[ 導讀 ] 據了解，商業智能(BI)是對商業信息的搜集、加工、管理和分析過程。目的是使企業的各級決策者獲得知識或洞察力，幫助他們更快地做出對企業更有利的決策。

　　近年來，隨著零售企業的大規模發展，競爭不斷加劇，信息技術的應用廣度與深度在不斷擴大，并已經逐步成為現代商業的核心競爭力，如何培養忠實的消費群，并充分挖掘客戶信息中所蘊藏的商業價值，如何用數據為企業的經營提出實時的決策指導，已經成為零售企業長足發展的迫切需求，也是零售企業面臨的挑戰。根據國內、外相關行業的應用經驗以及IT技術的應用和發展，解決這一問題的最好方式就是利用商業智能(BI)技術為企業提供商業決策所需要的信息。

　　據了解，商業智能(BI)是對商業信息的搜集、加工、管理和分析過程。目的是使企業的各級決策者獲得知識或洞察力，幫助他們更快地做出對企業更有利的決策。商業智能一般由數據倉庫、數據查詢和報表、數據挖掘、在線分析(OLAP)、預算和預測等部分組成。

　　可以說，瞬息萬變的市場環境、琢磨不透的客戶需求以及海量的業務數據決定了零售業是商業智能應用的熱點行業之一。近年來，商業智能在零售業的確得到了長足的發展，越來越多的零售企業開始或已經實施商業智能項目，成功的項目案例也有不少。

　　筆者認為，以下幾點因素推動了商業智能應用在零售業的發展。

　　（1）不斷增長的需求。隨著業務的高速增長，零售企業積累了大量的業務數據，管理人員面對看似無序的海量數據，迫切需要發掘其中的市場規律和發展趨勢，包括基層管理人員在內的零售企業管理團隊在日常經營業務中必須及時有效地做出正確的決定或決策，這些都引發了零售業對于商業智能應用的迫切需求。Nuance-Watson（香港）有限公司IT主管Andrew Shek表示，“ibm旗下的Cognos整體解決方案滿足了我們所有的BI期望，符合我們的業務增長戰略，它支持動態分析，并且能有效訪問我們不斷增長的零售業務數據。”

　　（2）對商業智能理解的加深。跟隨著商業智能理論與實踐雙重發展的腳步，零售業界對于商業智能的理解和認識不斷深入，更多的零售企業開始能夠根據自己的業務實際提出商業智能方面的應用需求，這對于成功開展商業智能項目，提升項目的投資回報率有著重要的實踐意義。

　　（3）以顧客需求為導向的業務流程再造。為了提升企業競爭力和盈利水平，越來越多的零售企業開展了以顧客需求為導向的業務流程再造，力求打造良好的客戶服務質量和不易復制的核心競爭力。一方面，更好地理解客戶需求，及時地應對市場變化都有待商業智能應用的支持。另一方面，業務流程的再造有助于零售企業更好地采集相關業務數據和統計關鍵績效指標。H[FS:PAGE]arrah’s Entertainment, Inc創新、博彩及技術高級副總裁兼首席信息官Tim Stanley表示，“應用ibm旗下的Cognos，我們建立了一個閉環營銷體系，這個體系能夠支持我們的客戶忠誠度目標。從分析客戶行為到開發重要活動和追蹤活動效果，我們都可以使用數據來更好地服務客戶，進而決定如何改進運營來提高客戶的整體滿意度。兩種戰略相互補充，它們的結合比其中任何一種戰略都更具威力。”

　　（4）新信息技術的應用。信息技術的快速變革從技術層面大力推進了商業智能的實踐和應用，例如無線射頻技術（RFID）在零售業的逐步應用有效改善了零售數據采集的時效性，同時也極大提高了數據的粒度和準確性，這對于改善商業智能應用的數據質量意義重大。

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　　不過，伴隨著商業智能應用在零售業的逐漸普及，其表現出以下發展趨勢。

　　（1）與企業門戶（Enterprise Portal）的集成

　　企業門戶為企業內部及外部用戶提供了基于不同角色和權限的個性化信息、知識、服務與應用，將業務環境與企業資源通過統一的平臺進行管理和資源利用，為用戶提供了安全、便捷的資源和應用訪問方式。作為零售企業重要的應用之一，商業智能的價值與作用逐漸被企業用戶所認同，它與企業門戶的集成已成為大勢所趨，因此商業智能產品與主流的企業門戶技術（例如IBM WebSphere Portal、SharePoint Portal、SAP Enterprise Portal等）的開放集成性將變得尤為重要。

　　（2）操作型商業智能（Operational BI）

　　零售企業的管理層固然是商業智能應用的關鍵用戶，為管理層提供決策支持也理應為商業智能應用的主要目標，然而隨著零售業各層級人員的決策需求增多、業務難度增大，零售企業的各級員工都迫切需要商業智能應用的指導，因此商業智能的應用在戰略層面為決策層提供數據支持的同時還應能從戰術層面切實指導業務人員，我們將之稱為操作型商業智能。這就要求零售企業在商業智能項目規劃時就應從企業用戶角色出發，明確包括操作層業務人員在內的各層級用戶的分析需求、應用熱點及展現方式。

　　（3）非結構化數據的分析亟待發展

　　郵件、文檔、多媒體文件等非結構化數據是零售企業信息資源的重要組成部分，如何加強非結構化數據的管理，提高非結構化數據的分析處理能力是商業智能解決方案提供商必須著力解決的問題，例如對于CRM系統產生的文本內容，電子郵件等非結構化數據，商業智能應用能夠通過文本 / 內容分析，挖掘出客戶對于零售企業產品、服務和促銷活動的[FS:PAGE]真實反饋。

　　雖然對于中國用戶來說，目前對于BI的應用主要集中在商業分析、數據倉庫和數據挖掘這三個方面。但隨著新技術的不斷發展，未來的商業智能應用會更加廣泛。

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