旧时王榭堂前燕，飞入寻常百姓家——浅析中小企业BI市场与应用

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商业智能（Business Intelligence）应用是继ERP之后，在企业管理软件领域又一重要应用。体现商业智能应用价值的经典案例是沃尔玛啤酒与尿片的案例。这是商业智能中的一项关键技术：数据挖掘（Data Mining）技术应用的价值体现。而事实上，商业智能应用还包括多项技术，包括数据仓库（DW）、多维分析（OLAP）、决策信息系统（EIS），这些技术的应用在不同的领域发挥着不同的作用。
       商业智能走进中国也已有十来年的时间，根据调查数据显示，中国的BI市场主要集中在电信、金融、税务、保险、政府等高端市场，对于企业来说，也仅仅少数规模较大的企业用到了BI，那么，是不是中小企业就根本不需要BI呢？答案当然是否定的！
       从MIS到ERPII的这二十多年来，中国已经有大量的中小企业已经使用了ERP，并且经过数年的积累，已经有了一定量的历史数据。但是因为企业管理水平的限制，ERP数据的质量普遍不高，对于企业决策者来说，当需要对这些数据进行利用、分析的时候，大多数企业采取的方法是：1、利用ERP中现成的报表；2、将ERP中的数据导出到EXCEL中再进行手工整合；3、根据自身需要进行报表的二次开发。所以，许多企业会制作出大量复杂的电子表格——所谓的中国式报表来解决问题。
       其实，不是中小企业不需要BI，而是他们不知道BI，所以，大量的对数据的分析需求，转变成了中国式报表的应用。下面，我们来对比一下，利用商业智能技术中的多维分析技术做出的报表与传统的电子表格的区别：
传统的电子表格式报表，随着决策者需求的变化，报表的数量越来越多，公式越来越复杂。曾经见过一个企业给到老总看的企业经营报表，综合了财务、销售、预算等多方面的数据，一张最终的表格经过数个表格逐步生成，上千个单元格、数百个公式。这样的报表，容易出错不说，而且，这些复杂的报表也越来越依赖于报表制作人员。而最要命的是，当决策者从这个报表中发现经营的问题时，还必须从另外的报表中找出原因。因为实务中取得这些信息的困难较大，让许多决策者最终止步于结果，最终还是凭着经验来决策。
我们再来看多维分析式报表。一个多维分析模型就等于数十张电子表格式报表。我们来看常见的销售分析报表：销售年报/季报/月报/周报/日报、产品销售统计、区域销售统计、业务员销售统计、产品区域交叉销售统计、销售排行榜、销售退货统计等等，这些需要许多报表来完成的，在多维分析中，仅仅用一个模型即可全部实现，而且，它的实现是可以任意拖拽与钻取，仅通过鼠标即可完成，这样，它就符合人的决策思维习惯——想要什么，就能得到什么。这时，决策者不但知道发生了什么（Know what），还可以知道为什么会发生（Know why）。在数字的支持下，再进行科学的决策。
       从以上的对比中可以看出，商业智能技术的优越性是显而易见的。中小企业利用商业智能技术不需要讲究炫丽的概念，只要能切实地解决许多问题就可以了。那我们再来看一看，中小企业经常碰到的哪些决策问题，可以利用BI来轻松实现呢？
n       销售分析：1、销售利润走势是怎么样的？2、部门、产品、区域、客户、业务员谁的利润贡献最大？3、为什么出现销售利润的变化？4、如何找到最佳的产品、区域组合？5、应收账款的情况如何？
n       资金分析：1、有多少货币资金？2、有多少应收账款？3、有多少库存资金占用？4、有多少应付账款？5、未来的资金情况？
n       库存优化：1、库存的结构是怎么样的？2、有多少呆滞物料？3、库存合不合理？
n       MRP优化：1、如何优化采购提前期？2、如何优化安全库存？
n       客户流失：1、哪些客户的销售持续下降？2、哪些客户连续几个月没有订单？3、这些客户是不是公司的核心客户？
n       预算分析：1、如何在现有的财务软件基本上实现预算管理？2、可以灵活定义责任中心？3、及时跟踪预算与实际发生情况？
n       模拟决策：1、如果销售利润增长10%，会导致净资产收益率有什么变化？2、如果想净资产收益率增长5%，利润率要发生什么样的变化？3、如果固定资产发生变化，会导致净资产收益率什么样的变化？
n       采购价格预警：1、采购的主要物料是哪些？它们的价格波动情况如何？2、哪些物料的采购价格持续上升？3、哪些物料的采购价格波动最大？4、这些物料所占的采购比重有多大？
n       分析报告：如何自动生成图文并茂的分析报告，可以任意时间、任意内容（如财务、销售、仓库、采购、人力资源）、满足任意管理角色（总经理、区域经理、财务总监等）的需要？
n       多账套合并：集团性企业，如何合并各机构的财务与企业数据，并建立统一的分析平台？
有人也许会说，以上的大多数问题在ERP中都可以得到答案。没错，但是关键的问题是：需要多久才能得到这些答案，决策者能直接得到吗？下面，我们来通过几个案例来看看商业智能技术的应用价值：
n       某集团应用案例：
企业名称：广东天章信息纸品有限公司，主打产品（打印纸）市场占有率居同行业三甲之列，年营业收入4亿。
应用方案：将全国近30家分支机构原本独立的销售、应收、库存及财务数据进行合并，建立统一分析平台。
企业使用ERP已经多年，并且实现了数据物理上的集中，即所有ERP的账套数据存放在总部。但是，要从集团总部的角度出发进行各项经营数据的统计分析，如产品品类区域销售统计周报，就必须让每个机构每周从各自的ERP系统中导出销售统计报表，再根据产品编码，来进行不同产品品类的分类统计，整理成总部所需要的固定模板，集中到总部之后，再由各部门设置专人进行合并统计，造成了大量的手工工作。
当企业想改变这种分析模式时，最初想到的就是找原erp厂商通过二次开发的方式来解决。但是，因为需求的复杂性，最终还是无功而返。最后，商业智能技术的应用，才完美地解决了他们的问题，现在，各机构在统一的分析平台上，根据自己的权限来进行各种分析模型的应用，而原来的周报，已经可以变成了日报，并且如果不是特别需要，则根本不再需要制作并打印。因为，在总经理的桌面上，已经可以轻松地通过鼠标来看到集团或任意机构的销售情况。客户评价最终的评价是：“这套系统远远超出了我们的预想，幸亏我们没有按最初的想法来进行二次开发。”

l        分销应用案例
客户名称：北京晓通网络科技有限公司，浙大网新旗下成员企业之一，年销营业额达到20亿元人民币。
应用方案：六个事业部，20多个分支机构，共享分析平台，包括销售、库存、应收、财务、预算、管理驾驶舱等全面应用。
作为一个IT分销企业，其经营特点使他们向绩效管理要效益。而绩效管理的重点在于销售、应收与库存，手段则是预算管理。虽然用了ERP，但要综合利用ERP中的各种经营数据来实现预算管理，则需要大量的数据整合。为了实现这个需求，企业使用了国外某著名报表系统，开发出了上百张报表，同时，因为其ERP中的部门设置与预算中责任中心的设置不同，所以，在ERP的报表系统中也设置了近百张报表，包括数千个公式。尽管如此，每次到了季度经营会议时，仍然需要大量的时间去完成预算数据的统计分析工作。
最后，企业还是采用了商业智能技术，充分利用多维分析模型，在现有ERP的基础上，快速建立了一个经营分析平台，从而省去了原来数百张报表的维护。
客户的评价是：“用了BI，不再面对众多的报表与公式，不再担心会出错。投入不大，却节省了巨大的工作量，并且，权限控制严谨，操作异常简单。”

从上述的案例可以看出，BI技术的应用价值是非常明显的，它实现了信息化从业务层到决策层的最后一公里！中国中小企业占企业总数的98%以上，是中国经济的基础，虽然其经济总量还没有那么高的比重，但从历史来看，正是因为中小企业的活力，才使西方发达国家度过了多次经济危机！所以，中小企业的经营管理水平对中国经济的未来发展，起着关键性的作用。他们为了提升经营管理水平，这么多年持续在信息化的应用上投入，却没有实现预期的价值——绝大多数企业的总经理竟然没有ERP的账号！我们可以这么说，中小企业不仅仅是需要BI系统，而且，它迫切需要！

但是，因为中小企业在信息化投入方面存在着如资金、管理水平、人员素质等诸多因素的限制，所以，中小企业在选择BI系统时，受到了更多的挑战：
首先，企业在ERP建设时就吃了不少的苦头：买进来容易，用起来难。BI是不是也要经历痛苦的实施才能用起来呢？从目前的BI应用来看，存在着这种现状：虽然其实施风险要远小于ERP，但仍需要经过较长周期的实施之后，才能见到效益。
其次，企业对自己目前ERP的应用满意程度也不高，自然也会有这种担心：目前数据不准确，那么直接出来的分析数据岂不是也不能相信？正所谓垃圾数据进，垃圾数据出。不过，这种担心在实际的应用反而不存在了：正是因为有了BI系统，才会让企业决策者哪些数据是垃圾数据，这样才有改善的机会，所以BI的应用会促进ERP系统的数据质量。
另外，中小企业的ERP投入一般在10万到15万之间，而BI动辄数十万上百万，怎么敢投入啊？
其实，目前的BI应用与定制衣服非常类似：企业会在市场上找合适的供应商（裁缝店），它会比较看重厂商的咨询实力（就如师傅的手艺一样）。而BI工具（也就是布料），一般由厂商推荐，当然，你也可以自己选择。接下来，厂商会开始进入企业进行调研（量身），你需要什么样的业务模型，这些业务模型的数据来源等（如领口、袖长、肩宽），都是要详细了解的。最后，在企业管理者的电脑上，就会看到这件漂亮的衣服了。
而对中小企业来说，需要的BI系统，可能更需要好像现在的成服一样，走入商店，选中自己感觉合适的成衣，照照镜子确定穿上去好看，付了钱马上就可以穿上走，有钱就买贵的，没钱就买便宜的。这样，投入的货币成本与时间成本都最小，还可以确确实实地找到合适的衣服，不存在定制出来如果不合身要重做的风险。
那么，摆在BI厂商面前的主要问题是：如何能像服装一样，可以定义出颜色、尺寸、性别、衣裤等属性来满足客户的个性化需求，甚至还可以解决类似买成衣时的一种共性的个性需求：根据身高来裁绞裤脚边？同时，又能最大程度地实现批量复制？
可喜的是，目前已经有BI厂商开始向这个方向努力，我们有理由相信：旧时王榭堂前燕，很快就会飞入寻常百姓家！

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楼主的销售招商文采简直真好！

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