【IT168 技术文章】

    在每一个主流行业，强大的面向事务信息系统随处可见。如今，要想在竞争中领先，就必须拥有面向分析的系统，从根本上提高企业利用其拥有的信息的能力。这些分析系统将已有的数据转化为洞察力，并交付确凿的、以事实为依据的、可付诸行动的信息。

    在任何信息密集的行业中，商业智能（Business intelligence，BI）都能提高公司的业绩。实际上，大多数公司都拥有 BI 所需的原始数据和知识。运营系统通过销售点、预订、客户服务和技术支持系统，不断地生成大量关于产品数量、客户数量和市场的数据。然而他们面临的挑战就是提取和利用这些数据，将其转化成信息和可付诸行动的洞察力。

    很多公司，即使在进行战略分析时，也只是利用了他们拥有的数据中的很小一部分，至于战术分析就更不用说了。剩下的没有利用的数据，加上来自外部的一些数据，例如来自政府报告、贸易协会、分析家、互联网的信息和花钱买来的信息，是一座等待挖掘、精炼并塑造成信息的金矿。这种知识可以应用在很多方面，上至整个公司战略的制定，下至通过电话中心、信息站、帐单、互联网以及便于大规模的一对一交易的其他接触点等手段与卖主、供应商和客户进行的交流。

    当今的业务氛围要求 BI 环境跳出传统的数据仓库工具和技术的实现这样一个小圈圈。为了支持广泛的分析范畴，提供历史趋势、实时报告和预测等各方面的分析，传统技术与先进技术的融合势在必行。最后，整个 BI 环境还必须从整体上提高企业的知识和业绩，确保根据分析而采取的行动反馈到 BI 环境中去。

    业务价值

    每一个 BI 环境，要想取得实际的、显著的影响，必须以它所提供的业务价值为出发点来设计和构建。这种价值连接是由通过智能提供或者改善的业务能力来体现的。图 1 展示了 BI 的价值链，它将数据转化为信息。为了完成这种转换，BI 架构需要实现以下需求：

    * 将信息与作为信息受众的个人或工作组的知识连接起来。大多数 IT 工作者发现，信息到知识的连接并非易事。知识是个人所特有的，是个人经验、回忆、直觉和信仰的产物。当信息的消费者处在管理层时，一对一的信息链接非常重要。但是，如果是将信息提供给更大的人群，那么就应该根据业务、信息主题和技能水平，对目标人群的知识加以概括。这种概括是提供定制的、可付诸行动的信息产品和服务的基础。

    * 将知识与用于采取行动的信息结合起来。“可付诸行动的信息（actionable information）” 一词在各种 BI 文献中累见不鲜。然而，公司真正需要的并不是可付诸行动的信息，而是可付诸行动的洞察力。行动就是做事的一个过程。但是，BI 架构师常常只看到事件，而对导致事件发生的活动和行为却熟视无睹。洞察力、决心、决定和革新的任意组合都可能促使一个人采取行动。当信息能对采取行动的整个过程提供支持时，它就是可付诸行动的，就能提供洞察力。实际上，信息是集成数据与积极的业务成果之间的桥梁 —— 这正是 BI 的承诺。

    * 促使信息引导的、能出成果的行动。业务成果通常能实现减少成本、节省时间、优化资源、增加收益、满足客户或者有助于实现业务任务和目标的效果。

    信息的可付诸行动性有多大，取决于它是以何种形式提供的，以及提供的信息服务或业务信息功能的类型。至关重要的是，信息服务要与信息消费者的需求、知识和能力相符。

    欲从 BI 中获得业务价值，需要研究属于 BI 努力范围内的业务领域。能产生创造价值的机遇的业务领域很多，包括战略和规划、财政管理、研发、市场营销、销售客户支持、运营、人力资源、信息系统和公司治理。

    决策的艺术

    当大多数公司考虑使用 BI 来支持更好的业务决策时，他们通常是从战略性（strategic） 决策的角度来考虑的。然而，随着 BI 在技巧和技术上成熟起来（以及用户需求的增长），BI 在不断地演进。如今，在支持战术性（tactical） 决策方面，BI 也吸引了众多的目光。但是，战略性决策和战术性决策仍然没有涵盖企业中决策的全部类型。很多人认为还有第三种类型存在：运营性（operational） 决策。表 1 显示了这三种类型的定义和例子。

    BI 的终极目标不仅仅是提供可付诸行动的信息和洞察力。它还确保采取行动来提高业绩。其挑战不仅仅是将什么信息与什么知识相结合，还包括如何确保行动。

    对于战略性和战术性决策，所采取的任何行动都要求人为的干预。奇怪的是，BI 小组为这些类型的决策所做的事情要少得多。BI 小组可能需要构建一个数据存储（例如为一个主题专家实现的 OLAP 多维数据集），安装一些工具，以便用户可以自行通过研究获得洞察力。BI 小组常常只将注意力放在提供多维数据集和工具上，而让用户自己去发现可付诸行动的洞察力。

    运营性决策可以自动化，并且通常也是这么做的。图 2 显示了决策类型与所需人为干预的程度之间的直接关系。由于这些决策常常是自动化的，更多的研究和实现工作就落到 BI 小组的肩上。

    战略性决策（例如有关扩张的决策）对于企业的整体走向有着深远的影响。对于这类问题，很少是单纯依靠自动化环境得出答案的。即使是在构建仿真模型的时候，主题专家也仍然必须评估结果，并规划所采取的行动。战术性决策主要集中在管理过程上，例如评估和确定企业愿意为特定借贷产品承担的风险级别。

    然而，运营性决策才是最基本的。这些决策解决一个个事务（例如是否批准一笔借贷）。而且，运营性决策很可能是每天做出的决策中数量最大的。正是由于这个原因，运营性决策可以成为自动化的目标，也应该成为自动化的目标。

    宝贵的洞察力

    为了提供 BI 价值，业务架构师必须理解企业中的决策类型，包括战略性决策、战术性决策和运营性决策。

    每种类型都影响着可行的行动过程的类型。战略性和战术性决策通常最适合于有人为干预的行动。一旦做出决定，行动过程就可能是对运营的一系列不同的调整。另一方面，运营性决策常常可以自动化，随后的行动成为一个内部过程的一部分。

    本文的内容是根据 Michael Gonzales 和 David Wells 撰写的 2006 年在 HandsOn-Press 上发表的 BI Strategy: How to Create and Document 改编的。