在一個數據爆炸性增長的“大數據”時代，數據的分析和處理能力正在成為越來越多企業日益倚重的技術手段，以實現企業數據價值的最大化。
Teradata天睿公司應用及業務拓展執行副總裁兼首席營銷官Darryl McDonald認為，“數據和分析的業務價值已經毋庸置疑，甚至可以說分析的重要性從來沒有像現在這么突出，越來越多的企業開始設法從海量數據中找出二次和三次商業機會。只有能夠運用這些新數據型態的企業，方能打造可持續的競爭優勢。”
中國制造業企業隨著ERP、PLM等信息化系統的部署完成，管理方式由粗放式管理轉為精細化管理，新產品研發速度和設計效率有了大幅提升，企業在實現對業務數據進行有效的管理的同時，積累了大量的數據信息，產生了利用現代信息技術收集、管理和展示分析結構化和非結構化的數據和信息的訴求，于是如何利用這些數據創造更大的價值、為領導決策提供有力支撐成為企業下一步思考的問題。
雖然企業的決策者已經意識到“大數據”中蘊含的價值，但對于大多數企業來說，真正實現其中的價值還難以做到。所以，企業需要信息化技術幫助決策者在儲存的海量信息中挖掘出需要的信息，并且對這些信息進行分析，從而獲取重要的信息。
讓決策者認識到數據的商業價值
雖然越來越多的企業的決策者意識到“大數據”中蘊含的價值，但對于大多數企業來說，真正做到從數據中獲取更多價值，為企業領導層提供決策支持還很難。一方面，我國制造業企業信息化基礎相對薄弱，另一方面，企業對知識管理能為企業帶來的價值缺乏正確的認識。
長沙中聯重工科技發展股份有限公司CIO王玉坤，舉例說，在工程機械行業，很多挖掘機都安裝了GPS定位系統，實時監控車輛運行情況。同樣，日本小松公司的挖掘機也安裝了GPS定位系統，在實時監控車輛運行情況的同時，還根據挖掘機每個月的工作間，統計全年的工作情況，由此判斷下一年度的市場需求。挖掘機開工越飽滿，說明市場需求越旺盛，如果客戶購買挖掘機后每個月的工作量很少，說明市場有可能面臨過剩的風險。
雖然國內的挖掘機也安裝了GPS定位系統，也可以獲得這些數據信息，但卻很少深層的挖掘分析數據背后的價值。很多企業的決策者關注更多的是宏觀數據，而對系統中的微觀數據的關注和利用很少，如果數據能夠與企業的決策相關聯，數據就發揮了其真正的價值。
王玉坤說，企業要實施上線一個系統，首先要滿足集團的發展戰略，否則無法獲得公司上下最大范圍的支持。第二與領導的溝通非常關鍵，高層領導的支持是強大的后盾，信息化項目的實施成功率會大大提升。
所以，實施商務智能的關鍵是讓領導認識到數據的價值。把有價值的數據從數據池中挖出來，第一時間將信息展示給企業的決策者看。數據從無到有，從不關心數據到關心數據，再到提出需求，逐漸去接受。
中聯重科采取小步推進的方式，第一要保證數據的數量和質量，企業里絕大部分的業務都要在系統中運行，減少人工參與，這樣才能更好的保證數據的數量和質量。第二，讓企業決策者建立對數據的興趣，了解和應用以后，自然就提出了需求。當單一系統的數據分析不能滿足企業需求的時候，建設大規模的商務智能系統就更加順理成章了，今年商務智能系統的實施已經列入日程。王玉坤說，做事情踏踏實實的、一步一步去推進是中聯重科的企業文化，我們不做花里胡哨的東西，在外人眼里看著很好，但實際上企業本身并沒有體現出很好的價值。很多企業實施BI以后真正取得的效果是打問號的，如果是為了上系統而實施BI，可能數據的展示很好，但真正領導是否用數據來支持決策，對企業的發展有價值是打問號的。
具體來講，從ERP系統中可以，業務領導需要的銷售數據、服務數據都能及時得到，數據發到OA系統中或手機上，讓領導隨時隨地都能了解銷售情況和客戶服務情況。在銷售方面，統計不同區域、不同產品的銷售情況，讓主管的業務領導能及時了解銷售情況。在售后方面，定期告知機主設備運行情況、維修維護情況等，為客戶提供及時準確的服務。在PLM系統上，重點關注幾個指標，比如零部件的總數量和種類，逐年減少零件的總數量和種類，引導設計人員使用設計重用和批量的零部件。關注全國備件庫的統計情況，少備件數量，合理調配。有些備件時間一長，如果產品型號沒有了，備件就成了成本。另外，HP系統也為公司領導做了專門的界面，統計公司每天的總人數情況，進多少人、出多少人，包括關鍵職位的人員離職都會有警示。雖然目前中聯重科沒有實施專門的商務智能系統，但一直在關注每個應用系統，分析系統中的數據信息，根據業務需求做報表分析，更好的支持業務決策。
從保證數據質量開始
隨著企業的不斷發展壯大，企業家面臨的內外部商業環境越來越復雜多變，需要解決的商業問題越來越千頭萬緒，想要做出明智的商業決策越來越困難。同時，競爭的日趨激烈要求企業家要及時了解企業經營情況，掌握準確的信息情報，做出英明果斷的決策，并確保組織迅速貫徹執行，落實到位，這樣才有可能在殘酷的商戰中把握先機，占據主動。
徐工集團信息管理部部長張啟亮告訴記者，徐工的商業智能建設現在正處于啟動準備階段，有明確的目標和清晰的思路，,但也清醒的認識到了困難和障礙。所以徐工也準備了周全的應對方案來保障商業智能順利實施，最終投入使用并達到預期效果。
企業在準備和實施商業智能的過程中，會面臨諸多的問題，首先，信息化基礎薄弱，信息系統建設進度滯后造成主干信息系統缺失，這樣在實施商業智能時往往因為缺乏有效的數據來源和運營數據積累而使商業智能系統的應用效果大打折扣；第二，數據質量不高，真實性、可靠性差，造成商業智能結果失真的問題；第三，使用者需求不明確，商業智能應用需要反復的溝通、驗證與改進，才能真正符合使用者的要求，真正投入實際使用，發揮作用。
俗話說，垃圾進，垃圾出，意思就是進入信息系統的數據是錯誤的，經過系統加工處理后的結果一定還是錯誤的，所以，如果商業智能建設的源頭數據不真實，錯誤百出，BI將無法發揮應有的作用，起到預期的效果。
張啟亮認為，企業要通過從意識、管理和技術等幾個方面，多管齊下來保證數據的真實性：首先，樹立全面的數據質量意識，使每一個操作使用信息系統的用戶意識到數據是系統的生命，規范操作，保障數據真實準確就是對自己工作的負責和對企業發展的支持；第二，頒布并嚴格執行數據管理規定，在制度上規范數據的管理；第三，通過技術手段保障數據質量，引入主數據管理平臺，集中管理主數據，加強系統對錯誤業務數據的檢查校驗功能，把錯誤數據堵在源頭。即使這樣，數據的準確性依然是信息化工作最大的挑戰，同時也是不懈的追求。
根據徐工信息化建設的發展歷程和對BI的進行規劃過程中所做的調研與分析，張啟亮認為現在國內的BI應用現狀大體上還處在初級階段：大多數企業的主干信息系統多處于正在建設或初步建設階段，應用水平不高，業務流程還不標準，不規范，數據質量不理想，用戶對BI的認識還停留在初級階段，對BI存有過高或過低的期望，這些因素都造成了現在BI應用還處在初級階段，造成多數人把它理解成一個功能略強的報表系統。其實BI系統絕不僅限于出報表，而是在大數量處理，多維度分析，深入數據挖掘，計劃方案模擬演練方面有著更為強大和獨特的優勢，即更偏重于智能化的應用，并且有能力做到與企業骨干信息系統的緊密集成，實現BI everywhere。
建立全生命周期的知識管理
“在過去的5到10年間，大型企業建設PDM、PLM系統時更多的關注對流程建設的支撐，通過系統的建設來固化流程，實現企業的設計效率、產品質量的提升。但經過一段周期以后， 這些已經在流程上獲得一定成功的企業發現,雖然流程得到了改善,但數據質量并沒有根本的改善，或者沒有達到預期的目標。” PTC中國區高科技及能源行業及全球高科技卓越運營中心技術總監劉熹微談到，數據的管理對于企業越來越重要。
現在很多企業在新產品研發上都存在一個共同的特點，每年產出的新產品的數量及新產品擁有的特性的數量均遠遠大于以前。所以,越來越多的企業,管理重心從以前的以流程建設為主，轉換為以流程建設和全生命周期數據架構建設并行的模式。企業需要關注流程的質量和效率的同時，又關注全流程上數據的質量和效率。
基于企業目前的需求，劉熹微建議，企業建立以產品為核心的覆蓋產品全生命周期的數據結構并企業級PLM系統來支撐這些數據結構。
這樣會給企業帶來三點顯著效果，第一，隨著市場競爭愈演愈烈，企業的產品交付周期，從需求進來到產品輸出，時間周期變得越來越短。通常情況下，一個產品的設計能否重用，要在設計階段才能判斷。但是，很多領先的企業已經考慮到，設計重用的選擇不需要等到設計階段才能判斷。劉熹微說，實際上，最有效的重用選擇是從需求管理階段，如果能識別兩個客戶間相同的需求，同時，需求和后面的實現方式有效聯動，就能夠在需求階段確認要滿足客戶的需求，有多少設計成果是系統中已經存在的，可以有效的利用。設計的有效重用可以給客戶一個更有誘惑力的產品交付周期和質量成本周期的承諾，周期縮短一方面可以獲得更好的價格，另一方面能更好的占據市場、贏得訂單。
對于企業來講，做好全生命周期的知識管理和以產品為核心的多架構統一平臺的管理，最重要的提升不是設計手段和效率，而是有效的提高了企業滿足市場需求的響應速度。企業在快速滿足市場需求的同時，就能夠更好的獲得市場回報，市場份額、價格優勢、利潤空間。所以，很多領先的企業關注，從市場過度到設計的中間階段的需求管理和特性結構管理。
第二個顯而易見的效果是，有效的設計重用，對供應鏈也有很重要的促進作用，提高了供應鏈的敏捷性和準確性。比如某個單一零部件的利用率很高，就可以提高零部件的批量采購供應能力，降低采購價格。
第三點是提高了設計研發的效率，所以，對于一個企業來講，投資PLM不只是設計研發部門的事情，更服務了企業的市場和整個供應鏈。
劉熹微強調說，管理知識不是單純的提升了設計效率，因此也不僅是設計部門的事情。所以，首先要提升知識管理在整個企業中的定位，知識是企業的關鍵智力資產，知識不僅是用來學習和參考的，更是用來支持向客戶交付并創造企業價值的。管理好企業的智力資產能夠為企業產生直接的價值。
創新工業搜索引擎
達索系統“制造業產品設計解決方案品牌CATIA”全球總裁Etienne告訴記者，在達索的系統中，用戶產生的各種3D形式的資訊，通過兩種方式進行管理，一種是建立結構性模型，通過相關的模式查詢資料；第二種是應用非結構化的搜尋技術獲取信息。在企業的實際應用中，很多用戶產生的檔案和資料存放在個人電腦中，原始版本經過不同的修改后，重復存儲在電腦中，利用非結構的方式，V6將既有的模型存儲在資料庫中，通過系統的存儲方式，使得用戶可以方便地獲取和使用。
“通常，我們使用網絡的搜索系統可以搜索自己想要的信息，進行結構化的讀取。然而，在工業領域卻沒有這樣的搜索引擎，即使信息已經存儲在資料庫中，也很難快速的找到。”Etienne說，DS推出了針對企業級客戶的搜索引擎EXALEAD，力求通過搜尋的技術，使客戶快速迅速、正確地獲取信息，這也是DS為實現新一代V6搜索型應用而并購Exalead的原因。
創新世界無所不在且信息量極其密集。每個人都在尋找最簡單、直觀的應用（life-like, “如真實般”），為企業內外部豐富可用的信息實現最大價值。通過收購Exalead，達索系統選擇開放性架構的路線也更加明確，為旗下ENOVIA品牌建立了“軟件及服務”的彈性，同時也為高附加價值的商業應用開創無限契機。
Etienne表示，目前在V6 2012版本中，Exalead是默認的搜索引擎。最終，希望Exalead能夠用于企業級的信息搜索，成為企業級的搜索引擎。
數據基礎是關鍵
目前國內制造業企業的信息化建設水平發展不平衡，雖然信息化隊企業的支撐作用已被企業廣泛認可，但企業對信息化的認識程度不同，IT應用水平和能力自然也是參差不齊。SAP大中華區首席技術官張俠告訴記者，企業的信息化建設是一個循序漸進的過程，不能一蹴而就。每個企業在不同的發展階段對信息化的需求不同，從最初為解決某些業務問題的單元工具軟件，到ERP、CRM、SCM等企業管理軟件，再到商務智能、商務分析等分析軟件的實施，逐步深入。
近幾年，隨著企業信息化應用的逐漸深入，系統也隨之產生了大量的數據，如何將數據整合，從數據中獲取更大的價值成為很多企業的當務之急。越來越多的企業意識到，數據和信息已經成為企業的智力資產和資源，合理有效的利用數據，能夠為企業創造更大的競爭力、價值和財富，更好的實現差異化競爭。
從數據到信息，從信息到知識，從知識到決策，是商務智能形成的閉環。可以看出，商務智能最重要的是要有數據基礎，沒有數據的支撐剩下的環節都不可能實現。張俠認為，要保證數據的質量和數量，企業要有一定的信息化基礎，有了信息化基礎企業才會產生大量的數據，如果企業采取手工的管理模式，就很難收集到大量的準確的數據信息。而且要具備一定的信息化應用水平，能夠做到科學化、精細化的管理。實際上，企業的信息化水平越高，數據的真實性和可靠性就越強，如果存在大量的人工參與就很容易出現錯誤。
那么如何能夠更好的利用企業中的數據，張俠建議說，企業在實施信息化建設的過程中要有一個清晰的數據規劃，這樣隨著時間的發展，你會發現企業的數據越來越清楚、越來越系統化，能夠清楚的知道數據產生的因果，為以后數據分析利用打下基礎。相反，沒有很好的數據規劃，隨著時間的推移，企業中的信息化系統越來越復雜，數據沒有統一的格式、統一的要求、統一的結構，將成為不可調和的矛盾。
數據挖掘技術主要用于從大量的數據中發現隱藏于其后的規律或數據間的關系，分析得出的規律與業務實現很好的結合，提升業務洞察力。將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策，做到知其然，更知其所以然。
2010年底，SAP推出首款高性能分析應用軟件SAP HANA。借助主存儲器、處理器技術和應用訣竅領域的最新成果，SAP HANA充分發揮內存數據處理的能力，使分析應用軟件獲得了前所未有的效能。SAP HANA為構建新一代創新應用提供了堅實基礎，使客戶能夠實時地分析來自幾乎任何數據源的大數據量。SAP BusinessObjects的實時功能正是有賴于此，內存設備快速處理海量數據催生了一種新分析模式，以內存計算的方式處理大數據量，使應用處理直接在“內存”中完成，這種分析可以立即將大規模、復雜的數據轉換成易于行動的行業洞察。
經過近幾年的發展，商務智能越來越成熟，同時越來越普及，在企業中無處不在。張俠分析了目前商務智能的發展呈現出幾個大的趨勢，第一，數據更加全方位、企業化。過去總在講信息孤島，數據更是如此，如果數據只是某個部門的，不能貫穿整個企業，那么數據產生的價值就是有限的；第二，數據越來越海量化，所以對分析的要求是實時化，數據接入的方式要移動化，比如通過移動終端設備隨時隨地獲得需要的信息；第三，應用越來越專業化，形成特定的單一的應用，商務智能向行業化、專業化發展，應用也越來越成熟，向深度廣度發展。
動力來自業務需求
目前，無論國內市場還是國外市場，各個行業都面臨著激烈的競爭。正確、及時的決策是企業生存與發展的關鍵因素。越來越多的企業管理層開始認識到：只有充分利用、發掘其現有數據，才能實現更大的收益。
另外，隨著企業規模的擴大和全球經濟一體化的發展，多工廠、多地點、多組織等一系列發展趨勢使得企業的經營和管理環境發生了本質的改變。這種轉變對企業商業敏感能力、商業創新能力、執行能力、經營管理能力都提出了全新的要求。因此打造敏捷、智慧企業成為眾多企業管理者的現實目標。
用友華表軟件總經理苗峰說，很多企業的業務信息化系統已經趨于完善，而隨著業務系統的完善，也隨之帶來了一個問題，以TB級增長的數據如何來“消化”，如何讓這些數據返過來促進業務的創新。當然，實際的情況是企業很少因為看到數據積累這一單純的因素而去考慮如何將這些數據利用起來，更多的動力依然是來自業務需求。
很多企業已經意識到數據的價值，但企業負責人并沒有真正認識到應該如何分析和利用數據，產生商業價值。苗峰說，移動商業智能可以讓企業管理者很快地體驗到商業智能的具體應用，這樣不僅可以促進商業智能的應用，同時也會讓企業管理者對信息化的認識也將更進一步。
苗峰告訴記者，現在看來，積累了大量數據的企業順理成章的開始構建商業智能系統，出乎意料的是，一些數據量積累不多，業務系統還沒有構建的企業也開始搭建起了商業智能系統，且以商業智能系統為核心來梳理其他業務系統的流程，客戶將此種模式稱為“以終為始”。客戶的這種創新性思路打破了過去商業智能必須以大量數據為基礎的傳統思維，而且以商業智能為核心來梳理業務系統的方法或許未來會被更多的企業所采用。
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