商业智能（BI）的三维框架

什么是BI？如何才能理解BI？怎样根据实际需求，让概念中的BI进入实际操作领域并实现提升？由于存有不同背景和经历，用户和开发者双方对这些问题各有答案。以哲学认识论为起点，将用户和开发者的思维归位于同一认识起点，应是解决上述沟通问题继而实施操作的核心。
本篇是BI334体系（如下图）的三维框架部分，解决BI的理解问题和需求落实问题。文中给出了三维框架中三维模式和三层漏斗的简述，更为详尽的叙述和操作请见后述第五章、第六章、第七章和第八章。

一、当前商业智能丰富多样的定义
商业智能的概念最早是Gartner Group于上世纪90年代提出来的，当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及其应用。但是从概念提出至现在，数年来仍没有一个公认的统一的定义。下表1列举了部分研究机构和企业在BI方面的理解。
表1  商业智能的定义
学者/组织

BI定义
Gartner Group

它描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处
IBM

商业智能是一系列由系统和技术支持的以简化信息收集、分析的策略的集合，它应该包括企业需要收集什么信息、谁需要去访问这些数据、如何把原始数据转化为最终导致战略性决策的智能、客户服务和供应链管理。
Microsoft

商业智能是任何尝试获取、分析企业数据以更清楚地了解市场和客户、改进企业流程、更有效地参与竞争的努力；在正确的时间向正确的决策者提供正确的信息，商业智能使企业用更好的时间做出比以前更好的决策。
IDC

国际数据公司认为商业智能是下列软件工具的集合： 终端用户查询和报告工具、联机分析处理工具、数据挖掘软件、数据集市、数据仓库产品及主管信息系统（Executive Information System, EIS）。
SAS

关于在组织内部和组织周围正在发生的智能或知识。
Business Objects

商业智能将在企业发展中扮演战略角色，商业智能技术允许组织跟踪、理解和管理至关重要的企业信息
Cognos

商务智能是能使终端用户对企业性能进行监测、分析和形成报表的软件
Teradata

商业智能的目的是帮助决策者制定消息灵通的选择。因此，现代商业智能系统必须能处理海量的、详细的、全异的数据并快速将其转化为有意义的、准确、决策者可以放心执行的信息
Oracle

一种商务战略，即通过持续不断地对企业经营理念、组织机构、业务过程的重组实现以客户为中心的自动化管理。
MicroStrategy

   商业智能是一系列能够使公司分析数据库中的数据并根据收集的信息获得的洞察力来做决策的软件系统。这种洞察力可以帮助公司：提高效率和生产力、构造强的客户关系、优化生成收入的战略、增加收入并使收益最大化。
all-BI

在公司内部和企业流程过程中进行决策支持所需要的用来将原始数据转化为信息的技术

上述定义大致可分为三类：第一类软件论或技术论，认为商业智能是一套帮助企业管理或决策的系统。第二类技术和软件结合形成的概念和方法。第三类则多是自动化管理过程。综合上述商业智能的定义，都揭示了商业智能的技术性特性，部分观点也点明了商业智能与管理的联系。但是，他们都缺乏明确的本质性揭示和实施方法的体系化思考，既不能让人深入、全面的理解，更无法让人实现操作。

二、构建三维框架实现BI的操作性和提升性转换

图2是三维框架图示，三维框架由三维模式和三层筛选漏斗组成。三维模式指BI的角色维、工具维和内容维；三层筛选漏斗指要运用好三维模式的一般原理需要通过产业/行业定位、价值环节定位、企业发展阶段定位来筛选以获取BI应用的最好匹配，即实现操作的实现。而通过三层筛选漏斗对企业现实状况分析的结果，可以佐证甚至进一步丰富三维模式，包括对角色维、工具维和内容维的深入化程度，即实现了BI的提升。

为什么上述三维框架能全面理解“BI是什么”这一核心问题呢？为什么通过这一定义能使用户和开发者实现更顺畅的沟通呢？要从本质上认清BI，需在哲学含义上理顺关系。因为哲学思维把我们带到了一个共同的思考原点，从而在最基本的思考平台上深入讨论。

哲学告诉我们要从认识的“主体和客体”这一对认识论的基本范畴，以及连接这一基本范畴的“工具”入手。

主体是指实践活动和认识活动的人。在BI领域中主要指开发和使用BI的相关角色；客体是指实践活动和认识活动所指向的对象。实践的客体是进入主体活动的领域同主体发生功能性关系，成为主体活动所指向的客观事物。对于实践的客体要从两方面去理解：一方面，客体首先是一种不以主体的主观意志为转移的客观存在，这是客体自身的客观性方面。另一方面，客体又不是与客观事物相等同的概念，只有那些进入主体实践活动范围、与主体发生联系的客观事物才是现实的客体。哪些客观事物能够成为实践的客体，不仅取决于这些客观事物的自在本性，同时也取决于人的本质力量的发展程度和水平。所以客体同主体一样都是历史的范畴。由此可知，客体表明了主体的需求，而这种需求只有进入主体领域并与主体的当前状况发生直接联系（比如职责范围）才能成其现实的需求。可见，主体决定了客体，客体反映着主体。只有对主体合理划分，才能明确客体，才能明确需求，从而明确BI的着力点。

主体和客体是实践活动的两极，但仅仅有主体和客体还不能形成现实的实践活动。在主体和客体之间还有一个将二者联结起来的中介，这就是各种形式的工具、手段以及运用、操纵这些工具的程序和方法。实践活动就是一个以主体、中介和客体为基本骨架的动态的发展系统。这个中介，笔者在文中统称为工具。

根据上述认识论的基本原理，要从本质上理解BI，需从主体和客体以及工具这三个维度切入，三者的融合是BI的基本框架。同时，主体的需要同客体的属性和特征之间所具有的价值关系，决定了对主体分类的首要性和重要性。而商业智能从命名可知用之于业务过程，划分的最佳依据应是组织理论。综合之， 商业智能就是以认识论和组织理论为基本原理，采取相适宜的“工具”，旨在帮助 “相关主体”对职责范围内的“有关事项”做出最佳决定。它由“三维模式”和“三层漏斗”组成，是整个企业集理念，组织，流程，技术为一体的整体辅助决策支持方案。图2是BI的三维框架，描述了BI两个构成部分的运用和提升关系。

  从图1可知，BI的三维框架由左边的三维模式和右边的三层漏斗构成。三维模式以认识论的主体、客体范畴和工具为据，包括角色维、内容维和工具维。角色维由业务类、技术类和业务融合技术类这三类人员组成；内容维体现了“应用”，包括演绎型、归纳型和开发管控型三类内容；工具维反映了“技术”，是应用支撑类和管控支撑类工具的集合。另一方面，三维模式中，决定BI是否成功的核心维度是内容维，即BI的核心在于应用。

可以看出，三维模式中角色维和内容维由工具维相连接。其一，表明工具在角色和内容间起到桥梁作用。其二，表明不同的角色针对不同的内容将会选用不同的工具。

企业用户如何让各个角色选用合适的工具来满足适当的需求呢？可以用图1的右边三层漏斗进行过滤，最终达到角色、内容和工具的相配。三层漏斗由行业层、价值层、阶段层这三个筛选环节构成。它反映企业和BI角色选择不同工具以满足不同需求的过程，是三维模式对应选择过程。行业层主要描述了三大产业的各行业分类。价值层以价值的产生作为划分依据，包含了生产环节和流通环节，及产消合一（即生产价值和消费并行，如服务业）和产销合一（包含了生产和流通过程）。

三维模式和三层漏斗的的内容见图3所示。更详细的内容将在以后篇章中叙述。

    总结之，商业智能的三维框架由“三维”架构模式和“三层次”筛选漏斗组成。前者反映了智能的一般原理，是由实践获得的认识。后者体现了运用，是认识而作用于实践。三维模式向三层漏斗的转化是一般到特殊的过程，是运用。三层漏斗向三维模式的转化是特殊到一般的过程，是提升与丰富。两者的结合者形成了一个闭环，可以实现商业智能的操作化和提升化。可见“三维框架”是对商业智能的全面、一致的理解，是对其可提升和可操作的一个重要转换环节。

三、BI与辅助决策支持（DSS）、主管信息系统（EIS）的比较

BI、DSS和EIS提是为企业提供决策（决定）支持。但是它们所服务的对象和针对的内容，以及所采用的工具存有区别。

角色维度方面，BI的服务对象宽泛于DSS和EIS。亨利.明兹伯格认为企业员工承担有决策制定、人际关系、信息传递三类角色，角色侧重点随着等级层次变化而变化。显见，决策的制定者是不同等级层次的员工都需要扮演的一个角色，唯重点及难度不一致而已。从业务层面上讲，DSS、EIS的角色是企业的高层和中层；BI则为企业的基层管理者、中层管理者和高层管理者以及非管理雇员服务。它扩展到企业组织内外的各类人员为他们提供决策支持服务，既有企业经理一类的企业领导和高层决策者，又有企业内部各部门的职能人员。从技术面看，三类都涉及系统管理员。但是，由于BI由数据产生知识，本身是一个动态的数据系统，所以其用户还包括数据挖掘员。

内容维度方面，相对DSS和EIS，BI满足的需求既有针对性，又更为全面。内容维度是指角色的决策支持所满足的程度。BI的内容包括演绎型、归纳型和管控型三大类。演绎型内容和归纳型内容是满足业务层面应用需求的二种不同模式。前者为验证型需求满足，即根据历史数据，用户提出假设（如促销有助于提高销额），或者给出前提条件，通过系统来验证其判断或给出建议方案。后者则是发现型需求满足，用户事先并无任何判断，但系统主动发现有用的模式和规律，亦称为数据驱动型模式。演绎型包括查询/报表、综合分析和方案选择三个层次。归纳型则包括数据、情报、知识三个层次。管控型内容满足技术层面需求，包括数据维护、数据备份等。传统的DSS主要致力于在演绎型内容上满足业务层面的决策选择的需求，EIS则在同一内容上满足同一层面的分析需求和部分决策选择的需求。

　  工具维度方面，BI所采用的工具其种类和复杂性更强于DSS和EIS。工具维度由应用支撑型和管控支撑型等工具组成。为了满足不同人员的需求，DSS、EIS和BI提供了不同的工具。它们的主要区别在于应用支撑型工具的不同。传统的DSS和EIS的工具层面主要是由界面展示工具、管理理论与工具、一般统计工具组成，但前者的深入度高于后者。BI则更为全面。除了上述工具外，它还增加了知识发现工具、多维分析工具和数据仓库工具。　　

　　总体来看，BI与传统的DSS、EIS相比，BI是一种新兴的、全面的决策支持体系。但在目前，BI产品的不足也很明显：内容维度中归纳型对知识的发现并未产生其应有的影响，而演绎型的验证模式也并未具备较强逻辑的分析，对决策方案的选择则更有差距。　

　四、商业智能的发展趋势　

近年来商业智能市场规模日益扩大，且增长较快。从全球范围来看，商业智能(BI)已经成为最重要的信息系统。IDC报告显示，2005年以来中国BI市场规模达到10亿人民币，年增长率为54.9%。IDC预计2006年国内商业智能(BI)市场规模为16亿美元，到2009年市场规模将达50亿人民币。ChinaBI预计2006年BI总计市场容量在14亿元人民币。在MSI发布的2004全球管理软件厂商top 100中，专业的商业智能厂商占据了重要地位，比如：SAS居第5位，Cognos居第18位，Hyperion居第18位，Microstrategy居第47位，Business Objects居第51位等。这说明商业智能(BI)继ERP、CRM、SCM等之后逐渐得到了各行业的认同。而IBM、微软、ORACLE等国际上领先的大公司也纷纷开展了BI业务，促进了商业智能市场的繁荣。

商业智能未来需求的扩大，得益于用户的增多和原有用户需求层次的提升。根据三维框架中三维模式和三层漏斗的运用和提升关系，商业智能可能存在以下发展路径。

三维框架中角色维的BI角色将会增多，由此对内容维即需求实现扩充，并带来了工具维的丰富。

BI的角色范围将从当前部门的特定用户转向全企业各个层面的用户，操作层和决策层的用户将会增多，数据挖掘员的角色会日益显得重要；由于角色范围的拓广，各个用户在职权、需求上存有差异，BI系统提供广泛的、具有针对性和流程性的内容，强化交互性。广泛是指在演绎型内容上，当前查询/报表内容大多已实现，分析和决策选择会日益受到重视；在归纳型内容上，知识发现的作用愈益明显；针对性和流程性表现在原有的OLTP系统(如ERP、CRM、SCM)中嵌入BI在“分析层次及部分决策层次”的功能，如在原有的客户关系系统、供应链系统中加入智能的因素，提高流程运作的效率。交互性通过局域网、广域网在数据层面反映出交互。如BI数据仓库数据接受某一OLTP系统数据的变化，要改变其它OLTP系统的相对应的数据；在应用层面的操作流程上，商业智能要实现流程上的协同，决策支持的结果。举个简单的例子。系统报出的预警信息，要能在相应的职能人员上自动传递或作标记；工具方面；由于商业智能与OLTP系统的融合，管控支撑工具的可配置性、灵活性、可变化性将得到强化。由于管理层和决策层人员的对逻辑分析和决策选择的要求加剧，管理理论与工具，统计工具和知识发现工具等会日益扩展。如当前某厂商在其BI产品中加入了BCG矩阵（管理工具）来定位企业的SBU或产品，以辅助管理者采取相应的措施。客户化的界面和展示工具也显得重要。

三层筛选漏斗可以反映不同行业、不同价值环节和不同发展阶段的企业对BI需求的丰富性和多样性。在锁定当前重要的几个行业和价值环节的形势下，BI应用的行业性和企业化趋势大大增强，用户和开发者需要强化双方的有效交流。

行业层：三大产业中第二、第三大产业仍将是BI应用的主要市场。第二产业的电力和制造业，如汽车制造和消费品制造，其市场需求不可忽视。第三产业BI应用仍将占主导地位，金融业的银行和保险、电信业，批发和零售业、医疗卫生等的BI应用会出现向分析型的升级；价值层：商业智能未来的应用与行业内信息化的基础状况密切相关。在生产环节和流通环节，各类用户信息化状况参差不齐。BI应用仍以大型制造企业为主，其次是零售业 (如百货企业及连锁企业)。这两个领域仍是商业智能不可忽视的重要市场。产消合一类，主要是服务业，一段时间仍将占据着BI应用的优势行业地位。如，金融、电信和保险等业务系统非常成熟，迫切需求数据大集中并考虑海量数据的有效利用。图8是2005和2006年中国BI市场各行业的份额图表。发展阶段方面各个阶段的企业对BI的认识都会超越查询、报表等BI初级应用层次，管理驱动和创新驱动阶段的企业对BI需求可能会明显。

总结起来，用户数量的增多和原有用户需求层次的提升是BI应用的重要发展方向。同时，发展的不均衡性可能也是BI在未来一段时间的趋势。不同行业中处于不同阶段企业，其不同用户角色在三个应用层次（报表/查询，分析和决策选择）的需求不均衡，导致了BI运用的差异。

可见在未来一段时间内，BI应用的行业性和企业化趋势将会增强。用户和开发者需要努力辨清BI需求，双方就同一BI平台交流的主动性将有所提升，含三维模式和三层漏斗的BI三维框架将促进这种需求的满足。