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    商業分析(BI)
    作者:admin   時間:2017-02-28 16:43  來源:未知  瀏覽:
      總體藍圖



      中國企業信息化建設近20年來有了長足的進步,面對日新月異的市場變化和不斷增長的海量業務數據,企業決策者迫切希望將業務數據迅速轉化成為對市場、對當前運營狀況的認識,從而對現狀進行深入洞察與分析,不斷優化決策管理流程,確保企業持續的競爭力和不斷超越自己的能力。


      商業智能(Business 
      Intelligence,BI)就是能夠系統地、即時地、方便地將企業運營相關的電子數據轉化為企業運營優化與管理決策所需的關鍵業務信息的技術,是對商業信息的收集、管理和分析的過程,目的是使企業的各級決策者獲得決策支持體系和洞察力,幫助他們更快地做出對企業有利的決策。現代企業需要基業長青、獲取競爭力,離不開商業智能。


      目前,除了金融、電信、零售等信息化建設相對成熟的行業對商業智能的需求繼續保持著快速增長外,集團型企業和大型制造行業,如鋼鐵、汽車、機械等,以及能源、化工、交通行業的增長也比較明顯,甚至于中小企業也開始有了使用商業智能的需求。商業智能的應用和發展正以極高速的趨勢在向各個領域覆蓋,同時,顯示出勢不可擋的健康局面。


      金蝶KBI商業智能解決方案,關注企業管理用戶的分析價值需要,在龐雜的業務信息中分辨關鍵業務信息,為企業各級管理人員提供最優經營分析模型、決策分析路徑、最細粒度的差異動因查詢,成為企業管理者在工作中最好的數據抓手和信息分析助手,幫助企業管理者做到“洞察秋毫,高效決策”。

       


      用戶對信息的需求 
      并非所有的企業管理者都需要同樣組織方式、展現形式的業務信息,不同的管理需求帶來不同的分析應用要求:
      決策型用戶
      需要少量的關鍵業務信息(通常不超過12項)、模型化的分析路徑、直觀的分析圖形、預警式的分析報表;
      分析型用戶
      需要了解企業全價值鏈的經營要素、多樣化的分析模型、靈活多變的展現方式、功能強大的OLAP(聯機分析處理工具);
      查詢型用戶
      需要基本固定的報表與信息、適用的分析模型、能夠貫穿到最細粒度動因的多層級鉆取分析工具;
      操作型用戶
      業務流程觸發的OLAP(聯機分析處理工具)工具、明確的操作建議、與操作建議相關的業務信息簡單展現;
      以上各類型用戶實際上并非嚴格劃分,如企業高層管理者,往往既是決策型用戶也是查詢型用戶,對于個別分析內容甚至扮演分析型用戶的角色。


      分析信息的架構組成 
      如何滿足以上4種類型用戶的需求,同時保證信息全面準確、關鍵業務信息選擇的正確,是企業業務信息分析體系建立過程中最大的難題,金蝶KBI解決方案通過歸納總結信息類型,搭建全面績效管理信息架構來完成這一任務:
      經營要素分析庫
      根據企業整體價值鏈或分析部分價值鏈的全過程整理歸納,歸納總結其中每一個價值節點,從而得出企業經營要素,經營要素的所有應用分析展現方式的集合,形成企業經營要素分析庫,企業的信息需求展現形式可能由于人員變更或目標變更而改變,但只要商業模式沒有改變,經營要素分析庫是不會改變的,經營要素分析庫是企業經營信息的蓄水池,是企業管理中十分重要的知識總結平臺;
      運營分析
      將經營要素分析庫中的經營要素,以不同的應用分析形式展現出來,形成的非結構性的分析體系,就是運營分析體系,運營分析體系的特點是各種分析要素之間沒有必然的聯系,而是通過經驗組織在一起,所以經常會因人而建、因人而廢;
      解決方案模型
      將經營要素結構化的組織在一起,根據價值鏈全面展現其中的每一個環節,從而形成的分析模型成為解決方案分析模型,解決方案分析模型可以是關注整個企業商業模型的,也可以是只覆蓋部分價值鏈,如只關心銷售動因的價值鏈分析模型,解決方案分析模型主要是分析型用戶維護并使用的,結構化的模型組織方式可以避免因為信息的缺失而對管理行為做出的誤導;
      決策支持模型
      決策支持模型在歸納總結解決方案模型的基礎上,加強了部分工具內容,使模型使用者與分析體系見出現互動,如模型的模擬預測、根據不同標桿值做出的對標差異分析等,決策支持模型往往作為企業管理理念最終體現方式,將企業商業模式中最重要的經營要素以結構化或非結構化模型的方式展現出來,最終達到提升企業績效的目的;
      以上4種信息的組成方式綜合在一起,形成企業級商業智能分析解決方案。在應用過程中,可以根據用戶需求任意組合,為企業績效的提升帶來真正價值。

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