解密如何成功實施商業智能項目

商務智能在各個企業中的需求越來越大，特別是這幾年隨著企業核心業務系統、企業資源規劃（ERP）、供應鏈管理（SCM）和客戶關系管理（CRM）的實施，使得企業已經積累了大量的運營數據，這些數據存放在各種不同的系統、不同的地域、不同的分公司或者部門，企業需要從數據中獲得報表、獲得信息，并不是一件容易的事情，其主要原因是數據分散在一個個信息孤島中，手工從各個系統中查詢有用的信息，然后通過手工再錄入到電子表格中，需要大量的人力物力，并且由于時間的延遲、信息獲得的時間和渠道不一致而導致各個部門的結果不一致，比如銷售部門和財務部門經常統計的銷售額不同；如何能及時、透明、準確的獲得信息，從而從信息中獲得知識、時刻了解企業的客戶、銷售、庫存、物流、生產、采購、財務的狀況，就需要商務智能來實現這樣的分析和決策，如何成功實現商務智能，也是人們，特別是領導非常關心的話題之一。
    首先，在立項前，企業就要明確知道立項的目的，要解決的問題。而不是為了數據而數據。
    其次，定好了項目的目標，成立項目小組，或者指定專人研究項目的可行性，研究為達到目標所需要的人力物力以及項目的范圍。從企業的內部了解企業內部的系統分布：比如系統的應用部門，數據的存儲、數據庫、中間件、運行平臺、操作系統等。知道現在所能獲得的信息、方法和手段。從項目實施的外部了解這方面的咨詢廠商、產品供應商、在本行業中成功的案例。了解實現商務智能的基本技術路線、工具和實施方法論。
    接下來，就是產品的選型、產品供應商的選擇、咨詢公司的定位等。在選型時，一定要考慮行業的經驗、公司的綜合實力、產品與技術的優勢、方案的提供、項目實施的經驗、售后服務和產品咨詢的價格。
    一旦選定了產品和服務商，下一步就是如何保證項目實施的成功。從應用角度出發：
    第一是業務驅動，目標導向：一定要結合公司的實際，了解企業急待解決的問題，從老總最關心的業務主題開始，比如應收賬款和賬期、現金流、生產質量、庫存或者是促銷結果等。選擇主題時要考慮能在短期內實現，比如在5個月或者半年讓相關領導能看到結果。不要一開始就貪圖大而全，其結果導致兩三年看不到結果。是否能在短期實現取決與數據源的完整性和準確性、業務范圍的大小，盡量先選取單一的、數據準確性比較高的數據源，比如財務數據或者生產采購數據；因為商務智能項目的基礎是正確的數據，這樣才能保證項目的快速上線。其次就是業務目標制定的范圍要盡量小。由于商務智能系統和ERP系統在思維模式上完全不同，ERP是流程驅動，而商務智能是目標驅動，從要達到的目標出發，考慮要解決的問題，然后給問題用公式或者描述下定義，比如客戶的流失分析，如何定義客戶流失，是客戶離開了公司或者放棄了產品叫流失，還是客戶有了流失的跡象叫流失等。往往商務智能項目的需求分析和整體設計應該占到整個項目的2/3時間。
    第二是商務智能項目應該是全員使用的“業務系統”：應該成為按照角色劃分的應用系統，高層需要了解公司的關鍵績效指標達標現狀和存在的問題，也就是關鍵績效指標的預警；管理層需要了解為什么發生，找到原因，調整執行的戰略，對高層提出建議；分析層需要對業務進行分析和跟蹤，從而對企業的運營提出建議；執行層需要了解具體執行的情況，了解自己所完成任務的狀況。只有將系統在整個企業使用，慢慢將其變成一個“運營系統”，才會有生命力。
    第三是系統應用的簡易性：由于商務智能系統是為業務部門應用的，業務部門的需求也在不斷的變化，所以該系統不是設計好固定的界面而讓業務部門來應用就可以了，而是一定要讓應用部門學會自己使用“傻瓜照相機”，不要所有的應用都讓IT部門開發，就像使用WORD一樣，會進行分析、查詢和問題跟蹤。
   從行政角度來出發：
    第一是業務部門和IT部門齊心協力：業務部門主導提出需求，而不是IT部門問業務部門有什么需求，這樣一般業務部門的重視度不夠，導致到系統上線了，業務部門認為項目不能滿足他們的要求，需要重新修改內容，商務智能項目返工的工作量相當大，因為數據的整合需要大量的工作量。一旦需求發生變化，可能會直接影響到數據模型的改變。一般情況下，IT部門驅動的項目經常是以數據驅動，所以多將項目取名為數據倉庫或者決策支持系統，目標是先將企業的數據整合起來，然后任何應用都可以從數據倉庫中獲得，這樣也就自然會想到企業級數據模型。企業級數據模型居然重要，但是一定要考慮到可行性和現實。在一般情況下，企業特別是大型企業的數據整合需要三、四年的時間，等數據整合完了，業務系統又發生了變化，或者需求完全發生了變化，IT界人員流動非常頻繁，沒等項目上線，做項目的人已經離開了公司或者項目組，如果文檔寫得不到位，這樣數據的接口也不知道，其結果就成為一個好看而不能實用的企業數據存儲系統。如果是業務部門驅動，往往是以業務應用為主，但是往往會只考慮到自己部門的應用而忽視了整體架構的設計，從而當這應用做完后，數據結構不能擴展成企業級的應用，為了消滅信息孤島而人為的又產生了新的信息孤島。
    第二是商務智能項目是一把手工程：在項目實施過程中，如果部門相互獨立，相互協作得不到保證。如果是IT部牽頭，業務部應該有專人介入。否則，由于業務繁忙，業務部門的人員往往對項目的重視程度不夠，很少發表意見或者參與項目決策，導致到項目的失敗，所以一定要企業的一把手出面，各個相關部門有專人參加，參加的人對企業的業務比較熟悉，而且能領會領導的意圖。
    第三是要加強業務培訓和技術培訓：商務智能項目也分為三個階段：一是前期的培訓洗腦，讓相關人員理解為什么要做該項目，能解決什么問題，讓相關人員進入自己的角色，二是中期的咨詢：通過對公司業務問題的診斷、調研，了解企業需要解決的首要問題，然后了解企業IT建設的現狀，設計整體的架構；三是項目的實施。項目前期需要需求引導培訓，項目中間需要對項目組人員進行技術工具培訓，以便項目上線后，公司會有專人維護，因為商務智能項目是一個過程，根據業務需求，實時進行項目的開發。項目上線后要對業務人員進行培訓，特別是教會業務人員學會工具的利用，對自己的需求自行開發。
   從技術的角度出發：
    第一是“想大做小”：要對項目的整體規劃、技術架構、分步實施進行規劃，是否需要ODS，數據倉庫的邏輯架構和物理架構的設計，數據集市的結構等都要進行認真的設計。對于業務驅動的系統容易出現的問題是初期的數據整合很難拓展為企業的數據倉庫，所以在設計時，要對系統的整體架構加以認真的設計。
    第二是數據質量的控制： “垃圾進垃圾出”，商務智能項目最重要的還是數據，如果在數據倉庫或者數據集市中的數據有問題，其結果也難以保證期真實性，這樣就要求數據質量的完整和準確。如何保證數據的高質量，就需要有一個數據質量控制的工具，而不僅僅是通過ETL（數據的抽取、遷移和加載），而還需要數據的質量控制。
    第三是“三分段的設計思想”：在數據倉庫的設計時，要考慮將數據倉庫和業務系統相對隔離，將數據倉庫和分析應用相對隔離，因為當前的業務系統經常會升級或者更新，不要因為分析應用需求的變化或者業務系統的變化，將原來建立的數據倉庫推到重建，一定要保護企業的投資回報。
    要想成功實施商務智能項目，是一個一把手工程，需要業務部門和IT部門的配合，大處著想，小處著手，盡量做到簡單易用，讓業務部門學會分析應用。