一、商业智能
商业智能(Business Intelligence，简称BI)的概念最早是Gartner Group于1996年提出来的。当时定义为一类由数据仓库(Data Warehouse)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及其应用。借助商业智能，员工、咨询员、客户、供应商以及公众能够有效地运用信息。其实，商业智能所涉及的技术与应用，起源于经理信息系统(EIS)以及决策支持系统(DSS)。
目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。目前，这些数据大都可以通过企业所采用和实施的ERP(企业资源计划)、SCM(供应链管理)、CRM(客户关系管理)、POS(销售终端)等软件系统当中获取。在获取了这些数据之后，为了将数据转化为决策所需要的知识，要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。最终，商业智能能够辅助企业在业务经营活动中，从操作层、战术层和战略层上面进行有效的决策。
为此，商业智能实质是一种解决方案，它的关键是从许多来自不同的企业运作的软件系统的数据中，提取出有用的数据，进行清理以保证数据的正确性，然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)，即ETL过程，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，将各类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。这个基本过程如图所示。
二、商业智能的功能分析
商业智能在企业的应用，主要包括经营分析、战略决策支持、绩效管理三个方面。
1．经营分析包括经营指标分析、经营业绩分析和财务分析三部分
经营指标分析是指对企业不同的业务流程和业务环节的指标，如：利润率、应收率、销售率、库存量、单品销售情况及所占营业比例、风险采购和库存评价指标等进行搜集和分析。但这些指标只能反映局部的经营状况。为了解企业的整体经营状况，还需对这些指标进行科学的组织和分析，利用智能管理技术，形成一个能反映企业整体情况的数学模型。这样通过观察总指标并设置预警，才能获得整个企业的经营状况。
经营业绩分析是指对各部门的营业额、销售量等进行统计，在此基础上，进行同期比较分析、应收分析、盈亏分析、各种商品的风险度分析等。经营业绩分析有利于企业实时掌握自身的发展和经营情况，有利于企业及时调整经营业务、化解经营风险。财务分析是指对企业财务数据中的利润、费用支出、资金占用及其他具体经济指标进行有效分析。通过财务分析，可以及时掌握企业在资金使用方面的实际情况，为及时调整和降低企业成本提供数据依据。
2．战略决策支持
在经营分析的基础上，将各类数据、信息进行高度的概括和总结，然后形成供高级决策者进行战略决策时参考的企业经营状况分析报告，是商业智能的优势所在。
商业智能对战略决策的支持，分别表现在对公司战略、业务战略和职能战略的支持上。在公司战略决策支持层面上，可以根据公司各战略业务单元的经营业绩和经营定位，选择一种合理的投资组合战略；在业务战略决策支持层面上，由于商业智能系统中集成了更多的外部数据，如外部环境和行业信息，各战略业务单元可据此分别制定自身的竞争战略；在职能战略决策支持层面上，由于来自于企业内部的各种信息，源源不断地输入进来，相应地可以提供营销、生产、财务、人力资源等决策支持。
3．绩效管理
商业智能技术能够从企业各种应用系统中提取出各种基础绩效指标与关键绩效指标(KPI，Key Performance Indicator)。为了考核员工的绩效，企业可以先将希望员工要做的工作进行量化，然后借助商业智能工具，管理人员可以追踪、衡量和评价员工的工作绩效，引导员工的思想方向和行动与企业的整体目标保持一致。
三、商业智能在零售企业的具体应用
目前，零售企业面临激烈的竞争，如何进行有效的经营决策是决定企业成败的关键。各个零售企业目前都通过信息化建设，实施了一些信息系统，包括进销存系统、ERP、SCM、CRM等，这些系统每天会产生大量的数据，如果不能对这些数据进行分析和整合，则企业的经营决策还将停留在单个业务处理阶段，而采用商业智能系统对这些数据进行分析，不仅可以获得商品的关联关系，还可以获得有关商品结构、销售状况、库存状况、供应商和顾客等决策支持所需的珍贵信息。
通过实施商业智能，运用数据仓库、在线分析和数据挖掘技术来处理和分析数据，进行数据抽取、清洗、聚类、挖掘、预测等处理，针对不同的“维”进行上下钻取、左右拖动及纵横旋转，通过连续的立体动态表来产生可透析的各种展示数据，直观地显示分析者所要探询的某种经营属性或市场规律。
另外，BI系统可以通过设置商业计划、商品配置、采购技术、销售技术、库存技术、资金分析、顾客分析、人员绩效等功能模块，从时间、经营活动、经营指标等三个不同的角度进行全方位的分析，从而得出科学准确的结论。
具体来说，从时间角度，可以选择从一年到一天甚至可以精确到某一小时，几乎可以对任意时段的同比和环比指标进行分析比较：从经营活动角度，既可以按照商品的类别如品牌、产地、新商品、淘汰品、促销品、账期品、组包品、多包装品摆放位置、柜组、楼面、占用面积和体积、价格带、毛利带等划分，又可以按照角色如买手、供应商、CEO、部门经理、营业员、收银员、一般消费者、贵宾客户进行划分：对于经营指标，则可以从进货、销售、调配、库存(毛利、毛利率、动销率、周转率、交叉比率)、资金占用比、库存数量、金额、客人数、客单价等多个角度进行详细的统计与分析。
通过商业智能系统的运用，零售企业可以有效地解决原来存在于企业中的内外部矛盾。通过对供应商在特定时间段内的各项指标，包括订货量、订货额、进货量、进货额、到货时间、库存量、库存额、退换量、退换额、销售量、销售额、所供商品毛利率、周转率、交叉比率等进行的分析，为供应商的引进、储备、淘汰(或淘汰其部分品种)及供应商库存商品的处理提供了可靠的分析依据。比如，在分析的过程中，可能会发现某些供应商所提供的商品销售一直不错，某个时间段里的结款也非常稳定，而这个供应商的结算方式是代销。此时，根据这一信息。决策者就可以考虑，既然这个供应商所供商品销售风险较小，在资金不紧张的情况下，可以将他们改为购销来降低经营成本。
四、结束语
通过采用商业智能分析系统，零售企业可以通过对各个业务系统中数据的提取、挖掘、转换、分析，为企业的经营决策提供有效的支持。指导零售企业商品结构的调整，增强了所营商品的竞争能力，使商品配置趋于合理，并为及时调整商品的品类和价格定位、调整和监控供应商的经营行为、及时订货补货等提供了科学的依据。通过顾客分析，可以了解到零售企业在某一商圈里消费者的居住区域、文化层次、年龄段、平均月收入等，为企业总体的定位提供强有力的说服性数据。综上所述，商业智能的运用，对于零售企业竞争力的提高，避免经营决策的失误，都具有十分重要的意义。
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本文标题：运用商业智能BI提高零售企业竞争力
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