随着BI需求的成长，IT行业中催生了一系列的重要技术，不断将一切不可能变为可能。从早期的单一报表，到多维分析，再到虚拟化与多层部署。然而直到现在，许多企业依然无法把握BI所带来的优势。

　　BI的定义是判断真伪的前提

　　随着BI需求的成长，IT行业中催生了一系列的重要技术，不断将一切不可能变为可能。从早期的单一报表，到多维分析，再到虚拟化与多层部署。然而直到现在，许多企业依然无法把握BI所带来的优势。

　　BI成了一个中看不中用的东西，于是有一种说法认为现今流行的BI都是伪BI，其伪在于只能处理静态数据，而不能处理动态数据;只能处理结构化数据，而不能处理非结构化数据;只能为领导所用，而不能为员工所用。

　　这种说法咋一看似乎很有道理，既然BI是基于数据之上的分析， BI的优势发挥不出来，那么原因该是采纳的数据失于偏狭而不全面，BI的使用局限于领导而没有惠及全体员工。但我认为这是一种泛泛而谈，它看到的只是表面现象，在没有明确BI的定义与功用的前提下，这种评判真伪的标准似是而非。

　　关键是鉴定什么是BI，一种理解是凡事用智能化的信息化解决问题的都可以叫BI。另外一种理解BI主要是利用统计学的手段对数据实时的或历史的分析，来为企业提供辅助决策叫BI。这样两个概念就不一样了。还有一种理解就是只要上了信息的就叫BI。

　　所以什么是BI，怎么去定义BI是判断真伪的前提。在我看来，BI的定义应符合绝大多数公司使用它的初衷，而不能把BI看作是万灵丹，包治百病。公司采用BI无非是为企业提供决策参考，以周密详实的数据分析来弥补直觉判断随意性的不足。

　　事实上，从表现形式上谈论BI的真伪没有多大意义，如果实在要对BI的真伪下个判断，应看BI的具体运用有没有实现它的目的——为企业提供有益的决策参考。这样，BI的真伪就在于三点：一是数据能否被有效地整理成信息，二是能否对信息科学地统计分析，三是决策人能否正确地参考BI的分析结果。

　　BI不是分析静态数据的，也不是只给领导用的

　　BI只能分析静态数据的说法肯定是不对的。其实静态数据和动态数据没有什么本质的区别，你既可以马上分析今天的数据，也可以隔一个月后再把今天的分析数据调出来。BI只是给领导用也显然是不对的。举个例子，超市收银员用读码器收费找零打折的行为也可以称之为对BI的应用。而且这种BI所处理的数据就是动态的。它的使用者是员工而非领导。这样一来，就不存在所谓BI的真伪问题了。

　　BI是分析结构化还是非结构化的数据

　　如果按照狭义的BI定义，也就是我们传统的对BI概念的理解，它是指用数理统计学的方式对我们现有的数据进行综合统计分析，找出规律性的东西，以辅助我们决策。在这种定义下，一般用的就是结构化的数据。所以不能把只分析结构化数据、不分析非结构化数据称为伪BI。事实上，目前流行的BI分析工具，比如BO、COGNOS、BRIO、Microstratige、Hyperion、SaaS、SPSS等等，都是只针对结构化数据做的。

　　如果按照广义的BI定义，也就是从BI泛指用计算机辅助人进行信息处理的角度讲，它就不一定是只处理结构化的数据。有些情况下BI可以是分析非结构化的数据，如针对word文档或网页搜索到的字的频率等等。再比如一些特殊的应用，像要分析奥运场馆，如鸟巢，在发生突发安全事件后人员如何疏散的问题，采用特殊的数学模型来模拟各个点起火时的情况，就是一个典型的BI应用，这里绝对是非结构化的数据。但如果按照统计分析的定义，这种应用却不算是BI。还有比如涉及语音和图像识别这样的应用，它们处理的也不是结构化的数据。

　　目前企业上ERP的都是结构化数据。双汇在BI应用上目前都是结构化的数据。我们把ERP系统里面的数据提练出来，形成一个多维数据仓库，用一个BI工具进行分析，并实时在线直观的展现给管理者看。比如要看预算完成情况，看计划的利润实现情况，可以点开相应的页面查看，这时系统把当前的利润数据展示出来，并与预算值进行比较，如果数值是在计划范围内，就显示为绿色，如果超出正常范围，就会显示为黄色或红色，管理者看到这种不正常的数值，就知道企业运行出了问题，他就可以从这个数据点进去，查看具体出问题的地方。比如在一个更深入的层次，系统可能显示出其它各个事业部的运行指标都在正常范围内，只有物流事业部的指标出现了黄色或红色，于是再点击物流事业部，系统就展示出它下面又有哪几个部门，是哪个部门出了问题。这样就一层一层一直“钻取”到问题到底发生在哪里。这就是一种很直观的BI应用，它给使用者提供的不是枯燥的数据，而是一些形象生动的分析结果。

　　如何正确运用BI做决策

　　BI不是领导者的专有工具。例如，保险业务员的通过问卷形式调查收集信息来给客户定保单这可以讲业务过程，也可以叫决策过程，这也可叫BI。智能分析股票也叫BI，连锁店的收银员用的POS也叫BI。BI最大的功能是通过统计分析，帮助企业做决策支持，比如对疾病的疫情预测，天气预报。像双汇对猪价的预测。

　　很多企业在运用BI上陷入一个误区，这些企业的经营者只关心一件事，自己指定的报表是否展示出来。无论是使用现成的BI工具，还是使用间接的办法，只要能看，就达到目标。这使BI的很多项目实施困难了很多，因为BI工具都是对数据的灵活应用与分析，而不是单一的数据呈现与展示。所以在项目实施中，不得不按照企业的要求，设计出大量的固定报表。如果企业一味的将眼光停留在现行的报表样式上，而忽略数据本身的价值，那么这样的BI所能起到的作用是非常有限的。

　　因为BI不只是一套软件与工具，同时也是建立在灵活性、响应速度和远见基础上的一套商业运作的方法。

　　商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取、转换和装载，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识)，最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

　　但BI最终能否得到充分运用主要还是取决于企业的管理方式，BI背后所隐含的成熟的管理思想被企业领导所领会才是它的最大价值。

　　比较中外企业的管理方式，国外的市场化发展相对成熟，企业的管理模式以及操作准则也比较理性，他们更倾向于运用实证的方式去不断验证和归纳问题，并据此做出符合惯常发展规律的经营决策，而与此相对应的是，这种通过真实的数据去帮助企业做出正确决策的方式并不是大多数中国管理者所经常运用的管理思路。伴随着市场的不断发展和成熟，很多企业领导发现，这种缺乏信息支持做决策的管理模式已经越来越找不着感觉了，原本自以为一切尽在掌握，但事实却往往是相去甚远。

　　如去年猪肉疯涨，几乎出乎所有人的意料，但双汇集团在前年就根据BI作出的曲线图形，及时地预测到了去年猪肉价格的大幅度上升，这对于生产加工猪肉食品的公司至关重要。当然BI永远只是一个参考，它不能完全代替决策，否则炒股就可以靠它了。BI同丰富的行业经验结合，企业的应用才能真正智能起来。