商务智能在国内中小企业管理领域发展及展望

黄朝毅 曾桢

[摘要]主要简述了我国商务智能的发展历程和商务智能给中小企业带来的机遇与挑战，并针对国内外几款新型敏捷商务智能软件进行对比分析，在此基础上对商务智能的未来进行了展望。

[关键词]商务智能;企业管理;分析系统

[中图分类号]F27[文献标识码]A

1 商务智能的基本概念及其应用价值

在企业竞争日益激烈的今天，信息化已经成为了企业的必然选择。商务智能（Business Intelligence，BI）是一个技术集合概念，它包括了许多复杂的技术手段。其中，最主要的技术包括数据仓库、联机分析处理技术、数据挖掘手段以及最终的数据可视化技术。现代商务智能的概念已经不只局限于一系列的复杂技术的集合，而开始真正向面对企业管理，并辅助企业管理者决策进行转变。

2 商务智能的在我国的发展历程

商务智能的出现是一个逐步演变的过程，在过去的几十年间，它经历了很多个发展阶段，最终成为今天的商务智能。商务智能技术在20世纪末期开始进入我国，纵观我国商务智能的发展历程，大致可分为如下三个阶段。

2.1 20世纪末期

早在20世纪80年代，国外就已经开始出现经理信息系统（Executive Information System， EIS），它是商务智能的的雏型，其包括多维分析报表，预测与预报，多维分析报表等功能。而此时，我国多数传统及小微企业因为缺乏数据系统的支持，还处于手工分析阶段，仅仅依靠传统的Excel完成数据分析，能做的分析十分有限。20世纪末期，商务智能技术开始进入我国，部分IT人才开始从事商务智能领域的探索与实践。

2.2 2000～2013年

经过长时间的铺垫，2000年开始，我国商务智能市场开始进入快速发展时期。2005年至2010年期间，国内最先开始使用的是金融、保险、银行、电信、电网、医疗为主的大客户群体，他们最早上线了适应自己业务的应用系统，类似于企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）、办公自动化（OA）、医院信息系统（HIS）等。

商务智能开始为国内的政府、金融机构以及大型企业提供日常分析报告，企业的数据资源整合能力得到了大幅提升。但由于传统商务智能产品成本高、实施周期长、使用难度较大等原因，用户期望与传统商务智能的实际应用开始出现矛盾，从2013年开始传统商务智能开始衰退并且进入快速调整期，多个新型自助式商务智能厂商开始涌现。

2.3 2014年至今

2014年开始整个市场和商务智能成长的主要特点就是传统BI开始向敏捷BI的转型，可视化数据分析、自助式商务智能（Self-BI）集中在国内市场出现，商务智能开始转变为以业务人员为中心的自助式数据分析方向发展。

随着IT信息化系统建设的成本越来越低，和越来越多的中小型企业也逐步重视起自己IT应用系统的建设和发展，这一时期商务智能开始逐步走向中小企业市场。

一方面，一些稍具规模的中小企业开始上线了各种业务系统，自从业务系统运转，传统手工作坊式的纸质的数据记录逐步被抛弃，业务系统开始源源不断地生产数据，中小企业开始对数据分析有了需求。另一方面，由于云计算技术的普及与大数据的推广，使中小企业商务智能技术成本大幅降低，外部数据的获取更为便捷，中小企业开始迫切想利用商务智能技术来参与自己的经营决策，谋求更多企业利润。于是，众多BI厂商开始将中小企业视为新一轮的利润增长点，如上图1我国商务智能发展简史所示。

3 中小企业面对商务智能的机遇与挑战

现代商务智能已经开始着眼于为企业战略的制定提供支持，随着市场竞争的日益激烈，中小企业也开始进入高速成长阶段。商务智能通过优化企业的产供销流程，进一步达到影响企业绩效、控制企业成本的目的，为中小企业的经营发展带来了机遇。

首先，在营销方面，企业可以制定最佳的营销策略，利用商务智能技术构建一个适宜的商业模式，结合客户关系管理（CRM），把客户放在核心地位，从而提高产品销量。

其次，在企业运营与成本控制方面，商务智能支持企业财务战略与资源配置的算法，支持企业预警与风险管理的算法，支持预测分析和动态利润管理的优化算法，支持存货最优批量经济订货、企业物流成本最优的规划算法，通过一系列的算法，可以提高中小企业的风险管控能力，有效地控制企业的成本费用，最终提升企业利润。

最后，商务智能还可以提升中小企业的洞察力，信息来自企业内外部，有有序的信息，也有无序的信息。商务智能帮助企业管理者整合企业大量堆积的信息，并且可以高速便捷的访问信息和使用信息，加快企业的决策过程，预测市场变化，通过内外部信息结合及时改变企业的营销策略。

中小企业运用商务智能的益处显而易见，但由于中小企业业务灵活多变、专业人才缺失、资金成本有限、抗风险能力差等原因，在过去的几十年间传统商务智能一直无法走近中小企业市场。伴随着云计算技术的推广与大数据时代的来临，商务智能的发展发生了质变。传统BI的弊端开始凸显，新型BI开始进入高速发展期，新型商务智能由于与传统商务智能相比具有各种优势，迅速进入中小企业市场。

首先，传统商务智能的成本过高。这不仅包括产品的开发成本，还有一系列后期的运维费用。过高的相关硬件费用、咨询服务以及培训成本，使很多中小企業望而却步。而新型商务智能则更为廉价，用户不需要进行整套系统方案的购买，仅需着眼于某一重点关注领域。

其次，传统商务智能的项目实施周期过长，由于考虑到系统的可扩展性以及查询性能的优化，传统商务智能对于数据仓库的设计较为复杂和严密，有的设计周期长达数月甚至以年来计算。新型商务智能，对于前期建模的要求已不再这么高了，在后期性能的优化方面也十分便捷，故而大大缩短了项目周期，节省了人力成本，有的项目甚至可以快速到以日、周来计算。

再次，实现新型敏捷的商务有个必不可少的大前提，就是计算能力要有几十倍甚至几百倍的提升，才能让计算和交互完美完成。这个问题，云计算在技术上能够给予我们很大的帮助。

最后，传统商务智能在过去往往被企业“束之高阁”，很多企业并未真正利用商务智能工具。这是因为企业缺乏专门的商务智能人才，以往企业需要专门对员工进行学习和培训，但效果往往并不理想并且还增加了系统的建造成本。新型商务智能已经开始由IT驱动逐步走向业务驱动。IT负责基础数据架构的整理和接口开放维护，业务人员自行进行快速的可视化分析和报表分析维护，自助式BI分析已经成为常态，业务人员可以独立地完成业务分析。

相对于传统商务智能的种种弊端，新型敏捷商务智能采用轻量级建模方式，迅速响应需求变更，用户可以通过简单的操作方式实现对业务的分析及展现。基于此，新型敏捷BI更贴近与中小企业对商务智能的实际需求，必将对中小企业的管理产生深远的影响。本文接下来将对当适用于中小企的三款国内外知名商务智能软件进行对比分析。

4 大数据时代三款敏捷商务智能工具分析

4.1 Tableau

Tableau是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，如图2三款敏捷商务智能软件所示，用户只需要简单配置，运用最简单的托拉拽方式，就可以做出数据分析，连续6年在Gartner分析和商业智能魔力象限中被评为领导者。Tableau所支持的数据源多达上百种，具有灵活的云部署，数据仓库、Web应用、Tableau的分析即服务，用户可以灵活地应用现有资源。

但遗憾的是Tableau在OLAP（联机分析技术）数据处理性能方面体验较弱，Tableau的数据更为扁平化，使用的是详细级别的表达式LOD进行复杂运算，是对操作界面的一个有效补充，但并未形成一个完整的函数体系。

4.2 Microsoft Power BI

Power BI作为当今市场上价格最低的BI解决方案之一，近几年的市场占有率实现了持续且强劲的增长[13]。伴随着Microsoft清晰且富有远见的产品路线以及对垂直行业的延伸，客户对Power BI的关注度及接受度均显著提高。

在进行数据清洗和数据转换方面，Power BI的这个步骤和Excel+Power query类似，如果使用者有Power query的使用经验，用户掌握Power BI的速度会更快。另外，Power BI 更适合与excel、Office 365、Azure和SQL Server一起使用，对于SQL Sever方面，Power BI的扩展性与性能也一直在不断的提升。

4.3 阿里云——数加Quick BI

Quick BI是阿里巴巴集团旗下的商务智能产品，最早起源于阿里巴巴企业自身对于数据分析的需求。目前，越来越多的企业开始将企业数据上传至云，Quick BI不仅支持多种数据源，并且还可以整合云端数据库和本地数据库的需求，方便统一调度。

Quick BI在可视化方面，不仅仅支持各种数据图表方式的展现，更拥有类似Excel的电子表格功能，具体如表1所示，可以更为贴切地展现复杂的中国式报表。

综上所述，当下三款新型敏捷商务智能软件各有所长，单个软件并未占据绝对优势。Tableau由于其易用性，用户上手较快，适合缺乏经验的用户使用，可以通过短期的学习快速开发可视化报表，并且在可视化图表方面，Tableau的展现方式和图表类型更为丰富灵活。Power BI拥有强大的模型和计算能力，在数据的萃取、转置、加载（Extract-Transform-Load，ETL）方面更为出色，但掌握数据分析表达式（Data Analysis Expressions，DAX）并不容易。Quick BI由于其开发方是中国本土技术公司，更为了解中国市场的需求，在数据呈现方式上能够提供更贴合中国市场的中国式报表，且Quick BI属于阿里云旗下产品。中国市场阿里云用户众多，旗下产品体系丰富，使用Quick BI大大增强了用户使用的一体化，数据更便于获取和调度。

5 未来商务智能的发展趋势

近些年来，商务智能市场持续增长。企业不再停留在事务处理过程，而注重有效利用企业的数据。为准确和更快的为决策提供支持，由此推动了对商务智能工具往更强大的方向发展。商务智能的发展趋势可以归纳为以下几点。

5.1 云端化部署将成为主流方向

云计算现正方兴日盛，云计算的功能极其强大，以支持云为基础的商务智能软件将成为未来发展的主流方向。尽管BI向云迁移的过程中仍然面临许多的挑战，但随着越来越多的企业将其业务应用置于云端，“在云中部署BI”已不是一个可望不可及的理想目标。至今为止，Microsoft、IBM、Oracle等BI厂商，已经开始发布支持云计算的BI平台。

5.2具备轻量级的数据处理能力

可视化分析工具需要具备一些简单的数据预处理能力，商务智能的关键是从许多来自不同的企业的系统数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，可见ETL功能，对于商务智能是一个至关重要的过程。很多企业的数据处理主要由IT部门负责，但业务人员同样也需要对数据进行梳理，所以搭配轻量级的ETL功能，可以让业务人员自助完成一些基础的数据准备工作。

5.3 人工智能、机器学习在商务智能中的创新

人工智能（Artificial Intelligence，AI）和商务智能，在很长一段时间里，他们在不同的领域各自发挥作用。随着以数据驱动为核心的方法逐渐开始推广，这两个概念开始慢慢出现了融合。使用自然语言搜索来帮助管理人员更快地调查企业信息、执行分析和定义业务计划的系统，具有很大的市场潜力。大数据时代，大量的非结构化数据开始涌现，以往的数据洞察需要靠人，靠拖拽数据、钻取数据交互分析获得，但在以后有了更多的方式—机器洞察、智能洞察。

6 结语

科学技术总是处于不断的变化发展之中，计算机科学技术更是如此。当前，数据资产已经成为企业的一项重要资产，企业是否能合理的运用商务智能技术，与企业的发展现状和企业对于信息化的态度有关。当下，数据的获取和利用已经开始变得便捷与迅速，企业还是应当开始关注如何利用好数据资源。商务智能技术和数据科学技术的不断成熟，使越来越多的企业在竞争激烈的市场环境中获益。新型敏捷商务智能软件由于其方便在web上架构，且部署、安装、运维成本都较为低廉，开始逐步取代传统BI和自建BI。随着大数据技术和AI技术的发展，商务智能体系将加完善，形成更为丰富严密的企业智能评价体系，最终为企业在市场竞争中提供最科学准确的战略建议，实现企业利润最大化。

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