BI的理性瘦身

经过了长时间的连续采购后，企业的BI应用并没有因此变得顺畅起来。反而由于解决方案的重叠、应用规划的无序，迫使大部分企业不得不投资更多的资金来简化BI的数据环境和应用种类。

炼油企业Valero Energy公司负责报告与财务的主管Kirk Hewitt认为，这种简化工作不应仅限于数据，还要整合现有的BI工具。经过10年的购买后，Valero已经使用了5种BI工具。该公司目前已通过使用通用ERP系统、通用财务管理工具以及统一数据库，简化了数据环境。Hewitt说：“我们是主数据管理和在数据源上进行数据净化理论的忠实信徒。”

数据保存问题

但是，使用多种BI工具意味着分析本身在部门之间就是不同的，这甚至会导致来自相同数据的不同结果。他回忆说：“常常有两套不同的人马提取信息、使用两种不同的工具制作报告，并得到不同的答案。”因此，Hewitt说服管理层用Information Builders公司的一款工具取代了原来的5个BI工具。这样一来仅节省的许可和维护费就在两年里收回了这个整合项目的投资。而该项目的长期价值更大，他说：“分析师现在可以把时间真正用在分析报告上，而不用把时间浪费在寻找人们提供数据中存在的差异上。”

另一种常见的BI错误是认为所有的数据在被分析之前都必须保存在数据仓库中。Martens说：“今天的BI工具可以连接任何数据库。”金属产品批发商Hillman Group公司的CIO Jim Honerkamp得到了同样的结论。他指出，在部署Information Builders工具的过程中，“我们将完全脱离数据仓库。我们将研究支持交易系统的数据库”。

但是，数据仓库和其他历史数据库也有用武之地。Forrester的Evelson说：“你不需要将数据保存在某个地方，不管数据保存在数据仓库中、数据库中或缓存中。关键在于确定你需要使用什么来处理哪类数据。”Valero的Hewitt说：“不需要将来自一个来源的数据放到一个数据仓库中进行清洗和处理，然后再从这个中间源运行分析。”这样做不仅增加费用和复杂性，还需要将所有数据转化为便于BI工具使用的中间形式，制造失去相关元数据和相关关系的风险。

贴近运营部门

厂商和用户普遍看好运营型BI，这通常意味着与业务流程“相符合”的BI分析。Business Objects等厂商预测，连接在各种流程和工作流上的BI引擎可以监测异常和趋势变化，甚至可以使用业务规则引擎来自动完成调整，而不只是发出告警。该公司的企业产品营销高级副总裁James Thomas说：“我们把它看作是所有应用上的一个覆盖层。”

将BI功能添加到关注它们执行流程结果的应用中，难道不比在应用上层叠加一个BI层更有效吗？事实上，这正是用户所需要功能的一部分。市场研究机构Ovum公司的BI分析师Ian Charlesworth指出，这也是为何ERP、SCM和其他业务应用嵌入更多的分析功能来分析它们所管理交易的重要原因。

但是，专用解决方案的用户必须谨记它们的局限性。Deloitte的Sognefest说：“例如，现在没有把报告集成为像客户赢利能力这样的跨流程视图的ERP应用。”换言之，监测某些流程的应用可能对某些使用这些应用的经理有用，但这些流程可能还必须用跨多种平台运行的软件加以监测。

一种获得运营视图的时髦方式是通过仪表盘。但也有专家指出，不同仪表盘可能提供不同指标，因而并不能让人们对发生的情况取得一致的看法。

这个问题出现在仪表盘惯用的部署方式上：要么是指标不为IT所知的毫无特色的套装产品，要么是用户所购买的部门级工具。无论属于哪种情况，结果常常是得到不一致的业务运营视图。有人甚至说：“目前，仪表盘失败的例子比成功的例子多。”

临时采用仪表盘、KPI、报告等都预示着企业范围BI战略即将失败，或者并不存在。Thorpe说，“BI实际上是企业运营委员会的责任。但它通常并不是最高优先级的，因此这项技术最终将落入了中间地带，造成条块分割的盛行和混乱的滋生”。

对IT而言，坏消息是局部分析的习惯会在企业中流行开来，无论是通过基于Web的产品还是普通的业务分析工具。Ovum公司的BI分析师Mike Davis说，Microsoft Excel长期以来一直被用于个人分析，生成显示同样信息的不同视图。而且如果企业部署包含微软2006年4月收购纯分析厂商ProClarity所获得的功能强大的BI功能的新Excel服务器的话，情况会变得更糟。

商业房地产公司General Investments & Development的CIO Shawn Mahoney回忆说，公司当时就面临着这种难题。不同的财务分析师使用他们自己的Excel公式计算内部回报率等数据，从而导致了不一致的投资决定。Mahoney没有去与Excel较劲，而是部署了OutlookSoft。OutlookSoft使用Excel作为连接分析引擎和数据库的前端，确保所有人都使用同样的数据模型和公式来做决策。他说：“我们拥有一个所有人都在遵循的标准流程。”

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