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摘要：本文简要介绍了商业智能（（Business Intelligence，简称BI））软件的主要功能及其在物流企业应用的关键环节，通过笔者在一个应用实验中的工作探讨了中小物流企业应用商业智能软件的可能以及应用推广的主要瓶颈，解决瓶颈的途径以及这个市场发展的前景。
关键词：商业智能 中小企业 物流 应用
1 概述
物流过程管理的信息化是现代物流与传统物流的主要区别之一，也是现代物流提高服务质量、取得经济效益的核心手段。物流信息管理系统可以解决不同物流环节之间即时的信息交流、业务衔接、任务调度与资源平衡等问题，现在一般的物流企业多多少少都有了自己的信息管理系统，有的还不止一套。物流信息管理系统应用一段时间后，不可避免地会为企业积累一笔财富——大量的即时业务数据，如何从这些数据中挖掘财富，利用它们为物流决策提供支持，把企业信息管理水平提升到更高的层次，自然成为物流企业对信息管理进一步的要求。目前我国许多高端的物流企业，尤其是供应链上的第三方物流企业已经用上了以数据仓库为代表的商业智能工具，大大提升了企业的经营管理水平，少数有实力的物流企业还在探讨把部分BI技术与传统信息系统进行整合，依据物流行业的特性实现智能仓储、智能交通等。
可以看出，BI技术在物流行业的应用前景非常广阔。但目前能把BI应用到企业经营管理中的只是部分大中型物流企业。广大中小物流企业目前对物流信息管理系统中积累数据的再利用方式一般是从有限的报表和查询功能中提取原始数据，用EXCEL等办公自动化工具做简单的加工，为决策提供基本的数据支持，远远达不到分析历史数据以发现规律、获得知识、充分发掘历史数据价值的水平。在少数大企业应用BI技术提升企业管理水平，扩大市场占有率的示范效应下，中小企业对BI技术的应用同样非常渴望，但受一系列主客观条件的限制，使他们只能对这种“高端”的、暂时不会决定企业生死的技术望洋兴叹。所以BI在物流行业的应用潜力远远没有被发掘出来。
基于此，我们做了一个实验性的小项目，把传统BI软件BO（BusinessObjects）与进销存软件管家婆对接，利用BO对管家婆形成的数据进行分析。实验比较成功，表明这条路在技术上没有任何问题。但技术上可行并不表示市场就一定可行，本文就是基于笔者在这个实验中的工作，对BI软件在中小物流企业中普及应用的瓶颈及市场发展前景做一些探讨。
2 BI软件的功能
BI的概念由美国传入，目前并没有统一的定义，一般指的是对企业中已有的数据进行再加工，帮助企业做出明智的业务经营决策的一类工具，它的类型十分广泛，传统信息管理系统中都包含的报表生成、业务数据查询等功能，也在BI的范围内，所以BI并不是多神奇或高深莫测的东西，中小物流企业完全能用。
BO是市场领先的BI专业企业BusinessObjects（目前归属SAP旗下）的起家产品，是由语义层定义、数据库连接、数据分析、Excel嵌入分析等多个工具组成的套件。与BO类似，目前自称为BI系统的软件一般都是由多种工具组合成的套件，其中包含了查询、报表、数据分析、数据仓库与数据挖掘等几个主要组成部分，允许用户查询和分析特定的数据库或数据仓库，得出影响商业活动的关键因素，帮助用户做出更好、更合理的决策。不同的BI系统所包含的组合成分是不一样的，同样的组合成分其中的工具也有很大的差别，从而使系统的类型、功能、使用的难易程度、对数据分析的深度、所得结果的价值等等差别也非常大。
BI系统的使用也与其他类型的软件有很大的不同。专业的信息管理系统对业务类型、管理模式、信息管理的深度有很强的针对性，软件应用的效果与软件的选型，即所选软件是否适合企业的应用有很强的关联性，而软件本身的适应性是比较弱的，所以如果选对了类型，越是专业性强的软件越适用，效果越好，这也造成了应用软件市场的细分。但BI不同，除了少数专门针对特殊行业需求开发的专用分析工具外，绝大多数的BI软件都是由一些适应性很强的数据分析工具组成的。正因为它们适应性广泛，所以针对性不强。这些工具应用得成功与否，在很大程度上取决于实施的过程，所以BI软件的实施应用不是简单的软件安装与培训，而是在理解行业与企业需求的基础上再开发的过程。
3 BI软件应用的关键
把BI软件应用到物流行业，必须先设计系统模型。软件本身虽然有很大的灵活性，但这种灵活性多半是提供给专业人员，而不是提供给普通用户的。所以系统模型一旦确定，BI软件的具体应用方式、领域、功能就基本确定了，再要改动、扩充，不是普通用户能做到的。
物流企业BI系统模型的设计与普通信息系统模型的设计一样，必须考虑企业高层管理者、部门主管、信息管理人员及具体业务人员等各方在信息分析方面的需求。我国物流企业目前信息化层次不高，所使用的信息系统主要的功能在解决日常的业务管理与协调，只有极少数企业有对历史数据、海量信息进行分析的平台，一般业务人员不了解数据分析软件，纵有数据分析方面的需求，但能表述贴切、有效的不多。所以物流企业BI系统模型的设计需要有熟悉BI软件的功能与用法和理解物流企业业务管理，尤其是熟悉物流企业经营管理的两方面人才的配合，才能成功。换句话说，BI软件在物流企业的成功应用，需要的是行业经验。
除了普通的数据分析需求外，运输配送的合理调度、库存决策支持等往往也是物流企业对BI软件的要求。专业的运输、仓储管理软件中虽然有这类功能，但一般很死板，只有在客观条件完全符合软件设定的要求下才能应用，条件有所偏差时使用传统物流管理软件中的这类功能往往带来麻烦，所以实际工作中使用并不广泛。怎样根据条件的变化灵活地应用多种方法对库存进行控制，对运输配送进行调度，是物流管理人员的迫切要求。
所以一般物流企业BI系统应该做到：①基本的企业信息辅助管理的功能，扩充专业物流软件中的常规报表，对市场变化或企业组织结构调整等变化的情况，及时提供足够的信息支持。②基本的数据分析功能，有一套反映企业运转与经营情况的指标体系，能根据物流信息系统及财务管理系统的实时数据，及时计算出指标体系中的各项指标，这样，不必到月底，企业各层次的管理人员就能掌握企业的运行动态及各指标的完成情况，及时采取各项管理措施。③高级的决策辅助功能，如：库存优化决策、配送方案调整、顾客价值分析、各种价值的挖掘等等。 第一点是理所当然的事，所有BI软件都应该能做到，而且要比信息管理系统做得好。对中小物流企业来说，第三点是锦上添花的事，要完全做到可能有困难，所以模型设计的重点应该是第二点分析指标体系的设计。BI软件并非“全才”，想要展现什么指标就能展现，它能力发挥的关键在后台数据的组织，而一个指标的展现往往需要一系列数据的关联、加工、汇总，所以BI软件所展示的指标往往集中在某个领域，如财务指标、销售指标、采购指标等，首先把关联的数据加工、转换成便于展示的存储形式，然后才能进行不同指标之间的展示、对比、分析。所以不同指标之间越系统、数据之间关联越大，后台数据就越好组织，BI软件的能力与作用看起来就越强大。反之，如果指标之间的关联不大，那么经过复杂的加工过程只能得到单个指标，不同指标之间也难以进行比较分析，BI软件的用处就显得极其有限。
在BO与管家婆的对接中，我们有意针对管家婆软件的主要应用方向——物流应用，设计了一套指标体系，并转化成进销存物资管理的语义层，而忽略了管家婆的财务管理功能，因为它的财务管理功能很弱。在这套语义层之上，可以定义多种物资管理与经营管理的报表与数据分析图表，完全可以满足企业的日常数据分析需要，对于物资进出与企业经营状况做到心中有数，做到了前述基本的信息辅助管理与分析的功能。至于第三层次，库存优化与配送方案调整等，由于仅凭管家婆提供的数据远远不够，所以没有涉及。
4 BI软件在中小物流企业应用的瓶颈与展望
传统BI软件，如我们实验中所用的BO，一般属于高端产品，价格昂贵，只有少数规模较大的企业能够用得起。所以在BI技术应用的早期，高昂的价格确实是普及的拦路虎。但近年来，随着开源BI软件的出现，BI技术得到了普及，市场上出现了一批廉价的BI软件。如SpagoBI、openI等都是企业级的开源商务智能套件，只要掌握了相关的技术，就能免费从网上下载、安装、使用它们。当然，这些软件的开发社区都在国外，软件基本没有汉化，中文资料也不多，要把它们用好还存在很大的技术和语言上的障碍。好在还有许多国产的BI套件，价格比国外商业化的BI套件低得多，而且贴近中国用户的使用习惯，易学好用，在此基础上一些专门从事行业BI软件实施的咨询公司也应运而生，这为BI软件在中小物流企业中的普及应用铺平了道路。所以目前软件价格已经不是普及应用的最大障碍。
在对企业的数据进行分析时，很多指标是通用的，比如大部分财务指标，收入总额、利润总额等。此外每个企业都会有自己特殊的需求，所以指标体系的设计需要行业背景知识和丰富的物流管理经验。我国中小物流企业众多，有很多经验丰富的从业人员，就整个行业来说并不缺乏能深刻了解企业需求的人才，这应该也不是普及的障碍。
我们在实验中感觉到最困难的是数据的收集、整理与加工，即专业术语所谓的数据清洗。这与信息管理系统数据的后台组织与存储方式密切相关，也是物流企业凭自身的力量难以做到的事，需要专业IT人员的帮助。而这个工作的量相当大，所以专业的BI软件实施公司的收费比
较昂贵，小企业难以承受，即使中型企业承担得起的也不多。
所以目前在中小物流企业推广BI应用的瓶颈是数据的清洗，这是整个应用过程中成本最高的环节。如果每家物流企业的信息系统都是特殊的，那么应用BI软件就必须一家一家的设计数据清洗程序，这对中小物流企业来说是不能承受的。打破BI软件在中小物流企业应用瓶颈的希望，在于用规模效应降低数据清洗的成本。如果在市场竞争中，几款物流信息管理软件在中小企业的应用得到普及，围绕这几款信息系统所形成的数据清洗的工具也会具有市场价值而得到发展，辅以针对细分物流行业的通用分析指标体系，以及在此基础上形成的通用行业解决方案，可以大大降低BI应用的成本。
如果这个瓶颈问题得到解决，市场上会出现专门针对特定类型中小物流企业BI应用的专业性咨询公司，使得中小企业应用BI的成本与门槛都大幅降低，应用将呈爆炸式增长。刚开始的应用可能都处于较低层次，但是巨大的应用规模，从业人员之间的交流学习会使整体的应用水平迅速提高。
参考文献：
[1]包敬海.浅谈中小企业的商业智能之路[J].中小企业管理与科技（下旬刊） 2009（04）.
[2]http：//www.powereasy.net/HelpYou/Knowledge/eCommerce/9362.html 物流企业如何构建BI系统模式.
[3]http：//www.chinaccm.com/48/4839/483901/news/20070831
/085617.asp开源商业智能（BI）工具正在逐步崛起.
作者简介：
袁战（1964-），男，江苏扬州人，高级工程师，研究方向：物流信息管理。
关键词：商业智能 中小企业 物流 应用
1 概述
物流过程管理的信息化是现代物流与传统物流的主要区别之一，也是现代物流提高服务质量、取得经济效益的核心手段。物流信息管理系统可以解决不同物流环节之间即时的信息交流、业务衔接、任务调度与资源平衡等问题，现在一般的物流企业多多少少都有了自己的信息管理系统，有的还不止一套。物流信息管理系统应用一段时间后，不可避免地会为企业积累一笔财富——大量的即时业务数据，如何从这些数据中挖掘财富，利用它们为物流决策提供支持，把企业信息管理水平提升到更高的层次，自然成为物流企业对信息管理进一步的要求。目前我国许多高端的物流企业，尤其是供应链上的第三方物流企业已经用上了以数据仓库为代表的商业智能工具，大大提升了企业的经营管理水平，少数有实力的物流企业还在探讨把部分BI技术与传统信息系统进行整合，依据物流行业的特性实现智能仓储、智能交通等。
可以看出，BI技术在物流行业的应用前景非常广阔。但目前能把BI应用到企业经营管理中的只是部分大中型物流企业。广大中小物流企业目前对物流信息管理系统中积累数据的再利用方式一般是从有限的报表和查询功能中提取原始数据，用EXCEL等办公自动化工具做简单的加工，为决策提供基本的数据支持，远远达不到分析历史数据以发现规律、获得知识、充分发掘历史数据价值的水平。在少数大企业应用BI技术提升企业管理水平，扩大市场占有率的示范效应下，中小企业对BI技术的应用同样非常渴望，但受一系列主客观条件的限制，使他们只能对这种“高端”的、暂时不会决定企业生死的技术望洋兴叹。所以BI在物流行业的应用潜力远远没有被发掘出来。
基于此，我们做了一个实验性的小项目，把传统BI软件BO（BusinessObjects）与进销存软件管家婆对接，利用BO对管家婆形成的数据进行分析。实验比较成功，表明这条路在技术上没有任何问题。但技术上可行并不表示市场就一定可行，本文就是基于笔者在这个实验中的工作，对BI软件在中小物流企业中普及应用的瓶颈及市场发展前景做一些探讨。
2 BI软件的功能
BI的概念由美国传入，目前并没有统一的定义，一般指的是对企业中已有的数据进行再加工，帮助企业做出明智的业务经营决策的一类工具，它的类型十分广泛，传统信息管理系统中都包含的报表生成、业务数据查询等功能，也在BI的范围内，所以BI并不是多神奇或高深莫测的东西，中小物流企业完全能用。
BO是市场领先的BI专业企业BusinessObjects（目前归属SAP旗下）的起家产品，是由语义层定义、数据库连接、数据分析、Excel嵌入分析等多个工具组成的套件。与BO类似，目前自称为BI系统的软件一般都是由多种工具组合成的套件，其中包含了查询、报表、数据分析、数据仓库与数据挖掘等几个主要组成部分，允许用户查询和分析特定的数据库或数据仓库，得出影响商业活动的关键因素，帮助用户做出更好、更合理的决策。不同的BI系统所包含的组合成分是不一样的，同样的组合成分其中的工具也有很大的差别，从而使系统的类型、功能、使用的难易程度、对数据分析的深度、所得结果的价值等等差别也非常大。
BI系统的使用也与其他类型的软件有很大的不同。专业的信息管理系统对业务类型、管理模式、信息管理的深度有很强的针对性，软件应用的效果与软件的选型，即所选软件是否适合企业的应用有很强的关联性，而软件本身的适应性是比较弱的，所以如果选对了类型，越是专业性强的软件越适用，效果越好，这也造成了应用软件市场的细分。但BI不同，除了少数专门针对特殊行业需求开发的专用分析工具外，绝大多数的BI软件都是由一些适应性很强的数据分析工具组成的。正因为它们适应性广泛，所以针对性不强。这些工具应用得成功与否，在很大程度上取决于实施的过程，所以BI软件的实施应用不是简单的软件安装与培训，而是在理解行业与企业需求的基础上再开发的过程。
3 BI软件应用的关键
把BI软件应用到物流行业，必须先设计系统模型。软件本身虽然有很大的灵活性，但这种灵活性多半是提供给专业人员，而不是提供给普通用户的。所以系统模型一旦确定，BI软件的具体应用方式、领域、功能就基本确定了，再要改动、扩充，不是普通用户能做到的。
物流企业BI系统模型的设计与普通信息系统模型的设计一样，必须考虑企业高层管理者、部门主管、信息管理人员及具体业务人员等各方在信息分析方面的需求。我国物流企业目前信息化层次不高，所使用的信息系统主要的功能在解决日常的业务管理与协调，只有极少数企业有对历史数据、海量信息进行分析的平台，一般业务人员不了解数据分析软件，纵有数据分析方面的需求，但能表述贴切、有效的不多。所以物流企业BI系统模型的设计需要有熟悉BI软件的功能与用法和理解物流企业业务管理，尤其是熟悉物流企业经营管理的两方面人才的配合，才能成功。换句话说，BI软件在物流企业的成功应用，需要的是行业经验。
除了普通的数据分析需求外，运输配送的合理调度、库存决策支持等往往也是物流企业对BI软件的要求。专业的运输、仓储管理软件中虽然有这类功能，但一般很死板，只有在客观条件完全符合软件设定的要求下才能应用，条件有所偏差时使用传统物流管理软件中的这类功能往往带来麻烦，所以实际工作中使用并不广泛。怎样根据条件的变化灵活地应用多种方法对库存进行控制，对运输配送进行调度，是物流管理人员的迫切要求。
所以一般物流企业BI系统应该做到：①基本的企业信息辅助管理的功能，扩充专业物流软件中的常规报表，对市场变化或企业组织结构调整等变化的情况，及时提供足够的信息支持。②基本的数据分析功能，有一套反映企业运转与经营情况的指标体系，能根据物流信息系统及财务管理系统的实时数据，及时计算出指标体系中的各项指标，这样，不必到月底，企业各层次的管理人员就能掌握企业的运行动态及各指标的完成情况，及时采取各项管理措施。③高级的决策辅助功能，如：库存优化决策、配送方案调整、顾客价值分析、各种价值的挖掘等等。 第一点是理所当然的事，所有BI软件都应该能做到，而且要比信息管理系统做得好。对中小物流企业来说，第三点是锦上添花的事，要完全做到可能有困难，所以模型设计的重点应该是第二点分析指标体系的设计。BI软件并非“全才”，想要展现什么指标就能展现，它能力发挥的关键在后台数据的组织，而一个指标的展现往往需要一系列数据的关联、加工、汇总，所以BI软件所展示的指标往往集中在某个领域，如财务指标、销售指标、采购指标等，首先把关联的数据加工、转换成便于展示的存储形式，然后才能进行不同指标之间的展示、对比、分析。所以不同指标之间越系统、数据之间关联越大，后台数据就越好组织，BI软件的能力与作用看起来就越强大。反之，如果指标之间的关联不大，那么经过复杂的加工过程只能得到单个指标，不同指标之间也难以进行比较分析，BI软件的用处就显得极其有限。
在BO与管家婆的对接中，我们有意针对管家婆软件的主要应用方向——物流应用，设计了一套指标体系，并转化成进销存物资管理的语义层，而忽略了管家婆的财务管理功能，因为它的财务管理功能很弱。在这套语义层之上，可以定义多种物资管理与经营管理的报表与数据分析图表，完全可以满足企业的日常数据分析需要，对于物资进出与企业经营状况做到心中有数，做到了前述基本的信息辅助管理与分析的功能。至于第三层次，库存优化与配送方案调整等，由于仅凭管家婆提供的数据远远不够，所以没有涉及。
4 BI软件在中小物流企业应用的瓶颈与展望
传统BI软件，如我们实验中所用的BO，一般属于高端产品，价格昂贵，只有少数规模较大的企业能够用得起。所以在BI技术应用的早期，高昂的价格确实是普及的拦路虎。但近年来，随着开源BI软件的出现，BI技术得到了普及，市场上出现了一批廉价的BI软件。如SpagoBI、openI等都是企业级的开源商务智能套件，只要掌握了相关的技术，就能免费从网上下载、安装、使用它们。当然，这些软件的开发社区都在国外，软件基本没有汉化，中文资料也不多，要把它们用好还存在很大的技术和语言上的障碍。好在还有许多国产的BI套件，价格比国外商业化的BI套件低得多，而且贴近中国用户的使用习惯，易学好用，在此基础上一些专门从事行业BI软件实施的咨询公司也应运而生，这为BI软件在中小物流企业中的普及应用铺平了道路。所以目前软件价格已经不是普及应用的最大障碍。
在对企业的数据进行分析时，很多指标是通用的，比如大部分财务指标，收入总额、利润总额等。此外每个企业都会有自己特殊的需求，所以指标体系的设计需要行业背景知识和丰富的物流管理经验。我国中小物流企业众多，有很多经验丰富的从业人员，就整个行业来说并不缺乏能深刻了解企业需求的人才，这应该也不是普及的障碍。
我们在实验中感觉到最困难的是数据的收集、整理与加工，即专业术语所谓的数据清洗。这与信息管理系统数据的后台组织与存储方式密切相关，也是物流企业凭自身的力量难以做到的事，需要专业IT人员的帮助。而这个工作的量相当大，所以专业的BI软件实施公司的收费比
较昂贵，小企业难以承受，即使中型企业承担得起的也不多。
所以目前在中小物流企业推广BI应用的瓶颈是数据的清洗，这是整个应用过程中成本最高的环节。如果每家物流企业的信息系统都是特殊的，那么应用BI软件就必须一家一家的设计数据清洗程序，这对中小物流企业来说是不能承受的。打破BI软件在中小物流企业应用瓶颈的希望，在于用规模效应降低数据清洗的成本。如果在市场竞争中，几款物流信息管理软件在中小企业的应用得到普及，围绕这几款信息系统所形成的数据清洗的工具也会具有市场价值而得到发展，辅以针对细分物流行业的通用分析指标体系，以及在此基础上形成的通用行业解决方案，可以大大降低BI应用的成本。
如果这个瓶颈问题得到解决，市场上会出现专门针对特定类型中小物流企业BI应用的专业性咨询公司，使得中小企业应用BI的成本与门槛都大幅降低，应用将呈爆炸式增长。刚开始的应用可能都处于较低层次，但是巨大的应用规模，从业人员之间的交流学习会使整体的应用水平迅速提高。
参考文献：
[1]包敬海.浅谈中小企业的商业智能之路[J].中小企业管理与科技（下旬刊） 2009（04）.
[2]http：//www.powereasy.net/HelpYou/Knowledge/eCommerce/9362.html 物流企业如何构建BI系统模式.
[3]http：//www.chinaccm.com/48/4839/483901/news/20070831
/085617.asp开源商业智能（BI）工具正在逐步崛起.
作者简介：
袁战（1964-），男，江苏扬州人，高级工程师，研究方向：物流信息管理。