| 商业智能：真正的挑战 | ||
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在业务运作的同时，企业一直在以数字方式积累数据，到现在已经40多年。就在企业数据积累的同时，对数据进行组织、分类和分析并将它们转化为对企业决策有用的信息的工具在功能上也在不断发展和完善。 就我们今天所谈到的供应商案例而言，我们可以让企业中的每个人都拥有他们所需的信息，做出更快、更好的运营和战略决策，从而做到令客户和股东满意。让客户满意，是因为我们了解他们具体的每个人，能够预测他们需要什么，希望得到怎样的产品和服务。让股东满意，是因为客户对公司的产品和服务满意，因此，公司的盈利能力就会增强。我们之所以这么说是以可靠的事实为依据的，比如说，在这方面做的很好的企业案例。 信息驱动型企业的确存在，而且他们的这种做法也是有效的。他们当中有些企业甚至比市场中其它竞争对手做得更好。如此说来，我们是否应该把我们数据仓库中所有的数据都充分利用起来，在信息利用方面也同样达到和这些企业这样高的绩效？是否实现“企业商业智能”的时机已经到来？ 如果事情真的这么简单就好了 在半个多世纪的时间里，自从PeterDrucker等人提出信息驱动型业务这种想法以来，随着数据的不断积累，许多实际问题也逐渐显露出来。 对普适而且有效的商业智能来说，其中三个障碍因素尤为明显： o很少有企业对他们积累的所有数据拥有一致的定义，因此，在对数据进行分析之间必须首先对数据进行协调整理。这种“主数据管理”流程对商业智能来说有点落后，而且它所采用的工具并非都那么有效。原因在于，这是一个非常困难的问题，要消除积累了40年的数据之间的不一致性，成本是非常高的。由于缺乏对所需专业知识的兴趣，我们绝大多数人(或者说我们的企业赞助者)得出这样的结论：一般情况下不值得对数据进行清理，计算成本相对比较低，即便数据之间存在不统一的情况需要我们去处理，分析人员也总是能发现这些不统一或者不一致的地方。 第二个问题：受众 • 我们可以得出这样的论点：当商业智能可以供一线人员和业务经理随时使用并且与他们的工作形成一个整体的时候，企业才能从商业智能获取最大的价值。那些接触您客户和主要业务伙伴的人每天需要做出非常多的决策，而如果有更好的信息作为支持的话，他们的这些决策会更好。相反，商业智能通常都集中在经过特殊培训的“数据分析人士”这一更小的群体，他们通过复杂(而且往往用户友好性比较差)的工具对业务绩效进行分析，然后把“报告”提交给业务经理来采取事后的整改措施或者通知给战略制定流程。 虽然这种做法有一定的价值，然而我们并不打算沿着这条路线实施普适的商业智能，因为有证据表明，这种做法完全有悖于我们根据更好的信息个别提供实时决策支持的原则，并由此导致我们第三个问题：信息的可理解性。 • 理想情况下，应该结合实际背景提供信息，提供的信息要和决策流程直接相关并且可以立即供决策流程使用。这样，在决策时，“智能”才能对是否应该这样决策产生切实的影响。在当今商业智能平台中，我们很少能够做到这两方面。第一个方面要求我们的商业智能平台必须具备“情况了解”功能，这样，才能在动态、复杂、难以预测的情况下对信息的相关性进行有选择地过滤。第二个方面要求平台提供的信息必须在部分程度上根据信息使用者的认知偏好进行定制，信息使用者可以是任何人，包括为您企业提供托管服务的人，这类人不属于您企业的人，因此不在您的控制范围之内。这些对商业智能平台供应商来说属于困难问题，然而对企业的组织结构设计、角色设计和人力资本管理流程来说，要想解决这些问题更加困难。 即使我们能够解决这些问题，还有更多挑战会出现。虽然我们经过汇总和过滤的数据是我们支持决策所需的东西，然而，这些数据可能并不能被使用者立即理解。我们可能需要“深挖”至原始信息，以充分了解情况，并在此基础上做出更好的决策。 对当今的商业智能工具来说，这一点从理论上说很容易，提供汇总信息的仪表板直接与下层的基础数据联系，然而，实践过程中，这种功能却带来某些问题。对没有限制的“深挖”来说，其计算成本和存储成本有多高？如果我把数据仓库中所有的内容都公开，我还能对安全和隐私进行管理吗？如果我发现错误，能否对它们进行修复？(而且，难道它们就真的是错误吗？)而它对其他人有关数据“正确性”的看法会产生怎样的影响？我所做的更改会不会让先前几秒钟(或几小时、或几天)自己当时认为在正确的数据基础上所做的决定变得无效了呢？如果我要撤销先前的操作，我需要对它们保留多长时间的记录？如何避免与wikis中人们普遍公认的真理产生“社论”上的冲突？如何对争议进行调解？在每个人都希望同时获得同样的信息而且这种突发性的信息需求可能导致信息使用量激增的情况下，我该如何对数据库中不可避免而且会定期发生的“热点”进行处理？ 所以说，普适的商业智能并不是一件轻松的事。它需要结构化的方法。它需要为绝大多数用户提供更好的工具。它需要的不仅仅是一堆数据和一些分析模型。它需要我们自问：如果业务一切由信息来决定，那么，业务经理和人为决策者扮演怎样的角色？什么时候人做出的决策能凌驾于根据信息做出的决策之上？我们是否应该对决策过程进行监督，以更好地知道那些哪些信息实际能够改善我们的决策以及它为什么能改善我们的决策？我们是否应该对我们业务经理和同事利用信息更好地完成工作的能力进行衡量？“商业智能盲”是否是阻碍职业发展的一个新的障碍？ 诚然，企业已经做出依靠信息(智能)来推动业务发展的承诺。 |
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