雖然在一線管理上，BI應用最多的仍然是報表部分，但報表自身的深度、廣度都得到了有效的拓展。“如今，要求對業務更全面的把握了，不像原來，都是一個個部門里面來把握。”曹旭說，應用BI后的最顯著表現就是有了呈現電廠整個生產系統打通的經營大報表。另外一個變化就是實現了實時的績效和數據分析。“我們原來都做不到的，都是各管一段。”曹旭說，如今實現了全廠的實時工控數據反映，人員考核數據直接相關聯。從操作級的員工來說，可以達到實時績效，每個小時內都能把工資、獎金計算出來。即便是中層領導，也能做到全體指標分解。公司的年度大指標，小組的工作指標，個人的績效指標，通過信息系統全部打通了。

　　不同于業務管理類的信息系統，BI系統上馬對企業信息化本身提出了更高的要求。比如業務數據。如果沒有基礎業務系統收集到足夠的數據，全面的績效管理就根本談不上。通過BI系統的上馬和完善，秦皇島電廠的績效報表也日益完善、全面。另外最大的變化是指標考核頻率的增加。BI系統的實時分析，更多是成本分析指導下的各種指標考核。如果說過去是一個月作一次，如今可能一天就有能力作一次考核，甚至一小時做一次考核。還有就是流程調控的加強。以派工單為例，工單的每一個時間點，都有監控點。比如，指標的每一分鐘都有檢查。這樣實現了閉環管理。通過計算建立的大指標，逐步實施，小指標實時反饋，進而修改、完善大指標。
　　量化考核助力自動化管理

　　秦皇島電廠的績效管理系統建設得到廣大同行的認可，先后有二十幾個兄弟單位到秦皇島電廠進行參觀學習，在各次技術監督會、節能會等相關會議和檢查中也對該系統的作用給予肯定。秦皇島電廠自身的績效管理則是從協同門戶建設完成之后起步，在生產系統完成之后，首先是推廣了一些作業績效。比如，取得工作單流程的一些績效。如今，秦皇島電廠已經完全能系統提供真實的指標量化數據。電廠生產線上的指標進行都進行了量化考核。此外，針對一些工作流程，也做了一些監控和考核。部門業務數據完成之后，整個部門也開始做一個考核體系。從2008年開始，秦皇島電廠開始做全員績效。電廠各部門之間，比如，檢修部門、運行部門、后勤部門，根據不同的體系，整合到一起。“BI就是從各個業務部門抓數據，和各個大指標，大計劃對應。一層層去分解。”曹旭表示，BI確保了績效指標從上往下做，而以前都是從下往上嘗試著做。

　　談到國內電廠BI應用情況與國外電廠的對比，曹旭有自己的觀點。他認為，從生產控制這塊，國內電廠的BI應用水平已經和國外很接近了。由于國內電廠采用的IT技術更新一些,自動化管理水平甚至有一定的優勢。但在管理層面，特別深入的指導層面，國內電廠和國外相比還有不少的差距。嚴格來說，這種差距不在信息化本身，而在于管理的精細程度和量化指標的可控性。畢竟在國內還存在這種情況，即便你把指標量化了，但下屬單位或公司并沒有執行的能力。

　　“總體而言，管機器，搞個生產線控制，大家都很能耐，都很細，也不見得比美、日差很多。但是人的管理，績效管理上還差許多。”曹旭笑道。

　　BI助力電信業精細管理

　　賽迪顧問股份有限公司企業戰略咨詢中心 王三義 賈娟

　　電信業推進BI是一帆風順還是困難重重，BI又能為電信運營商帶來些什么？

　　績效管理在電信業有什么特點，目前的瓶頸是什么？

　　2008年1～8月電信業務收入累計完成5384.5億元。中國移動、電信公司2007年構建戰略、預算、績效管理三位一體運營系統，推動戰略執行，實現通信卓越戰略新跨越。

　　在過程績效管理中，最大的問題則是績效管理與業務運營脫節，典型的原因：

　　1.缺乏體現公司戰略和經營模式的KPI體系；2.經營計劃制定過程中，對目標和策略的分解不具體、協調不足、溝通不充分；3.各部門缺乏一致的目標，缺乏連帶責任機制；4.人力資源部和財務部缺乏對業務的了解，無法參與到業務目標的制定和分析；5.各部門主管對績效管理和預算管理認識不足；6.數據基礎薄弱，缺乏信息系統的支撐，影響績效反饋的及時性和準確性；7.財務預算與業務計劃聯系不緊密，權威性不夠，預算分析與業務分析脫節；8.缺乏對經營計劃、績效管理和預算管理的日常工作進行統籌領導和協調。

　　這些問題歸結于一句話：企業的計劃預算、業務運營與績效管理相互脫節。這是一個系統性的問題。

　　BI：電信業精細化營銷的工具

　　為了將企業的績效管理戰略轉化成切實可行的計劃，需要更高效的計劃方案、更優化的資源配置、更透明的企業管理及更細化的責任分擔，企業管理者分析和決策行為從“以定性為主”向“以定量為主”轉變成為必然。

　　企業的信息化建設為從定性向定量的轉變提供了可能和基礎。特別是在電信業，信息化歷程較長，信息化水平較高，其發展歷程伴隨著信息化的發展而一步一步提升和加強。隨著電信業信息化的不斷深入，各大運營商計費、營賬、客服、網管等多種業務系統相繼建成，擁有并不斷產生大量的客戶和業務數據，科學管理和合理開發這些內部和外部信息資源，將有助于正確決策，提高企業績效管理水平，增強企業競爭力。

　　而監控企業的運行、給管理者提供深入的企業洞察力，最終達到提升企業績效目的的一種信息化手段就是將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具—商業智能(英文為Business Intelligence，簡稱BI)。BI是將企業中的內部數據與外部相關數據通過收集、分析，轉變成信息，并將信息應用于商業活動的過程。在BI這個以統一的、綜合各類數據信息的平臺上，全面的、一致的企業信息視圖有助于企業在發現機會后迅速把握機會，并將獲得的信息快速轉化為可以執行的戰略戰術。

　　眾多電信運營商已經把商業智能建設作為重要的IT投資。在國外，AT&T、西南貝爾、英國電信等多家國際知名運營商均已完成了商業智能系統的建設，利用BI擁有了高效的數據分析手段，幫助其在瞬息萬變的市場環境中準確、及時地把握稍縱即逝的商機，獲得了很大的投資回報；在國內，以經營分析系統為名的商業智能解決方案也在中國移動、中國電信等運營商中陸續展開，BI應用成為電信企業精細化營銷、評估分析套餐、降低成本的有效工具。

　　IT、業務雙向推進BI應用

　　不同于專注于業務、注重特定功能實現的事務型系統如BOSS（業務運營支撐系統），商業智能是集成型系統，是基于事務型系統之上建立的一套整體的高度精練的分析體系，它并不專注于一項具體的事務。商業智能實施成功不但需要IT技術，更需要深刻的行業及經營管理知識，需要足夠的數據敏感度和對于商業價值、商業模式的體驗，也就是說IT能力、分析能力和業務能力缺一不可。

　　商業智能與企業管理層面的緊耦合性決定了商業智能的落地不可能一蹴而就，而是一個自上而下、循序漸進的過程。所謂自上而下，就是要謀定而后動,首先對績效管理關鍵維度指標進行量化，然后引入BI來分解戰略，從企業的財務、銷售、生產、人力資源等方面來使績效管理落地。所謂循序漸進，包括兩個層面的含義：一個是深度，應用應從簡單到復雜的循序漸進；另一個是廣度，與績效管理維度的結合要從點到面地循序漸進。

　　從應用廣度的循序漸進來說，對于電信企業，計費系統的數據數量和質量都能滿足BI應用對海量規整數據的要求，因此基于計費平臺的經營分析系統是BI應用最佳切入點，可以作為其最先實施的領域，而且很多成熟的業務指導模型及相對簡單的統計分析即可對此領域產生很大的價值，這對BI應用持續進行是個重要推動力；另外事務型系統與BI較好結合的應用還包括財務分析領域的BI應用（如基于客戶群、基于地域、基于產品的多維財務分析應用）及人力資源管理領域的BI應用等。

　　總而言之，在電信運營商競爭環境更加激烈的背景下，全面而精確的績效管理將成為左右實力的關鍵，采用戰略驅動、輔助決策的集成型信息化系統將極大提升企業綜合實力，商業智能對于企業績效管理的影響將愈發明顯，并且隨著應用的深入及應用范圍的擴大，在長期而持續的過程中，商業智能將滲透到企業運營的各個層面。

　　身邊的BI在哪里

　　BI不再是高高在上的“面子工程”或者“裝飾工程”，在我們的生活中處處可以見到BI的身影。

　　對城市里的白領而言，也許沒想到找一家“小資”情調的餐館點一樣自己喜歡的菜品，這些都是商業智能的分析對象。

　　比如深受白領喜愛的一茶一坐連鎖餐館，一茶一坐每月每季都設有產品銷售前20名排行榜，只要在BI系統里點一下，每季和每月的銷售記錄就顯示出來，產品是被客人持續喜愛，還是受冷遇，產品排行榜上瞬間見分曉。如果產品銷售衰減，新品會立即上檔頂替。

　　再說其他的銷售渠道，雖然明著不打折，但一茶一坐還是有相應的讓利活動。它用儲值茶人卡來粘住客人，每消費10元則換算成一點，蓄入茶人卡。儲到100元，可以換取禮品，權當打折。營運部門定期跟蹤客人做些調查，再加工成不同的報告，放進BI系統。

　　與BI系統相呼應的是一茶一坐的簡訊平臺。茶人卡已聚集了7萬會員，所有會員的信息都儲存在簡訊平臺上。營運部門根據會員的年齡、收入、消費頻率等數據，在簡訊平臺上做出報表。每逢會員過生日，一茶一坐將提前發短消息提醒。會員生日當天來，憑著茶人卡和身份證，可以吃到一份免費套餐。

　　在比如說，醫生也是典型的BI用戶。他們的主要任務是幫助病人恢復健康。醫生的第一步工作，是確保患者得到及時的治療。很多時候，急診室里的一些患者會因為等待太久而轉身離去。為了盡量避免這種現象發生，負責為醫院和其他醫療機構提供緊急醫療服務的美國急診醫療聯盟（Emergency Medical Associates）就采用了BI，讓醫生和醫院管理員記錄患者的等待時間、就診時間以及復診時間，并以此為依據來了解急診室的效率和服務質量。

　　這一切都是BI的功勞。

　　BI進入中國市場，可謂是一波三折，自從“啤酒和尿布”的故事在中國廣泛流傳之后，數據倉庫在中國也熱鬧了一陣子，用戶曾對它抱以極大的希望，但時隔不久數據倉庫應用就進入了“冬眠期”。

　　數據倉庫是為了滿足人們在高度數據積累基礎上進行數據分析的需要而產生的，但由于目前中國在基礎數據的積累方面存在不足，導致數據倉庫技術的應用沒能推廣開來。

　　同時，在國外市場競爭非常激烈，每個企業為了自身的生存，已經想盡了辦法，很多能夠被人工發現的規律早就發現了，在這種情況下，使用數據挖掘技術來解決問題是一個很正常的想法。而國內企業，正處于傳統經濟轉向到市場經濟的浪潮中，從管理者、到實施者均尚沒有認識到“生存”的真正壓力。

　　更為重要的是，數據挖掘工具并不能直接告訴決策者應該把啤酒和尿布擺在一起賣。實際上，數據倉庫之上的數據挖掘更像一個過程，一個用戶逐步認識自己、提高自己的過程，數據倉庫與業務系統并不是平行的關系，它應該是基于所有業務系統之上的，對業務信息進行采集、分析、整理和發布等，應該是一個穩定的、帶有時間參數的數據集合。

　　這是BI市場最難解決的事情，一向習慣于拍腦袋做決策的管理者很難理解BI的真正涵義。所以，多數的企業用戶把BI做成了裝飾工程。領導想看到實時的某某數據，IT部門接到這個指令后馬上想到了商業智能。廠商的宣傳把商業智能夸成了一朵花，國際上最先進的管理理念，能把企業打造成智能化企業。一片贊美之聲下，一個轟轟烈烈的“面子工程”上馬了。幾個簡單的應用被冠以商業智能的名頭，領導初時很滿意，自己的企業和國際接軌了。漸漸地，化重金買來的軟件，只能起到一點點作用，原來的滿意似乎不那么是滋味兒了。

　　雖然BI的局部應用逐漸增多，越來越多的企業嘗到了BI的甜頭。但對“平民化”的正確理解是商業智能能否最終真正實現“平民化”的重要因素之一。無論對國際廠商還是國內廠商，急功近利將會使資源大量流失，真正適合于本土的模型和解決方案才是企業之所需，而對于中國這個擁有6000萬中小企業的大國來講，商業智能的“平民化”是必然的選擇。（飄搖）