)分析有了需求。另一方面，由于云計(jì)算技術(shù)的普及與大數(shù)據(jù)的推廣，使中小企業(yè)商務(wù)智能技術(shù)成本大幅降低，外部數(shù)據(jù)的獲取更為便捷，中小企業(yè)開始迫切想利用商務(wù)智能技術(shù)來(lái)參與自己的經(jīng)營(yíng)決策，謀求更多企業(yè)利潤(rùn)。于是，眾多BI廠商開始將中小企業(yè)視為新一輪的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)，如上圖1我國(guó)商務(wù)智能發(fā)展簡(jiǎn)史所示。

3 中小企業(yè)面對(duì)商務(wù)智能的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

現(xiàn)代商務(wù)智能已經(jīng)開始著眼于為企業(yè)戰(zhàn)略的制定提供支持，隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈，中小企業(yè)也開始進(jìn)入高速成長(zhǎng)階段。商務(wù)智能通過優(yōu)化企業(yè)的產(chǎn)供銷流程，進(jìn)一步達(dá)到影響企業(yè)績(jī)效、控制企業(yè)成本的目的，為中小企業(yè)的經(jīng)營(yíng)發(fā)展帶來(lái)了機(jī)遇。

首先，在營(yíng)銷方面，企業(yè)可以制定最佳的營(yíng)銷策略，利用商務(wù)智能技術(shù)構(gòu)建一個(gè)適宜的商業(yè)模式，結(jié)合客戶關(guān)系管理（CRM），把客戶放在核心地位，從而提高產(chǎn)品銷量。

其次，在企業(yè)運(yùn)營(yíng)與成本控制方面，商務(wù)智能支持企業(yè)財(cái)務(wù)戰(zhàn)略與資源配置的算法，支持企業(yè)預(yù)警與風(fēng)險(xiǎn)管理的算法，支持預(yù)測(cè)分析和動(dòng)態(tài)利潤(rùn)管理的優(yōu)化算法，支持存貨最優(yōu)批量經(jīng)濟(jì)訂貨、企業(yè)物流成本最優(yōu)的規(guī)劃算法，通過一系列的算法，可以提高中小企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管控能力，有效地控制企業(yè)的成本費(fèi)用，最終提升企業(yè)利潤(rùn)。

最后，商務(wù)智能還可以提升中小企業(yè)的洞察力，信息來(lái)自企業(yè)內(nèi)外部，有有序的信息，也有無(wú)序的信息。商務(wù)智能幫助企業(yè)管理者整合企業(yè)大量堆積的信息，并且可以高速便捷的訪問信息和使用信息，加快企業(yè)的決策過程，預(yù)測(cè)市場(chǎng)變化，通過內(nèi)外部信息結(jié)合及時(shí)改變企業(yè)的營(yíng)銷策略。

中小企業(yè)運(yùn)用商務(wù)智能的益處顯而易見，但由于中小企業(yè)業(yè)務(wù)靈活多變、專業(yè)人才缺失、資金成本有限、抗風(fēng)險(xiǎn)能力差等原因，在過去的幾十年間傳統(tǒng)商務(wù)智能一直無(wú)法走近中小企業(yè)市場(chǎng)。伴隨著云計(jì)算技術(shù)的推廣與大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，商務(wù)智能的發(fā)展發(fā)生了質(zhì)變。傳統(tǒng)BI的弊端開始凸顯，新型BI開始進(jìn)入高速發(fā)展期，新型商務(wù)智能由于與傳統(tǒng)商務(wù)智能相比具有各種優(yōu)勢(shì)，迅速進(jìn)入中小企業(yè)市場(chǎng)。

首先，傳統(tǒng)商務(wù)智能的成本過高。這不僅包括產(chǎn)品的開發(fā)成本，還有一系列后期的運(yùn)維費(fèi)用。過高的相關(guān)硬件費(fèi)用、咨詢服務(wù)以及培訓(xùn)成本，使很多中小企業(yè)望而卻步。而新型商務(wù)智能則更為廉價(jià)，用戶不需要進(jìn)行整套系統(tǒng)方案的購(gòu)買，僅需著眼于某一重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域。

其次，傳統(tǒng)商務(wù)智能的項(xiàng)目實(shí)施周期過長(zhǎng)，由于考慮到系統(tǒng)的可擴(kuò)展性以及查詢性能的優(yōu)化，傳統(tǒng)商務(wù)智能對(duì)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)較為復(fù)雜和嚴(yán)密，有的設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)達(dá)數(shù)月甚至以年來(lái)計(jì)算。新型商務(wù)智能，對(duì)于前期建模的要求已不再這么高了，在后期性能的優(yōu)化方面也十分便捷，故而大大縮短了項(xiàng)目周期，節(jié)省了人力成本，有的項(xiàng)目甚至可以快速到以日、周來(lái)計(jì)算。

再次，實(shí)現(xiàn)新型敏捷的商務(wù)有個(gè)必不可少的大前提，就是計(jì)算能力要有幾十倍甚至幾百倍的提升，才能讓計(jì)算和交互完美完成。這個(gè)問題，云計(jì)算在技術(shù)上能夠給予我們很大的幫助。

最后，傳統(tǒng)商務(wù)智能在過去往往被企業(yè)“束之高閣”，很多企業(yè)并未真正利用商務(wù)智能工具。這是因?yàn)槠髽I(yè)缺乏專門的商務(wù)智能人才，以往企業(yè)需要專門對(duì)員工進(jìn)行學(xué)習(xí)和培訓(xùn)，但效果往往并不理想并且還增加了系統(tǒng)的建造成本。新型商務(wù)智能已經(jīng)開始由IT驅(qū)動(dòng)逐步走向業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)。IT負(fù)責(zé)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)架構(gòu)的整理和接口開放維護(hù)，業(yè)務(wù)人員自行進(jìn)行快速的可視化分析和報(bào)表分析維護(hù)，自助式BI分析已經(jīng)成為常態(tài)，業(yè)務(wù)人員可以獨(dú)立地完成業(yè)務(wù)分析。

相對(duì)于傳統(tǒng)商務(wù)智能的種種弊端，新型敏捷商務(wù)智能采用輕量級(jí)建模方式，迅速響應(yīng)需求變更，用戶可以通過簡(jiǎn)單的操作方式實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)的分析及展現(xiàn)?；诖?，新型敏捷BI更貼近與中小企業(yè)對(duì)商務(wù)智能的實(shí)際需求，必將對(duì)中小企業(yè)的管理產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。本文接下來(lái)將對(duì)當(dāng)適用于中小企的三款國(guó)內(nèi)外知名商務(wù)智能軟件進(jìn)行對(duì)比分析。

4 大數(shù)據(jù)時(shí)代三款敏捷商務(wù)智能工具分析

4.1 Tableau

Tableau是桌面系統(tǒng)中最簡(jiǎn)單的商業(yè)智能工具軟件，如圖2三款敏捷商務(wù)智能軟件所示，用戶只需要簡(jiǎn)單配置，運(yùn)用最簡(jiǎn)單的托拉拽方式，就可以做出數(shù)據(jù)分析，連續(xù)6年在Gartner分析和商業(yè)智能魔力象限中被評(píng)為領(lǐng)導(dǎo)者。Tableau所支持的數(shù)據(jù)源多達(dá)上百種，具有靈活的云部署，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、Web應(yīng)用、Tableau的分析即服務(wù)，用戶可以靈活地應(yīng)用現(xiàn)有資源。

但遺憾的是Tableau在OLAP（聯(lián)機(jī)分析技術(shù)）數(shù)據(jù)處理性能方面體驗(yàn)較弱，Tableau的數(shù)據(jù)更為扁平化，使用的是詳細(xì)級(jí)別的表達(dá)式LOD進(jìn)行復(fù)雜運(yùn)算，是對(duì)操作界面的一個(gè)有效補(bǔ)充，但并未形成一個(gè)完整的函數(shù)體系。

4.2 Microsoft Power BI

Power BI作為當(dāng)今市場(chǎng)上價(jià)格最低的BI解決方案之一，近幾年的市場(chǎng)占有率實(shí)現(xiàn)了持續(xù)且強(qiáng)勁的增長(zhǎng)[13]。伴隨著Microsoft清晰且富有遠(yuǎn)見的產(chǎn)品路線以及對(duì)垂直行業(yè)的延伸，客戶對(duì)Power BI的關(guān)注度及接受度均顯著提高。

在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方面，Power BI的這個(gè)步驟和Excel+Power query類似，如果使用者有Power query的使用經(jīng)驗(yàn)，用戶掌握Power BI的速度會(huì)更快。另外，Power BI 更適合與excel、Office 365、Azure和SQL Server一起使用，對(duì)于SQL Sever方面，Power BI的擴(kuò)展性與性能也一直在不斷的提升。

4.3 阿里云——數(shù)加Quick BI

Quick BI是阿里巴巴集團(tuán)旗下的商務(wù)智能產(chǎn)品，最早起源于阿里巴巴企業(yè)自身對(duì)于數(shù)據(jù)分析的需求。目前，越來(lái)越多的企業(yè)開始將企業(yè)數(shù)據(jù)上傳至云，Quick BI不僅支持多種數(shù)據(jù)源，并且還可以整合云端數(shù)據(jù)庫(kù)和本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)的需求，方便統(tǒng)一調(diào)度。

Quick BI在可視化方面，不僅僅支持各種數(shù)據(jù)圖表方式的展現(xiàn)，更擁有類似Excel的電子表格功能，具體如表1所示，可以更為貼切地展現(xiàn)復(fù)雜的中國(guó)式報(bào)表。

綜上所述，當(dāng)下三款新型敏捷商務(wù)智能軟件各有所長(zhǎng)，單個(gè)軟件并未占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。Tableau由于其易用性，用戶上手較快，適合缺乏經(jīng)驗(yàn)的用戶使用，可以通過短期的學(xué)習(xí)快速開發(fā)可視化報(bào)表，并且在可視化圖表方面，Tableau的展現(xiàn)方式和圖表類型更為豐富靈活。Power BI擁有強(qiáng)大的模型和計(jì)算能力，在數(shù)據(jù)的萃取、轉(zhuǎn)置、加載（Extract-Transform-Load，ETL）方面更為出色，但掌握數(shù)據(jù)分析表達(dá)式（Data Analysis Expressions，DAX）并不容易。Quick BI由于其開發(fā)方是中國(guó)本土技術(shù)公司，更為了解中國(guó)市場(chǎng)的需求，在數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式上能夠提供更貼合中國(guó)市場(chǎng)的中國(guó)式報(bào)表，且Quick BI屬于阿里云旗下產(chǎn)品。中國(guó)市場(chǎng)阿里云用戶眾多，旗下產(chǎn)品體系豐富，使用Quick BI大大增強(qiáng)了用戶使用的一體化，數(shù)據(jù)更便于獲取和調(diào)度。

5 未來(lái)商務(wù)智能的發(fā)展趨勢(shì)

近些年來(lái)，商務(wù)智能市場(chǎng)持續(xù)增長(zhǎng)。企業(yè)不再停留在事務(wù)處理過程，而注重有效利用企業(yè)的數(shù)據(jù)。為準(zhǔn)確和更快的為決策提供支持，由此推動(dòng)了對(duì)商務(wù)智能工具往更強(qiáng)大的方向發(fā)展。商務(wù)智能的發(fā)展趨勢(shì)可以歸納為以下幾點(diǎn)。

5.1 云端化部署將成為主流方向

云計(jì)算現(xiàn)正方興日盛，云計(jì)算的功能極其強(qiáng)大，以支持云為基礎(chǔ)的商務(wù)智能軟件將成為未來(lái)發(fā)展的主流方向。盡管BI向云遷移的過程中仍然面臨許多的挑戰(zhàn)，但隨著越來(lái)越多的企業(yè)將其業(yè)務(wù)應(yīng)用置于云端，“在云中部署B(yǎng)I”已不是一個(gè)可望不可及的理想目標(biāo)。至今為止，Microsoft、IBM、Oracle等BI廠商，已經(jīng)開始發(fā)布支持云計(jì)算的BI平臺(tái)。

5.2具備輕量級(jí)的數(shù)據(jù)處理能力

可視化分析工具需要具備一些簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)預(yù)處理能力，商務(wù)智能的關(guān)鍵是從許多來(lái)自不同的企業(yè)的系統(tǒng)數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進(jìn)行清理，以保證數(shù)據(jù)的正確性，可見ETL功能，對(duì)于商務(wù)智能是一個(gè)至關(guān)重要的過程。很多企業(yè)的數(shù)據(jù)處理主要由IT部門負(fù)責(zé)，但業(yè)務(wù)人員同樣也需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理，所以搭配輕量級(jí)的ETL功能，可以讓業(yè)務(wù)人員自助完成一些基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作。

5.3 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)在商務(wù)智能中的創(chuàng)新

人工智能（Artificial Intelligence，AI）和商務(wù)智能，在很長(zhǎng)一段時(shí)間里，他們?cè)诓煌念I(lǐng)域各自發(fā)揮作用。隨著以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心的方法逐漸開始推廣，這兩個(gè)概念開始慢慢出現(xiàn)了融合。使用自然語(yǔ)言搜索來(lái)幫助管理人員更快地調(diào)查企業(yè)信息、執(zhí)行分析和定義業(yè)務(wù)計(jì)劃的系統(tǒng)，具有很大的市場(chǎng)潛力。大數(shù)據(jù)時(shí)代，大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)開始涌現(xiàn)，以往的數(shù)據(jù)洞察需要靠人，靠拖拽數(shù)據(jù)、鉆取數(shù)據(jù)交互分析獲得，但在以后有了更多的方式—機(jī)器洞察、智能洞察。

6 結(jié)語(yǔ)

科學(xué)技術(shù)總是處于不斷的變化發(fā)展之中，計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)更是如此。當(dāng)前，數(shù)據(jù)資產(chǎn)已經(jīng)成為企業(yè)的一項(xiàng)重要資產(chǎn)，企業(yè)是否能合理的運(yùn)用商務(wù)智能技術(shù)，與企業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀和企業(yè)對(duì)于信息化的態(tài)度有關(guān)。當(dāng)下，數(shù)據(jù)的獲取和利用已經(jīng)開始變得便捷與迅速，企業(yè)還是應(yīng)當(dāng)開始關(guān)注如何利用好數(shù)據(jù)資源。商務(wù)智能技術(shù)和數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的不斷成熟，使越來(lái)越多的企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)環(huán)境中獲益。新型敏捷商務(wù)智能軟件由于其方便在web上架構(gòu)，且部署、安裝、運(yùn)維成本都較為低廉，開始逐步取代傳統(tǒng)BI和自建BI。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)和AI技術(shù)的發(fā)展，商務(wù)智能體系將加完善，形成更為豐富嚴(yán)密的企業(yè)智能評(píng)價(jià)體系，最終為企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中提供最科學(xué)準(zhǔn)確的戰(zhàn)略建議，實(shí)現(xiàn)企業(yè)利潤(rùn)最大化。

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