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不该沉默的BI

刘磊 2004/08/17

IBM亚太区软件集团商业智能（BI）总经理 尹丹岭

　　“湖水已经平静了太久，是该让它泛起波澜的时候了。”走马上任不久的IBM亚太区软件集团商业智能（BI）总经理尹丹岭如是说。半年前，正是BI炒得火热的时候。据Meta Group统计，企业数据仓库和商业智能市场已达到40亿美元，并有望在2008年底增长至100亿美元。国际上，BO、BRIO、Hyperion等BI巨头并购事件不断，在中国市场，他们也是动作频频。甚至有人大胆预言：“ERP之后，我们将会迎来BI和BPM的时代。”然而半年来，被寄予厚望的BI，却没有像人们所期望的那样火起来，反而渐渐陷入了沉默，直到IBM在全国六城市举办“IBM DB2商业智能行业解决方案巡展”，决心再次吹响BI前进的号角，我们才又一次听到了BI久违的声音。

　　预知不可预知的商业问题

　　BI是什么?BO公司在解释BI的定义时举了个例子：您正面临一个不可预知的商业问题，作出准确的决定将增加利润，反之将减少利润。现在您正需要准确的信息，这恰是BI软件能提供的。它挖掘贵公司的数据库和操作系统中的数据，提供及时可控的信息，所有都取决于您的商业目标和规则。

　　IBM的亚太区BI总经理尹丹岭也认为：“目前，很多企业面临海量资料繁杂无序而感到无助与苦恼。很多企业的CEO、CIO们都普遍认识到，应该把资料财富兑现成企业效益，以提升企业决策效力；即通过实施商业智能，将如同散沙的资料源，统合成一盘全局，从而降低商业成本和提升业务发展动力。

　　“BI是一种手段、一种辅助工具、一种让你想做又能做得更快而采用的手段。”北大青鸟商业智能部的姜荣治总经理表示。这决定了BI与具有明显行业特征的ERP不同，它是一个各个行业都要涉及的话题。

　　在中国，多年来在各个行业内积累了大量的业务数据，但他们却大多处于沉睡状态，无法得到“智能”的应用。BI的出现，终于可以挽救这些“沉睡的数据”。

　　由此看来，BI对于处在激烈市场竞争中，并纷纷面临转型期，为如何制定长期企业战略和短期决策而大为头疼的国内企业来说，正是“求之不得而辗转反侧”。但为何不该沉默的BI在经历了一段市场喧嚣以后，却渐渐陷入了平静？

　　技术不是问题

　　“业务部门与IT部门在确定商业智能需求时不能进行有效合作；传统业务系统很难适应商业智能应用快速发展的需求。这是企业在实施商业智能时遇到的两大难题。”IBM的尹丹岭一语道破天机。

　　虽然目前国内已有不少用户一定程度上实施了商业智能的项目，但在项目实际实施过程中，大多数的用户确实遇到了两个方面的困难。首先是在确定商业智能需求方面，业务部门与IT部门的有效合作一直是一个较大的难题。BI的需求应该由业务驱动，业界早已为此达成共识，因此业务部门的有效参与是商业智能项目成功与否的重要前提。但是在实际项目中，往往由于业务部门和IT部门所使用的是不同的业务语言，各说各话、互相扯皮。一方面，业务部门尽管有较明确的需求，但他们苦于不了解IT架构，难以用IT部门所需要的语言来进行描述，这常常导致IT部门认为业务部门所提的商业智能需求太浅，仅仅停留在自动化报表处理的层次；另一方面，IT部门由于其业务的局限性，难以站在全局洞察业务间的相互关系，他们不可能，或者说很难独立去创造需求。

　　另一方面的困难，则与商业智能系统的特性相关。与传统业务系统不同，商业智能需要集成多个系统的综合数据，并保存多年，在其数据仓库所需管理的数据量及数据处理的复杂性方面都是传统业务系统所难以遇到的。

　　而随着用户业务的发展，数据量和复杂性也在飞速增长着。“在过去所实施的商业智能系统中，我们普遍认识到国内用户目前在处理大数据量时，在相关的商业智能系统层面缺乏经验。”尹丹岭说。

　　北大青鸟的BI部门总经理姜荣治也表示，由于基础设施不到位，企业所能提供的数据并不统一，导致很多商业智能系统看起来很美，但却用不起来。再加上厂商在向用户宣讲自己的BI系统时，生怕自己的解决方案没有别人的先进，往往吹得天花乱坠。客户在接受了BI系统集成商“BI什么都能算出来”的理念灌输之后，自然对系统产生了过高的期望值，一旦达不到这个期望值，便会认为系统实施失败。这也造成了用户对实施BI信心不足。

　　而无论企业规模大小，无论资金力量与实际需求如何，就一味追求建立企业数据仓库，建立整个企业平台上的商业智能系统，也会造成资金投入过大，从而导致短时期内的ROI（投资回报率）不能令人满意，使得用户对BI系统留下了投资大、回报慢的印象。

　　系统实施的两大困难，加上前段时间人们对BI效果的盲目放大，用户对BI投资回报率的担心，使得BI在短时间内迅速成长以后，又在短时间内归于平静。

　　关键词：认识

　　问题已经出现，要如何面对困难，打破BI目前的沉默状态呢？BI众厂商的看法显得相当一致。

　　首先，在客户IT部门与业务部门的沟通过程中，充分发挥协调与沟通的作用，必要的时候，还得当老师。因为当业务部门脱离IT部门部署商业智能解决方案时，通常不能充分利用商业智能整体架构的优势。而当IT部门脱离业务部门部署商业智能解决方案时，常出现与业务的实际需求和未来的发展不匹配的局面。这两种情况都不理想。

　　“IBM将业务部门和IT部门凝聚在一起以解决问题，而且在许多行业拥有具备丰富行业经验的专家及成熟的业务模型。他们可共同设计同时满足各自要求的解决方案。当这个困难得以克服后，我们的客户便能取得更大的成功。”尹丹岭说。

　　现在在BI的实施过程中，问题的瓶颈不在于技术，而在于管理和认识。这是一个BI业内人士普遍认同的看法，因此在与客户的沟通过程中向他们宣贯正确的认识,帮助他们进行沟通，对于能否真正地把系统应用起来，显得格外重要。

　　其次，面对用户在商业智能基础架构上面临的困难，在实施时为商业智能的整体架构制定适当方案显得至关重要。如果所构建的基础设施能够支持企业数据仓库的话，它自然能够与企业共同增长。反之，企业将为基础设施的增长付出巨大代价。“因此，我们花费了大量时间与客户一起构建能够与他们的数据保持同步增长的基础设施。这意味着，构建一个可供客户合并现有基础设施的开放环境，此环境还支持访问各处的数据，并提供能够根据客户需求扩展的中间件和硬件。”尹丹岭表示。

　　虽然比起ERP系统来，BI的投入并不算大，但在面对来自广大中小企业的需求，如何在降低BI系统实施成本的同时，保证系统的有效性，也成了广大BI厂商所亟待解决的一大问题。

　　现在BI系统的实施有两种方案，一种是由企业中某一个局部的商业需求开始驱动，试着进行商业智能的实施。这种方法不仅容易实现，而且回报快，三年ROI（投资回报率）较高。另一种方法则是在企业内部全面实施商业智能，建立数据仓库，以支持企业的所有业务过程，满足跨企业的决策支持。尽管后者可能更加有效，但是也更具挑战性，三年内的ROI较低，收回投资的平均年限也较长。

　　为了有效降低成本，前一种方式已经在BI领域内得到了越来越多的应用。

　　记者手记

　　下一个ERP？

　　“BI会成为ERP之后的下一个热点”，持这一观点的人并不在少数。在市场变化波谲云诡的今天，谁都缺乏安全感。即使是处在行业最顶层的企业，也要在颠覆随时可能出现的危机感中生存。是大力扩张还是维持现状？是收购还是被收购？是多元化还是专业化？是做服务还是卖产品？今天降价还是不降价？大到企业战略问题，小到某个月份，甚至某一天的定价策略，企业都需要作出最逼近正确核心的选择。

　　然而，谁也没有水晶球，我们所拥有的，只是堆积成山的历史数据。ERP系统给企业带来的，不仅是更高的效率和更有效的管理，还有大量的数据。效率和管理手段的提高带来低成本和高利润，但数据能带来什么？长年累积的数据已经成为企业一笔难以动弹的“不动产”，BI的任务，就是将不动产盘活，并使其创造出无穷的价值。

　　　　相关链接

　　商业智能与数据仓库

　　商业智能并不等同于企业数据仓库。商业智能的目的是将用户现有的数据提升为各级决策所需的信息，而企业数据仓库是实现这一目标的有效方式，但不是唯一方式。

　　过去十年来，通过建立数据集市或数据仓库实现商业智能的目标，在全球众多的用户中也有不少的经验值得吸取。一般而言，数据仓库在大数据量处理的高效性及全局业务数据的整合能力方面具有较大优势，因此通常是大公司实现商业智能的主要选择。但也有许多中小型客户，根据部分业务部门的实际需求，快速建立数据集市来应对市场要求，也取得了不错的效果。随着新技术创新（如信息集成技术、数据联邦），用户在实现商业智能方面，有更多的手段可以进行选择。衡量商业智能系统是否成功的标志，不是实现的模式，而是是否被广泛使用，是否为业务人员认可，是否对业务的发展产生价值。所以用户在考虑进行商业智能时，应主要结合业务的需求，而不应单纯拘泥于数据仓库这种模式。

　　对中小型用户而言，今天商业智能可帮助他们达成业务发展的目标。他们需要像大企业一样获得客户的单一视图。他们有着同大企业一样的要求，只是缺乏庞大的IT团队。他们也像大企业一样，并非始终都由自己保存数据。也就是说，他们有时不得不从其他地方获取数据。目前，IBM希望以低廉价格获得同等功能，同时希望以一揽子的形式为获得这些功能的中级客户提供与之匹配的版本——DB2 DWE。

中国计算机报