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武鋼BI應用案例 讓數據超越報表
價值
武漢鋼鐵的BI系統建設由2005年的效果不夠理想，到2009年的重新試點建設成功，給了整個領導層很大的信心。“我們計劃在2011年在整個集團開始推行。主要將會應用在生產技術、銷售、質量控制等三個大的方面。不能僅僅是停留在數據報表，要對數據進行挖掘和分析，發揮其應有的功能。”張漢欣說。
比如在質量控制方面，武漢鋼鐵之前就沒有什么好的辦法控制。只有等發生了質量事件，才去反查原來的一些工藝參數和工藝紀律，找出發生質量事故的原因。但是這樣的方法對于已經產生的損失于事無補，甚至耽誤交貨時間。而運用BI之后，就可以對實時的數據進行預測分析。比如說，在煉爐的過程中，每一爐鋼的溫度都會實時地反映到系統里。系統會判斷這一爐鋼的溫度是過低還是過高，這樣的信息就會傳遞到下一個流程，并且系統會告知這爐鋼溫度偏低或者偏高會產生什么樣的結果、之后的流程應該如何應對，并采取相應補救措施。如果實在不行，就可以提前進行補料，不至于生產完成之后，要交貨了才發現產品不合格。“這樣就保證了從煉鋼到成材到成品的鋼的質量，對生產具有穩定的保障。而這也才能夠從真正意義上體現BI的價值，而非一張張報表。” 張漢欣談道。
對于相同的數據，不同的人有著不同的分析，因此，對于商業智能不同的人就有不同的看法。“商業智能其實是每個公司的理念，和對業務的理解，它的價值和難點就是要從海量的數據中體現分析的精密程度。”老百姓大藥房信息總監吳勇說道。
BI的真正價值在于把本企業的經驗甚至行業經驗轉化成為一種即時規范應用于企業內部，形成一套成熟的業務應用模型，提升決策水平、減少決策時間。
詢問企業CIO：
是否對BI系統有了數據挖掘的應用?
詢問企業IT人員：
是否能夠針對業務要求做靈活的調整?
挑戰
在庫存預測方面，一些好的軟件會帶有不同類型的銷售預測模型，這幾種銷售模型用于應對趨勢性以及突發性的銷售。銷售預測雖然有一定的規律性，但是會受很多方面的影響比如說天氣或促銷活動，以及銷售人員對不同藥品的推薦習慣，所以通過任何一個模型都很難得出一個準確的結果。“這對于我們庫存的分析是一個挑戰。我們就依靠基礎庫存的設定，以及波動比例的設定，來維持基本不缺貨的狀態。”吳勇說道。
而系統的另外一個大挑戰就是不能夠靈活地滿足各種個性化的需求，必須要從原始數據來入手。比如說，有的領導希望看到店里購買一種藥品的顧客占到顧客總人數的比例是多少。此前，老百姓大藥房沒有做出這樣一個中間報表出來，要從系統里面重新來做。企業一天有幾十萬張POS單據，這樣來算的話，系統服務器代價會非常大。每個領導關注的數據點是不一樣的，而系統不可能靈活地支持得到。解決辦法的方向應該是換一個維度去收集數據。
而在武漢鋼鐵張漢欣看來，技術的問題都不是問題，真正的挑戰還是來源于業務部門。由于系統的邏輯是靠人員來設定的，大家沒有BI應用的概念，就導致誰都不知道什么數據重要什么數據不重要。所以還是得用BI，用了之后思路就清晰了。但是現在業務部門的人員對BI的認識卻不夠，沒有一種依賴BI解決問題的習慣。對于國內鋼鐵行業來說，這是一個共性問題。
而京港地鐵黃穎俊對此也深有體會， “IT人員如何引導用戶來使用BI才是問題，因為BI最終是要展示出來的。IT人員需要用業務的語言跟業務人員溝通。”他說道，“我們現在已經通過一些BI系統在做報表工作，但是財務人員對這個就不放心，認為沒有之前手工做得漂亮，擔心領導不滿意。”
“我們的目標就是低成本、高效率，比如一些流程，我們希望是一周或者兩周的時間就可以快速搭建，因為要想見效的話一定要快速搭建。但是業務人員需求各異，報表呈現形式多樣，需要強有力的BI來支撐。這樣一來投資就會很大，企業一下子花這么多的錢在BI上是否值得?這些都成為BI 在企業深入應用的阻力。”
詢問企業CIO：
是否運用BI提高了決策水平?
詢問企業信息主管：
BI實施困難大、周期長，這樣做是否值得?
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