BI在国内的应用分析.docx

BI资料的整理商业智能的应用举例1) 先说一个大家可能已经耳熟能详的故事。美国第一大零售商沃尔玛公司通过对顾客购买资料的分析发现，一般年轻的父亲在出来给孩子买尿布的时候，总是喜欢捎带着买上两瓶啤酒。于是，超市就把啤酒与尿布这两个风马牛不相及的商品摆放在一起，这样不仅方便了顾客，同时也促进了啤酒的销量。2)3) 商业智能的应用，在今后将逐渐的深入到我们的生活中，例如当您在超市中采购了一车商品时，采购车的即时扫描系统会显示出您的购买信息，系统会友好地提醒你：“我们有一种3人帐篷正在促销，位于F3货架上，您要购买吗？”这句话决不是一般的促销。因为商业智能分析系统早就算好了，如果你的购物车中有野外烧烤架、旅行背包等类似物品时，则86%的可能性你要买野外帐篷。同时系统可以立即根据已有的客户资料判断客户消费习惯，提醒到“我们有新款带有卡通图案的帐， 位于F 3 货架的篷D1栏，谢谢选购”。这不是什么神奇的科学算命，而是利用数据挖掘中的关联规则算法实现的系统。4) 一家食品公司去年春天发现，顾客对樱桃口味冰淇淋的抱怨暴增，他们认为冰淇淋内的樱桃含量太少。于是，该公司运用BI软件找出了问题的源头，冰淇淋盒子上的照片反映的是含较多樱桃的冰淇淋，给顾客产生了误解。该公司将照片更换之后，抱怨就不再出现了。5) 又如，美国红罗宾汉堡连锁店购买了一套BI软件，为企业追踪营销活动成果，并监督每家分店的汉堡销售情况，结果红罗宾很快就发现自己浪费了太多钱购买一种白色酱料，而这种酱料其实根本没有人吃，于是红罗宾决定自己研发酱料，不再向外购买。6) 对图3报表进行钻取操作,就会得到在负荷、循环水进口温度和煤质系数全工况运行下的一个煤耗最优值报表情况。按照这三个参数划分的全工况就更详细分析就更有意义,从图4 中分析知道:以2005 年9 月全工况F100X100M15,工作在这一全工况下的一共有10 条记录。发电标准煤耗率最小的为312.4304g/KW.h,最大的为323.0559g/KW.h。相差10.6225 已经很大了也就是提高经济性的空间还是很大的, 其它记录也是如此,只要没达到最优的情况提高经济性的空间就存在。决策者根据此依据对运行的机组进行调整,来完成提高经济性的目的。商业智能1) 商业智能的概念“商业智能”是美国分析师所创造出来的一个新名词，说到底，将存储于各种商业信息系统中的数据转换成为有用信息的一种技术，具体而言就是分析利用企业已有的各种商用数据来了解企业的经营状况，了解企业经营的外部环境，进而对企业的经营发展做出决断。用专业术语解释实际上就是一套以数据仓库、在线数据分析、数据挖掘技术为基础，以数据抽取、查询、分析、挖掘、预测、知识发现等为手段，对企业分析决策需求进行调研、规划、设计、实施、完善的一套可操作可实施的解决方案。2) 商业智能的工具商业智能的实现依赖于一系列数据处理分析工具，如数据的抽取! 转换! 加载、数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据分析与展现工具等。BI可以通过连续、立体的动态表来展现各种数据，并且对这些数据进行组合、聚类、排序等处理，还可通过丰富多彩的图形去展现，并且能对图形做拉伸、分块、旋转、透视等多种处理。以更直观可见的方式来展现数据规律，同时还可对数据做各种标识。此外，BI还有一个很优秀的功能就是设定一个边界条件进行挖掘工作，从杂乱无章的数据中找出内在的联系，沃尔玛著名的啤酒与尿布的故事就是这样产生的。金融行业的商业智能应用1) 商业智能的出发点是什么？中信实业银行信息技术部总经理林丽认为，就商业智能项目而言，出发点是非常重要的，换句话说，到底是技术推动，还是需求推动；在需求方面，是基于现有业务流程和组织架构产生的业务需求和管理需求，还是应该通过确定更高层次的需求来推动现有业务流程和组织架构的变革，这才是决定项目成败的关键因素。“针对技术推动还是需求推动的问题，几年前业内还有所混淆，但是如今大家对这个问题的认识已经非常清楚了。尽管很多金融机构的商业智能项目是由信息技术部门来主导实施的，但是其出发点无疑是业务部门和管理部门的需求，例如希望准确地定位高端客户、了解客户的需求、提高客户关系管理水平、实现科学的绩效考核和成本管理等等。而围绕后一个问题，不同的金融机构还要根据各自的现实情况，结合各自的改革目标来确定商业智能项目的出发点。从长远的角度来看，确定更高层次的需求来推动现有业务流程和组织架构的变革应该是主流。”林丽说。2) 谁来用商业智能项目建成之后负责数据挖掘的部门，不能是技术部门或者业务部门，使用数据挖掘工具的人不能是技术人员，也不能是业务人员。“事实上，只有当商业智能项目在建成之后有一群恰当的人去使用它，并且将该部门安排在公司组织架构的恰当位置，项目才能持续、稳定地发挥其应有的作用，并在更高的层次上得到创新和发展。” “使用商业智能的人既要有业务能力，还要有技术能力，而且组织架构和激励机制还要保证这些人有创新的动力。如果将商业智能项目的运行置于业务部门，以营销和市场为主要职责的业务部门通常是不会主动谋求商业智能主题的创新，而重点关注技术发展趋势和系统可用性的技术部门对业务并不了解，也不合适扮演主角。”由此可见，拥有技术知识和业务素养，同时还通晓商业智能工具的复合型人才才是维护、使用、创新商业智能项目的合适角色。3) 商业智能在金融行业应用的3个阶段“目前的商业智能应用还相对简单，计算能力的瓶颈问题还并不突出，但是当商业智能项目发展到一定程度，例如通过商业智能发现投资机会时，需要同时处理来自伦敦、纽约、香港、新加坡等多个资本市场的海量信息，跟踪成千上万种投资产品的价格变化，有些非常细微的价格差异背后就是稍纵即逝的投资机会，在这种情况下，计算资源就变得非常重要了。这就是未来商业智能为金融行业带来的机会。” “商业智能发展的第一阶段是市场风险的评价，为客户提供基础的服务；第二个阶段是充分研究客户，发现客户习惯，针对客户进行关联销售；第三个阶段就是发现投资机会，实现产品创新。BI在国内效果不佳的主要原因自从“啤酒和尿布”的故事在中国广泛流传之后，BI技术在中国也热闹了一阵子，像国际几大著名BI软件提供商如Bno、BusinessObjects、MicroStrategy、Sagent、Cognos公司都己经进入中国市场，广泛地开展着业务。许多企业曾对它饱以极大的希望，但是，我们在国内报刊却鲜见有国内企业成功运用BI技术的，是不是又是因为“南橘北枳”的原因，BI在中国“水土不服”呢？对于这种现象数据前端分析厂商BnoSoftware大中华区总经理林慧娟自有她的见解。她认为，商业智能软件在国外企业中发挥的效用更大的原因就在于国外企业的信息积累更加完备，国外企业对业务的理解更加深刻。但是中国企业和国外企业相比，对商业智能的需求在本质上是一致的。其实使用效果的差距本质上是对业务理解的差距，要缩小差距，就是要加强对自身业务的理解把握行业的发展动向，这是基础。BI在发电集团设备管理中应用如何利用电厂或集团已经积累的大量生产数据？国华集团的机组少，型号比较统一，而且多是新机组，在信息化时基本上是统一规划，统一实施，已经积累了比较多的高质量数据。国华集团已经开始探索如何使用这些数据提高集团的管理和生产水平，他们在“国华电力企业信息门户系统”中开始尝试使用BI产品，但最终感觉不如预期的效果，好像就出了一些报表。国华集团信息中心的人员感觉到，做BI不能只是由软件技术人员来完成，也应该有非常熟悉电厂业务的人员来参与。我个人的判断是，目前国内商业应用BI效果还不是很理想，整体应用水平还不高，但肯定会是一个趋势，未来会有比较好的发展。在发电集团的设备管理方面应用BI技术，目前有些人在讨论，但都还不成熟。利用BI的一些技术手段，比如数据抽取、图表展示、透视分析等技术，会达到对发电设备的深入了解，有利于集团远程诊断中心的专家们快速诊断设备故障；另外，通过数据抽取，统一的