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　　商业智能（Business Intelligence）应用是继ERP之后，在企业管理软件领域又一重要应用。体现商业智能应用价值的经典案例是沃尔玛啤酒与尿片的案例。这是商业智能中的一项关键技术：数据挖掘（Data Mining）技术应用的价值体现。而事实上，商业智能应用还包括多项技术，包括数据仓库（DW）、多维分析（OLAP）、决策信息系统（EIS），这些技术的应用在不同的领域发挥着不同的作用。

　　商业智能走进中国也已有十来年的时间，根据调查数据显示，中国的BI市场主要集中在电信、金融、税务、保险、政府等高端市场，对于企业来说，也仅仅少数规模较大的企业用到了BI，那么，是不是中小企业就根本不需要BI呢？答案当然是否定的！

　　从MIS到ERPII的这二十多年来，中国已经有大量的中小企业已经使用了ERP，并且经过数年的积累，已经有了一定量的历史数据。但是因为企业管理水平的限制，ERP数据的质量普遍不高，对于企业决策者来说，当需要对这些数据进行利用、分析的时候，大多数企业采取的方法是：1、利用ERP中现成的报表；2、将ERP中的数据导出到EXCEL中再进行手工整合；3、根据自身需要进行报表的二次开发。所以，许多企业会制作出大量复杂的电子表格——所谓的中国式报表来解决问题。

　　其实，不是中小企业不需要BI，而是他们不知道BI，所以，大量的对数据的分析需求，转变成了中国式报表的应用。下面，我们来对比一下，利用商业智能技术中的多维分析技术做出的报表与传统的电子表格的区别：

　　传统的电子表格式报表，随着决策者需求的变化，报表的数量越来越多，公式越来越复杂。曾经见过一个企业给到老总看的企业经营报表，综合了财务、销售、预算等多方面的数据，一张最终的表格经过数个表格逐步生成，上千个单元格、数百个公式。这样的报表，容易出错不说，而且，这些复杂的报表也越来越依赖于报表制作人员。而最要命的是，当决策者从这个报表中发现经营的问题时，还必须从另外的报表中找出原因。因为实务中取得这些信息的困难较大，让许多决策者最终止步于结果，最终还是凭着经验来决策。

　　我们再来看多维分析式报表。一个多维分析模型就等于数十张电子表格式报表。我们来看常见的销售分析报表：销售年报/季报/月报/周报/日报、产品销售统计、区域销售统计、业务员销售统计、产品区域交叉销售统计、销售排行榜、销售退货统计等等，这些需要许多报表来完成的，在多维分析中，仅仅用一个模型即可全部实现，而且，它的实现是可以任意拖拽与钻取，仅通过鼠标即可完成，这样，它就符合人的决策思维习惯——想要什么，就能得到什么。这时，决策者不但知道发生了什么（Know what），还可以知道为什么会发生（Know why）。在数字的支持下，再进行科学的决策。

　　从以上的对比中可以看出，商业智能技术的优越性是显而易见的。中小企业利用商业智能技术不需要讲究炫丽的概念，只要能切实地解决许多问题就可以了。那我们再来看一看，中小企业经常碰到的哪些决策问题，可以利用BI来轻松实现呢？

　　销售分析：1、销售利润走势是怎么样的？2、部门、产品、区域、客户、业务员谁的利润贡献最大？3、为什么出现销售利润的变化？4、如何找到最佳的产品、区域组合？5、应收账款的情况如何？

　　资金分析：1、有多少货币资金？2、有多少应收账款？3、有多少库存资金占用？4、有多少应付账款？5、未来的资金情况？

　　库存优化：1、库存的结构是怎么样的？2、有多少呆滞物料？3、库存合不合理？

　　MRP优化：1、如何优化采购提前期？2、如何优化安全库存？

　　客户流失：1、哪些客户的销售持续下降？2、哪些客户连续几个月没有订单？3、这些客户是不是公司的核心客户？

　　预算分析：1、如何在现有的财务软件基本上实现预算管理？2、可以灵活定义责任中心？3、及时跟踪预算与实际发生情况？

　　模拟决策：1、如果销售利润增长10%，会导致净资产收益率有什么变化？2、如果想净资产收益率增长5%，利润率要发生什么样的变化？3、如果固定资产发生变化，会导致净资产收益率什么样的变化？