分析危機
管理者對數據作分析，通常都會有不同的觀察角度，以期通過這些角度來獲得不同的信息，比如，表1是最常見的銷售分析。
　　
　　　　應該說，這個表算是做得不錯了，它給出了各個分店在某一時間段里的綜合經營情況。但如果要通過這張表去反映某段日期經營效益

的詳細情況，就只能把每天的經營情況打出來拼在一起去看了。這樣，老總們就會說，太累。于是產生了以時間為主線索的分析表（見銷售分

析表2）。
　　
　　　　這張表雖然將日期表達清楚了，但分店的信息又不全面，老總們還不滿意，于是又產生了下一張表（見銷售分析表3）。
　　
　　　　這張表是以日期為線索的，除了稍長了一點以外，老總還挺滿意，能不能以分店為線索呢？IT專家說，當然可以。好，又產生了銷售

分析表4。
　　
　　　　“這下好了”，IT專家說：“我滿足了老總的各種要求！”且慢，老總發現了該表的一個致命缺陷，銷售分析表居然沒有任何類別分

析。這怎么行！于是，IT專家又搞出了分類銷售表。等分類銷售表做出來之后，老總認為太長，希望只有大類分析，于是IT專家又設計了大類

銷售表、中類銷售表、小類銷售表等，最后老總又希望將分店和日期分別加入。不僅如此，老總還要求加入同比、環比等等。IT專家或IT集成

商最終會覺得老總或管理者們要求的分析報表真是沒完沒了，就算是按他們的要求完成了，管理者們還是覺得不好，因為在分析的時候思維不

是連續的，沒有一點樂趣。
　　
　　　　這就是零售業的分析危機，老總越來越愛分析，而IT部門卻越來越不能勝任分析！
　　
　　　　以上這個舉例只是選擇了不同的觀察角度，在BI中我們把它們叫作“維”，即日期維、地方維、類別維，而這個維又是分級的，比如

日期可分為年、月、周、日，而地方可分為公司、分店、部門和柜組，類別也可分為大類、中類、小類、細類、系列等。

商業智能
BI是一種運用了數據倉庫、在線分析和數據挖掘技術來處理和分析數據的嶄新技術。
　　
　　　　BI的工作原理主要是通過對數據進行抽取、清洗、聚類、挖掘、預測等處理來產生可透析的各種展示數據。而這些數據可直觀地顯示

分析者所要探詢的某種經營屬性或市場規律。
好的BI工具可以針對不同的“維”進行上下鉆取、左右拖動及縱橫旋轉，通過連續的立體動態表來展現各種數據，并對這些數據進行聚類、排

序等處理，給管理者帶來一種得心應手的分析新感覺。
　　　
　　　　BI除了通過動態表示展現數據外，還可通過豐富多彩的圖形去展現，也能對圖形作拉伸、分塊、旋轉、透視等多種處理，以更直觀可

見的方式來展現規律。同時還可對數據作各種標志，比如特別好的銷售數據用綠色表示，特別差的銷售用紅色表示等，它也可對數據進行跟蹤

分析。

決勝未來
決勝未來靠的是什么？是通過透析歷史經營情況歸納成的經驗和失敗的教訓，用數據來證明經營手段是否成功，來預測未來的發展趨勢，快速

準確地把握風云變幻的市場脈搏。而BI正是完成這項使命的有力武器。在國外，BI在零售業上已有了較好的應用，并產生相關的指標體系理論

；在國內，BI雖還處于初級階段，但其本身所具有的靈活性和強大功能，使得它在零售業界迅速崛起。
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的软件的商业智能的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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