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颠覆商业智能
发布时间:2020-09-28

企业决策权之变

“企业决策到底是高管的事情还是一线员工的?”

相信大多数企业在谈及决策时,会认为这理所当然应该是企业高管或董事会的事情。然而,著名的管理顾问专家彼得·德鲁克却认为,这是由一线员工所决定的。

还记得在去年10月份举行的中国商业同略会上,海尔首席执行官张瑞敏也对此有过精彩论述。他认为,在今天的社会化互联网时代,企业对市场的反应速度变得越来越重要,只有一线员工才能真正快速发现用户的需求、创造需求,一线员工应该驱动企业创新。

正是基于这种市场变化,使得海尔的组织结构从以往层层下达命令、层层上报汇总的企业高管高高在上的“正三角”,变成了今天的用户至上的“倒三角”—员工听用户的,企业听员工的。

在张瑞敏看来,企业卖出多少自己的产品并不是最重要的,更重要的是企业能否获取用户的信息,满足用户的需求。因此,企业应该授权给那些能够满足用户需求的人,由一线员工来驱动整个企业的运作,而领导的任务是支持和提供资源,帮助员工实现创新。

转变BI思路

为什么本文开篇要花这么大的篇幅来讨论企业的决策权变化?实际上,“决策”正是BI或BA通过数据分析帮助企业要做的那件事情。

企业决策权的变化,就意味着企业管理架构的变化,也就意味着设计BI工具时,IT巨头们需要重新定义。

实际上,BI(商业智能)的概念最早在1996年提出。当时商业智能被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。

“BI的主要市场有一部分是集团型企业。”一位资深的数据库工程师曾对笔者介绍说,“因为集团型企业的集团部门并不直接接触客户业务,因此老总更需要随时看到下面各个分公司的财务数据,以便进行合理布局,所以BI在集团型企业的销售特别好。”

而今天,商业智能的概念正在发生变化。

跟商业智能打了大半辈子交道的先特计软件(苏州)有限公司中国区总裁郑正中博士对商业智能有着独到的见解。“以往很多人都以为商业智能是在做报表,其实这是一个误区,商业智能本身是一个过程。”郑正中解释,“现在大多数中小制造企业都有ERP系统,信息化发展已经到了一定的程度了,数据很多。商业智能的任务是要把这些数据转化成一个新的概念,即洞察。”

在郑正中看来,以往的商业智能基本等同于商业规整,因为企业经营者很想了解一下,他的企业决策有没有什么问题;今天,企业经营者更希望预先知道他未来在经营上会有什么样的困难点,或者想知道他的机会点在哪里。

IBM软件集团大中华区业务分析软件总经理缪可延的解释更加清晰明了:“商业智能是让你看清楚了过去发生了什么,是基于对所有数据的治理,如果你的企业、组织架构把数据清理清楚了。根据商业智能可以根据过去表现一目了然。”在IBM看来,今天的商务智能已经经由业务分析发展直至智慧分析洞察。

解决方案销售

“其实商业智能并不是一套软件,它实际上是由很多软件组合而成的一个解决方案。”郑正中认为,“对于我们服务商来说,我们的工作是要把整个商业智能从数据源,一直到最后经营分析的评价,全部把它实施完成。我们工作还有很大一个部分是做顾问。我们不销售产品,我们销售解决方案。”

实际上,针对IBM关于商业智能已经过时,智慧分析洞察才是未来的概念,业界更多的观点认为不论是商业智能还是业务分析、指挥洞察都只是整体商务智能解决方案中的组成部分之一。

甲骨文中国区副总裁喻思成对数据层级有过细致的解释:从底层的数据源层、数据收集层到数据存储层(集中式文件系统、结构化存储、分布式文件系统、灵活存储),再往上到数据计算层、数据整合层、数据智慧层(数据库、数据仓库、灵活数据存储系统),最上面是数据消费层和数据洞察层(商务智能、报表系统、交互式分析、数据探索、实时仪表盘。

这表明,一个商务智能需要这么多道工序才能组装完成,而每一个商务智能又依据行业应用的不同,需要不同的组件。

拿在金融行业高性能分析领域颇有建树的SAS公司举例来说,其在银行和金融服务领域就推出了一系列金融业应用软件包和应用解决方案,涵盖战略管理、风险管理、客户管理、财务管理和运营管理等各个方面,比如风险智能Risk Intelligence,比如客户智能Customer Intelligence等。

SAP则通过商务分析,把移动商务、内存计算、云计算这三大技术趋势统一融合到SAP的产品组合中—数据仓库、企业信息管理、商务智能、分析应用、企业绩效管理、公司治理及风险管控与合规,推出了一系列商务智能应用解决方案。

SAP亚太及日本区商务解决方案事业部高级副总裁柯德泰给笔者举一个预测分析的例子:“比如说,卖西瓜的企业外部数据是过去20年以来的天气情况,而内部的数据是既往的销售记录,把这两个数据放在一起,通过特定的算法得出相关性。我们再根据未来的天气预报和未来销售业绩放在一起,分析获得预测。”

实际上,大约在2年半以前,IBM公司开始重新划分它的组织架构。其中软件集团从依照产品线划分事业单位,调整为中间件业务和解决方案业务两大业务集群,而IBM BA(业务分析)部门就此从软件集团的IM(企业信息管理)产品线事业部划归到解决方案业务集群。很显然,BA更贴近行业应用,所谓“解决方案”,就是为客户提供一套完整的业务流程。而这一业务流程,对于最终行业客户来说,不仅应该能够满足其解决问题的需求,还应该包含指导其解决问题的能力。

不过,BI说起来容易,但在实际销售案例中,有相当比例的国内客户的BI用不起来。“这其实不仅有处理数据的有效性、速度、质量的问题,也有BI分析出来的指标是否是客户所关心的,满足客户的需求的问题。”用友华表总经理苗峰指出,对用户业务应用的细分解决方案,是所有BI供应商下一阶段需要强化的任务之一,针对细分业务应用进行案例咨询、部署、实施非常重要。

缪可延也表示,下一阶段,IBM业务分析团队希望与行业咨询合作伙伴加强合作,大力增强细分行业如汽车制造业、自动化系统、精益制造等落地解决方案的咨询、实施、服务能力。

据了解,甲骨文也将针对金融服务、零售、快销品和矿产等重点行业与合作伙伴展开更深入的合作,以开发出更有行业针对性的解决方案,并把这些成熟的行业解决方案通过与ISV和相关渠道合作伙伴的紧密合作,更好地服务客户。

在苗峰看来,更多国内企业上BI最需要解决的是BI之前的事情,比如企业信息化是否正确看待,企业到底需要哪些BI应用,数据的整理、集成是否到位,这些是合作伙伴实施前应该关注的事情,因此,企业应用BI能否落地,咨询、服务很重要。

从管理者BI到人人BI

北京奥维奥科技有限公司总经理胡鹏程给笔者举了一个零售业的例子:“对于快销品来说,比如蔬菜门店就对商品的周转速度有着极高的要求—通常是理货员随时把蔬菜销售情况记录下来,晚上8、9点店长钟根据当天的市场反馈和供应商的价格调整开始订货,到第二天凌晨就要把蔬菜布到货架上。”

针对客户的快速反应需求,奥维奥采用SAP的HANA内存计算技术,不需要做ETL,通过OLAP(联机分析处理)直接展现,没有数据库建模,这样就把提取过程去掉了,真正实现实时分析。

“传统的BI主要是协助IT部门帮助高层看到报表。”SAP中国区副总裁、商务解决方案事业部总经理曹学深解释说,“现在我们不只是覆盖IT部门,BI在客户部门也可以做到。这样带来的变化之一,就是从管理者BI到人人BI,同时,移动商务智能将变成重要趋势之一。”

SAS大中华总裁吴辅世也认同这一观点。在他看来,促成这样的变化主要原因有三:一是今天内存硬件存储成本是2000年的0.4%,硬件成本大大降低,运算速度大大提升;二是今天的数据量、数据种类和快速要求超出了原有的数据管理模式,BA改变了游戏规则;三是今天的竞争环境加剧,得益与人才年轻化,使得第一线员工抢着用各种BI工具。商务智能确实从以往管理者的玩具转变成为人人可用的工具。

“以前传统的BI主要在业务分析和展现层,大数据对BI产生了巨大的变化,以前BI主要是对管理有帮助,现在通过实时分析,对业务有更深入的帮助。”苗峰举了一个简单的例子:采购人员采购零部件,需要一边下单,一边观测市场行情,现在的BI能够做到实时,包括数据库实时和BI工具运算实时。

苗峰解释说,以前BI要把需要分析的数据通过ODS从关系型数据库抽取到分析型数据仓库,再做OLAP,这样BI永远做不到实时分析,但现在随着内存等存储硬件成本降低,使得BI厂商采取了业务数据直接向数据库和数据仓库同时写入的策略,使得真正的实时分析成为可能。

并购整合风潮

由于BI从面向企业管理者的报表展现,发展到全业务分析,同时为企业建立起商务洞察的能力,因此BI在建立于底层数据库和一系列数据挖据工具的基础之上,需要通过各种不同的业务组件,为企业搭建各种分析能力。因此,BI领域今天的并购整合早已不是几年前数据库公司并购BI公司,如甲骨文并购海波龙、SAP并购BO、IBM并购Cognos那样的数据层面的并购了,而早已深入到业务领域。

具体来说,BI不仅从CEO扩展到销售业务人员,更重要的是其覆盖范畴首先扩展到CEO之下的四个核心管理部门,包括CFO、COO、CIO、CHO,比如财务绩效、运营绩效、绩效管理分析,以降低企业的管理风险、欺诈和合规性。

实际上,对于CIO或所谓CDO来说,如何利用大数据分析来对成长和满足客户进行很重要的工作,企业的持续成长或者留住和满足客户是非常关键的;对于COO来说,提高运营效率非常重要;对于CFO,则需要考虑转型财务流程,降低企业的管理风险、欺诈和合规性;对于CHO,企业及员工绩效的分析愈加重要。

事实上,IBM在过去2年间通过收购业界顶尖公司打造IBM的智慧分析洞察能力。比如2010年IBM收购SPSS,覆盖到预测分析,财务业绩管理、运营业绩管理,去年收购了Open Pages和Algorithmic,加强了风险管控的能力。

SAP则提出了数据仓库、商务智能、企业绩效管理、企业信息管理、分析应用、公司治理及风险管控与合规的360度解决方案。就在8个月前,SAP还耗资34亿美元并购云端运算型人力资源管理(HCM)解决方案市场领导者SuccessFactors,补充其企业绩效管理组件。

“Oracle商务智能云服务器除了为现有分析应用和企业绩效管理应用提供超强性能,同时还支持收益管理、收入管理、需求预测、库存管理、定价优化、盈利管理、滚动预测和虚拟结算等新型智能应用,以全面满足企业的所有需求。”甲骨文公司大中华区企业绩效管理商务智能总经理钟赞辉如是说。

智慧分析洞察

很显然,无论是大数据、移动商务还是内存计算,都对今天商务智能的发展起到了颠覆性的作用。

不过,从整体解决方案落地的角度,我们或许还是应该把商务智能或业务分析提升到一个更高的层面,这就是IBM提出的智慧分析洞察。

据介绍,IBM把智慧分析洞察的落地分解为“3A5步”,即Align、Anticipate、Act、Learn、transformation,意思为从收集、洞察、行动到学习反馈和新的转型,形成一个闭环。

“首先,企业做智慧分析需要掌控信息,如果信息管不好什么事情都不用谈。”缪可延解释说,“第二步是获悉洞察,即从数据中发现一些潜在的问题,到这一步是所谓的传统BI;第三是采取行动,是最大的挑战,要把这些真正落实到企业运营中发挥效用,所以要优化决策,成就业务绩效。但这三步做完还不够,事实上企业要不断转型优化,在这个过程中需要学习。IBM把通过数据的掌控、信息的掌控,获悉洞察到采取行动,作为主干。外面要围绕不断地转型和学习,才会真正达成所谓的智慧的分析洞察的理念。”

应该说,未来是一个智慧分析洞察的时代。不论是IBM还是SAP、Oracle这些业界领导都强调创新、整合和开放。根据市场的转变,商业智能必然更加贴近市场,而具备行业背景或行业咨询能力或行业解决方案的合作伙伴,一定会在未来的商务智能市场中,大展身手。

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