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      數據信息倉庫商業智能

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      數據信息倉庫商業智能

      編者按:本論文主要從數據倉庫與商業智能;企業客戶關系管理的發展;有效的商業智能解決方案的要求等進行講述,包括了全面的解決方案、基本性能要求、解決方案支持功能、商業智能要想大做小,從最迫切的業務入手、商業智能是當前企業應用的熱點、要成立專門的數據分析部門等,具體資料請見:

      【摘要】數據倉庫所提供的洞察力不僅使企業更加高效,而且使企業能夠對客戶的需求做出更迅速準確的響應。為了使企業能夠從浩如煙海的商務數據中發現帶來利潤的商機,商業智能已經成為公司使用電子商務投資創造更大利潤的一個重要步驟。

      【關鍵詞】數據倉庫企業信息商業智能

      1數據倉庫商業智能

      數據倉庫的特點之一是能夠整合來自于大量異構系統的數據,包括外部數據。通過整合來自多個接觸渠道的客戶數據,數據倉庫向企業展示客戶的屬性、所有歷史行為記錄等信息。許多企業正在通過數據倉庫在客戶行為分析領域獲得豐厚的利潤,這個分析領域屬于客戶關系管理(CRM)的一部分。

      意識到CRM是當務之急的事,這就需要一個橋梁——商業智能工具,不僅聯接分離的技術,而且通過進入商業的核心而使其與傳統的以技術為中心的競爭對手區別開來。商業智能工具可以集合、分析、管理這些智能元素用以探索、展示與挖掘居于今天電子商務戰略中心的客戶信息資產,通過將分散在企業各系統中的數據進行整合,使得繁瑣的信息獲取過程變得簡便易行,進一步提升了企業創造價值的能力:任何用戶都能夠容易的運用這些技術進行決策,業務執行、業務管理、企業管理各個層次上的用戶都能夠使用不同的工具和技術做出明智的決策,全方位的提高企業的競爭力。企業以一個預先架設的橋梁開始,可以大大減少風險而且可以更快獲得成功。

      商業智能就是企業在運營上高層主管必須看的各項數據及分析資料。這些資料包括“總體運營狀態分析統計資料”、“業務業績達標率統計”、“各區銷售分析統計”、“成本分析”等各項經營管理者不可或缺的決策數據。商業智能與數據倉庫技術的結合形成了增強企業競爭力的強大工具——客戶關系管理CRM。商業智能系統建設的范疇包括:(1)商業智能基礎平臺:包括數據抽取、轉化加載工具(ETL)、數據倉庫、在線分析(OLAP)引擎、數據挖掘(DataMining)引擎。(2)商業智能用戶工具:提供用戶對商業智能數據進行分析的手段。(3)商業智能門戶:提供用戶對大量商業智能信息的統一訪問入口。(4)商業智能應用:各不同業務領域的商業智能垂直應用。

      2企業客戶關系管理的發展

      從目前的市場來看,數據倉庫的商業智能已經浮出水面,從概念走到了實施的階段。在過去的十年中,已建立的企業業務多數都集中提高他們核心業務流程的效率上,然而,ERP(EnterpriseResourcePlanning企業資源計劃系統)主要關注的是企業業務流程或者供應鏈的效率,換言之,這種效率出自增加內部控制、削減成本以及使消耗更少產出更多,然而,電子商務的出現預示著企業進人了新一輪的更新,客戶成為新的核心,企業關注的焦點跳出了企業自身的范圍,更多地以客戶為中心。

      企業的CRM應該是個企業與客戶關系的全面整合管理,通過CRM為維系并鞏固既有客戶,贏得并發展新客戶,同時增進客戶的忠誠度和利潤貢獻度。其核心內容是發現“金牌”客戶、維系“利潤”客戶和分化、改造一般客戶。它具體可以分為四個方面:客戶信息管理、營銷管理、銷售管理、服務管理與客戶關懷。具體而言,CRM系統使得公司能夠管理客戶相關的信息和數據;全面自動管理橫跨銷售、營銷與服務的前端辦公業務流程;優化跨渠道的客戶交易與互動;并理解和響應客戶的行為模式。

      3有效的商業智能解決方案的要求

      (1)全面的解決方案

      隨著IT企業持續不斷的并購行為的發生,反映信息系統中表現為對多種工具和技術平臺的使用,所以一個全面滲透的開放文化是很重要的,尤其是在與軟件工具的接口能力、技術平臺、可以訪問和支持的數據源。

      (2)基本性能要求

      為了與實際需要的解決方案保持一致,CRM必須基于特定行業的實踐和知識。特別地,它必須綜合:能夠快速實施的、無須大量重新配置即可擴展的解決方案和框架。

      數據模型、預格式化的報表與流程,符合最佳實踐行業準則,提供快速部署與加速投資回報的基礎。

      軟件工具,允許業務人員根據需求進行分析的拓展商業智能,無須專門的專業IT人員進行干預。

      (3)解決方案支持功能

      正像一個預設置的行業數據模型跨過了數據定義與收集階段,一個詳盡的實施框架可以節省出幾周的時間來做支持計劃,而經驗是確保這個框架的完整性的最主要的成分。預定義的商業解決方案、計劃共同為企業提供了一個加速應用的機會,從而加速了數據倉庫投資的回報。

      4成功實施的建議

      商業智能要想大做小,從最迫切的業務入手。先把最緊要的業務管理起來,以便迅速響應市場需求,做出最佳決策。積累了一定經驗后,再逐漸增加商業智能系統繼續對其他業務進行決策分析,這樣可以在一定程度上規避風險,因為上商業智能也要進行流程的重整,一個部門的整頓對公司的影響要比整個公司整頓的影響小得多。

      以業務趨動而非IT趨動。很多企業明白這樣的道理,應該由業務部門的需求主導的設計和開發。但由于業務人員的水平不足以達到提出未來管理模型架構,若出于這樣的原因,企業應該給予IT部門絕對的權威,讓它有權要求業務部門配合IT部門共同協商提出需求模型,以盡量準確地把握企業的業務發展方向。

      要成立專門的數據分析部門。在國內,數據分析師這個職位提到的還不多,有專家建議,如果準備上商業智能系統的話,一定要落實相應的數據分析部門。企業對數據進行優化的目的,是要從中找出最有價值的數據,這些有價值的數據挖掘出來后,如果沒有相應的人對其進行跟蹤處理,它的價值也就只停留在迅速做出報表的層面了。

      商業智能也是一把手工程。一把手的角度,是從提高企業業務增值的目的出發,沒有一把手的大力支持,企業的業務流程調整會遇到很大阻力,甚至是難以貫徹下去。

      因此,在決定上商業智能之前,企業要慎重考慮哪些業務首先需要決策支持,這項業務的內部流程是否清楚,如何對其進行內部流程重整。并要配套相應的部門來專門負責數據的跟蹤和優化分析,這樣企業的決策才會變得越來越理性客觀。

      5小結

      商業智能是當前企業應用的熱點。如何把商業智能應用到企業中給企業帶來真正的價值,是商業智能應用真正成熟的標志。商業智能通過對業務系統的支持,達到充分利用企業信息資源、輔助決策的目的。成功的數據倉庫可以為許多企業提供實實在在的投資回報,并且使企業以一種嶄新的更加細致的方式檢查企業的運營狀況,有效的商業智使企業能做出明智的業務和目前形勢的預測和決策,正確引導企業向著健康的方向發展。

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