據《赫芬頓郵報》報道，美國在線付費視頻商正把注意力投向盜版視頻網站的流量統計，來作為購買哪些劇目的決策支撐;美國NBA和Stats LLC公司前幾天共同宣布，將在球場中安裝體感追蹤技術，提供數據和統計信息，以便進行針對性分析與后續計劃;中國移動正積極部署通過各類業務和網絡運營數據的分析，憑借數據驅動業務流程，并培養用戶習慣……信息和數據的價值正逐漸被挖掘出來，并在商業競爭中占據著越來越重要的地位。

　　元年諾亞舟則認為，信息和數據本身的力量，必須要通過數據挖掘與數據分析技術，才能得到充分發揮;否則，單純的數字沒有太大意義，更不能作為決策支持，只是無效的信息與數據羅列。

　　商務智能(BI)：挖掘信息價值

　　當企業每日接觸的數據成長到TB級，手工和傳統的信息處理方法已經難以滿足管理者們越來越精細的需求。Marketsand Markets公司最近發布的一份報告顯示，全球大數據市場將在未來五年內迎來高達26%的年復合增長率。報告稱，推動市場快速發展的主要動力來自眾多企業對于升級業務流程、強化績效與執行效率的迫切渴望。其它關鍵性因素還包括非結構化數據總量的持續增長以及對先進預測分析功能的強烈需求。

　　那么面對著海量數據與大數據浪潮，企業應該如何運用信息化工具進行數據分析與挖掘?商務智能(BI)的應用無疑是一種解決之道。商務企業的關注重點已經從傳統商務智能解決方案轉移到預測分析領域，這是因為他們已經意識到數據分析的重要性以及對未來發展的指導潛力。

　　商務智能，這個由市場研發公司Gartner公司的分析師Howard Dresner在1996年提出的概念，描述了一系列的概念和方法，應用基于數據的分析系統輔助商業決策的制定。這種技術可以幫助企業快速收集信息，得到具有正確性、知識性、有效性的信息全局視圖，并通過數據分析和挖掘將其迅速轉化為有效信息、再轉化為商業價值，提高企業決策的效率與質量。此外它也有提高管理運營效率、了解客戶需求提供后續規劃的信息支持、發現商機增加銷售額等多重作用，正越來越受到以CIO和CFO為代表的高層管理者們的重視。

　　以電商行業為例，由于行業特性，管理者們更需求實時的、動態的銷售信息，與客戶點對點、端對端的接觸讓他們能夠通過消費信息的采集更好的理解消費者需求并進行針對性營銷。相對應的，商務智能系統在客戶關系管理方面的巨大作用則不容忽視：通過客戶細分和其他相關分析，了解消費者群體的消費習慣偏好，從而進行銷售成本最小化的推廣與營銷;通過對客戶價值的分析，找準高價值客戶和潛力客戶。

　　但是，商務智能系統本身并不懂產品、品牌，它只是將它能夠“看到”和“預測到”的東西呈現在管理者的眼前。與其他管理軟件系統一樣，這種被放到分析模型里固化的東西只是輔助，還需要人來判斷、人來決策。

　　商務智能的個性化實踐

　　企業如何打造商務智能個性化實踐，真正挖掘信息的潛力與價值?

　　首先，必須讓數據來源真實、快捷、規范。以元年諾亞舟的BI實施為例，在調研階段，就必須結合工作說明書與項目調研，確定數據范圍;然后再以此為基礎進行數據分析和主題定義等設計。數據倉庫從邏輯上分為數據源相關抽取、數據源無關加載、數據聚合和預計算等層次，確保財務、采購和費用、供應鏈及訂單管理、項目、人力資源、銷售、市場等各部分的數據真實有效，并通過數據接口和統一的平臺進行規范化。

　　其次，數據處理與分析方法要貼合自身實際。現階段很多企業都呈現多維度多業態的模式，單一維度可能已經難以滿足管理者需求，必須建立多維視角。元年諾亞舟的BI實施在數據分析與挖掘方面，整個項目被分成幾大專題分析體系，對每一項主題都有具體的指標和專題化的分析、實時業績的控制以及利潤監控的分析，令管理者在獲得決策數據支持的同時不斷進行信息與知識更新，并轉化為有質量有效率的決策和知識積累。

　　最后，呈現給管理者的必須是簡明易懂，一目了然的全局性視圖，讓管理者搞得懂、看得清。元年諾亞舟的BI實施在全景視圖和呈現層面，設置了不同場景的展現，條理清晰的財務價值數據系統架構圖可以體現不同的管理主題，令管理者快速找到自己需要的有效信息。

　　擁有大數據、應用大數據，借助商務智能，挖掘信息與數據的潛在能量和價值，將為企業管理帶來勃勃的生機與活力。