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BI从分散到整合

2008-10-21

由于各种商业智能工具分布在不同厂商的软件中,经常会由此产生的一系列问题,例如,维护成本、培训成本高,各系统交互性差,信息的完整和准确性难以保证。例如一些汽车制造商销售数据存放在SQL Server数据库中,产品零件数据存放在Oracle数据库中,客户质保信息保存在文本文件中。那么,如何对销售情况和产品质量以及客户满意度进行分析呢?

对于大多数制造商来说,出现这类问题比较普遍。对于这种情况,SAS提供以下解决方案:

首先,使用ETL工具进行数据整合,建立数据仓库。SAS提供对各种数据库的连接组件,进而对数据进行各种操作:数据转换、清洗、缺失值的分析处理等等。对于诸如Word文档类的非结构化文件,用文本挖掘工具将其转为结构化数据再进一步分析。

数据的质量决定着决策分析的准确性和可信度,据业内经验统计,此阶段所占项目时间通常在60%以上,因此也是项目成败的关键所在。在这里提醒用户,在选择BI厂商时,应该综合考量BI厂商的数据整合能力,对数据质量的控制能力,实施队伍的人员素质,以及流程的易操作性和日后可维护性等。

其次,应用分析。数据经过整理后,定义在元数据储存库中,可以被各种分析工具访问。进行数据挖掘分析,产生的数据模型及分析结果可以进行注册或发布到网页上;数据模型可以被其他的工具访问,作为进一步分析的基础或产生相关数据作报表分析。一般,质保分析方法能够提供控制图、趋势图、帕累托分析、时间序列分析等十多种质量控制方法,可以帮助企业了解客户,合理预测和分配售后维护的资源,包括人力和备件资源。

最后,结果展现。质保分析,数据各种统计报表可以经过定义发布频道发布到软件厂商的Portal中或者发布到用户已有的门户网站上。

可能有读者不禁会问这么一个问题:上面的质保分析只会影响保修相关的某个部门吗?当企业通过大量的历史数据发现一些规律,比如某种零配件存在隐患时,则企业的库存、采购、供应商等环节都需要更新,相应的流程需要重新优化,那么企业如何才能有效地处理这些问题呢?这里介绍SAS的理念:帮助企业建立一个BI的运行中心,从而统筹企业信息资源,在企业各部门间整合并共享商业智能带来的战略决策利益。

如果说EIP(企业智能平台)是技术平台的搭建,那么BICC(商业智能运行中心)则是在此平台之上的运筹管理。由于BICC具备的战略性使命,它对企业的技术和业务功能进行有效整合,还向首席财务官、首席信息官甚至是首席执行官等高层管理人员直接报告工作。

更为重要的是,BICC成为企业结构的组成部分,它必须有来自IT和业务部门的代表,其组织形式将依赖客户的组织和具体情况:可以是实体的,也可以是虚拟的。

SUB-Zero和Wolf的产品可靠性主管David Bien如此评价:“在保修索赔之前,我们可以利用统计分析功能探测出是否会出现相关问题。所以我们甚至可以在大量产品送到客户之前,更为快速地发现和解决相关问题”。显然,这种预测性的分析,其结果必然不会仅仅影响某一个部门,它会影响到财务管理,供应链管理,客户关系管理以致企业绩效管理。因而强有力的统筹规划,是使决策取得最大效益的保证,这也是成立BICC的价值所在。

同时,笔者认为,作为战略决策运用的商业智能,其实施必然也需要一个战略级别的架构。从EIP到BICC的战略规划过程中,SOA的成熟应用,必将起到一个重要的桥梁纽带作用。由此产生EIP-SOA-BICC的企业战略级架构,从而推动BI的健康发展!

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