实话实说 解析BI未达到预期目标的主因

据数据资料显示，BI的失败率高达到70%,企业对于BI的部署甚至到了“可望不可及”的阶段。根据Gartner公司所做的最新调查，CIO们最关注的三大技术分别是虚拟化、云计算和BI等，Gartner公司也把他们统称为轻型技术。从现状来看，BI现在更多是处于一个“老课题，新手段，待开发”的阶段。

老板的期望过高和基础数据的时效性太差

中国中钢集团公司（简称中钢集团）是主营冶金产品、矿产品、废钢、焦化、耐火材料稀土、铁合金、石墨、有色金属、技术及设备进出口等的一家公司，其IT系统的建设在国内集团型企业的建设都处于领先的地位。在BI应用方面，据中国中钢集团公司信息管理部总经理李红在某次论坛向记者透露，中钢最早部署了某公司的BI系统，但随着发展，现有的BI系统不能满足企业 的需求主，下一步准备升级，同时对于BI的应用一直处于关注的阶段。

山西荣华集团信息中心主任朱正涛最早是服务于另一家医药企业，记者和朱正涛沟通中了解到，早期朱正涛服务的医药企业每年会产生一定的量的数据，时间的积累，企业积累了大量的数据，因此，他们准备上线某国外品牌的BI产品，据朱正涛的介绍，当时BI上线很成功，也在企业中得到应用。但实际的角度出发，应用的效果并不是很好。原因就在于一方面老板对于BI的期望值过高，没有达到老板所要的预期结果；另一方面本身企业的数据存在很多的问题。早期的数据经过长时间的积累，许多的数据并不是很准确，同时失去了有“时效性”，导致了数据方面的质量有问题。

朱正涛认为，部署BI两方面需要考虑，第一，老板对于BI的期望值；第二，数据的准确性。同时，朱正涛指出，针对于企业现有数据的“时效性”问题，建议在做BI时，可以把企业的数据按照一定的时间比例比如数据截止某年的前的数据进行统一的分析。

BI混乱的定位和服务商的忽悠

在国内最大的第三方社区ITPUB上，记者了解到网友cityman_2008是一位资深的BI工程师，在BI部署方面有近六年的工作经验，而且他所做的都是对于BI有着强烈需求的企业——电信业。据cityman_2008介绍，目前BI的应用从效果来看，远没有达到预期的目标，原因有很多方面，主要是以下几点：

1、BI混乱的定位问题

BI一开始是定位到管理系统的，是部署在BOSS和网管之上的，目标客户锁定为市场部的专业分析岗，但是开始最有价值的就是通过第三方的系统找到业务系统中的问题，特别是多个业务系统同时并存的时候，BI的效果还是不错的(比如找到97和计费的数据不一致 等等)。随着BI的不断建设，业务系统不断的完善，BI开始迷失。首先是移动目标客户扩散，不再说是市场部的BI，说是整个公司的BI，于是从定位上，BI和BOSS、网管并称为三大支撑系统。而联通更为诡异，分别拆分出经营分析系统和决策支持系统，一个放在BSS域，一个放在MSS域。

2、厂家不断的忽悠致使BI的建设支离破碎

不可否认的说，如果我们能够静下心来慢慢做，BI的价值总是可以有所体现，起码在某个领域是可以有别于业务系统的。但是厂家没有放过这个混乱的市场，从系统级的数据仓库到企业级的数据仓库再到企业级的数据中心，厂家给运营商描绘出一张无穷大的饼，引诱运营商不断的进行战略的调整。不是说理念不够先进，只是路是要一步一步的走的。在BI的业务应用逐渐陷入困境的时候，我们没有去想办法如何去推广应用，却在不断的扩大数据仓库的规模，不断的增加数据源，在所谓的“数据驱动”的模式上越走越快，使BI成为一个数据上的巨无霸，但是应用虽多却似是而非，解决不了问题，效果就是你要什么我都有，但是给了你也没用。

3、客户急功近利的要求迫使BI驶入弯路

客户的岗位是有时间限制的，是要轮岗的，是要政绩的，这就要求客户必须在有限的时间内完成应用的开发。同时每个新客户在执掌的时候都难免想要跟上届与众不同，于是BI就在不同的风格中飘摇，客户重视市场部了，马上给市场部做需求，客户重视领导了，马上优化界面，客户重视一线了，马上做数据集市，单独开发个性化界面，建设商疲于奔命，还有几个人能好好静下心来，想想数据未来的架构、未来的需求、未来的发展模式呢。当BI没有预期发展的时候，他就只是一套功能简单的业务系统，能够满足客户的临时性需求，但是和客户最初的梦想“战略的核武器”相去甚远，就如同炒股一样，没有了预期，BI终将走向平庸。

cityman_2008指出，究竟BI会发展到什么程度，并不是很清楚，从其他行业成功的案例来看，所谓的成功都是解决了具体的问题，还是战术层面的，尚没有战略层面上的成功案例。从这一点来看，“需求驱动”而不的“数据驱动”，在目前的现状下，先收集数据，再考虑应用，这种模式缺乏持续发展的动力。

BI未达到预期目标是鸡和蛋问题

一直以来，我们都在探讨是先有鸡，还是先有蛋问题，用不恰当的比喻来形容BI未达到预期目标的原因，总结发现，如果从技术角度来看，技术已经能解决实际中发生的任何问题，那么，关键的还是在于人， 在于管理。我们过去BI大多数都是给老板看的，而现在BI不仅仅是给老板使用，同时也开始逐步的给副总、部门经理、以及最低层的人员使用，这就要求，对于BI要有一个充分的认识，正如我们过去一直谈信息化、ERP等一样，如果不经历一定的“风雨”，炒作、成长、普及、成熟等阶段BI肯定难以在企业中发挥最大的价值。

“贪大求全”一直是企业的一个通病，对于BI的建设同样也是如此， 企业的老板对于BI的期望值过高，以为只要上了BI就可以掌控一切，显然，现阶段的BI，还没有达到这样一种境界，这是除了技术、市场等原因以外， 企业的性质及管理者本身对于BI的需要有一个理性的认识，未来真正达到“智能”，还需要很长时间的路要走。

关于BI:

BI 商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
 

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