而實際上，許多BI項目一開始就沒有打好基礎：只考慮決定購買哪個軟件包。這種做法并不好。部署BI的主要目的不是安裝BI軟件，而是幫助業務人員做出更明智的決策，從而提高盈利能力。
A 規避影響決策的五大陷阱
僅僅對BI信息略知一二也許非但沒有幫助，反而更加危險。以下是為了做出更明智的BI決策，企業需要避免的五個容易被忽視的陷阱。
如果你曾在任何一家倉儲式零售商店買過東西, 你可能有過盡興而來、敗興而歸的體驗，這是由于直到最后一刻才了解庫存信息。店員告訴你：“電腦顯示，你要的商品我們庫存里有�！边^了一會兒又說：“但我根本找不到在哪里。而庫存有貨，系統就不允許我們向廠商多進貨，所以無法滿足你的需求�！�
作為顧客，于是你直奔最近的另一家商店。
換成企業就是這種情況：顧客打來電話要訂購價值12000美元的商品。服務代表查看了商業智能系統后，發現訂購額超過了授權該客戶的信貸限額：10000美元。于是服務代表拒絕了訂購，這家公司也隨之失去了一名老客戶——對方會直奔最近的競爭者。
問題出在哪兒？照道理，把更準確、更及時的信息交給一線員工可以更迅速地做出更明智的商業決策。專家們認為，但結果表明，僅僅對信息略知一二往往非但沒有幫助，反而更加危險。
在某些情況下，員工獲得了對數據的訪問權，卻沒有獲得如何用它做出明智的商業決策方面的任何有用的信息。在其他情況下，雖然數據分發了，但決策權卻沒有一同下放，這往往使一線員工完全淪為帶來壞消息的人。公司企業一直在迅速接受BI這個重要工具，用于做出越來越多的日常商業決策。以下是你要避免的五個容易被忽視的陷阱。
一、數據在轉換過程中丟失
整個企業在定義商業事件方面缺乏一套標準是導致BI項目失敗的首要根源。硬盤制造廠商邁拓公司的CIO Scott Hicar說，如果沒有通用語言，難免會出現混亂情況。自1998年以來，該公司一直在運行企業數據倉庫。
庫存就是一個典型例子。如果倉庫經理把臨時和淘汰的設備也算在里面，而銷售部門卻沒有，就絕對不可能做到庫存數據的正確性。
財務信息是另一個例子。在總部設在美國加州米爾皮塔斯的邁拓公司，財務部門負責財務數據，但實際上處理大部分財務信息的卻是供應鏈小組。這樣一來，跨職能部門之間的溝通及同意使用通用語言就至關重要。Hicar說，這是個日常性的過程，需要保持謹慎，因為業務在不斷發展和變化�！拔覀儾荒苷f，好了，到這一步就可以了�！�
美國堪薩斯城藍十字和藍盾公司負責信息訪問的副總裁Darren Taylor說，確保數據一致性的最佳方法之一就是，組建一支BI隊伍，成員由IT部門的技術專家和諸多部門的業務人員組成。在過去的一年半時間內，藍十字和藍盾公司把來自病人、理賠和會員這三個系統的數據并入到一個集成的數據倉庫里面。這樣用戶就可以全面了解有關某個病人或者某項理賠的所有數據。
他說：“以前，我們技術部門的12 名IT人員負責構建數據倉庫，另外業務部門的20名業務分析人員負責提取數據�，F在，我們設立了由31人組成的一個部門，IT部門和業務部門之間產生了協同作用。專門為BI組建一個組織或者部門至關重要�！�
二、游離的一線員工
總部設在美國芝加哥專門從事BI實施的服務公司奈茨布里奇解決方案有限公司的負責人Lisa Owider說，許多軟件開發商在推銷各自的BI和分析工具時，宣稱界面直觀、用戶友好而且易于使用，從而給人這樣一種錯覺：BI用不著學習。
Owider說，在許多情況下，BI 軟件本身也許確實不難上手，但用戶并不知道如何用它來改變及改進開展業務的方式。她說：“我們一再看到的現象是，許多公司下放了訪問數據的權限，卻不告訴用戶如何授權他們使用數據�！�
一個例子就是一家國際零售連鎖店，其店鋪經理每個月都會收到損益表。Owider正在培訓這些經理如何深入挖掘數據，以解決損益表上出現的問題。譬如，如果某個月的勞動力成本特別高，店鋪經理就可以訪問數據，了解哪些員工在工作及何時工作、工作了幾個小時、加班時間多久、誰請了病假，甚至天氣狀況如何。所有這信息都在系統當中。她說，現在需要的就是培訓用戶如何找到它、進行比較、發現模式及進行變化。
Owider說，第一次部署BI時，關鍵在于讓高層主管能夠做出更明智的長期的商業決策。如今，關鍵在于授權一線員工，讓他們根據每天發生的事情做出決策和變化。
三、淹沒在數據當中
讓用戶可以訪問許多數據，卻不制訂具體的BI目標，這通常會導致在沒有上下文的信息中找不著北，從而浪費了時間和金錢。聯合太平洋公司的CIO Jim Bell說，理想情況下，你應事先知道BI的價值方案。
譬如說，這家總部設在美國奧馬哈的運輸公司經常跟蹤及收集移動電話數據，包括運輸公司的服務方案和價格方面的信息。它有兩個目標：一是，從整體上降低移動電話的費用; 二是，讓所有員工變成“智能買家”。Bell如是說。
在轉向BI 之前，聯合太平洋公司讓員工自行負責購買移動電話，要求他們預測需要通多少分鐘的電話、是否需要漫游和全國性服務，以及出差的頻繁程度。Bell強調：“對于所有這些問題，企業用戶通常不知道答案�！苯Y果，員工購買了許多昂貴的設備和服務。
如今，聯合太平洋公司仍讓員工和部門自行選擇移動電話，不過為他們提供了詳細的信息，并且下令利用這些信息降低費用，這樣他們就可以一門心思地節省費用，不會把時間浪費在跟蹤眾多的移動電話方案上。
Bell說，公司現在希望在打印費用和車輛購買方面也實現同樣的BI目標。BI系統可以跟蹤不同打印機、汽車和卡車方面的費用和使用信息。員工們根據這些信息及各自的需求，做出購買決定。
Bell說：“我們使用BI 后，才真正知道我們公司能夠從不同資產獲得什么價值。說到底，最昂貴的資產是人。如果人們能積極降低其他不大智能的資產的成本，就有助于保住他們的工作。這就是BI的價值方案�！�
四、被繁瑣的程序所困
美國弗吉尼亞州諾�？耸械腎T主管Hap Cluff說：“商業智能與技術沒有多大關系，主要跟是否了解業務流程有關�！盋luff在他負責的隊伍開發基于Web的BI系統時，明白了這個道理。這個系統能夠讓原先復雜而費時的申領城市建筑許可證的過程實現自動化。來自各部門參與評審過程的用戶可通過電子方式訪問所有申請資料。新系統把決策過程時間從19天縮短到了3天。
進展一切順利，直到市政會要求：市政當局頒發許可證之前，設計評審委員會要審閱所有的建筑方案。此后，IT隊伍就注意到，申領許可證的決策過程所需的時間又開始慢慢延長了。Cluff隨后明白，新的設計評審委員會每周只碰面一次，辦事員要驅車前往市中心，把方案送到委員會碰面的辦公室，從而導致決策過程延長了幾天。于是，Cluff 和他的隊伍拍下建筑方案的數碼相片，放到自動化BI系統里面，又把許可證申領時間縮短到了3天。
這個例子充分說明了IDC公司的分析師Henry Morris向CIO們一再強調的一點：“光有信息并不代表自動化。自動化是指工作流程或者一定數量的步驟�！盉I技術必須與業務流程密切配合，而業務流程要加以分析，還往往要加以改變。
五、人事紛爭
更廣泛地分發數據會產生民主化效應，這勢必會打破原有的勢力均衡，在等級制度非常明顯的組織內更是如此�！斑@可以提高透明度，但這會讓一些人感到不舒服。如果給人提供更多信息，他們勢必會提出更多的問題，”Stephen Zander說，他是舊金山麥卡遜醫療服務公司負責企業商業智能服務的副總裁。
但克服內部的地盤之爭會帶來豐厚回報。Zander說：“如果坐在你面前的客戶希望與你做一筆500萬美元的交易，你可能會發現，這位客戶已經欠麥卡遜公司2000萬美元，而且欠了120天。另一方面，如果你把一個大客戶介紹給某部門，交易額似乎也不是非常大。但你也許會發現，其實該客戶與麥卡遜做過好多筆交易。這樣情況就完全變了�！丙溈ㄟd匯集及分發的數據包括跨多個產品類別銷售方面的信息以及客戶和供應商關系方面的數據。
Zander說：“目標就是利用BI可以做到這一點：即人們在明白了自己的選擇對別人會有什么影響后，可以做出更合理的選擇。通常來說，他們做出的決策會對麥卡遜的其余人員產生影響，所以他們掌握的信息越多，麥卡遜做出的決策就越明智�！�
B GIS為BI開辟新道路
地理信息系統正在把商業智能應用帶到一個全新的層面。
多年來，許多公司使用地理信息系統，幫助他們確定郵件寄往哪個郵區、選擇哪些地址用于開設新店以及如何規劃送貨路線等。支持這幾種分析功能的地理信息系統(GIS)和工具隨處可得，而且比較成熟。
不過如今，一些用戶正在把GIS與主流的事務處理應用軟件和數據庫集成起來、把復雜的位置數據添加到商業智能分析工具中加以利用，甚至還會利用非結構化空間信息庫。一些公司發現，結合BI和GIS，有望更加充分地利用各種地理信息。
本文下面就介紹四家公司是如何充分運用BI/GIS的。
辦公用品零售商Staples公司的選址
Staples在考慮了多達5000個店址后，計劃在今年新開設95 家商店。但這中間若有差錯，就會損失慘重，如果關閉一家商店會讓這家總部設在美國馬薩諸塞州弗雷明漢的公司損失50萬至100萬美元。
不過這家辦公用品零售商使用位于馬薩諸塞州安多弗的Tactician公司的GIS工具以及位于北卡羅萊納州凱里的SAS Institute公司的分析工具，來幫助其選擇店址。選址過程的開始階段是建立一個場地模型，預測每個郵區的每周銷售額或者潛在銷售額。Staples的銷售預測主管Alan Gordon說，預測之后進行多項活動，如選擇店址、編制預算、安排員工以及制訂營銷計劃(如直接郵寄營銷活動等)。如今，該公司有六個部門在使用GIS工具。
場地模型考慮了影響店址選擇的大約30個因素，其中包括明顯的因素，如有無競爭對手、當地人口的統計數據。Gordon說：“我們的這個模型也考慮到了別人還不了解的因素�！彼f，Staples使用SAS軟件，糾正及改進了向第三方購買的人口統計數據，因而加強了選址能力。
Gordon說：“我們在這個領域工作時間越長，發現及解決問題的能力就越強。我們明確把這作為一項競爭優勢�！彼f，譬如，有了錄有在不同位置之間開車所需時間的商業數據庫，用戶就可以根據公路類型改變車速。但數據庫并沒有考慮到當地實際的交通流量密度。于是Staples編寫了考慮到當地實際情況的軟件，這樣它就知道從一個郵區開到另一個郵區確切需要多久。
GIS和BI工具廠商正在互相合作，集成對方的產品，所以用戶用不著進行集成。但Tactician和SAS的工具還沒有集成起來，Staples只好通過FTP在兩家公司的工具之間來回傳送文件。但Gordon說，Staples正在構建自己的接口，以便SAS和Tactician工具都能訪問通用的DB2或者Oracle表格。
《亞利桑那共和報》確保廣告有的放矢
選址工具可以用來確定潛在店址的位置、調查周圍的競爭對手、分析當地人口的統計數據、評估新址周圍的市場潛力，并且對行車時間進行分析。而《亞利桑那共和報》則使用GIS和BI，幫助廣告客戶鎖定距離自家商店一定范圍內的客戶。
這家位于菲尼克斯的報刊把加插廣告增刊做成了一門藝術。譬如它可以確保：投往任何某個郵區、街道或者廣告客戶的商店附近地區的報紙里面加插了某個廣告客戶的廣告�；蛘邚V告商可以指定，加插廣告只投往離它的五家商店最近的500個訂戶�；蛘呖梢砸髨蠹堗]寄到商店附近某些不是訂戶的人。
這家報刊的首席分析師Karen Parrilla說，譬如說，銷售游泳池用品的商家可以要求廣告只投往其商店附近的家里有游泳池的住戶。她說：“或者我們可以說，這是一家高端游泳池維護公司，所以我們只針對家庭收入在17.5萬美元以上的游泳池主人。這辦法非常有效。以前，基本上只能做到投往某個郵區�！�
這家報刊使用加州雷德茲茲的環境系統研究公司的ArcGIS工具，裝載、管理及查詢空間數據庫。它還使用該公司的產品，用于把地理信息作為一項Web服務提供給最終用戶。
名為Market Focused Ⅱ的一個關鍵應用軟件導入來自廣告發行系統的訂戶信息后，確定每天新的投放路線，然后在地圖上加以標示。譬如說，銷售代表可以使用地圖，向一家食品雜貨連鎖店建議，最好把加插廣告投給哪些人。結果會以電子方式返回發行系統以及廣告訂單錄入系統。
Parrilla提醒，這種分析需要繁重的計算工作。Market Focused起先運行在臺式機上，結果復雜的查詢可能需要八個小時以上——譬如說，分析85家商店每家商店三英里方圓以內的路線。她說，現在該系統放在一臺服務器上，可通過Web界面進行訪問，用戶進行同樣的查詢只需要35分鐘。
Hensley 送的不僅僅是啤酒
Hensley這家總部設在菲尼克斯的啤酒經銷商在提高位置精度的BI方面大獲成功，以至計劃把相關信息連同啤酒一起送給客戶。
Hensley使用位于紐約州霍斯黑茲的Salient公司的Margin Minder工具，對照各種不確定的影響因素(如店內標志、告示牌、貨架空間利用率及特惠促銷等)分析銷售和利潤率，已有一些年頭了。這些分析包括競爭對手方面的數據以及供應鏈數據，譬如庫存數量和運送費用等。
最近，Hensley又安裝了Salient公司的一個新產品：Geo Minder，它將被用來解答諸多問題，譬如：該地區有多少客戶？該地區的送貨費用和利潤率多少？棒球場附近有哪些客戶？比賽當天的銷售額如何？該地區的價格與競爭對手的價格相比如何？等等。
選址工具可以用來定位一個潛在的商店位置，分析周邊的競爭情況、人口分布情況及潛在的市場價值。
Hensley的銷售副總裁Mark Miller說，公司將與客戶共享從系統獲得的寶貴信息，還可以為商店在進什么貨、如何定價以擊敗本地競爭對手等方面提供建議。Miller說：“我們可以對一家便利店說：‘你賣的啤酒平均每箱盈利2美元，而五英里方圓內其他商家的平均盈利為1.80美元。但他們的銷售量卻高出20%，因而實際盈利更多。所以你沒有足夠的競爭力吸引客戶來你商店�！�
Hensley的商品類別分析師Karla Dooley說：“如果我們能為客戶提供更準確的信息幫助他們，那樣我們將領先一步�！�
石油公司的數據構建
多年來，一家躋身《財富》100強的某石油公司一直在使用BI和GIS對結構化數據進行常規分析。這家公司不愿透露姓名的一名經理說：“比較困難的是，如何分析放在服務器上、由工作小組使用的非結構化數據里面的信息，譬如Word文檔、電子報表、PDF文檔等工作成果�！�
他估計，他們公司的這類信息多達150TB，而其數量還在迅速增長。他說，實際上，非結構化數據要多于常規的結構化數據。
該公司使用MetaCarta公司的GeoTagger GIS工具分析非結構化數據。GeoTagger能夠搜尋文檔、確認與特定位置有關的名稱，并用標準的地理參照系統如經度和緯度加以標記。然后，這家石油公司就可以制作出油田地圖，列出油井以及與每座油井相關的文檔，即便一段時間后，不同系統對油井的命名及描述并不一致。
這位經理說:“我們可以跨多個數據資料庫進行搜索，可以是我們的研發實驗室編寫的技術備忘錄、外部數據庫或者Web內容。由于能同時搜索所有這些內容，你就可以獲得來自全世界的地理信息，然后過濾出你所感興趣的特定方面�！�
這家石油公司還發現，GeoTagger可以幫他們把自己的數據同其收購的另外一家公司的數據結合起來。那位經理說：“GeoTagger可以獨立搜索每家公司的信息，不管該信息采用什么結構，然后加以利用，好像它們采用統一框架一樣。那樣，你就不必對標準的東西進行改變，可以保留非結構化數據的原狀�！�
BI/GIS系統的未來
MetaCarta的營銷副總裁Claudine Bianchi說，每個公司都會找到寶藏，只要他們把數據挖掘功能運用于占企業數據總量80%的非結構化數據，而大部分非結構數據含有地理信息。
Bianchi說，更微妙、也許更重要的是，BI/GIS系統最終會得到完善及擴展，從而可以理解通常不認為是地理信息的數據，譬如設備管理系統中電氣插座的位置。
她說，“連人類基因組也可以分析。每個基因與位置有關，所以你可以根據基因組里面的每個基因建立數據模塊�！�
同時，位于馬薩諸塞州弗雷明漢的研究公司IDC的顧問David Sonnen進行了比較現實的預測。他說：“數據質量將是這個行業的致命弱點，特別是因為我們開始看到空間數據與其他數據集成起來�！�
正確匹配來自不同來源的位置數據是很棘手的事。譬如，街道和建筑數據來自外部系統，而客戶地址來自內部系統。Sonnen說，更糟糕的是，要查出錯誤可能極其困難，更不用說糾正錯誤了。
Staples的Gordon似乎早已知道這一點。他提醒：“GIS技術的功能有限，地圖的可信程度也有限�！�
C 駕馭商業智能
統一采用一套優秀的BI報告工具可以讓企業中現有的許多混亂局面變得有條不紊。
許多公司急于想確保，利用商業智能工具收集而來的數據可以交給真正需要的人。雖然高級用戶通常會得到這一好處，但真正的價值在于，把BI數據分發給一線員工用于業務決策，并提供給主管人員用于對經營方向進行戰略調整。
然而，許多公司發現，要成功獲得“統一版本的數據”，以便將BI數據用于可能影響日常工作的決策，那就必須首先消除多個重復的BI工具，改而采用一套標準工具。
譬如說，美國德爾蒙特食品公司五年前就曾對許多BI和分析工具進行評估，以確定該公司的強項和弱項，并且想方設法實施企業BI。德爾蒙特食品公司負責業務系統和決策支持的主管Andy Wojewodka說，這家總部設在舊金山的公司發現，當時在使用六個不同的查詢和報告工具。他說：“那時的情況差不多就是這樣，不管需要哪種處理交易系統的軟件包，都會給它附加一個報告工具。人們紛紛開發各自的報告工具。相互之間毫無一致性可言，結果我們面臨多個版本的數據�！�
2004年底，德爾蒙特食品公司決定統一使用Cognos公司的Cognos企業商業智能工具，用于業務和生產報告及數據分析。今年5月，該公司為銷售、營銷和財務部門的用戶部署了第一個階段的Cognos，這個項目旨在能夠對行業消費進行分析。Wojewodka說，年底前，該公司會有600個用戶使用這套系統。
德爾蒙特公司構建了單一的Oracle企業數據倉庫，其信息可以支持整個公司范圍內的BI查詢。此外，公司還為數據倉庫添加了Cognos分析工具，為主管人員提供互動的儀表板。
Wojewodka說：“企業主可以使用儀表板，這樣他們就可以評估本公司的發展趨勢，然后迅速了解可以解決問題的相關信息，以便能夠采取相應措施�！�
提煉數據含義
與其他許多公司一樣，美國Cross Country醫療公司也需要為BI統一標準，以便提高可見性、解釋由不同后端事務系統生成的數據。這家總部設在佛羅里達州博卡拉頓的醫療設備公司的CIO Kip Vann說，在今年早些時候他們開始統一采用Business Objects公司的XI平臺前，Cross Country使用Cognos、微軟及其他廠商的工具在相互獨立的環境里進行查詢。
他說：“當時每個請求都需要人去干預電子表格。我們無法全面地了解客戶�！�
“雖然Cross Country至今還沒有完成對標準化工作的投資回報的預測工作，”Vann說，“但該公司IT部門接到的支持請求有60%是要求提供報告信息�！彼终f，公司要求支持人員統一使用XI，這個軟件現在已經收回了成本。
在密西西比州從事旅游和賭場生意的Pearl River Resort公司使用基于Unix的BI系統跟蹤老虎機的使用情況，并使用IBM AS/400系統跟蹤客人的其他**習慣。不同的數據庫分別跟蹤客人在其水上公園、酒店和餐館的購買行為。
在改用總部設在美國北卡羅萊納州凱里的SAS Institute公司的BI系統之前，該公司使用AS/400查詢工具或者與源表連接的Access數據庫，生成有關客人行為的報告，Jason York說，他是這家公司負責數據庫營銷和特殊項目的主管。
York說：“作為一家**公司，要獲得客人的信息很費事，而且對不同業務系統的技術要有深入了解。獲取信息會給系統性能帶來問題。每個人尋找的是各自領域內的特有信息，因而越來越多的問題就會開始出現�！倍终f，自從采用SAS工具后，Pearl River Resort把答復有關客人行為的簡單查詢所需的時間從幾周減少到了一天。
平滑遷移
IDC的分析師Dan Vessett說，維護多個BI工具費用高、難度大，這是促使大多數組織統一工具標準的主要原因。他又說，不過企業要認識到，統一標準面臨的最大障礙是，最終用戶不愿放棄已經用習慣了的工具。
Vessett說：“避開這個障礙的一個辦法就是，確保新界面與最終用戶在原有應用軟件中看到的界面一模一樣，或者盡可能相似�！�
不過對已經成功改用單一工具的那些公司而言，好處非常明顯。譬如說，La Petite Academy這家總部設在芝加哥的公司辦有650家幼兒園，它用Information Builders公司的企業BI系統取代了AS/400、SQL和Access數據庫所含有的報告工具后，人工成本降低了10%到20%。
La Petite的高級商業智能分析師Chuck Mason說，公司使用WebFocus之前，IT人員不得不監控多個報告，因為公司要從每個地方導入財務和工作現場數據。
“那樣，出現問題后，我們的工作人員就很難進行協調。我們的解決辦法就是，提供簡單的日常報告，它會監控及提供來自我們各所幼兒園的每晚導入的最新數據。這樣，我們的人員只要監控及使用一個報告，就可以調查任何未解決的數據問題，而不是跟蹤出現在幾臺機器和幾個報告上的問題�！�
對許多公司而言，減少從后端系統提取數據所用的工具數量是向BI這種關鍵應用邁出的關鍵一步。雖然它們在這個過程中會遇到用戶的阻力，但堅持下來的公司發現降低成本和復雜度所帶來的好處值得為之努力。
鏈接：合并BI工具的七個要點
1.為丟棄現有工具擺出充足的理由。
2.在用戶之間和IT部門之間建立信任關系。
3.根據具體的標準來選擇工具。
4.制訂購置流程，要求在購買新的BI許可證之前，獲得BI評測中心的批準。
5.在內部形成用戶群體，幫助促進標準工具的使用。
6.如果用戶拒絕合作，引入BI使用政策。
7.一再向業務部門證明，標準工具可以滿足其需求。
D BI備份刻不容緩
BI數據的備份從原理方面來說很簡單。比較困難的是制訂一致的計劃，從而保護與關鍵商業決策相關的信息。
對于為保護BI數據而操心的主管人員來說有一則好消息：備份實用程序已捆綁到大多數BI產品當中，使用這些功能很少需要求助于廠商或者顧問。不過也有一些不太好的消息：BI備份不會自動進行。相反，企業工作人員必須把精力投入到收集及保留重要數據的決策上，因為這些決策會對備份策略產生重大影響。
據Gartner公司的分析師Donald Feinberg聲稱，雖然已啟動BI項目的大多數公司至少在一定程度上進行了備份，但大公司在BI備份方面的工作做得不多，原因是它們的數據倉庫太大了。譬如說，沃爾瑪百貨商店據說幾乎不備份任何BI數據，因為它的數據倉庫實在太大了，所含數據以TB計數。
位于弗吉尼亞州費爾法克斯的Long
這家報刊使用加州雷德茲茲的環境系統研究公司的ArcGIS工具，裝載、管理及查詢空間數據庫。它還使用該公司的產品，用于把地理信息作為一項Web服務提供給最終用戶。
名為Market Focused Ⅱ的一個關鍵應用軟件導入來自廣告發行系統的訂戶信息后，確定每天新的投放路線，然后在地圖上加以標示。譬如說，銷售代表可以使用地圖，向一家食品雜貨連鎖店建議，最好把加插廣告投給哪些人。結果會以電子方式返回發行系統以及廣告訂單錄入系統。
Parrilla提醒，這種分析需要繁重的計算工作。Market Focused起先運行在臺式機上，結果復雜的查詢可能需要八個小時以上——譬如說，分析85家商店每家商店三英里方圓以內的路線。她說，現在該系統放在一臺服務器上，可通過Web界面進行訪問，用戶進行同樣的查詢只需要35分鐘。
Hensley 送的不僅僅是啤酒
Hensley這家總部設在菲尼克斯的啤酒經銷商在提高位置精度的BI方面大獲成功，以至計劃把相關信息連同啤酒一起送給客戶。
Hensley使用位于紐約州霍斯黑茲的Salient公司的Margin Minder工具，對照各種不確定的影響因素(如店內標志、告示牌、貨架空間利用率及特惠促銷等)分析銷售和利潤率，已有一些年頭了。這些分析包括競爭對手方面的數據以及供應鏈數據，譬如庫存數量和運送費用等。
最近，Hensley又安裝了Salient公司的一個新產品：Geo Minder，它將被用來解答諸多問題，譬如：該地區有多少客戶？該地區的送貨費用和利潤率多少？棒球場附近有哪些客戶？比賽當天的銷售額如何？該地區的價格與競爭對手的價格相比如何？等等。
選址工具可以用來定位一個潛在的商店位置，分析周邊的競爭情況、人口分布情況及潛在的市場價值。
Hensley的銷售副總裁Mark Miller說，公司將與客戶共享從系統獲得的寶貴信息，還可以為商店在進什么貨、如何定價以擊敗本地競爭對手等方面提供建議。Miller說：“我們可以對一家便利店說：‘你賣的啤酒平均每箱盈利2美元，而五英里方圓內其他商家的平均盈利為1.80美元。但他們的銷售量卻高出20%，因而實際盈利更多。所以你沒有足夠的競爭力吸引客戶來你商店�！�
Hensley的商品類別分析師Karla Dooley說：“如果我們能為客戶提供更準確的信息幫助他們，那樣我們將領先一步�！�
石油公司的數據構建
多年來，一家躋身《財富》100強的某石油公司一直在使用BI和GIS對結構化數據進行常規分析。這家公司不愿透露姓名的一名經理說：“比較困難的是，如何分析放在服務器上、由工作小組使用的非結構化數據里面的信息，譬如Word文檔、電子報表、PDF文檔等工作成果�！�
他估計，他們公司的這類信息多達150TB，而其數量還在迅速增長。他說，實際上，非結構化數據要多于常規的結構化數據。
該公司使用MetaCarta公司的GeoTagger GIS工具分析非結構化數據。GeoTagger能夠搜尋文檔、確認與特定位置有關的名稱，并用標準的地理參照系統如經度和緯度加以標記。然后，這家石油公司就可以制作出油田地圖，列出油井以及與每座油井相關的文檔，即便一段時間后，不同系統對油井的命名及描述并不一致。
這位經理說:“我們可以跨多個數據資料庫進行搜索，可以是我們的研發實驗室編寫的技術備忘錄、外部數據庫或者Web內容。由于能同時搜索所有這些內容，你就可以獲得來自全世界的地理信息，然后過濾出你所感興趣的特定方面�！�
這家石油公司還發現，GeoTagger可以幫他們把自己的數據同其收購的另外一家公司的數據結合起來。那位經理說：“GeoTagger可以獨立搜索每家公司的信息，不管該信息采用什么結構，然后加以利用，好像它們采用統一框架一樣。那樣，你就不必對標準的東西進行改變，可以保留非結構化數據的原狀�！�
BI/GIS系統的未來
MetaCarta的營銷副總裁Claudine Bianchi說，每個公司都會找到寶藏，只要他們把數據挖掘功能運用于占企業數據總量80%的非結構化數據，而大部分非結構數據含有地理信息。
Bianchi說，更微妙、也許更重要的是，BI/GIS系統最終會得到完善及擴展，從而可以理解通常不認為是地理信息的數據，譬如設備管理系統中電氣插座的位置。
她說，“連人類基因組也可以分析。每個基因與位置有關，所以你可以根據基因組里面的每個基因建立數據模塊�！�
同時，位于馬薩諸塞州弗雷明漢的研究公司IDC的顧問David Sonnen進行了比較現實的預測。他說：“數據質量將是這個行業的致命弱點，特別是因為我們開始看到空間數據與其他數據集成起來�！�
正確匹配來自不同來源的位置數據是很棘手的事。譬如，街道和建筑數據來自外部系統，而客戶地址來自內部系統。Sonnen說，更糟糕的是，要查出錯誤可能極其困難，更不用說糾正錯誤了。
Staples的Gordon似乎早已知道這一點。他提醒：“GIS技術的功能有限，地圖的可信程度也有限�！�
C 駕馭商業智能
統一采用一套優秀的BI報告工具可以讓企業中現有的許多混亂局面變得有條不紊。
許多公司急于想確保，利用商業智能工具收集而來的數據可以交給真正需要的人。雖然高級用戶通常會得到這一好處，但真正的價值在于，把BI數據分發給一線員工用于業務決策，并提供給主管人員用于對經營方向進行戰略調整。
然而，許多公司發現，要成功獲得“統一版本的數據”，以便將BI數據用于可能影響日常工作的決策，那就必須首先消除多個重復的BI工具，改而采用一套標準工具。
譬如說，美國德爾蒙特食品公司五年前就曾對許多BI和分析工具進行評估，以確定該公司的強項和弱項，并且想方設法實施企業BI。德爾蒙特食品公司負責業務系統和決策支持的主管Andy Wojewodka說，這家總部設在舊金山的公司發現，當時在使用六個不同的查詢和報告工具。他說：“那時的情況差不多就是這樣，不管需要哪種處理交易系統的軟件包，都會給它附加一個報告工具。人們紛紛開發各自的報告工具。相互之間毫無一致性可言，結果我們面臨多個版本的數據�！�
2004年底，德爾蒙特食品公司決定統一使用Cognos公司的Cognos企業商業智能工具，用于業務和生產報告及數據分析。今年5月，該公司為銷售、營銷和財務部門的用戶部署了第一個階段的Cognos，這個項目旨在能夠對行業消費進行分析。Wojewodka說，年底前，該公司會有600個用戶使用這套系統。
德爾蒙特公司構建了單一的Oracle企業數據倉庫，其信息可以支持整個公司范圍內的BI查詢。此外，公司還為數據倉庫添加了Cognos分析工具，為主管人員提供互動的儀表板。
Wojewodka說：“企業主可以使用儀表板，這樣他們就可以評估本公司的發展趨勢，然后迅速了解可以解決問題的相關信息，以便能夠采取相應措施�！�
提煉數據含義
與其他許多公司一樣，美國Cross Country醫療公司也需要為BI統一標準，以便提高可見性、解釋由不同后端事務系統生成的數據。這家總部設在佛羅里達州博卡拉頓的醫療設備公司的CIO Kip Vann說，在今年早些時候他們開始統一采用Business Objects公司的XI平臺前，Cross Country使用Cognos、微軟及其他廠商的工具在相互獨立的環境里進行查詢。
他說：“當時每個請求都需要人去干預電子表格。我們無法全面地了解客戶�！�
“雖然Cross Country至今還沒有完成對標準化工作的投資回報的預測工作，”Vann說，“但該公司IT部門接到的支持請求有60%是要求提供報告信息�！彼终f，公司要求支持人員統一使用XI，這個軟件現在已經收回了成本。
在密西西比州從事旅游和賭場生意的Pearl River Resort公司使用基于Unix的BI系統跟蹤老虎機的使用情況，并使用IBM AS/400系統跟蹤客人的其他**習慣。不同的數據庫分別跟蹤客人在其水上公園、酒店和餐館的購買行為。
在改用總部設在美國北卡羅萊納州凱里的SAS Institute公司的BI系統之前，該公司使用AS/400查詢工具或者與源表連接的Access數據庫，生成有關客人行為的報告，Jason York說，他是這家公司負責數據庫營銷和特殊項目的主管。
York說：“作為一家**公司，要獲得客人的信息很費事，而且對不同業務系統的技術要有深入了解。獲取信息會給系統性能帶來問題。每個人尋找的是各自領域內的特有信息，因而越來越多的問題就會開始出現�！倍终f，自從采用SAS工具后，Pearl River Resort把答復有關客人行為的簡單查詢所需的時間從幾周減少到了一天。
平滑遷移
IDC的分析師Dan Vessett說，維護多個BI工具費用高、難度大，這是促使大多數組織統一工具標準的主要原因。他又說，不過企業要認識到，統一標準面臨的最大障礙是，最終用戶不愿放棄已經用習慣了的工具。
Vessett說：“避開這個障礙的一個辦法就是，確保新界面與最終用戶在原有應用軟件中看到的界面一模一樣，或者盡可能相似�！�
不過對已經成功改用單一工具的那些公司而言，好處非常明顯。譬如說，La Petite Academy這家總部設在芝加哥的公司辦有650家幼兒園，它用Information Builders公司的企業BI系統取代了AS/400、SQL和Access數據庫所含有的報告工具后，人工成本降低了10%到20%。
La Petite的高級商業智能分析師Chuck Mason說，公司使用WebFocus之前，IT人員不得不監控多個報告，因為公司要從每個地方導入財務和工作現場數據。
“那樣，出現問題后，我們的工作人員就很難進行協調。我們的解決辦法就是，提供簡單的日常報告，它會監控及提供來自我們各所幼兒園的每晚導入的最新數據。這樣，我們的人員只要監控及使用一個報告，就可以調查任何未解決的數據問題，而不是跟蹤出現在幾臺機器和幾個報告上的問題�！�
對許多公司而言，減少從后端系統提取數據所用的工具數量是向BI這種關鍵應用邁出的關鍵一步。雖然它們在這個過程中會遇到用戶的阻力，但堅持下來的公司發現降低成本和復雜度所帶來的好處值得為之努力。
鏈接：合并BI工具的七個要點
1.為丟棄現有工具擺出充足的理由。
2.在用戶之間和IT部門之間建立信任關系。
3.根據具體的標準來選擇工具。
4.制訂購置流程，要求在購買新的BI許可證之前，獲得BI評測中心的批準。
5.在內部形成用戶群體，幫助促進標準工具的使用。
6.如果用戶拒絕合作，引入BI使用政策。
7.一再向業務部門證明，標準工具可以滿足其需求。
D BI備份刻不容緩
BI數據的備份從原理方面來說很簡單。比較困難的是制訂一致的計劃，從而保護與關鍵商業決策相關的信息。
對于為保護BI數據而操心的主管人員來說有一則好消息：備份實用程序已捆綁到大多數BI產品當中，使用這些功能很少需要求助于廠商或者顧問。不過也有一些不太好的消息：BI備份不會自動進行。相反，企業工作人員必須把精力投入到收集及保留重要數據的決策上，因為這些決策會對備份策略產生重大影響。
據Gartner公司的分析師Donald Feinberg聲稱，雖然已啟動BI項目的大多數公司至少在一定程度上進行了備份，但大公司在BI備份方面的工作做得不多，原因是它們的數據倉庫太大了。譬如說，沃爾瑪百貨商店據說幾乎不備份任何BI數據，因為它的數據倉庫實在太大了，所含數據以TB計數。
位于弗吉尼亞州費爾法克斯的Long
延伸閱讀
文章來源于領測軟件測試網 http://www.kjueaiud.com/
