吉宁博士观点
一、引言
市场竞争越来越激烈，单纯的价格战已经无法满足企业生存和发展的需求，商业的竞争已经从简单的价格竞争发展到服务竞争、效率竞争等较高级的理性竞争层面。
商业销售受经济增长、居民收入等多种因素的影响和制约，决定了市场是一个动态的、变化的市场。面对瞬息万变的市场，有许多问题需要企业的生产经营者去调查、分析、研究，比如：商品的销售业务收入和赢利的完成情况及存在的问题；如何策划才能打动消费者；潜在市场的分析和目标市场的判断；如何制定切实可行的经营策略和措施？怎样寻找和培育新的经济增长点？如何做到市场营销策略的创新？如何为大客户提供更好的服务？销售服务水平怎样？如何开发适应顾客需求的产品并控制、降低生产成本？等等。这一系列问题与企业的生存和发展密不可分，要很好地解决这些问题，离不开企业经营分析。
企业经营分析是在广泛收集各方面信息的基础上，运用各种定性和定量的分析方法，揭示公司业务发展的内在规律，为更好地开展市场经营工作服务。企业每天都产生大量的经营数据，这些数据反映了企业生产、销售以及用户资料等重要的信息，通过对这些数据的分析，除了可以掌握企业自身的各种信息外，还可以了解用户的消费行为特征和某项业务的市场表现，或预测其各方面的表现以指导企业的市场活动。在企业信息化程度低的条件下，要做到对大量数据的全面、客观、真实的分析具有一定的困难，只有在企业信息化达到了相当的程度并采用商务智能后，商业企业的经营分析才具有时效性。
企业经营分析工作是发展业务、拓展市场的一个必不可少的、重要的环节，是领导决策、编制计划或采取步骤的重要依据。在此基础上制定出针对性的市场营销计划，在为用户提供良好服务的基础上，为企业带来更多的利润。
二、现状与问题
当前我国很多企业经营分析还停留在一个较低的水平上。存在的不足或问题有：
①经营数据没有集中或积累，由于信息化程度不够或设备容量限制，只联机保存了一定时间段的经营数据，或者由于“信息孤岛”的存在，造成数据不集中和连续，给联机分析造成障碍，难以做到全面分析。
②对于企业内的分析多，对外（客户）的分析不足，对用户消费需求变化趋势等情况的分析缺乏可靠的依据；较多的是停留在数据和信息的流水帐通报，画一些曲线图、柱形图、饼图等简单的分析上，没有或运用一些先进的统计分析方法进行深入分析，造成经营分析报告质量不高，其价值和意义大打折扣。
③忽视了对市场和消费者的分析研究。由于受主客观条件的限制，当前商业企业经营分析所需的资料主要来自于企业内部（如统计报表）的有关信息，分析工作也主要是对这些信息和数据进行查询、汇总和报表，而对市场和消费者的研究做得很不够，对增强企业竞争能力相当不利。
④在经营分析上投入的力量不足。这主要表现在以下几个方面：a.分析人员不足，素质有待进一步提升。专门从事经营分析的人员少，难以胜任市场经营分析工作。b.市场调查没有得到充分重视。开展市场调查是做好市场经营分析的一项重要内容，但由于受传统计划经济体制的影响，对市场调查重视不够。c.没有建立经营分析信息系统，对做好经营分析、提升分析效率产生不利的影响。
⑤经营分析没有充分发挥其决策、咨询的重要作用。由于缺少对业务发展的深入分析以及内部信息利用率不高等，导致经营分析不能充分体现信息预测和决策功能，为领导决策提供各类咨询服务，影响了企业建设高智能的商务智能分析系统的积极性。
三、商务智能
商务智能（BusinessIntelligence，BI）是对与企业有关的所有内部的和外部的数据进行收集、汇总、过滤、分析、传递、综合利用，使数据转换成为信息和知识的过程。业务智能BI是企业信息化更深入的应用和更高的层次。与普通的采用联机事务处理（OLTP）信息系统不同的是商务智能采用了先进的数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘技术（DM）作为技术核心。
商业智能可以整合历史信息数据，从多个角度和层面对数据展开深层次的分析、处理，为决策者提供相应的决策依据，提升决策效率和水平，目前在国外已经得到很好的应用。据IDC数据调查，BI软件市场在最近几年得到了迅速增长，从应用需求来看，用户希望从他们的ERP、CRM、SCM和遗留系统中发掘他们的数据资产。
一般企业的业务运作，通常都会产生大量的数据，如订单、库存、交易帐目、通话记录、及客户资料等。如何利用这些数据增进对业务情况的了解，帮助我们在业务管理及发展上作出及时、正确的判断，也就是说，怎样从业务数据中提取有用的信息，然后根据这些信息来采用明智的行动——这就是商业智能的课题。目前，商业智能的产品或解决方案大致可分为数据仓库产品、数据抽取产品、OLAP产品、展示产品、和集成以上几种产品的针对某个应用的整体解决方案等。
在商业智能的技术组成体系中，数据仓库是商业智能的基础，许多基本报表可以由此生成，但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）多维分析和数据挖掘是最常听到的例子，数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。
①数据仓库是基于大规模数据库的决策支持系统环境的核心，是一个面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用来支持管理人员的决策。与数据库不同的是，数据仓库是一个综合的解决方案，但它需要一个功能强大的数据库引擎来驱动它。
②联机分析处理（OLAP）技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入的了解。分析方法有：相关分析法、灰色分析法、生命周期分析法、多元统计分析法、综合评价法、贡献率分析法、弹性分析法、、投入产出分析法、边际分析法、因素分析、敏感分析法、景气分析法、盈亏分析法及各种统计模型预测法等分析法。只有很好地运用这些方法，才能真正做出一份高质量的经营分析报告。
四、BI系统的功能
采用数据仓库、数据挖掘和知识发现等先进的信息处理手段和数据分析模型，建立专业的经营分析系统，根据实际生产的数据快速地使用用户了解消费需求、变化趋势和市场的变化，科学地预测和模拟业务的变化及其结果，为企业正确决策提供坚实的基础，使企业在激烈的市场竞争中赢得主动权。系统包含以下主要功能：
①销售分析，包括：产品定价分析、销售品种、分类分析，渠道与定向销售分析，代理商或加盟店销售分析，销售变化情况分析等。
②客户分析，包括：客户特征分析、随时间变化的规律、客户信用度与忠诚度分析，大客户发现；客户发展情况分析，包括客户总量分析、新增客户分析、客户流失分析等。
③大客户与贵宾客户分析，大客户特征与需求分析，业务跟进分析。
④供应链分析，包括：业务资源情况分析，供应商货源与缺货分析、商品流动分析、库存与需求预测，供应应商绩效分析。
⑤促销优惠与奖励政策分析，包括：各种促销优惠活动分析，制定客户积分与优惠策略，促销仿真模拟和预测分析等。
⑥相关性分析，商品销售的各种相关性分析，例如：商品的品牌、季节、摆放位置、促销政策等的相关性分析。
⑦绩效分析，包括人力资源分配的绩效分析、代理商与加盟店的绩效分析等。
⑧财务分析，经营成本与收入分析，财务状况与效益分析等。
⑨业务预测与评估，通过分析建立的各种数据模型，进行业务仿真与模拟，进行预测和评估等。
五、BI优势分析
应用BI开展经营分析可以使企业获得以下好处：
①有效地提供决策支持，可以比普通的信息化系统更加快速有效地从数据库中提取决策信息，节省资源。
②促进企业的业务流程改造，企业业务流程在信息化环境下，面临着扁平化管理和流程改造，以实现资源配置的最大优化和企业竞争能力提升。如何改造，不仅需要分析业务流程的具体表现，而且需要能够对业务运作过程本身的合理性做出判断。这些信息是综合性的，企业决策者应当能够很方便地从多个侧面进行评价和判断，而BI分析功能则可以胜任这种分析。
③及时揭示或发现问题，如销售的薄弱环节，物料供应对成本的影响，客户关注点的分析，人力资源和稳定性分析，促销活动进行有效性分析。通过这些分析，减少盲目的市场费用，发现不合理的开支和消耗，优化成本结构成，发挥雇员的积极性，等等。
