三位一体的商务智能（BI）——管理、技术与应用

　　市场竞争和经济不景气这两“危”恐怕是难以避免的，就像深池与黑夜是不可避免的一样。但是，无知的企业经理人和无知的员工这两“危”却是可以而且应该避免的。靠什么避免呢？两个英文单词：BusinessIntelligence和四个中文字：商务智能。商务智能能够充分利用企业在日常经营过程中收集的大量数据和资料，并将它们转化为信息和知识来免除各种无知状态和瞎猜行为。作为一种着重数据收集、管理和分析的信息技术，商务智能过去十几年来在西方企业中取得了长足的进步，从无人知晓的后台奇技淫巧变成众所周知的前台正道主流。世界上的先进企业在实践中比较了有商务智能和无商务智能之间以及高商务智能与低商务智能之间的巨大差异之后，充分地认识到商务智能是关系到企业的兴衰成败甚至生死存亡的大事：是否善于利用商务智能从很大程度上决定了企业能发展出的是畅销的产品还是滞销的产品，提供的是个性化的出色的顾客服务还是非个性化的糟糕的顾客服务，保持的是与各个利益相关群体之间良好的关系还是糟糕的关系，产生的是优异的平衡的绩效（财务以及非财务）还是平庸的绩效。如果说没有商务智能的企业经营是“盲人骑瞎马，夜半临深池”的话，那么，有了商务智能的企业经营就是“智能司机智能车，一路光明一路通。”商务智能在中国的发展尚处于起步阶段，大部分企业对商务智能仍然缺乏必要的了解。要想让商务智能在中国取得大的进步，首先必须做的工作就是普及商务智能这一概念，让更多的企业和员工转变观念、提高认识。王茁，市场与商务战略专家。曾任上海家化品牌经理及品牌管理部经理、美国GARTNER公司咨询师和美国MDY高级技术公司市场主管，目前在上海家化联合股份有限公司担任主管战略规划、市场营销和信息系统的副总经理。既有包装消费品行业的经验又有信息技术行业的经验，既有客户方面的经验又有代理公司方面的经验，既有中国市场的经验又有美国市场的经验。曾为IBM、惠普、康柏和微软等美国一流的信息技术企业提供CRM、SCM和E-Business等领域的市场营销战略咨询服务。曾在GARTNER公司网站和出版物上发表多篇研究报告；在《南风窗》上发表多篇论述信息技术与企业管理的专栏文章（其中《企业要长‘千里眼’：：商务智能体系的建立》一文是中国有影响力的媒体上关于商务智能的开山之作）；是《南风窗·新营销》杂志的特约撰稿人。1991年获上海复旦大学国际新闻学士学位，2000年获美国圣约翰大学工商管理硕士（MBA）学位。作者可以通过wzhuo@hotmail.com联系到。本书从商务智能（BI）的管理、技术和应用三大方面对商务智能进行了全面的阐述，其中“管理篇”论述的是商务智能建设中的人才管理、利益群体管理、变革管理、项目管理、数据质量管理、进级管理、成本管理、回报管理和风险管理等问题；“技术篇”论述？氖巧涛裰悄艿淖芴寮芄埂⒓际趸⒓际豕ぞ吆蜕涛裰悄苤凶钚碌姆⒄骨魇疲弧坝τ闷苯樯芰松涛裰悄茉谄笠蹈鞲鲆滴窳鞒獭⒏鞲鲂幸怠⒓ㄐЧ芾砗褪凳逼笠邓母龇矫娴挠τ谩８檬橄蛑泄亩琳咛峁┑氖枪憷皇窍涟摹⒍懒⒍皇且栏降摹⒐皇瞧牡墓赜谏涛裰悄艿睦贰⒗砺酆褪导矫娴闹叮枪诠赜谏涛裰悄艿淖钭既贰⒆钊妗⒆钌羁痰牧ψ鳎泄笠笛笆澜缦冉笠担蒙涛裰悄芴岣吖芾硭教峁┝俗钪苯印⒆钣杏谩⒆畛志玫闹傅肌？本书的主要读者对象是：各类政府部门和企业的领导层，负责客户关系管理的市场营销、销售和顾客服务主管，负责供应链管理的计划、采购、研发、生产和储运等部门的主管，负责财务、人事和物业等部门的主管，企业信息技术（电脑部）人员，以及管理和信息技术服务公司中的经理人和员工。另外，本书可以作为商务智能、数据仓库、数据挖掘、分析型管理软件、企业绩效管理和实时企业等方面的培训教材和实践参考书，也适合于作为高等院校企业管理、信息管理和计算机科学等相关专业的研究生和本科生教材。

　　王茁，市场与商务战略专家。曾任上海家化品牌经理及品牌管理部经理、美国GARTNER公司咨询师和美国MDY高级技术公司市场主管，目前在上海家化联合股份有限公司担任主管战略规划、市场营销和信息系统的副总经理。既有包装消费品行业的经验又有信息技术行业的经验，既有客户方面的经验又有代理公司方面的经验，既有中国市场的经验又有美国市场的经验。曾为IBM、惠普、康柏和微软等美国一流的信息技术企业提供CRM、SCM和E-Business等领域的市场营销战略咨询服务。曾在GARTNER公司网站和出版物上发表多篇研究报告；在《南风窗》上发表多篇论述信息技术与企业管理的专栏文章（其中《企业要长‘千里眼’——商务智能体系的建立》一文是中国有影响力的媒体上关于商务智能的开山之作）；是《南风窗·新营销》杂志的特约撰稿人。1991年获上海复旦大学国际新闻学士学位，2000年获美国圣约翰大学工商管理硕士（MBA）学位。作者可以通过wzhuo@hotmail.com联系到。

第1章  商务智能概述：透视商务历史、现时与未来的慧眼◣.1  写在本章开头◣.2  商务智能的定义◣.3  商务智能与交易系统的关系◣.4  商务智能的简史◣.5  商务智能的作用和意义◣.6  从商务智能到智能化企业◣.7  世界各地区的企业对商务智能的应用状况1.7.1  欧美企业对商务智能的应用1.7.2  中国企业对商务智能的应用1.7.3  世界上其他地区的企业对商务智能的应用◣.8  商务智能中的挑战和成功要素◣.9  商务智能的未来◣.10  本章小结◣.11  本章思考题◣.12  本章参考及进一步阅读材料第1部分  管  理  篇第2章  人之管理：商务智能中的人才管理、利益群体管理和变革管理◣.1  写在本章开头◣.2  人才管理2.2.1  理解商务智能人才的技能要求2.2.2  建立商务智能能力中心◣.3  利益群体管理2.3.1  借鉴首席信息技术长官用于管理利益群体的战略战术2.3.2  满足不同的商务智能用户的不同需求2.3.3  提高企业全体员工对商务智能的热情2.3.4  学习企业政治对商务智能项目的经验教训2.3.5  掌握进行商务智能项目所必备的政治智能◣.4  变革管理2.4.1  变革管理的三个定义2.4.2  变革管理的三类问题2.4.3  变革管理的4大挑战2.4.4  变革管理的4项律令2.4.5  变革管理的4种组合2.4.6  变革管理的5种技能2.4.7  变革管理的8个步骤2.4.8  数据仓库建设中的文化变革问题2.4.9  商务智能建设中的政治变革问题◣.5  本章小结◣.6  本章思考题◣.7  本章参考及进一步阅读材料第3章  事之管理：商务智能中的项目管理、数据质量管理和进级管理◣.1  写在本章开头◣.2  项目管理3.2.1  评估商务智能项目的就绪程度3.2.2  提挈商务智能的项目纲领3.2.3  制定商务智能的项目计划3.2.4  研究商务智能项目的失败原因3.2.5  提高商务智能项目管理的实际水平3.2.6  总结商务智能项目计划中的注意事项◣.3  数据质量管理3.3.1  什么是数据质量3.3.2  数据质量问题的严重性3.3.3  数据质量问题的发生原因3.3.4  数据质量问题的解决办法3.3.5  高质量数据的价值回报3.3.6  企业数据管理中的“抗洪问题”◣.4  进级管理3.4.1  加特纳公司的商务智能进级管理框架3.4.2  阿特瑞和莫斯的商务智能路线图3.4.3  赛仕公司的信息进化模型3.4.4  COGNOS公司的商务智能流程3.4.5  富士通公司的商务智能方案框架3.4.6  其他公司的商务智能进级管理框架◣.5  本章小结◣.6  本章思考题◣.7  本章参考及进一步阅读材料第4章  价值管理：商务智能中的成本、风险和回报◣.1  写在本章开头◣.2  实现信息技术的商业价值◣.3  介绍投资回报（ROI）的理论框架4.3.1  回收期4.3.2  净现值4.3.3  内部收益率4.3.4  平衡计分卡4.3.5  经济附加值4.3.6  商业价值指数4.3.7  信息经济学4.3.8  信息技术绩效管理计分卡4.3.9  总体经济影响4.3.10  全部机会价值◣.4  介绍拥有总成本（TCO）的概念◣.5  界定商务智能的商业价值◣.6  计算商务智能的拥有总成本和投资回报4.6.1  BASE咨询公司的计算方法4.6.2  Nucleus研究公司的计算方法◣.7  衡量商务智能的总体价值◣.8  介绍获得商务智能投资回报的成功案例4.8.1  Red Robin International 公司4.8.2  Sesame Workshop4.8.3  壳牌石油产品公司4.8.4  施耐得后勤公司4.8.5  华盛顿大学医学院4.8.6  Harrah’s娱乐公司4.8.7  翰威特公司4.8.8  Tibbett & Britten集团公司◣.9  进行商务智能投资的风险分析◣.10  学习实现商务智能商业价值的最佳实践4.10.1  充分地评估企业的就绪程度4.10.2  有效地进行项目的成本管理4.10.3  准确地衡量项目的总体价值◣.11  中美企业信息技术和商务智能绩效评估方面的差距◣.12  本章小结◣.13  本章思考题◣.14  参考及进一步阅读材料第2部分  技  术  篇第5章  商务智能的技术根基：从数据仓库到数据整合工具◣.1  写在本章开头◣.2  商务智能的架构和基础设施框架5.2.1  恩门的公司信息工厂5.2.2  扎克曼的架构5.2.3  美国数据仓库研究院（TDWI）的商务智能架构5.2.4  加特纳的框架5.2.5  莫斯和阿特瑞的技术基础设施5.2.6  商务智能软件厂商的架构举例◣.3  数据仓库5.3.1  了解数据仓库的定义5.3.2  理解数据仓库的架构5.3.3  明确数据仓库的益处5.3.4  评估数据仓库的就绪程度5.3.5  制定数据仓库的执行战略5.3.6  寻找数据仓库失败的原因5.3.7  寻找风险投资商不支持数据仓库的原因5.3.8  建立选择数据仓库产品和厂商的标准5.3.9  把握数据仓库的发展趋势5.3.10  坚持数据仓库的原则◣.4  数据集市5.4.1  了解数据集市的定义5.4.2  明确数据集市的益处5.4.3  理解数据仓库与数据集市之间的关系5.4.4  打破数据集市的神话5.4.5  遵循数据集市的指导原则5.4.6  加强数据集市的合并◣.5  运营数据店5.5.1  了解运营数据店的定义5.5.2  理解数据仓库与运营数据店之间的关系5.5.3  了解运营数据店的种类5.5.4  了解运营数据店的应用5.5.5  理解运营数据店与实时企业之间的关系◣.6  元数据5.6.1  了解元数据的定义5.6.2  理解元数据的重要性5.6.3  了解元数据的类别5.6.4  确定元数据组成部分的优先性5.6.5  进行元数据库的分析5.6.6  进行元数据库的设计5.6.7  进行元数据库的开发5.6.8  理解元数据的整合方法◣.7  数据提取、转换与装载5.7.1  了解数据提取、转换与装载的定义5.7.2  进行数据提取、转换与装载的设计5.7.3  进行数据提取、转换与装载的开发5.7.4  评估数据提取、转换与装载的各种工具5.7.5  了解数据提取、转换与装载工具的市场趋势◣.8  本章小结◣.9  本章思考题◣.10  本章参考及进一步阅读材料第6章  商务智能的技术工具：从简单查询到高级分析◣.1  写在本章开头◣.2  商务智能技术工具概要6.2.1  理解商务智能技术工具的重要性6.2.2  了解商务智能技术工具市场区隔的演进◣.3  查询与报告工具◣.4  在线分析处理工具6.4.1  在线分析处理的概况6.4.2  在线分析处理的益处6.4.3  在线分析处理的实例6.4.4  在线分析处理的性能评估◣.5  企业商务智能套件◣.6  商务智能平台◣.7  数据挖掘6.7.1  数据挖掘的主要方法6.7.2  数据挖掘的验证模式与发现模式6.7.3  数据挖掘与统计分析之间的差异6.7.4  数据挖掘在各行业中的应用6.7.5  数据挖掘的步骤6.7.6  数据挖掘的注意事项6.7.7  数据挖掘的发展趋势◣.8  高级分析工具◣.9  企业选用商务智能技术工具的指导原则◣.10  商务智能技术的未来趋势6.10.1  企业商务智能门户6.10.2  无线商务智能6.10.3  用于分析的可延展标示语言（XMLA）6.10.4  协作型商务智能与商务智能网络6.10.5  商务智能网络服务（Web Services）6.10.6  高级解释与视觉化工具6.10.7  商务智能安全性◣.11  本章小结◣.12  本章思考题◣.13  本章参考及进一步阅读材料第3部分  应  用  篇第7章  分析型管理软件：商务智能在企业中的应用◣.1  写在本章开头◣.2  分析型ERP：商务智能和企业资源规划的结合7.2.1  ERP的演进7.2.2  ERP系统的局限7.2.3  商务智能与ERP系统结合的动力和好处7.2.4  数据仓库与ERP系统7.2.5  在线分析处理与ERP系统7.2.6  分析型财务管理7.2.7  分析型人力资源管理◣.3  分析型CRM：商务智能与客户关系管理的结合7.3.1  全面、准确地理解CRM7.3.2  CRM的发展趋势7.3.3  分析型CRM的兴起7.3.4  分析型CRM与数据仓库之间的关系7.3.5  分析型CRM的三大类别7.3.6  分析型CRM的数据分析周期7.3.7  分析型CRM套件市场7.3.8  商务智能软件厂商的CRM分析工具7.3.9  市场营销分析7.3.10  销售分析7.3.11  顾客服务分析7.3.12  网络和电子商务分析7.3.13  CRM中的绩效指标7.3.14  CRM中的实时分析7.3.15  CRM中的数据质量问题◣.4  分析型SCM：商务智能与供应链管理的结合7.4.1  全面、准确地理解SCM7.4.2  SCM中的商务流程7.4.3  SCM的标准和标准组织7.4.4  SCM的发展趋势7.4.5  分析型SCM的兴起7.4.6  供应链中的商务智能架构7.4.7  供应链中的绩效衡量7.4.8  SCM中的实时可见度7.4.9  商务智能软件厂商的SCM分析工具7.4.10  建立卓越的供应链◣.5  本章小结◣.6  本章思考题◣.7  本章参考及进一步阅读材料第8章  垂直型解决方案：商务智能在行业中的应用◣.1  写在本章开头◣.2  商务智能在金融服务业中的应用8.2.1  金融服务业的全球趋势及其对商务智能的要求8.2.2  商务智能在金融服务企业中所起的作用8.2.3  金融服务企业常用的商务智能分析方法8.2.4  金融服务企业利用商务智能的注意事项8.2.5  金融服务企业利用商务智能的范例8.2.6  绩效管理对于金融服务企业中的重要意义8.2.7  主要商务智能软件厂商的金融服务业解决方案◣.3  商务智能在保险业中的应用8.3.1  保险业的行业特征及其对商务智能的要求8.3.2  商务智能在保险价值链中的应用8.3.3  保险业应用商务智能的最佳实践8.3.4  保险业从商务智能中获得的投资回报8.3.5  保险业应用商务智能的范例8.3.6  商务智能软件公司的保险业解决方案◣.4  商务智能在电信业中的应用8.4.1  电信业的全球趋势及其对商务智能的要求8.4.2  商务智能在电信企业中的应用8.4.3  商务智能在电信企业中所起的作用8.4.4  商务智能与企业信息门户在电信企业中的汇合8.4.5  电信业应用商务智能的范例8.4.6  商务智能软件厂商的电信业解决方案◣.5  商务智能在交通运输业中的应用8.5.1  商务智能在交通运输公司中所起的作用8.5.2  商务智能在交通运输公司各职能中的应用8.5.3  交通运输公司利用商务智能的范例◣.6  商务智能在制造业中的应用8.6.1  商务智能在制造性公司中所起的作用8.6.2  商务智能在包装消费品制造公司中的应用8.6.3  商务智能在汽车制造公司中的应用◣.7  商务智能在制药业中的应用8.7.1  商务智能在制药公司中所起的作用8.7.2  商务智能在制药公司中的应用8.7.3  制药公司利用商务智能的范例8.7.4  SAS公司的制药业商务智能解决方案◣.8  商务智能在零售业中的应用8.8.1  零售业的全球趋势及其对商务智能的要求8.8.2  商务智能在零售企业中的应用8.8.3  商务智能在零售企业中所起的作用8.8.4  零售业应用商务智能的范例8.8.5  软件厂商的零售业商务智能解决方案◣.9  商务智能在能源和公用事业中的应用8.9.1  商务智能在能源和公用事业中所起的作用8.9.2  公用事业公司对商务智能的利用8.9.3  石油和天然气公司对商务智能的利用8.9.4  能源服务公司对商务智能的利用8.9.5  能源和公用事业公司应用商务智能的范例◣.10  商务智能在医疗保健业中的应用8.10.1  商务智能在医疗保健业中所起的作用8.10.2  医疗保健行业应用商务智能的范例8.10.3  软件公司的医疗保健业商务智能解决方案◣.11  商务智能在教育机构中的应用8.11.1  商务智能在教育机构中所起的作用8.11.2  商务智能在教育机构中的应用8.11.3  教育机构应用商务智能的范例◣.12  商务智能在政府机构中的应用8.12.1  商务智能在政府机构中所起的作用8.12.2  比尔·恩门的“政府信息工厂”架构8.12.3  商务智能与电子政务8.12.4  商务智能与国家安全8.12.5  政府机构应用商务智能的范例8.12.6  软件公司的政府机构商务智能解决方案◣.13  本章小结◣.14  本章思考题◣.15  本章参考及进一步阅读资料第9章  绩效管理：商务智能在高层次上的应用◣.1  写在本章开头◣.2  企业绩效管理概述◣.3  企业绩效管理流程9.3.1  战略层回馈圈9.3.2  运营层回馈圈9.3.3  日常层回馈圈9.3.4  其他理论框架◣.4  企业绩效管理指标体系9.4.1  财务方面的绩效指标9.4.2  非财务方面的绩效指标9.4.3  绩效指标与商务流程9.4.4  绩效指标的视觉化◣.5  企业绩效管理方法论9.5.1  平衡计分卡9.5.2  全面质量管理（TQM）9.5.3  ISO质量认证体系9.5.4  欧洲质量管理基金会的方法论9.5.5  马尔科姆·鲍得理奇质量奖9.5.6  6西格玛9.5.7  经济附加值/以价值为基础的管理9.5.8  以活动为基础的成本核算9.5.9  无形资产管理9.5.10  其他方法论◣.6  企业绩效管理支持系统◣.7  企业绩效管理早期案例9.7.1  B银行9.7.2  F公司9.7.3  K公司9.7.4  R车行◣.8  企业绩效管理注意事项9.8.1  认真绘制一幅完整的道路图9.8.2  充分准备所面临的各项挑战◣.9  企业绩效管理未来走向◣.10  中美企业在绩效管理方面的差距◣.11  本章小结◣.12  本章思考题◣.13  本章参考于进一步阅读材料第10章  实时企业：商务智能在新使命中的应用◣.1  写在本章开头◣.2  以时间为基础的竞争（TBC）◣.3  快速周期时间（FCT）◣.4  运动型企业10.4.1  设计能同时工作的协定10.4.2  提供自发的协作和学习的网络10.4.3  进行实时交易的信息技术10.4.4  采用能够服务单——顾客的处理技术10.4.5  准备具有适应性的厂房设施◣.5  数字神经系统（DNS）◣.6  事件驱动型企业◣.7  零延迟企业（ZLE）10.7.1  “零延迟企业”的必要性10.7.2  “零延迟企业”的可行性10.7.3  “零延迟企业”的艰巨性10.7.4  零延迟企业和商务智能◣.8  商务活动监理（BAM）10.8.1  逻辑架构10.8.2  技术要素10.8.3  技术厂商10.8.4  应用领域10.8.5  注意事项10.8.6  新型商务智能◣.9  实时企业（RTE）10.9.1  麦肯那集团10.9.2  DCI10.9.3  《纽约时报》和知识资本集团10.9.4  《红鲱》杂志10.9.5  《信息世界》杂志10.9.6  《经济学家》杂志10.9.7  《商业周刊》10.9.8  《信息周刊》和《优化》杂志10.9.9  加特纳10.9.10  实时企业与商务智能之间的关系◣.10  中美企业在实时企业方面的差距◣.11  速度与方向