强调智能 忽视商业 BT已经退缩了[1]

  作者:吴以四
2007/8/8 0:00:00
本文关键字: BI 理论探讨

  2001年10月,王茁在《南风窗》杂志上发表了一篇叫做《企业要长‘千里眼’——商业智能体系的建立》的文章。当时身在美国的王茁也许并不知晓,很多人正是从这篇文章里第一次知道了商业智能。

  三年之后,王茁的第一本关于商业智能的专著《三位一体的商务智能——管理、技术与应用》出版,王茁在该书的前言中这样写道:商业智能在中国的发展尚出于起步阶段,大部分企业对商业智能仍然缺乏必要的了解。要想让商务智能在中国取得大的进步,首先必须做的工作就是普及商务智能这一概念,让更多的企业和员工转变观念、提高认识。

  也正是在这本书的写作过程中,王茁萌发了回国参加商业智能建设的念头,并辞去了美国MDY高级技术公司市场主管的职务,回到了出国前所在的上海家化联合股份有限公司,并担任主管战略规划、市场营销和信息系统的副总经理。

  在国内工作的亲见亲闻,让王茁对国内企业的商业智能应用有了更多的了解。同时,王茁也指出了商业智能发展到现在所存在的问题:人们往往过度强调“智能”,却忽视了“商业”,商业智能变得越来越像一个IT的专有名词,从而退化成了一项IT技术工具。

  王茁主张把商业智能的定义尽量宽泛,让更多的“商业”用户接受商业智能,而不仅仅是“技术”用户陶醉其中。为此,商业智能 INSIGHT杂志记者与王茁进行了深入交谈,以下是经过编辑的谈话内容。

  CIOI:你在写《三位一体的商务智能——管理、技术与应用》这本书时,商业智能在国内处于什么样的发展状况??

  王茁:那是在2002年,刚开始写这本书的时候我还在美国的Gartner公司做咨询师。所以这本书也有缺陷,就是对中国企业的应用情况关注比较少。不过,总体来讲,那时候国内企业最热门的是商业智能,一直到2004年这本书出版,都是ERP的热潮。

  相比之下,美国企业在这方面要领先很多,2001年开始,他们已经在谈ERP和商业智能的结合,企业绩效的管理等等。中国企业这几年也在开始跟上,但是在认识上一直没有美国企业广泛和成熟。

  CIOI:你觉得是什么原因造成了这种中美企业对商务智能认识上的差距?

  信息化分为两个阶段:自动化和智能化。从总体上看,以提高劳动生产率、提高效率为最大目标的自动化,美国企业已经基本上完成了。ERP、商业智能、商业智能等系统已经比较普遍地应用在美国大大小小的企业中。在这样的基础上,他们就开始对信息化有了更高的要求——智能化。不管是从内部降低成本,还是外部拓展市场来考虑,智能化更多地是从经营数据的角度,去做一些分析,从而为企业找到一些新的机会。

  除了美国企业自身对智能化产生的需求之外,2002年通过的萨班斯法案,也是一个重要的推动力量。这个法案促使美国企业,特别是上市公司高度重视信息获取和披露的准确性、及时性和全面型。商业智能在帮助企业提供报表方面具有很大的优势,所以新一轮的企业IT投资热潮,就转向了商业智能。

  既有内在的基础和动力,又有外在的压力,我觉得正是这两方面促使了美国企业在商业智能应用方面的领先。

  CIOI:根据你的观点,商业智能是否必须建立在完备的自动化的基础之上才能应用?

  不是这样的。现在对商业智能有很多理解上的偏差,其实如果你越广义地去定义商业智能,它越不需要有完备的自动化基础。如果我们狭义地定义商业智能,这时候企业就必须要有很完备的ERP、CRMSCM等等IT系统,由这些系统提供相应的数据,再把这些数据放在一个大的数据仓库里面,然后再做数据抽取和分析。狭义地理解商业智能,确实要有一个完备的自动化基础,否则建一个数据仓库,数据从哪里来?这就好像没有粮食,却造了一个大粮仓,这样没有什么太大的意义。

  如果宽泛地去看商业智能:把数据采集之后,对它进行一定程度地整合和分析,为决策提供依据,这就是商业智能。在这种前提下,我们几乎任何时候都可以应用商业智能,哪怕只有一点点数据,我们同样可以做分析,分析的工具可以是以前的传统做法:把数据放在账本上、纸张上做分析,也可以用一般的商业智能表格做分析,当然数据量大一点的也可以用专业的商业智能分析商业智能。商业智能通过各种各样的工具都可以进行,不一定必须是SAS或者SPSS这样专业的大型软件才能完成。

  CIOI:对于BI的广义和狭义这两种定义,你更倾向于哪一种呢?

  我一直希望把商业智能尽量宽泛地定义。不过,商业智能发展到现在,有很多现象让人很不乐观。虽然商业智能的英文现在仍然叫Business Intelligence,但是Business的感觉已经很弱了。人们更多的把商业智能看成是一个IT专有名词,太强调Intelligence,而忽视了Business,Business Intelligence已经退缩为一个技术工具。在这种情况下,要让更多的Business用户而不仅仅是技术用户接受商业智能,是有一定的困难的。

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