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商业智能:基本概念和原则

介绍

在当代商业世界中,许多发展都是为了提高商业运作的效率。各组织在努力提高效率时所强调的一个主要领域是通过技术。技术在过去得到了极大的改进。这与竞争激烈的商业环境不谋而合。在这种情况下,一个组织所做的战略决策在决定一个组织的成功方面变得非常重要。市场变得高度活跃,这就要求组织采取相应的行动以适应变化。因此,各组织必须采取新的发展,以便在这种环境中保持其竞争力。组织旨在保持高水平绩效的一种方法是通过商业智能(BI)。

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定义

商业智能可以用多种方式定义。根据Langit(2007),商业智能可以被定义为一种存储和表示组织数据的方法,这种方法可以让适当的个人轻松地访问并轻松、及时地对其采取行动(1)。有效的商业智能有助于查看数据的人轻松连接数据,并了解各种数字是如何得出的。这种理解起着非常重要的作用,因为它使组织能够就组织的各个方面作出适当的未来决定。一个组织也能够做出准确和适当的结果。

商业智能数据通常以这样一种方式显示:不同的用户能够检索到详细的数据。数据的呈现方式使决策者可以使用。商业智能包括数据仓库、内容和知识管理以及业务分析工具。因此,它可以被看作是将一个组织的信息转化为知识,然后将知识转化为适当的计划所必需的过程、技术和必要的工具,从而使组织取得成功。因此,商业智能就是企业使用数据的过程,在这个过程中,企业可以提高其价值。

商业智能史

在过去的几年里,决策过程发生了巨大的变化。随着技术水平的不断变化,这一点也在不断变化。组织一直在运用直觉做出重要的组织决策。然而,这种形式的决策具有非常高的风险水平,因为它涉及到许多风险和不确定性。

然而,技术水平的提高导致了决策过程的变化。1970年,当终端用户计算时代开始时,发生了巨大的进步(Exforsys公司2008年:par 3)。到那时,这项技术已被许多人所接受,大多数人已经学会了在不同情况下应用技术,并且能够轻松地处理它。

最早设计用于报告和查询的大多数工具都不起作用,用户需要自己执行许多操作。在某些情况下,这些应用程序没有提供问题的解决方案。然而,随着时间的推移,情况有所改善。到了20世纪70年代,商业智能供应商设法提供在数据访问和分析中使用简单的商业智能工具(Exforsys Inc,2008:par 5)。这一改进标志着商业智能在效率和有效性方面发生了重大变化。

新的格式使最终用户能够生成自己的数据,并将这些数据放在适合该工具的安排中(Exforsys Inc,2008:par 5)。这一点也很重要,因为人际关系数据库的时代还没有证明其自身适用于最终用途数据的传统实现(Exforsys Inc,2008:par 7)。因此,供应商有义务提供自己的数据解决方案。

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在使用早期的商业智能工具应用数据时,存在一些复杂的问题。例如,这样的数据是不可访问和排他的。其中大多数在使用上并不多样化,在分析时需要某个供应商提供的特定工具。而且,这些数据中的大多数并不包含所需数据的形式。

因此,早期应用于商业智能的工具有很多复杂之处。这使得数据分析的过程变得复杂和低效。使用这些工具分析数据需要高水平的专业知识。然而,现在应用于当代世界的工具更加有效和有效。它们简单易用,组织中的任何员工都可以使用它进行分析,从而做出适当的决策。

商业智能的目的

如前所述,商业智能在每个组织中都扮演着重要的角色。商业智能的主要目的是通过确保在组织中做出的决策基于事实而不是直觉,从而促进组织的使命和目标。

商业智能使公司能够了解组织的各个方面,并能够检测出组织中不容易发现的问题。这使得组织能够及时识别风险和机遇。例如,一个组织将能够在某种风险扩散之前识别出它。这是一个很好的组织。

有效的商业智能还能促进对行动的快速反馈。这有助于提高商业运作的效率。它也有助于节省时间资源,从而提高组织的绩效。这对于验证或否认假设也是必要的。这确保了组织内所做的决定是确定的。这样可以最大限度地减少组织运作中的风险。

在当今世界,对商业智能的需求显著增长。这是因为它对组织的影响很大。商业智能技术在决定当今世界的运营绩效方面具有重要作用(Saberwal和Fernandez 2009:1)。

商业智能的一个主要优点是改善了客户服务。通过商业智能,组织能够收集和呈现关于消费者行为的数据。通过使用当前和历史数据,可以了解消费者喜欢什么和他们的需求。因此,一个组织将能够利用这些数据,根据消费者的需求和要求做出更具响应性和前瞻性的决策(Vercellis2009:15)。因此,商业智能将有助于提高其对客户的服务质量。因此,一个组织将能够在残酷的商业世界中保持其竞争力。

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组织还可以使用商业智能来预测影响客户的任何流程更改的后果。这种预期有助于组织及时识别各种行动方案对组织的未来影响。这在保护组织免受任何风险方面起着重要作用。例如,如果一个组织发现以客户为导向的过程中的某个变化会对其绩效产生负面影响,那么它就能够在陷入风险之前及时避免这种行为。因此,组织能够避免不必要的风险。

商业智能帮助许多组织建立了竞争优势。通过商业智能,组织能够对市场做出准确的分析。这有助于组织确定其市场网络中各部分客户的需求和要求

商业智能还使组织能够在市场上开发出有利可图的产品。通过分析过去市场上各种产品的数据,一个组织将能够识别出某一领域需求量很大的产品。这将使一个组织能够对利润最大化的最佳产品做出某些决定。

在某些情况下,一个组织可能需要形成一个合并,同时冒险进入一个新的市场。例如,一个组织可能决定通过合并进入国外市场。在这种情况下,商业智能在选择最合适的公司进行合并方面起着重要的作用。分析不同公司在特定市场的表现是很容易的。因此,一个组织将能够就合并的最佳候选人作出最适当的决定。

商业智能在企业规划中也扮演着重要的角色。通过商业智能,组织可以制定适当的计划来促进组织的目标。例如,它提供了一个扩大的核心竞争力的观点,以开发新的机会(Thierauf 2001:204)。这是一个组织中的一个重要实践,因为它对组织的成功有着重要的影响。例如,一个组织能够应用商业智能为其产品和服务创造新市场。通过商业智能,组织能够识别尚未被开发的市场。通过这样做,一个组织可以更容易地确定潜在的市场,在那里它可以用来扩展其市场网络。这为本组织提供了一个重大机遇,因为它将能够在竞争发展之前进入新市场。这在提升组织绩效方面起着重要作用。换句话说,一个组织能够在客户意识到他们想要什么之前就确定他们的需求(Volitich 2008:58)。这有助于组织实现销售额最大化。

竞争情报是企业不可或缺的组成部分之一,在企业中起着举足轻重的作用。这是商业智能的另一个重要目的。竞争情报使一个组织能够跟上市场上通常发生的变化。在当代世界,市场变得非常活跃。因此,组织适应这些变化的能力对提升组织的整体绩效起着重要的作用。竞争情报使组织能够收集有关竞争对手的外部信息。例如,一个组织能够访问诸如新兴技术、法规问题、客户活动等信息,以及在组织做出各种决策时非常重要的其他信息。竞争情报还将包括收集有关竞争对手的商业惯例和计划的信息。然而,一个组织在收集竞争对手的计划和做法的信息时,最好遵守法律和道德规范。收集到的信息具有重要意义,尤其是在市场竞争日益激烈的当代世界。

商业智能的积极作用

商业智能的应用对商业运作有许多积极的影响。商业智能的主要优点之一是授权员工。由于数据对组织中的每个人都是可访问的,因此员工可以使用这些数据来制定有关组织的各种决策。

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商业智能还促进了决策过程的简化。由于参与决策过程的不同个人可以随时随地访问信息,因此在提出想法时变得更容易,因为每个人都是知情的。

商业智能的另一个积极作用是提高管理效率。它简化了团队合作和分配。这大大提高了效率水平。团队中的不同成员可以在网络上自由地共享信息,从而在组织中做出重要决策。这可以提升组织的绩效。

商业智能有助于提高洞察力。当商业智能有效地集成到一个组织中时,员工能够应用可用的策略,从而提高他们的洞察力。由于所有人都可以随时获得这些数据,因此人们可以轻松地进行交互并做出最佳决策。

在当代商业世界中,企业从事的活动具有高度的不确定性。在这种情况下,组织需要有有效的预测技术,以便能够做出适当的决策。商业智能对提高组织预测未来和当前行动方案可行性的能力作出了重大贡献。例如,一个组织可以使用趋势来预测组织内部。根据Murphy(2005)的说法,当趋势建立了一段时间后,可以更准确地识别它们(218)。一个组织能够保存一段长时间的情报。因此,一个组织能够应用商业智能来应用收集到的数据来做出完美的预测。这有助于组织在其组织内做出有效的决策。

通过商业智能,组织能够分析过去的数据和信息,预测竞争对手未来可能采取的行动(墨菲2005:225)。这些信息非常有用,因为它有助于组织在竞争激烈的市场中获得竞争力。为了使一个组织能够正确预测竞争对手可能采取的行动,他们必须能够察觉到行动的迹象以及竞争对手的意图。这就要求组织对证据进行深入的调查,以便能够作出最可行的决定。组织还必须能够扫描可用的信息,以便能够做出正确的预测。

商业智能的负面影响

尽管商业智能有上述好处,但它对组织有一些负面影响。商业智能对组织的负面影响之一是它导致历史数据的堆积。然而,只有一小部分数据可以使用。在某些情况下,历史数据是没有用的。例如,市场是动态的,历史数据可能不适用。

商业智能的另一个负面影响是基于成本。商业智能对于一个组织来说可能太贵了,尤其是中小型组织(Solanki 2011:par 3)。因此,这可能导致利润率的缩水。商业智能的应用也增加了业务的复杂性。数据的实现可能很复杂。因此,它可以增加商业方法的刚性。这些问题会影响组织的绩效。

商业智能的实现也消耗了大量的时间。许多公司没有足够的耐心在其流程中为实现业务智能留出空间。例如,数据仓库系统在系统中完全实现需要一个组织大约18个月的时间。

商业智能对管理的影响

如前所述,当今世界对商业智能的需求越来越大。许多组织在其运营中采用了这种技术,以达到最佳的性能水平。这种技术的集成对结构化和非结构化决策过程中管理的各个方面都产生了显著的影响。

通过商业智能,每个员工都可以访问组织的数据。他们可以利用这些数据做出一些决定。因此,商业智能授权员工做出决策。这提高了组织内部的效率,因为它促进了决策过程。

组织可以分为前端系统和后端系统。前端系统包括客户关系管理等活动。另一方面,逆向管理涉及供应链管理等活动。这些安排的主要目标是促进数据在价值链中的流动。

高级管理层负责战略规划。他们应该利用所分析的数据得出最有效的策略。中层管理者担负着管理控制的责任,而一线则担负着经营控制的责任。

主要BI工具

数据挖掘工具是指仓储软件和统计数据挖掘。它还可以包括用于报告和查询数据的软件。商业智能工具在跟踪和分析数据以便在组织内做出关键决策方面发挥着重要作用。在最近的一段时间里,有几个商业智能工具被许多组织应用。

电子表格是商业智能中广泛使用的工具之一。电子表格通常包含一个特定的公式,指导如何从其他单元格计算某个单元格中的值。微软Excel、苹果数字、Visilac等就是一个很好的例子。然而,microsoftexcel是应用最广泛的。

另一个常用的商业智能工具是数字仪表盘。数字仪表盘通常用于跟踪正在进行监控的特定业务流程的流程(Solanki 2011:par 5)。

商业智能的另一个重要工具是微观状态。这个工具允许用户在一个组织中及时地做出数据驱动的决策。它有助于将数据转换为易于理解的形式,从而提供适当的见解。这有助于组织制定有助于创收、预测潜在商业机会和监控组织在各个领域的进展的战略。

QlikView BI工具是另一个重要的工具,正在许多组织中应用。QlikView Business Discovery platform在消除独立办公室生产力应用程序与传统BI解决方案之间的差异方面发挥了重要作用。这可以促进组织内部的发现和新想法。

案例研究

在过去的几年里,许多组织已经从商业智能在其运作中的应用中获益。几家公司在将商业智能融入其活动后,增加了销售额。

邓肯甜甜圈的商业智能

Dunkin's Donuts是其中一家从商业智能应用中受益匪浅的公司。这家公司位于美国,在那里有几家特许经营权。过去,该公司一直在应用商业智能来确定其特许经营的最佳地点。该公司还一直在使用商业智能来确定最佳的特许经营商。

如前所述,Dunkin's甜甜圈有几个特许经营权,分布在美国各地。它的大部分特许经营权都位于波士顿、纽约和北区的其他地方。该公司一直在计划增加其目前的特许经营权数量约7000家,从8000家增加到15000家(Saberwal and Fernandez 2009:20)。该公司的目标是通过增加在全球的影响力来达到这些目标。

然而,该公司面临着一些障碍。例如,该公司有许多竞争对手,他们在市场上具有很强的竞争力。主要竞争对手之一是星巴克。星巴克已经在全球建立了自己的业务,在全球拥有超过12000家分店。邓肯要想在世界范围内扩大其影响力,就必须采取有效措施。

由于邓肯的甜甜圈是通过特许经营的方式到达世界各地的,这对公司来说是一个劣势,因为他们没有特许经营权。这为星巴克创造了一个竞争优势,因为他们不必面对为这项业务找到愿意和最合适的客户的困难。

最近,邓肯的甜甜圈已经设法克服了这些问题,通过在其业务中引入商业智能。经理和销售人员都采用了仪表板式的BI系统。这有助于他们管理有关特许经营商的重要信息,包括每笔交易的阶段和融资情况(Saberwal and Fernandez 2009:20)。随着BI系统的应用,公司能够识别出任何问题区域,并保持一切正常。公司还能够获得遇到问题的地区的地理视图,之后他们可以通过特定的帐户进行跟踪,以便发现所面临的具体问题以及这些问题的潜在原因。该公司还处于一个更好的位置,以确定潜在的交易过于接近。

通过BI的应用,Dunkin's Donuts已设法最大限度地提高其效率和效果。这有助于该公司在全球迅速扩张。它还减少了在确定特许经营最合适的合作伙伴方面所花费的平均时间。

结论

这一讨论清楚地表明,商业智能在当代商业世界中具有重要的意义。商业智能工具帮助组织将数据转换为可用于做出关键决策的形式。它有助于预测采取特定行动的可能结果。因此,它降低了组织内部的风险水平。当商业智能得到有效应用时,它可以提高竞争力。例如,有可能了解竞争对手的计划和做法。这些信息具有重要意义,因为它使组织能够访问最有效决策所依据的信息。通过获取这些信息,组织能够采取最适当的行动方针。因此,对于每一个组织来说,确保在其运营中集成BI以保持其竞争力是非常重要的。

参考列表

Exforsys公司(2008年)。商业智能历史. 网状物。

Langit,L.(2007年)。SQLServer2005商业智能基础。纽约:新闻网。

墨菲,C.(2005年)。竞争情报:收集、分析和运用。高尔出版有限公司网站。

Saberwal,R和Fernandez,I.(2009年)。商业智能. 纽约:约翰威利父子网。

Solanki,P.(2011年)。商业智能工具. 网状物。

Thierauf,R.(2001年)。有效的商业智能系统。纽约:格林伍德出版集团。

Vercellis,C.(2009年)。商业智能:面向决策的数据挖掘与优化. U、 K.:约翰·威利父子网。

沃利蒂奇,D.(2008年)。ibmcognos8商业智能:官方指南。纽约:麦格劳希尔网站。

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