建立BI分析文化　驱使各部门共襄盛举

近十多年来，企业不分营运规模大小、无论产业属性为何，多纷纷着手布建商业智能(Business Intelligence；BI)系统；由此观之，BI对于企业制定经营与行销决策之重要性，实已无庸置疑。但事实上，BI之于企业的价值，并不仅止于此。

从早期的决策支持系统(Decision Support System；DSS)、高端主管信息系统(Executive Information System；EIS)以降，伴随批次报表、OLAP查询、数据探勘预测一路推展，乃至于迩来被喊得震天价响的巨量数据(Big Data)，可谓万变不离其宗，都可归类为商业智能分析的演进脉络。

因此持平而论，商业智能分析并不是初来乍到的新颖议题，也不仅是企业聊备一格、可有可无的附属品，时至今日，它已是企业赖以推动实时分析、优化营运决策的必要工具。

不少企业高端主管，都曾拜读过「啤酒与尿布」、「比父亲更早得知女儿怀孕」等经典故事，也多为此而悸动不已，体认到企业意欲在倍速竞争时代脱颖而出，势必得仰赖商业智能分析；唯有导入相关解决方案，方可挖掘有助于创造价值的机会，以及竞争优势之潜能，同时一举善尽绩效管理与分析、风险管理之评估、财务运作之优化等关键任务。

但纵然许多企业都已引进BI系统，并总是说道受惠于BI，成功帮助该公司提升了多少效能、降低了多少成本，又抢先看透了多少商业契机；但很可惜的是，若干看似对BI浸淫已深的企业，后续不但未能创造业务高峰，反倒出现令人惊悚的营运亏损惨况，让人不禁纳闷，被各界形容为神兵利器的BI，真的那麽神？那麽利？抑或这些企业在推动商业智能分析的过程中，其实有所疏忽？

综观企业商业智能分析成效不彰的缘由，经常被提及的几个因素，不外乎是企业决策高层对于BI期望值过高、数据正确性不足，当然也有人怪罪于BI相关产品还不够成熟；总结来说，成功实践BI价值的最大关卡，其实并非技术，而有很大部分来自于数据来源的管理，以及商业模型的建立，这些环节显然都不是外界人士能够帮上大忙的，只因外界充其量仅能提供技术解决方案，后续许多事项，仍必须要靠用户本身，换言之，企业要想确保BI成功达阵，关键就在于筹组一支既懂IT、又懂业务的精锐团队，由他们来推动商业智能分析应用。

商业智能分析　绝非少数人囊中物

但不可讳言，大公司也好、小企业也罢，对于组织上述BI部队的这件事，做得多不尽到位。不少公司的情况是，先设法找少数几个程度较高的好手，再搭配更大一群程度不足、但期望日后有所成长的人，共同组成这个团队，说穿了目的就在于节省成本。

虽然冀望团队成员彼此学习成长，不失为可行之计，但个中仍不乏问题，首先，所谓「程度较高的好手」，真的既懂IT又懂业务？常见的情况是，这类人士确实堪称技术或统计好手，也很擅长驾驭数据探勘工具，但说到业务，其实不过是半桶水；其次，纵然企业有幸延揽到IT、业务「文武双全」的奇才，但毕竟只是少数，至于团队中的其余成员，尽管仍不乏学习能力强、逻辑思考敏锐的后起之秀，惟并非人人如此。

在此前提下，企业别无他法，只能运用类似于管理生产线的思维，来管理这个BI团队，订定一堆中看而不中用的KPI，以期驱使他们展现预定的成效；然而，欲将企业商业决策成形的重担，一股脑交付这群良莠不齐的战士，未免太过沈重，久而久之，此部队难免沦于士气低靡、木讷迟钝、了无创新，与老板所设定的期望值，始终拥有巨大断层。

有些老板或许会想，这批人不堪用，那麽再换一批又何妨？但一再试误的历程，无疑就是一次次的虚耗空转，等于是让花了大把钞票建构出来的BI引擎，长期缺乏合适的掌舵者，迟迟无法发挥预期效果，连带也注定了此专案的悲剧收场。

因此，企业必须设法培养一种文化，驱使人人都将商业智能分析融入其日常作业情境，而非视BI为几个高端主管的囊中物，更重要的，也莫将BI应用的推广重担，完完全全押注在专责团队的身上。

各种职能单位　皆可望因BI而得利

当务之急，正是让不同部门，人人都有机会运用到商业智能分析工具，莫要锱铢必较于各项工作事务的价值高低，只因偌大的商业舰队里头，任何一根小螺丝钉，都有可能成为宰制战舰浮沈的关键，看似不起眼的例行性报表，譬如应收帐款报表，其出炉时间若能从半天、一天，急缩为半小时或一小时内轻松搞定，那麽可以肯定的是，财务部或会计部同仁将可望从日复一日的苦海中抽身，转而将大部分的时间与心力，投注在贡献度远高于报表编制的加值事务上，则该公司优化财务运作的机会，势必跟着水涨船高。

除了财务部外，其余部门的工作者，若能善用商业智能分析，亦将产生诸多惊喜效益。

以业务部门为例，日常必须迫切掌握的事务需求，不外乎是实时营收分析、各项在线服务的流量与品质、在线使用者的分众与行为趋向、当下热门的产品或服务，乃至于每档行销活动的执行效果，这些问题的解答，可能散布在不同职能人士的手上，也可能遍布于不同的信息系统，倘若事事都得耗时进行数据蒐集与过滤、报表产出，等到好不容易从报表中看出端倪时，往往已错失诸多黄金契机；凡此种种，都可倚靠商业智能分析，尽速予以圆满解决。

一家位在美国的社群游戏服务供应商，主要透过脸书(Facebook)、Google+、腾讯或MySpace等社群网站，推出各式各样网页游戏，若能吸引更多玩家，自然就有更好的营运绩效；但欲确保其商品得以引发全球玩家的共鸣与喜好，其实并不是简单的事，光靠该公司主事者的经验、判断或臆测，绝无可能克竟全功。

于是乎，其决定援引商业智能分析工具，在每日分析大量使用者行为数据，并剖析不同游戏商品的使用状况、服务效能与稳定度，再将这些因子加以关联分析，进而使自己更加懂得几件重要的事，一是如何孕育出叫好叫座的热门游戏，二是旗下各款游戏热门与否的波动趋势。

在掌握这些关键要素后，想当然尔，该社群游戏服务供应商推出吸睛热门游戏的能力，自然较从前高出一大截，也如愿将营运绩效推升到更佳水平。

另一方面，与企业商业智能分析的推动息息相关的IT部门，除了设法促使公司决策高层懂得善用BI，其实自己也可透过类似应用，来增进IT管理效能，不论意欲掌握网络、硬件或虚拟化服务状况，应用服务或网站的品质，信息安全管理状态，甚至当下最迫切需要的个人数据保护管理，都可借助商业智能分析技术，从茫茫的Logfiles、Configs、Messages、Traps/Alerts、Scripts等看出端倪，随时蒐集数据并执行应用分析，迅速找出所有问题之根源。

例如某金融机构，即是利用商业智能分析系统，随时从邮件系统、网站、应用系统、数据库或档案系统的流量记录，快速进行个人数据的交互比对，一并坐收个资保护与警示、轨迹数据与证据保全等多重效益，得以远离个资外泄威胁之侵扰，连带为商业智能分析的扩大运用，做了良好的演绎与示范。