细说BI(商业智能)

　　零售企业在经营过程中产生了海量的信息，这些信息蕴藏了丰富的经营视点和市场规律。怎样有效地利用这些宝贵的信息，让它们更好地为企业经营服务，成为了零售企业的一个迫切愿望和现实难点。

　　普通的零售业信息系统只能够提供普通的分析数据，不能提供立体化的、多视角的、有渗透力的数据，更不能提供具有预测性的、潜在的市场信息。而BI（Business Intelligence，商业智能）恰恰弥补了一般零售业系统在分析上的不足。本文将从三方面去阐述BI在零售业中运用的背景、概念和作用。

　　分析危机

　　管理者对数据作分析，通常都会有不同的观察角度，以期通过这些角度来获得不同的信息，比如，各个分店在某一时间段里的综合经营情况表(1)，最常见的销售分析。

　　应该说，这个表算是做得不错了，它给出了各个分店在某一时间段里的综合经营情况。但如果要通过这张表去反映某段日期经营效益的详细情况，就只能把每天的经营情况打出来拼在一起去看了。这样，老总们就会说，太累。于是产生了以时间为主线索的分析表(2)。

　　以时间为主线索的分析表虽然将日期表达清楚了，但分店的信息又不全面，老总们还不满意，于是又产生了以日期为线索的表(3)，除了稍长了一点以外，老总还挺满意，能不能以分店为线索呢？IT专家说，当然可以。好，又产生了销售分析表(4)。

　　“这下好了”，IT专家说：“我满足了老总的各种要求！”且慢，老总发现了该表的一个致命缺陷，销售分析表居然没有任何类别分析。这怎么行！于是，IT专家又搞出了分类销售表(5)。等分类销售表做出来之后，老总认为太长，希望只有大类分析，于是IT专家又设计了大类销售表、中类销售表、小类销售表等，最后老总又希望将分店和日期分别加入。不仅如此，老总还要求加入同比、环比等等。IT专家或IT集成商最终会觉得老总或管理者们要求的分析报表真是没完没了，就算是按他们的要求完成了，管理者们还是觉得不好，因为在分析的时候思维不是连续的，没有一点乐趣。

　　这就是零售业的分析危机，老总越来越爱分析，而IT部门却越来越不能胜任分析！

　　以上这个举例只是选择了不同的观察角度，在BI中我们把它们叫作“维”，即日期维、地方维、类别维，而这个维又是分级的，比如日期可分为年、月、周、日，而地方可分为公司、分店、部门和柜组，类别也可分为大类、中类、小类、细类、系列等。