论文部分内容阅读
诺贝尔经济学奖得主赫伯特·西蒙(Herbert simon)对管理如此定义：“管理就是决策，决策是管理的核心”。由此可见，一个企业管理水平的高低很大程度上取决于这个企业高层的决策能力高低。那么什么样的决策才算是好的决策?如何才能做出有效的决策?正确决策有方法可循吗?
事实上，从古至今，人们在不断地通过寻找新工具，开拓新思维来帮助自己做出决策。在这一历程中，人们对于决策机理和方法的认识也越来越深。要做出一个有效的决策，必须注意两个方面：决策的思维方式和理性分析的作用。很多决策者偏爱直觉判断，但决策者需要提醒自己的是，切不可将直觉与理性完全对立，而是要重视理性分析的作用。经营分析则是企业理性分析的一个重要手段。企业在历经市场竞争的洗礼、逐渐明确自身的发展方向并制定了雄心勃勃的战略之时，就要通过高效的管理来评估战略执行的好坏与实现的程度。这个时候，能够支撑业务运作调整和管理策略改进的经营分析体系建设是管理者进行决策的有力手段。
企业为什么要做经营分析?
研究显示，人们在做出复杂决策时会不自觉地采用例行程序，凭经验做出决策。在大多数情况下，经验推断都是一种快而准的决策方法。可有时，经验主义会导致灾难性的后果。
在日益竞争的市场环境中，要取得竞争优势，决策时光靠领导者们的经验远远不够，必须要有强大的事实为依据，理性分析企业的内部现实情况和外部环境必不可少。如何正确、及时地对瞬息万变的市场情况和企业经营情况做出判断并决策、确保战略目标的实现是摆在所有企业高层面前的一个重要课题。
如今，越来越多的企业管理者认识到充分挖掘现有的业务数据并分析其内在的规律可以为商业决策提供很好的依据。因为，企业在实现了业务信息化的同时，系统中也随之产生了大量地业务数据，如何把这数据转化为确保战略落地的有用信息呢?企业经营分析可以帮助企业在如此庞大而又繁杂的数据中发现商业规律，并综合从其他方面得到的市场和商业情报来做出精准的运作分析，从而影Ⅱ向商业行为。
今天你BI了吗?商业智能系统作为企业经营分析的工具如今已经成为企业时下的热点。很多企业已经认识到报表、数据对企业带来的价值。然而，BI系统重要，可是不是上了BI系统就能够为企业带来基于业务分析的商业价值?为什么很多企业上了BI系统，可还是无法获取管理者真正需要的业务信息?我们究竟该如何透过BI应用的背后看到企业经营分析体系的价值?
IT部门和业务部门之间这互不往来的鸿沟，使得BI系统成了一朵采摘不着的花。
有了BI系统却无法为战略决策服务
如今，一些管理比较规范、信息化程度较高的企业实施了BI系统，可即使是这样，一些上了BI系统的企业的员工，对BI的认识还是一知半解。诸如：“BI就是应用数据仓库、OLAP、数据挖掘实现报表、多维分析和决策支持的一种技术”，“BI其实也没什么神秘的，不就是报表嘛，就是一个动态报表系统”等看法则反映了目前BI应用和认识的现状。
一批为数不少的企业在有了BI系统后，系统基本处于闲置状态。BI系统最初是由IT部门组织实施并负责后期的维护，但是IT部门的人根本不知道业务部门需要什么样的数据，需要怎么样的数据分析，需要哪个维度的数据分析，无法运用BI系统来为企业服务。而业务部门不清楚IT部门都有哪些基础数据，自己也说不清楚哪些数据可以为自己的决策提供依据，究竟需要什么样的指标来帮助决策。IT部门和业务部门之间这互不往来的鸿沟，使得BI系统成了一朵采摘不着的花。
企业经营分析中往往存在各种各样的问题。很多企业有各种各样的报表，但是报表之间缺乏一个完整的体系结构，不能对企业的决策形成有效地支撑。主要表现在：
★数据太多。在没有数据的情况下，要做出决策，凭经验拍脑袋是最常见的做法。但是如果数据太多，恐怕跟没有数据的情况下决策相比好不了多少。在一个规模较大的企业中，除了IT部门要定期提供各式各样的报表外，各个业务部门通常也有专门的员工负责制作领导需要的各种报表。但这种没有结论的报表，常常使得领导陷入一堆数据泥潭当中。
★数据不可靠。企业有为数众多的“表哥(格)和表妹”做报表，披星戴月。但是，各个部门的数据来源不统一，又经过了若干次的人为加工，数据没有可比性，早就失去了数据所能反映的真实问题。数据在无法追溯的情况下失真难免。
★报表不够用。这样的情况在公司中也不少见，虽然很多公司的ERP系统、CRM系统中已经有1000多张报表了，但是老板还是认为数据不够用，报表出来时已经晚了。IT系统中有一大堆闲置的数据，为什么都没有利用起来呢?
★决策目标不明。领导向各个部门都在要报表，但是没有明确报表对决策的支持点是什么。领导不知道要决策什么，不知道要什么报表。往往是业务部门花很多时间准备的报表，但是领导们从报表中获取信息并支持决策的机会不多。报表的使用率很低。报表开发出来又不用。
★报表需求经常变化。领导临时兴起，业务部门和IT部门就忙开了，忙着开发报表。企业有专人负责整天忙着开发报表。但是企业的业务经常性地发生变化，或是领导的要求突然改变了，这些情况都可能导致报表要重新开发，或者要对报表进行修改。反复地修改报表，是企业中司空见惯的事情。
★数据口径不一致。公司的好几个系统同时运行，数据互不共享，在管理会议上，财务部门和业务部门争吵不休，都觉得自己的数据是最准确的，相互攻击推诿。也许经营分析部门弄出来的数据又成了“第三套”数据，到底哪个系统的数据是最准确的呢?就连IT部门和具体的业务部门自己也说不清楚。
★理想和现实的差距。随着BI的不断完善和发展，BI的魅力大增，各部门都吵着上BI系统，认为BI系统可以解决所有决策的数据来源问题。于是企业花了很大的精力上了BI系统。现实的情况往往是，业务部门又觉得价值不明显，“无非是把手工报表电子化了”，没有想象中那么好。
企业经营分析的最终目标是为企业战略目标的实现而提供的一种强有力的决策工具。
如何构建企业经营分析体系?
从目前很多企业面临的问题中，我们都不难发现，一方面是各个部门整天忙于准备各种报表，另一方面却是管理层得不到用于有效支持战略决策的经营信息。各个部门虽然都有各种各样的报表准备，却因为没有形成基于整体战略实现和持续改进的经营分析体系。那么企业又该如何构建经营分析体系呢?
明确企业战略目标。企业经营分析的最终目标是为企业战略目标的实现而提供的一种强有力的决策工具。所以，在构建企业经营分析体系时，要首先明确企业的战略是什么、通过什么途径来实现战略、战略实施的路径和步骤等相关战略的问题。 构建有效的经营分析结构。在明确了企业的战略目标后，需要分析哪些指标、哪些数据能够反映出企业的商业逻辑，企业是否在朝着既定的战略目标前进，是否能够按计划完成战略目标，战略目标的完成进度等等问题。这就需要我们构建出一套合适的指标体系，这套体系是根据战略分解和业务结构分析提取的分析指标，反映了企业的关键成功因素或关键绩效指标，是分析结构比较稳定、能够传递清晰的管理要求，并体现商业逻辑和业务特点的指标体系。
IT系统实现经营分析。业务部门需要不断和IT部门沟通，把经营分析体系的指标体系落实在IT系统中，保证从IT系统的基础数据，能够抽象出经营分析体系的指标。IT部门要不断优化基础数据收集手段，实现数据积累，为经营分析提供数据保障。
企业经营分析体系的构建，是从总体上把握企业战略执行的进度、进行阶段性的策略调整决策，管理层需要定期审阅包含多项绩效指标的系列报表。基于企业运营特征和管理特点，搭建合理有效的经营分析结构，明确关键的绩效指标，通过标准的数据准备、报表制作、报表传递，并结合IT工具提高运作效率，为高层业绩监控与决策打造敏捷的企业神经链。
电信行业的海量数据为经营分析提供了强大的数据源，使得经营分析成为可能。
标杆分析：经营分析在电信行业的运用
随着电信市场的开放程度越来越高，一方面，电信技术的发展和创新不断生成各种新型业务，客户选择电信业务及电信企业的余地越来越大，电信企业之间对客户的争夺也越来越激烈；另一方面，近几年电信客户量高速增长，形成了庞大的、需求差异明显的客户群体。在这样的情况下，如何细分市场和客户群，将最适合的业务推销给最适合的客户，是电信行业企业经营分析的主要内容。
电信行业的海量数据为经营分析提供了强大的数据源，使得经营分析成为可能。通过分析业务支撑系统中的海量的数据，可以对市场、客户做出判断，实现精细化营销。电信行业是信息化应用程度最高的行业之一，在各类业务系统的建设过程中，积累了海量的数据，这些数据不仅是历史纪录的呈现，还蕴涵了客户的消费模式，为客户分析提供了丰富的素材。
在技术上，在电信行业的经营分析系统通常采用先进的数据分析技术：联机分析处理和数据挖掘两大类。
电信行业的经营分析体系主要由四个方面组成：即关键指标监控(KPI)、统计报表、综合分析和数据挖掘。
KPI借助表格和图形方式直观的展现使得管理者能从宏观的角度及时了解现有用户数量、业务收入以及与同期发展的情况比较，也能以微观的角度了解具体某个地区、某类业务用户的具体情况。
统计报表功能指在指定的统计周期之内，按市场部门的要求生成统计结果数据，进行汇总或分析处理，形成规定格式的报表图形，并向相关部门提供有关的业务预测与经营分析资料。
综合分析是基于OLAP的多维分析技术。综合分析内容包括客户分析、收益分析、业务量分析、新业务综合分析等一些综合性较强的分析。分析维度包括时间、地区、申请类型、用户性质、用户状态、通话类型、受理方式等。
高级数据挖掘内容包括客户价值分析、业务预测、消费层次变动分析、客户流失分析、客户细分等。
某省移动公司的BI系统，为该公司制定了适合其自身发展的经营分析方案。新的BI系统作为一个企业分析和运作的平台，包含了用户分析、业务分析、收益分析、大客户分析、营销分析、竞争分析、服务质量分析等众多功能模块。例如，KPI分析按照管理层次和时间纬度对指标进行汇总统计及分析展示，以适应各级领导的管理需求；资费预演通过定量评估新资费措施对原有客户影响带来的损益，再结合其它因素进行综合判断，确定合适的资费；利用BI，该移动公司与用户一同分析哪种资费套餐最适用，最能给用户带来实惠。用户不仅感受到了诚恳负责的服务，也满意于服务及资费种类的多样性。这样一来，用户有了对服务最大化的选择权，客户满意度也大大提高了。
事实上，从古至今，人们在不断地通过寻找新工具，开拓新思维来帮助自己做出决策。在这一历程中，人们对于决策机理和方法的认识也越来越深。要做出一个有效的决策，必须注意两个方面：决策的思维方式和理性分析的作用。很多决策者偏爱直觉判断，但决策者需要提醒自己的是，切不可将直觉与理性完全对立，而是要重视理性分析的作用。经营分析则是企业理性分析的一个重要手段。企业在历经市场竞争的洗礼、逐渐明确自身的发展方向并制定了雄心勃勃的战略之时，就要通过高效的管理来评估战略执行的好坏与实现的程度。这个时候，能够支撑业务运作调整和管理策略改进的经营分析体系建设是管理者进行决策的有力手段。
企业为什么要做经营分析?
研究显示，人们在做出复杂决策时会不自觉地采用例行程序，凭经验做出决策。在大多数情况下，经验推断都是一种快而准的决策方法。可有时，经验主义会导致灾难性的后果。
在日益竞争的市场环境中，要取得竞争优势，决策时光靠领导者们的经验远远不够，必须要有强大的事实为依据，理性分析企业的内部现实情况和外部环境必不可少。如何正确、及时地对瞬息万变的市场情况和企业经营情况做出判断并决策、确保战略目标的实现是摆在所有企业高层面前的一个重要课题。
如今，越来越多的企业管理者认识到充分挖掘现有的业务数据并分析其内在的规律可以为商业决策提供很好的依据。因为，企业在实现了业务信息化的同时，系统中也随之产生了大量地业务数据，如何把这数据转化为确保战略落地的有用信息呢?企业经营分析可以帮助企业在如此庞大而又繁杂的数据中发现商业规律，并综合从其他方面得到的市场和商业情报来做出精准的运作分析，从而影Ⅱ向商业行为。
今天你BI了吗?商业智能系统作为企业经营分析的工具如今已经成为企业时下的热点。很多企业已经认识到报表、数据对企业带来的价值。然而，BI系统重要，可是不是上了BI系统就能够为企业带来基于业务分析的商业价值?为什么很多企业上了BI系统，可还是无法获取管理者真正需要的业务信息?我们究竟该如何透过BI应用的背后看到企业经营分析体系的价值?
IT部门和业务部门之间这互不往来的鸿沟，使得BI系统成了一朵采摘不着的花。
有了BI系统却无法为战略决策服务
如今，一些管理比较规范、信息化程度较高的企业实施了BI系统，可即使是这样，一些上了BI系统的企业的员工，对BI的认识还是一知半解。诸如：“BI就是应用数据仓库、OLAP、数据挖掘实现报表、多维分析和决策支持的一种技术”，“BI其实也没什么神秘的，不就是报表嘛，就是一个动态报表系统”等看法则反映了目前BI应用和认识的现状。
一批为数不少的企业在有了BI系统后，系统基本处于闲置状态。BI系统最初是由IT部门组织实施并负责后期的维护，但是IT部门的人根本不知道业务部门需要什么样的数据，需要怎么样的数据分析，需要哪个维度的数据分析，无法运用BI系统来为企业服务。而业务部门不清楚IT部门都有哪些基础数据，自己也说不清楚哪些数据可以为自己的决策提供依据，究竟需要什么样的指标来帮助决策。IT部门和业务部门之间这互不往来的鸿沟，使得BI系统成了一朵采摘不着的花。
企业经营分析中往往存在各种各样的问题。很多企业有各种各样的报表，但是报表之间缺乏一个完整的体系结构，不能对企业的决策形成有效地支撑。主要表现在：
★数据太多。在没有数据的情况下，要做出决策，凭经验拍脑袋是最常见的做法。但是如果数据太多，恐怕跟没有数据的情况下决策相比好不了多少。在一个规模较大的企业中，除了IT部门要定期提供各式各样的报表外，各个业务部门通常也有专门的员工负责制作领导需要的各种报表。但这种没有结论的报表，常常使得领导陷入一堆数据泥潭当中。
★数据不可靠。企业有为数众多的“表哥(格)和表妹”做报表，披星戴月。但是，各个部门的数据来源不统一，又经过了若干次的人为加工，数据没有可比性，早就失去了数据所能反映的真实问题。数据在无法追溯的情况下失真难免。
★报表不够用。这样的情况在公司中也不少见，虽然很多公司的ERP系统、CRM系统中已经有1000多张报表了，但是老板还是认为数据不够用，报表出来时已经晚了。IT系统中有一大堆闲置的数据，为什么都没有利用起来呢?
★决策目标不明。领导向各个部门都在要报表，但是没有明确报表对决策的支持点是什么。领导不知道要决策什么，不知道要什么报表。往往是业务部门花很多时间准备的报表，但是领导们从报表中获取信息并支持决策的机会不多。报表的使用率很低。报表开发出来又不用。
★报表需求经常变化。领导临时兴起，业务部门和IT部门就忙开了，忙着开发报表。企业有专人负责整天忙着开发报表。但是企业的业务经常性地发生变化，或是领导的要求突然改变了，这些情况都可能导致报表要重新开发，或者要对报表进行修改。反复地修改报表，是企业中司空见惯的事情。
★数据口径不一致。公司的好几个系统同时运行，数据互不共享，在管理会议上，财务部门和业务部门争吵不休，都觉得自己的数据是最准确的，相互攻击推诿。也许经营分析部门弄出来的数据又成了“第三套”数据，到底哪个系统的数据是最准确的呢?就连IT部门和具体的业务部门自己也说不清楚。
★理想和现实的差距。随着BI的不断完善和发展，BI的魅力大增，各部门都吵着上BI系统，认为BI系统可以解决所有决策的数据来源问题。于是企业花了很大的精力上了BI系统。现实的情况往往是，业务部门又觉得价值不明显，“无非是把手工报表电子化了”，没有想象中那么好。
企业经营分析的最终目标是为企业战略目标的实现而提供的一种强有力的决策工具。
如何构建企业经营分析体系?
从目前很多企业面临的问题中，我们都不难发现，一方面是各个部门整天忙于准备各种报表，另一方面却是管理层得不到用于有效支持战略决策的经营信息。各个部门虽然都有各种各样的报表准备，却因为没有形成基于整体战略实现和持续改进的经营分析体系。那么企业又该如何构建经营分析体系呢?
明确企业战略目标。企业经营分析的最终目标是为企业战略目标的实现而提供的一种强有力的决策工具。所以，在构建企业经营分析体系时，要首先明确企业的战略是什么、通过什么途径来实现战略、战略实施的路径和步骤等相关战略的问题。 构建有效的经营分析结构。在明确了企业的战略目标后，需要分析哪些指标、哪些数据能够反映出企业的商业逻辑，企业是否在朝着既定的战略目标前进，是否能够按计划完成战略目标，战略目标的完成进度等等问题。这就需要我们构建出一套合适的指标体系，这套体系是根据战略分解和业务结构分析提取的分析指标，反映了企业的关键成功因素或关键绩效指标，是分析结构比较稳定、能够传递清晰的管理要求，并体现商业逻辑和业务特点的指标体系。
IT系统实现经营分析。业务部门需要不断和IT部门沟通，把经营分析体系的指标体系落实在IT系统中，保证从IT系统的基础数据，能够抽象出经营分析体系的指标。IT部门要不断优化基础数据收集手段，实现数据积累，为经营分析提供数据保障。
企业经营分析体系的构建，是从总体上把握企业战略执行的进度、进行阶段性的策略调整决策，管理层需要定期审阅包含多项绩效指标的系列报表。基于企业运营特征和管理特点，搭建合理有效的经营分析结构，明确关键的绩效指标，通过标准的数据准备、报表制作、报表传递，并结合IT工具提高运作效率，为高层业绩监控与决策打造敏捷的企业神经链。
电信行业的海量数据为经营分析提供了强大的数据源，使得经营分析成为可能。
标杆分析：经营分析在电信行业的运用
随着电信市场的开放程度越来越高，一方面，电信技术的发展和创新不断生成各种新型业务，客户选择电信业务及电信企业的余地越来越大，电信企业之间对客户的争夺也越来越激烈；另一方面，近几年电信客户量高速增长，形成了庞大的、需求差异明显的客户群体。在这样的情况下，如何细分市场和客户群，将最适合的业务推销给最适合的客户，是电信行业企业经营分析的主要内容。
电信行业的海量数据为经营分析提供了强大的数据源，使得经营分析成为可能。通过分析业务支撑系统中的海量的数据，可以对市场、客户做出判断，实现精细化营销。电信行业是信息化应用程度最高的行业之一，在各类业务系统的建设过程中，积累了海量的数据，这些数据不仅是历史纪录的呈现，还蕴涵了客户的消费模式，为客户分析提供了丰富的素材。
在技术上，在电信行业的经营分析系统通常采用先进的数据分析技术：联机分析处理和数据挖掘两大类。
电信行业的经营分析体系主要由四个方面组成：即关键指标监控(KPI)、统计报表、综合分析和数据挖掘。
KPI借助表格和图形方式直观的展现使得管理者能从宏观的角度及时了解现有用户数量、业务收入以及与同期发展的情况比较，也能以微观的角度了解具体某个地区、某类业务用户的具体情况。
统计报表功能指在指定的统计周期之内，按市场部门的要求生成统计结果数据，进行汇总或分析处理，形成规定格式的报表图形，并向相关部门提供有关的业务预测与经营分析资料。
综合分析是基于OLAP的多维分析技术。综合分析内容包括客户分析、收益分析、业务量分析、新业务综合分析等一些综合性较强的分析。分析维度包括时间、地区、申请类型、用户性质、用户状态、通话类型、受理方式等。
高级数据挖掘内容包括客户价值分析、业务预测、消费层次变动分析、客户流失分析、客户细分等。
某省移动公司的BI系统，为该公司制定了适合其自身发展的经营分析方案。新的BI系统作为一个企业分析和运作的平台，包含了用户分析、业务分析、收益分析、大客户分析、营销分析、竞争分析、服务质量分析等众多功能模块。例如，KPI分析按照管理层次和时间纬度对指标进行汇总统计及分析展示，以适应各级领导的管理需求；资费预演通过定量评估新资费措施对原有客户影响带来的损益，再结合其它因素进行综合判断，确定合适的资费；利用BI，该移动公司与用户一同分析哪种资费套餐最适用，最能给用户带来实惠。用户不仅感受到了诚恳负责的服务，也满意于服务及资费种类的多样性。这样一来，用户有了对服务最大化的选择权，客户满意度也大大提高了。