2.7 商业智能与管理决策
2.7.1 商业智能的起源与发展
商业智能(Business Intelligence，BI)并不是一个新名词。多年来，企业一直在寻找理解和实现商业智能的方式，以增强企业的竞争力。1964年，一位叫迈克尔·S·莫顿(Michael S.Morton)的研究员在哈佛商学院提出了“决策支持系统”的想法，这便是BI的萌芽。
当人类进入21世纪，出现了以下情形：
1.全球化竞争加剧，呼唤BI成为促进价值链增值的重要工具
20世纪90年代以来，以互联网为代表的信息技术的广泛应用推动了全球经济一体化的进程。供大于求的市场现状和同质化的竞争，使企业原有的生产、技术、资金和信息等优势越来越不明显，企业之间的竞争已从单一企业间的竞争演变为企业供应链之间的竞争，从改进企业运作流程、降低运作成本、提高管理效率演变为增强企业价值链之间的竞争。因此，企业需要围绕价值链，重组企业内外部的业务活动架构，提高竞争优势；企业管理需要从内部资源的管理延伸到供应商、销售商、服务商和客户的管理；企业信息化也就需要从实现企业资源管理上升到构建价值链获得价值增值，实现价值链的战略管理，提升企业的核心竞争力。
2.抵御商业风险，期待BI成为支持规范经济秩序的重要工具
现代市场经济中，盈利和风险是并存的。面对国际、国内两个市场的激烈竞争，制造企业必须树立正确的风险观，把握各种市场机会所蕴含的收益/损失可能性，既减少“凭运气行事”的鲁莽之举，又避免因害怕风险而导致的畏缩不前。经济全球化要求具有严格的行业规范和竞争规则。例如，针对世通财务丑闻给美国资本市场带来的打击，美国颁布了严格的《萨班斯 奥克斯利法案》，要求在美国的上市公司必须实时提供财务信息，对违规的CEO和CFO处以最长20年的监禁；《财富》及《福布斯》要求上榜企业进行经济附加值(EVA)评价。这些都刺激了BI的研究和应用，推进了BI商务模型的不断丰富和发展。
3.科学管理决策，需要BI推动企业管理信息化从运营层向管理决策层发展
20世纪六七十年代，西方发达制造企业主要关注物流管理，解决既不缺货又不积压库存的问题(MRP)；80年代，制造企业主要关注物流与资金流的集成管理(MRPⅡ)；90年代，在互联网广泛应用的时代，制造企业关注制造资源的管理，解决企业物流、资金流、信息流的集成问题，提高企业的运作效率。欧美企业在过去的十几年里对ERP的投资非常普遍(Poston & Grabski，2004)，并成为企业最大的IT投资项目(Information Week，2004; IDC,2006)。
BI是企业制定有效战略、决策以及正确评价企业的基础，BI的发展推动了西方企业管理信息化从运营层向管理决策层发展。
2.7.2 BI的思想与特点
由于BI的发展历程比较短，因此到目前为止，人们对BI还没有形成统一的认识。可以认为，BI具有如下思想和特点：
1.BI代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件的总和
BI是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合。
2.BI具有四个层面
应该从四个层面理解BI，如图2—10所示。
图2—10 商业智能的四个层面
(1)信息系统层面：是商业智能系统(BI system)的物理基础。表现为具有强大决策分析功能的单独的软件工具和面向特定应用领域的信息系统平台，如SCM，CRM，ERP。与事务型的MIS不同，商业智能系统能提供分析、趋势预测等决策分析功能。
(2)数据分析层面：是一系列算法、工具或模型。首先获取与所关心主题有关的高质量的数据或信息，然后自动或人工参与使用具有分析功能的算法、工具或模型，帮助人们分析信息、得出结论、形成假设、验证假设。
(3)知识发现层面：与数据分析层面一样，是一系列算法、工具或模型。将数据转变成信息，然后通过发现，将信息转变成知识，或者直接将信息转变成知识。
(4)战略层面：将信息或知识应用于提高决策能力和运营能力、企业建模等。BI的战略层面是利用多个数据源的信息以及应用经验和假设来提高企业决策能力的一组概念、方法和过程的集合。它通过对数据的获取、管理和分析，为企业组织的各种人员提供信息，以提高企业战略决策和战术决策能力。
3.BI是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的系统，是数据仓库等先进工具和各种分析模型的融合体
对BI的这一特点的描述详见图2—11。
图2—11 商业智能：分析模型与所用的工具
BI的分析模型主要包括：
●财务管理与分析(杜邦分析，EVA，ROI)；
●平衡计分卡；
●供应链管理与分析；
●关键绩效指标(key performance indicators,KPI)；
●客户分析等；
●从各种渠道(软件、系统、人，等等)发掘可执行的战略信息。
分析模型可以根据企业决策和管理的需求，不断发展和完善。
BI所用的工具主要包括：
●抽取(extraction)；
●转换(transformation)；
●加载(load)软件(搜集数据，建立标准的数据结构，然后把这些数据存在另外的数据库中)；
●数据挖掘和在线分析(online analytical processing，允许用户从多个角度选取和查看数据)等。
2.7.3 BI的价值
BI正是通过对ERP等经营数据的提取、整理、分析、展现，使企业最终通过分析结果制定有关策略、规划，实现资源的合理配置，节约成本、提高效益，从而成为促进世界制造业价值链获得价值增值能力的重要工具。
从企业决策层次化需求分析角度看，BI的应用可以解决以下问题:
●发生了什么?——提供事先制好的报告、企业平衡计分卡或者“仪表盘”，利用集中管理的KPI，解决企业运营绩效问题，监控企业的发展，将复杂的报告用简单的方式表现出来。
●为何发生?——业务部门可以从固定的报表、报告和一些关键的KPI中得到很多相关信息，但是当它们发现问题时，需要了解为何发生了问题，这时，就需要即席查询和例外(OLAP)分析。
●现在发生了什么?——这个层次的BI是实时的信息分析，BI帮助决策层建立当前情况下的业务战略和决策。
●即将发生什么?——客户发现仅仅了解现在还远远不够，对于将来会发生什么，风险的预测和评估是非常重要的。
2.7.4 财务决策支持
进入21世纪，企业的经营环境发生了根本性的变革，企业管理者不得不去解决一系列问题：如何制定有效的战略，保证企业持久的竞争力？如何正确评价企业给客户、员工、企业、股东和社会带来的价值？如何进行动态、科学的决策，在竞争日益激烈的环境中快速提出敏捷、正确的解决方案？如何为利益相关者、监管部门、银行、评价机构提供其所需信息的自助服务，从而保证企业健康发展？商业智能技术、大数据技术、云技术的发展，为财务利用数据支持决策提供了更广阔的发展空间。
今天，越来越多的企业将信息技术与管理融合，以构建和完善管理信息系统。管理创新推动了信息技术的应用，同时信息技术的应用又进一步推动管理创新，信息技术与管理创新的融合和推进按照螺旋式的轨迹不断上升。
1984年11月，中科院的11名研究人员投资20万元成立了联想公司。在企业初创期，财务人员手工进行财务核算工作。1991年业务量增大，联想在全国建立了十几家地区分(子)公司，每成立一个分(子)公司就配备一定的财务人员，仍然用手工记账并编制各自的财务报告。由于各个分(子)公司手工进行账务处理、当地财务人员职业能力有限，造成工作效率低下、集团总部与分(子)公司的财务核算缺乏连贯性和勾稽关系，财务信息的准确性和及时性都无法保证。与此同时，企业管理层对财务部提出了更高的要求：
●家业大了，成本核算如何更准？
●竞争激烈了，出报表能不能再快点？
●业务飞速增长,财务人员能否不再增加？
●市场带来业务变化，财务的应变能否合拍？
●面对竞争，如何帮助业务部门控制风险？
●财务是否只能监督账面，监督不了前端业务？
在企业发展壮大的过程中，手工财务核算面临巨大的挑战，因此，联想财务部积极利用信息技术进行财务的改革和创新，从1984年的手工账发展到1991年的财务核算电子化，2000后实现财务管理信息化(见图2—12)。
图2—12 联想财务部的发展
通过ERP系统的实施，联想实现了财务与业务的集成和全集团成员单位数据共享。
2000年之后，联想集团管理信息化应用不断深入，新的系统不断引入(如BI在联想集团得到应用)，并支持企业集团不断发展壮大和管理创新，提升了企业集团的核心竞争力。经过30年的发展，联想从单一IT领域扩大到多元化经营，再到成为大型综合企业，历经三个跨越式成长阶段。2013年，联想控股综合营业额2440亿元，总资产2070亿元。截至2014年9月30日，联想控股员工总数为65385人。2014年，居世界500强第286位。图2—13显示了联想集团的架构。
图2—13 联想集团的架构