BI电子商务新智能培训课程fxr.docx

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1、商 务 智 能e-Business Intelligence:Turning Information Into Knowledge Into Profit著（法/美）伯纳德利奥陶德（美）马克哈蒙德郑晓舟 胡 睿 胡去超大型 译 这本书谈论的是目前企业管理者们面对的最重要的一个问题如何整合数据，并使其为企业运作发挥最大的效用。通过对实例的深入研究和洞察，该书将为公司如何建立商务智能战略指明方向。鲍勃萨格多斯eBay首席信息官对任何一位准备把技术与商业相结合的企业管理人员来讲，他应该把利奥陶德先生对商务智能的看法当做教科书来读。我们万事达卡公司根据本书列出的战略要点进行了实践，现在我们可以骄傲地宣

2、称，我们的客户、商业伙伴以及我们公司本身都受益匪浅。安德鲁克莱因 万事达卡国际公司系统开发部副总裁利奥陶德先生的商务智能一书触摸到了因特网经济的心脉，它列举了诸多领先企业的案例，显示了信息被挖掘和运用后产生的巨大力量。里克施伦德高盛公司执行总监 本书涉及的是非常重要的商业智能领域，并且与电子商务相结合。本书分析睿智，建议合理。相信这本书会对IT业余以及其他行业的企业经理人在考虑如何让数据系统产生更大效用的问题时，会很有帮助。把信息转化成可实践的知识，是电子商务成功的关键。朱迪 S赫维茨赫维茨集团总裁兼首席执行官 在现代社会中，你如何让自己的企业胜出？读一读利奥陶德先生的这本书，你就会知道该如何

3、让数据为企业盈利服务，并且掌握因特网经济的潮流。桂利诺卢卡Logitech International SA首席执行官全球新经济时代的赢家，是属于那些把对企业运营至关重要的与客户、供应商、员工以及财务状况相关的数据成功地加以收集、保留、分析并且共享的人们。商务智能一书告诉人们如何把信息转化成企业智能，并进一步转化为企业盈利，告诉企业管理者们如何在新千年中把这些至关重要的信息为企业做出明智的战略决策服务，意义非常深远。迈克史洛克普华永道全球数据应用库执行合伙人推 荐 序 商务智能和历史的终结 为什么在商务和IT界中“商务智能”（Business Intelligence，BT）快速地成为最热门话

4、题？个中原因很明显，BI已经成为企业创造更多盈利的关键。因为BI能够让企业从现有的“知本”中提炼更多的价值。事实上，BI已经紧紧地与“知本”和信息结合在一起，牢不可分。我们生活在知识经济的时代，这一点我想你应该很清楚。在过去的300年时间里，我们已经经历了不同的经济时代：从一个依赖自然资源的经济时代进入了生产资本型经济时代，后来又发展到金融资本主导的经济时代。大约一个世纪前，我们开始认识到竞争力的来源开始转化为知识，我们已经生活在一个新的时代知识经济时代。知识经济的主要资产是“知本”（know-how，对客户需求的认识、市场需求、市场分类、正确的定价等）。国家之间亦是如此赢家有着受过教育的民众

5、，良好的基础教育和高等教育体系以及创新性研究所等。在行业竞争中，重要的仍然是知本，而非企业规模，或者所属行业。无论是银行、保险、电信、制造、零售、能源行业，甚至包括政府，它们的主要资产就是知本。如果不与知本恰当结合，任何其他的资产（机器、资金、品牌、现金、土地等），都是无效资产或者根本发挥不了作用。 在当今的知识经济时代，那些能够提供创造智能，共享、获取和分析智能的企业将是21世纪的赢家。商务智能将让企业拥有这些共享、获取和分析智能的能力。知识如何从企业的现有资产中提炼最大的价值首先，我要问这么一个问题：什么是知识？知识与信息的区别在哪里？根据迈克尔H布拉克特（Michael H. Brack

6、ett），也就是商务价值链（Business Value Chain）一书的作者的说法，信息就是“赋予了商业内容和意义的数据”。知识，从另一方面说，是“认知，认识，对某个事物因熟悉而知晓的状态”。知识，不同于信息，是有关于人的行为的。因为，人们常常说“就我所知”。被称为知识管理（Knowledge Management，KM）之父的诺纳卡（Nonaka）和塔克茨（Takeuchi）把信息定义为“一连串的消息”，同时认为知识是“基于理解和信任，由一连串的信息流所创造的”托马斯H达文波特（Thomas H. Davenport），戴维德朗（David Delong）和迈克尔C比尔斯（Michael

7、 C. Beers）则认为“知识是信息与经验、前因后果、诠释和反映的结合体，是信息的高价值阶段，能够直接为决策和采取行动所用” 把信息转化为行动要经过很多环节，这些环节可能会显得漫长和脆弱。让这些环节发挥效用，就是商务智能支持工具的使命。奥德尔（ODell）和格雷森（Grayson）说：“知识管理是一种有意识的战略，它把恰当的知识在恰当的时间传递给恰当的人，并且帮助人们把这些知识共享，并把知识融入到提升组织绩效的行动中去”。 1990年，诺纳卡教授和1995年塔克茨带来的重要的理论上的突破，正是他们建立的当今两大被广泛接纳的知识体系，即显性知识（explicit knowledge）和隐性知识

8、（tacit knowledge）。隐性知识是不能完全通过语言文字来表达的，建立在个人经验基础上的并涉及各种无形因素如个人信念、观点和价值观等的知识，比如主观推测和情感。隐性知识可以意会，但不能言传。知识共享 在知识经济时代，最大的挑战就是如何有效实现知识共享。从图0-1我们可以直观地看出，知识管理的各个组成部分的相互关系。这些相互关系就是知识共享的过程。如果没有知识共享，知识也就失去了意义。知识获取知识确认知识发展知识传报知识保留知识运用知识目标知识衡量体系资料来源: Gilabert Probst. Building blocks of Knowledge ManagementA Prac

9、tical Approach （1998）. 图0-1 知识管理的组成部分 在1981年IBM推出了PC机个人电脑。这是第一次，电脑的力量可以为日常决策和脑力劳动者所用。人们为这一科技的进步而欢呼。然而，在20世纪80年代的欧美究竟发生了什么？显然，并没有翻天覆地的变化。生长力水平仍然很低，增长很慢。为什么？因为假如每个人的知识都是“孤岛”，只为个人所拥有，那么个人能够借助电脑的力量或者获取大量的新知识并没有太大的意义。要促进生产力水平提升和保持高增长的关键在于知识共享。到了90年代，西方国家的主要经济领域的生长力突然都获得了迅猛地增长。为什么？因为，知识在历史上第一次被广泛共享。知识共享的实

10、现主要基于两项技术的发展。首先是局域网LAN（企业内网让企业实现内部知识共享），其次就是因特网（让所有知识实现共享）。借助于这两项技术，无论身处何地，人们都能轻松实现知识共享。只有当知识实现共享，生产力才能得到极大提升。实施共享技术成为人类、民族以及企业发展的最大动力。 但问题是无论知识共享的技术如何发展，实现知识共享还是存在很大的障碍，主要原因在于人本身。事实上，这是管理理论中的一个老问题。如果不能解决这个理论上的问题，知识管理也不可能获得很大的进展。这个问题就是集体行动一致性问题。 集体行动一致性问题是知识共享在理论上的一个瓶颈，阻碍了知识理论的进一步完整和成熟，且能够自圆其说。但这个问题

11、实际上是一种进退两难的尴尬。一方面要求知识必须共享，但是对个人来讲，他们面临巨大的竞争，而且缺乏知识共享的激励。比如说，为什么你要把自己非常关键的知识要与你的同事们共享，他们很可能正与你为一个经理的位置而竞争。但是从企业整体利益的角度出发，你必须要把知识进行共享。事实上，这个世界上大部分的知识是被浪费了，原因就是这些知识都没有被共享。 知识共享的这种尴尬实质是在于一致性问题不能得到解决：知识不会自动地实现共享。从定义上看，知识共享的实践是能够保持一致的。换句话说，你为什么要把知识传授给我，如果你知道未来我不会把我掌握的知识传授给你，或者我根本没有有用的知识传授给你呢？这个看起来有点孩子气的问题

12、，却是知识管理理论中一个不容回避的话题。今天，我们仅仅只有部分的体系能够解决知识管理中这个集体行动一致性问题。摆脱知识共享困境的解决方案 对于知识共享中所遇到的尴尬，有很多解决方案，而且正在不断修正，我们现在来了解一下部分解决方案。 莫顿T汉森（Morten T. Hansen）和尼丁诺荷瑞（Nitin Nohria）最近研究了几个行业里的企业的知识管理情况。他们区别了两种战略：符码化策略（codification strategy）和个性化策略（personalization strategy）。比如说，安永公司的商务知识中心的总监拉尔夫普尔（Ralph Poole）就这么形容他们的符码化策

13、略：“除去一些客户敏感的信息后，通过整合主要的知识，比如把访谈指南、日程安排、性能指标和市场分类等分析信息从文件中调用出来，并且以电子方式存储，以方便客户分别使用，我们逐渐发展和建立了知识目标。”从另一方面说，战略咨询公司，比如贝恩策略顾问公司、波士顿咨询集团以及麦肯锡公司，都强调个性化策略。它们关注的是人与人之间的对话，而不是数据库中的知识目标。但是，这两种战略方法都是源于经典的的行为理论，因为这两者都是希望通过主动管理的激励和监控来刺激知识共享的产生。也就是说通过外部代理来实现这一目标。 外部代理（一个负责知识管理的管理，或者在很多情况下是政府）通过奖惩体系，确保了组织内部的知识共享。尽管

14、IT系统已经广泛营运，比如黄页、群件或者CRM系统等这些外部代理，都能够促进知识的共享。然而，这些外部代理工作的前提是，参与的所有各方都有一定的利他性，即使自己没有获得知识也乐意把自己的知识与人共享。但是这种外部代理也不能完全避免人为的消极懈怠，或者有一些不合作的参与者，不愿意与他人分享自己最有价值的资产，也就是知本。 这当然不是否定外部代理所带来的巨大收益。比如说，麦肯锡研究机构说：“在20世纪90年代初，英国石油把自己从一个由几大功能部门组成的中央集权的机构转变成为相互之间高度知识共享，有一个共同目标，高效的若干个组织的集合体。”尽管外部代理有了一些成功的事例，但是却与管理科学家们的理论框

15、架不一致。 从奥斯特洛（Osterloh）和弗雷（Frey）那里，我们知道了“在团队之间必须传递那种隐形知识时，直觉是非常重要的”。同时他们的“协作关系”假设引入了公平的概念，即“团队既有责任来传递知识（输入信息），也能平等享受他人所输出信息的结果”。另外一些作者则寻找通过个人的努力，来利用隐性知识的方法。从这个意义上讲，知识管理的学者们也创造了大量文学和描述性的作品。尽管有大量知识共享的方法和环境的存在，却没有一个简单的统一的理论，能够给出让学者和研究人员满意的解释。 正在这个时候，商务智能（BI）出现了。尽管没有一个现成的理论，商务智能发挥了理论上不能解释的作用。这就是为什么本书在欧美取得

16、巨大成功的原因因为本书展示了知识共享的具体实例。商务智能的出现对知识管理来讲，是一个重要的里程碑，也是实现知识共享的关键所在。 事实上，我们正在一个很有意思的转折点：技术比理论先行（通常是理论先行，技术跟进）。于是，就出现了这么一个现象：理论努力解释技术所实现的功能（通过商务智能系统，在企业实现知识共享）。同样重要的是，商务智能的用户单位，今天已经从知识共享中受益匪浅当然，对企业来讲最大的好处是企业利润的增加。知识创造 尽管我们现在强调的是知识共享，但更多的时候，知识共享是依赖知识创造而存在的。尽管看似显而易见，但是把知识创造放在最初位置非常重要: 只有当有被共享的知识存在 , 知识共享才有意

17、义 。杰克韦尔奇（Jack Welch）担任通用电气公司CEO的第一年，不是大力主张“无边界的” 知识共享和合作，而是花了大力气来提升企业的绩效，这绝对不是偶然的。知识创造的关键是显性知识和隐形知识的融会贯通。让我们来看看下面的图0-2所表示的知识创造转化的过程。IIGIIIIIOGGGG综合化OGIII社会化IGIIIIIIGIIIII外部化OGGGGOGGGGOGIOGII内在化隐性 隐性隐性显性显性 显性显性t 隐性图0-2 知识创造的转化过程 让我们来了解一下四种向知识创造转化的过程： l 社会化 这是个体共享隐性知识的过程。商人之间，或者大学同一寝室同学间简单的谈话，都会让个人获知新

18、的知识。 l 外部化 把个人隐性的知识，通过能够让别人理解的方式表达出来。比如说，在中国的外企，通过参加中国政府主办的研究项目，更好地了解中国，改正自己的错误实践，并且以更符合中国文化、中国思想和习俗的方式把国际上的产品介绍到中国来。 l 综合化 把显性知识加以综合，变成更为复杂的显性知识体系。把这种知识加以编辑和系统化，是这一转化模式中的关键。技术也是重要的动力。在企业中，产品的更新换代通常是各种知识综合创造的结晶。 l 内在化 指的是把最新的创造的显性知识转化为个人的隐性知识。在工作中学习，岗位培训（on the job training，OJT），吸收经验，不断试验，能够把新的知识内在化

19、。 从以上的理论框架可以明显看出，企业对知识的创造程度可以通过商务智能工具来获得提升。尽管商务智能的核心内容在于共享，但同样会对知识创造产生重要作用。尤其是运用商务智能的分析应用工具（商务智能的报告应用工具更多地关注知识共享）时。 我们知道，信息每年以递增一倍的速度增长着，而且大多数存储在凌乱的数据库中，不为所用。这实际上也是一种浪费，要避免这种浪费，需要依靠商务智能。借助于商务智能工具，各种转换都可以发生，从而创造出知识。商务智能和你 现在，你应该明白了，在知识共享和知识创造过程中，商务智能工具扮演了怎样重要的角色。实际上，商务智能在未来几年内，最多5年时间里，将会对每一个人产生影响。为什么

20、？因为你是一个信息消费者。事实上，每个人在看书的时候，他就是一个信息消费者。当你“消费”信息的时候，你希望信息简单明了，条理清楚。同时，你还希望信息能够在你所需要的时候能够轻松获得。你的公司就会对你提出这样的要求。这意味着什么？这意味着每一个人都将很快在桌面电脑上使用商务智能工具。商务智能工具将会像Word 和浏览器一样得到广泛应用（事实上商务智能的前台工具使用起来跟浏览器一样简单）。没有商务智能工具，你将没有办法获取信息，这情形将比停水、断电还要糟糕和令人难受。 那么，我们如何来定义商务智能呢？本书将介绍很多概念，其中有一点特别清楚：商务智能是从“根本上帮助你把公司的运营数据转化成为高价值的

21、可以获取的信息（或者知识），并且在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息传递给恰当的人”。 在实践中，这可以以多种形式来应用。我们知道，商务智能可以帮助我们找到所需要的信息，并且对其进行分享和分析。但是，商务智能的主要应用部分在哪里呢？简单的报告和查询 在这一层次，商务智能仅仅是把信息加以粗加工。去年我们X产品的销售量是多少？我们拥有多少客户？用户向系统提出的问题是“告诉我发生了什么”。在线分析处理（OLAP） 商务智能工具能够让用户分析信息，创造增值信息和对信息更好地融会贯通。在哪个国家，我们的产品获得了最大的成功？哪部分顾客购买了绝大部分的产品？在简单报告的基础上，我们可以进一步提出很多问题

22、。不仅要问发生了什么，还要问问为什么发生。经理信息系统（EIS） 信息要以容易使用的形式出现，比如说以一些主要的业务指标的形式出现。用户希望能够在不太费力的情况下，从系统中获取大多数信息。数据钻取职 通过统计方法，可以详细展现未来的景象。比如说，通过利用商务智能工具，我们能够预测哪种客户最有可能购买我们的新产品。市场营销战略由此可以集中在有限的一部分客户中。企业的市场营销战略由此也更为有效，成本也可以降低。在这种情况下，我们的问题就是：告诉我未来会发生什么。外网 商务智能平台不仅仅局限在企业内部，而是可以扩展到一个比较大的范围，让更多的用户来共享信息。 刚才讲到的有关商务智能应用，仅仅是一小杯

23、开胃酒。你将在书中品尝其精华部分。要指出的一点是，通过信息在员工中自由循环流动，企业的柔性增加，行动加速，应变能力也大为提升，这样，它们就有能力面对不断变化的国内和国际市场环境的变化，而且满足不同用户的需求。 如果信息没有让所需要的客户共享，最重要的信息也是无效信息（不可能转化为知识）。请注意，很多企业并没有意识到所拥有的潜在的知识，尽管它们有着庞大的数据仓库。当知识不能够加以利用，就意味着大量机会和金钱的浪费。商务智能工具的作用就是要把数据变成知识，把潜在的知识变成可以为工作所用的知识。一旦当知识从数据仓库里出来见到阳光，奇迹就将发生。商务智能在中国 在商务智能领域，曾经有数十家公司，业务涵

24、盖范围从前台的图像工具，到后台的数据仓库；从ETL工具，到OLAP服务器。放眼全球，目前的赢家已经很明显了：赛贝斯，微软，Business Objects，NCR，Ascential，Oracle，Cognos，Informatica。这些公司全部都已在中国有了业务。在与这些公司北京和上海办事处的一些经理们交流后，发现他们都预计在2002到2003年间将迎来商务智能的高潮。商务智能热潮已经席卷欧美，最多滞后18个月，中国也将投身于这股热潮的怀抱。 尽管是通过一些非正式的交流和研究，我们已经发现一些客观因素会促使中国企业广泛应用商务智能。文化原因 中国人知道：（a）智能是非常重要的，并且已经为此

25、努力；（b） 在中国这样一个经济高速增长的国家，企业如不迅速发展，就会面临死亡。如果企业想要成为市场赢家（比如说赢得大宗出口合约，发展新技术），想要在竞争的尘埃落定后，成为公认的领袖，企业就必须努力获取任何可能的竞争优势。商务智能就能给予企业这种获取竞争优势的能力。事实上，今天很多大的企业，或者行业中的领先企业，无论是银行业、能源业，还是电信业，甚至政府部门，都在着手制定实施商务智能战略的计划。在实例研究中，我们可以看出，其中很多项目已经成功实施。WTO以及国际化程度加深 大多数顶尖的跨国公司都实施了商务智能战略。那些公司在中国也很活跃，也是积极的市场竞争者。它们在中国的运营也运用了商务智能。

26、因此，它们的中国合作伙伴和竞争对手也会实施商务智能战略。毫无疑问，那些处于国际市场的竞争压力下的中国公司，迟早都会实施商务智能战略，就像10年前，它们买了电脑，5年前它们开始使用财务管理软件和ERP系统一样。中国多元化的IT设施 中国是一个大国，中国的企业近年来发展非常快，从非标准化的信息和多元化的系统环境中发展起来了。通过商务智能，中国企业能够把各种非标准化的系统相互链接，而不需要把旧的系统全部更新换代。商务智能的“魔力”在于，它是一个开放式的平台，能够接纳各种数据源，并使之能为一个单一、标准的语义体系。同时，考虑到中国市场的规模以及中国单一企业中系统的多样性，商务智能对中国企业的价值将大大

27、超过对于西方企业的价值。中国企业对IT的重视 中国企业是从心底里重视电脑系统的。只要稍微留心一下，就不难发现这一点每次我看望中国的朋友们，我发现对他们对IT 的热情远远大于他们在欧美的同行们，这一点是百分百没有夸张。统计数据同时还显示，中国还有大量的用户群正在培育中。最近一份国际性报纸披露了IDC公司的预测，这家国际性的研究机构认为，到2003年，中国将取代日本，成为亚洲PC机拥有量最大的国家，总数将达到1320万台，与此同时，日本为1270万台。在2001年，中国的PC拥有量为890万台。这个数字，也就是表明了未来中国信息工作者、信息消费者的数量。一旦信息消费者了解了商务智能，他们就想拥有商

28、务智能，以便使得自己的工作更为高效和有趣。 在中国，我很多在大学里的朋友以及同事们，他们很多是在买电冰箱之前先购买PC机的。今天，最好的建筑（以及电梯）是在上海、北京或者深圳，而不是纽约、巴黎、巴塞罗那、东京或者新加坡。尽管在以前，中国可能在某些方面上有些落后，但现在不仅很快在赶上来，而且在某些领域已经取得了领先位置。商务智能就是一个很好的例子，西方的企业大约在10年前开始在部署部门商务智能。现在，部门的商务智能已经涵盖了企业的某一业务领域，比如生产、人力资源或者财务。西方企业大约又花了5年的时间，来建立了泛企业的商务智能系统及其外网。在中国，大多数企业进行商务智能项目试验的时候，也是从部署部

29、门战略开始的，如果试验成功，那么在612个月内，它们就会在企业内部彻底推行商务智能系统。 财务软件、MRP、ERP、电子商务、CRM，供应链管理这些都是最近10年来在IT业出现的关键词和新概念。今天，它们都已经来到了中国，并且与中国的实际情况相结合。有些已经为中国的用户创造了巨大的价值，有些则还没有。每一种技术都有其自身的深度和广度。有些只是对IT专家适用，有些则对管理或者最高层的决策起作用。但是商务智能的触角却可以从最低层延伸至最高层。 有意思的是，当商务智能热潮初现的时候，正是IT业被认为到了“该告别历史”的时候。也就是说，商务智能是最后，也是重要的应用工具，是IT系统的历史终结公司内部所

30、有软件、硬件以及系统的终结目标。让知识创造和知识共享真正成为现实。 这些观点，无一不认为，未来IT业的发展，将围绕商务智能这个核心循序发展，当然，每一步发展对商务智能都非常重要，因为所有的发展都将是商务智能本身，而不是衍生出来的新概念。事实究竟是不是这样，只有让时间来证明。我们今天可以明确的一点是，商务智能的周期刚刚开始一个令人兴奋的发展，没有人可以置之不理。衷心希望这本书能够帮助你们了解商务智能，并为之而兴奋商务智能将是一把打开通往人类知识宝库，开发知识潜力的“魔法钥匙”。 译 者 序你的企业BI了没有PC、因特网的出现，大大提升了人类生产力。现在和以后，人类生产力将加速度提升并形成又一次浪

31、潮，这一切将源于商务智能的出现和发展。商务智能这个词，或许听上去让你觉得些许陌生，这也没有关系。因为三年前，你第一次听到“ERP”，也同样觉得云里雾里，而现在你可能正为企业的ERP系统奔走忙碌。可以相信，商务智能，或者“BI”将在未来一两年内也会成为大家见面的一句问候语：“你的公司BI了没有？” 事实上，在欧美等地，商务智能已经成为人们目光的焦点，已经配置到普通用户的桌面电脑上。广大用户使用商务智能工具和分析软件有充足的理由，在本书中你将找到答案。Business Objects公司是商务智能的领先企业，其总裁和CEO在总结实例、发展理论的基础上，撰写了本书。因此，本书可以说是权威领袖对本行业

32、的阐述和展望。诸多中外实例的加入，让本书读起来趣味盎然，而没有一般商务或者科技类书籍的枯燥和乏味。专家相信，商务智能将是信息时代的又一个浪潮。企业乃至个人要获得竞争力，就必须借助它的力量。因此，本书值得细读和研究。或许，本书能过为企业在部署商务智能战略上，能够起到指引性的作用。本书在翻译过程中，得到了很多朋友的支持和切实帮助。没有出版社何瑞小姐几次敦促，译稿可能还会拖一段时间。北京鑫海威信息中心的刘永东、张艳研等对本书第1章第4章做了初步的翻译工作，同时，张永华、徐霄、朱海军等朋友也在翻译过程中给予我很大的帮助，在此一并表示感谢。 不足之处，敬请指正。郑晓舟2002年2月原 书 序 本书包含了

33、很多人的智慧、贡献和辛勤的工作。本书讲述商务智能理念不仅仅因为它是一个有意思的理论，更重要的是这些理念是通过实际运用总结出来的。如何利用商业信息取得竞争优势的经验，是许多在商务智能、数据应用库、电子商务等领域的“思想家”们在本企业的实践中总结和发展的。我要谢谢他们。 我尤其要感谢帮助我完成本书的人。没有他们，这本书不可能问世。他们是：l Tracy Eiler，他帮助策划本书，寻找出版商，并全程给予我很大帮助。l Dave Kellogg，给予了我他的战略观点，尤其体现在第6章到第14章。l Alex Moissis 从第1章到第5章给予了我很大帮助，并帮助完成了术语表。l Randy Cai

34、rns 提供了本书提到的诸多公司的简介。l Tracy Beaufort，Jean-Marc Bellot，Ian Clark，Yannick Cras，Marco Cremascoli，Timo Elliott，Jessie Evans，Tom Jevens，Abdel Kander，Nick Kellett，Woodson Martin，Jennifer Meegan，Mark Ritacco，Camino Santa Teresa，Kat Thomas，Wim Van Winghe，Chiris Warda，Tara Werrek，Edwin Willems为本书提供了他们的想法，并帮助

35、完成了最后的书稿。l 我还要特别感谢马克哈蒙德（Mark Hammaod）先生。他无间断地工作了好几个星期，在全球范围内拜访了很多公司，并帮助完成了初稿。他是一位杰出的作者。l 最后，我还要感谢米歇尔里德（Michelle Reed）的编辑工作。我在前面提到，商务智能的真正创造者是那些正在思考着的商人、首席执行官、首席信息官、IT经理、市场营销和运营经理，因为他们是这些理念的实践者。我感谢那些愿意把自己的经验与大家共享的公司和机构：意大利Banca Commerciale公司，英国航空公司，Belgacom Mobile，菲亚特公司，法国财政部，赫茨租赁公司，喜力公司，英迈集团，Innovex

36、，Intinet，万事达卡公司，朋斯卡物流公司，Owen & Minor，意大利电信，Transactional Data Systems，VediorBis，Ventro，苏黎世美国保险公司。第1篇 对智能的探索第1章 电子商务的新智能 数据，数据，无处不在；然而，于每天面对大量信息的企业而言，不在数据的洪流中淹没，就在数据的海洋中新生。周强（Dean Zhou）商务智能中国有限公司 执行董事我们所说的“智能”（intelligence）究竟是什么意思呢？让我们来仔细查查词典网（D）上关于智能这一名词的定义吧！l 认知或理解的能力，全面的阅读能力；l 传授或获得的知识，包括通过学习、研究或体

37、验而得到的知识；l 认知的行为或状态，对知识的运用。你的企业有多少智能？你和你的雇员是怎样全面认识和理解这一促进企业盈利和未来发展的力量的？你怎样获得知识和理解力？你到哪儿去学习、研究和体验呢？你怎样运用知识和理解力以取得工作进展？最重要的是，因特网经济的飞速发展，已经排挤了传统商业模式，经济发展速度日新月异。在这种情况下，您如何取得智能？ 十年前，大多数经验丰富的业务主管都能马上回答这些问题：与员工交流，监控销售额和利润率的重要变化，建立跟踪对手活动的智囊团队。他们靠的是原始数据、直觉、谈判和运气。当然，这些仍然是业务成功的前提。然而在因特网经济时代，这些还不够。因特网经济需要更多的付出才能

38、换取不凡的成绩。因特网经济需要智能。1.1 新的召唤众所周知，因特网经济正在全球引起一场革命，它涉及商业、政府机构和整个社会。昨日刚写下的规则墨迹未干，新的规则就已跃然纸上。小公司们迅速崛起，并使用因特网技术从大企业手中攫取市场份额。一些全新的市场，比如电子商务的B2B，也就是建设供应商和客户直接进行销售和服务的平台，正在改变着各行各业。竞争日趋激烈，在一些领域，网络的应用使得利润更低，甚至出现巨大的亏损。地理障碍正在消失。面对更多的选择和有些意外的惊喜，客户也变得更加挑剔和颐指气使。这场革命正以迅雷不及掩耳之势展开。除了变化，没有什么是不变的。公司需要让自己变得更快、更敏捷、更重要、更智能。

39、公司为什么需要智能？一个智能的企业，能够更快地做出好的决策，比对手更为精明，从而获得竞争优势，满足人总想获胜的本能。事实上，做一个智能的企业，并不单单是满足人想获胜的本能，让企业总是在行业的第一方阵里竞争。在过度竞争的因特网经济环境下，智能越来越为各行各业所重视，并成为跨部门运营企业的制胜法宝。l 客户关系部门需要客户信息以留住客户，在实践中为客户着想，并建立相关的运营机 制，以推进原有业务，发展新业务。l 销售部门需要了解的信息是：哪种产品正通过哪个渠道，销往哪些市场中的哪些群体。l 生产计划部门需要掌握销售率的变化，以便制定最佳产品规划，以及从供应商手里拿 到最有利的合同。l 市场营销部门

40、需要了解谁在购买什么样的产品，以便进行明智的市场推广和广告宣传 策划。比如，是在大众市场中进行宣传，还是针对个体消费者开展促销？l 财务部门则需要获得企业盈利信息，以便调整成本结构，实现利润最大化。无论身处哪个行业，每个企业都需要了解这些跨部门的新规则，使得决策者能够在第一时间内获取他们所需要的信息，并及时做出决策。通过各个部门比如客户关系、销售、生产计划、市场营销和财务等部门之间进行有效地信息共享、提炼和分析，融合成的完整的企业智能，其效果远远超过各个部门信息的简单累加。 1.2 智能的基础企业如何才能获得因特网经济所要求的智能？它怎样利用智能来培养客户的忠诚度并使企业盈利？它又怎样才能在竞

41、争中胜出？这些答案都在数据中。业务运行离不开数据。数据的灵魂则是信息。信息造就智能。那么，数据、信息、智能的区别是什么呢？数据是未经加工和修饰的原料。它是交易数据库中的一项纪录，比如，美国阿肯色州小石城的一位消费者花14.95美元在网站上购买了一张埃尔顿约翰（Elton John）的CD唱片。信息是含有一定量商务信息和意义的数据。它是经过提炼、加工和集成的数据。业务人员先采集原始数据，再利用自己的业务知识把它们进行提炼、分选，并按主次排序后描述出来，从而把它们转变成信息。在我们刚才提到的小石城的CD唱片购买者的事例中，它可能只是消费者在过去几年里所购买的CD唱片中的一张，也可能是根据性别、收入

42、、邮政编码等排列的关于埃尔顿约翰CD唱片的一张买单。根据消费者过去的消费行为、年龄、人口统计特征及地域来解析，这些信息可以用来分析的产品的盈利性、未来购买趋势以及产品的潜在寿命。智能是把信息提高到一个更高的层次。数据和信息是无生命的东西，而智能是有机的。它源于信息，对一个有机体来说，它还可以是集体智能。智能产生在对信息、对过去的行为和未来可能进行完整评价的基础上。一旦被播种，智能就会在这个有机体中生根发芽。对业务的深入分析和见地被更多人分享后，就会成为一股非常强大的力量。例如，一些营销人员在分析了一个月的购买纪录之后，发现新版埃尔顿约翰唱片最为欧洲“婴儿潮”战后生育高峰期中出生的人群所欢迎。利

43、用这一信息，营销人员可能会采取明智的行动，例如采取措施直接针对这类消费群体进行市场促销，以便把仓库中积压的埃尔顿约翰的旧作推销出去。1.3 新经济的潮流硅谷的战略领袖、穿越大峡谷（Crossing the Chasm）和在龙卷风中间（Inside the Tornado）的作者杰弗里莫尔（Geoffrey More）在其新著生活在错误路线上（Living on the Fault Line）写了这样一段开场白，来说明现在关于资产的信息比资产本身更值钱：“在这个新世界中，信息为王。你拥有的信息越多，你的分析能力越好，速度越快，你的投资的回报将会更高。” 杰弗里莫尔是对的，企业发展和繁荣要依赖信息

44、。甚至那些认为自己不属于信息行业的企业实际上也是信息企业。例如，人们一想到菲亚特公司，就会想到制造和销售汽车的公司，还有Alfa Romeo，Lancia和 Ferrari。汽车是菲亚特公司最显而易见的商品。使菲亚特能够生产汽车的要素是什么呢？当然是信息。菲亚特每天都要了解诸如供应成本、采购价格、配送渠道等信息，以便做出大量决策。以车轮上的凸型螺帽（lug nut）为例，它看上去只是一个简单而便宜的零件，对吗？的确，它确实是个相对简单而又便宜的零件，但与它有关的信息会直接影响到菲亚特公司的盈亏。假设菲亚特公司一直从两个不同的供应商手中购买凸型螺帽，并把从两处购买的关于螺帽的数量和价格的“数据”

45、分别存放在两个数据库中。当两个数据库结合在一起时，数据就成了信息。经理能够通过检查和分析信息，做出更为明智的决策。这种信息可能是表明一个供应商提供的每个螺帽比另一供应商多0.10美元。了解这一情况，并把它提交给采购人员，就产生了集体的“智能”，而它最终将转变为企业的经济效益。按年产100万辆车计算，每个螺帽0.10美元的差价，加起来就是10万美元。如果其他100个零件也有这种现象呢？那你每年就可以节省1000万美元。把这种数据转变成信息，再变成智能，菲亚特的盈利额中就多了几个数。数据和信息造就了菲亚特公司成功的根本因素。然而，就像血液之于人体一样，数据和信息对企业来说，也往往被认为是理所当然的

46、，智能只有通过数据的整理和分析才能产生，而企业掌握的大量数据尚未被利用和挖掘。IBM的研究人员的结论更为惊人：只用 7的数据为企业在做战略决策之时主动采用。企业通常并不缺乏数据，相反，它们拥有大量数据。企业在日常工作中积累了万亿兆字节的信息，包括销售的产品、拥有的客户、管理的员工以及拥有的资产等。这些信息通常被存储在庞大的企业数据库里，但是在大多数情况下，这些数据呆在那里，未被利用和挖掘，像库房里的旧箱子一样落满了灰尘。虽然这些数据具有相当大的潜在价值，却难以被发现。需要这些信息的企业领导和部门经理不知道该如何得到这些信息，甚至不知道它们的存在。结果是很简单的问题却无人知道答案。让我们来做一个

47、试验：你在你的公司里能否得到一个客户的完整资料？也就是说，不仅要有该客户与公司有关的基本信息，还要有他们全部的采购纪录，包括过去买了多少商品，购买价格，目前与该客户的合同类型，客户满意度如何，还有什么正在进行的订单等。答案可能是否定的。大多数公司不能提供客户的全部资料，因为这些信息在公司档案的角落里，散落在几个部门，想要的人得不到。1.4 处处走向智能当机构开始明白，信息就是新经济的潮流时，情况就慢慢起了变化。企业正在逐渐挖掘潜藏在数据中的智能。我们先是看到了电子商务先驱们把原始数据转变为智能。大型数据库正得到加强和集成，并被用于分析关键业务指标。为了发现趋势和异常变化，数据从来没有像现在这样被探测、钻取、采样和研究。我们看