大数据分析之中小企业:一个好秘书胜过BI么
沉沙 2018-10-31 来源 : 阅读 1473 评论 0

摘要:本篇教程介绍了大数据分析之中小企业:一个好秘书胜过BI么,希望阅读本篇文章以后大家有所收获,帮助大家对大数据云计算大数据分析的理解更加深入。

本篇教程介绍了大数据分析之中小企业:一个好秘书胜过BI么,希望阅读本篇文章以后大家有所收获,帮助大家对大数据云计算大数据分析的理解更加深入。

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  金融危机的阴影似乎出我们越来远去,对于信息化来讲, 企业对于IT的投资更加趋势于理性。在过去,业界有一条潜规则,那就是做信息化项目中间所产生的“油水”很多,在许多企业的信息化过程当中,普经存在这样一种现象,耗资千万的信息化项目,如果失败了更多的是服务商的责任。

  信息化的“浮夸风”,就是这样产生,对于信息化的炒作高于实际的能力,企业对于信息化的判断并不是很准确,从而使过去的信息化项目投资产生很大的“空洞”,几乎是需要多少费用, 就投入多少, 而没有一个正确的认识。
 
  金融危机的产生或许从某一个角度警示了企业的危机,处于后危机时代的企业开始更加理性,讲究ROI(企业投资回报率),如果单纯IT角度来看,不难发现,企业对于信息化的重视程度正在逐步提高,同时对于IT的投资也更加谨慎,使过去对于“精放型”的IT投资向“精细化”管理。
 
  在信息系统建设”高潮“期,现阶段大部分的企业已经部署应用了ERP系统,ERP系统的普及以及早期建立的信息化基础设施比较完善的企业开始考虑,如何把现有的系统价值最大化以及系统的深化应用。
 
  在过去已有的基础上,据调查显示,2010最关心当属BI(商业智能)、云计算、web2.0等先进的技术应用,单纯BI在企业的应用角度来看,现在国内企业对于BI的预求越来越强烈,但目前BI的部署成功率只有不到30%,是什么原因困惑着们?
 
  据查找的资料所了解BI的失败率有很多种原因,有没有老板达到所要求的,有产品不符合企业需求的,还有实施的团队无法胜任的......等等一系列的因素。
 
  从另外一个角度业看,只是从BI的应用价值的角度来看,现阶段的BI更多的是处于报表和分析阶段,而报表和分析用这么一套工具少则几十万的, 对于企业来讲是否划算?尤其是对于成长型的中小企业?最近关于BI的应用笔者看到一则有意义的故事,通过中小企业老板的经典对白,详解了BI在企业中的角色与应用。
 
  案例还原:

  业界有关于探讨中小企业是不是需要应用BI的话题,针对于些,发生了真实的案例,原文的大致的意思如此:
 
  “有一次去客户那里,客户问:“BI有什么作用”
 
  我回答:“报表和分析,再深入可以帮助管理层决策”
 
  客户又问:“大概需要多少钱?”、
 
  我答:“看情况了,至少几十万吧”
 
  客户大惊:“做个报表几十万,还不一定有我请的秘书好用”
  解读:

  看似一则笑话,但确真实的反映了BI在企业中的现状,对于大型企业来讲,企业的业务比较明确,早期的信息化建设比较成熟,每一年所产生的数据量大的惊人,如何把这些数据进行有效的的整合形成信息,已经是大型企业的关注的焦点,因此,BI在大企业的应用较为广泛一些,而在中小企业的应用则是刚起步阶段。
 
  对于上述案例中所说,“做个报表几十万,还不一定有我请的秘书好用”,这也表明了现阶段针对于中小企业的BI产品并不是很成熟,中小企业对于信息化的投入比较“小气”,因为在中小企业发展过程当中,生存是第一要素,只有生存下去以后,才会考虑其它的。
 
  BI从理论上来讲是帮助中小企业成长的,但初期有可能影响到中小企业成长,同时,中小企业更加追求能在短时间内看到效益,也就是更多的追求ROI.
 
  对于此次案例,卫生部医疗卫生信息认证管理中心信息主任 侯峰认为,这要依据每个企业的情况来看,尤其中小企业,非常注重投入产出比和时间回报率,只要在能接受的时间范围内可以将成本收回,并能带来管理水平的提升,中小企业就一定会做,反之就很难讲。
 
  北京东方中科集成科技股份有限公司信息技术部经理金春姬认为,企业上BI不需要什么先决条件。很多人认为企业一定要实施了很多信息系统后再来实施BI。我觉得只要有信息系统,就可以实施。对于一个系统的数据分析也是需要的。但是有一点特别注意就是主数据的问题。例如不同的信息系统,如ERP、CRM、网站中都包含客户主数据和产品主数据,不同的信息系统如何将主数据统一,是需要尽早进行规划。
 
  在数据分析时,如果这些数据不统一,将会给数据分析带来灾难性的麻烦。同时,金春姬指出实施BI有几个层次:
 
  首先是单一系统的数据报表,一般企业的信息系统都或多或少的有数据报表;
 
  其次是跨业务系统的数据仓库建设。数据仓库可以将不同的应用系统的关键数据进行整理分析,然后汇总为后续数据分析做准备;
 
  最后就是商业智能。想达到智能的程度,首先要有分析模型,然后数据中挖掘潜在的商机。例如我们公司有科技仪器的租赁业务,如果可以通过以前的租赁订单中的租金、租期、成本等数据建立一个出租量、租期、租金的关系模型,那么当业务员得到一个租赁的销售机会时,就可以利用这个模型进行租金的定价。租10台12个月,和租120台1个月,在租金定价上应进行什么样的调整给出演算结果。当企业有多个信息系统,先做好每个信息系统的数据分析,再谈数据整合比较好。      
          

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