商业智能的bi时代范文第1篇

信息爆炸时代的来临使商业智能企业的数据库建设浮出水面，众多的信息究竟可以为企业提供哪些决策支持?谁又能辅助企业由被动营销转向主动营销?企业又应该如何利用BI产品进行精准营销?在本期特别策划中，我们将通过透析目前市场上五大主流BI厂商的运做策略以及产品策略，给您提供选购参考。

BI的抉择

按照IDC的定义，商务智能包含两大部分，一是包括报表、查询和分析的工具，二是高级分析工具诸如数据挖掘的工具。商务智能包括数据的迁移、数据的管理、数据的分析和数据的展现四大过程。

最近几年，又出现了企业绩效管理(CPM)的概念，包括企业战略规划、商务建模、预算与规划、监控与分析、企业合规报告等工具也划分到了商务智能的行列。

2007年，可以说是商务智能行业大迁移的一年，所有大的软件厂商对商务智能厂商下了“毒手”，市场出现了大规模的整合。在短短的一年里，Oracle以33亿美金收购了Hyperion，SAP亿68亿美金购买了Business Objects，IBM以49亿美金抢走了Cognos，包括SAS和微软在内，这五家商务智能的厂商占据了一年70亿美金商务智能市场的大约57％。

据IDC的报告，这个数据今年还会以11％的速度增长。由于商务智能厂商的并购和各大厂商的宣传，使得客户对商务智能厂商和解决方案的选择更加困难了。

五大商务智能厂商正在向世界承诺：“为了商务智能和数据管理，需要一个整体的架构吗?我们已经有了这样的平台和架构。想要给成千上万的员工提供商务智能的能力吗?我们可以帮助实现。”这五家都希望你们认可他们商务智能的理念并选择其平台。

所以为了更好地决策，了解他们的战略可以帮助你做出更好的决策或者开始行动。

在并购以后，商务智能供应商之间发生了重大的变化，如何认清这几家的战略、策略和定位，对每家的选择会有很大的帮助，最近，Mary Hayes Weier在InformationWeek上撰文对这几大商务智能厂商进行了拜访，做了评估。按照他的观点，在合并以后，这几家厂商都认为他们可以提供企业级的商务智能软件平台。

商务智能厂商正在将传统商务智能工具(查询、报告和仪表盘)和他们销售的其他软件诸如数据库、中间件、ERP企业应用和协同软件整合起来。同时，他们承诺继续研发和支持可以和竞争对手软件进行整合的商务智能工具。

不过从长远角度看厂商的研发队伍一定会将收购的产品和他们主流产品整合起来。

所有BI厂商都希望你们去购买他们的数据库和商务智能工具，但是当心这样会太多的依赖于一家的产品。

但是如何选择商务智能软件，要依赖于你现在的环境，和将来发展的方向。

具有数据库的商务智能厂商可以帮助将片段的商务智能合并成统一支持企业级的商务智能项目，使得维护和管理尽量少的平台，减少成本和技术维护。SAP希望将BI和它的ERP绑定起来。只有SAS是一个完整的商务智能产品独立供应商，但是他们希望企业购买整体的端对端的方案。

如果各种主要的应用来自于数据库，Oracle或者IBM可能是最好的选择。如果你希望你的用户利用更多的方法和灵活的手段来分析像ERP这样的交易数据，则SAP更适合于你的选择。

如果CFO是主要的用户，那么SAP和Oracle是最强的。如果你的数据来源于多个数据源和一些像IBM或者HP的大型机器，使用的客户群系是分析人员和统计专家，提供对外的统计结果，那么SAS是最好的选择。

考虑数据质量和数据管理吗?SAP和IBM是这方面的专家。如果你希望BI成为大部分员工的简易利用工具，SAP的水晶仪表是很好的工具，如果你的平台全部是选择了微软，那么微软可能是你的最佳选择。

不管你是选择这五家最大BI厂商的产品，还是利用独立BI厂商的产品，采用一个标准的商务智能平台是非常必要的。所有五家厂商都已经谈论他们的工具可以提供给更多的用户，但是SAP、SAS、Oracle和IBM产品相对于开源供应商的产品而言的价格是比较高的。微软的产品相对比较便宜。

在合并以后，我们再来看看这几家的战略和发展方向。

SAP：交易数据的金钥匙

对于SAP，最大的机会是使用BI来获得ERP系统和供应链系统数据更大的分析和探索，也可以处理数据仓库中的分析。这意味着不仅仅可以作为SAP应用的BI工具，也可以作为其竞争对手Oracle应用的分析工具。

SAP决定将Business Objects公司作为一个独立运营的部门。其最主要的理由是Business Objects的大约60％的客户应用是基于Oracle的应用和数据库之上的。SAP一直在寻求将Business Ob-jects的工具和SAP ERP整合在一起?从而给SAP的ERP客户带来更大的潜力。

比如在操作型的BI，它可以使得客户的绩效分析实时地通过SAPERP系统来实现，也可以通过数据仓库一起来实现。用户可以及时地发现ERP应用工作流中的问题，来实时修改、优化操作的流程，提高操作的绩效，也可以支持开放的数据库实现商务智能的分析。

SAP已经解释了他们的长期技术路线，操作型BI和开源分析是重要的目标之一。而KSAPiE在朝着这个方向发展，例如BI Accelera-tor就是一个基于Intel芯片，使用内存处理器加速数据仓库BW的查询过程。Forrester Research的分析师Jim Kobielus也认为SAP(和其他的BI厂商)更多地专注于复杂的时间处理，这样可以保证通过中间件直接从交易系统中获得数据进行分析，而不需要将数据间接地倒入到数据仓库。

SAP说它的BI战略强调协同、专注于整个企业而不是个体，使得BII具可以使用在社会的网络和企业的上中下游协同有效的工作。SAP Business Objects的BI产品组合是面向决策层、分析师和业务人员的，SAP是使用在运营部门的，所以他们两家是互补的。

2006年，SAP收购了公司治理的软件厂商，2007年又购买了绩效管理软件厂商OutlookSoft和PilotSoft。这些产品和其他的应用一起形成了新的绩效优化应用部门，这是SAP一个快速增长的部

门。另一个新形成的商务智能平台部门，包括所有的报告、分析、仪表盘、计分卡，加上数据清洗、整合、迁移、数据质量管理、元数据管理等的数据管理软件。

SAP采取了一定的措施，组合他们的产品业务绩效管理应用(BPM)、SEM、BSC、和BusinessObjects-PM绩效管理软件。新的研发也会终止几个Busi-ness Objects的规划和预算产品。关于BI工具，SAP的OLAP分析工具、BEx Web分析器和Excel分析器，将合并到BusinessObjects的VoyaEer OLAP分析工具中产生新的产品称作为Pioneer。

公司将BusinessObjects的数据质量控制产品合并到主数据管理的产品线，形成新的数据和数据质量管理产品。分析师解释说：SAP希望客户将Business Objects作为主要的BI工具，慢慢减少对SAPNetWeaver BI套件的依赖。

收购Business Objects是对SAP客户的一个恩赐，因为客户希望有一个专业的BI工具可以和ERP系统紧密的结合起来。但是一些Business Objects的客户会担心将BI和SAP的某些应用捆绑起来，降低开放性。

如果你正在寻找更好的使用交易数据，或者已经使用了SAP的ERP，那么SAP是最好的选择。公司正在紧密地将BI捆绑到核心产品ERP，并且让BI作为一个独立运作的部门进行销售，这样即可以利用开放平台，还可以为ERPt曾添光彩。

原商务智能几大巨头历史：

Business Objects是全球商务智能行业的领导者，成立于1990年，一直从事报表、查询和分析工具的研发，它的水晶报表是国际报表工具的标准，在2006年开始收购和研发自己的ETL工具和企业信息管理(ElM)，在友好的展现方面和微软的Office集成方面使得BI平民化成为现实，以前人们都将它定位为展现工具。

Cognos成立于1969年，它也是一家数据展现的公司，2006年11月，Cognos了8版本，给商务智能的市场上带来了一个整合的BI套件，大大改善了产品的整合能力。Cognos和Business Objects在查询和分析方面是相互竞争的，但是在报表工具方面，Business Ob-jeels远超过了Cognos。

Hyperion公司其实是以财务预算和财务合并报表起家的公司，它成立于年1977年，它的OLAPServer在业界一直处于领先地位，在收购了Brio后，才使得它也进入到BI的行列。

SAS成立于1976年，是一家私人公司，以统计分析起家，是全球统计分析的标准，由于定位在统计分析，自然就会考虑数据迁移、数据管理、数据分析和数据展现工具，在数据仓库和OLAP Server方面也有自己的产品，人们往往将它划分成为数据挖掘的厂商。最近几年，SAS从一个工具供应商向解决方案供应商转化。

OracIe是全球最大的数据库供应商，是数据库行业的标准，在应用软件方面有较强的优势，但是其软件强调灵活性，是数据技术型的工具产品。

曾研发出自己的商务智能工具，包括数据仓库、报表和分析工具，但是一直没有被广泛地使用，直到2005年收购了全球最大的客户关系管理软件厂商Siebel以后，将Siebel Analytics合并到了Oracle的旗舰BI产品BIEE。

SAP是全球最大的ERP软件供应商，产品强调最佳实践和管理理念，它是全球ERP软件的标准。在ERP之上有自己较强的分析和展现工具，在商务智能方面近几年也投入了大量的人力物力，特别是BW产品的研发。

微软是一家个人电脑的巨头，包括操作系统、桌面办公、互联网等方面的权威。在商务智能方面除7Excel外，这几年在商务智能方面也有了大的投入。

IBM以数据架构为中心的BI

IBM的观点是商务智能是数据专家来使用的。他们充分利用了他们数据库和中间件的强项，附加上收购的数据清洗、管理和组织的软件，加之CoEnos一起，成为他们数据访问和分析的工具。

Cognos和IBM两年前的BI战略是相一致的。在购买Cognos之前，IBM为了实现这一战略，已经选择性的收购了几家软件公司，诸如购买了数据整合软件商Ascential，收购了内容管理软件商FileNet。IBM的OmniFind搜索产品也作为Informa-tion On Demand的一部分。

IBM正在将自己定位成为可以帮助客户产生企业级信息架构的巨型软件商。但是BI工具购买的决定是基于数据分析和应用的需求，这一应用必须架构在数据管理系统之上。IBM的方法是企图让客户的IT部门不仅仅从BI工具来考虑，而且应该和搜索引擎、内容管理、主数据管理、数据清洗、数据仓库、数据整合系统一起形成完整的Information On De-mand系统。

以信息为中心的商务智能方法是否是一个正确的方式，取决于企业最终对商务智能的利用。Gartner的Hostmann称IBM的战略是一个基本架构的方法，“在某些程度上讲，在企业中起着关键的分水岭：以应用为中心还是以架构为中心”。

原Cognos的首席执行官RobAshe认为，在近几年，Cognos的技术会和IBM的产品和架构绑定的更紧。IBM的一个计划就是研发像电子邮件、客户服务脚本等的非结’构化数据的分析工具。IBM也希望将Cognos和Lotus Notes集成而获得协同化的商务智能。

如果IBM的如何将数据管理的各种层次连接在一起的愿景对你适用，那么它可能就是你正在寻找的BI平台，特别是如果你已经采用了IBM的数据库、中间件或者Cognos的工具。

ORACLE的BI继续支持多家方案

Oracle去年以33亿美金购买了Hyperion来加强其绩效管理产品线。考虑到很多企业采取了Oracle的数据库，还有极少数采用了Siebel的应用，所以去年在InformationWeek杂志中读者评估BI产品时，Oracle成为BI的前几位的厂商。

Oracle花费了85亿美金购买了中间件厂商BEA来加强他们的BI战略。中间件是实现从交易系统中实时提取数据重要工具的一个关键部件。Forrester的Kobielus预计BEA将会成为Oracle复杂事件处理技术的基石。

Oracle企业绩效管理高级副总

裁John Kopcke认为：BEA是拓宽BI架构的战略。另外Oracle已经收购了业务活动监控、识别管理、内容管理等其他一些公司。

只要客户有需求，Oracle就会支持每个收购产品的应用。这是一个很好的姿态，但是这样很难决策公司BI的发展方向。

Kopcke描述Oracle BI策略是独立运营、容易使用和整合。目前，最大Oracle面临的问题之一是收购一个公司才一月时间，如何可以完成代码的共享。Kopcke说所有的BI和绩效管理应用集中在OracleFusion中间件研发中心完成，“严格遵守”公司的，与各种数据库整合和企业级应用的“热插拔”战略。

Oracle的真意好像是要成为包括BI在内的多品牌软件供应商。但是他们也许需要重新思考现在的战略，IBM和SAP拥有最成功的纯BI厂商，SAS的BI也已经成功的发展和应用了30多年，微软也具有成功的BI战略，他们最近刚了PerformancePoint Server 2007。并且市场占有率迅速增加。大多数的分析师相信微软的成功是他们大规模成长战略的体现，和Oracle的片段收购计划形成了明显的对比。

Oracle提供企业级BI战略的各种独立的应用，包括强大的数据库、数据仓库、数据管理软件、中间件和商务智能应用和工具。如果你想依赖Oracle的方向，你应该事先考虑：那个产品在将来是主要发展的，那个产品是要淘汰的，那些产品还会继续维护和支持，何时将两个旗舰产品0racle BIEE和Hyperion EPM进行整合?知道这些问题被完全回答了，Oracle的BI战略才会完成。

改善数据质量的BI特性

企业业务数据从业务应用系统到数据分析系统在流程上应该是平滑流动的：通过具体的作业管理系统和数据集成平台，一般能在底层数据上实现这一点；但随着越来越多企业应用系统按业务实体进行开发，前端决策信息展示的需求也越来越多，在企业应用中上层提供集成能力亦变得越来越迫切。

强大灵活的无缝数据集成和变换/清洗能力；数据集成不仅要从企业内部各种各样的运行在异构平台上的业务数据中获取数据，而且需要有将这些数据归并变换的能力。不同的数据源和数据提供接口在系统升级后也需要能够平滑运行；行业中有些厂商提供的集成灵活性较差，各个商业智能工具是各自独立工作并只能在特定平台/数据库上运作，故此，其产品整体竞争能力也就相对较差。在技术上，一种可以运行在各种平台上，面向数据操作的轻量级脚本语言会象胶水一样，将商业智能的各个部件紧密融合在一起，从而大大提升总体价值。有些厂商的各个产品或模块，通常是铁板一块，这给相关BI项目实施带来很大的困难。

统一的中央元数据服务器和单点管理工具；这本不是商业智能特有范畴，但统一的元数据管理是业务系统和商业智能系统能够成功实施的关键部件，比如它可包括企业范围的用户和授权，数据源，作业以及各种服务器元数据管理等等。这一点也是企业能够实施大型商业智能系统，并在IT方面的成本不显著增加的关键。

Microsoftshide使BI“贫”民化

微软，在五大的商务智能供应商中，BI市场的领导者，谁知道呢?也许它是一匹黑吗。

作为一直没有介入BI市场的微软，去年5月，终于发出了向商务智能市场进军的口号，在大会上有2，600人参加。当在9月份了PerformancePoint Server 2007后，结束了微软提供零星的商务智能产品的时代，它将微软的包括业务计分卡管理、Excel和预算、规划、预测等新应用集成起来，利用收购的ProClarity公司强大的可视化和分析技术，实现商务智能技术。在今年2月份，Gartner注意到微软进入了BI平台的领导者行列。在易用性、产品的投资、价格、市场反馈和客户体验方面，超过了IBM的Cognos和SAP的BusinessObjects。微软的BI收入在2006年增长了28％，达到了4.8个亿美元，速度超过了其他任何一家BI厂商。

微软的目标是利用大家熟悉的Office套件，提供B1212作者各种不同形式的工具。“每个人的BI”理念是崇高的，但是也使得对微软赢得企业级的用户或者获得大业务企业的订单带来了本质的困难，大家认为微软的BI是个人版而非企业版。

微软的弱点之一就是在它的产品线中缺少数据的组织和管理工具来提供更好的分析能力。它不能在大容量和功能性和其他竞争对手较量。这方面也许可以改变：去年6月，微软收购了一个小的主数据管理厂商Stratature，用它来产生单一的平台去更新、维护、分析特殊数据的层次结构，像客户和产品数据等。

微软卓越工程师和Office平台BI,总经理Bill Baker说：微软BI平台的基础是SQL Server数据库，通过微软的BI工具，可以访问IBM的DB2、Oracle和其他数据库。Baker讲SQL Server 2008，在数月以后将扩充，被附加到微软的BI产品中，用此来改善和整合Office。他说微软正在计划提供改善的管理和监控大数据量的数据仓库的能力。

微软的主要BI产品，PerformancePoint套件，包括2006年收购的ProClarity公司的技术来提供一个组件来建立客户的BI应用。微软已经绑定了PefformancePoint到了它的Excel和SharePoint协同软件，产生平台来交付BI信息给大众。

友好的用户图形界面诸如计分卡更适用于各种层面的应用，Baker说，“传统意义下典型的BI报表已经过时了。人们过多的获得了报表，如果你每天早上在电子邮件中获得一个报表，第一天你还愿意看一看，可是第二天又是同样的一张报表，你常常会设置自动删除。”然而，微软认识到了这一点，它必须支持它的元数据管理的能力，正在这方面进行投入，来了解那些表格经常会被删掉。

微软的进入可能是对公司正在寻找人人都在使用BI工具的一个恩赐。

另一方面，可能会降低BI的价钱，使得BI大众化，将BI变成公司级的协同桌面应用而不是对专业人士的工具，并且你相信SQL Server的容量和效率逐渐会达到Oracle和DB2，另一个考虑可能是微软的BI发展主要是在它自己的平台上，但是，随着BI行业的快速发展，希望微软会从长远考虑，发展它的BI产品。

SAS数据挖掘占领BI主导地位

SAS 30多年来一直致力于统计分析和数据挖掘的研究，是一家

产品让分析人员和业务人员上瘾的产品。我们知道，在做统计分析的一开始，他们就需要将不同系统、不同操作平台、不同数据库的数据整合起来，进行数据的清洗、迁移和加载，然后利用大量的数学模型，进行数据的分析和统计。在二十年前他们就提出数据迁移、数据管理、数据分析和数据展现的思想和理念，也就是现在数据仓库的概念。他们公司聚集了大量的数学博士和专家，使得在分析建模方面绝对成为行业的标准。

人们总以为SAS是阳春白雪，只能为数学家、分析专家使用，最近十年来，他们一直重视数据分析大众化的利用，他们将数据挖掘做成了仅仅需要点击鼠标就可完成的“傻瓜型”产品，在应用方面和行业方面有着大量的解决方案和应用产品，在金融行业、电信行业、制造业、医药行业、零售行业等都有很好的解决方案，他们的分析型客户关系管理、财务绩效管理、风险管理(反洗钱)等的应用是非常有效的。

SAS提供集成、开放和可扩展的架构，作为创建和提供精确、全面的企业智能的基础。由于所有SAS产品和解决方案都基于这一符合标准且与平台无关的架构，它们可以利用现有的IT基础设施来为企业提供额外的智能和创造更多的价值。SAS产品和其他BI产品的最大区别之一就是由于它发展的较早，所以所有的产品在UNIX和大型机上有很好的性能。

SAS的技术和产品是让人上瘾的，所以他们一直采用租用的形式进行产品的销售，在这一点使得很多的用户认为他和其他的厂商不同，难以决策去购买。

如果你希望在大型机器做企业级的分析和应用，特别是进行深层次的分析，不仅仅包括报表、查询和OLAP分析，你可以采用SAS的BI解决方案。

当然在商务智能厂商中还有成立于1989年的MicroStrategy、和数据挖掘厂商SPSS等独立软件厂商，但是他们相对于上面五家是非常小的公司。

人物简介

商业智能的bi时代范文第2篇

特别是2005年以来，随着中国信息化进程的加快，商业智能在中国获得了较快的发展。市场需求放量，行业应用扩展，商业智能(简称BI)软件市场销售额已经达到10.15亿元人民币，年增长率达到54.96%。进入2006年，应用范围进一步扩大，应用成功率进一步提升，市场需求进一步放量。政务、金融、电信、零售、制造等行业对商业智能技术应用的需求热潮全面爆发，而且在典型案例的应用上取得了13个行业的成功实施经验。这些都预示着商业智能一个崭新的发展阶段和发展机遇即将到来。

在商业智能市场发展突飞猛进的同时，新的市场机会正在逐渐浮出水面：急需融合多种技术的集成产品；急需和地理信息系统的整合开发；急需适应中小企业需求的创新产品；急需BI项目的培训、咨询和监理。只有强烈的市场需求才能制造更多的市场机会，把握和认识这些需求将是非常急迫的事情，这也是商业智能市场的新增长点所在。

抓住机会手段多种技术融合涌现商机

当前主导商业智能市场的主要是Business Objects、IBM、NCR、SAS等在国内拥有分公司的大型跨国公司。国内厂商进军BI领域的主要有明基逐鹿公司的Analyzer BI、上海博科公司的“财务智能仓”、广州菲奈特软件的BI.Office和BusinessPower、北京金道佳业公司的数据整合工具GamutDI等。用友、金蝶、博科等公司尽管也都在自己的产品中集成了部分多维分析的功能，灵活的报表功能等商业智能功能，但由于国内商业智能市场发展尚不健全，还没有形成高中低端搭配、渠道健全、功能完整的市场格局和有序竞争的环境，不足以满足已经应用企业的衍生性需求、已经应用行业的增量性需求和即将成为新客户的广大中小企业的潜在需求。

BI产品市场的发展趋势是由现在的初步应用向扩展应用发展。这种扩展包含三个层面的内涵：既包括向已使用客户的引申应用扩展，也包括向新采用客户的推广应用扩展，更包括向中小企业的创新应用扩展。

这种趋势不仅要求数据仓库建模和数据挖掘等技术的应用的实质性推开，而且要求BI技术与ERP、CRM、企业门户等技术相融合。尤其在面向中小企业的管理软件方案中，ERP、CRM厂商会将BI方案嵌入到自己的ERP或CRM系统中进行集成使用或是功能延伸。

在ChinaBI进行的统计调查表示，有超过半数的人对国产BI产品持肯定态度，认为其功能强大，性能好，更适合国情。

抓住机会手段整合地理信息系统是个大市场

目前，商业智能应用的一个突出问题，是大量数据仓库中的非结构数据含有地理信息,带有“地域性”或“区域性”特征，这往往会成为影响企业管理提升，效益增加的“价值因素”。

比如，如何选择最佳送货路线，将邮件寄往不同邮区？如何根据不同区域的居民数量、客户流量和发展趋势选择新店开发地址？如何根据不同商业区域、客户流量和商品类型布局消防喷淋设施？

许多成功应用的案例表明：在运用商业智能进行数据挖掘的过程中，往往要考虑地理信息因素。把智能分析工具和GIS工具整合起来，常常产生了增值效益。因此，在实践中一些用户还把GIS与主流的事务处理应用软件和数据库集成起来、把复杂的位置数据添加到商业智能分析工具中，加以整合利用，甚至把场地模型影响店址选择的多因素分析和非结构化空间信息库的资源利用紧密结合起来，加强了选址能力，提升了BI挖掘的价值。

在国外，这种商业智能和地理信息系统的整合早已引起关注。比如一个国外应用在棒球场的基于地理信息的决策系统，它不仅是一个选址工具，而且用来进行营销决策支持，用来解答棒球场附近有多少客户？送货费用预计有多少？比赛当天的销售额预计如何？这些分析，会在棒球场的日常营销管理中发挥重要的作用。此外，商业智能和地理信息系统的整合还广泛应用于广告投放决策分析上，用以锁定在距离商店一定范围内的目标客户，这对众多的中国广告企业而言，是具有重要参考价值的。

抓住机会手段开发中小企业金矿

大型企业是BI的应用主体，但是随着信息化的深入，广大的中小企业逐渐对管理软件提出了旺盛的需求。赛迪顾问预计2006年国内中小企业对BI的应用需求市场将由2005年的32.7%上升到42.5%，成为市场的新亮点。然而，目前的市场急需适应中小企业需求的创新产品。

中小企业的BI应用需求的能量释放具有和大型企业不同的特点。但是，相当多的软件商还没有看到这一点，特别是没有意识到中小企业的新增需求。以选型为例，大型企业和中小企业的选型要求是根本不同的。

根据ChinaBI的《2005年中国商业智能调查报告》，当前中小企业选型会出现“三个一定”：一定会更加关注商业智能的业务模型是否符合企业自身状况；一定会更加注重商业智能解决方案是否真正适合企业业务和发展；一定会更加注重是否真正能够满足企业现阶段和未来的潜在需求，提高企业决策的准确性和高效率。

该报告的调查显示：82%的被调查者表示会考虑业务模型是否符合企业的实际情况，70%的被调查者会考虑是否有该行业的成功案例，然后依次是对品牌和售后服务的要求。由此可以分析得知，适合中小企业的创新模型和成功案例是摆在BI厂商面前最急迫的任务。

抓住机会手段挖掘培训、咨询和监理市场

目前BI厂商正积极寻求培训商、与高校合作等方式推广产品培训服务。Business Objects公司、NCR公司、SAS公司等均开展了产品培训的国际认证。但是，目前的BI培训多针对厂商和产品进行，且缺乏统一的标准和权威的教材，通用的社会化的培训目前尚未形成一定的规模和气势。因此，BI的人才资源匮乏，特别是缺乏大量的有实施经验的项目负责人。

在国内BI项目的咨询服务方面，目前多数是为BI厂商提供的有针对性的售前咨询，而售后服务还不规范。13个行业应用的大量成功案例尚缺少总结和提升。因此，他们的经验和教训没能成为公共资源。

目前国内BI项目的监理工作还处于尝试阶段，缺乏足够的项目实施经验和普遍的社会需求。已知的仅有上海证券交易所等少数项目为保证工程质量，寻找了监理商。因此，社会化的、广泛的BI技术和项目的实施培训、咨询和监理工作急待广泛地开展起来。

商业智能一二三

商业智能主要是指对分散的数据进行收集、整合、分析，从中提取有用信息，并把经过价值提升后的信息用于商业决策或政府决策过程中，提高政府运作效率、提升企业商务活动运作价值的一种信息资源开发和价值开发活动。

商业智能的发展是信息化发展进程中的一种战略转变，表明信息化建设开始了由基础建设向资源开发、价值开发的转折和提升。它不仅是一种向信息化要效益的“价值工程”，更是通过信息化解放社会生产力的一种深度应用活动。当前商业智能市场的主要特点是基础数据资源充分、企业需求强烈、行业应用得到迅速扩展。

经过我国企业信息化建设十几年的发展，基本的业务系统构架已经比较完善，商业智能应用所需要的软硬件条件和数据基础已经初具规模。在一些较早实行信息化建设的行业，如金融、通信、电力、信息服务等部门，其历史数据已经可以用“海量”来形容。这种充足的基础信息资源已经为我们进行深度的信息开发提供了基础和可能。

商业智能的应用面非常广泛，因此，它已经成为信息化中一个令人喜爱的“超女”，受到众多行业的欢迎和重视。商业智能已经在金融、电信、零售、制造、钢铁、电子、卫生、啤酒、制药保险、证卷等13大行业取得了成功应用的典型经验和应用案例，积累了加快整体发展的初步经验，将产生引申效应和扩展效应，为商业智能的加快发展铺平了道路。

突破市场仍需五大法宝

在商业智能的快速发展进程中，有以下五个亟待解决的问题，同时他们也是突破市场平静的五大利器和法宝：

1. 提升软件的整合增值能力

商业智能用户不断增长的个性化需求和商业智能行业应用的不断扩展，给BI软件服务商提出了新的要求。这种增值能力的提升要求，突出地反映在必须提升BI软件的整合能力。

2. 走出高端价位的象牙塔

BI软件一直处于高端价位，在市场扩展期，这种产品的高价位战略会成为一种壁垒，把相当多的客户和潜在客户阻挡在外。

3. 突出价值开发的重点

如何给企业带来真正的价值是商业智能应用真正走向成熟的标志，也是企业采用商业智能的根本目的。因此，商业智能扩展性应用和商业智能软件开发必须紧紧抓住价值开发这个重点，通过对业务系统的支持，充分利用企业信息资源、提升现有资源的价值，起到辅助决策的目的。

当前在国内BI应用中一个十分突出的问题，是没有明确的价值实现方案。智能分析活动“淹没在数据当中”，信息挖掘仅停留在数据转换、表册生成，从而浪费了时间和金钱。在BI扩展应用的今天，谁能提供增值服务，谁就能在新一轮较量中胜出。

4. 加快培养复合型人才

BI市场发展潜力巨大，但缺乏相应的人力资源。

目前国内开设数据仓库和商业智能专业的多数是重点高校，培养人数有限，而且其中还有一部分分流到传统行业。尽管近两年来，商业智能厂商和高校合作培养了一批人才，逐年扩充商业智能软件的研发、咨询、实施队伍，但是和BI市场的需求相比依然不能匹配。

商业智能的bi时代范文第3篇

最近有人问：如今大数据风头正劲，而传统商业智能（指基于传统数据仓库进行分析以辅助决策）似乎过时了，商业智能的未来在哪里。下面三种观点，你支持哪一个？ 1. 大数据完全取代传统商业智能； 2. 大数据与传统商业智能井水不犯河水； 3. 大数据与传统商业智能两者有分工也有协作。

我一直的观点是：大数据是传统数据库、数据仓库、BI概念外延的扩展，手段的扩充，不存在取代的关系，也并不是互斥的关系。

以前也曾经开玩笑地说过，电器城隔三差五地卖新东西，一会儿平板电视，一会儿液晶，一会儿等离子，一会儿Google眼镜，刺激消费嘛。数据库界发展平稳而缓慢，也只好每隔5到10年造个吸引人的关键词来推新的技术吧，上个世纪70年代是数据库，80年代是VLDB，90年代数据仓库，00年代商务智能，10年代总要换个新瓶装旧酒吧。上面的那些选择中3似乎最接近，但也不尽严密，二者并不是简单的分工协作的同事关系。

还是简单地打个比方吧：如果BI是个听诊器的话，你说X光、核磁共振和它啥关系？并不是大数据技术出来了，BI技术就可以扔掉了，正相反，BI可能以自己的速度正常发展（甚至可能由于大数据的热络，引起更多注意），但是大数据扩展了外延，获得了更多的关注，产生了更多的视角，解决了更多的问题。

那么，传统BI的领地是否会被大数据抢占呢？

1.概念：抢不了！商业智能这个概念自1992年起的20年中，已经在IT界几乎家喻户晓，妇孺皆知了，这个概念的知名度是一个巨大的资产，颠覆一个20年，现在仍有生命力的概念是非常不容易而缓慢的过程。

2.产品生态：不容易抢。BI从最初的朦胧到现在，从概念到丰富的产品系列，与其他数据库、数据仓库产品的组合、配合都十分深远，各种各样的数据采集、数据处理、数据存储、数据分析，数据可视化软件及用法，在众多客户的生态中起到重要的作用，这些更是不可能迅速消失和转化的。

3.数据资产：当然，更重要的是数据资产，我以前的文章中也专门论述过“数据资产”、“数据战略”的概念及重要性，这是一个非常重要的角度，因为，一个企业里面的应用/软件其实是围绕数据和数据的价值生长的，如果大数据的到来意味着企业中大部分的数据在非结构化中，那个时候就自然意味着应用会以非结构化为主（互联网也许是一个这个方向的雏形的案例），那么BI必须更深刻地改变自己。

4.抢就抢吧：大数据对BI来说是扩充，是进化，是提升，从BI的角度来说，如果IT界能够接受一个新的概念来代表“数据的积累、分析，以推动业务”这样一件事，即使不一定推波助澜，也应该静观其变，甚至乐观其成。

如果BI的市场被大数据所抢占，那么BI是否应该应对大数据（即非结构化海量数据）的挑战做准备，比如现厂商提供各种连接器支持对Hadoop数据进行分析：

1.我觉得可以稍微修改一下用词，更准确的是“适应”，所谓适者生存吧，从结构化为主的“小数据”到非结构化为主的“大数据”，大量连接器的出现其实已经表明了数据库厂商的“适应”姿态，大数据扩充了数据的外延，也扩大了数据库的应对空间，目前并没有一个数据库完美地解决“小数据”和“大数据”的混用问题，接口就是目前最好的阶段性技术

商业智能的bi时代范文第4篇

关键词：商业智能 中小企业 物流 应用

1 概述

物流过程管理的信息化是现代物流与传统物流的主要区别之一，也是现代物流提高服务质量、取得经济效益的核心手段。物流信息管理系统可以解决不同物流环节之间即时的信息交流、业务衔接、任务调度与资源平衡等问题，现在一般的物流企业多多少少都有了自己的信息管理系统，有的还不止一套。物流信息管理系统应用一段时间后，不可避免地会为企业积累一笔财富――大量的即时业务数据，如何从这些数据中挖掘财富，利用它们为物流决策提供支持，把企业信息管理水平提升到更高的层次，自然成为物流企业对信息管理进一步的要求。目前我国许多高端的物流企业，尤其是供应链上的第三方物流企业已经用上了以数据仓库为代表的商业智能工具，大大提升了企业的经营管理水平，少数有实力的物流企业还在探讨把部分BI技术与传统信息系统进行整合，依据物流行业的特性实现智能仓储、智能交通等。

可以看出，BI技术在物流行业的应用前景非常广阔。但目前能把BI应用到企业经营管理中的只是部分大中型物流企业。广大中小物流企业目前对物流信息管理系统中积累数据的再利用方式一般是从有限的报表和查询功能中提取原始数据，用EXCEL等办公自动化工具做简单的加工，为决策提供基本的数据支持，远远达不到分析历史数据以发现规律、获得知识、充分发掘历史数据价值的水平。在少数大企业应用BI技术提升企业管理水平，扩大市场占有率的示范效应下，中小企业对BI技术的应用同样非常渴望，但受一系列主客观条件的限制，使他们只能对这种“高端”的、暂时不会决定企业生死的技术望洋兴叹。所以BI在物流行业的应用潜力远远没有被发掘出来。

基于此，我们做了一个实验性的小项目，把传统BI软件BO（BusinessObjects）与进销存软件管家婆对接，利用BO对管家婆形成的数据进行分析。实验比较成功，表明这条路在技术上没有任何问题。但技术上可行并不表示市场就一定可行，本文就是基于笔者在这个实验中的工作，对BI软件在中小物流企业中普及应用的瓶颈及市场发展前景做一些探讨。

2 BI软件的功能

BI的概念由美国传入，目前并没有统一的定义，一般指的是对企业中已有的数据进行再加工，帮助企业做出明智的业务经营决策的一类工具，它的类型十分广泛，传统信息管理系统中都包含的报表生成、业务数据查询等功能，也在BI的范围内，所以BI并不是多神奇或高深莫测的东西，中小物流企业完全能用。

BO是市场领先的BI专业企业BusinessObjects（目前归属SAP旗下）的起家产品，是由语义层定义、数据库连接、数据分析、Excel嵌入分析等多个工具组成的套件。与BO类似，目前自称为BI系统的软件一般都是由多种工具组合成的套件，其中包含了查询、报表、数据分析、数据仓库与数据挖掘等几个主要组成部分，允许用户查询和分析特定的数据库或数据仓库，得出影响商业活动的关键因素，帮助用户做出更好、更合理的决策。不同的BI系统所包含的组合成分是不一样的，同样的组合成分其中的工具也有很大的差别，从而使系统的类型、功能、使用的难易程度、对数据分析的深度、所得结果的价值等等差别也非常大。

BI系统的使用也与其他类型的软件有很大的不同。专业的信息管理系统对业务类型、管理模式、信息管理的深度有很强的针对性，软件应用的效果与软件的选型，即所选软件是否适合企业的应用有很强的关联性，而软件本身的适应性是比较弱的，所以如果选对了类型，越是专业性强的软件越适用，效果越好，这也造成了应用软件市场的细分。但BI不同，除了少数专门针对特殊行业需求开发的专用分析工具外，绝大多数的BI软件都是由一些适应性很强的数据分析工具组成的。正因为它们适应性广泛，所以针对性不强。这些工具应用得成功与否，在很大程度上取决于实施的过程，所以BI软件的实施应用不是简单的软件安装与培训，而是在理解行业与企业需求的基础上再开发的过程。

3 BI软件应用的关键

把BI软件应用到物流行业，必须先设计系统模型。软件本身虽然有很大的灵活性，但这种灵活性多半是提供给专业人员，而不是提供给普通用户的。所以系统模型一旦确定，BI软件的具体应用方式、领域、功能就基本确定了，再要改动、扩充，不是普通用户能做到的。

物流企业BI系统模型的设计与普通信息系统模型的设计一样，必须考虑企业高层管理者、部门主管、信息管理人员及具体业务人员等各方在信息分析方面的需求。我国物流企业目前信息化层次不高，所使用的信息系统主要的功能在解决日常的业务管理与协调，只有极少数企业有对历史数据、海量信息进行分析的平台，一般业务人员不了解数据分析软件，纵有数据分析方面的需求，但能表述贴切、有效的不多。所以物流企业BI系统模型的设计需要有熟悉BI软件的功能与用法和理解物流企业业务管理，尤其是熟悉物流企业经营管理的两方面人才的配合，才能成功。换句话说，BI软件在物流企业的成功应用，需要的是行业经验。

商业智能的bi时代范文第5篇

摘要：商业智能现在可谓是一个很热的话题，已经成为企业CIO（首席信息官）们的一个首要技术课题，越来越多的CIO意识到，在竞争激烈的环境中，BI(商务智能)不仅关系到一个企业更好的运行，甚至关系到企业的生死存亡。商务智能是数据仓库技术、数据挖掘技术和在线联机分析处理技术（OLAP）在商业领域的综合应用。本文就国内商务智能的构成以及商务智能的发展及其在国内的研究趋势分析两个方面分析了目前国内商务智能的发展状况，并对进一步发展我国商务智能的理论研究和实际应用提出了建议。

关键词：商务智能 数据仓库 数据挖掘

引言

商务智能（Bussiness Intelligence，以下简称BI）已经成为目前搜索最热门的关键词之一。Gartner Group 于1996年最早提出了BI的概念，BI就是通过使用数据或基于数据的体系以改进商务决策的一套理念与方法。微软创始人比尔·盖茨曾指出，如何收集，管理并使用信息，将决定一个企业最终的成败。近几年来，商务智能的发展迅猛，在我国更是保持着高增长率的发展势头。其应用领域逐渐渗透到电信、银行、金融业、保险业、制造业等各个领域。

一、国内商务智能的构成

国内商务智能包括固定报表、OLAP分析、数据挖掘以及分析运用的实现。

1.固定报表

目前中国市场上商务智能应用主要停留在这个层面的利用。它的主要实现步骤是：

a.ETL：将行业的业务应用系统的数据及其它可用数据源中的数据进行抽取、清洗和转换后，将清洁数据装入到数据平台，并从数据平台装载到各数据集市中。

b.在数据集市中建立星形结构或雪花结构的关系数据库模型。

c.通过前端工具以表格、分析图等直观形式展现。

2.OLAP分析

生成OLAP模型，建立各主题分析部分所需的综合、统计分析运算及相应的多维结构，然后在多维模型中分析，可完成大到多级业务综合分析，小到针对某一个领域的指标多角度分析。

3.数据挖掘

数据挖掘是一个萃取和展现新知识的流程。通过分析具体数据，发现确定有效的、新颖的、有潜在使用价值的、以往不为人知的、最终可理解的信息，为企业良好运营和决策部门做出重要决策提供帮助。

4.分析应用

与业务信息系统结合，成为流程组件，例如企业绩效管理。

二、商务智能的发展以及在国内的研究趋势分析

1.商务智能的发展

商业智能出现于20 世纪末期, 20 世纪90 年代后期有了突飞猛进的发展, 越来越多的企业提出了他们对商务智能的需求, 把商务智能作为帮助企业达到经营目标的一种有效手段; 另一方面, 计算机界很多著名公司已经认识到商务智能巨大的发展潜力, 纷纷加入商务智能研究和软件开发的行列, 比如IBM、Oracle、Microsoft、SAS、Business Objects等著名的软件厂商纷纷推出支持商务智能开发与应用的软件系统。

2.商务智能在国内的研究趋势分析

随着商业智能市场的日益成熟，商务智能将呈现新的发展趋势。

a.目前，商务智能市场是十分动荡不安的。除了大公司的并购交易外，还有很多小公司互相合并或者被并购。这些被并购的公司主要包括数据质量服务厂商、企业信息集成厂商和小厂商。特别是Oracle和IBM这类公司趋向于收购一些富有创新解决方案的小厂商。这些收购让大公司具有主数据管理(MDM)或者客户数据集成(CDI)应用的快速解决方案。

b.近年来商业智能市场规模日益扩大，且增长较快,2007年全球商务智能软件销售增长率13%。根据Gartner公司的预测,在软件销售的前沿阵地,市场规模已经达到50亿美元的商务智能(BI)销售从现在起到2011年,将以复合增长率8.6%的速度继续增长。

c.随着企业对商务智能软件要求的提高，商务智能软件将向平台化发展。目前，单一的BI产品很难满足用户的所有需求，而不同的产品之间又很难做到信息共享和互融互通。向平台化发展可以很好的解决这个问题，同时可以降低企业对单一BI产品的依赖性，降低用户成本。

3.商务智能的国内发展现状

在我国，商务智能发展速度迅猛。我国商务智能市场规模增长率从2003年到2006年一直呈上升趋势，2003年年增长率33.33％，而到了2006年年增长率已经超过了58％，2007年我国BI市场开始理性，市场规模比2006年增长25.3%，仍然保持增长态势。未来5年中国商业智能软件市场将呈现高速增长的势头, 年复合增长率将达到 39.0%。

除此之外，我国BI市场规模的扩大和发展刺激了国外BI企业大规模入驻我国，也激励了国内BI企业的发展。目前，世界著名BI企业已经进入我国，像法国的BussinessObjects、美国MicroStategy、Oracle、IBM等，他们通过与国内商合作进行市场开发，竞争十分激烈。重组并购频繁进行，从07年初的Oracle收购Hperion，到IBM收购Cognos，再到SAP收购了商务智能软件行业的领头羊BussinessObjects，可见商务智能厂商争夺市场份额的激烈。当然，我国商务智能企业也开始发展，出现了唯智、博科等知名厂商。07年7月，重庆宏光公司开发的具有自主知识产权的商务智能软件“极光商智”出口美国，标志着我国商务智能发展登上了一个新的台阶。

结束语：

当然未来商务智能的发展还将呈现其他趋势，比如商务智能软件产业工业化，产品模块集成，从单一向嵌入式发展,开源商务智能等。

商务智能是一个年轻而充满希望的研究领域, 商业利益的强大驱动力将会不停地促进它的发展, 每年都有新的商务智能的理论和应用问世, 人们对它的研究正日益广泛和深入。通过本文的研究可以看出, 我国商务智能的研究取得了一定的成果, 但是仍然面临着许多问题和挑战, 还存在许多问题等待我们去探索和研究。

参考文献: