????商業(yè)智能（BI）是用于分析業(yè)務數(shù)據(jù)的一套工具，從紙質記錄和手工算術開始已經(jīng)走了很長的路。算一算，從歐洲18世紀60年代工業(yè)革命至今大概160年了。從19世紀的銀行家到今天的物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能。
?????? 高中時候我在《銷售與市場》管理版雜志上看到過一位企業(yè)家引用理查德·米勒·德文斯的書《商業(yè)與商業(yè)軼事》中寫道：在整個荷蘭、法蘭德斯、法國、德國，因為擁有一列完美的商業(yè)智能火車，這使得歐洲一直保持領先。
商業(yè)智能史：術語的起源
?????? 1958年：我們對商業(yè)智能的理解開始形成。 IBM研究員Hans
Peter Luhn在1958年的一篇題為“商業(yè)智能系統(tǒng)”的文章中。盧恩將商業(yè)智能定義為“以方式來理解所呈現(xiàn)的事實的相互關系的能力，以便將目標指向目標?！?/p>
商業(yè)智能史：20世紀70年代和80年代
?????? 在70年代和80年代：決策支持系統(tǒng)（Decision Support Systems，DSS)和執(zhí)行信息系統(tǒng)（Executive Information Systems，EIS）的受歡迎程度逐漸增長，而且計算機基礎構架逐漸完善，這為幫助管理人員分析運營數(shù)據(jù)提供了前提條件。
?????? 1989年，分析師Howard Dresner（其后的Garter集團）進一步將商業(yè)智能定義為“通過使用面向事實的支持系統(tǒng)來改善業(yè)務決策的概念和方法”。
商業(yè)智能史：商業(yè)智能1.0
???????? 20世紀90年代：商業(yè)智能概念逐漸深入，商業(yè)智能供應商、工具、技術逐漸成型。批處理報告成為市場和主流。
?????? 互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)化開始形成，美國國會提供的信息服務器和www成為最流行的在線服務。幾年后，移動數(shù)據(jù)開始變得突出。ERP集成應用程序以管理和自動化業(yè)務方面的管理軟件開始起飛。
商業(yè)智能史：商業(yè)智能2.0
?????? 2000年：商業(yè)智能的力量集中在微軟，甲骨文，IBM和SAP的手中，他們可以在各自的平臺下整合不同的應用程序。
預測分析提供了一種新的方法，即“使用數(shù)據(jù)，算法和機器學習來預測未來的變化?！?/p>
?????? 云技術和基于互聯(lián)網(wǎng)的軟件成為實時系統(tǒng)，改進的可視化技術改變了數(shù)據(jù)的瀏覽方式。電子商務和社交網(wǎng)絡推出了Facebook，YouTube和Twitter，為商業(yè)智能帶來了新的機會。
?????? 到2010年底，大約35％的企業(yè)正在使用的商業(yè)智能，而67％的“一流”公司都有某種形式的自助服務（self-service）商業(yè)智能。
商業(yè)智能史：商業(yè)智能3.0
?????? 2010年– 至今：商業(yè)智能成為跨國企業(yè)到中小企業(yè)中所有人的標配工具。目前商業(yè)智能已經(jīng)可以跨多個設備，并可以完成可交互式的分析推理。
?????? 自助服務（self-service）產(chǎn)品更加強調易于使用和導向型交錯，因為商業(yè)智能成為了適合所有人的工具，無論是在會議室還是工廠車間。
?????? 隨著數(shù)據(jù)分析會被更多的嵌入到應用程序中，企業(yè)未來會將硬件和軟件集成到完整的包中，大數(shù)據(jù)將繼續(xù)增加信息的復雜性，但系統(tǒng)依舊將隨著它們的發(fā)展而產(chǎn)生簡單的報告。隨著技術為企業(yè)帶來新的挑戰(zhàn)和機遇，商業(yè)智能的創(chuàng)新將使系統(tǒng)更易于訪問，更加協(xié)調，更可自定義。那么這時商業(yè)智能工具的概念就可以稱為真正的歷史了。
?????? 2013年后中國開始商業(yè)智能、大數(shù)據(jù)的浪潮，不斷的涌現(xiàn)出國產(chǎn)的商業(yè)智能廠商，最具代表性的有從美國回來的永洪BI 創(chuàng)始人何春濤,在百度工作8年出來創(chuàng)業(yè)的 神策數(shù)據(jù) 桑文鋒，奧威 的PowerBI，老牌國產(chǎn)BI廠商 潤乾、思邁特；在資本的推動下國產(chǎn)BI廠商已經(jīng)給國外的BI廠商帶來了威脅。比如永洪創(chuàng)始人何春濤本人是在美國從事數(shù)據(jù)科學研究十幾年，所以永洪BI的產(chǎn)品對大數(shù)據(jù)處理都是秒級計算，完全有能力超越國外的廠商；
商業(yè)智能場景
?????? 這些年我一直關注BI的發(fā)展，也參過多次數(shù)據(jù)分析的沙龍和峰會活動，演講嘉賓和企業(yè)推廣人員都是業(yè)內高手和專家，在他們演講的內容當中基本都是演示自己的產(chǎn)品，展示復雜的數(shù)據(jù)架構、精美的管理駕駛艙；他們很少提到商業(yè)智能場景，如何讓不懂IT，不知道商業(yè)智能的圈外人通俗易懂的知道什么是BI；商業(yè)智能發(fā)展至今有160年的歷史，肯定有許多前輩思考過這個問題。
?????? 我對商業(yè)智能也不太專業(yè)，但我還是愿意嘗試去找通俗易懂的方式展現(xiàn)什么是商業(yè)智能，如果我表達的不專業(yè)有錯誤的地方請給我指出來，對于我來說通往專業(yè)的路上還很長。
?????? 這里我已一種三層結構的立體圖形來展示商業(yè)智能場景，分別是：業(yè)務人員、中層管理、高層人員，也有的企業(yè)層次會復雜一些；業(yè)務人員是公司奮斗在一線的人員，也是決策的執(zhí)行落地者，高層下達的決策到中層進行轉化由一線人員執(zhí)行落地；典型的場景：工廠、客戶、供應商、合作伙伴，工廠對應的是工人是產(chǎn)品生產(chǎn)的場地也是公司固定資產(chǎn)最多的地方，客戶對應的是銷售人員是企業(yè)生命的源泉，合作伙伴對應的是研發(fā)人員是完成重大項目或產(chǎn)品或品牌傳播的支持者，供應商對應的是采購人員是企業(yè)運作能量的補給站。
? ? ? ?不管是工廠、客戶、供應商、合作伙伴還是其他的業(yè)務單元都會源源不斷的產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)也許會已存放在電子表格或word文檔中、也許會已數(shù)據(jù)庫的形式存在如ERP、CRM、工單系統(tǒng)、財務系統(tǒng)等；工廠會產(chǎn)生：排產(chǎn)、原材料消耗、成品庫存、發(fā)貨數(shù)據(jù)；客戶會產(chǎn)生：銷售訂單、訂單變更數(shù)據(jù)；供應商會產(chǎn)生：采購訂單、原材料庫存、供應商資質數(shù)據(jù)等；每個行業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)種類權重不一樣。雖然一線業(yè)務人員產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)但是他們使用的也是明細數(shù)據(jù)關注的是每一行每一個產(chǎn)品是否完成是否達標能拿到業(yè)績，在給企業(yè)實施商業(yè)智能過程中一線人員提的最多的就是監(jiān)控類需求。
?????? 中層管理是高層決策的中轉站，他們必須考慮到每一個動作會為公司帶來成本和支出，他們不像一線人員一樣只關心個人利益，要為公司開源節(jié)流、創(chuàng)造價值；所以他們要的數(shù)據(jù)不是單純某個系統(tǒng)能滿足的，他們關心的不是某個產(chǎn)品或某個訂單，而是整個產(chǎn)品系列或某個大區(qū)的銷量或是整個部門的收入、支出、預算情況距離年月目標還有多少，他們需要的是月、季度、環(huán)比、績效考核末尾淘汰、2080原則等變相裁員，中層管理需要的是跨數(shù)據(jù)源的統(tǒng)計性指標數(shù)據(jù)。
?????? 高層人員代表著公司的生死存亡，他們是巡航在海洋中航母的掌托者，公司的任何決策都從這里發(fā)出，他們需要更多有效準確的數(shù)據(jù)做分析來支持決策；他們不僅僅是關心關鍵指標，更關心企業(yè)未來的發(fā)展，例如：工廠需要增加一臺幾十萬的生產(chǎn)設備、三甲醫(yī)院需要新開設一個科室、公司需要在華南成立一個分公司、公司準備培育一個新品牌等，這里的每一個決策需要大量的現(xiàn)金流來支撐運作，決策如果失敗會影響整個公司的運營，怎樣才能讓決策更有把握，整合內部各個系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、爬蟲爬取相關的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成一個企業(yè)級信息工廠，為企業(yè)決策提供支持。
?????? 為企業(yè)一線人員提供運營數(shù)據(jù)支持、中層管理人員提供跨系統(tǒng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)支持、高層人員提供整合數(shù)據(jù)決策支持這就是商業(yè)智能場景。
????????商業(yè)智能入門基礎：http://www.51zxw.net/list.aspx?cid=610
